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.

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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

LACA2	0.15 28	0.31 358	0.57 94	0.00 1	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.17 3	0.68 207	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.12 10	0.13 203	0.16 2	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.20 5	0.62 143	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 6	0.12 191	0.54 89	0.02 140	0.00 1	0.37 32	0.01 137	0.43 32	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.00 1	0.14 76	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

BTL-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 124	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.01 1	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

Pro-Stereo	0.21 62	0.05 30	0.20 7	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	0.21 8	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.01 22	1.55 291	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 555	0.01 76	0.01 127

BStereo	0.34 135	0.17 256	2.86 459	0.00 1	0.10 413	0.41 38	0.03 273	2.16 185	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.02 437	0.01 76	0.01 127

MatchStereo	0.17 37	0.17 256	0.97 165	0.01 42	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.06 90	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.07 208	0.14 76	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.55 235	0.17 256	2.86 459	0.00 1	0.10 413	4.86 547	0.03 273	2.09 180	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.02 437	0.01 76	0.01 127

WQFJA1	0.50 213	0.06 52	0.28 42	0.03 206	0.53 550	1.17 213	0.04 303	4.55 475	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

NLMM	0.50 213	0.06 52	0.28 42	0.03 206	0.53 550	1.17 213	0.04 303	4.54 473	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

MonSter++	0.09 4	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.56 52	0.00 1	0.20 5	0.60 113	0.00 1	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.07 27	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 19	0.04 12	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.14 193	0.00 1	0.51 39	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.07 27	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 19	0.04 12	0.24 23	0.02 140	0.00 1	1.15 201	0.00 1	0.44 34	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.08 35	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 14	0.04 12	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.13 191	0.00 1	0.30 16	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.08 35	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

BridgeDepth	0.11 8	0.07 81	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.00 1	0.14 1	0.62 143	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.04 141	0.14 76	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.18 48	0.08 105	0.45 70	0.08 336	0.11 422	1.11 174	0.12 406	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.01 2	0.06 190	0.18 100	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.20 499	0.11 476

MonStereo	0.19 51	0.07 81	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.01 127

Wavelet-MonSter	0.10 6	0.03 2	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	0.20 5	0.23 54	0.14 168	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

FSD					0.00 1	0.25 10	0.05 328	0.32 19	0.61 124	0.03 52	0.01 1	0.06 135	0.02 60	0.13 72	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76

Monster-pub-eth3d	0.19 51	0.07 81	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.10 51	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.01 127

GASTEREO	0.39 162	0.45 426	0.47 79	0.11 371	0.24 490	1.06 144	0.03 273	3.16 302	0.66 186	0.10 132	0.01 1	0.01 2	0.28 337	0.66 242	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 576	0.03 249	0.02 256

MSCF	0.38 161	0.45 426	0.49 81	0.12 374	0.24 490	1.05 130	0.03 273	3.14 294	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.02 25	0.23 322	0.65 241	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 576	0.03 249	0.02 256

S2M2_XL	0.06 1	0.19 275	0.39 65	0.04 245	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 21	0.07 1	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.21 62	0.08 105	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.80 155	0.74 256	0.13 162	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.10 51	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 51	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	0.82 67	0.00 1	1.54 126	0.78 284	0.14 168	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.04 6	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 90	0.08 105	0.24 23	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.00 1	2.14 182	0.79 288	0.13 162	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 62	0.07 81	0.23 19	0.01 42	0.00 1	0.81 65	0.00 1	2.00 174	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.06 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 116	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.00 266	0.71 241	0.19 195	0.01 1	0.02 25	0.28 337	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 111	0.06 52	0.35 58	0.03 206	0.00 1	1.07 149	0.00 1	2.95 258	0.67 197	0.26 202	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 80	0.06 52	0.21 9	0.01 42	0.03 326	1.06 144	0.00 1	1.73 151	0.72 249	0.19 195	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.24 140	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 19	0.05 30	0.34 57	0.01 42	0.00 1	1.09 163	0.01 137	0.31 18	0.68 207	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 62	0.06 52	0.29 45	0.02 140	0.00 1	1.11 174	0.02 222	1.46 119	0.70 236	0.16 178	0.01 1	0.01 2	0.04 141	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 30	0.13 203	0.42 67	0.04 245	0.00 1	1.05 130	0.15 414	0.57 55	0.38 82	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

LG-Stereo_L1	0.14 19	0.13 203	0.45 70	0.04 245	0.00 1	0.35 24	0.14 411	0.80 78	0.61 124	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.20 235	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

MLG-Stereo_test3	0.14 19	0.10 150	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.47 37	0.69 224	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.03 2	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

MLG-Stereo_test2	0.16 30	0.11 181	0.23 19	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.27 14	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.08 161	0.00 1	0.07 27	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

MLG-Stereo_test1	0.15 28	0.06 52	0.31 49	0.02 140	0.01 210	1.05 130	0.00 1	0.19 4	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

MLG-Stereo	0.17 37	0.06 52	0.25 36	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.50 38	1.29 398	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

LG-G_1	0.23 90	0.11 181	0.32 52	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

LG-G	0.23 90	0.11 181	0.32 52	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

LGtest1	0.13 14	0.14 215	0.30 46	0.01 42	0.00 1	0.40 36	0.00 1	0.54 50	0.73 250	0.06 84	0.01 1	0.03 63	0.00 1	0.04 6	0.21 243	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

SGD-Stereo	0.12 10	0.10 150	0.25 36	0.03 206	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.24 11	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.06 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

HI	0.54 231	0.37 383	1.50 293	0.13 382	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 377	0.01 1	2.67 450	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

CoSv	0.54 231	0.37 383	1.50 293	0.13 382	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 377	0.01 1	2.67 450	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

SCV_C0	0.34 135	0.20 288	0.96 159	0.02 140	0.00 1	0.41 38	0.02 222	3.62 378	0.65 175	0.12 154	0.01 1	0.07 153	0.09 236	0.18 100	0.13 177	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.19 535	0.12 428	0.04 359

SCV	0.42 175	0.28 343	0.68 112	0.26 455	0.16 454	0.26 11	0.05 328	4.98 512	0.63 155	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.18 531	0.25 518	0.18 523

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 51	0.03 2	0.46 74	0.03 206	0.00 1	0.36 31	0.02 222	1.68 145	0.67 197	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.00 1	0.12 65	0.22 247	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.15 509	0.01 76	0.00 1

FoundationStereo	0.08 3	0.12 191	0.24 23	0.02 140	0.01 210	0.12 3	0.04 303	0.24 11	0.59 100	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.11 57	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 268	1.49 568	1.08 202	0.01 42	0.01 210	0.37 32	0.05 328	2.93 256	0.63 155	0.08 103	0.01 1	0.00 1	0.02 60	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	6.28 593	0.01 127

AIO_rvc	0.21 62	0.32 363	0.50 82	0.09 349	0.03 326	0.43 46	0.06 355	1.25 101	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.09 169	0.04 141	0.28 165	0.16 207	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 448	0.10 410	0.10 468

HUF	0.25 105	0.32 363	1.18 232	0.06 293	0.11 422	0.31 13	0.08 373	0.73 70	0.62 143	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.16 90	0.14 188	0.00 1	0.58 593	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.37 558

AIO_test	0.17 37	0.11 181	0.55 91	0.08 336	0.06 372	0.42 45	0.06 355	0.35 24	0.38 82	0.03 52	0.01 1	0.86 322	0.03 108	0.21 129	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.08 488	0.03 249	0.02 256

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castereo	0.32 129	0.28 343	0.46 74	0.01 42	0.05 360	0.81 65	0.04 303	3.37 335	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.14 282	0.10 51	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 548	0.02 185	0.01 127

MonSter	0.19 51	0.07 81	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.01 127

GIP-stereo	0.31 126	0.03 2	0.78 123	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.03 273	2.98 263	0.66 186	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.18 100	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.00 1

fffft	0.22 80	0.03 2	0.46 74	0.01 42	0.00 1	0.93 89	0.01 137	1.42 109	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.21 129	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.07 437
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 19	0.04 12	0.38 61	0.05 273	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.32 19	0.63 155	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.03 108	0.20 120	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 48	0.06 52	0.53 87	0.02 140	0.00 1	1.03 106	0.04 303	0.38 27	0.64 167	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.26 154	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.10 468

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dual_stereo	0.29 116	0.05 30	0.31 49	0.03 206	0.00 1	0.31 13	0.02 222	3.31 329	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.79 250	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.08 488	0.00 1	0.01 127

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RSM++	0.17 37	0.07 81	0.42 67	0.03 206	0.00 1	0.40 36	0.00 1	1.18 97	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 528	0.09 394	0.07 437

RSM	0.18 48	0.05 30	0.39 65	0.03 206	0.02 301	0.38 34	0.00 1	1.33 106	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.03 63	0.04 141	0.19 108	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 519	0.06 337	0.04 359

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.27 109	0.27 332	0.64 105	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	1.41 108	0.73 250	0.10 132	0.01 1	0.03 63	0.10 245	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.06 415

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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Selective-RAFT	0.37 155	0.06 52	0.65 107	0.03 206	0.01 210	1.17 213	0.02 222	2.63 226	0.66 186	0.01 8	0.01 1	0.22 224	0.18 299	1.31 277	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 540	0.04 289	0.00 1

ProNet	0.20 57	0.25 324	0.78 123	0.01 42	0.01 210	0.95 94	0.00 1	0.70 66	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.31 175	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.04 359

CroCo-Stereo Lap2	0.33 132	0.49 447	1.18 232	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 285	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.08 225	0.45 211	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.02 256

qqq	0.50 213	0.04 12	0.78 123	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.15 297	0.68 207	0.46 246	0.01 1	0.73 305	0.12 270	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

ccc-4	0.23 90	0.21 297	1.02 177	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.07 355	0.01 127

x	0.41 172	0.04 12	0.74 120	0.54 517	0.00 1	0.98 99	0.00 1	3.07 283	0.67 197	0.48 248	0.01 1	0.48 263	0.07 208	0.93 256	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

raft_robust	0.98 367	0.57 473	1.21 243	0.06 293	0.17 458	1.36 319	0.02 222	3.46 355	2.18 509	0.33 211	0.01 1	1.54 373	1.42 472	6.77 527	0.15 198	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 531	0.11 420	0.09 457

IGEV-Stereo	0.21 62	0.21 297	0.63 102	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.73 70	0.77 277	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 519	0.08 372	0.03 329
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.42 175	0.28 343	1.02 177	0.05 273	0.18 462	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 469	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.02 256

error version	0.42 175	0.28 343	1.02 177	0.05 273	0.18 462	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 469	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.02 256

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test_3	0.58 241	0.06 52	1.04 192	0.07 322	0.12 426	1.01 103	0.01 137	2.45 211	0.20 40	0.95 312	0.01 1	1.05 346	0.05 160	3.74 362	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 559	0.15 455	0.13 497

TRStereo	0.59 243	0.79 519	1.59 318	0.56 521	0.01 210	1.19 230	0.03 273	4.74 492	0.60 113	0.17 187	0.01 1	0.62 283	0.44 374	0.57 228	0.07 102	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.24 555	0.01 76	0.14 504

test-2	0.42 175	0.28 343	1.02 177	0.05 273	0.18 462	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 469	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.02 256

cross-raft	0.53 228	0.12 191	1.78 348	0.03 206	0.01 210	1.04 116	0.10 394	3.21 317	0.23 54	0.37 231	0.01 1	2.86 465	0.04 141	0.24 140	0.24 258	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.16 519	0.01 76	0.02 256

CFNet-RSSM	0.51 218	0.12 191	1.26 249	0.03 206	0.14 438	1.24 268	0.02 222	4.12 434	0.15 15	0.31 207	0.01 1	1.96 410	0.04 141	0.19 108	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.27 563	0.01 76	0.01 127

Gwc-CoAtRS	0.42 175	0.12 191	1.28 254	0.03 206	0.13 432	1.03 106	0.02 222	2.33 196	0.15 15	0.35 223	0.01 1	2.27 433	0.03 108	0.20 120	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 548	0.01 76	0.01 127

FENet	0.52 222	0.07 81	1.62 320	0.04 245	0.00 1	1.19 230	0.05 328	3.10 288	0.98 329	0.89 302	0.01 1	1.63 387	0.09 236	0.47 215	0.28 288	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

VMStereo-Base	0.12 10	0.10 150	0.60 99	0.00 1	0.00 1	0.84 70	0.02 222	0.24 11	0.13 5	0.02 25	0.02 108	0.14 198	0.07 208	0.13 72	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1++	0.72 284	0.06 52	1.09 205	0.06 293	0.06 372	0.39 35	0.01 137	1.31 105	0.21 45	2.34 479	0.02 108	0.19 217	0.00 1	0.14 76	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 599	0.05 381

BridgeDepth_RVC	0.09 4	0.05 30	0.27 40	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 10	0.67 197	0.01 8	0.02 108	0.03 63	0.03 108	0.05 10	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.56 237	0.10 150	0.35 58	0.02 140	0.41 536	1.18 224	0.07 365	5.08 521	2.44 522	0.11 149	0.02 108	0.20 221	0.20 311	0.60 233	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.02 256

WQFJX	0.51 218	0.07 81	0.27 40	0.04 245	0.47 545	1.16 208	0.05 328	4.75 495	1.98 491	0.15 172	0.02 108	0.17 212	0.10 245	0.58 231	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.02 256

NLSM1	0.46 194	0.08 105	0.31 49	0.03 206	0.44 539	1.19 230	0.01 137	3.99 421	1.96 489	0.13 162	0.02 108	0.11 181	0.09 236	0.26 154	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.01 127

DLNR-FE	23.09 620	49.81 625	87.98 628	97.51 639	95.30 637	1.18 224	0.00 1	20.61 613	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.34 394	0.10 157	32.12 624	0.04 482	0.00 1	0.28 567	72.27 632	0.06 415

DDF-Stereo	0.32 129	0.09 125	0.69 114	0.05 273	0.15 446	0.91 80	0.06 355	1.58 135	0.38 82	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.20 311	1.46 290	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 476	0.01 76	0.02 256

252Zero-FE	0.17 37	0.09 125	0.32 52	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 24	0.68 207	1.07 344	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.08 35	0.31 304	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

Zero-FE251	0.22 80	0.10 150	0.95 157	0.04 245	0.00 1	1.04 116	0.04 303	0.53 42	0.19 33	0.87 298	0.02 108	0.02 25	0.01 22	0.16 90	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 381

DA	0.34 135	0.10 150	0.58 96	0.02 140	0.04 346	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 510

Monster-pub-mixall	0.14 19	0.15 231	0.32 52	0.01 42	0.01 210	0.31 13	0.00 1	0.40 31	0.24 60	0.11 149	0.02 108	0.03 63	0.00 1	0.93 256	0.21 243	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

Replicate-Monster	0.43 182	0.06 52	5.91 564	0.01 42	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.56 51	0.74 256	0.07 89	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.14 76	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GGEV	0.34 135	0.10 150	0.58 96	0.02 140	0.04 346	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 510

FlowAnything_test	0.12 10	0.10 150	0.30 46	0.00 1	0.01 210	1.11 174	0.00 1	0.61 58	0.13 5	0.04 64	0.02 108	0.01 2	0.00 1	0.03 2	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.00 1

AdaDepth	0.17 37	0.04 12	0.65 107	0.02 140	0.00 1	1.26 282	0.01 137	0.33 21	0.27 69	0.06 84	0.02 108	0.01 2	0.08 225	0.50 219	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 531	0.01 76	0.01 127

depthmonostereo	0.29 116	0.04 12	1.15 221	0.05 273	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.67 64	0.21 45	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.28 337	2.00 306	0.08 125	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

3.75w	0.21 62	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.70 148	0.75 260	0.14 168	0.02 108	0.02 25	0.02 60	0.15 85	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 108	0.08 105	1.52 301	0.46 501	0.00 1	1.14 193	0.01 137	0.63 61	0.21 45	0.38 233	0.02 108	0.04 83	0.06 190	0.18 100	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.05 466	0.22 505	0.04 359

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ours_stereo	0.16 30	0.06 52	0.73 118	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.04 303	0.44 34	0.54 95	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.03 108	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.06 415

U	1.74 494	0.03 2	0.99 168	0.03 206	7.39 605	10.20 587	0.00 1	0.71 68	0.20 40	0.02 25	0.02 108	0.12 186	0.02 60	0.11 57	0.04 15	0.00 1	0.00 1	9.67 602	5.13 617	0.01 76	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 122	0.23 315	1.20 240	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

test_sample2	0.63 256	0.05 30	1.13 215	0.31 471	0.01 210	1.22 252	0.00 1	3.87 413	1.03 339	0.91 307	0.02 108	0.50 268	0.13 277	3.16 338	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 167	0.10 150	1.87 357	0.21 430	0.39 532	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.09 457

IGEV++	0.36 150	0.19 275	0.57 94	0.09 349	0.00 1	0.35 24	0.03 273	4.62 482	0.24 60	0.12 154	0.02 108	0.03 63	0.17 295	0.24 140	0.23 252	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.04 460	0.09 394	0.08 450

MyStereo05	0.79 308	0.19 275	3.17 477	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	3.56 370	2.48 526	1.34 377	0.02 108	1.25 361	0.38 364	1.19 270	0.50 383	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.07 437

MyStereo04	0.78 307	0.27 332	3.19 478	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	3.64 381	2.20 511	0.98 325	0.02 108	1.29 363	0.57 396	1.10 267	0.53 390	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.06 415

whm_eth	0.30 122	0.23 315	1.20 240	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

MIM_Stereo	0.45 191	0.43 417	1.18 232	0.51 514	0.04 346	1.26 282	0.02 222	2.38 199	0.65 175	0.07 89	0.02 108	0.70 299	0.20 311	1.01 264	0.13 177	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.10 468

DLNR_Zeroshot_test	23.05 619	49.79 624	87.94 627	97.52 640	94.73 635	1.18 224	0.00 1	20.60 612	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.35 396	0.10 157	32.22 625	0.04 482	0.00 1	0.27 563	72.00 631	0.06 415

testlalala	0.40 167	0.10 150	1.88 358	0.22 435	0.39 532	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.09 457

GCAPDPT-zeroshot	0.40 167	0.10 150	1.86 356	0.22 435	0.39 532	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.09 457

LL-Strereo2	0.36 150	0.47 440	1.08 202	0.09 349	0.03 326	1.12 184	0.07 365	1.66 143	0.93 322	0.43 239	0.02 108	0.51 270	0.08 225	0.23 135	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.04 289	0.04 359

LoS_RVC	0.19 51	0.48 442	0.51 83	0.12 374	0.10 413	1.01 103	0.01 137	0.81 80	0.19 33	0.07 89	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.31 175	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 359

CAS	0.85 329	0.09 125	0.67 110	6.43 596	0.05 360	1.12 184	0.00 1	0.88 84	0.69 224	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.06 190	0.26 154	0.12 173	6.37 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 534

CES	0.43 182	0.14 215	0.85 132	0.05 273	1.52 579	1.22 252	0.05 328	1.01 88	0.59 100	0.03 52	0.02 108	0.14 198	0.10 245	0.40 200	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	2.45 592

knoymous	0.35 146	0.05 30	1.11 209	0.05 273	0.01 210	1.15 201	0.01 137	2.06 177	0.14 10	0.40 235	0.02 108	1.67 390	0.00 1	0.31 175	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

riskmin	0.47 200	0.03 2	1.01 172	0.08 336	0.01 210	1.12 184	0.01 137	3.00 266	0.21 45	0.46 246	0.02 108	2.08 416	1.06 446	0.26 154	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

MC-Stereo	0.24 101	0.12 191	0.71 117	0.04 245	0.02 301	1.07 149	0.00 1	1.30 103	0.17 28	0.59 257	0.02 108	0.08 161	0.11 257	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.17 528	0.06 337	0.02 256

GLC_STEREO	0.13 14	0.08 105	0.61 100	0.01 42	0.00 1	0.94 91	0.03 273	0.29 15	0.21 45	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.04 141	0.26 154	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

CroCo-Stereo	0.39 162	0.40 400	1.67 334	0.07 322	0.00 1	0.19 8	0.01 137	3.55 368	0.75 260	0.08 103	0.02 108	0.46 259	0.08 225	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127
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
raftrobust	0.46 194	0.42 410	1.05 197	0.01 42	0.21 478	1.17 213	0.05 328	2.07 179	0.19 33	2.98 512	0.02 108	0.12 186	0.15 286	0.25 146	0.31 304	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.06 415

PMTNet	0.21 62	0.19 275	0.85 132	0.02 140	0.02 301	1.14 193	0.30 477	0.88 84	0.11 2	0.03 52	0.02 108	0.07 153	0.02 60	0.37 195	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 333	0.50 450	1.80 351	0.01 42	0.00 1	1.57 396	0.17 422	3.48 358	0.42 87	3.31 522	0.02 108	2.09 418	0.17 295	3.01 334	0.61 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.01 127

DispViT+	0.23 90	0.23 315	1.28 254	0.01 42	0.00 1	0.26 11	0.01 137	1.87 163	0.59 100	0.01 8	0.03 153	0.04 83	0.02 60	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.17 572	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

NLMM1	0.55 235	0.08 105	0.35 58	0.03 206	0.10 413	1.19 230	0.01 137	4.94 510	3.06 539	0.15 172	0.03 153	0.13 191	0.08 225	0.48 216	0.36 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.02 256

NLSM3	0.29 116	0.14 215	0.38 61	0.02 140	0.00 1	1.21 248	0.01 137	2.99 264	0.65 175	0.02 25	0.03 153	0.05 118	0.15 286	0.06 20	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GEAStereo	0.16 30	0.08 105	0.38 61	0.08 336	0.04 346	1.11 174	0.00 1	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.11 476

GSStereo	0.30 122	0.08 105	0.38 61	0.06 293	0.04 346	1.11 174	0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 476	0.16 461	0.12 487

GS-Stereo							0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 476	0.16 461	0.12 487

2.75w_new	0.23 90	0.07 81	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	2.15 183	0.74 256	0.15 172	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 90	0.05 30	0.21 9	0.01 42	0.00 1	1.00 102	0.00 1	2.24 191	0.71 241	0.15 172	0.03 153	0.02 25	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 135	0.10 150	1.37 277	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	2.78 238	1.32 406	0.04 64	0.03 153	0.07 153	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 496	19.48 617	12.37 594	0.06 293	0.00 1	0.47 48	0.05 328	0.46 36	0.31 71	0.13 162	0.03 153	0.03 63	0.00 1	0.07 27	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 476	0.07 355	0.92 577

rvit_stereo_ft	0.31 126	0.32 363	1.63 322	0.01 42	0.00 1	0.19 8	0.00 1	2.84 245	0.79 288	0.02 25	0.03 153	0.08 161	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 329

IGEVStereo-DCA	0.46 194	0.09 125	1.02 177	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.05 317	0.01 127

rrr	0.62 254	0.09 125	2.07 389	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.06 355	2.29 194	0.85 311	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 535	0.05 317	0.07 437

MaDis-Stereo	0.22 80	0.29 353	0.87 136	0.05 273	0.18 462	0.41 38	0.01 137	1.24 100	0.56 97	0.02 25	0.03 153	0.13 191	0.05 160	0.32 181	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

4D-IteraStereo	0.35 146	0.60 480	1.93 361	0.02 140	0.09 403	1.03 106	0.07 365	1.25 101	0.34 76	0.02 25	0.03 153	0.84 321	0.10 245	0.31 175	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.07 437

LoS	0.28 111	0.16 245	0.95 157	0.07 322	0.01 210	1.32 305	0.07 365	1.30 103	0.60 113	0.04 64	0.03 153	0.28 235	0.11 257	0.48 216	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.61 247	0.55 465	1.84 355	0.00 1	0.00 1	0.94 91	0.00 1	1.65 139	0.23 54	0.12 154	0.03 153	0.08 161	0.06 190	6.59 512	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.25 105	0.60 480	1.28 254	0.01 42	0.00 1	0.48 49	0.00 1	0.74 72	1.24 385	0.16 178	0.03 153	0.07 153	0.09 236	0.22 132	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-2	0.82 316	0.81 524	1.40 280	0.03 206	0.00 1	3.50 517	0.00 1	3.55 368	1.31 403	1.26 371	0.04 171	1.58 377	0.10 245	2.37 312	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.12 428	0.05 381

NLCSM	0.64 259	0.15 231	0.32 52	0.04 245	0.48 547	1.18 224	0.09 385	3.93 416	1.65 463	0.11 149	0.04 171	0.20 221	0.22 321	3.93 376	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.02 256

xyz-stereo-finetune	0.49 209	0.22 307	0.51 83	0.03 206	0.00 1	1.30 299	0.01 137	1.97 172	0.71 241	0.04 64	0.04 171	0.08 161	0.04 141	4.32 392	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 167	0.13 203	1.31 266	0.64 532	0.07 385	0.92 87	0.03 273	3.08 285	0.80 295	0.35 223	0.04 171	0.05 118	0.02 60	0.20 120	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.26 521	0.02 256

RAStereo	0.17 37	0.21 297	1.18 232	0.04 245	0.01 210	0.18 6	0.00 1	0.81 80	0.34 76	0.07 89	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.19 108	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

AnonymousM	0.34 135	0.07 81	0.63 102	0.02 140	0.01 210	1.09 163	0.03 273	1.54 126	0.68 207	0.17 187	0.04 171	0.02 25	0.24 325	0.25 146	0.04 15	0.00 1	0.01 351	1.93 593	0.00 1	0.01 76	0.00 1

test_xeample3	0.35 146	0.10 150	1.95 366	0.02 140	0.00 1	0.93 89	0.07 365	1.70 148	0.86 313	0.09 113	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.23 135	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 555	0.06 337	0.08 450

test_for_model	0.65 262	0.09 125	1.65 324	0.20 428	0.21 478	1.17 213	0.01 137	3.06 277	0.70 236	0.06 84	0.05 178	0.06 135	0.01 22	5.55 465	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

UDGNet	0.35 146	0.50 450	1.14 217	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	0.70 66	1.57 454	0.31 207	0.05 178	0.06 135	0.02 60	1.45 289	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 135	0.67 498	1.55 304	0.04 245	0.01 210	1.22 252	0.03 273	0.84 82	1.16 371	0.18 190	0.05 178	0.12 186	0.05 160	0.29 168	0.44 363	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

sAnonymous2	0.37 155	0.32 363	3.21 481	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.18 523

CroCo_RVC	0.37 155	0.32 363	3.21 481	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.18 523

sCroCo_RVC	0.21 62	0.14 215	1.54 302	0.01 42	0.00 1	0.13 4	0.04 303	1.10 92	0.65 175	0.10 132	0.05 178	0.03 63	0.04 141	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

VIP-Stereo	0.21 62	0.42 410	0.92 147	0.06 293	0.00 1	1.09 163	0.02 222	0.59 57	0.65 175	0.02 25	0.06 184	0.07 153	0.01 22	0.06 20	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.11 476

zero-FE	0.34 135	0.09 125	1.27 251	0.05 273	0.14 438	0.85 71	0.06 355	1.57 132	0.39 85	0.05 70	0.06 184	0.16 209	0.13 277	1.35 281	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.01 76	0.02 256

water-stereo	0.17 37	0.03 2	0.91 146	0.04 245	0.02 301	1.04 116	0.00 1	0.43 32	0.26 65	0.10 132	0.06 184	0.06 135	0.06 190	0.13 72	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.01 76	0.01 127

3.25w_new	0.20 57	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 57	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_4	0.39 162	0.16 245	1.66 329	0.01 42	0.00 1	0.85 71	0.00 1	3.15 297	1.33 408	0.07 89	0.06 184	0.10 179	0.03 108	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

FADNet	1.20 425	0.93 538	4.51 536	0.03 206	0.06 372	2.56 482	0.16 419	4.02 424	1.42 422	0.32 209	0.06 184	1.66 389	1.07 448	5.56 466	0.87 430	0.19 566	0.02 433	0.01 507	0.01 411	0.50 568	0.03 329

asda	0.22 80	0.09 125	0.28 42	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.57 132	0.76 271	0.15 172	0.07 191	0.03 63	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 354	0.54 462	1.97 372	0.01 42	0.00 1	1.45 361	0.00 1	3.38 338	1.31 403	1.36 388	0.07 191	3.25 495	0.01 22	4.39 401	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.01 127

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 150	0.14 215	1.14 217	0.04 245	0.05 360	1.39 334	0.05 328	1.87 163	0.77 277	0.13 162	0.07 191	0.48 263	0.02 60	0.41 203	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 531	0.01 76	0.10 468

plain	0.41 172	0.28 343	2.26 414	0.07 322	0.00 1	0.50 50	0.01 137	2.84 245	0.92 318	0.05 70	0.07 191	0.13 191	0.17 295	0.43 204	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 546	0.01 127

CREStereo	0.22 80	0.17 256	0.64 105	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.01 137	1.15 95	0.56 97	0.10 132	0.07 191	0.04 83	0.00 1	0.32 181	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
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
FADNet-RVC	1.10 404	1.07 550	4.79 544	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.08 373	3.77 393	1.70 468	0.35 223	0.07 191	0.61 280	0.66 419	5.32 451	1.11 444	0.01 501	0.08 528	0.00 1	0.00 1	0.48 566	0.18 523

gcap_with_dpt	0.36 150	0.10 150	1.66 329	0.00 1	0.00 1	1.19 230	0.02 222	2.89 250	0.67 197	0.21 197	0.08 197	0.04 83	0.02 60	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

3.5w_stereo	0.20 57	0.05 30	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.54 126	0.81 300	0.01 8	0.08 197	0.02 25	0.03 108	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 282	0.04 12	1.69 337	0.07 322	0.01 210	1.27 286	0.04 303	1.85 160	0.14 10	3.56 530	0.08 197	3.07 479	0.60 399	1.35 281	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.02 185	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 155	0.13 203	2.43 427	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	1.66 143	1.15 369	0.16 178	0.08 197	0.02 25	0.05 160	0.40 200	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.10 468

trnet	0.22 80	0.14 215	0.67 110	0.00 1	0.00 1	1.24 268	0.01 137	1.16 96	0.56 97	0.09 113	0.08 197	0.05 118	0.00 1	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.27 109	0.18 267	1.14 217	0.01 42	0.00 1	0.43 46	0.02 222	1.97 172	0.39 85	0.11 149	0.08 197	0.07 153	0.06 190	0.44 206	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.02 256

LG-Stereo	0.34 135	0.07 81	1.33 270	0.03 206	0.01 210	1.06 144	0.00 1	2.93 256	0.66 186	0.01 8	0.09 203	0.14 198	0.07 208	0.10 51	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.01 127

rvit_0105_5	0.41 172	0.20 288	1.94 365	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	3.18 307	1.27 393	0.08 103	0.09 203	0.10 179	0.02 60	0.35 191	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 329

RAFT	0.60 244	0.50 450	1.01 172	0.50 510	0.04 346	0.94 91	0.08 373	3.01 269	0.65 175	0.22 199	0.09 203	3.41 497	0.27 336	0.53 223	0.37 342	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 411	0.40 556	0.03 329

DMCA-RVC	0.90 352	0.64 491	3.30 486	0.03 206	0.04 346	1.30 299	0.06 355	2.65 228	0.73 250	3.21 519	0.09 203	0.99 341	0.66 419	3.14 337	0.99 440	0.01 501	0.04 482	0.02 532	0.01 411	0.07 355	0.01 127

4.25_new	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 436	0.85 530	6.26 570	0.02 140	0.03 326	4.02 527	0.13 407	4.21 441	1.12 364	0.77 284	0.10 207	3.60 502	1.11 451	2.68 324	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

MIPNet	0.64 259	0.42 410	2.01 378	0.08 336	0.07 385	1.29 293	0.11 397	3.47 357	1.29 398	0.67 268	0.10 207	0.63 286	0.97 444	1.25 274	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.01 411	0.11 420	0.04 359

UPFNet	0.87 340	0.09 125	2.05 387	0.00 1	0.00 1	1.90 451	0.11 397	3.41 345	0.83 304	2.15 460	0.10 207	1.92 405	0.09 236	3.94 377	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.97 364	0.60 480	1.95 366	0.21 430	0.01 210	1.63 424	0.10 394	3.19 312	1.01 336	1.98 447	0.11 213	3.22 492	0.51 387	4.38 400	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.02 256

RAFT-Test	0.61 247	0.16 245	2.27 417	0.04 245	0.15 446	1.80 445	0.17 422	2.52 219	0.65 175	0.56 255	0.11 213	2.76 458	0.02 60	0.27 163	0.34 326	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.29 571	0.01 76	0.01 127

DIP-Stereo	0.58 241	0.23 315	0.90 143	0.08 336	0.00 1	1.43 351	0.01 137	6.01 563	1.38 412	0.92 309	0.11 213	0.04 83	0.19 305	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.29 116	0.24 320	0.51 83	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.56 51	1.12 364	0.21 197	0.12 216	1.54 373	0.14 282	0.14 76	0.07 102	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.03 329

asd	0.14 19	0.07 81	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.22 9	0.75 260	0.16 178	0.13 217	0.03 63	0.05 160	0.08 35	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	1.69 491	0.05 30	1.31 266	0.08 336	0.03 326	1.22 252	0.01 137	3.25 319	0.19 33	0.76 282	0.13 217	2.68 453	1.99 506	0.39 199	0.13 177	0.05 540	0.25 578	3.27 596	14.54 623	3.40 588	0.01 127

S2M2_L	0.13 14	0.15 231	0.45 70	0.02 140	0.01 210	0.32 16	0.00 1	0.52 41	0.60 113	0.00 1	0.14 219	0.03 63	0.01 22	0.20 120	0.16 207	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	1.04 382	0.55 465	2.62 445	0.02 140	0.11 422	1.41 340	0.02 222	3.45 352	0.99 333	1.37 390	0.14 219	3.10 482	0.24 325	5.96 480	0.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.04 359

IGEV-RUCA	0.28 111	0.05 30	0.53 87	0.12 374	0.11 422	1.25 278	0.32 482	0.80 78	0.20 40	0.10 132	0.14 219	0.16 209	0.25 330	0.29 168	0.25 266	0.05 540	0.19 575	0.20 568	0.23 552	0.18 479	0.19 528

ToySt	0.47 200	0.25 324	2.47 434	0.04 245	0.01 210	1.17 213	0.00 1	2.01 175	0.63 155	0.08 103	0.14 219	1.16 356	0.05 160	0.80 252	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.10 410	0.04 359

DCANet-4	0.69 279	0.15 231	3.76 507	0.03 206	0.01 210	1.22 252	0.01 137	3.14 294	1.90 484	2.34 479	0.14 219	0.11 181	0.25 330	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

fff	0.66 268	0.42 410	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 479	0.14 219	0.09 169	1.83 499	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

csc	0.66 268	0.42 410	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 479	0.14 219	0.09 169	1.83 499	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

cscssc	0.66 268	0.42 410	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 479	0.14 219	0.09 169	1.83 499	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

UNet	1.13 412	0.24 320	4.21 523	0.01 42	0.02 301	2.31 471	0.02 222	3.06 277	0.76 271	1.17 356	0.14 219	2.73 456	1.58 486	4.48 411	1.92 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

anonymousdsp2	0.52 222	0.06 52	1.51 299	0.10 361	0.00 1	1.19 230	0.01 137	4.32 457	0.63 155	0.33 211	0.15 228	0.78 318	0.09 236	1.01 264	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.04 289	0.05 381

DMCA	0.68 277	0.22 307	1.96 370	0.01 42	0.01 210	1.28 288	0.02 222	3.02 270	1.54 446	2.14 459	0.15 228	1.74 392	0.10 245	0.45 211	0.95 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

Reg-Stereo(zero)	0.46 194	0.04 12	1.77 345	0.01 42	0.14 438	1.20 244	0.13 407	1.13 94	0.26 65	0.05 70	0.16 230	1.75 394	1.10 450	0.67 243	0.45 367	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.12 506	0.01 76	0.09 457

UniTT-Stereo	0.16 30	0.11 181	1.13 215	0.03 206	0.17 458	0.32 16	0.02 222	0.38 27	0.32 74	0.03 52	0.16 230	0.05 118	0.07 208	0.16 90	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

gwcnet-sp	0.98 367	0.38 388	4.06 518	0.04 245	0.00 1	2.60 484	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 425	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.03 329

scenet	0.98 367	0.38 388	4.06 518	0.04 245	0.00 1	2.60 484	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 425	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.03 329

ssnet	0.98 367	0.38 388	4.06 518	0.04 245	0.00 1	2.60 484	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 425	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.03 329

rafts_anoy	0.39 162	0.44 422	1.15 221	0.06 293	0.03 326	1.12 184	0.04 303	2.75 236	0.33 75	0.10 132	0.16 230	0.11 181	0.19 305	0.74 248	0.31 304	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.01 411	0.02 185	0.05 381

HITNet	0.80 312	0.58 475	2.14 395	0.69 537	0.00 1	1.35 317	0.02 222	4.50 471	1.15 369	1.76 428	0.16 230	0.60 279	0.30 341	1.13 269	1.64 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.00 1
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
4.5_new	0.21 62	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 62	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 207	0.07 81	0.55 91	0.01 42	0.00 1	1.27 286	0.09 385	0.33 21	0.61 124	0.01 8	0.17 237	0.03 63	0.02 60	5.79 476	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

test_5	0.74 288	0.50 450	1.55 304	0.44 495	0.25 495	1.45 361	0.01 137	4.16 436	0.78 284	0.79 289	0.17 237	0.42 255	0.64 412	3.06 336	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.21 536

NRIStereo	0.74 288	0.08 105	0.88 138	0.47 504	0.05 360	1.58 400	0.49 505	1.38 107	0.61 124	0.88 299	0.17 237	0.66 292	0.03 108	6.96 544	0.22 247	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.17 517

STTStereo	0.83 321	0.34 372	2.44 429	0.24 445	0.15 446	1.41 340	0.10 394	3.02 270	1.55 447	1.34 377	0.17 237	1.77 397	0.45 378	3.42 346	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 90	0.13 203	0.62 101	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.63 61	0.80 295	0.76 282	0.18 243	0.09 169	0.06 190	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

Patchmatch Stereo++	0.50 213	0.09 125	1.01 172	0.06 293	0.07 385	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 325	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 194	0.09 125	1.01 172	0.06 293	0.09 403	1.61 415	0.30 477	1.43 110	0.69 224	0.97 316	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.67 297	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

HUI-Stereo	0.45 191	0.09 125	1.08 202	0.06 293	0.08 395	1.61 415	0.32 482	1.43 110	0.70 236	0.97 316	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.44 288	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

iRAFT	0.50 213	0.09 125	1.01 172	0.06 293	0.07 385	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 325	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

RAFT-IKP	0.45 191	0.09 125	1.06 198	0.06 293	0.06 372	1.44 355	0.31 481	1.44 114	0.69 224	0.97 316	0.18 243	0.76 309	0.02 60	1.65 296	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 359

CFNet-ft	0.77 300	0.46 432	1.34 271	0.01 42	0.27 504	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 493	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.03 249	0.02 256

CFNet_RVC	0.77 300	0.46 432	1.34 271	0.01 42	0.27 504	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 493	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.03 249	0.02 256

qwe	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.65 139	0.76 271	0.16 178	0.19 251	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.43 182	0.09 125	1.00 169	0.06 293	0.08 395	1.57 396	0.33 485	1.44 114	0.67 197	0.97 316	0.19 251	0.77 313	0.02 60	1.23 273	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

ROB_FTStereo	0.47 200	0.09 125	1.04 192	0.06 293	0.08 395	1.59 407	0.33 485	1.43 110	0.68 207	0.97 316	0.19 251	0.76 309	0.03 108	1.86 303	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

iGMRVC	0.51 218	0.09 125	1.04 192	0.06 293	0.08 395	1.61 415	0.27 458	1.44 114	0.69 224	0.97 316	0.19 251	0.76 309	0.03 108	2.69 325	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 359

FADNet-RVC-Resample	1.08 392	1.00 544	5.32 552	0.10 361	0.14 438	1.53 389	0.25 450	3.62 378	1.18 373	0.51 253	0.19 251	1.04 345	0.28 337	5.20 443	0.44 363	0.10 555	0.16 569	0.09 555	0.06 476	0.24 511	0.21 536

DilatedVolume-Stereo	0.16 30	0.04 12	0.55 91	0.02 140	0.00 1	0.87 75	0.05 328	0.53 42	0.26 65	0.02 25	0.20 256	0.06 135	0.16 291	0.17 95	0.26 275	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 448	0.03 249	0.02 256

ADStereo(finetuned)	0.83 321	0.43 417	3.68 504	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.86 480	2.61 497	0.20 256	0.09 169	2.39 518	0.34 185	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

CBFPSM	1.39 449	0.61 485	4.29 527	0.01 42	0.01 210	3.64 520	0.03 273	3.39 341	0.80 295	0.64 266	0.21 258	6.18 554	3.70 550	2.38 314	1.82 482	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.01 127

LCNet	0.87 340	0.18 267	0.97 165	0.14 397	0.26 498	1.19 230	0.22 443	2.36 197	0.71 241	1.82 433	0.21 258	0.11 181	2.56 520	5.56 466	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.81 573

HCRNet	0.73 286	0.19 275	1.10 207	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	3.07 283	1.97 490	0.60 258	0.21 258	0.56 274	0.11 257	5.34 453	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

DCANet	0.66 268	0.43 417	2.21 400	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.85 479	2.61 497	0.21 258	0.09 169	0.49 385	0.33 184	0.39 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

UGAM-zero	1.60 474	0.15 231	2.43 427	0.12 374	0.28 514	1.07 149	0.04 303	5.96 562	0.26 65	1.18 358	0.22 262	8.02 567	4.54 559	6.89 538	0.27 281	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.29 571	0.01 76	0.15 507

iRaftStereo_RVC	0.36 150	0.27 332	0.76 121	0.01 42	0.00 1	1.20 244	0.01 137	2.15 183	0.62 143	0.15 172	0.22 262	0.69 296	0.12 270	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.22 539

Anonymous3	0.49 209	0.12 191	2.21 400	0.01 42	0.00 1	2.53 481	0.09 385	3.16 302	0.65 175	0.12 154	0.22 262	0.12 186	0.05 160	0.37 195	0.08 125	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.03 329

BEATNet_4x	0.97 364	0.77 516	3.36 489	0.46 501	0.01 210	1.32 305	0.09 385	4.57 480	1.26 387	1.88 438	0.22 262	1.09 352	0.42 372	1.79 301	2.09 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.06 415

rvit_0105_3	0.47 200	0.28 343	2.20 399	0.01 42	0.00 1	1.13 191	0.00 1	3.20 315	1.26 387	0.08 103	0.26 266	0.09 169	0.03 108	0.62 238	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

rvit_105_1	0.60 244	0.33 370	2.37 424	0.01 42	0.00 1	1.16 208	0.00 1	3.38 338	1.20 377	0.16 178	0.26 266	0.13 191	0.04 141	2.66 323	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.03 329

Any-RAFT	0.64 259	0.08 105	1.07 199	0.03 206	0.00 1	2.77 494	0.08 373	3.57 373	1.23 380	0.96 314	0.26 266	1.61 382	0.31 345	0.72 246	0.06 83	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

AACVNet	0.87 340	0.44 422	1.19 237	0.17 413	0.00 1	1.76 440	0.00 1	3.60 377	0.60 113	1.03 336	0.26 266	1.31 364	0.17 295	6.33 498	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 470	0.01 127

ICVP	0.46 194	0.08 105	1.58 314	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.21 437	3.80 399	0.52 94	0.42 238	0.27 270	0.33 242	0.06 190	0.57 228	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	2.87 532	0.98 541	8.75 583	0.07 322	0.16 454	5.93 562	2.90 569	4.00 422	1.84 476	1.52 404	0.27 270	3.81 510	3.22 539	6.05 484	17.38 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.30 548

PCWNet_CMD	0.65 262	0.14 215	2.02 380	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.00 1	2.80 242	0.97 327	0.48 248	0.28 272	2.31 438	1.50 477	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

MSMDNet	0.65 262	0.14 215	2.02 380	0.01 42	0.01 210	1.11 174	0.00 1	2.88 249	0.98 329	0.49 251	0.28 272	2.32 439	1.49 474	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

AIO-test1	0.53 228	0.38 388	1.50 293	0.02 140	0.03 326	1.12 184	0.01 137	3.13 293	0.69 224	0.44 240	0.30 274	0.06 135	0.06 190	2.52 315	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.13 435	0.09 457

CRE-IMP	0.40 167	0.06 52	1.04 192	0.07 322	0.05 360	1.45 361	0.46 499	1.48 121	0.63 155	0.90 304	0.30 274	0.88 324	0.01 22	0.26 154	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.17 517

RALCasStereoNet	0.44 187	0.44 422	1.03 188	0.03 206	0.00 1	1.10 169	0.03 273	2.46 213	0.90 315	0.07 89	0.32 276	0.12 186	0.20 311	1.28 276	0.25 266	0.00 1	0.31 583	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.12 487

GES	0.61 247	0.08 105	1.78 348	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.07 365	5.32 534	0.13 5	0.62 259	0.32 276	0.37 246	0.67 424	0.68 245	0.49 381	0.03 531	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.02 185	0.01 127

MMNet	1.20 425	0.27 332	3.59 500	0.09 349	0.00 1	4.15 530	0.01 137	3.63 380	1.19 375	1.93 444	0.32 276	1.35 367	1.23 459	4.42 403	1.84 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

GANet-RSSM	0.88 344	0.38 388	1.45 289	0.60 525	0.00 1	1.36 319	0.02 222	4.55 475	0.69 224	0.71 274	0.32 276	1.56 375	0.61 402	4.55 416	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.05 547	0.00 1	0.08 372	0.02 256

FADNet_RVC	1.15 418	1.06 549	4.34 531	0.02 140	0.06 372	2.77 494	0.04 303	3.50 359	0.80 295	0.35 223	0.32 276	0.65 289	0.09 236	5.20 443	1.56 467	0.24 572	0.34 585	0.11 561	0.33 579	0.65 575	0.60 566

GANetREF_RVC	1.10 404	0.95 539	2.98 464	0.06 293	0.00 1	2.23 466	0.18 427	3.95 419	2.53 529	0.56 255	0.32 276	1.89 404	0.66 419	5.03 435	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.04 359
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
PSMNet_ROB	1.09 400	0.69 504	2.92 461	0.03 206	0.07 385	1.68 432	0.16 419	3.44 351	1.30 401	0.96 314	0.32 276	2.81 459	0.63 408	4.23 388	2.48 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.04 359

WCG-NET	0.22 80	0.17 256	0.54 89	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.61 58	1.09 356	0.17 187	0.33 283	0.03 63	0.13 277	0.20 120	0.07 102	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.02 256

IPLGR	0.76 298	0.21 297	2.98 464	0.06 293	0.07 385	1.24 268	0.05 328	3.09 287	1.38 412	0.62 259	0.34 284	0.75 308	0.78 431	3.35 341	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.06 415

RYNet	1.52 462	0.35 374	3.38 490	0.25 448	0.04 346	2.31 471	0.03 273	4.62 482	1.47 432	1.14 351	0.34 284	4.52 530	1.38 470	6.36 500	4.23 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

NCCL2	1.30 436	0.63 490	2.31 420	0.02 140	0.03 326	1.57 396	3.41 574	3.91 415	1.39 414	3.14 517	0.34 284	3.90 511	0.30 341	3.75 363	1.19 451	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.03 249	0.05 381

ITSA-stereo	1.13 412	0.14 215	1.59 318	0.17 413	0.04 346	1.40 335	0.14 411	5.66 552	3.10 540	0.74 278	0.35 287	0.62 283	1.06 446	5.53 461	1.63 471	0.03 531	0.00 1	0.09 555	0.06 476	0.07 355	0.07 437

dad	0.88 344	0.62 487	2.26 414	0.06 293	0.01 210	1.24 268	0.00 1	0.98 87	2.17 507	1.29 372	0.35 287	0.37 246	0.04 141	5.80 477	1.06 443	0.01 501	0.00 1	1.13 586	0.11 501	0.05 317	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 382	0.55 465	2.52 437	0.56 521	1.00 566	1.37 324	0.00 1	3.43 349	1.35 410	2.24 468	0.35 287	2.18 430	0.58 398	4.28 390	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.96 362	0.41 404	2.03 382	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 383	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.53 580	0.00 1	1.82 589	1.10 600	0.02 185	0.02 256

test_sample9	2.36 523	0.41 404	2.03 382	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 383	0.36 290	0.70 299	0.44 374	5.58 470	8.70 574	0.53 580	16.52 624	1.82 589	1.10 600	0.02 185	0.02 256

test_sample7	0.72 284	0.18 267	1.23 246	0.55 519	0.01 210	1.21 248	0.00 1	4.31 453	1.07 352	1.35 383	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

NVstereo2D	1.09 400	0.17 256	4.40 533	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.18 427	4.29 451	1.40 418	0.85 296	0.36 290	2.30 436	0.62 407	5.26 446	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

iRaft-Stereo_20w	0.92 356	0.15 231	2.68 448	0.24 445	0.06 372	1.36 319	0.28 466	7.46 585	0.34 76	1.56 414	0.37 294	0.62 283	1.24 462	1.25 274	0.34 326	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.16 519	0.02 185	0.13 497

AdaStereo	0.65 262	0.09 125	1.12 211	0.02 140	0.00 1	1.45 361	0.23 447	4.38 459	1.44 427	1.17 356	0.37 294	1.56 375	0.18 299	0.56 227	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
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.
PSM-softLoss	0.85 329	0.10 150	1.50 293	1.14 567	0.03 326	1.47 370	0.27 458	2.48 216	0.69 224	1.30 373	0.38 296	0.39 251	0.01 22	6.88 535	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

KMStereo	0.85 329	0.10 150	1.50 293	1.14 567	0.03 326	1.47 370	0.27 458	2.48 216	0.69 224	1.30 373	0.38 296	0.39 251	0.01 22	6.88 535	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

RALAANet	0.54 231	0.62 487	1.41 282	0.01 42	0.01 210	0.92 87	0.02 222	2.39 200	1.87 482	1.13 350	0.38 296	0.15 204	0.30 341	1.00 263	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.14 442	0.01 127

RAFT+CT+SA	0.66 268	0.45 426	1.22 244	0.10 361	0.30 518	1.24 268	0.02 222	4.21 441	0.67 197	0.62 259	0.39 299	0.33 242	0.05 160	2.69 325	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 582	0.13 435	0.30 548

tg	0.34 135	0.26 328	0.68 112	0.01 42	0.00 1	1.25 278	0.01 137	1.75 152	0.65 175	0.11 149	0.40 300	0.74 307	0.11 257	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.21 536

EKT-Stereo	0.74 288	0.18 267	1.23 246	0.81 546	4.25 593	1.19 230	0.03 273	2.17 190	0.13 5	0.35 223	0.40 300	0.97 339	0.08 225	2.61 322	0.09 143	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.07 483	0.04 289	0.03 329

psm_up	0.84 327	0.32 363	1.44 288	0.02 140	0.00 1	1.98 453	0.05 328	3.40 343	1.04 341	2.06 455	0.40 300	1.74 392	0.45 378	3.47 350	0.24 258	0.06 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.00 1

DSFCA	1.30 436	0.14 215	1.82 352	0.01 42	0.03 326	3.74 523	0.86 525	2.71 235	1.23 380	3.09 515	0.41 303	2.93 469	1.49 474	6.12 487	1.35 462	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

Select-FE	1.23 429	0.35 374	4.62 541	0.32 475	0.26 498	1.02 105	0.00 1	4.88 506	0.70 236	1.79 431	0.42 304	4.48 528	3.90 554	0.72 246	0.46 373	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.37 583	0.02 185	0.19 528

raft+_RVC	0.42 175	0.48 442	1.11 209	0.51 514	0.17 458	1.16 208	0.04 303	2.25 192	0.59 100	0.12 154	0.42 304	0.08 161	0.15 286	0.60 233	0.28 288	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.19 528

GwcNet-RSSM	1.02 378	0.69 504	2.70 450	0.22 435	0.02 301	1.42 348	0.05 328	4.02 424	1.01 336	0.90 304	0.42 304	2.89 467	0.26 333	4.43 404	1.17 449	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.13 435	0.05 381

R-Stereo Train	0.44 187	0.09 125	0.94 153	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 436	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

RAFT-Stereo	0.44 187	0.09 125	0.94 153	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 436	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample3	0.84 327	0.15 231	2.22 407	0.48 505	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.63 485	1.17 372	1.43 397	0.43 309	0.80 320	0.10 245	3.48 351	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

MoCha-V2	0.33 132	0.11 181	0.92 147	0.09 349	0.06 372	0.34 22	0.00 1	2.56 223	0.64 167	0.32 209	0.43 309	0.17 212	0.09 236	0.26 154	0.10 157	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.22 548	0.05 317	0.01 127

DeepPrunerF	2.50 525	0.87 532	14.90 598	0.17 413	0.31 524	1.41 340	0.29 469	5.62 549	9.97 587	1.02 331	0.43 309	2.01 411	1.65 490	6.85 531	3.99 533	0.00 1	0.01 351	0.07 549	0.10 497	0.24 511	0.12 487

GCST	0.81 314	0.64 491	1.41 282	0.44 495	0.01 210	0.91 80	0.08 373	3.75 390	1.04 341	0.12 154	0.44 312	0.27 233	0.35 357	5.12 440	0.38 345	1.19 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.05 381

GwcNet-ADL	0.62 254	0.20 288	2.03 382	0.05 273	0.01 210	1.29 293	0.02 222	3.16 302	1.39 414	0.97 316	0.44 312	1.48 369	0.23 322	0.78 249	0.27 281	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 329

ccs_rob	0.65 262	0.17 256	2.09 392	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.77 237	0.73 250	0.75 279	0.44 312	2.32 439	0.64 412	1.76 299	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

PASM	1.58 473	1.05 548	7.51 576	0.56 521	0.09 403	1.37 324	0.28 466	2.85 247	1.44 427	3.91 539	0.44 312	3.02 476	0.64 412	6.38 501	1.59 470	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 448	0.26 521	0.15 507

ac_64	1.12 410	0.18 267	1.64 323	0.18 418	0.25 495	1.48 376	0.02 222	4.97 511	1.47 432	0.69 271	0.45 316	4.94 540	0.46 381	4.87 428	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.00 1

PFNet+	0.54 231	0.10 150	1.31 266	0.16 410	0.05 360	1.44 355	0.56 510	1.60 136	0.98 329	1.35 383	0.46 317	0.37 246	0.01 22	2.18 311	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

Pruner-Stereo	0.53 228	0.10 150	1.02 177	0.89 556	0.10 413	1.57 396	0.36 490	2.06 177	0.63 155	2.23 467	0.46 317	0.25 228	0.01 22	0.45 211	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

CFNet_pseudo	0.66 268	0.17 256	2.08 391	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.79 239	0.73 250	0.78 287	0.46 317	2.32 439	0.63 408	1.77 300	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

GREAT-IGEV	0.24 101	0.10 150	0.92 147	0.06 293	0.33 529	1.11 174	0.06 355	0.36 26	0.19 33	0.02 25	0.47 320	0.02 25	0.06 190	0.13 72	0.16 207	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 540	0.09 394	0.36 557
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RCA-Stereo	0.37 155	0.14 215	0.76 121	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.00 1	3.14 294	0.61 124	0.71 274	0.47 320	0.05 118	0.13 277	0.19 108	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.01 127

PSMNet-RSSM	0.90 352	0.44 422	1.35 275	0.13 382	0.00 1	1.37 324	0.03 273	4.79 501	0.85 311	1.11 348	0.49 322	2.15 423	0.35 357	4.09 385	0.73 421	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.03 249	0.01 127

XX-Stereo	1.04 382	0.20 288	4.94 547	0.85 550	0.04 346	1.25 278	0.00 1	3.37 335	0.45 91	1.22 367	0.50 323	3.70 507	0.02 60	3.91 375	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 540	0.03 249	0.02 256

Occ-G	0.24 101	0.10 150	0.59 98	0.01 42	0.01 210	0.80 61	0.04 303	0.62 60	0.15 15	0.01 8	0.51 324	1.34 366	0.04 141	0.09 41	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.15 455	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 162	0.07 81	0.81 126	0.07 322	0.02 301	1.34 313	0.05 328	3.15 297	0.31 71	0.94 311	0.52 325	0.26 231	0.01 22	0.19 108	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

MM-Stereo_test3	0.43 182	0.33 370	0.92 147	0.75 541	0.04 346	0.96 97	0.05 328	3.11 290	0.79 288	0.12 154	0.53 326	0.26 231	0.06 190	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.28 535	0.01 127

DN-CSS_ROB	0.77 300	0.90 536	2.01 378	0.85 550	0.00 1	1.47 370	0.01 137	2.92 255	0.93 322	0.12 154	0.53 326	0.44 257	0.16 291	4.33 393	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 542	0.01 127

gcap-zeroshot	0.70 282	0.26 328	1.98 374	0.19 426	0.27 504	1.43 351	0.02 222	4.23 445	0.82 301	0.75 279	0.54 328	2.19 431	0.03 108	0.63 239	0.25 266	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.20 540	0.00 1	0.01 127

SQANet	2.28 521	1.25 560	2.39 426	4.17 593	2.91 587	2.60 484	0.24 449	4.17 438	0.83 304	2.42 489	0.57 329	1.59 378	0.88 438	3.30 340	0.68 417	7.35 601	0.12 554	0.47 578	0.02 437	6.56 594	3.00 594

ARAFT	1.12 410	0.82 528	4.11 521	0.04 245	0.00 1	1.64 425	0.03 273	4.85 504	1.69 467	2.78 503	0.57 329	0.47 262	0.11 257	4.81 427	0.24 258	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.24 511	0.05 381

FE-Mocha	0.48 207	0.12 191	1.34 271	0.11 371	0.09 403	0.64 56	0.01 137	3.94 418	0.22 50	0.49 251	0.58 331	0.59 277	0.53 389	0.29 168	0.38 345	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 509	0.02 185	0.02 256

test_sample8	3.62 552	0.41 404	2.03 382	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.38 459	1.04 341	6.51 564	0.58 331	14.04 588	6.94 581	5.58 470	8.70 574	0.53 580	16.52 624	1.82 589	1.10 600	0.02 185	0.02 256

mmm	0.52 222	0.04 12	1.14 217	0.61 528	0.00 1	1.14 193	0.00 1	3.45 352	0.75 260	1.24 369	0.58 331	0.20 221	0.18 299	0.93 256	0.08 125	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

GMStereo_Zeroshot	0.63 256	0.14 215	1.54 302	0.75 541	0.00 1	1.26 282	0.01 137	1.85 160	0.31 71	1.44 400	0.58 331	1.76 395	0.19 305	2.55 316	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1

iinet-f	1.68 490	0.61 485	11.37 591	0.29 465	0.03 326	4.39 537	0.04 303	3.18 307	1.10 357	1.16 355	0.58 331	2.96 473	2.76 525	2.13 309	2.46 511	0.00 1	0.02 433	0.02 532	0.00 1	0.46 562	0.01 127

Wz-Net-TNSev	3.91 558	5.20 604	20.57 604	0.15 402	0.01 210	7.14 570	3.57 575	6.70 576	3.57 546	1.74 424	0.58 331	7.39 565	4.33 557	8.86 575	7.99 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.24 511	0.16 510

NF-Stereo	0.82 316	0.10 150	1.12 211	1.19 572	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.67 233	0.66 186	1.20 361	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

OCTAStereo	0.82 316	0.10 150	1.15 221	1.19 572	0.01 210	1.53 389	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 361	0.58 331	0.25 228	0.01 22	6.38 501	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RE-Stereo	0.82 316	0.10 150	1.15 221	1.19 572	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 361	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

TVStereo	0.82 316	0.10 150	1.15 221	1.19 572	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 361	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

cf-r	0.98 367	0.51 454	2.04 386	0.25 448	0.01 210	1.40 335	0.03 273	4.47 469	1.65 463	0.95 312	0.58 331	2.63 448	0.24 325	4.19 387	0.58 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.04 359

xyz-stereo-finetune2	0.61 247	0.19 275	0.84 131	0.06 293	0.00 1	1.28 288	0.04 303	1.89 165	0.69 224	0.10 132	0.59 342	0.07 153	0.67 424	5.30 449	0.47 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

HH	0.88 344	0.37 383	1.93 361	0.25 448	0.10 413	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 512	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

HanStereo	0.88 344	0.37 383	1.93 361	0.25 448	0.10 413	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 512	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 466	0.68 500	4.62 541	0.01 42	0.00 1	5.13 551	0.30 477	4.64 486	1.23 380	2.39 488	0.59 342	2.12 421	2.00 507	4.94 431	2.19 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

PSMNet-ADL	0.77 300	0.08 105	0.90 143	0.07 322	0.01 210	2.01 454	0.02 222	2.55 222	1.11 359	0.33 211	0.59 342	2.15 423	0.69 426	4.07 381	0.85 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

LALA_ROB	1.33 442	0.59 478	1.74 342	0.02 140	0.06 372	3.25 505	0.50 508	3.45 352	1.39 414	3.70 532	0.59 342	4.59 532	0.25 330	3.58 355	2.79 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.02 256

NINENet	1.03 380	0.22 307	1.30 263	0.10 361	0.01 210	5.85 559	0.03 273	4.41 464	1.25 386	1.55 413	0.60 348	2.39 443	0.06 190	2.72 327	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.00 1	0.04 289	0.00 1

StereoDRNet	1.48 458	0.75 510	4.58 540	0.05 273	0.10 413	2.49 478	1.10 536	4.62 482	1.47 432	3.38 527	0.62 349	2.29 434	0.65 417	4.52 413	2.89 522	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 411	0.05 317	0.07 437

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 404	0.35 374	4.53 537	0.18 418	0.37 530	0.79 60	0.00 1	5.71 555	0.74 256	0.40 235	0.64 350	4.47 527	1.41 471	1.42 283	0.30 300	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.28 567	0.17 470	0.14 504

MyStereo8	0.85 329	0.52 455	3.20 480	0.20 428	0.00 1	1.47 370	0.01 137	3.53 366	1.91 485	1.34 377	0.65 351	1.22 359	0.31 345	0.57 228	1.38 465	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.06 476	0.09 394	0.30 548

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 478	0.45 426	2.21 400	1.53 578	0.18 462	4.33 535	0.41 494	3.37 335	1.40 418	0.54 254	0.65 351	3.10 482	0.11 257	4.93 430	0.60 408	4.57 595	0.51 589	0.00 1	0.00 1	1.37 581	2.39 591

coex_refinement	1.13 412	0.54 462	1.58 314	0.12 374	0.02 301	1.51 381	0.06 355	4.01 423	1.51 443	2.61 497	0.66 353	4.40 524	0.48 384	3.67 356	1.30 460	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.03 329

test_sample4	0.86 333	0.16 245	2.28 418	0.50 510	0.01 210	1.42 348	0.01 137	4.65 487	1.27 393	1.52 404	0.66 353	0.69 296	0.08 225	3.50 352	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

tt1	0.88 344	0.27 332	1.25 248	0.08 336	0.00 1	3.36 511	0.02 222	3.03 272	6.40 573	0.33 211	0.66 353	0.05 118	0.40 370	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.03 329

BUS	0.97 364	0.10 150	0.96 159	0.01 42	0.00 1	5.85 559	0.03 273	5.40 537	0.93 322	2.26 473	0.66 353	2.39 443	0.06 190	0.61 235	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 321	0.10 150	0.96 159	0.01 42	0.00 1	3.32 508	0.21 437	5.40 537	0.93 322	2.26 473	0.66 353	1.81 400	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

hknet	1.08 392	0.13 203	2.07 389	0.01 42	0.00 1	3.32 508	0.21 437	5.40 537	0.92 318	2.26 473	0.66 353	3.43 498	0.05 160	2.81 328	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

test-1	0.52 222	0.25 324	0.94 153	0.03 206	0.22 481	1.20 244	0.08 373	4.03 426	0.25 64	0.70 272	0.66 353	0.71 303	0.03 108	0.30 174	0.43 360	0.00 1	0.18 573	0.00 1	0.07 483	0.01 76	0.25 544

ACVNet	0.57 240	0.21 297	1.34 271	0.09 349	0.00 1	1.36 319	0.22 443	2.40 201	1.05 347	0.63 263	0.66 353	1.94 407	0.26 333	0.31 175	0.79 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.00 1

acv_ft	0.79 308	0.21 297	1.28 254	0.01 42	1.08 570	1.68 432	0.01 137	3.75 390	1.05 347	1.31 376	0.66 353	1.94 407	0.46 381	0.31 175	1.68 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.00 1

CoDeX	0.94 359	0.34 372	2.09 392	0.05 273	0.20 473	1.49 377	0.20 435	5.89 558	1.57 454	0.66 267	0.67 362	1.05 346	0.32 350	3.82 370	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 404	0.42 410	1.72 341	0.28 463	0.01 210	1.37 324	0.11 397	6.25 568	0.84 307	1.05 339	0.67 362	1.61 382	0.79 432	6.11 486	0.63 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.04 359

MyStereo06	0.80 312	0.19 275	2.53 438	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	4.61 481	0.24 60	0.89 302	0.69 364	3.14 485	1.18 456	0.58 231	0.33 315	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.07 437

ACVNet-DCA	0.61 247	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 448	0.01 76	0.01 127

xx1	0.95 361	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.18 307	7.23 582	0.33 211	0.69 364	0.73 305	0.12 270	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

1test111	0.69 279	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 448	0.01 76	0.01 127

cc1	0.94 359	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.18 307	7.23 582	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 448	0.09 394	0.04 359

CFNet	1.08 392	0.62 487	2.26 414	0.26 455	0.03 326	1.40 335	0.04 303	4.45 468	2.09 498	0.48 248	0.69 364	1.31 364	0.24 325	6.63 516	0.83 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 470	0.04 359

CRFU-Net	1.32 441	0.27 332	2.46 433	1.17 571	0.03 326	4.08 528	0.05 328	5.61 547	0.67 197	1.53 406	0.70 370	3.47 500	2.62 523	3.24 339	0.24 258	0.01 501	0.01 351	0.11 561	0.00 1	0.13 435	0.00 1

IGEV-FE	0.74 288	0.20 288	3.00 466	0.26 455	0.02 301	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 299	0.71 371	2.81 459	0.63 408	0.52 220	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 519	0.04 289	0.00 1

z-ln-s-r	1.57 471	0.58 475	5.36 555	0.19 426	0.01 210	1.62 420	0.06 355	3.52 363	1.56 452	1.06 342	0.71 371	1.69 391	0.24 325	5.49 459	9.29 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.01 127

IGEV_Zeroshot_test	0.74 288	0.20 288	3.00 466	0.26 455	0.02 301	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 299	0.71 371	2.84 462	0.63 408	0.53 223	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 519	0.04 289	0.00 1

UCFNet_RVC	0.66 268	0.35 374	1.20 240	0.02 140	0.30 518	1.53 389	0.01 137	3.42 347	0.67 197	1.12 349	0.73 374	1.26 362	0.20 311	1.84 302	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRN-Test	1.62 475	0.23 315	3.72 505	0.18 418	0.13 432	3.34 510	0.19 433	5.93 561	2.01 496	4.14 542	0.76 375	2.12 421	1.78 496	5.22 445	2.62 519	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.01 411	0.03 249	0.01 127

HBP-ISP	1.45 454	0.75 510	3.02 468	0.30 467	0.10 413	4.28 534	1.49 545	4.68 488	1.29 398	3.43 528	0.78 376	0.93 332	1.01 445	6.48 509	0.36 340	0.04 534	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.03 329

SFCPSM	0.81 314	0.11 181	2.53 438	0.01 42	0.07 385	2.45 476	0.18 427	4.99 513	1.18 373	0.77 284	0.78 376	0.69 296	0.31 345	1.72 298	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 466	0.06 337	0.01 127

SACVNet	0.96 362	0.36 379	1.49 292	0.05 273	0.00 1	1.62 420	0.28 466	3.86 410	1.28 397	1.79 431	0.80 378	1.59 378	0.07 208	5.29 448	0.48 379	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 508	0.01 127

DDVS	0.92 356	0.16 245	1.39 279	0.21 430	0.27 504	3.17 501	0.26 454	2.56 223	0.62 143	0.70 272	0.81 379	2.17 429	0.45 378	5.26 446	0.29 292	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.00 1	0.04 289	0.02 256

IRAFT_RVC	1.02 378	0.20 288	1.58 314	1.39 576	0.26 498	1.33 311	0.32 482	2.52 219	0.66 186	1.58 415	0.81 379	1.16 356	1.58 486	6.51 510	0.43 360	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.03 329

AE-Stereo	0.47 200	0.11 181	1.03 188	0.04 245	0.09 403	1.11 174	0.03 273	4.16 436	0.34 76	0.35 223	0.82 381	0.15 204	0.16 291	0.45 211	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.26 561	0.09 394	0.05 381

AAGNet	1.54 466	0.07 81	0.88 138	1.04 562	0.27 504	1.47 370	0.66 517	1.57 132	0.61 124	1.68 421	0.82 381	1.62 384	2.29 512	6.18 488	11.63 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

MSAF-DinoV2	4.41 567	3.43 597	8.07 579	1.16 569	0.06 372	3.21 503	0.59 514	6.94 580	4.44 560	2.00 449	0.83 383	16.58 592	5.59 575	13.48 601	17.17 604	0.06 548	0.04 482	0.09 555	0.76 593	1.94 585	1.78 589

DisPM	0.86 333	0.09 125	1.10 207	0.76 544	0.02 301	1.51 381	0.57 512	1.75 152	0.70 236	2.43 491	0.83 383	0.38 250	0.01 22	6.89 538	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CSP-Net	1.01 376	0.52 455	0.92 147	0.01 42	0.00 1	2.83 496	0.05 328	4.99 513	0.69 224	0.91 307	0.85 385	1.82 402	0.23 322	6.04 483	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.52 222	0.08 105	1.37 277	0.06 293	0.06 372	1.34 313	0.41 494	1.43 110	0.68 207	1.03 336	0.85 385	0.49 266	1.56 482	0.79 250	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.13 497

ssnet_v2	1.14 415	0.28 343	1.77 345	0.03 206	0.00 1	2.07 457	0.37 491	5.20 524	1.87 482	2.00 449	0.87 387	3.09 481	0.55 393	1.31 277	3.02 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.12 487

DPSNet	3.38 548	0.60 480	9.55 585	0.61 528	0.46 543	5.10 550	1.44 544	11.17 596	3.92 553	2.57 494	0.88 388	5.90 551	9.68 594	7.63 563	7.25 565	0.08 551	0.16 569	0.01 507	0.07 483	0.34 546	0.17 517

GCAP-BAT	0.37 155	0.13 203	1.16 226	0.10 361	0.12 426	1.59 407	0.04 303	0.67 64	0.43 89	0.84 294	0.89 389	0.39 251	0.07 208	0.27 163	0.49 381	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.19 535	0.00 1	0.00 1

test_sample5	0.86 333	0.16 245	2.25 410	0.49 507	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.35 383	0.89 389	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

111	0.79 308	0.70 508	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.19 230	0.16 419	3.78 395	1.98 491	1.22 367	0.91 391	2.01 411	0.32 350	0.32 181	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.17 517

DISCO	1.93 506	0.18 267	2.44 429	0.67 536	0.53 550	5.25 552	0.00 1	5.43 541	1.56 452	2.09 458	0.91 391	6.48 557	0.89 439	8.55 573	3.60 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.01 127

CASS	0.56 237	0.13 203	1.40 280	0.03 206	0.01 210	1.65 429	0.04 303	3.03 272	0.63 155	1.96 445	0.93 393	0.28 235	0.36 359	0.52 220	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TDLM	1.08 392	0.49 447	1.43 286	0.27 461	0.00 1	1.56 395	2.12 554	3.10 288	1.75 471	1.36 388	0.93 393	1.06 348	0.49 385	6.21 490	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.02 256

IER	0.75 294	0.12 191	1.93 361	0.01 42	0.00 1	2.31 471	0.02 222	2.96 261	0.98 329	1.30 373	0.96 395	1.40 368	1.19 457	1.31 277	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SA	0.83 321	0.41 404	1.17 229	0.00 1	0.20 473	1.28 288	0.01 137	3.98 420	1.86 480	0.41 237	0.96 395	0.27 233	1.33 468	4.07 381	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 528	0.14 442	0.01 127

GANet-ADL	0.52 222	0.09 125	1.43 286	0.13 382	0.02 301	1.43 351	0.02 222	3.22 318	0.59 100	0.34 222	0.98 397	1.09 352	0.19 305	0.40 200	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

FACV-RUCA	0.49 209	0.10 150	1.30 263	0.06 293	0.12 426	1.14 193	0.07 365	3.57 373	0.92 318	0.18 190	0.99 398	0.19 217	0.31 345	0.25 146	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.08 552	0.02 437	0.24 511	0.12 487

IPLG	0.86 333	0.41 404	2.31 420	0.06 293	0.06 372	1.36 319	0.11 397	3.17 305	0.83 304	0.62 259	1.00 399	0.46 259	0.61 402	5.57 469	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.01 127

XPNet_ROB	1.17 421	0.41 404	1.68 335	0.04 245	0.01 210	1.65 429	0.17 422	3.46 355	1.39 414	3.89 538	1.01 400	1.60 380	0.53 389	4.35 396	3.07 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

XX-TBD	0.28 111	0.39 395	0.97 165	0.05 273	0.00 1	1.09 163	0.00 1	0.71 68	0.54 95	0.44 240	1.04 401	0.06 135	0.06 190	0.19 108	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	1.52 462	0.31 358	4.00 514	0.09 349	0.00 1	4.64 543	0.08 373	4.41 464	1.21 378	1.25 370	1.05 402	2.90 468	0.93 442	6.70 522	2.48 512	0.01 501	0.00 1	0.07 549	0.00 1	0.27 526	0.05 381

w-ln-seven-2	1.97 510	1.04 547	11.90 592	0.15 402	0.06 372	1.38 330	0.48 501	3.80 399	2.17 507	2.73 501	1.06 403	2.29 434	1.69 493	6.32 497	4.15 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.17 470	0.04 359

SST-Stereo	1.04 382	0.05 30	1.16 226	0.72 539	0.23 486	1.70 436	0.58 513	1.92 166	1.46 430	1.19 359	1.09 404	1.60 380	1.93 504	6.92 542	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

iResNet	1.00 375	0.45 426	3.08 472	0.86 554	0.01 210	1.97 452	0.01 137	3.67 385	1.49 438	1.77 429	1.09 404	0.35 244	0.13 277	3.83 371	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

PAM	1.34 443	0.13 203	2.83 456	0.30 467	0.31 524	2.21 465	0.30 477	5.05 518	0.23 54	0.82 293	1.11 406	9.08 573	2.34 515	0.90 255	0.44 363	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.31 573	0.03 249	0.28 546

hitnet-ft	1.09 400	0.39 395	1.45 289	0.04 245	0.00 1	1.34 313	0.22 443	3.34 334	2.25 514	1.48 402	1.11 406	4.17 517	0.37 361	4.73 424	0.79 426	0.01 501	0.00 1	0.03 539	0.00 1	0.09 394	0.01 127

test_sample6	0.89 351	0.17 256	2.23 409	0.48 505	0.01 210	1.43 351	0.01 137	4.49 470	1.40 418	1.43 397	1.12 408	0.64 288	0.14 282	3.86 372	0.42 357	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

DualNet	0.88 344	0.16 245	2.25 410	0.49 507	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.43 397	1.12 408	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

CFNet_ucs	0.77 300	0.20 288	2.22 407	0.01 42	0.01 210	1.32 305	0.00 1	3.30 328	1.31 403	1.15 352	1.14 410	2.19 431	0.42 372	2.04 307	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

RAFT_R40	0.99 374	0.05 30	1.26 249	0.71 538	0.20 473	1.65 429	0.67 518	1.94 169	0.61 124	1.05 339	1.15 411	1.80 399	1.47 473	6.91 540	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

iResNetv2_ROB	1.08 392	1.12 552	4.68 543	1.09 566	0.00 1	1.38 330	0.05 328	3.83 404	1.11 359	0.80 291	1.15 411	1.02 344	0.12 270	4.52 413	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 543	0.03 329

OMP-Stereo	1.20 425	0.54 462	0.96 159	2.39 583	0.29 516	1.58 400	0.33 485	2.01 175	0.68 207	2.68 500	1.16 413	3.10 482	0.18 299	7.40 558	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

PA-Net	1.31 440	0.59 478	3.65 501	0.06 293	0.15 446	1.44 355	0.54 509	4.08 430	2.71 533	0.78 287	1.16 413	2.32 439	0.64 412	5.96 480	1.92 491	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.06 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DFGA-Net	0.91 354	1.43 567	2.72 454	0.06 293	0.16 454	1.16 208	0.00 1	2.26 193	0.77 277	1.02 331	1.17 415	0.25 228	0.04 141	5.17 441	1.71 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.02 256

delet	1.14 415	0.32 363	1.56 311	0.03 206	0.17 458	2.86 498	1.03 533	4.25 446	2.14 505	1.03 336	1.17 415	1.64 388	0.92 441	4.35 396	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.00 1

ETE_ROB	1.16 420	0.52 455	1.71 340	0.01 42	0.02 301	1.79 444	0.22 443	4.10 432	1.32 406	4.68 552	1.18 417	2.81 459	0.08 225	3.56 354	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 415

iResNet_ROB	1.05 390	0.76 514	2.06 388	0.07 322	0.00 1	1.35 317	0.03 273	6.80 579	2.57 531	0.79 289	1.20 418	0.94 335	0.12 270	3.81 368	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.01 127

CVANet_RVC	1.10 404	0.39 395	1.69 337	0.28 463	0.00 1	1.45 361	0.48 501	3.26 321	1.64 462	2.93 506	1.22 419	1.51 370	0.37 361	6.09 485	0.50 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.01 127

anonymity	0.74 288	0.15 231	1.17 229	0.16 410	0.27 504	0.71 57	0.01 137	4.70 489	1.78 473	1.15 352	1.23 420	0.31 237	1.65 490	0.54 225	0.53 390	0.02 523	0.02 433	0.00 1	0.27 563	0.02 185	0.06 415

PFNet	1.06 391	0.19 275	2.95 463	1.16 569	0.56 555	1.58 400	0.25 450	1.50 122	0.60 113	2.38 487	1.23 420	0.63 286	0.30 341	6.85 531	0.43 360	0.16 563	0.01 351	0.00 1	0.07 483	0.18 479	0.18 523

Wz-Net-MNSev	1.85 501	1.19 556	5.61 560	0.01 42	0.00 1	4.74 544	2.16 556	4.93 509	1.48 436	3.77 534	1.24 422	1.77 397	2.56 520	4.94 431	2.61 518	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

TANstereo	0.30 122	0.28 343	0.86 134	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.00 1	0.53 42	0.44 90	1.06 342	1.24 422	0.06 135	0.05 160	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 321	0.12 191	1.18 232	0.02 140	0.01 210	1.31 304	0.00 1	3.33 331	1.07 352	1.92 440	1.24 422	2.48 445	0.18 299	1.86 303	1.67 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.05 381
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CREStereo++_RVC	0.29 116	0.19 275	0.83 130	0.05 273	0.00 1	1.19 230	0.00 1	0.66 63	0.99 333	0.25 201	1.26 425	0.05 118	0.07 208	0.20 120	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RASNet	1.53 464	0.31 358	1.97 372	0.09 349	3.20 588	1.69 434	0.06 355	3.27 327	2.12 500	0.77 284	1.29 426	5.32 549	1.69 493	6.60 513	2.17 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

CC-Net-ROB	1.86 502	0.64 491	2.55 440	1.42 577	0.19 469	3.38 512	0.04 303	4.41 464	2.45 523	0.90 304	1.31 427	0.98 340	0.18 299	6.60 513	0.53 390	1.14 586	1.60 600	7.16 598	0.00 1	1.33 580	0.32 553

SuperB	3.70 554	1.77 575	15.73 600	0.31 471	0.05 360	4.37 536	1.67 548	3.58 376	11.57 588	2.36 484	1.32 428	2.03 414	1.91 503	6.95 543	9.01 578	0.05 540	0.03 463	0.10 560	0.08 488	11.00 611	0.10 468

HSM	1.36 445	0.40 400	1.07 199	0.01 42	0.30 518	1.73 439	0.03 273	5.89 558	1.22 379	1.83 434	1.36 429	4.78 537	1.30 467	6.61 515	0.57 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

GASNet	1.43 452	1.53 569	4.54 539	0.31 471	0.02 301	1.49 377	0.20 435	3.86 410	1.95 488	0.75 279	1.37 430	2.11 419	1.57 485	5.82 478	2.60 517	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.43 558	0.10 468

PSMNet-RUCA	0.66 268	0.48 442	1.68 335	0.01 42	0.02 301	2.02 455	0.25 450	3.93 416	1.50 441	0.37 231	1.38 431	0.11 181	0.12 270	0.64 240	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.00 1

DStereoRT	3.77 556	0.60 480	4.37 532	0.09 349	0.15 446	5.27 553	0.46 499	4.05 428	1.49 438	1.91 439	1.39 432	0.89 325	3.47 543	6.42 507	1.75 479	0.00 1	0.09 532	37.58 626	4.88 616	0.07 355	0.50 563

s12784h	0.56 237	0.14 215	1.22 244	0.02 140	0.00 1	1.14 193	0.03 273	3.43 349	1.47 432	1.02 331	1.41 433	0.05 118	0.02 60	1.08 266	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

psmg	0.83 321	0.10 150	0.96 159	0.01 42	0.00 1	3.28 506	0.27 458	4.83 503	0.93 322	1.92 440	1.46 434	1.81 400	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.01 76	0.00 1

AIO-test2	0.76 298	0.80 520	1.47 291	0.12 374	0.15 446	1.22 252	0.01 137	3.17 305	0.73 250	0.36 230	1.50 435	0.16 209	0.05 160	2.37 312	0.16 207	2.85 593	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.04 289	0.07 437

DANet	1.74 494	0.22 307	3.06 470	0.75 541	0.44 539	2.46 477	0.35 489	3.40 343	1.41 421	4.22 543	1.56 436	5.03 542	0.56 394	6.29 495	5.00 548	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.04 289	0.08 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DispNO	1.25 431	0.52 455	3.40 491	0.11 371	0.05 360	1.45 361	0.01 137	3.73 389	1.68 466	1.34 377	1.59 437	3.15 486	1.12 454	5.56 466	1.14 448	0.00 1	0.02 433	0.03 539	0.12 506	0.05 317	0.03 329

RAFT_CTSACE	0.68 277	0.52 455	1.74 342	0.50 510	0.05 360	1.16 208	0.00 1	2.68 234	0.66 186	0.68 270	1.60 438	1.76 395	0.80 433	0.94 259	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 286	0.13 203	1.56 311	0.02 140	0.14 438	1.34 313	0.04 303	3.00 266	0.23 54	0.67 268	1.64 439	0.89 325	0.00 1	4.55 416	0.10 157	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 546	0.03 249	0.01 127

FINET	1.36 445	0.46 432	4.05 517	0.22 435	0.73 561	1.03 106	0.00 1	3.57 373	5.71 568	1.59 416	1.64 439	0.49 266	0.19 305	5.53 461	1.90 488	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.03 329

GwcNet	1.67 486	0.81 524	5.52 557	0.23 443	1.21 571	4.21 532	0.62 516	3.71 386	1.57 454	1.01 330	1.65 441	3.99 514	0.52 388	5.46 457	2.30 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.35 549	0.13 497

1111x	1.53 464	0.06 52	1.77 345	0.27 461	0.00 1	2.12 459	0.01 137	5.63 550	1.65 463	1.53 406	1.67 442	0.92 327	0.64 412	6.18 488	8.17 571	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

TestStereo1	0.77 300	0.46 432	1.12 211	0.15 402	0.19 469	1.29 293	0.01 137	3.33 331	1.55 447	0.45 243	1.67 442	0.13 191	1.23 459	3.39 344	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 470	0.07 437

SA-5K	0.77 300	0.46 432	1.12 211	0.15 402	0.19 469	1.29 293	0.01 137	3.33 331	1.55 447	0.45 243	1.67 442	0.13 191	1.23 459	3.39 344	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 470	0.07 437

ADCRef	2.29 522	0.65 495	5.67 561	0.10 361	0.09 403	4.81 545	0.76 523	4.75 495	1.37 411	2.88 505	1.67 442	1.62 384	2.30 513	3.77 367	14.93 598	0.02 523	0.00 1	0.01 507	0.10 497	0.20 499	0.11 476

PDISCO_ROB	2.21 519	0.78 517	3.43 493	0.96 558	2.04 585	7.04 569	0.09 385	7.36 584	5.72 570	1.21 366	1.67 442	3.16 487	1.28 465	7.52 561	1.37 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 546	0.13 497

ISRNet	0.88 344	0.19 275	2.71 452	0.05 273	0.00 1	1.17 213	0.03 273	2.96 261	0.80 295	2.17 462	1.70 447	2.59 447	0.20 311	2.58 317	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.00 1

NaN_ROB	2.02 513	0.58 475	2.65 447	0.29 465	0.28 514	3.19 502	5.19 595	3.84 405	2.55 530	5.31 559	1.73 448	2.30 436	1.96 505	6.78 528	3.09 526	0.01 501	0.06 506	0.03 539	0.10 497	0.10 410	0.37 558

CBMV	1.56 468	0.24 320	1.92 360	0.31 471	0.03 326	2.90 499	4.33 585	3.79 396	1.81 474	4.98 556	1.73 448	2.70 454	1.68 492	3.81 368	0.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.08 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LMCR-Stereo	1.10 404	0.69 504	1.95 366	0.50 510	0.01 210	2.73 489	0.09 385	6.20 567	0.64 167	2.37 485	1.76 450	0.13 191	1.59 488	2.94 331	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 434	0.22 307	1.35 275	0.64 532	0.16 454	2.56 482	0.00 1	4.14 435	2.37 518	2.29 478	1.76 450	2.84 462	0.02 60	6.80 530	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.11 476

Ntro	3.24 540	1.34 562	2.83 456	7.27 597	4.43 594	6.22 564	0.74 522	4.73 491	1.48 436	0.39 234	1.77 452	2.70 454	1.28 465	4.59 420	1.25 455	8.06 603	0.28 582	2.12 595	0.05 466	8.11 598	5.16 601

H2IRNET	0.47 200	0.22 307	1.27 251	0.15 402	0.01 210	1.18 224	0.01 137	1.65 139	0.48 92	0.02 25	1.80 453	0.46 259	0.04 141	1.62 295	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.01 411	0.16 461	0.02 256

RAFT + AFF	1.63 478	1.13 553	2.62 445	0.04 245	0.80 562	2.29 470	1.03 533	5.54 546	2.06 497	1.77 429	1.81 454	1.22 359	3.65 549	6.23 492	1.57 469	0.01 501	0.35 586	0.00 1	0.01 411	0.33 543	0.12 487

MLCV	1.01 376	0.53 460	2.17 397	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.03 273	2.90 252	1.30 401	2.60 496	1.85 455	1.00 342	0.40 370	4.88 429	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

AASNet	0.86 333	0.53 460	1.96 370	0.04 245	0.00 1	1.70 436	0.05 328	5.13 523	1.84 476	0.93 310	1.88 456	0.96 336	0.19 305	0.67 243	0.91 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.09 457

xxxx	1.78 498	0.07 81	1.02 177	0.00 1	0.01 210	1.44 355	0.00 1	5.81 557	1.53 445	1.37 390	1.91 457	1.08 350	0.05 160	4.37 399	16.98 603	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

PSM-AAD	1.15 418	0.04 12	0.88 138	0.10 361	0.27 504	1.32 305	3.25 571	2.41 208	0.64 167	2.93 506	1.92 458	0.15 204	5.39 572	3.42 346	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 381

XQC	2.57 527	1.20 557	6.33 572	0.18 418	0.01 210	3.84 524	0.33 485	5.24 526	3.83 552	4.43 546	1.94 459	4.58 531	3.19 537	7.19 553	8.67 573	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.03 448	0.27 526	0.19 528

AFF-stereo	0.65 262	0.46 432	0.82 128	0.37 489	0.00 1	1.19 230	0.00 1	3.04 276	1.42 422	0.72 276	1.95 460	1.16 356	0.26 333	0.97 261	0.31 304	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.02 256

ADCPNet	3.63 553	0.82 528	13.20 596	0.08 336	0.43 538	7.02 568	2.23 558	4.77 498	2.41 519	4.31 545	1.96 461	7.57 566	5.16 567	6.45 508	13.80 595	0.02 523	0.75 594	0.04 543	0.90 599	0.16 461	0.53 564

HART	0.44 187	0.24 320	1.41 282	0.01 42	0.00 1	0.33 18	0.00 1	2.91 254	0.61 124	0.26 202	1.98 462	0.35 244	0.03 108	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.05 381

pcwnet_v2	1.29 434	0.17 256	5.98 565	0.10 361	0.01 210	1.76 440	0.02 222	5.08 521	2.90 536	1.54 412	1.98 462	2.03 414	0.81 434	3.01 334	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.03 249	0.03 329

iRaft-Stereo_5w	1.08 392	0.56 470	2.70 450	0.02 140	0.02 301	1.20 244	0.01 137	3.18 307	0.63 155	0.14 168	2.00 464	1.62 384	1.54 480	6.69 521	1.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 508	0.01 127

DLCB_ROB	1.17 421	0.22 307	1.28 254	0.08 336	0.00 1	1.51 381	0.23 447	3.39 341	1.52 444	3.43 528	2.00 464	3.40 496	0.31 345	4.29 391	1.82 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.45 454	0.13 203	2.69 449	0.26 455	0.30 518	2.15 463	0.29 469	4.92 508	0.22 50	0.84 294	2.02 466	9.57 576	3.27 541	0.97 261	0.56 398	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.31 573	0.04 289	0.27 545

ffm	1.04 382	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 573	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.03 329

ff1	1.65 481	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 573	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	6.68 518	7.08 561	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.03 329

mmx	1.56 468	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	6.68 518	7.08 561	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

xxx	1.56 468	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	6.68 518	7.08 561	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

222	2.69 529	0.09 125	1.03 188	0.00 1	0.00 1	1.54 393	0.00 1	5.61 547	1.55 447	1.51 403	2.10 471	0.53 271	0.07 208	4.54 415	35.09 622	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

Wz-Net-SNSev	2.53 526	2.49 587	10.66 589	0.39 491	0.01 210	2.73 489	0.40 492	5.02 516	1.50 441	2.15 460	2.12 472	6.48 557	1.11 451	9.47 581	5.84 555	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.06 415

Syn2CoEx	1.66 482	1.17 554	4.29 527	0.04 245	0.00 1	1.44 355	0.56 510	5.33 535	1.98 491	2.01 453	2.12 472	2.08 416	2.81 527	6.55 511	2.42 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 543	0.06 415

w-ln-seven	2.97 535	1.40 566	12.49 595	0.25 448	0.14 438	7.22 571	0.48 501	5.24 526	4.82 563	4.96 555	2.13 474	4.00 515	1.33 468	5.95 479	8.81 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.02 256

SMFormer	1.04 382	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

tta	1.04 382	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127

qqq1	0.98 367	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127

fff1	0.98 367	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127

test_xeample	1.79 499	0.08 105	1.03 188	0.02 140	0.00 1	1.44 355	0.00 1	5.48 542	1.84 476	1.65 419	2.17 479	0.37 246	0.06 190	4.00 380	17.67 606	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

ADLNet	1.20 425	0.29 353	1.98 374	0.00 1	0.02 301	2.20 464	0.11 397	4.39 462	2.52 528	2.19 465	2.20 480	2.66 449	0.70 427	3.42 346	1.25 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.04 359

anonymousa	0.79 308	0.26 328	1.91 359	0.03 206	0.29 516	1.46 369	0.02 222	3.76 392	0.97 327	0.72 276	2.25 481	3.21 490	0.56 394	0.15 85	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.02 256

IIG-Stereo	1.30 436	0.48 442	1.04 192	2.41 584	0.05 360	1.61 415	0.14 411	2.59 225	0.68 207	2.97 511	2.28 482	3.08 480	0.57 396	7.41 559	0.65 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 457	0.31 358	3.22 484	0.66 534	0.08 395	1.54 393	0.09 385	3.84 405	1.58 458	1.66 420	2.32 483	3.60 502	3.12 535	6.99 546	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

DAS	1.26 432	0.08 105	2.25 410	0.04 245	0.01 210	1.28 288	1.18 537	3.80 399	1.58 458	4.60 549	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.36 454	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

SepStereo	1.28 433	0.08 105	2.25 410	0.04 245	0.01 210	1.28 288	1.18 537	3.80 399	1.58 458	4.60 549	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.63 472	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

UGAM	1.08 392	0.19 275	2.83 456	0.05 273	0.01 210	1.09 163	0.11 397	2.89 250	0.64 167	0.08 103	2.46 486	3.64 504	0.08 225	6.99 546	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.27 526	0.04 359

IPLGR_C	0.75 294	0.88 533	2.58 442	0.13 382	0.02 301	1.40 335	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.92 440	2.46 486	0.18 216	0.11 257	0.49 218	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 507	0.05 466	0.19 488	0.06 415

ACRE	0.75 294	0.78 517	2.72 454	0.13 382	0.02 301	1.40 335	0.26 454	3.20 315	0.82 301	1.84 435	2.46 486	0.19 217	0.10 245	0.52 220	0.26 275	0.00 1	0.04 482	0.01 507	0.05 466	0.19 488	0.05 381

DGSMNet	2.23 520	0.80 520	6.10 567	0.96 558	1.73 580	3.22 504	4.12 581	5.30 533	1.11 359	1.19 359	2.48 489	3.18 488	0.65 417	4.57 419	1.33 461	1.11 585	1.37 599	1.55 587	1.26 603	1.37 581	1.28 583

otaku	3.17 539	1.32 561	2.49 435	6.07 595	3.26 589	4.62 542	2.15 555	5.35 536	1.34 409	2.00 449	2.54 490	3.50 501	1.49 474	3.68 357	1.11 444	7.89 602	0.23 577	1.88 592	0.03 448	7.74 597	4.78 599

CIPLG	0.75 294	0.81 524	2.38 425	0.13 382	0.03 326	1.41 340	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.98 447	2.56 491	0.19 217	0.10 245	0.54 225	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 507	0.05 466	0.19 488	0.05 381

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 244	0.36 379	0.96 159	0.03 206	0.02 301	1.21 248	0.02 222	2.80 242	1.55 447	1.08 345	2.63 492	0.43 256	0.16 291	0.37 195	0.25 266	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.01 127

PS-NSSS	1.08 392	0.45 426	1.70 339	0.02 140	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.38 459	2.09 498	1.15 352	2.65 493	0.65 289	0.07 208	6.35 499	0.56 398	0.16 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

DStereoO	3.24 540	1.24 558	4.53 537	2.49 585	1.28 572	2.49 478	3.35 572	3.86 410	3.39 543	1.92 440	2.66 494	3.72 509	9.18 590	3.46 349	4.30 538	10.11 617	0.42 588	0.03 539	0.75 592	5.03 591	0.56 565

NCC-stereo	1.67 486	0.56 470	3.10 473	0.08 336	0.22 481	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 476	2.72 495	4.29 521	3.53 545	5.76 474	2.01 497	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

Abc-Net	1.67 486	0.56 470	3.10 473	0.08 336	0.22 481	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 476	2.72 495	4.29 521	3.53 545	5.76 474	2.01 497	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo	1.93 506	0.97 540	3.83 511	0.55 519	2.19 586	1.49 377	0.05 328	4.09 431	1.00 335	2.59 495	2.77 497	5.17 545	5.63 576	7.19 553	0.63 411	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.25 518	0.20 534

FBW_ROB	2.36 523	0.36 379	3.16 476	0.37 489	0.14 438	4.42 539	0.18 427	6.64 573	3.05 538	2.98 512	2.85 498	4.86 539	1.11 451	11.00 596	4.53 541	0.16 563	0.05 497	0.37 576	0.09 493	0.19 488	0.78 572

STrans-v2	1.67 486	0.36 379	3.28 485	0.02 140	0.19 469	1.45 361	0.08 373	6.69 575	1.49 438	2.00 449	2.86 499	3.67 506	3.88 553	7.04 550	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 126	0.10 150	0.89 142	0.02 140	0.00 1	0.50 50	0.00 1	0.39 30	0.61 124	0.02 25	2.91 500	0.04 83	0.03 108	0.21 129	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 559	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 559	2.58 588	12.07 593	0.39 491	0.49 548	5.50 555	6.45 606	4.44 467	2.19 510	6.86 569	2.94 501	5.28 547	3.20 538	6.63 516	18.37 608	0.08 551	0.04 482	0.20 568	0.09 493	0.57 571	0.19 528

TCMNet	1.49 460	0.57 473	5.20 550	0.13 382	1.39 575	1.81 446	0.17 422	4.03 426	1.26 387	1.72 423	2.98 502	1.95 409	0.46 381	5.01 434	2.55 516	0.00 1	0.06 506	0.06 548	0.00 1	0.37 553	0.16 510

RainbowNet	4.74 570	3.21 595	3.07 471	9.34 603	6.01 596	4.89 548	3.60 576	7.09 581	4.39 558	1.63 418	3.01 503	4.72 536	2.96 531	5.53 461	1.19 451	8.95 605	2.12 603	8.48 601	0.19 535	8.75 601	5.73 602

HGLStereo	1.03 380	0.18 267	1.50 293	0.01 42	0.01 210	1.41 340	0.01 137	3.41 345	0.82 301	1.05 339	3.09 504	2.11 419	1.24 462	4.51 412	1.18 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.03 329

GMM-Stereo	1.09 400	0.05 30	1.62 320	0.13 382	0.22 481	1.41 340	0.87 526	2.31 195	0.62 143	2.75 502	3.14 505	0.54 273	0.90 440	5.33 452	0.13 177	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.01 76	1.80 590

psmorigin	2.01 512	0.37 383	10.25 587	0.22 435	0.03 326	1.62 420	0.19 433	3.31 329	1.05 347	4.92 554	3.14 505	5.85 550	2.21 511	5.31 450	1.71 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.02 256

RTSC	2.66 528	1.24 558	6.04 566	0.18 418	0.02 301	4.40 538	0.08 373	4.29 451	4.98 564	6.00 562	3.15 507	2.97 474	1.56 482	6.71 523	10.89 586	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.05 466	0.40 556	0.24 543

ADLNet2	1.38 448	0.39 395	3.13 475	0.00 1	0.70 560	1.23 267	0.26 454	4.19 439	2.36 517	1.45 401	3.16 508	4.23 520	0.82 437	4.56 418	0.88 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 435	0.02 256

DDUNet	3.28 543	10.54 613	2.29 419	3.50 589	3.31 590	4.21 532	0.21 437	3.77 393	1.03 339	2.54 493	3.17 509	3.20 489	0.21 318	3.89 374	0.69 418	1.94 590	0.05 497	9.87 603	3.53 609	5.03 591	2.55 593

MFN_U_SF_RVC	3.76 555	1.77 575	9.85 586	0.84 547	0.27 504	9.50 583	0.49 505	8.07 587	3.41 544	4.81 553	3.28 510	9.40 574	3.49 544	7.76 566	8.31 572	0.41 576	0.54 590	0.52 580	0.80 596	0.89 576	0.84 574

SAMSARA	3.32 547	1.07 550	6.25 569	0.86 554	0.31 524	7.55 575	3.87 579	5.26 532	4.20 555	7.43 573	3.35 511	10.04 577	3.83 552	6.98 545	4.83 545	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.05 466	0.17 470	0.22 539

SHD	3.01 536	1.02 546	5.52 557	0.45 500	0.39 532	4.12 529	0.17 422	6.68 574	12.04 590	7.20 571	3.36 512	4.40 524	2.58 522	4.69 421	7.17 564	0.01 501	0.04 482	0.00 1	0.03 448	0.22 505	0.17 517

ADCL	3.30 544	0.81 524	6.76 574	0.25 448	0.25 495	6.93 567	4.65 589	4.79 501	2.62 532	4.61 551	3.36 512	5.22 546	4.55 560	5.54 464	14.91 597	0.05 540	0.01 351	0.11 561	0.13 508	0.28 535	0.10 468

test_4	0.51 218	0.10 150	1.27 251	0.01 42	0.06 372	0.97 98	0.03 273	1.12 93	0.16 20	0.27 204	3.42 514	0.65 289	0.09 236	1.59 292	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 488	0.14 442	0.00 1

WZ-Net	4.16 564	1.75 574	23.59 607	0.08 336	0.04 346	2.62 488	2.16 556	5.89 558	4.74 562	5.73 561	3.51 515	6.99 564	4.89 565	10.82 592	10.11 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.11 476

fast-acv-ft	1.41 451	0.46 432	4.29 527	0.10 361	0.13 432	3.97 525	0.29 469	2.42 209	1.91 485	0.81 292	3.55 516	3.02 476	1.26 464	3.35 341	2.05 500	0.04 534	0.01 351	0.04 543	0.04 460	0.39 555	0.05 381

ADCMid	3.95 561	1.34 562	10.91 590	0.18 418	0.38 531	5.02 549	1.27 542	4.87 505	2.94 537	11.15 589	3.60 517	6.76 561	5.21 570	6.40 506	16.96 602	0.12 558	0.08 528	0.55 582	0.46 584	0.53 570	0.19 528

HSM-Net_RVC	1.40 450	0.07 81	1.58 314	0.00 1	0.01 210	1.88 449	0.05 328	7.24 582	1.71 470	3.63 531	3.63 518	3.21 490	0.36 359	4.25 389	0.44 363	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDG	2.86 531	8.81 611	1.57 313	2.60 586	0.89 565	2.39 475	0.11 397	3.42 347	1.02 338	2.18 464	3.64 519	5.04 543	1.60 489	4.17 386	2.09 501	1.21 588	0.04 482	7.69 599	3.67 610	4.10 589	0.93 579

CrosDoStereo	1.66 482	0.15 231	1.66 329	0.02 140	0.07 385	1.38 330	6.16 602	3.12 291	1.06 350	0.97 316	3.74 520	0.96 336	4.79 563	7.00 548	1.92 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 482	0.15 231	1.66 329	0.02 140	0.07 385	1.38 330	6.16 602	3.12 291	1.06 350	0.97 316	3.74 520	0.96 336	4.79 563	7.00 548	1.92 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

SGM-Forest	1.84 500	0.08 105	1.31 266	0.15 402	0.22 481	3.52 518	2.46 565	3.85 407	2.16 506	5.29 558	3.90 522	3.71 508	1.56 482	6.28 494	1.90 488	0.01 501	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.30 548
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.94 508	0.40 400	3.82 510	0.15 402	0.09 403	1.81 446	0.45 498	4.77 498	2.21 512	3.36 523	3.94 523	8.39 569	1.72 495	5.75 473	1.69 476	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.17 470	0.01 127

ccnet	1.70 492	0.20 288	1.95 366	0.26 455	0.18 462	3.72 522	1.22 539	4.22 444	1.43 426	2.37 485	3.96 524	3.45 499	1.51 478	4.69 421	4.47 540	0.06 548	0.00 1	0.09 555	0.01 411	0.10 410	0.01 127

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 544	2.61 589	7.84 577	0.09 349	0.26 498	12.92 591	7.62 610	4.25 446	3.64 549	2.95 510	3.99 525	4.61 535	1.22 458	8.36 570	1.77 480	0.59 583	1.15 598	0.04 543	0.85 598	0.48 566	0.67 570

GrayStereo	1.46 456	0.03 2	0.87 136	0.63 531	0.20 473	1.24 268	4.61 588	2.85 247	0.62 143	4.98 556	4.00 526	0.45 258	4.67 561	3.37 343	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 587	0.01 76	0.01 127

THIR-Stereo	1.48 458	0.29 353	1.51 299	0.01 42	0.02 301	1.05 130	4.32 584	2.11 181	0.22 50	1.08 345	4.24 527	1.93 406	4.19 556	6.76 526	1.87 486	0.00 1	0.00 1	0.04 543	0.00 1	0.05 317	0.00 1

AANet_RVC	1.66 482	0.88 533	3.52 496	0.06 293	0.00 1	1.22 252	0.00 1	3.25 319	2.51 527	2.21 466	4.49 528	3.65 505	0.20 311	7.10 551	3.42 529	0.50 579	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.05 381

RGC	1.86 502	0.67 498	3.45 495	0.07 322	0.26 498	3.29 507	0.11 397	4.78 500	1.46 430	3.26 521	4.51 529	5.14 544	2.68 524	5.46 457	1.94 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.09 457

stereogan	2.13 516	0.31 358	3.75 506	0.01 42	0.09 403	7.44 574	0.60 515	4.27 449	3.29 542	3.91 539	4.62 530	6.41 555	1.84 502	5.17 441	0.58 404	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.00 1	0.24 511	0.05 381

FAT-Stereo	1.86 502	0.19 275	3.31 487	0.17 413	0.03 326	1.78 443	0.97 530	4.76 497	2.79 534	4.22 543	4.87 531	5.31 548	2.83 529	5.06 438	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

YMNet	1.62 475	0.68 500	3.67 502	0.14 397	0.30 518	4.52 540	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 508	4.94 532	4.18 518	0.38 364	2.85 329	2.12 503	0.05 540	0.13 559	0.08 552	0.01 411	0.44 559	0.09 457

YMNet_1	1.62 475	0.68 500	3.67 502	0.14 397	0.30 518	4.52 540	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 508	4.94 532	4.18 518	0.38 364	2.85 329	2.12 503	0.05 540	0.13 559	0.08 552	0.01 411	0.44 559	0.09 457

DispFullNet	7.91 588	23.96 620	13.67 597	14.71 613	7.88 606	4.83 546	0.04 303	5.01 515	2.89 535	8.86 583	4.96 534	6.11 552	10.72 596	10.18 588	3.51 531	2.44 592	0.33 584	15.15 612	4.65 613	12.33 613	5.95 603

CBMV_ROB	1.70 492	0.11 181	1.98 374	0.46 501	0.00 1	2.85 497	0.91 529	4.27 449	2.21 512	4.02 541	5.00 535	2.97 474	2.32 514	5.40 455	1.35 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.06 415

RP	1.76 497	0.55 465	2.59 444	0.22 435	0.60 558	1.70 436	0.98 532	4.31 453	1.99 494	3.12 516	5.04 536	4.41 526	2.96 531	4.72 423	1.90 488	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.14 442	0.01 127

DRaft	1.34 443	0.12 191	1.19 237	0.06 293	0.01 210	1.64 425	0.43 496	1.86 162	0.14 10	3.76 533	5.27 537	0.41 254	4.38 558	5.49 459	1.68 474	0.01 501	0.06 506	0.00 1	0.07 483	0.07 355	0.11 476

Sa-1000	1.04 382	0.39 395	1.17 229	0.00 1	0.20 473	1.33 311	0.03 273	4.19 439	1.81 474	0.99 329	5.33 538	0.61 280	0.15 286	4.07 381	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 519	0.13 435	0.00 1

ACVNet_1	6.16 579	1.86 579	4.43 534	9.52 605	7.22 604	7.59 576	2.37 561	9.99 594	6.71 577	3.84 536	5.35 539	13.23 586	4.90 566	6.25 493	1.94 495	9.06 607	2.40 607	10.88 609	0.11 501	9.58 608	6.03 605

EAI-Stereo	1.14 415	0.12 191	1.19 237	0.21 430	0.32 527	1.84 448	2.32 560	5.42 540	1.19 375	1.02 331	5.66 540	0.48 263	0.60 399	0.86 253	0.62 410	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.65 591	0.02 185	0.17 517

S-Stereo	2.00 511	0.30 357	5.74 562	0.24 445	0.23 486	2.51 480	1.90 550	4.74 492	5.15 565	2.42 489	5.80 541	2.85 464	0.72 428	5.08 439	2.17 505	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.04 359

HHNet	0.87 340	0.25 324	1.78 348	0.16 410	0.08 395	1.30 299	0.44 497	1.93 167	0.64 167	1.41 396	5.92 542	0.14 198	1.79 497	0.35 191	0.95 438	0.05 540	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.14 442	0.01 127

MADNet+	10.71 599	14.57 615	70.07 624	0.58 524	0.47 545	19.89 607	4.20 582	11.05 595	6.87 578	3.03 514	5.99 543	9.01 572	6.35 579	31.95 622	28.31 621	0.22 567	0.26 581	0.01 507	0.04 460	0.46 562	0.87 575

ADCS	5.09 573	2.15 582	16.58 602	0.34 482	0.07 385	5.91 561	4.26 583	6.73 577	6.99 579	9.44 584	6.09 544	6.57 559	5.17 569	9.54 582	21.38 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 551	0.23 542

Consistency-Raft	1.36 445	0.65 495	4.81 545	0.33 476	0.32 527	1.62 420	0.11 397	3.65 382	3.80 551	0.33 211	6.12 545	0.86 322	2.14 510	0.94 259	1.25 455	0.02 523	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.24 511	0.01 127

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 471	0.69 504	7.27 575	0.30 467	0.44 539	0.87 75	0.02 222	6.19 565	0.84 307	0.45 243	6.17 546	4.35 523	1.17 455	1.32 280	0.48 379	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.34 581	0.26 521	0.12 487

CSAN	2.70 530	0.75 510	3.41 492	0.18 418	0.12 426	4.18 531	4.05 580	4.11 433	4.36 556	6.03 563	6.24 547	4.60 533	4.74 562	7.29 556	3.43 530	0.02 523	0.03 463	0.01 507	0.02 437	0.18 479	0.22 539

DEmStereo	1.51 461	0.08 105	2.17 397	0.09 349	0.02 301	1.76 440	0.90 528	1.47 120	0.60 113	2.46 492	6.42 548	1.08 350	5.16 567	6.21 490	1.86 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

ACVNet-4b	5.67 575	1.65 571	4.43 534	9.46 604	7.11 603	8.72 582	1.68 549	6.61 572	5.76 571	0.27 204	6.49 549	11.67 579	2.43 519	8.40 571	1.56 467	9.06 607	2.34 605	10.49 607	0.02 437	9.22 606	5.98 604

StereoVision	0.86 333	0.38 388	1.75 344	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.02 222	3.38 338	0.92 318	0.13 162	6.89 550	0.50 268	0.12 270	1.10 267	0.78 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.02 256

MFMNet_re	2.02 513	0.98 541	4.27 526	2.74 588	0.88 563	1.47 370	0.15 414	4.21 441	3.18 541	6.63 567	6.93 551	1.87 403	3.63 548	2.13 309	0.99 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 508	0.05 381

KYRaft	1.19 423	0.05 30	0.94 153	0.06 293	0.24 490	1.25 278	0.78 524	2.48 216	0.61 124	3.23 520	7.13 552	1.00 342	2.77 526	1.43 284	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.71 587

DCRE	0.69 279	0.35 374	1.16 226	0.06 293	0.02 301	0.91 80	0.00 1	1.05 89	0.30 70	0.98 325	7.63 553	0.72 304	0.02 60	0.16 90	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 546	0.02 185	0.03 329

RAFT-345	1.19 423	0.06 52	1.55 304	0.54 517	0.13 432	1.53 389	0.25 450	0.56 51	1.76 472	1.20 361	7.85 554	0.93 332	0.05 160	6.87 534	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

Nwc_Net	1.94 508	0.55 465	3.79 508	0.07 322	0.08 395	2.73 489	0.04 303	6.75 578	1.11 359	2.03 454	7.92 555	4.82 538	2.11 509	4.78 425	2.01 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.01 127

MultiAttention	6.26 581	0.14 215	1.30 263	1.04 562	1.50 578	42.66 623	15.75 621	6.19 565	1.92 487	3.14 517	7.95 556	6.41 555	0.37 361	28.21 620	3.39 528	0.13 560	0.01 351	0.67 584	0.81 597	1.99 586	1.71 587

SPS-STEREO	3.08 538	0.49 447	2.49 435	0.21 430	0.24 490	3.67 521	1.24 540	5.80 556	2.43 521	10.68 587	8.00 557	9.48 575	3.59 547	8.11 569	5.08 549	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.11 476
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	3.50 550	0.07 81	3.94 512	2.66 587	1.46 576	12.94 592	0.97 530	7.32 583	2.42 520	14.82 603	8.08 558	2.74 457	1.51 478	8.44 572	2.48 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.11 476

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 574	2.33 583	8.42 580	0.33 476	0.27 504	24.60 616	8.84 614	5.50 543	9.75 586	3.82 535	8.16 559	8.53 570	1.82 498	9.44 580	5.18 550	1.02 584	1.65 601	0.33 575	0.47 586	1.06 578	0.90 576

AnyNet_C01	6.59 584	4.31 601	36.24 614	0.96 558	0.46 543	9.96 584	5.74 599	6.02 564	3.63 548	7.59 574	8.56 560	8.83 571	3.14 536	13.74 603	20.83 615	0.12 558	0.08 528	0.25 573	0.09 493	1.01 577	0.34 554

Prome-Stereo	1.23 429	0.06 52	0.93 152	0.12 374	0.24 490	1.26 282	0.67 518	2.53 221	0.69 224	2.08 457	8.70 561	0.76 309	2.91 530	2.12 308	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 585

DStereoFS	6.87 585	4.36 602	5.33 553	4.05 592	3.78 592	10.15 586	3.17 570	7.95 586	7.68 584	7.62 575	8.86 562	11.78 580	20.97 616	15.16 604	8.10 570	2.06 591	3.13 617	1.72 588	5.49 618	1.19 579	4.86 600

Hybrid-DGEV-03	0.92 356	0.40 400	1.07 199	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.03 273	2.90 252	0.36 81	2.06 455	9.12 563	0.15 204	0.14 282	0.34 185	0.30 300	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.08 450

SGM_RVC	4.07 562	0.38 388	1.98 374	0.84 547	0.26 498	6.20 563	2.37 561	6.45 570	3.57 546	11.56 592	9.27 564	15.55 590	6.78 580	10.07 587	4.60 543	0.22 567	0.25 578	0.20 568	0.23 552	0.26 521	0.34 554
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	1.90 505	0.43 417	1.83 353	0.39 491	0.00 1	2.24 467	3.37 573	3.90 414	1.44 427	2.17 462	9.66 565	2.57 446	1.09 449	6.88 535	1.81 481	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.10 410	0.03 329

EDNetEfficient	6.54 583	1.17 554	33.15 611	0.66 534	1.96 582	2.07 457	3.72 577	2.80 242	14.85 596	20.02 611	9.69 566	6.59 560	10.19 595	7.19 553	15.49 600	0.03 531	0.10 542	0.01 507	0.20 540	0.62 574	0.29 547

zh-sn7	3.94 560	3.36 596	15.78 601	0.13 382	0.00 1	4.01 526	2.24 559	4.54 473	2.00 495	3.86 537	9.77 567	4.11 516	5.45 574	9.93 586	13.33 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 505	0.12 487

AF-Net	2.17 518	0.65 495	3.53 497	0.00 1	0.09 403	2.02 455	0.48 501	6.44 569	1.70 468	3.36 523	10.22 568	4.95 541	2.81 527	4.34 394	2.66 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 435	0.01 127

aanetorigin	2.87 532	0.73 509	8.74 582	0.23 443	0.23 486	1.61 415	2.07 552	1.76 154	1.10 357	14.21 601	10.25 569	2.93 469	3.38 542	4.98 433	4.06 534	0.10 555	0.05 497	0.09 555	0.11 501	0.57 571	0.15 507

tt	68.65 627	0.15 231	99.57 637	50.64 623	14.90 618	100.00 640	100.00 639	100.00 643	99.76 637	27.80 618	10.52 570	99.97 643	98.63 638	99.61 638	100.00 643	90.62 633	98.21 636	46.66 628	52.02 629	62.86 629	21.04 624

SDNR	3.31 546	0.91 537	6.28 571	0.44 495	0.02 301	26.11 617	0.01 137	3.81 403	1.62 461	2.82 504	11.06 571	2.93 469	0.60 399	7.95 567	1.52 466	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.12 487

pmcnn	3.61 551	0.68 500	5.38 556	0.61 528	1.46 576	2.75 493	1.26 541	5.04 517	1.57 454	8.77 582	11.67 572	18.69 597	2.38 517	6.03 482	5.61 553	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.07 437

ASMatch	1.44 453	0.14 215	2.15 396	0.60 525	0.21 478	1.21 248	0.26 454	0.96 86	0.66 186	0.29 206	11.75 573	0.93 332	2.37 516	6.73 524	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.04 359

G-Net	3.49 549	0.47 440	4.03 516	1.61 579	1.91 581	10.78 588	1.92 551	3.06 277	1.26 387	8.59 581	12.06 574	6.13 553	7.82 585	4.78 425	4.77 544	0.08 551	0.12 554	0.07 549	0.15 509	0.16 461	0.11 476

PWCK	8.72 591	5.37 605	16.61 603	5.74 594	0.12 426	19.88 606	11.41 617	11.31 597	13.42 593	14.07 598	12.84 575	13.20 585	8.05 587	15.44 605	10.25 583	5.95 598	0.22 576	2.09 594	0.05 466	7.50 595	0.92 577

SANet	4.63 569	0.89 535	5.34 554	0.30 467	0.09 403	7.43 573	3.75 578	6.53 571	16.16 599	6.79 568	13.29 576	12.44 582	7.74 583	7.38 557	4.11 535	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.31 552

LSM	7.38 586	1.68 572	22.24 606	3.99 591	40.72 623	3.54 519	4.79 593	4.74 492	6.65 576	10.25 586	13.51 577	4.49 529	3.81 551	6.91 540	5.31 551	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.26 521	14.60 621

SGM+DAISY	4.39 566	1.34 562	5.18 549	1.01 561	0.88 563	5.61 557	2.86 568	4.88 506	3.53 545	13.29 597	13.95 578	12.66 583	7.55 582	7.98 568	5.39 552	0.23 571	0.18 573	0.15 565	0.24 555	0.29 537	0.64 568

NVStereoNet_ROB	3.25 542	0.46 432	2.71 452	0.34 482	0.56 555	2.36 474	0.87 526	4.56 479	4.47 561	4.55 548	14.09 579	11.93 581	3.23 540	9.79 584	3.14 527	0.43 577	0.03 463	0.53 581	0.31 573	0.36 551	0.38 560
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.23 565	0.09 125	35.65 613	0.02 140	0.00 1	17.93 602	0.01 137	1.93 167	0.42 87	1.61 417	14.74 580	2.67 450	0.15 286	7.15 552	1.87 486	0.00 1	0.01 351	0.24 572	0.00 1	0.04 289	0.01 127

DStereoSA	6.36 582	2.38 585	9.01 584	3.89 590	5.88 595	5.84 558	7.80 612	5.63 550	5.71 568	4.45 547	15.09 581	2.93 469	16.15 608	8.58 574	10.70 585	1.64 589	4.94 620	0.39 577	6.56 620	3.39 587	6.28 607

EDNetEfficientorigin	10.31 598	1.90 580	98.96 636	0.22 435	0.23 486	2.73 489	0.71 520	4.50 471	16.94 600	18.72 604	15.36 582	12.74 584	10.73 597	8.96 576	11.94 591	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.25 518	1.31 584

PWC_ROB	2.90 534	1.01 545	6.12 568	0.53 516	0.57 557	1.30 299	0.40 492	3.85 407	4.42 559	7.37 572	15.40 583	3.03 478	1.55 481	6.31 496	5.74 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 562	0.05 381

zh-mn7	3.86 557	3.10 594	15.43 599	0.10 361	0.05 360	1.45 361	0.29 469	4.05 428	6.06 572	7.81 576	15.68 584	2.86 465	0.76 430	10.58 589	8.76 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.02 256

coex-ft	12.01 604	5.60 606	80.23 626	0.15 402	0.15 446	1.88 449	0.73 521	2.66 229	30.12 613	49.31 626	16.59 585	15.97 591	14.42 604	6.79 529	14.50 596	0.05 540	0.08 528	0.01 507	0.05 466	0.37 553	0.61 567

JetBlue	13.83 607	5.03 603	33.82 612	0.84 547	6.92 601	50.14 624	20.02 623	15.09 601	8.92 585	11.33 590	17.05 586	28.25 610	18.01 614	32.60 623	18.53 610	0.32 574	0.12 554	0.15 565	0.23 552	4.59 590	4.64 598

UNDER WATER-64	20.03 618	10.28 612	31.50 610	20.05 617	13.64 615	32.81 621	23.45 624	16.01 602	33.44 617	22.01 616	17.25 587	40.58 621	32.20 624	24.50 615	22.36 619	10.06 615	2.70 615	18.37 616	4.24 612	14.84 617	10.24 620

z-mn7	4.12 563	2.40 586	8.71 581	0.13 382	0.00 1	8.56 581	0.49 505	3.85 407	13.78 594	3.36 523	17.56 588	4.60 533	0.95 443	10.97 594	6.77 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.06 415

FTStereo	2.16 517	0.03 2	1.42 285	0.17 413	0.13 432	1.42 348	4.67 590	2.44 210	0.63 155	3.36 523	17.95 589	0.78 318	4.17 555	4.41 402	0.14 188	0.15 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.25 582

IMH-64-1	9.55 593	2.76 592	2.44 429	11.17 608	9.13 609	12.03 589	5.45 596	18.33 606	15.78 597	6.59 565	18.69 590	16.95 593	6.20 577	10.63 590	8.06 568	9.46 610	2.46 608	15.42 614	1.61 604	10.89 609	6.88 611

IMH-64	9.55 593	2.76 592	2.44 429	11.17 608	9.13 609	12.03 589	5.45 596	18.33 606	15.78 597	6.59 565	18.69 590	16.95 593	6.20 577	10.63 590	8.06 568	9.46 610	2.46 608	15.42 614	1.61 604	10.89 609	6.88 611

RTS	9.75 595	2.69 590	65.25 622	0.85 550	1.99 583	14.36 594	4.75 591	5.69 553	17.29 601	7.97 577	19.00 592	6.83 562	3.02 533	26.15 618	18.62 611	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.16 510

RTSA	9.75 595	2.69 590	65.25 622	0.85 550	1.99 583	14.36 594	4.75 591	5.69 553	17.29 601	7.97 577	19.00 592	6.83 562	3.02 533	26.15 618	18.62 611	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.16 510

WCMA_ROB	4.54 568	0.48 442	3.19 478	0.49 507	0.63 559	5.38 554	2.57 566	4.70 489	3.77 550	14.17 600	19.02 594	15.47 589	9.03 589	6.73 524	4.85 546	0.01 501	0.05 497	0.01 507	0.01 411	0.08 372	0.16 510

MeshStereo	5.78 576	0.75 510	3.04 469	0.25 448	0.14 438	7.88 578	2.09 553	9.64 591	5.18 566	20.48 612	19.06 595	22.80 602	9.54 593	9.64 583	4.88 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.03 329
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
UNDER WATER	19.61 617	12.37 614	31.14 609	20.44 618	14.31 616	28.63 620	18.15 622	16.43 603	34.24 618	20.82 613	19.14 596	38.83 618	30.09 620	24.31 614	20.97 616	10.09 616	2.68 614	19.51 619	4.70 615	15.52 618	9.93 618

PVD	5.81 577	0.99 543	5.56 559	0.72 539	0.51 549	6.72 566	0.18 427	9.90 593	23.69 605	11.45 591	19.26 597	8.18 568	9.46 592	9.24 578	9.49 581	0.02 523	0.16 569	0.00 1	0.08 488	0.18 479	0.40 561

WAO-6	11.09 600	1.69 573	3.21 481	7.54 598	7.10 602	16.34 599	6.63 607	20.12 610	38.64 621	9.67 585	19.28 598	27.53 609	10.97 598	12.43 599	11.57 589	4.26 594	2.35 606	10.54 608	0.02 437	7.59 596	4.29 597

ACVNet_2	8.69 590	1.80 578	5.09 548	8.55 602	6.72 600	13.47 593	4.34 586	13.70 599	23.86 606	6.89 570	19.74 599	20.52 598	5.36 571	7.70 565	2.48 512	8.53 604	1.67 602	7.99 600	0.32 576	8.79 604	6.29 609

ELAS_RVC	7.69 587	0.80 520	4.90 546	1.06 564	1.02 567	10.00 585	9.43 615	9.75 592	14.69 595	21.83 615	20.27 600	17.88 595	16.41 609	13.01 600	10.44 584	0.22 567	0.55 591	0.28 574	0.19 535	0.35 549	0.65 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	2.05 515	0.15 231	1.66 329	0.60 525	0.27 504	1.49 377	0.02 222	0.58 56	0.65 175	5.35 560	21.66 601	1.06 348	0.07 208	6.85 531	0.57 402	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.01 76	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 572	0.15 231	1.83 353	0.22 435	0.44 539	5.60 556	1.66 547	5.22 525	4.37 557	14.49 602	21.86 602	20.65 600	11.88 599	7.66 564	4.55 542	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.05 381
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.09 578	0.18 267	2.35 423	0.42 494	0.53 550	7.80 577	1.42 543	8.14 588	7.07 580	19.05 609	22.10 603	22.85 603	13.84 602	9.42 579	6.44 557	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 415

Dean	11.46 603	2.03 581	5.20 550	10.73 607	8.20 608	18.71 605	5.73 598	21.10 615	41.49 624	11.12 588	22.16 604	25.92 607	7.74 583	7.52 561	4.31 539	9.01 606	2.27 604	9.95 606	0.61 590	9.18 605	6.22 606

KSHMR	14.27 611	6.95 609	5.79 563	15.08 614	12.84 614	17.44 600	10.61 616	18.88 608	30.94 614	18.81 606	22.21 605	28.54 611	8.85 588	15.56 606	9.24 579	10.34 618	3.60 618	21.61 620	4.68 614	14.48 616	8.94 616

FC-DCNN v2	6.25 580	0.19 275	2.31 420	0.44 495	0.55 554	8.05 579	1.51 546	8.71 589	7.22 581	19.24 610	22.98 606	24.00 606	13.47 601	9.80 585	6.51 558	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 381

LVE	11.10 601	2.36 584	3.34 488	9.94 606	8.13 607	21.22 609	7.75 611	16.47 604	32.55 616	8.55 580	23.64 607	23.22 604	7.93 586	10.98 595	6.65 559	9.45 609	2.55 613	11.08 610	0.58 589	9.35 607	6.28 607

PWCDC_ROB	3.06 537	1.38 565	3.81 509	0.14 397	0.00 1	3.14 500	0.02 222	4.40 463	12.35 591	1.08 345	23.69 608	2.01 411	2.01 508	3.87 373	2.43 510	0.24 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 573	0.08 450

IMH	11.11 602	3.50 598	2.56 441	11.25 610	9.13 609	14.49 596	5.10 594	20.68 614	26.30 609	8.28 579	23.85 609	20.63 599	9.19 591	12.39 598	7.96 566	9.50 612	2.50 610	15.28 613	1.66 606	11.07 612	6.96 613

LE_ROB	12.79 606	0.64 491	10.26 588	2.13 581	1.29 573	7.25 572	5.81 600	9.09 590	49.27 627	57.55 627	24.58 610	23.68 605	31.13 622	9.00 577	23.57 620	0.04 534	0.06 506	0.13 564	0.20 540	0.08 372	0.11 476

MSMD_ROB	4.94 571	0.43 417	2.58 442	0.12 374	0.01 210	8.43 580	1.09 535	4.25 446	4.11 554	13.11 596	26.36 611	13.95 587	13.88 603	7.45 560	2.92 523	0.10 555	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

ktn	19.15 616	18.52 616	6.39 573	22.64 620	17.26 619	24.47 614	12.11 618	24.52 622	34.74 619	18.75 605	27.70 612	32.54 612	17.85 613	15.71 607	16.67 601	22.09 622	3.64 619	28.95 623	10.91 622	17.40 620	10.22 619

notaker	17.52 614	21.54 619	7.84 577	18.05 616	14.44 617	17.58 601	6.43 605	20.13 611	24.44 608	21.34 614	27.71 613	39.12 619	18.78 615	19.63 612	20.40 614	11.95 619	2.71 616	25.51 622	5.85 619	17.10 619	9.78 617

ELAS	8.05 589	0.76 514	4.02 515	0.95 557	1.02 567	14.85 598	6.99 609	12.80 598	11.73 589	22.43 617	27.75 614	17.88 595	15.19 605	10.96 593	11.31 587	0.22 567	0.56 592	0.23 571	0.22 548	0.50 568	0.71 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 592	1.79 577	3.55 499	0.80 545	0.15 446	18.67 604	4.36 587	23.07 621	26.68 610	12.59 595	27.90 615	22.52 601	13.03 600	13.53 602	11.47 588	0.09 554	0.03 463	0.58 583	0.10 497	0.47 565	0.34 554

TorneroNet-64	15.45 612	5.66 607	3.44 494	13.86 611	12.03 613	28.15 619	6.27 604	19.89 609	38.68 622	12.16 594	28.06 616	35.76 617	15.44 606	19.56 611	15.40 599	9.71 613	2.52 611	19.13 617	2.70 607	12.55 614	7.94 615

DPSimNet_ROB	25.03 621	19.56 618	24.93 608	24.36 621	17.85 620	22.25 611	25.93 625	28.52 623	29.10 612	32.61 620	28.25 617	32.87 613	26.42 617	24.51 616	40.42 623	16.75 621	13.93 623	25.19 621	22.38 625	19.96 621	24.75 625

MonStereo1	9.96 597	1.60 570	3.97 513	7.74 599	6.62 599	14.53 597	2.83 567	14.16 600	22.18 604	11.83 593	28.49 618	26.76 608	16.14 607	11.07 597	6.43 556	6.17 599	0.03 463	3.80 597	0.46 584	8.16 600	6.30 610

SGM-ForestM	12.56 605	0.80 520	4.31 530	1.07 565	0.41 536	21.56 610	8.57 613	17.42 605	19.67 603	29.93 619	28.49 618	45.83 623	27.22 619	26.05 617	18.40 609	0.14 561	0.25 578	0.18 567	0.28 567	0.18 479	0.42 562

TorneroNet	16.10 613	5.74 608	4.12 522	13.88 612	11.97 612	26.89 618	6.85 608	21.13 616	38.32 620	14.15 599	33.36 620	33.52 616	17.49 612	18.89 610	19.64 613	9.77 614	2.53 612	19.43 618	3.35 608	13.21 615	7.86 614

WAO-8	13.93 608	3.75 599	4.23 524	7.74 599	6.54 597	22.81 612	2.39 563	22.66 618	45.98 625	18.88 607	35.42 621	33.21 614	16.91 610	16.55 608	12.78 592	5.01 596	0.81 596	9.89 604	0.77 594	8.77 603	3.61 595

Venus	13.93 608	3.75 599	4.23 524	7.74 599	6.54 597	22.81 612	2.39 563	22.66 618	45.98 625	18.88 607	35.42 621	33.21 614	16.91 610	16.55 608	12.78 592	5.01 596	0.81 596	9.89 604	0.77 594	8.76 602	3.61 595

BEATNet-Init1	17.91 615	7.45 610	36.82 615	1.88 580	1.38 574	37.29 622	14.71 620	21.90 617	24.20 607	38.07 622	36.59 623	50.41 624	32.00 623	29.42 621	21.83 618	0.33 575	0.39 587	0.47 578	0.54 588	1.50 583	1.07 581

MANE	14.02 610	0.85 530	3.53 497	2.13 581	3.75 591	18.44 603	6.14 601	22.67 620	27.90 611	33.01 621	41.08 624	41.26 622	30.90 621	23.39 613	17.99 607	0.47 578	0.76 595	0.91 585	4.04 611	0.17 470	1.00 580

HanzoNet	29.69 622	29.33 621	21.66 605	21.75 619	19.07 621	24.58 615	12.99 619	28.87 624	40.49 623	43.09 624	44.02 625	55.65 625	44.93 626	43.17 625	44.44 624	27.88 623	9.47 622	29.77 624	15.86 624	20.94 622	15.84 622

JetRed	34.54 623	39.28 623	62.16 620	15.62 615	26.51 622	69.20 626	40.79 627	31.43 625	32.41 615	46.06 625	44.55 626	40.19 620	26.50 618	38.43 624	56.06 627	12.76 620	37.49 628	13.23 611	9.38 621	29.52 623	19.34 623

TCMNet-wrong-test	55.95 625	78.75 631	71.85 625	90.95 631	89.50 632	78.08 627	71.33 628	38.19 626	12.35 591	40.71 623	51.28 627	59.53 627	35.38 625	64.04 628	52.16 626	38.10 626	6.00 621	47.22 629	41.12 627	82.64 633	69.84 631

MADNet++	47.78 624	34.15 622	37.11 616	42.94 622	41.23 624	64.94 625	30.63 626	60.79 628	53.26 628	72.08 628	61.65 628	57.68 626	54.96 627	58.03 626	59.24 628	43.01 627	36.17 627	36.07 625	22.50 626	47.50 624	41.67 626

xxxxx1	76.92 629	82.43 632	93.26 631	61.67 624	66.92 626	95.84 633	95.11 634	75.84 629	80.96 629	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 628

tt_ll	76.92 629	82.43 632	93.26 631	61.67 624	66.92 626	95.84 633	95.11 634	75.84 629	80.96 629	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 628

ff	76.92 629	82.43 632	93.26 631	61.67 624	66.92 626	95.84 633	95.11 634	75.84 629	80.96 629	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 628

LRCNet_RVC	60.63 626	63.16 629	62.94 621	69.09 627	50.21 625	19.92 608	0.07 365	58.32 627	5.21 567	75.67 629	86.75 629	74.68 628	62.48 628	59.01 627	49.80 625	93.38 636	56.36 632	93.48 636	92.95 636	67.44 630	71.73 633

PML	89.08 634	99.72 638	92.85 630	94.72 633	94.92 636	99.54 638	97.42 637	93.50 634	95.96 635	99.77 641	92.33 633	95.35 636	93.51 635	99.96 643	91.15 635	99.98 648	31.71 626	100.00 642	45.94 628	93.46 637	69.88 632

RSGM-EC	80.84 632	55.04 626	42.42 617	74.68 629	80.19 630	84.60 628	87.59 629	88.17 632	89.98 632	86.62 633	95.72 634	81.57 630	74.73 629	73.44 629	69.93 629	92.23 634	97.38 634	85.31 633	90.67 634	84.14 634	82.34 634

acva	80.84 632	55.04 626	42.42 617	74.68 629	80.19 630	84.60 628	87.59 629	88.17 632	89.98 632	86.62 633	95.72 634	81.57 630	74.73 629	73.44 629	69.93 629	92.23 634	97.38 634	85.31 633	90.67 634	84.14 634	82.34 634

MEDIAN_ROB	96.83 635	99.41 636	98.66 635	94.75 634	94.23 634	93.08 632	90.54 632	95.61 636	94.75 634	97.65 638	97.73 636	98.30 637	96.57 637	94.51 635	93.74 637	99.78 647	98.24 637	99.99 641	99.89 640	99.48 640	99.67 639

USTest	75.36 628	57.99 628	56.43 619	72.82 628	69.93 629	99.96 639	100.00 639	98.57 638	99.18 636	94.19 635	97.90 637	78.26 629	95.05 636	75.90 631	76.21 631	48.70 628	80.65 633	39.01 627	52.97 630	57.66 625	55.76 627

Anonymous_1	97.10 636	99.72 638	99.64 638	92.33 632	93.91 633	100.00 640	100.00 639	99.20 640	99.90 638	98.57 639	99.75 638	99.14 639	99.94 639	98.50 637	99.54 638	87.90 632	98.87 638	90.88 635	96.91 637	92.22 636	95.12 636

HaxPig	97.68 637	99.63 637	91.34 629	99.82 646	99.97 640	88.15 630	88.00 631	98.28 637	99.93 639	99.98 642	99.99 639	99.95 642	99.99 640	96.29 636	92.24 636	99.99 649	99.98 640	100.00 642	99.99 641	100.00 650	99.98 647

Hybrid-DGEV	99.96 648	100.00 644	100.00 642	99.75 645	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.43 645	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 641

RAFT-FEzeroshot	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.72 641	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 641

RAFT-FE	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.72 641	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 641

FlowAnything	99.97 649	100.00 644	100.00 642	99.74 644	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.71 646	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.98 647	99.95 641

Selective-RAFT-Error	100.00 650	100.00 644	100.00 642	100.00 649	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	100.00 650	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.99 648	99.95 641

CasAABBNet	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.72 641	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.96 643	99.95 641

test_example2	98.83 638	99.97 643	99.97 639	99.96 648	99.97 640	99.46 637	99.97 638	95.54 635	100.00 640	100.00 643	100.00 640	93.37 635	93.47 634	99.93 642	99.91 639	100.00 650	99.79 639	96.64 637	98.71 638	100.00 650	100.00 649

LSM0	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.84 647	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.22 644	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.99 648	99.83 640

DPSMNet_ROB	99.46 643	99.94 641	99.98 640	96.59 638	100.00 642	100.00 640	100.00 639	99.81 641	100.00 640	95.87 637	100.00 640	99.32 640	100.00 641	99.79 639	99.99 641	98.46 640	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.52 641	100.00 649

DGTPSM_ROB	99.45 642	99.94 641	99.98 640	96.58 637	100.00 642	100.00 640	100.00 639	99.81 641	100.00 640	95.86 636	100.00 640	99.32 640	100.00 641	99.79 639	99.99 641	98.34 639	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.52 641	99.99 648

DPSM_ROB	99.17 639	100.00 644	100.00 642	96.28 635	98.84 638	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	93.66 637	100.00 641	100.00 642	100.00 642	96.31 638	98.27 637

DPSM	99.17 639	100.00 644	100.00 642	96.28 635	98.84 638	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	93.66 637	100.00 641	100.00 642	100.00 642	96.31 638	98.27 637

AVERAGE_ROB	99.23 641	99.81 640	97.56 634	100.00 649	100.00 642	96.24 636	91.02 633	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	99.98 644	99.97 640	100.00 650	100.00 641	100.00 642	100.00 642	100.00 650	100.00 649

ccccc		94.69 635		100.00 649	100.00 642	92.59 631		98.75 639		98.59 640		98.60 638		99.86 641		100.00 650	100.00 641	99.91 640	99.54 639	100.00 650

ASD4		67.10 630

Low-res two-view benchmark