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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

LACA2	0.25 84	0.74 485	1.30 183	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 205	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

aanet-new-36k	0.29 138	0.63 435	1.51 244	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 408	1.36 200	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 519

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 161	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 254	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 375	1.68 275	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 360	1.33 190	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

aanet-new-78k	0.33 181	0.44 333	2.51 550	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 541

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 384	2.69 579	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 580	0.10 106	0.23 460

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 355	1.36 200	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 134	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 144	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 172	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 342	1.04 131	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

xyz-stereo-finetune	0.31 164	0.46 345	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

xyz-stereo	3.02 678	0.29 179	30.64 721	0.23 83	0.12 21	15.52 698	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 691	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 619	0.07 105	0.13 192	0.08 51

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 631	1.82 358	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 646	0.18 371

WCG-NET	0.30 155	0.42 317	1.26 172	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 220	1.34 643	1.24 169	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 642	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 614

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 384	1.21 163	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 188	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 545	1.76 312	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 200	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

TANstereo	0.33 181	0.49 364	1.75 303	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 488	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 551	0.07 5	0.09 79

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 377	1.51 244	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 541

aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 163	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

PSi22	0.37 220	0.73 481	1.71 288	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

252Zero-FE	0.62 485	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 692	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 141	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 508	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.26 470	0.18 371

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 246	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

XX-TBD	0.34 190	0.77 498	1.75 303	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

csc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

111	0.48 354	1.09 606	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 566

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 190	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	0.07 12
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
LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

LiteMatch	0.25 84	0.69 463	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

Lsterematch	0.39 248	0.69 463	1.65 265	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 116	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 610	0.08 40	0.09 79

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 115	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 127	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 281	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 615	0.08 51

IGEV++	0.34 190	0.43 322	1.32 188	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 606

ACVNet-DCA	0.42 283	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

xx1	0.46 332	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 301	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 348	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 596

tt1	0.44 301	0.64 440	1.83 361	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 587	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 574

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 183	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

DCANet-4	0.40 256	0.27 137	2.21 482	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

ADStereo(finetuned)	0.45 320	0.77 498	2.12 463	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 581	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

DCANet	0.42 283	0.77 498	1.95 418	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

PMTNet	0.31 164	0.35 254	1.30 183	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

HITNet	0.46 332	0.92 552	2.09 454	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 354	0.89 545	1.85 366	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 532	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 414	1.61 261	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 590

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 377	1.27 175	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4w-stereo	0.20 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 116	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

MM-Stereo_test2	0.38 233	0.28 166	2.46 534	0.43 523	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 563	0.22 435

HART	0.38 233	0.53 384	1.66 271	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 662	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 139	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.06 1

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 141	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 507	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 157	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 190	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

SMFormer	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

qqq1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 152	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 235	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.19 354	0.08 51

ProNet	0.30 155	0.54 392	1.29 180	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 228	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

qqq	0.38 233	0.21 36	1.34 195	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

AnonymousM	0.37 220	0.44 333	1.50 241	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 652	0.36 607	0.12 157	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 220	0.53 384	1.41 215	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 596	0.37 581

AFF-stereo	0.44 301	0.96 570	1.78 325	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 571	0.10 115

BEATNet_4x	0.47 348	0.73 481	1.91 399	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

Zero-FE251	0.56 446	0.29 179	1.27 175	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 688	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 569	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

SCV_C0	0.33 181	0.43 322	1.42 220	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.26 470	0.17 351

tg	0.37 220	0.55 401	1.35 198	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 604	0.36 574

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 215	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

ff7	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 207	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

rrr	0.46 332	0.34 245	3.08 626	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 561	0.16 281	0.25 486

11t	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

anonymousdsp	0.34 190	0.53 384	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519

ccc-4	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 392	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
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
NF-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 529	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

OCTAStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

NRIStereo	0.46 332	0.25 107	1.77 321	0.47 554	0.16 130	0.95 599	0.74 623	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

THIR-Stereo	0.86 589	0.62 425	2.13 465	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 688	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 641	0.97 598	1.80 662	1.69 536	2.25 644	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

DRaft	0.62 485	0.38 279	1.76 312	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 606	0.53 218	0.53 309	0.67 536	0.99 598	0.38 281	1.00 615	1.44 491	2.10 639	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

RE-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

TVStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

iRAFT	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

RAFT-IKP	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 297	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 571	0.08 40	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 320	0.54 392	2.11 459	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

test_xeample3	0.46 332	0.34 245	2.99 620	0.37 461	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 617	0.17 305	0.26 496

ARAFT	0.60 472	1.23 628	3.10 629	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 571	0.21 420

GMStereo	0.38 233	0.99 587	1.91 399	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 364	1.73 292	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-30k	0.28 125	0.49 364	1.75 303	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 345	1.39 212	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 555	0.08 40	0.27 504

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 625	0.08 40	0.27 504

Hybrid-DGEV-03	0.45 320	0.88 541	1.75 303	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 601	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

Hybrid-DGEV-2	0.51 400	0.84 526	1.75 303	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 540	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 125	0.43 322	0.93 113	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.13 192	0.06 1

MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 134	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 163	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

test_sample2	0.41 264	0.19 10	1.23 167	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 221	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

H2IRNET	0.40 256	0.61 419	1.90 393	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

mmm	0.38 233	0.21 36	1.18 155	0.35 418	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

1111x	0.74 554	0.21 36	1.93 405	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 678	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

Any-RAFT	0.38 233	0.25 107	1.89 388	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

CASS	0.39 248	0.30 196	1.61 261	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 203	0.20 20	1.36 200	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

dd	0.42 283	0.96 570	1.77 321	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

PSM-softLoss	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

PSM-adaLoss	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo_v2	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

HUI-Stereo	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

DEmStereo	0.68 521	0.31 210	2.25 494	0.42 519	0.17 161	0.66 482	0.89 637	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 601	0.45 340	1.26 633	1.54 511	2.26 645	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

DeepStereo_RVC	0.44 301	0.28 166	1.92 402	0.49 564	0.17 161	0.60 390	0.59 589	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 598	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

iGMRVC	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

CRE-IMP	0.41 264	0.22 53	1.76 312	0.48 562	0.17 161	0.79 560	0.69 615	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 342	1.08 136	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
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
cross-raft	0.40 256	0.27 137	2.22 486	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

test_xeample	0.72 542	0.21 36	1.36 200	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 683	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 283	0.86 534	1.78 325	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

FENet	0.44 301	0.30 196	2.42 525	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

iResNet	0.51 400	0.76 489	2.59 565	0.41 508	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 355	1.41 215	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 608

IGEV_i1	0.44 301	0.26 125	2.01 436	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 512

IGEV-FE	0.53 420	0.34 245	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 220	0.37 267	1.21 163	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 545	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.13 192	0.15 298

999	0.29 138	0.25 107	1.05 132	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 610

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 124	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

rvit_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 235	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 226	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

model_zeroshot	0.44 301	0.68 459	1.97 432	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 614	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

ITSA-stereo	0.48 354	0.33 227	1.20 161	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

RAStereo	0.28 125	0.48 360	1.52 246	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

test_sample6	0.52 414	0.44 333	1.81 352	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

test_sample5	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample1	0.40 256	0.18 6	1.19 157	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

DualNet	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

IGEV_Zeroshot_test	0.53 420	0.33 227	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

ToySt	0.44 301	0.61 419	1.89 388	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 303	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

DisPM	0.43 292	0.33 227	1.78 325	0.57 602	0.18 208	0.59 378	0.63 603	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

MIPNet	0.83 585	0.81 515	2.40 522	0.61 614	0.18 208	1.48 639	1.39 669	1.60 657	0.74 522	1.94 660	0.85 572	0.73 511	1.68 657	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 586	0.25 449	0.12 186

IPLGR	0.54 426	0.56 403	2.68 576	0.36 437	0.18 208	0.62 430	0.54 572	1.02 604	0.64 424	0.73 562	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

PFNet+	0.45 320	0.37 267	1.86 374	0.46 549	0.18 208	0.58 359	0.77 627	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

GES	0.44 301	0.28 166	1.88 381	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 500	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

222	0.78 569	0.23 75	1.23 167	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 690	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

xxxx	0.70 530	0.21 36	1.33 190	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 684	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

DIP-Stereo	0.37 220	0.34 245	1.50 241	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Selective-IGEV-i16pc	0.75 557	0.29 179	5.48 675	0.32 343	0.19 244	1.18 631	0.62 600	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 403	1.05 132	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 550

rvit_0105_3	0.39 248	0.47 355	1.46 228	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

UGAM	0.58 458	0.47 355	2.21 482	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 535	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 602	0.17 351

test_sample4	0.50 383	0.42 317	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample3	0.50 383	0.41 309	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

GMStereo_Zeroshot	0.41 264	0.36 264	1.54 248	0.41 508	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

plain	0.37 220	0.47 355	2.15 471	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 602	0.12 186

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 120	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 566

UDGNet	0.44 301	1.02 597	1.74 297	0.35 418	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 626	0.19 498	0.27 481	0.15 298

dad	0.51 400	1.01 593	1.74 297	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 513	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 629	0.18 478	0.22 403	0.14 256

Pruner-Stereo	0.51 400	0.27 137	1.78 325	1.79 672	0.19 244	0.62 430	0.45 541	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 556	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

RAFT	0.45 320	0.92 552	1.59 255	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 623	0.13 229

CFNet_pseudo	0.45 320	0.46 345	2.23 490	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

HSM-Net_RVC	0.67 514	0.34 245	2.23 490	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 640	0.69 473	0.72 558	0.70 531	0.78 535	0.42 424	3.77 678	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 320	0.46 345	2.22 486	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

GASTEREO	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.56 597	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 555	0.14 221	0.20 407

qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 136	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 238	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

test_sample7	0.47 348	0.33 227	1.49 238	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

PCWNet_CMD	0.46 332	0.45 342	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

riskmin	0.37 220	0.22 53	1.74 297	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

GwcNet-ADL	0.50 383	0.74 485	2.90 611	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

GANet-ADL	0.44 301	0.41 309	2.31 503	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

MSMDNet	0.46 332	0.44 333	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

AdaStereo	0.44 301	0.38 279	1.79 345	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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.
CBMV	0.71 539	0.76 489	2.64 571	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 628	0.98 572	0.78 555	0.85 598	0.71 535	0.86 570	1.10 625	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 559
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 589	0.33 227	6.08 678	0.32 343	0.21 274	1.08 621	0.68 612	1.06 617	0.92 598	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 127	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.10 115

MSCF	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.58 604	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 561	0.15 244	0.21 420

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

HI	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 419	1.18 155	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

ffm	0.47 348	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

ff1	0.73 551	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

mmx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

MIM_Stereo	0.41 264	0.60 414	1.88 381	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

BUS	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.91 594	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

BSDual-CNN	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

test_4	0.40 256	0.37 267	2.01 436	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 426	1.01 593	2.08 453	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 588	0.12 186

psmg	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

IPLG	0.69 526	0.84 526	2.43 529	0.35 418	0.21 274	1.65 649	0.61 595	1.36 645	0.58 356	1.39 649	0.51 355	0.37 272	0.87 599	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

AACVNet	0.54 426	0.78 506	1.73 292	0.36 437	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

PSMNet-ADL	0.51 400	0.38 279	1.65 265	0.35 418	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

FTStereo	0.76 561	0.18 6	2.35 512	0.71 623	0.21 274	0.73 527	1.79 677	0.57 247	0.53 309	1.07 620	1.63 642	1.29 637	2.13 666	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 596

KYRaft	0.48 354	0.29 179	1.75 303	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 523	0.93 588	0.53 387	0.72 570	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 619

IRAFT_RVC	0.54 426	0.53 384	1.78 325	0.46 549	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 560	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

LMCR-Stereo	0.52 414	0.71 470	2.39 519	0.40 500	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

ACVNet	0.45 320	0.44 333	1.79 345	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

CCAANet	0.40 256	0.33 227	1.65 265	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

StereoDRNet-Refined	0.50 383	0.41 309	1.50 241	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 536	0.68 512	0.73 511	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 383	1.15 618	1.73 292	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

G2L-ROB	0.51 400	0.95 567	1.96 427	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

SCV	0.35 203	0.59 412	1.37 205	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.34 543	0.29 519

FoundationStereo	0.20 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

DCVSM-stereo	0.49 372	0.29 179	2.49 543	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 564	0.58 253	0.49 266	0.69 544	0.46 306	0.79 540	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

DualNet (step1)	0.59 466	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 644	0.14 451	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 602	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample8	1.12 619	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 635	0.56 416	2.53 665	1.31 637	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 383	0.33 227	0.93 113	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 640	3.16 683	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

CFNet_ucs	0.48 354	0.50 372	2.32 504	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

gwcnet-sp	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ssnet_v2	0.55 438	0.60 414	1.86 374	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 513	0.54 394	0.81 547	0.47 471	0.77 412	0.70 507	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 532

ssnet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

LCNet	0.54 426	0.37 267	1.78 325	0.92 641	0.22 304	0.96 600	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 581	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 658	0.39 590

ICVP	0.46 332	0.29 179	2.41 523	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 576	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 514	0.80 510	1.90 393	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 610	0.95 613	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 630	0.13 371	0.24 435	0.17 351

iResNetv2_ROB	0.59 466	1.43 646	2.96 615	0.40 500	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 604	0.17 351

CBMV_ROB	0.76 561	0.42 317	2.68 576	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 552	0.96 559	0.76 546	1.04 619	0.96 593	0.88 576	0.93 607	2.06 599	1.19 587	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 538	0.25 449	0.28 512

DN-CSS_ROB	0.48 354	1.23 628	1.99 433	0.39 488	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 563	0.12 186

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 136	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 228	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

MyStereo06	0.54 426	0.41 309	2.68 576	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 594	0.52 370	0.78 535	0.58 523	0.48 293	1.10 572	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MyStereo05	0.49 372	0.41 309	2.72 583	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MyStereo04	0.48 354	0.40 299	2.65 573	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

CBFPSM	0.56 446	0.91 550	1.82 358	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 610	0.83 591	0.62 359	1.35 601	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

DCRE	0.50 383	0.63 435	2.13 465	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 652	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.16 281	0.15 298

CSP-Net	0.50 383	0.39 291	1.25 170	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

STrans-v2	0.67 514	0.56 403	2.64 571	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 606	0.85 572	0.89 578	0.93 607	1.83 564	1.21 590	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

IIG-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.54 588	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 523	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 604	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

PSM-AAD	0.63 492	0.22 53	1.77 321	0.37 461	0.23 324	0.86 582	1.17 658	0.59 262	0.60 369	0.64 523	0.71 535	0.68 482	2.93 674	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 559

GrayStereo	0.66 509	0.19 10	1.76 312	0.90 639	0.23 324	0.62 430	1.42 673	0.62 283	0.60 369	0.72 558	0.78 556	0.56 411	3.07 677	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

Prome-Stereo	0.49 372	0.30 196	1.76 312	0.60 613	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 606	0.43 320	0.72 570	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 603

RALAANet	0.43 292	0.98 582	1.90 393	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 198	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 638	0.08 40	0.39 590

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

DFGA-Net	0.51 400	1.06 602	1.75 303	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 571	0.15 298

G2L-Stereo_test	0.55 438	0.97 578	1.89 388	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 517	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

rvit_105_1	0.44 301	0.54 392	1.46 228	0.36 437	0.24 339	0.51 257	0.45 541	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 170	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 611	0.19 354	0.31 541

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 120	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 594	0.21 386	0.16 330

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 405	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 275	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

LL-Strereo2	0.41 264	0.90 549	1.83 361	0.44 530	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

hknet	0.47 348	0.29 179	1.70 281	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 513	0.53 382	0.80 544	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

GMM-Stereo	0.50 383	0.23 75	2.41 523	0.54 588	0.24 339	0.77 551	0.46 544	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 605

Anonymous3	0.42 283	0.35 254	2.09 454	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

sAnonymous2	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

CroCo_RVC	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

DMCA	0.41 264	0.52 377	1.26 172	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

FADNet_RVC	0.81 581	1.14 614	2.42 525	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 503	0.94 660	0.96 676	0.28 603	1.00 675	0.90 653	1.36 675

TDLM	0.67 514	0.92 552	1.76 312	0.37 461	0.24 339	0.66 482	0.56 581	0.82 434	0.74 522	1.16 627	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 654	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 620	0.14 399	0.32 522	0.16 330

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 519	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

coex_refinement	0.58 458	0.94 560	1.87 379	0.38 478	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 547	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

ACV-stereo	0.66 509	0.76 489	2.86 602	0.32 343	0.25 359	1.01 608	0.60 591	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 649	0.94 610	1.40 488	0.69 505	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

iinet-f	0.57 453	0.93 558	2.27 497	0.31 314	0.25 359	0.83 574	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 511	0.67 558	0.73 400	0.67 500	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 604	0.16 330

IER	0.43 292	0.38 279	1.69 277	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

NINENet	0.50 383	0.33 227	1.69 277	0.55 595	0.25 359	0.91 594	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

HHNet	0.60 472	0.65 447	2.60 567	0.36 437	0.25 359	0.64 462	0.61 595	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 617	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 625	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

GEStereo_RVC	0.54 426	0.87 537	1.95 418	0.47 554	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

PSMNet-RSSM	0.53 420	0.82 519	1.78 325	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

GwcNet-RSSM	0.57 453	0.94 560	2.13 465	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

GANet	0.75 557	0.84 526	2.01 436	0.40 500	0.25 359	0.74 533	0.66 606	0.87 481	0.73 518	0.71 555	1.07 612	0.84 559	0.59 526	2.71 656	1.15 580	0.17 524	0.16 497	0.44 635	0.16 445	0.31 513	0.20 407

CFNet	0.58 458	0.96 570	1.78 325	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

AANet_RVC	0.68 521	1.00 589	2.09 454	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 590	0.80 544	0.41 406	2.46 637	1.02 562	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

DLCB_ROB	0.54 426	0.55 401	1.49 238	0.36 437	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 558	0.69 521	0.83 554	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

NOSS_ROB	0.64 496	0.65 447	1.62 263	0.46 549	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 531	0.38 373	2.78 658	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 603	0.26 546	0.27 481	0.39 590

ETE_ROB	0.60 472	0.71 470	1.55 250	0.37 461	0.25 359	0.69 506	0.51 561	1.47 650	0.70 483	0.80 580	0.69 521	0.85 563	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

z-ln-s-r	0.64 496	0.89 545	2.23 490	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 596	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

MM-Stereo_test1	0.41 264	0.39 291	2.29 501	0.38 478	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 588	0.15 298

CoDeX	0.52 414	0.43 322	2.25 494	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

HBP-ISP	0.76 561	1.30 636	3.19 639	0.35 418	0.26 377	0.85 580	0.54 572	1.03 611	0.72 503	0.80 580	0.69 521	0.68 482	0.83 591	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 610	0.25 538	0.28 487	0.24 474

CRFU-Net	0.56 446	0.38 279	1.86 374	0.46 549	0.26 377	0.82 571	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 535	1.35 641	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

TransformOpticalFlow	0.64 496	0.56 403	2.66 574	0.44 530	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 570	0.74 545	0.91 582	0.85 595	1.83 564	0.81 531	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

RALCasStereoNet	0.45 320	0.88 541	1.85 366	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 563

GANet-RSSM	0.55 438	0.73 481	1.90 393	0.36 437	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

FADNet-RVC	0.61 480	1.26 633	2.12 463	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 631	0.28 512

SuperB	1.15 624	1.14 614	5.43 674	0.36 437	0.26 377	0.81 568	0.89 637	0.88 490	1.17 628	0.67 536	0.68 512	0.63 444	1.39 645	1.74 544	3.37 668	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 688	0.25 486

GANetREF_RVC	0.75 557	1.15 618	2.46 534	0.47 554	0.26 377	0.83 574	0.61 595	0.97 568	0.89 591	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 622	0.24 532	0.39 588	0.31 541
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
CVANet_RVC	0.65 504	0.80 510	2.13 465	0.36 437	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 544	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 571	0.15 298

DeepPruner_ROB	0.50 383	0.70 468	1.94 415	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

DNS	0.93 601	0.22 53	1.33 190	1.53 666	0.27 390	2.18 669	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 691	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 680

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 629	0.09 77	0.34 563

zh-mn7	0.80 573	1.54 651	3.00 621	0.35 418	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 624	1.00 614	1.28 624	0.75 523	0.57 517	1.87 572	1.18 585	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

w-ln-seven-2	0.68 521	1.13 612	2.46 534	0.36 437	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 574	0.69 544	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 580	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 438	0.85 531	2.18 478	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

DispNO	0.67 514	0.98 582	2.58 563	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 554	0.47 471	2.46 637	0.68 503	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 580	0.16 281	0.17 351

test-1	0.44 301	0.48 360	1.69 277	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 582	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

pcwnet_v2	0.64 496	0.49 364	4.41 667	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 587	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 388	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

SFCPSM	0.46 332	0.24 93	2.35 512	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

MMNet	0.50 383	0.48 360	1.93 405	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

UCFNet_RVC	0.48 354	0.82 519	1.85 366	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

SANet	1.20 628	1.21 626	3.33 648	0.38 478	0.27 390	1.73 653	0.85 634	1.10 624	2.49 676	1.16 627	1.83 646	1.72 652	1.50 651	2.37 622	2.84 657	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 550

XPNet_ROB	0.61 480	0.72 474	1.66 271	0.37 461	0.27 390	0.67 488	0.47 552	0.89 496	0.71 493	0.78 576	0.70 531	0.81 547	0.53 499	1.70 537	0.76 521	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 116	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

z-mn7	0.80 573	1.52 650	2.62 568	0.36 437	0.28 405	1.01 608	0.48 556	0.90 502	1.29 637	0.69 544	1.35 632	0.85 563	0.59 526	2.03 595	1.09 571	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 221	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

ACRE	0.56 446	1.14 614	2.77 594	0.76 628	0.28 405	0.60 390	0.56 581	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 563	0.18 371

SACVNet	0.60 472	0.74 485	1.90 393	0.37 461	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 530	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 578	0.24 474

cf-r	0.53 420	0.81 515	2.15 471	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 523	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

DSFCA	0.54 426	0.35 254	1.41 215	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 636	0.76 377	0.70 483	0.72 558	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

MeshStereo	1.21 629	1.15 618	3.01 622	0.34 402	0.28 405	1.10 623	0.69 615	1.35 644	1.01 610	2.71 677	2.41 661	2.96 668	1.45 648	2.80 660	1.40 606	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 621	0.26 496
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
quiztm	0.37 220	0.82 519	1.45 226	0.40 500	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

AANet	0.82 584	0.91 550	2.89 607	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 638	1.33 644	1.39 633	1.26 636	1.14 629	1.32 477	0.97 547	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 541

BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.98 603	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

DDF-Stereo	0.37 220	0.27 137	0.79 81	0.39 488	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 540	0.23 193	0.64 364	1.04 565	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

FSD					0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 612	0.30 571	0.31 513

castereo	0.30 155	0.44 333	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 580	0.12 157	0.09 79

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 392	1.44 223	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

TRStereo	0.53 420	0.76 489	2.38 517	0.42 519	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 665	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 620	0.13 192	0.32 550

RAFT-RH_RVC	0.61 480	0.50 372	2.33 507	0.36 437	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 570	1.91 648	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 592	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

HCRNet	0.46 332	0.49 364	1.65 265	0.38 478	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

psmorigin	1.36 640	0.60 414	13.80 701	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 612	0.88 579	1.17 632	0.73 573	4.00 679	0.86 537	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 519

FAT-Stereo	0.70 530	0.54 392	2.88 604	0.36 437	0.29 414	0.62 430	0.54 572	0.97 568	0.87 583	0.76 570	0.92 584	0.94 592	0.80 587	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

FADNet-RVC-Resample	0.67 514	1.16 623	3.16 635	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 631

RTSC	0.72 542	1.00 589	2.22 486	0.40 500	0.29 414	0.82 571	0.31 428	0.96 559	1.10 622	0.92 606	0.81 560	0.78 535	0.58 523	1.23 470	1.55 613	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 604	0.30 532

HSM	0.62 485	0.76 489	1.72 289	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 643	0.64 549	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

LALA_ROB	0.60 472	0.76 489	1.69 277	0.36 437	0.29 414	0.79 560	0.55 576	0.94 540	0.77 551	0.81 586	0.67 505	0.94 592	0.49 487	0.99 439	0.73 517	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 124	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

MSAF-DinoV2	3.10 679	1.86 672	10.68 692	3.61 691	0.30 431	3.34 679	0.82 633	2.81 681	1.79 660	0.80 580	0.87 576	1.56 650	1.10 625	26.49 720	1.96 629	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 687	0.92 654	0.99 664

zh-sn7	0.89 595	1.73 664	3.09 628	0.39 488	0.30 431	0.82 571	0.63 603	0.96 559	0.87 583	0.79 578	1.12 615	0.84 559	0.87 599	2.42 631	1.63 616	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 519

MM-Stereo_test3	0.40 256	0.58 409	1.75 303	0.36 437	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 593	0.11 141

4D-IteraStereo	0.44 301	0.96 570	2.63 569	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 532

coex-ft	5.95 689	1.67 658	60.57 722	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 615	0.74 355	4.41 685	19.22 709	2.15 654	1.62 651	7.97 693	1.81 562	8.96 694	0.44 632	2.08 690	0.18 550	0.19 498	0.38 578	4.62 695

fast-acv-ft	0.63 492	0.88 541	3.10 629	0.38 478	0.30 431	0.79 560	0.48 556	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 529	0.60 530	0.67 381	0.73 517	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 571	0.16 330

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

Anonymous_2	0.74 554	0.32 218	1.65 265	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 559	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 679	3.69 697	0.80 649	0.27 504

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 453	0.87 537	2.11 459	0.32 343	0.30 431	0.84 576	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 530	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 510	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

RAFT_CTSACE	0.46 332	0.76 489	2.07 448	0.35 418	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 596	0.08 51

rafts_anoy	0.43 292	0.89 545	1.96 427	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

Syn2CoEx	0.70 530	1.07 605	2.74 589	0.43 523	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 517	0.72 570	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

psm_up	0.57 453	0.61 419	1.83 361	0.35 418	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

CFNet-ft	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

FADNet	0.64 496	1.22 627	2.06 446	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 631	0.24 474

STTStereo	0.51 400	0.69 463	2.14 470	0.36 437	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

CFNet_RVC	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

NCCL2	0.65 504	0.94 560	1.96 427	0.43 523	0.30 431	0.71 514	0.68 612	0.84 452	0.65 438	0.70 550	0.60 449	0.86 570	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 650	0.25 538	0.22 403	0.24 474

FBW_ROB	0.83 585	0.77 498	1.77 321	0.44 530	0.30 431	0.87 586	0.46 544	1.10 624	0.91 594	0.81 586	0.75 548	1.01 606	0.61 539	3.66 677	1.23 592	0.26 604	0.23 576	0.36 622	0.25 538	0.27 481	0.62 631

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 409	0.98 122	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 625	0.09 77	0.29 519

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 124	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

ISRNet	0.47 348	0.44 333	1.55 250	0.37 461	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 513	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 215	0.36 437	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 611	0.18 333	0.12 186

Wz-Net-TNSev	0.91 597	1.73 664	3.08 626	0.36 437	0.31 452	1.00 607	0.71 619	1.06 617	0.97 604	0.71 555	0.72 540	1.09 621	0.87 599	2.42 631	1.59 614	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 612	0.35 566

Wz-Net-SNSev	0.76 561	1.32 640	3.11 631	0.40 500	0.31 452	0.71 514	0.60 591	0.98 572	0.87 583	0.67 536	0.83 565	0.96 595	0.60 530	1.67 533	0.97 547	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 563	0.24 474

CIPLG	0.56 446	1.19 624	2.46 534	0.80 632	0.31 452	0.61 410	0.57 585	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

IPLGR_C	0.58 458	1.25 631	2.72 583	0.80 632	0.31 452	0.60 390	0.61 595	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

PS-NSSS	0.63 492	1.00 589	1.81 352	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

PSMNet_ROB	0.66 509	1.01 593	2.33 507	0.38 478	0.31 452	0.72 520	0.55 576	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 523	0.47 471	2.00 594	0.82 532	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 384	1.28 177	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 628	0.10 106	0.32 550

rvit_stereo_0075_2	0.40 256	0.40 299	1.88 381	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

StereoVision	0.45 320	0.72 474	1.94 415	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

iRaft-Stereo_20w	0.58 458	0.39 291	1.96 427	0.45 544	0.32 462	0.92 596	0.57 585	1.14 629	0.56 341	0.81 586	0.40 272	0.55 398	0.69 563	0.65 375	1.04 565	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 607	0.17 305	0.25 486

test-3	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.28 512

test_1	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.29 519

test_3	0.44 301	0.20 20	1.70 281	0.36 437	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 598	0.29 494	0.28 512

CrosDoStereo	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DeepStereo_LL	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

UPFNet	0.46 332	0.28 166	1.73 292	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

ADCL	0.99 607	0.79 508	2.43 529	0.39 488	0.32 462	1.50 641	1.90 678	0.92 523	0.97 604	1.26 641	1.27 623	1.00 604	1.42 647	1.14 461	3.31 666	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

MSMD_ROB	1.34 638	0.96 570	2.38 517	0.39 488	0.32 462	1.96 659	0.62 600	0.91 514	1.43 644	2.94 681	2.60 665	4.77 684	1.95 664	2.43 634	1.33 600	0.29 615	0.26 596	0.32 616	0.32 586	0.30 505	0.30 532

SGM-Forest	1.04 615	0.42 317	3.59 654	0.41 508	0.32 462	1.05 613	1.32 664	0.94 540	0.83 574	1.16 627	2.23 658	1.03 610	1.39 645	2.49 640	2.35 647	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

DStereoRT	0.81 581	0.53 384	2.23 490	0.36 437	0.33 477	0.92 596	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 630	1.76 547	1.04 565	0.14 468	0.13 432	2.17 690	0.78 665	0.16 281	0.66 636

FE-Mocha	0.41 264	0.31 210	1.44 223	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 584	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

AIO-test1	0.45 320	0.87 537	2.27 497	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

MyStereo8	0.54 426	0.80 510	2.76 591	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 563

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

GASNet	0.73 551	1.47 648	3.04 623	0.47 554	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 517	0.55 507	2.03 595	0.65 496	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 623	0.28 512

Wz-Net-MNSev	0.65 504	0.97 578	2.19 480	0.36 437	0.33 477	0.90 592	0.60 591	0.92 523	0.81 570	0.75 567	0.72 540	0.73 511	0.65 551	1.39 485	0.71 510	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

AASNet	0.56 446	1.03 598	2.34 509	0.37 461	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 604	0.24 474

RAFT + AFF	0.64 496	1.20 625	1.95 418	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 564	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 587	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 604	0.29 519

UNet	0.54 426	0.44 333	2.83 601	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

w-ln-seven	0.74 554	1.05 600	2.54 557	0.37 461	0.34 490	1.03 611	0.47 552	1.00 593	1.08 619	0.90 603	0.85 572	0.85 563	0.57 517	1.37 483	1.26 595	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

Reg-Stereo(zero)	0.46 332	0.17 2	2.10 458	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 572	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 614	0.59 628

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 157	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 541

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 183	0.79 631	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 652	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 581

anonymousa	0.48 354	0.46 345	2.44 531	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 511	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 561	0.10 106	0.19 388

DAS	0.56 446	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 414	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

RAFT-345	0.53 420	0.30 196	2.34 509	0.38 478	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 600	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

ADLNet	0.60 472	0.71 470	1.95 418	0.35 418	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 542	0.62 461	0.80 544	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

ac_64	0.55 438	0.46 345	1.92 402	0.36 437	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 578	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

DISCO	0.57 453	0.34 245	1.87 379	0.45 544	0.34 490	0.84 576	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 617	0.53 499	1.10 452	0.82 532	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

WCMA_ROB	1.12 619	0.83 524	2.66 574	0.58 604	0.34 490	1.17 630	0.71 619	0.93 531	0.94 600	1.74 658	2.63 667	3.09 670	1.71 659	1.70 537	1.84 627	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 603

WQFJX1	0.45 320	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 673	2.08 670	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

DDVS	0.62 485	0.40 299	1.40 213	2.21 680	0.35 503	0.87 586	1.00 646	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 580	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 223	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 607	0.23 418	0.25 486

delet	0.52 414	0.54 392	1.62 263	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 544	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 565	1.04 599	2.06 446	0.94 643	0.35 503	0.89 591	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 523	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 668	0.31 612	0.36 622	0.21 517	0.53 627	0.55 622

XQC	0.73 551	0.98 582	2.39 519	0.46 549	0.35 503	0.81 568	0.46 544	1.00 593	1.00 608	0.80 580	0.69 521	0.88 576	0.74 578	1.32 477	1.20 588	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 596	0.33 559

ADCMid	0.96 606	1.32 640	2.74 589	0.38 478	0.35 503	0.99 604	0.58 587	0.94 540	0.86 580	1.23 637	1.01 601	1.01 606	1.00 615	1.05 448	3.97 673	0.21 569	0.19 542	0.42 631	0.32 586	0.40 593	0.29 519

ADCRef	0.80 573	0.96 570	2.29 501	0.37 461	0.35 503	0.96 600	0.51 561	0.87 481	0.75 536	0.88 599	0.83 565	0.61 438	1.36 642	1.02 444	3.27 664	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

NVstereo2D	0.58 458	0.40 299	2.03 444	0.35 418	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

NLCSM	0.46 332	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 643	1.59 652	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

WZ-Net	0.92 599	1.31 637	3.76 655	0.41 508	0.36 512	0.86 582	0.71 619	1.00 593	1.06 617	0.82 591	0.92 584	1.06 617	1.05 620	2.16 610	1.61 615	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 512

GMOStereo	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

ADLNet2	0.68 521	0.84 526	3.19 639	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 588	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

ASMatch	0.60 472	0.43 322	2.58 563	0.91 640	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 620	0.47 360	0.66 556	1.34 480	0.94 543	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

test-2	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

APVNet	0.70 530	0.67 456	2.71 581	0.38 478	0.36 512	0.85 580	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 523	0.55 507	2.31 618	0.78 525	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

ADCS	1.05 616	1.36 645	2.98 619	0.42 519	0.36 512	0.96 600	0.81 632	1.06 617	1.12 625	1.25 638	0.97 595	1.08 619	0.90 605	1.25 474	4.86 682	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 563	0.38 584

DPSNet	0.86 589	0.60 414	2.34 509	0.58 604	0.36 512	1.07 619	0.75 624	1.30 641	1.05 614	0.70 550	0.68 512	0.94 592	1.29 634	2.08 603	1.82 626	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 616	0.40 596

PWCDC_ROB	0.72 542	1.06 602	2.09 454	0.47 554	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 640	0.61 493	2.07 650	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 510	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 634	0.21 420

AIO-test2	0.49 372	1.15 618	1.96 427	0.42 519	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 652	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

Wz-Net-LNSev	0.59 466	0.96 570	2.47 539	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 540	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

OMP-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.56 597	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 532	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 588	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

S-Stereo	0.80 573	0.69 463	3.89 658	0.39 488	0.37 524	0.69 506	0.70 618	0.94 540	0.98 607	0.62 504	0.91 582	0.83 554	0.60 530	2.37 622	0.66 497	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 566

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 438	0.92 552	2.36 515	0.38 478	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 633	1.12 609	3.04 623	0.51 573	0.37 524	1.06 614	1.15 657	1.22 634	1.08 619	1.17 633	1.91 648	1.04 613	1.31 637	5.96 688	2.43 650	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 532

WQFJA1	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.07 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

NLMM1	0.46 332	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 672	2.38 673	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

NLMM	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.06 668	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

GREAT-IGEV	0.37 220	0.28 166	1.48 235	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 669	0.07 1	0.26 546	0.21 386	1.03 667
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 419	1.47 232	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

CC-Net-ROB	0.85 588	1.15 618	2.13 465	0.88 638	0.38 530	0.88 590	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 657	0.51 445	0.93 658	0.39 634	0.87 656	0.29 561	0.54 628	0.54 619

WQFJX	0.42 283	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 662	1.82 663	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

AIO_rvc	0.41 264	0.64 440	1.29 180	0.58 604	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 651

FC-DCNN v2	1.54 651	0.58 409	2.80 598	0.44 530	0.39 536	2.05 665	0.66 606	1.90 668	1.84 664	2.79 679	2.97 674	4.41 682	3.07 677	2.65 650	2.30 646	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.38 584

XX-Stereo	0.55 438	0.54 392	3.50 652	0.48 562	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 563	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.17 305	0.14 256

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 613	1.67 658	2.32 504	0.47 554	0.39 536	1.47 638	0.95 640	0.95 554	0.91 594	0.84 594	0.94 590	1.05 615	0.60 530	2.95 664	0.72 514	0.41 630	0.72 668	0.32 616	0.55 643	0.74 643	1.22 672

stereogan	0.69 526	0.51 375	2.44 531	0.39 488	0.39 536	1.01 608	0.41 511	0.94 540	0.92 598	0.73 562	0.85 572	1.15 629	0.69 563	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 563	0.24 474

Nwc_Net	0.68 521	0.83 524	2.53 551	0.41 508	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 598	0.98 599	0.68 561	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 538	0.23 418	0.18 371

ADCP+	0.94 602	1.12 609	3.14 633	0.34 402	0.39 536	1.06 614	0.79 628	0.89 496	0.80 563	0.66 532	0.67 505	0.85 563	1.55 652	0.93 432	4.55 680	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

FC-DCNN	1.49 649	0.59 412	2.88 604	0.44 530	0.39 536	1.97 661	0.66 606	1.67 659	1.70 656	2.72 678	2.89 671	4.22 678	2.97 676	2.55 645	2.19 641	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.39 590

PWC_ROB	0.70 530	0.94 560	1.88 381	0.39 488	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 600	0.91 605	1.29 626	0.77 531	0.62 544	1.62 528	1.03 564	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 623	0.22 435

DN	0.37 220	0.23 75	1.40 213	0.37 461	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 594	0.12 157	0.19 388

NLSM1	0.39 248	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 649	1.64 653	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

RAFT_R40	0.50 383	0.21 36	1.76 312	0.50 568	0.40 546	0.61 410	0.53 568	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

FINET	0.65 504	0.95 567	3.06 625	0.35 418	0.40 546	0.58 359	0.48 556	0.92 523	1.10 622	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

HGLStereo	0.54 426	0.69 463	2.00 435	0.35 418	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 638	1.70 662	2.50 547	0.56 597	0.40 546	2.15 668	0.99 643	1.24 638	1.26 634	1.02 616	1.10 614	1.29 637	0.88 603	3.10 668	1.08 569	1.66 681	0.83 672	0.68 651	0.88 670	1.57 675	1.80 685

AF-Net	0.69 526	0.92 552	2.21 482	0.41 508	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 580	0.69 544	1.03 606	1.04 613	0.84 594	1.19 465	0.78 525	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

SHD	0.72 542	0.77 498	2.36 515	0.45 544	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 633	1.07 620	0.84 568	0.90 580	0.73 573	1.09 451	0.98 550	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 541

PA-Net	0.84 587	1.00 589	3.49 651	0.63 616	0.40 546	0.70 512	0.52 564	0.86 470	0.84 577	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 643	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 555	0.22 403	0.36 574
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

YMNet_1	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

HH	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

FCDSN-DC	1.29 635	0.54 392	2.50 547	0.47 554	0.41 555	1.12 624	0.60 591	1.10 624	1.27 635	2.23 668	2.87 670	3.67 675	3.12 679	2.39 628	1.69 620	0.30 618	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.35 556	0.38 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 233	0.33 227	1.92 402	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 580	0.11 140	0.09 79

acv_ft	0.48 354	0.44 333	1.76 312	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 596	0.10 115

MFN_U_SF_RVC	1.55 652	2.39 688	3.16 635	0.65 619	0.41 555	1.12 624	0.46 544	1.23 637	1.33 639	1.61 656	1.20 619	1.43 644	0.98 614	1.76 547	1.97 630	1.90 684	1.80 684	1.98 688	2.15 690	1.63 676	1.77 684

RYNet	0.70 530	0.56 403	2.25 494	0.35 418	0.41 555	0.86 582	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 582	0.60 530	2.70 654	1.00 556	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

MSKI-zero shot	0.46 332	0.38 279	2.47 539	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 586	0.14 221	0.10 115

DF	0.34 190	0.29 179	0.95 116	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 536	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 561	0.09 77	0.20 407

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 122	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 144	0.53 583	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 578	0.71 638

RAFT-Test	0.44 301	0.38 279	2.01 436	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.11 141

CFNet-RSSM	0.41 264	0.32 218	2.20 481	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.09 79

aanetorigin	0.77 565	0.80 510	2.59 565	0.43 523	0.44 565	0.58 359	1.01 648	0.57 247	0.68 464	1.53 655	1.23 621	0.81 547	1.08 623	1.07 449	1.07 568	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 628	0.30 532

RP	0.67 514	0.82 519	1.94 415	0.43 523	0.44 565	0.65 476	0.45 541	0.89 496	0.82 571	0.66 532	0.92 584	0.99 602	0.76 581	1.55 512	0.66 497	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

RGC	0.71 539	0.97 578	2.18 478	0.44 530	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 555	1.04 609	1.01 606	0.71 567	1.74 544	0.70 507	0.23 586	0.18 529	0.28 603	0.26 546	0.29 494	0.27 504

PASM	0.72 542	0.68 459	1.91 399	0.47 554	0.44 565	0.60 390	0.51 561	0.76 377	0.80 563	0.77 574	0.67 505	0.87 572	0.61 539	2.40 629	0.67 500	0.32 621	0.35 619	0.36 622	0.41 620	0.45 613	0.39 590

DRN-Test	0.64 496	0.43 322	2.44 531	0.39 488	0.44 565	0.80 567	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 580	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 505	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

MDST_ROB	1.17 627	0.42 317	3.87 657	0.54 588	0.44 565	4.11 685	0.58 587	1.31 642	0.84 577	2.12 662	1.12 615	0.98 599	0.71 567	4.24 682	0.99 555	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 566

aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 143	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 586	0.09 77	0.10 115

Selective-IGEV-i1	0.44 301	0.23 75	1.30 183	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 555	0.14 221	0.75 642

LL-Strereo	0.72 542	1.29 635	2.49 543	0.36 437	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 536	0.58 430	0.85 563	0.79 586	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 593	0.42 602

ccnet	0.71 539	0.41 309	1.59 255	0.40 500	0.45 576	1.06 614	0.55 576	0.98 572	0.71 493	0.88 599	0.97 595	0.82 552	0.88 603	1.68 534	0.94 543	0.32 621	0.26 596	0.32 616	0.27 551	0.34 543	0.30 532

GwcNet	0.69 526	0.71 470	3.12 632	0.36 437	0.45 576	0.81 568	0.44 533	0.86 470	0.84 577	0.60 484	0.74 545	0.82 552	0.49 487	1.65 530	0.66 497	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

NCC-stereo	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435

Abc-Net	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 496	0.88 541	2.35 512	0.41 508	0.45 576	0.73 527	0.47 552	0.94 540	0.74 522	0.75 567	0.54 394	0.74 517	0.47 471	1.70 537	0.72 514	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

RT-IGEV	0.66 509	0.25 107	2.11 459	0.56 597	0.46 584	0.62 430	0.54 572	0.99 584	0.75 536	0.79 578	0.93 588	0.85 563	0.78 585	0.59 346	1.64 618	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 629	0.28 487	0.30 532

raftrobust	0.38 233	0.68 459	1.54 248	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

RASNet	0.61 480	0.68 459	2.03 444	0.35 418	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 588	0.61 539	2.21 613	0.73 517	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

AE-Stereo	0.42 283	0.29 179	1.65 265	0.43 523	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 625	0.22 403	0.19 388

SGM-ForestM	2.98 677	1.70 662	3.52 653	0.67 621	0.47 587	5.18 688	3.36 690	3.30 687	2.86 681	4.44 686	3.79 683	9.80 695	5.50 689	6.29 689	6.52 689	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 551	0.38 578	0.58 627

DANet	0.80 573	0.65 447	2.21 482	1.19 657	0.48 589	0.74 533	1.25 661	0.89 496	1.53 649	0.89 601	0.71 535	0.96 595	0.56 511	1.83 564	0.96 546	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 492	0.39 291	2.49 543	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 574	0.45 298	1.16 631	0.82 590	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 624	0.11 140	0.22 435

CES	0.30 155	0.27 137	1.09 139	0.23 83	0.50 591	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 614

PVD	0.90 596	0.85 531	2.15 471	0.53 583	0.50 591	0.99 604	0.56 581	1.15 632	1.64 653	1.41 651	1.41 636	1.11 625	1.13 628	1.35 481	1.31 598	0.26 604	0.28 606	0.28 603	0.26 546	0.37 571	0.49 614

DeepPrunerF	0.86 589	0.86 534	2.91 612	0.45 544	0.50 591	0.64 462	0.48 556	1.14 629	2.64 678	0.63 513	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 598	0.23 586	0.19 542	0.30 611	0.28 555	0.36 563	0.25 486

ELAS_RVC	1.37 642	0.78 506	3.21 641	0.55 595	0.50 591	1.49 640	2.48 686	1.48 651	1.71 657	2.13 665	2.09 651	2.07 657	2.56 672	1.90 582	2.02 633	0.35 626	0.36 621	0.37 626	0.34 594	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 643	0.79 508	2.86 602	0.53 583	0.50 591	2.81 676	2.20 682	1.61 658	1.50 648	2.28 670	2.35 659	1.82 653	2.13 666	1.73 542	2.22 642	0.35 626	0.37 623	0.35 620	0.35 598	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

RTSA	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

TCMNet	0.66 509	0.85 531	2.55 562	0.50 568	0.52 598	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 578	0.27 504

SST-Stereo	0.52 414	0.20 20	1.76 312	0.62 615	0.53 599	0.62 430	0.66 606	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

AnyNet_C01	1.14 622	1.49 649	4.23 666	0.54 588	0.53 599	1.51 642	1.37 667	1.04 615	1.07 618	1.17 633	1.33 630	1.15 629	1.08 623	1.61 527	2.74 655	0.25 600	0.22 568	0.28 603	0.24 532	0.48 616	0.40 596

raft_robust	0.55 438	0.84 526	1.73 292	0.28 232	0.54 601	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 529	0.75 579	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 571	0.26 470	0.16 330

AnyNet_C32	1.00 611	1.33 642	2.53 551	0.49 564	0.54 601	1.15 628	1.14 656	0.91 514	0.89 591	1.11 623	0.95 592	0.87 572	0.93 607	1.50 506	4.07 675	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 578	0.33 559

PWCK	1.49 649	1.90 674	3.22 642	1.09 652	0.54 601	1.71 651	1.73 676	1.49 652	1.53 649	1.44 653	1.80 645	1.82 653	1.30 636	3.34 672	1.76 624	1.07 667	0.56 651	0.97 664	0.58 652	1.38 674	0.65 634

Select-FE	0.65 504	0.67 456	2.76 591	0.49 564	0.55 604	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 594	0.55 404	0.91 582	0.75 579	0.57 336	1.16 582	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 634	0.14 221	0.31 541

PFNet	0.60 472	0.33 227	2.47 539	0.41 508	0.55 604	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 578	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

NVStereoNet_ROB	1.16 626	0.95 567	2.54 557	0.58 604	0.55 604	0.78 556	0.63 603	1.00 593	1.08 619	1.03 617	4.07 685	1.48 646	1.22 632	2.88 663	1.27 596	0.50 637	0.46 641	0.54 642	0.62 656	0.50 621	0.63 633
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 458	0.82 519	1.89 388	0.59 609	0.56 607	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 635	0.29 561	0.48 616	0.30 532

NaN_ROB	1.14 622	0.94 560	2.96 615	0.53 583	0.56 607	1.13 626	0.99 643	0.98 572	1.00 608	1.09 622	0.87 576	0.77 531	1.06 622	5.90 687	2.72 654	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 574

TestStereo1	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

SA-5K	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 480	0.61 419	3.35 649	0.33 369	0.58 611	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 562	0.52 370	0.99 602	0.65 551	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 620	0.29 494	0.20 407

SAMSARA	0.91 597	0.97 578	2.22 486	0.80 632	0.58 611	1.32 633	1.31 663	1.01 601	0.94 600	1.36 645	0.87 576	1.38 642	0.90 605	1.72 541	1.02 562	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 538	0.36 563	0.35 566

GCST	0.72 542	1.10 607	2.15 471	1.11 654	0.59 613	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 654	0.45 639	0.84 655	0.64 659	0.69 639	0.54 619

UDG	0.77 565	1.23 628	2.15 471	0.67 621	0.59 613	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 606	0.67 558	1.02 444	0.73 517	0.45 634	0.34 618	0.87 656	0.51 638	0.67 638	0.46 608

EAI-Stereo	0.78 569	0.25 107	1.67 273	0.54 588	0.59 613	1.95 658	2.05 680	1.11 628	0.64 424	0.95 611	1.49 637	0.50 376	0.67 558	0.59 346	1.44 608	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 634	0.13 192	0.22 435

MADNet+	1.36 640	1.93 677	5.95 676	0.81 635	0.59 613	1.57 644	1.09 652	1.39 648	1.22 631	0.84 594	1.01 601	1.25 635	1.12 627	3.19 669	2.36 648	0.45 634	0.47 644	0.38 628	0.34 594	0.59 631	0.57 625

PDISCO_ROB	0.75 557	1.06 602	2.11 459	0.64 617	0.59 613	1.13 626	0.43 522	1.14 629	1.05 614	0.64 523	0.71 535	0.96 595	0.61 539	1.21 466	0.76 521	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 630	0.32 550

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 153	0.53 583	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 638

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 153	0.34 402	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 530	0.65 447	3.45 650	0.50 568	0.60 618	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 570	1.30 627	0.81 547	0.60 530	0.57 336	0.82 532	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 623	0.31 513	0.22 435

Sa-1000	0.51 400	0.72 474	1.90 393	0.31 314	0.60 618	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 561	0.29 494	0.10 115

PAM_32	0.70 530	0.35 254	2.73 588	0.54 588	0.61 622	1.07 619	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 603	0.91 582	1.23 633	0.77 584	0.65 375	1.10 572	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 634	0.15 244	0.38 584

SA	0.50 383	0.75 488	1.95 418	0.31 314	0.61 622	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 586	0.30 505	0.10 115

PAM	0.70 530	0.35 254	2.72 583	0.56 597	0.62 624	1.08 621	0.53 568	0.85 460	0.44 210	0.93 608	0.92 584	1.24 634	0.68 561	0.64 364	1.01 560	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 632	0.14 221	0.38 584

Consistency-Raft	0.88 593	0.93 558	3.23 643	0.99 647	0.64 625	0.77 551	0.55 576	0.98 572	0.97 604	0.61 493	1.03 606	0.65 458	1.05 620	0.79 417	1.38 603	0.44 632	0.46 641	0.51 641	0.58 652	0.65 636	0.47 610

test_5	0.51 400	0.87 537	1.99 433	0.37 461	0.65 626	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 584

AIO_test	0.39 248	0.37 267	1.19 157	0.73 624	0.67 627	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

G-Net	0.99 607	0.64 440	2.76 591	0.57 602	0.67 627	2.03 664	0.72 622	0.76 377	0.67 462	1.14 626	2.56 664	1.30 640	1.02 617	1.48 505	1.74 623	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 546	0.37 571	0.31 541

ADCPNet	0.99 607	0.99 587	3.93 661	0.37 461	0.68 629	1.36 635	0.62 600	0.87 481	0.76 546	0.78 576	0.81 560	1.08 619	1.18 631	1.14 461	2.49 651	0.21 569	0.69 664	0.21 574	0.95 673	0.29 494	0.37 581

DDUNet	0.77 565	1.12 609	1.88 381	0.76 628	0.69 630	0.84 576	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 536	0.75 548	0.91 582	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 640	0.37 623	0.95 662	0.52 641	0.71 642	0.57 625

SPS-STEREO	1.07 617	1.13 612	2.88 604	0.65 619	0.69 630	0.99 604	0.68 612	1.05 616	0.87 583	1.36 645	1.23 621	1.46 645	0.94 610	1.87 572	1.72 622	0.66 648	0.61 654	0.58 644	0.57 649	0.65 636	0.77 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 301	0.67 456	1.85 366	0.34 402	0.71 632	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 596

otaku	1.03 614	1.68 660	2.72 583	0.95 644	0.73 633	1.03 611	0.59 589	0.99 584	0.86 580	0.69 544	1.61 640	0.98 599	0.64 549	1.46 497	1.14 578	0.95 661	0.46 641	0.72 653	0.40 617	1.24 668	0.78 646

WAO-7	1.48 648	1.63 654	2.49 543	0.93 642	0.75 634	1.72 652	1.10 653	1.84 667	1.96 667	1.43 652	2.54 663	1.97 655	1.61 655	3.06 666	2.08 636	0.69 650	0.66 657	0.94 661	0.74 663	0.80 649	0.69 637

anonymity	0.80 573	0.66 454	1.29 180	0.59 609	0.75 634	0.67 488	0.52 564	0.95 554	0.71 493	0.94 609	0.70 531	0.67 475	0.87 599	0.71 397	1.35 601	0.64 647	0.62 655	0.58 644	1.44 683	0.60 634	0.65 634

RAFT+CT+SA	0.50 383	0.86 534	1.82 358	0.37 461	0.75 634	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 638	0.29 494	0.41 601

MFMNet_re	0.92 599	1.28 634	2.53 551	0.82 636	0.76 637	0.90 592	0.75 624	0.98 572	1.04 613	1.03 617	1.05 610	0.84 559	0.94 610	0.83 421	0.72 514	0.68 649	0.60 653	0.63 648	0.60 655	0.77 647	0.74 640

HUF	0.59 466	0.65 447	2.46 534	0.45 544	0.77 638	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 689	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 682

SQANet	0.80 573	1.58 653	2.53 551	0.76 628	0.83 639	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 513	0.69 521	0.73 511	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 655	0.29 607	0.59 646	0.29 561	0.86 652	0.61 630

Ntro	1.00 611	1.68 660	2.80 598	0.95 644	0.85 640	1.06 614	0.53 568	0.98 572	0.90 593	0.62 504	0.76 551	0.93 588	0.66 556	1.66 531	0.98 550	0.99 663	0.45 639	0.75 654	0.40 617	1.19 664	0.75 642

ACVNet-4b	1.93 659	1.85 670	4.10 664	1.07 649	0.86 641	1.15 628	0.53 568	1.06 617	1.12 625	0.64 523	1.09 613	1.99 656	0.70 565	2.20 612	9.86 698	5.62 695	0.41 637	1.03 667	0.55 643	1.86 680	0.85 651

ACVNet_1	1.33 637	1.91 675	4.03 662	1.09 652	0.88 642	1.19 632	0.66 606	1.24 638	1.17 628	0.94 609	0.96 593	3.09 670	1.04 619	2.37 622	1.11 575	1.04 665	0.48 647	1.03 667	0.48 632	1.12 661	0.83 648

EDNetEfficientorigin	8.18 693	0.98 582	145.96 724	0.51 573	0.89 643	0.72 520	0.48 556	0.85 460	1.56 651	2.12 662	1.49 637	1.29 637	1.31 637	1.83 564	2.13 640	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 588	0.45 606

DMCA-RVC	0.62 485	0.96 570	2.63 569	0.36 437	0.90 644	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 542	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

RainbowNet	1.15 624	1.78 666	2.72 583	1.12 655	0.91 645	1.06 614	0.76 626	1.16 633	1.13 627	0.75 567	0.97 595	1.09 621	0.80 587	1.60 524	1.21 590	1.17 670	1.26 680	1.01 666	0.57 649	1.13 662	0.88 656

ACVNet_2	1.42 646	1.81 667	3.23 643	1.08 650	0.92 646	1.32 633	0.85 634	1.49 652	1.69 655	1.19 636	1.73 644	2.13 658	1.03 618	2.50 641	1.40 606	0.91 657	0.53 649	1.00 665	0.55 643	2.11 682	0.85 651

SGM_RVC	1.89 658	0.92 552	2.50 547	0.96 646	0.93 647	1.63 647	1.37 667	1.52 654	12.43 696	1.85 659	1.69 643	2.40 664	1.74 660	2.81 661	1.71 621	0.53 638	0.47 644	0.42 631	0.47 629	0.74 643	0.74 640
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zero-FE	0.80 573	0.27 137	8.23 684	0.49 564	0.98 648	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 636	0.17 40	0.20 65	0.77 531	0.22 167	0.60 353	0.97 547	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

AAGNet	0.88 593	0.33 227	1.79 345	0.54 588	0.98 648	0.62 430	0.46 544	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 573	1.23 470	7.48 691	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

EDNetEfficient	1.27 634	0.70 468	4.05 663	0.64 617	0.98 648	0.94 598	1.40 670	0.85 460	1.75 658	2.34 671	1.33 630	1.05 615	2.21 668	1.58 521	4.15 676	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 551	0.38 578	0.32 550

DStereoO	0.99 607	0.66 454	1.67 273	0.75 627	0.99 651	0.73 527	1.33 665	0.94 540	0.91 594	0.70 550	1.06 611	0.75 523	1.75 661	0.95 435	2.39 649	1.20 672	0.41 637	0.48 638	0.59 654	0.85 651	0.60 629

WAO-6	1.58 653	1.54 651	2.32 504	1.14 656	1.00 652	2.30 671	1.03 649	1.82 666	2.85 680	1.25 638	2.61 666	2.20 659	1.56 653	2.47 639	1.99 632	0.95 661	0.67 658	1.19 672	0.83 668	1.08 659	0.88 656

MANE	2.90 676	1.14 614	2.96 615	1.03 648	1.01 653	5.01 687	2.45 685	5.36 691	6.88 692	3.58 684	4.76 689	5.99 688	4.99 686	4.23 681	4.61 681	0.56 643	0.67 658	0.44 635	0.78 665	0.51 623	1.03 667

SGM+DAISY	1.83 657	1.43 646	3.81 656	0.87 637	1.01 653	2.38 673	2.53 687	1.36 645	1.75 658	2.92 680	3.22 677	2.65 666	2.93 674	2.22 616	3.10 661	0.72 651	0.69 664	0.63 648	0.62 656	0.77 647	0.98 659

MonStereo1	1.98 661	1.01 593	1.78 325	1.19 657	1.04 655	3.58 680	0.61 595	1.53 655	1.93 666	1.39 649	3.37 679	2.23 661	10.80 697	2.84 662	1.25 594	1.04 665	0.38 627	0.96 663	0.57 649	1.10 660	1.00 666

WAO-8	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

Venus	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

Dean	1.79 656	1.83 668	3.92 659	1.29 660	1.07 658	1.55 643	1.00 646	1.95 670	2.33 672	1.47 654	4.19 686	4.26 681	1.33 640	2.21 613	1.48 610	1.14 669	0.68 662	1.18 669	0.74 663	1.24 668	0.98 659

IMH-64-1	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

IMH-64	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

IMH	2.02 662	2.15 686	2.69 579	1.68 669	1.12 661	1.66 650	0.92 639	2.10 674	1.92 665	1.32 643	2.66 668	2.21 660	1.69 658	5.78 686	1.68 619	5.54 694	0.96 676	1.31 675	0.71 662	1.32 673	0.99 664

WQFJA1++	2.30 666	0.22 53	6.03 677	1.08 650	1.15 662	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 703	0.19 56	3.34 674	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 713	0.14 256

TorneroNet-64	2.65 669	1.83 668	3.30 645	1.46 664	1.20 663	3.89 682	0.99 643	3.51 689	6.71 691	2.56 674	4.60 687	4.22 678	3.85 682	3.33 671	3.14 662	1.19 671	0.65 656	1.39 678	0.79 667	3.31 690	1.15 670

JetBlue	1.78 655	1.63 654	3.92 659	0.73 624	1.21 664	4.38 686	3.35 689	1.59 656	1.20 630	1.26 641	1.52 639	2.37 662	1.88 663	3.23 670	3.00 658	0.53 638	0.47 644	0.48 638	0.49 634	1.29 670	0.97 658

edge stereo	0.81 581	0.73 481	3.30 645	0.37 461	1.21 664	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 580	0.88 579	1.14 628	0.71 567	2.18 611	0.71 510	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 578	0.26 496

TorneroNet	5.50 687	1.92 676	3.16 635	1.47 665	1.25 666	14.07 696	1.06 651	4.90 690	20.99 714	10.17 695	16.48 705	11.88 701	6.93 691	3.34 672	4.20 677	1.30 675	0.69 664	1.45 680	0.86 669	2.61 687	1.20 671

notaker	2.66 670	2.07 679	3.31 647	2.61 685	1.43 667	1.76 654	1.11 654	2.76 680	1.79 660	2.26 669	11.53 700	3.96 676	4.29 684	3.09 667	2.76 656	1.55 680	0.88 674	1.70 686	1.07 678	2.00 681	1.35 674

pmcnn	1.32 636	1.05 600	2.77 594	0.74 626	1.43 667	0.72 520	0.56 581	0.96 559	0.91 594	0.99 613	2.92 673	6.01 689	0.70 565	2.38 625	3.32 667	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

UNDER WATER-64	2.47 668	1.89 673	4.86 669	1.82 676	1.44 669	3.18 678	1.57 675	2.62 677	5.64 687	2.05 661	2.13 653	4.13 677	3.76 681	2.62 648	3.42 669	1.47 678	0.85 673	1.57 683	1.07 678	1.82 679	1.49 677

UNDER WATER	2.74 671	1.85 670	4.54 668	1.81 675	1.44 669	2.34 672	1.40 670	3.24 684	6.60 690	2.60 675	2.76 669	5.75 687	5.24 688	3.02 665	4.01 674	1.45 677	0.81 671	1.59 684	1.06 677	1.80 678	1.51 678

KSHMR	4.10 683	1.97 678	5.27 672	1.71 671	1.47 671	1.96 659	1.28 662	3.19 683	17.33 709	2.12 662	15.91 703	9.18 694	1.57 654	8.42 692	1.98 631	1.52 679	1.26 680	1.67 685	1.19 680	1.67 677	1.40 676

SDNR	1.22 632	0.80 510	2.71 581	0.33 369	1.48 672	1.98 663	0.23 258	1.93 669	2.44 674	0.89 601	2.52 662	1.36 641	0.51 492	3.65 676	1.93 628	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 574

Selective-IGEV-i1pa	9.22 695	12.57 702	9.49 689	2.20 679	1.49 673	16.83 700	8.03 698	14.34 706	11.26 695	10.52 696	15.24 702	14.52 705	11.94 705	18.22 710	9.78 697	7.79 705	3.09 694	5.20 699	2.49 693	2.46 686	6.90 699

ktn	4.35 684	2.10 680	2.89 607	1.80 673	1.49 673	2.13 667	1.41 672	2.26 675	12.72 697	11.41 699	16.43 704	11.15 697	3.75 680	4.36 683	3.18 663	1.82 683	0.98 678	1.73 687	1.21 681	2.97 689	1.27 673

tt	4.93 686	0.27 137	4.20 665	2.29 681	1.58 675	10.20 693	16.97 703	9.42 699	5.02 686	1.67 657	1.28 624	4.68 683	5.03 687	3.37 674	5.92 686	6.16 696	9.47 707	2.82 693	3.18 695	3.60 691	1.53 679

FACV-RUCA	0.58 458	0.40 299	1.78 325	0.43 523	1.67 676	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 647	0.12 338	0.70 640	0.98 659

JetRed	3.29 680	4.93 691	10.17 691	1.45 663	1.72 677	7.44 690	5.05 695	3.06 682	2.12 671	2.41 673	2.39 660	2.99 669	2.37 669	3.51 675	6.44 688	1.32 676	1.90 688	1.37 677	1.23 682	2.21 683	1.76 683

LVE	1.96 660	2.17 687	3.14 633	1.68 669	1.80 678	1.63 647	1.03 649	2.34 676	2.81 679	1.25 638	2.89 671	4.24 680	1.29 634	2.79 659	1.44 608	2.85 689	0.91 675	1.18 669	1.46 684	1.23 667	1.10 669

IGEV-RUCA	2.28 665	0.30 196	1.15 149	0.40 500	1.86 679	2.06 666	1.90 678	1.36 645	1.80 662	3.70 685	3.76 682	5.02 685	8.19 694	2.12 608	1.63 616	0.25 600	0.76 669	2.72 692	1.91 688	2.39 685	2.36 690

DStereoFS	2.23 664	2.10 680	2.47 539	1.61 668	1.88 680	3.81 681	2.06 681	1.95 670	3.33 682	2.38 672	3.31 678	2.37 662	4.92 685	2.45 636	3.27 664	1.03 664	1.27 682	0.55 643	1.04 676	0.70 640	2.05 687

DStereoSA	2.12 663	0.98 582	2.80 598	1.25 659	2.23 681	1.97 661	4.62 694	1.22 634	2.54 677	1.16 627	3.84 684	1.00 604	4.05 683	2.07 601	5.29 685	0.93 658	1.48 683	0.48 638	1.51 685	0.95 657	1.95 686

MADNet++	2.79 672	2.11 683	2.97 618	2.49 683	2.28 682	2.95 677	2.31 684	2.67 678	2.47 675	3.03 682	3.13 676	2.70 667	2.92 673	4.10 680	4.48 679	2.68 688	2.24 692	3.04 695	2.44 692	2.37 684	2.34 689

Selective-IGEV-i16pa	47.65 723	67.17 724	7.20 682	2.47 682	2.32 683	116.02 725	1.42 673	90.41 726	82.69 725	32.69 724	90.10 724	60.10 725	84.41 725	129.53 726	52.52 723	50.16 723	15.10 710	18.00 714	9.63 705	0.94 655	40.09 724

MultiAttention	2.38 667	0.50 372	1.93 405	1.80 673	2.56 684	10.86 694	2.30 683	1.22 634	0.80 563	0.62 504	1.16 618	1.13 626	0.56 511	16.09 705	1.18 585	0.20 561	0.09 272	0.43 634	1.62 686	0.94 655	1.58 681

BEATNet-Init1	12.10 699	11.19 698	27.29 719	2.99 687	3.51 685	21.84 713	11.10 699	14.34 706	13.83 704	20.34 710	20.33 710	26.35 721	20.03 708	19.06 711	14.80 707	1.74 682	1.81 685	2.05 689	2.49 693	3.69 692	3.12 692

LE_ROB	4.43 685	1.35 644	9.38 687	2.79 686	3.93 686	2.43 674	3.46 691	2.68 679	11.19 694	11.66 700	4.73 688	5.26 686	10.46 696	4.50 684	9.49 695	0.82 656	0.69 664	1.34 676	0.98 674	0.75 645	0.76 644

HanzoNet	7.64 690	2.86 690	5.05 670	7.01 694	3.97 687	2.18 669	1.34 666	3.37 688	4.05 684	13.17 701	10.58 694	10.73 696	16.52 706	8.45 693	10.51 699	10.48 706	9.72 708	5.59 700	13.46 708	6.84 699	6.83 698

DGSMNet	2.89 675	0.63 435	3.18 638	3.43 690	4.17 688	2.57 675	6.98 697	0.97 568	0.83 574	0.56 431	1.86 647	0.79 540	0.62 544	1.64 529	1.39 604	4.61 693	5.01 698	5.17 698	4.71 698	4.44 695	4.19 694

GCAPDPT-zeroshot	1.09 618	0.30 196	8.70 685	3.22 688	5.88 689	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

GCAP-BAT	1.13 621	0.30 196	9.45 688	3.22 688	5.97 690	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

DispFullNet	1.67 654	2.10 680	5.22 671	1.53 666	8.90 691	0.86 582	0.31 428	0.96 559	0.96 603	1.37 648	1.01 601	1.13 626	1.98 665	1.51 507	0.91 539	0.54 640	0.31 612	1.18 669	0.63 658	1.13 662	0.80 647

USTest	8.10 691	7.17 695	8.96 686	9.25 696	9.05 692	15.27 697	23.78 705	9.96 700	9.47 693	5.94 690	6.75 690	7.80 692	7.48 692	8.83 694	11.21 700	2.21 687	3.56 695	2.86 694	3.20 696	5.02 696	4.16 693

light-stereo	8.15 692	2.75 689	9.83 690	12.24 700	9.63 693	19.16 706	0.44 533	6.84 695	3.57 683	13.44 702	22.94 719	23.04 712	1.65 656	17.20 709	7.61 692	3.06 690	2.25 693	0.42 631	0.52 641	4.07 693	2.31 688

PML	23.15 708	16.83 703	7.78 683	5.49 692	9.93 694	51.13 723	104.50 725	5.76 692	13.62 702	37.30 725	105.93 725	30.86 722	23.50 713	12.07 697	7.87 693	6.30 697	2.12 691	6.32 703	2.43 691	10.44 704	2.90 691

DGTPSM_ROB	8.89 694	5.62 692	12.25 696	5.92 693	11.32 695	8.54 691	24.18 706	6.40 693	13.49 700	5.15 687	11.46 698	6.19 690	10.92 698	7.00 690	13.72 701	4.47 692	7.65 699	3.92 696	7.45 703	4.38 694	7.87 702

DPSMNet_ROB	9.48 696	5.64 693	13.01 700	8.82 695	11.82 696	8.54 691	24.20 707	6.41 694	13.65 703	5.32 689	11.47 699	6.33 691	10.92 698	7.69 691	13.89 702	7.25 704	8.19 703	5.06 697	7.78 704	5.31 697	8.26 703

TCMNet-wrong-test	5.51 688	6.62 694	6.20 679	13.02 704	11.90 697	7.14 689	5.53 696	6.99 696	1.44 645	2.65 676	3.10 675	8.37 693	5.95 690	4.75 685	6.05 687	3.07 691	0.98 678	2.38 691	1.99 689	6.62 698	5.43 696

iinet-test	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

IINet	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

LRCNet_RVC	13.74 704	19.30 704	12.75 699	19.46 707	12.69 700	1.86 655	0.41 511	12.33 701	1.05 614	15.77 705	18.83 709	12.62 704	8.70 695	12.21 698	9.62 696	22.22 715	8.37 706	25.85 717	24.01 717	19.32 714	17.44 714

DPSM_ROB	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

DPSM	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

U	3.37 682	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 703	19.19 707	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 713	12.81 707	0.10 106	0.08 51

DPSimNet_ROB	17.97 705	20.20 711	24.98 713	17.62 705	15.92 704	21.53 712	21.00 704	13.70 704	15.61 707	23.89 721	14.69 701	22.87 710	24.58 721	12.70 702	14.56 705	18.48 714	12.91 709	20.21 715	12.05 706	17.76 705	14.17 707

HaxPig	19.86 706	22.40 712	22.34 707	17.95 706	17.95 705	11.77 695	11.89 700	16.02 710	15.89 708	21.10 711	21.41 711	18.74 709	18.39 707	20.08 712	19.69 710	23.63 719	23.22 718	24.06 716	23.69 716	23.00 715	23.95 716

EKT-Stereo	1.47 647	0.49 364	1.93 405	2.57 684	19.31 706	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

MEDIAN_ROB	23.96 709	27.05 720	26.39 718	22.16 708	22.13 707	16.12 699	13.97 701	20.24 711	20.05 710	25.50 722	25.31 720	22.96 711	22.63 712	24.39 713	23.24 714	28.20 720	27.23 722	28.62 718	27.75 720	27.50 716	27.76 719

AVERAGE_ROB	26.93 717	30.34 721	29.27 720	25.82 709	25.34 708	19.48 709	15.17 702	23.55 715	23.00 717	28.45 723	27.87 721	26.25 720	25.86 722	26.96 722	25.55 715	31.30 721	30.07 723	31.76 719	30.81 721	30.79 720	30.93 720

CasAABBNet	24.81 712	22.53 713	24.83 712	26.08 710	25.74 709	39.86 718	57.06 719	28.87 718	28.83 721	21.16 716	22.54 715	24.22 716	23.89 718	26.38 714	30.87 718	14.25 707	16.71 713	13.09 706	14.81 710	17.78 706	16.71 709

Hybrid-DGEV	24.86 714	22.58 717	25.22 716	26.11 713	25.76 710	39.92 720	57.06 719	29.03 722	29.01 724	21.12 712	22.64 716	24.13 713	23.91 719	26.46 719	30.82 716	14.27 711	16.70 712	13.09 706	14.83 714	17.78 706	16.71 709

RAFT-FEzeroshot	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

RAFT-FE	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

FlowAnything	24.85 713	22.54 714	25.10 714	26.11 713	25.76 710	39.86 718	57.00 717	28.89 719	28.87 722	21.31 718	22.68 718	24.22 716	23.87 714	26.39 717	30.89 722	14.26 708	16.78 717	13.10 710	14.90 715	17.78 706	16.69 708

Selective-RAFT-Error	24.87 715	22.59 718	25.14 715	26.13 715	25.82 714	39.93 721	57.03 718	28.97 720	28.95 723	21.21 717	22.65 717	24.25 718	23.98 720	26.43 718	30.83 717	14.27 711	16.71 713	13.10 710	14.82 711	17.82 711	16.76 713

Anonymous_1	22.91 707	11.20 699	12.13 695	12.75 701	26.28 715	19.43 708	27.92 713	14.08 705	13.61 701	14.96 704	10.58 694	11.26 700	11.19 702	12.55 701	14.57 706	38.28 722	7.88 702	34.96 720	63.99 722	89.57 725	10.94 706

LSM	3.31 681	1.11 608	5.29 673	9.40 697	30.65 716	0.84 576	1.12 655	0.91 514	1.22 631	1.36 645	2.19 655	0.93 588	0.83 591	1.66 531	0.90 538	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 555	0.39 588	6.33 697

DLNR-FE	13.43 702	20.01 707	23.53 708	121.73 724	33.87 717	0.46 195	0.15 41	8.09 698	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 699	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.82 724	0.18 371

DLNR_Zeroshot_test	13.43 702	19.94 706	23.55 709	121.61 723	35.03 718	0.46 195	0.15 41	8.02 697	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 698	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.13 723	0.18 371

xxxxx1	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

tt_ll	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

ff	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

RSGM-EC	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

acva	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

LSM0	26.58 716	22.63 719	25.88 717	30.13 716	52.21 724	39.94 722	56.74 716	28.97 720	28.72 718	21.14 713	22.26 712	24.43 719	23.88 715	26.54 721	30.87 718	14.32 713	16.55 711	13.12 712	14.71 709	17.92 712	20.60 715

test_example2	115.39 724	123.23 725	94.57 723	115.52 722	123.55 725	101.63 724	114.33 726	53.41 725	99.48 726	134.90 726	135.05 726	85.83 726	85.11 726	111.32 725	106.15 726	152.55 726	205.26 726	99.78 726	114.96 726	140.96 726	110.20 725

ccccc		297.21 726		374.70 725	380.44 726	203.92 726		216.32 727		203.37 727		215.01 727		312.78 727		412.57 727	356.13 727	256.09 727	227.69 727	428.88 727

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

ASD4		19.65 705

Low-res two-view benchmark