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

asda	0.30 66	0.24 188	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 116	0.34 213	0.58 76	0.37 99	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.52 107	0.30 139	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 23

asd	0.30 66	0.21 83	0.41 70	0.39 76	0.24 92	0.47 158	0.30 149	0.69 144	0.30 39	0.41 159	0.39 92	0.28 50	0.33 115	0.62 161	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 23

4.25_new	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.31 45	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4.5w_new	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.31 45	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.32 56	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4w-stereo	0.30 66	0.24 188	0.44 101	0.37 38	0.23 66	0.46 141	0.27 118	0.63 102	0.31 45	0.41 159	0.44 131	0.27 40	0.36 147	0.59 140	0.30 139	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

3.75w	0.32 87	0.23 159	0.44 101	0.37 38	0.29 231	0.62 331	0.36 241	0.59 78	0.32 56	0.41 159	0.47 148	0.25 26	0.34 126	0.64 166	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

3.5w_stereo	0.33 103	0.25 230	0.45 117	0.37 38	0.24 92	0.54 257	0.35 224	0.66 129	0.36 90	0.43 174	0.44 131	0.29 53	0.34 126	0.77 226	0.39 281	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.13 77

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 241	0.48 584	1.23 585	0.67 585	1.31 721	1.59 635	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 94	0.29 137	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 64	0.32 80	0.31 93	0.32 4	0.31 167	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 47	0.12 23

monster-pro	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 131	0.22 120	0.91 486	0.43 154	0.21 31	0.33 48	0.36 241	0.65 120	0.32 56	0.32 71	0.40 97	0.31 69	0.59 351	0.91 283	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.12 23

aanet-new-40k	0.33 103	0.22 120	0.81 429	0.40 91	0.25 122	0.52 236	0.23 61	0.67 137	0.32 56	0.33 82	0.47 148	0.33 95	0.52 294	0.35 9	0.28 105	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.12 23

aanet-new-16k	0.32 87	0.21 83	0.56 241	0.45 214	0.22 51	0.43 116	0.21 36	0.66 129	0.44 144	0.36 114	0.43 122	0.37 130	0.48 245	0.41 38	0.28 105	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.13 77

aanet-new-12k	0.33 103	0.23 159	0.77 409	0.48 285	0.21 31	0.48 170	0.25 88	0.80 197	0.44 144	0.38 142	0.29 47	0.32 80	0.48 245	0.39 25	0.29 118	0.14 57	0.10 9	0.17 171	0.13 145	0.19 285	0.15 196

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 131	0.20 50	0.50 164	0.42 134	0.37 410	0.58 296	0.30 149	0.68 141	0.42 128	0.37 125	0.53 187	0.47 196	0.60 355	0.39 25	0.34 219	0.15 92	0.10 9	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.12 23

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 76	0.26 144	0.24 15	0.24 77	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 32	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 105	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 268	0.13 7	0.13 77

BridgeDepth	0.29 58	0.19 28	0.37 20	0.40 91	0.17 5	0.58 296	0.32 185	0.60 88	0.29 35	0.26 14	0.26 23	0.39 144	0.43 191	0.47 84	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 87	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 76	0.26 144	0.26 21	0.25 88	0.49 27	0.29 35	0.36 114	0.47 148	0.28 50	0.32 105	0.49 94	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Monster-pub-eth3d	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.56 125	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 195	0.26 265	2.03 671	0.36 20	0.21 31	0.46 141	0.23 61	0.67 137	0.48 164	0.42 166	0.27 32	0.31 69	0.30 83	0.98 312	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 541

qwe	0.32 87	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 144	0.49 187	0.29 137	0.64 110	0.39 109	0.49 218	0.48 155	0.26 31	0.27 59	0.80 241	0.34 219	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.12 23

2.25w	0.32 87	0.24 188	0.48 143	0.37 38	0.24 92	0.45 133	0.25 88	0.62 94	0.40 113	0.45 189	0.58 212	0.27 40	0.32 105	0.74 220	0.35 232	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 148

4.5_new	0.29 58	0.25 230	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 236	0.36 241	0.56 68	0.34 76	0.45 189	0.42 110	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 58	0.25 230	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 236	0.36 241	0.56 68	0.34 76	0.45 189	0.42 110	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.12 23

2.5w	0.31 77	0.23 159	0.46 130	0.39 76	0.24 92	0.42 106	0.39 292	0.61 90	0.30 39	0.37 125	0.53 187	0.24 19	0.25 35	0.77 226	0.28 105	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 23

2.75w_new	0.31 77	0.23 159	0.43 95	0.35 12	0.23 66	0.42 106	0.42 334	0.54 50	0.35 86	0.47 201	0.43 122	0.24 19	0.30 83	0.66 180	0.33 203	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

3.25w_new	0.32 87	0.21 83	0.45 117	0.38 60	0.23 66	0.52 236	0.34 213	0.65 120	0.39 109	0.47 201	0.45 137	0.32 80	0.35 135	0.61 158	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 87	0.21 83	0.45 117	0.37 38	0.23 66	0.52 236	0.34 213	0.65 120	0.39 109	0.47 201	0.45 137	0.32 80	0.35 135	0.61 158	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3w_stereo	0.33 103	0.25 230	0.52 190	0.40 91	0.21 31	0.53 247	0.54 477	0.65 120	0.46 154	0.44 181	0.48 155	0.23 9	0.45 210	0.46 71	0.29 118	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.15 196

2w_stereo	0.32 87	0.24 188	0.45 117	0.39 76	0.22 51	0.46 141	0.47 414	0.69 144	0.42 128	0.43 174	0.50 168	0.24 19	0.45 210	0.47 84	0.29 118	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.13 77

1w_stereo	0.34 118	0.20 50	0.42 86	0.43 154	0.26 144	0.47 158	0.54 477	0.59 78	0.50 174	0.41 159	0.66 240	0.25 26	0.44 203	0.62 161	0.33 203	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 23

monsters	0.34 118	0.20 50	0.41 70	0.39 76	0.36 388	0.34 51	0.27 118	0.66 129	0.43 134	0.47 201	0.40 97	0.22 7	0.23 28	1.33 423	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

SGD-Stereo	0.32 87	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 116	0.22 46	0.64 110	0.33 67	0.42 166	0.34 71	0.27 40	0.35 135	1.15 371	0.30 139	0.20 360	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.17 177	0.13 77

MonSter	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.29 47	0.23 9	0.21 9	0.56 125	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 435	3.18 755	2.55 693	0.39 76	0.23 66	0.44 129	0.23 61	0.63 102	0.42 128	0.44 181	0.44 131	0.34 104	0.28 67	0.56 125	0.29 118	1.35 729	0.10 9	0.22 391	0.19 357	0.46 642	1.31 720

CAS	0.63 383	0.18 10	0.37 20	2.27 733	0.84 672	0.57 289	0.54 477	0.79 188	0.62 234	0.48 210	0.70 260	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 232	2.24 736	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 87	1.06 715

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 315	0.25 230	0.68 322	0.43 154	0.24 92	0.40 87	0.34 213	1.04 326	1.09 452	1.32 561	1.60 606	0.80 363	0.68 399	0.67 184	0.39 281	0.13 29	0.10 9	0.18 220	0.17 300	0.17 177	0.13 77

GELT-Stereo	0.33 103	0.22 120	0.45 117	0.44 193	0.36 388	0.32 46	0.29 137	0.67 137	0.55 206	0.52 238	0.41 106	0.39 144	0.35 135	0.56 125	0.31 167	0.13 29	0.11 40	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.13 77

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 327	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 137	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.18 220	0.15 217	0.15 87	0.13 77

anonymous	0.28 43	0.22 120	0.43 95	0.39 76	0.26 144	0.22 13	0.24 77	0.35 7	0.34 76	0.42 166	0.60 216	0.24 19	0.27 59	0.50 100	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.13 77

MCSU-Stereo	0.28 43	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 60	0.39 292	0.55 56	0.41 122	0.37 125	0.40 97	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 118	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 144	0.43 116	0.20 18	0.49 27	0.37 99	0.28 22	0.31 55	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.14 148

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 122	0.39 79	0.20 18	0.52 38	0.36 90	0.35 104	0.33 64	0.29 53	0.19 3	0.49 94	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 77

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 122	0.39 79	0.20 18	0.52 38	0.36 90	0.28 22	0.33 64	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 77

aanet-new-90k	0.34 118	0.21 83	0.77 409	0.41 112	0.23 66	0.43 116	0.36 241	0.64 110	0.30 39	0.28 22	0.40 97	0.31 69	0.50 271	0.97 309	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 285	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 118	0.21 83	0.76 401	0.42 134	0.22 51	0.58 296	0.31 163	0.71 154	0.33 67	0.33 82	0.39 92	0.40 153	0.43 191	0.77 226	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.12 23

aanet-new-70k	0.35 131	0.20 50	0.79 422	0.42 134	0.21 31	0.50 208	0.30 149	0.65 120	0.31 45	0.33 82	0.40 97	0.31 69	0.51 286	1.00 325	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 103	0.21 83	0.52 190	0.42 134	0.21 31	0.52 236	0.32 185	0.64 110	0.36 90	0.34 94	0.38 85	0.36 117	0.56 326	0.81 248	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 103	0.22 120	0.65 301	0.40 91	0.20 23	0.34 51	0.30 149	0.80 197	0.42 128	0.34 94	0.53 187	0.34 104	0.57 339	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 103	0.23 159	0.55 230	0.43 154	0.23 66	0.50 208	0.32 185	0.55 56	0.36 90	0.34 94	0.42 110	0.36 117	0.55 318	0.77 226	0.24 18	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 285	0.12 23

aanet-new-28k	0.32 87	0.21 83	0.66 312	0.43 154	0.21 31	0.47 158	0.28 126	0.64 110	0.33 67	0.36 114	0.39 92	0.36 117	0.49 262	0.39 25	0.27 85	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.22 412	0.15 196

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 77	0.20 50	0.57 255	0.40 91	0.22 51	0.36 66	0.33 198	0.73 162	0.31 45	0.37 125	0.40 97	0.31 69	0.44 203	0.50 100	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.13 77

aanet-new-24k	0.33 103	0.21 83	0.51 176	0.42 134	0.23 66	0.53 247	0.30 149	0.62 94	0.37 99	0.40 156	0.61 219	0.34 104	0.48 245	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.12 23

aanet-new-10k	0.35 131	0.22 120	0.87 462	0.47 251	0.23 66	0.66 366	0.24 77	0.63 102	0.40 113	0.38 142	0.42 110	0.40 153	0.53 303	0.40 34	0.29 118	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 285	0.13 77

aanet-new-14k	0.36 147	0.24 188	0.83 438	0.46 234	0.22 51	0.46 141	0.33 198	0.66 129	0.61 230	0.39 154	0.48 155	0.29 53	0.64 383	0.41 38	0.29 118	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 383	0.14 148

aanet-new-8k	0.35 131	0.23 159	0.50 164	0.45 214	0.25 122	0.54 257	0.36 241	0.68 141	0.49 167	0.35 104	0.42 110	0.32 80	0.62 372	0.68 187	0.28 105	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.13 77

aanet-new	0.39 171	0.25 230	0.54 215	0.47 251	0.37 410	0.74 410	0.28 126	0.62 94	0.34 76	0.37 125	0.50 168	0.36 117	0.74 422	0.98 312	0.30 139	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.13 145	0.19 285	0.14 148

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 131	0.21 83	0.52 190	0.48 285	0.27 176	0.75 416	0.38 275	0.63 102	0.43 134	0.37 125	0.50 168	0.35 111	0.50 271	0.43 47	0.30 139	0.15 92	0.11 40	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 103	0.20 50	0.45 117	0.44 193	0.30 258	0.40 87	0.34 213	0.73 162	0.43 134	0.37 125	0.61 219	0.41 162	0.51 286	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 129	0.14 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 131	0.22 120	0.54 215	0.42 134	0.35 370	0.46 141	0.40 308	0.62 94	0.54 203	0.56 257	0.67 247	0.36 117	0.27 59	0.49 94	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 131	0.22 120	0.54 215	0.41 112	0.37 410	0.49 187	0.41 327	0.64 110	0.59 227	0.54 246	0.66 240	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.14 186	0.15 87	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 103	0.20 50	0.45 117	0.40 91	0.26 144	0.43 116	0.39 292	0.86 228	0.51 185	0.36 114	0.48 155	0.34 104	0.45 210	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.12 23

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 36	0.54 50	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 126	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 135	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1b	0.36 147	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 247	0.49 439	1.00 304	0.35 86	0.47 201	0.43 122	0.56 266	0.53 303	0.66 180	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.14 22	0.13 145	0.14 47	0.12 23

Foundation-i1a	0.37 157	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 228	0.47 414	1.01 312	0.42 128	0.51 234	0.44 131	0.57 272	0.57 339	0.78 233	0.29 118	0.15 92	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 46	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 105	0.30 1	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 47	0.10 1

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 122	0.31 40	0.30 149	0.59 78	0.37 99	0.29 36	0.33 64	0.25 26	0.25 35	0.48 92	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

gcap_with_dpt	0.35 131	0.22 120	0.56 241	0.42 134	0.35 370	0.50 208	0.45 394	0.62 94	0.49 167	0.54 246	0.66 240	0.32 80	0.30 83	0.38 18	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.14 186	0.14 47	0.13 77

Pro-Stereo	0.31 77	0.16 2	0.34 5	0.39 76	0.29 231	0.63 337	0.21 36	0.35 7	0.28 26	0.34 94	0.25 17	0.23 9	0.13 1	1.58 494	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 220	0.17 300	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 158	0.19 11	0.54 50	0.27 24	0.30 49	0.29 47	0.26 31	0.32 105	0.43 47	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 87	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.35 131	0.22 120	0.49 152	0.40 91	0.43 483	0.82 462	0.22 46	0.59 78	0.45 148	0.31 61	0.53 187	0.37 130	0.31 93	0.83 255	0.27 85	0.17 198	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 87	0.12 23

GSStereo	0.33 103	0.21 83	0.43 95	0.45 214	0.31 288	0.46 141	0.36 241	0.92 254	0.47 159	0.37 125	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.19 311	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 196

GS-Stereo							0.36 241	0.92 254	0.47 159	0.37 125	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.19 311	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 196

DDF-Stereo	0.37 157	0.22 120	0.47 136	0.48 285	0.42 472	0.31 40	0.24 77	0.53 43	0.33 67	0.33 82	0.40 97	0.37 130	0.48 245	0.91 283	0.32 181	0.23 458	0.11 40	0.18 220	0.12 82	0.86 698	0.16 240

Monster-pub-mixall	0.30 66	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 76	0.34 76	0.36 114	0.34 71	0.26 31	0.20 6	1.40 455	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

zero-FE	0.36 147	0.22 120	0.47 136	0.45 214	0.43 483	0.30 35	0.24 77	0.61 90	0.33 67	0.33 82	0.41 106	0.37 130	0.50 271	0.64 166	0.32 181	0.22 430	0.11 40	0.18 220	0.12 82	0.83 695	0.16 240

monsterstereo	0.34 118	0.20 50	0.44 101	0.45 214	0.35 370	0.27 27	0.29 137	0.53 43	0.51 185	0.44 181	0.61 219	0.26 31	0.25 35	1.19 383	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 58	0.20 50	0.45 117	0.37 38	0.25 122	0.26 21	0.20 18	0.78 181	0.28 26	0.28 22	0.26 23	0.24 19	0.26 44	0.91 283	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 66	0.20 50	0.44 101	0.37 38	0.26 144	0.29 31	0.21 36	0.66 129	0.26 20	0.25 12	0.25 17	0.24 19	0.22 25	1.24 397	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

MLG-Stereo_test3	0.28 43	0.18 10	0.42 86	0.40 91	0.23 66	0.47 158	0.19 11	0.61 90	0.29 35	0.35 104	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 152	0.25 46	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 60	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 12	0.34 104	0.20 6	0.77 226	0.23 9	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 91	0.24 92	0.38 74	0.20 18	0.59 78	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 59	0.90 282	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 58	0.19 28	0.38 37	0.41 112	0.20 23	0.42 106	0.20 18	0.66 129	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 67	1.09 354	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

GREAT-IGEV	0.32 87	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 231	0.36 66	0.28 126	0.56 68	0.58 217	0.28 22	0.50 168	0.29 53	0.29 73	0.84 260	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 148
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 185	0.67 649	0.42 86	0.64 552	0.29 231	0.48 170	0.25 88	0.85 226	0.44 144	0.38 142	0.36 79	0.30 62	0.70 409	1.15 371	0.29 118	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 229	0.12 23

StereoAnything_RVC	0.45 232	1.43 719	0.48 143	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 36	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 147	1.27 406	0.22 2	0.21 398	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 729	0.11 3

AIO_rvc	0.36 147	0.23 159	0.49 152	0.43 154	0.27 176	0.59 307	0.38 275	0.94 271	0.45 148	0.33 82	0.46 143	0.49 212	0.22 25	0.84 260	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.13 77

AIO_test	0.35 131	0.22 120	0.44 101	0.43 154	0.27 176	0.57 289	0.44 373	0.79 188	0.41 122	0.32 71	0.47 148	0.46 188	0.30 83	0.69 189	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.12 23

castereo++	0.38 164	0.23 159	0.41 70	0.43 154	0.31 288	0.97 519	0.22 46	0.86 228	0.58 217	0.32 71	0.44 131	0.51 225	0.39 163	0.93 294	0.24 18	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.12 82	0.14 47	0.14 148

castereo	0.41 195	0.22 120	0.46 130	0.44 193	0.30 258	0.61 321	0.56 503	0.97 291	0.80 310	0.38 142	0.69 255	0.45 184	0.69 403	0.51 105	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.12 23

fffft	0.38 164	0.23 159	0.51 176	0.44 193	0.32 314	0.43 116	0.48 427	0.76 174	0.36 90	0.44 181	0.34 71	0.38 141	0.31 93	1.31 415	0.32 181	0.14 57	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.16 240
1: 1. 1
WCG-NET	0.42 201	0.21 83	0.54 215	0.40 91	0.25 122	0.47 158	0.32 185	0.73 162	1.15 495	0.76 310	0.73 269	0.58 279	0.45 210	0.60 152	0.34 219	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.14 186	0.15 87	0.13 77

IGEV-Stereo++	0.30 66	0.20 50	0.40 60	0.46 234	0.30 258	0.33 48	0.22 46	0.75 171	0.45 148	0.32 71	0.41 106	0.32 80	0.48 245	0.38 18	0.27 85	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.13 77

U	9.45 753	0.21 83	0.58 263	0.47 251	53.11 788	61.27 793	0.24 77	0.70 149	0.52 192	0.36 114	0.28 38	0.29 53	0.35 135	0.33 6	0.26 68	0.19 311	0.11 40	60.50 796	8.88 773	0.17 177	0.13 77

gcap-zeroshot	0.35 131	0.22 120	0.55 230	0.41 112	0.37 410	0.48 170	0.42 334	0.64 110	0.54 203	0.53 240	0.63 227	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 167	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

testlalala	0.35 131	0.22 120	0.55 230	0.41 112	0.37 410	0.48 170	0.42 334	0.64 110	0.54 203	0.53 240	0.63 227	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 167	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

4D-IteraStereo	0.48 257	0.24 188	0.76 401	0.50 320	0.44 492	0.66 366	0.31 163	0.87 231	1.02 408	1.03 406	0.72 267	0.78 357	0.32 105	0.64 166	0.37 256	0.17 198	0.11 40	0.23 432	0.19 357	0.19 285	0.13 77

MC-Stereo	0.43 208	0.23 159	0.48 143	0.51 352	0.28 206	0.39 79	0.32 185	0.88 240	0.68 267	0.60 274	0.84 301	0.56 266	0.61 366	1.03 332	0.31 167	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.13 77

test-3	0.54 315	0.22 120	0.68 322	0.47 251	0.27 176	0.58 296	0.35 224	0.92 254	1.00 401	1.32 561	0.69 255	0.87 400	0.45 210	1.68 517	0.37 256	0.16 138	0.11 40	0.20 306	0.16 268	0.17 177	0.13 77

test_1	0.54 315	0.22 120	0.68 322	0.47 251	0.27 176	0.58 296	0.35 224	0.92 254	1.00 401	1.28 532	0.68 250	0.87 400	0.45 210	1.67 512	0.37 256	0.16 138	0.11 40	0.20 306	0.16 268	0.17 177	0.13 77

CREStereo++_RVC	0.47 251	0.21 83	0.38 37	0.45 214	0.38 432	0.45 133	0.25 88	0.75 171	1.29 578	0.80 325	1.21 465	0.47 196	0.37 151	0.53 109	0.44 329	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.80 718	0.18 229	0.11 3
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
AFF-stereo	0.58 356	0.25 230	0.64 294	0.46 234	0.29 231	0.34 51	0.38 275	1.15 379	1.14 483	1.17 482	1.60 606	1.10 495	0.71 414	0.97 309	0.43 325	0.13 29	0.11 40	0.19 254	0.19 357	0.17 177	0.14 148

EE1	0.45 232	0.22 120	0.59 269	0.45 214	0.33 338	0.49 187	0.30 149	0.97 291	0.73 284	0.59 269	0.62 223	0.63 305	0.52 294	1.24 397	0.32 181	0.19 311	0.12 106	0.18 220	0.14 186	0.17 177	0.15 196

AnonStereo	0.46 241	0.24 188	0.65 301	0.47 251	0.34 362	0.47 158	0.40 308	0.95 277	0.78 304	0.70 296	0.57 208	0.80 363	0.50 271	1.00 325	0.33 203	0.20 360	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.22 412	0.16 240

rgla	0.28 43	0.21 83	0.47 136	0.41 112	0.31 288	0.46 141	0.23 61	0.55 56	0.34 76	0.31 61	0.24 13	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.13 77

416test1013	0.28 43	0.21 83	0.47 136	0.42 134	0.31 288	0.46 141	0.22 46	0.53 43	0.35 86	0.32 71	0.25 17	0.27 40	0.29 73	0.42 45	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 130	0.43 154	0.31 288	0.43 116	0.22 46	0.52 38	0.32 56	0.30 49	0.24 13	0.26 31	0.28 67	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.12 23

test410_97500	0.28 43	0.20 50	0.49 152	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.18 4	0.55 56	0.30 39	0.30 49	0.29 47	0.32 80	0.32 105	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 43	0.21 83	0.50 164	0.38 60	0.27 176	0.49 187	0.18 4	0.55 56	0.31 45	0.30 49	0.30 53	0.31 69	0.32 105	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LACA_dic	0.25 11	0.24 188	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 48	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 82	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 109	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 383	0.12 23

GEAR-Net	0.40 185	0.26 265	0.51 176	0.52 374	0.29 231	0.45 133	0.25 88	1.66 535	0.46 154	0.37 125	0.58 212	0.46 188	0.45 210	0.50 100	0.38 269	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

over-6	0.31 77	0.22 120	0.42 86	0.40 91	0.17 5	0.41 94	0.31 163	0.63 102	0.30 39	0.31 61	0.36 79	0.30 62	0.37 151	0.82 252	0.26 68	0.19 311	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 177	0.13 77

over v1	0.30 66	0.24 188	0.41 70	0.42 134	0.16 1	0.49 187	0.27 118	0.53 43	0.28 26	0.31 61	0.31 55	0.35 111	0.43 191	0.70 195	0.30 139	0.16 138	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 129	0.14 148

over-9	0.29 58	0.24 188	0.41 70	0.43 154	0.16 1	0.46 141	0.26 102	0.53 43	0.28 26	0.30 49	0.32 61	0.35 111	0.39 163	0.68 187	0.26 68	0.17 198	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.13 77

Anonymus	0.32 87	0.20 50	0.41 70	0.45 214	0.28 206	0.43 116	0.24 77	0.54 50	0.40 113	0.33 82	0.31 55	0.50 218	0.38 158	0.57 131	0.32 181	0.14 57	0.12 106	0.18 220	0.17 300	0.15 87	0.16 240

TestStereo_HLe17	0.54 315	0.24 188	1.22 583	0.41 112	0.30 258	0.61 321	0.41 327	1.22 415	1.09 452	0.61 275	0.86 308	0.53 240	0.46 219	1.33 423	0.45 344	0.19 311	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.18 229	0.18 306

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 23	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 23	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 91	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 17	0.42 165	0.21 9	0.48 92	0.24 18	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

quiztm	0.48 257	0.26 265	0.52 190	0.49 307	0.55 568	0.45 133	0.42 334	1.45 473	0.81 314	0.79 322	1.14 430	0.57 272	0.32 105	0.58 138	0.36 244	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.18 229	0.15 196

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 76	0.23 66	0.39 79	0.26 102	0.54 50	0.34 76	0.24 10	0.31 55	0.38 141	0.21 9	0.49 94	0.26 68	0.15 92	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.15 87	0.11 3

TS12	0.36 147	0.20 50	0.40 60	0.43 154	0.20 23	0.58 296	0.31 163	0.89 241	0.41 122	0.40 156	0.73 269	0.36 117	0.40 170	0.73 211	0.37 256	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 129	0.14 148

DF	0.38 164	0.22 120	0.60 273	0.46 234	0.26 144	0.46 141	0.31 163	0.84 223	0.47 159	0.43 174	0.66 240	0.58 279	0.31 93	0.79 238	0.30 139	0.18 253	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.15 196

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 152	0.38 60	0.27 176	0.31 40	0.23 61	0.49 27	0.38 107	0.29 36	0.28 38	0.36 117	0.29 73	0.46 71	0.24 18	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

aanet-new-32k	0.32 87	0.22 120	0.53 201	0.43 154	0.24 92	0.54 257	0.23 61	0.72 156	0.31 45	0.37 125	0.38 85	0.43 170	0.54 310	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 87	0.22 120	0.53 201	0.43 154	0.24 92	0.54 257	0.23 61	0.72 156	0.31 45	0.37 125	0.38 85	0.43 170	0.54 310	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-22k	0.32 87	0.21 83	0.54 215	0.43 154	0.22 51	0.47 158	0.23 61	0.67 137	0.50 174	0.35 104	0.46 143	0.33 95	0.50 271	0.44 53	0.29 118	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 195	0.19 28	0.84 443	0.40 91	0.28 206	0.46 141	0.28 126	0.78 181	0.37 99	0.34 94	0.51 175	0.39 144	0.48 245	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 722

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 77	0.22 120	0.48 143	0.41 112	0.26 144	0.41 94	0.26 102	0.76 174	0.33 67	0.33 82	0.43 122	0.29 53	0.46 219	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.18 306

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 131	0.22 120	0.53 201	0.41 112	0.36 388	0.48 170	0.42 334	0.63 102	0.57 212	0.54 246	0.64 232	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 167	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 241	1.22 708	2.46 690	0.39 76	0.30 258	0.29 31	0.28 126	0.81 204	0.34 76	0.33 82	0.47 148	0.38 141	0.44 203	0.37 14	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 129	0.16 240

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 93	0.31 2	0.22 2	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 70	0.38 275	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 32	0.26 31	0.31 93	0.73 211	0.22 2	0.16 138	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 87	0.11 3

PSi22	0.43 208	0.25 230	0.45 117	0.45 214	0.24 92	0.46 141	0.22 46	0.63 102	0.99 395	0.45 189	0.64 232	0.80 363	0.52 294	1.44 462	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 285	0.15 196

Foundation-i1c-attn	0.35 131	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 228	0.48 427	0.96 287	0.37 99	0.42 166	0.43 122	0.52 233	0.49 262	0.66 180	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LiteMatch	0.32 87	0.24 188	0.37 20	0.45 214	0.25 122	0.34 51	0.31 163	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 32	0.40 153	0.48 245	0.45 58	0.66 470	0.21 398	0.12 106	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.19 355

Lsterematch	0.52 281	0.24 188	0.64 294	0.45 214	0.25 122	0.71 397	0.31 163	0.81 204	1.05 424	0.96 374	1.28 495	0.69 330	0.48 245	0.84 260	0.66 470	0.21 398	0.12 106	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.19 355

Selective-IGEV-i32	0.39 171	0.24 188	0.50 164	0.44 193	0.25 122	0.46 141	0.33 198	1.25 424	0.40 113	0.35 104	0.45 137	0.52 233	0.30 83	1.07 347	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.34 51	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 23	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 101	0.35 12	0.18 8	0.39 79	0.39 292	0.56 68	0.27 24	0.29 36	0.33 64	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.11 3

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 40	0.27 118	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 105	0.46 71	0.25 46	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 87	0.12 23

Hybrid-DGEV-03	0.65 404	0.26 265	0.56 241	0.53 396	0.36 388	0.73 405	0.39 292	0.89 241	1.15 495	1.73 658	2.52 690	0.84 391	0.56 326	0.97 309	0.44 329	0.18 253	0.12 106	0.22 391	0.19 357	0.17 177	0.14 148

DispViT+	0.33 103	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 572	0.30 35	0.23 61	0.72 156	0.55 206	0.33 82	0.34 71	0.30 62	0.25 35	1.12 365	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

WQFJA1++	1.55 657	0.22 120	0.45 117	0.38 60	0.28 206	0.38 74	0.20 18	0.62 94	0.28 26	0.38 142	0.39 92	0.34 104	0.39 163	0.64 166	0.27 85	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 778	0.14 148

MatchStereo	0.28 43	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 61	0.65 120	0.48 164	0.27 20	0.47 148	0.25 26	0.24 31	0.49 94	0.31 167	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.36 147	0.21 83	0.43 95	0.45 214	0.36 388	0.43 116	0.32 185	0.69 144	0.58 217	0.41 159	0.68 250	0.39 144	0.43 191	0.60 152	0.35 232	0.14 57	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.16 129	0.13 77

MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.34 51	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 23	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 92	0.30 35	0.20 18	0.54 50	0.33 67	0.27 20	0.30 53	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

GEAStereo	0.31 77	0.21 83	0.43 95	0.43 154	0.31 288	0.46 141	0.36 241	0.74 168	0.33 67	0.34 94	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.21 398	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.17 177	0.14 148

gasm-f	0.34 118	0.22 120	0.42 86	0.43 154	0.31 288	0.39 79	0.44 373	0.74 168	0.33 67	0.34 94	0.64 232	0.32 80	0.46 219	0.55 120	0.28 105	0.21 398	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.18 229	0.14 148

FE-Mocha	0.49 267	0.30 388	0.87 462	0.48 285	0.36 388	0.45 133	0.22 46	1.58 512	0.49 167	1.00 392	1.09 400	0.74 344	0.41 174	0.55 120	0.30 139	0.18 253	0.12 106	0.21 350	0.20 401	0.17 177	0.15 196

DLNR-FE	23.17 775	48.55 794	42.94 780	176.85 800	78.48 792	0.35 60	0.21 36	23.51 773	0.75 287	0.66 290	0.86 308	0.59 288	0.30 83	1.55 485	0.44 329	9.85 776	0.12 106	0.18 220	0.14 186	76.92 798	0.16 240

IGEV-FE	0.53 297	0.30 388	0.99 517	0.56 454	0.35 370	0.41 94	0.32 185	1.37 446	0.63 237	1.00 392	1.09 400	0.94 429	0.41 174	0.83 255	0.39 281	0.18 253	0.12 106	0.19 254	0.18 329	0.19 285	0.17 275

252Zero-FE	0.27 27	0.22 120	0.40 60	0.41 112	0.24 92	0.29 31	0.19 11	0.59 78	0.46 154	0.31 61	0.33 64	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 118	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

AdaDepth	0.30 66	0.22 120	0.49 152	0.44 193	0.27 176	0.44 129	0.24 77	0.52 38	0.30 39	0.31 61	0.37 84	0.26 31	0.32 105	0.79 238	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

GASTEREO	0.40 185	0.25 230	0.51 176	0.48 285	0.25 122	0.65 357	0.36 241	0.81 204	0.49 167	0.51 234	0.82 296	0.30 62	0.66 395	0.62 161	0.28 105	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.14 186	0.16 129	0.14 148

MSCF	0.38 164	0.25 230	0.52 190	0.47 251	0.25 122	0.62 331	0.37 267	0.81 204	0.47 159	0.50 227	0.71 263	0.32 80	0.65 391	0.54 113	0.28 105	0.19 311	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.14 148

IGEV	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 288	0.45 133	0.21 36	0.59 78	0.40 113	0.31 61	0.43 122	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.12 1	0.12 23

xyz-stereo	7.16 748	0.22 120	69.90 793	0.42 134	0.21 31	32.92 782	0.49 439	0.87 231	0.76 296	1.38 589	27.04 775	1.19 519	1.16 601	4.69 664	0.97 569	0.16 138	0.12 106	0.20 306	0.14 186	0.16 129	0.12 23

111111	0.34 118	0.20 50	0.41 70	0.45 214	0.42 472	0.37 70	0.22 46	0.95 277	0.38 107	0.31 61	0.31 55	0.40 153	0.27 59	0.96 301	0.26 68	0.17 198	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 87	0.13 77

LG-G_1	0.31 77	0.20 50	0.44 101	0.42 134	0.20 23	0.64 341	0.18 4	0.70 149	0.25 16	0.29 36	0.29 47	0.36 117	0.35 135	0.87 273	0.24 18	0.16 138	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 77	0.20 50	0.44 101	0.42 134	0.20 23	0.64 341	0.18 4	0.70 149	0.25 16	0.29 36	0.29 47	0.36 117	0.35 135	0.87 273	0.24 18	0.16 138	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 101	0.41 112	0.21 31	0.42 106	0.19 11	0.56 68	0.26 20	0.29 36	0.24 13	0.29 53	0.29 73	0.55 120	0.25 46	0.18 253	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 47	0.13 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 147	0.23 159	0.54 215	0.50 320	0.28 206	0.36 66	0.22 46	1.02 314	0.39 109	0.42 166	0.64 232	0.36 117	0.51 286	0.39 25	0.29 118	0.18 253	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.18 306

Reg-Stereo(zero)	0.44 223	0.22 120	0.45 117	0.43 154	0.23 66	0.38 74	0.25 88	0.76 174	1.08 443	0.90 357	0.78 283	0.90 413	0.47 231	0.70 195	0.36 244	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.15 196

FLISNet	0.64 396	0.32 444	0.68 322	0.47 251	0.51 540	0.41 94	0.36 241	1.04 326	0.75 287	1.31 557	1.43 554	1.62 615	1.12 594	0.94 297	0.88 546	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.20 401	0.20 335	0.18 306

CoSv	0.64 396	0.32 444	0.68 322	0.47 251	0.51 540	0.41 94	0.36 241	1.04 326	0.75 287	1.31 557	1.43 554	1.62 615	1.12 594	0.94 297	0.88 546	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.20 401	0.20 335	0.18 306

SCV	0.46 241	0.26 265	0.55 230	0.47 251	0.25 122	0.39 79	0.38 275	1.98 637	0.60 229	0.35 104	0.48 155	0.55 252	0.36 147	1.28 408	0.32 181	0.24 483	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.14 148

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 46	0.22 46	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 17	0.30 62	0.33 115	0.34 7	0.26 68	0.16 138	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HUF	0.36 147	0.23 159	0.52 190	0.40 91	0.22 51	0.54 257	0.47 414	0.82 212	0.43 134	0.36 114	0.43 122	0.50 218	0.42 182	0.64 166	0.29 118	0.17 198	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.14 148

GIP-stereo	0.34 118	0.23 159	0.45 117	0.50 320	0.36 388	0.38 74	0.23 61	0.78 181	0.52 192	0.34 94	0.51 175	0.46 188	0.38 158	0.51 105	0.27 85	0.20 360	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.14 148

DEFOM-Stereo	0.33 103	0.20 50	0.40 60	0.42 134	0.28 206	0.80 451	0.23 61	0.48 25	0.37 99	0.37 125	0.31 55	0.23 9	0.24 31	1.20 386	0.27 85	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.14 148

SMoEStereo_RVC	0.39 171	0.25 230	0.50 164	0.45 214	0.30 258	0.61 321	0.36 241	0.72 156	0.45 148	0.46 196	0.43 122	0.42 165	0.35 135	1.39 449	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.15 217	0.16 129	0.15 196

tg	0.52 281	0.24 188	0.61 278	0.49 307	0.30 258	0.90 488	0.29 137	1.07 350	0.83 322	0.83 339	1.02 367	0.62 302	0.43 191	1.35 431	0.41 301	0.17 198	0.12 106	0.22 391	0.20 401	0.17 177	0.15 196

PAM	0.76 482	0.29 365	1.08 558	0.52 374	0.33 338	1.38 609	0.39 292	2.01 645	0.67 261	1.06 412	0.96 337	2.89 705	1.43 646	0.86 270	0.35 232	0.19 311	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.20 393

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 76	0.21 31	0.25 16	0.22 46	0.48 25	0.31 45	0.32 71	0.26 23	0.37 130	0.24 31	0.83 255	0.29 118	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.45 232	0.21 83	0.43 95	0.41 112	0.39 443	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 90	0.26 14	0.25 17	0.31 69	0.41 174	1.43 458	0.30 139	0.17 198	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 713	1.70 729

AIO-Stereo	0.37 157	0.25 230	0.51 176	0.47 251	0.23 66	0.45 133	0.39 292	1.07 350	0.52 192	0.41 159	0.48 155	0.52 233	0.25 35	0.72 205	0.30 139	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

WCG-NET（raft）	0.45 232	0.21 83	0.55 230	0.40 91	0.24 92	0.50 208	0.36 241	0.73 162	1.09 452	0.71 299	0.76 278	0.92 424	0.51 286	0.84 260	0.34 219	0.16 138	0.12 106	0.15 65	0.14 186	0.14 47	0.14 148

RSM	0.39 171	0.24 188	0.49 152	0.46 234	0.26 144	0.47 158	0.40 308	0.92 254	0.44 144	0.41 159	0.42 110	0.65 312	0.33 115	1.07 347	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.17 177	0.13 77

RAFT-Stereo-weight	0.47 251	0.24 188	0.53 201	0.48 285	0.27 176	0.60 315	0.35 224	1.02 314	1.07 436	0.99 387	0.78 283	0.76 351	0.28 67	0.76 223	0.36 244	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.15 196

test_for_model	0.35 131	0.22 120	0.53 201	0.41 112	0.36 388	0.48 170	0.42 334	0.63 102	0.57 212	0.54 246	0.64 232	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 167	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 195	0.19 28	0.83 438	0.40 91	0.28 206	0.46 141	0.28 126	0.78 181	0.37 99	0.34 94	0.51 175	0.39 144	0.48 245	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 722

MoCha-V2	0.40 185	0.20 50	0.49 152	0.50 320	0.21 31	0.44 129	0.33 198	0.93 265	0.53 199	0.53 240	0.53 187	0.42 165	0.58 350	1.09 354	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.15 196

IGEV++	0.40 185	0.22 120	0.51 176	0.52 374	0.29 231	0.45 133	0.25 88	1.65 530	0.46 154	0.37 125	0.57 208	0.46 188	0.45 210	0.50 100	0.38 269	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

ACVNet-DCA	0.56 340	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	1.42 461	0.78 304	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.22 412	0.21 417

xx1	0.67 425	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	0.93 265	3.05 723	0.58 261	0.79 289	0.95 438	0.77 438	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.21 417

1test111	0.54 315	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	1.42 461	0.78 304	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	0.88 275	0.59 438	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.22 412	0.21 417

cc1	0.64 396	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	0.93 265	3.05 723	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.19 285	0.19 355

ff7	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ffff	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ffm	0.72 444	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	0.95 277	2.47 709	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	1.55 485	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.31 580	0.27 563	0.19 285	0.20 393

ff1	1.37 641	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	0.95 277	2.47 709	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 735	0.20 360	0.12 106	0.31 580	0.27 563	0.19 285	0.20 393

11t	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

tt1	0.62 375	0.32 444	0.51 176	0.54 413	0.26 144	1.16 570	0.48 427	0.95 277	2.47 709	0.57 259	0.77 281	0.49 212	0.81 461	1.55 485	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.15 217	0.19 285	0.20 393

IGEV_Zeroshot_test	0.53 297	0.30 388	0.99 517	0.56 454	0.35 370	0.41 94	0.32 185	1.37 446	0.63 237	1.00 392	1.09 400	0.95 438	0.41 174	0.83 255	0.39 281	0.18 253	0.12 106	0.19 254	0.18 329	0.19 285	0.17 275

MSKI-zero shot	0.55 331	0.26 265	0.57 255	0.51 352	0.26 144	0.69 386	0.28 126	1.18 393	0.64 242	0.91 361	1.32 513	0.82 375	0.33 115	1.92 547	0.32 181	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.16 240

DLNR_Zeroshot_test	23.17 775	48.52 793	43.29 781	176.68 799	78.69 793	0.35 60	0.21 36	23.41 772	0.75 287	0.66 290	0.86 308	0.59 288	0.30 83	1.56 490	0.44 329	9.57 772	0.12 106	0.18 220	0.14 186	76.92 798	0.16 240

CASnet	0.41 195	0.25 230	0.48 143	0.50 320	0.20 23	0.50 208	0.36 241	0.81 204	0.80 310	0.83 339	0.68 250	0.48 203	0.31 93	0.54 113	0.32 181	0.18 253	0.12 106	0.27 534	0.22 479	0.23 442	0.14 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.42 201	0.26 265	0.40 60	0.44 193	0.82 670	0.51 228	0.44 373	0.64 110	0.41 122	0.44 181	0.78 283	0.44 176	0.47 231	0.56 125	0.36 244	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 703

anonymousdsp	0.43 208	0.27 300	0.53 201	0.44 193	0.32 314	0.50 208	0.42 334	0.89 241	0.51 185	0.49 218	0.53 187	0.47 196	0.47 231	1.33 423	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

Selective-IGEV	0.39 171	0.24 188	0.50 164	0.44 193	0.25 122	0.46 141	0.33 198	1.25 424	0.40 113	0.35 104	0.45 137	0.52 233	0.30 83	1.07 347	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

EGLCR-Stereo	0.37 157	0.22 120	0.51 176	0.43 154	0.26 144	0.44 129	0.22 46	0.99 300	0.48 164	0.42 166	0.42 110	0.67 322	0.29 73	0.86 270	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.17 177	0.15 196

RCA-Stereo	0.50 273	0.23 159	0.58 263	0.48 285	0.33 338	0.55 272	0.45 394	0.97 291	1.38 620	0.68 293	1.05 383	0.63 305	0.80 457	0.59 140	0.32 181	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.16 129	0.14 148

ccc-4	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

IGEV-Stereo	0.43 208	0.27 300	0.54 215	0.45 214	0.32 314	0.50 208	0.42 334	0.90 249	0.51 185	0.49 218	0.53 187	0.47 196	0.47 231	1.32 419	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.55 331	0.23 159	0.71 351	0.53 396	0.28 206	0.61 321	0.40 308	0.92 254	1.05 424	1.19 491	0.68 250	0.93 426	0.44 203	1.67 512	0.39 281	0.15 92	0.12 106	0.22 391	0.19 357	0.21 383	0.14 148

TransformOpticalFlow	0.96 558	0.28 330	0.89 478	0.52 374	0.31 288	0.66 366	0.54 477	1.75 560	1.12 466	1.09 423	1.44 559	1.37 568	1.01 563	6.70 715	0.42 315	0.19 311	0.12 106	0.20 306	0.19 357	0.18 229	0.19 355

PFNet	0.91 547	0.26 265	1.10 564	0.63 543	0.32 314	0.64 341	0.56 503	1.17 385	0.99 395	1.47 610	1.08 395	0.98 448	0.69 403	6.62 710	0.54 417	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.19 357	0.20 335	0.17 275

IRAFT_RVC	0.88 539	0.28 330	0.76 401	0.63 543	0.31 288	0.65 357	1.02 654	1.22 415	0.94 366	1.22 505	1.04 380	1.01 462	0.98 550	5.82 695	0.53 411	0.22 430	0.12 106	0.25 498	0.20 401	0.20 335	0.19 355

cross-raft	0.54 315	0.25 230	0.61 278	0.52 374	0.29 231	0.68 380	0.37 267	1.46 475	0.76 296	1.01 398	1.06 385	1.28 547	0.46 219	0.71 201	0.35 232	0.15 92	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.19 285	0.14 148

GMM-Stereo	0.74 467	0.25 230	0.59 269	0.54 413	0.34 362	0.72 400	0.99 649	1.01 312	0.87 335	1.36 580	1.78 639	1.12 503	0.81 461	2.09 565	0.46 359	0.18 253	0.12 106	0.25 498	0.25 532	0.20 335	0.85 704

iRaftStereo_RVC	0.47 251	0.26 265	0.64 294	0.50 320	0.29 231	0.53 247	0.33 198	1.05 334	0.77 300	0.84 342	1.00 354	0.55 252	0.37 151	0.81 248	0.40 291	0.17 198	0.12 106	0.22 391	0.20 401	0.19 285	0.15 196

s12784h	0.52 281	0.20 50	0.38 37	0.41 112	0.19 16	0.96 515	0.34 213	1.17 385	1.25 557	0.81 330	0.90 324	0.63 305	0.50 271	1.45 463	0.42 315	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.11 15	0.18 229	0.11 3

CFNet-RSSM	0.54 315	0.24 188	0.70 340	0.48 285	0.28 206	0.60 315	0.27 118	1.49 481	1.14 483	1.06 412	0.93 330	1.08 482	0.54 310	0.70 195	0.35 232	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.14 148

HITNet	0.65 404	0.40 549	0.77 409	0.48 285	0.24 92	1.05 540	0.49 439	1.76 567	1.02 408	1.18 487	1.18 450	0.89 412	0.80 457	0.85 266	0.79 521	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.17 300	0.29 538	0.15 196
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
MLCV	0.72 444	0.34 493	1.10 564	0.51 352	0.23 66	0.91 492	0.39 292	1.33 435	1.23 547	1.46 609	1.55 592	1.01 462	0.64 383	1.95 552	0.80 526	0.18 253	0.12 106	0.18 220	0.14 186	0.19 285	0.17 275

TT111	0.27 27	0.21 83	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.30 35	0.20 18	0.51 36	0.32 56	0.31 61	0.22 9	0.50 218	0.26 44	0.46 71	0.27 85	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.13 7	0.13 77

noway7	1.29 628	1.22 708	14.37 747	0.52 374	0.33 338	0.57 289	0.42 334	1.14 376	1.02 408	0.72 307	0.83 297	1.12 503	0.93 522	0.80 241	0.67 475	0.18 253	0.13 221	0.20 306	0.17 300	0.21 383	0.16 240

monster_256*512	0.50 273	0.31 425	0.53 201	0.51 352	0.35 370	0.51 228	0.46 404	1.03 319	0.92 359	0.59 269	0.87 314	1.10 495	0.69 403	0.69 189	0.46 359	0.16 138	0.13 221	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.18 306

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 91	0.30 258	0.11 1	0.26 102	0.40 13	0.36 90	0.30 49	0.34 71	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.15 196

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 77	0.25 230	0.46 130	0.43 154	0.23 66	0.36 66	0.26 102	0.61 90	0.36 90	0.32 71	0.36 79	0.37 130	0.22 25	0.61 158	0.34 219	0.17 198	0.13 221	0.21 350	0.18 329	0.21 383	0.14 148

over-8	0.29 58	0.23 159	0.40 60	0.43 154	0.16 1	0.47 158	0.26 102	0.52 38	0.28 26	0.30 49	0.32 61	0.35 111	0.37 151	0.69 189	0.25 46	0.17 198	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.13 77

PhaseNet	0.33 103	0.23 159	0.44 101	0.43 154	0.28 206	0.57 289	0.24 77	0.62 94	0.42 128	0.30 49	0.39 92	0.54 246	0.30 83	0.55 120	0.37 256	0.15 92	0.13 221	0.20 306	0.19 357	0.17 177	0.17 275

ManiGeoR	0.52 281	0.24 188	0.97 511	0.41 112	0.34 362	0.54 257	0.35 224	1.16 381	1.05 424	0.54 246	0.84 301	0.55 252	0.50 271	1.38 442	0.55 422	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.19 355

HLf10	0.52 281	0.24 188	0.97 511	0.41 112	0.34 362	0.54 257	0.35 224	1.16 381	1.05 424	0.54 246	0.84 301	0.55 252	0.50 271	1.38 442	0.55 422	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.19 355

HLf8	0.51 276	0.25 230	0.96 508	0.40 91	0.33 338	0.62 331	0.36 241	1.17 385	1.07 436	0.61 275	0.83 297	0.56 266	0.44 203	0.99 319	0.46 359	0.20 360	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.19 285	0.21 417

TestStereo_HL2	0.51 276	0.27 300	0.56 241	0.42 134	0.32 314	0.57 289	0.34 213	1.00 304	0.91 352	0.82 336	0.87 314	0.61 295	0.50 271	1.55 485	0.48 374	0.19 311	0.13 221	0.16 116	0.14 186	0.18 229	0.19 355

GGDA	0.49 267	0.25 230	0.53 201	0.41 112	0.29 231	0.57 289	0.33 198	0.98 297	0.97 382	0.81 330	0.89 323	0.61 295	0.51 286	1.26 402	0.47 368	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.18 306

TestStereo-Hl	0.51 276	0.27 300	0.55 230	0.41 112	0.29 231	0.55 272	0.45 394	1.05 334	0.90 346	0.87 351	0.85 305	0.72 339	0.65 391	1.33 423	0.43 325	0.17 198	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.18 229	0.18 306

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 91	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 23	0.39 144	0.21 9	0.47 84	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 223	1.50 725	1.55 641	0.37 38	0.33 338	0.41 94	0.26 102	0.79 188	0.35 86	0.34 94	0.46 143	0.41 162	0.41 174	0.45 58	0.24 18	0.15 92	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.18 306

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 171	0.52 602	1.32 603	0.44 193	0.38 432	0.38 74	0.23 61	0.95 277	0.41 122	0.36 114	0.43 122	0.41 162	0.42 182	0.45 58	0.29 118	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.14 148

Foundation-i1	0.40 185	0.19 28	0.36 13	0.42 134	0.32 314	0.54 257	0.48 427	1.18 393	0.52 192	0.54 246	0.54 199	0.58 279	0.49 262	0.65 177	0.32 181	0.16 138	0.13 221	0.15 65	0.14 186	0.14 47	0.13 77

LCMNet	0.28 43	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 92	0.31 40	0.20 18	0.57 73	0.57 212	0.28 22	0.32 61	0.33 95	0.29 73	0.54 113	0.30 139	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 76	0.21 31	0.40 87	0.21 36	0.53 43	0.29 35	0.30 49	0.28 38	0.31 69	0.29 73	0.47 84	0.25 46	0.15 92	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

DA	0.43 208	0.23 159	0.49 152	0.50 320	0.25 122	1.08 547	0.44 373	1.18 393	0.58 217	0.46 196	0.64 232	0.54 246	0.47 231	0.46 71	0.32 181	0.19 311	0.13 221	0.19 254	0.13 145	0.18 229	0.14 148

GGEV	0.43 208	0.23 159	0.49 152	0.50 320	0.25 122	1.08 547	0.44 373	1.18 393	0.58 217	0.46 196	0.64 232	0.54 246	0.47 231	0.46 71	0.32 181	0.19 311	0.13 221	0.19 254	0.13 145	0.18 229	0.14 148

LG-Stereo	0.34 118	0.25 230	0.78 419	0.47 251	0.26 144	0.37 70	0.30 149	0.71 154	0.52 192	0.36 114	0.57 208	0.29 53	0.21 9	0.50 100	0.36 244	0.13 29	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.18 229	0.12 23

MM-Stereo_test2	0.43 208	0.24 188	0.67 318	0.51 352	0.32 314	0.55 272	0.45 394	0.97 291	0.77 300	0.59 269	0.51 175	0.49 212	0.42 182	0.80 241	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.19 285	0.14 148

HART	0.45 232	0.22 120	0.54 215	0.50 320	0.26 144	0.41 94	0.29 137	1.03 319	0.50 174	0.58 261	1.45 562	0.61 295	0.35 135	1.08 352	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.14 186	0.19 285	0.14 148

SCV_C0	0.43 208	0.26 265	0.65 301	0.43 154	0.29 231	0.47 158	0.31 163	1.34 440	0.73 284	0.38 142	0.49 165	0.54 246	0.29 73	1.24 397	0.30 139	0.17 198	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.20 335	0.15 196

IGEV-RUCA	0.37 157	0.23 159	0.48 143	0.49 307	0.36 388	0.60 315	0.23 61	0.64 110	0.49 167	0.39 154	0.49 165	0.44 176	0.31 93	0.85 266	0.30 139	0.24 483	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 335	0.19 355

tt45	0.45 232	0.23 159	0.46 130	0.45 214	0.33 338	0.79 442	0.32 185	0.78 181	0.41 122	0.51 234	0.44 131	0.49 212	0.37 151	2.14 569	0.34 219	0.16 138	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.18 306

999	0.48 257	0.22 120	0.49 152	0.48 285	0.34 362	0.75 416	0.31 163	0.85 226	0.55 206	0.37 125	0.48 155	0.50 218	0.36 147	2.45 596	0.39 281	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.16 129	0.19 355

mms	0.40 185	0.27 300	0.52 190	0.46 234	0.32 314	0.43 116	0.46 404	0.70 149	0.46 154	0.35 104	0.58 212	0.44 176	0.30 83	1.36 436	0.33 203	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.19 285	0.15 196

ours_stereo	0.39 171	0.28 330	0.51 176	0.46 234	0.30 258	0.40 87	0.44 373	0.73 162	0.56 210	0.35 104	0.56 203	0.46 188	0.33 115	1.11 360	0.32 181	0.16 138	0.13 221	0.19 254	0.15 217	0.19 285	0.14 148

fffy	0.42 201	0.27 300	0.57 255	0.46 234	0.29 231	0.48 170	0.35 224	0.91 251	0.55 206	0.40 156	0.58 212	0.55 252	0.41 174	1.26 402	0.36 244	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.14 148

PAM_32	0.77 484	0.28 330	1.03 539	0.52 374	0.30 258	1.32 599	0.35 224	1.97 635	0.65 256	1.02 402	1.06 385	3.05 707	1.49 656	0.96 301	0.36 244	0.19 311	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.19 285	0.19 355

GCAP-BAT	0.39 171	0.22 120	0.65 301	0.43 154	0.35 370	0.34 51	0.37 267	0.83 217	0.67 261	0.48 210	0.56 203	0.55 252	0.38 158	0.74 220	0.31 167	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.15 196

Occ-G	0.42 201	0.21 83	0.48 143	0.41 112	0.26 144	0.42 106	0.62 539	0.77 178	0.49 167	0.43 174	0.66 240	1.02 464	0.46 219	0.78 233	0.41 301	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.13 145	0.16 129	0.16 240

Pointernet	0.37 157	0.20 50	0.57 255	0.43 154	0.28 206	0.51 228	0.27 118	0.93 265	0.61 230	0.47 201	0.63 227	0.49 212	0.38 158	0.49 94	0.33 203	0.17 198	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 568	0.39 542	3.21 702	0.50 320	0.63 606	0.64 341	0.39 292	2.36 700	0.75 287	0.95 371	4.63 723	1.81 645	0.56 326	0.96 301	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.21 350	0.26 550	0.32 566	0.35 597

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 444	0.35 513	1.70 652	0.49 307	0.56 572	0.63 337	0.38 275	2.41 705	0.65 256	0.77 316	1.07 389	1.82 648	0.95 533	0.93 294	0.43 325	0.20 360	0.13 221	0.21 350	0.25 532	0.28 527	0.26 515

RSM++	0.38 164	0.24 188	0.51 176	0.47 251	0.26 144	0.50 208	0.41 327	0.79 188	0.45 148	0.37 125	0.45 137	0.60 290	0.35 135	1.02 331	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.18 229	0.13 77

trnet	0.39 171	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 247	0.29 137	0.78 181	1.12 466	0.59 269	0.71 263	0.53 240	0.42 182	0.54 113	0.34 219	0.18 253	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot	0.39 171	0.22 120	0.65 301	0.43 154	0.35 370	0.34 51	0.37 267	0.83 217	0.67 261	0.48 210	0.56 203	0.55 252	0.38 158	0.74 220	0.31 167	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.15 196

AEACV	0.37 157	0.24 188	0.52 190	0.47 251	0.51 540	0.37 70	0.38 275	0.65 120	0.53 199	0.42 166	0.56 203	0.46 188	0.60 355	0.53 109	0.30 139	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.17 177	0.14 148

Any-RAFT	0.53 297	0.24 188	0.47 136	0.47 251	0.27 176	1.00 527	0.25 88	1.58 512	1.05 424	0.85 347	0.99 349	1.06 475	0.47 231	0.70 195	0.32 181	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.16 240

RAFT-Test	0.54 315	0.25 230	0.64 294	0.47 251	0.30 258	0.97 519	0.27 118	1.24 422	0.81 314	0.96 374	1.12 419	1.28 547	0.48 245	0.71 201	0.36 244	0.17 198	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.16 129	0.16 240

HH	0.63 383	0.30 388	0.77 409	0.50 320	0.32 314	0.49 187	0.46 404	1.65 530	0.64 242	0.69 294	1.09 400	1.63 620	0.85 481	1.90 545	0.37 256	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.16 240

HanStereo	0.63 383	0.30 388	0.77 409	0.50 320	0.32 314	0.49 187	0.46 404	1.65 530	0.64 242	0.69 294	1.09 400	1.63 620	0.85 481	1.90 545	0.37 256	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.16 240

anonymousdsp2	0.53 297	0.27 300	0.74 387	0.48 285	0.29 231	0.76 424	0.47 414	1.61 521	0.82 321	0.77 316	0.77 281	0.75 347	0.47 231	1.03 332	0.40 291	0.18 253	0.13 221	0.18 220	0.13 145	0.19 285	0.18 306

CES	0.48 257	0.20 50	0.37 20	0.39 76	1.39 724	0.55 272	0.35 224	0.98 297	0.66 259	0.44 181	0.66 240	0.35 111	0.27 59	0.56 125	0.33 203	0.15 92	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 285	1.46 722

ProNet	0.43 208	0.28 330	0.58 263	0.43 154	0.30 258	0.56 284	0.52 462	1.00 304	0.58 217	0.44 181	0.49 165	0.43 170	0.43 191	1.28 408	0.36 244	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.16 240

DCANet-4	0.54 315	0.26 265	1.07 554	0.42 134	0.24 92	0.48 170	0.36 241	0.99 300	1.30 584	1.10 431	1.02 367	0.56 266	0.75 426	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

fff	0.53 297	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

ADStereo(finetuned)	0.57 349	0.24 188	1.06 549	0.43 154	0.24 92	0.49 187	0.35 224	1.05 334	1.30 584	1.12 439	1.03 377	0.58 279	1.20 613	0.84 260	0.51 396	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.19 355

RAFT+CT+SA	0.58 356	0.29 365	0.60 273	0.66 573	0.37 410	0.42 106	0.55 495	1.27 427	1.03 414	0.70 296	1.22 469	0.60 290	0.70 409	1.64 506	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.22 391	0.22 479	0.21 383	0.18 306

test_5	0.65 404	0.30 388	0.75 391	0.67 585	0.50 528	0.92 499	0.52 462	1.39 454	1.12 466	0.76 310	1.11 412	1.00 455	0.90 507	1.53 481	0.45 344	0.18 253	0.13 221	0.23 432	0.22 479	0.21 383	0.19 355

test_4	0.53 297	0.22 120	0.56 241	0.54 413	0.32 314	0.64 341	0.39 292	0.80 197	0.62 234	0.92 363	1.87 651	0.68 324	0.42 182	1.16 375	0.37 256	0.15 92	0.13 221	0.20 306	0.22 479	0.20 335	0.15 196

iRaft-Stereo_20w	0.65 404	0.31 425	1.00 523	0.47 251	0.34 362	0.73 405	0.30 149	2.96 722	0.70 273	1.15 463	1.14 430	0.76 351	0.65 391	1.11 360	0.38 269	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.16 268	0.19 285	0.18 306

LCNet	0.72 444	0.28 330	0.52 190	0.55 438	0.31 288	0.69 386	0.54 477	1.00 304	0.88 339	1.19 491	1.34 523	0.97 446	1.34 639	2.56 605	0.45 344	0.18 253	0.13 221	0.21 350	0.25 532	0.27 507	0.73 696

HHNet	0.62 375	0.26 265	0.63 287	0.43 154	0.45 499	0.50 208	0.58 518	1.07 350	1.01 404	1.25 523	2.23 675	0.70 335	0.61 366	1.07 347	0.47 368	0.20 360	0.13 221	0.23 432	0.19 357	0.19 285	0.30 562

AAGNet	1.83 681	0.28 330	0.72 358	0.61 522	0.32 314	0.67 372	0.51 451	0.96 287	0.98 388	1.47 610	1.20 463	1.00 455	1.18 607	2.83 615	22.77 774	0.22 430	0.13 221	0.22 391	0.19 357	0.23 442	0.15 196

STrans-v2	1.04 591	0.28 330	0.96 508	0.49 307	0.32 314	0.68 380	0.79 595	2.47 710	1.12 466	1.12 439	1.46 568	1.40 571	1.46 651	6.70 715	0.43 325	0.18 253	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.18 229	0.18 306

KYRaft	0.75 476	0.28 330	0.62 284	0.56 454	0.29 231	0.67 372	0.86 618	0.94 271	0.84 326	1.62 646	2.21 674	1.16 514	1.02 570	1.57 492	0.40 291	0.20 360	0.13 221	0.22 391	0.28 584	0.20 335	1.02 710

SST-Stereo	0.83 520	0.28 330	0.72 358	0.59 494	0.31 288	0.72 400	0.26 102	1.09 357	0.86 330	1.47 610	1.10 406	1.00 455	0.87 494	5.73 693	0.45 344	0.22 430	0.13 221	0.23 432	0.19 357	0.23 442	0.18 306

RAFT_R40	0.83 520	0.28 330	0.73 370	0.59 494	0.31 288	0.69 386	0.44 373	1.10 360	0.95 368	1.47 610	1.10 406	1.00 455	0.85 481	5.53 686	0.46 359	0.22 430	0.13 221	0.23 432	0.20 401	0.23 442	0.18 306

RAFT-RH_RVC	1.03 588	0.24 188	0.67 318	0.49 307	0.28 206	0.81 460	0.33 198	0.83 217	1.08 443	2.05 687	4.65 725	1.04 473	0.57 339	5.98 700	0.50 391	0.18 253	0.13 221	0.26 517	0.20 401	0.16 129	0.17 275

RAFT-345	0.84 525	0.25 230	0.66 312	0.50 320	0.27 176	0.54 257	0.42 334	0.83 217	1.11 462	1.32 561	2.34 680	0.86 396	0.54 310	5.72 692	0.47 368	0.18 253	0.13 221	0.22 391	0.17 300	0.17 177	0.16 240

Prome-Stereo	0.75 476	0.27 300	0.53 201	0.55 438	0.32 314	0.59 307	0.97 644	0.89 241	0.88 339	1.45 607	2.46 687	0.91 416	1.41 644	1.58 494	0.44 329	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.20 335	0.92 706

DCANet	0.54 315	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.49 187	0.36 241	1.05 334	1.30 584	1.12 439	1.03 377	0.58 279	0.92 513	0.81 248	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.19 355

csc	0.53 297	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

cscssc	0.53 297	0.24 188	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

111	0.60 365	0.23 159	0.70 340	0.43 154	0.24 92	0.72 400	0.42 334	1.18 393	1.41 636	0.80 325	1.38 539	1.10 495	0.79 451	0.96 301	0.58 435	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.19 355

EAI-Stereo	0.65 404	0.28 330	0.69 334	0.53 396	0.27 176	0.60 315	0.40 308	2.28 692	0.64 242	0.71 299	3.18 704	0.57 272	0.43 191	1.06 343	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.17 300	0.17 177	0.17 275

Gwc-CoAtRS	0.52 281	0.24 188	0.68 322	0.48 285	0.29 231	0.64 341	0.25 88	1.16 381	1.08 443	1.01 398	1.00 354	1.12 503	0.56 326	0.69 189	0.37 256	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.15 87	0.15 196

CREStereo	0.39 171	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 247	0.29 137	0.77 178	1.11 462	0.58 261	0.71 263	0.51 225	0.41 174	0.54 113	0.34 219	0.18 253	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.14 148
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 241	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 397	0.27 118	0.74 168	1.04 419	0.64 283	0.70 260	0.55 252	0.47 231	0.86 270	0.35 232	1.00 718	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 87	0.13 77

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 193	0.22 51	0.16 3	0.26 102	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 13	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 105	0.18 253	0.14 294	0.23 432	0.19 357	0.20 335	0.13 77

zzzzzzz1	1.31 632	1.54 727	13.00 744	0.52 374	0.65 611	0.62 331	0.46 404	1.35 442	1.02 408	0.71 299	0.95 333	1.33 558	0.98 550	1.16 375	0.80 526	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.19 357	0.24 462	0.18 306

HLF11	0.53 297	0.25 230	1.02 534	0.41 112	0.35 370	0.47 158	0.28 126	1.17 385	0.96 374	0.64 283	0.87 314	0.61 295	0.50 271	1.51 476	0.63 458	0.18 253	0.14 294	0.16 116	0.13 145	0.17 177	0.20 393

TestStereo_HL3	0.56 340	0.26 265	1.40 612	0.44 193	0.34 362	0.67 372	0.53 470	0.92 254	0.84 326	0.96 374	0.99 349	0.80 363	0.62 372	1.08 352	0.39 281	0.18 253	0.14 294	0.17 171	0.16 268	0.17 177	0.21 417

RT-Monster	0.45 232	0.23 159	0.47 136	0.44 193	0.40 455	0.51 228	0.25 88	0.87 231	1.01 404	0.87 351	0.86 308	0.68 324	0.41 174	0.67 184	0.40 291	0.16 138	0.14 294	0.15 65	0.13 145	0.14 47	0.17 275

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 206	0.20 8	0.23 61	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 76	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.20 401	0.17 177	0.12 23

VMStereo-Base	0.38 164	0.23 159	0.44 101	0.36 20	0.22 51	0.39 79	0.34 213	0.70 149	0.86 330	0.43 174	0.69 255	0.60 290	0.33 115	0.73 211	0.35 232	0.17 198	0.14 294	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.17 275

BStereo	0.38 164	0.25 230	1.42 620	0.42 134	0.28 206	0.55 272	0.39 292	0.55 56	0.52 192	0.36 114	0.35 76	0.37 130	0.29 73	0.64 166	0.38 269	0.13 29	0.14 294	0.15 65	0.19 357	0.15 87	0.16 240

Anonymus123	0.45 232	0.25 230	1.42 620	0.42 134	0.28 206	1.78 655	0.39 292	0.72 156	0.52 192	0.36 114	0.35 76	0.37 130	0.29 73	0.64 166	0.38 269	0.13 29	0.14 294	0.15 65	0.19 357	0.15 87	0.16 240

Zero-FE251	0.34 118	0.23 159	0.51 176	0.45 214	0.29 231	0.58 296	0.24 77	0.82 212	0.34 76	0.49 218	0.38 85	0.52 233	0.42 182	0.47 84	0.27 85	0.18 253	0.14 294	0.17 171	0.12 82	0.14 47	0.13 77

z-ln-s-r	1.02 585	0.55 613	2.09 674	0.52 374	0.55 568	0.78 436	0.87 620	1.47 477	1.34 599	1.12 439	1.62 612	1.37 568	1.06 581	2.62 609	3.32 706	0.19 311	0.14 294	0.21 350	0.17 300	0.27 507	0.21 417

DVStereo	0.43 208	0.21 83	0.55 230	0.43 154	0.32 314	0.72 400	0.29 137	0.80 197	0.51 185	0.77 316	0.73 269	0.48 203	0.40 170	1.13 368	0.39 281	0.15 92	0.14 294	0.15 65	0.14 186	0.16 129	0.14 148

G2L-ROB	0.73 462	0.25 230	0.76 401	0.54 413	0.39 443	0.95 509	0.66 555	1.66 535	1.09 452	1.24 518	1.02 367	1.64 623	0.71 414	1.63 504	1.02 576	0.20 360	0.14 294	0.17 171	0.15 217	0.20 335	0.22 440

G2L-Stereo_test	0.73 462	0.27 300	0.74 387	0.49 307	0.40 455	0.90 488	0.81 604	1.53 500	1.14 483	1.28 532	1.27 489	1.52 601	0.72 418	1.62 502	0.94 560	0.19 311	0.14 294	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.19 355

UGAM-zero	1.00 575	0.30 388	0.93 493	0.47 251	0.30 258	0.57 289	0.25 88	2.25 689	0.63 237	1.01 398	1.10 406	2.73 701	1.85 687	6.26 701	0.40 291	0.17 198	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.17 275

MyStereo8	0.65 404	0.29 365	1.00 523	0.58 479	0.49 521	0.91 492	0.35 224	1.18 393	1.31 588	1.16 473	1.27 489	0.90 413	0.64 383	0.72 205	0.95 564	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.18 329	0.22 412	0.26 515

IGEVStereo-DCA	0.46 241	0.28 330	0.56 241	0.43 154	0.33 338	0.49 187	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.47 201	0.48 155	0.48 203	0.46 219	2.03 559	0.30 139	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.18 306

rrr	0.46 241	0.28 330	0.73 370	0.43 154	0.33 338	0.49 187	0.38 275	0.76 174	0.50 174	0.47 201	0.48 155	0.48 203	0.46 219	2.03 559	0.30 139	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.16 240

GCAP-Stereo	0.40 185	0.28 330	0.68 322	0.47 251	0.25 122	0.53 247	0.32 185	0.82 212	0.58 217	0.65 286	0.69 255	0.58 279	0.42 182	0.47 84	0.29 118	0.17 198	0.14 294	0.17 171	0.13 145	0.17 177	0.14 148

LoS	0.40 185	0.21 83	0.44 101	0.37 38	0.22 51	0.50 208	0.40 308	1.00 304	0.94 366	0.48 210	0.66 240	0.48 203	0.40 170	0.60 152	0.37 256	0.18 253	0.14 294	0.16 116	0.11 15	0.14 47	0.14 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.51 276	0.29 365	0.47 136	0.43 154	0.30 258	0.55 272	0.55 495	1.02 314	0.77 300	0.98 384	0.85 305	0.94 429	0.56 326	0.85 266	0.45 344	0.20 360	0.14 294	0.26 517	0.14 186	0.23 442	0.23 460

riskmin	0.56 340	0.27 300	0.60 273	0.43 154	0.31 288	0.83 468	0.42 334	1.14 376	1.04 419	0.73 309	0.75 276	1.11 502	1.01 563	0.81 248	0.51 396	0.20 360	0.14 294	0.24 457	0.15 217	0.24 462	0.25 491

Selective-RAFT	0.52 281	0.28 330	0.79 422	0.55 438	0.27 176	0.91 492	0.33 198	0.80 197	0.88 339	0.58 261	0.63 227	0.81 370	0.77 438	1.29 412	0.48 374	0.19 311	0.14 294	0.17 171	0.15 217	0.19 285	0.17 275

DisPM	0.66 414	0.28 330	0.72 358	0.61 522	0.35 370	0.62 331	0.45 394	1.02 314	0.99 395	1.56 634	1.10 406	0.80 363	0.59 351	2.37 591	0.41 301	0.23 458	0.14 294	0.23 432	0.21 448	0.20 335	0.25 491

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 570	0.40 549	1.82 663	0.66 573	0.62 605	2.05 678	0.78 591	1.91 617	1.29 578	1.54 630	1.42 549	1.51 598	1.23 618	1.99 555	1.33 618	0.23 458	0.14 294	0.20 306	0.15 217	0.27 507	0.26 515

raft_robust	0.68 429	0.30 388	0.64 294	0.52 374	0.26 144	0.54 257	0.35 224	1.33 435	1.24 553	1.16 473	1.07 389	0.60 290	0.54 310	3.58 645	0.37 256	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.22 479	0.20 335	0.16 240

Sa-1000	0.72 444	0.29 365	0.76 401	0.59 494	0.30 258	0.73 405	0.37 267	1.62 525	1.33 596	1.28 532	2.04 666	0.86 396	0.75 426	1.84 539	0.38 269	0.19 311	0.14 294	0.25 498	0.23 502	0.20 335	0.16 240

iRaft-Stereo_5w	0.85 529	0.29 365	0.91 486	0.53 396	0.43 483	0.49 187	0.68 563	0.99 300	0.87 335	0.79 322	1.34 523	1.46 587	0.91 510	5.11 673	1.11 592	0.17 198	0.14 294	0.22 391	0.18 329	0.20 335	0.20 393

IPLG	0.69 431	0.27 300	0.97 511	0.51 352	0.43 483	0.79 442	0.33 198	1.21 407	1.06 431	1.30 547	1.10 406	0.52 233	0.55 318	3.16 633	0.63 458	0.16 138	0.14 294	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.17 275

MIPNet	0.56 340	0.28 330	0.94 498	0.49 307	0.33 338	0.66 366	0.38 275	1.35 442	1.08 443	1.06 412	0.92 327	0.60 290	0.79 451	0.73 211	0.52 404	0.17 198	0.14 294	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.17 275

GMOStereo	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

error version	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

test-v	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

Patchmatch Stereo++	0.55 331	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.29 137	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.37 438	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306
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
OMP-Stereo	0.94 554	0.33 468	0.72 358	0.90 688	0.31 288	0.49 187	0.36 241	1.16 381	1.06 431	1.58 640	1.12 419	1.46 587	0.69 403	6.94 718	0.49 384	0.19 311	0.14 294	0.24 457	0.18 329	0.20 335	0.14 148

IIG-Stereo	0.96 558	0.31 425	0.72 358	0.88 683	0.33 338	0.61 321	0.26 102	1.19 404	1.03 414	1.69 654	1.37 534	1.46 587	0.75 426	6.96 720	0.51 396	0.19 311	0.14 294	0.23 432	0.18 329	0.20 335	0.14 148

NF-Stereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.02 367	0.82 375	0.57 339	5.40 684	0.48 374	0.23 458	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

OCTAStereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.82 375	0.57 339	5.35 678	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

NRIStereo	0.60 365	0.29 365	0.69 334	0.53 396	0.28 206	0.63 337	0.33 198	1.08 356	0.87 335	1.14 457	0.87 314	0.91 416	0.59 351	2.24 580	0.49 384	0.20 360	0.14 294	0.21 350	0.19 357	0.21 383	0.17 275

PSM-adaLoss	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.41 327	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.82 375	0.61 366	1.06 343	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

PSM-AAD	0.79 498	0.27 300	0.53 201	0.55 438	0.28 206	0.77 431	1.24 677	0.99 300	0.91 352	1.66 651	1.57 600	0.81 370	2.19 707	1.65 507	0.44 329	0.19 311	0.14 294	0.38 638	0.32 622	0.21 383	0.70 693

ROB_FTStereo_v2	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.64 341	0.42 334	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.12 365	0.46 359	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

ROB_FTStereo	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.64 341	0.25 88	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.95 333	0.82 375	0.61 366	1.15 371	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

HUI-Stereo	0.52 281	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.30 149	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	0.79 238	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

THIR-Stereo	1.02 585	0.27 300	0.69 334	0.49 307	0.28 206	0.95 509	1.34 686	1.03 319	0.97 382	1.34 575	1.90 654	1.17 515	1.58 662	6.44 707	0.78 514	0.19 311	0.14 294	0.21 350	0.22 479	0.19 285	0.20 393

DRaft	0.80 501	0.24 188	0.70 340	0.45 214	0.30 258	0.97 519	0.53 470	1.05 334	0.97 382	1.78 663	2.02 665	0.80 363	1.74 677	2.73 613	0.72 493	0.17 198	0.14 294	0.20 306	0.20 401	0.18 229	0.21 417

GrayStereo	0.82 513	0.26 265	0.58 263	0.63 543	0.37 410	0.76 424	1.86 717	1.11 367	0.87 335	1.99 683	1.89 653	1.08 482	1.82 686	1.39 449	0.48 374	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.21 448	0.18 229	0.39 618

RE-Stereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.81 370	0.57 339	5.37 681	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

Pruner-Stereo	0.62 375	0.29 365	0.70 340	0.61 522	0.31 288	0.63 337	0.43 358	1.17 385	0.99 395	1.53 624	1.08 395	0.95 438	0.55 318	1.35 431	0.51 396	0.23 458	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.21 383	0.23 460

TVStereo	0.80 501	0.30 388	0.75 391	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.81 370	0.57 339	5.37 681	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

DeepStereo_RVC	0.55 331	0.29 365	0.72 358	0.51 352	0.30 258	0.59 307	0.33 198	1.03 319	0.70 273	1.16 473	0.93 330	0.83 382	0.94 528	0.96 301	0.54 417	0.21 398	0.14 294	0.21 350	0.19 357	0.24 462	0.24 476

iGMRVC	0.56 340	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.38 275	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.52 477	0.46 359	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

iRAFT	0.55 331	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.29 137	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.37 438	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

CRE-IMP	0.55 331	0.30 388	0.74 387	0.52 374	0.29 231	0.79 442	0.25 88	1.04 326	0.72 279	1.09 423	0.95 333	0.81 370	0.57 339	1.10 357	0.50 391	0.21 398	0.14 294	0.23 432	0.19 357	0.28 527	0.22 440

test-2	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 598	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

test-1	0.52 281	0.26 265	1.04 544	0.56 454	0.32 314	0.61 321	0.38 275	1.10 360	0.91 352	0.78 319	1.01 359	0.77 353	0.52 294	0.60 152	0.42 315	0.17 198	0.14 294	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.23 460

RAFT-IKP	0.54 315	0.30 388	0.73 370	0.50 320	0.27 176	0.59 307	0.36 241	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.61 366	1.22 389	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

rafts_anoy	0.52 281	0.29 365	0.59 269	0.59 494	0.50 528	0.53 247	0.40 308	1.11 367	1.03 414	0.84 342	0.83 297	0.68 324	0.54 310	0.72 205	0.51 396	0.19 311	0.14 294	0.24 457	0.26 550	0.21 383	0.18 306

raft+_RVC	0.53 297	0.26 265	0.54 215	0.60 506	0.47 516	0.54 257	0.54 477	1.27 427	0.99 395	0.76 310	1.03 377	0.70 335	0.56 326	0.93 294	0.47 368	0.18 253	0.14 294	0.19 254	0.18 329	0.18 229	0.15 196

XX-Stereo	0.63 383	0.26 265	1.90 667	0.81 655	0.67 620	0.43 116	0.23 61	1.03 319	0.58 217	0.65 286	1.56 596	1.41 573	0.39 163	1.28 408	0.35 232	0.20 360	0.14 294	0.20 306	0.19 357	0.18 229	0.14 148

test_xeample3	0.42 201	0.28 330	0.69 334	0.43 154	0.33 338	0.56 284	0.38 275	0.79 188	0.45 148	0.53 240	0.46 143	0.44 176	0.44 203	1.38 442	0.31 167	0.18 253	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.17 177	0.16 240

ARAFT	0.77 484	0.36 523	1.49 638	0.51 352	0.31 288	0.90 488	0.82 606	1.90 613	1.06 431	1.62 646	1.24 475	1.02 464	0.64 383	1.84 539	0.50 391	0.18 253	0.14 294	0.28 549	0.27 563	0.17 177	0.16 240

BEATNet_4x	0.73 462	0.49 588	1.17 578	0.53 396	0.26 144	1.03 535	0.55 495	1.82 588	1.06 431	1.21 499	1.22 469	0.96 444	0.91 510	1.01 328	1.06 580	0.21 398	0.14 294	0.24 457	0.19 357	0.37 593	0.21 417

iResNet	0.75 476	0.40 549	1.36 610	0.67 585	0.29 231	0.92 499	0.59 528	1.52 493	1.25 557	1.28 532	1.48 574	0.94 429	0.76 434	1.62 502	0.78 514	0.18 253	0.14 294	0.18 220	0.15 217	0.22 412	0.23 460

iResNet_ROB	0.77 484	0.30 388	0.99 517	0.57 473	0.36 388	0.83 468	0.36 241	2.33 696	1.58 660	1.27 530	1.30 500	1.25 536	0.84 478	1.65 507	0.79 521	0.20 360	0.14 294	0.17 171	0.12 82	0.18 229	0.27 527

DN-CSS_ROB	0.64 396	0.32 444	1.05 545	0.55 438	0.40 455	0.54 257	0.45 394	1.21 407	0.93 362	1.03 406	1.47 569	0.69 330	0.63 379	1.76 532	0.49 384	0.18 253	0.14 294	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.20 393

SMOE	0.52 281	0.25 230	0.55 230	0.47 251	0.22 51	0.92 499	0.65 549	0.92 254	0.81 314	0.71 299	1.21 465	0.69 330	0.67 398	0.55 120	0.41 301	0.28 568	0.15 360	0.38 638	0.19 357	0.23 442	0.18 306

Hybrid-DGEV-2	0.65 404	0.31 425	0.73 370	0.60 506	0.37 410	1.08 547	0.28 126	1.45 473	1.40 630	1.32 561	0.85 305	1.03 468	1.01 563	1.05 341	0.48 374	0.18 253	0.15 360	0.22 391	0.19 357	0.17 177	0.15 196

MultiAttention	4.51 736	0.33 468	0.82 433	0.73 631	0.45 499	30.98 779	4.50 755	2.18 681	1.40 630	1.61 642	2.41 684	2.43 691	0.70 409	38.42 783	1.36 624	0.22 430	0.15 360	0.29 560	0.30 606	0.47 643	0.43 635

water-stereo	0.39 171	0.20 50	0.48 143	0.44 193	0.27 176	0.50 208	0.26 102	0.92 254	0.51 185	0.53 240	0.78 283	0.55 252	0.49 262	0.42 45	0.42 315	0.16 138	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.15 196

depthmonostereo	0.41 195	0.23 159	0.53 201	0.47 251	0.23 66	0.61 321	0.35 224	1.00 304	0.76 296	0.48 210	0.65 239	0.47 196	0.49 262	0.67 184	0.37 256	0.16 138	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.16 129	0.15 196

xyz-stereo-finetune2	0.58 356	0.27 300	0.57 255	0.40 91	0.24 92	1.09 553	0.32 185	0.79 188	0.53 199	0.65 286	1.07 389	0.58 279	0.80 457	2.47 601	0.80 526	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.16 129	0.17 275

xyz-stereo-finetune	0.48 257	0.25 230	0.54 215	0.42 134	0.23 66	0.80 451	0.42 334	0.80 197	0.80 310	0.61 275	0.62 223	0.54 246	0.43 191	1.70 519	0.58 435	0.15 92	0.15 360	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.15 196

RAStereo	0.34 118	0.21 83	0.66 312	0.47 251	0.27 176	0.26 21	0.29 137	0.69 144	0.63 237	0.32 71	0.42 110	0.45 184	0.31 93	0.45 58	0.34 219	0.17 198	0.15 360	0.19 254	0.15 217	0.18 229	0.13 77

AE-Stereo	0.49 267	0.27 300	0.67 318	0.60 506	0.39 443	0.67 372	0.46 404	1.18 393	1.09 452	0.47 201	0.75 276	0.69 330	0.47 231	0.59 140	0.40 291	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.20 401	0.19 285	0.15 196

plain	0.46 241	0.27 300	1.01 527	0.50 320	0.40 455	0.35 60	0.37 267	0.87 231	0.56 210	0.43 174	0.76 278	0.42 165	0.40 170	1.13 368	0.45 344	0.21 398	0.15 360	0.24 457	0.19 357	0.24 462	0.16 240

UniTT-Stereo	0.36 147	0.23 159	0.59 269	0.48 285	0.36 388	0.40 87	0.32 185	0.53 43	0.49 167	0.54 246	0.55 200	0.36 117	0.31 93	0.58 138	0.51 396	0.20 360	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.19 285	0.15 196

TestStereo1	0.63 383	0.28 330	0.75 391	0.76 642	0.31 288	0.48 170	0.43 358	1.30 433	1.21 537	0.97 379	1.31 506	0.64 309	0.77 438	1.75 527	0.42 315	0.20 360	0.15 360	0.22 391	0.18 329	0.21 383	0.17 275

RAFT_CTSACE	0.63 383	0.26 265	0.88 471	0.55 438	0.51 540	0.71 397	0.44 373	0.80 197	0.97 382	0.97 379	1.84 646	1.18 518	0.68 399	1.47 469	0.36 244	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.20 401	0.20 335	0.14 148

SA-5K	0.63 383	0.28 330	0.75 391	0.76 642	0.31 288	0.48 170	0.43 358	1.30 433	1.21 537	0.97 379	1.31 506	0.64 309	0.77 438	1.75 527	0.42 315	0.20 360	0.15 360	0.22 391	0.18 329	0.21 383	0.17 275

SA	0.66 414	0.30 388	0.82 433	0.61 522	0.30 258	0.58 296	0.38 275	1.44 468	1.30 584	0.96 374	1.36 531	0.66 317	0.95 533	1.85 542	0.42 315	0.19 311	0.15 360	0.25 498	0.23 502	0.21 383	0.17 275

CIPLG	0.62 375	0.33 468	0.96 508	0.58 479	0.50 528	0.75 416	0.48 427	1.05 334	0.96 374	1.40 596	1.57 600	0.64 309	0.48 245	0.89 280	0.70 484	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.21 417

IPLGR_C	0.62 375	0.33 468	0.99 517	0.58 479	0.49 521	0.76 424	0.48 427	1.10 360	0.96 374	1.40 596	1.56 596	0.62 302	0.48 245	0.80 241	0.71 490	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.21 417

IPLGR	0.58 356	0.27 300	1.14 574	0.48 285	0.28 206	0.65 357	0.33 198	1.22 415	1.13 480	1.18 487	1.05 383	0.69 330	0.66 395	0.96 301	0.52 404	0.17 198	0.15 360	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.18 306

ACRE	0.61 371	0.33 468	1.01 527	0.58 479	0.49 521	0.75 416	0.47 414	1.06 348	0.95 368	1.37 583	1.55 592	0.62 302	0.46 219	0.83 255	0.70 484	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.21 417

CrosDoStereo	1.58 660	0.24 188	0.72 358	0.48 285	0.29 231	0.67 372	12.49 765	1.10 360	0.98 388	1.34 575	1.75 636	1.00 455	1.89 690	6.65 711	0.81 529	0.19 311	0.15 360	0.20 306	0.22 479	0.18 229	0.19 355

TRStereo	0.60 365	0.60 637	0.97 511	0.74 635	0.67 620	0.46 141	0.38 275	1.85 598	0.89 342	0.79 322	0.80 294	0.88 404	0.39 163	1.10 357	0.41 301	0.23 458	0.15 360	0.23 432	0.24 518	0.17 177	0.15 196

PSM-softLoss	0.78 492	0.31 425	0.77 409	0.58 479	0.32 314	0.56 284	0.40 308	1.18 393	0.70 273	1.24 518	1.07 389	0.83 382	0.52 294	5.36 679	0.53 411	0.24 483	0.15 360	0.25 498	0.22 479	0.20 335	0.25 491

KMStereo	0.78 492	0.31 425	0.77 409	0.58 479	0.32 314	0.56 284	0.40 308	1.18 393	0.70 273	1.24 518	1.07 389	0.83 382	0.52 294	5.36 679	0.53 411	0.24 483	0.15 360	0.25 498	0.22 479	0.20 335	0.25 491

DeepStereo_LL	1.58 660	0.24 188	0.72 358	0.48 285	0.29 231	0.67 372	12.49 765	1.10 360	0.98 388	1.34 575	1.75 636	1.00 455	1.89 690	6.65 711	0.81 529	0.19 311	0.15 360	0.20 306	0.22 479	0.18 229	0.19 355

DEmStereo	0.97 564	0.23 159	0.79 422	0.47 251	0.32 314	1.04 538	0.56 503	0.93 265	0.89 342	1.39 595	2.14 672	1.02 464	2.07 702	5.64 690	0.77 512	0.17 198	0.15 360	0.20 306	0.20 401	0.18 229	0.20 393

AnonymousM	0.59 362	1.11 700	0.41 70	0.44 193	0.32 314	0.43 116	0.47 414	1.05 334	0.64 242	0.98 384	0.63 227	0.67 322	0.43 191	0.59 140	0.41 301	0.20 360	0.15 360	1.84 733	0.84 721	0.14 47	0.13 77

CroCo-Stereo	0.40 185	0.31 425	0.73 370	0.58 479	0.27 176	0.26 21	0.33 198	0.95 277	0.81 314	0.42 166	0.47 148	0.65 312	0.47 231	0.39 25	0.34 219	0.18 253	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.19 285	0.16 240
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
TestStereo	0.64 396	0.39 542	0.71 351	0.51 352	0.27 176	0.56 284	0.42 334	1.03 319	0.91 352	0.80 325	1.00 354	0.68 324	0.52 294	3.25 635	0.45 344	0.22 430	0.15 360	0.24 457	0.18 329	0.27 507	0.16 240

XX-TBD	0.46 241	0.70 657	0.35 9	0.79 649	0.25 122	0.58 296	0.26 102	0.69 144	1.27 568	0.76 310	1.00 354	0.45 184	0.33 115	0.47 84	0.37 256	0.19 311	0.15 360	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 148

raftrobust	0.52 281	0.25 230	0.56 241	0.65 567	0.52 553	0.49 187	0.34 213	0.98 297	0.91 352	1.30 547	0.87 314	0.63 305	0.81 461	0.78 233	0.41 301	0.19 311	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.15 87	0.16 240

RALAANet	0.60 365	0.33 468	0.87 462	0.62 534	0.50 528	0.69 386	0.31 163	1.21 407	1.06 431	1.09 423	1.16 444	0.88 404	0.46 219	1.22 389	0.42 315	0.19 311	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.27 507	0.17 275

GMStereo	0.55 331	0.45 573	0.94 498	0.50 320	0.32 314	0.64 341	0.43 358	1.00 304	1.40 630	0.82 336	0.73 269	0.51 225	0.45 210	0.85 266	0.55 422	0.24 483	0.15 360	0.20 306	0.21 448	0.31 557	0.24 476
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.60 365	0.28 330	0.63 287	0.54 413	0.33 338	0.83 468	0.38 275	1.27 427	1.07 436	1.00 392	0.86 308	0.99 454	0.85 481	0.96 301	0.68 480	0.22 430	0.15 360	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.23 460

DIP-Stereo	0.62 375	0.30 388	0.83 438	0.48 285	0.36 388	0.95 509	0.33 198	2.37 702	0.67 261	1.25 523	1.00 354	0.68 324	0.51 286	0.91 283	0.61 450	0.18 253	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.19 285	0.19 355
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 349	0.26 265	0.63 287	0.54 413	0.36 388	0.69 386	0.54 477	1.22 415	0.72 279	1.61 642	1.50 579	0.75 347	0.53 303	0.64 166	0.44 329	0.18 253	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.17 275

RAFT-Stereo	0.57 349	0.26 265	0.63 287	0.54 413	0.36 388	0.69 386	0.54 477	1.22 415	0.72 279	1.61 642	1.50 579	0.75 347	0.53 303	0.64 166	0.44 329	0.18 253	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.17 275
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 435	0.43 563	0.75 391	0.73 631	0.37 410	0.92 499	0.53 470	1.85 598	1.18 516	1.12 439	1.23 473	1.07 481	0.65 391	0.96 301	0.63 458	0.31 592	0.15 360	0.32 595	0.21 448	0.29 538	0.22 440
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.
iResNetv2_ROB	0.80 501	0.37 530	1.71 654	0.56 454	0.37 410	0.94 506	0.64 547	1.73 551	1.34 599	1.23 511	1.42 549	1.26 540	0.92 513	1.85 542	0.56 428	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.14 186	0.24 462	0.19 355

pmcnn	2.37 707	0.42 560	2.71 698	0.63 543	0.43 483	1.54 630	1.19 674	2.01 645	1.53 654	2.64 709	7.60 747	18.07 767	1.45 650	3.44 642	2.78 694	0.18 253	0.15 360	0.15 65	0.12 82	0.20 335	0.18 306

MWDA-net	0.82 513	0.32 444	0.88 471	0.58 479	0.52 553	1.13 559	0.73 577	1.37 446	1.08 443	1.32 561	1.13 425	1.15 512	1.28 627	2.86 618	0.65 464	0.23 458	0.16 399	0.21 350	0.21 448	0.23 442	0.27 527

SE	0.48 257	0.30 388	0.51 176	0.45 214	0.25 122	0.66 366	0.49 439	1.10 360	0.72 279	0.81 330	1.17 447	0.50 218	0.56 326	0.44 53	0.34 219	0.25 511	0.16 399	0.23 432	0.19 357	0.24 462	0.26 515

depth_test_26	0.29 58	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 92	0.21 9	0.24 77	0.41 15	0.34 76	0.30 49	0.81 295	0.28 50	0.24 31	0.47 84	0.25 46	0.22 430	0.16 399	0.18 220	0.17 300	0.19 285	0.17 275

RT-IGEV	0.77 484	0.28 330	0.93 493	0.55 438	0.33 338	1.01 528	0.83 609	2.03 652	0.93 362	1.28 532	1.58 603	1.77 641	1.17 602	1.04 338	0.49 384	0.23 458	0.16 399	0.21 350	0.17 300	0.19 285	0.26 515

Selective-IGEV-i1	0.66 414	0.27 300	0.86 450	0.54 413	0.33 338	1.01 528	0.78 591	1.75 560	1.18 516	0.88 353	1.19 457	1.19 519	0.56 326	0.98 312	0.54 417	0.19 311	0.16 399	0.20 306	0.17 300	0.19 285	0.20 393

Select-FE	0.74 467	0.39 542	1.56 642	0.55 438	0.46 511	0.40 87	0.22 46	1.86 601	0.68 267	1.05 411	1.31 506	1.82 648	1.74 677	1.11 360	0.38 269	0.21 398	0.16 399	0.21 350	0.25 532	0.19 285	0.31 572

DFGA-Net	0.72 444	0.40 549	1.40 612	0.52 374	0.45 499	0.83 468	0.44 373	1.28 431	1.08 443	0.99 387	1.19 457	0.70 335	0.55 318	2.14 569	1.16 598	0.18 253	0.16 399	0.24 457	0.23 502	0.27 507	0.25 491

MM-Stereo_test1	0.49 267	0.24 188	0.56 241	0.51 352	0.30 258	0.50 208	0.54 477	0.91 251	1.03 414	0.84 342	0.69 255	0.54 246	0.60 355	1.16 375	0.33 203	0.18 253	0.16 399	0.20 306	0.17 300	0.19 285	0.15 196

model_zeroshot	0.48 257	0.29 365	0.86 450	0.51 352	0.36 388	0.69 386	0.37 267	1.12 370	0.62 234	0.85 347	0.84 301	0.66 317	0.37 151	0.73 211	0.34 219	0.20 360	0.16 399	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.16 240

H2IRNET	0.56 340	0.26 265	0.66 312	0.47 251	0.35 370	0.41 94	0.26 102	0.92 254	1.17 508	0.61 275	1.28 495	1.08 482	0.86 489	0.99 319	0.63 458	0.19 311	0.16 399	0.22 391	0.25 532	0.21 383	0.18 306

MGS-Stereo	0.42 201	0.26 265	0.58 263	0.44 193	0.28 206	0.50 208	0.34 213	0.57 73	0.83 322	0.46 196	1.31 506	0.52 233	0.33 115	0.65 177	0.36 244	0.19 311	0.16 399	0.18 220	0.15 217	0.17 177	0.16 240

MyStereo07	0.48 257	0.29 365	0.50 164	0.55 438	0.45 499	0.59 307	0.79 595	1.05 334	0.51 185	0.48 210	0.53 187	0.43 170	0.55 318	1.30 414	0.34 219	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.20 401	0.23 442	0.20 393

MyStereo06	0.61 371	0.28 330	0.95 502	0.56 454	0.46 511	0.61 321	0.73 577	1.78 575	0.67 261	1.03 406	1.12 419	1.13 509	0.56 326	0.78 233	0.41 301	0.17 198	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.20 393

MyStereo05	0.66 414	0.28 330	1.07 554	0.56 454	0.46 511	0.61 321	0.73 577	1.34 440	1.41 636	1.15 463	0.91 325	0.77 353	0.80 457	1.41 457	0.63 458	0.17 198	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.20 393

MyStereo04	0.67 425	0.29 365	1.07 554	0.55 438	0.45 499	0.59 307	0.79 595	1.50 485	1.40 630	0.91 361	0.91 325	0.74 344	0.86 489	1.52 477	0.62 453	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.20 401	0.23 442	0.20 393

CoDeX	0.73 462	0.29 365	0.93 493	0.54 413	0.36 388	1.14 561	0.61 536	2.34 699	1.17 508	1.16 473	1.25 479	0.91 416	0.87 494	1.33 423	0.64 463	0.20 360	0.16 399	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.18 306

MaDis-Stereo	0.36 147	0.25 230	0.58 263	0.44 193	0.34 362	0.30 35	0.30 149	0.72 156	0.50 174	0.37 125	0.36 79	0.58 279	0.49 262	0.52 107	0.36 244	0.19 311	0.16 399	0.19 254	0.15 217	0.18 229	0.14 148

MIF-Stereo (partial)	0.45 232	0.25 230	0.70 340	0.50 320	0.52 553	0.35 60	0.26 102	0.91 251	0.59 227	0.45 189	0.71 263	0.51 225	0.51 286	1.11 360	0.45 344	0.20 360	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.24 462	0.18 306

EKT-Stereo	0.53 297	0.30 388	0.73 370	0.58 479	0.60 596	0.51 228	0.48 427	0.94 271	0.90 346	0.71 299	0.88 319	0.77 353	0.43 191	1.07 347	0.40 291	0.22 430	0.16 399	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.22 440

MIM_Stereo	0.57 349	0.24 188	0.92 491	0.46 234	0.30 258	0.54 257	0.28 126	1.27 427	0.75 287	1.00 392	1.16 444	0.93 426	0.53 303	1.45 463	0.61 450	0.16 138	0.16 399	0.20 306	0.19 357	0.17 177	0.14 148

PCWNet_CMD	0.66 414	0.32 444	0.88 471	0.49 307	0.37 410	0.78 436	0.40 308	1.42 461	1.31 588	1.16 473	1.31 506	1.25 536	0.62 372	0.89 280	0.57 431	0.20 360	0.16 399	0.27 534	0.19 357	0.40 610	0.25 491

LL-Strereo2	0.52 281	0.33 468	0.69 334	0.52 374	0.37 410	0.70 393	0.30 149	1.13 374	0.67 261	0.94 369	0.78 283	0.91 416	0.42 182	1.05 341	0.42 315	0.17 198	0.16 399	0.29 560	0.25 532	0.21 383	0.16 240

DCRE	0.82 513	0.26 265	0.70 340	0.58 479	0.44 492	0.54 257	0.48 427	0.95 277	0.78 304	0.78 319	7.33 746	0.86 396	0.52 294	0.76 223	0.41 301	0.16 138	0.16 399	0.19 254	0.17 300	0.18 229	0.17 275

anonymousa	0.72 444	0.27 300	0.75 391	0.47 251	0.63 606	1.43 620	0.45 394	1.24 422	0.89 342	1.28 532	1.75 636	1.62 615	1.13 598	0.69 189	0.59 438	0.19 311	0.16 399	0.23 432	0.25 532	0.20 335	0.18 306

IER	0.70 435	0.31 425	1.02 534	0.48 285	0.52 553	1.34 603	0.51 451	1.17 385	0.99 395	1.23 511	1.34 523	1.12 503	1.11 591	0.99 319	0.71 490	0.20 360	0.16 399	0.21 350	0.21 448	0.20 335	0.19 355

DAS	0.84 525	0.34 493	1.03 539	0.64 552	0.69 628	0.77 431	0.63 544	1.54 503	1.20 530	1.79 666	1.55 592	0.95 438	1.04 574	2.83 615	0.60 446	0.21 398	0.16 399	0.25 498	0.18 329	0.27 507	0.22 440

SepStereo	0.82 513	0.34 493	1.03 539	0.64 552	0.69 628	0.77 431	0.63 544	1.54 503	1.20 530	1.79 666	1.55 592	0.95 438	1.04 574	2.30 586	0.60 446	0.21 398	0.16 399	0.25 498	0.18 329	0.27 507	0.22 440

FTStereo	0.91 547	0.26 265	0.56 241	0.54 413	0.33 338	0.66 366	1.87 718	1.00 304	0.75 287	1.75 660	4.15 718	1.04 473	1.65 670	1.57 492	0.46 359	0.19 311	0.16 399	0.23 432	0.21 448	0.18 229	0.63 683

ASMatch	0.88 539	0.26 265	0.69 334	0.51 352	0.35 370	0.48 170	0.37 267	1.12 370	0.92 359	1.10 431	3.28 706	0.96 444	0.98 550	4.90 670	0.49 384	0.19 311	0.16 399	0.22 391	0.19 357	0.19 285	0.27 527

CFNet_pseudo	0.66 414	0.32 444	0.86 450	0.48 285	0.39 443	0.70 393	0.40 308	1.33 435	1.22 544	1.16 473	1.34 523	1.24 532	0.64 383	0.98 312	0.59 438	0.21 398	0.16 399	0.33 604	0.19 357	0.36 589	0.25 491

RALCasStereoNet	0.54 315	0.30 388	0.66 312	0.59 494	0.51 540	0.61 321	0.52 462	0.94 271	0.93 362	0.70 296	1.01 359	0.78 357	0.44 203	1.33 423	0.47 368	0.20 360	0.16 399	0.18 220	0.16 268	0.20 335	0.19 355

CCAANet	0.78 492	0.30 388	0.83 438	0.58 479	0.51 540	1.04 538	0.45 394	1.68 539	1.12 466	0.85 347	1.35 529	1.10 495	0.77 438	3.04 627	0.78 514	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.23 502	0.19 285	0.23 460

MSMDNet	0.66 414	0.32 444	0.87 462	0.49 307	0.37 410	0.79 442	0.40 308	1.43 467	1.31 588	1.15 463	1.31 506	1.24 532	0.63 379	0.88 275	0.57 431	0.21 398	0.16 399	0.26 517	0.19 357	0.39 606	0.24 476

ccs_rob	0.66 414	0.33 468	0.86 450	0.48 285	0.39 443	0.70 393	0.40 308	1.33 435	1.22 544	1.16 473	1.34 523	1.23 530	0.64 383	0.98 312	0.59 438	0.21 398	0.16 399	0.35 623	0.20 401	0.37 593	0.25 491

HSM	1.19 622	0.32 444	0.65 301	0.57 473	0.38 432	1.23 584	0.59 528	2.25 689	1.19 525	1.30 547	1.25 479	1.94 662	1.03 572	9.32 753	0.71 490	0.22 430	0.16 399	0.20 306	0.16 268	0.21 383	0.21 417

StereoDRNet-Refined	0.80 501	0.41 556	0.88 471	0.62 534	0.42 472	1.33 601	0.48 427	1.52 493	1.17 508	1.45 607	1.44 559	1.44 580	0.90 507	1.26 402	1.24 607	0.20 360	0.16 399	0.27 534	0.24 518	0.25 479	0.28 541
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 87	0.23 159	0.50 164	0.42 134	0.22 51	0.49 187	0.20 18	0.57 73	0.50 174	0.38 142	0.28 38	0.33 95	0.31 93	0.45 58	0.28 105	0.21 398	0.17 435	0.24 457	0.19 357	0.27 507	0.20 393

DN	0.42 201	0.24 188	0.49 152	0.47 251	0.41 466	0.58 296	0.32 185	0.81 204	0.84 326	0.45 189	0.52 180	0.77 353	0.35 135	0.64 166	0.33 203	0.24 483	0.17 435	0.19 254	0.16 268	0.20 335	0.21 417

IGEV_i1	0.66 414	0.29 365	0.89 478	0.55 438	0.28 206	0.92 499	0.60 532	1.98 637	0.83 322	1.00 392	1.04 380	1.09 492	0.68 399	1.29 412	0.62 453	0.20 360	0.17 435	0.21 350	0.17 300	0.21 383	0.21 417

DStereoRT	1.36 639	0.32 444	1.41 618	0.67 585	0.50 528	2.07 680	0.60 532	1.44 468	0.91 352	1.37 583	1.44 559	0.73 342	1.30 632	6.39 706	0.90 552	0.23 458	0.17 435	4.29 761	1.94 751	0.24 462	0.20 393

MSAF-DinoV2	1.97 691	0.80 672	10.38 740	0.86 674	0.48 517	1.39 611	0.97 644	2.55 714	1.72 673	1.53 624	1.65 619	3.59 716	2.20 708	5.39 683	3.94 714	0.27 552	0.17 435	0.26 517	0.28 584	0.47 643	0.46 644

coex_refinement	0.80 501	0.28 330	0.73 370	0.70 611	0.51 540	0.95 509	0.60 532	1.78 575	1.23 547	1.36 580	1.37 534	1.82 648	0.81 461	1.32 419	1.13 595	0.26 536	0.17 435	0.19 254	0.20 401	0.24 462	0.25 491

MM-Stereo_test3	0.50 273	0.24 188	0.54 215	0.54 413	0.74 641	0.49 187	0.53 470	1.09 357	1.05 424	0.62 280	0.95 333	0.61 295	0.42 182	0.77 226	0.38 269	0.20 360	0.17 435	0.20 306	0.16 268	0.18 229	0.18 306

AIO-test2	0.57 349	0.28 330	0.63 287	0.61 522	0.58 585	0.79 442	0.51 451	1.18 393	1.40 630	0.63 281	1.15 439	0.51 225	0.43 191	1.09 354	0.35 232	0.21 398	0.17 435	0.26 517	0.30 606	0.20 335	0.19 355

AIO-test1	0.56 340	0.25 230	0.55 230	0.64 552	0.78 658	0.80 451	0.36 241	1.18 393	1.34 599	0.57 259	0.88 319	0.61 295	0.50 271	1.12 365	0.35 232	0.17 198	0.17 435	0.22 391	0.24 518	0.18 229	0.23 460

rvit_stereo_ft	0.47 251	0.35 513	0.87 462	0.67 585	0.42 472	0.40 87	0.59 528	0.81 204	0.74 286	0.46 196	0.55 200	0.57 272	0.49 262	0.65 177	0.50 391	0.25 511	0.17 435	0.22 391	0.22 479	0.24 462	0.17 275

DispNO	0.93 552	0.30 388	1.34 609	0.55 438	0.55 568	0.89 485	0.49 439	1.48 479	1.21 537	1.17 482	1.27 489	1.19 519	0.90 507	5.23 676	0.74 497	0.22 430	0.17 435	0.24 457	0.21 448	0.19 285	0.20 393

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 241	0.36 523	0.71 351	0.47 251	0.36 388	0.67 372	0.35 224	0.78 181	1.12 466	0.61 275	0.62 223	0.39 144	0.39 163	0.71 201	0.39 281	0.20 360	0.17 435	0.22 391	0.18 329	0.23 442	0.19 355

GMStereo_Zeroshot	0.67 425	0.61 639	1.01 527	0.64 552	0.37 410	0.84 477	0.35 224	1.05 334	1.12 466	1.12 439	1.06 385	1.27 544	0.54 310	1.19 383	0.59 438	0.32 599	0.17 435	0.31 580	0.18 329	0.52 660	0.22 440

BUS	0.74 467	0.32 444	0.68 322	0.54 413	0.44 492	2.34 693	0.42 334	2.16 673	0.98 388	1.20 495	1.11 412	1.03 468	0.62 372	0.91 283	0.70 484	0.24 483	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

BSDual-CNN	0.71 442	0.32 444	0.68 322	0.54 413	0.44 492	1.27 591	0.65 549	2.16 673	0.98 388	1.20 495	1.11 412	1.12 503	0.74 422	0.91 283	0.66 470	0.24 483	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

hknet	0.77 484	0.32 444	0.95 502	0.54 413	0.38 432	1.27 591	0.65 549	2.16 673	1.07 436	1.20 495	1.11 412	1.59 611	0.81 461	1.37 438	0.66 470	0.22 430	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

PFNet+	0.59 362	0.28 330	0.77 409	0.53 396	0.30 258	0.59 307	0.31 163	0.92 254	1.14 483	1.33 571	1.10 406	0.79 361	0.57 339	1.31 415	0.49 384	0.25 511	0.17 435	0.28 549	0.26 550	0.21 383	0.25 491

LMCR-Stereo	0.82 513	0.46 575	0.88 471	0.75 639	0.43 483	1.33 601	0.56 503	2.43 707	0.98 388	1.53 624	1.49 576	0.74 344	1.00 561	1.63 504	0.89 549	0.28 568	0.17 435	0.22 391	0.17 300	0.29 538	0.20 393

sAnonymous2	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 506	0.51 540	0.48 170	0.52 462	0.79 188	0.68 267	0.50 227	0.67 247	0.46 188	0.62 372	0.59 140	0.40 291	0.22 430	0.17 435	0.22 391	0.21 448	0.86 698	0.56 669

CroCo_RVC	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 506	0.51 540	0.48 170	0.52 462	0.79 188	0.68 267	0.50 227	0.67 247	0.46 188	0.62 372	0.59 140	0.40 291	0.22 430	0.17 435	0.22 391	0.21 448	0.86 698	0.56 669

SFCPSM	0.70 435	0.28 330	1.02 534	0.51 352	0.38 432	1.37 606	0.66 555	2.00 641	1.03 414	1.17 482	1.21 465	0.82 375	0.78 446	1.03 332	0.53 411	0.21 398	0.17 435	0.22 391	0.24 518	0.21 383	0.19 355

UNet	0.83 520	0.34 493	1.31 600	0.58 479	0.74 641	1.58 633	0.49 439	1.41 459	1.04 419	1.21 499	1.08 395	1.54 603	1.12 594	1.65 507	1.09 586	0.23 458	0.17 435	0.25 498	0.20 401	0.25 479	0.22 440

RASNet	1.12 608	0.30 388	0.91 486	0.66 573	0.77 655	0.97 519	0.57 514	1.37 446	1.35 608	1.02 402	1.34 523	2.11 677	1.43 646	7.09 722	1.39 629	0.19 311	0.17 435	0.17 171	0.19 357	0.18 229	0.16 240

HSM-Net_RVC	0.87 538	0.29 365	0.53 201	0.53 396	0.30 258	1.15 568	0.55 495	3.57 731	1.28 573	1.53 624	1.74 633	1.68 629	0.93 522	1.49 471	0.77 512	0.22 430	0.17 435	0.19 254	0.18 329	0.20 335	0.19 355
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.96 558	0.36 523	1.01 527	0.62 534	0.42 472	0.99 525	0.47 414	1.90 613	1.32 592	0.99 387	1.39 543	1.10 495	0.86 489	5.58 689	0.79 521	0.23 458	0.17 435	0.28 549	0.27 563	0.26 493	0.21 417

AANet_RVC	1.16 619	0.52 602	1.49 638	0.65 567	0.45 499	0.75 416	0.69 568	1.42 461	1.55 658	1.34 575	1.87 651	1.53 602	0.78 446	7.43 728	1.38 626	0.25 511	0.17 435	0.19 254	0.16 268	0.22 412	0.26 515

SCION-M(vits-remse)	0.34 118	0.18 10	1.23 585	0.67 585	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.23 458	0.18 461	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

SCION-MonSter(vits)	0.65 404	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	1.40 456	1.21 537	0.28 22	1.36 531	1.10 495	0.78 446	1.22 389	1.81 664	0.23 458	0.18 461	0.38 638	0.40 661	0.41 613	0.31 572

DNSM	1.07 594	1.92 739	0.40 60	0.39 76	0.25 122	0.42 106	0.30 149	0.97 291	0.40 113	0.43 174	0.46 143	0.40 153	0.50 271	3.03 626	2.08 678	0.20 360	0.18 461	0.15 65	0.12 82	4.57 759	4.29 760

FlowAnything_test	0.39 171	0.26 265	0.61 278	0.59 494	0.33 338	0.62 331	0.36 241	0.62 94	0.40 113	0.45 189	0.36 79	0.45 184	0.37 151	0.53 109	0.48 374	0.24 483	0.18 461	0.28 549	0.33 632	0.21 383	0.19 355

S2M2_XL	0.24 5	0.24 188	0.39 47	0.34 6	0.24 92	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 97	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 360	0.18 461	0.18 220	0.16 268	0.18 229	0.14 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	1.14 613	0.27 300	0.95 502	0.53 396	0.42 472	0.70 393	0.72 576	0.95 277	1.32 592	0.98 384	1.48 574	1.78 644	0.87 494	9.65 758	0.87 545	0.21 398	0.18 461	0.30 574	0.24 518	0.19 285	0.16 240

test_sample2	0.62 375	0.29 365	0.74 387	0.50 320	0.28 206	0.80 451	0.61 536	1.61 521	1.00 401	0.88 353	0.99 349	0.94 429	0.83 474	1.16 375	0.51 396	0.23 458	0.18 461	0.22 391	0.21 448	0.23 442	0.22 440

test_sample1	0.61 371	0.29 365	0.75 391	0.50 320	0.31 288	0.76 424	0.48 427	1.59 514	0.84 326	0.90 357	0.94 332	0.88 404	0.95 533	1.16 375	0.67 475	0.22 430	0.18 461	0.20 306	0.19 357	0.21 383	0.21 417

mmm	0.63 383	0.35 513	0.72 358	0.51 352	0.30 258	0.86 482	0.54 477	1.59 514	0.86 330	1.07 416	1.38 539	0.79 361	0.75 426	0.91 283	0.58 435	0.22 430	0.18 461	0.29 560	0.25 532	0.25 479	0.23 460

11t1	0.52 281	0.28 330	0.68 322	0.51 352	0.28 206	0.83 468	0.39 292	1.22 415	0.63 237	0.84 342	0.74 274	0.68 324	0.68 399	0.91 283	0.57 431	0.21 398	0.18 461	0.19 254	0.16 268	0.20 335	0.21 417

LL-Strereo	1.33 636	0.39 542	1.38 611	0.61 522	0.61 599	0.75 416	0.66 555	1.63 527	1.17 508	1.56 634	1.60 606	2.03 673	2.12 704	9.72 759	0.97 569	0.21 398	0.18 461	0.27 534	0.23 502	0.22 412	0.25 491

CBFPSM	0.92 549	0.33 468	1.86 666	0.49 307	0.38 432	1.75 648	0.84 610	1.39 454	1.12 466	1.09 423	0.99 349	2.37 687	1.66 674	1.32 419	1.42 638	0.19 311	0.18 461	0.20 306	0.20 401	0.21 383	0.33 586

CroCo-Stereo Lap2	0.44 223	0.34 493	0.77 409	0.61 522	0.79 661	0.28 28	0.35 224	0.75 171	0.71 277	0.38 142	0.50 168	0.72 339	0.55 318	0.57 131	0.47 368	0.17 198	0.18 461	0.19 254	0.16 268	0.21 383	0.20 393

dd	0.59 362	0.48 584	0.97 511	0.55 438	0.32 314	0.64 341	0.47 414	1.02 314	1.34 599	0.78 319	0.86 308	0.58 279	0.54 310	1.01 328	0.86 544	0.28 568	0.18 461	0.26 517	0.19 357	0.32 566	0.24 476

GwcNet-ADL	0.64 396	0.31 425	0.79 422	0.56 454	0.41 466	0.60 315	0.58 518	1.41 459	1.26 562	1.08 417	1.13 425	0.91 416	0.60 355	1.04 338	0.78 514	0.27 552	0.18 461	0.18 220	0.18 329	0.25 479	0.29 549

GANet-ADL	0.60 365	0.35 513	0.72 358	0.64 552	0.40 455	0.68 380	0.51 451	1.49 481	1.12 466	0.95 371	1.08 395	0.91 416	0.57 339	0.76 223	0.55 422	0.26 536	0.18 461	0.18 220	0.16 268	0.23 442	0.25 491

RAFT	0.64 396	0.30 388	0.73 370	0.59 494	0.33 338	0.68 380	0.58 518	1.04 326	0.76 296	1.08 417	1.19 457	1.65 626	0.93 522	1.06 343	0.56 428	0.21 398	0.18 461	0.27 534	0.24 518	0.22 412	0.17 275

MMNet	0.84 525	0.32 444	1.09 561	0.60 506	0.59 593	1.85 664	0.49 439	1.51 491	1.27 568	1.37 583	1.15 439	1.26 540	1.18 607	1.67 512	1.22 605	0.19 311	0.18 461	0.23 432	0.22 479	0.25 479	0.21 417

cf-r	0.73 462	0.30 388	0.77 409	0.55 438	0.63 606	0.78 436	0.48 427	1.79 581	1.15 495	1.13 454	1.26 486	1.43 575	0.87 494	1.40 455	0.85 542	0.25 511	0.18 461	0.22 391	0.23 502	0.19 285	0.19 355

GwcNet-RSSM	0.77 484	0.32 444	1.01 527	0.62 534	0.54 561	0.78 436	0.51 451	1.73 551	1.20 530	1.09 423	1.37 534	1.46 587	0.85 481	1.53 481	1.09 586	0.25 511	0.18 461	0.23 432	0.24 518	0.20 335	0.19 355

DISCO	1.03 588	0.34 493	1.11 566	0.69 605	0.45 499	2.07 680	0.84 610	2.13 664	1.50 649	1.15 463	1.33 516	2.40 689	1.07 585	2.60 607	1.51 650	0.23 458	0.18 461	0.22 391	0.20 401	0.31 557	0.27 527

Weightmod_eth	0.52 281	0.25 230	0.48 143	0.45 214	0.39 443	0.59 307	0.43 358	0.96 287	0.57 212	0.65 286	1.50 579	0.66 317	0.76 434	1.19 383	0.32 181	0.33 608	0.19 482	0.18 220	0.17 300	0.18 229	0.13 77

WQFJX	0.51 276	0.27 300	0.52 190	0.46 234	0.87 681	0.75 416	0.39 292	1.29 432	0.77 300	0.53 240	0.52 180	0.55 252	0.55 318	0.95 300	0.60 446	0.17 198	0.19 482	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.18 306

NLSM1	0.49 267	0.25 230	0.55 230	0.48 285	1.08 701	0.83 468	0.31 163	0.83 217	0.66 259	0.51 234	0.76 278	0.47 196	0.48 245	0.98 312	0.55 422	0.18 253	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.15 196

FACV-RUCA	0.63 383	0.34 493	0.82 433	0.62 534	0.65 611	0.81 460	0.41 327	1.44 468	1.07 436	0.86 350	1.14 430	0.61 295	0.69 403	0.80 241	0.53 411	0.28 568	0.19 482	0.47 669	0.21 448	0.35 582	0.25 491

mmx	1.39 644	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	2.13 664	1.37 616	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 735	0.24 483	0.19 482	0.31 580	0.27 563	0.30 548	0.25 491

xxx	1.39 644	0.33 468	0.85 444	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	2.13 664	1.37 616	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 735	0.24 483	0.19 482	0.31 580	0.27 563	0.30 548	0.25 491

CASS	0.65 404	0.34 493	0.72 358	0.56 454	0.27 176	0.78 436	0.42 334	1.59 514	0.86 330	1.30 547	1.25 479	0.87 400	0.84 478	0.84 260	0.54 417	0.35 626	0.19 482	0.26 517	0.21 448	0.28 527	0.42 628
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.66 414	0.33 468	1.23 585	0.51 352	0.33 338	0.86 482	0.68 563	1.10 360	0.97 382	0.84 342	1.08 395	1.25 536	0.94 528	1.01 328	0.74 497	0.19 311	0.19 482	0.24 457	0.24 518	0.27 507	0.23 460

x	0.54 315	0.31 425	0.61 278	0.47 251	0.30 258	0.67 372	0.47 414	1.53 500	0.79 309	0.81 330	0.83 297	0.78 357	0.70 409	0.70 195	0.62 453	0.21 398	0.19 482	0.22 391	0.19 357	0.21 383	0.20 393

psmg	0.72 444	0.32 444	0.68 322	0.50 320	0.44 492	1.48 624	0.75 583	1.94 628	0.98 388	1.21 499	1.33 516	1.12 503	0.74 422	0.91 283	0.66 470	0.24 483	0.19 482	0.25 498	0.25 532	0.23 442	0.22 440

UDGNet	0.72 444	1.17 706	0.80 428	0.77 645	0.41 466	0.77 431	0.38 275	0.97 291	1.34 599	0.81 330	0.88 319	0.71 338	0.60 355	1.21 388	0.54 417	0.52 683	0.19 482	1.02 723	0.26 550	0.71 690	0.31 572

GEStereo_RVC	0.90 544	0.37 530	0.99 517	0.64 552	0.50 528	0.95 509	0.79 595	2.42 706	1.17 508	1.16 473	1.11 412	1.26 540	0.92 513	3.24 634	0.90 552	0.29 580	0.19 482	0.23 432	0.20 401	0.27 507	0.29 549

GES	0.66 414	0.34 493	0.90 483	0.59 494	0.38 432	0.94 506	0.57 514	2.11 663	0.86 330	1.02 402	1.11 412	0.66 317	0.79 451	0.99 319	0.61 450	0.27 552	0.19 482	0.20 306	0.20 401	0.21 383	0.30 562

HCRNet	0.70 435	0.39 542	0.73 370	0.60 506	0.59 593	0.76 424	0.35 224	1.22 415	1.13 480	1.02 402	0.99 349	1.02 464	0.76 434	2.19 577	0.70 484	0.28 568	0.19 482	0.28 549	0.23 502	0.25 479	0.23 460

ACVNet	0.63 383	0.31 425	0.54 215	0.54 413	0.36 388	0.80 451	0.46 404	1.37 446	1.07 436	0.93 364	1.30 500	1.08 482	0.85 481	0.80 241	0.94 560	0.21 398	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.22 412	0.18 306

acv_ft	0.75 476	0.31 425	0.95 502	0.70 611	0.86 679	1.24 586	0.53 470	1.44 468	1.07 436	1.24 518	1.30 500	1.08 482	0.92 513	0.80 241	1.34 620	0.21 398	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.21 383	0.18 306

GANet-RSSM	0.72 444	0.28 330	0.63 287	0.64 552	0.58 585	0.80 451	0.58 518	1.89 610	1.08 443	1.04 410	1.25 479	1.15 512	1.04 574	1.49 471	0.62 453	0.25 511	0.19 482	0.22 391	0.22 479	0.22 412	0.21 417

PSMNet-RSSM	0.72 444	0.30 388	0.61 278	0.63 543	0.42 472	0.73 405	0.56 503	1.92 620	1.10 460	1.09 423	1.37 534	1.22 525	0.98 550	1.28 408	0.72 493	0.27 552	0.19 482	0.27 534	0.29 597	0.24 462	0.24 476

DMCA	0.67 425	0.34 493	0.90 483	0.51 352	0.44 492	0.86 482	0.47 414	1.42 461	1.02 408	1.17 482	1.12 419	1.23 530	0.75 426	0.78 233	0.95 564	0.25 511	0.19 482	0.27 534	0.19 357	0.24 462	0.27 527

SuperB	2.53 713	0.59 628	18.45 758	0.69 605	0.50 528	1.87 666	0.88 623	1.67 538	2.39 706	1.50 619	1.42 549	1.14 511	1.15 600	4.28 657	5.07 723	0.24 483	0.19 482	0.22 391	0.19 357	7.86 765	0.34 592

LE_ROB	8.05 750	0.37 530	23.53 766	0.74 635	0.33 338	2.77 711	2.87 746	3.71 733	27.24 779	25.39 779	8.87 755	8.46 748	26.71 778	6.65 711	21.99 770	0.21 398	0.19 482	0.20 306	0.21 448	0.25 479	0.22 440

MWSP-net	0.78 492	0.31 425	0.89 478	0.60 506	0.40 455	1.09 553	1.50 696	1.52 493	1.17 508	1.06 412	1.07 389	1.44 580	1.32 636	0.91 283	0.93 556	0.23 458	0.20 503	0.23 432	0.21 448	0.25 479	0.28 541

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 188	0.33 3	0.29 1	0.25 122	0.29 31	0.26 102	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 64	0.16 1	0.28 67	0.36 12	0.32 181	0.15 92	0.20 503	0.26 517	0.34 639	0.24 462	0.24 476

S	0.58 356	0.27 300	0.57 255	0.46 234	0.54 561	1.03 535	0.58 518	0.94 271	0.80 310	0.95 371	1.42 549	0.56 266	0.71 414	0.60 152	0.41 301	0.38 639	0.20 503	0.37 634	0.36 649	0.22 412	0.17 275

SME	0.62 375	0.29 365	0.51 176	0.61 522	0.25 122	1.23 584	0.44 373	1.17 385	1.12 466	0.89 355	1.12 419	0.66 317	0.74 422	1.55 485	0.51 396	0.19 311	0.20 503	0.23 432	0.23 502	0.24 462	0.20 393

WQFJX1	0.57 349	0.26 265	0.54 215	0.48 285	0.72 633	0.68 380	0.47 414	2.46 709	0.71 277	0.54 246	0.50 168	0.53 240	0.51 286	1.36 436	0.60 446	0.18 253	0.20 503	0.20 306	0.16 268	0.20 335	0.20 393

NLCSM	0.52 281	0.28 330	0.55 230	0.52 374	0.74 641	0.72 400	0.46 404	0.96 287	0.65 256	0.63 281	0.51 175	0.48 203	0.61 366	1.32 419	0.70 484	0.19 311	0.20 503	0.21 350	0.18 329	0.22 412	0.20 393

G2L-Stereo	0.80 501	0.32 444	0.95 502	0.60 506	0.42 472	0.78 436	0.69 568	1.50 485	1.09 452	1.33 571	1.14 430	1.45 583	0.72 418	2.45 596	1.10 589	0.25 511	0.20 503	0.26 517	0.21 448	0.20 335	0.26 515

rvit_stereo_0081	0.44 223	0.33 468	0.64 294	0.54 413	0.35 370	0.41 94	0.44 373	0.66 129	0.95 368	0.48 210	0.52 180	0.50 218	0.46 219	0.82 252	0.44 329	0.25 511	0.20 503	0.22 391	0.19 357	0.25 479	0.17 275

rvit_stereo_0082	0.44 223	0.33 468	0.64 294	0.54 413	0.35 370	0.41 94	0.44 373	0.66 129	0.95 368	0.48 210	0.52 180	0.50 218	0.46 219	0.82 252	0.44 329	0.25 511	0.20 503	0.22 391	0.19 357	0.25 479	0.17 275

test_sample5	0.69 431	0.34 493	0.87 462	0.52 374	0.30 258	0.84 477	0.54 477	1.83 593	1.14 483	1.11 437	1.25 479	0.88 404	0.78 446	1.23 392	0.65 464	0.26 536	0.20 503	0.27 534	0.27 563	0.27 507	0.26 515

test_sample4	0.69 431	0.33 468	0.91 486	0.51 352	0.30 258	0.92 499	0.52 462	1.87 604	1.15 495	1.14 457	1.18 450	0.87 400	0.75 426	1.18 382	0.68 480	0.25 511	0.20 503	0.26 517	0.26 550	0.26 493	0.25 491

test_sample3	0.68 429	0.32 444	0.88 471	0.52 374	0.30 258	0.97 519	0.52 462	1.86 601	1.15 495	1.08 417	1.11 412	0.88 404	0.71 414	1.17 380	0.68 480	0.25 511	0.20 503	0.25 498	0.25 532	0.25 479	0.25 491

SMFormer	0.75 476	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.82 534	0.24 483	0.20 503	0.22 391	0.21 448	0.23 442	0.24 476

tta	0.75 476	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.82 534	0.24 483	0.20 503	0.22 391	0.21 448	0.18 229	0.18 306

qqq1	0.72 444	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.44 329	0.24 483	0.20 503	0.18 220	0.15 217	0.18 229	0.18 306

fff1	0.72 444	0.30 388	0.86 450	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.44 329	0.24 483	0.20 503	0.18 220	0.15 217	0.18 229	0.18 306

DualNet	0.70 435	0.34 493	0.87 462	0.52 374	0.30 258	0.84 477	0.54 477	1.83 593	1.14 483	1.14 457	1.33 516	0.88 404	0.78 446	1.23 392	0.65 464	0.26 536	0.20 503	0.27 534	0.27 563	0.27 507	0.26 515

CFNet_ucs	0.70 435	0.33 468	0.88 471	0.50 320	0.43 483	0.74 410	0.44 373	1.60 518	1.29 578	1.22 505	1.54 590	1.09 492	0.63 379	0.99 319	0.59 438	0.25 511	0.20 503	0.37 634	0.21 448	0.40 610	0.28 541

qqq	0.57 349	0.34 493	0.71 351	0.47 251	0.27 176	0.64 341	0.62 539	1.42 461	0.78 304	0.80 325	0.92 327	0.95 438	0.77 438	0.88 275	0.59 438	0.21 398	0.20 503	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.21 417

GLC_STEREO	0.39 171	0.25 230	0.41 70	0.54 413	0.23 66	0.48 170	0.30 149	0.73 162	0.58 217	0.52 238	0.73 269	0.51 225	0.31 93	0.64 166	0.42 315	0.17 198	0.20 503	0.23 432	0.19 357	0.21 383	0.17 275

ADLNet	0.85 529	0.36 523	0.89 478	0.85 672	0.72 633	1.24 586	0.76 586	1.82 588	1.36 612	1.52 622	1.35 529	1.27 544	0.99 559	1.23 392	1.15 597	0.27 552	0.20 503	0.26 517	0.25 532	0.28 527	0.30 562

222	1.61 664	0.29 365	0.67 318	0.56 454	0.29 231	1.06 543	0.42 334	2.17 679	1.31 588	1.31 557	1.52 584	0.92 424	0.94 528	1.76 532	17.65 766	0.24 483	0.20 503	0.21 350	0.19 357	0.22 412	0.23 460

test_xeample	1.45 650	0.28 330	0.65 301	0.51 352	0.28 206	0.94 506	0.59 528	2.14 668	1.29 578	1.24 518	1.51 583	0.88 404	0.86 489	1.46 465	15.10 762	0.22 430	0.20 503	0.22 391	0.20 401	0.22 412	0.22 440

CFNet-ft	0.72 444	0.32 444	0.54 215	0.66 573	0.54 561	0.83 468	0.55 495	1.37 446	1.15 495	0.93 364	1.28 495	1.57 607	0.97 543	1.35 431	0.81 529	0.26 536	0.20 503	0.33 604	0.25 532	0.30 548	0.23 460

ADCRef	1.35 638	0.55 613	2.37 688	0.72 623	0.77 655	1.94 671	0.78 591	1.91 617	1.27 568	1.57 638	1.59 605	1.36 565	1.41 644	1.54 483	7.53 734	0.23 458	0.20 503	0.32 595	0.30 606	0.29 538	0.29 549

CFNet_RVC	0.72 444	0.32 444	0.54 215	0.66 573	0.54 561	0.83 468	0.55 495	1.37 446	1.15 495	0.93 364	1.28 495	1.57 607	0.97 543	1.35 431	0.81 529	0.26 536	0.20 503	0.33 604	0.25 532	0.30 548	0.23 460

UCFNet_RVC	0.69 431	0.35 513	0.49 152	0.64 552	0.39 443	0.85 480	0.58 518	1.75 560	1.14 483	0.97 379	1.19 457	1.17 515	0.93 522	0.99 319	0.62 453	0.28 568	0.20 503	0.34 614	0.31 614	0.32 566	0.27 527

NVstereo2D	0.92 549	0.41 556	1.48 636	0.72 623	0.72 633	1.20 579	0.87 620	1.75 560	1.38 620	0.99 387	1.13 425	1.26 540	0.98 550	2.21 579	0.89 549	0.43 661	0.20 503	0.38 638	0.24 518	0.57 669	0.63 683

Selective-IGEV-i16pb	2.29 704	0.33 468	20.08 760	0.56 454	0.40 455	2.61 705	1.54 700	2.60 716	1.87 683	0.97 379	1.68 626	1.38 570	1.01 563	8.19 747	0.92 555	0.37 634	0.21 531	0.22 391	0.26 550	0.25 479	0.28 541

WQFJA1	0.48 257	0.27 300	0.53 201	0.46 234	0.85 675	0.79 442	0.39 292	1.11 367	0.75 287	0.50 227	0.52 180	0.53 240	0.50 271	0.71 201	0.65 464	0.17 198	0.21 531	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.16 240

NLMM1	0.56 340	0.27 300	0.60 273	0.47 251	0.74 641	0.68 380	0.43 358	1.83 593	1.04 419	0.59 269	0.62 223	0.51 225	0.47 231	1.33 423	0.57 431	0.18 253	0.21 531	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.15 196

NLMM	0.48 257	0.27 300	0.53 201	0.46 234	0.85 675	0.79 442	0.39 292	1.12 370	0.75 287	0.50 227	0.52 180	0.53 240	0.50 271	0.72 205	0.65 464	0.17 198	0.21 531	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.16 240

rvit_stereo_0081_aga	0.44 223	0.34 493	0.73 370	0.51 352	0.41 466	0.50 208	0.40 308	0.81 204	0.57 212	0.58 261	0.56 203	0.53 240	0.43 191	0.66 180	0.40 291	0.26 536	0.21 531	0.22 391	0.20 401	0.26 493	0.18 306

rvit_stereo_0080	0.44 223	0.32 444	0.71 351	0.47 251	0.36 388	0.42 106	0.55 495	0.82 212	0.68 267	0.50 227	0.60 216	0.55 252	0.47 231	0.59 140	0.44 329	0.26 536	0.21 531	0.20 306	0.20 401	0.31 557	0.19 355

test_sample6	0.71 442	0.34 493	0.87 462	0.52 374	0.30 258	0.82 462	0.58 518	1.79 581	1.15 495	1.14 457	1.33 516	0.91 416	0.79 451	1.31 415	0.74 497	0.27 552	0.21 531	0.27 534	0.29 597	0.28 527	0.27 527

1111x	1.70 673	0.29 365	0.86 450	0.51 352	0.27 176	1.01 528	0.68 563	2.22 686	1.28 573	1.13 454	1.40 546	1.21 523	1.10 590	5.53 686	15.20 763	0.22 430	0.21 531	0.22 391	0.22 479	0.24 462	0.22 440

whm_eth	0.44 223	0.32 444	0.71 351	0.47 251	0.36 388	0.42 106	0.55 495	0.82 212	0.68 267	0.50 227	0.60 216	0.55 252	0.47 231	0.59 140	0.44 329	0.26 536	0.21 531	0.20 306	0.20 401	0.31 557	0.19 355

gwcnet-sp	0.74 467	0.33 468	1.44 623	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 547	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

scenet	0.74 467	0.33 468	1.44 623	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 547	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

ssnet	0.74 467	0.33 468	1.44 623	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 547	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

AACVNet	0.86 534	0.35 513	0.79 422	0.82 663	0.39 443	0.76 424	0.49 439	1.61 521	0.81 314	1.08 417	1.33 516	1.30 551	0.93 522	4.34 658	0.74 497	0.25 511	0.21 531	0.28 549	0.22 479	0.29 538	0.25 491

ADLNet2	0.88 539	0.34 493	1.17 578	0.77 645	0.64 609	1.12 558	0.76 586	1.74 556	1.24 553	1.21 499	1.65 619	1.71 633	1.05 578	1.67 512	1.17 601	0.24 483	0.21 531	0.21 350	0.22 479	0.26 493	0.29 549

ICVP	0.63 383	0.33 468	0.57 255	0.61 522	0.40 455	0.80 451	0.58 518	1.61 521	0.89 342	0.90 357	1.24 475	0.88 404	0.73 420	0.72 205	0.88 546	0.29 580	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.24 462	0.27 527
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.51 654	0.28 330	0.68 322	0.54 413	0.28 206	1.16 570	0.44 373	2.19 682	1.29 578	1.09 423	1.36 531	1.22 525	0.85 481	1.79 535	15.70 765	0.24 483	0.21 531	0.21 350	0.20 401	0.22 412	0.23 460

delet	0.85 529	0.32 444	0.95 502	0.65 567	0.66 616	1.64 640	0.84 610	1.75 560	1.35 608	1.32 561	1.30 500	1.30 551	0.88 499	1.68 517	1.10 589	0.21 398	0.21 531	0.24 457	0.24 518	0.21 383	0.21 417

DMCA-RVC	0.74 467	0.40 549	1.27 596	0.66 573	0.49 521	0.77 431	0.47 414	1.35 442	1.01 404	1.53 624	1.01 359	1.29 550	0.82 466	1.31 415	0.78 514	0.27 552	0.21 531	0.35 623	0.27 563	0.32 566	0.24 476

ADCP+	1.99 693	0.48 584	7.73 730	0.66 573	0.91 684	2.30 691	1.05 658	1.82 588	1.34 599	1.54 630	1.32 513	1.74 637	1.61 666	2.17 572	13.37 758	0.24 483	0.21 531	0.32 595	0.28 584	0.37 593	0.29 549

RYNet	1.17 620	0.49 588	1.24 590	0.70 611	0.97 694	1.71 644	0.92 632	1.91 617	1.46 644	1.38 589	1.14 430	1.88 652	1.30 632	4.24 654	1.87 666	0.26 536	0.21 531	0.35 623	0.27 563	0.55 666	0.54 665

TDLM	1.06 592	0.44 566	0.79 422	0.63 543	0.50 528	0.89 485	1.44 691	1.48 479	1.26 562	1.12 439	1.40 546	1.08 482	0.98 550	6.65 711	0.78 514	0.33 608	0.21 531	0.33 604	0.26 550	0.37 593	0.24 476

DRN-Test	1.00 575	0.44 566	1.13 570	0.70 611	0.81 668	1.62 637	0.79 595	2.14 668	1.44 642	1.78 663	1.33 516	1.43 575	1.05 578	2.18 575	1.53 651	0.27 552	0.21 531	0.31 580	0.30 606	0.32 566	0.28 541

MEA-ACV	0.80 501	0.31 425	1.03 539	0.56 454	0.36 388	1.26 589	0.50 449	1.74 556	1.20 530	1.21 499	1.19 457	1.45 583	1.31 635	1.61 500	0.93 556	0.20 360	0.22 553	0.23 432	0.28 584	0.23 442	0.27 527

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 176	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 71	0.27 32	0.39 144	0.27 59	0.46 71	0.27 85	0.23 458	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

flow	0.28 43	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 176	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 71	0.27 32	0.39 144	0.27 59	0.54 113	0.27 85	0.23 458	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 92	0.16 3	0.21 36	0.35 7	0.25 16	0.35 104	0.26 23	0.30 62	0.26 44	0.62 161	0.27 85	0.27 552	0.22 553	0.13 1	0.17 300	0.13 7	0.21 417

DNS	1.01 581	1.88 738	0.39 47	0.36 20	0.24 92	0.34 51	0.31 163	0.95 277	0.40 113	0.33 82	0.50 168	0.42 165	0.39 163	2.86 618	1.63 655	0.19 311	0.22 553	0.20 306	0.11 15	4.26 756	4.24 759

Selective-IGEV-i16pc	2.07 695	0.29 365	19.83 759	0.53 396	0.39 443	2.74 709	1.51 697	1.13 374	1.28 573	0.80 325	1.21 465	1.06 475	0.64 383	7.77 739	0.79 521	0.40 646	0.22 553	0.21 350	0.23 502	0.22 412	0.23 460

S2M2_L	0.34 118	0.28 330	0.45 117	0.40 91	0.30 258	0.31 40	0.16 3	0.60 88	0.64 242	0.31 61	0.48 155	0.47 196	0.34 126	0.38 18	0.32 181	0.25 511	0.22 553	0.20 306	0.22 479	0.25 479	0.22 440
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.78 492	0.41 556	0.94 498	0.60 506	0.43 483	1.30 596	0.43 358	1.40 456	0.91 352	1.20 495	1.15 439	1.43 575	0.64 383	2.18 575	0.89 549	0.28 568	0.22 553	0.26 517	0.23 502	0.31 557	0.33 586

ACV-stereo	0.99 570	0.51 598	1.41 618	0.56 454	0.41 466	2.43 697	0.57 514	1.15 379	1.18 516	0.81 330	1.01 359	3.39 713	2.14 705	1.60 498	1.07 583	0.27 552	0.22 553	0.22 391	0.22 479	0.28 527	0.32 580

CAS++	0.47 251	0.31 425	0.56 241	0.47 251	0.32 314	0.42 106	0.28 126	1.76 567	0.72 279	0.71 299	0.72 267	0.37 130	0.28 67	0.69 189	0.33 203	0.27 552	0.22 553	0.26 517	0.21 448	0.29 538	0.19 355
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.86 534	0.39 542	1.00 523	0.65 567	0.57 576	1.78 655	0.86 618	2.15 670	0.81 314	1.38 589	1.18 450	1.64 623	1.19 610	1.35 431	0.90 552	0.26 536	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

CSP-Net	0.97 564	0.38 537	0.83 438	0.53 396	0.41 466	1.63 638	0.77 589	2.00 641	1.05 424	1.25 523	1.20 463	1.33 558	0.83 474	4.93 672	0.85 542	0.32 599	0.22 553	0.20 306	0.20 401	0.23 442	0.25 491

PSMNet-ADL	0.72 444	0.35 513	0.62 284	0.69 605	0.46 511	1.14 561	0.44 373	1.37 446	1.01 404	0.83 339	1.17 447	1.33 558	0.96 540	1.43 458	0.95 564	0.33 608	0.22 553	0.21 350	0.23 502	0.27 507	0.29 549

ac_64	0.82 513	0.29 365	0.81 429	0.71 619	0.60 596	1.05 540	0.54 477	1.99 640	0.92 359	1.18 487	1.06 385	1.99 668	1.08 586	1.94 551	0.97 569	0.27 552	0.22 553	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.19 355

FADNet-RVC-Resample	0.84 525	0.47 580	2.10 675	0.61 522	0.45 499	1.07 545	0.61 536	1.59 514	1.20 530	1.08 417	0.98 347	1.03 468	0.98 550	2.17 572	0.72 493	0.23 458	0.22 553	0.30 574	0.32 622	0.35 582	0.34 592

FADNet_RVC	0.83 520	0.51 598	1.83 665	0.54 413	0.42 472	1.19 577	0.46 404	1.51 491	1.09 452	0.89 355	1.24 475	0.91 416	0.87 494	2.11 567	1.11 592	0.27 552	0.22 553	0.31 580	0.28 584	0.43 625	0.38 615

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 498	0.43 563	1.05 545	0.64 552	0.58 585	0.95 509	0.53 470	1.53 500	1.18 516	1.37 583	1.15 439	1.43 575	0.88 499	1.61 500	0.84 539	0.25 511	0.22 553	0.27 534	0.27 563	0.29 538	0.29 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	1.24 624	0.76 667	2.46 690	0.72 623	0.78 658	1.15 568	0.49 439	1.75 560	1.92 688	2.31 695	3.07 702	1.59 611	1.40 643	2.46 599	2.10 679	0.33 608	0.22 553	0.35 623	0.24 518	0.38 602	0.41 624

FAST (zero-shot)	0.43 208	0.27 300	0.71 351	0.64 552	1.27 720	0.49 187	0.31 163	0.84 223	0.47 159	0.32 71	0.40 97	0.31 69	0.34 126	0.72 205	0.29 118	0.25 511	0.23 571	0.18 220	0.20 401	0.17 177	0.19 355

ITSA-stereo	0.82 513	0.36 523	0.82 433	0.54 413	0.31 288	0.80 451	0.47 414	2.17 679	1.67 667	1.13 454	1.13 425	0.94 429	0.86 489	2.46 599	1.00 574	0.26 536	0.23 571	0.28 549	0.27 563	0.28 527	0.36 603

iinet-f	0.99 570	0.45 573	3.71 708	0.55 438	0.43 483	1.81 659	0.68 563	1.14 376	1.14 483	1.18 487	1.42 549	1.58 610	1.44 648	1.34 430	1.59 654	0.24 483	0.23 571	0.20 306	0.19 357	0.26 493	0.25 491

Wz-Net-MNSev	1.11 606	0.58 625	2.23 684	0.66 573	0.71 631	1.95 672	1.46 693	1.98 637	1.45 643	1.79 666	1.43 554	1.49 595	1.33 638	1.97 554	1.42 638	0.27 552	0.23 571	0.28 549	0.28 584	0.34 579	0.31 572

NINENet	0.77 484	0.37 530	0.78 419	0.62 534	0.51 540	2.34 693	0.42 334	1.83 593	1.04 419	1.14 457	1.23 473	1.03 468	0.62 372	1.24 397	0.70 484	0.28 568	0.23 571	0.31 580	0.21 448	0.26 493	0.25 491

AASNet	0.76 482	0.35 513	0.91 486	0.79 649	0.81 668	1.14 561	0.56 503	2.02 649	1.08 443	1.22 505	1.24 475	0.93 426	0.76 434	0.77 226	1.16 598	0.27 552	0.23 571	0.24 457	0.20 401	0.28 527	0.24 476

EDNetEfficientorigin	10.57 759	1.47 722	177.42 800	0.67 585	0.53 557	1.58 633	1.16 671	1.90 613	3.37 728	4.71 743	3.38 707	3.10 711	2.69 721	3.13 632	3.58 708	0.25 511	0.23 571	0.33 604	0.27 563	0.83 695	0.81 701

RTSC	1.29 628	0.73 660	2.44 689	0.83 666	0.57 576	1.85 664	0.65 549	1.88 607	2.00 693	2.20 692	1.66 622	1.60 613	1.26 624	2.33 588	3.92 713	0.32 599	0.23 571	0.27 534	0.29 597	0.37 593	0.37 608

CVANet_RVC	1.07 594	0.43 563	0.76 401	0.60 506	0.50 528	0.90 488	0.97 644	1.52 493	1.26 562	1.33 571	1.38 539	1.24 532	1.18 607	6.75 717	0.75 502	0.34 619	0.23 571	0.34 614	0.29 597	0.42 619	0.27 527

StereoDRNet	0.98 568	0.47 580	1.70 652	0.76 642	0.94 689	1.51 627	0.91 630	1.92 620	1.32 592	1.61 642	1.13 425	1.47 592	0.97 543	1.75 527	1.46 645	0.28 568	0.23 571	0.29 560	0.27 563	0.35 582	0.27 527

SCION-MonSter	0.94 554	0.59 628	1.44 623	0.67 585	1.14 709	1.80 658	0.50 449	1.40 456	1.24 553	1.03 406	1.50 579	1.03 468	0.89 505	1.11 360	2.12 681	0.23 458	0.24 581	0.52 679	0.50 689	0.51 657	0.33 586

z-mn7	1.56 659	0.84 673	4.36 714	0.71 619	0.51 540	2.60 702	1.04 656	1.73 551	2.70 718	1.53 624	2.99 701	1.94 662	1.34 639	4.78 667	2.41 688	0.29 580	0.24 581	0.27 534	0.24 518	0.34 579	0.31 572

w-ln-seven-2	1.18 621	0.61 639	4.25 711	0.68 601	0.61 599	1.20 579	0.93 636	1.63 527	1.35 608	1.66 651	1.53 585	1.47 592	1.37 642	3.00 625	1.74 660	0.25 511	0.24 581	0.29 560	0.26 550	0.33 575	0.28 541

TANstereo	0.44 223	0.21 83	0.44 101	0.41 112	0.21 31	0.65 357	0.26 102	0.79 188	0.83 322	0.93 364	0.98 347	0.51 225	0.46 219	0.54 113	0.35 232	0.18 253	0.24 581	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.26 515

UPFNet	0.80 501	0.32 444	0.90 483	0.59 494	0.74 641	1.26 589	0.80 601	1.52 493	1.10 460	1.30 547	1.12 419	1.30 551	0.84 478	1.67 512	1.09 586	0.24 483	0.24 581	0.24 457	0.23 502	0.25 479	0.18 306

aanetorigin	1.23 623	0.79 669	2.78 700	0.70 611	0.79 661	0.99 525	1.06 660	1.06 348	1.37 616	3.52 729	2.61 692	1.72 634	1.63 668	1.99 555	1.78 662	0.25 511	0.24 581	0.26 517	0.25 532	0.38 602	0.45 640

EDNetEfficient	2.37 707	1.10 697	8.08 732	0.74 635	0.71 631	0.98 524	1.56 701	1.46 475	4.06 740	4.90 744	2.82 698	2.25 680	3.48 731	2.95 621	9.97 745	0.26 536	0.24 581	0.26 517	0.30 606	0.68 687	0.61 681

HGLStereo	0.85 529	0.38 537	0.94 498	0.80 652	1.03 697	1.17 572	0.58 518	1.52 493	1.20 530	1.19 491	1.62 612	1.13 509	1.20 613	1.80 536	1.06 580	0.24 483	0.24 581	0.24 457	0.21 448	0.23 442	0.27 527

ADCL	1.72 677	0.57 622	3.66 706	0.67 585	0.61 599	2.61 705	1.85 716	1.96 631	1.67 667	1.90 679	1.83 644	2.06 676	1.90 692	2.13 568	9.15 744	0.26 536	0.24 581	0.34 614	0.32 622	0.38 602	0.35 597

DLCB_ROB	0.86 534	0.40 549	0.78 419	0.68 601	0.54 561	1.11 555	0.84 610	1.49 481	1.23 547	1.64 650	1.65 619	1.70 632	0.91 510	1.70 519	1.05 578	0.25 511	0.24 581	0.26 517	0.27 563	0.27 507	0.24 476

S0	0.53 297	0.24 188	0.52 190	0.49 307	0.32 314	1.14 561	0.68 563	0.90 249	0.58 217	0.76 310	1.32 513	0.65 312	0.55 318	0.70 195	0.39 281	0.27 552	0.25 591	0.29 560	0.26 550	0.20 335	0.17 275

w-ln-seven	1.38 643	0.70 657	3.91 710	0.75 639	0.72 633	2.69 708	0.95 641	2.02 649	1.99 692	1.99 683	1.73 631	1.82 648	1.17 602	2.45 596	2.84 695	0.28 568	0.25 591	0.31 580	0.30 606	0.41 613	0.33 586

rvit_stereo_0083	0.47 251	0.33 468	0.81 429	0.56 454	0.36 388	0.50 208	0.44 373	0.68 141	0.95 368	0.49 218	0.57 208	0.55 252	0.49 262	0.88 275	0.46 359	0.25 511	0.25 591	0.24 457	0.20 401	0.24 462	0.17 275

pcwnet_v2	0.97 564	0.37 530	4.33 712	0.62 534	0.54 561	0.79 442	0.45 394	2.02 649	1.58 660	1.42 604	1.64 617	1.09 492	0.79 451	1.24 397	0.67 475	0.32 599	0.25 591	0.29 560	0.27 563	0.37 593	0.35 597

RAFT + AFF	1.00 575	0.42 560	1.09 561	0.67 585	0.50 528	1.22 583	1.24 677	2.24 688	1.19 525	1.30 547	1.56 596	1.17 515	1.49 656	3.44 642	0.83 536	0.21 398	0.25 591	0.30 574	0.26 550	0.27 507	0.27 527

MDST_ROB	1.67 669	0.34 493	1.58 645	0.92 693	0.58 585	4.26 736	1.11 664	2.83 719	1.41 636	4.49 741	2.55 691	1.45 583	0.97 543	7.79 740	1.17 601	0.31 592	0.25 591	0.37 634	0.33 632	0.31 557	0.30 562

PSMNet_ROB	0.90 544	0.52 602	1.17 578	0.72 623	0.61 599	1.27 591	1.12 666	1.76 567	1.12 466	1.09 423	1.28 495	1.45 583	0.89 505	1.65 507	1.42 638	0.33 608	0.25 591	0.37 634	0.39 657	0.35 582	0.29 549

zh-mn7	1.70 673	1.21 707	8.30 734	0.69 605	0.53 557	1.45 622	0.84 610	1.70 547	2.09 698	2.41 703	2.67 694	1.68 629	1.23 618	4.49 659	2.87 696	0.30 585	0.26 598	0.27 534	0.27 563	0.31 557	0.35 597

GASNet	0.99 570	0.97 686	1.72 655	0.98 699	0.68 626	0.83 468	0.67 559	1.60 518	1.28 573	1.31 557	1.22 469	1.22 525	1.21 616	2.41 594	1.41 634	0.43 661	0.26 598	0.36 631	0.34 639	0.55 666	0.31 572

Wz-Net-LNSev	1.03 588	0.67 649	2.71 698	0.64 552	0.84 672	1.75 648	1.00 651	1.80 584	1.32 592	1.28 532	1.25 479	1.65 626	1.22 617	1.39 449	1.40 630	0.28 568	0.26 598	0.24 457	0.23 502	0.33 575	0.32 580

WZ-Net	1.95 689	0.95 685	10.10 737	0.86 674	0.78 658	1.69 643	1.60 706	2.20 685	1.98 691	2.08 688	1.93 656	2.30 683	1.97 695	5.30 677	3.17 703	0.34 619	0.26 598	0.29 560	0.31 614	0.51 657	0.47 648

SACVNet	0.85 529	0.46 575	0.85 444	0.81 655	0.56 572	0.80 451	0.79 595	1.68 539	1.12 466	1.34 575	1.33 516	1.25 536	0.94 528	2.39 593	0.76 505	0.34 619	0.26 598	0.31 580	0.29 597	0.35 582	0.44 638

DSFCA	0.93 552	0.34 493	1.06 549	0.52 374	0.65 611	1.55 631	0.93 636	1.49 481	1.19 525	1.56 634	1.15 439	1.50 596	0.96 540	3.07 628	1.02 576	0.30 585	0.26 598	0.25 498	0.25 532	0.28 527	0.24 476

ETE_ROB	0.96 558	0.64 646	1.16 576	0.69 605	0.48 517	1.14 561	1.13 667	1.77 571	1.19 525	1.91 680	1.45 562	1.73 635	1.05 578	1.60 498	1.14 596	0.32 599	0.26 598	0.38 638	0.34 639	0.39 606	0.41 624

PWCDC_ROB	1.29 628	0.75 666	1.33 606	1.05 705	0.88 683	1.73 647	0.52 462	1.89 610	3.28 726	1.29 539	4.88 728	1.22 525	1.46 651	1.77 534	1.45 642	0.60 699	0.26 598	0.29 560	0.25 532	0.52 660	0.37 608

PStereo	0.63 383	0.99 690	0.51 176	0.47 251	0.35 370	1.07 545	0.63 544	0.65 120	0.95 368	0.66 290	0.41 106	0.55 252	0.66 395	1.00 325	0.76 505	0.62 702	0.27 606	0.38 638	0.33 632	0.74 692	0.68 691

DCVSM-stereo	0.72 444	0.35 513	0.76 401	0.55 438	0.42 472	0.73 405	0.38 275	1.21 407	1.02 408	1.79 666	1.04 380	1.62 615	1.03 572	1.04 338	0.79 521	0.24 483	0.27 606	0.29 560	0.24 518	0.30 548	0.36 603

ssnet_v2	0.88 539	0.36 523	1.02 534	0.62 534	0.38 432	1.32 599	0.97 644	2.07 659	1.34 599	1.37 583	1.18 450	1.54 603	0.92 513	1.10 357	1.65 656	0.30 585	0.27 606	0.30 574	0.28 584	0.27 507	0.26 515

dad	0.86 534	0.66 648	1.06 549	0.56 454	0.37 410	0.76 424	0.44 373	1.17 385	1.50 649	1.44 605	1.27 489	1.34 563	0.75 426	2.52 604	0.84 539	0.42 655	0.27 606	0.83 711	0.26 550	0.41 613	0.29 549

sCroCo_RVC	0.49 267	0.40 549	1.02 534	0.65 567	0.60 596	0.52 236	0.40 308	0.83 217	0.61 230	0.44 181	0.74 274	0.49 212	0.50 271	0.63 165	0.48 374	0.26 536	0.27 606	0.23 432	0.22 479	0.29 538	0.25 491

STTStereo	0.78 492	0.50 595	1.22 583	0.64 552	0.54 561	0.89 485	0.54 477	1.44 468	1.11 462	1.38 589	1.09 400	1.27 544	0.85 481	1.43 458	0.83 536	0.29 580	0.27 606	0.33 604	0.39 657	0.32 566	0.30 562

PDISCO_ROB	1.32 635	0.65 647	1.44 623	1.36 719	1.46 726	2.55 700	0.92 632	2.45 708	2.07 697	1.37 583	1.49 576	1.65 626	1.00 561	2.82 614	1.35 623	1.01 719	0.27 606	0.54 687	0.47 681	0.71 690	0.73 696

LALA_ROB	1.01 581	0.59 628	1.16 576	0.67 585	0.51 540	1.63 638	1.26 681	1.69 542	1.38 620	1.81 670	1.37 534	1.94 662	1.02 570	1.58 494	1.38 626	0.37 634	0.27 606	0.43 659	0.37 653	0.43 625	0.37 608

Weightmod	0.53 297	0.25 230	0.46 130	0.41 112	0.31 288	0.85 480	0.40 308	0.86 228	0.61 230	0.71 299	1.39 543	0.73 342	0.60 355	1.56 490	0.41 301	0.18 253	0.28 614	0.20 306	0.18 329	0.17 177	0.14 148

rvit_stereo_0075_2	0.64 396	0.46 575	1.05 545	0.66 573	0.66 616	0.53 247	0.48 427	1.20 406	1.12 466	0.76 310	0.92 327	0.78 357	0.53 303	1.03 332	0.59 438	0.37 634	0.28 614	0.40 652	0.31 614	0.37 593	0.32 580

DualNet (step1)	0.83 520	0.49 588	1.13 570	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	1.23 392	0.67 475	0.57 694	0.28 614	0.62 701	0.67 710	0.45 635	0.42 628

test_sample7	0.74 467	0.37 530	0.76 401	0.52 374	0.35 370	0.91 492	0.67 559	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	1.23 392	0.67 475	0.31 592	0.28 614	0.32 595	0.31 614	0.33 575	0.29 549

StereoVision	0.65 404	0.34 493	0.86 450	0.59 494	0.40 455	0.50 208	0.41 327	1.09 357	0.93 362	0.71 299	2.50 689	0.82 375	0.57 339	1.03 332	0.49 384	0.25 511	0.28 614	0.29 560	0.28 584	0.36 589	0.20 393

fast-acv-ft	0.94 554	0.44 566	1.40 612	0.58 479	0.51 540	1.77 653	0.69 568	1.36 445	1.42 639	1.29 539	1.86 649	1.74 637	1.25 622	1.52 477	1.38 626	0.26 536	0.28 614	0.28 549	0.28 584	0.27 507	0.26 515

Wz-Net-SNSev	1.49 651	1.23 710	6.27 725	0.68 601	0.67 620	1.37 606	1.41 689	2.00 641	1.39 625	1.48 616	1.61 610	2.29 682	1.32 636	3.93 647	2.14 682	0.31 592	0.28 614	0.31 580	0.33 632	0.42 619	0.36 603

hitnet-ft	0.79 498	0.35 513	0.57 255	0.58 479	0.42 472	0.96 515	0.46 404	1.47 477	1.33 596	1.19 491	1.22 469	1.81 645	0.98 550	1.66 511	0.94 560	0.33 608	0.28 614	0.34 614	0.27 563	0.35 582	0.31 572

AF-Net	1.13 611	0.52 602	1.33 606	0.86 674	0.91 684	1.38 609	0.71 573	2.16 673	1.62 662	1.56 634	2.40 683	1.99 668	1.65 670	1.81 538	1.48 647	0.48 675	0.28 614	0.49 673	0.33 632	0.39 606	0.32 580

RTS	2.67 715	1.38 713	15.28 751	0.99 700	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 670	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 702	5.71 726	0.40 646	0.28 614	0.35 623	0.35 645	0.50 652	0.48 651

RTSA	2.67 715	1.38 713	15.28 751	0.99 700	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 670	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 702	5.71 726	0.40 646	0.28 614	0.35 623	0.35 645	0.50 652	0.48 651

DeepPruner_ROB	0.74 467	0.48 584	0.87 462	0.57 473	0.44 492	0.79 442	0.54 477	1.73 551	0.96 374	1.38 589	1.27 489	1.24 532	0.73 420	1.43 458	0.73 496	0.34 619	0.28 614	0.27 534	0.26 550	0.31 557	0.31 572

AANet	1.64 666	1.27 712	5.08 718	0.67 585	0.65 611	1.41 618	0.84 610	1.92 620	2.90 721	3.11 725	3.20 705	2.91 706	2.06 701	2.49 602	2.10 679	0.42 655	0.29 626	0.34 614	0.30 606	0.45 635	0.45 640

psm_up	0.77 484	0.34 493	0.70 340	0.66 573	0.58 585	1.05 540	0.92 632	1.52 493	1.12 466	1.26 527	1.16 444	1.31 555	1.23 618	1.20 386	0.81 529	0.25 511	0.29 626	0.31 580	0.27 563	0.27 507	0.25 491

GwcNet	1.08 598	0.51 598	2.33 686	0.79 649	1.18 714	1.76 650	0.70 571	1.68 539	1.47 645	1.41 598	1.64 617	1.74 637	1.04 574	2.20 578	1.41 634	0.30 585	0.29 626	0.29 560	0.27 563	0.30 548	0.35 597

FADNet-RVC	0.88 539	0.67 649	1.93 669	0.60 506	0.48 517	0.91 492	0.60 532	1.71 549	1.18 516	0.90 357	0.96 337	1.36 565	0.92 513	2.25 582	1.17 601	0.30 585	0.29 626	0.32 595	0.32 622	0.41 613	0.35 597

XQC	1.37 641	0.87 678	2.56 694	0.84 667	0.69 628	1.83 662	0.89 625	2.07 659	1.88 684	1.88 676	1.53 585	1.91 657	1.55 661	2.85 617	3.05 698	0.48 675	0.29 626	0.44 663	0.39 657	0.69 688	0.60 680

coex-ft	8.13 751	2.13 746	98.04 799	0.67 585	0.53 557	1.71 644	1.56 701	1.65 530	11.11 759	18.17 777	3.75 713	3.88 720	7.61 753	2.98 624	6.49 729	0.30 585	0.30 631	0.32 595	0.31 614	0.66 685	0.50 657

Anonymous3	0.61 371	0.44 566	1.11 566	0.59 494	0.49 521	0.93 505	0.65 549	0.93 265	0.81 314	0.72 307	0.88 319	0.65 312	0.69 403	1.06 343	0.53 411	0.35 626	0.30 631	0.26 517	0.26 550	0.31 557	0.27 527

Nwc_Net	1.09 601	0.49 588	1.33 606	0.89 686	0.80 666	1.49 626	0.66 555	2.19 682	1.27 568	1.32 561	2.26 676	1.96 665	1.54 659	1.92 547	1.34 620	0.40 646	0.30 631	0.43 659	0.45 674	0.38 602	0.37 608

DANet	1.08 598	0.61 639	1.32 603	0.85 672	0.72 633	1.37 606	0.51 451	1.54 503	1.15 495	1.78 663	1.54 590	2.01 670	1.11 591	2.90 620	2.00 674	0.33 608	0.30 631	0.40 652	0.30 606	0.44 631	0.45 640
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.88 685	0.57 622	2.18 682	0.63 543	0.40 455	2.80 713	1.57 704	2.39 704	5.88 752	2.36 700	3.57 711	3.72 719	2.97 724	4.74 665	1.76 661	0.34 619	0.30 631	0.32 595	0.29 597	0.48 648	0.37 608

XPNet_ROB	0.96 558	0.49 588	1.09 561	0.72 623	0.57 576	1.11 555	1.14 668	1.66 535	1.23 547	1.85 673	1.39 543	1.64 623	1.11 591	1.80 536	1.42 638	0.38 639	0.30 631	0.33 604	0.29 597	0.37 593	0.34 592

TCMNet	1.01 581	0.60 637	2.10 675	0.86 674	1.33 723	1.14 561	0.67 559	1.69 542	1.23 547	1.11 437	1.57 600	1.30 551	0.97 543	2.01 557	1.50 649	0.31 592	0.31 637	0.38 638	0.34 639	0.42 619	0.36 603

SHD	1.31 632	0.71 659	2.34 687	0.86 674	0.75 651	1.77 653	0.65 549	2.22 686	2.50 712	2.40 702	1.71 629	1.91 657	1.60 665	1.93 550	2.37 687	0.38 639	0.31 637	0.38 638	0.40 661	0.48 648	0.50 657

ADCMid	1.89 688	0.73 660	5.06 717	0.72 623	0.67 620	2.00 676	1.14 668	1.97 635	1.48 646	2.86 716	1.81 643	2.37 687	2.05 700	2.24 580	10.39 754	0.33 608	0.31 637	0.39 647	0.43 670	0.50 652	0.44 638

GANet	1.36 639	0.47 580	0.86 450	0.67 585	0.45 499	1.34 603	1.73 710	1.64 529	1.24 553	1.49 618	2.38 681	1.55 605	1.20 613	9.30 752	0.93 556	0.30 585	0.31 637	0.33 604	0.28 584	0.39 606	0.30 562

PS-NSSS	0.99 570	0.58 625	0.93 493	0.58 479	0.57 576	0.91 492	0.80 601	1.81 587	1.14 483	1.14 457	1.67 624	1.00 455	0.83 474	4.62 663	0.78 514	0.37 634	0.31 637	0.52 679	0.32 622	0.45 635	0.38 615

DPSNet	1.69 672	0.59 628	4.33 712	0.70 611	0.57 576	2.02 677	1.62 707	3.35 728	1.78 677	1.48 616	1.38 539	2.17 678	2.84 722	4.77 666	3.66 709	0.48 675	0.31 637	0.29 560	0.25 532	0.64 681	0.48 651

NCCL2	1.00 575	0.56 618	1.06 549	0.75 639	0.57 576	1.31 598	1.72 709	1.77 571	1.36 612	1.50 619	1.17 447	1.91 657	1.17 602	1.54 483	1.29 615	0.35 626	0.31 637	0.45 664	0.44 672	0.40 610	0.40 619

SGM_RVC	1.68 671	0.36 523	0.61 278	0.59 494	0.29 231	2.25 688	1.18 673	2.38 703	1.68 669	3.60 731	2.67 694	3.69 718	2.42 715	8.13 744	1.90 669	0.31 592	0.31 637	0.30 574	0.28 584	0.30 548	0.29 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 679	1.38 713	6.58 726	0.74 635	0.72 633	1.78 655	1.31 684	1.88 607	1.56 659	1.86 675	2.47 688	1.81 645	2.08 703	5.12 674	3.80 712	0.32 599	0.32 645	0.32 595	0.32 622	0.44 631	0.40 619

rvit_0105_6	0.53 297	0.37 530	0.98 516	0.65 567	0.38 432	0.51 228	0.51 451	0.77 178	1.20 530	0.54 246	0.55 200	0.65 312	0.53 303	0.94 297	0.44 329	0.32 599	0.32 645	0.28 549	0.24 518	0.28 527	0.21 417

rvit_0105_5	0.58 356	0.39 542	1.05 545	0.66 573	0.37 410	0.58 296	0.56 503	0.94 271	1.18 516	0.64 283	0.68 250	0.75 347	0.63 379	0.88 275	0.50 391	0.32 599	0.32 645	0.30 574	0.27 563	0.28 527	0.25 491

Syn2CoEx	1.14 613	0.69 653	1.66 649	0.80 652	0.67 620	1.40 613	0.88 623	2.06 658	1.54 656	1.25 523	1.58 603	1.42 574	1.50 658	4.09 651	1.40 630	0.36 630	0.32 645	0.34 614	0.29 597	0.29 538	0.34 592

DispFullNet	2.34 706	2.85 753	3.66 706	3.08 748	2.27 738	1.97 673	0.67 559	2.00 641	1.70 670	2.52 705	2.00 662	2.23 679	5.86 745	3.44 642	1.58 652	1.01 719	0.32 645	2.64 748	1.94 751	2.85 740	2.24 736

rvit_0105_4	0.56 340	0.38 537	1.06 549	0.66 573	0.38 432	0.53 247	0.53 470	0.84 223	1.17 508	0.56 257	0.61 219	0.72 339	0.59 351	0.98 312	0.45 344	0.32 599	0.33 650	0.29 560	0.25 532	0.29 538	0.23 460

2222	1.81 680	0.69 653	3.87 709	0.95 697	0.74 641	2.06 679	2.60 741	1.93 625	1.53 654	1.70 655	2.79 697	5.05 735	1.61 666	4.13 653	3.67 710	0.60 699	0.34 651	0.57 697	0.42 666	0.60 677	0.37 608

ISRNet	0.80 501	0.33 468	1.07 554	0.81 655	0.66 616	0.60 315	0.34 213	1.19 404	1.13 480	1.59 641	1.53 585	1.35 564	0.77 438	1.27 406	0.94 560	0.39 643	0.34 651	0.43 659	0.38 655	0.34 579	0.49 655

PSMNet-RUCA	1.02 585	0.97 686	1.44 623	1.23 716	1.10 702	1.40 613	0.62 539	1.69 542	1.38 620	0.94 369	1.53 585	0.97 446	0.83 474	1.17 380	0.93 556	0.69 711	0.34 651	0.99 721	0.60 705	0.97 704	0.64 687

rvit_0105_3	0.63 383	0.44 566	1.08 558	0.72 623	0.40 455	0.64 341	0.71 573	1.03 319	1.17 508	0.82 336	0.70 260	0.80 363	0.70 409	0.91 283	0.56 428	0.35 626	0.34 651	0.34 614	0.32 622	0.27 507	0.28 541

SQANet	1.31 632	0.88 680	1.08 558	1.83 730	1.44 725	1.44 621	0.75 583	1.74 556	1.09 452	1.32 561	1.26 486	1.28 547	1.01 563	1.50 473	0.83 536	2.50 739	0.34 651	1.47 729	0.55 698	2.32 728	1.57 726

APVNet	1.06 592	0.53 607	1.42 620	0.84 667	0.79 661	1.92 669	0.82 606	1.90 613	1.08 443	1.08 417	1.43 554	1.56 606	1.13 598	3.07 628	1.58 652	0.31 592	0.34 651	0.42 657	0.36 649	0.36 589	0.37 608

FADNet	0.92 549	0.61 639	1.81 661	0.62 534	0.55 568	0.96 515	0.57 514	1.78 575	1.33 596	0.93 364	1.01 359	1.36 565	1.01 563	2.71 612	0.75 502	0.33 608	0.34 651	0.31 580	0.34 639	0.59 673	0.40 619

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 603	1.02 693	1.00 523	0.82 663	0.67 620	1.93 670	0.93 636	1.62 525	1.11 462	1.15 463	1.25 479	1.50 596	0.79 451	1.96 553	0.76 505	1.89 732	0.34 651	0.79 710	0.36 649	1.25 717	0.83 702

DeepPrunerF	1.60 662	0.73 660	5.81 723	0.88 683	1.19 715	0.91 492	0.95 641	2.19 682	5.24 749	1.17 482	1.30 500	1.19 519	1.30 632	4.90 670	1.66 658	0.42 655	0.34 651	0.52 679	0.47 681	0.41 613	0.40 619

AnyNet_C32	1.96 690	1.10 697	5.17 719	0.90 688	1.11 704	2.12 684	2.37 738	1.85 598	1.48 646	2.45 704	1.70 628	2.05 675	1.64 669	2.50 603	10.28 750	0.37 634	0.34 651	0.35 623	0.41 663	0.49 651	0.54 665

NaN_ROB	1.13 611	0.55 613	1.15 575	0.64 552	0.48 517	1.61 636	2.03 727	1.72 550	1.48 646	2.09 689	1.27 489	1.40 571	1.08 586	3.94 648	1.30 616	0.28 568	0.34 651	0.28 549	0.28 584	0.30 548	0.33 586

CBMV	0.95 557	0.44 566	0.66 312	0.53 396	0.35 370	1.53 629	1.63 708	1.69 542	1.42 639	2.00 686	1.60 606	1.43 575	1.17 602	1.59 497	0.99 573	0.34 619	0.34 651	0.39 647	0.33 632	0.33 575	0.32 580
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.97 564	0.54 608	1.60 646	0.63 543	0.79 661	1.08 547	1.07 661	1.56 510	2.20 701	1.15 463	1.49 576	0.94 429	0.88 499	2.32 587	1.05 578	0.42 655	0.35 663	0.32 595	0.28 584	0.43 625	0.38 615

FAT-Stereo	1.07 594	0.41 556	1.32 603	0.72 623	0.58 585	1.08 547	0.89 625	1.96 631	1.65 665	1.75 660	1.98 659	2.03 673	1.48 654	2.02 558	1.18 604	0.42 655	0.35 663	0.34 614	0.29 597	0.35 582	0.53 663

RGC	1.14 613	0.79 669	1.26 593	0.91 691	0.96 692	1.52 628	0.77 589	1.92 620	1.26 562	1.54 630	1.93 656	2.02 672	1.54 659	2.25 582	1.31 617	0.44 666	0.35 663	0.58 699	0.48 683	0.47 643	0.46 644

stereogan	1.15 617	0.42 560	1.40 612	0.86 674	0.84 672	2.38 695	0.71 573	1.88 607	1.73 674	1.72 657	1.94 658	2.31 684	1.29 628	2.07 563	1.08 584	0.36 630	0.35 663	0.39 647	0.31 614	0.51 657	0.46 644

CSAN	1.41 647	0.59 628	1.26 593	0.70 611	0.50 528	1.76 650	1.78 711	1.77 571	1.90 687	2.35 698	2.32 678	1.92 660	1.94 694	5.56 688	1.49 648	0.43 661	0.35 663	0.40 652	0.41 663	0.43 625	0.41 624

rvit_105_1	0.72 444	0.52 602	1.01 527	0.78 647	0.49 521	0.75 416	0.87 620	1.12 370	1.18 516	0.99 387	0.79 289	0.90 413	0.77 438	1.26 402	0.75 502	0.41 651	0.36 668	0.36 631	0.41 663	0.30 548	0.33 586

RP	1.09 601	0.50 595	1.12 568	0.90 688	1.04 698	1.11 555	0.84 610	1.80 584	1.62 662	1.55 633	2.00 662	1.90 656	1.78 681	1.84 539	1.25 608	0.52 683	0.36 668	0.48 671	0.36 649	0.45 635	0.43 635

YMNet	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 675	1.87 666	0.62 539	1.55 507	1.18 516	1.63 648	1.99 660	1.77 641	0.97 543	1.50 473	1.45 642	0.33 608	0.37 670	0.31 580	0.32 622	0.32 566	0.29 549

YMNet_1	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 675	1.87 666	0.62 539	1.55 507	1.18 516	1.63 648	1.99 660	1.77 641	0.97 543	1.50 473	1.45 642	0.33 608	0.37 670	0.31 580	0.32 622	0.32 566	0.29 549

Wz-Net-TNSev	1.88 685	2.08 745	7.66 729	0.67 585	0.64 609	2.42 696	1.83 715	2.33 696	1.74 676	1.57 638	1.56 596	2.58 695	1.90 692	4.86 668	3.12 700	0.39 643	0.37 670	0.33 604	0.37 653	0.53 662	0.58 674

NCC-stereo	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 689	1.29 594	0.89 625	2.01 645	1.34 599	1.32 561	1.74 633	1.88 652	1.74 677	2.35 589	1.25 608	0.45 667	0.37 670	0.45 664	0.58 701	0.42 619	0.42 628

Abc-Net	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 689	1.29 594	0.89 625	2.01 645	1.34 599	1.32 561	1.74 633	1.88 652	1.74 677	2.35 589	1.25 608	0.45 667	0.37 670	0.45 664	0.58 701	0.42 619	0.42 628
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	1.85 683	0.69 653	8.07 731	0.71 619	0.58 585	2.79 712	1.22 676	1.94 628	1.54 656	1.88 676	1.69 627	2.46 693	2.04 698	2.37 591	6.48 728	0.38 639	0.37 670	0.38 638	0.43 670	0.47 643	0.45 640

SGM-ForestM	6.52 745	0.38 537	1.26 593	0.63 543	0.35 370	13.59 758	5.32 756	6.32 753	6.70 754	11.14 765	9.18 756	22.51 778	13.93 766	16.89 767	20.07 768	0.36 630	0.37 670	0.36 631	0.35 645	0.36 589	0.34 592

FBW_ROB	1.71 676	0.62 643	1.45 629	0.67 585	0.61 599	1.81 659	1.08 662	2.52 711	1.70 670	1.77 662	1.73 631	1.98 667	1.25 622	12.57 765	1.84 665	0.34 619	0.37 670	0.56 694	0.38 655	0.45 635	0.43 635

SGM-Forest	1.24 624	0.38 537	0.60 273	0.52 374	0.37 410	1.56 632	1.30 683	1.65 530	1.36 612	2.11 690	1.79 640	1.63 620	0.93 522	7.48 730	0.95 564	0.36 630	0.37 670	0.39 647	0.34 639	0.37 593	0.32 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	2.25 700	0.99 690	5.55 720	0.81 655	0.74 641	2.19 686	1.80 712	2.27 691	2.14 699	2.80 715	2.13 671	2.40 689	2.03 697	2.64 610	13.69 759	0.41 651	0.39 679	0.40 652	0.45 674	0.58 671	0.56 669

AnyNet_C01	2.26 701	1.78 732	10.22 739	0.93 694	0.74 641	2.92 715	2.20 733	2.29 694	1.80 679	2.53 706	2.41 684	2.71 700	1.73 676	3.41 639	6.72 731	0.41 651	0.39 679	0.40 652	0.42 666	0.67 686	0.63 683

UHP	17.70 768	0.98 689	28.07 776	1.23 716	1.64 729	29.27 774	18.20 770	33.51 785	47.04 795	27.38 781	39.32 788	28.10 780	34.64 780	19.10 770	21.07 769	0.62 702	0.40 681	0.56 694	0.46 677	7.45 764	14.94 777

psmorigin	1.52 655	0.69 653	10.52 741	0.68 601	0.59 593	1.13 559	0.70 571	1.57 511	1.19 525	1.99 683	1.79 640	2.26 681	1.47 653	2.09 565	1.36 624	0.39 643	0.40 681	0.34 614	0.33 632	0.43 625	0.56 669

S-Stereo	1.15 617	0.46 575	2.17 680	0.81 655	0.80 666	1.21 581	1.19 674	1.93 625	2.02 694	1.47 610	2.11 669	1.57 607	1.17 602	2.05 562	1.41 634	0.40 646	0.40 681	0.35 623	0.31 614	0.44 631	0.70 693

edge stereo	1.11 606	0.50 595	1.30 599	0.71 619	0.65 611	1.14 561	0.75 583	1.93 625	1.37 616	1.71 656	1.83 644	2.54 694	1.44 648	2.43 595	1.23 606	0.42 655	0.41 684	0.54 687	0.35 645	0.42 619	0.46 644

CC-Net-ROB	1.49 651	1.26 711	1.27 596	0.88 683	0.79 661	1.76 650	1.00 651	1.79 581	1.26 562	1.10 431	1.61 610	1.21 523	0.99 559	8.13 744	0.84 539	1.09 725	0.41 684	2.20 735	0.46 677	1.20 716	0.48 651

1111	3.02 726	0.74 663	9.12 736	0.87 681	0.91 684	3.30 723	4.31 753	2.81 718	2.28 703	3.44 728	3.80 714	3.98 721	4.35 741	8.06 743	8.88 743	0.48 675	0.42 686	0.53 685	0.46 677	0.93 702	0.79 700

CBMV_ROB	0.90 544	0.44 566	0.63 287	0.51 352	0.37 410	1.25 588	0.49 439	1.77 571	1.27 568	1.41 598	2.00 662	1.33 558	1.08 586	2.17 572	0.76 505	0.43 661	0.42 686	0.47 669	0.44 672	0.41 613	0.36 603

DGSMNet	1.14 613	0.76 667	2.49 692	0.81 655	0.86 679	1.39 611	1.39 688	2.13 664	1.35 608	1.26 527	1.63 616	1.48 594	0.98 550	1.75 527	1.10 589	0.45 667	0.43 688	0.55 691	0.49 686	0.75 693	0.70 693

NOSS_ROB	1.26 627	0.46 575	0.62 284	0.56 454	0.38 432	1.06 543	0.78 591	1.73 551	1.40 630	1.01 398	1.43 554	1.10 495	0.75 426	10.62 762	0.65 464	0.45 667	0.43 688	0.48 671	0.45 674	0.44 631	0.41 624

MeshStereo	2.26 701	0.56 618	0.92 491	0.61 522	0.49 521	2.60 702	1.02 654	3.18 725	2.05 696	7.40 761	4.98 729	7.58 744	2.98 725	6.37 705	1.96 672	0.43 661	0.43 688	0.45 664	0.39 657	0.43 625	0.42 628
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
HBP-ISP	0.96 558	0.58 625	0.72 358	0.61 522	0.46 511	1.64 640	0.76 586	1.86 601	1.28 573	1.30 547	1.53 585	0.86 396	0.94 528	3.27 636	0.69 483	0.45 667	0.44 691	0.54 687	0.48 683	0.47 643	0.40 619

BEATNet-Init1	26.87 777	13.43 769	70.68 794	0.91 691	0.68 626	57.02 791	21.06 773	32.82 784	32.67 781	52.12 800	53.61 797	66.05 796	49.56 794	48.79 795	34.71 784	0.49 680	0.44 691	0.53 685	0.53 696	0.63 679	0.59 677

G-Net	1.66 668	0.63 644	1.56 642	1.11 710	0.74 641	2.98 717	0.91 630	1.55 507	1.22 544	2.76 713	8.18 753	2.32 685	2.53 719	1.92 547	1.87 666	0.48 675	0.44 691	0.45 664	0.31 614	0.60 677	0.57 673

WCMA_ROB	1.84 682	0.47 580	1.31 600	0.69 605	0.57 576	2.11 683	1.14 668	1.87 604	1.73 674	4.04 735	6.43 740	5.62 737	3.61 732	2.59 606	1.94 671	0.52 683	0.44 691	0.39 647	0.42 666	0.48 648	0.47 648

TARStereo	7.64 749	0.55 613	10.78 742	0.89 686	1.14 709	14.12 761	16.70 768	12.14 761	14.87 762	13.67 768	15.71 768	19.03 768	13.57 765	8.77 749	6.66 730	0.51 681	0.45 695	0.50 674	0.51 693	1.14 712	1.12 717

DStereoO	1.44 649	1.11 700	1.69 651	1.16 711	0.72 633	1.21 581	1.56 701	1.74 556	1.63 664	1.52 622	1.67 624	1.51 598	3.16 727	1.73 525	1.72 659	2.35 738	0.45 695	0.97 718	0.42 666	2.01 725	0.53 663

ACVNet-4b	2.15 697	1.41 717	1.64 647	2.80 740	2.31 740	2.31 692	1.24 677	2.32 695	2.14 699	1.26 527	2.39 682	2.66 698	1.48 654	5.95 699	1.06 580	3.20 748	0.45 695	2.37 739	0.89 724	2.83 739	2.37 739

PVD	1.70 673	0.84 673	2.26 685	0.94 696	0.83 671	2.48 698	0.97 644	2.59 715	3.35 727	3.01 721	2.77 696	2.34 686	2.47 717	2.67 611	3.14 701	0.47 674	0.45 695	0.59 700	0.48 683	0.59 673	0.75 698

PA-Net	1.01 581	0.57 622	1.29 598	0.64 552	0.74 641	1.19 577	0.84 610	1.69 542	1.43 641	1.16 473	1.19 457	1.32 556	1.19 610	3.42 640	1.25 608	0.29 580	0.45 695	0.33 604	0.49 686	0.32 566	0.47 648
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 594	0.86 677	1.31 600	0.82 663	0.53 557	1.41 618	1.31 684	1.76 567	1.52 652	1.27 530	1.31 506	1.46 587	1.24 621	2.03 559	0.96 568	0.56 693	0.45 695	0.67 704	0.50 689	0.88 701	0.59 677
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
FSD					0.50 528	0.54 257	0.58 518	0.65 120	0.53 199	0.54 246	0.52 180	0.56 266	0.52 294	0.57 131	0.55 422	0.51 681	0.47 701	0.50 674	0.49 686	0.50 652

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 678	0.87 678	3.56 705	0.80 652	0.75 651	3.72 726	2.44 740	1.82 588	1.82 681	1.74 659	1.91 655	1.92 660	1.26 624	7.69 738	1.28 614	0.45 667	0.47 701	0.52 679	0.77 716	0.50 652	0.50 657

fsdfsdds	4.69 737	0.92 682	3.39 703	1.17 712	1.02 696	10.40 751	3.81 750	6.28 752	7.20 755	8.04 762	12.16 762	14.15 757	8.24 754	6.36 704	5.03 722	0.52 683	0.48 703	0.85 713	0.65 708	1.65 720	1.48 725

FC-DCNN v2	2.81 722	0.59 628	0.85 444	0.73 631	0.57 576	2.97 716	1.05 658	3.39 729	2.61 714	6.98 757	7.67 749	10.38 754	6.31 749	5.75 694	3.37 707	0.53 690	0.48 703	0.51 677	0.50 689	0.53 662	0.51 661

FCDSN-DC	2.32 705	0.63 644	0.81 429	0.84 667	0.75 651	2.23 687	0.94 639	2.09 662	1.80 679	5.45 753	7.72 750	7.77 746	6.93 752	3.39 637	1.80 663	0.52 683	0.48 703	0.52 679	0.51 693	0.57 669	0.58 674
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 655	0.84 673	3.42 704	0.87 681	0.66 616	2.56 701	0.95 641	2.36 700	1.70 670	1.98 682	1.86 649	2.45 692	1.79 682	2.95 621	2.58 690	0.52 683	0.48 703	0.55 691	0.59 704	0.59 673	0.61 681

FC-DCNN	2.72 721	0.59 628	0.86 450	0.73 631	0.57 576	2.91 714	1.04 656	3.01 723	2.60 713	6.83 756	7.64 748	9.92 751	6.33 750	5.21 675	3.14 701	0.53 690	0.48 703	0.51 677	0.50 689	0.53 662	0.51 661

MSMD_ROB	1.99 693	0.59 628	0.89 478	0.70 611	0.61 599	3.95 731	0.94 639	1.80 584	1.79 678	4.41 739	4.43 719	8.17 747	3.66 733	3.40 638	1.33 618	0.52 683	0.48 703	0.54 687	0.58 701	0.53 662	0.50 657

MANE	6.19 743	0.59 628	1.03 539	0.93 694	1.22 717	13.38 757	2.69 742	12.81 762	17.94 774	8.21 763	10.82 760	14.72 758	11.68 755	11.39 764	11.90 757	0.59 698	0.50 709	0.52 679	1.76 748	0.55 666	0.54 665

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 696	1.15 704	3.10 701	1.05 705	0.76 654	5.03 742	2.40 739	2.16 673	2.62 715	1.89 678	2.28 677	2.69 699	1.65 670	9.35 754	2.04 675	0.64 707	0.51 710	0.68 705	0.71 713	1.09 711	0.67 689

SAMSARA	1.55 657	0.84 673	2.61 695	1.22 715	1.07 699	2.50 699	1.93 722	2.05 653	1.89 685	2.75 712	1.66 622	2.81 702	1.69 675	3.08 630	1.97 673	0.46 673	0.51 710	0.42 657	0.46 677	0.58 671	0.59 677

mmmmmm	2.28 703	0.90 681	4.87 715	0.95 697	0.77 655	4.11 734	1.92 721	2.28 692	4.17 743	3.33 726	3.56 710	3.40 714	2.38 714	3.95 649	4.88 720	0.55 692	0.53 712	0.90 717	0.80 718	0.81 694	0.58 674

ccnet	1.12 608	0.67 649	1.01 527	0.78 647	0.73 640	1.72 646	0.99 649	1.84 597	1.26 562	1.47 610	1.85 648	1.75 640	1.29 628	1.75 527	1.88 668	0.57 694	0.53 712	0.57 697	0.55 698	0.59 673	0.54 665

ELAS_RVC	2.48 712	0.74 663	1.90 667	1.05 705	0.92 687	2.76 710	4.01 752	2.76 717	4.11 741	4.69 742	4.63 723	4.62 724	5.96 747	3.97 650	3.96 715	0.63 706	0.53 712	0.56 694	0.52 695	0.64 681	0.63 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 707	0.74 663	1.54 640	0.99 700	0.92 687	4.78 739	2.33 737	3.33 727	3.37 728	5.05 747	4.77 727	3.67 717	4.53 742	3.42 640	4.50 717	0.62 702	0.53 712	0.55 691	0.53 696	0.63 679	0.64 687
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 647	2.65 751	0.99 517	1.44 724	1.64 729	1.34 603	0.80 601	1.60 518	1.23 547	1.23 511	1.71 629	2.01 670	1.34 639	1.47 469	1.41 634	0.90 716	0.54 716	2.29 737	0.75 714	1.84 723	1.04 712

Ntro	1.64 666	1.15 704	1.23 585	2.48 738	1.83 731	2.09 682	1.16 671	1.96 631	1.38 620	1.21 499	1.62 612	1.62 615	1.29 628	1.87 544	1.11 592	3.04 744	0.56 717	1.82 732	0.64 707	2.80 736	2.05 734

otaku	1.60 662	1.11 700	1.21 581	2.20 732	1.56 727	1.97 673	1.24 677	2.07 659	1.36 612	1.44 605	1.62 612	1.73 635	1.19 610	1.73 525	0.98 572	2.89 743	0.57 718	1.74 730	0.60 705	2.78 735	1.94 732

LSM	6.33 744	1.10 697	13.19 745	1.41 723	68.17 791	1.64 640	1.90 720	1.92 620	2.46 708	2.99 719	3.11 703	1.88 652	1.80 683	2.61 608	2.06 677	0.41 651	0.58 719	0.50 674	0.57 700	0.64 681	17.66 778

ACVNet_1	2.18 698	1.45 720	1.72 655	2.85 742	2.33 742	2.28 689	1.46 693	3.08 724	2.22 702	1.82 671	2.05 667	3.56 715	1.98 696	3.09 631	1.40 630	3.17 745	0.60 720	2.40 743	0.92 726	2.91 742	2.37 739

MonStereo1	3.14 727	1.66 729	1.81 661	2.43 737	2.32 741	5.80 745	1.58 705	3.52 730	4.70 747	3.09 724	8.22 754	4.76 728	3.36 729	6.52 709	2.29 686	2.33 737	0.61 721	1.91 734	1.05 736	2.44 730	2.34 738

SDNR	1.62 665	0.51 598	2.17 680	0.53 396	0.56 572	3.80 729	0.45 394	1.54 503	1.29 578	1.33 571	2.41 684	1.08 482	0.96 540	11.18 763	1.16 598	0.66 709	0.63 722	0.43 659	0.32 622	0.64 681	0.67 689

nnnnnnn	2.69 717	0.79 669	6.98 728	1.03 704	0.96 692	2.60 702	1.44 691	2.53 712	3.17 725	3.58 730	5.81 732	6.25 739	3.67 734	5.65 691	4.98 721	0.65 708	0.64 723	0.78 708	0.75 714	0.83 695	0.75 698

ACVNet_2	2.43 711	1.41 717	2.04 672	2.62 739	2.24 737	2.63 707	1.88 719	3.31 726	3.01 722	2.19 691	3.45 709	4.62 724	2.04 698	4.50 661	1.47 646	2.55 740	0.64 723	2.22 736	0.84 721	2.69 734	2.29 737

Anonymous_2	1.30 631	0.55 613	0.82 433	0.52 374	0.58 585	1.01 528	0.64 547	1.25 424	0.97 382	0.96 374	0.78 283	1.33 558	1.29 628	1.03 332	0.74 497	0.62 702	0.64 723	1.06 724	9.63 774	1.16 713	0.49 655

PASM	1.34 637	0.92 682	2.62 696	0.86 674	0.87 681	1.03 535	1.08 662	1.50 485	1.51 651	1.82 671	1.41 548	1.68 629	1.26 624	4.87 669	1.34 620	0.61 701	0.65 726	0.68 705	0.78 717	0.69 688	0.68 691

DStereoFS	3.67 730	1.49 724	2.18 682	1.32 718	1.32 722	4.41 737	1.26 681	3.75 734	9.27 757	3.36 727	6.80 741	4.81 729	13.54 764	6.95 719	4.76 719	0.73 713	0.69 727	1.17 726	2.40 757	1.27 718	1.95 733

GCST	1.08 598	1.47 722	0.93 493	1.73 728	1.14 709	1.30 596	0.31 163	1.33 435	1.16 505	1.29 539	0.97 346	0.98 448	0.49 262	2.08 564	0.46 359	1.19 728	0.70 728	1.30 728	0.85 723	1.02 708	0.89 705

DDUNet	1.50 653	2.69 752	1.12 568	1.77 729	1.88 732	1.84 663	0.92 632	1.70 547	1.16 505	1.38 589	1.79 640	1.60 613	1.12 594	1.37 438	1.08 584	1.10 726	0.76 729	2.37 739	0.94 728	2.00 724	1.37 721

MADNet+	2.69 717	3.22 756	11.53 743	1.44 724	1.12 706	3.19 719	1.81 713	2.85 720	2.37 705	1.68 653	2.07 668	2.85 704	2.18 706	7.41 727	5.23 724	0.79 714	0.76 729	0.69 707	0.65 708	0.98 705	0.95 707

Consistency-Raft	1.25 626	0.99 690	1.93 669	1.02 703	1.21 716	0.96 515	1.01 653	1.75 560	1.92 688	1.36 580	2.12 670	1.44 580	1.01 563	1.14 370	1.40 630	0.72 712	0.82 731	0.89 715	0.98 732	1.31 719	0.95 707

MFMNet_re	1.40 646	1.14 703	1.68 650	1.39 721	1.07 699	1.48 624	1.43 690	1.87 604	1.82 681	2.26 693	2.19 673	1.51 598	1.86 688	1.52 477	1.25 608	0.93 717	0.83 732	0.84 712	0.80 718	0.99 707	1.05 714

IMH-64-1	2.70 719	1.79 733	1.46 631	3.26 750	2.66 746	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 655	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 744	2.60 746

IMH-64	2.70 719	1.79 733	1.46 631	3.26 750	2.66 746	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 655	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 744	2.60 746

TorneroNet-64	5.30 742	2.03 741	1.74 658	3.43 752	2.81 749	10.09 750	2.12 730	9.10 757	17.12 773	4.96 746	9.27 757	10.72 756	3.70 735	9.20 751	4.55 718	3.31 749	0.84 733	2.88 752	1.55 746	3.49 749	3.04 749

RainbowNet	1.97 691	1.76 731	1.57 644	2.81 741	2.21 736	1.98 675	1.81 713	2.54 713	1.89 685	1.50 619	1.84 646	1.96 665	1.65 670	2.14 569	1.25 608	3.33 750	0.85 736	2.39 742	0.98 732	2.82 738	2.22 735

Dean	2.91 725	1.53 726	2.07 673	2.96 747	2.51 744	3.15 718	2.14 731	4.75 742	4.41 745	2.76 713	6.10 739	5.53 736	2.37 712	2.97 623	1.92 670	3.18 746	0.85 736	2.51 746	1.04 735	2.88 741	2.47 743

NVStereoNet_ROB	1.88 685	1.07 695	1.45 629	1.07 708	1.17 712	1.47 623	1.48 695	1.89 610	1.93 690	1.94 681	4.67 726	3.08 710	1.80 683	6.51 708	1.65 656	1.06 724	0.86 738	1.08 725	1.32 738	0.93 702	1.26 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 761	2.03 741	1.82 663	3.43 752	3.01 751	43.83 783	2.22 734	8.87 756	67.47 801	7.17 760	27.36 776	10.68 755	3.85 738	8.67 748	7.65 738	3.59 752	0.88 739	3.04 753	1.57 747	3.71 750	3.17 750

IMH	3.21 728	1.85 737	1.48 636	3.25 749	2.69 748	4.07 733	2.02 726	4.41 740	3.80 737	2.72 710	7.11 745	4.75 727	2.92 723	5.92 697	2.55 689	3.85 758	0.88 739	2.78 751	1.36 741	3.19 746	2.59 745

PWCK	2.88 724	2.05 743	5.72 722	2.08 731	1.11 704	3.55 724	3.90 751	2.86 721	3.54 732	3.03 722	3.63 712	3.10 711	2.31 711	8.15 746	3.09 699	2.12 735	0.91 741	1.75 731	0.98 732	2.57 733	1.18 718

JetBlue	3.97 731	2.01 740	10.19 738	1.38 720	2.84 750	10.53 752	9.54 757	3.60 732	2.41 707	2.73 711	3.39 708	4.54 723	4.31 739	7.85 742	6.84 732	0.88 715	0.93 742	0.89 715	0.91 725	1.74 722	1.91 731

SPS-STEREO	1.67 669	1.04 694	1.23 585	1.21 714	1.13 708	1.82 661	1.11 664	2.16 673	1.52 652	3.07 723	2.32 678	2.82 703	1.80 683	4.11 652	2.04 675	1.03 722	0.99 743	0.97 718	0.94 728	1.03 710	1.02 710
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 714	1.40 716	1.73 657	1.39 721	1.17 712	3.93 730	1.94 723	4.11 737	3.88 739	2.92 717	5.50 730	4.18 722	3.00 726	7.63 737	3.71 711	1.13 727	1.00 744	1.17 726	1.13 737	1.18 715	1.09 716

anonymity	1.12 608	0.97 686	1.21 581	1.07 708	1.12 706	1.08 547	0.89 625	1.95 630	1.16 505	1.29 539	1.26 486	1.22 525	1.09 589	1.15 371	1.01 575	1.02 721	1.00 744	0.97 718	0.97 730	0.98 705	0.99 709

SGM+DAISY	2.41 710	1.07 695	2.14 679	1.18 713	1.10 702	2.14 685	1.36 687	1.96 631	1.66 666	5.46 754	7.07 744	4.95 732	4.32 740	5.50 685	2.26 684	1.04 723	1.02 746	0.99 721	0.97 730	1.02 708	1.04 712

WAO-8	4.40 733	1.82 735	1.79 659	2.34 734	2.20 734	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 768	3.94 733	7.84 751	7.32 741	3.72 736	9.41 756	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 731	1.68 727

Venus	4.40 733	1.82 735	1.79 659	2.34 734	2.20 734	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 768	3.94 733	7.84 751	7.32 741	3.72 736	9.41 756	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 731	1.68 727

LVE	3.31 729	1.67 730	1.64 647	2.85 742	2.42 743	3.20 720	2.26 735	4.78 743	5.05 748	2.35 698	6.91 742	6.02 738	2.37 712	9.15 750	2.17 683	3.19 747	1.08 749	2.38 741	1.47 745	2.81 737	2.40 741

WAO-6	2.81 722	1.60 728	1.46 631	2.36 736	2.28 739	3.55 724	2.29 736	4.21 738	4.56 746	2.36 700	4.51 720	4.88 730	2.66 720	4.60 662	4.07 716	1.72 731	1.15 750	2.31 738	1.46 744	2.31 727	1.85 730

UNDER WATER	5.08 740	2.33 748	5.55 720	3.94 759	3.51 756	5.20 743	2.72 744	5.61 747	16.52 770	3.84 732	4.60 722	9.21 749	5.89 746	5.90 696	8.66 742	3.75 754	1.34 751	3.18 756	1.88 749	4.33 758	3.61 754

notaker	3.98 732	2.40 750	2.68 697	3.82 757	3.27 755	3.97 732	2.14 731	4.78 743	3.45 730	4.12 738	6.94 743	7.65 745	3.26 728	7.82 741	5.30 725	4.04 759	1.41 752	3.36 758	2.10 754	3.88 752	3.31 752

UNDER WATER-64	5.27 741	2.32 747	8.78 735	3.93 758	3.54 757	7.61 746	3.03 748	5.84 748	14.19 761	4.04 735	4.04 717	9.39 750	6.26 748	5.93 698	8.48 741	3.60 753	1.51 753	3.13 754	1.88 749	4.29 757	3.61 754

KSHMR	8.75 752	2.06 744	2.11 677	3.53 754	3.11 752	4.13 735	2.69 742	5.60 746	61.37 800	3.00 720	55.83 798	4.98 734	2.45 716	4.49 659	2.61 693	3.46 751	1.55 754	3.14 755	1.94 751	3.72 751	3.18 751

ktn	4.70 738	2.38 749	2.12 678	3.76 755	3.24 753	4.85 740	2.95 747	5.52 745	7.37 756	4.07 737	19.32 772	7.46 743	3.47 730	7.39 726	2.95 697	4.04 759	1.85 755	3.26 757	2.22 755	3.08 743	2.65 748

DStereoSA	4.44 735	0.92 682	6.79 727	1.58 727	2.54 745	2.29 690	14.04 767	2.33 696	2.31 704	1.85 673	10.58 759	1.32 556	13.05 762	7.07 721	11.18 756	0.67 710	1.97 756	0.88 714	3.29 758	1.69 721	2.44 742

TCMNet-wrong-test	10.31 754	11.40 765	14.84 748	20.96 771	18.45 764	13.80 759	10.76 763	15.78 764	3.53 731	5.20 748	5.52 731	16.26 763	12.61 758	7.51 731	10.15 746	7.43 766	2.37 757	4.31 762	3.43 761	11.36 768	10.61 764

noway3	10.35 755	11.00 764	15.02 749	20.39 767	18.94 765	14.12 761	10.56 758	15.98 767	3.54 732	5.46 754	5.85 733	16.09 760	12.69 759	7.52 733	10.27 748	7.32 764	2.42 758	4.36 767	3.53 766	11.32 767	10.69 765

noway2	10.40 756	10.97 762	15.08 750	20.56 768	18.94 765	14.22 763	10.66 761	15.84 765	3.63 734	5.40 752	5.90 735	16.26 763	12.75 761	7.52 733	10.27 748	7.37 765	2.47 759	4.33 765	3.54 767	11.37 769	10.96 766

zzzz4	10.56 758	11.89 767	15.95 755	21.17 772	19.03 768	14.33 765	10.58 759	16.24 768	3.67 735	5.38 751	5.93 737	16.23 762	12.58 757	7.55 735	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 770	11.03 767

noway1	10.55 757	11.90 768	15.90 754	21.17 772	19.04 769	14.32 764	10.58 759	16.25 769	3.67 735	5.37 750	5.92 736	16.18 761	12.57 756	7.55 735	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 770	11.03 767

noway4	10.57 759	11.82 766	15.74 753	21.37 774	19.02 767	14.35 766	10.72 762	15.85 766	3.82 738	5.34 749	5.85 733	16.62 765	12.73 760	7.51 731	10.29 751	7.45 769	2.57 762	4.33 765	3.51 763	11.47 772	11.08 769

light-stereo	12.42 764	1.45 720	18.02 757	17.94 766	23.64 775	11.13 753	0.82 606	9.91 758	5.73 750	15.42 773	42.83 789	55.24 793	1.88 689	28.77 781	2.26 684	1.61 730	3.00 763	0.78 708	0.93 727	3.48 748	3.62 756

JetRed	6.91 747	8.80 761	25.96 772	2.85 742	3.25 754	13.98 760	11.87 764	6.25 751	4.28 744	4.45 740	4.56 721	6.69 740	5.46 744	7.46 729	14.05 760	2.59 741	3.31 764	2.59 747	2.29 756	4.20 755	3.36 753

HanzoNet	11.04 762	3.62 757	8.10 733	4.08 760	3.55 758	4.90 741	2.73 745	7.19 754	10.10 758	31.86 790	28.92 778	21.96 777	36.36 783	18.08 769	10.17 747	7.94 770	3.32 765	3.47 759	3.31 759	7.06 763	4.04 757

PML	51.67 790	36.25 781	13.28 746	7.46 762	20.81 772	108.69 800	232.22 803	8.72 755	27.82 780	87.01 801	269.67 803	69.67 797	61.95 797	24.76 780	14.20 761	9.74 775	3.40 766	9.62 773	4.70 769	18.74 777	4.72 761

MADNet++	5.01 739	3.14 754	4.91 716	4.55 761	3.94 759	5.20 743	4.41 754	4.40 739	4.13 742	4.95 745	6.08 738	4.74 726	5.37 743	9.40 755	10.67 755	4.65 761	4.15 767	3.97 760	3.34 760	4.09 754	4.08 758

USTest	14.33 767	14.94 770	21.04 761	17.44 765	16.05 761	23.26 767	33.84 779	21.73 770	11.80 760	9.36 764	10.14 758	15.97 759	13.20 763	17.28 768	22.43 772	3.78 757	5.01 768	6.17 772	6.16 771	9.25 766	7.72 763

Selective-IGEV-i1pa	19.94 773	26.52 779	23.52 765	2.94 746	1.59 728	31.97 781	20.54 772	30.88 780	25.25 775	23.87 778	27.58 777	33.01 781	26.91 779	32.38 782	25.47 777	20.69 787	5.85 769	12.49 778	4.43 768	3.35 747	19.48 779

DPSimNet_ROB	11.20 763	4.98 758	35.43 777	2.90 745	4.52 760	7.89 747	17.09 769	4.66 741	6.06 753	14.89 772	10.93 761	17.29 766	36.81 785	13.18 766	15.68 764	2.86 742	6.29 770	5.75 770	5.09 770	3.91 753	7.70 762

DPSMNet_ROB	13.02 766	8.23 759	21.91 763	9.53 764	18.11 763	11.56 755	32.02 778	10.64 760	16.23 767	7.05 759	19.49 774	10.16 753	16.66 768	9.85 761	22.43 772	4.77 763	8.68 771	5.38 769	10.26 778	6.17 762	11.36 770

DGTPSM_ROB	13.01 765	8.23 759	21.87 762	9.51 763	18.10 762	11.56 755	32.01 777	10.63 759	16.20 766	7.03 758	19.48 773	10.15 752	16.66 768	9.83 760	22.42 771	4.75 762	8.68 771	5.37 768	10.25 777	6.16 761	11.36 770

iinet-test	17.98 769	18.06 771	23.82 768	20.87 769	19.70 770	26.55 768	35.70 780	25.04 774	15.93 763	13.33 766	13.25 763	20.58 769	17.79 770	20.62 771	25.11 775	9.58 773	8.78 773	9.88 774	9.85 775	13.23 773	11.95 772

IINet	17.98 769	18.06 771	23.81 767	20.87 769	19.70 770	26.55 768	35.70 780	25.04 774	15.93 763	13.33 766	13.25 763	20.58 769	17.79 770	20.62 771	25.11 775	9.58 773	8.78 773	9.88 774	9.85 775	13.23 773	11.95 772

Anonymous_1	43.04 789	18.73 773	24.79 769	21.81 775	46.26 787	27.80 770	37.60 782	28.08 778	16.14 765	14.66 771	14.30 765	20.65 771	17.88 772	21.56 773	25.94 778	117.93 801	8.92 775	100.65 797	126.50 799	158.64 802	12.08 774

DPSM_ROB	19.08 771	19.14 774	25.17 770	22.15 776	20.85 773	28.17 771	37.82 783	26.56 776	16.85 771	14.14 769	14.84 766	21.70 772	18.75 773	21.87 774	26.55 779	10.16 777	9.30 776	10.47 776	10.42 779	14.03 775	12.61 775

DPSM	19.08 771	19.14 774	25.17 770	22.15 776	20.85 773	28.17 771	37.82 783	26.56 776	16.85 771	14.14 769	14.84 766	21.70 772	18.75 773	21.87 774	26.55 779	10.16 777	9.30 776	10.47 776	10.42 779	14.03 775	12.61 775

tt	6.58 746	0.26 265	6.10 724	3.77 756	2.16 733	11.55 754	19.63 771	13.33 763	5.74 751	2.96 718	2.65 693	4.97 733	6.33 750	3.81 646	7.24 733	9.15 771	11.32 778	5.89 771	6.24 772	6.03 760	2.55 744

test_sample9	1.86 684	0.49 588	1.13 570	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	2.27 584	7.92 739	0.57 694	12.61 779	0.62 701	0.67 710	0.45 635	0.42 628

test_sample8	2.19 699	0.49 588	1.13 570	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.82 588	1.15 495	2.26 693	1.30 500	4.94 731	2.52 718	2.27 584	7.92 739	0.57 694	12.61 779	0.62 701	0.67 710	0.45 635	0.42 628

Selective-IGEV-i16pa	97.29 800	136.83 801	17.95 756	1.52 726	1.00 695	188.16 802	3.63 749	183.02 803	169.43 803	88.01 802	178.60 801	119.35 802	191.45 803	226.33 803	135.51 800	131.38 802	17.89 781	32.25 789	3.46 762	2.02 726	117.94 801

LSM0	42.82 788	38.75 789	50.81 790	47.07 789	109.38 801	57.00 790	76.02 788	53.74 795	33.71 783	29.02 789	30.41 787	43.87 792	37.22 786	43.91 793	53.54 795	20.52 786	18.62 782	21.10 786	21.11 787	28.41 786	42.22 790

fast-reg	37.99 778	38.31 782	50.02 783	45.00 788	43.04 786	57.29 792	76.35 790	53.18 788	33.49 782	28.15 782	29.55 783	41.27 785	35.82 782	42.63 786	52.86 788	19.57 779	18.63 783	20.88 779	20.79 781	28.20 779	24.79 780

Hybrid-DGEV	38.35 782	38.46 786	50.28 784	44.82 787	41.90 783	56.66 785	76.35 790	53.24 790	33.80 786	28.29 784	29.84 785	43.58 786	37.86 791	43.84 791	53.39 791	20.34 783	18.69 784	21.06 780	21.00 782	28.25 782	25.34 782

RAFT-FEzeroshot	38.32 779	38.45 784	50.28 784	44.74 783	41.87 781	56.68 786	76.38 793	53.24 790	33.76 784	28.29 784	29.37 780	43.69 790	37.66 787	43.83 788	53.41 792	20.32 781	18.70 785	21.07 781	21.07 784	28.25 782	25.35 784

RAFT-FE	38.32 779	38.45 784	50.28 784	44.74 783	41.87 781	56.68 786	76.38 793	53.24 790	33.76 784	28.29 784	29.37 780	43.69 790	37.66 787	43.83 788	53.41 792	20.32 781	18.70 785	21.07 781	21.07 784	28.25 782	25.35 784

Selective-RAFT-Error	38.39 784	38.47 788	50.44 789	44.73 782	41.97 785	56.68 786	76.38 793	53.24 790	33.92 788	28.34 788	29.85 786	43.60 787	38.20 792	43.75 787	53.34 789	20.38 784	18.70 785	21.09 785	21.05 783	28.30 785	25.43 786

CasAABBNet	38.33 781	38.46 786	50.35 787	44.75 785	41.84 780	56.68 786	76.37 792	53.22 789	33.83 787	28.31 787	29.54 782	43.62 789	37.71 789	43.84 791	53.41 792	20.30 780	18.70 785	21.07 781	21.07 784	28.24 781	25.34 782

FlowAnything	38.37 783	38.41 783	50.38 788	44.76 786	41.94 784	56.64 784	76.34 789	53.28 794	34.23 789	28.25 783	29.72 784	43.60 787	37.79 790	43.83 788	53.38 790	20.39 785	18.71 789	21.07 781	21.14 788	28.23 780	25.29 781

LRCNet_RVC	22.74 774	32.10 780	21.97 764	29.84 778	26.23 776	4.42 738	0.81 604	22.66 771	2.02 694	26.93 780	29.26 779	23.06 779	15.59 767	23.84 776	18.88 767	31.75 790	19.90 790	34.65 790	32.13 791	30.54 787	28.32 787

zzzz2	57.17 794	57.86 795	75.47 795	67.94 790	62.74 789	84.92 796	114.99 798	79.18 796	50.68 796	42.39 791	44.33 791	61.67 794	53.81 795	65.07 796	79.30 796	30.51 788	28.15 791	31.78 787	32.01 789	42.61 790	38.08 788

noway5	57.17 794	57.86 795	75.47 795	67.94 790	62.74 789	84.92 796	114.99 798	79.18 796	50.68 796	42.39 791	44.33 791	61.67 794	53.81 795	65.07 796	79.30 796	30.51 788	28.15 791	31.78 787	32.01 789	42.61 790	38.08 788

zzzzzz3	61.80 797	59.14 797	84.88 797	83.84 792	80.20 794	82.87 795	99.25 796	85.10 798	52.26 798	43.57 793	48.41 795	77.21 799	69.20 799	65.22 798	79.68 799	33.72 794	28.30 793	35.17 791	34.66 792	50.16 793	43.13 791

zzz1	61.79 796	59.16 798	84.91 798	83.86 793	80.22 795	82.74 794	99.25 796	85.15 799	52.28 799	43.59 794	48.47 796	77.02 798	69.19 798	65.23 799	79.63 798	33.72 794	28.30 793	35.17 791	34.66 792	50.16 793	43.13 791

xxxxx1	54.10 791	25.67 776	27.13 773	113.43 796	96.96 796	30.69 776	47.44 785	32.38 781	25.60 776	17.75 774	17.27 769	21.81 774	21.02 775	24.43 777	33.82 781	33.37 791	40.54 795	157.71 800	175.86 800	66.16 795	72.93 798

tt_ll	54.10 791	25.67 776	27.13 773	113.43 796	96.96 796	30.69 776	47.44 785	32.38 781	25.60 776	17.75 774	17.27 769	21.81 774	21.02 775	24.43 777	33.82 781	33.37 791	40.54 795	157.71 800	175.86 800	66.16 795	72.93 798

ff	54.10 791	25.67 776	27.13 773	113.43 796	96.96 796	30.69 776	47.44 785	32.38 781	25.60 776	17.75 774	17.27 769	21.81 774	21.02 775	24.43 777	33.82 781	33.37 791	40.54 795	157.71 800	175.86 800	66.16 795	72.93 798

AVERAGE_ROB	40.43 786	42.37 791	42.73 779	36.96 781	35.58 779	30.50 775	27.61 775	36.71 787	38.39 791	44.91 796	44.36 793	37.45 784	36.70 784	41.88 785	40.35 785	45.43 797	46.81 798	47.11 794	46.35 794	42.51 789	43.87 793

HaxPig	38.92 785	41.40 790	41.64 778	29.95 779	32.27 777	28.90 773	27.60 774	29.73 779	37.71 790	43.82 795	43.87 790	33.17 782	35.56 781	41.53 784	40.37 786	43.94 796	47.51 799	45.82 793	47.08 795	42.38 788	44.15 794

MEDIAN_ROB	42.00 787	44.40 792	44.29 782	35.15 780	34.95 778	31.28 780	29.60 776	35.88 786	40.02 792	47.20 799	46.64 794	37.37 783	38.48 793	44.35 794	42.45 787	48.03 798	49.39 800	49.71 795	49.03 796	45.14 792	46.65 795

RSGM-EC	88.84 798	82.86 799	51.22 791	105.38 794	99.51 799	94.51 798	125.67 800	90.02 800	46.43 793	45.14 797	57.50 799	101.22 800	88.55 800	154.40 800	153.26 801	105.54 799	59.55 801	113.88 798	53.02 797	92.89 800	56.17 796

acva	88.84 798	82.86 799	51.22 791	105.38 794	99.51 799	94.51 798	125.67 800	90.02 800	46.43 793	45.14 797	57.50 799	101.22 800	88.55 800	154.40 800	153.26 801	105.54 799	59.55 801	113.88 798	53.02 797	92.89 800	56.17 796

test_example2	192.40 801	210.76 802	206.48 801	199.83 801	204.73 802	172.94 801	183.52 802	133.93 802	133.41 802	191.38 803	196.19 802	187.13 803	178.77 802	205.33 802	208.00 803	222.09 803	238.72 803	186.54 803	190.54 803	227.34 803	170.31 802

ccccc		492.34 803		530.87 802	530.37 803	478.08 803		491.76 804		448.18 804		476.12 804		541.64 804		663.49 804	459.54 804	353.94 804	309.79 804	586.66 804

ASD4		10.99 763

Low-res two-view benchmark