Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 142	0.23 102	0.12 37	0.12 1	0.16 95	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 36	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.11 168	0.07 23

Pro-Stereo	0.22 82	0.25 121	0.66 76	0.22 70	0.14 95	0.49 287	0.15 60	0.23 4	0.35 114	0.16 39	0.13 19	0.14 20	0.09 1	0.49 353	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.37 683	0.08 48	0.09 105

MGA	0.19 9	0.27 153	0.57 27	0.20 10	0.18 250	0.37 122	0.14 35	0.30 20	0.25 11	0.18 83	0.14 36	0.15 47	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

CAR	0.19 9	0.28 182	0.60 36	0.21 39	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.19 106	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.27 92	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 153	0.60 36	0.20 10	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.18 83	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 41	0.21 39	0.13 70	0.15 2	0.16 95	0.21 2	0.36 147	0.11 1	0.17 67	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 119	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.11 179

MLG-Stereo_test2	0.21 51	0.36 291	0.68 82	0.21 39	0.17 199	0.45 219	0.12 8	0.35 50	0.42 233	0.15 21	0.11 8	0.22 168	0.10 3	0.28 113	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

SCION-M(vits-remse)	0.25 119	0.22 63	1.44 276	0.35 482	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.15 549	0.10 372	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 179	0.37 295	1.44 276	0.35 482	0.46 653	0.72 589	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

monster-pro	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

MonStereo	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

Monster-pub-eth3d	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

LG-Stereo_L1	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.28 29	0.21 228	0.38 79	0.26 18	0.16 39	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 242	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

MonSter	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 95	0.41 340	0.59 33	0.27 248	0.24 399	0.34 85	0.17 111	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.19 90	0.16 63	0.12 15	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.31 603

small-0shot	0.21 51	0.38 309	0.93 152	0.20 10	0.14 95	0.22 18	0.21 228	0.31 26	0.39 188	0.14 12	0.24 158	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.07 23

252Zero-FE	0.62 554	0.27 153	0.83 120	0.24 143	0.13 70	0.31 56	0.13 14	0.39 86	0.32 66	8.03 774	0.23 146	0.12 4	0.12 15	0.26 84	0.44 469	0.09 169	0.12 466	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.12 228

Monster-pub-mixall	0.21 51	0.31 231	0.69 84	0.21 39	0.13 70	0.27 26	0.12 8	0.37 69	0.26 18	0.21 138	0.19 90	0.15 47	0.12 15	0.47 335	0.29 319	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.08 48	0.12 228

IGEV	0.22 82	0.28 182	0.88 134	0.21 39	0.24 399	0.42 188	0.17 111	0.35 50	0.37 162	0.20 123	0.22 130	0.14 20	0.12 15	0.24 51	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

LG-Stereo_L2	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.31 56	0.22 272	0.38 79	0.25 11	0.17 71	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 176	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

MLG-Stereo_test3	0.21 51	0.35 279	0.65 64	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.37 69	0.40 206	0.21 138	0.12 14	0.17 82	0.12 15	0.25 65	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.10 148

MLG-Stereo_test1	0.21 51	0.33 250	0.61 41	0.23 102	0.21 329	0.45 219	0.13 14	0.33 41	0.46 280	0.13 6	0.09 1	0.18 103	0.12 15	0.32 176	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

LACA_dic	0.19 9	0.33 250	0.74 99	0.20 10	0.10 13	0.36 111	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 39	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 192	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.07 23

anonymous	0.24 106	0.43 357	1.04 178	0.24 143	0.15 128	0.23 21	0.22 272	0.39 86	0.28 31	0.20 123	0.24 158	0.16 63	0.13 23	0.28 113	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.20 458

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 25	0.29 197	0.90 142	0.17 1	0.13 70	0.21 16	0.17 111	0.29 12	0.24 8	0.15 21	0.17 67	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.09 319	0.11 348	0.14 458	0.13 229	0.11 179

depth_test_26	0.22 82	0.28 182	0.91 147	0.20 10	0.13 70	0.18 8	0.13 14	0.31 26	0.41 219	0.16 39	0.31 250	0.19 132	0.13 23	0.22 29	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.14 300

MCSU-Stereo	0.23 95	0.19 12	0.73 97	0.22 70	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.33 41	0.38 173	0.20 123	0.21 110	0.24 204	0.13 23	0.42 282	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 148

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.35 482	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.30 20	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.17 82	0.13 23	0.27 92	0.14 7	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.15 485	0.07 5	0.09 105

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.32 31	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

qqai	0.21 51	0.20 29	0.63 49	0.39 557	0.13 70	0.32 65	0.15 60	0.35 50	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.27 92	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.27 624	0.07 5	0.09 105

PointNet	0.20 25	0.21 45	0.82 118	0.21 39	0.12 37	0.37 122	0.16 95	0.33 41	0.28 31	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.13 23	0.22 29	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.07 23

DepthFocus	0.19 9	0.30 217	0.77 108	0.19 3	0.15 128	0.20 10	0.15 60	0.31 26	0.19 3	0.16 39	0.17 67	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.08 48	0.07 23

Test_v1	0.21 51	0.27 153	0.95 158	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.37 69	0.27 24	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.13 23	0.25 65	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.11 179

monsterstereo	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.25 174	0.27 454	0.39 146	0.14 35	0.51 242	0.33 83	0.25 217	0.27 197	0.13 7	0.13 23	0.38 253	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

MLG-Stereo	0.21 51	0.33 250	0.60 36	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.13 14	0.39 86	0.46 280	0.13 6	0.10 3	0.17 82	0.13 23	0.35 217	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

TT111	0.19 9	0.22 63	0.66 76	0.20 10	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.29 12	0.29 43	0.17 71	0.12 14	0.20 144	0.14 37	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.08 72

rgla	0.20 25	0.54 439	0.64 53	0.22 70	0.21 329	0.35 94	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.12 4	0.14 37	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

test410	0.20 25	0.24 106	0.70 87	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.11 4	0.35 50	0.30 46	0.21 138	0.15 40	0.14 20	0.14 37	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

DF_test	0.20 25	0.28 182	1.00 169	0.23 102	0.16 165	0.15 2	0.15 60	0.28 11	0.25 11	0.15 21	0.16 57	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.08 72

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 123	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.24 51	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.08 72

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 135	0.23 87	1.00 169	0.22 70	0.31 517	0.47 251	0.20 180	0.44 140	0.33 83	0.27 251	0.32 261	0.24 204	0.14 37	0.23 41	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.16 380

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 119	0.24 106	0.84 122	0.22 70	0.32 528	0.48 268	0.20 180	0.45 159	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.07 5	0.13 271

PipStereo	0.19 9	0.26 140	0.85 123	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

PSi22b	0.20 25	0.26 140	0.88 134	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

Foundation-i32	0.20 25	0.28 182	0.87 131	0.20 10	0.11 23	0.20 10	0.15 60	0.32 31	0.36 147	0.13 6	0.10 3	0.25 220	0.14 37	0.19 2	0.15 24	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.11 168	0.12 228

LACA2	0.25 119	0.74 541	1.30 234	0.20 10	0.10 13	0.39 146	0.17 111	0.32 31	0.36 147	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.14 37	0.22 29	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3

gcap_with_dpt	0.25 119	0.22 63	1.00 169	0.22 70	0.30 496	0.48 268	0.21 228	0.45 159	0.32 66	0.27 251	0.31 250	0.20 144	0.14 37	0.20 5	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.13 271

BStereo	0.28 166	0.33 250	1.34 247	0.23 102	0.29 478	0.33 73	0.20 180	0.46 169	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

Anonymus123	0.31 206	0.33 250	1.34 247	0.23 102	0.29 478	0.98 675	0.20 180	0.49 222	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

S2M2_XL	0.20 25	0.32 240	1.10 191	0.19 3	0.13 70	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 21	0.19 90	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 181	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.08 72
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 51	0.22 63	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.41 172	0.15 60	0.46 169	0.35 114	0.26 235	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.31 162	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.5_new	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.5w-stereo	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

monsters	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.23 102	0.28 468	0.42 188	0.14 35	0.46 169	0.31 53	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.14 37	0.43 287	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.07 2	0.08 174	0.06 1	0.06 3

LGtest1	0.21 51	0.37 295	0.70 87	0.22 70	0.12 37	0.31 56	0.11 4	0.36 63	0.39 188	0.17 71	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.25 65	0.27 289	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.10 148

DEFOM-Stereo	0.22 82	0.22 63	0.91 147	0.23 102	0.13 70	0.49 287	0.18 136	0.30 20	0.28 31	0.19 106	0.17 67	0.14 20	0.14 37	0.41 274	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.09 105

dual_stereo	0.23 95	0.25 121	0.66 76	0.21 39	0.15 128	0.27 26	0.15 60	0.62 333	0.40 206	0.15 21	0.13 19	0.18 103	0.14 37	0.37 242	0.19 119	0.09 169	0.31 685	0.07 2	0.10 276	0.07 5	0.07 23

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 267	1.34 717	1.24 219	0.23 102	0.12 37	0.33 73	0.20 180	0.40 97	0.33 83	0.25 217	0.21 110	0.16 63	0.14 37	0.27 92	0.63 554	0.55 718	0.06 27	0.11 348	0.13 429	0.25 503	0.49 683

AIO-Stereo	0.30 197	0.27 153	1.25 220	0.27 248	0.24 399	0.37 122	0.20 180	0.52 258	0.36 147	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.14 37	0.31 162	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.38 685	0.19 408	0.31 603

gcap-zeroshot	0.26 135	0.24 106	1.03 174	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

test_for_model	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

testlalala	0.26 135	0.24 106	1.03 174	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

FORCE_4.6	0.20 25	0.29 197	0.55 18	0.22 70	0.09 1	0.37 122	0.17 111	0.46 169	0.37 162	0.14 12	0.17 67	0.17 82	0.15 65	0.22 29	0.14 7	0.09 169	0.05 1	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.06 3

FORCE_5	0.20 25	0.50 415	0.51 3	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.13 14	0.41 109	0.36 147	0.14 12	0.17 67	0.19 132	0.15 65	0.24 51	0.13 1	0.08 77	0.05 1	0.08 78	0.08 174	0.15 294	0.06 3

416test1013	0.20 25	0.46 385	0.72 95	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.13 7	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

416test	0.20 25	0.45 380	0.67 80	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.12 14	0.13 7	0.15 65	0.20 5	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

test410_97500	0.20 25	0.23 87	0.70 87	0.22 70	0.18 250	0.46 239	0.11 4	0.34 47	0.29 43	0.18 83	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.24 51	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.28 113	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

testmc14	0.25 119	0.17 2	0.71 91	0.45 613	0.24 399	0.47 251	0.18 136	0.35 50	0.35 114	0.16 39	0.20 101	0.20 144	0.15 65	0.48 342	0.19 119	0.07 29	0.08 223	0.06 1	0.05 1	0.09 89	0.28 572

LGCAT	0.24 106	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.47 251	0.14 35	0.34 47	0.19 3	0.17 71	0.13 19	0.23 186	0.15 65	0.39 261	0.21 181	0.14 526	0.34 692	0.07 2	0.08 174	0.07 5	0.53 688

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 80	0.19 3	0.12 37	0.35 94	0.17 111	0.27 8	0.31 53	0.16 39	0.13 19	0.15 47	0.15 65	0.28 113	0.13 1	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.06 3

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

LACA1	0.19 9	0.39 322	0.60 36	0.19 3	0.10 13	0.42 188	0.15 60	0.31 26	0.34 97	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.15 65	0.25 65	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

DispViT+	0.23 95	0.23 87	0.98 166	0.19 3	0.44 634	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.37 162	0.19 106	0.16 57	0.18 103	0.15 65	0.38 253	0.17 77	0.11 381	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

MatchStereo	0.24 106	0.38 309	1.37 257	0.20 10	0.10 13	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.40 206	0.14 12	0.25 175	0.15 47	0.15 65	0.25 65	0.18 91	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 48	0.20 10	0.13 70	0.36 111	0.13 14	0.35 50	0.31 53	0.16 39	0.14 36	0.17 82	0.15 65	0.25 65	0.23 220	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

LCMNet	0.20 25	0.21 45	0.61 41	0.20 10	0.13 70	0.39 146	0.14 35	0.34 47	0.34 97	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.15 65	0.27 92	0.22 209	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 72

VIP-Stereo	0.28 166	0.56 451	1.05 181	0.23 102	0.19 288	0.52 339	0.17 111	0.44 140	0.39 188	0.18 83	0.25 175	0.24 204	0.15 65	0.33 192	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.14 265	0.32 613

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 3	0.22 70	0.17 199	0.35 94	0.14 35	0.27 8	0.25 11	0.19 106	0.21 110	0.14 20	0.15 65	0.27 92	0.16 52	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 300

Replicate-Monster	0.23 95	0.40 330	0.94 157	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.13 14	0.40 97	0.36 147	0.22 161	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.40 268	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.15 344

LG-G_1	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

LG-G	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

U	3.37 758	0.17 2	0.91 147	0.26 222	13.79 786	19.19 790	0.15 60	0.41 109	0.31 53	0.17 71	0.18 84	0.27 249	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.09 169	0.06 27	17.88 797	12.81 790	0.10 129	0.08 72

FORCE_6	0.21 51	0.52 422	0.57 27	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.15 21	0.16 57	0.18 103	0.16 88	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.09 89	0.06 3

PSi22a	0.20 25	0.28 182	0.89 138	0.20 10	0.11 23	0.16 4	0.14 35	0.32 31	0.35 114	0.12 3	0.09 1	0.22 168	0.16 88	0.20 5	0.14 7	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.05 1	0.13 229	0.11 179

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 36	0.20 10	0.11 23	0.39 146	0.15 60	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.15 40	0.17 82	0.16 88	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 105

111111	0.24 106	0.21 45	0.82 118	0.24 143	0.21 329	0.43 197	0.13 14	0.45 159	0.35 114	0.22 161	0.27 197	0.18 103	0.16 88	0.35 217	0.18 91	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.25 503	0.08 72

LG-Stereo	0.27 149	0.25 121	0.95 158	0.25 174	0.15 128	0.43 197	0.21 228	0.50 231	0.40 206	0.18 83	0.29 218	0.25 220	0.16 88	0.28 113	0.35 403	0.07 29	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.24 489	0.10 148

HART	0.38 280	0.53 430	1.66 327	0.26 222	0.15 128	0.30 45	0.19 152	0.67 367	0.46 280	0.29 267	0.52 433	0.38 343	0.16 88	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.68 739	0.09 192	0.07 118	0.34 600	0.21 473

AIO_rvc	0.41 315	0.64 490	1.29 231	0.58 679	0.39 603	0.37 122	0.24 351	0.50 231	0.43 244	0.28 258	0.23 146	0.25 220	0.16 88	0.99 499	0.19 119	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.25 503	0.85 723

fffft	0.29 179	0.21 45	1.10 191	0.24 143	0.15 128	0.42 188	0.24 351	0.42 122	0.38 173	0.21 138	0.18 84	0.20 144	0.16 88	0.44 298	0.70 573	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.28 543	0.20 458
1: 1. 1
RAStereo	0.28 166	0.48 401	1.52 302	0.26 222	0.18 250	0.25 24	0.19 152	0.42 122	0.35 114	0.20 123	0.25 175	0.20 144	0.16 88	0.24 51	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.12 192	0.08 72

CAS++	0.31 206	0.33 250	1.43 273	0.25 174	0.17 199	0.31 56	0.20 180	0.78 469	0.41 219	0.30 273	0.30 233	0.21 160	0.16 88	0.33 192	0.18 91	0.15 549	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
F5.5	0.20 25	0.48 401	0.59 33	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.41 109	0.37 162	0.14 12	0.15 40	0.19 132	0.17 98	0.22 29	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.05 1

F8.5	0.21 51	0.34 269	0.56 23	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

FORCE_9	0.21 51	0.35 279	0.56 23	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.59 424	0.14 12	0.16 57	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

FORCE_8	0.21 51	0.42 349	0.55 18	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.17 67	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.05 1

F7	0.21 51	0.36 291	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.47 195	0.59 424	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.06 3

FORCE_4	0.22 82	0.29 197	0.58 31	0.23 102	0.09 1	0.35 94	0.17 111	0.42 122	0.54 376	0.15 21	0.17 67	0.21 160	0.17 98	0.32 176	0.15 24	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.06 3

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 135	0.57 457	0.93 152	0.24 143	0.13 70	0.39 146	0.13 14	0.32 31	0.36 147	0.21 138	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.28 113	0.18 91	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.32 613

Anonymus	0.21 51	0.21 45	0.75 101	0.25 174	0.14 95	0.34 85	0.16 95	0.32 31	0.31 53	0.18 83	0.15 40	0.23 186	0.17 98	0.27 92	0.24 248	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

PhaseNet	0.25 119	0.26 140	0.96 163	0.25 174	0.15 128	0.31 56	0.16 95	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.18 84	0.28 262	0.17 98	0.30 151	0.27 289	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.14 265	0.26 553

DF	0.34 236	0.29 197	0.95 158	0.31 373	0.44 634	0.40 161	0.21 228	0.71 389	0.32 66	0.23 185	0.37 295	0.32 297	0.17 98	0.39 261	0.85 603	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.29 634	0.09 89	0.20 458

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 179	0.58 459	0.98 166	0.21 39	0.31 517	0.41 172	0.20 180	0.46 169	0.34 97	0.21 138	0.22 130	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.45 700	0.09 89	0.29 580

WQFJA1++	2.30 741	0.22 63	6.03 753	1.08 728	1.15 736	0.29 36	0.14 35	0.39 86	0.24 8	13.61 786	0.19 90	3.34 749	0.17 98	0.33 192	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	18.19 796	0.14 300

DLNR-FE	13.43 785	20.01 790	23.53 791	121.73 812	33.87 801	0.46 239	0.15 60	8.09 780	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.75 459	0.29 319	6.68 782	0.26 667	0.09 192	0.38 685	50.82 812	0.18 422

FlowAnything_test	0.23 95	0.32 240	0.52 7	0.28 282	0.17 199	0.37 122	0.20 180	0.38 79	0.24 8	0.24 196	0.20 101	0.21 160	0.17 98	0.26 84	0.25 263	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.17 358	0.12 228

2.5w	0.21 51	0.23 87	0.50 1	0.22 70	0.15 128	0.39 146	0.19 152	0.47 195	0.36 147	0.21 138	0.22 130	0.13 7	0.17 98	0.33 192	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

S2M2_L	0.24 106	0.29 197	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.24 23	0.09 3	0.36 63	0.45 269	0.17 71	0.25 175	0.23 186	0.17 98	0.24 51	0.28 304	0.15 549	0.12 466	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 82	0.28 182	0.77 108	0.22 70	0.11 23	0.40 161	0.16 95	0.31 26	0.36 147	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.17 98	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.07 23

GREAT-IGEV	0.37 267	0.28 182	1.48 290	0.25 174	0.38 597	0.46 239	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.15 21	0.29 218	0.15 47	0.17 98	0.36 231	0.23 220	0.07 29	0.76 746	0.07 2	0.26 617	0.21 440	1.03 740
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 25	0.30 217	0.81 116	0.21 39	0.22 360	0.21 16	0.16 95	0.25 5	0.38 173	0.15 21	0.11 8	0.18 103	0.17 98	0.23 41	0.16 52	0.09 169	0.13 494	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 23

AIO_test	0.39 297	0.37 295	1.19 207	0.73 701	0.67 701	0.35 94	0.25 376	0.47 195	0.34 97	0.34 298	0.22 130	0.33 309	0.17 98	1.31 544	0.19 119	0.11 381	0.15 544	0.08 78	0.21 585	0.15 294	0.23 515

castereo++	0.28 166	0.43 357	0.93 152	0.28 282	0.17 199	0.53 348	0.21 228	0.55 284	0.45 269	0.17 71	0.26 188	0.32 297	0.17 98	0.33 192	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.29 634	0.13 229	0.06 3

mms	0.27 149	0.26 140	0.91 147	0.25 174	0.18 250	0.32 65	0.23 314	0.37 69	0.31 53	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.17 98	0.46 323	0.21 181	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.47 678

ours_stereo	0.27 149	0.25 121	1.21 213	0.25 174	0.17 199	0.35 94	0.23 314	0.38 79	0.35 114	0.20 123	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

GCAP-BAT	1.13 692	0.30 217	9.45 770	3.22 766	5.97 767	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.17 402

RSM++	0.27 149	0.26 140	0.87 131	0.28 282	0.13 70	0.39 146	0.20 180	0.45 159	0.45 269	0.20 123	0.24 158	0.24 204	0.17 98	0.36 231	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.26 525	0.18 422

RSM	0.28 166	0.26 140	0.97 164	0.25 174	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.49 222	0.44 252	0.21 138	0.27 197	0.28 262	0.17 98	0.38 253	0.20 159	0.07 29	0.07 100	0.09 192	0.34 667	0.21 440	0.16 380

RAFT-Stereo-weight	0.34 236	0.29 197	1.43 273	0.28 282	0.28 468	0.55 370	0.22 272	0.78 469	0.48 305	0.46 387	0.38 310	0.36 328	0.17 98	0.33 192	0.23 220	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.09 105

MSKI-zero shot	0.46 391	0.38 309	2.47 602	0.27 248	0.43 633	0.56 387	0.20 180	0.77 452	0.43 244	0.60 555	0.51 418	0.44 394	0.17 98	0.68 439	0.21 181	0.09 169	0.29 679	0.09 192	0.32 659	0.14 265	0.10 148

DLNR_Zeroshot_test	13.43 785	19.94 789	23.55 792	121.61 811	35.03 802	0.46 239	0.15 60	8.02 779	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.76 463	0.29 319	6.42 781	0.26 667	0.09 192	0.38 685	50.13 811	0.18 422

CASnet	0.28 166	0.31 231	1.20 211	0.28 282	0.11 23	0.47 251	0.19 152	0.44 140	0.44 252	0.38 328	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.29 134	0.19 119	0.10 286	0.06 27	0.15 555	0.12 395	0.16 334	0.07 23
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 689	0.30 217	8.70 767	3.22 766	5.88 766	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.19 439

CAS	0.35 250	0.25 121	1.30 234	0.79 708	0.34 556	0.51 318	0.23 314	0.46 169	0.39 188	0.22 161	0.31 250	0.20 144	0.17 98	0.28 113	0.23 220	0.73 729	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.09 89	0.37 646

EGLCR-Stereo	0.29 179	0.27 153	0.97 164	0.30 342	0.19 288	0.56 387	0.17 111	0.68 372	0.36 147	0.30 273	0.18 84	0.27 249	0.17 98	0.38 253	0.19 119	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.35 631

GELT-Stereo	0.24 106	0.33 250	0.63 49	0.24 143	0.31 517	0.42 188	0.18 136	0.59 311	0.43 244	0.24 196	0.19 90	0.21 160	0.18 131	0.29 134	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.08 72

over-6	0.26 135	0.78 565	1.04 178	0.23 102	0.11 23	0.36 111	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.18 131	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.07 23

over-8	0.23 95	0.76 545	0.79 112	0.24 143	0.10 13	0.34 85	0.13 14	0.35 50	0.33 83	0.15 21	0.15 40	0.19 132	0.18 131	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

DN	0.37 267	0.23 87	1.40 265	0.37 530	0.40 614	0.48 268	0.21 228	0.51 242	0.40 206	0.23 185	0.24 158	0.36 328	0.18 131	0.81 475	0.54 521	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.34 667	0.12 192	0.19 439

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 149	0.46 385	1.39 264	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.21 228	0.40 97	0.25 11	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.18 131	0.25 65	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.28 628	0.08 48	0.27 564

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 179	0.53 430	1.28 227	0.22 70	0.32 528	0.35 94	0.19 152	0.46 169	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.18 103	0.18 131	0.21 14	0.14 7	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.46 703	0.10 129	0.32 613

Selective-IGEV-i32	0.29 179	0.23 87	1.28 227	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 580

GEAStereo	0.35 250	0.32 240	1.17 203	0.53 654	0.60 692	0.55 370	0.21 228	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.22 130	0.16 63	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.33 588	0.71 710

GSStereo	0.36 260	0.32 240	1.17 203	0.34 465	0.60 692	0.55 370	0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 721

GS-Stereo							0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 721

AdaDepth	0.24 106	0.18 7	1.03 174	0.25 174	0.21 329	0.46 239	0.16 95	0.30 20	0.27 24	0.17 71	0.19 90	0.14 20	0.18 131	0.35 217	0.17 77	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.25 609	0.10 129	0.10 148

asd	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.22 70	0.17 199	0.41 172	0.14 35	0.35 50	0.32 66	0.24 196	0.20 101	0.15 47	0.18 131	0.26 84	0.16 52	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

2.25w	0.21 51	0.22 63	0.51 3	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.42 122	0.34 97	0.23 185	0.27 197	0.14 20	0.18 131	0.33 192	0.24 248	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.25_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.5w_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.25w-stereo	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

3.25w_new	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.25w	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.75w	0.21 51	0.21 45	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.30 46	0.22 161	0.20 101	0.13 7	0.18 131	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.5w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.55 18	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.14 35	0.43 131	0.33 83	0.21 138	0.24 158	0.14 20	0.18 131	0.34 207	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

GIP-stereo	0.26 135	0.22 63	0.78 110	0.29 320	0.20 312	0.42 188	0.17 111	0.64 346	0.39 188	0.18 83	0.24 158	0.23 186	0.18 131	0.25 65	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.08 72

SMoEStereo_RVC	0.29 179	0.26 140	1.03 174	0.25 174	0.14 95	0.46 239	0.22 272	0.36 63	0.38 173	0.23 185	0.23 146	0.21 160	0.18 131	0.45 314	0.60 547	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.20 458

tt45	0.29 179	0.24 106	1.06 183	0.25 174	0.17 199	0.55 370	0.22 272	0.41 109	0.35 114	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.18 131	0.64 418	0.34 391	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.11 179

999	0.29 179	0.25 121	1.05 181	0.26 222	0.18 250	0.49 287	0.23 314	0.38 79	0.37 162	0.20 123	0.32 261	0.23 186	0.18 131	0.73 455	0.36 409	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.10 148

MGS-Stereo	0.32 213	0.34 269	1.70 337	0.25 174	0.14 95	0.40 161	0.22 272	0.38 79	0.43 244	0.24 196	0.51 418	0.25 220	0.18 131	0.31 162	0.20 159	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.47 682	0.08 72

UniTT-Stereo	0.30 197	0.36 291	1.68 331	0.27 248	0.24 399	0.29 36	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.26 235	0.37 295	0.18 103	0.18 131	0.31 162	0.27 289	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.25 503	0.08 72

Selective-IGEV	0.29 179	0.23 87	1.28 227	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 580

XX-TBD	0.34 236	0.77 555	1.75 360	0.34 465	0.13 70	0.51 318	0.17 111	0.43 131	0.50 324	0.37 317	0.49 401	0.23 186	0.18 131	0.28 113	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

over-9	0.24 106	0.77 555	0.85 123	0.23 102	0.11 23	0.35 94	0.13 14	0.37 69	0.34 97	0.15 21	0.14 36	0.19 132	0.19 159	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.07 23

DNS	0.55 504	0.72 528	0.93 152	0.30 342	0.50 664	0.41 172	0.20 180	0.48 211	0.39 188	0.18 83	0.49 401	0.27 249	0.19 159	1.22 533	0.66 562	0.10 286	0.48 723	0.11 348	0.21 585	1.72 753	1.49 752

aanet-new-60k	0.29 179	0.51 420	1.68 331	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.43 131	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.17 82	0.19 159	0.31 162	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.26 553

BridgeDepth_RVC	0.20 25	0.20 29	0.74 99	0.17 1	0.12 37	0.32 65	0.12 8	0.33 41	0.46 280	0.15 21	0.15 40	0.16 63	0.19 159	0.23 41	0.18 91	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 9	0.30 217	0.55 18	0.23 102	0.09 1	0.38 140	0.15 60	0.32 31	0.33 83	0.16 39	0.12 14	0.23 186	0.19 159	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 514	0.29 197	1.27 225	0.26 222	0.16 165	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.35 114	5.31 770	0.19 90	0.22 168	0.19 159	0.24 51	1.08 638	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.13 271

2.75w_new	0.21 51	0.21 45	0.57 27	0.20 10	0.14 95	0.40 161	0.18 136	0.47 195	0.36 147	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.19 159	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 23

StereoAnything_RVC	0.35 250	1.25 705	1.82 417	0.20 10	0.12 37	0.26 25	0.15 60	0.43 131	0.37 162	0.14 12	0.10 3	0.11 3	0.19 159	0.46 323	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.08 78	0.05 1	0.76 720	0.18 422

HUF	0.59 535	0.65 498	2.46 596	0.45 613	0.77 712	0.34 85	0.24 351	0.46 169	0.39 188	0.31 279	0.28 209	0.25 220	0.19 159	0.67 436	0.18 91	0.12 444	2.03 772	0.08 78	0.06 27	0.31 570	1.59 758

IGEV-Stereo+	0.29 179	0.29 197	0.86 128	0.25 174	0.34 556	0.30 45	0.14 35	0.32 31	0.53 361	0.18 83	0.12 14	0.18 103	0.19 159	0.49 353	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.20 577	0.46 680	0.59 699

4D-IteraStereo	0.44 355	0.96 635	2.63 635	0.27 248	0.30 496	0.45 219	0.25 376	0.52 258	0.50 324	0.40 337	0.31 250	0.40 359	0.19 159	0.35 217	0.32 368	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.11 352	0.19 408	0.30 593

CES	0.30 197	0.27 153	1.09 189	0.23 102	0.50 664	0.40 161	0.20 180	0.46 169	0.44 252	0.22 161	0.28 209	0.26 235	0.19 159	0.33 192	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.49 683

GLC_STEREO	0.28 166	0.27 153	1.36 252	0.28 282	0.12 37	0.41 172	0.20 180	0.37 69	0.38 173	0.26 235	0.30 233	0.25 220	0.19 159	0.33 192	0.24 248	0.09 169	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.09 105

CREStereo++_RVC	0.33 225	0.29 197	1.74 353	0.24 143	0.16 165	0.54 355	0.15 60	0.40 97	0.55 384	0.37 317	0.51 418	0.24 204	0.19 159	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.30 644	0.08 48	0.06 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 504	0.54 439	3.50 723	0.48 633	0.39 603	0.54 355	0.17 111	0.89 567	0.40 206	0.44 364	0.65 567	0.85 634	0.19 159	0.77 468	0.21 181	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.32 659	0.17 358	0.14 300

over v1	0.23 95	0.77 555	0.73 97	0.23 102	0.10 13	0.31 56	0.12 8	0.39 86	0.35 114	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.20 174	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

quiztm	0.37 267	0.82 579	1.45 281	0.40 569	0.29 478	0.42 188	0.23 314	0.73 410	0.47 301	0.36 311	0.42 336	0.28 262	0.20 174	0.29 134	0.26 277	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.09 232	0.34 600	0.09 105

TS12	0.24 106	0.26 140	0.83 120	0.25 174	0.11 23	0.46 239	0.17 111	0.46 169	0.43 244	0.20 123	0.31 250	0.18 103	0.20 174	0.31 162	0.22 209	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.07 23

aanet-new-40k	0.25 119	0.37 295	1.35 250	0.24 143	0.24 399	0.38 140	0.20 180	0.39 86	0.26 18	0.18 83	0.24 158	0.16 63	0.20 174	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.18 422

aanet-new-24k	0.27 149	0.40 330	1.12 193	0.24 143	0.45 645	0.40 161	0.21 228	0.39 86	0.28 31	0.19 106	0.28 209	0.17 82	0.20 174	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.32 659	0.09 89	0.10 148

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 119	0.41 340	1.08 185	0.23 102	0.23 383	0.45 219	0.20 180	0.44 140	0.30 46	0.18 83	0.21 110	0.22 168	0.20 174	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.14 300

asda	0.22 82	0.25 121	0.70 87	0.21 39	0.16 165	0.43 197	0.16 95	0.44 140	0.35 114	0.22 161	0.20 101	0.14 20	0.20 174	0.25 65	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4w-stereo	0.20 25	0.21 45	0.57 27	0.21 39	0.15 128	0.39 146	0.13 14	0.39 86	0.33 83	0.22 161	0.21 110	0.13 7	0.20 174	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

SCV_C0	0.33 225	0.43 357	1.42 272	0.25 174	0.16 165	0.35 94	0.20 180	0.68 372	0.44 252	0.24 196	0.27 197	0.29 275	0.20 174	0.58 393	0.18 91	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.26 525	0.17 402

SCV	0.35 250	0.59 462	1.37 257	0.34 465	0.22 360	0.28 29	0.23 314	0.72 396	0.35 114	0.19 106	0.30 233	0.24 204	0.20 174	0.64 418	0.19 119	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.29 634	0.34 600	0.29 580

fffy	0.28 166	0.24 106	1.19 207	0.27 248	0.15 128	0.37 122	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.20 123	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.44 298	0.20 159	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

model_zeroshot	0.44 355	0.68 511	1.97 493	0.28 282	0.18 250	0.69 575	0.21 228	0.63 342	0.40 206	1.00 687	0.34 280	0.42 379	0.20 174	0.69 445	0.24 248	0.10 286	0.22 636	0.10 266	0.22 597	0.12 192	0.10 148

Pointernet	0.29 179	0.25 121	1.49 293	0.24 143	0.20 312	0.47 251	0.15 60	0.62 333	0.47 301	0.22 161	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.28 113	0.20 159	0.10 286	0.07 100	0.07 2	0.12 395	0.10 129	0.07 23

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 446	0.33 250	0.93 152	0.26 222	0.22 360	0.46 239	0.20 180	1.10 696	1.34 712	3.16 764	0.32 261	0.22 168	0.20 174	0.30 151	0.22 209	0.10 286	0.09 319	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

ProNet	0.30 197	0.54 439	1.29 231	0.25 174	0.15 128	0.47 251	0.25 376	0.48 211	0.39 188	0.21 138	0.23 146	0.22 168	0.20 174	0.44 298	0.19 119	0.08 77	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.12 228

F4.4	0.21 51	0.35 279	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.31 56	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.21 189	0.26 84	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.06 3

aanet-new-90k	0.29 179	0.47 396	1.41 267	0.26 222	0.18 250	0.43 197	0.19 152	0.47 195	0.32 66	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.21 189	0.37 242	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.46 676

aanet-new-70k	0.27 149	0.48 401	1.33 243	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.45 159	0.33 83	0.17 71	0.21 110	0.16 63	0.21 189	0.38 253	0.14 7	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.22 488

aanet-new-28k	0.34 236	0.53 430	2.69 645	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.21 228	0.37 69	0.29 43	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.21 189	0.22 29	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.31 653	0.10 129	0.23 515

aanet-new-22k	0.28 166	0.52 422	1.51 300	0.24 143	0.13 70	0.33 73	0.22 272	0.37 69	0.32 66	0.18 83	0.24 158	0.18 103	0.21 189	0.27 92	0.16 52	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.31 603

aanet-new-16k	0.26 135	0.47 396	1.36 252	0.25 174	0.12 37	0.36 111	0.18 136	0.40 97	0.35 114	0.18 83	0.21 110	0.18 103	0.21 189	0.21 14	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.11 179

aanet-new-12k	0.24 106	0.24 106	1.06 183	0.27 248	0.12 37	0.43 197	0.20 180	0.51 242	0.34 97	0.19 106	0.16 57	0.15 47	0.21 189	0.25 65	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.11 168	0.09 105

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 106	0.31 231	0.88 134	0.25 174	0.23 383	0.45 219	0.22 272	0.39 86	0.30 46	0.21 138	0.27 197	0.18 103	0.21 189	0.23 41	0.16 52	0.07 29	0.09 319	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.13 271

RT-Monster	0.29 179	0.30 217	0.95 158	0.25 174	0.28 468	0.46 239	0.15 60	0.53 267	0.55 384	0.37 317	0.36 289	0.28 262	0.21 189	0.32 176	0.21 181	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.15 294	0.14 300

VMStereo-Base	0.26 135	0.27 153	1.26 222	0.20 10	0.12 37	0.42 188	0.17 111	0.37 69	0.40 206	0.22 161	0.31 250	0.29 275	0.21 189	0.32 176	0.20 159	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

rvit_stereo_0081_aga	0.27 149	0.29 197	1.08 185	0.26 222	0.20 312	0.33 73	0.21 228	0.41 109	0.42 233	0.26 235	0.28 209	0.27 249	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.10 148

rvit_stereo_0081	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

rvit_stereo_0082	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

trnet	0.28 166	0.26 140	1.32 240	0.19 3	0.12 37	0.54 355	0.15 60	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.30 151	0.21 181	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.09 89	0.07 23

LL-Strereo2	0.41 315	0.90 612	1.83 421	0.44 599	0.24 399	0.54 355	0.27 425	0.58 302	0.45 269	0.41 346	0.33 271	0.44 394	0.21 189	0.44 298	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.16 574	0.14 458	0.17 358	0.17 402

test-3	0.43 345	0.20 29	1.70 337	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.51 440	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 671	0.29 550	0.28 572

test_1	0.43 345	0.20 29	1.70 337	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.50 427	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 671	0.29 550	0.29 580

CREStereo	0.28 166	0.30 217	1.33 243	0.19 3	0.13 70	0.55 370	0.17 111	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.11 381	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.10 129	0.07 23
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
DNSM	0.56 514	0.71 523	0.86 128	0.25 174	0.14 95	0.44 209	0.20 180	0.48 211	0.44 252	0.21 138	0.45 354	0.26 235	0.22 207	1.29 543	1.02 630	0.11 381	0.47 719	0.08 78	0.14 458	1.91 757	1.50 754

aanet-new-36k	0.29 179	0.63 485	1.51 300	0.24 143	0.11 23	0.43 197	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.19 106	0.24 158	0.16 63	0.22 207	0.29 134	0.15 24	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.24 530

aanet-new-34k	0.27 149	0.57 457	1.36 252	0.23 102	0.11 23	0.34 85	0.20 180	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.27 197	0.17 82	0.22 207	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.29 580

aanet-new-32k	0.27 149	0.49 407	1.73 348	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-30k	0.28 166	0.49 407	1.75 360	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-10k	0.27 149	0.52 422	1.27 225	0.27 248	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.46 169	0.31 53	0.21 138	0.20 101	0.19 132	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.16 380

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 149	0.39 322	0.79 112	0.24 143	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.37 69	0.33 83	0.19 106	0.27 197	0.18 103	0.22 207	0.20 5	0.16 52	0.07 29	0.14 513	0.08 78	0.51 714	0.08 48	0.39 655

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 119	0.35 279	0.69 84	0.23 102	0.27 454	0.35 94	0.20 180	0.44 140	0.28 31	0.21 138	0.22 130	0.14 20	0.22 207	0.21 14	0.14 7	0.07 29	0.08 223	0.08 78	0.47 704	0.09 89	0.34 628

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 135	0.38 309	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.22 272	0.44 140	0.33 83	0.21 138	0.25 175	0.16 63	0.22 207	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.45 700	0.08 48	0.27 564

PSi22	0.37 267	0.73 536	1.71 344	0.28 282	0.13 70	0.44 209	0.14 35	0.64 346	0.51 331	0.22 161	0.28 209	0.36 328	0.22 207	0.65 430	0.27 289	0.07 29	0.14 513	0.07 2	0.06 27	0.28 543	0.12 228

gasm-f	0.36 260	0.34 269	1.13 194	0.53 654	0.44 634	0.54 355	0.27 425	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.33 271	0.16 63	0.22 207	0.36 231	0.25 263	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.38 638	0.71 710

zero-FE	0.80 644	0.27 153	8.23 766	0.49 635	0.98 722	0.33 73	0.20 180	0.48 211	1.28 707	0.17 71	0.20 101	0.77 602	0.22 207	0.60 406	0.97 615	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.10 276	0.33 588	0.14 300

3w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.59 33	0.22 70	0.12 37	0.37 122	0.22 272	0.50 231	0.38 173	0.22 161	0.21 110	0.12 4	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 267	0.37 295	1.21 213	0.26 222	0.18 250	0.73 597	0.18 136	0.53 267	0.41 219	0.35 304	0.30 233	0.58 493	0.22 207	0.33 192	0.95 613	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.13 229	0.15 344

MM-Stereo_test2	0.38 280	0.28 182	2.46 596	0.43 592	0.15 128	0.50 301	0.25 376	0.47 195	0.38 173	0.33 293	0.26 188	0.23 186	0.22 207	0.34 207	0.29 319	0.08 77	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.36 622	0.22 488

AIO-test2	0.49 434	1.15 691	1.96 488	0.42 588	0.37 591	0.50 301	0.23 314	0.79 485	0.70 551	0.33 293	0.53 446	0.27 249	0.22 207	0.67 436	0.29 319	0.73 729	0.08 223	0.13 485	0.17 530	0.17 358	0.18 422

AIO-test1	0.45 378	0.87 599	2.27 558	0.33 432	0.33 543	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.66 520	0.29 267	0.41 330	0.29 275	0.22 207	0.73 455	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.14 458	0.30 562	0.22 488

IGEV-Stereo++	0.23 95	0.23 87	0.64 53	0.24 143	0.22 360	0.47 251	0.13 14	0.52 258	0.33 83	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.22 207	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.09 105

Occ-G	0.30 197	0.30 217	1.33 243	0.23 102	0.15 128	0.36 111	0.25 376	0.43 131	0.31 53	0.26 235	0.35 285	0.46 415	0.22 207	0.30 151	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.16 510	0.31 570	0.08 72

rvit_stereo_0080	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

whm_eth	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

MaDis-Stereo	0.29 179	0.54 439	1.44 276	0.24 143	0.29 478	0.29 36	0.16 95	0.45 159	0.37 162	0.19 106	0.21 110	0.28 262	0.22 207	0.30 151	0.29 319	0.10 286	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.11 168	0.11 179

GCAP-Stereo	0.34 236	0.89 608	1.76 369	0.26 222	0.12 37	0.52 339	0.14 35	0.49 222	0.38 173	0.29 267	0.30 233	0.29 275	0.22 207	0.30 151	0.20 159	0.09 169	0.17 583	0.09 192	0.07 118	0.21 440	0.11 179

test_4	0.40 307	0.37 295	2.01 497	0.29 320	0.21 329	0.50 301	0.28 445	0.47 195	0.39 188	0.42 351	0.76 621	0.38 343	0.22 207	0.52 368	0.33 381	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.15 485	0.28 543	0.07 23

test_3	0.44 355	0.20 29	1.70 337	0.36 505	0.32 528	0.47 251	0.30 481	0.73 410	0.49 313	0.50 427	0.30 233	0.45 403	0.22 207	0.59 399	0.98 618	0.08 77	0.10 372	0.11 348	0.35 671	0.29 550	0.28 572

CroCo-Stereo	0.30 197	0.45 380	1.08 185	0.31 373	0.17 199	0.19 9	0.21 228	0.73 410	0.50 324	0.21 138	0.24 158	0.55 465	0.22 207	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.12 192	0.09 105
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
TANstereo	0.33 225	0.49 407	1.75 360	0.23 102	0.12 37	0.54 355	0.16 95	0.40 97	0.45 269	0.45 375	0.51 418	0.26 235	0.22 207	0.29 134	0.20 159	0.10 286	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.11 179

EE1	0.34 236	0.18 7	1.79 403	0.28 282	0.17 199	0.50 301	0.20 180	0.71 389	0.44 252	0.33 293	0.33 271	0.29 275	0.23 234	0.43 287	0.19 119	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.26 525	0.09 105

AnonStereo	0.38 280	0.43 357	1.77 378	0.27 248	0.23 383	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.46 280	0.37 317	0.37 295	0.36 328	0.23 234	0.54 379	0.21 181	0.10 286	0.23 645	0.10 266	0.08 174	0.35 614	0.09 105

aanet-32k-new	0.30 197	0.60 464	1.61 318	0.25 174	0.15 128	0.46 239	0.21 228	0.41 109	0.33 83	0.17 71	0.24 158	0.17 82	0.23 234	0.30 151	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.39 655

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 106	0.22 63	0.90 142	0.23 102	0.32 528	0.47 251	0.21 228	0.48 211	0.34 97	0.20 123	0.25 175	0.21 160	0.23 234	0.20 5	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.09 105

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 149	0.40 330	0.87 131	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.13 229	0.55 692

Foundation-i1	0.26 135	0.29 197	0.75 101	0.23 102	0.21 329	0.30 45	0.22 272	0.60 324	0.43 244	0.24 196	0.31 250	0.35 321	0.23 234	0.27 92	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.07 23

DDF-Stereo	0.37 267	0.27 153	0.79 112	0.39 557	0.29 478	0.38 140	0.21 228	0.47 195	0.51 331	0.32 289	0.17 67	0.79 611	0.23 234	0.64 418	1.04 634	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.12 395	0.35 614	0.15 344

DVStereo	0.26 135	0.20 29	0.64 53	0.25 174	0.15 128	0.41 172	0.18 136	0.42 122	0.35 114	0.34 298	0.34 280	0.25 220	0.23 234	0.43 287	0.53 514	0.09 169	0.09 319	0.08 78	0.10 276	0.12 192	0.11 179

2w_stereo	0.21 51	0.19 12	0.51 3	0.22 70	0.13 70	0.41 172	0.20 180	0.50 231	0.34 97	0.25 217	0.23 146	0.13 7	0.23 234	0.24 51	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

xyz-stereo-finetune	0.31 206	0.46 385	0.79 112	0.21 39	0.12 37	0.53 348	0.25 376	0.52 258	0.54 376	0.28 258	0.32 261	0.29 275	0.23 234	0.59 399	0.55 525	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.08 72

MM-Stereo_test3	0.40 307	0.58 459	1.75 360	0.36 505	0.30 496	0.45 219	0.30 481	0.72 396	0.59 424	0.31 279	0.43 339	0.32 297	0.23 234	0.35 217	0.29 319	0.10 286	0.20 620	0.10 266	0.08 174	0.40 653	0.11 179

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 149	0.40 330	0.86 128	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 644	0.13 229	0.55 692

ff7	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

ffff	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

11t	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

CroCo-Stereo Lap2	0.33 225	0.61 469	1.47 287	0.32 405	0.38 597	0.23 21	0.22 272	0.58 302	0.46 280	0.22 161	0.27 197	0.29 275	0.23 234	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.14 300

ccc-4	0.32 213	0.52 422	1.38 259	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

iRaftStereo_RVC	0.37 267	0.53 430	1.41 267	0.28 282	0.15 128	0.52 339	0.20 180	0.54 280	0.46 280	0.37 317	0.43 339	0.41 365	0.23 234	0.36 231	0.26 277	0.09 169	0.15 544	0.12 420	0.11 352	0.41 656	0.37 646

FORCE_4.5	0.19 9	0.25 121	0.50 1	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.16 95	0.45 159	0.35 114	0.13 6	0.16 57	0.16 63	0.24 252	0.28 113	0.13 1	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.06 3

FAST (zero-shot)	0.27 149	0.32 240	0.78 110	0.31 373	0.49 661	0.38 140	0.19 152	0.41 109	0.43 244	0.17 71	0.22 130	0.18 103	0.24 252	0.34 207	0.20 159	0.13 480	0.14 513	0.09 192	0.10 276	0.15 294	0.13 271

Foundation-i1b	0.22 82	0.20 29	0.69 84	0.20 10	0.11 23	0.28 29	0.20 180	0.50 231	0.37 162	0.21 138	0.22 130	0.27 249	0.24 252	0.28 113	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

water-stereo	0.24 106	0.17 2	0.88 134	0.24 143	0.14 95	0.37 122	0.17 111	0.43 131	0.32 66	0.26 235	0.35 285	0.26 235	0.24 252	0.22 29	0.25 263	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

tg	0.37 267	0.55 449	1.35 250	0.28 282	0.16 165	0.57 406	0.18 136	0.57 296	0.49 313	0.37 317	0.44 350	0.38 343	0.24 252	0.46 323	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.43 666	0.36 639

WCG-NET	0.30 197	0.42 349	1.26 222	0.24 143	0.12 37	0.43 197	0.24 351	0.40 97	0.56 396	0.35 304	0.37 295	0.26 235	0.24 252	0.29 134	0.19 119	0.08 77	0.12 466	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.10 148

AE-Stereo	0.42 336	0.29 197	1.65 322	0.43 592	0.47 658	0.56 387	0.23 314	0.86 541	0.46 280	0.31 279	0.41 330	0.43 383	0.24 252	0.34 207	0.24 248	0.09 169	0.48 723	0.11 348	0.45 700	0.22 457	0.19 439

RAFT-Test	0.44 355	0.38 309	2.01 497	0.27 248	0.44 634	0.64 528	0.37 558	0.72 396	0.57 400	0.45 375	0.48 384	0.65 528	0.24 252	0.35 217	0.29 319	0.09 169	0.11 432	0.09 192	0.38 685	0.10 129	0.11 179

LoS_RVC	0.29 179	0.33 250	1.19 207	0.25 174	0.34 556	0.43 197	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.22 161	0.33 271	0.23 186	0.24 252	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.31 603

anonymousdsp	0.34 236	0.53 430	1.47 287	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.55 384	0.19 119	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 580

LoS	0.31 206	0.30 217	1.52 302	0.23 102	0.13 70	0.54 355	0.20 180	0.48 211	0.49 313	0.25 217	0.28 209	0.37 334	0.24 252	0.38 253	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.07 23
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 236	0.54 439	1.47 287	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.54 379	0.19 119	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 580
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 463	0.27 153	1.78 383	1.79 750	0.19 288	0.62 496	0.45 610	0.57 296	0.60 431	0.61 564	0.48 384	0.41 365	0.24 252	0.46 323	1.00 624	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.12 192	0.13 271

test-1	0.44 355	0.48 401	1.69 333	0.30 342	0.27 454	0.50 301	0.28 445	0.80 490	0.43 244	0.40 337	0.54 458	0.41 365	0.24 252	0.31 162	1.16 651	0.09 169	0.20 620	0.10 266	0.17 530	0.11 168	0.26 553

PMTNet	0.31 206	0.35 279	1.30 234	0.20 10	0.14 95	0.57 406	0.25 376	0.46 169	0.42 233	0.27 251	0.32 261	0.27 249	0.24 252	0.39 261	0.23 220	0.43 706	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.18 386	0.07 23

R-Stereo Train	0.36 260	0.21 45	1.70 337	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228

RAFT-Stereo	0.36 260	0.21 45	1.70 337	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 225	0.44 370	2.51 616	0.26 222	0.12 37	0.42 188	0.20 180	0.45 159	0.31 53	0.16 39	0.22 130	0.15 47	0.25 269	0.34 207	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.31 603

aanet-new-8k	0.26 135	0.38 309	1.21 213	0.25 174	0.13 70	0.44 209	0.22 272	0.49 222	0.34 97	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.25 269	0.29 134	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.12 228

Foundation-i1c-attn	0.22 82	0.18 7	0.68 82	0.20 10	0.10 13	0.27 26	0.20 180	0.49 222	0.37 162	0.20 123	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 105

Foundation-i1a	0.22 82	0.16 1	0.66 76	0.20 10	0.10 13	0.29 36	0.21 228	0.50 231	0.39 188	0.25 217	0.22 130	0.27 249	0.25 269	0.33 192	0.18 91	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

NLMM1	0.46 391	0.27 153	0.53 15	0.27 248	0.38 597	0.49 287	0.24 351	1.97 747	2.38 753	0.28 258	0.27 197	0.26 235	0.25 269	0.47 335	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.15 344

NLSM3	0.26 135	0.39 322	0.75 101	0.25 174	0.24 399	0.43 197	0.19 152	0.58 302	0.45 269	0.20 123	0.26 188	0.20 144	0.25 269	0.29 134	0.24 248	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.07 23

rvit_0105_6	0.31 206	0.29 197	1.00 169	0.31 373	0.18 250	0.35 94	0.25 376	0.51 242	0.61 449	0.25 217	0.28 209	0.32 297	0.25 269	0.39 261	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.14 265	0.13 271

WCG-NET（raft）	0.32 213	0.53 430	1.21 213	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.24 351	0.40 97	0.50 324	0.35 304	0.35 285	0.47 423	0.25 269	0.35 217	0.20 159	0.08 77	0.29 679	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.11 179

IGEVStereo-DCA	0.33 225	0.34 269	1.38 259	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.18 544	0.16 334	0.22 488

rrr	0.46 391	0.34 269	3.08 694	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.28 445	1.09 695	0.51 331	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.29 634	0.16 334	0.25 542

plain	0.37 267	0.47 396	2.15 532	0.27 248	0.19 288	0.33 73	0.20 180	0.58 302	0.46 280	0.23 185	0.37 295	0.23 186	0.25 269	0.45 314	0.28 304	0.11 381	0.08 223	0.13 485	0.09 232	0.42 664	0.12 228

anonymousdsp2	0.34 236	0.24 106	1.16 202	0.28 282	0.15 128	0.57 406	0.23 314	0.79 485	0.47 301	0.38 328	0.37 295	0.40 359	0.25 269	0.47 335	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.13 429	0.19 408	0.27 564

knoymous	0.34 236	0.25 121	1.75 360	0.24 143	0.18 250	0.45 219	0.24 351	0.57 296	0.38 173	0.41 346	0.39 319	0.55 465	0.25 269	0.38 253	0.23 220	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.07 118	0.13 229	0.12 228

PSM-softLoss	0.48 414	0.27 153	1.85 427	0.51 644	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 589	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

KMStereo	0.48 414	0.27 153	1.85 427	0.51 644	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 589	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

AnonymousM	0.37 267	0.44 370	1.50 297	0.25 174	0.15 128	0.52 339	0.23 314	0.60 324	0.42 233	0.42 351	0.32 261	0.30 284	0.25 269	0.34 207	0.23 220	0.11 381	0.09 319	0.71 729	0.36 680	0.12 192	0.07 23

cross-raft	0.40 307	0.27 153	2.22 547	0.30 342	0.17 199	0.49 287	0.35 541	0.71 389	0.39 188	0.43 357	0.45 354	0.64 523	0.25 269	0.32 176	0.25 263	0.08 77	0.08 223	0.09 192	0.23 601	0.11 168	0.14 300

sCroCo_RVC	0.33 225	0.32 240	1.89 449	0.34 465	0.27 454	0.30 45	0.22 272	0.48 211	0.44 252	0.22 161	0.33 271	0.25 220	0.25 269	0.32 176	0.24 248	0.14 526	0.16 562	0.12 420	0.12 395	0.15 294	0.13 271

test_xeample3	0.46 391	0.34 269	2.99 688	0.37 530	0.16 165	0.49 287	0.33 527	1.06 689	0.44 252	0.25 217	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.49 353	0.56 533	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.40 692	0.17 358	0.26 553

GMStereo	0.38 280	0.99 653	1.91 460	0.27 248	0.16 165	0.39 146	0.23 314	0.47 195	0.62 467	0.38 328	0.34 280	0.25 220	0.25 269	0.39 261	0.29 319	0.14 526	0.08 223	0.10 266	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 297	0.24 106	0.56 23	0.27 248	0.40 614	0.49 287	0.21 228	1.44 724	1.64 732	0.25 217	0.33 271	0.25 220	0.26 289	0.40 268	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.13 271

DA	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 686

GGEV	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 686

1w_stereo	0.22 82	0.17 2	0.52 7	0.23 102	0.16 165	0.44 209	0.22 272	0.55 284	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.13 7	0.26 289	0.28 113	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

MM-Stereo_test1	0.41 315	0.39 322	2.29 562	0.38 547	0.26 441	0.44 209	0.28 445	0.63 342	0.51 331	0.40 337	0.32 261	0.26 235	0.26 289	0.46 323	0.22 209	0.09 169	0.21 630	0.10 266	0.09 232	0.39 648	0.15 344

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 166	0.28 182	1.09 189	0.33 432	0.15 128	0.30 45	0.16 95	0.58 302	0.42 233	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.26 289	0.38 253	0.37 417	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.25 609	0.10 129	0.06 3

rvit_stereo_0083	0.25 119	0.19 12	0.58 31	0.28 282	0.18 250	0.28 29	0.22 272	0.38 79	0.54 376	0.23 185	0.30 233	0.27 249	0.26 289	0.37 242	0.24 248	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.12 192	0.10 148

rvit_stereo_ft	0.31 206	0.61 469	1.18 205	0.32 405	0.21 329	0.28 29	0.27 425	0.55 284	0.48 305	0.23 185	0.27 197	0.28 262	0.26 289	0.32 176	0.25 263	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.14 300

MyStereo07	0.34 236	0.40 330	1.46 283	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.25 175	0.20 144	0.26 289	0.57 388	0.19 119	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

MIF-Stereo (partial)	0.34 236	0.41 340	1.93 466	0.26 222	0.24 399	0.32 65	0.17 111	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.37 295	0.25 220	0.26 289	0.44 298	0.31 355	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.19 408	0.14 300

DCRE	0.50 446	0.63 485	2.13 526	0.30 342	0.23 383	0.45 219	0.24 351	0.59 311	0.53 361	0.50 427	2.10 726	0.42 379	0.26 289	0.35 217	0.23 220	0.09 169	0.14 513	0.10 266	0.32 659	0.16 334	0.15 344

DisPM	0.43 345	0.33 250	1.78 383	0.57 676	0.18 250	0.59 442	0.63 672	0.53 267	0.61 449	0.60 555	0.53 446	0.38 343	0.26 289	0.75 459	0.29 319	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.14 300

PFNet+	0.45 378	0.37 295	1.86 435	0.46 619	0.18 250	0.58 423	0.77 697	0.52 258	0.64 488	0.56 502	0.48 384	0.39 350	0.26 289	0.93 491	0.32 368	0.13 480	0.09 319	0.14 524	0.13 429	0.12 192	0.15 344

NF-Stereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.44 602	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.45 564	0.79 596	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.16 380

OCTAStereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.80 597	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

RE-Stereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 592	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

TVStereo	0.48 414	0.25 121	1.81 411	0.52 648	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 592	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

CRE-IMP	0.41 315	0.22 63	1.76 369	0.48 633	0.17 199	0.79 631	0.69 684	0.52 258	0.52 343	0.47 389	0.42 336	0.45 403	0.26 289	0.41 274	0.31 355	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.23 515

s12784h	0.36 260	0.28 182	1.58 311	0.23 102	0.11 23	0.62 496	0.24 351	0.79 485	0.64 488	0.44 364	0.52 433	0.28 262	0.26 289	0.50 360	0.24 248	0.11 381	0.06 27	0.09 192	0.06 27	0.16 334	0.06 3

CFNet-RSSM	0.41 315	0.32 240	2.20 542	0.27 248	0.44 634	0.52 339	0.19 152	0.76 440	0.48 305	0.43 357	0.36 289	0.54 462	0.26 289	0.33 192	0.25 263	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.38 685	0.10 129	0.09 105

Gwc-CoAtRS	0.38 280	0.33 250	1.92 463	0.27 248	0.41 623	0.48 268	0.19 152	0.59 311	0.46 280	0.43 357	0.39 319	0.57 486	0.26 289	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.31 653	0.11 168	0.09 105

GEAR-Net	0.32 213	0.19 12	1.32 240	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.16 562	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 672

TestStereo_HL2	0.41 315	0.86 594	1.82 417	0.26 222	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.62 333	0.51 331	0.35 304	0.41 330	0.32 297	0.27 310	1.09 513	0.29 319	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

GGDA	0.41 315	0.90 612	1.83 421	0.26 222	0.15 128	0.50 301	0.20 180	0.63 342	0.52 343	0.35 304	0.41 330	0.31 287	0.27 310	1.11 518	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

WQFJA1	0.42 336	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 735	2.07 749	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

NLMM	0.42 336	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 735	2.06 748	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

DFGA-Net	0.51 463	1.06 672	1.75 360	0.30 342	0.24 399	0.54 355	0.22 272	0.63 342	0.60 431	0.48 408	0.51 418	0.35 321	0.27 310	1.82 633	0.53 514	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.12 395	0.37 631	0.15 344

rvit_0105_4	0.35 250	0.35 279	1.45 281	0.31 373	0.18 250	0.37 122	0.28 445	0.59 311	0.62 467	0.27 251	0.31 250	0.35 321	0.27 310	0.43 287	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.12 228

rvit_stereo_0075_2	0.40 307	0.40 330	1.88 442	0.33 432	0.32 528	0.41 172	0.22 272	0.58 302	0.53 361	0.38 328	0.51 418	0.40 359	0.27 310	0.44 298	0.29 319	0.20 628	0.15 544	0.22 647	0.15 485	0.18 386	0.23 515

MoCha-V2	0.36 260	0.32 240	1.41 267	0.36 505	0.31 517	0.35 94	0.19 152	0.57 296	0.39 188	0.30 273	0.32 261	0.28 262	0.27 310	0.47 335	0.24 248	0.08 77	0.56 728	0.08 78	0.38 685	0.18 386	0.12 228

IGEV++	0.34 236	0.43 357	1.32 240	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.39 709	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 672

StereoVision	0.45 378	0.72 528	1.94 476	0.33 432	0.32 528	0.47 251	0.26 400	0.68 372	0.57 400	0.32 289	0.89 651	0.45 403	0.27 310	0.49 353	0.36 409	0.13 480	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.13 271

EKT-Stereo	1.47 722	0.49 407	1.93 466	2.57 762	19.31 789	0.55 370	0.22 272	0.69 376	0.42 233	0.38 328	0.36 289	0.43 383	0.27 310	0.69 445	0.26 277	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.16 510	0.20 424	0.15 344

MIM_Stereo	0.41 315	0.60 464	1.88 442	0.31 373	0.21 329	0.50 301	0.19 152	0.64 346	0.44 252	0.43 357	0.53 446	0.43 383	0.27 310	0.51 364	0.28 304	0.08 77	0.14 513	0.11 348	0.10 276	0.26 525	0.26 553

MC-Stereo	0.32 213	0.31 231	1.46 283	0.31 373	0.15 128	0.53 348	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.36 311	0.38 310	0.27 249	0.27 310	0.42 282	0.19 119	0.09 169	0.13 494	0.09 192	0.16 510	0.20 424	0.13 271

dd	0.42 336	0.96 635	1.77 378	0.31 373	0.17 199	0.57 406	0.26 400	0.49 222	0.68 532	0.41 346	0.40 324	0.34 317	0.27 310	0.45 314	0.40 443	0.17 588	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.21 440	0.12 228

GMOStereo	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

error version	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

test-v	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

test-2	0.41 315	0.62 475	1.78 383	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

TestStereo	0.45 378	0.54 439	2.11 520	0.29 320	0.16 165	0.43 197	0.24 351	0.54 280	0.45 269	0.37 317	0.46 363	0.34 317	0.27 310	1.98 662	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.14 265	0.08 72

ManiGeoR	0.44 355	1.04 667	2.50 611	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLf10	0.44 355	1.04 667	2.50 611	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLf8	0.45 378	1.10 678	2.46 596	0.21 39	0.19 288	0.51 318	0.18 136	0.76 440	0.58 411	0.32 289	0.37 295	0.32 297	0.28 330	0.92 490	0.26 277	0.12 444	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.14 265	0.11 179

TestStereo_HLe17	0.48 414	1.17 697	2.73 654	0.22 70	0.18 250	0.50 301	0.21 228	0.78 469	0.58 411	0.31 279	0.37 295	0.31 287	0.28 330	1.06 509	0.25 263	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.13 229	0.09 105

TestStereo_HL3	0.49 434	0.88 603	3.21 710	0.25 174	0.17 199	0.47 251	0.23 314	0.68 372	0.39 188	0.45 375	0.52 433	0.36 328	0.28 330	1.16 528	0.21 181	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.11 179

Selective-IGEV-i1	0.44 355	0.23 87	1.30 234	0.33 432	0.45 645	0.60 455	0.32 517	0.85 530	0.64 488	0.42 351	0.52 433	0.60 504	0.28 330	0.46 323	0.34 391	0.10 286	0.10 372	0.13 485	0.28 628	0.14 265	0.75 714

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.88 603	1.75 360	0.29 320	0.17 199	0.58 423	0.24 351	0.65 353	0.48 305	0.59 545	1.01 671	0.39 350	0.28 330	0.41 274	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.34 600	0.24 530

WQFJX1	0.45 378	0.28 182	0.56 23	0.27 248	0.35 569	0.48 268	0.25 376	1.98 748	2.08 750	0.26 235	0.26 188	0.29 275	0.28 330	0.50 360	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.14 300

WQFJX	0.42 336	0.25 121	0.55 18	0.26 222	0.39 603	0.47 251	0.23 314	1.76 737	1.82 742	0.26 235	0.26 188	0.28 262	0.28 330	0.42 282	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.16 380

depthmonostereo	0.26 135	0.23 87	0.65 64	0.41 577	0.13 70	0.41 172	0.19 152	0.51 242	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.26 235	0.28 330	0.44 298	0.23 220	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.08 72

Patchmatch Stereo++	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228
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	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.60 455	0.29 471	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

ROB_FTStereo_v2	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

ROB_FTStereo	0.38 280	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.26 400	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.49 353	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

HUI-Stereo	0.38 280	0.27 153	1.79 403	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.45 314	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

iGMRVC	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.17 199	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.55 384	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

RAFT-345	0.53 485	0.30 217	2.34 570	0.38 547	0.34 556	0.58 423	0.42 584	0.47 195	0.61 449	0.51 440	1.00 670	0.43 383	0.28 330	1.57 585	0.82 599	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.10 129	0.08 72

iRAFT	0.39 297	0.27 153	1.78 383	0.44 599	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

RAFT-IKP	0.38 280	0.27 153	1.79 403	0.44 599	0.16 165	0.60 455	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.50 360	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

raft+_RVC	0.44 355	0.67 508	1.85 427	0.34 465	0.71 706	0.51 318	0.25 376	0.64 346	0.51 331	0.35 304	0.45 354	0.32 297	0.28 330	0.43 287	0.32 368	0.09 169	0.19 608	0.10 266	0.09 232	0.20 424	0.40 661

sAnonymous2	0.38 280	0.62 475	2.15 532	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 638	0.35 631

CroCo_RVC	0.38 280	0.62 475	2.15 532	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 638	0.35 631

RALCasStereoNet	0.45 378	0.88 603	1.85 427	0.30 342	0.26 441	0.49 287	0.26 400	0.58 302	0.51 331	0.36 311	0.48 384	0.36 328	0.28 330	0.55 384	0.34 391	0.10 286	0.53 726	0.09 192	0.08 174	0.25 503	0.34 628

HLF11	0.44 355	0.97 643	2.44 592	0.22 70	0.19 288	0.43 197	0.17 111	0.66 356	0.51 331	0.33 293	0.40 324	0.31 287	0.29 353	0.88 488	0.35 403	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.11 179

aanet-new-14k	0.25 119	0.33 250	1.13 194	0.26 222	0.12 37	0.37 122	0.21 228	0.45 159	0.36 147	0.20 123	0.27 197	0.15 47	0.29 353	0.24 51	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.12 228

Selective-IGEV-i16pc	0.75 628	0.29 197	5.48 751	0.32 405	0.19 288	1.18 704	0.62 669	0.86 541	0.74 591	0.37 317	0.51 418	0.53 454	0.29 353	2.10 680	0.35 403	0.22 649	0.23 645	0.12 420	0.16 510	0.22 457	0.19 439

rvit_0105_5	0.36 260	0.39 322	1.48 290	0.30 342	0.18 250	0.41 172	0.30 481	0.64 346	0.62 467	0.30 273	0.33 271	0.37 334	0.29 353	0.41 274	0.28 304	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.15 485	0.15 294	0.14 300

GMStereo_Zeroshot	0.41 315	0.36 291	1.54 304	0.41 577	0.19 288	0.52 339	0.19 152	0.59 311	0.52 343	0.57 513	0.59 498	0.63 513	0.29 353	0.58 393	0.33 381	0.15 549	0.09 319	0.16 574	0.09 232	0.24 489	0.12 228

RAFT+CT+SA	0.50 446	0.86 594	1.82 417	0.37 530	0.75 708	0.54 355	0.34 533	0.77 452	0.63 480	0.38 328	0.55 468	0.34 317	0.29 353	0.68 439	0.27 289	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.51 714	0.29 550	0.41 666

UDGNet	0.44 355	1.02 665	1.74 353	0.35 482	0.19 288	0.58 423	0.23 314	0.49 222	0.66 520	0.41 346	0.38 310	0.34 317	0.29 353	0.53 374	0.30 342	0.24 662	0.10 372	0.37 699	0.19 564	0.27 537	0.15 344

ACRE	0.56 514	1.14 687	2.77 661	0.76 705	0.28 468	0.60 455	0.56 650	0.76 440	0.58 411	0.55 492	0.62 528	0.41 365	0.29 353	0.44 298	0.39 435	0.11 381	0.19 608	0.13 485	0.14 458	0.36 622	0.18 422

NRIStereo	0.46 391	0.25 121	1.77 378	0.47 625	0.16 165	0.95 671	0.74 692	0.51 242	0.56 396	0.48 408	0.39 319	0.59 497	0.29 353	0.77 468	0.32 368	0.11 381	0.13 494	0.11 348	0.09 232	0.21 440	0.24 530

RAFT-RH_RVC	0.61 549	0.50 415	2.33 568	0.36 505	0.29 478	0.60 455	0.18 136	0.44 140	0.58 411	0.76 643	1.91 722	0.47 423	0.29 353	1.60 592	1.23 661	0.14 526	0.07 100	0.13 485	0.13 429	0.10 129	0.09 105

Anonymous3	0.42 336	0.35 279	2.09 515	0.33 432	0.24 399	0.72 589	0.31 494	0.74 415	0.55 384	0.35 304	0.40 324	0.33 309	0.29 353	0.44 298	0.28 304	0.18 601	0.18 595	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.17 402

aanet-new	0.32 213	0.29 197	2.39 580	0.25 174	0.25 423	0.43 197	0.21 228	0.41 109	0.31 53	0.18 83	0.23 146	0.16 63	0.30 364	0.33 192	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.13 271

MSCF	0.35 250	0.72 528	1.15 199	0.58 679	0.21 329	0.50 301	0.22 272	0.56 290	0.38 173	0.29 267	0.29 218	0.17 82	0.30 364	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.12 466	0.08 78	0.29 634	0.15 294	0.21 473

Any-RAFT	0.38 280	0.25 121	1.89 449	0.27 248	0.17 199	0.68 569	0.21 228	0.78 469	0.53 361	0.43 357	0.43 339	0.54 462	0.30 364	0.41 274	0.20 159	0.10 286	0.12 466	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.09 105

BUS	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.30 342	0.21 329	0.91 666	0.23 314	1.00 665	0.61 449	0.63 584	0.53 446	0.66 535	0.30 364	0.43 287	0.32 368	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

NINENet	0.50 446	0.33 250	1.69 333	0.55 667	0.25 423	0.91 666	0.23 314	0.98 643	0.71 561	0.53 460	0.55 468	0.66 535	0.30 364	1.22 533	0.32 368	0.15 549	0.13 494	0.16 574	0.11 352	0.16 334	0.13 271

CIPLG	0.56 514	1.19 698	2.46 596	0.80 709	0.31 517	0.61 475	0.57 654	0.76 440	0.57 400	0.56 502	0.63 541	0.41 365	0.30 364	0.45 314	0.40 443	0.11 381	0.20 620	0.13 485	0.13 429	0.35 614	0.19 439

GANet-ADL	0.44 355	0.41 340	2.31 564	0.33 432	0.20 312	0.57 406	0.25 376	0.75 427	0.54 376	0.42 351	0.59 498	0.56 479	0.30 364	0.40 268	0.38 424	0.14 526	0.11 432	0.09 192	0.08 174	0.22 457	0.17 402

rafts_anoy	0.43 345	0.89 608	1.96 488	0.32 405	0.30 496	0.48 268	0.24 351	0.62 333	0.49 313	0.37 317	0.38 310	0.33 309	0.30 364	0.51 364	0.34 391	0.10 286	0.39 709	0.13 485	0.15 485	0.17 358	0.15 344

RALAANet	0.43 345	0.98 648	1.90 454	0.32 405	0.23 383	0.48 268	0.19 152	0.67 367	0.53 361	0.48 408	0.45 354	0.39 350	0.30 364	0.48 342	0.37 417	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.14 458	0.27 537	0.10 148

DIP-Stereo	0.37 267	0.34 269	1.50 297	0.27 248	0.18 250	0.63 514	0.17 111	0.92 594	0.53 361	0.49 420	0.48 384	0.30 284	0.30 364	0.39 261	0.30 342	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.12 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.39 297	0.50 415	1.74 353	0.25 174	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.70 384	0.51 331	0.38 328	0.39 319	0.37 334	0.31 374	1.07 510	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.12 192	0.09 105

NLCSM	0.46 391	0.37 295	0.72 95	0.29 320	0.36 578	0.49 287	0.27 425	1.33 718	1.59 731	0.29 267	0.29 218	0.29 275	0.31 374	1.44 559	0.35 403	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.10 276	0.35 614	0.14 300

GASTEREO	0.35 250	0.72 528	1.15 199	0.56 670	0.20 312	0.52 339	0.22 272	0.56 290	0.40 206	0.30 273	0.31 250	0.16 63	0.31 374	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.14 513	0.08 78	0.28 628	0.14 265	0.20 458

castereo	0.30 197	0.44 370	0.81 116	0.24 143	0.29 478	0.41 172	0.27 425	0.72 396	0.45 269	0.22 161	0.30 233	0.24 204	0.31 374	0.25 65	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.31 653	0.12 192	0.09 105

rvit_0105_3	0.39 297	0.47 396	1.46 283	0.33 432	0.19 288	0.45 219	0.35 541	0.69 376	0.65 504	0.37 317	0.37 295	0.40 359	0.31 374	0.44 298	0.30 342	0.18 601	0.17 583	0.17 595	0.18 544	0.15 294	0.15 344

GCST	0.72 613	1.10 678	2.15 532	1.11 732	0.59 687	0.62 496	0.19 152	0.75 427	0.53 361	0.56 502	0.63 541	0.47 423	0.31 374	1.11 518	0.33 381	0.75 731	0.45 714	0.84 732	0.64 735	0.69 713	0.54 689

IPLGR_C	0.58 527	1.25 705	2.72 649	0.80 709	0.31 517	0.60 455	0.61 664	0.76 440	0.58 411	0.56 502	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.43 287	0.40 443	0.11 381	0.22 636	0.13 485	0.15 485	0.35 614	0.19 439

ARAFT	0.60 541	1.23 702	3.10 697	0.28 282	0.16 165	0.64 528	0.36 549	0.90 573	0.67 529	0.61 564	0.49 401	0.55 465	0.31 374	1.24 540	0.32 368	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.37 631	0.21 473

DN-CSS_ROB	0.48 414	1.23 702	1.99 494	0.39 557	0.22 360	0.56 387	0.19 152	0.75 427	0.61 449	0.45 375	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.70 450	0.32 368	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.36 622	0.12 228

Weightmod	0.43 345	0.56 451	0.91 147	0.26 222	0.22 360	0.56 387	0.22 272	0.45 159	0.38 173	0.30 273	0.72 609	0.38 343	0.32 383	0.61 412	0.33 381	0.40 703	0.14 513	0.10 266	0.10 276	0.52 699	1.06 742

S0	0.40 307	0.69 515	1.02 173	0.30 342	0.19 288	0.61 475	0.35 541	0.48 211	0.31 53	0.34 298	0.50 411	0.32 297	0.32 383	0.34 207	0.36 409	0.19 617	0.14 513	0.17 595	0.20 577	0.46 680	0.65 705

SMOE	0.33 225	0.37 295	0.95 158	0.28 282	0.13 70	0.50 301	0.32 517	0.47 195	0.39 188	0.34 298	0.47 370	0.31 287	0.32 383	0.30 151	0.29 319	0.12 444	0.08 223	0.17 595	0.10 276	0.48 686	0.20 458

FSD					0.29 478	0.35 94	0.33 527	0.44 140	0.46 280	0.32 289	0.32 261	0.37 334	0.32 383	0.35 217	0.32 368	0.28 681	0.27 674	0.31 685	0.30 644	0.31 570

G2L-ROB	0.51 463	0.95 632	1.96 488	0.29 320	0.22 360	0.59 442	0.28 445	0.76 440	0.57 400	0.55 492	0.45 354	0.70 570	0.32 383	1.38 552	0.47 484	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.20 424	0.13 271

OMP-Stereo	0.59 535	0.65 498	1.74 353	0.56 670	0.37 591	0.60 455	0.26 400	0.70 384	0.65 504	0.66 603	0.60 515	0.69 559	0.32 383	2.09 678	1.20 657	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.10 148

PFNet	0.60 541	0.33 250	2.47 602	0.41 577	0.55 678	0.62 496	0.27 425	0.61 329	0.63 480	0.61 564	0.56 480	0.45 403	0.32 383	1.88 651	1.14 647	0.28 681	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.26 525	0.20 458

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 336	0.86 594	1.78 383	0.28 282	0.17 199	0.52 339	0.20 180	0.62 333	0.61 449	0.50 427	0.61 522	0.39 350	0.32 383	0.35 217	0.30 342	0.07 29	0.10 372	0.09 192	0.09 232	0.35 614	0.10 148

IGEV_i1	0.44 355	0.26 140	2.01 497	0.33 432	0.18 250	0.58 423	0.27 425	0.84 521	0.49 313	0.45 375	0.47 370	0.55 465	0.33 391	0.65 430	0.36 409	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.19 564	0.17 358	0.28 572

MyStereo8	0.54 492	0.80 570	2.76 658	0.32 405	0.33 543	0.71 583	0.20 180	0.87 552	0.57 400	0.51 440	0.59 498	0.50 440	0.33 391	0.68 439	0.55 525	0.10 286	0.29 679	0.10 266	0.13 429	0.21 440	0.34 628

11t1	0.33 225	0.19 12	1.41 267	0.33 432	0.16 165	0.48 268	0.21 228	0.67 367	0.48 305	0.40 337	0.34 280	0.32 297	0.33 391	0.42 282	0.27 289	0.11 381	0.12 466	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.14 300

Selective-RAFT	0.35 250	0.26 140	1.48 290	0.31 373	0.15 128	0.61 475	0.19 152	0.60 324	0.54 376	0.28 258	0.29 218	0.40 359	0.33 391	0.50 360	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.35 671	0.19 408	0.08 72

Sa-1000	0.51 463	0.72 528	1.90 454	0.31 373	0.60 692	0.60 455	0.31 494	0.94 611	0.71 561	0.52 449	0.83 635	0.42 379	0.33 391	0.68 439	0.28 304	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.29 634	0.29 550	0.10 148

dad	0.51 463	1.01 659	1.74 353	0.29 320	0.19 288	0.60 455	0.26 400	0.52 258	0.75 605	0.63 584	0.63 541	0.63 513	0.33 391	0.85 481	0.47 484	0.27 677	0.15 544	0.40 702	0.18 544	0.22 457	0.14 300

GwcNet-ADL	0.50 446	0.74 541	2.90 678	0.31 373	0.20 312	0.58 423	0.29 471	0.87 552	0.64 488	0.47 389	0.47 370	0.56 479	0.33 391	0.46 323	0.46 475	0.13 480	0.12 466	0.09 192	0.09 232	0.14 265	0.21 473

raftrobust	0.38 280	0.68 511	1.54 304	0.32 405	0.46 653	0.52 339	0.21 228	0.56 290	0.42 233	0.52 449	0.35 285	0.31 287	0.33 391	0.37 242	0.30 342	0.10 286	0.11 432	0.08 78	0.07 118	0.21 440	0.19 439

AdaStereo	0.44 355	0.38 309	1.79 403	0.34 465	0.20 312	0.57 406	0.28 445	0.92 594	0.69 541	0.52 449	0.55 468	0.61 507	0.33 391	0.48 342	0.39 435	0.17 588	0.08 223	0.17 595	0.11 352	0.18 386	0.12 228
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.
x	0.35 250	0.20 29	1.36 252	0.33 432	0.17 199	0.47 251	0.24 351	0.75 427	0.54 376	0.40 337	0.40 324	0.42 379	0.34 400	0.45 314	0.32 368	0.11 381	0.14 513	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

AFF-stereo	0.44 355	0.96 635	1.78 383	0.31 373	0.15 128	0.50 301	0.21 228	0.64 346	0.63 480	0.47 389	0.64 558	0.49 437	0.34 400	0.46 323	0.31 355	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.37 631	0.10 148

test_sample3	0.50 446	0.41 340	1.88 442	0.32 405	0.19 288	0.57 406	0.25 376	0.92 594	0.64 488	0.52 449	0.49 401	0.47 423	0.35 402	1.79 624	0.37 417	0.13 480	0.10 372	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.16 380

H2IRNET	0.40 307	0.61 469	1.90 454	0.29 320	0.17 199	0.54 355	0.18 136	0.52 258	0.50 324	0.27 251	0.56 480	0.47 423	0.35 402	0.46 323	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.32 579	0.12 228

tt1	0.44 355	0.64 490	1.83 421	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	0.88 658	0.31 279	0.37 295	0.25 220	0.35 402	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.36 639

RCA-Stereo	0.34 236	0.32 240	1.30 234	0.26 222	0.14 95	0.58 423	0.23 314	0.78 469	0.62 467	0.40 337	0.44 350	0.28 262	0.35 402	0.29 134	0.20 159	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.08 72

ICVP	0.46 391	0.29 197	2.41 584	0.33 432	0.22 360	0.59 442	0.55 645	0.75 427	0.50 324	0.44 364	0.60 515	0.49 437	0.35 402	0.53 374	0.37 417	0.16 572	0.16 562	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.15 344
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 315	0.52 422	1.26 222	0.31 373	0.24 399	0.59 442	0.26 400	0.77 452	0.63 480	0.58 531	0.48 384	0.57 486	0.35 402	0.40 268	0.50 500	0.14 526	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.15 294	0.15 344

Weightmod_eth	0.39 297	0.45 380	0.99 168	0.28 282	0.28 468	0.39 146	0.23 314	0.46 169	0.36 147	0.28 258	0.63 541	0.33 309	0.36 408	0.76 463	0.27 289	0.67 725	0.10 372	0.10 266	0.09 232	0.47 682	0.22 488

SE	0.33 225	0.44 370	0.89 138	0.29 320	0.15 128	0.50 301	0.24 351	0.50 231	0.34 97	0.34 298	0.46 363	0.27 249	0.36 408	0.28 113	0.29 319	0.18 601	0.08 223	0.12 420	0.15 485	0.41 656	0.32 613

SME	0.53 485	1.10 678	1.55 306	0.35 482	0.20 312	0.65 543	0.25 376	0.67 367	0.48 305	0.47 389	0.49 401	0.35 321	0.36 408	1.79 624	0.51 506	0.26 671	0.10 372	0.12 420	0.13 429	0.45 677	0.25 542

G2L-Stereo	0.55 504	0.85 591	2.18 539	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.27 425	0.77 452	0.55 384	0.54 473	0.52 433	0.71 575	0.36 408	1.75 615	0.50 500	0.13 480	0.11 432	0.13 485	0.11 352	0.29 550	0.15 344

rvit_105_1	0.44 355	0.54 439	1.46 283	0.36 505	0.24 399	0.51 318	0.45 610	0.75 427	0.74 591	0.45 375	0.44 350	0.44 394	0.36 408	0.62 413	0.38 424	0.20 628	0.18 595	0.18 617	0.22 597	0.18 386	0.18 422

test_sample6	0.52 479	0.44 370	1.81 411	0.33 432	0.18 250	0.55 370	0.27 425	0.94 611	0.66 520	0.54 473	0.62 528	0.47 423	0.36 408	1.97 661	0.38 424	0.14 526	0.10 372	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.16 380

test_sample5	0.51 463	0.43 357	1.83 421	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.53 460	0.59 498	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

test_sample4	0.50 446	0.42 349	1.88 442	0.32 405	0.19 288	0.56 387	0.26 400	0.93 602	0.65 504	0.54 473	0.54 458	0.45 403	0.36 408	1.79 624	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

xx1	0.46 391	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 681	0.31 279	0.38 310	0.46 415	0.36 408	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

DualNet	0.51 463	0.43 357	1.83 421	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.54 473	0.62 528	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

qqq	0.38 280	0.21 45	1.34 247	0.28 282	0.15 128	0.45 219	0.26 400	0.76 440	0.52 343	0.39 335	0.41 330	0.46 415	0.36 408	0.96 496	0.30 342	0.11 381	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

RAFT_CTSACE	0.46 391	0.76 545	2.07 509	0.35 482	0.30 496	0.54 355	0.30 481	0.61 329	0.48 305	0.49 420	0.76 621	0.55 465	0.36 408	0.58 393	0.22 209	0.08 77	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.41 656	0.08 72

HCRNet	0.46 391	0.49 407	1.65 322	0.38 547	0.29 478	0.58 423	0.22 272	0.75 427	0.62 467	0.47 389	0.49 401	0.48 435	0.36 408	1.12 522	0.37 417	0.15 549	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.17 358	0.17 402

SFCPSM	0.46 391	0.24 106	2.35 573	0.27 248	0.27 454	0.70 581	0.32 517	0.96 630	0.63 480	0.49 420	0.52 433	0.43 383	0.36 408	0.52 368	0.43 463	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.16 334	0.12 228

CCAANet	0.55 504	0.73 536	2.47 602	0.30 342	0.24 399	0.55 370	0.24 351	0.84 521	0.64 488	0.40 337	0.67 572	0.56 479	0.36 408	1.87 642	0.41 451	0.10 286	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.11 168	0.13 271

MLCV	0.48 414	0.89 608	1.85 427	0.29 320	0.14 95	0.59 442	0.23 314	0.72 396	0.59 424	0.66 603	0.66 569	0.55 465	0.36 408	1.03 506	0.49 495	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.11 179

iResNet	0.51 463	0.76 545	2.59 631	0.41 577	0.17 199	0.64 528	0.27 425	0.82 502	0.70 551	0.57 513	0.64 558	0.43 383	0.36 408	0.70 450	0.52 510	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.21 440	0.13 271

monster_256*512	0.32 213	0.53 430	0.71 91	0.28 282	0.19 288	0.41 172	0.24 351	0.66 356	0.51 331	0.29 267	0.37 295	0.47 423	0.37 425	0.34 207	0.28 304	0.08 77	0.06 27	0.11 348	0.10 276	0.18 386	0.15 344

LiteMatch	0.25 119	0.69 515	0.65 64	0.28 282	0.14 95	0.30 45	0.21 228	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.37 425	0.25 65	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

Lsterematch	0.39 297	0.69 515	1.65 322	0.28 282	0.14 95	0.50 301	0.21 228	0.47 195	0.58 411	0.43 357	0.59 498	0.44 394	0.37 425	0.44 298	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

DDVS	0.62 554	0.40 330	1.40 265	2.21 758	0.35 569	0.87 658	1.00 718	0.69 376	0.50 324	0.53 460	0.56 480	0.90 651	0.37 425	1.22 533	0.47 484	0.15 549	0.14 513	0.14 524	0.12 395	0.19 408	0.22 488

UGAM	0.58 527	0.47 396	2.21 543	0.30 342	0.19 288	0.53 348	0.34 533	0.59 311	0.63 480	0.44 364	0.73 612	0.78 606	0.37 425	2.58 721	0.39 435	0.10 286	0.08 223	0.17 595	0.14 458	0.42 664	0.17 402

mmm	0.38 280	0.21 45	1.18 205	0.35 482	0.17 199	0.49 287	0.26 400	0.78 469	0.52 343	0.50 427	0.57 489	0.41 365	0.37 425	0.71 452	0.31 355	0.11 381	0.13 494	0.14 524	0.13 429	0.15 294	0.14 300

DCANet-4	0.40 307	0.27 153	2.21 543	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.47 370	0.28 262	0.37 425	0.37 242	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

BSDual-CNN	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.30 342	0.21 329	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.61 449	0.63 584	0.53 446	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

psmg	0.41 315	0.27 153	1.13 194	0.27 248	0.21 329	0.75 610	0.36 549	0.90 573	0.61 449	0.59 545	0.59 498	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.13 229	0.11 179

HITNet	0.46 391	0.92 617	2.09 515	0.33 432	0.14 95	0.55 370	0.22 272	0.83 508	0.56 396	0.51 440	0.49 401	0.48 435	0.37 425	0.48 342	0.54 521	0.09 169	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.09 105
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
test_sample2	0.41 315	0.19 12	1.23 217	0.31 373	0.17 199	0.51 318	0.27 425	0.81 494	0.55 384	0.44 364	0.45 354	0.46 415	0.38 435	1.51 575	0.30 342	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.14 300

ACVNet-DCA	0.42 336	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

1test111	0.44 355	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.96 496	0.30 342	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

cc1	0.47 407	0.64 490	2.07 509	0.35 482	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 681	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.40 661

AEACV	0.33 225	0.24 106	1.44 276	0.28 282	0.35 569	0.47 251	0.21 228	0.43 131	0.28 31	0.26 235	0.25 175	0.22 168	0.38 435	0.30 151	0.18 91	0.09 169	0.35 694	0.09 192	0.36 680	0.23 472	0.25 542

hknet	0.47 407	0.29 197	1.70 337	0.30 342	0.24 399	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.64 488	0.63 584	0.53 446	0.80 615	0.38 435	0.77 468	0.37 417	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

AASNet	0.56 514	1.03 666	2.34 570	0.37 530	0.33 543	0.65 543	0.29 471	0.96 630	0.73 587	0.54 473	0.60 515	0.55 465	0.38 435	0.59 399	0.58 542	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.43 666	0.24 530

IIG-Stereo	0.59 535	0.65 498	1.74 353	0.54 660	0.23 383	0.61 475	0.21 228	0.73 410	0.65 504	0.64 594	0.69 589	0.69 559	0.38 435	2.09 678	1.39 674	0.11 381	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.09 105

111	0.48 414	1.09 677	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.59 442	0.26 400	0.83 508	0.78 625	0.48 408	0.52 433	0.56 479	0.38 435	0.49 353	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.23 472	0.35 631

xxxx	0.70 601	0.21 45	1.33 243	0.28 282	0.18 250	0.63 514	0.24 351	1.02 676	0.69 541	0.50 427	0.62 528	0.58 493	0.38 435	1.47 572	5.21 761	0.13 480	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.15 344

FENet	0.44 355	0.30 217	2.42 586	0.32 405	0.17 199	0.58 423	0.22 272	0.77 452	0.59 424	0.47 389	0.42 336	0.55 465	0.38 435	0.49 353	0.47 484	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.16 380

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 636	1.04 667	2.06 507	0.94 720	0.35 569	0.89 663	0.40 574	0.85 530	0.63 480	0.55 492	0.63 541	0.75 594	0.38 435	2.38 699	0.48 490	1.10 745	0.31 685	0.36 695	0.21 585	0.53 701	0.55 692

DeepPruner_ROB	0.50 446	0.70 521	1.94 476	0.29 320	0.26 441	0.63 514	0.31 494	0.80 490	0.48 305	0.61 564	0.55 468	0.66 535	0.38 435	0.98 498	0.40 443	0.19 617	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.23 472	0.17 402

NOSS_ROB	0.64 565	0.65 498	1.62 320	0.46 619	0.25 423	0.67 557	0.30 481	0.93 602	0.77 621	0.59 545	0.57 489	0.77 602	0.38 435	2.78 733	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.28 673	0.26 617	0.27 537	0.39 655

SCION-MonSter(vits)	0.38 280	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.75 427	0.72 571	0.16 39	0.61 522	0.55 465	0.39 449	0.57 388	0.77 589	0.15 549	0.10 372	0.21 643	0.21 585	0.45 677	0.23 515

S	0.44 355	0.42 349	1.08 185	0.27 248	0.24 399	0.66 550	0.28 445	0.53 267	0.46 280	0.45 375	0.56 480	0.33 309	0.39 449	0.31 162	0.30 342	0.17 588	0.11 432	0.19 624	0.20 577	0.52 699	1.29 748

G2L-Stereo_test	0.55 504	0.97 643	1.89 449	0.33 432	0.24 399	0.75 610	0.38 565	0.79 485	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.74 588	0.39 449	1.56 581	0.43 463	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.08 174	0.28 543	0.13 271

ISRNet	0.47 407	0.44 370	1.55 306	0.37 530	0.31 517	0.49 287	0.19 152	0.75 427	0.66 520	0.63 584	0.71 604	0.67 545	0.39 449	0.58 393	0.44 469	0.23 653	0.16 562	0.21 643	0.20 577	0.21 440	0.25 542

ffm	0.47 407	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 658	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 639

ff1	0.73 622	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 658	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 639

mmx	0.72 613	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

xxx	0.72 613	0.23 87	2.01 497	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 745	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

test_xeample	0.72 613	0.21 45	1.36 252	0.27 248	0.17 199	0.59 442	0.28 445	1.01 673	0.70 551	0.55 492	0.67 572	0.44 394	0.39 449	1.88 651	5.17 760	0.12 444	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.15 344

iResNet_ROB	0.50 446	1.15 691	1.73 348	0.31 373	0.21 329	0.58 423	0.22 272	0.95 625	0.82 641	0.58 531	0.62 528	0.57 486	0.39 449	0.84 479	0.40 443	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.06 27	0.21 440	0.13 271

CoDeX	0.52 479	0.43 357	2.25 555	0.29 320	0.26 441	0.61 475	0.32 517	0.99 655	0.68 532	0.48 408	0.55 468	0.52 451	0.40 459	1.60 592	0.35 403	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.12 228

CASS	0.39 297	0.30 217	1.61 318	0.32 405	0.17 199	0.53 348	0.24 351	0.70 384	0.49 313	0.59 545	0.54 458	0.40 359	0.40 459	0.41 274	0.30 342	0.17 588	0.10 372	0.14 524	0.11 352	0.18 386	0.17 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 463	0.87 599	1.99 494	0.37 530	0.65 700	0.58 423	0.35 541	0.78 469	0.62 467	0.48 408	0.55 468	0.45 403	0.40 459	0.72 454	0.30 342	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.12 395	0.33 588	0.38 649

CSP-Net	0.50 446	0.39 322	1.25 220	0.29 320	0.23 383	0.77 622	0.35 541	0.86 541	0.57 400	0.59 545	0.59 498	0.65 528	0.40 459	1.77 619	0.44 469	0.16 572	0.11 432	0.10 266	0.10 276	0.20 424	0.14 300

TRStereo	0.53 485	0.76 545	2.38 578	0.42 588	0.29 478	0.69 575	0.23 314	1.81 740	0.55 384	0.36 311	0.32 261	0.47 423	0.40 459	0.46 323	0.25 263	0.12 444	0.11 432	0.11 348	0.41 695	0.13 229	0.32 613

RAFT	0.45 378	0.92 617	1.59 312	0.34 465	0.19 288	0.46 239	0.35 541	0.65 353	0.49 313	0.49 420	0.49 401	0.70 570	0.40 459	0.47 335	0.32 368	0.11 381	0.16 562	0.14 524	0.13 429	0.51 694	0.13 271

UPFNet	0.46 391	0.28 182	1.73 348	0.33 432	0.32 528	0.65 543	0.38 565	0.83 508	0.59 424	0.57 513	0.52 433	0.61 507	0.40 459	0.75 459	0.52 510	0.13 480	0.12 466	0.13 485	0.12 395	0.15 294	0.11 179

ACVNet	0.45 378	0.44 370	1.79 403	0.28 282	0.21 329	0.59 442	0.36 549	0.66 356	0.68 532	0.45 375	0.59 498	0.69 559	0.40 459	0.44 298	0.55 525	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.34 600	0.10 148

cf-r	0.53 485	0.81 575	2.15 532	0.33 432	0.28 468	0.60 455	0.28 445	0.78 469	0.64 488	0.51 440	0.60 515	0.75 594	0.40 459	1.32 545	0.43 463	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.14 300

GwcNet-RSSM	0.57 522	0.94 625	2.13 526	0.32 405	0.25 423	0.60 455	0.30 481	0.80 490	0.66 520	0.52 449	0.64 558	0.71 575	0.40 459	1.79 624	0.50 500	0.13 480	0.09 319	0.12 420	0.12 395	0.21 440	0.15 344

CFNet	0.58 527	0.96 635	1.78 383	0.33 432	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.88 561	0.75 605	0.46 387	0.59 498	0.58 493	0.40 459	2.29 690	0.48 490	0.12 444	0.09 319	0.15 555	0.14 458	0.30 562	0.15 344

IGEV-FE	0.53 485	0.34 269	2.91 680	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 659	0.51 418	0.70 570	0.41 470	0.48 342	1.13 645	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 671	0.19 408	0.09 105

xyz-stereo-finetune2	0.35 250	0.45 380	1.04 178	0.21 39	0.12 37	0.58 423	0.23 314	0.50 231	0.45 269	0.31 279	0.46 363	0.30 284	0.41 470	0.81 475	0.51 506	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.09 105

test_sample1	0.40 307	0.18 7	1.19 207	0.31 373	0.18 250	0.48 268	0.23 314	0.78 469	0.49 313	0.44 364	0.44 350	0.45 403	0.41 470	1.39 553	0.33 381	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.13 271

SMFormer	0.50 446	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.15 294	0.16 380

tta	0.50 446	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.11 179

qqq1	0.48 414	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

fff1	0.48 414	0.46 385	1.60 314	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

IGEV_Zeroshot_test	0.53 485	0.33 250	2.91 680	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 659	0.51 418	0.71 575	0.41 470	0.48 342	1.13 645	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 671	0.19 408	0.09 105

HH	0.49 434	0.49 407	2.78 663	0.50 639	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 584	0.48 384	0.87 643	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

HanStereo	0.49 434	0.49 407	2.78 663	0.50 639	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 584	0.48 384	0.87 643	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

AACVNet	0.54 492	0.78 565	1.73 348	0.36 505	0.21 329	0.57 406	0.25 376	0.71 389	0.51 331	0.55 492	0.59 498	0.64 523	0.41 470	2.13 682	0.41 451	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.11 352	0.33 588	0.15 344

DCANet	0.42 336	0.77 555	1.95 479	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.41 470	0.36 231	0.39 435	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

CFNet-ft	0.51 463	0.76 545	1.79 403	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 588	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 673	0.13 429	0.18 386	0.14 300

CFNet_RVC	0.51 463	0.76 545	1.79 403	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 588	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 673	0.13 429	0.18 386	0.14 300

UCFNet_RVC	0.48 414	0.82 579	1.85 427	0.30 342	0.27 454	0.64 528	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.48 408	0.53 446	0.63 513	0.41 470	0.88 488	0.38 424	0.15 549	0.10 372	0.17 595	0.17 530	0.18 386	0.15 344

AANet_RVC	0.68 592	1.00 655	2.09 515	0.33 432	0.25 423	0.58 423	0.32 517	0.81 494	0.80 633	0.61 564	0.94 660	0.80 615	0.41 470	2.46 712	1.02 630	0.36 700	0.14 513	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.22 488

PS-NSSS	0.63 561	1.00 655	1.81 411	0.30 342	0.31 517	0.63 514	0.34 533	0.98 643	0.69 541	0.54 473	0.74 615	0.51 445	0.41 470	2.43 709	0.48 490	0.24 662	0.17 583	0.27 670	0.18 544	0.27 537	0.21 473

iResNetv2_ROB	0.59 535	1.43 720	2.96 683	0.40 569	0.22 360	0.58 423	0.28 445	0.91 585	0.73 587	0.57 513	0.63 541	0.60 504	0.41 470	0.74 458	0.35 403	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.07 118	0.43 666	0.17 402

Hybrid-DGEV-2	0.51 463	0.84 586	1.75 360	0.32 405	0.17 199	0.73 597	0.18 136	0.83 508	0.69 541	0.52 449	0.38 310	0.53 454	0.42 488	0.99 499	0.92 608	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.25 503	0.23 515

MyStereo05	0.49 434	0.41 340	2.72 649	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.82 502	0.77 621	0.52 449	0.37 295	0.51 445	0.42 488	0.52 368	0.38 424	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

MyStereo04	0.48 414	0.40 330	2.65 639	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.83 508	0.75 605	0.47 389	0.36 289	0.53 454	0.42 488	0.53 374	0.39 435	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

TestStereo1	0.49 434	0.81 575	1.85 427	0.39 557	0.57 683	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

SA-5K	0.49 434	0.81 575	1.85 427	0.39 557	0.57 683	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

GES	0.44 355	0.28 182	1.88 442	0.30 342	0.18 250	0.61 475	0.30 481	0.88 561	0.46 280	0.47 389	0.52 433	0.39 350	0.42 488	0.58 393	0.67 566	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.15 294	0.17 402

222	0.78 640	0.23 87	1.23 217	0.28 282	0.18 250	0.62 496	0.24 351	1.02 676	0.70 551	0.58 531	0.66 569	0.46 415	0.42 488	1.80 629	6.53 772	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.17 402

FADNet_RVC	0.81 652	1.14 687	2.42 586	0.30 342	0.24 399	0.71 583	0.24 351	0.95 625	0.61 449	0.44 364	0.56 480	0.59 497	0.42 488	1.52 577	0.68 569	0.94 737	0.96 753	0.28 673	1.00 751	0.90 727	1.36 750

BEATNet_4x	0.47 407	0.73 536	1.91 460	0.33 432	0.15 128	0.56 387	0.25 376	0.85 530	0.58 411	0.54 473	0.51 418	0.57 486	0.42 488	0.57 388	0.61 550	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.20 424	0.16 380

HSM-Net_RVC	0.67 584	0.34 269	2.23 551	0.26 222	0.19 288	0.67 557	0.29 471	1.26 715	0.69 541	0.72 630	0.70 599	0.78 606	0.42 488	3.77 755	0.41 451	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.11 179
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 446	0.41 340	1.50 297	0.33 432	0.21 329	0.68 569	0.26 400	0.81 494	0.68 532	0.67 608	0.68 580	0.73 582	0.42 488	1.10 515	0.59 545	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.14 458	0.25 503	0.21 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.51 463	0.42 349	1.28 227	0.36 505	0.46 653	0.80 638	0.28 445	0.77 452	0.75 605	0.45 375	0.70 599	0.50 440	0.43 499	0.64 418	0.89 605	0.16 572	0.12 466	0.29 681	0.26 617	0.41 656	0.26 553

PSMNet-RUCA	0.58 527	0.82 579	1.89 449	0.59 684	0.56 681	0.64 528	0.36 549	0.84 521	0.69 541	0.51 440	0.68 580	0.53 454	0.43 499	0.56 387	0.43 463	0.34 697	0.18 595	0.44 711	0.29 634	0.48 686	0.30 593

gwcnet-sp	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

scenet	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

ToySt	0.44 355	0.61 469	1.89 449	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.35 541	0.67 367	0.53 361	0.39 335	0.50 411	0.59 497	0.43 499	0.51 364	0.49 495	0.10 286	0.12 466	0.13 485	0.16 510	0.24 489	0.19 439

ssnet	0.49 434	0.43 357	2.54 623	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

GMM-Stereo	0.50 446	0.23 87	2.41 584	0.54 660	0.24 399	0.77 622	0.46 613	0.59 311	0.57 400	0.58 531	0.73 612	0.47 423	0.43 499	0.68 439	0.27 289	0.10 286	0.06 27	0.13 485	0.13 429	0.14 265	0.44 671

PSMNet-RSSM	0.53 485	0.82 579	1.78 383	0.31 373	0.25 423	0.58 423	0.28 445	0.84 521	0.60 431	0.50 427	0.61 522	0.67 545	0.43 499	1.68 603	0.42 454	0.15 549	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.15 294	0.13 271

STTStereo	0.51 463	0.69 515	2.14 531	0.36 505	0.30 496	0.61 475	0.32 517	0.77 452	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.67 545	0.43 499	0.86 484	0.42 454	0.16 572	0.15 544	0.17 595	0.20 577	0.16 334	0.15 344

PStereo	0.47 407	1.01 659	1.49 293	0.56 670	0.20 312	0.51 318	0.33 527	0.48 211	0.60 431	0.36 311	0.22 130	0.35 321	0.44 508	0.53 374	0.54 521	0.31 690	0.20 620	0.20 634	0.17 530	0.43 666	0.45 672

CFNet_ucs	0.48 414	0.50 415	2.32 565	0.26 222	0.22 360	0.57 406	0.22 272	0.85 530	0.65 504	0.53 460	0.64 558	0.68 552	0.44 508	0.54 379	0.31 355	0.13 480	0.12 466	0.16 574	0.11 352	0.19 408	0.17 402

SACVNet	0.60 541	0.74 541	1.90 454	0.37 530	0.28 468	0.64 528	0.37 558	0.86 541	0.61 449	0.65 601	0.62 528	0.69 559	0.44 508	2.08 676	0.42 454	0.18 601	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.38 638	0.24 530

GEStereo_RVC	0.54 492	0.87 599	1.95 479	0.47 625	0.25 423	0.62 496	0.37 558	1.00 665	0.74 591	0.53 460	0.54 458	0.59 497	0.44 508	1.10 515	0.46 475	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.26 525	0.19 439

FINET	0.65 573	0.95 632	3.06 693	0.35 482	0.40 614	0.58 423	0.48 625	0.92 594	1.10 693	0.57 513	0.68 580	0.47 423	0.44 508	1.15 527	0.60 547	0.23 653	0.21 630	0.17 595	0.15 485	0.26 525	0.25 542

zzzzzzz1	0.67 584	2.12 758	4.32 740	0.32 405	0.29 478	0.44 209	0.29 471	0.74 415	0.62 467	0.33 293	0.40 324	0.52 451	0.45 513	0.93 491	0.58 542	0.14 526	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.36 622	0.22 488

FE-Mocha	0.41 315	0.31 231	1.44 276	0.28 282	0.33 543	0.41 172	0.17 111	0.69 376	0.45 269	0.44 364	0.50 411	0.41 365	0.45 513	0.36 231	1.17 653	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.21 585	0.13 229	0.13 271

z-ln-s-r	0.64 565	0.89 608	2.23 551	0.32 405	0.26 441	0.57 406	0.37 558	0.84 521	0.76 616	0.51 440	0.81 630	0.64 523	0.45 513	2.06 672	1.27 665	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.24 489	0.13 271

FLISNet	0.41 315	0.63 485	1.72 345	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

CoSv	0.41 315	0.63 485	1.72 345	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

DualNet (step1)	0.59 535	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.61 720	0.14 513	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

test_sample9	0.94 672	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.91 654	2.55 725	0.61 720	4.16 779	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

test_sample7	0.47 407	0.33 250	1.49 293	0.34 465	0.20 312	0.51 318	0.30 481	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.17 588	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.18 422

riskmin	0.37 267	0.22 63	1.74 353	0.32 405	0.20 312	0.48 268	0.20 180	0.66 356	0.46 280	0.36 311	0.34 280	0.69 559	0.45 513	0.39 261	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.08 174	0.13 229	0.16 380

IPLGR	0.54 492	0.56 451	2.68 642	0.36 505	0.18 250	0.62 496	0.54 641	1.02 676	0.64 488	0.73 634	0.46 363	0.47 423	0.45 513	1.12 522	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.19 408	0.12 228

PSMNet-ADL	0.51 463	0.38 309	1.65 322	0.35 482	0.21 329	0.67 557	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.42 351	0.52 433	0.70 570	0.45 513	1.91 654	0.57 537	0.15 549	0.13 494	0.11 348	0.13 429	0.15 294	0.20 458

ADLNet	0.60 541	0.71 523	1.95 479	0.35 482	0.34 556	0.67 557	0.34 533	0.90 573	0.74 591	0.68 614	0.62 528	0.80 615	0.45 513	1.78 620	0.64 559	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.29 550	0.21 473

acv_ft	0.48 414	0.44 370	1.76 369	0.32 405	0.41 623	0.63 514	0.28 445	0.81 494	0.68 532	0.61 564	0.59 498	0.69 559	0.45 513	0.44 298	0.63 554	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.41 656	0.10 148

GANet-RSSM	0.55 504	0.73 536	1.90 454	0.36 505	0.26 441	0.59 442	0.27 425	0.78 469	0.52 343	0.47 389	0.57 489	0.63 513	0.45 513	1.92 658	0.43 463	0.14 526	0.10 372	0.25 666	0.11 352	0.34 600	0.14 300

FADNet-RVC-Resample	0.67 584	1.16 696	3.16 703	0.37 530	0.29 478	0.62 496	0.38 565	0.86 541	0.63 480	0.51 440	0.50 411	0.57 486	0.45 513	1.57 585	0.49 495	0.24 662	0.32 690	0.23 654	0.19 564	0.27 537	0.62 702

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 504	0.92 617	2.36 576	0.38 547	0.37 591	0.60 455	0.28 445	0.82 502	0.62 467	0.62 575	0.55 468	0.72 578	0.45 513	1.00 502	0.43 463	0.15 549	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.15 294	0.16 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
noway7	0.65 573	2.12 758	4.60 744	0.34 465	0.20 312	0.46 239	0.26 400	0.77 452	0.64 488	0.34 298	0.39 319	0.50 440	0.46 529	0.40 268	0.54 521	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.29 550	0.30 593

Selective-IGEV-i16pb	0.86 660	0.33 250	6.08 754	0.32 405	0.21 329	1.08 693	0.68 681	1.06 689	0.92 669	0.43 357	0.76 621	0.66 535	0.46 529	2.31 692	0.50 500	0.23 653	0.25 664	0.14 524	0.19 564	0.26 525	0.24 530

TCMNet	0.66 579	0.85 591	2.55 628	0.50 639	0.52 672	0.72 589	0.39 571	0.87 552	0.72 571	0.58 531	0.68 580	0.63 513	0.46 529	1.70 606	0.63 554	0.18 601	0.18 595	0.23 654	0.18 544	0.38 638	0.27 564

YMNet	0.62 554	0.72 528	1.93 466	0.41 577	0.41 623	0.87 658	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 637	0.81 630	0.83 625	0.46 529	0.86 484	0.93 609	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 656	0.21 473

YMNet_1	0.62 554	0.72 528	1.93 466	0.41 577	0.41 623	0.87 658	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 637	0.81 630	0.83 625	0.46 529	0.86 484	0.93 609	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 656	0.21 473

anonymousa	0.48 414	0.46 385	2.44 592	0.29 320	0.34 556	0.61 475	0.25 376	0.66 356	0.54 376	0.53 460	0.77 625	0.73 582	0.46 529	0.33 192	0.31 355	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.29 634	0.10 129	0.19 439

iRaft-Stereo_5w	0.54 492	1.01 659	2.08 514	0.27 248	0.21 329	0.49 287	0.28 445	0.73 410	0.58 411	0.40 337	0.61 522	0.62 511	0.46 529	1.78 620	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.39 648	0.12 228

FADNet-RVC	0.61 549	1.26 707	2.12 524	0.33 432	0.26 441	0.59 442	0.29 471	0.86 541	0.62 467	0.45 375	0.50 411	0.62 511	0.46 529	1.73 611	0.55 525	0.17 588	0.20 620	0.17 595	0.18 544	0.59 705	0.28 572

NVstereo2D	0.58 527	0.40 330	2.03 505	0.35 482	0.35 569	0.69 575	0.39 571	0.91 585	0.80 633	0.47 389	0.53 446	0.67 545	0.46 529	1.99 665	0.48 490	0.19 617	0.11 432	0.17 595	0.13 429	0.25 503	0.25 542

DLCB_ROB	0.54 492	0.55 449	1.49 293	0.36 505	0.25 423	0.65 543	0.36 549	0.80 490	0.70 551	0.72 630	0.69 589	0.83 625	0.46 529	1.53 578	0.60 547	0.13 480	0.12 466	0.14 524	0.14 458	0.14 265	0.13 271

xyz-stereo	3.02 754	0.29 197	30.64 805	0.23 102	0.12 37	15.52 781	0.24 351	0.51 242	0.47 301	0.59 545	7.99 772	0.64 523	0.47 539	1.39 553	0.50 500	0.09 169	0.07 100	0.34 692	0.07 118	0.13 229	0.08 72

DispNO	0.67 584	0.98 648	2.58 629	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.29 471	0.83 508	0.68 532	0.53 460	0.79 629	0.83 625	0.47 539	2.46 712	0.68 569	0.12 444	0.10 372	0.19 624	0.31 653	0.16 334	0.17 402

1111x	0.74 625	0.21 45	1.93 466	0.31 373	0.17 199	0.63 514	0.32 517	1.03 683	0.74 591	0.52 449	0.62 528	0.57 486	0.47 539	2.38 699	4.25 755	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.12 395	0.12 192	0.14 300

ssnet_v2	0.55 504	0.60 464	1.86 435	0.32 405	0.22 360	0.72 589	0.44 602	0.94 611	0.74 591	0.63 584	0.54 458	0.81 618	0.47 539	0.77 468	0.70 573	0.16 572	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.30 562	0.30 593

SA	0.50 446	0.75 544	1.95 479	0.31 373	0.61 696	0.57 406	0.31 494	0.91 585	0.73 587	0.42 351	0.62 528	0.38 343	0.47 539	0.68 439	0.29 319	0.09 169	0.09 319	0.13 485	0.32 659	0.30 562	0.10 148

CFNet_pseudo	0.45 378	0.46 385	2.23 551	0.25 174	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.10 372	0.15 555	0.10 276	0.17 358	0.14 300

ccs_rob	0.45 378	0.46 385	2.22 547	0.26 222	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.09 319	0.16 574	0.10 276	0.17 358	0.14 300

StereoDRNet	0.64 565	0.88 603	2.35 573	0.41 577	0.45 645	0.73 597	0.47 621	0.94 611	0.74 591	0.75 639	0.54 458	0.74 588	0.47 539	1.70 606	0.72 580	0.15 549	0.14 513	0.15 555	0.14 458	0.20 424	0.19 439

PSMNet_ROB	0.66 579	1.01 659	2.33 568	0.38 547	0.31 517	0.72 589	0.55 645	0.86 541	0.69 541	0.54 473	0.60 515	0.75 594	0.47 539	2.00 666	0.82 599	0.17 588	0.13 494	0.19 624	0.19 564	0.24 489	0.27 564

coex_refinement	0.58 527	0.94 625	1.87 440	0.38 547	0.25 423	0.64 528	0.34 533	0.83 508	0.65 504	0.60 555	0.63 541	0.81 618	0.48 548	1.85 641	0.56 533	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.16 334	0.16 380

DCVSM-stereo	0.49 434	0.29 197	2.49 607	0.29 320	0.22 360	0.53 348	0.52 633	0.58 302	0.49 313	0.69 616	0.46 363	0.79 611	0.48 548	0.53 374	0.42 454	0.13 480	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.20 424	0.20 458

DAS	0.56 514	0.35 279	1.55 306	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 665	0.68 580	0.56 479	0.48 548	2.40 703	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

SepStereo	0.52 479	0.35 279	1.55 306	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 665	0.68 580	0.56 479	0.48 548	1.56 581	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

ADLNet2	0.68 592	0.84 586	3.19 708	0.33 432	0.36 578	0.64 528	0.37 558	0.89 567	0.79 630	0.54 473	0.65 567	0.93 659	0.48 548	2.07 674	0.56 533	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.33 588	0.18 422

ac_64	0.55 504	0.46 385	1.92 463	0.36 505	0.34 556	0.63 514	0.31 494	0.82 502	0.61 449	0.55 492	0.51 418	0.89 649	0.48 548	1.83 634	0.55 525	0.14 526	0.11 432	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.12 228

TDLM	0.67 584	0.92 617	1.76 369	0.37 530	0.24 399	0.66 550	0.56 650	0.82 502	0.74 591	1.16 700	0.62 528	0.61 507	0.48 548	2.70 729	0.50 500	0.20 628	0.11 432	0.35 693	0.14 458	0.32 579	0.16 380

GwcNet	0.69 597	0.71 523	3.12 700	0.36 505	0.45 645	0.81 640	0.44 602	0.86 541	0.84 647	0.60 555	0.74 615	0.82 623	0.49 555	1.65 598	0.66 562	0.16 572	0.15 544	0.15 555	0.15 485	0.31 570	0.24 530

ETE_ROB	0.60 541	0.71 523	1.55 306	0.37 530	0.25 423	0.69 575	0.51 630	1.47 725	0.70 551	0.80 653	0.69 589	0.85 634	0.49 555	1.36 550	0.58 542	0.16 572	0.13 494	0.19 624	0.16 510	0.21 440	0.23 515

LALA_ROB	0.60 541	0.76 545	1.69 333	0.36 505	0.29 478	0.79 631	0.55 645	0.94 611	0.77 621	0.81 659	0.67 572	0.94 663	0.49 555	0.99 499	0.73 583	0.21 636	0.15 544	0.20 634	0.18 544	0.23 472	0.21 473

delet	0.52 479	0.54 439	1.62 320	0.31 373	0.35 569	0.74 603	0.46 613	0.85 530	0.74 591	0.55 492	0.60 515	0.67 545	0.50 558	1.12 522	0.57 537	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.12 228

CC-Net-ROB	0.85 659	1.15 691	2.13 526	0.88 715	0.38 597	0.88 662	0.44 602	1.06 689	0.79 630	0.58 531	0.69 589	0.65 528	0.50 558	2.74 732	0.51 506	0.93 735	0.39 709	0.87 733	0.29 634	0.54 702	0.54 689

SQANet	0.80 644	1.58 727	2.53 617	0.76 705	0.83 713	0.76 614	0.36 549	0.83 508	0.64 488	0.63 584	0.69 589	0.73 582	0.51 560	1.21 531	0.53 514	0.77 732	0.29 679	0.59 723	0.29 634	0.86 726	0.61 701

SDNR	1.22 705	0.80 570	2.71 647	0.33 432	1.48 746	1.98 739	0.23 314	1.93 744	2.44 754	0.89 674	2.52 737	1.36 712	0.51 560	3.65 753	1.93 698	0.30 688	0.31 685	0.22 647	0.16 510	0.33 588	0.36 639

RAFT_R40	0.50 446	0.21 45	1.76 369	0.50 639	0.40 614	0.61 475	0.53 637	0.56 290	0.60 431	0.56 502	0.54 458	0.55 465	0.51 560	1.57 585	0.53 514	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.09 105

IRAFT_RVC	0.54 492	0.53 430	1.78 383	0.46 619	0.21 329	0.58 423	0.43 591	0.65 353	0.66 520	0.54 473	0.50 411	0.49 437	0.51 560	1.58 589	1.01 628	0.11 381	0.25 664	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.13 271

LMCR-Stereo	0.52 479	0.71 523	2.39 580	0.40 569	0.21 329	0.74 603	0.31 494	1.02 676	0.64 488	0.61 564	0.63 541	0.39 350	0.51 560	0.62 413	0.42 454	0.19 617	0.09 319	0.12 420	0.09 232	0.23 472	0.12 228

DDUNet	0.77 636	1.12 682	1.88 442	0.76 705	0.69 704	0.84 648	0.43 591	0.85 530	0.65 504	0.67 608	0.75 618	0.91 653	0.52 565	1.03 506	0.57 537	0.54 716	0.37 698	0.95 739	0.52 717	0.71 716	0.57 695

CVANet_RVC	0.65 573	0.80 570	2.13 526	0.36 505	0.26 441	0.62 496	0.42 584	0.84 521	0.72 571	0.69 616	0.68 580	0.68 552	0.52 565	2.64 724	0.42 454	0.19 617	0.12 466	0.22 647	0.17 530	0.37 631	0.15 344

IER	0.43 345	0.38 309	1.69 333	0.26 222	0.25 423	0.66 550	0.26 400	0.71 389	0.55 384	0.54 473	0.59 498	0.60 504	0.53 567	0.52 368	0.39 435	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.14 265	0.11 179

DISCO	0.57 522	0.34 269	1.87 440	0.45 613	0.34 556	0.84 648	0.35 541	0.84 521	0.78 625	0.59 545	0.63 541	1.06 688	0.53 567	1.10 515	0.82 599	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.18 422

XPNet_ROB	0.61 549	0.72 528	1.66 327	0.37 530	0.27 454	0.67 557	0.47 621	0.89 567	0.71 561	0.78 649	0.70 599	0.81 618	0.53 567	1.70 606	0.76 587	0.21 636	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.20 424	0.21 473

psm_up	0.57 522	0.61 469	1.83 421	0.35 482	0.30 496	0.64 528	0.37 558	0.90 573	0.68 532	0.59 545	0.55 468	0.68 552	0.54 570	1.91 654	0.46 475	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.23 472	0.13 271

UNet	0.54 492	0.44 370	2.83 668	0.31 373	0.33 543	0.74 603	0.27 425	0.82 502	0.61 449	0.53 460	0.54 458	0.72 578	0.54 570	0.78 472	0.56 533	0.11 381	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.12 228

HGLStereo	0.54 492	0.69 515	2.00 496	0.35 482	0.40 614	0.66 550	0.30 481	0.83 508	0.62 467	0.57 513	0.69 589	0.69 559	0.54 570	1.07 510	0.55 525	0.13 480	0.13 494	0.13 485	0.11 352	0.19 408	0.17 402

PA-Net	0.84 658	1.00 655	3.49 722	0.63 693	0.40 614	0.70 581	0.52 633	0.86 541	0.84 647	0.52 449	0.59 498	0.70 570	0.54 570	2.35 695	2.23 715	0.17 588	0.27 674	0.19 624	0.28 628	0.22 457	0.36 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 573	0.94 625	1.96 488	0.43 592	0.30 496	0.71 583	0.68 681	0.84 521	0.65 504	0.70 622	0.60 515	0.86 641	0.54 570	1.56 581	0.57 537	0.20 628	0.16 562	0.67 727	0.25 609	0.22 457	0.24 530

GASNet	0.73 622	1.47 722	3.04 691	0.47 625	0.33 543	0.57 406	0.34 533	0.91 585	0.75 605	0.58 531	0.58 495	0.74 588	0.55 575	2.03 668	0.65 561	0.21 636	0.15 544	0.19 624	0.17 530	0.51 694	0.28 572

pcwnet_v2	0.64 565	0.49 407	4.41 742	0.32 405	0.27 454	0.60 455	0.25 376	0.97 639	0.88 658	0.59 545	0.70 599	0.63 513	0.55 575	0.66 435	0.37 417	0.17 588	0.15 544	0.15 555	0.14 458	0.21 440	0.23 515

APVNet	0.70 601	0.67 508	2.71 647	0.38 547	0.36 578	0.85 652	0.43 591	0.91 585	0.68 532	0.55 492	0.69 589	0.75 594	0.55 575	2.31 692	0.78 592	0.17 588	0.17 583	0.24 661	0.19 564	0.33 588	0.23 515

MMNet	0.50 446	0.48 401	1.93 466	0.33 432	0.27 454	0.79 631	0.28 445	0.81 494	0.74 591	0.60 555	0.56 480	0.59 497	0.55 575	0.79 473	0.59 545	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.14 300

MultiAttention	2.38 742	0.50 415	1.93 466	1.80 751	2.56 759	10.86 776	2.30 758	1.22 709	0.80 633	0.62 575	1.16 688	1.13 697	0.56 579	16.09 788	1.18 654	0.20 628	0.09 319	0.43 710	1.62 762	0.94 729	1.58 757

Wz-Net-LNSev	0.59 535	0.96 635	2.47 602	0.34 465	0.37 591	0.79 631	0.44 602	0.86 541	0.77 621	0.61 564	0.67 572	0.79 611	0.56 579	0.64 418	0.62 552	0.15 549	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.19 439

DMCA-RVC	0.62 554	0.96 635	2.63 635	0.36 505	0.90 718	0.56 387	0.31 494	0.69 376	0.57 400	0.68 614	0.52 433	0.59 497	0.56 579	1.23 537	0.53 514	0.16 572	0.38 702	0.20 634	0.15 485	0.20 424	0.15 344

MSMDNet	0.46 391	0.44 370	2.28 560	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.56 579	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.13 485	0.10 276	0.18 386	0.15 344

DANet	0.80 644	0.65 498	2.21 543	1.19 735	0.48 660	0.74 603	1.25 733	0.89 567	1.53 726	0.89 674	0.71 604	0.96 666	0.56 579	1.83 634	0.96 614	0.18 601	0.16 562	0.19 624	0.16 510	0.26 525	0.29 580
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 565	0.43 357	2.44 592	0.39 557	0.44 634	0.80 638	0.41 580	1.02 676	0.78 625	0.80 653	0.63 541	0.69 559	0.56 579	1.79 624	0.69 571	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.17 402

zh-mn7	0.80 644	1.54 725	3.00 689	0.35 482	0.27 454	0.72 589	0.41 580	0.93 602	1.11 695	1.00 687	1.28 695	0.75 594	0.57 585	1.87 642	1.18 654	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.26 525	0.21 473

w-ln-seven	0.74 625	1.05 670	2.54 623	0.37 530	0.34 556	1.03 683	0.47 621	1.00 665	1.08 690	0.90 676	0.85 642	0.85 634	0.57 585	1.37 551	1.26 664	0.14 526	0.13 494	0.16 574	0.15 485	0.31 570	0.20 458

PCWNet_CMD	0.46 391	0.45 380	2.28 560	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.57 585	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.18 386	0.14 300

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 522	0.87 599	2.11 520	0.32 405	0.30 496	0.84 648	0.40 574	0.88 561	0.72 571	0.65 601	0.73 612	0.66 535	0.57 585	0.93 491	0.71 576	0.13 480	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.14 300

DSFCA	0.54 492	0.35 279	1.41 267	0.28 282	0.28 468	0.79 631	0.88 707	0.76 440	0.70 551	0.72 630	0.66 569	0.67 545	0.57 585	1.17 529	0.63 554	0.16 572	0.14 513	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.13 271

FADNet	0.64 565	1.22 701	2.06 507	0.32 405	0.30 496	0.66 550	0.29 471	0.88 561	0.72 571	0.44 364	0.48 384	0.66 535	0.57 585	1.84 639	0.45 474	0.46 712	0.20 620	0.17 595	0.19 564	0.59 705	0.24 530

MEA-ACV	0.48 414	0.31 231	1.43 273	0.30 342	0.19 288	0.64 528	0.29 471	0.85 530	0.67 529	0.55 492	0.59 498	0.63 513	0.58 591	1.22 533	0.53 514	0.12 444	0.12 466	0.12 420	0.15 485	0.13 229	0.14 300

MyStereo06	0.54 492	0.41 340	2.68 642	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.81 494	0.44 252	0.84 667	0.52 433	0.78 606	0.58 591	0.48 342	1.10 641	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

Anonymous_2	0.74 625	0.32 240	1.65 322	0.33 432	0.30 496	0.67 557	0.32 517	0.69 376	0.46 280	0.48 408	0.41 330	0.84 630	0.58 591	0.51 364	0.40 443	0.32 692	0.38 702	1.43 757	3.69 779	0.80 723	0.27 564

RTSC	0.72 613	1.00 655	2.22 547	0.40 569	0.29 478	0.82 643	0.31 494	0.96 630	1.10 693	0.92 679	0.81 630	0.78 606	0.58 591	1.23 537	1.55 683	0.18 601	0.17 583	0.14 524	0.17 530	0.43 666	0.30 593

z-mn7	0.80 644	1.52 724	2.62 634	0.36 505	0.28 468	1.01 680	0.48 625	0.90 573	1.29 709	0.69 616	1.35 703	0.85 634	0.59 595	2.03 668	1.09 640	0.14 526	0.12 466	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.20 458

ITSA-stereo	0.48 414	0.33 250	1.20 211	0.33 432	0.18 250	0.60 455	0.29 471	0.94 611	0.80 633	0.50 427	0.49 401	0.53 454	0.59 595	1.25 541	0.64 559	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.23 515

GANetREF_RVC	0.75 628	1.15 691	2.46 596	0.47 625	0.26 441	0.83 646	0.61 664	0.97 639	0.89 662	0.62 575	0.61 522	0.72 578	0.59 595	2.42 705	0.55 525	0.32 692	0.25 664	0.36 695	0.24 603	0.39 648	0.31 603
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
GANet	0.75 628	0.84 586	2.01 497	0.40 569	0.25 423	0.74 603	0.66 675	0.87 552	0.73 587	0.71 627	1.07 682	0.84 630	0.59 595	2.71 731	1.15 649	0.17 588	0.16 562	0.44 711	0.16 510	0.31 570	0.20 458

Reg-Stereo(zero)	0.46 391	0.17 2	2.10 519	0.24 143	0.34 556	0.51 318	0.42 584	0.50 231	0.54 376	0.37 317	0.46 363	0.54 462	0.60 599	0.43 287	1.10 641	0.08 77	0.09 319	0.08 78	0.22 597	0.12 192	0.22 488

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 601	0.65 498	3.45 721	0.50 639	0.60 692	0.75 610	0.23 314	0.96 630	0.60 431	0.76 643	1.30 698	0.81 618	0.60 599	0.57 388	0.82 599	0.10 286	0.16 562	0.11 348	0.43 698	0.31 570	0.22 488

fast-acv-ft	0.63 561	0.88 603	3.10 697	0.38 547	0.30 496	0.79 631	0.48 625	0.69 376	0.72 571	0.58 531	0.78 626	0.76 600	0.60 599	0.67 436	0.73 583	0.15 549	0.15 544	0.18 617	0.17 530	0.37 631	0.16 380

Wz-Net-SNSev	0.76 632	1.32 714	3.11 699	0.40 569	0.31 517	0.71 583	0.60 660	0.98 643	0.87 653	0.67 608	0.83 635	0.96 666	0.60 599	1.67 601	0.97 615	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.17 530	0.36 622	0.24 530

HHNet	0.60 541	0.65 498	2.60 633	0.36 505	0.25 423	0.64 528	0.61 664	0.64 346	0.62 467	0.55 492	1.13 687	0.32 297	0.60 599	0.42 282	1.79 695	0.15 549	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.18 386	0.15 344

SST-Stereo	0.52 479	0.20 29	1.76 369	0.62 691	0.53 673	0.62 496	0.66 675	0.55 284	0.61 449	0.58 531	0.53 446	0.52 451	0.60 599	1.59 591	0.29 319	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.10 148

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 684	1.67 732	2.32 565	0.47 625	0.39 603	1.47 712	0.95 712	0.95 625	0.91 665	0.84 667	0.94 660	1.05 686	0.60 599	2.95 740	0.72 580	0.41 705	0.72 745	0.32 689	0.55 719	0.74 717	1.22 746

S-Stereo	0.80 644	0.69 515	3.89 730	0.39 557	0.37 591	0.69 575	0.70 687	0.94 611	0.98 678	0.62 575	0.91 652	0.83 625	0.60 599	2.37 696	0.66 562	0.18 601	0.21 630	0.17 595	0.18 544	0.30 562	0.35 631

RYNet	0.70 601	0.56 451	2.25 555	0.35 482	0.41 623	0.86 654	0.43 591	0.94 611	0.82 641	0.62 575	0.53 446	0.91 653	0.60 599	2.70 729	1.00 624	0.14 526	0.11 432	0.16 574	0.14 458	0.25 503	0.27 564

RASNet	0.61 549	0.68 511	2.03 505	0.35 482	0.46 653	0.65 543	0.28 445	0.78 469	0.70 551	0.48 408	0.64 558	0.93 659	0.61 608	2.21 686	0.73 583	0.12 444	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.14 265	0.11 179

PASM	0.72 613	0.68 511	1.91 460	0.47 625	0.44 634	0.60 455	0.51 630	0.76 440	0.80 633	0.77 647	0.67 572	0.87 643	0.61 608	2.40 703	0.67 566	0.32 692	0.35 694	0.36 695	0.41 695	0.45 677	0.39 655

FBW_ROB	0.83 656	0.77 555	1.77 378	0.44 599	0.30 496	0.87 658	0.46 613	1.10 696	0.91 665	0.81 659	0.75 618	1.01 677	0.61 608	3.66 754	1.23 661	0.26 671	0.23 645	0.36 695	0.25 609	0.27 537	0.62 702

PDISCO_ROB	0.75 628	1.06 672	2.11 520	0.64 694	0.59 687	1.13 699	0.43 591	1.14 702	1.05 685	0.64 594	0.71 604	0.96 666	0.61 608	1.21 531	0.76 587	0.37 702	0.18 595	0.27 670	0.24 603	0.56 704	0.32 613

PWCDC_ROB	0.72 613	1.06 672	2.09 515	0.47 625	0.36 578	0.78 627	0.26 400	0.98 643	1.34 712	0.61 564	2.07 724	0.64 523	0.61 608	0.83 477	0.71 576	0.31 690	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.60 708	0.21 473

DGSMNet	2.89 751	0.63 485	3.18 707	3.43 768	4.17 765	2.57 750	6.98 780	0.97 639	0.83 644	0.56 502	1.86 721	0.79 611	0.62 613	1.64 597	1.39 674	4.61 776	5.01 781	5.17 781	4.71 780	4.44 773	4.19 770

DeepPrunerF	0.86 660	0.86 594	2.91 680	0.45 613	0.50 664	0.64 528	0.48 625	1.14 702	2.64 758	0.63 584	0.61 522	0.65 528	0.62 613	2.21 686	1.31 668	0.23 653	0.19 608	0.30 683	0.28 628	0.36 622	0.25 542

PWC_ROB	0.70 601	0.94 625	1.88 442	0.39 557	0.39 603	0.62 496	0.30 481	0.98 643	0.94 671	0.91 678	1.29 697	0.77 602	0.62 613	1.62 596	1.03 633	0.18 601	0.11 432	0.18 617	0.13 429	0.51 694	0.22 488

w-ln-seven-2	0.68 592	1.13 685	2.46 596	0.36 505	0.27 454	0.65 543	0.44 602	0.87 552	0.83 644	0.69 616	0.75 618	0.72 578	0.63 616	1.56 581	1.15 649	0.13 480	0.13 494	0.15 555	0.14 458	0.35 614	0.19 439

FACV-RUCA	0.58 527	0.40 330	1.78 383	0.43 592	1.67 750	0.48 268	0.28 445	0.69 376	0.62 467	0.40 337	0.53 446	0.33 309	0.63 616	0.40 268	0.31 355	0.13 480	0.11 432	0.62 724	0.12 395	0.70 714	0.98 732

otaku	1.03 685	1.68 734	2.72 649	0.95 721	0.73 707	1.03 683	0.59 658	0.99 655	0.86 650	0.69 616	1.61 712	0.98 670	0.64 618	1.46 565	1.14 647	0.95 738	0.46 716	0.72 730	0.40 692	1.24 743	0.78 718

HSM	0.62 554	0.76 545	1.72 345	0.30 342	0.29 478	0.64 528	0.28 445	0.94 611	0.62 467	0.58 531	0.57 489	1.40 714	0.64 618	2.59 722	0.42 454	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.11 179

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 549	0.61 469	3.35 720	0.33 432	0.58 685	0.66 550	0.20 180	0.98 643	0.55 384	0.73 634	0.52 433	0.99 673	0.65 620	0.58 393	0.29 319	0.10 286	0.16 562	0.10 266	0.41 695	0.29 550	0.20 458

fff	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

Wz-Net-MNSev	0.65 573	0.97 643	2.19 541	0.36 505	0.33 543	0.90 664	0.60 660	0.92 594	0.81 640	0.75 639	0.72 609	0.73 582	0.65 620	1.39 553	0.71 576	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.24 489	0.18 422

csc	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

cscssc	0.43 345	0.77 555	1.95 479	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 620	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

Ntro	1.00 681	1.68 734	2.80 665	0.95 721	0.85 714	1.06 686	0.53 637	0.98 643	0.90 664	0.62 575	0.76 621	0.93 659	0.66 625	1.66 599	0.98 618	0.99 740	0.45 714	0.75 731	0.40 692	1.19 739	0.75 714

ASMatch	0.60 541	0.43 357	2.58 629	0.91 717	0.36 578	0.56 387	0.25 376	0.52 258	0.61 449	0.47 389	1.21 690	0.47 423	0.66 625	1.34 548	0.94 611	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.10 129	0.16 380

iinet-f	0.57 522	0.93 623	2.27 558	0.31 373	0.25 423	0.83 646	0.33 527	0.81 494	0.65 504	0.54 473	0.63 541	0.73 582	0.67 627	0.73 455	0.67 566	0.13 480	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.43 666	0.16 380

UDG	0.77 636	1.23 702	2.15 532	0.67 698	0.59 687	0.78 627	0.38 565	0.90 573	0.70 551	0.61 564	0.69 589	1.01 677	0.67 627	1.02 504	0.73 583	0.45 709	0.34 692	0.87 733	0.51 714	0.67 712	0.46 676

EAI-Stereo	0.78 640	0.25 121	1.67 329	0.54 660	0.59 687	1.95 734	2.05 755	1.11 701	0.64 488	0.95 684	1.49 709	0.50 440	0.67 627	0.59 399	1.44 678	0.09 169	0.19 608	0.09 192	0.49 710	0.13 229	0.22 488

PAM	0.70 601	0.35 279	2.72 649	0.56 670	0.62 698	1.08 693	0.53 637	0.85 530	0.44 252	0.93 681	0.92 654	1.24 705	0.68 630	0.64 418	1.01 628	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.48 707	0.14 265	0.38 649

Nwc_Net	0.68 592	0.83 584	2.53 617	0.41 577	0.39 603	0.77 622	0.38 565	1.01 673	0.70 551	0.60 555	0.99 668	0.98 670	0.68 630	1.41 557	0.63 554	0.23 653	0.15 544	0.23 654	0.25 609	0.23 472	0.18 422

iRaft-Stereo_20w	0.58 527	0.39 322	1.96 488	0.45 613	0.32 528	0.92 668	0.57 654	1.14 702	0.56 396	0.81 659	0.40 324	0.55 465	0.69 632	0.65 430	1.04 634	0.09 169	0.16 562	0.09 192	0.36 680	0.17 358	0.25 542

stereogan	0.69 597	0.51 420	2.44 592	0.39 557	0.39 603	1.01 680	0.41 580	0.94 611	0.92 669	0.73 634	0.85 642	1.15 700	0.69 632	1.57 585	0.53 514	0.19 617	0.18 595	0.20 634	0.16 510	0.36 622	0.24 530

ACVNet-4b	1.93 734	1.85 744	4.10 737	1.07 727	0.86 715	1.15 701	0.53 637	1.06 689	1.12 696	0.64 594	1.09 683	1.99 730	0.70 634	2.20 685	9.86 781	5.62 778	0.41 712	1.03 744	0.55 719	1.86 756	0.85 723

pmcnn	1.32 710	1.05 670	2.77 661	0.74 703	1.43 741	0.72 589	0.56 650	0.96 630	0.91 665	0.99 686	2.92 748	6.01 765	0.70 634	2.38 699	3.32 742	0.13 480	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.34 600	0.22 488

RGC	0.71 610	0.97 643	2.18 539	0.44 599	0.44 634	0.73 597	0.40 574	0.94 611	0.71 561	0.71 627	1.04 679	1.01 677	0.71 636	1.74 613	0.70 573	0.23 653	0.18 595	0.28 673	0.26 617	0.29 550	0.27 564

edge stereo	0.81 652	0.73 536	3.30 716	0.37 530	1.21 738	0.62 496	0.39 571	0.93 602	0.79 630	0.80 653	0.88 649	1.14 699	0.71 636	2.18 684	0.71 576	0.21 636	0.20 620	0.26 669	0.18 544	0.38 638	0.26 553

MDST_ROB	1.17 699	0.42 349	3.87 729	0.54 660	0.44 634	4.11 760	0.58 656	1.31 717	0.84 647	2.12 738	1.12 685	0.98 670	0.71 636	4.24 759	0.99 623	0.16 572	0.14 513	0.19 624	0.17 530	0.18 386	0.35 631

KYRaft	0.48 414	0.29 197	1.75 360	0.33 432	0.21 329	0.75 610	0.44 602	0.58 302	0.57 400	0.64 594	0.93 658	0.53 454	0.72 639	0.60 406	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.12 192	0.54 689

Prome-Stereo	0.49 434	0.30 217	1.76 369	0.60 689	0.23 383	0.63 514	0.42 584	0.62 333	0.60 431	0.59 545	1.03 676	0.43 383	0.72 639	0.60 406	0.33 381	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.43 668

Syn2CoEx	0.70 601	1.07 675	2.74 656	0.43 592	0.30 496	0.64 528	0.42 584	0.99 655	0.78 625	0.62 575	0.78 626	0.74 588	0.72 639	1.92 658	0.61 550	0.20 628	0.17 583	0.19 624	0.15 485	0.29 550	0.22 488

AAGNet	0.88 664	0.33 250	1.79 403	0.54 660	0.98 722	0.62 496	0.46 613	0.50 231	0.60 431	0.58 531	0.53 446	0.50 440	0.73 642	1.23 537	7.48 773	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.14 265	0.09 105

psmorigin	1.36 715	0.60 464	13.80 784	0.37 530	0.29 478	0.62 496	0.33 527	0.77 452	0.61 449	0.96 685	0.88 649	1.17 703	0.73 642	4.00 756	0.86 604	0.19 617	0.22 636	0.17 595	0.18 544	0.24 489	0.29 580

NCC-stereo	0.79 642	0.94 625	2.42 586	0.59 684	0.45 645	1.90 732	0.46 613	0.99 655	0.72 571	0.64 594	0.84 638	0.91 653	0.73 642	1.80 629	1.00 624	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 653	0.24 489	0.22 488

Abc-Net	0.79 642	0.94 625	2.42 586	0.59 684	0.45 645	1.90 732	0.46 613	0.99 655	0.72 571	0.64 594	0.84 638	0.91 653	0.73 642	1.80 629	1.00 624	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 653	0.24 489	0.22 488
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 613	0.77 555	2.36 576	0.45 613	0.40 614	0.71 583	0.32 517	1.02 676	1.25 704	1.07 693	0.84 638	0.90 651	0.73 642	1.09 513	0.98 618	0.21 636	0.18 595	0.20 634	0.21 585	0.32 579	0.31 603

XQC	0.73 622	0.98 648	2.39 580	0.46 619	0.35 569	0.81 640	0.46 613	1.00 665	1.00 679	0.80 653	0.69 589	0.88 647	0.74 647	1.32 545	1.20 657	0.24 662	0.16 562	0.23 654	0.20 577	0.41 656	0.33 624

MWSP-net	0.51 463	0.48 401	1.30 234	0.31 373	0.21 329	0.59 442	0.84 704	0.83 508	0.65 504	0.54 473	0.50 411	0.69 559	0.75 648	0.43 287	1.28 667	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.16 380

Select-FE	0.65 573	0.67 508	2.76 658	0.49 635	0.55 678	0.79 631	0.16 95	0.90 573	0.53 361	0.84 667	0.55 468	0.91 653	0.75 648	0.57 388	1.16 651	0.11 381	0.18 595	0.11 348	0.49 710	0.14 265	0.31 603

raft_robust	0.55 504	0.84 586	1.73 348	0.28 282	0.54 675	0.53 348	0.25 376	0.88 561	0.75 605	0.48 408	0.46 363	0.76 600	0.75 648	1.46 565	0.27 289	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.30 644	0.26 525	0.16 380

ADStereo(finetuned)	0.45 378	0.77 555	2.12 524	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.76 651	0.37 242	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

LCNet	0.54 492	0.37 295	1.78 383	0.92 718	0.22 360	0.96 672	0.30 481	0.59 311	0.58 411	0.51 440	0.55 468	0.41 365	0.76 651	0.84 479	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.18 544	0.98 733	0.39 655

RP	0.67 584	0.82 579	1.94 476	0.43 592	0.44 634	0.65 543	0.45 610	0.89 567	0.82 641	0.66 603	0.92 654	0.99 673	0.76 651	1.55 580	0.66 562	0.25 667	0.18 595	0.23 654	0.20 577	0.31 570	0.22 488

PAM_32	0.70 601	0.35 279	2.73 654	0.54 660	0.61 696	1.07 691	0.43 591	0.84 521	0.49 313	0.90 676	0.91 652	1.23 704	0.77 654	0.65 430	1.10 641	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.49 710	0.15 294	0.38 649

RT-IGEV	0.66 579	0.25 121	2.11 520	0.56 670	0.46 653	0.62 496	0.54 641	0.99 655	0.75 605	0.79 651	0.93 658	0.85 634	0.78 655	0.59 399	1.64 688	0.12 444	0.16 562	0.11 348	0.47 704	0.28 543	0.30 593

LL-Strereo	0.72 613	1.29 709	2.49 607	0.36 505	0.45 645	0.55 370	0.32 517	0.93 602	0.71 561	0.67 608	0.58 495	0.85 634	0.79 656	2.67 728	0.46 475	0.10 286	0.18 595	0.14 524	0.12 395	0.40 653	0.42 667

RainbowNet	1.15 696	1.78 740	2.72 649	1.12 733	0.91 719	1.06 686	0.76 696	1.16 706	1.13 698	0.75 639	0.97 665	1.09 692	0.80 657	1.60 592	1.21 659	1.17 747	1.26 762	1.01 743	0.57 725	1.13 737	0.88 728

RAFT + AFF	0.64 565	1.20 699	1.95 479	0.34 465	0.33 543	0.67 557	0.52 633	0.99 655	0.74 591	0.53 460	0.58 495	0.57 486	0.80 657	1.76 616	0.51 506	0.12 444	0.27 674	0.15 555	0.14 458	0.43 666	0.29 580

FAT-Stereo	0.70 601	0.54 439	2.88 671	0.36 505	0.29 478	0.62 496	0.54 641	0.97 639	0.87 653	0.76 643	0.92 654	0.94 663	0.80 657	1.84 639	0.57 537	0.18 601	0.19 608	0.17 595	0.16 510	0.22 457	0.25 542

UGAM-zero	0.63 561	0.39 322	2.49 607	0.30 342	0.49 661	0.67 557	0.19 152	0.91 585	0.45 269	0.77 647	0.45 354	1.16 702	0.82 660	2.05 671	0.29 319	0.09 169	0.15 544	0.09 192	0.44 699	0.11 168	0.22 488

CBFPSM	0.56 514	0.91 615	1.82 417	0.28 282	0.23 383	0.71 583	0.37 558	0.72 396	0.64 488	0.50 427	0.49 401	1.03 681	0.83 661	0.62 413	1.35 671	0.10 286	0.12 466	0.10 266	0.10 276	0.18 386	0.19 439

HBP-ISP	0.76 632	1.30 710	3.19 708	0.35 482	0.26 441	0.85 652	0.54 641	1.03 683	0.72 571	0.80 653	0.69 589	0.68 552	0.83 661	2.04 670	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.29 681	0.25 609	0.28 543	0.24 530

LSM	3.31 757	1.11 681	5.29 749	9.40 775	30.65 800	0.84 648	1.12 727	0.91 585	1.22 702	1.36 718	2.19 729	0.93 659	0.83 661	1.66 599	0.90 606	0.21 636	0.31 685	0.24 661	0.28 628	0.39 648	6.33 779

AF-Net	0.69 597	0.92 617	2.21 543	0.41 577	0.40 614	0.68 569	0.40 574	1.02 676	0.86 650	0.69 616	1.03 676	1.04 684	0.84 664	1.19 530	0.78 592	0.22 649	0.14 513	0.25 666	0.17 530	0.30 562	0.18 422

TransformOpticalFlow	0.64 565	0.56 451	2.66 640	0.44 599	0.26 441	0.62 496	0.28 445	0.83 508	0.71 561	0.76 643	0.74 615	0.91 653	0.85 665	1.83 634	0.81 598	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.12 228

RTS	1.21 702	1.31 711	6.39 759	0.52 648	0.51 670	1.61 720	0.79 698	1.03 683	1.37 714	1.13 697	1.30 698	1.10 694	0.85 665	2.65 725	2.08 708	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 666	0.32 613

RTSA	1.21 702	1.31 711	6.39 759	0.52 648	0.51 670	1.61 720	0.79 698	1.03 683	1.37 714	1.13 697	1.30 698	1.10 694	0.85 665	2.65 725	2.08 708	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 666	0.32 613

2222	1.00 681	1.01 659	3.17 706	0.55 667	0.36 578	1.12 696	1.51 747	0.99 655	0.87 653	0.75 639	1.41 707	1.83 728	0.86 668	1.94 660	1.96 699	0.29 684	0.19 608	0.30 683	0.22 597	0.34 600	0.26 553

DeepStereo_RVC	0.44 355	0.28 182	1.92 463	0.49 635	0.17 199	0.60 455	0.59 658	0.50 231	0.52 343	0.49 420	0.45 354	0.39 350	0.86 668	0.45 314	0.33 381	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

zh-sn7	0.89 666	1.73 738	3.09 696	0.39 557	0.30 496	0.82 643	0.63 672	0.96 630	0.87 653	0.79 651	1.12 685	0.84 630	0.87 670	2.42 705	1.63 686	0.16 572	0.17 583	0.16 574	0.16 510	0.34 600	0.29 580

Wz-Net-TNSev	0.91 668	1.73 738	3.08 694	0.36 505	0.31 517	1.00 679	0.71 688	1.06 689	0.97 675	0.71 627	0.72 609	1.09 692	0.87 670	2.42 705	1.59 684	0.20 628	0.20 620	0.16 574	0.20 577	0.44 675	0.35 631

anonymity	0.80 644	0.66 506	1.29 231	0.59 684	0.75 708	0.67 557	0.52 633	0.95 625	0.71 561	0.94 682	0.70 599	0.67 545	0.87 670	0.71 452	1.35 671	0.64 723	0.62 732	0.58 721	1.44 759	0.60 708	0.65 705

IPLG	0.69 597	0.84 586	2.43 590	0.35 482	0.21 329	1.65 724	0.61 664	1.36 720	0.58 411	1.39 722	0.51 418	0.37 334	0.87 670	1.41 557	0.36 409	0.09 169	0.07 100	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.11 179

ccnet	0.71 610	0.41 340	1.59 312	0.40 569	0.45 645	1.06 686	0.55 645	0.98 643	0.71 561	0.88 672	0.97 665	0.82 623	0.88 674	1.68 603	0.94 611	0.32 692	0.26 667	0.32 689	0.27 624	0.34 600	0.30 593

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 713	1.70 736	2.50 611	0.56 670	0.40 614	2.15 744	0.99 715	1.24 713	1.26 705	1.02 689	1.10 684	1.29 708	0.88 674	3.10 745	1.08 638	1.66 758	0.83 749	0.68 728	0.88 746	1.57 750	1.80 761

SAMSARA	0.91 668	0.97 643	2.22 547	0.80 709	0.58 685	1.32 707	1.31 735	1.01 673	0.94 671	1.36 718	0.87 646	1.38 713	0.90 676	1.72 610	1.02 630	0.24 662	0.30 684	0.22 647	0.25 609	0.36 622	0.35 631

ADCS	1.05 687	1.36 719	2.98 687	0.42 588	0.36 578	0.96 672	0.81 702	1.06 689	1.12 696	1.25 711	0.97 665	1.08 690	0.90 676	1.25 541	4.86 759	0.21 636	0.21 630	0.22 647	0.23 601	0.36 622	0.38 649

STrans-v2	0.67 584	0.56 451	2.64 637	0.27 248	0.23 383	0.57 406	0.33 527	0.96 630	0.69 541	0.92 679	0.85 642	0.89 649	0.93 678	1.83 634	1.21 659	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.12 228

AnyNet_C32	1.00 681	1.33 716	2.53 617	0.49 635	0.54 675	1.15 701	1.14 728	0.91 585	0.89 662	1.11 696	0.95 662	0.87 643	0.93 678	1.50 574	4.07 752	0.21 636	0.20 620	0.25 666	0.24 603	0.38 638	0.33 624

CBMV_ROB	0.76 632	0.42 349	2.68 642	0.33 432	0.22 360	0.74 603	0.47 621	0.96 630	0.76 616	1.04 692	0.96 663	0.88 647	0.93 678	2.06 672	1.19 656	0.22 649	0.24 650	0.27 670	0.25 609	0.25 503	0.28 572

ACV-stereo	0.66 579	0.76 545	2.86 669	0.32 405	0.25 423	1.01 680	0.60 660	0.59 311	0.52 343	0.41 346	0.45 354	1.55 720	0.94 681	1.40 556	0.69 571	0.14 526	0.13 494	0.12 420	0.11 352	0.20 424	0.19 439

MFMNet_re	0.92 670	1.28 708	2.53 617	0.82 713	0.76 711	0.90 664	0.75 694	0.98 643	1.04 684	1.03 690	1.05 680	0.84 630	0.94 681	0.83 477	0.72 580	0.68 726	0.60 730	0.63 725	0.60 731	0.77 721	0.74 712

SPS-STEREO	1.07 688	1.13 685	2.88 671	0.65 696	0.69 704	0.99 676	0.68 681	1.05 688	0.87 653	1.36 718	1.23 691	1.46 716	0.94 681	1.87 642	1.72 692	0.66 724	0.61 731	0.58 721	0.57 725	0.65 710	0.77 717
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 584	0.80 570	1.90 454	0.28 282	0.22 360	0.69 575	0.36 549	0.85 530	0.65 504	0.56 502	0.84 638	1.03 681	0.95 684	2.32 694	0.55 525	0.23 653	0.14 513	0.41 704	0.13 429	0.24 489	0.17 402

MFN_U_SF_RVC	1.55 727	2.39 766	3.16 703	0.65 696	0.41 623	1.12 696	0.46 613	1.23 712	1.33 711	1.61 732	1.20 689	1.43 715	0.98 685	1.76 616	1.97 701	1.90 762	1.80 767	1.98 766	2.15 771	1.63 751	1.77 760

DRaft	0.62 554	0.38 309	1.76 369	0.24 143	0.16 165	0.64 528	0.66 675	0.53 267	0.53 361	0.67 608	0.99 668	0.38 343	1.00 686	1.44 559	2.10 711	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.14 458	0.18 386	0.21 473

ADCMid	0.96 676	1.32 714	2.74 656	0.38 547	0.35 569	0.99 676	0.58 656	0.94 611	0.86 650	1.23 710	1.01 671	1.01 677	1.00 686	1.05 508	3.97 750	0.21 636	0.19 608	0.42 706	0.32 659	0.40 653	0.29 580

G-Net	0.99 677	0.64 490	2.76 658	0.57 676	0.67 701	2.03 740	0.72 691	0.76 440	0.67 529	1.14 699	2.56 739	1.30 711	1.02 688	1.48 573	1.74 693	0.25 667	0.24 650	0.24 661	0.26 617	0.37 631	0.31 603

ACVNet_2	1.42 721	1.81 741	3.23 713	1.08 728	0.92 720	1.32 707	0.85 705	1.49 727	1.69 734	1.19 709	1.73 718	2.13 732	1.03 689	2.50 716	1.40 676	0.91 734	0.53 726	1.00 742	0.55 719	2.11 759	0.85 723

ACVNet_1	1.33 711	1.91 749	4.03 735	1.09 730	0.88 716	1.19 705	0.66 675	1.24 713	1.17 699	0.94 682	0.96 663	3.09 745	1.04 690	2.37 696	1.11 644	1.04 742	0.48 723	1.03 744	0.48 707	1.12 736	0.83 720

WZ-Net	0.92 670	1.31 711	3.76 727	0.41 577	0.36 578	0.86 654	0.71 688	1.00 665	1.06 688	0.82 664	0.92 654	1.06 688	1.05 691	2.16 683	1.61 685	0.19 617	0.13 494	0.15 555	0.16 510	0.32 579	0.28 572

Consistency-Raft	0.88 664	0.93 623	3.23 713	0.99 724	0.64 699	0.77 622	0.55 645	0.98 643	0.97 675	0.61 564	1.03 676	0.65 528	1.05 691	0.79 473	1.38 673	0.44 707	0.46 716	0.51 717	0.58 728	0.65 710	0.47 678

NaN_ROB	1.14 693	0.94 625	2.96 683	0.53 654	0.56 681	1.13 699	0.99 715	0.98 643	1.00 679	1.09 695	0.87 646	0.77 602	1.06 693	5.90 769	2.72 728	0.16 572	0.23 645	0.16 574	0.24 603	0.22 457	0.36 639

MWDA-net	1.20 700	2.17 763	3.60 726	1.52 744	1.97 755	0.74 603	1.83 752	0.79 485	1.54 729	0.66 603	1.26 693	0.58 493	1.08 694	1.67 601	3.84 749	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.15 344

aanetorigin	0.77 636	0.80 570	2.59 631	0.43 592	0.44 634	0.58 423	1.01 720	0.57 296	0.68 532	1.53 730	1.23 691	0.81 618	1.08 694	1.07 510	1.07 637	0.18 601	0.15 544	0.17 595	0.21 585	0.54 702	0.30 593

AnyNet_C01	1.14 693	1.49 723	4.23 739	0.54 660	0.53 673	1.51 716	1.37 739	1.04 687	1.07 689	1.17 706	1.33 701	1.15 700	1.08 694	1.61 595	2.74 729	0.25 667	0.22 636	0.28 673	0.24 603	0.48 686	0.40 661

MSAF-DinoV2	3.10 755	1.86 746	10.68 774	3.61 769	0.30 496	3.34 754	0.82 703	2.81 757	1.79 739	0.80 653	0.87 646	1.56 721	1.10 697	26.49 803	1.96 699	0.17 588	0.13 494	0.19 624	1.63 763	0.92 728	0.99 737

CBMV	0.71 610	0.76 545	2.64 637	0.33 432	0.20 312	0.78 627	0.79 698	0.98 643	0.78 625	0.85 671	0.71 604	0.86 641	1.10 697	1.46 565	0.62 552	0.18 601	0.20 620	0.21 643	0.19 564	0.25 503	0.33 624
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 715	1.93 751	5.95 752	0.81 712	0.59 687	1.57 719	1.09 724	1.39 723	1.22 702	0.84 667	1.01 671	1.25 706	1.12 699	3.19 746	2.36 720	0.45 709	0.47 719	0.38 701	0.34 667	0.59 705	0.57 695

PVD	0.90 667	0.85 591	2.15 532	0.53 654	0.50 664	0.99 676	0.56 650	1.15 705	1.64 732	1.41 724	1.41 707	1.11 696	1.13 700	1.35 549	1.31 668	0.26 671	0.28 678	0.28 673	0.26 617	0.37 631	0.49 683

AANet	0.82 655	0.91 615	2.89 674	0.34 465	0.29 478	0.63 514	0.38 565	0.81 494	1.31 710	1.33 717	1.39 704	1.26 707	1.14 701	1.32 545	0.97 615	0.20 628	0.17 583	0.18 617	0.19 564	0.33 588	0.31 603

DStereoRT	0.81 652	0.53 430	2.23 551	0.36 505	0.33 543	0.92 668	0.36 549	0.86 541	0.80 633	0.57 513	0.62 528	0.59 497	1.15 702	1.76 616	1.04 634	0.14 526	0.13 494	2.17 768	0.78 741	0.16 334	0.66 708

ADCPNet	0.99 677	0.99 653	3.93 734	0.37 530	0.68 703	1.36 709	0.62 669	0.87 552	0.76 616	0.78 649	0.81 630	1.08 690	1.18 703	1.14 525	2.49 724	0.21 636	0.69 741	0.21 643	0.95 749	0.29 550	0.37 646

mmmmmm	1.14 693	1.07 675	2.90 678	0.57 676	0.39 603	1.75 729	0.89 708	1.10 696	1.95 746	1.48 729	1.69 716	1.57 722	1.21 704	2.02 667	2.06 707	0.28 681	0.29 679	0.42 706	0.37 683	0.44 675	0.43 668

NVStereoNet_ROB	1.16 698	0.95 632	2.54 623	0.58 679	0.55 678	0.78 627	0.63 672	1.00 665	1.08 690	1.03 690	4.07 765	1.48 717	1.22 705	2.88 738	1.27 665	0.50 713	0.46 716	0.54 718	0.62 732	0.50 692	0.63 704
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 592	0.31 231	2.25 555	0.42 588	0.17 199	0.66 550	0.89 708	0.51 242	0.59 424	0.60 555	1.01 671	0.45 403	1.26 706	1.54 579	2.26 717	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.10 129	0.11 179

LVE	1.96 735	2.17 763	3.14 701	1.68 747	1.80 752	1.63 722	1.03 721	2.34 752	2.81 759	1.25 711	2.89 746	4.24 755	1.29 707	2.79 734	1.44 678	2.85 767	0.91 752	1.18 746	1.46 760	1.23 742	1.10 743

DPSNet	0.86 660	0.60 464	2.34 570	0.58 679	0.36 578	1.07 691	0.75 694	1.30 716	1.05 685	0.70 622	0.68 580	0.94 663	1.29 707	2.08 676	1.82 696	0.26 671	0.23 645	0.16 574	0.17 530	0.48 686	0.40 661

PWCK	1.49 724	1.90 748	3.22 712	1.09 730	0.54 675	1.71 726	1.73 749	1.49 727	1.53 726	1.44 726	1.80 719	1.82 726	1.30 709	3.34 749	1.76 694	1.07 744	0.56 728	0.97 741	0.58 728	1.38 749	0.65 705

test_sample8	1.12 690	0.62 475	1.93 466	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.95 625	0.61 449	1.18 708	0.56 480	2.53 739	1.31 710	1.91 654	2.55 725	0.61 720	4.16 779	0.87 733	0.56 722	0.25 503	0.23 515

EDNetEfficientorigin	8.18 775	0.98 648	145.96 812	0.51 644	0.89 717	0.72 589	0.48 625	0.85 530	1.56 730	2.12 738	1.49 709	1.29 708	1.31 710	1.83 634	2.13 712	0.13 480	0.12 466	0.17 595	0.18 544	0.39 648	0.45 672

CSAN	1.25 706	1.12 682	3.04 691	0.51 644	0.37 591	1.06 686	1.15 729	1.22 709	1.08 690	1.17 706	1.91 722	1.04 684	1.31 710	5.96 770	2.43 723	0.26 671	0.22 636	0.24 661	0.24 603	0.31 570	0.30 593

Dean	1.79 731	1.83 742	3.92 732	1.29 738	1.07 732	1.55 717	1.00 718	1.95 745	2.33 752	1.47 728	4.19 766	4.26 756	1.33 713	2.21 686	1.48 680	1.14 746	0.68 739	1.18 746	0.74 739	1.24 743	0.98 732

CRFU-Net	0.56 514	0.38 309	1.86 435	0.46 619	0.26 441	0.82 643	0.36 549	0.90 573	0.49 313	0.62 575	0.59 498	0.78 606	1.35 714	1.00 502	0.48 490	0.15 549	0.14 513	0.17 595	0.10 276	0.19 408	0.14 300

ADCRef	0.80 644	0.96 635	2.29 562	0.37 530	0.35 569	0.96 672	0.51 630	0.87 552	0.75 605	0.88 672	0.83 635	0.61 507	1.36 715	1.02 504	3.27 739	0.13 480	0.11 432	0.17 595	0.19 564	0.25 503	0.21 473

IMH-64-1	1.39 718	1.64 730	1.86 435	1.36 739	1.11 733	1.39 710	1.19 731	1.76 737	1.45 723	1.16 700	2.21 730	1.53 718	1.38 716	1.98 662	1.52 681	1.29 750	0.67 735	1.27 750	0.69 736	1.29 745	0.98 732

IMH-64	1.39 718	1.64 730	1.86 435	1.36 739	1.11 733	1.39 710	1.19 731	1.76 737	1.45 723	1.16 700	2.21 730	1.53 718	1.38 716	1.98 662	1.52 681	1.29 750	0.67 735	1.27 750	0.69 736	1.29 745	0.98 732

SuperB	1.15 696	1.14 687	5.43 750	0.36 505	0.26 441	0.81 640	0.89 708	0.88 561	1.17 699	0.67 608	0.68 580	0.63 513	1.39 718	1.74 613	3.37 743	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	2.80 765	0.25 542

SGM-Forest	1.04 686	0.42 349	3.59 725	0.41 577	0.32 528	1.05 685	1.32 736	0.94 611	0.83 644	1.16 700	2.23 732	1.03 681	1.39 718	2.49 715	2.35 719	0.21 636	0.21 630	0.20 634	0.19 564	0.23 472	0.32 613
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 677	0.79 568	2.43 590	0.39 557	0.32 528	1.50 715	1.90 753	0.92 594	0.97 675	1.26 714	1.27 694	1.00 675	1.42 720	1.14 525	3.31 741	0.17 588	0.14 513	0.22 647	0.21 585	0.30 562	0.22 488

MeshStereo	1.21 702	1.15 691	3.01 690	0.34 465	0.28 468	1.10 695	0.69 684	1.35 719	1.01 681	2.71 758	2.41 735	2.96 743	1.45 721	2.80 735	1.40 676	0.22 649	0.22 636	0.22 647	0.19 564	0.50 692	0.26 553
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
CrosDoStereo	0.94 672	0.37 295	2.53 617	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 767	0.72 396	0.60 431	0.70 622	1.40 705	0.53 454	1.49 722	1.78 620	3.09 734	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

DeepStereo_LL	0.94 672	0.37 295	2.53 617	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 767	0.72 396	0.60 431	0.70 622	1.40 705	0.53 454	1.49 722	1.78 620	3.09 734	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

SANet	1.20 700	1.21 700	3.33 719	0.38 547	0.27 454	1.73 728	0.85 705	1.10 696	2.49 756	1.16 700	1.83 720	1.72 724	1.50 724	2.37 696	2.84 732	0.18 601	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.32 579	0.32 613

ADCP+	0.94 672	1.12 682	3.14 701	0.34 465	0.39 603	1.06 686	0.79 698	0.89 567	0.80 633	0.66 603	0.67 572	0.85 634	1.55 725	0.93 491	4.55 757	0.13 480	0.11 432	0.16 574	0.15 485	0.26 525	0.25 542

nnnnnnn	1.25 706	0.65 498	3.29 715	0.59 684	0.49 661	1.23 706	0.74 692	1.18 707	1.53 726	1.56 731	2.44 736	2.56 740	1.56 726	2.30 691	2.36 720	0.36 700	0.32 690	0.40 702	0.39 691	0.47 682	0.58 697

WAO-6	1.58 728	1.54 725	2.32 565	1.14 734	1.00 726	2.30 746	1.03 721	1.82 741	2.85 760	1.25 711	2.61 741	2.20 733	1.56 726	2.47 714	1.99 703	0.95 738	0.67 735	1.19 749	0.83 744	1.08 734	0.88 728

KSHMR	4.10 759	1.97 752	5.27 748	1.71 749	1.47 745	1.96 735	1.28 734	3.19 759	17.33 791	2.12 738	15.91 785	9.18 776	1.57 728	8.42 775	1.98 702	1.52 756	1.26 762	1.67 763	1.19 756	1.67 752	1.40 751

WAO-7	1.48 723	1.63 728	2.49 607	0.93 719	0.75 708	1.72 727	1.10 725	1.84 742	1.96 747	1.43 725	2.54 738	1.97 729	1.61 729	3.06 743	2.08 708	0.69 727	0.66 734	0.94 738	0.74 739	0.80 723	0.69 709

light-stereo	8.15 774	2.75 767	9.83 772	12.24 778	9.63 771	19.16 789	0.44 602	6.84 772	3.57 764	13.44 785	22.94 803	23.04 795	1.65 730	17.20 792	7.61 774	3.06 769	2.25 776	0.42 706	0.52 717	4.07 771	2.31 764

MIPNet	0.83 656	0.81 575	2.40 583	0.61 690	0.18 250	1.48 713	1.39 741	1.60 732	0.74 591	1.94 736	0.85 642	0.73 582	1.68 731	0.87 487	0.31 355	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.32 659	0.25 503	0.12 228

IMH	2.02 737	2.15 762	2.69 645	1.68 747	1.12 735	1.66 725	0.92 711	2.10 749	1.92 744	1.32 716	2.66 743	2.21 734	1.69 732	5.78 768	1.68 689	5.54 777	0.96 753	1.31 752	0.71 738	1.32 748	0.99 737

WCMA_ROB	1.12 690	0.83 584	2.66 640	0.58 679	0.34 556	1.17 703	0.71 688	0.93 602	0.94 671	1.74 734	2.63 742	3.09 745	1.71 733	1.70 606	1.84 697	0.26 671	0.21 630	0.20 634	0.21 585	0.28 543	0.43 668

SGM_RVC	1.89 733	0.92 617	2.50 611	0.96 723	0.93 721	1.63 722	1.37 739	1.52 729	12.43 778	1.85 735	1.69 716	2.40 738	1.74 734	2.81 736	1.71 691	0.53 714	0.47 719	0.42 706	0.47 704	0.74 717	0.74 712
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 677	0.66 506	1.67 329	0.75 704	0.99 725	0.73 597	1.33 737	0.94 611	0.91 665	0.70 622	1.06 681	0.75 594	1.75 735	0.95 495	2.39 722	1.20 749	0.41 712	0.48 714	0.59 730	0.85 725	0.60 700

1111	1.33 711	0.64 490	3.89 730	0.53 654	0.41 623	1.56 718	1.77 750	1.21 708	1.28 707	1.44 726	1.64 715	1.79 725	1.76 736	3.04 742	3.57 748	0.32 692	0.22 636	0.28 673	0.26 617	0.47 682	0.48 682

THIR-Stereo	0.86 660	0.62 475	2.13 526	0.25 174	0.16 165	0.58 423	2.74 763	0.59 311	0.51 331	0.62 575	1.62 713	0.97 669	1.80 737	1.69 605	2.25 716	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.11 179

JetBlue	1.78 730	1.63 728	3.92 732	0.73 701	1.21 738	4.38 761	3.35 764	1.59 731	1.20 701	1.26 714	1.52 711	2.37 736	1.88 738	3.23 747	3.00 733	0.53 714	0.47 719	0.48 714	0.49 710	1.29 745	0.97 731

MSMD_ROB	1.34 713	0.96 635	2.38 578	0.39 557	0.32 528	1.96 735	0.62 669	0.91 585	1.43 721	2.94 762	2.60 740	4.77 759	1.95 739	2.43 709	1.33 670	0.29 684	0.26 667	0.32 689	0.32 659	0.30 562	0.30 593

DispFullNet	1.67 729	2.10 754	5.22 747	1.53 745	8.90 769	0.86 654	0.31 494	0.96 630	0.96 674	1.37 721	1.01 671	1.13 697	1.98 740	1.51 575	0.91 607	0.54 716	0.31 685	1.18 746	0.63 734	1.13 737	0.80 719

FTStereo	0.76 632	0.18 7	2.35 573	0.71 700	0.21 329	0.73 597	1.79 751	0.57 296	0.53 361	1.07 693	1.63 714	1.29 708	2.13 741	0.75 459	0.29 319	0.19 617	0.08 223	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.40 661

ELAS	1.39 718	0.79 568	2.86 669	0.53 654	0.50 664	2.81 751	2.20 757	1.61 733	1.50 725	2.28 746	2.35 733	1.82 726	2.13 741	1.73 611	2.22 714	0.35 698	0.37 698	0.35 693	0.35 671	0.49 690	0.47 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 708	0.70 521	4.05 736	0.64 694	0.98 722	0.94 670	1.40 742	0.85 530	1.75 737	2.34 747	1.33 701	1.05 686	2.21 743	1.58 589	4.15 753	0.15 549	0.19 608	0.14 524	0.27 624	0.38 638	0.32 613

JetRed	3.29 756	4.93 769	10.17 773	1.45 741	1.72 751	7.44 772	5.05 771	3.06 758	2.12 751	2.41 749	2.39 734	2.99 744	2.37 744	3.51 752	6.44 770	1.32 753	1.90 771	1.37 755	1.23 758	2.21 760	1.76 759

WAO-8	2.80 749	2.14 760	2.89 674	1.91 755	1.04 729	3.98 758	0.96 713	3.26 761	6.17 769	2.15 742	3.37 759	3.31 747	2.41 745	11.84 778	2.03 705	2.05 763	1.86 769	1.54 759	0.92 747	1.22 740	0.87 726

Venus	2.80 749	2.14 760	2.89 674	1.91 755	1.04 729	3.98 758	0.96 713	3.26 761	6.17 769	2.15 742	3.37 759	3.31 747	2.41 745	11.84 778	2.03 705	2.05 763	1.86 769	1.54 759	0.92 747	1.22 740	0.87 726

ELAS_RVC	1.37 717	0.78 565	3.21 710	0.55 667	0.50 664	1.49 714	2.48 761	1.48 726	1.71 736	2.13 741	2.09 725	2.07 731	2.56 747	1.90 653	2.02 704	0.35 698	0.36 696	0.37 699	0.34 667	0.49 690	0.47 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 748	2.11 757	2.97 686	2.49 761	2.28 757	2.95 752	2.31 759	2.67 754	2.47 755	3.03 763	3.13 751	2.70 742	2.92 748	4.10 757	4.48 756	2.68 766	2.24 775	3.04 778	2.44 773	2.37 761	2.34 765

PSM-AAD	0.63 561	0.22 63	1.77 378	0.37 530	0.23 383	0.86 654	1.17 730	0.59 311	0.60 431	0.64 594	0.71 604	0.68 552	2.93 749	0.65 430	0.31 355	0.09 169	0.07 100	0.17 595	0.15 485	0.13 229	0.33 624

SGM+DAISY	1.83 732	1.43 720	3.81 728	0.87 714	1.01 727	2.38 748	2.53 762	1.36 720	1.75 737	2.92 761	3.22 752	2.65 741	2.93 749	2.22 689	3.10 736	0.72 728	0.69 741	0.63 725	0.62 732	0.77 721	0.98 732

FC-DCNN	1.49 724	0.59 462	2.88 671	0.44 599	0.39 603	1.97 737	0.66 675	1.67 734	1.70 735	2.72 759	2.89 746	4.22 753	2.97 751	2.55 720	2.19 713	0.29 684	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.32 579	0.39 655

FC-DCNN v2	1.54 726	0.58 459	2.80 665	0.44 599	0.39 603	2.05 741	0.66 675	1.90 743	1.84 743	2.79 760	2.97 749	4.41 757	3.07 752	2.65 725	2.30 718	0.29 684	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.32 579	0.38 649

GrayStereo	0.66 579	0.19 12	1.76 369	0.90 716	0.23 383	0.62 496	1.42 745	0.62 333	0.60 431	0.72 630	0.78 626	0.56 479	3.07 752	0.60 406	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.21 585	0.11 168	0.18 422

FCDSN-DC	1.29 709	0.54 439	2.50 611	0.47 625	0.41 623	1.12 696	0.60 660	1.10 696	1.27 706	2.23 744	2.87 745	3.67 750	3.12 754	2.39 702	1.69 690	0.30 688	0.26 667	0.31 685	0.30 644	0.35 614	0.38 649
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
fsdfsdds	2.52 744	0.90 612	4.35 741	0.62 691	3.81 762	4.40 762	4.02 769	2.26 750	3.45 763	3.39 765	5.86 770	5.49 762	3.16 755	2.42 705	2.55 725	0.45 709	0.27 674	0.55 719	0.48 707	0.95 731	0.96 730

ktn	4.35 761	2.10 754	2.89 674	1.80 751	1.49 747	2.13 743	1.41 744	2.26 750	12.72 779	11.41 781	16.43 786	11.15 779	3.75 756	4.36 760	3.18 738	1.82 760	0.98 755	1.73 765	1.21 757	2.97 766	1.27 747

UNDER WATER-64	2.47 743	1.89 747	4.86 745	1.82 754	1.44 743	3.18 753	1.57 748	2.62 753	5.64 768	2.05 737	2.13 727	4.13 752	3.76 757	2.62 723	3.42 744	1.47 755	0.85 750	1.57 761	1.07 754	1.82 755	1.49 752

TorneroNet-64	2.65 745	1.83 742	3.30 716	1.46 742	1.20 737	3.89 757	0.99 715	3.51 765	6.71 772	2.56 750	4.60 767	4.22 753	3.85 758	3.33 748	3.14 737	1.19 748	0.65 733	1.39 756	0.79 743	3.31 767	1.15 744

DStereoSA	2.12 738	0.98 648	2.80 665	1.25 737	2.23 756	1.97 737	4.62 770	1.22 709	2.54 757	1.16 700	3.84 764	1.00 675	4.05 759	2.07 674	5.29 762	0.93 735	1.48 765	0.48 714	1.51 761	0.95 731	1.95 762

notaker	2.66 746	2.07 753	3.31 718	2.61 763	1.43 741	1.76 730	1.11 726	2.76 756	1.79 739	2.26 745	11.53 782	3.96 751	4.29 760	3.09 744	2.76 731	1.55 757	0.88 751	1.70 764	1.07 754	2.00 758	1.35 749

DStereoFS	2.23 739	2.10 754	2.47 602	1.61 746	1.88 754	3.81 756	2.06 756	1.95 745	3.33 762	2.38 748	3.31 754	2.37 736	4.92 761	2.45 711	3.27 739	1.03 741	1.27 764	0.55 719	1.04 752	0.70 714	2.05 763

MANE	2.90 752	1.14 687	2.96 683	1.03 725	1.01 727	5.01 763	2.45 760	5.36 768	6.88 773	3.58 766	4.76 769	5.99 764	4.99 762	4.23 758	4.61 758	0.56 719	0.67 735	0.44 711	0.78 741	0.51 694	1.03 740

tt	4.93 763	0.27 153	4.20 738	2.29 759	1.58 749	10.20 775	16.97 786	9.42 781	5.02 767	1.67 733	1.28 695	4.68 758	5.03 763	3.37 751	5.92 763	6.16 779	9.47 790	2.82 776	3.18 776	3.60 768	1.53 756

UNDER WATER	2.74 747	1.85 744	4.54 743	1.81 753	1.44 743	2.34 747	1.40 742	3.24 760	6.60 771	2.60 751	2.76 744	5.75 763	5.24 764	3.02 741	4.01 751	1.45 754	0.81 748	1.59 762	1.06 753	1.80 754	1.51 755

TARStereo	4.27 760	0.86 594	6.17 755	0.46 619	7.32 768	5.34 765	6.97 779	4.27 766	7.12 774	5.50 772	8.80 773	7.61 768	5.43 765	2.93 739	2.74 729	0.40 703	0.24 650	0.41 704	5.07 781	0.51 694	7.23 782

SGM-ForestM	2.98 753	1.70 736	3.52 724	0.67 698	0.47 658	5.18 764	3.36 765	3.30 763	2.86 761	4.44 768	3.79 763	9.80 777	5.50 766	6.29 771	6.52 771	0.27 677	0.36 696	0.24 661	0.27 624	0.38 638	0.58 697

zzzz4	5.59 769	6.90 776	6.62 763	13.08 785	12.04 778	7.13 768	5.47 772	7.10 777	1.41 719	2.70 755	3.33 756	8.32 770	5.92 767	4.65 763	6.23 767	3.09 772	1.05 759	2.43 770	2.05 767	6.70 779	5.51 775

noway1	5.58 768	6.89 775	6.57 762	13.08 785	12.04 778	7.13 768	5.47 772	7.10 777	1.40 717	2.70 755	3.33 756	8.32 770	5.92 767	4.65 763	6.23 767	3.09 772	1.05 759	2.43 770	2.05 767	6.70 779	5.51 775

TCMNet-wrong-test	5.51 765	6.62 774	6.20 756	13.02 784	11.90 775	7.14 770	5.53 776	6.99 775	1.44 722	2.65 752	3.10 750	8.37 772	5.95 769	4.75 767	6.05 764	3.07 770	0.98 755	2.38 769	1.99 765	6.62 777	5.43 773

noway3	5.51 765	6.38 773	6.27 757	12.92 782	12.02 776	7.08 766	5.48 774	6.99 775	1.39 716	2.69 754	3.33 756	8.37 772	5.97 770	4.68 766	6.13 765	3.05 768	1.00 757	2.44 773	2.05 767	6.61 776	5.27 772

noway4	5.60 770	6.93 777	6.50 761	13.12 787	12.06 780	7.19 771	5.54 777	6.97 774	1.42 720	2.67 753	3.29 753	8.41 775	6.00 771	4.66 765	6.23 767	3.11 774	1.06 761	2.44 773	2.04 766	6.73 781	5.55 777

noway2	5.52 767	6.31 772	6.33 758	12.97 783	12.02 776	7.09 767	5.49 775	6.95 773	1.40 717	2.70 755	3.32 755	8.40 774	6.00 771	4.60 762	6.13 765	3.07 770	1.04 758	2.43 770	2.05 767	6.65 778	5.44 774

TorneroNet	5.50 764	1.92 750	3.16 703	1.47 743	1.25 740	14.07 779	1.06 723	4.90 767	20.99 796	10.17 777	16.48 787	11.88 783	6.93 773	3.34 749	4.20 754	1.30 752	0.69 741	1.45 758	0.86 745	2.61 764	1.20 745

USTest	8.10 773	7.17 778	8.96 768	9.25 774	9.05 770	15.27 780	23.78 788	9.96 782	9.47 775	5.94 773	6.75 771	7.80 769	7.48 774	8.83 777	11.21 783	2.21 765	3.56 778	2.86 777	3.20 777	5.02 774	4.16 769

coex-ft	5.95 771	1.67 732	60.57 810	0.34 465	0.30 496	0.77 622	0.69 684	0.74 415	4.41 766	19.22 792	2.15 728	1.62 723	7.97 775	1.81 632	8.96 777	0.44 707	2.08 773	0.18 617	0.19 564	0.38 638	4.62 771

IGEV-RUCA	2.28 740	0.30 217	1.15 199	0.40 569	1.86 753	2.06 742	1.90 753	1.36 720	1.80 741	3.70 767	3.76 762	5.02 760	8.19 776	2.12 681	1.63 686	0.25 667	0.76 746	2.72 775	1.91 764	2.39 762	2.36 766

LRCNet_RVC	13.74 787	19.30 787	12.75 781	19.46 790	12.69 783	1.86 731	0.41 580	12.33 784	1.05 685	15.77 788	18.83 791	12.62 786	8.70 777	12.21 781	9.62 779	22.22 803	8.37 789	25.85 805	24.01 805	19.32 798	17.44 798

LE_ROB	4.43 762	1.35 718	9.38 769	2.79 764	3.93 763	2.43 749	3.46 766	2.68 755	11.19 776	11.66 782	4.73 768	5.26 761	10.46 778	4.50 761	9.49 778	0.82 733	0.69 741	1.34 753	0.98 750	0.75 719	0.76 716

MonStereo1	1.98 736	1.01 659	1.78 383	1.19 735	1.04 729	3.58 755	0.61 664	1.53 730	1.93 745	1.39 722	3.37 759	2.23 735	10.80 779	2.84 737	1.25 663	1.04 742	0.38 702	0.96 740	0.57 725	1.10 735	1.00 739

DPSMNet_ROB	9.48 779	5.64 771	13.01 783	8.82 773	11.82 774	8.54 773	24.20 790	6.41 771	13.65 785	5.32 771	11.47 781	6.33 767	10.92 780	7.69 774	13.89 785	7.25 787	8.19 786	5.06 780	7.78 787	5.31 775	8.26 786

DGTPSM_ROB	8.89 777	5.62 770	12.25 778	5.92 771	11.32 773	8.54 773	24.18 789	6.40 770	13.49 782	5.15 769	11.46 780	6.19 766	10.92 780	7.00 772	13.72 784	4.47 775	7.65 782	3.92 779	7.45 786	4.38 772	7.87 785

iinet-test	11.61 780	10.56 779	11.80 775	12.17 776	12.09 781	18.69 784	26.70 794	13.53 785	13.46 780	9.91 775	10.28 774	11.17 780	11.16 782	12.37 782	14.43 786	6.71 783	7.85 783	6.13 784	6.95 782	8.33 783	7.85 783

IINet	11.61 780	10.56 779	11.80 775	12.17 776	12.09 781	18.69 784	26.70 794	13.53 785	13.46 780	9.91 775	10.28 774	11.17 780	11.16 782	12.37 782	14.43 786	6.71 783	7.85 783	6.13 784	6.95 782	8.33 783	7.85 783

Anonymous_1	22.91 790	11.20 782	12.13 777	12.75 779	26.28 798	19.43 791	27.92 796	14.08 788	13.61 783	14.96 787	10.58 776	11.26 782	11.19 784	12.55 784	14.57 789	38.28 810	7.88 785	34.96 808	63.99 810	89.57 813	10.94 789

DPSM_ROB	12.34 783	11.21 783	12.51 779	12.91 780	12.80 784	19.84 793	28.28 797	14.38 791	14.28 787	10.58 779	11.26 778	12.03 784	11.85 785	13.15 786	15.34 791	7.11 785	8.31 787	6.50 787	7.35 784	8.84 785	8.31 787

DPSM	12.34 783	11.21 783	12.51 779	12.91 780	12.80 784	19.84 793	28.28 797	14.38 791	14.28 787	10.58 779	11.26 778	12.03 784	11.85 785	13.15 786	15.34 791	7.11 785	8.31 787	6.50 787	7.35 784	8.84 785	8.31 787

Selective-IGEV-i1pa	9.22 778	12.57 785	9.49 771	2.20 757	1.49 747	16.83 783	8.03 781	14.34 789	11.26 777	10.52 778	15.24 784	14.52 788	11.94 787	18.22 793	9.78 780	7.79 788	3.09 777	5.20 782	2.49 774	2.46 763	6.90 781

UHP	8.35 776	2.17 763	12.80 782	1.04 726	3.05 760	13.45 778	6.62 778	11.56 783	21.64 797	12.60 783	20.66 793	14.01 787	14.14 788	7.42 773	8.27 776	1.86 761	1.65 766	1.36 754	3.22 778	3.66 769	5.78 778

HanzoNet	7.64 772	2.86 768	5.05 746	7.01 772	3.97 764	2.18 745	1.34 738	3.37 764	4.05 765	13.17 784	10.58 776	10.73 778	16.52 789	8.45 776	10.51 782	10.48 789	9.72 791	5.59 783	13.46 791	6.84 782	6.83 780

HaxPig	19.86 789	22.40 795	22.34 790	17.95 789	17.95 788	11.77 777	11.89 783	16.02 793	15.89 790	21.10 795	21.41 794	18.74 792	18.39 790	20.08 795	19.69 793	23.63 807	23.22 802	24.06 804	23.69 804	23.00 799	23.95 802

BEATNet-Init1	12.10 782	11.19 781	27.29 803	2.99 765	3.51 761	21.84 796	11.10 782	14.34 789	13.83 786	20.34 793	20.33 792	26.35 805	20.03 791	19.06 794	14.80 790	1.74 759	1.81 768	2.05 767	2.49 774	3.69 770	3.12 768

xxxxx1	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

tt_ll	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

ff	28.96 802	20.11 791	14.07 785	49.74 805	39.15 805	18.98 786	26.64 791	21.94 795	20.21 793	16.45 789	17.48 788	18.36 789	21.56 792	16.21 789	20.88 794	23.07 804	26.55 807	66.40 811	78.70 811	30.27 805	32.51 809

MEDIAN_ROB	23.96 792	27.05 804	26.39 801	22.16 791	22.13 790	16.12 782	13.97 784	20.24 794	20.05 792	25.50 806	25.31 804	22.96 794	22.63 795	24.39 796	23.24 797	28.20 808	27.23 810	28.62 806	27.75 808	27.50 804	27.76 807

fast-reg	25.26 799	22.76 803	26.49 802	26.66 799	27.60 799	41.51 806	57.03 801	28.84 799	28.98 807	20.78 794	22.21 795	23.55 796	23.30 796	26.97 806	31.44 806	14.39 797	16.67 795	15.16 796	15.84 799	18.23 797	16.71 792

PML	23.15 791	16.83 786	7.78 765	5.49 770	9.93 772	51.13 807	104.50 813	5.76 769	13.62 784	37.30 813	105.93 813	30.86 806	23.50 797	12.07 780	7.87 775	6.30 780	2.12 774	6.32 786	2.43 772	10.44 787	2.90 767

FlowAnything	24.85 796	22.54 797	25.10 797	26.11 796	25.76 793	39.86 801	57.00 800	28.89 803	28.87 805	21.31 802	22.68 802	24.22 800	23.87 798	26.39 800	30.89 805	14.26 791	16.78 801	13.10 793	14.90 798	17.78 789	16.69 791

RAFT-FEzeroshot	24.80 793	22.55 798	24.73 793	26.10 794	25.76 793	39.84 799	57.07 805	28.84 799	28.79 802	21.14 797	22.48 797	24.18 798	23.88 799	26.38 797	30.87 801	14.26 791	16.71 797	13.09 789	14.82 794	17.79 792	16.72 795

RAFT-FE	24.80 793	22.55 798	24.73 793	26.10 794	25.76 793	39.84 799	57.07 805	28.84 799	28.79 802	21.14 797	22.48 797	24.18 798	23.88 799	26.38 797	30.87 801	14.26 791	16.71 797	13.09 789	14.82 794	17.79 792	16.72 795

LSM0	26.58 800	22.63 802	25.88 800	30.13 800	52.21 812	39.94 805	56.74 799	28.97 804	28.72 801	21.14 797	22.26 796	24.43 803	23.88 799	26.54 804	30.87 801	14.32 796	16.55 794	13.12 795	14.71 792	17.92 795	20.60 799

CasAABBNet	24.81 795	22.53 796	24.83 795	26.08 793	25.74 792	39.86 801	57.06 803	28.87 802	28.83 804	21.16 800	22.54 799	24.22 800	23.89 802	26.38 797	30.87 801	14.25 790	16.71 797	13.09 789	14.81 793	17.78 789	16.71 792

Hybrid-DGEV	24.86 797	22.58 800	25.22 799	26.11 796	25.76 793	39.92 803	57.06 803	29.03 806	29.01 808	21.12 796	22.64 800	24.13 797	23.91 803	26.46 802	30.82 799	14.27 794	16.70 796	13.09 789	14.83 797	17.78 789	16.71 792

Selective-RAFT-Error	24.87 798	22.59 801	25.14 798	26.13 798	25.82 797	39.93 804	57.03 801	28.97 804	28.95 806	21.21 801	22.65 801	24.25 802	23.98 804	26.43 801	30.83 800	14.27 794	16.71 797	13.10 793	14.82 794	17.82 794	16.76 797

DPSimNet_ROB	17.97 788	20.20 794	24.98 796	17.62 788	15.92 787	21.53 795	21.00 787	13.70 787	15.61 789	23.89 805	14.69 783	22.87 793	24.58 805	12.70 785	14.56 788	18.48 798	12.91 792	20.21 801	12.05 789	17.76 788	14.17 790

AVERAGE_ROB	26.93 801	30.34 807	29.27 804	25.82 792	25.34 791	19.48 792	15.17 785	23.55 798	23.00 800	28.45 807	27.87 805	26.25 804	25.86 806	26.96 805	25.55 798	31.30 809	30.07 811	31.76 807	30.81 809	30.79 808	30.93 808

RSGM-EC	41.56 809	31.72 808	19.92 788	51.66 808	47.86 808	38.70 797	61.61 807	33.83 807	22.80 798	23.45 803	29.29 806	43.76 811	35.31 807	66.76 811	70.17 812	66.40 812	37.60 812	48.67 809	25.68 806	48.86 809	27.21 805

acva	41.56 809	31.72 808	19.92 788	51.66 808	47.86 808	38.70 797	61.61 807	33.83 807	22.80 798	23.45 803	29.29 806	43.76 811	35.31 807	66.76 811	70.17 812	66.40 812	37.60 812	48.67 809	25.68 806	48.86 809	27.21 805

zzzz2	37.36 805	34.10 810	37.81 806	39.61 801	38.70 803	60.14 810	86.04 811	43.62 811	43.68 809	31.88 810	34.07 809	35.66 807	35.41 809	39.41 807	46.07 807	21.44 801	25.20 805	19.84 799	22.48 800	26.77 802	25.16 803

noway5	37.36 805	34.10 810	37.81 806	39.61 801	38.70 803	60.14 810	86.04 811	43.62 811	43.68 809	31.88 810	34.07 809	35.66 807	35.41 809	39.41 807	46.07 807	21.44 801	25.20 805	19.84 799	22.48 800	26.77 802	25.16 803

zzzzzz3	37.89 807	29.68 805	38.88 808	48.93 803	48.83 810	58.10 809	76.69 810	42.34 809	43.95 811	31.42 808	34.06 808	40.19 809	40.01 811	39.79 809	48.00 810	21.11 799	25.13 803	20.33 802	22.80 802	25.12 800	22.46 800

zzz1	37.91 808	29.70 806	39.14 809	48.93 803	48.83 810	58.08 808	76.65 809	42.36 810	44.00 812	31.44 809	34.09 811	40.20 810	40.01 811	39.82 810	47.98 809	21.12 800	25.13 803	20.33 802	22.80 802	25.12 800	22.47 801

Selective-IGEV-i16pa	47.65 811	67.17 812	7.20 764	2.47 760	2.32 758	116.02 813	1.42 745	90.41 814	82.69 813	32.69 812	90.10 812	60.10 813	84.41 813	129.53 814	52.52 811	50.16 811	15.10 793	18.00 798	9.63 788	0.94 729	40.09 812

test_example2	115.39 812	123.23 813	94.57 811	115.52 810	123.55 813	101.63 812	114.33 814	53.41 813	99.48 814	134.90 814	135.05 814	85.83 814	85.11 814	111.32 813	106.15 814	152.55 814	205.26 814	99.78 814	114.96 814	140.96 814	110.20 813

ccccc		297.21 814		374.70 813	380.44 814	203.92 814		216.32 815		203.37 815		215.01 815		312.78 815		412.57 815	356.13 815	256.09 815	227.69 815	428.88 815

ASD4		19.65 788

Low-res two-view benchmark