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

StereoAnything_RVC	0.45 202	1.43 655	0.48 114	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 28	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 121	1.27 358	0.22 1	0.21 354	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 665	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 178	0.20 3	0.23 50	0.36 4	0.23 8	0.28 19	0.35 54	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.17 157	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 121	0.24 7	0.24 65	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 24	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.16 238	0.13 6	0.13 71

252Zero-FE	0.27 21	0.22 101	0.40 51	0.41 92	0.24 76	0.29 22	0.19 7	0.59 52	0.46 124	0.31 45	0.33 45	0.22 4	0.25 27	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

monsters	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.36 338	0.34 38	0.27 96	0.66 99	0.43 106	0.47 167	0.40 72	0.22 4	0.23 22	1.33 376	0.25 38	0.13 26	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

monster-pro	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

Pro-Stereo	0.31 55	0.16 2	0.34 3	0.39 62	0.29 202	0.63 290	0.21 28	0.35 3	0.28 20	0.34 66	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 439	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.18 192	0.17 267	0.13 6	0.12 21

MonStereo	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

3w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.52 153	0.40 75	0.21 24	0.53 213	0.54 422	0.65 91	0.46 124	0.44 147	0.48 124	0.23 6	0.45 178	0.46 59	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

MonSter	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.29 34	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 77	0.20 40	0.40 51	0.42 106	0.28 178	0.80 402	0.23 50	0.48 13	0.37 76	0.37 96	0.31 40	0.23 6	0.24 24	1.20 341	0.27 69	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.14 128

S2M2_XL	0.24 4	0.24 162	0.39 40	0.34 5	0.24 76	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 30	0.40 72	0.24 13	0.23 22	0.32 3	0.26 54	0.20 319	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.18 200	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	0.31 55	0.23 136	0.46 106	0.39 62	0.24 76	0.42 88	0.39 253	0.61 64	0.30 28	0.37 96	0.53 155	0.24 13	0.25 27	0.77 191	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

2.75w_new	0.31 55	0.23 136	0.43 74	0.35 11	0.23 54	0.42 88	0.42 290	0.54 32	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.24 13	0.30 64	0.66 151	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

2w_stereo	0.32 63	0.24 162	0.45 94	0.39 62	0.22 42	0.46 119	0.47 363	0.69 113	0.42 101	0.43 141	0.50 137	0.24 13	0.45 178	0.47 70	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 94	0.37 32	0.25 103	0.26 13	0.20 13	0.78 150	0.28 20	0.28 19	0.26 17	0.24 13	0.26 36	0.91 246	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 45	0.20 40	0.44 79	0.37 32	0.26 121	0.29 22	0.21 28	0.66 99	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 20	1.24 351	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	0.34 5	0.18 3	0.31 29	0.27 96	0.45 10	0.25 12	0.30 41	0.22 8	0.25 19	0.32 83	0.46 59	0.25 38	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.12 66	0.15 78	0.12 21

Test_v1	0.27 21	0.20 40	0.37 15	0.34 5	0.25 103	0.31 29	0.30 123	0.59 52	0.37 76	0.29 30	0.33 45	0.25 19	0.25 27	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.11 3

MatchStereo	0.28 32	0.21 68	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 50	0.65 91	0.48 132	0.27 17	0.47 117	0.25 19	0.24 24	0.49 78	0.31 143	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
3.75w	0.32 63	0.23 136	0.44 79	0.37 32	0.29 202	0.62 286	0.36 203	0.59 52	0.32 42	0.41 127	0.47 117	0.25 19	0.34 102	0.64 137	0.26 54	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.12 21

1w_stereo	0.34 90	0.20 40	0.42 68	0.43 122	0.26 121	0.47 133	0.54 422	0.59 52	0.50 142	0.41 127	0.66 205	0.25 19	0.44 172	0.62 133	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

LACA3	0.27 21	0.21 68	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 54	0.38 236	0.47 12	0.28 20	0.29 30	0.27 24	0.26 24	0.31 73	0.73 176	0.22 1	0.16 121	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 78	0.11 3

BridgeDepth_RVC	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 133	0.19 7	0.54 32	0.27 18	0.30 41	0.29 34	0.26 24	0.32 83	0.43 40	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 78	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 45	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 19	0.18 2	0.58 50	0.34 59	0.36 85	0.34 50	0.26 24	0.20 5	1.40 404	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 45	0.22 101	0.49 122	0.44 156	0.27 151	0.44 108	0.24 65	0.52 25	0.30 28	0.31 45	0.37 60	0.26 24	0.32 83	0.79 203	0.25 38	0.12 9	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

qwe	0.32 63	0.21 68	0.40 51	0.37 32	0.26 121	0.49 159	0.29 113	0.64 81	0.39 86	0.49 184	0.48 124	0.26 24	0.27 46	0.80 206	0.34 188	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.15 78	0.12 21

monsterstereo	0.34 90	0.20 40	0.44 79	0.45 174	0.35 323	0.27 18	0.29 113	0.53 28	0.51 153	0.44 147	0.61 185	0.26 24	0.25 27	1.19 339	0.27 69	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.10 1

IGEV	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.31 254	0.45 112	0.21 28	0.59 52	0.40 90	0.31 45	0.43 93	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 38	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.12 1	0.12 21

asda	0.30 45	0.24 162	0.42 68	0.38 52	0.23 54	0.43 97	0.34 178	0.58 50	0.37 76	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.52 89	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

2.25w	0.32 63	0.24 162	0.48 114	0.37 32	0.24 76	0.45 112	0.25 72	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.58 180	0.27 31	0.32 83	0.74 185	0.35 199	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.14 128

4.25_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.5w_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.5_new	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.32 42	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4w-stereo	0.30 45	0.24 162	0.44 79	0.37 32	0.23 54	0.46 119	0.27 96	0.63 74	0.31 32	0.41 127	0.44 102	0.27 31	0.36 121	0.59 114	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 51	0.38 52	0.19 9	0.43 97	0.22 37	0.64 81	0.33 50	0.42 134	0.34 50	0.27 31	0.35 110	1.15 328	0.30 116	0.20 319	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.17 157	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 21	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.26 121	0.26 13	0.25 72	0.49 15	0.29 24	0.36 85	0.47 117	0.28 40	0.32 83	0.49 78	0.26 54	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

asd	0.30 45	0.21 68	0.41 58	0.39 62	0.24 76	0.47 133	0.30 123	0.69 113	0.30 28	0.41 127	0.39 68	0.28 40	0.33 91	0.62 133	0.27 69	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

CAR	0.27 21	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.35 76	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.49 78	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

MSE-Stereo	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.28 19	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

aanet-new-14k	0.36 118	0.24 162	0.83 393	0.46 190	0.22 42	0.46 119	0.33 164	0.66 99	0.61 195	0.39 122	0.48 124	0.29 42	0.64 337	0.41 32	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.21 343	0.14 128

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 55	0.22 101	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.41 78	0.26 86	0.76 143	0.33 50	0.33 57	0.43 93	0.29 42	0.46 186	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.18 273

3.5w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.45 94	0.37 32	0.24 76	0.54 223	0.35 188	0.66 99	0.36 69	0.43 141	0.44 102	0.29 42	0.34 102	0.77 191	0.39 246	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.13 71

LGtest1	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.42 88	0.19 7	0.56 43	0.26 15	0.29 30	0.24 11	0.29 42	0.29 55	0.55 100	0.25 38	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.14 41	0.13 71

LG-Stereo	0.34 90	0.25 196	0.78 374	0.47 206	0.26 121	0.37 54	0.30 123	0.71 123	0.52 160	0.36 85	0.57 177	0.29 42	0.21 8	0.50 84	0.36 211	0.13 26	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.12 21

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 68	0.37 32	0.29 202	0.36 51	0.28 103	0.56 43	0.58 183	0.28 19	0.50 137	0.29 42	0.29 55	0.84 223	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	9.45 687	0.21 68	0.58 220	0.47 206	53.11 715	61.27 720	0.24 65	0.70 118	0.52 160	0.36 85	0.28 28	0.29 42	0.35 110	0.33 4	0.26 54	0.19 277	0.11 38	60.50 719	8.88 701	0.17 157	0.13 71

DispViT+	0.33 77	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 516	0.30 25	0.23 50	0.72 125	0.55 174	0.33 57	0.34 50	0.30 51	0.25 27	1.12 322	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 6	0.12 21

GASTEREO	0.40 157	0.25 196	0.51 143	0.48 239	0.25 103	0.65 310	0.36 203	0.81 173	0.49 135	0.51 200	0.82 260	0.30 51	0.66 348	0.62 133	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.14 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 157	0.67 593	0.42 68	0.64 496	0.29 202	0.48 142	0.25 72	0.85 194	0.44 114	0.38 111	0.36 57	0.30 51	0.70 359	1.15 328	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.18 200	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 68	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 35	0.22 37	0.39 5	0.23 8	0.30 41	0.25 12	0.30 51	0.33 91	0.34 5	0.26 54	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

MGA	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.26 121	0.43 97	0.20 13	0.49 15	0.37 76	0.28 19	0.31 40	0.31 55	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.14 128

aanet-new-90k	0.34 90	0.21 68	0.77 364	0.41 92	0.23 54	0.43 97	0.36 203	0.64 81	0.30 28	0.28 19	0.40 72	0.31 55	0.50 237	0.97 271	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.11 3

aanet-new-70k	0.35 102	0.20 40	0.79 377	0.42 106	0.21 24	0.50 175	0.30 123	0.65 91	0.31 32	0.33 57	0.40 72	0.31 55	0.51 246	1.00 286	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 102	0.22 101	0.91 438	0.43 122	0.21 24	0.33 36	0.36 203	0.65 91	0.32 42	0.32 51	0.40 72	0.31 55	0.59 307	0.91 246	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 55	0.20 40	0.57 212	0.40 75	0.22 42	0.36 51	0.33 164	0.73 131	0.31 32	0.37 96	0.40 72	0.31 55	0.44 172	0.50 84	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.41 92	0.37 358	0.49 159	0.41 285	0.64 81	0.59 192	0.54 211	0.66 205	0.31 55	0.26 36	0.41 32	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.15 78	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.39 62	0.21 24	0.40 71	0.21 28	0.53 28	0.29 24	0.30 41	0.28 28	0.31 55	0.29 55	0.47 70	0.25 38	0.15 81	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 166	0.26 224	2.03 613	0.36 18	0.21 24	0.46 119	0.23 50	0.67 107	0.48 132	0.42 134	0.27 24	0.31 55	0.30 64	0.98 274	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.28 487

IGEV-Stereo+	0.45 202	0.21 68	0.43 74	0.41 92	0.39 391	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 69	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 144	1.43 407	0.30 116	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	1.16 650	1.70 665

aanet-new-12k	0.33 77	0.23 136	0.77 364	0.48 239	0.21 24	0.48 142	0.25 72	0.80 166	0.44 114	0.38 111	0.29 34	0.32 64	0.48 211	0.39 21	0.29 97	0.14 52	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.15 173

aanet-new-8k	0.35 102	0.23 136	0.50 133	0.45 174	0.25 103	0.54 223	0.36 203	0.68 110	0.49 135	0.35 76	0.42 81	0.32 64	0.62 327	0.68 158	0.28 86	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 102	0.22 101	0.56 199	0.42 106	0.35 323	0.50 175	0.45 347	0.62 67	0.49 135	0.54 211	0.66 205	0.32 64	0.30 64	0.38 14	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.14 41	0.13 71

GEAStereo	0.31 55	0.21 68	0.43 74	0.43 122	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.17 157	0.14 128

GSStereo	0.33 77	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

GS-Stereo							0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

gasm-f	0.34 90	0.22 101	0.42 68	0.43 122	0.31 254	0.39 63	0.44 327	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.64 197	0.32 64	0.46 186	0.55 100	0.28 86	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.14 128

MSCF	0.38 135	0.25 196	0.52 153	0.47 206	0.25 103	0.62 286	0.37 228	0.81 173	0.47 128	0.50 193	0.71 228	0.32 64	0.65 345	0.54 94	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.17 157	0.14 128

3.25w_new	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.38 52	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.37 32	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

IGEV-Stereo++	0.30 45	0.20 40	0.40 51	0.46 190	0.30 226	0.33 36	0.22 37	0.75 140	0.45 118	0.32 51	0.41 79	0.32 64	0.48 211	0.38 14	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

test_for_model	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

aanet-new-40k	0.33 77	0.22 101	0.81 384	0.40 75	0.25 103	0.52 202	0.23 50	0.67 107	0.32 42	0.33 57	0.47 117	0.33 77	0.52 253	0.35 7	0.28 86	0.13 26	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

aanet-new-22k	0.32 63	0.21 68	0.54 175	0.43 122	0.22 42	0.47 133	0.23 50	0.67 107	0.50 142	0.35 76	0.46 113	0.33 77	0.50 237	0.44 47	0.29 97	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.13 71

HiDET	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.38 52	0.24 76	0.30 25	0.20 13	0.54 32	0.33 50	0.27 17	0.30 39	0.33 77	0.25 27	0.46 59	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LCMNet	0.28 32	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 76	0.31 29	0.20 13	0.57 48	0.57 179	0.28 19	0.32 44	0.33 77	0.29 55	0.54 94	0.30 116	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

MLG-Stereo_test1	0.27 21	0.19 22	0.38 31	0.40 75	0.24 76	0.38 58	0.20 13	0.59 52	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 77	0.27 46	0.90 245	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 22	0.38 31	0.41 92	0.20 16	0.42 88	0.20 13	0.66 99	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 77	0.28 51	1.09 312	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

testlalala	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 77	0.22 101	0.65 258	0.40 75	0.20 16	0.34 38	0.30 123	0.80 166	0.42 101	0.34 66	0.53 155	0.34 85	0.57 295	0.38 14	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 77	0.21 68	0.51 143	0.42 106	0.23 54	0.53 213	0.30 123	0.62 67	0.37 76	0.40 124	0.61 185	0.34 85	0.48 211	0.44 47	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.40 75	0.26 121	0.43 97	0.39 253	0.86 196	0.51 153	0.36 85	0.48 124	0.34 85	0.45 178	0.35 7	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 37	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 83	0.30 1	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 41	0.10 1

WQFJA1++	1.55 597	0.22 101	0.45 94	0.38 52	0.28 178	0.38 58	0.20 13	0.62 67	0.28 20	0.38 111	0.39 68	0.34 85	0.39 134	0.64 137	0.27 69	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.12 66	25.04 706	0.14 128

MLG-Stereo_test2	0.26 12	0.20 40	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 46	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 191	0.23 8	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 384	3.18 688	2.55 635	0.39 62	0.23 54	0.44 108	0.23 50	0.63 74	0.42 101	0.44 147	0.44 102	0.34 85	0.28 51	0.56 103	0.29 97	1.35 662	0.10 9	0.22 345	0.19 316	0.46 586	1.31 657

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 102	0.21 68	0.52 153	0.48 239	0.27 151	0.75 367	0.38 236	0.63 74	0.43 106	0.37 96	0.50 137	0.35 92	0.50 237	0.43 40	0.30 116	0.15 81	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

MLG-Stereo_test3	0.28 32	0.18 8	0.42 68	0.40 75	0.23 54	0.47 133	0.19 7	0.61 64	0.29 24	0.35 76	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 126	0.25 38	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

CES	0.48 224	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 658	0.55 236	0.35 188	0.98 256	0.66 223	0.44 147	0.66 205	0.35 92	0.27 46	0.56 103	0.33 173	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.19 251	1.46 659

TS12	0.36 118	0.20 40	0.40 51	0.43 122	0.20 16	0.58 253	0.31 135	0.89 208	0.41 96	0.40 124	0.73 234	0.36 95	0.40 140	0.73 176	0.37 223	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.16 114	0.14 128

LiteMatch*	0.27 21	0.19 22	0.49 122	0.38 52	0.27 151	0.31 29	0.23 50	0.49 15	0.38 84	0.29 30	0.28 28	0.36 95	0.29 55	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.13 71

aanet-new-36k	0.33 77	0.21 68	0.52 153	0.42 106	0.21 24	0.52 202	0.32 151	0.64 81	0.36 69	0.34 66	0.38 61	0.36 95	0.56 283	0.81 212	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

aanet-32k-new	0.33 77	0.23 136	0.55 190	0.43 122	0.23 54	0.50 175	0.32 151	0.55 37	0.36 69	0.34 66	0.42 81	0.36 95	0.55 276	0.77 191	0.24 14	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.12 21

aanet-new-28k	0.32 63	0.21 68	0.66 268	0.43 122	0.21 24	0.47 133	0.28 103	0.64 81	0.33 50	0.36 85	0.39 68	0.36 95	0.49 228	0.39 21	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.22 370	0.15 173

aanet-new	0.39 142	0.25 196	0.54 175	0.47 206	0.37 358	0.74 361	0.28 103	0.62 67	0.34 59	0.37 96	0.50 137	0.36 95	0.74 371	0.98 274	0.30 116	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.14 128

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.42 106	0.35 323	0.46 119	0.40 268	0.62 67	0.54 171	0.56 220	0.67 212	0.36 95	0.27 46	0.49 78	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

LACA2	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.35 11	0.18 3	0.39 63	0.39 253	0.56 43	0.27 18	0.29 30	0.33 45	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 114	0.11 3

LG-G_1	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LG-G	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.23 136	0.54 175	0.50 273	0.28 178	0.36 51	0.22 37	1.02 271	0.39 86	0.42 134	0.64 197	0.36 95	0.51 246	0.39 21	0.29 97	0.18 229	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.18 273

UniTT-Stereo	0.36 118	0.23 136	0.59 226	0.48 239	0.36 338	0.40 71	0.32 151	0.53 28	0.49 135	0.54 211	0.55 168	0.36 95	0.31 73	0.58 112	0.51 350	0.20 319	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.15 173

CAS	0.63 334	0.18 8	0.37 15	2.27 666	0.84 613	0.57 250	0.54 422	0.79 157	0.62 198	0.48 176	0.70 225	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.35 199	2.24 669	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 78	1.06 653

aanet-new-16k	0.32 63	0.21 68	0.56 199	0.45 174	0.22 42	0.43 97	0.21 28	0.66 99	0.44 114	0.36 85	0.43 93	0.37 108	0.48 211	0.41 32	0.28 86	0.14 52	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.13 71

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 108	0.31 73	0.31 2	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

BStereo	0.38 135	0.25 196	1.42 563	0.42 106	0.28 178	0.55 236	0.39 253	0.55 37	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

Wave_Phase_stereo	0.45 202	0.25 196	1.42 563	0.42 106	0.28 178	1.78 596	0.39 253	0.72 125	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

VIP-Stereo	0.35 102	0.22 101	0.49 122	0.40 75	0.43 430	0.82 413	0.22 37	0.59 52	0.45 118	0.31 45	0.53 155	0.37 108	0.31 73	0.83 218	0.27 69	0.17 179	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.12 21

DDF-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.47 109	0.48 239	0.42 418	0.31 29	0.24 65	0.53 28	0.33 50	0.33 57	0.40 72	0.37 108	0.48 211	0.91 246	0.32 155	0.23 412	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.86 637	0.16 214

zero-FE	0.36 118	0.22 101	0.47 109	0.45 174	0.43 430	0.30 25	0.24 65	0.61 64	0.33 50	0.33 57	0.41 79	0.37 108	0.50 237	0.64 137	0.32 155	0.22 385	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.83 635	0.16 214

dual_stereo	0.27 21	0.19 22	0.35 7	0.39 62	0.21 24	0.25 8	0.22 37	0.48 13	0.31 32	0.32 51	0.26 17	0.37 108	0.24 24	0.83 218	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

CAS++	0.47 218	0.31 376	0.56 199	0.47 206	0.32 276	0.42 88	0.28 103	1.76 507	0.72 243	0.71 256	0.72 232	0.37 108	0.28 51	0.69 159	0.33 173	0.27 498	0.22 503	0.26 464	0.21 399	0.29 483	0.19 317
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PointNet	0.27 21	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 63	0.26 86	0.54 32	0.34 59	0.24 9	0.31 40	0.38 117	0.21 8	0.49 78	0.26 54	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.15 78	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 210	1.22 645	2.46 632	0.39 62	0.30 226	0.29 22	0.28 103	0.81 173	0.34 59	0.33 57	0.47 117	0.38 117	0.44 172	0.37 11	0.25 38	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.16 214

fffft	0.38 135	0.23 136	0.51 143	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.48 376	0.76 143	0.36 69	0.44 147	0.34 50	0.38 117	0.31 73	1.31 368	0.32 155	0.14 52	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214
1: 1. 1
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 166	0.19 22	0.84 397	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 659

NLSM3	0.36 118	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.36 338	0.43 97	0.32 151	0.69 113	0.58 183	0.41 127	0.68 215	0.39 120	0.43 161	0.60 126	0.35 199	0.14 52	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.16 114	0.13 71

BridgeDepth	0.29 40	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 253	0.32 151	0.60 62	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 161	0.47 70	0.26 54	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 66	0.15 78	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 166	0.19 22	0.83 393	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 659

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 210	0.36 470	0.71 307	0.47 206	0.36 338	0.67 324	0.35 188	0.78 150	1.12 412	0.61 237	0.62 189	0.39 120	0.39 134	0.71 167	0.39 246	0.20 319	0.17 394	0.22 345	0.18 291	0.23 398	0.19 317

mm2	0.25 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.41 6	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

aanet-new-60k	0.34 90	0.21 68	0.76 356	0.42 106	0.22 42	0.58 253	0.31 135	0.71 123	0.33 50	0.33 57	0.39 68	0.40 125	0.43 161	0.77 191	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 102	0.22 101	0.87 416	0.47 206	0.23 54	0.66 319	0.24 65	0.63 74	0.40 90	0.38 111	0.42 81	0.40 125	0.53 261	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.19 251	0.13 71

LiteMatch	0.32 63	0.24 162	0.37 15	0.45 174	0.25 103	0.34 38	0.31 135	0.49 15	0.32 42	0.29 30	0.27 24	0.40 125	0.48 211	0.45 49	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

GeoVLM	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

MonSter++	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

111111	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.45 174	0.42 418	0.37 54	0.22 37	0.95 241	0.38 84	0.31 45	0.31 40	0.40 125	0.27 46	0.96 263	0.26 54	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 193	1.50 661	1.55 583	0.37 32	0.33 298	0.41 78	0.26 86	0.79 157	0.35 66	0.34 66	0.46 113	0.41 133	0.41 144	0.45 49	0.24 14	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.18 273

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.44 156	0.30 226	0.40 71	0.34 178	0.73 131	0.43 106	0.37 96	0.61 185	0.41 133	0.51 246	0.36 10	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.14 128

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 142	0.52 548	1.32 547	0.44 156	0.38 380	0.38 58	0.23 50	0.95 241	0.41 96	0.36 85	0.43 93	0.41 133	0.42 152	0.45 49	0.29 97	0.14 52	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.14 128

qqai	0.26 12	0.20 40	0.41 58	0.40 75	0.23 54	0.28 19	0.19 7	0.51 24	0.32 42	0.26 13	0.25 12	0.42 136	0.21 8	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

SMoEStereo_RVC	0.39 142	0.25 196	0.50 133	0.45 174	0.30 226	0.61 277	0.36 203	0.72 125	0.45 118	0.46 162	0.43 93	0.42 136	0.35 110	1.39 398	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.15 192	0.16 114	0.15 173

MoCha-V2	0.40 157	0.20 40	0.49 122	0.50 273	0.21 24	0.44 108	0.33 164	0.93 230	0.53 167	0.53 205	0.53 155	0.42 136	0.58 306	1.09 312	0.27 69	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.15 173

plain	0.46 210	0.27 257	1.01 476	0.50 273	0.40 402	0.35 46	0.37 228	0.87 198	0.56 177	0.43 141	0.76 243	0.42 136	0.40 140	1.13 325	0.45 303	0.21 354	0.15 323	0.24 406	0.19 316	0.24 413	0.16 214

aanet-new-32k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 28	0.54 32	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.34 102	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 13	0.50 23	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.35 110	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

MyStereo07	0.48 224	0.29 319	0.50 133	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.05 290	0.51 153	0.48 176	0.53 155	0.43 140	0.55 276	1.30 366	0.34 188	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

ProNet	0.43 179	0.28 284	0.58 220	0.43 122	0.30 226	0.56 245	0.52 408	1.00 262	0.58 183	0.44 147	0.49 134	0.43 140	0.43 161	1.28 360	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

IGEV-RUCA	0.37 128	0.23 136	0.48 114	0.49 261	0.36 338	0.60 271	0.23 50	0.64 81	0.49 135	0.39 122	0.49 134	0.44 146	0.31 73	0.85 229	0.30 116	0.24 431	0.13 201	0.16 100	0.12 66	0.20 298	0.19 317

mms	0.40 157	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.32 276	0.43 97	0.46 355	0.70 118	0.46 124	0.35 76	0.58 180	0.44 146	0.30 64	1.36 387	0.33 173	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.19 251	0.15 173

ff7	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ffff	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

11t	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

LoS_RVC	0.42 172	0.26 224	0.40 51	0.44 156	0.82 611	0.51 195	0.44 327	0.64 81	0.41 96	0.44 147	0.78 248	0.44 146	0.47 197	0.56 103	0.36 211	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.84 641

ccc-4	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

test_xeample3	0.42 172	0.28 284	0.69 290	0.43 122	0.33 298	0.56 245	0.38 236	0.79 157	0.45 118	0.53 205	0.46 113	0.44 146	0.44 172	1.38 393	0.31 143	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.17 157	0.16 214

FlowAnything_test	0.39 142	0.26 224	0.61 234	0.59 440	0.33 298	0.62 286	0.36 203	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.36 57	0.45 154	0.37 125	0.53 91	0.48 329	0.24 431	0.18 419	0.28 495	0.33 577	0.21 343	0.19 317

castereo	0.41 166	0.22 101	0.46 106	0.44 156	0.30 226	0.61 277	0.56 448	0.97 252	0.80 271	0.38 111	0.69 220	0.45 154	0.69 354	0.51 87	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.12 21

RAStereo	0.34 90	0.21 68	0.66 268	0.47 206	0.27 151	0.26 13	0.29 113	0.69 113	0.63 201	0.32 51	0.42 81	0.45 154	0.31 73	0.45 49	0.34 188	0.17 179	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.13 71

XX-TBD	0.46 210	0.70 600	0.35 7	0.79 589	0.25 103	0.58 253	0.26 86	0.69 113	1.27 508	0.76 263	1.00 306	0.45 154	0.33 91	0.47 70	0.37 223	0.19 277	0.15 323	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128

AIO_test	0.35 102	0.22 101	0.44 79	0.43 122	0.27 151	0.57 250	0.44 327	0.79 157	0.41 96	0.32 51	0.47 117	0.46 158	0.30 64	0.69 159	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.12 21

GIP-stereo	0.34 90	0.23 136	0.45 94	0.50 273	0.36 338	0.38 58	0.23 50	0.78 150	0.52 160	0.34 66	0.51 143	0.46 158	0.38 130	0.51 87	0.27 69	0.20 319	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.14 128

ours_stereo	0.39 142	0.28 284	0.51 143	0.46 190	0.30 226	0.40 71	0.44 327	0.73 131	0.56 177	0.35 76	0.56 172	0.46 158	0.33 91	1.11 318	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.15 192	0.19 251	0.14 128

IGEV++	0.40 157	0.22 101	0.51 143	0.52 326	0.29 202	0.45 112	0.25 72	1.65 473	0.46 124	0.37 96	0.57 177	0.46 158	0.45 178	0.50 84	0.38 235	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

AEACV	0.37 128	0.24 162	0.52 153	0.47 206	0.51 487	0.37 54	0.38 236	0.65 91	0.53 167	0.42 134	0.56 172	0.46 158	0.60 311	0.53 91	0.30 116	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.14 128

sAnonymous2	0.55 284	0.56 563	1.46 573	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 637	0.56 611

CroCo_RVC	0.55 284	0.56 563	1.46 573	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 637	0.56 611

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 102	0.20 40	0.50 133	0.42 106	0.37 358	0.58 253	0.30 123	0.68 110	0.42 101	0.37 96	0.53 155	0.47 165	0.60 311	0.39 21	0.34 188	0.15 81	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.12 21

NLSM1	0.49 233	0.25 196	0.55 190	0.48 239	1.08 639	0.83 419	0.31 135	0.83 186	0.66 223	0.51 200	0.76 243	0.47 165	0.48 211	0.98 274	0.55 375	0.18 229	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.15 173

depthmonostereo	0.41 166	0.23 136	0.53 163	0.47 206	0.23 54	0.61 277	0.35 188	1.00 262	0.76 258	0.48 176	0.65 204	0.47 165	0.49 228	0.67 155	0.37 223	0.16 121	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.15 173

S2M2_L	0.34 90	0.28 284	0.45 94	0.40 75	0.30 226	0.31 29	0.16 1	0.60 62	0.64 206	0.31 45	0.48 124	0.47 165	0.34 102	0.38 14	0.32 155	0.25 459	0.22 503	0.20 270	0.22 428	0.25 426	0.22 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp	0.43 179	0.27 257	0.53 163	0.44 156	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.89 208	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.33 376	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

IGEV-Stereo	0.43 179	0.27 257	0.54 175	0.45 174	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.90 216	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.32 372	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.47 218	0.21 68	0.38 31	0.45 174	0.38 380	0.45 112	0.25 72	0.75 140	1.29 518	0.80 277	1.21 413	0.47 165	0.37 125	0.53 91	0.44 288	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.80 652	0.18 200	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
NLCSM	0.52 242	0.28 284	0.55 190	0.52 326	0.74 584	0.72 351	0.46 355	0.96 249	0.65 220	0.63 241	0.51 143	0.48 172	0.61 321	1.32 372	0.70 433	0.19 277	0.20 457	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.20 351

DilatedVolume-Stereo	0.43 179	0.21 68	0.55 190	0.43 122	0.32 276	0.72 351	0.29 113	0.80 166	0.51 153	0.77 268	0.73 234	0.48 172	0.40 140	1.13 325	0.39 246	0.15 81	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.16 114	0.14 128

ACVNet-DCA	0.56 293	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

1test111	0.54 269	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	0.88 238	0.59 389	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

cc1	0.64 346	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 661	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.19 251	0.19 317

IGEVStereo-DCA	0.46 210	0.28 284	0.56 199	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.18 273

rrr	0.46 210	0.28 284	0.73 325	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.38 236	0.76 143	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214

CASnet	0.41 166	0.25 196	0.48 114	0.50 273	0.20 16	0.50 175	0.36 203	0.81 173	0.80 271	0.83 288	0.68 215	0.48 172	0.31 73	0.54 94	0.32 155	0.18 229	0.12 100	0.27 480	0.22 428	0.23 398	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.40 157	0.21 68	0.44 79	0.37 32	0.22 42	0.50 175	0.40 268	1.00 262	0.94 322	0.48 176	0.66 205	0.48 172	0.40 140	0.60 126	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.16 100	0.11 12	0.14 41	0.14 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MM-Stereo_test2	0.43 179	0.24 162	0.67 274	0.51 305	0.32 276	0.55 236	0.45 347	0.97 252	0.77 262	0.59 232	0.51 143	0.49 181	0.42 152	0.80 206	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.14 128

AIO_rvc	0.36 118	0.23 136	0.49 122	0.43 122	0.27 151	0.59 264	0.38 236	0.94 236	0.45 118	0.33 57	0.46 113	0.49 181	0.22 20	0.84 223	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

tt45	0.45 202	0.23 136	0.46 106	0.45 174	0.33 298	0.79 393	0.32 151	0.78 150	0.41 96	0.51 200	0.44 102	0.49 181	0.37 125	2.14 513	0.34 188	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.18 273

Pointernet	0.37 128	0.20 40	0.57 212	0.43 122	0.28 178	0.51 195	0.27 96	0.93 230	0.61 195	0.47 167	0.63 192	0.49 181	0.38 130	0.49 78	0.33 173	0.17 179	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

tt1	0.62 327	0.32 392	0.51 143	0.54 362	0.26 121	1.16 514	0.48 376	0.95 241	2.47 647	0.57 222	0.77 246	0.49 181	0.81 407	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.15 192	0.19 251	0.20 351

sCroCo_RVC	0.49 233	0.40 496	1.02 483	0.65 510	0.60 540	0.52 202	0.40 268	0.83 186	0.61 195	0.44 147	0.74 239	0.49 181	0.50 237	0.63 136	0.48 329	0.26 482	0.27 548	0.23 386	0.22 428	0.29 483	0.25 440

HUF	0.36 118	0.23 136	0.52 153	0.40 75	0.22 42	0.54 223	0.47 363	0.82 181	0.43 106	0.36 85	0.43 93	0.50 187	0.42 152	0.64 137	0.29 97	0.17 179	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.14 128

999	0.48 224	0.22 101	0.49 122	0.48 239	0.34 319	0.75 367	0.31 135	0.85 194	0.55 174	0.37 96	0.48 124	0.50 187	0.36 121	2.45 540	0.39 246	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.16 114	0.19 317

rvit_stereo_0081	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

rvit_stereo_0082	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

NLMM1	0.56 293	0.27 257	0.60 229	0.47 206	0.74 584	0.68 331	0.43 313	1.83 533	1.04 370	0.59 232	0.62 189	0.51 191	0.47 197	1.33 376	0.57 382	0.18 229	0.21 481	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.15 173

AIO-test2	0.57 301	0.28 284	0.63 244	0.61 467	0.58 529	0.79 393	0.51 397	1.18 341	1.40 570	0.63 241	1.15 388	0.51 191	0.43 161	1.09 312	0.35 199	0.21 354	0.17 394	0.26 464	0.30 551	0.20 298	0.19 317

castereo++	0.38 135	0.23 136	0.41 58	0.43 122	0.31 254	0.97 469	0.22 37	0.86 196	0.58 183	0.32 51	0.44 102	0.51 191	0.39 134	0.93 256	0.24 14	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.14 128

MIF-Stereo (partial)	0.45 202	0.25 196	0.70 296	0.50 273	0.52 499	0.35 46	0.26 86	0.91 218	0.59 192	0.45 155	0.71 228	0.51 191	0.51 246	1.11 318	0.45 303	0.20 319	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.24 413	0.18 273

GLC_STEREO	0.39 142	0.25 196	0.41 58	0.54 362	0.23 54	0.48 142	0.30 123	0.73 131	0.58 183	0.52 204	0.73 234	0.51 191	0.31 73	0.64 137	0.42 275	0.17 179	0.20 457	0.23 386	0.19 316	0.21 343	0.17 246

TANstereo	0.44 193	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.65 310	0.26 86	0.79 157	0.83 281	0.93 310	0.98 300	0.51 191	0.46 186	0.54 94	0.35 199	0.18 229	0.24 525	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.26 464

GMStereo	0.55 284	0.45 520	0.94 450	0.50 273	0.32 276	0.64 294	0.43 313	1.00 262	1.40 570	0.82 286	0.73 234	0.51 191	0.45 178	0.85 229	0.55 375	0.24 431	0.15 323	0.20 270	0.21 399	0.31 502	0.24 428
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.39 142	0.21 68	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 213	0.29 113	0.77 147	1.11 408	0.58 224	0.71 228	0.51 191	0.41 144	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.14 128
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
Foundation-i1c-attn	0.35 102	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 195	0.48 376	0.96 249	0.37 76	0.42 134	0.43 93	0.52 199	0.49 228	0.66 151	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Selective-IGEV-i32	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

Zero-FE251	0.34 90	0.23 136	0.51 143	0.45 174	0.29 202	0.58 253	0.24 65	0.82 181	0.34 59	0.49 184	0.38 61	0.52 199	0.42 152	0.47 70	0.27 69	0.18 229	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.13 71

AIO-Stereo	0.37 128	0.25 196	0.51 143	0.47 206	0.23 54	0.45 112	0.39 253	1.07 305	0.52 160	0.41 127	0.48 124	0.52 199	0.25 27	0.72 171	0.30 116	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

MGS-Stereo	0.42 172	0.26 224	0.58 220	0.44 156	0.28 178	0.50 175	0.34 178	0.57 48	0.83 281	0.46 162	1.31 453	0.52 199	0.33 91	0.65 148	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.16 214

Selective-IGEV	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

IPLG	0.69 380	0.27 257	0.97 462	0.51 305	0.43 430	0.79 393	0.33 164	1.21 356	1.06 380	1.30 488	1.10 357	0.52 199	0.55 276	3.16 573	0.63 409	0.16 121	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

WQFJA1	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.11 321	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.71 167	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

WQFJX1	0.57 301	0.26 224	0.54 175	0.48 239	0.72 576	0.68 331	0.47 363	2.46 647	0.71 241	0.54 211	0.50 137	0.53 206	0.51 246	1.36 387	0.60 397	0.18 229	0.20 457	0.20 270	0.16 238	0.20 298	0.20 351

NLMM	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.12 324	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.72 171	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

rvit_stereo_0081_aga	0.44 193	0.34 440	0.73 325	0.51 305	0.41 412	0.50 175	0.40 268	0.81 173	0.57 179	0.58 224	0.56 172	0.53 206	0.43 161	0.66 151	0.40 254	0.26 482	0.21 481	0.22 345	0.20 353	0.26 439	0.18 273

trnet	0.39 142	0.21 68	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 213	0.29 113	0.78 150	1.12 412	0.59 232	0.71 228	0.53 206	0.42 152	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.13 71

DA	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

GGEV	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

xyz-stereo-finetune	0.48 224	0.25 196	0.54 175	0.42 106	0.23 54	0.80 402	0.42 290	0.80 166	0.80 271	0.61 237	0.62 189	0.54 211	0.43 161	1.70 463	0.58 386	0.15 81	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.15 173

MM-Stereo_test1	0.49 233	0.24 162	0.56 199	0.51 305	0.30 226	0.50 175	0.54 422	0.91 218	1.03 365	0.84 291	0.69 220	0.54 211	0.60 311	1.16 332	0.33 173	0.18 229	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.15 173

SCV_C0	0.43 179	0.26 224	0.65 258	0.43 122	0.29 202	0.47 133	0.31 135	1.34 388	0.73 247	0.38 111	0.49 134	0.54 211	0.29 55	1.24 351	0.30 116	0.17 179	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.20 298	0.15 173

WQFJX	0.51 240	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.87 622	0.75 367	0.39 253	1.29 380	0.77 262	0.53 205	0.52 148	0.55 216	0.55 276	0.95 262	0.60 397	0.17 179	0.19 437	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.18 273

water-stereo	0.39 142	0.20 40	0.48 114	0.44 156	0.27 151	0.50 175	0.26 86	0.92 221	0.51 153	0.53 205	0.78 248	0.55 216	0.49 228	0.42 39	0.42 275	0.16 121	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

SCV	0.46 210	0.26 224	0.55 190	0.47 206	0.25 103	0.39 63	0.38 236	1.98 576	0.60 194	0.35 76	0.48 124	0.55 216	0.36 121	1.28 360	0.32 155	0.24 431	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.14 128

fffy	0.42 172	0.27 257	0.57 212	0.46 190	0.29 202	0.48 142	0.35 188	0.91 218	0.55 174	0.40 124	0.58 180	0.55 216	0.41 144	1.26 355	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.14 128

rvit_stereo_0083	0.47 218	0.33 415	0.81 384	0.56 403	0.36 338	0.50 175	0.44 327	0.68 110	0.95 324	0.49 184	0.57 177	0.55 216	0.49 228	0.88 238	0.46 317	0.25 459	0.25 534	0.24 406	0.20 353	0.24 413	0.17 246

GCAP-BAT	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

rvit_stereo_0080	0.44 193	0.32 392	0.71 307	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

whm_eth	0.44 193	0.32 392	0.71 307	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

GCAPDPT-zeroshot	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

iRaftStereo_RVC	0.47 218	0.26 224	0.64 251	0.50 273	0.29 202	0.53 213	0.33 164	1.05 290	0.77 262	0.84 291	1.00 306	0.55 216	0.37 125	0.81 212	0.40 254	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.19 251	0.15 173

PMTNet	0.46 210	0.21 68	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 348	0.27 96	0.74 137	1.04 370	0.64 243	0.70 225	0.55 216	0.47 197	0.86 233	0.35 199	1.00 651	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.15 78	0.13 71

Foundation-i1b	0.36 118	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 213	0.49 388	1.00 262	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.56 227	0.53 261	0.66 151	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.14 15	0.13 127	0.14 41	0.12 21

FSD					0.50 475	0.54 223	0.58 463	0.65 91	0.53 167	0.54 211	0.52 148	0.56 227	0.52 253	0.57 108	0.55 375	0.51 621	0.47 637	0.50 615	0.49 624	0.50 596

MC-Stereo	0.43 179	0.23 136	0.48 114	0.51 305	0.28 178	0.39 63	0.32 151	0.88 207	0.68 231	0.60 236	0.84 263	0.56 227	0.61 321	1.03 291	0.31 143	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.13 71

DCANet-4	0.54 269	0.26 224	1.07 501	0.42 106	0.24 76	0.48 142	0.36 203	0.99 258	1.30 524	1.10 373	1.02 319	0.56 227	0.75 374	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

quiztm	0.48 224	0.26 224	0.52 153	0.49 261	0.55 512	0.45 112	0.42 290	1.45 417	0.81 274	0.79 274	1.14 379	0.57 231	0.32 83	0.58 112	0.36 211	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.15 173

Foundation-i1a	0.37 128	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 195	0.47 363	1.01 269	0.42 101	0.51 200	0.44 102	0.57 231	0.57 295	0.78 198	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.13 71

rvit_stereo_ft	0.47 218	0.35 460	0.87 416	0.67 528	0.42 418	0.40 71	0.59 472	0.81 173	0.74 248	0.46 162	0.55 168	0.57 231	0.49 228	0.65 148	0.50 345	0.25 459	0.17 394	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.17 246

fff	0.53 254	0.24 162	0.70 296	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

csc	0.53 254	0.24 162	0.70 296	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

cscssc	0.53 254	0.24 162	0.70 296	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

EAI-Stereo	0.65 354	0.28 284	0.69 290	0.53 345	0.27 151	0.60 271	0.40 268	2.28 631	0.64 206	0.71 256	3.18 643	0.57 231	0.43 161	1.06 302	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.17 267	0.17 157	0.17 246

DF	0.38 135	0.22 101	0.60 229	0.46 190	0.26 121	0.46 119	0.31 135	0.84 192	0.47 128	0.43 141	0.66 205	0.58 238	0.31 73	0.79 203	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.15 173

Foundation-i1	0.40 157	0.19 22	0.36 9	0.42 106	0.32 276	0.54 223	0.48 376	1.18 341	0.52 160	0.54 211	0.54 167	0.58 238	0.49 228	0.65 148	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.13 71

xyz-stereo-finetune2	0.58 308	0.27 257	0.57 212	0.40 75	0.24 76	1.09 500	0.32 151	0.79 157	0.53 167	0.65 245	1.07 341	0.58 238	0.80 403	2.47 545	0.80 473	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.16 114	0.17 246

WCG-NET	0.42 172	0.21 68	0.54 175	0.40 75	0.25 103	0.47 133	0.32 151	0.73 131	1.15 439	0.76 263	0.73 234	0.58 238	0.45 178	0.60 126	0.34 188	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.13 71

MaDis-Stereo	0.36 118	0.25 196	0.58 220	0.44 156	0.34 319	0.30 25	0.30 123	0.72 125	0.50 142	0.37 96	0.36 57	0.58 238	0.49 228	0.52 89	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.14 128

GCAP-Stereo	0.40 157	0.28 284	0.68 278	0.47 206	0.25 103	0.53 213	0.32 151	0.82 181	0.58 183	0.65 245	0.69 220	0.58 238	0.42 152	0.47 70	0.29 97	0.17 179	0.14 260	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.14 128

ADStereo(finetuned)	0.57 301	0.24 162	1.06 496	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.35 188	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	1.20 556	0.84 223	0.51 350	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

dd	0.59 313	0.48 531	0.97 462	0.55 387	0.32 276	0.64 294	0.47 363	1.02 271	1.34 539	0.78 271	0.86 267	0.58 238	0.54 268	1.01 287	0.86 490	0.28 512	0.18 419	0.26 464	0.19 316	0.32 511	0.24 428

DCANet	0.54 269	0.24 162	0.70 296	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.36 203	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	0.92 458	0.81 212	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

DLNR-FE	23.17 703	48.55 721	42.94 708	176.85 723	78.48 717	0.35 46	0.21 28	23.51 702	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.55 433	0.44 288	9.85 704	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 721	0.16 214

DLNR_Zeroshot_test	23.17 703	48.52 720	43.29 709	176.68 722	78.69 718	0.35 46	0.21 28	23.41 701	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.56 436	0.44 288	9.57 700	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 721	0.16 214

VMStereo-Base	0.38 135	0.23 136	0.44 79	0.36 18	0.22 42	0.39 63	0.34 178	0.70 118	0.86 289	0.43 141	0.69 220	0.60 249	0.33 91	0.73 176	0.35 199	0.17 179	0.14 260	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.17 246

RSM++	0.38 135	0.24 162	0.51 143	0.47 206	0.26 121	0.50 175	0.41 285	0.79 157	0.45 118	0.37 96	0.45 108	0.60 249	0.35 110	1.02 290	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.13 71

raft_robust	0.68 378	0.30 341	0.64 251	0.52 326	0.26 121	0.54 223	0.35 188	1.33 383	1.24 494	1.16 415	1.07 341	0.60 249	0.54 268	3.58 585	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.16 214

RAFT+CT+SA	0.58 308	0.29 319	0.60 229	0.66 516	0.37 358	0.42 88	0.55 440	1.27 375	1.03 365	0.70 253	1.22 416	0.60 249	0.70 359	1.64 450	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.22 428	0.21 343	0.18 273

MIPNet	0.56 293	0.28 284	0.94 450	0.49 261	0.33 298	0.66 319	0.38 236	1.35 390	1.08 391	1.06 355	0.92 281	0.60 249	0.79 397	0.73 176	0.52 357	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

MM-Stereo_test3	0.50 238	0.24 162	0.54 175	0.54 362	0.74 584	0.49 159	0.53 416	1.09 312	1.05 375	0.62 240	0.95 287	0.61 254	0.42 152	0.77 191	0.38 235	0.20 319	0.17 394	0.20 270	0.16 238	0.18 200	0.18 273

HART	0.45 202	0.22 101	0.54 175	0.50 273	0.26 121	0.41 78	0.29 113	1.03 276	0.50 142	0.58 224	1.45 504	0.61 254	0.35 110	1.08 311	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.14 166	0.19 251	0.14 128

AIO-test1	0.56 293	0.25 196	0.55 190	0.64 496	0.78 599	0.80 402	0.36 203	1.18 341	1.34 539	0.57 222	0.88 274	0.61 254	0.50 237	1.12 322	0.35 199	0.17 179	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.18 200	0.23 413

FACV-RUCA	0.63 334	0.34 440	0.82 388	0.62 478	0.65 555	0.81 411	0.41 285	1.44 412	1.07 385	0.86 298	1.14 379	0.61 254	0.69 354	0.80 206	0.53 364	0.28 512	0.19 437	0.47 610	0.21 399	0.35 527	0.25 440

tg	0.52 242	0.24 162	0.61 234	0.49 261	0.30 226	0.90 438	0.29 113	1.07 305	0.83 281	0.83 288	1.02 319	0.62 258	0.43 161	1.35 382	0.41 264	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.17 157	0.15 173

IPLGR_C	0.62 327	0.33 415	0.99 466	0.58 427	0.49 468	0.76 375	0.48 376	1.10 315	0.96 329	1.40 536	1.56 536	0.62 258	0.48 211	0.80 206	0.71 439	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

ACRE	0.61 323	0.33 415	1.01 476	0.58 427	0.49 468	0.75 367	0.47 363	1.06 303	0.95 324	1.37 523	1.55 532	0.62 258	0.46 186	0.83 218	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.21 373

RCA-Stereo	0.50 238	0.23 136	0.58 220	0.48 239	0.33 298	0.55 236	0.45 347	0.97 252	1.38 560	0.68 250	1.05 335	0.63 261	0.80 403	0.59 114	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.14 128

s12784h	0.52 242	0.20 40	0.38 31	0.41 92	0.19 9	0.96 465	0.34 178	1.17 336	1.25 497	0.81 282	0.90 278	0.63 261	0.50 237	1.45 412	0.42 275	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.11 12	0.18 200	0.11 3

raftrobust	0.52 242	0.25 196	0.56 199	0.65 510	0.52 499	0.49 159	0.34 178	0.98 256	0.91 310	1.30 488	0.87 272	0.63 261	0.81 407	0.78 198	0.41 264	0.19 277	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.16 214

TestStereo1	0.63 334	0.28 284	0.75 346	0.76 582	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

SA-5K	0.63 334	0.28 284	0.75 346	0.76 582	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

CIPLG	0.62 327	0.33 415	0.96 460	0.58 427	0.50 475	0.75 367	0.48 376	1.05 290	0.96 329	1.40 536	1.57 540	0.64 264	0.48 211	0.89 243	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

rvit_0105_6	0.53 254	0.37 477	0.98 465	0.65 510	0.38 380	0.51 195	0.51 397	0.77 147	1.20 473	0.54 211	0.55 168	0.65 267	0.53 261	0.94 259	0.44 288	0.32 542	0.32 585	0.28 495	0.24 465	0.28 472	0.21 373

RSM	0.39 142	0.24 162	0.49 122	0.46 190	0.26 121	0.47 133	0.40 268	0.92 221	0.44 114	0.41 127	0.42 81	0.65 267	0.33 91	1.07 306	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.13 71

CroCo-Stereo	0.40 157	0.31 376	0.73 325	0.58 427	0.27 151	0.26 13	0.33 164	0.95 241	0.81 274	0.42 134	0.47 117	0.65 267	0.47 197	0.39 21	0.34 188	0.18 229	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.19 251	0.16 214
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
Anonymous3	0.61 323	0.44 513	1.11 513	0.59 440	0.49 468	0.93 454	0.65 493	0.93 230	0.81 274	0.72 261	0.88 274	0.65 267	0.69 354	1.06 302	0.53 364	0.35 568	0.30 571	0.26 464	0.26 497	0.31 502	0.27 475

DNS	0.39 142	0.27 257	0.57 212	0.47 206	0.28 178	0.49 159	0.25 72	0.90 216	0.50 142	0.59 232	0.55 168	0.66 271	0.39 134	0.43 40	0.27 69	0.23 412	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.21 343	0.20 351

model_zeroshot	0.48 224	0.29 319	0.86 404	0.51 305	0.36 338	0.69 337	0.37 228	1.12 324	0.62 198	0.85 296	0.84 263	0.66 271	0.37 125	0.73 176	0.34 188	0.20 319	0.16 362	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

SA	0.66 363	0.30 341	0.82 388	0.61 467	0.30 226	0.58 253	0.38 236	1.44 412	1.30 524	0.96 319	1.36 476	0.66 271	0.95 477	1.85 486	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.25 445	0.23 451	0.21 343	0.17 246

GES	0.66 363	0.34 440	0.90 435	0.59 440	0.38 380	0.94 455	0.57 459	2.11 602	0.86 289	1.02 346	1.11 363	0.66 271	0.79 397	0.99 281	0.61 401	0.27 498	0.19 437	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.30 507

EGLCR-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.51 143	0.43 122	0.26 121	0.44 108	0.22 37	0.99 258	0.48 132	0.42 134	0.42 81	0.67 275	0.29 55	0.86 233	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.17 157	0.15 173

AnonymousM	0.59 313	1.11 637	0.41 58	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.47 363	1.05 290	0.64 206	0.98 328	0.63 192	0.67 275	0.43 161	0.59 114	0.41 264	0.20 319	0.15 323	1.84 666	0.84 654	0.14 41	0.13 71

RT-Monster	0.45 202	0.23 136	0.47 109	0.44 156	0.40 402	0.51 195	0.25 72	0.87 198	1.01 357	0.87 299	0.86 267	0.68 277	0.41 144	0.67 155	0.40 254	0.16 121	0.14 260	0.15 49	0.13 127	0.14 41	0.17 246

11t1	0.52 242	0.28 284	0.68 278	0.51 305	0.28 178	0.83 419	0.39 253	1.22 364	0.63 201	0.84 291	0.74 239	0.68 277	0.68 350	0.91 246	0.57 382	0.21 354	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

test_4	0.53 254	0.22 101	0.56 199	0.54 362	0.32 276	0.64 294	0.39 253	0.80 166	0.62 198	0.92 309	1.87 591	0.68 277	0.42 152	1.16 332	0.37 223	0.15 81	0.13 201	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.15 173

rafts_anoy	0.52 242	0.29 319	0.59 226	0.59 440	0.50 475	0.53 213	0.40 268	1.11 321	1.03 365	0.84 291	0.83 261	0.68 277	0.54 268	0.72 171	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.26 497	0.21 343	0.18 273

TestStereo	0.64 346	0.39 489	0.71 307	0.51 305	0.27 151	0.56 245	0.42 290	1.03 276	0.91 310	0.80 277	1.00 306	0.68 277	0.52 253	3.25 575	0.45 303	0.22 385	0.15 323	0.24 406	0.18 291	0.27 453	0.16 214

DIP-Stereo	0.62 327	0.30 341	0.83 393	0.48 239	0.36 338	0.95 459	0.33 164	2.37 640	0.67 225	1.25 464	1.00 306	0.68 277	0.51 246	0.91 246	0.61 401	0.18 229	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.19 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.52 242	0.24 162	0.64 251	0.45 174	0.25 103	0.71 348	0.31 135	0.81 173	1.05 375	0.96 319	1.28 442	0.69 283	0.48 211	0.84 223	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

AE-Stereo	0.49 233	0.27 257	0.67 274	0.60 452	0.39 391	0.67 324	0.46 355	1.18 341	1.09 399	0.47 167	0.75 241	0.69 283	0.47 197	0.59 114	0.40 254	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.19 251	0.15 173

IPLGR	0.58 308	0.27 257	1.14 521	0.48 239	0.28 178	0.65 310	0.33 164	1.22 364	1.13 424	1.18 429	1.05 335	0.69 283	0.66 348	0.96 263	0.52 357	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.18 273

DN-CSS_ROB	0.64 346	0.32 392	1.05 492	0.55 387	0.40 402	0.54 223	0.45 347	1.21 356	0.93 318	1.03 350	1.47 511	0.69 283	0.63 333	1.76 476	0.49 338	0.18 229	0.14 260	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.20 351

DFGA-Net	0.72 393	0.40 496	1.40 556	0.52 326	0.45 446	0.83 419	0.44 327	1.28 379	1.08 391	0.99 331	1.19 406	0.70 287	0.55 276	2.14 513	1.16 542	0.18 229	0.16 362	0.24 406	0.23 451	0.27 453	0.25 440

HHNet	0.62 327	0.26 224	0.63 244	0.43 122	0.45 446	0.50 175	0.58 463	1.07 305	1.01 357	1.25 464	2.23 615	0.70 287	0.61 321	1.07 306	0.47 324	0.20 319	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.30 507

raft+_RVC	0.53 254	0.26 224	0.54 175	0.60 452	0.47 463	0.54 223	0.54 422	1.27 375	0.99 348	0.76 263	1.03 329	0.70 287	0.56 283	0.93 256	0.47 324	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.18 291	0.18 200	0.15 173

UDGNet	0.72 393	1.17 643	0.80 383	0.77 585	0.41 412	0.77 382	0.38 236	0.97 252	1.34 539	0.81 282	0.88 274	0.71 290	0.60 311	1.21 343	0.54 370	0.52 622	0.19 437	1.02 656	0.26 497	0.71 632	0.31 517

rvit_0105_4	0.56 293	0.38 484	1.06 496	0.66 516	0.38 380	0.53 213	0.53 416	0.84 192	1.17 452	0.56 220	0.61 185	0.72 291	0.59 307	0.98 274	0.45 303	0.32 542	0.33 590	0.29 506	0.25 479	0.29 483	0.23 413

CroCo-Stereo Lap2	0.44 193	0.34 440	0.77 364	0.61 467	0.79 602	0.28 19	0.35 188	0.75 140	0.71 241	0.38 111	0.50 137	0.72 291	0.55 276	0.57 108	0.47 324	0.17 179	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.21 343	0.20 351

DStereoRT	1.36 579	0.32 392	1.41 561	0.67 528	0.50 475	2.07 619	0.60 477	1.44 412	0.91 310	1.37 523	1.44 501	0.73 293	1.30 574	6.39 642	0.90 498	0.23 412	0.17 394	4.29 694	1.94 684	0.24 413	0.20 351

FE-Mocha	0.49 233	0.30 341	0.87 416	0.48 239	0.36 338	0.45 112	0.22 37	1.58 455	0.49 135	1.00 336	1.09 351	0.74 294	0.41 144	0.55 100	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.21 309	0.20 353	0.17 157	0.15 173

MyStereo04	0.67 374	0.29 319	1.07 501	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.50 429	1.40 570	0.91 307	0.91 279	0.74 294	0.86 435	1.52 425	0.62 404	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

LMCR-Stereo	0.82 459	0.46 522	0.88 425	0.75 579	0.43 430	1.33 543	0.56 448	2.43 645	0.98 341	1.53 564	1.49 518	0.74 294	1.00 504	1.63 448	0.89 495	0.28 512	0.17 394	0.22 345	0.17 267	0.29 483	0.20 351

rvit_0105_5	0.58 308	0.39 489	1.05 492	0.66 516	0.37 358	0.58 253	0.56 448	0.94 236	1.18 459	0.64 243	0.68 215	0.75 297	0.63 333	0.88 238	0.50 345	0.32 542	0.32 585	0.30 519	0.27 509	0.28 472	0.25 440

anonymousdsp2	0.53 254	0.27 257	0.74 342	0.48 239	0.29 202	0.76 375	0.47 363	1.61 464	0.82 280	0.77 268	0.77 246	0.75 297	0.47 197	1.03 291	0.40 254	0.18 229	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.19 251	0.18 273

R-Stereo Train	0.57 301	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 582	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246

RAFT-Stereo	0.57 301	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 582	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.47 218	0.24 162	0.53 163	0.48 239	0.27 151	0.60 271	0.35 188	1.02 271	1.07 385	0.99 331	0.78 248	0.76 301	0.28 51	0.76 188	0.36 211	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

iRaft-Stereo_20w	0.65 354	0.31 376	1.00 472	0.47 206	0.34 319	0.73 356	0.30 123	2.96 658	0.70 237	1.15 405	1.14 379	0.76 301	0.65 345	1.11 318	0.38 235	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.18 273

DN	0.42 172	0.24 162	0.49 122	0.47 206	0.41 412	0.58 253	0.32 151	0.81 173	0.84 285	0.45 155	0.52 148	0.77 303	0.35 110	0.64 137	0.33 173	0.24 431	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

MyStereo05	0.66 363	0.28 284	1.07 501	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.34 388	1.41 576	1.15 405	0.91 279	0.77 303	0.80 403	1.41 406	0.63 409	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

EKT-Stereo	0.53 254	0.30 341	0.73 325	0.58 427	0.60 540	0.51 195	0.48 376	0.94 236	0.90 305	0.71 256	0.88 274	0.77 303	0.43 161	1.07 306	0.40 254	0.22 385	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.22 393

test-1	0.52 242	0.26 224	1.04 491	0.56 403	0.32 276	0.61 277	0.38 236	1.10 315	0.91 310	0.78 271	1.01 311	0.77 303	0.52 253	0.60 126	0.42 275	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.23 413

rvit_stereo_0075_2	0.64 346	0.46 522	1.05 492	0.66 516	0.66 559	0.53 213	0.48 376	1.20 354	1.12 412	0.76 263	0.92 281	0.78 307	0.53 261	1.03 291	0.59 389	0.37 576	0.28 555	0.40 593	0.31 559	0.37 538	0.32 524

4D-IteraStereo	0.48 224	0.24 162	0.76 356	0.50 273	0.44 439	0.66 319	0.31 135	0.87 198	1.02 361	1.03 350	0.72 232	0.78 307	0.32 83	0.64 137	0.37 223	0.17 179	0.11 38	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.13 71

x	0.54 269	0.31 376	0.61 234	0.47 206	0.30 226	0.67 324	0.47 363	1.53 443	0.79 270	0.81 282	0.83 261	0.78 307	0.70 359	0.70 163	0.62 404	0.21 354	0.19 437	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.20 351

RALCasStereoNet	0.54 269	0.30 341	0.66 268	0.59 440	0.51 487	0.61 277	0.52 408	0.94 236	0.93 318	0.70 253	1.01 311	0.78 307	0.44 172	1.33 376	0.47 324	0.20 319	0.16 362	0.18 192	0.16 238	0.20 298	0.19 317

mmm	0.63 334	0.35 460	0.72 313	0.51 305	0.30 226	0.86 432	0.54 422	1.59 457	0.86 289	1.07 358	1.38 483	0.79 311	0.75 374	0.91 246	0.58 386	0.22 385	0.18 419	0.29 506	0.25 479	0.25 426	0.23 413

PFNet+	0.59 313	0.28 284	0.77 364	0.53 345	0.30 226	0.59 264	0.31 135	0.92 221	1.14 427	1.33 511	1.10 357	0.79 311	0.57 295	1.31 368	0.49 338	0.25 459	0.17 394	0.28 495	0.26 497	0.21 343	0.25 440

PSi22	0.43 179	0.25 196	0.45 94	0.45 174	0.24 76	0.46 119	0.22 37	0.63 74	0.99 348	0.45 155	0.64 197	0.80 313	0.52 253	1.44 411	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.19 251	0.15 173

rvit_0105_3	0.63 334	0.44 513	1.08 505	0.72 563	0.40 402	0.64 294	0.71 515	1.03 276	1.17 452	0.82 286	0.70 225	0.80 313	0.70 359	0.91 246	0.56 379	0.35 568	0.34 591	0.34 559	0.32 567	0.27 453	0.28 487

DisPM	0.66 363	0.28 284	0.72 313	0.61 467	0.35 323	0.62 286	0.45 347	1.02 271	0.99 348	1.56 574	1.10 357	0.80 313	0.59 307	2.37 535	0.41 264	0.23 412	0.14 260	0.23 386	0.21 399	0.20 298	0.25 440

DRaft	0.80 448	0.24 162	0.70 296	0.45 174	0.30 226	0.97 469	0.53 416	1.05 290	0.97 336	1.78 602	2.02 605	0.80 313	1.74 616	2.73 557	0.72 442	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.21 373

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 269	0.25 196	0.68 278	0.43 122	0.24 76	0.40 71	0.34 178	1.04 282	1.09 399	1.32 502	1.60 546	0.80 313	0.68 350	0.67 155	0.39 246	0.13 26	0.10 9	0.18 192	0.17 267	0.17 157	0.13 71

Selective-RAFT	0.52 242	0.28 284	0.79 377	0.55 387	0.27 151	0.91 442	0.33 164	0.80 166	0.88 298	0.58 224	0.63 192	0.81 318	0.77 385	1.29 364	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.17 246

PSM-AAD	0.79 445	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.28 178	0.77 382	1.24 618	0.99 258	0.91 310	1.66 591	1.57 540	0.81 318	2.19 646	1.65 451	0.44 288	0.19 277	0.14 260	0.38 582	0.32 567	0.21 343	0.70 633

RE-Stereo	0.80 448	0.30 341	0.75 346	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

TVStereo	0.80 448	0.30 341	0.75 346	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

CRE-IMP	0.55 284	0.30 341	0.74 342	0.52 326	0.29 202	0.79 393	0.25 72	1.04 282	0.72 243	1.09 365	0.95 287	0.81 318	0.57 295	1.10 315	0.50 345	0.21 354	0.14 260	0.23 386	0.19 316	0.28 472	0.22 393

MSKI-zero shot	0.55 284	0.26 224	0.57 212	0.51 305	0.26 121	0.69 337	0.28 103	1.18 341	0.64 206	0.91 307	1.32 460	0.82 323	0.33 91	1.92 491	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.16 214

StereoVision	0.65 354	0.34 440	0.86 404	0.59 440	0.40 402	0.50 175	0.41 285	1.09 312	0.93 318	0.71 256	2.50 629	0.82 323	0.57 295	1.03 291	0.49 338	0.25 459	0.28 555	0.29 506	0.28 530	0.36 534	0.20 351

NF-Stereo	0.80 448	0.30 341	0.75 346	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.02 319	0.82 323	0.57 295	5.40 622	0.48 329	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

OCTAStereo	0.80 448	0.30 341	0.75 346	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.82 323	0.57 295	5.35 616	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

PSM-adaLoss	0.54 269	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.41 285	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.82 323	0.61 321	1.06 302	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ROB_FTStereo	0.54 269	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.25 72	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.95 287	0.82 323	0.61 321	1.15 328	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

SFCPSM	0.70 384	0.28 284	1.02 483	0.51 305	0.38 380	1.37 548	0.66 498	2.00 580	1.03 365	1.17 424	1.21 413	0.82 323	0.78 393	1.03 291	0.53 364	0.21 354	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.21 343	0.19 317

Patchmatch Stereo++	0.55 284	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.78 441	0.31 376	0.77 364	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

KMStereo	0.78 441	0.31 376	0.77 364	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

ROB_FTStereo_v2	0.54 269	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.42 290	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.12 322	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

HUI-Stereo	0.52 242	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.30 123	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	0.79 203	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

DeepStereo_RVC	0.55 284	0.29 319	0.72 313	0.51 305	0.30 226	0.59 264	0.33 164	1.03 276	0.70 237	1.16 415	0.93 284	0.83 330	0.94 472	0.96 263	0.54 370	0.21 354	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.24 413	0.24 428

iGMRVC	0.56 293	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.38 236	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.52 425	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

iRAFT	0.55 284	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

RAFT-IKP	0.54 269	0.30 341	0.73 325	0.50 273	0.27 151	0.59 264	0.36 203	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.61 321	1.22 344	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

Hybrid-DGEV-03	0.65 354	0.26 224	0.56 199	0.53 345	0.36 338	0.73 356	0.39 253	0.89 208	1.15 439	1.73 597	2.52 630	0.84 339	0.56 283	0.97 271	0.44 288	0.18 229	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.14 128

GMOStereo	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 538	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

error version	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 538	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-v	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 538	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-2	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 538	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

DCRE	0.82 459	0.26 224	0.70 296	0.58 427	0.44 439	0.54 223	0.48 376	0.95 241	0.78 266	0.78 271	7.33 677	0.86 344	0.52 253	0.76 188	0.41 264	0.16 121	0.16 362	0.19 217	0.17 267	0.18 200	0.17 246

HBP-ISP	0.96 502	0.58 570	0.72 313	0.61 467	0.46 458	1.64 581	0.76 527	1.86 541	1.28 513	1.30 488	1.53 525	0.86 344	0.94 472	3.27 576	0.69 432	0.45 608	0.44 628	0.54 625	0.48 621	0.47 587	0.40 561

Sa-1000	0.72 393	0.29 319	0.76 356	0.59 440	0.30 226	0.73 356	0.37 228	1.62 468	1.33 536	1.28 473	2.04 606	0.86 344	0.75 374	1.84 483	0.38 235	0.19 277	0.14 260	0.25 445	0.23 451	0.20 298	0.16 214

RAFT-345	0.84 470	0.25 196	0.66 268	0.50 273	0.27 151	0.54 223	0.42 290	0.83 186	1.11 408	1.32 502	2.34 620	0.86 344	0.54 268	5.72 629	0.47 324	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.17 267	0.17 157	0.16 214

test_sample4	0.69 380	0.33 415	0.91 438	0.51 305	0.30 226	0.92 449	0.52 408	1.87 544	1.15 439	1.14 399	1.18 399	0.87 348	0.75 374	1.18 338	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.26 497	0.26 439	0.25 440

CASS	0.65 354	0.34 440	0.72 313	0.56 403	0.27 151	0.78 387	0.42 290	1.59 457	0.86 289	1.30 488	1.25 426	0.87 348	0.84 424	0.84 223	0.54 370	0.35 568	0.19 437	0.26 464	0.21 399	0.28 472	0.42 570
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.54 269	0.22 101	0.68 278	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.32 502	0.69 220	0.87 348	0.45 178	1.68 461	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

test_1	0.54 269	0.22 101	0.68 278	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.28 473	0.68 215	0.87 348	0.45 178	1.67 456	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

test_sample5	0.69 380	0.34 440	0.87 416	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.11 379	1.25 426	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

test_sample3	0.68 378	0.32 392	0.88 425	0.52 326	0.30 226	0.97 469	0.52 408	1.86 541	1.15 439	1.08 359	1.11 363	0.88 352	0.71 364	1.17 336	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.25 445	0.25 479	0.25 426	0.25 440

test_sample1	0.61 323	0.29 319	0.75 346	0.50 273	0.31 254	0.76 375	0.48 376	1.59 457	0.84 285	0.90 303	0.94 286	0.88 352	0.95 477	1.16 332	0.67 425	0.22 385	0.18 419	0.20 270	0.19 316	0.21 343	0.21 373

DualNet	0.70 384	0.34 440	0.87 416	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.14 399	1.33 462	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

TRStereo	0.60 316	0.60 581	0.97 462	0.74 575	0.67 563	0.46 119	0.38 236	1.85 538	0.89 301	0.79 274	0.80 259	0.88 352	0.39 134	1.10 315	0.41 264	0.23 412	0.15 323	0.23 386	0.24 465	0.17 157	0.15 173

ICVP	0.63 334	0.33 415	0.57 212	0.61 467	0.40 402	0.80 402	0.58 463	1.61 464	0.89 301	0.90 303	1.24 422	0.88 352	0.73 369	0.72 171	0.88 492	0.29 523	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.24 413	0.27 475
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 316	0.33 415	0.87 416	0.62 478	0.50 475	0.69 337	0.31 135	1.21 356	1.06 380	1.09 365	1.16 393	0.88 352	0.46 186	1.22 344	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.17 246

test_xeample	1.45 590	0.28 284	0.65 258	0.51 305	0.28 178	0.94 455	0.59 472	2.14 607	1.29 518	1.24 459	1.51 523	0.88 352	0.86 435	1.46 414	15.10 691	0.22 385	0.20 457	0.22 345	0.20 353	0.22 370	0.22 393

HITNet	0.65 354	0.40 496	0.77 364	0.48 239	0.24 76	1.05 488	0.49 388	1.76 507	1.02 361	1.18 429	1.18 399	0.89 360	0.80 403	0.85 229	0.79 468	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.17 267	0.29 483	0.15 173
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
Reg-Stereo(zero)	0.44 193	0.22 101	0.45 94	0.43 122	0.23 54	0.38 58	0.25 72	0.76 143	1.08 391	0.90 303	0.78 248	0.90 361	0.47 197	0.70 163	0.36 211	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

rvit_105_1	0.72 393	0.52 548	1.01 476	0.78 587	0.49 468	0.75 367	0.87 561	1.12 324	1.18 459	0.99 331	0.79 254	0.90 361	0.77 385	1.26 355	0.75 451	0.41 592	0.36 607	0.36 576	0.41 604	0.30 493	0.33 530

MyStereo8	0.65 354	0.29 319	1.00 472	0.58 427	0.49 468	0.91 442	0.35 188	1.18 341	1.31 528	1.16 415	1.27 436	0.90 361	0.64 337	0.72 171	0.95 508	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.18 291	0.22 370	0.26 464

test_sample6	0.71 391	0.34 440	0.87 416	0.52 326	0.30 226	0.82 413	0.58 463	1.79 521	1.15 439	1.14 399	1.33 462	0.91 364	0.79 397	1.31 368	0.74 446	0.27 498	0.21 481	0.27 480	0.29 542	0.28 472	0.27 475

CoDeX	0.73 411	0.29 319	0.93 445	0.54 362	0.36 338	1.14 506	0.61 481	2.34 637	1.17 452	1.16 415	1.25 426	0.91 364	0.87 440	1.33 376	0.64 413	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.18 273

LL-Strereo2	0.52 242	0.33 415	0.69 290	0.52 326	0.37 358	0.70 344	0.30 123	1.13 328	0.67 225	0.94 315	0.78 248	0.91 364	0.42 152	1.05 300	0.42 275	0.17 179	0.16 362	0.29 506	0.25 479	0.21 343	0.16 214

GwcNet-ADL	0.64 346	0.31 376	0.79 377	0.56 403	0.41 412	0.60 271	0.58 463	1.41 403	1.26 502	1.08 359	1.13 375	0.91 364	0.60 311	1.04 297	0.78 462	0.27 498	0.18 419	0.18 192	0.18 291	0.25 426	0.29 494

GANet-ADL	0.60 316	0.35 460	0.72 313	0.64 496	0.40 402	0.68 331	0.51 397	1.49 425	1.12 412	0.95 317	1.08 346	0.91 364	0.57 295	0.76 188	0.55 375	0.26 482	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.23 398	0.25 440

NRIStereo	0.60 316	0.29 319	0.69 290	0.53 345	0.28 178	0.63 290	0.33 164	1.08 311	0.87 294	1.14 399	0.87 272	0.91 364	0.59 307	2.24 524	0.49 338	0.20 319	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.21 343	0.17 246

Prome-Stereo	0.75 425	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.32 276	0.59 264	0.97 585	0.89 208	0.88 298	1.45 547	2.46 627	0.91 364	1.41 584	1.58 439	0.44 288	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.20 298	0.92 644

FADNet_RVC	0.83 465	0.51 544	1.83 607	0.54 362	0.42 418	1.19 521	0.46 355	1.51 435	1.09 399	0.89 302	1.24 422	0.91 364	0.87 440	2.11 511	1.11 536	0.27 498	0.22 503	0.31 525	0.28 530	0.43 569	0.38 557

WCG-NET（raft）	0.45 202	0.21 68	0.55 190	0.40 75	0.24 76	0.50 175	0.36 203	0.73 131	1.09 399	0.71 256	0.76 243	0.92 372	0.51 246	0.84 223	0.34 188	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.14 128

222	1.61 604	0.29 319	0.67 274	0.56 403	0.29 202	1.06 491	0.42 290	2.17 618	1.31 528	1.31 498	1.52 524	0.92 372	0.94 472	1.76 476	17.65 695	0.24 431	0.20 457	0.21 309	0.19 316	0.22 370	0.23 413

MIM_Stereo	0.57 301	0.24 162	0.92 443	0.46 190	0.30 226	0.54 223	0.28 103	1.27 375	0.75 249	1.00 336	1.16 393	0.93 374	0.53 261	1.45 412	0.61 401	0.16 121	0.16 362	0.20 270	0.19 316	0.17 157	0.14 128

AASNet	0.76 431	0.35 460	0.91 438	0.79 589	0.81 609	1.14 506	0.56 448	2.02 588	1.08 391	1.22 446	1.24 422	0.93 374	0.76 382	0.77 191	1.16 542	0.27 498	0.23 516	0.24 406	0.20 353	0.28 472	0.24 428

test_3	0.55 284	0.23 136	0.71 307	0.53 345	0.28 178	0.61 277	0.40 268	0.92 221	1.05 375	1.19 433	0.68 215	0.93 374	0.44 172	1.67 456	0.39 246	0.15 81	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.14 128

IGEV-FE	0.53 254	0.30 341	0.99 466	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.94 377	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

ITSA-stereo	0.82 459	0.36 470	0.82 388	0.54 362	0.31 254	0.80 402	0.47 363	2.17 618	1.67 606	1.13 396	1.13 375	0.94 377	0.86 435	2.46 543	1.00 518	0.26 482	0.23 516	0.28 495	0.27 509	0.28 472	0.36 546

test_sample2	0.62 327	0.29 319	0.74 342	0.50 273	0.28 178	0.80 402	0.61 481	1.61 464	1.00 354	0.88 300	0.99 302	0.94 377	0.83 420	1.16 332	0.51 350	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.22 393

gwcnet-sp	0.74 416	0.33 415	1.44 566	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 488	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

scenet	0.74 416	0.33 415	1.44 566	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 488	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

knoymous	0.51 240	0.29 319	0.47 109	0.43 122	0.30 226	0.55 236	0.55 440	1.02 271	0.77 262	0.98 328	0.85 265	0.94 377	0.56 283	0.85 229	0.45 303	0.20 319	0.14 260	0.26 464	0.14 166	0.23 398	0.23 413

ssnet	0.74 416	0.33 415	1.44 566	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 488	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

FINET	0.97 508	0.54 554	1.60 588	0.63 487	0.79 602	1.08 494	1.07 602	1.56 453	2.20 640	1.15 405	1.49 518	0.94 377	0.88 445	2.32 531	1.05 522	0.42 596	0.35 602	0.32 540	0.28 530	0.43 569	0.38 557

iResNet	0.75 425	0.40 496	1.36 554	0.67 528	0.29 202	0.92 449	0.59 472	1.52 437	1.25 497	1.28 473	1.48 516	0.94 377	0.76 382	1.62 446	0.78 462	0.18 229	0.14 260	0.18 192	0.15 192	0.22 370	0.23 413

xx1	0.67 374	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 661	0.58 224	0.79 254	0.95 386	0.77 385	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

IGEV_Zeroshot_test	0.53 254	0.30 341	0.99 466	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.95 386	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

qqq	0.57 301	0.34 440	0.71 307	0.47 206	0.27 151	0.64 294	0.62 484	1.42 405	0.78 266	0.80 277	0.92 281	0.95 386	0.77 385	0.88 238	0.59 389	0.21 354	0.20 457	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

DAS	0.84 470	0.34 440	1.03 487	0.64 496	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 605	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.83 559	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

SepStereo	0.82 459	0.34 440	1.03 487	0.64 496	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 605	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.30 530	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

Pruner-Stereo	0.62 327	0.29 319	0.70 296	0.61 467	0.31 254	0.63 290	0.43 313	1.17 336	0.99 348	1.53 564	1.08 346	0.95 386	0.55 276	1.35 382	0.51 350	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.21 343	0.23 413

ASMatch	0.88 484	0.26 224	0.69 290	0.51 305	0.35 323	0.48 142	0.37 228	1.12 324	0.92 316	1.10 373	3.28 645	0.96 392	0.98 494	4.90 608	0.49 338	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.19 316	0.19 251	0.27 475

BEATNet_4x	0.73 411	0.49 534	1.17 525	0.53 345	0.26 121	1.03 485	0.55 440	1.82 528	1.06 380	1.21 441	1.22 416	0.96 392	0.91 455	1.01 287	1.06 524	0.21 354	0.14 260	0.24 406	0.19 316	0.37 538	0.21 373

PSMNet-RUCA	1.02 528	0.97 625	1.44 566	1.23 650	1.10 640	1.40 555	0.62 484	1.69 483	1.38 560	0.94 315	1.53 525	0.97 394	0.83 420	1.17 336	0.93 502	0.69 644	0.34 591	0.99 654	0.60 641	0.97 642	0.64 628

LCNet	0.72 393	0.28 284	0.52 153	0.55 387	0.31 254	0.69 337	0.54 422	1.00 262	0.88 298	1.19 433	1.34 469	0.97 394	1.34 579	2.56 549	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.27 453	0.73 636

GCST	1.08 540	1.47 658	0.93 445	1.73 661	1.14 647	1.30 538	0.31 135	1.33 383	1.16 449	1.29 480	0.97 299	0.98 396	0.49 228	2.08 508	0.46 317	1.19 661	0.70 661	1.30 661	0.85 656	1.02 646	0.89 643

SMFormer	0.75 425	0.30 341	0.86 404	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.24 428

tta	0.75 425	0.30 341	0.86 404	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.18 200	0.18 273

qqq1	0.72 393	0.30 341	0.86 404	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

fff1	0.72 393	0.30 341	0.86 404	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

PFNet	0.91 492	0.26 224	1.10 511	0.63 487	0.32 276	0.64 294	0.56 448	1.17 336	0.99 348	1.47 550	1.08 346	0.98 396	0.69 354	6.62 646	0.54 370	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.19 316	0.20 298	0.17 246

FENet	0.60 316	0.28 284	0.63 244	0.54 362	0.33 298	0.83 419	0.38 236	1.27 375	1.07 385	1.00 336	0.86 267	0.99 402	0.85 427	0.96 263	0.68 429	0.22 385	0.15 323	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.23 413

test_5	0.65 354	0.30 341	0.75 346	0.67 528	0.50 475	0.92 449	0.52 408	1.39 400	1.12 412	0.76 263	1.11 363	1.00 403	0.90 452	1.53 429	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.23 386	0.22 428	0.21 343	0.19 317

CrosDoStereo	1.58 600	0.24 162	0.72 313	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 695	1.10 315	0.98 341	1.34 515	1.75 576	1.00 403	1.89 629	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

AAGNet	1.83 620	0.28 284	0.72 313	0.61 467	0.32 276	0.67 324	0.51 397	0.96 249	0.98 341	1.47 550	1.20 411	1.00 403	1.18 550	2.83 559	22.77 702	0.22 385	0.13 201	0.22 345	0.19 316	0.23 398	0.15 173

DeepStereo_LL	1.58 600	0.24 162	0.72 313	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 695	1.10 315	0.98 341	1.34 515	1.75 576	1.00 403	1.89 629	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

SST-Stereo	0.83 465	0.28 284	0.72 313	0.59 440	0.31 254	0.72 351	0.26 86	1.09 312	0.86 289	1.47 550	1.10 357	1.00 403	0.87 440	5.73 630	0.45 303	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.23 398	0.18 273

RAFT_R40	0.83 465	0.28 284	0.73 325	0.59 440	0.31 254	0.69 337	0.44 327	1.10 315	0.95 324	1.47 550	1.10 357	1.00 403	0.85 427	5.53 624	0.46 317	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.20 353	0.23 398	0.18 273

PS-NSSS	0.99 514	0.58 570	0.93 445	0.58 427	0.57 520	0.91 442	0.80 542	1.81 527	1.14 427	1.14 399	1.67 564	1.00 403	0.83 420	4.62 601	0.78 462	0.37 576	0.31 577	0.52 619	0.32 567	0.45 579	0.38 557

IRAFT_RVC	0.88 484	0.28 284	0.76 356	0.63 487	0.31 254	0.65 310	1.02 595	1.22 364	0.94 322	1.22 446	1.04 332	1.01 410	0.98 494	5.82 632	0.53 364	0.22 385	0.12 100	0.25 445	0.20 353	0.20 298	0.19 317

MLCV	0.72 393	0.34 440	1.10 511	0.51 305	0.23 54	0.91 442	0.39 253	1.33 383	1.23 488	1.46 549	1.55 532	1.01 410	0.64 337	1.95 496	0.80 473	0.18 229	0.12 100	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.17 246

Occ-G	0.42 172	0.21 68	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.42 88	0.62 484	0.77 147	0.49 135	0.43 141	0.66 205	1.02 412	0.46 186	0.78 198	0.41 264	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.16 114	0.16 214

DEmStereo	0.97 508	0.23 136	0.79 377	0.47 206	0.32 276	1.04 487	0.56 448	0.93 230	0.89 301	1.39 535	2.14 612	1.02 412	2.07 641	5.64 628	0.77 460	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.20 351

HCRNet	0.70 384	0.39 489	0.73 325	0.60 452	0.59 537	0.76 375	0.35 188	1.22 364	1.13 424	1.02 346	0.99 302	1.02 412	0.76 382	2.19 521	0.70 433	0.28 512	0.19 437	0.28 495	0.23 451	0.25 426	0.23 413

ARAFT	0.77 433	0.36 470	1.49 580	0.51 305	0.31 254	0.90 438	0.82 547	1.90 553	1.06 380	1.62 586	1.24 422	1.02 412	0.64 337	1.84 483	0.50 345	0.18 229	0.14 260	0.28 495	0.27 509	0.17 157	0.16 214

CCAANet	0.60 316	0.24 162	0.61 234	0.47 206	0.42 418	0.94 455	0.59 472	1.20 354	0.84 285	0.70 253	1.16 393	1.02 412	0.77 385	1.30 366	0.65 414	0.20 319	0.15 323	0.19 217	0.19 316	0.18 200	0.18 273

Hybrid-DGEV-2	0.65 354	0.31 376	0.73 325	0.60 452	0.37 358	1.08 494	0.28 103	1.45 417	1.40 570	1.32 502	0.85 265	1.03 417	1.01 506	1.05 300	0.48 329	0.18 229	0.15 323	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.15 173

BUS	0.74 416	0.32 392	0.68 278	0.54 362	0.44 439	2.34 632	0.42 290	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.03 417	0.62 327	0.91 246	0.70 433	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

NINENet	0.77 433	0.37 477	0.78 374	0.62 478	0.51 487	2.34 632	0.42 290	1.83 533	1.04 370	1.14 399	1.23 420	1.03 417	0.62 327	1.24 351	0.70 433	0.28 512	0.23 516	0.31 525	0.21 399	0.26 439	0.25 440

FADNet-RVC-Resample	0.84 470	0.47 527	2.10 617	0.61 467	0.45 446	1.07 493	0.61 481	1.59 457	1.20 473	1.08 359	0.98 300	1.03 417	0.98 494	2.17 516	0.72 442	0.23 412	0.22 503	0.30 519	0.32 567	0.35 527	0.34 535

FTStereo	0.91 492	0.26 224	0.56 199	0.54 362	0.33 298	0.66 319	1.87 657	1.00 262	0.75 249	1.75 599	4.15 655	1.04 421	1.65 609	1.57 437	0.46 317	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.21 399	0.18 200	0.63 624

RAFT-RH_RVC	1.03 531	0.24 162	0.67 274	0.49 261	0.28 178	0.81 411	0.33 164	0.83 186	1.08 391	2.05 626	4.65 662	1.04 421	0.57 295	5.98 637	0.50 345	0.18 229	0.13 201	0.26 464	0.20 353	0.16 114	0.17 246

Selective-IGEV-i16pc	2.07 634	0.29 319	19.83 688	0.53 345	0.39 391	2.74 647	1.51 636	1.13 328	1.28 513	0.80 277	1.21 413	1.06 423	0.64 337	7.77 670	0.79 468	0.40 587	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.22 370	0.23 413

ffm	0.72 393	0.33 415	0.85 398	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 647	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

ff1	1.37 581	0.33 415	0.85 398	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 647	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 670	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

mmx	1.39 584	0.33 415	0.85 398	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 670	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

xxx	1.39 584	0.33 415	0.85 398	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 670	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

Any-RAFT	0.53 254	0.24 162	0.47 109	0.47 206	0.27 151	1.00 477	0.25 72	1.58 455	1.05 375	0.85 296	0.99 302	1.06 423	0.47 197	0.70 163	0.32 155	0.18 229	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.16 214

AdaStereo	0.70 384	0.43 510	0.75 346	0.73 571	0.37 358	0.92 449	0.53 416	1.85 538	1.18 459	1.12 381	1.23 420	1.07 429	0.65 345	0.96 263	0.63 409	0.31 535	0.15 323	0.32 540	0.21 399	0.29 483	0.22 393
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.
DualNet (step1)	0.83 465	0.49 534	1.13 517	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.57 631	0.28 555	0.62 637	0.67 645	0.45 579	0.42 570

test_sample9	1.86 623	0.49 534	1.13 517	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	2.27 528	7.92 674	0.57 631	12.61 707	0.62 637	0.67 645	0.45 579	0.42 570

test_sample7	0.74 416	0.37 477	0.76 356	0.52 326	0.35 323	0.91 442	0.67 502	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.31 535	0.28 555	0.32 540	0.31 559	0.33 520	0.29 494

H2IRNET	0.56 293	0.26 224	0.66 268	0.47 206	0.35 323	0.41 78	0.26 86	0.92 221	1.17 452	0.61 237	1.28 442	1.08 430	0.86 435	0.99 281	0.63 409	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.25 479	0.21 343	0.18 273

SDNR	1.62 605	0.51 544	2.17 622	0.53 345	0.56 516	3.80 666	0.45 347	1.54 446	1.29 518	1.33 511	2.41 624	1.08 430	0.96 484	11.18 692	1.16 542	0.66 642	0.63 656	0.43 600	0.32 567	0.64 623	0.67 630

GrayStereo	0.82 459	0.26 224	0.58 220	0.63 487	0.37 358	0.76 375	1.86 656	1.11 321	0.87 294	1.99 622	1.89 593	1.08 430	1.82 625	1.39 398	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.21 399	0.18 200	0.39 560

CFNet-RSSM	0.54 269	0.24 162	0.70 296	0.48 239	0.28 178	0.60 271	0.27 96	1.49 425	1.14 427	1.06 355	0.93 284	1.08 430	0.54 268	0.70 163	0.35 199	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.14 128

ACVNet	0.63 334	0.31 376	0.54 175	0.54 362	0.36 338	0.80 402	0.46 355	1.37 393	1.07 385	0.93 310	1.30 447	1.08 430	0.85 427	0.80 206	0.94 504	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.18 273

acv_ft	0.75 425	0.31 376	0.95 454	0.70 551	0.86 620	1.24 529	0.53 416	1.44 412	1.07 385	1.24 459	1.30 447	1.08 430	0.92 458	0.80 206	1.34 564	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.21 343	0.18 273

TDLM	1.06 535	0.44 513	0.79 377	0.63 487	0.50 475	0.89 435	1.44 632	1.48 423	1.26 502	1.12 381	1.40 489	1.08 430	0.98 494	6.65 647	0.78 462	0.33 551	0.21 481	0.33 549	0.26 497	0.37 538	0.24 428

IGEV_i1	0.66 363	0.29 319	0.89 431	0.55 387	0.28 178	0.92 449	0.60 477	1.98 576	0.83 281	1.00 336	1.04 332	1.09 440	0.68 350	1.29 364	0.62 404	0.20 319	0.17 394	0.21 309	0.17 267	0.21 343	0.21 373

CFNet_ucs	0.70 384	0.33 415	0.88 425	0.50 273	0.43 430	0.74 361	0.44 327	1.60 461	1.29 518	1.22 446	1.54 530	1.09 440	0.63 333	0.99 281	0.59 389	0.25 459	0.20 457	0.37 579	0.21 399	0.40 555	0.28 487

pcwnet_v2	0.97 508	0.37 477	4.33 652	0.62 478	0.54 506	0.79 393	0.45 347	2.02 588	1.58 599	1.42 544	1.64 557	1.09 440	0.79 397	1.24 351	0.67 425	0.32 542	0.25 534	0.29 506	0.27 509	0.37 538	0.35 540

111	0.60 316	0.23 136	0.70 296	0.43 122	0.24 76	0.72 351	0.42 290	1.18 341	1.41 576	0.80 277	1.38 483	1.10 443	0.79 397	0.96 263	0.58 386	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.19 317

AFF-stereo	0.58 308	0.25 196	0.64 251	0.46 190	0.29 202	0.34 38	0.38 236	1.15 332	1.14 427	1.17 424	1.60 546	1.10 443	0.71 364	0.97 271	0.43 285	0.13 26	0.11 38	0.19 217	0.19 316	0.17 157	0.14 128

CFNet	0.96 502	0.36 470	1.01 476	0.62 478	0.42 418	0.99 475	0.47 363	1.90 553	1.32 532	0.99 331	1.39 487	1.10 443	0.86 435	5.58 627	0.79 468	0.23 412	0.17 394	0.28 495	0.27 509	0.26 439	0.21 373

NOSS_ROB	1.26 569	0.46 522	0.62 241	0.56 403	0.38 380	1.06 491	0.78 532	1.73 492	1.40 570	1.01 342	1.43 496	1.10 443	0.75 374	10.62 691	0.65 414	0.45 608	0.43 625	0.48 612	0.45 614	0.44 575	0.41 566

riskmin	0.56 293	0.27 257	0.60 229	0.43 122	0.31 254	0.83 419	0.42 290	1.14 330	1.04 370	0.73 262	0.75 241	1.11 447	1.01 506	0.81 212	0.51 350	0.20 319	0.14 260	0.24 406	0.15 192	0.24 413	0.25 440

IER	0.70 384	0.31 376	1.02 483	0.48 239	0.52 499	1.34 545	0.51 397	1.17 336	0.99 348	1.23 452	1.34 469	1.12 448	1.11 534	0.99 281	0.71 439	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.21 399	0.20 298	0.19 317

BSDual-CNN	0.71 391	0.32 392	0.68 278	0.54 362	0.44 439	1.27 533	0.65 493	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

psmg	0.72 393	0.32 392	0.68 278	0.50 273	0.44 439	1.48 566	0.75 524	1.94 567	0.98 341	1.21 441	1.33 462	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.19 437	0.25 445	0.25 479	0.23 398	0.22 393

GMM-Stereo	0.74 416	0.25 196	0.59 226	0.54 362	0.34 319	0.72 351	0.99 590	1.01 269	0.87 294	1.36 520	1.78 579	1.12 448	0.81 407	2.09 509	0.46 317	0.18 229	0.12 100	0.25 445	0.25 479	0.20 298	0.85 642

Gwc-CoAtRS	0.52 242	0.24 162	0.68 278	0.48 239	0.29 202	0.64 294	0.25 72	1.16 334	1.08 391	1.01 342	1.00 306	1.12 448	0.56 283	0.69 159	0.37 223	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.15 78	0.15 173

MyStereo06	0.61 323	0.28 284	0.95 454	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.78 515	0.67 225	1.03 350	1.12 370	1.13 453	0.56 283	0.78 198	0.41 264	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

HGLStereo	0.85 474	0.38 484	0.94 450	0.80 592	1.03 635	1.17 516	0.58 463	1.52 437	1.20 473	1.19 433	1.62 552	1.13 453	1.20 556	1.80 480	1.06 524	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.21 399	0.23 398	0.27 475

SuperB	2.53 651	0.59 573	18.45 687	0.69 545	0.50 475	1.87 606	0.88 564	1.67 480	2.39 644	1.50 559	1.42 492	1.14 455	1.15 543	4.28 595	5.07 659	0.24 431	0.19 437	0.22 345	0.19 316	7.86 698	0.34 535

GANet-RSSM	0.72 393	0.28 284	0.63 244	0.64 496	0.58 529	0.80 402	0.58 463	1.89 550	1.08 391	1.04 353	1.25 426	1.15 456	1.04 517	1.49 420	0.62 404	0.25 459	0.19 437	0.22 345	0.22 428	0.22 370	0.21 373

KYRaft	0.75 425	0.28 284	0.62 241	0.56 403	0.29 202	0.67 324	0.86 559	0.94 236	0.84 285	1.62 586	2.21 614	1.16 457	1.02 513	1.57 437	0.40 254	0.20 319	0.13 201	0.22 345	0.28 530	0.20 298	1.02 648

THIR-Stereo	1.02 528	0.27 257	0.69 290	0.49 261	0.28 178	0.95 459	1.34 627	1.03 276	0.97 336	1.34 515	1.90 594	1.17 458	1.58 602	6.44 643	0.78 462	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.22 428	0.19 251	0.20 351

RAFT + AFF	1.00 519	0.42 507	1.09 508	0.67 528	0.50 475	1.22 527	1.24 618	2.24 627	1.19 468	1.30 488	1.56 536	1.17 458	1.49 596	3.44 582	0.83 482	0.21 354	0.25 534	0.30 519	0.26 497	0.27 453	0.27 475

UCFNet_RVC	0.69 380	0.35 460	0.49 122	0.64 496	0.39 391	0.85 431	0.58 463	1.75 500	1.14 427	0.97 323	1.19 406	1.17 458	0.93 467	0.99 281	0.62 404	0.28 512	0.20 457	0.34 559	0.31 559	0.32 511	0.27 475

RAFT_CTSACE	0.63 334	0.26 224	0.88 425	0.55 387	0.51 487	0.71 348	0.44 327	0.80 166	0.97 336	0.97 323	1.84 586	1.18 461	0.68 350	1.47 418	0.36 211	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.20 298	0.14 128

Selective-IGEV-i1	0.66 363	0.27 257	0.86 404	0.54 362	0.33 298	1.01 478	0.78 532	1.75 500	1.18 459	0.88 300	1.19 406	1.19 462	0.56 283	0.98 274	0.54 370	0.19 277	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.20 351

xyz-stereo	7.16 683	0.22 101	69.90 720	0.42 106	0.21 24	32.92 710	0.49 388	0.87 198	0.76 258	1.38 529	27.04 704	1.19 462	1.16 544	4.69 602	0.97 513	0.16 121	0.12 100	0.20 270	0.14 166	0.16 114	0.12 21

DispNO	0.93 497	0.30 341	1.34 553	0.55 387	0.55 512	0.89 435	0.49 388	1.48 423	1.21 479	1.17 424	1.27 436	1.19 462	0.90 452	5.23 614	0.74 446	0.22 385	0.17 394	0.24 406	0.21 399	0.19 251	0.20 351

DeepPrunerF	1.60 602	0.73 603	5.81 662	0.88 622	1.19 651	0.91 442	0.95 582	2.19 621	5.24 680	1.17 424	1.30 447	1.19 462	1.30 574	4.90 608	1.66 601	0.42 596	0.34 591	0.52 619	0.47 619	0.41 558	0.40 561

1111x	1.70 613	0.29 319	0.86 404	0.51 305	0.27 151	1.01 478	0.68 506	2.22 625	1.28 513	1.13 396	1.40 489	1.21 466	1.10 533	5.53 624	15.20 692	0.22 385	0.21 481	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.22 393

CC-Net-ROB	1.49 591	1.26 647	1.27 540	0.88 622	0.79 602	1.76 591	1.00 592	1.79 521	1.26 502	1.10 373	1.61 550	1.21 466	0.99 502	8.13 674	0.84 485	1.09 658	0.41 622	2.20 668	0.46 617	1.20 653	0.48 593

GASNet	0.99 514	0.97 625	1.72 597	0.98 635	0.68 569	0.83 419	0.67 502	1.60 461	1.28 513	1.31 498	1.22 416	1.22 468	1.21 559	2.41 538	1.41 578	0.43 602	0.26 540	0.36 576	0.34 583	0.55 609	0.31 517

anonymity	1.12 550	0.97 625	1.21 528	1.07 643	1.12 644	1.08 494	0.89 566	1.95 569	1.16 449	1.29 480	1.26 433	1.22 468	1.09 532	1.15 328	1.01 519	1.02 654	1.00 677	0.97 651	0.97 663	0.98 643	0.99 647

xxxx	1.51 594	0.28 284	0.68 278	0.54 362	0.28 178	1.16 514	0.44 327	2.19 621	1.29 518	1.09 365	1.36 476	1.22 468	0.85 427	1.79 479	15.70 694	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.20 353	0.22 370	0.23 413

PSMNet-RSSM	0.72 393	0.30 341	0.61 234	0.63 487	0.42 418	0.73 356	0.56 448	1.92 560	1.10 406	1.09 365	1.37 478	1.22 468	0.98 494	1.28 360	0.72 442	0.27 498	0.19 437	0.27 480	0.29 542	0.24 413	0.24 428

PWCDC_ROB	1.29 570	0.75 608	1.33 550	1.05 640	0.88 624	1.73 588	0.52 408	1.89 550	3.28 663	1.29 480	4.88 665	1.22 468	1.46 591	1.77 478	1.45 586	0.60 636	0.26 540	0.29 506	0.25 479	0.52 603	0.37 551

DMCA	0.67 374	0.34 440	0.90 435	0.51 305	0.44 439	0.86 432	0.47 363	1.42 405	1.02 361	1.17 424	1.12 370	1.23 473	0.75 374	0.78 198	0.95 508	0.25 459	0.19 437	0.27 480	0.19 316	0.24 413	0.27 475

ccs_rob	0.66 363	0.33 415	0.86 404	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.23 473	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.35 568	0.20 353	0.37 538	0.25 440

CFNet_pseudo	0.66 363	0.32 392	0.86 404	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.24 475	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.33 549	0.19 316	0.36 534	0.25 440

MSMDNet	0.66 363	0.32 392	0.87 416	0.49 261	0.37 358	0.79 393	0.40 268	1.43 411	1.31 528	1.15 405	1.31 453	1.24 475	0.63 333	0.88 238	0.57 382	0.21 354	0.16 362	0.26 464	0.19 316	0.39 551	0.24 428

CVANet_RVC	1.07 537	0.43 510	0.76 356	0.60 452	0.50 475	0.90 438	0.97 585	1.52 437	1.26 502	1.33 511	1.38 483	1.24 475	1.18 550	6.75 653	0.75 451	0.34 561	0.23 516	0.34 559	0.29 542	0.42 563	0.27 475

DeepPruner_ROB	0.74 416	0.48 531	0.87 416	0.57 421	0.44 439	0.79 393	0.54 422	1.73 492	0.96 329	1.38 529	1.27 436	1.24 475	0.73 369	1.43 407	0.73 445	0.34 561	0.28 555	0.27 480	0.26 497	0.31 502	0.31 517

PCWNet_CMD	0.66 363	0.32 392	0.88 425	0.49 261	0.37 358	0.78 387	0.40 268	1.42 405	1.31 528	1.16 415	1.31 453	1.25 479	0.62 327	0.89 243	0.57 382	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.19 316	0.40 555	0.25 440

ToySt	0.66 363	0.33 415	1.23 531	0.51 305	0.33 298	0.86 432	0.68 506	1.10 315	0.97 336	0.84 291	1.08 346	1.25 479	0.94 472	1.01 287	0.74 446	0.19 277	0.19 437	0.24 406	0.24 465	0.27 453	0.23 413

SACVNet	0.85 474	0.46 522	0.85 398	0.81 595	0.56 516	0.80 402	0.79 536	1.68 481	1.12 412	1.34 515	1.33 462	1.25 479	0.94 472	2.39 537	0.76 454	0.34 561	0.26 540	0.31 525	0.29 542	0.35 527	0.44 580

iResNet_ROB	0.77 433	0.30 341	0.99 466	0.57 421	0.36 338	0.83 419	0.36 203	2.33 634	1.58 599	1.27 471	1.30 447	1.25 479	0.84 424	1.65 451	0.79 468	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.27 475

GEStereo_RVC	0.90 489	0.37 477	0.99 466	0.64 496	0.50 475	0.95 459	0.79 536	2.42 644	1.17 452	1.16 415	1.11 363	1.26 483	0.92 458	3.24 574	0.90 498	0.29 523	0.19 437	0.23 386	0.20 353	0.27 453	0.29 494

MMNet	0.84 470	0.32 392	1.09 508	0.60 452	0.59 537	1.85 604	0.49 388	1.51 435	1.27 508	1.37 523	1.15 388	1.26 483	1.18 550	1.67 456	1.22 549	0.19 277	0.18 419	0.23 386	0.22 428	0.25 426	0.21 373

NVstereo2D	0.92 494	0.41 503	1.48 578	0.72 563	0.72 576	1.20 523	0.87 561	1.75 500	1.38 560	0.99 331	1.13 375	1.26 483	0.98 494	2.21 523	0.89 495	0.43 602	0.20 457	0.38 582	0.24 465	0.57 612	0.63 624

iResNetv2_ROB	0.80 448	0.37 477	1.71 596	0.56 403	0.37 358	0.94 455	0.64 491	1.73 492	1.34 539	1.23 452	1.42 492	1.26 483	0.92 458	1.85 486	0.56 379	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.14 166	0.24 413	0.19 317

GMStereo_Zeroshot	0.67 374	0.61 583	1.01 476	0.64 496	0.37 358	0.84 428	0.35 188	1.05 290	1.12 412	1.12 381	1.06 337	1.27 487	0.54 268	1.19 339	0.59 389	0.32 542	0.17 394	0.31 525	0.18 291	0.52 603	0.22 393

ADLNet	0.85 474	0.36 470	0.89 431	0.85 612	0.72 576	1.24 529	0.76 527	1.82 528	1.36 552	1.52 562	1.35 475	1.27 487	0.99 502	1.23 346	1.15 541	0.27 498	0.20 457	0.26 464	0.25 479	0.28 472	0.30 507

STTStereo	0.78 441	0.50 541	1.22 530	0.64 496	0.54 506	0.89 435	0.54 422	1.44 412	1.11 408	1.38 529	1.09 351	1.27 487	0.85 427	1.43 407	0.83 482	0.29 523	0.27 548	0.33 549	0.39 599	0.32 511	0.30 507

SQANet	1.31 573	0.88 621	1.08 505	1.83 663	1.44 659	1.44 563	0.75 524	1.74 497	1.09 399	1.32 502	1.26 433	1.28 490	1.01 506	1.50 422	0.83 482	2.50 672	0.34 591	1.47 662	0.55 634	2.32 664	1.57 662

RAFT-Test	0.54 269	0.25 196	0.64 251	0.47 206	0.30 226	0.97 469	0.27 96	1.24 370	0.81 274	0.96 319	1.12 370	1.28 490	0.48 211	0.71 167	0.36 211	0.17 179	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.16 214

cross-raft	0.54 269	0.25 196	0.61 234	0.52 326	0.29 202	0.68 331	0.37 228	1.46 419	0.76 258	1.01 342	1.06 337	1.28 490	0.46 186	0.71 167	0.35 199	0.15 81	0.12 100	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.14 128

DMCA-RVC	0.74 416	0.40 496	1.27 540	0.66 516	0.49 468	0.77 382	0.47 363	1.35 390	1.01 357	1.53 564	1.01 311	1.29 493	0.82 412	1.31 368	0.78 462	0.27 498	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.32 511	0.24 428

TCMNet	1.01 525	0.60 581	2.10 617	0.86 614	1.33 657	1.14 506	0.67 502	1.69 483	1.23 488	1.11 379	1.57 540	1.30 494	0.97 487	2.01 501	1.50 593	0.31 535	0.31 577	0.38 582	0.34 583	0.42 563	0.36 546

AACVNet	0.86 479	0.35 460	0.79 377	0.82 603	0.39 391	0.76 375	0.49 388	1.61 464	0.81 274	1.08 359	1.33 462	1.30 494	0.93 467	4.34 596	0.74 446	0.25 459	0.21 481	0.28 495	0.22 428	0.29 483	0.25 440

delet	0.85 474	0.32 392	0.95 454	0.65 510	0.66 559	1.64 581	0.84 551	1.75 500	1.35 548	1.32 502	1.30 447	1.30 494	0.88 445	1.68 461	1.10 533	0.21 354	0.21 481	0.24 406	0.24 465	0.21 343	0.21 373

UPFNet	0.80 448	0.32 392	0.90 435	0.59 440	0.74 584	1.26 532	0.80 542	1.52 437	1.10 406	1.30 488	1.12 370	1.30 494	0.84 424	1.67 456	1.09 530	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.23 451	0.25 426	0.18 273

psm_up	0.77 433	0.34 440	0.70 296	0.66 516	0.58 529	1.05 488	0.92 573	1.52 437	1.12 412	1.26 468	1.16 393	1.31 498	1.23 561	1.20 341	0.81 475	0.25 459	0.29 566	0.31 525	0.27 509	0.27 453	0.25 440

DStereoSA	4.44 671	0.92 622	6.79 666	1.58 660	2.54 678	2.29 629	14.04 697	2.33 634	2.31 642	1.85 612	10.58 690	1.32 499	13.05 692	7.07 657	11.18 685	0.67 643	1.97 689	0.88 648	3.29 691	1.69 657	2.44 678

PA-Net	1.01 525	0.57 567	1.29 542	0.64 496	0.74 584	1.19 521	0.84 551	1.69 483	1.43 581	1.16 415	1.19 406	1.32 499	1.19 553	3.42 580	1.25 552	0.29 523	0.45 632	0.33 549	0.49 624	0.32 511	0.47 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Anonymous_2	1.30 572	0.55 559	0.82 388	0.52 326	0.58 529	1.01 478	0.64 491	1.25 372	0.97 336	0.96 319	0.78 248	1.33 501	1.29 570	1.03 291	0.74 446	0.62 638	0.64 657	1.06 657	9.63 702	1.16 650	0.49 597

CSP-Net	0.97 508	0.38 484	0.83 393	0.53 345	0.41 412	1.63 579	0.77 530	2.00 580	1.05 375	1.25 464	1.20 411	1.33 501	0.83 420	4.93 610	0.85 488	0.32 542	0.22 503	0.20 270	0.20 353	0.23 398	0.25 440

PSMNet-ADL	0.72 393	0.35 460	0.62 241	0.69 545	0.46 458	1.14 506	0.44 327	1.37 393	1.01 357	0.83 288	1.17 397	1.33 501	0.96 484	1.43 407	0.95 508	0.33 551	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.27 453	0.29 494

CBMV_ROB	0.90 489	0.44 513	0.63 244	0.51 305	0.37 358	1.25 531	0.49 388	1.77 511	1.27 508	1.41 538	2.00 602	1.33 501	1.08 529	2.17 516	0.76 454	0.43 602	0.42 624	0.47 610	0.44 612	0.41 558	0.36 546

dad	0.86 479	0.66 592	1.06 496	0.56 403	0.37 358	0.76 375	0.44 327	1.17 336	1.50 589	1.44 545	1.27 436	1.34 505	0.75 374	2.52 548	0.84 485	0.42 596	0.27 548	0.83 646	0.26 497	0.41 558	0.29 494

ISRNet	0.80 448	0.33 415	1.07 501	0.81 595	0.66 559	0.60 271	0.34 178	1.19 352	1.13 424	1.59 581	1.53 525	1.35 506	0.77 385	1.27 358	0.94 504	0.39 584	0.34 591	0.43 600	0.38 597	0.34 524	0.49 597

FADNet-RVC	0.88 484	0.67 593	1.93 611	0.60 452	0.48 464	0.91 442	0.60 477	1.71 490	1.18 459	0.90 303	0.96 290	1.36 507	0.92 458	2.25 526	1.17 545	0.30 528	0.29 566	0.32 540	0.32 567	0.41 558	0.35 540

FADNet	0.92 494	0.61 583	1.81 603	0.62 478	0.55 512	0.96 465	0.57 459	1.78 515	1.33 536	0.93 310	1.01 311	1.36 507	1.01 506	2.71 556	0.75 451	0.33 551	0.34 591	0.31 525	0.34 583	0.59 616	0.40 561

ADCRef	1.35 578	0.55 559	2.37 630	0.72 563	0.77 597	1.94 611	0.78 532	1.91 557	1.27 508	1.57 578	1.59 545	1.36 507	1.41 584	1.54 431	7.53 669	0.23 412	0.20 457	0.32 540	0.30 551	0.29 483	0.29 494

z-ln-s-r	1.02 528	0.55 559	2.09 616	0.52 326	0.55 512	0.78 387	0.87 561	1.47 421	1.34 539	1.12 381	1.62 552	1.37 510	1.06 524	2.62 553	3.32 646	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.21 373

TransformOpticalFlow	0.96 502	0.28 284	0.89 431	0.52 326	0.31 254	0.66 319	0.54 422	1.75 500	1.12 412	1.09 365	1.44 501	1.37 510	1.01 506	6.70 651	0.42 275	0.19 277	0.12 100	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.19 317

Selective-IGEV-i16pb	2.29 642	0.33 415	20.08 689	0.56 403	0.40 402	2.61 643	1.54 639	2.60 653	1.87 622	0.97 323	1.68 566	1.38 512	1.01 506	8.19 677	0.92 501	0.37 576	0.21 481	0.22 345	0.26 497	0.25 426	0.28 487

STrans-v2	1.04 534	0.28 284	0.96 460	0.49 261	0.32 276	0.68 331	0.79 536	2.47 648	1.12 412	1.12 381	1.46 510	1.40 513	1.46 591	6.70 651	0.43 285	0.18 229	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.18 273

NaN_ROB	1.13 553	0.55 559	1.15 522	0.64 496	0.48 464	1.61 577	2.03 665	1.72 491	1.48 586	2.09 628	1.27 436	1.40 513	1.08 529	3.94 588	1.30 560	0.28 512	0.34 591	0.28 495	0.28 530	0.30 493	0.33 530

XX-Stereo	0.63 334	0.26 224	1.90 609	0.81 595	0.67 563	0.43 97	0.23 50	1.03 276	0.58 183	0.65 245	1.56 536	1.41 515	0.39 134	1.28 360	0.35 199	0.20 319	0.14 260	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.14 128

Syn2CoEx	1.14 555	0.69 597	1.66 591	0.80 592	0.67 563	1.40 555	0.88 564	2.06 597	1.54 595	1.25 464	1.58 543	1.42 516	1.50 598	4.09 590	1.40 574	0.36 572	0.32 585	0.34 559	0.29 542	0.29 483	0.34 535

DDVS	0.78 441	0.41 503	0.94 450	0.60 452	0.43 430	1.30 538	0.43 313	1.40 402	0.91 310	1.20 437	1.15 388	1.43 517	0.64 337	2.18 519	0.89 495	0.28 512	0.22 503	0.26 464	0.23 451	0.31 502	0.33 530

cf-r	0.73 411	0.30 341	0.77 364	0.55 387	0.63 550	0.78 387	0.48 376	1.79 521	1.15 439	1.13 396	1.26 433	1.43 517	0.87 440	1.40 404	0.85 488	0.25 459	0.18 419	0.22 345	0.23 451	0.19 251	0.19 317

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 445	0.43 510	1.05 492	0.64 496	0.58 529	0.95 459	0.53 416	1.53 443	1.18 459	1.37 523	1.15 388	1.43 517	0.88 445	1.61 445	0.84 485	0.25 459	0.22 503	0.27 480	0.27 509	0.29 483	0.29 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.00 519	0.44 513	1.13 517	0.70 551	0.81 609	1.62 578	0.79 536	2.14 607	1.44 582	1.78 602	1.33 462	1.43 517	1.05 521	2.18 519	1.53 595	0.27 498	0.21 481	0.31 525	0.30 551	0.32 511	0.28 487

CBMV	0.95 501	0.44 513	0.66 268	0.53 345	0.35 323	1.53 571	1.63 647	1.69 483	1.42 579	2.00 625	1.60 546	1.43 517	1.17 545	1.59 442	0.99 517	0.34 561	0.34 591	0.39 588	0.33 577	0.33 520	0.32 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Consistency-Raft	1.25 568	0.99 628	1.93 611	1.02 639	1.21 652	0.96 465	1.01 594	1.75 500	1.92 627	1.36 520	2.12 610	1.44 522	1.01 506	1.14 327	1.40 574	0.72 645	0.82 664	0.89 649	0.98 665	1.31 656	0.95 645

StereoDRNet-Refined	0.80 448	0.41 503	0.88 425	0.62 478	0.42 418	1.33 543	0.48 376	1.52 437	1.17 452	1.45 547	1.44 501	1.44 522	0.90 452	1.26 355	1.24 551	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.24 465	0.25 426	0.28 487
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo	0.80 448	0.32 392	0.95 454	0.60 452	0.42 418	0.78 387	0.69 510	1.50 429	1.09 399	1.33 511	1.14 379	1.45 524	0.72 367	2.45 540	1.10 533	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.21 399	0.20 298	0.26 464

MDST_ROB	1.67 609	0.34 440	1.58 587	0.92 631	0.58 529	4.26 672	1.11 605	2.83 655	1.41 576	4.49 677	2.55 631	1.45 524	0.97 487	7.79 671	1.17 545	0.31 535	0.25 534	0.37 579	0.33 577	0.31 502	0.30 507

PSMNet_ROB	0.90 489	0.52 548	1.17 525	0.72 563	0.61 543	1.27 533	1.12 607	1.76 507	1.12 412	1.09 365	1.28 442	1.45 524	0.89 451	1.65 451	1.42 582	0.33 551	0.25 534	0.37 579	0.39 599	0.35 527	0.29 494

iRaft-Stereo_5w	0.85 474	0.29 319	0.91 438	0.53 345	0.43 430	0.49 159	0.68 506	0.99 258	0.87 294	0.79 274	1.34 469	1.46 527	0.91 455	5.11 611	1.11 536	0.17 179	0.14 260	0.22 345	0.18 291	0.20 298	0.20 351

OMP-Stereo	0.94 499	0.33 415	0.72 313	0.90 626	0.31 254	0.49 159	0.36 203	1.16 334	1.06 380	1.58 580	1.12 370	1.46 527	0.69 354	6.94 654	0.49 338	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.18 291	0.20 298	0.14 128

IIG-Stereo	0.96 502	0.31 376	0.72 313	0.88 622	0.33 298	0.61 277	0.26 86	1.19 352	1.03 365	1.69 594	1.37 478	1.46 527	0.75 374	6.96 656	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.23 386	0.18 291	0.20 298	0.14 128

GwcNet-RSSM	0.77 433	0.32 392	1.01 476	0.62 478	0.54 506	0.78 387	0.51 397	1.73 492	1.20 473	1.09 365	1.37 478	1.46 527	0.85 427	1.53 429	1.09 530	0.25 459	0.18 419	0.23 386	0.24 465	0.20 298	0.19 317

GANetREF_RVC	1.07 537	0.86 618	1.31 544	0.82 603	0.53 502	1.41 560	1.31 625	1.76 507	1.52 592	1.27 471	1.31 453	1.46 527	1.24 564	2.03 503	0.96 512	0.56 630	0.45 632	0.67 640	0.50 627	0.88 640	0.59 618
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
w-ln-seven-2	1.18 563	0.61 583	4.25 651	0.68 541	0.61 543	1.20 523	0.93 577	1.63 470	1.35 548	1.66 591	1.53 525	1.47 532	1.37 582	3.00 567	1.74 603	0.25 459	0.24 525	0.29 506	0.26 497	0.33 520	0.28 487

StereoDRNet	0.98 512	0.47 527	1.70 594	0.76 582	0.94 629	1.51 569	0.91 571	1.92 560	1.32 532	1.61 582	1.13 375	1.47 532	0.97 487	1.75 471	1.46 589	0.28 512	0.23 516	0.29 506	0.27 509	0.35 527	0.27 475

DGSMNet	1.14 555	0.76 609	2.49 634	0.81 595	0.86 620	1.39 553	1.39 629	2.13 603	1.35 548	1.26 468	1.63 556	1.48 534	0.98 494	1.75 471	1.10 533	0.45 608	0.43 625	0.55 629	0.49 624	0.75 634	0.70 633

Wz-Net-MNSev	1.11 548	0.58 570	2.23 626	0.66 516	0.71 574	1.95 612	1.46 633	1.98 576	1.45 583	1.79 605	1.43 496	1.49 535	1.33 578	1.97 498	1.42 582	0.27 498	0.23 516	0.28 495	0.28 530	0.34 524	0.31 517

DSFCA	0.93 497	0.34 440	1.06 496	0.52 326	0.65 555	1.55 573	0.93 577	1.49 425	1.19 468	1.56 574	1.15 388	1.50 536	0.96 484	3.07 568	1.02 520	0.30 528	0.26 540	0.25 445	0.25 479	0.28 472	0.24 428

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 545	1.02 630	1.00 472	0.82 603	0.67 563	1.93 610	0.93 577	1.62 468	1.11 408	1.15 405	1.25 426	1.50 536	0.79 397	1.96 497	0.76 454	1.89 665	0.34 591	0.79 645	0.36 592	1.25 654	0.83 640

DStereoO	1.44 589	1.11 637	1.69 593	1.16 646	0.72 576	1.21 525	1.56 640	1.74 497	1.63 603	1.52 562	1.67 564	1.51 538	3.16 665	1.73 469	1.72 602	2.35 671	0.45 632	0.97 651	0.42 607	2.01 661	0.53 605

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 514	0.40 496	1.82 605	0.66 516	0.62 549	2.05 618	0.78 532	1.91 557	1.29 518	1.54 570	1.42 492	1.51 538	1.23 561	1.99 499	1.33 562	0.23 412	0.14 260	0.20 270	0.15 192	0.27 453	0.26 464

MFMNet_re	1.40 586	1.14 640	1.68 592	1.39 654	1.07 637	1.48 566	1.43 631	1.87 544	1.82 620	2.26 632	2.19 613	1.51 538	1.86 627	1.52 425	1.25 552	0.93 650	0.83 665	0.84 647	0.80 652	0.99 645	1.05 652

G2L-Stereo_test	0.73 411	0.27 257	0.74 342	0.49 261	0.40 402	0.90 438	0.81 545	1.53 443	1.14 427	1.28 473	1.27 436	1.52 541	0.72 367	1.62 446	0.94 504	0.19 277	0.14 260	0.16 100	0.15 192	0.18 200	0.19 317

AANet_RVC	1.16 561	0.52 548	1.49 580	0.65 510	0.45 446	0.75 367	0.69 510	1.42 405	1.55 597	1.34 515	1.87 591	1.53 542	0.78 393	7.43 664	1.38 570	0.25 459	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.22 370	0.26 464

ssnet_v2	0.88 484	0.36 470	1.02 483	0.62 478	0.38 380	1.32 541	0.97 585	2.07 598	1.34 539	1.37 523	1.18 399	1.54 543	0.92 458	1.10 315	1.65 599	0.30 528	0.27 548	0.30 519	0.28 530	0.27 453	0.26 464

UNet	0.83 465	0.34 440	1.31 544	0.58 427	0.74 584	1.58 575	0.49 388	1.41 403	1.04 370	1.21 441	1.08 346	1.54 543	1.12 537	1.65 451	1.09 530	0.23 412	0.17 394	0.25 445	0.20 353	0.25 426	0.22 393

GANet	1.36 579	0.47 527	0.86 404	0.67 528	0.45 446	1.34 545	1.73 649	1.64 472	1.24 494	1.49 558	2.38 621	1.55 545	1.20 556	9.30 681	0.93 502	0.30 528	0.31 577	0.33 549	0.28 530	0.39 551	0.30 507

APVNet	1.06 535	0.53 553	1.42 563	0.84 607	0.79 602	1.92 609	0.82 547	1.90 553	1.08 391	1.08 359	1.43 496	1.56 546	1.13 541	3.07 568	1.58 596	0.31 535	0.34 591	0.42 598	0.36 592	0.36 534	0.37 551

CFNet-ft	0.72 393	0.32 392	0.54 175	0.66 516	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 547	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

S-Stereo	1.15 559	0.46 522	2.17 622	0.81 595	0.80 607	1.21 525	1.19 615	1.93 565	2.02 633	1.47 550	2.11 609	1.57 547	1.17 545	2.05 506	1.41 578	0.40 587	0.40 620	0.35 568	0.31 559	0.44 575	0.70 633

CFNet_RVC	0.72 393	0.32 392	0.54 175	0.66 516	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 547	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

iinet-f	0.99 514	0.45 520	3.71 649	0.55 387	0.43 430	1.81 599	0.68 506	1.14 330	1.14 427	1.18 429	1.42 492	1.58 550	1.44 588	1.34 381	1.59 598	0.24 431	0.23 516	0.20 270	0.19 316	0.26 439	0.25 440

hknet	0.77 433	0.32 392	0.95 454	0.54 362	0.38 380	1.27 533	0.65 493	2.16 612	1.07 385	1.20 437	1.11 363	1.59 551	0.81 407	1.37 389	0.66 420	0.22 385	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

PWC_ROB	1.24 566	0.76 609	2.46 632	0.72 563	0.78 599	1.15 512	0.49 388	1.75 500	1.92 627	2.31 634	3.07 641	1.59 551	1.40 583	2.46 543	2.10 620	0.33 551	0.22 503	0.35 568	0.24 465	0.38 547	0.41 566

DDUNet	1.50 593	2.69 685	1.12 515	1.77 662	1.88 665	1.84 603	0.92 573	1.70 488	1.16 449	1.38 529	1.79 580	1.60 553	1.12 537	1.37 389	1.08 528	1.10 659	0.76 662	2.37 672	0.94 661	2.00 660	1.37 658

RTSC	1.29 570	0.73 603	2.44 631	0.83 606	0.57 520	1.85 604	0.65 493	1.88 547	2.00 632	2.20 631	1.66 562	1.60 553	1.26 567	2.33 532	3.92 652	0.32 542	0.23 516	0.27 480	0.29 542	0.37 538	0.37 551

HI	0.64 346	0.32 392	0.68 278	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 498	1.43 496	1.62 555	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

CoSv	0.64 346	0.32 392	0.68 278	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 498	1.43 496	1.62 555	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

DCVSM-stereo	0.72 393	0.35 460	0.76 356	0.55 387	0.42 418	0.73 356	0.38 236	1.21 356	1.02 361	1.79 605	1.04 332	1.62 555	1.03 515	1.04 297	0.79 468	0.24 431	0.27 548	0.29 506	0.24 465	0.30 493	0.36 546

Ntro	1.64 606	1.15 641	1.23 531	2.48 671	1.83 664	2.09 621	1.16 612	1.96 570	1.38 560	1.21 441	1.62 552	1.62 555	1.29 570	1.87 488	1.11 536	3.04 677	0.56 651	1.82 665	0.64 643	2.80 672	2.05 670

anonymousa	0.72 393	0.27 257	0.75 346	0.47 206	0.63 550	1.43 562	0.45 347	1.24 370	0.89 301	1.28 473	1.75 576	1.62 555	1.13 541	0.69 159	0.59 389	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.25 479	0.20 298	0.18 273

HH	0.63 334	0.30 341	0.77 364	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 560	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

HanStereo	0.63 334	0.30 341	0.77 364	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 560	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

SGM-Forest	1.24 566	0.38 484	0.60 229	0.52 326	0.37 358	1.56 574	1.30 624	1.65 473	1.36 552	2.11 629	1.79 580	1.63 560	0.93 467	7.48 666	0.95 508	0.36 572	0.37 609	0.39 588	0.34 583	0.37 538	0.32 524
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-ROB	0.73 411	0.25 196	0.76 356	0.54 362	0.39 391	0.95 459	0.66 498	1.66 478	1.09 399	1.24 459	1.02 319	1.64 563	0.71 364	1.63 448	1.02 520	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.20 298	0.22 393

CRFU-Net	0.86 479	0.39 489	1.00 472	0.65 510	0.57 520	1.78 596	0.86 559	2.15 609	0.81 274	1.38 529	1.18 399	1.64 563	1.19 553	1.35 382	0.90 498	0.26 482	0.22 503	0.21 309	0.19 316	0.23 398	0.24 428

XPNet_ROB	0.96 502	0.49 534	1.09 508	0.72 563	0.57 520	1.11 501	1.14 609	1.66 478	1.23 488	1.85 612	1.39 487	1.64 563	1.11 534	1.80 480	1.42 582	0.38 581	0.30 571	0.33 549	0.29 542	0.37 538	0.34 535

Wz-Net-LNSev	1.03 531	0.67 593	2.71 640	0.64 496	0.84 613	1.75 589	1.00 592	1.80 524	1.32 532	1.28 473	1.25 426	1.65 566	1.22 560	1.39 398	1.40 574	0.28 512	0.26 540	0.24 406	0.23 451	0.33 520	0.32 524

RAFT	0.64 346	0.30 341	0.73 325	0.59 440	0.33 298	0.68 331	0.58 463	1.04 282	0.76 258	1.08 359	1.19 406	1.65 566	0.93 467	1.06 302	0.56 379	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.24 465	0.22 370	0.17 246

PDISCO_ROB	1.32 575	0.65 591	1.44 566	1.36 652	1.46 660	2.55 639	0.92 573	2.45 646	2.07 636	1.37 523	1.49 518	1.65 566	1.00 504	2.82 558	1.35 567	1.01 652	0.27 548	0.54 625	0.47 619	0.71 632	0.73 636

zh-mn7	1.70 613	1.21 644	8.30 672	0.69 545	0.53 502	1.45 564	0.84 551	1.70 488	2.09 637	2.41 642	2.67 634	1.68 569	1.23 561	4.49 597	2.87 636	0.30 528	0.26 540	0.27 480	0.27 509	0.31 502	0.35 540

HSM-Net_RVC	0.87 483	0.29 319	0.53 163	0.53 345	0.30 226	1.15 512	0.55 440	3.57 667	1.28 513	1.53 564	1.74 573	1.68 569	0.93 467	1.49 420	0.77 460	0.22 385	0.17 394	0.19 217	0.18 291	0.20 298	0.19 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	1.34 577	0.92 622	2.62 638	0.86 614	0.87 622	1.03 485	1.08 603	1.50 429	1.51 591	1.82 610	1.41 491	1.68 569	1.26 567	4.87 607	1.34 564	0.61 637	0.65 659	0.68 641	0.78 651	0.69 630	0.68 632

DLCB_ROB	0.86 479	0.40 496	0.78 374	0.68 541	0.54 506	1.11 501	0.84 551	1.49 425	1.23 488	1.64 590	1.65 559	1.70 572	0.91 455	1.70 463	1.05 522	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.27 509	0.27 453	0.24 428

ADLNet2	0.88 484	0.34 440	1.17 525	0.77 585	0.64 553	1.12 504	0.76 527	1.74 497	1.24 494	1.21 441	1.65 559	1.71 573	1.05 521	1.67 456	1.17 545	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.22 428	0.26 439	0.29 494

aanetorigin	1.23 565	0.79 611	2.78 642	0.70 551	0.79 602	0.99 475	1.06 601	1.06 303	1.37 556	3.52 666	2.61 632	1.72 574	1.63 607	1.99 499	1.78 605	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.25 479	0.38 547	0.45 582

otaku	1.60 602	1.11 637	1.21 528	2.20 665	1.56 661	1.97 613	1.24 618	2.07 598	1.36 552	1.44 545	1.62 552	1.73 575	1.19 553	1.73 469	0.98 516	2.89 676	0.57 652	1.74 663	0.60 641	2.78 671	1.94 668

ETE_ROB	0.96 502	0.64 590	1.16 523	0.69 545	0.48 464	1.14 506	1.13 608	1.77 511	1.19 468	1.91 619	1.45 504	1.73 575	1.05 521	1.60 443	1.14 540	0.32 542	0.26 540	0.38 582	0.34 583	0.39 551	0.41 566

fast-acv-ft	0.94 499	0.44 513	1.40 556	0.58 427	0.51 487	1.77 594	0.69 510	1.36 392	1.42 579	1.29 480	1.86 589	1.74 577	1.25 565	1.52 425	1.38 570	0.26 482	0.28 555	0.28 495	0.28 530	0.27 453	0.26 464

GwcNet	1.08 540	0.51 544	2.33 628	0.79 589	1.18 650	1.76 591	0.70 513	1.68 481	1.47 585	1.41 538	1.64 557	1.74 577	1.04 517	2.20 522	1.41 578	0.30 528	0.29 566	0.29 506	0.27 509	0.30 493	0.35 540

ADCP+	1.99 632	0.48 531	7.73 668	0.66 516	0.91 625	2.30 630	1.05 599	1.82 528	1.34 539	1.54 570	1.32 460	1.74 577	1.61 606	2.17 516	13.37 687	0.24 431	0.21 481	0.32 540	0.28 530	0.37 538	0.29 494

ccnet	1.12 550	0.67 593	1.01 476	0.78 587	0.73 583	1.72 587	0.99 590	1.84 537	1.26 502	1.47 550	1.85 588	1.75 580	1.29 570	1.75 471	1.88 610	0.57 631	0.53 647	0.57 634	0.55 634	0.59 616	0.54 607

RT-IGEV	0.77 433	0.28 284	0.93 445	0.55 387	0.33 298	1.01 478	0.83 550	2.03 591	0.93 318	1.28 473	1.58 543	1.77 581	1.17 545	1.04 297	0.49 338	0.23 412	0.16 362	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.26 464

YMNet	1.00 519	0.54 554	1.40 556	0.81 595	0.85 616	1.87 606	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 588	1.99 600	1.77 581	0.97 487	1.50 422	1.45 586	0.33 551	0.37 609	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

YMNet_1	1.00 519	0.54 554	1.40 556	0.81 595	0.85 616	1.87 606	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 588	1.99 600	1.77 581	0.97 487	1.50 422	1.45 586	0.33 551	0.37 609	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

UGAM	1.14 555	0.27 257	0.95 454	0.53 345	0.42 418	0.70 344	0.72 518	0.95 241	1.32 532	0.98 328	1.48 516	1.78 584	0.87 440	9.65 687	0.87 491	0.21 354	0.18 419	0.30 519	0.24 465	0.19 251	0.16 214

zh-sn7	1.76 619	1.38 649	6.58 665	0.74 575	0.72 576	1.78 596	1.31 625	1.88 547	1.56 598	1.86 614	2.47 628	1.81 585	2.08 642	5.12 612	3.80 651	0.32 542	0.32 585	0.32 540	0.32 567	0.44 575	0.40 561

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 512	0.39 489	3.21 644	0.50 273	0.63 550	0.64 294	0.39 253	2.36 638	0.75 249	0.95 317	4.63 660	1.81 585	0.56 283	0.96 263	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.26 497	0.32 511	0.35 540

hitnet-ft	0.79 445	0.35 460	0.57 212	0.58 427	0.42 418	0.96 465	0.46 355	1.47 421	1.33 536	1.19 433	1.22 416	1.81 585	0.98 494	1.66 455	0.94 504	0.33 551	0.28 555	0.34 559	0.27 509	0.35 527	0.31 517

Select-FE	0.74 416	0.39 489	1.56 584	0.55 387	0.46 458	0.40 71	0.22 37	1.86 541	0.68 231	1.05 354	1.31 453	1.82 588	1.74 616	1.11 318	0.38 235	0.21 354	0.16 362	0.21 309	0.25 479	0.19 251	0.31 517

w-ln-seven	1.38 583	0.70 600	3.91 650	0.75 579	0.72 576	2.69 646	0.95 582	2.02 588	1.99 631	1.99 622	1.73 571	1.82 588	1.17 545	2.45 540	2.84 635	0.28 512	0.25 534	0.31 525	0.30 551	0.41 558	0.33 530

coex_refinement	0.80 448	0.28 284	0.73 325	0.70 551	0.51 487	0.95 459	0.60 477	1.78 515	1.23 488	1.36 520	1.37 478	1.82 588	0.81 407	1.32 372	1.13 539	0.26 482	0.17 394	0.19 217	0.20 353	0.24 413	0.25 440

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 393	0.35 460	1.70 594	0.49 261	0.56 516	0.63 290	0.38 236	2.41 643	0.65 220	0.77 268	1.07 341	1.82 588	0.95 477	0.93 256	0.43 285	0.20 319	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.28 472	0.26 464

NCC-stereo	1.10 545	0.54 554	1.24 534	0.84 607	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 502	1.74 573	1.88 592	1.74 616	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 609	0.45 605	0.58 637	0.42 563	0.42 570

Abc-Net	1.10 545	0.54 554	1.24 534	0.84 607	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 502	1.74 573	1.88 592	1.74 616	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 609	0.45 605	0.58 637	0.42 563	0.42 570
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 562	0.49 534	1.24 534	0.70 551	0.97 633	1.71 585	0.92 573	1.91 557	1.46 584	1.38 529	1.14 379	1.88 592	1.30 574	4.24 592	1.87 608	0.26 482	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.55 609	0.54 607

LSM	6.33 679	1.10 634	13.19 680	1.41 656	68.17 716	1.64 581	1.90 659	1.92 560	2.46 646	2.99 658	3.11 642	1.88 592	1.80 622	2.61 552	2.06 619	0.41 592	0.58 653	0.50 615	0.57 636	0.64 623	17.66 706

RP	1.09 543	0.50 541	1.12 515	0.90 626	1.04 636	1.11 501	0.84 551	1.80 524	1.62 601	1.55 573	2.00 602	1.90 596	1.78 620	1.84 483	1.25 552	0.52 622	0.36 607	0.48 612	0.36 592	0.45 579	0.43 577

SHD	1.31 573	0.71 602	2.34 629	0.86 614	0.75 593	1.77 594	0.65 493	2.22 625	2.50 650	2.40 641	1.71 569	1.91 597	1.60 605	1.93 494	2.37 627	0.38 581	0.31 577	0.38 582	0.40 603	0.48 592	0.50 599

XQC	1.37 581	0.87 619	2.56 636	0.84 607	0.69 571	1.83 602	0.89 566	2.07 598	1.88 623	1.88 615	1.53 525	1.91 597	1.55 601	2.85 561	3.05 638	0.48 616	0.29 566	0.44 604	0.39 599	0.69 630	0.60 621

NCCL2	1.00 519	0.56 563	1.06 496	0.75 579	0.57 520	1.31 540	1.72 648	1.77 511	1.36 552	1.50 559	1.17 397	1.91 597	1.17 545	1.54 431	1.29 559	0.35 568	0.31 577	0.45 605	0.44 612	0.40 555	0.40 561

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 618	0.87 619	3.56 646	0.80 592	0.75 593	3.72 663	2.44 678	1.82 528	1.82 620	1.74 598	1.91 595	1.92 600	1.26 567	7.69 669	1.28 558	0.45 608	0.47 637	0.52 619	0.77 650	0.50 596	0.50 599

CSAN	1.41 587	0.59 573	1.26 537	0.70 551	0.50 475	1.76 591	1.78 650	1.77 511	1.90 626	2.35 637	2.32 618	1.92 600	1.94 633	5.56 626	1.49 592	0.43 602	0.35 602	0.40 593	0.41 604	0.43 569	0.41 566

z-mn7	1.56 599	0.84 614	4.36 654	0.71 559	0.51 487	2.60 641	1.04 597	1.73 492	2.70 656	1.53 564	2.99 640	1.94 602	1.34 579	4.78 605	2.41 628	0.29 523	0.24 525	0.27 480	0.24 465	0.34 524	0.31 517

HSM	1.19 564	0.32 392	0.65 258	0.57 421	0.38 380	1.23 528	0.59 472	2.25 628	1.19 468	1.30 488	1.25 426	1.94 602	1.03 515	9.32 682	0.71 439	0.22 385	0.16 362	0.20 270	0.16 238	0.21 343	0.21 373

LALA_ROB	1.01 525	0.59 573	1.16 523	0.67 528	0.51 487	1.63 579	1.26 622	1.69 483	1.38 560	1.81 609	1.37 478	1.94 602	1.02 513	1.58 439	1.38 570	0.37 576	0.27 548	0.43 600	0.37 595	0.43 569	0.37 551

RainbowNet	1.97 630	1.76 666	1.57 586	2.81 674	2.21 669	1.98 615	1.81 652	2.54 650	1.89 624	1.50 559	1.84 586	1.96 605	1.65 609	2.14 513	1.25 552	3.33 683	0.85 669	2.39 675	0.98 665	2.82 674	2.22 671

Nwc_Net	1.09 543	0.49 534	1.33 550	0.89 625	0.80 607	1.49 568	0.66 498	2.19 621	1.27 508	1.32 502	2.26 616	1.96 605	1.54 599	1.92 491	1.34 564	0.40 587	0.30 571	0.43 600	0.45 614	0.38 547	0.37 551

FBW_ROB	1.71 616	0.62 587	1.45 571	0.67 528	0.61 543	1.81 599	1.08 603	2.52 649	1.70 609	1.77 601	1.73 571	1.98 607	1.25 565	12.57 694	1.84 607	0.34 561	0.37 609	0.56 632	0.38 597	0.45 579	0.43 577

ac_64	0.82 459	0.29 319	0.81 384	0.71 559	0.60 540	1.05 488	0.54 422	1.99 579	0.92 316	1.18 429	1.06 337	1.99 608	1.08 529	1.94 495	0.97 513	0.27 498	0.22 503	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.19 317

AF-Net	1.13 553	0.52 548	1.33 550	0.86 614	0.91 625	1.38 551	0.71 515	2.16 612	1.62 601	1.56 574	2.40 623	1.99 608	1.65 609	1.81 482	1.48 591	0.48 616	0.28 555	0.49 614	0.33 577	0.39 551	0.32 524

UDG	1.41 587	2.65 684	0.99 466	1.44 657	1.64 663	1.34 545	0.80 542	1.60 461	1.23 488	1.23 452	1.71 569	2.01 610	1.34 579	1.47 418	1.41 578	0.90 649	0.54 650	2.29 670	0.75 649	1.84 659	1.04 650

DANet	1.08 540	0.61 583	1.32 547	0.85 612	0.72 576	1.37 548	0.51 397	1.54 446	1.15 439	1.78 602	1.54 530	2.01 610	1.11 534	2.90 562	2.00 616	0.33 551	0.30 571	0.40 593	0.30 551	0.44 575	0.45 582
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	1.14 555	0.79 611	1.26 537	0.91 629	0.96 632	1.52 570	0.77 530	1.92 560	1.26 502	1.54 570	1.93 596	2.02 612	1.54 599	2.25 526	1.31 561	0.44 607	0.35 602	0.58 635	0.48 621	0.47 587	0.46 586

LL-Strereo	1.33 576	0.39 489	1.38 555	0.61 467	0.61 543	0.75 367	0.66 498	1.63 470	1.17 452	1.56 574	1.60 546	2.03 613	2.12 643	9.72 688	0.97 513	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.23 451	0.22 370	0.25 440

FAT-Stereo	1.07 537	0.41 503	1.32 547	0.72 563	0.58 529	1.08 494	0.89 566	1.96 570	1.65 604	1.75 599	1.98 599	2.03 613	1.48 594	2.02 502	1.18 548	0.42 596	0.35 602	0.34 559	0.29 542	0.35 527	0.53 605

AnyNet_C32	1.96 629	1.10 634	5.17 658	0.90 626	1.11 642	2.12 623	2.37 676	1.85 538	1.48 586	2.45 643	1.70 568	2.05 615	1.64 608	2.50 547	10.28 682	0.37 576	0.34 591	0.35 568	0.41 604	0.49 595	0.54 607

ADCL	1.72 617	0.57 567	3.66 647	0.67 528	0.61 543	2.61 643	1.85 655	1.96 570	1.67 606	1.90 618	1.83 584	2.06 616	1.90 631	2.13 512	9.15 678	0.26 482	0.24 525	0.34 559	0.32 567	0.38 547	0.35 540

RASNet	1.12 550	0.30 341	0.91 438	0.66 516	0.77 597	0.97 469	0.57 459	1.37 393	1.35 548	1.02 346	1.34 469	2.11 617	1.43 586	7.09 658	1.39 573	0.19 277	0.17 394	0.17 149	0.19 316	0.18 200	0.16 214

DPSNet	1.69 612	0.59 573	4.33 652	0.70 551	0.57 520	2.02 617	1.62 646	3.35 664	1.78 616	1.48 556	1.38 483	2.17 618	2.84 660	4.77 604	3.66 649	0.48 616	0.31 577	0.29 506	0.25 479	0.64 623	0.48 593

DispFullNet	2.34 644	2.85 686	3.66 647	3.08 681	2.27 671	1.97 613	0.67 502	2.00 580	1.70 609	2.52 644	2.00 602	2.23 619	5.86 681	3.44 582	1.58 596	1.01 652	0.32 585	2.64 681	1.94 684	2.85 676	2.24 672

EDNetEfficient	2.37 645	1.10 634	8.08 670	0.74 575	0.71 574	0.98 474	1.56 640	1.46 419	4.06 672	4.90 680	2.82 637	2.25 620	3.48 669	2.95 563	9.97 679	0.26 482	0.24 525	0.26 464	0.30 551	0.68 629	0.61 622

psmorigin	1.52 595	0.69 597	10.52 678	0.68 541	0.59 537	1.13 505	0.70 513	1.57 454	1.19 468	1.99 622	1.79 580	2.26 621	1.47 593	2.09 509	1.36 568	0.39 584	0.40 620	0.34 559	0.33 577	0.43 569	0.56 611

Wz-Net-SNSev	1.49 591	1.23 646	6.27 664	0.68 541	0.67 563	1.37 548	1.41 630	2.00 580	1.39 565	1.48 556	1.61 550	2.29 622	1.32 577	3.93 587	2.14 622	0.31 535	0.28 555	0.31 525	0.33 577	0.42 563	0.36 546

WZ-Net	1.95 628	0.95 624	10.10 674	0.86 614	0.78 599	1.69 584	1.60 645	2.20 624	1.98 630	2.08 627	1.93 596	2.30 623	1.97 634	5.30 615	3.17 643	0.34 561	0.26 540	0.29 506	0.31 559	0.51 601	0.47 590

stereogan	1.15 559	0.42 507	1.40 556	0.86 614	0.84 613	2.38 634	0.71 515	1.88 547	1.73 613	1.72 596	1.94 598	2.31 624	1.29 570	2.07 507	1.08 528	0.36 572	0.35 602	0.39 588	0.31 559	0.51 601	0.46 586

G-Net	1.66 608	0.63 588	1.56 584	1.11 645	0.74 584	2.98 655	0.91 571	1.55 450	1.22 485	2.76 652	8.18 684	2.32 625	2.53 657	1.92 491	1.87 608	0.48 616	0.44 628	0.45 605	0.31 559	0.60 620	0.57 615

PVD	1.70 613	0.84 614	2.26 627	0.94 634	0.83 612	2.48 637	0.97 585	2.59 652	3.35 664	3.01 660	2.77 636	2.34 626	2.47 655	2.67 555	3.14 641	0.47 615	0.45 632	0.59 636	0.48 621	0.59 616	0.75 638

CBFPSM	0.92 494	0.33 415	1.86 608	0.49 261	0.38 380	1.75 589	0.84 551	1.39 400	1.12 412	1.09 365	0.99 302	2.37 627	1.66 613	1.32 372	1.42 582	0.19 277	0.18 419	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.33 530

ADCMid	1.89 627	0.73 603	5.06 656	0.72 563	0.67 563	2.00 616	1.14 609	1.97 574	1.48 586	2.86 655	1.81 583	2.37 627	2.05 639	2.24 524	10.39 683	0.33 551	0.31 577	0.39 588	0.43 610	0.50 596	0.44 580

ADCS	2.25 639	0.99 628	5.55 659	0.81 595	0.74 584	2.19 625	1.80 651	2.27 630	2.14 638	2.80 654	2.13 611	2.40 629	2.03 636	2.64 554	13.69 688	0.41 592	0.39 618	0.40 593	0.45 614	0.58 614	0.56 611

DISCO	1.03 531	0.34 440	1.11 513	0.69 545	0.45 446	2.07 619	0.84 551	2.13 603	1.50 589	1.15 405	1.33 462	2.40 629	1.07 528	2.60 551	1.51 594	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.20 353	0.31 502	0.27 475

MultiAttention	4.51 672	0.33 415	0.82 388	0.73 571	0.45 446	30.98 707	4.50 690	2.18 620	1.40 570	1.61 582	2.41 624	2.43 631	0.70 359	38.42 711	1.36 568	0.22 385	0.15 323	0.29 506	0.30 551	0.47 587	0.43 577

MFN_U_SF_RVC	1.52 595	0.84 614	3.42 645	0.87 621	0.66 559	2.56 640	0.95 582	2.36 638	1.70 609	1.98 621	1.86 589	2.45 632	1.79 621	2.95 563	2.58 630	0.52 622	0.48 639	0.55 629	0.59 640	0.59 616	0.61 622

ADCPNet	1.85 622	0.69 597	8.07 669	0.71 559	0.58 529	2.79 650	1.22 617	1.94 567	1.54 595	1.88 615	1.69 567	2.46 633	2.04 637	2.37 535	6.48 664	0.38 581	0.37 609	0.38 582	0.43 610	0.47 587	0.45 582

edge stereo	1.11 548	0.50 541	1.30 543	0.71 559	0.65 555	1.14 506	0.75 524	1.93 565	1.37 556	1.71 595	1.83 584	2.54 634	1.44 588	2.43 539	1.23 550	0.42 596	0.41 622	0.54 625	0.35 588	0.42 563	0.46 586

Wz-Net-TNSev	1.88 624	2.08 678	7.66 667	0.67 528	0.64 553	2.42 635	1.83 654	2.33 634	1.74 615	1.57 578	1.56 536	2.58 635	1.90 631	4.86 606	3.12 640	0.39 584	0.37 609	0.33 549	0.37 595	0.53 605	0.58 616

RTS	2.67 653	1.38 649	15.28 683	0.99 636	1.26 654	3.78 664	1.96 662	2.15 609	2.62 653	2.61 646	2.85 638	2.60 636	1.59 603	6.27 639	5.71 662	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

RTSA	2.67 653	1.38 649	15.28 683	0.99 636	1.26 654	3.78 664	1.96 662	2.15 609	2.62 653	2.61 646	2.85 638	2.60 636	1.59 603	6.27 639	5.71 662	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

ACVNet-4b	2.15 636	1.41 653	1.64 589	2.80 673	2.31 673	2.31 631	1.24 618	2.32 633	2.14 638	1.26 468	2.39 622	2.66 638	1.48 594	5.95 636	1.06 524	3.20 681	0.45 632	2.37 672	0.89 657	2.83 675	2.37 675

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 635	1.15 641	3.10 643	1.05 640	0.76 596	5.03 678	2.40 677	2.16 612	2.62 653	1.89 617	2.28 617	2.69 639	1.65 609	9.35 683	2.04 617	0.64 641	0.51 645	0.68 641	0.71 648	1.09 649	0.67 630

AnyNet_C01	2.26 640	1.78 667	10.22 676	0.93 632	0.74 584	2.92 653	2.20 671	2.29 632	1.80 618	2.53 645	2.41 624	2.71 640	1.73 615	3.41 579	6.72 666	0.41 592	0.39 618	0.40 593	0.42 607	0.67 628	0.63 624

UGAM-zero	1.00 519	0.30 341	0.93 445	0.47 206	0.30 226	0.57 250	0.25 72	2.25 628	0.63 201	1.01 342	1.10 357	2.73 641	1.85 626	6.26 638	0.40 254	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.17 246

SAMSARA	1.55 597	0.84 614	2.61 637	1.22 649	1.07 637	2.50 638	1.93 660	2.05 592	1.89 624	2.75 651	1.66 562	2.81 642	1.69 614	3.08 570	1.97 615	0.46 614	0.51 645	0.42 598	0.46 617	0.58 614	0.59 618

SPS-STEREO	1.67 609	1.04 631	1.23 531	1.21 648	1.13 646	1.82 601	1.11 605	2.16 612	1.52 592	3.07 662	2.32 618	2.82 643	1.80 622	4.11 591	2.04 617	1.03 655	0.99 676	0.97 651	0.94 661	1.03 648	1.02 648
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	2.69 655	3.22 689	11.53 679	1.44 657	1.12 644	3.19 657	1.81 652	2.85 656	2.37 643	1.68 593	2.07 608	2.85 644	2.18 645	7.41 663	5.23 660	0.79 647	0.76 662	0.69 643	0.65 644	0.98 643	0.95 645

PAM	0.76 431	0.29 319	1.08 505	0.52 326	0.33 298	1.38 551	0.39 253	2.01 584	0.67 225	1.06 355	0.96 290	2.89 645	1.43 586	0.86 233	0.35 199	0.19 277	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.20 351

AANet	1.64 606	1.27 648	5.08 657	0.67 528	0.65 555	1.41 560	0.84 551	1.92 560	2.90 659	3.11 664	3.20 644	2.91 646	2.06 640	2.49 546	2.10 620	0.42 596	0.29 566	0.34 559	0.30 551	0.45 579	0.45 582

PAM_32	0.77 433	0.28 284	1.03 487	0.52 326	0.30 226	1.32 541	0.35 188	1.97 574	0.65 220	1.02 346	1.06 337	3.05 647	1.49 596	0.96 263	0.36 211	0.19 277	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.19 251	0.19 317

IMH-64-1	2.70 656	1.79 668	1.46 573	3.26 683	2.66 679	3.23 659	2.10 666	4.08 671	2.75 657	2.34 635	3.81 652	3.06 648	2.22 648	4.25 593	2.59 631	3.75 687	0.84 666	2.75 682	1.35 672	3.15 680	2.60 682

IMH-64	2.70 656	1.79 668	1.46 573	3.26 683	2.66 679	3.23 659	2.10 666	4.08 671	2.75 657	2.34 635	3.81 652	3.06 648	2.22 648	4.25 593	2.59 631	3.75 687	0.84 666	2.75 682	1.35 672	3.15 680	2.60 682

NVStereoNet_ROB	1.88 624	1.07 632	1.45 571	1.07 643	1.17 648	1.47 565	1.48 635	1.89 550	1.93 629	1.94 620	4.67 663	3.08 650	1.80 622	6.51 644	1.65 599	1.06 657	0.86 671	1.08 658	1.32 671	0.93 641	1.26 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.57 689	1.47 658	177.42 723	0.67 528	0.53 502	1.58 575	1.16 612	1.90 553	3.37 665	4.71 679	3.38 646	3.10 651	2.69 659	3.13 572	3.58 648	0.25 459	0.23 516	0.33 549	0.27 509	0.83 635	0.81 639

PWCK	2.88 661	2.05 676	5.72 661	2.08 664	1.11 642	3.55 661	3.90 687	2.86 657	3.54 669	3.03 661	3.63 650	3.10 651	2.31 650	8.15 676	3.09 639	2.12 668	0.91 674	1.75 664	0.98 665	2.57 669	1.18 655

ACV-stereo	0.99 514	0.51 544	1.41 561	0.56 403	0.41 412	2.43 636	0.57 459	1.15 332	1.18 459	0.81 282	1.01 311	3.39 653	2.14 644	1.60 443	1.07 527	0.27 498	0.22 503	0.22 345	0.22 428	0.28 472	0.32 524

ACVNet_1	2.18 637	1.45 656	1.72 597	2.85 675	2.33 675	2.28 628	1.46 633	3.08 660	2.22 641	1.82 610	2.05 607	3.56 654	1.98 635	3.09 571	1.40 574	3.17 678	0.60 654	2.40 676	0.92 659	2.91 678	2.37 675

MSAF-DinoV2	1.97 630	0.80 613	10.38 677	0.86 614	0.48 464	1.39 553	0.97 585	2.55 651	1.72 612	1.53 564	1.65 559	3.59 655	2.20 647	5.39 621	3.94 653	0.27 498	0.17 394	0.26 464	0.28 530	0.47 587	0.46 586

ELAS	2.37 645	0.74 606	1.54 582	0.99 636	0.92 627	4.78 675	2.33 675	3.33 663	3.37 665	5.05 683	4.77 664	3.67 656	4.53 678	3.42 580	4.50 656	0.62 638	0.53 647	0.55 629	0.53 632	0.63 621	0.64 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	1.68 611	0.36 470	0.61 234	0.59 440	0.29 202	2.25 627	1.18 614	2.38 641	1.68 608	3.60 667	2.67 634	3.69 657	2.42 653	8.13 674	1.90 611	0.31 535	0.31 577	0.30 519	0.28 530	0.30 493	0.29 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 624	0.57 567	2.18 624	0.63 487	0.40 402	2.80 651	1.57 643	2.39 642	5.88 683	2.36 639	3.57 649	3.72 658	2.97 662	4.74 603	1.76 604	0.34 561	0.30 571	0.32 540	0.29 542	0.48 592	0.37 551

coex-ft	8.13 685	2.13 679	98.04 722	0.67 528	0.53 502	1.71 585	1.56 640	1.65 473	11.11 689	18.17 706	3.75 651	3.88 659	7.61 689	2.98 566	6.49 665	0.30 528	0.30 571	0.32 540	0.31 559	0.66 627	0.50 599

WAO-7	2.66 652	1.40 652	1.73 599	1.39 654	1.17 648	3.93 667	1.94 661	4.11 673	3.88 671	2.92 656	5.50 667	4.18 660	3.00 664	7.63 668	3.71 650	1.13 660	1.00 677	1.17 659	1.13 670	1.18 652	1.09 654

JetBlue	3.97 667	2.01 673	10.19 675	1.38 653	2.84 683	10.53 687	9.54 692	3.60 668	2.41 645	2.73 650	3.39 647	4.54 661	4.31 676	7.85 673	6.84 667	0.88 648	0.93 675	0.89 649	0.91 658	1.74 658	1.91 667

ACVNet_2	2.43 649	1.41 653	2.04 614	2.62 672	2.24 670	2.63 645	1.88 658	3.31 662	3.01 660	2.19 630	3.45 648	4.62 662	2.04 637	4.50 599	1.47 590	2.55 673	0.64 657	2.22 669	0.84 654	2.69 670	2.29 673

ELAS_RVC	2.48 650	0.74 606	1.90 609	1.05 640	0.92 627	2.76 648	4.01 688	2.76 654	4.11 673	4.69 678	4.63 660	4.62 662	5.96 683	3.97 589	3.96 654	0.63 640	0.53 647	0.56 632	0.52 631	0.64 623	0.63 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 674	3.14 687	4.91 655	4.55 694	3.94 692	5.20 679	4.41 689	4.40 675	4.13 674	4.95 681	6.08 669	4.74 664	5.37 679	9.40 684	10.67 684	4.65 694	4.15 695	3.97 693	3.34 693	4.09 690	4.08 694

IMH	3.21 664	1.85 672	1.48 578	3.25 682	2.69 681	4.07 670	2.02 664	4.41 676	3.80 670	2.72 649	7.11 676	4.75 665	2.92 661	5.92 634	2.55 629	3.85 691	0.88 672	2.78 684	1.36 674	3.19 682	2.59 681

MonStereo1	3.14 663	1.66 664	1.81 603	2.43 670	2.32 674	5.80 681	1.58 644	3.52 666	4.70 678	3.09 663	8.22 685	4.76 666	3.36 667	6.52 645	2.29 626	2.33 670	0.61 655	1.91 667	1.05 669	2.44 666	2.34 674

DStereoFS	3.67 666	1.49 660	2.18 624	1.32 651	1.32 656	4.41 673	1.26 622	3.75 670	9.27 687	3.36 665	6.80 672	4.81 667	13.54 694	6.95 655	4.76 658	0.73 646	0.69 660	1.17 659	2.40 690	1.27 655	1.95 669

WAO-6	2.81 659	1.60 663	1.46 573	2.36 669	2.28 672	3.55 661	2.29 674	4.21 674	4.56 677	2.36 639	4.51 657	4.88 668	2.66 658	4.60 600	4.07 655	1.72 664	1.15 683	2.31 671	1.46 677	2.31 663	1.85 666

test_sample8	2.19 638	0.49 534	1.13 517	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.82 528	1.15 439	2.26 632	1.30 447	4.94 669	2.52 656	2.27 528	7.92 674	0.57 631	12.61 707	0.62 637	0.67 645	0.45 579	0.42 570

SGM+DAISY	2.41 648	1.07 632	2.14 621	1.18 647	1.10 640	2.14 624	1.36 628	1.96 570	1.66 605	5.46 686	7.07 675	4.95 670	4.32 677	5.50 623	2.26 624	1.04 656	1.02 679	0.99 654	0.97 663	1.02 646	1.04 650

tt	6.58 681	0.26 224	6.10 663	3.77 689	2.16 666	11.55 689	19.63 699	13.33 697	5.74 682	2.96 657	2.65 633	4.97 671	6.33 686	3.81 586	7.24 668	9.15 699	11.32 706	5.89 699	6.24 700	6.03 694	2.55 680

KSHMR	8.75 686	2.06 677	2.11 619	3.53 687	3.11 685	4.13 671	2.69 679	5.60 682	61.37 723	3.00 659	55.83 721	4.98 672	2.45 654	4.49 597	2.61 633	3.46 684	1.55 687	3.14 688	1.94 684	3.72 687	3.18 687

Dean	2.91 662	1.53 662	2.07 615	2.96 680	2.51 677	3.15 656	2.14 669	4.75 678	4.41 676	2.76 652	6.10 670	5.53 673	2.37 651	2.97 565	1.92 612	3.18 679	0.85 669	2.51 679	1.04 668	2.88 677	2.47 679

WCMA_ROB	1.84 621	0.47 527	1.31 544	0.69 545	0.57 520	2.11 622	1.14 609	1.87 544	1.73 613	4.04 671	6.43 671	5.62 674	3.61 670	2.59 550	1.94 613	0.52 622	0.44 628	0.39 588	0.42 607	0.48 592	0.47 590

LVE	3.31 665	1.67 665	1.64 589	2.85 675	2.42 676	3.20 658	2.26 673	4.78 679	5.05 679	2.35 637	6.91 673	6.02 675	2.37 651	9.15 679	2.17 623	3.19 680	1.08 682	2.38 674	1.47 678	2.81 673	2.40 677

JetRed	6.91 682	8.80 694	25.96 701	2.85 675	3.25 687	13.98 695	11.87 694	6.25 687	4.28 675	4.45 676	4.56 658	6.69 676	5.46 680	7.46 665	14.05 689	2.59 674	3.31 692	2.59 680	2.29 689	4.20 691	3.36 689

WAO-8	4.40 669	1.82 670	1.79 601	2.34 667	2.20 667	9.19 684	1.53 637	6.09 685	16.46 697	3.94 669	7.84 682	7.32 677	3.72 673	9.41 685	3.31 644	2.00 666	1.07 680	2.44 677	1.37 675	2.50 667	1.68 663

Venus	4.40 669	1.82 670	1.79 601	2.34 667	2.20 667	9.19 684	1.53 637	6.09 685	16.46 697	3.94 669	7.84 682	7.32 677	3.72 673	9.41 685	3.31 644	2.00 666	1.07 680	2.44 677	1.37 675	2.50 667	1.68 663

ktn	4.70 673	2.38 682	2.12 620	3.76 688	3.24 686	4.85 676	2.95 684	5.52 681	7.37 686	4.07 673	19.32 701	7.46 679	3.47 668	7.39 662	2.95 637	4.04 692	1.85 688	3.26 690	2.22 688	3.08 679	2.65 684

MeshStereo	2.26 640	0.56 563	0.92 443	0.61 467	0.49 468	2.60 641	1.02 595	3.18 661	2.05 635	7.40 692	4.98 666	7.58 680	2.98 663	6.37 641	1.96 614	0.43 602	0.43 625	0.45 605	0.39 599	0.43 569	0.42 570
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
notaker	3.98 668	2.40 683	2.68 639	3.82 690	3.27 688	3.97 669	2.14 669	4.78 679	3.45 667	4.12 674	6.94 674	7.65 681	3.26 666	7.82 672	5.30 661	4.04 692	1.41 685	3.36 691	2.10 687	3.88 688	3.31 688

FCDSN-DC	2.32 643	0.63 588	0.81 384	0.84 607	0.75 593	2.23 626	0.94 580	2.09 601	1.80 618	5.45 685	7.72 681	7.77 682	6.93 688	3.39 577	1.80 606	0.52 622	0.48 639	0.52 619	0.51 630	0.57 612	0.58 616
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 632	0.59 573	0.89 431	0.70 551	0.61 543	3.95 668	0.94 580	1.80 524	1.79 617	4.41 675	4.43 656	8.17 683	3.66 671	3.40 578	1.33 562	0.52 622	0.48 639	0.54 625	0.58 637	0.53 605	0.50 599

LE_ROB	8.05 684	0.37 477	23.53 695	0.74 575	0.33 298	2.77 649	2.87 683	3.71 669	27.24 708	25.39 708	8.87 686	8.46 684	26.71 707	6.65 647	21.99 698	0.21 354	0.19 437	0.20 270	0.21 399	0.25 426	0.22 393

UNDER WATER	5.08 675	2.33 681	5.55 659	3.94 692	3.51 689	5.20 679	2.72 681	5.61 683	16.52 699	3.84 668	4.60 659	9.21 685	5.89 682	5.90 633	8.66 677	3.75 687	1.34 684	3.18 689	1.88 682	4.33 693	3.61 690

UNDER WATER-64	5.27 676	2.32 680	8.78 673	3.93 691	3.54 690	7.61 682	3.03 685	5.84 684	14.19 691	4.04 671	4.04 654	9.39 686	6.26 684	5.93 635	8.48 676	3.60 686	1.51 686	3.13 687	1.88 682	4.29 692	3.61 690

FC-DCNN	2.72 658	0.59 573	0.86 404	0.73 571	0.57 520	2.91 652	1.04 597	3.01 659	2.60 651	6.83 687	7.64 679	9.92 687	6.33 686	5.21 613	3.14 641	0.53 628	0.48 639	0.51 617	0.50 627	0.53 605	0.51 603

DGTPSM_ROB	13.01 694	8.23 692	21.87 691	9.51 696	18.10 695	11.56 690	32.01 705	10.63 694	16.20 695	7.03 689	19.48 702	10.15 688	16.66 697	9.83 689	22.42 699	4.75 695	8.68 699	5.37 696	10.25 705	6.16 695	11.36 699

DPSMNet_ROB	13.02 695	8.23 692	21.91 692	9.53 697	18.11 696	11.56 690	32.02 706	10.64 695	16.23 696	7.05 690	19.49 703	10.16 689	16.66 697	9.85 690	22.43 700	4.77 696	8.68 699	5.38 697	10.26 706	6.17 696	11.36 699

FC-DCNN v2	2.81 659	0.59 573	0.85 398	0.73 571	0.57 520	2.97 654	1.05 599	3.39 665	2.61 652	6.98 688	7.67 680	10.38 690	6.31 685	5.75 631	3.37 647	0.53 628	0.48 639	0.51 617	0.50 627	0.53 605	0.51 603

TorneroNet	10.70 690	2.03 674	1.82 605	3.43 685	3.01 684	43.83 711	2.22 672	8.87 691	67.47 724	7.17 691	27.36 705	10.68 691	3.85 675	8.67 678	7.65 673	3.59 685	0.88 672	3.04 686	1.57 680	3.71 686	3.17 686

TorneroNet-64	5.30 677	2.03 674	1.74 600	3.43 685	2.81 682	10.09 686	2.12 668	9.10 692	17.12 702	4.96 682	9.27 688	10.72 692	3.70 672	9.20 680	4.55 657	3.31 682	0.84 666	2.88 685	1.55 679	3.49 685	3.04 685

MANE	6.19 678	0.59 573	1.03 487	0.93 632	1.22 653	13.38 692	2.69 679	12.81 696	17.94 703	8.21 693	10.82 691	14.72 693	11.68 690	11.39 693	11.90 686	0.59 635	0.50 644	0.52 619	1.76 681	0.55 609	0.54 607

USTest	14.33 696	14.94 698	21.04 690	17.44 698	16.05 694	23.26 696	33.84 707	21.73 699	11.80 690	9.36 694	10.14 689	15.97 694	13.20 693	17.28 697	22.43 700	3.78 690	5.01 696	6.17 700	6.16 699	9.25 699	7.72 697

TCMNet-wrong-test	10.31 688	11.40 696	14.84 682	20.96 702	18.45 697	13.80 694	10.76 693	15.78 698	3.53 668	5.20 684	5.52 668	16.26 695	12.61 691	7.51 667	10.15 680	7.43 697	2.37 690	4.31 695	3.43 694	11.36 700	10.61 698

DPSimNet_ROB	11.20 692	4.98 691	35.43 705	2.90 678	4.52 693	7.89 683	17.09 698	4.66 677	6.06 684	14.89 701	10.93 692	17.29 696	36.81 712	13.18 695	15.68 693	2.86 675	6.29 698	5.75 698	5.09 698	3.91 689	7.70 696

pmcnn	2.37 645	0.42 507	2.71 640	0.63 487	0.43 430	1.54 572	1.19 615	2.01 584	1.53 594	2.64 648	7.60 678	18.07 697	1.45 590	3.44 582	2.78 634	0.18 229	0.15 323	0.15 49	0.12 66	0.20 298	0.18 273

iinet-test	17.98 697	18.06 699	23.82 697	20.87 700	19.70 698	26.55 697	35.70 708	25.04 703	15.93 692	13.33 696	13.25 693	20.58 698	17.79 699	20.62 699	25.11 703	9.58 701	8.78 701	9.88 702	9.85 703	13.23 701	11.95 701

IINet	17.98 697	18.06 699	23.81 696	20.87 700	19.70 698	26.55 697	35.70 708	25.04 703	15.93 692	13.33 696	13.25 693	20.58 698	17.79 699	20.62 699	25.11 703	9.58 701	8.78 701	9.88 702	9.85 703	13.23 701	11.95 701

Anonymous_1	43.04 716	18.73 701	24.79 698	21.81 703	46.26 714	27.80 699	37.60 710	28.08 707	16.14 694	14.66 700	14.30 695	20.65 700	17.88 701	21.56 701	25.94 706	117.93 724	8.92 703	100.65 720	126.50 722	158.64 725	12.08 703

DPSM_ROB	19.08 699	19.14 702	25.17 699	22.15 704	20.85 701	28.17 700	37.82 711	26.56 705	16.85 700	14.14 698	14.84 696	21.70 701	18.75 702	21.87 702	26.55 707	10.16 705	9.30 704	10.47 704	10.42 707	14.03 703	12.61 704

DPSM	19.08 699	19.14 702	25.17 699	22.15 704	20.85 701	28.17 700	37.82 711	26.56 705	16.85 700	14.14 698	14.84 696	21.70 701	18.75 702	21.87 702	26.55 707	10.16 705	9.30 704	10.47 704	10.42 707	14.03 703	12.61 704

xxxxx1	54.10 718	25.67 704	27.13 702	113.43 719	96.96 719	30.69 704	47.44 713	32.38 710	25.60 705	17.75 703	17.27 698	21.81 703	21.02 704	24.43 705	33.82 709	33.37 716	40.54 718	157.71 723	175.86 723	66.16 718	72.93 721

tt_ll	54.10 718	25.67 704	27.13 702	113.43 719	96.96 719	30.69 704	47.44 713	32.38 710	25.60 705	17.75 703	17.27 698	21.81 703	21.02 704	24.43 705	33.82 709	33.37 716	40.54 718	157.71 723	175.86 723	66.16 718	72.93 721

ff	54.10 718	25.67 704	27.13 702	113.43 719	96.96 719	30.69 704	47.44 713	32.38 710	25.60 705	17.75 703	17.27 698	21.81 703	21.02 704	24.43 705	33.82 709	33.37 716	40.54 718	157.71 723	175.86 723	66.16 718	72.93 721

HanzoNet	11.04 691	3.62 690	8.10 671	4.08 693	3.55 691	4.90 677	2.73 682	7.19 689	10.10 688	31.86 717	28.92 707	21.96 706	36.36 710	18.08 698	10.17 681	7.94 698	3.32 693	3.47 692	3.31 692	7.06 697	4.04 693

SGM-ForestM	6.52 680	0.38 484	1.26 537	0.63 487	0.35 323	13.59 693	5.32 691	6.32 688	6.70 685	11.14 695	9.18 687	22.51 707	13.93 695	16.89 696	20.07 697	0.36 572	0.37 609	0.36 576	0.35 588	0.36 534	0.34 535

LRCNet_RVC	22.74 702	32.10 708	21.97 693	29.84 706	26.23 704	4.42 674	0.81 545	22.66 700	2.02 633	26.93 709	29.26 708	23.06 708	15.59 696	23.84 704	18.88 696	31.75 715	19.90 717	34.65 715	32.13 716	30.54 714	28.32 714

Selective-IGEV-i1pa	19.94 701	26.52 707	23.52 694	2.94 679	1.59 662	31.97 709	20.54 700	30.88 709	25.25 704	23.87 707	27.58 706	33.01 709	26.91 708	32.38 710	25.47 705	20.69 714	5.85 697	12.49 706	4.43 696	3.35 683	19.48 707

HaxPig	38.92 712	41.40 717	41.64 706	29.95 707	32.27 705	28.90 702	27.60 702	29.73 708	37.71 718	43.82 718	43.87 717	33.17 710	35.56 709	41.53 712	40.37 714	43.94 719	47.51 722	45.82 716	47.08 718	42.38 715	44.15 717

MEDIAN_ROB	42.00 714	44.40 719	44.29 710	35.15 708	34.95 706	31.28 708	29.60 704	35.88 714	40.02 720	47.20 722	46.64 719	37.37 711	38.48 720	44.35 721	42.45 715	48.03 721	49.39 723	49.71 718	49.03 719	45.14 717	46.65 718

AVERAGE_ROB	40.43 713	42.37 718	42.73 707	36.96 709	35.58 707	30.50 703	27.61 703	36.71 715	38.39 719	44.91 719	44.36 718	37.45 712	36.70 711	41.88 713	40.35 713	45.43 720	46.81 721	47.11 717	46.35 717	42.51 716	43.87 716

Hybrid-DGEV	38.35 709	38.46 713	50.28 711	44.82 715	41.90 711	56.66 713	76.35 718	53.24 717	33.80 714	28.29 711	29.84 713	43.58 713	37.86 718	43.84 718	53.39 718	20.34 710	18.69 711	21.06 707	21.00 709	28.25 709	25.34 709

FlowAnything	38.37 710	38.41 710	50.38 715	44.76 714	41.94 712	56.64 712	76.34 717	53.28 721	34.23 717	28.25 710	29.72 712	43.60 714	37.79 717	43.83 715	53.38 717	20.39 712	18.71 716	21.07 708	21.14 715	28.23 707	25.29 708

Selective-RAFT-Error	38.39 711	38.47 715	50.44 716	44.73 710	41.97 713	56.68 714	76.38 720	53.24 717	33.92 716	28.34 715	29.85 714	43.60 714	38.20 719	43.75 714	53.34 716	20.38 711	18.70 712	21.09 712	21.05 710	28.30 712	25.43 713

CasAABBNet	38.33 708	38.46 713	50.35 714	44.75 713	41.84 708	56.68 714	76.37 719	53.22 716	33.83 715	28.31 714	29.54 711	43.62 716	37.71 716	43.84 718	53.41 719	20.30 707	18.70 712	21.07 708	21.07 711	28.24 708	25.34 709

RAFT-FEzeroshot	38.32 706	38.45 711	50.28 711	44.74 711	41.87 709	56.68 714	76.38 720	53.24 717	33.76 712	28.29 711	29.37 709	43.69 717	37.66 714	43.83 715	53.41 719	20.32 708	18.70 712	21.07 708	21.07 711	28.25 709	25.35 711

RAFT-FE	38.32 706	38.45 711	50.28 711	44.74 711	41.87 709	56.68 714	76.38 720	53.24 717	33.76 712	28.29 711	29.37 709	43.69 717	37.66 714	43.83 715	53.41 719	20.32 708	18.70 712	21.07 708	21.07 711	28.25 709	25.35 711

LSM0	42.82 715	38.75 716	50.81 717	47.07 716	109.38 724	57.00 718	76.02 716	53.74 722	33.71 711	29.02 716	30.41 715	43.87 719	37.22 713	43.91 720	53.54 722	20.52 713	18.62 710	21.10 713	21.11 714	28.41 713	42.22 715

light-stereo	12.42 693	1.45 656	18.02 686	17.94 699	23.64 703	11.13 688	0.82 547	9.91 693	5.73 681	15.42 702	42.83 716	55.24 720	1.88 628	28.77 709	2.26 624	1.61 663	3.00 691	0.78 644	0.93 660	3.48 684	3.62 692

BEATNet-Init1	26.87 705	13.43 697	70.68 721	0.91 629	0.68 569	57.02 719	21.06 701	32.82 713	32.67 710	52.12 723	53.61 720	66.05 721	49.56 721	48.79 722	34.71 712	0.49 620	0.44 628	0.53 624	0.53 632	0.63 621	0.59 618

PML	51.67 717	36.25 709	13.28 681	7.46 695	20.81 700	108.69 723	232.22 726	8.72 690	27.82 709	87.01 724	269.67 726	69.67 722	61.95 722	24.76 708	14.20 690	9.74 703	3.40 694	9.62 701	4.70 697	18.74 705	4.72 695

RSGM-EC	88.84 721	82.86 722	51.22 718	105.38 717	99.51 722	94.51 721	125.67 723	90.02 723	46.43 721	45.14 720	57.50 722	101.22 723	88.55 723	154.40 723	153.26 724	105.54 722	59.55 724	113.88 721	53.02 720	92.89 723	56.17 719

acva	88.84 721	82.86 722	51.22 718	105.38 717	99.51 722	94.51 721	125.67 723	90.02 723	46.43 721	45.14 720	57.50 722	101.22 723	88.55 723	154.40 723	153.26 724	105.54 722	59.55 724	113.88 721	53.02 720	92.89 723	56.17 719

Selective-IGEV-i16pa	97.29 723	136.83 724	17.95 685	1.52 659	1.00 634	188.16 725	3.63 686	183.02 726	169.43 726	88.01 725	178.60 724	119.35 725	191.45 726	226.33 726	135.51 723	131.38 725	17.89 709	32.25 714	3.46 695	2.02 662	117.94 724

test_example2	192.40 724	210.76 725	206.48 724	199.83 724	204.73 725	172.94 724	183.52 725	133.93 725	133.41 725	191.38 726	196.19 725	187.13 726	178.77 725	205.33 725	208.00 726	222.09 726	238.72 726	186.54 726	190.54 726	227.34 726	170.31 725

ccccc		492.34 726		530.87 725	530.37 726	478.08 726		491.76 727		448.18 727		476.12 727		541.64 727		663.49 727	459.54 727	353.94 727	309.79 727	586.66 727

ASD4		10.99 695

Low-res two-view benchmark