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

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 108	0.66 58	0.22 60	0.14 72	0.49 234	0.15 42	0.23 2	0.35 91	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 304	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.37 611	0.08 41	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 138	0.57 19	0.20 9	0.18 209	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 50	0.14 28	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 167	0.60 24	0.21 31	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.19 70	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 138	0.60 24	0.20 9	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.18 50	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 21	0.61 29	0.21 31	0.13 51	0.15 1	0.16 67	0.21 1	0.36 121	0.11 1	0.17 42	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 93	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.08 144	0.08 41	0.11 142

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 265	0.68 62	0.21 31	0.17 162	0.45 176	0.12 4	0.35 33	0.42 193	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

monster-pro	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

MonStereo	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.28 21	0.21 180	0.38 56	0.26 11	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

MonSter	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

252Zero-FE	0.62 486	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 693	0.23 107	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 409	0.09 144	0.12 408	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.12 187

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 211	0.69 64	0.21 31	0.13 51	0.27 18	0.12 4	0.37 47	0.26 11	0.21 98	0.19 57	0.15 37	0.12 12	0.47 287	0.29 268	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 41	0.12 187

IGEV	0.22 58	0.28 167	0.88 101	0.21 31	0.24 340	0.42 149	0.17 79	0.35 33	0.37 133	0.20 85	0.22 93	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.31 40	0.22 220	0.38 56	0.25 5	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 255	0.65 47	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.37 47	0.40 167	0.21 98	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.10 116

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 228	0.61 29	0.23 83	0.21 275	0.45 176	0.13 9	0.33 27	0.46 237	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

derf	0.19 8	0.19 10	0.64 40	0.35 418	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.15 424	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 47	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 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	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 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 35	0.20 21	0.63 37	0.39 489	0.13 51	0.32 46	0.15 42	0.35 33	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 37	0.82 87	0.21 31	0.12 21	0.37 89	0.16 67	0.33 27	0.28 21	0.16 22	0.15 30	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 8	0.30 197	0.77 79	0.19 2	0.15 101	0.20 7	0.15 42	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 42	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.08 41	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 138	0.95 117	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.37 47	0.27 14	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.11 142

monsterstereo	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.25 134	0.27 391	0.39 111	0.14 21	0.51 194	0.33 63	0.25 172	0.27 156	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 228	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.13 9	0.39 63	0.46 237	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 92	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.24 39	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.08 51

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 98	0.23 76	1.00 125	0.22 60	0.31 453	0.47 206	0.20 138	0.44 111	0.33 63	0.27 206	0.32 218	0.24 164	0.14 27	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.16 331

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 85	0.24 94	0.84 91	0.22 60	0.32 463	0.48 217	0.20 138	0.45 126	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.07 5	0.13 230

PipStereo	0.19 8	0.26 126	0.85 92	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 126	0.88 101	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

Foundation-i32	0.20 19	0.28 167	0.87 98	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 42	0.32 19	0.36 121	0.13 5	0.10 3	0.25 179	0.14 27	0.19 2	0.15 14	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.11 141	0.12 187

LACA2	0.25 85	0.74 486	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 79	0.32 19	0.36 121	0.15 14	0.15 30	0.18 84	0.14 27	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 85	0.22 54	1.00 125	0.22 60	0.30 432	0.48 217	0.21 180	0.45 126	0.32 48	0.27 206	0.31 208	0.20 111	0.14 27	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.13 230

BStereo	0.28 126	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.33 52	0.20 138	0.46 134	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

Wave_Phase_stereo	0.31 165	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.98 604	0.20 138	0.49 175	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 142	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 35	0.22 54	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.41 135	0.15 42	0.46 134	0.35 91	0.26 190	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.31 127	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

monsters	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.23 83	0.28 406	0.42 149	0.14 21	0.46 134	0.31 37	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.14 27	0.43 241	0.20 125	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 35	0.37 268	0.70 67	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 43	0.39 153	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.25 47	0.27 243	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.10 116

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 54	0.91 111	0.23 83	0.13 51	0.49 234	0.18 99	0.30 12	0.28 21	0.19 70	0.17 42	0.14 15	0.14 27	0.41 228	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.09 79

dual_stereo	0.23 69	0.25 108	0.66 58	0.21 31	0.15 101	0.27 18	0.15 42	0.62 284	0.40 167	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 27	0.37 199	0.19 93	0.09 144	0.31 613	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 644	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 52	0.20 138	0.40 72	0.33 63	0.25 172	0.21 74	0.16 51	0.14 27	0.27 72	0.63 489	0.55 643	0.06 24	0.11 298	0.13 371	0.25 450	0.49 615

AIO-Stereo	0.30 156	0.27 138	1.25 171	0.27 201	0.24 340	0.37 89	0.20 138	0.52 210	0.36 121	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.14 27	0.31 127	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.38 612	0.19 355	0.31 542

gcap-zeroshot	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

test_for_model	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

testlalala	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

LACA3	0.18 4	0.20 21	0.67 61	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 79	0.27 4	0.31 37	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 51	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	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 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 292	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 149	0.15 42	0.31 16	0.34 77	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 51	0.25 47	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

DispViT+	0.23 69	0.23 76	0.98 123	0.19 2	0.44 566	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.37 133	0.19 70	0.16 39	0.18 84	0.15 51	0.38 209	0.17 57	0.11 331	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	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
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 21	0.62 36	0.20 9	0.13 51	0.36 82	0.13 9	0.35 33	0.31 37	0.16 22	0.14 28	0.17 66	0.15 51	0.25 47	0.23 180	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 37	0.61 29	0.20 9	0.13 51	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 77	0.16 22	0.16 39	0.16 51	0.15 51	0.27 72	0.22 169	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

VIP-Stereo	0.28 126	0.56 404	1.05 133	0.23 83	0.19 245	0.52 277	0.17 79	0.44 111	0.39 153	0.18 50	0.25 134	0.24 164	0.15 51	0.33 154	0.19 93	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.14 222	0.32 551

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 21	0.51 2	0.22 60	0.17 162	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 70	0.21 74	0.14 15	0.15 51	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 257

Replicate-Monster	0.23 69	0.40 300	0.94 116	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.13 9	0.40 72	0.36 121	0.22 118	0.15 30	0.15 37	0.15 51	0.40 223	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.15 299

LG-G_1	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

LG-G	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

U	3.37 683	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 704	19.19 708	0.15 42	0.41 84	0.31 37	0.17 41	0.18 52	0.27 207	0.15 51	0.21 10	0.16 36	0.09 144	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 107	0.08 51

PSi22a	0.20 19	0.28 167	0.89 105	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 91	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 65	0.20 4	0.14 4	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.05 1	0.13 193	0.11 142

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 21	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 42	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.15 30	0.17 66	0.16 65	0.26 66	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

111111	0.24 76	0.21 37	0.82 87	0.24 110	0.21 275	0.43 157	0.13 9	0.45 126	0.35 91	0.22 118	0.27 156	0.18 84	0.16 65	0.35 175	0.18 68	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.25 450	0.08 51

LG-Stereo	0.27 110	0.25 108	0.95 117	0.25 134	0.15 101	0.43 157	0.21 180	0.50 184	0.40 167	0.18 50	0.29 176	0.25 179	0.16 65	0.28 89	0.35 345	0.07 26	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.24 436	0.10 116

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 101	0.30 32	0.19 111	0.67 314	0.46 237	0.29 219	0.52 371	0.38 282	0.16 65	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.68 663	0.09 161	0.07 105	0.34 544	0.21 421

AIO_rvc	0.41 265	0.64 441	1.29 181	0.58 605	0.39 537	0.37 89	0.24 294	0.50 184	0.43 205	0.28 213	0.23 107	0.25 179	0.16 65	0.99 440	0.19 93	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.25 450	0.85 652

fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 142	0.24 110	0.15 101	0.42 149	0.24 294	0.42 94	0.38 140	0.21 98	0.18 52	0.20 111	0.16 65	0.44 250	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.28 488	0.20 408
1: 1. 1
RAStereo	0.28 126	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 209	0.25 16	0.19 111	0.42 94	0.35 91	0.20 85	0.25 134	0.20 111	0.16 65	0.24 39	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.12 158	0.08 51

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 222	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DF	0.34 191	0.29 180	0.95 117	0.31 314	0.44 566	0.40 124	0.21 180	0.71 333	0.32 48	0.23 141	0.37 250	0.32 247	0.17 74	0.39 217	0.85 537	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.29 562	0.09 78	0.20 408

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 139	0.58 410	0.98 123	0.21 31	0.31 453	0.41 135	0.20 138	0.46 134	0.34 77	0.21 98	0.22 93	0.19 107	0.17 74	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.45 626	0.09 78	0.29 520

WQFJA1++	2.30 667	0.22 54	6.03 678	1.08 651	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 63	0.24 3	13.61 704	0.19 57	3.34 675	0.17 74	0.33 154	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.07 105	18.19 714	0.14 257

DLNR-FE	13.43 703	20.01 708	23.53 709	121.73 725	33.87 718	0.46 196	0.15 42	8.09 699	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 700	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.82 725	0.18 372

FlowAnything_test	0.23 69	0.32 219	0.52 5	0.28 232	0.17 162	0.37 89	0.20 138	0.38 56	0.24 3	0.24 152	0.20 66	0.21 125	0.17 74	0.26 66	0.25 220	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.17 306	0.12 187

2.5w	0.21 35	0.23 76	0.50 1	0.22 60	0.15 101	0.39 111	0.19 111	0.47 154	0.36 121	0.21 98	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 154	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 58	0.28 167	0.77 79	0.22 60	0.11 9	0.40 124	0.16 67	0.31 16	0.36 121	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.17 74	0.37 199	0.16 36	0.10 250	0.06 24	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 167	1.48 236	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 387	1.03 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 19	0.30 197	0.81 85	0.21 31	0.22 305	0.21 11	0.16 67	0.25 3	0.38 140	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 74	0.23 32	0.16 36	0.09 144	0.13 433	0.08 63	0.06 20	0.07 5	0.07 12

AIO_test	0.39 249	0.37 268	1.19 158	0.73 625	0.67 628	0.35 68	0.25 316	0.47 154	0.34 77	0.34 243	0.22 93	0.33 254	0.17 74	1.31 477	0.19 93	0.11 331	0.15 480	0.08 63	0.21 518	0.15 245	0.23 461

castereo++	0.28 126	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 162	0.53 286	0.21 180	0.55 236	0.45 226	0.17 41	0.26 147	0.32 247	0.17 74	0.33 154	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.13 193	0.06 1

mms	0.27 110	0.26 126	0.91 111	0.25 134	0.18 209	0.32 46	0.23 259	0.37 47	0.31 37	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.17 74	0.46 275	0.21 145	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.47 611

ours_stereo	0.27 110	0.25 108	1.21 164	0.25 134	0.17 162	0.35 68	0.23 259	0.38 56	0.35 91	0.20 85	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

GCAP-BAT	1.13 622	0.30 197	9.45 689	3.22 689	5.97 691	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.17 352

RSM++	0.27 110	0.26 126	0.87 98	0.28 232	0.13 51	0.39 111	0.20 138	0.45 126	0.45 226	0.20 85	0.24 119	0.24 164	0.17 74	0.36 188	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.26 471	0.18 372

RSM	0.28 126	0.26 126	0.97 121	0.25 134	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.49 175	0.44 211	0.21 98	0.27 156	0.28 218	0.17 74	0.38 209	0.20 125	0.07 26	0.07 76	0.09 161	0.34 595	0.21 387	0.16 331

RAFT-Stereo-weight	0.34 191	0.29 180	1.43 222	0.28 232	0.28 406	0.55 309	0.22 220	0.78 404	0.48 260	0.46 320	0.38 261	0.36 269	0.17 74	0.33 154	0.23 180	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.09 79

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 280	2.47 540	0.27 201	0.43 565	0.56 325	0.20 138	0.77 389	0.43 205	0.60 485	0.51 356	0.44 332	0.17 74	0.68 385	0.21 145	0.09 144	0.29 608	0.09 161	0.32 587	0.14 222	0.10 116

DLNR_Zeroshot_test	13.43 703	19.94 707	23.55 710	121.61 724	35.03 719	0.46 196	0.15 42	8.02 698	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 699	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.13 724	0.18 372

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 619	0.30 197	8.70 686	3.22 689	5.88 690	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.19 389

CAS	0.35 204	0.25 108	1.30 184	0.79 632	0.34 491	0.51 258	0.23 259	0.46 134	0.39 153	0.22 118	0.31 208	0.20 111	0.17 74	0.28 89	0.23 180	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 582

EGLCR-Stereo	0.29 139	0.27 138	0.97 121	0.30 287	0.19 245	0.56 325	0.17 79	0.68 319	0.36 121	0.30 224	0.18 52	0.27 207	0.17 74	0.38 209	0.19 93	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.35 567

DN	0.37 221	0.23 76	1.40 214	0.37 462	0.40 547	0.48 217	0.21 180	0.51 194	0.40 167	0.23 141	0.24 119	0.36 269	0.18 98	0.81 420	0.54 459	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.34 595	0.12 158	0.19 389

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 110	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.21 180	0.40 72	0.25 5	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.18 98	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.28 556	0.08 41	0.27 505

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 139	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 463	0.35 68	0.19 111	0.46 134	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.18 84	0.18 98	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.46 629	0.10 107	0.32 551

Selective-IGEV-i32	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

GEAStereo	0.35 204	0.32 219	1.17 154	0.53 584	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.22 93	0.16 51	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.33 532	0.71 639

GSStereo	0.36 214	0.32 219	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

GS-Stereo							0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 275	0.46 196	0.16 67	0.30 12	0.27 14	0.17 41	0.19 57	0.14 15	0.18 98	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.10 116

asd	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.22 60	0.17 162	0.41 135	0.14 21	0.35 33	0.32 48	0.24 152	0.20 66	0.15 37	0.18 98	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

2.25w	0.21 35	0.22 54	0.51 2	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.42 94	0.34 77	0.23 141	0.27 156	0.14 15	0.18 98	0.33 154	0.24 206	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 37	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.30 33	0.22 118	0.20 66	0.13 4	0.18 98	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.55 14	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.14 21	0.43 102	0.33 63	0.21 98	0.24 119	0.14 15	0.18 98	0.34 168	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

GIP-stereo	0.26 98	0.22 54	0.78 81	0.29 266	0.20 261	0.42 149	0.17 79	0.64 295	0.39 153	0.18 50	0.24 119	0.23 148	0.18 98	0.25 47	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.08 51

SMoEStereo_RVC	0.29 139	0.26 126	1.03 128	0.25 134	0.14 72	0.46 196	0.22 220	0.36 43	0.38 140	0.23 141	0.23 107	0.21 125	0.18 98	0.45 266	0.60 482	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.20 408

tt45	0.29 139	0.24 94	1.06 135	0.25 134	0.17 162	0.55 309	0.22 220	0.41 84	0.35 91	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.18 98	0.64 365	0.34 333	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.11 142

999	0.29 139	0.25 108	1.05 133	0.26 177	0.18 209	0.49 234	0.23 259	0.38 56	0.37 133	0.20 85	0.32 218	0.23 148	0.18 98	0.73 401	0.36 350	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.10 116

MGS-Stereo	0.32 172	0.34 246	1.70 282	0.25 134	0.14 72	0.40 124	0.22 220	0.38 56	0.43 205	0.24 152	0.51 356	0.25 179	0.18 98	0.31 127	0.20 125	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.08 144	0.47 616	0.08 51

UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 276	0.27 201	0.24 340	0.29 28	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.26 190	0.37 250	0.18 84	0.18 98	0.31 127	0.27 243	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.25 450	0.08 51

Selective-IGEV	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

XX-TBD	0.34 191	0.77 499	1.75 304	0.34 402	0.13 51	0.51 258	0.17 79	0.43 102	0.50 278	0.37 256	0.49 343	0.23 148	0.18 98	0.28 89	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 139	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.43 102	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.17 66	0.19 123	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.26 497

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	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
BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	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
Zero-FE251	0.56 447	0.29 180	1.27 176	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 689	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 570	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.13 230

2.75w_new	0.21 35	0.21 37	0.57 19	0.20 9	0.14 72	0.40 124	0.18 99	0.47 154	0.36 121	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.19 123	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 204	1.25 632	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 42	0.43 102	0.37 133	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 123	0.46 275	0.14 4	0.11 331	0.09 273	0.08 63	0.05 1	0.76 647	0.18 372

HUF	0.59 467	0.65 448	2.46 535	0.45 545	0.77 639	0.34 62	0.24 294	0.46 134	0.39 153	0.31 229	0.28 168	0.25 179	0.19 123	0.67 382	0.18 68	0.12 392	2.03 690	0.08 63	0.06 20	0.31 514	1.59 683

IGEV-Stereo+	0.29 139	0.29 180	0.86 96	0.25 134	0.34 491	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 310	0.18 50	0.12 13	0.18 84	0.19 123	0.49 304	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.20 512	0.46 615	0.59 629

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 571	2.63 570	0.27 201	0.30 432	0.45 176	0.25 316	0.52 210	0.50 278	0.40 274	0.31 208	0.40 297	0.19 123	0.35 175	0.32 313	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.11 298	0.19 355	0.30 533

CES	0.30 156	0.27 138	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 124	0.20 138	0.46 134	0.44 211	0.22 118	0.28 168	0.26 194	0.19 123	0.33 154	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.49 615

GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 135	0.20 138	0.37 47	0.38 140	0.26 190	0.30 191	0.25 179	0.19 123	0.33 154	0.24 206	0.09 144	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.09 79

CREStereo++_RVC	0.33 182	0.29 180	1.74 298	0.24 110	0.16 131	0.54 294	0.15 42	0.40 72	0.55 330	0.37 256	0.51 356	0.24 164	0.19 123	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.30 572	0.08 41	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
XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 653	0.48 563	0.39 537	0.54 294	0.17 79	0.89 497	0.40 167	0.44 300	0.65 501	0.85 564	0.19 123	0.77 413	0.21 145	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.17 306	0.14 257

quiztm	0.37 221	0.82 520	1.45 227	0.40 501	0.29 415	0.42 149	0.23 259	0.73 351	0.47 256	0.36 251	0.42 281	0.28 218	0.20 136	0.29 105	0.26 232	0.10 250	0.06 24	0.09 161	0.09 190	0.34 544	0.09 79

TS12	0.24 76	0.26 126	0.83 89	0.25 134	0.11 9	0.46 196	0.17 79	0.46 134	0.43 205	0.20 85	0.31 208	0.18 84	0.20 136	0.31 127	0.22 169	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.07 12

aanet-new-40k	0.25 85	0.37 268	1.35 199	0.24 110	0.24 340	0.38 106	0.20 138	0.39 63	0.26 11	0.18 50	0.24 119	0.16 51	0.20 136	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.18 372

aanet-new-24k	0.27 110	0.40 300	1.12 144	0.24 110	0.45 577	0.40 124	0.21 180	0.39 63	0.28 21	0.19 70	0.28 168	0.17 66	0.20 136	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.32 587	0.09 78	0.10 116

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 85	0.41 310	1.08 137	0.23 83	0.23 325	0.45 176	0.20 138	0.44 111	0.30 33	0.18 50	0.21 74	0.22 131	0.20 136	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.14 257

asda	0.22 58	0.25 108	0.70 67	0.21 31	0.16 131	0.43 157	0.16 67	0.44 111	0.35 91	0.22 118	0.20 66	0.14 15	0.20 136	0.25 47	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 37	0.57 19	0.21 31	0.15 101	0.39 111	0.13 9	0.39 63	0.33 63	0.22 118	0.21 74	0.13 4	0.20 136	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 182	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 131	0.35 68	0.20 138	0.68 319	0.44 211	0.24 152	0.27 156	0.29 230	0.20 136	0.58 341	0.18 68	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.26 471	0.17 352

SCV	0.35 204	0.59 413	1.37 206	0.34 402	0.22 305	0.28 21	0.23 259	0.72 339	0.35 91	0.19 70	0.30 191	0.24 164	0.20 136	0.64 365	0.19 93	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.34 544	0.29 520

fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 158	0.27 201	0.15 101	0.37 89	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.20 85	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.44 250	0.20 125	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

model_zeroshot	0.44 302	0.68 460	1.97 433	0.28 232	0.18 209	0.69 507	0.21 180	0.63 292	0.40 167	1.00 615	0.34 236	0.42 317	0.20 136	0.69 391	0.24 206	0.10 250	0.22 569	0.10 222	0.22 528	0.12 158	0.10 116

Pointernet	0.29 139	0.25 108	1.49 239	0.24 110	0.20 261	0.47 206	0.15 42	0.62 284	0.47 256	0.22 118	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.28 89	0.20 125	0.10 250	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 107	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 228	0.93 114	0.26 177	0.22 305	0.46 196	0.20 138	1.10 625	1.34 641	3.16 684	0.32 218	0.22 131	0.20 136	0.30 118	0.22 169	0.10 250	0.09 273	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

ProNet	0.30 156	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 101	0.47 206	0.25 316	0.48 168	0.39 153	0.21 98	0.23 107	0.22 131	0.20 136	0.44 250	0.19 93	0.08 67	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.12 187

DNS	0.93 602	0.22 54	1.33 191	1.53 667	0.27 391	2.18 670	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 692	0.36 245	0.37 273	0.21 150	0.41 228	0.63 489	0.13 424	0.12 408	0.08 63	0.08 144	0.12 158	1.56 681

aanet-new-90k	0.29 139	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 209	0.43 157	0.19 111	0.47 154	0.32 48	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.21 150	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.46 609

aanet-new-70k	0.27 110	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.45 126	0.33 63	0.17 41	0.21 74	0.16 51	0.21 150	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.22 436

aanet-new-28k	0.34 191	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.21 180	0.37 47	0.29 32	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.21 150	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.31 581	0.10 107	0.23 461

aanet-new-22k	0.28 126	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 51	0.33 52	0.22 220	0.37 47	0.32 48	0.18 50	0.24 119	0.18 84	0.21 150	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.09 78	0.31 542

aanet-new-16k	0.26 98	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 82	0.18 99	0.40 72	0.35 91	0.18 50	0.21 74	0.18 84	0.21 150	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.11 142

aanet-new-12k	0.24 76	0.24 94	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 157	0.20 138	0.51 194	0.34 77	0.19 70	0.16 39	0.15 37	0.21 150	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.11 141	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 76	0.31 211	0.88 101	0.25 134	0.23 325	0.45 176	0.22 220	0.39 63	0.30 33	0.21 98	0.27 156	0.18 84	0.21 150	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 273	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.13 230

RT-Monster	0.29 139	0.30 197	0.95 117	0.25 134	0.28 406	0.46 196	0.15 42	0.53 219	0.55 330	0.37 256	0.36 245	0.28 218	0.21 150	0.32 140	0.21 145	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.15 245	0.14 257

VMStereo-Base	0.26 98	0.27 138	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 149	0.17 79	0.37 47	0.40 167	0.22 118	0.31 208	0.29 230	0.21 150	0.32 140	0.20 125	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

rvit_stereo_0081_aga	0.27 110	0.29 180	1.08 137	0.26 177	0.20 261	0.33 52	0.21 180	0.41 84	0.42 193	0.26 190	0.28 168	0.27 207	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.14 469	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.10 116

rvit_stereo_0081	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

trnet	0.28 126	0.26 126	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 294	0.15 42	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.30 118	0.21 145	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.09 78	0.07 12

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 550	1.83 362	0.44 531	0.24 340	0.54 294	0.27 364	0.58 254	0.45 226	0.41 282	0.33 228	0.44 332	0.21 150	0.44 250	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.16 510	0.14 399	0.17 306	0.17 352

test-3	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.51 372	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.50 359	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.29 520

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 191	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	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
aanet-new-36k	0.29 139	0.63 436	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 157	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.19 70	0.24 119	0.16 51	0.22 168	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.24 475

aanet-new-34k	0.27 110	0.57 409	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 62	0.20 138	0.36 43	0.30 33	0.19 70	0.27 156	0.17 66	0.22 168	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.29 520

aanet-new-32k	0.27 110	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

aanet-new-30k	0.28 126	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

aanet-new-10k	0.27 110	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 101	0.49 234	0.21 180	0.46 134	0.31 37	0.21 98	0.20 66	0.19 107	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.16 331

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 110	0.39 292	0.79 82	0.24 110	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.37 47	0.33 63	0.19 70	0.27 156	0.18 84	0.22 168	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 452	0.08 63	0.51 639	0.08 41	0.39 591

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 85	0.35 255	0.69 64	0.23 83	0.27 391	0.35 68	0.20 138	0.44 111	0.28 21	0.21 98	0.22 93	0.14 15	0.22 168	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 63	0.47 630	0.09 78	0.34 564

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 98	0.38 280	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.22 220	0.44 111	0.33 63	0.21 98	0.25 134	0.16 51	0.22 168	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.45 626	0.08 41	0.27 505

PSi22	0.37 221	0.73 482	1.71 289	0.28 232	0.13 51	0.44 168	0.14 21	0.64 295	0.51 285	0.22 118	0.28 168	0.36 269	0.22 168	0.65 376	0.27 243	0.07 26	0.14 452	0.07 1	0.06 20	0.28 488	0.12 187

gasm-f	0.36 214	0.34 246	1.13 145	0.53 584	0.44 566	0.54 294	0.27 364	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.33 228	0.16 51	0.22 168	0.36 188	0.25 220	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.38 579	0.71 639

zero-FE	0.80 574	0.27 138	8.23 685	0.49 565	0.98 649	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 637	0.17 41	0.20 66	0.77 532	0.22 168	0.60 354	0.97 548	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.10 230	0.33 532	0.14 257

3w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 89	0.22 220	0.50 184	0.38 140	0.22 118	0.21 74	0.12 2	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 268	1.21 164	0.26 177	0.18 209	0.73 528	0.18 99	0.53 219	0.41 180	0.35 245	0.30 191	0.58 426	0.22 168	0.33 154	0.95 546	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.13 193	0.15 299

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 167	2.46 535	0.43 524	0.15 101	0.50 247	0.25 316	0.47 154	0.38 140	0.33 241	0.26 147	0.23 148	0.22 168	0.34 168	0.29 268	0.08 67	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.36 564	0.22 436

AIO-test2	0.49 373	1.15 619	1.96 428	0.42 520	0.37 525	0.50 247	0.23 259	0.79 419	0.70 484	0.33 241	0.53 383	0.27 207	0.22 168	0.67 382	0.29 268	0.73 653	0.08 183	0.13 423	0.17 466	0.17 306	0.18 372

AIO-test1	0.45 321	0.87 538	2.27 498	0.33 369	0.33 478	0.50 247	0.22 220	0.74 356	0.66 454	0.29 219	0.41 277	0.29 230	0.22 168	0.73 401	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.14 399	0.30 506	0.22 436

IGEV-Stereo++	0.23 69	0.23 76	0.64 40	0.24 110	0.22 305	0.47 206	0.13 9	0.52 210	0.33 63	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.22 168	0.32 140	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.09 79

Occ-G	0.30 156	0.30 197	1.33 191	0.23 83	0.15 101	0.36 82	0.25 316	0.43 102	0.31 37	0.26 190	0.35 241	0.46 353	0.22 168	0.30 118	0.25 220	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.16 446	0.31 514	0.08 51

rvit_stereo_0080	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

whm_eth	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

MaDis-Stereo	0.29 139	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 415	0.29 28	0.16 67	0.45 126	0.37 133	0.19 70	0.21 74	0.28 218	0.22 168	0.30 118	0.29 268	0.10 250	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.11 141	0.11 142

GCAP-Stereo	0.34 191	0.89 546	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 277	0.14 21	0.49 175	0.38 140	0.29 219	0.30 191	0.29 230	0.22 168	0.30 118	0.20 125	0.09 144	0.17 518	0.09 161	0.07 105	0.21 387	0.11 142

test_4	0.40 257	0.37 268	2.01 437	0.29 266	0.21 275	0.50 247	0.28 384	0.47 154	0.39 153	0.42 287	0.76 552	0.38 282	0.22 168	0.52 319	0.33 326	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.15 424	0.28 488	0.07 12

test_3	0.44 302	0.20 21	1.70 282	0.36 438	0.32 463	0.47 206	0.30 416	0.73 351	0.49 267	0.50 359	0.30 191	0.45 341	0.22 168	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.10 322	0.11 298	0.35 599	0.29 495	0.28 513

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	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
TANstereo	0.33 182	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 294	0.16 67	0.40 72	0.45 226	0.45 311	0.51 356	0.26 194	0.22 168	0.29 105	0.20 125	0.10 250	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.11 142

aanet-32k-new	0.30 156	0.60 415	1.61 262	0.25 134	0.15 101	0.46 196	0.21 180	0.41 84	0.33 63	0.17 41	0.24 119	0.17 66	0.23 194	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.39 591

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 76	0.22 54	0.90 108	0.23 83	0.32 463	0.47 206	0.21 180	0.48 168	0.34 77	0.20 85	0.25 134	0.21 125	0.23 194	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 110	0.40 300	0.87 98	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

Foundation-i1	0.26 98	0.29 180	0.75 73	0.23 83	0.21 275	0.30 32	0.22 220	0.60 275	0.43 205	0.24 152	0.31 208	0.35 264	0.23 194	0.27 72	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.07 12

DDF-Stereo	0.37 221	0.27 138	0.79 82	0.39 489	0.29 415	0.38 106	0.21 180	0.47 154	0.51 285	0.32 238	0.17 42	0.79 541	0.23 194	0.64 365	1.04 566	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.12 338	0.35 557	0.15 299

DilatedVolume-Stereo	0.26 98	0.20 21	0.64 40	0.25 134	0.15 101	0.41 135	0.18 99	0.42 94	0.35 91	0.34 243	0.34 236	0.25 179	0.23 194	0.43 241	0.53 453	0.09 144	0.09 273	0.08 63	0.10 230	0.12 158	0.11 142

2w_stereo	0.21 35	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 51	0.41 135	0.20 138	0.50 184	0.34 77	0.25 172	0.23 107	0.13 4	0.23 194	0.24 39	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune	0.31 165	0.46 346	0.79 82	0.21 31	0.12 21	0.53 286	0.25 316	0.52 210	0.54 323	0.28 213	0.32 218	0.29 230	0.23 194	0.59 347	0.55 461	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.08 51

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 410	1.75 304	0.36 438	0.30 432	0.45 176	0.30 416	0.72 339	0.59 365	0.31 229	0.43 284	0.32 247	0.23 194	0.35 175	0.29 268	0.10 250	0.20 554	0.10 222	0.08 144	0.40 594	0.11 142

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 110	0.40 300	0.86 96	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

ff7	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

ffff	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

11t	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

CroCo-Stereo Lap2	0.33 182	0.61 420	1.47 233	0.32 343	0.38 531	0.23 14	0.22 220	0.58 254	0.46 237	0.22 118	0.27 156	0.29 230	0.23 194	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.14 257

ccc-4	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 101	0.52 277	0.20 138	0.54 231	0.46 237	0.37 256	0.43 284	0.41 303	0.23 194	0.36 188	0.26 232	0.09 144	0.15 480	0.12 362	0.11 298	0.41 597	0.37 582

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 21	0.69 64	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 138	0.50 184	0.37 133	0.21 98	0.22 93	0.27 207	0.24 210	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

water-stereo	0.24 76	0.17 2	0.88 101	0.24 110	0.14 72	0.37 89	0.17 79	0.43 102	0.32 48	0.26 190	0.35 241	0.26 194	0.24 210	0.22 23	0.25 220	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.08 144	0.10 107	0.10 116

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 605	0.36 575

WCG-NET	0.30 156	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 157	0.24 294	0.40 72	0.56 342	0.35 245	0.37 250	0.26 194	0.24 210	0.29 105	0.19 93	0.08 67	0.12 408	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.10 116

AE-Stereo	0.42 284	0.29 180	1.65 266	0.43 524	0.47 588	0.56 325	0.23 259	0.86 471	0.46 237	0.31 229	0.41 277	0.43 321	0.24 210	0.34 168	0.24 206	0.09 144	0.48 648	0.11 298	0.45 626	0.22 404	0.19 389

RAFT-Test	0.44 302	0.38 280	2.01 437	0.27 201	0.44 566	0.64 463	0.37 490	0.72 339	0.57 346	0.45 311	0.48 326	0.65 459	0.24 210	0.35 175	0.29 268	0.09 144	0.11 375	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.11 142

LoS_RVC	0.29 139	0.33 228	1.19 158	0.25 134	0.34 491	0.43 157	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.22 118	0.33 228	0.23 148	0.24 210	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 542

anonymousdsp	0.34 191	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.55 333	0.19 93	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 247	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 138	1.78 326	1.79 673	0.19 245	0.62 431	0.45 542	0.57 248	0.60 370	0.61 494	0.48 326	0.41 303	0.24 210	0.46 275	1.00 557	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.12 158	0.13 230

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 391	0.50 247	0.28 384	0.80 423	0.43 205	0.40 274	0.54 395	0.41 303	0.24 210	0.31 127	1.16 583	0.09 144	0.20 554	0.10 222	0.17 466	0.11 141	0.26 497

PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 184	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187

RAFT-Stereo	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 182	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 149	0.20 138	0.45 126	0.31 37	0.16 22	0.22 93	0.15 37	0.25 225	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.31 542

aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 164	0.25 134	0.13 51	0.44 168	0.22 220	0.49 175	0.34 77	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.25 225	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.12 187

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 6	0.68 62	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 138	0.49 175	0.37 133	0.20 85	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 1	0.66 58	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 180	0.50 184	0.39 153	0.25 172	0.22 93	0.27 207	0.25 225	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

NLMM1	0.46 333	0.27 138	0.53 11	0.27 201	0.38 531	0.49 234	0.24 294	1.97 673	2.38 674	0.28 213	0.27 156	0.26 194	0.25 225	0.47 287	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.15 299

NLSM3	0.26 98	0.39 292	0.75 73	0.25 134	0.24 340	0.43 157	0.19 111	0.58 254	0.45 226	0.20 85	0.26 147	0.20 111	0.25 225	0.29 105	0.24 206	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.09 190	0.10 107	0.07 12

rvit_0105_6	0.31 165	0.29 180	1.00 125	0.31 314	0.18 209	0.35 68	0.25 316	0.51 194	0.61 387	0.25 172	0.28 168	0.32 247	0.25 225	0.39 217	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.14 222	0.13 230

WCG-NET（raft）	0.32 172	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.24 294	0.40 72	0.50 278	0.35 245	0.35 241	0.47 361	0.25 225	0.35 175	0.20 125	0.08 67	0.29 608	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.11 142

IGEVStereo-DCA	0.33 182	0.34 246	1.38 208	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.18 479	0.16 282	0.22 436

rrr	0.46 333	0.34 246	3.08 627	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.28 384	1.09 624	0.51 285	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.29 562	0.16 282	0.25 487

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 245	0.33 52	0.20 138	0.58 254	0.46 237	0.23 141	0.37 250	0.23 148	0.25 225	0.45 266	0.28 254	0.11 331	0.08 183	0.13 423	0.09 190	0.42 603	0.12 187

anonymousdsp2	0.34 191	0.24 94	1.16 153	0.28 232	0.15 101	0.57 343	0.23 259	0.79 419	0.47 256	0.38 266	0.37 250	0.40 297	0.25 225	0.47 287	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.13 371	0.19 355	0.27 505

knoymous	0.34 191	0.25 108	1.75 304	0.24 110	0.18 209	0.45 176	0.24 294	0.57 248	0.38 140	0.41 282	0.39 270	0.55 399	0.25 225	0.38 209	0.23 180	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.07 105	0.13 193	0.12 187

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KMStereo	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 101	0.52 277	0.23 259	0.60 275	0.42 193	0.42 287	0.32 218	0.30 238	0.25 225	0.34 168	0.23 180	0.11 331	0.09 273	0.71 653	0.36 608	0.12 158	0.07 12

cross-raft	0.40 257	0.27 138	2.22 487	0.30 287	0.17 162	0.49 234	0.35 474	0.71 333	0.39 153	0.43 293	0.45 299	0.64 454	0.25 225	0.32 140	0.25 220	0.08 67	0.08 183	0.09 161	0.23 531	0.11 141	0.14 257

sCroCo_RVC	0.33 182	0.32 219	1.89 389	0.34 402	0.27 391	0.30 32	0.22 220	0.48 168	0.44 211	0.22 118	0.33 228	0.25 179	0.25 225	0.32 140	0.24 206	0.14 469	0.16 498	0.12 362	0.12 338	0.15 245	0.13 230

test_xeample3	0.46 333	0.34 246	2.99 621	0.37 462	0.16 131	0.49 234	0.33 461	1.06 618	0.44 211	0.25 172	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.49 304	0.56 469	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.40 618	0.17 306	0.26 497

GMStereo	0.38 234	0.99 588	1.91 400	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 249	0.24 94	0.56 17	0.27 201	0.40 547	0.49 234	0.21 180	1.44 650	1.64 654	0.25 172	0.33 228	0.25 179	0.26 245	0.40 223	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.13 230

DA	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

GGEV	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

1w_stereo	0.22 58	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 131	0.44 168	0.22 220	0.55 236	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.13 4	0.26 245	0.28 89	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 292	2.29 502	0.38 479	0.26 378	0.44 168	0.28 384	0.63 292	0.51 285	0.40 274	0.32 218	0.26 194	0.26 245	0.46 275	0.22 169	0.09 144	0.21 563	0.10 222	0.09 190	0.39 589	0.15 299

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 126	0.28 167	1.09 140	0.33 369	0.15 101	0.30 32	0.16 67	0.58 254	0.42 193	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.26 245	0.38 209	0.37 357	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 85	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 209	0.28 21	0.22 220	0.38 56	0.54 323	0.23 141	0.30 191	0.27 207	0.26 245	0.37 199	0.24 206	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.12 158	0.10 116

rvit_stereo_ft	0.31 165	0.61 420	1.18 156	0.32 343	0.21 275	0.28 21	0.27 364	0.55 236	0.48 260	0.23 141	0.27 156	0.28 218	0.26 245	0.32 140	0.25 220	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.11 298	0.13 193	0.14 257

MyStereo07	0.34 191	0.40 300	1.46 229	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.25 134	0.20 111	0.26 245	0.57 337	0.19 93	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

MIF-Stereo (partial)	0.34 191	0.41 310	1.93 406	0.26 177	0.24 340	0.32 46	0.17 79	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.37 250	0.25 179	0.26 245	0.44 250	0.31 300	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.19 355	0.14 257

DCRE	0.50 384	0.63 436	2.13 466	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 653	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.16 282	0.15 299

DisPM	0.43 293	0.33 228	1.78 326	0.57 603	0.18 209	0.59 379	0.63 604	0.53 219	0.61 387	0.60 485	0.53 383	0.38 282	0.26 245	0.75 405	0.29 268	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.14 257

PFNet+	0.45 321	0.37 268	1.86 375	0.46 550	0.18 209	0.58 360	0.77 628	0.52 210	0.64 425	0.56 432	0.48 326	0.39 288	0.26 245	0.93 433	0.32 313	0.13 424	0.09 273	0.14 460	0.13 371	0.12 158	0.15 299

NF-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.44 534	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.45 497	0.79 530	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.16 331

OCTAStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.80 531	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

RE-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

TVStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

CRE-IMP	0.41 265	0.22 54	1.76 313	0.48 563	0.17 162	0.79 561	0.69 616	0.52 210	0.52 293	0.47 322	0.42 281	0.45 341	0.26 245	0.41 228	0.31 300	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.23 461

s12784h	0.36 214	0.28 167	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 431	0.24 294	0.79 419	0.64 425	0.44 300	0.52 371	0.28 218	0.26 245	0.50 311	0.24 206	0.11 331	0.06 24	0.09 161	0.06 20	0.16 282	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 219	2.20 482	0.27 201	0.44 566	0.52 277	0.19 111	0.76 378	0.48 260	0.43 293	0.36 245	0.54 396	0.26 245	0.33 154	0.25 220	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 228	1.92 403	0.27 201	0.41 556	0.48 217	0.19 111	0.59 263	0.46 237	0.43 293	0.39 270	0.57 419	0.26 245	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.31 581	0.11 141	0.09 79

WQFJA1	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.07 670	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

NLMM	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.06 669	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

DFGA-Net	0.51 401	1.06 603	1.75 304	0.30 287	0.24 340	0.54 294	0.22 220	0.63 292	0.60 370	0.48 340	0.51 356	0.35 264	0.27 266	1.82 564	0.53 453	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.12 338	0.37 572	0.15 299

rvit_0105_4	0.35 204	0.35 255	1.45 227	0.31 314	0.18 209	0.37 89	0.28 384	0.59 263	0.62 405	0.27 206	0.31 208	0.35 264	0.27 266	0.43 241	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.12 187

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 300	1.88 382	0.33 369	0.32 463	0.41 135	0.22 220	0.58 254	0.53 310	0.38 266	0.51 356	0.40 297	0.27 266	0.44 250	0.29 268	0.20 562	0.15 480	0.22 578	0.15 424	0.18 334	0.23 461

MoCha-V2	0.36 214	0.32 219	1.41 216	0.36 438	0.31 453	0.35 68	0.19 111	0.57 248	0.39 153	0.30 224	0.32 218	0.28 218	0.27 266	0.47 287	0.24 206	0.08 67	0.56 652	0.08 63	0.38 612	0.18 334	0.12 187

IGEV++	0.34 191	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 72	0.32 46	0.21 180	0.70 330	0.34 77	0.22 118	0.28 168	0.22 131	0.27 266	0.35 175	0.27 243	0.09 144	0.39 635	0.08 63	0.15 424	0.25 450	0.45 607

StereoVision	0.45 321	0.72 475	1.94 416	0.33 369	0.32 463	0.47 206	0.26 339	0.68 319	0.57 346	0.32 238	0.89 582	0.45 341	0.27 266	0.49 304	0.36 350	0.13 424	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.13 230

EKT-Stereo	1.47 648	0.49 365	1.93 406	2.57 685	19.31 707	0.55 309	0.22 220	0.69 322	0.42 193	0.38 266	0.36 245	0.43 321	0.27 266	0.69 391	0.26 232	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.16 446	0.20 371	0.15 299

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 415	1.88 382	0.31 314	0.21 275	0.50 247	0.19 111	0.64 295	0.44 211	0.43 293	0.53 383	0.43 321	0.27 266	0.51 315	0.28 254	0.08 67	0.14 452	0.11 298	0.10 230	0.26 471	0.26 497

MC-Stereo	0.32 172	0.31 211	1.46 229	0.31 314	0.15 101	0.53 286	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.36 251	0.38 261	0.27 207	0.27 266	0.42 237	0.19 93	0.09 144	0.13 433	0.09 161	0.16 446	0.20 371	0.13 230

dd	0.42 284	0.96 571	1.77 322	0.31 314	0.17 162	0.57 343	0.26 339	0.49 175	0.68 465	0.41 282	0.40 273	0.34 260	0.27 266	0.45 266	0.40 383	0.17 525	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.21 387	0.12 187

GMOStereo	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

error version	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

test-v	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

test-2	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 131	0.43 157	0.24 294	0.54 231	0.45 226	0.37 256	0.46 307	0.34 260	0.27 266	1.98 591	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.14 222	0.08 51

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 76	1.30 184	0.33 369	0.45 577	0.60 391	0.32 452	0.85 461	0.64 425	0.42 287	0.52 371	0.60 436	0.28 283	0.46 275	0.34 333	0.10 250	0.10 322	0.13 423	0.28 556	0.14 222	0.75 643

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 542	1.75 304	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 602	0.39 288	0.28 283	0.41 228	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.34 544	0.24 475

WQFJX1	0.45 321	0.28 167	0.56 17	0.27 201	0.35 504	0.48 217	0.25 316	1.98 674	2.08 671	0.26 190	0.26 147	0.29 230	0.28 283	0.50 311	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.14 257

WQFJX	0.42 284	0.25 108	0.55 14	0.26 177	0.39 537	0.47 206	0.23 259	1.76 663	1.82 664	0.26 190	0.26 147	0.28 218	0.28 283	0.42 237	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.16 331

depthmonostereo	0.26 98	0.23 76	0.65 47	0.41 509	0.13 51	0.41 135	0.19 111	0.51 194	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.26 194	0.28 283	0.44 250	0.23 180	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.08 51

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.60 391	0.29 408	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.26 339	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.49 304	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.45 266	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

iGMRVC	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.55 333	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

RAFT-345	0.53 421	0.30 197	2.34 510	0.38 479	0.34 491	0.58 360	0.42 516	0.47 154	0.61 387	0.51 372	1.00 601	0.43 321	0.28 283	1.57 518	0.82 533	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.10 107	0.08 51

iRAFT	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.16 131	0.60 391	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.50 311	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

raft+_RVC	0.44 302	0.67 457	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 258	0.25 316	0.64 295	0.51 285	0.35 245	0.45 299	0.32 247	0.28 283	0.43 241	0.32 313	0.09 144	0.19 543	0.10 222	0.09 190	0.20 371	0.40 597

sAnonymous2	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 542	1.85 367	0.30 287	0.26 378	0.49 234	0.26 339	0.58 254	0.51 285	0.36 251	0.48 326	0.36 269	0.28 283	0.55 333	0.34 333	0.10 250	0.53 650	0.09 161	0.08 144	0.25 450	0.34 564

aanet-new-14k	0.25 85	0.33 228	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 89	0.21 180	0.45 126	0.36 121	0.20 85	0.27 156	0.15 37	0.29 301	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.12 187

Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 180	5.48 676	0.32 343	0.19 245	1.18 632	0.62 601	0.86 471	0.74 523	0.37 256	0.51 356	0.53 388	0.29 301	2.10 608	0.35 345	0.22 583	0.23 577	0.12 362	0.16 446	0.22 404	0.19 389

rvit_0105_5	0.36 214	0.39 292	1.48 236	0.30 287	0.18 209	0.41 135	0.30 416	0.64 295	0.62 405	0.30 224	0.33 228	0.37 273	0.29 301	0.41 228	0.28 254	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.15 424	0.15 245	0.14 257

GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 265	1.54 249	0.41 509	0.19 245	0.52 277	0.19 111	0.59 263	0.52 293	0.57 443	0.59 434	0.63 445	0.29 301	0.58 341	0.33 326	0.15 489	0.09 273	0.16 510	0.09 190	0.24 436	0.12 187

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 535	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 294	0.34 466	0.77 389	0.63 417	0.38 266	0.55 405	0.34 260	0.29 301	0.68 385	0.27 243	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.51 639	0.29 495	0.41 602

UDGNet	0.44 302	1.02 598	1.74 298	0.35 418	0.19 245	0.58 360	0.23 259	0.49 175	0.66 454	0.41 282	0.38 261	0.34 260	0.29 301	0.53 325	0.30 288	0.24 596	0.10 322	0.37 627	0.19 499	0.27 482	0.15 299

ACRE	0.56 447	1.14 615	2.77 595	0.76 629	0.28 406	0.60 391	0.56 582	0.76 378	0.58 357	0.55 423	0.62 462	0.41 303	0.29 301	0.44 250	0.39 375	0.11 331	0.19 543	0.13 423	0.14 399	0.36 564	0.18 372

NRIStereo	0.46 333	0.25 108	1.77 322	0.47 555	0.16 131	0.95 600	0.74 624	0.51 194	0.56 342	0.48 340	0.39 270	0.59 429	0.29 301	0.77 413	0.32 313	0.11 331	0.13 433	0.11 298	0.09 190	0.21 387	0.24 475

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 571	1.91 649	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 593	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

Anonymous3	0.42 284	0.35 255	2.09 455	0.33 369	0.24 340	0.72 521	0.31 429	0.74 356	0.55 330	0.35 245	0.40 273	0.33 254	0.29 301	0.44 250	0.28 254	0.18 537	0.18 530	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.17 352

aanet-new	0.32 172	0.29 180	2.39 520	0.25 134	0.25 360	0.43 157	0.21 180	0.41 84	0.31 37	0.18 50	0.23 107	0.16 51	0.30 311	0.33 154	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.13 230

MSCF	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.58 605	0.21 275	0.50 247	0.22 220	0.56 242	0.38 140	0.29 219	0.29 176	0.17 66	0.30 311	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.12 408	0.08 63	0.29 562	0.15 245	0.21 421

Any-RAFT	0.38 234	0.25 108	1.89 389	0.27 201	0.17 162	0.68 501	0.21 180	0.78 404	0.53 310	0.43 293	0.43 284	0.54 396	0.30 311	0.41 228	0.20 125	0.10 250	0.12 408	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.09 79

BUS	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.91 595	0.23 259	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.66 466	0.30 311	0.43 241	0.32 313	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

NINENet	0.50 384	0.33 228	1.69 278	0.55 596	0.25 360	0.91 595	0.23 259	0.98 573	0.71 494	0.53 392	0.55 405	0.66 466	0.30 311	1.22 469	0.32 313	0.15 489	0.13 433	0.16 510	0.11 298	0.16 282	0.13 230

CIPLG	0.56 447	1.19 625	2.46 535	0.80 633	0.31 453	0.61 411	0.57 586	0.76 378	0.57 346	0.56 432	0.63 476	0.41 303	0.30 311	0.45 266	0.40 383	0.11 331	0.20 554	0.13 423	0.13 371	0.35 557	0.19 389

GANet-ADL	0.44 302	0.41 310	2.31 504	0.33 369	0.20 261	0.57 343	0.25 316	0.75 366	0.54 323	0.42 287	0.59 434	0.56 412	0.30 311	0.40 223	0.38 364	0.14 469	0.11 375	0.09 161	0.08 144	0.22 404	0.17 352

rafts_anoy	0.43 293	0.89 546	1.96 428	0.32 343	0.30 432	0.48 217	0.24 294	0.62 284	0.49 267	0.37 256	0.38 261	0.33 254	0.30 311	0.51 315	0.34 333	0.10 250	0.39 635	0.13 423	0.15 424	0.17 306	0.15 299

RALAANet	0.43 293	0.98 583	1.90 394	0.32 343	0.23 325	0.48 217	0.19 111	0.67 314	0.53 310	0.48 340	0.45 299	0.39 288	0.30 311	0.48 294	0.37 357	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.14 399	0.27 482	0.10 116

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 246	1.50 242	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.46 333	0.37 268	0.72 71	0.29 266	0.36 513	0.49 234	0.27 364	1.33 644	1.59 653	0.29 219	0.29 176	0.29 230	0.31 321	1.44 492	0.35 345	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.10 230	0.35 557	0.14 257

GASTEREO	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.56 598	0.20 261	0.52 277	0.22 220	0.56 242	0.40 167	0.30 224	0.31 208	0.16 51	0.31 321	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.14 452	0.08 63	0.28 556	0.14 222	0.20 408

castereo	0.30 156	0.44 334	0.81 85	0.24 110	0.29 415	0.41 135	0.27 364	0.72 339	0.45 226	0.22 118	0.30 191	0.24 164	0.31 321	0.25 47	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.31 581	0.12 158	0.09 79

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 245	0.45 176	0.35 474	0.69 322	0.65 439	0.37 256	0.37 250	0.40 297	0.31 321	0.44 250	0.30 288	0.18 537	0.17 518	0.17 531	0.18 479	0.15 245	0.15 299

GCST	0.72 543	1.10 608	2.15 472	1.11 655	0.59 614	0.62 431	0.19 111	0.75 366	0.53 310	0.56 432	0.63 476	0.47 361	0.31 321	1.11 456	0.33 326	0.75 655	0.45 640	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 620

IPLGR_C	0.58 459	1.25 632	2.72 584	0.80 633	0.31 453	0.60 391	0.61 596	0.76 378	0.58 357	0.56 432	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.43 241	0.40 383	0.11 331	0.22 569	0.13 423	0.15 424	0.35 557	0.19 389

ARAFT	0.60 473	1.23 629	3.10 630	0.28 232	0.16 131	0.64 463	0.36 481	0.90 503	0.67 463	0.61 494	0.49 343	0.55 399	0.31 321	1.24 474	0.32 313	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.37 572	0.21 421

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 629	1.99 434	0.39 489	0.22 305	0.56 325	0.19 111	0.75 366	0.61 387	0.45 311	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.70 396	0.32 313	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.36 564	0.12 187

FSD					0.29 415	0.35 68	0.33 461	0.44 111	0.46 237	0.32 238	0.32 218	0.37 273	0.32 329	0.35 175	0.32 313	0.28 614	0.27 604	0.31 613	0.30 572	0.31 514

G2L-ROB	0.51 401	0.95 568	1.96 428	0.29 266	0.22 305	0.59 379	0.28 384	0.76 378	0.57 346	0.55 423	0.45 299	0.70 500	0.32 329	1.38 485	0.47 424	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.20 371	0.13 230

OMP-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.56 598	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 533	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 589	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

PFNet	0.60 473	0.33 228	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 431	0.27 364	0.61 280	0.63 417	0.61 494	0.56 417	0.45 341	0.32 329	1.88 581	1.14 579	0.28 614	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.26 471	0.20 408

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 535	1.78 326	0.28 232	0.17 162	0.52 277	0.20 138	0.62 284	0.61 387	0.50 359	0.61 457	0.39 288	0.32 329	0.35 175	0.30 288	0.07 26	0.10 322	0.09 161	0.09 190	0.35 557	0.10 116

IGEV_i1	0.44 302	0.26 126	2.01 437	0.33 369	0.18 209	0.58 360	0.27 364	0.84 453	0.49 267	0.45 311	0.47 313	0.55 399	0.33 334	0.65 376	0.36 350	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.19 499	0.17 306	0.28 513

MyStereo8	0.54 427	0.80 511	2.76 592	0.32 343	0.33 478	0.71 515	0.20 138	0.87 482	0.57 346	0.51 372	0.59 434	0.50 377	0.33 334	0.68 385	0.55 461	0.10 250	0.29 608	0.10 222	0.13 371	0.21 387	0.34 564

11t1	0.33 182	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 131	0.48 217	0.21 180	0.67 314	0.48 260	0.40 274	0.34 236	0.32 247	0.33 334	0.42 237	0.27 243	0.11 331	0.12 408	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.14 257

Selective-RAFT	0.35 204	0.26 126	1.48 236	0.31 314	0.15 101	0.61 411	0.19 111	0.60 275	0.54 323	0.28 213	0.29 176	0.40 297	0.33 334	0.50 311	0.27 243	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.19 355	0.08 51

Sa-1000	0.51 401	0.72 475	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 391	0.31 429	0.94 541	0.71 494	0.52 381	0.83 566	0.42 317	0.33 334	0.68 385	0.28 254	0.10 250	0.09 273	0.13 423	0.29 562	0.29 495	0.10 116

dad	0.51 401	1.01 594	1.74 298	0.29 266	0.19 245	0.60 391	0.26 339	0.52 210	0.75 537	0.63 514	0.63 476	0.63 445	0.33 334	0.85 426	0.47 424	0.27 610	0.15 480	0.40 630	0.18 479	0.22 404	0.14 257

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 486	2.90 612	0.31 314	0.20 261	0.58 360	0.29 408	0.87 482	0.64 425	0.47 322	0.47 313	0.56 412	0.33 334	0.46 275	0.46 415	0.13 424	0.12 408	0.09 161	0.09 190	0.14 222	0.21 421

raftrobust	0.38 234	0.68 460	1.54 249	0.32 343	0.46 585	0.52 277	0.21 180	0.56 242	0.42 193	0.52 381	0.35 241	0.31 241	0.33 334	0.37 199	0.30 288	0.10 250	0.11 375	0.08 63	0.07 105	0.21 387	0.19 389

AdaStereo	0.44 302	0.38 280	1.79 346	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
x	0.35 204	0.20 21	1.36 201	0.33 369	0.17 162	0.47 206	0.24 294	0.75 366	0.54 323	0.40 274	0.40 273	0.42 317	0.34 343	0.45 266	0.32 313	0.11 331	0.14 452	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

AFF-stereo	0.44 302	0.96 571	1.78 326	0.31 314	0.15 101	0.50 247	0.21 180	0.64 295	0.63 417	0.47 322	0.64 492	0.49 374	0.34 343	0.46 275	0.31 300	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.37 572	0.10 116

test_sample3	0.50 384	0.41 310	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.57 343	0.25 316	0.92 524	0.64 425	0.52 381	0.49 343	0.47 361	0.35 345	1.79 556	0.37 357	0.13 424	0.10 322	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.16 331

H2IRNET	0.40 257	0.61 420	1.90 394	0.29 266	0.17 162	0.54 294	0.18 99	0.52 210	0.50 278	0.27 206	0.56 417	0.47 361	0.35 345	0.46 275	0.33 326	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.32 523	0.12 187

tt1	0.44 302	0.64 441	1.83 362	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	0.88 588	0.31 229	0.37 250	0.25 179	0.35 345	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.36 575

RCA-Stereo	0.34 191	0.32 219	1.30 184	0.26 177	0.14 72	0.58 360	0.23 259	0.78 404	0.62 405	0.40 274	0.44 295	0.28 218	0.35 345	0.29 105	0.20 125	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.08 51

ICVP	0.46 333	0.29 180	2.41 524	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 577	0.75 366	0.50 278	0.44 300	0.60 450	0.49 374	0.35 345	0.53 325	0.37 357	0.16 510	0.16 498	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.15 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CCAANet	0.40 257	0.33 228	1.65 266	0.26 177	0.21 275	0.53 286	0.26 339	0.67 314	0.42 193	0.35 245	0.62 462	0.56 412	0.35 345	0.86 427	0.41 391	0.12 392	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.10 116

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 340	0.59 379	0.26 339	0.77 389	0.63 417	0.58 461	0.48 326	0.57 419	0.35 345	0.40 223	0.50 440	0.14 469	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.15 245	0.15 299

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 532	2.18 479	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.27 364	0.77 389	0.55 330	0.54 405	0.52 371	0.71 505	0.36 352	1.75 547	0.50 440	0.13 424	0.11 375	0.13 423	0.11 298	0.29 495	0.15 299

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 340	0.51 258	0.45 542	0.75 366	0.74 523	0.45 311	0.44 295	0.44 332	0.36 352	0.62 360	0.38 364	0.20 562	0.18 530	0.18 551	0.22 528	0.18 334	0.18 372

test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 209	0.55 309	0.27 364	0.94 541	0.66 454	0.54 405	0.62 462	0.47 361	0.36 352	1.97 590	0.38 364	0.14 469	0.10 322	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.16 331

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.53 392	0.59 434	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.56 325	0.26 339	0.93 532	0.65 439	0.54 405	0.54 395	0.45 341	0.36 352	1.79 556	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

xx1	0.46 333	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.46 353	0.36 352	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.54 405	0.62 462	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

qqq	0.38 234	0.21 37	1.34 196	0.28 232	0.15 101	0.45 176	0.26 339	0.76 378	0.52 293	0.39 272	0.41 277	0.46 353	0.36 352	0.96 437	0.30 288	0.11 331	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 490	2.07 449	0.35 418	0.30 432	0.54 294	0.30 416	0.61 280	0.48 260	0.49 352	0.76 552	0.55 399	0.36 352	0.58 341	0.22 169	0.08 67	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.41 597	0.08 51

HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 415	0.58 360	0.22 220	0.75 366	0.62 405	0.47 322	0.49 343	0.48 372	0.36 352	1.12 459	0.37 357	0.15 489	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.17 306	0.17 352

SFCPSM	0.46 333	0.24 94	2.35 513	0.27 201	0.27 391	0.70 513	0.32 452	0.96 560	0.63 417	0.49 352	0.52 371	0.43 321	0.36 352	0.52 319	0.43 403	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.16 282	0.12 187

MLCV	0.48 355	0.89 546	1.85 367	0.29 266	0.14 72	0.59 379	0.23 259	0.72 339	0.59 365	0.66 533	0.66 503	0.55 399	0.36 352	1.03 447	0.49 435	0.09 144	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.11 142

iResNet	0.51 401	0.76 490	2.59 566	0.41 509	0.17 162	0.64 463	0.27 364	0.82 435	0.70 484	0.57 443	0.64 492	0.43 321	0.36 352	0.70 396	0.52 449	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.21 387	0.13 230

LiteMatch	0.25 85	0.69 464	0.65 47	0.28 232	0.14 72	0.30 32	0.21 180	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 365	0.25 47	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

Lsterematch	0.39 249	0.69 464	1.65 266	0.28 232	0.14 72	0.50 247	0.21 180	0.47 154	0.58 357	0.43 293	0.59 434	0.44 332	0.37 365	0.44 250	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

DDVS	0.62 486	0.40 300	1.40 214	2.21 681	0.35 504	0.87 587	1.00 647	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 581	0.37 365	1.22 469	0.47 424	0.15 489	0.14 452	0.14 460	0.12 338	0.19 355	0.22 436

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 245	0.53 286	0.34 466	0.59 263	0.63 417	0.44 300	0.73 543	0.78 536	0.37 365	2.58 647	0.39 375	0.10 250	0.08 183	0.17 531	0.14 399	0.42 603	0.17 352

mmm	0.38 234	0.21 37	1.18 156	0.35 418	0.17 162	0.49 234	0.26 339	0.78 404	0.52 293	0.50 359	0.57 425	0.41 303	0.37 365	0.71 398	0.31 300	0.11 331	0.13 433	0.14 460	0.13 371	0.15 245	0.14 257

DCANet-4	0.40 257	0.27 138	2.21 483	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.47 313	0.28 218	0.37 365	0.37 199	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

psmg	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.27 201	0.21 275	0.75 540	0.36 481	0.90 503	0.61 387	0.59 475	0.59 434	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.13 193	0.11 142

HITNet	0.46 333	0.92 553	2.09 455	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	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
test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 162	0.51 258	0.27 364	0.81 427	0.55 330	0.44 300	0.45 299	0.46 353	0.38 374	1.51 508	0.30 288	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.14 257

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

1test111	0.44 302	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.96 437	0.30 288	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

cc1	0.47 349	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.40 597

AEACV	0.33 182	0.24 94	1.44 224	0.28 232	0.35 504	0.47 206	0.21 180	0.43 102	0.28 21	0.26 190	0.25 134	0.22 131	0.38 374	0.30 118	0.18 68	0.09 144	0.35 620	0.09 161	0.36 608	0.23 419	0.25 487

hknet	0.47 349	0.29 180	1.70 282	0.30 287	0.24 340	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.64 425	0.63 514	0.53 383	0.80 545	0.38 374	0.77 413	0.37 357	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

AASNet	0.56 447	1.03 599	2.34 510	0.37 462	0.33 478	0.65 477	0.29 408	0.96 560	0.73 519	0.54 405	0.60 450	0.55 399	0.38 374	0.59 347	0.58 478	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.43 605	0.24 475

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.54 589	0.23 325	0.61 411	0.21 180	0.73 351	0.65 439	0.64 524	0.69 522	0.69 490	0.38 374	2.09 606	1.39 605	0.11 331	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.09 79

111	0.48 355	1.09 607	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.59 379	0.26 339	0.83 441	0.78 556	0.48 340	0.52 371	0.56 412	0.38 374	0.49 304	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.23 419	0.35 567

xxxx	0.70 531	0.21 37	1.33 191	0.28 232	0.18 209	0.63 449	0.24 294	1.02 605	0.69 474	0.50 359	0.62 462	0.58 426	0.38 374	1.47 505	5.21 685	0.13 424	0.12 408	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.15 299

FENet	0.44 302	0.30 197	2.42 526	0.32 343	0.17 162	0.58 360	0.22 220	0.77 389	0.59 365	0.47 322	0.42 281	0.55 399	0.38 374	0.49 304	0.47 424	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.16 331

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 600	2.06 447	0.94 644	0.35 504	0.89 592	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 524	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 669	0.31 613	0.36 623	0.21 518	0.53 628	0.55 623

DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 469	1.94 416	0.29 266	0.26 378	0.63 449	0.31 429	0.80 423	0.48 260	0.61 494	0.55 405	0.66 466	0.38 374	0.98 439	0.40 383	0.19 552	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.23 419	0.17 352

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 448	1.62 264	0.46 550	0.25 360	0.67 489	0.30 416	0.93 532	0.77 552	0.59 475	0.57 425	0.77 532	0.38 374	2.78 659	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.28 604	0.26 547	0.27 482	0.39 591

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 579	1.89 389	0.33 369	0.24 340	0.75 540	0.38 497	0.79 419	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.74 518	0.39 388	1.56 514	0.43 403	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.08 144	0.28 488	0.13 230

ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 514	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

ffm	0.47 349	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

ff1	0.73 552	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

mmx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

xxx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

test_xeample	0.72 543	0.21 37	1.36 201	0.27 201	0.17 162	0.59 379	0.28 384	1.01 602	0.70 484	0.55 423	0.67 506	0.44 332	0.39 388	1.88 581	5.17 684	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

iResNet_ROB	0.50 384	1.15 619	1.73 293	0.31 314	0.21 275	0.58 360	0.22 220	0.95 555	0.82 572	0.58 461	0.62 462	0.57 419	0.39 388	0.84 424	0.40 383	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.06 20	0.21 387	0.13 230

CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 378	0.61 411	0.32 452	0.99 585	0.68 465	0.48 340	0.55 405	0.52 386	0.40 396	1.60 525	0.35 345	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.12 187

CASS	0.39 249	0.30 197	1.61 262	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 401	0.87 538	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 360	0.35 474	0.78 404	0.62 405	0.48 340	0.55 405	0.45 341	0.40 396	0.72 400	0.30 288	0.09 144	0.07 76	0.12 362	0.12 338	0.33 532	0.38 585

CSP-Net	0.50 384	0.39 292	1.25 171	0.29 266	0.23 325	0.77 552	0.35 474	0.86 471	0.57 346	0.59 475	0.59 434	0.65 459	0.40 396	1.77 551	0.44 409	0.16 510	0.11 375	0.10 222	0.10 230	0.20 371	0.14 257

TRStereo	0.53 421	0.76 490	2.38 518	0.42 520	0.29 415	0.69 507	0.23 259	1.81 666	0.55 330	0.36 251	0.32 218	0.47 361	0.40 396	0.46 275	0.25 220	0.12 392	0.11 375	0.11 298	0.41 621	0.13 193	0.32 551

RAFT	0.45 321	0.92 553	1.59 256	0.34 402	0.19 245	0.46 196	0.35 474	0.65 302	0.49 267	0.49 352	0.49 343	0.70 500	0.40 396	0.47 287	0.32 313	0.11 331	0.16 498	0.14 460	0.13 371	0.51 624	0.13 230

UPFNet	0.46 333	0.28 167	1.73 293	0.33 369	0.32 463	0.65 477	0.38 497	0.83 441	0.59 365	0.57 443	0.52 371	0.61 439	0.40 396	0.75 405	0.52 449	0.13 424	0.12 408	0.13 423	0.12 338	0.15 245	0.11 142

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 275	0.59 379	0.36 481	0.66 305	0.68 465	0.45 311	0.59 434	0.69 490	0.40 396	0.44 250	0.55 461	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.34 544	0.10 116

cf-r	0.53 421	0.81 516	2.15 472	0.33 369	0.28 406	0.60 391	0.28 384	0.78 404	0.64 425	0.51 372	0.60 450	0.75 524	0.40 396	1.32 478	0.43 403	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.14 257

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 561	2.13 466	0.32 343	0.25 360	0.60 391	0.30 416	0.80 423	0.66 454	0.52 381	0.64 492	0.71 505	0.40 396	1.79 556	0.50 440	0.13 424	0.09 273	0.12 362	0.12 338	0.21 387	0.15 299

CFNet	0.58 459	0.96 571	1.78 326	0.33 369	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.88 491	0.75 537	0.46 320	0.59 434	0.58 426	0.40 396	2.29 618	0.48 430	0.12 392	0.09 273	0.15 491	0.14 399	0.30 506	0.15 299

IGEV-FE	0.53 421	0.34 246	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.70 500	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

xyz-stereo-finetune2	0.35 204	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 360	0.23 259	0.50 184	0.45 226	0.31 229	0.46 307	0.30 238	0.41 407	0.81 420	0.51 446	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.09 79

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 209	0.48 217	0.23 259	0.78 404	0.49 267	0.44 300	0.44 295	0.45 341	0.41 407	1.39 486	0.33 326	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.13 230

SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.15 245	0.16 331

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.11 142

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 228	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.71 505	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

AACVNet	0.54 427	0.78 507	1.73 293	0.36 438	0.21 275	0.57 343	0.25 316	0.71 333	0.51 285	0.55 423	0.59 434	0.64 454	0.41 407	2.13 610	0.41 391	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.11 298	0.33 532	0.15 299

DCANet	0.42 284	0.77 499	1.95 419	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.41 407	0.36 188	0.39 375	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

CFNet-ft	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 520	1.85 367	0.30 287	0.27 391	0.64 463	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.48 340	0.53 383	0.63 445	0.41 407	0.88 432	0.38 364	0.15 489	0.10 322	0.17 531	0.17 466	0.18 334	0.15 299

AANet_RVC	0.68 522	1.00 590	2.09 455	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 591	0.80 545	0.41 407	2.46 638	1.02 563	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

PS-NSSS	0.63 493	1.00 590	1.81 353	0.30 287	0.31 453	0.63 449	0.34 466	0.98 573	0.69 474	0.54 405	0.74 546	0.51 380	0.41 407	2.43 635	0.48 430	0.24 596	0.17 518	0.27 601	0.18 479	0.27 482	0.21 421

iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 647	2.96 616	0.40 501	0.22 305	0.58 360	0.28 384	0.91 515	0.73 519	0.57 443	0.63 476	0.60 436	0.41 407	0.74 404	0.35 345	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.07 105	0.43 605	0.17 352

Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 527	1.75 304	0.32 343	0.17 162	0.73 528	0.18 99	0.83 441	0.69 474	0.52 381	0.38 261	0.53 388	0.42 425	0.99 440	0.92 541	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.25 450	0.23 461

MyStereo05	0.49 373	0.41 310	2.72 584	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.82 435	0.77 552	0.52 381	0.37 250	0.51 380	0.42 425	0.52 319	0.38 364	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

MyStereo04	0.48 355	0.40 300	2.65 574	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.83 441	0.75 537	0.47 322	0.36 245	0.53 388	0.42 425	0.53 325	0.39 375	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

TestStereo1	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

SA-5K	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

GES	0.44 302	0.28 167	1.88 382	0.30 287	0.18 209	0.61 411	0.30 416	0.88 491	0.46 237	0.47 322	0.52 371	0.39 288	0.42 425	0.58 341	0.67 501	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.15 245	0.17 352

222	0.78 570	0.23 76	1.23 168	0.28 232	0.18 209	0.62 431	0.24 294	1.02 605	0.70 484	0.58 461	0.66 503	0.46 353	0.42 425	1.80 560	6.53 691	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

FADNet_RVC	0.81 582	1.14 615	2.42 526	0.30 287	0.24 340	0.71 515	0.24 294	0.95 555	0.61 387	0.44 300	0.56 417	0.59 429	0.42 425	1.52 510	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 676

BEATNet_4x	0.47 349	0.73 482	1.91 400	0.33 369	0.15 101	0.56 325	0.25 316	0.85 461	0.58 357	0.54 405	0.51 356	0.57 419	0.42 425	0.57 337	0.61 485	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.20 371	0.16 331

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 246	2.23 491	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 641	0.69 474	0.72 559	0.70 532	0.78 536	0.42 425	3.77 679	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 310	1.50 242	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 537	0.68 513	0.73 512	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 520	1.89 389	0.59 610	0.56 608	0.64 463	0.36 481	0.84 453	0.69 474	0.51 372	0.68 513	0.53 388	0.43 436	0.56 336	0.43 403	0.34 626	0.18 530	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 533

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

ToySt	0.44 302	0.61 420	1.89 389	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.35 474	0.67 314	0.53 310	0.39 272	0.50 351	0.59 429	0.43 436	0.51 315	0.49 435	0.10 250	0.12 408	0.13 423	0.16 446	0.24 436	0.19 389

ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 76	2.41 524	0.54 589	0.24 340	0.77 552	0.46 545	0.59 263	0.57 346	0.58 461	0.73 543	0.47 361	0.43 436	0.68 385	0.27 243	0.10 250	0.06 24	0.13 423	0.13 371	0.14 222	0.44 606

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 520	1.78 326	0.31 314	0.25 360	0.58 360	0.28 384	0.84 453	0.60 370	0.50 359	0.61 457	0.67 476	0.43 436	1.68 535	0.42 394	0.15 489	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.15 245	0.13 230

STTStereo	0.51 401	0.69 464	2.14 471	0.36 438	0.30 432	0.61 411	0.32 452	0.77 389	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.67 476	0.43 436	0.86 427	0.42 394	0.16 510	0.15 480	0.17 531	0.20 512	0.16 282	0.15 299

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 305	0.57 343	0.22 220	0.85 461	0.65 439	0.53 392	0.64 492	0.68 483	0.44 444	0.54 329	0.31 300	0.13 424	0.12 408	0.16 510	0.11 298	0.19 355	0.17 352

SACVNet	0.60 473	0.74 486	1.90 394	0.37 462	0.28 406	0.64 463	0.37 490	0.86 471	0.61 387	0.65 531	0.62 462	0.69 490	0.44 444	2.08 604	0.42 394	0.18 537	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.38 579	0.24 475

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 538	1.95 419	0.47 555	0.25 360	0.62 431	0.37 490	1.00 594	0.74 523	0.53 392	0.54 395	0.59 429	0.44 444	1.10 453	0.46 415	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.26 471	0.19 389

FINET	0.65 505	0.95 568	3.06 626	0.35 418	0.40 547	0.58 360	0.48 557	0.92 524	1.10 623	0.57 443	0.68 513	0.47 361	0.44 444	1.15 464	0.60 482	0.23 587	0.21 563	0.17 531	0.15 424	0.26 471	0.25 487

FE-Mocha	0.41 265	0.31 211	1.44 224	0.28 232	0.33 478	0.41 135	0.17 79	0.69 322	0.45 226	0.44 300	0.50 351	0.41 303	0.45 448	0.36 188	1.17 585	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.21 518	0.13 193	0.13 230

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 546	2.23 491	0.32 343	0.26 378	0.57 343	0.37 490	0.84 453	0.76 547	0.51 372	0.81 561	0.64 454	0.45 448	2.06 600	1.27 597	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.24 436	0.13 230

HI	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

CoSv	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.61 645	0.14 452	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample9	0.94 603	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample7	0.47 349	0.33 228	1.49 239	0.34 402	0.20 261	0.51 258	0.30 416	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.17 525	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.18 372

riskmin	0.37 221	0.22 54	1.74 298	0.32 343	0.20 261	0.48 217	0.20 138	0.66 305	0.46 237	0.36 251	0.34 236	0.69 490	0.45 448	0.39 217	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.08 144	0.13 193	0.16 331

IPLGR	0.54 427	0.56 404	2.68 577	0.36 438	0.18 209	0.62 431	0.54 573	1.02 605	0.64 425	0.73 563	0.46 307	0.47 361	0.45 448	1.12 459	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.19 355	0.12 187

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 280	1.65 266	0.35 418	0.21 275	0.67 489	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.42 287	0.52 371	0.70 500	0.45 448	1.91 584	0.57 473	0.15 489	0.13 433	0.11 298	0.13 371	0.15 245	0.20 408

ADLNet	0.60 473	0.71 471	1.95 419	0.35 418	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 543	0.62 462	0.80 545	0.45 448	1.78 552	0.64 495	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.29 495	0.21 421

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 556	0.63 449	0.28 384	0.81 427	0.68 465	0.61 494	0.59 434	0.69 490	0.45 448	0.44 250	0.63 489	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.41 597	0.10 116

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 482	1.90 394	0.36 438	0.26 378	0.59 379	0.27 364	0.78 404	0.52 293	0.47 322	0.57 425	0.63 445	0.45 448	1.92 588	0.43 403	0.14 469	0.10 322	0.25 597	0.11 298	0.34 544	0.14 257

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 624	3.16 636	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.38 497	0.86 471	0.63 417	0.51 372	0.50 351	0.57 419	0.45 448	1.57 518	0.49 435	0.24 596	0.32 618	0.23 585	0.19 499	0.27 482	0.62 632

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 553	2.36 516	0.38 479	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i16pb	0.86 590	0.33 228	6.08 679	0.32 343	0.21 275	1.08 622	0.68 613	1.06 618	0.92 599	0.43 293	0.76 552	0.66 466	0.46 463	2.31 619	0.50 440	0.23 587	0.25 594	0.14 460	0.19 499	0.26 471	0.24 475

TCMNet	0.66 510	0.85 532	2.55 563	0.50 569	0.52 599	0.72 521	0.39 503	0.87 482	0.72 504	0.58 461	0.68 513	0.63 445	0.46 463	1.70 538	0.63 489	0.18 537	0.18 530	0.23 585	0.18 479	0.38 579	0.27 505

YMNet	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

YMNet_1	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 491	0.61 411	0.25 316	0.66 305	0.54 323	0.53 392	0.77 556	0.73 512	0.46 463	0.33 154	0.31 300	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.29 562	0.10 107	0.19 389

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 594	2.08 454	0.27 201	0.21 275	0.49 234	0.28 384	0.73 351	0.58 357	0.40 274	0.61 457	0.62 443	0.46 463	1.78 552	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.39 589	0.12 187

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 634	2.12 464	0.33 369	0.26 378	0.59 379	0.29 408	0.86 471	0.62 405	0.45 311	0.50 351	0.62 443	0.46 463	1.73 543	0.55 461	0.17 525	0.20 554	0.17 531	0.18 479	0.59 632	0.28 513

NVstereo2D	0.58 459	0.40 300	2.03 445	0.35 418	0.35 504	0.69 507	0.39 503	0.91 515	0.80 564	0.47 322	0.53 383	0.67 476	0.46 463	1.99 594	0.48 430	0.19 552	0.11 375	0.17 531	0.13 371	0.25 450	0.25 487

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 559	0.69 522	0.83 555	0.46 463	1.53 511	0.60 482	0.13 424	0.12 408	0.14 460	0.14 399	0.14 222	0.13 230

xyz-stereo	3.02 679	0.29 180	30.64 722	0.23 83	0.12 21	15.52 699	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 692	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 193	0.08 51

DispNO	0.67 515	0.98 583	2.58 564	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.29 408	0.83 441	0.68 465	0.53 392	0.79 560	0.83 555	0.47 472	2.46 638	0.68 504	0.12 392	0.10 322	0.19 558	0.31 581	0.16 282	0.17 352

1111x	0.74 555	0.21 37	1.93 406	0.31 314	0.17 162	0.63 449	0.32 452	1.03 612	0.74 523	0.52 381	0.62 462	0.57 419	0.47 472	2.38 626	4.25 679	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.12 338	0.12 158	0.14 257

ssnet_v2	0.55 439	0.60 415	1.86 375	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 514	0.54 395	0.81 548	0.47 472	0.77 413	0.70 508	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 533

SA	0.50 384	0.75 489	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 343	0.31 429	0.91 515	0.73 519	0.42 287	0.62 462	0.38 282	0.47 472	0.68 385	0.29 268	0.09 144	0.09 273	0.13 423	0.32 587	0.30 506	0.10 116

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.10 322	0.15 491	0.10 230	0.17 306	0.14 257

ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.09 273	0.16 510	0.10 230	0.17 306	0.14 257

StereoDRNet	0.64 497	0.88 542	2.35 513	0.41 509	0.45 577	0.73 528	0.47 553	0.94 541	0.74 523	0.75 568	0.54 395	0.74 518	0.47 472	1.70 538	0.72 515	0.15 489	0.14 452	0.15 491	0.14 399	0.20 371	0.19 389

PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 594	2.33 508	0.38 479	0.31 453	0.72 521	0.55 577	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 524	0.47 472	2.00 595	0.82 533	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

coex_refinement	0.58 459	0.94 561	1.87 380	0.38 479	0.25 360	0.64 463	0.34 466	0.83 441	0.65 439	0.60 485	0.63 476	0.81 548	0.48 481	1.85 572	0.56 469	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.16 282	0.16 331

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 180	2.49 544	0.29 266	0.22 305	0.53 286	0.52 565	0.58 254	0.49 267	0.69 545	0.46 307	0.79 541	0.48 481	0.53 325	0.42 394	0.13 424	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.20 371	0.20 408

DAS	0.56 447	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	2.40 630	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

SepStereo	0.52 415	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	1.56 514	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

ADLNet2	0.68 522	0.84 527	3.19 640	0.33 369	0.36 513	0.64 463	0.37 490	0.89 497	0.79 561	0.54 405	0.65 501	0.93 589	0.48 481	2.07 602	0.56 469	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.33 532	0.18 372

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 491	0.63 449	0.31 429	0.82 435	0.61 387	0.55 423	0.51 356	0.89 579	0.48 481	1.83 565	0.55 461	0.14 469	0.11 375	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.12 187

TDLM	0.67 515	0.92 553	1.76 313	0.37 462	0.24 340	0.66 483	0.56 582	0.82 435	0.74 523	1.16 628	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 655	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 621	0.14 399	0.32 523	0.16 331

GwcNet	0.69 527	0.71 471	3.12 633	0.36 438	0.45 577	0.81 569	0.44 534	0.86 471	0.84 578	0.60 485	0.74 546	0.82 553	0.49 488	1.65 531	0.66 498	0.16 510	0.15 480	0.15 491	0.15 424	0.31 514	0.24 475

ETE_ROB	0.60 473	0.71 471	1.55 251	0.37 462	0.25 360	0.69 507	0.51 562	1.47 651	0.70 484	0.80 581	0.69 522	0.85 564	0.49 488	1.36 483	0.58 478	0.16 510	0.13 433	0.19 558	0.16 446	0.21 387	0.23 461

LALA_ROB	0.60 473	0.76 490	1.69 278	0.36 438	0.29 415	0.79 561	0.55 577	0.94 541	0.77 552	0.81 587	0.67 506	0.94 593	0.49 488	0.99 440	0.73 518	0.21 570	0.15 480	0.20 567	0.18 479	0.23 419	0.21 421

delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 504	0.74 534	0.46 545	0.85 461	0.74 523	0.55 423	0.60 450	0.67 476	0.50 491	1.12 459	0.57 473	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.12 187

CC-Net-ROB	0.85 589	1.15 619	2.13 466	0.88 639	0.38 531	0.88 591	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 658	0.51 446	0.93 659	0.39 635	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 620

SQANet	0.80 574	1.58 654	2.53 552	0.76 629	0.83 640	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 514	0.69 522	0.73 512	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 656	0.29 608	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 631

SDNR	1.22 633	0.80 511	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 664	0.23 259	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 663	1.36 642	0.51 493	3.65 677	1.93 629	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 575

RAFT_R40	0.50 384	0.21 37	1.76 313	0.50 569	0.40 547	0.61 411	0.53 569	0.56 242	0.60 370	0.56 432	0.54 395	0.55 399	0.51 493	1.57 518	0.53 453	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.09 79

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 550	0.21 275	0.58 360	0.43 523	0.65 302	0.66 454	0.54 405	0.50 351	0.49 374	0.51 493	1.58 522	1.01 561	0.11 331	0.25 594	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.13 230

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 471	2.39 520	0.40 501	0.21 275	0.74 534	0.31 429	1.02 605	0.64 425	0.61 494	0.63 476	0.39 288	0.51 493	0.62 360	0.42 394	0.19 552	0.09 273	0.12 362	0.09 190	0.23 419	0.12 187

DDUNet	0.77 566	1.12 610	1.88 382	0.76 629	0.69 631	0.84 577	0.43 523	0.85 461	0.65 439	0.67 537	0.75 549	0.91 583	0.52 498	1.03 447	0.57 473	0.54 641	0.37 624	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 626

CVANet_RVC	0.65 505	0.80 511	2.13 466	0.36 438	0.26 378	0.62 431	0.42 516	0.84 453	0.72 504	0.69 545	0.68 513	0.68 483	0.52 498	2.64 650	0.42 394	0.19 552	0.12 408	0.22 578	0.17 466	0.37 572	0.15 299

IER	0.43 293	0.38 280	1.69 278	0.26 177	0.25 360	0.66 483	0.26 339	0.71 333	0.55 330	0.54 405	0.59 434	0.60 436	0.53 500	0.52 319	0.39 375	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.14 222	0.11 142

DISCO	0.57 454	0.34 246	1.87 380	0.45 545	0.34 491	0.84 577	0.35 474	0.84 453	0.78 556	0.59 475	0.63 476	1.06 618	0.53 500	1.10 453	0.82 533	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.18 372

XPNet_ROB	0.61 481	0.72 475	1.66 272	0.37 462	0.27 391	0.67 489	0.47 553	0.89 497	0.71 494	0.78 577	0.70 532	0.81 548	0.53 500	1.70 538	0.76 522	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

psm_up	0.57 454	0.61 420	1.83 362	0.35 418	0.30 432	0.64 463	0.37 490	0.90 503	0.68 465	0.59 475	0.55 405	0.68 483	0.54 503	1.91 584	0.46 415	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.23 419	0.13 230

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 478	0.74 534	0.27 364	0.82 435	0.61 387	0.53 392	0.54 395	0.72 508	0.54 503	0.78 417	0.56 469	0.11 331	0.09 273	0.13 423	0.11 298	0.14 222	0.12 187

HGLStereo	0.54 427	0.69 464	2.00 436	0.35 418	0.40 547	0.66 483	0.30 416	0.83 441	0.62 405	0.57 443	0.69 522	0.69 490	0.54 503	1.07 450	0.55 461	0.13 424	0.13 433	0.13 423	0.11 298	0.19 355	0.17 352

PA-Net	0.84 588	1.00 590	3.49 652	0.63 617	0.40 547	0.70 513	0.52 565	0.86 471	0.84 578	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 644	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 556	0.22 404	0.36 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 505	0.94 561	1.96 428	0.43 524	0.30 432	0.71 515	0.68 613	0.84 453	0.65 439	0.70 551	0.60 450	0.86 571	0.54 503	1.56 514	0.57 473	0.20 562	0.16 498	0.67 651	0.25 539	0.22 404	0.24 475

GASNet	0.73 552	1.47 649	3.04 624	0.47 555	0.33 478	0.57 343	0.34 466	0.91 515	0.75 537	0.58 461	0.58 431	0.74 518	0.55 508	2.03 596	0.65 497	0.21 570	0.15 480	0.19 558	0.17 466	0.51 624	0.28 513

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 668	0.32 343	0.27 391	0.60 391	0.25 316	0.97 569	0.88 588	0.59 475	0.70 532	0.63 445	0.55 508	0.66 381	0.37 357	0.17 525	0.15 480	0.15 491	0.14 399	0.21 387	0.23 461

APVNet	0.70 531	0.67 457	2.71 582	0.38 479	0.36 513	0.85 581	0.43 523	0.91 515	0.68 465	0.55 423	0.69 522	0.75 524	0.55 508	2.31 619	0.78 526	0.17 525	0.17 518	0.24 592	0.19 499	0.33 532	0.23 461

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 391	0.79 561	0.28 384	0.81 427	0.74 523	0.60 485	0.56 417	0.59 429	0.55 508	0.79 418	0.59 480	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.14 257

MultiAttention	2.38 668	0.50 373	1.93 406	1.80 674	2.56 685	10.86 695	2.30 684	1.22 635	0.80 564	0.62 505	1.16 619	1.13 627	0.56 512	16.09 706	1.18 586	0.20 562	0.09 273	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 682

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 571	2.47 540	0.34 402	0.37 525	0.79 561	0.44 534	0.86 471	0.77 552	0.61 494	0.67 506	0.79 541	0.56 512	0.64 365	0.62 487	0.15 489	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.19 389

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 571	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 325	0.31 429	0.69 322	0.57 346	0.68 543	0.52 371	0.59 429	0.56 512	1.23 471	0.53 453	0.16 510	0.38 628	0.20 567	0.15 424	0.20 371	0.15 299

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.56 512	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.13 423	0.10 230	0.18 334	0.15 299

DANet	0.80 574	0.65 448	2.21 483	1.19 658	0.48 590	0.74 534	1.25 662	0.89 497	1.53 650	0.89 602	0.71 536	0.96 596	0.56 512	1.83 565	0.96 547	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 566	0.80 568	0.41 512	1.02 605	0.78 556	0.80 581	0.63 476	0.69 490	0.56 512	1.79 556	0.69 506	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.17 352

zh-mn7	0.80 574	1.54 652	3.00 622	0.35 418	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 625	1.00 615	1.28 625	0.75 524	0.57 518	1.87 573	1.18 586	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

w-ln-seven	0.74 555	1.05 601	2.54 558	0.37 462	0.34 491	1.03 612	0.47 553	1.00 594	1.08 620	0.90 604	0.85 573	0.85 564	0.57 518	1.37 484	1.26 596	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.57 518	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.18 334	0.14 257

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 538	2.11 460	0.32 343	0.30 432	0.84 577	0.40 506	0.88 491	0.72 504	0.65 531	0.73 543	0.66 466	0.57 518	0.93 433	0.71 511	0.13 424	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.14 257

DSFCA	0.54 427	0.35 255	1.41 216	0.28 232	0.28 406	0.79 561	0.88 637	0.76 378	0.70 484	0.72 559	0.66 503	0.67 476	0.57 518	1.17 465	0.63 489	0.16 510	0.14 452	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.13 230

FADNet	0.64 497	1.22 628	2.06 447	0.32 343	0.30 432	0.66 483	0.29 408	0.88 491	0.72 504	0.44 300	0.48 326	0.66 466	0.57 518	1.84 570	0.45 414	0.46 637	0.20 554	0.17 531	0.19 499	0.59 632	0.24 475

MyStereo06	0.54 427	0.41 310	2.68 577	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.81 427	0.44 211	0.84 595	0.52 371	0.78 536	0.58 524	0.48 294	1.10 573	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

Anonymous_2	0.74 555	0.32 219	1.65 266	0.33 369	0.30 432	0.67 489	0.32 452	0.69 322	0.46 237	0.48 340	0.41 277	0.84 560	0.58 524	0.51 315	0.40 383	0.32 622	0.38 628	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 505

RTSC	0.72 543	1.00 590	2.22 487	0.40 501	0.29 415	0.82 572	0.31 429	0.96 560	1.10 623	0.92 607	0.81 561	0.78 536	0.58 524	1.23 471	1.55 614	0.18 537	0.17 518	0.14 460	0.17 466	0.43 605	0.30 533

z-mn7	0.80 574	1.52 651	2.62 569	0.36 438	0.28 406	1.01 609	0.48 557	0.90 503	1.29 638	0.69 545	1.35 633	0.85 564	0.59 527	2.03 596	1.09 572	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 228	1.20 162	0.33 369	0.18 209	0.60 391	0.29 408	0.94 541	0.80 564	0.50 359	0.49 343	0.53 388	0.59 527	1.25 475	0.64 495	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.23 461

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 619	2.46 535	0.47 555	0.26 378	0.83 575	0.61 596	0.97 569	0.89 592	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 623	0.24 533	0.39 589	0.31 542
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 558	0.84 527	2.01 437	0.40 501	0.25 360	0.74 534	0.66 607	0.87 482	0.73 519	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 527	2.71 657	1.15 581	0.17 525	0.16 498	0.44 636	0.16 446	0.31 514	0.20 408

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 491	0.51 258	0.42 516	0.50 184	0.54 323	0.37 256	0.46 307	0.54 396	0.60 531	0.43 241	1.10 573	0.08 67	0.09 273	0.08 63	0.22 528	0.12 158	0.22 436

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 448	3.45 651	0.50 569	0.60 619	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 571	1.30 628	0.81 548	0.60 531	0.57 337	0.82 533	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 624	0.31 514	0.22 436

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 542	3.10 630	0.38 479	0.30 432	0.79 561	0.48 557	0.69 322	0.72 504	0.58 461	0.78 557	0.76 530	0.60 531	0.67 382	0.73 518	0.15 489	0.15 480	0.18 551	0.17 466	0.37 572	0.16 331

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 641	3.11 632	0.40 501	0.31 453	0.71 515	0.60 592	0.98 573	0.87 584	0.67 537	0.83 566	0.96 596	0.60 531	1.67 534	0.97 548	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.17 466	0.36 564	0.24 475

HHNet	0.60 473	0.65 448	2.60 568	0.36 438	0.25 360	0.64 463	0.61 596	0.64 295	0.62 405	0.55 423	1.13 618	0.32 247	0.60 531	0.42 237	1.79 626	0.15 489	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.18 334	0.15 299

SST-Stereo	0.52 415	0.20 21	1.76 313	0.62 616	0.53 600	0.62 431	0.66 607	0.55 236	0.61 387	0.58 461	0.53 383	0.52 386	0.60 531	1.59 524	0.29 268	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.10 116

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 614	1.67 659	2.32 505	0.47 555	0.39 537	1.47 639	0.95 641	0.95 555	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 531	2.95 665	0.72 515	0.41 631	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 673

S-Stereo	0.80 574	0.69 464	3.89 659	0.39 489	0.37 525	0.69 507	0.70 619	0.94 541	0.98 608	0.62 505	0.91 583	0.83 555	0.60 531	2.37 623	0.66 498	0.18 537	0.21 563	0.17 531	0.18 479	0.30 506	0.35 567

RYNet	0.70 531	0.56 404	2.25 495	0.35 418	0.41 556	0.86 583	0.43 523	0.94 541	0.82 572	0.62 505	0.53 383	0.91 583	0.60 531	2.70 655	1.00 557	0.14 469	0.11 375	0.16 510	0.14 399	0.25 450	0.27 505

RASNet	0.61 481	0.68 460	2.03 445	0.35 418	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 589	0.61 540	2.21 614	0.73 518	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

PASM	0.72 543	0.68 460	1.91 400	0.47 555	0.44 566	0.60 391	0.51 562	0.76 378	0.80 564	0.77 575	0.67 506	0.87 573	0.61 540	2.40 630	0.67 501	0.32 622	0.35 620	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 591

FBW_ROB	0.83 586	0.77 499	1.77 322	0.44 531	0.30 432	0.87 587	0.46 545	1.10 625	0.91 595	0.81 587	0.75 549	1.01 607	0.61 540	3.66 678	1.23 593	0.26 605	0.23 577	0.36 623	0.25 539	0.27 482	0.62 632

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 603	2.11 460	0.64 618	0.59 614	1.13 627	0.43 523	1.14 630	1.05 615	0.64 524	0.71 536	0.96 596	0.61 540	1.21 467	0.76 522	0.37 630	0.18 530	0.27 601	0.24 533	0.56 631	0.32 551

PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 603	2.09 455	0.47 555	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 641	0.61 494	2.07 651	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 511	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 635	0.21 421

DGSMNet	2.89 676	0.63 436	3.18 639	3.43 691	4.17 689	2.57 676	6.98 698	0.97 569	0.83 575	0.56 432	1.86 648	0.79 541	0.62 545	1.64 530	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 696	4.19 695

DeepPrunerF	0.86 590	0.86 535	2.91 613	0.45 545	0.50 592	0.64 463	0.48 557	1.14 630	2.64 679	0.63 514	0.61 457	0.65 459	0.62 545	2.21 614	1.31 599	0.23 587	0.19 543	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 487

PWC_ROB	0.70 531	0.94 561	1.88 382	0.39 489	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 601	0.91 606	1.29 627	0.77 532	0.62 545	1.62 529	1.03 565	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 624	0.22 436

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 613	2.46 535	0.36 438	0.27 391	0.65 477	0.44 534	0.87 482	0.83 575	0.69 545	0.75 549	0.72 508	0.63 548	1.56 514	1.15 581	0.13 424	0.13 433	0.15 491	0.14 399	0.35 557	0.19 389

FACV-RUCA	0.58 459	0.40 300	1.78 326	0.43 524	1.67 677	0.48 217	0.28 384	0.69 322	0.62 405	0.40 274	0.53 383	0.33 254	0.63 548	0.40 223	0.31 300	0.13 424	0.11 375	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 660

otaku	1.03 615	1.68 661	2.72 584	0.95 645	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 585	0.86 581	0.69 545	1.61 641	0.98 600	0.64 550	1.46 498	1.14 579	0.95 662	0.46 642	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 647

HSM	0.62 486	0.76 490	1.72 290	0.30 287	0.29 415	0.64 463	0.28 384	0.94 541	0.62 405	0.58 461	0.57 425	1.40 644	0.64 550	2.59 648	0.42 394	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.11 142

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 420	3.35 650	0.33 369	0.58 612	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 563	0.52 371	0.99 603	0.65 552	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 621	0.29 495	0.20 408

fff	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 579	2.19 481	0.36 438	0.33 478	0.90 593	0.60 592	0.92 524	0.81 571	0.75 568	0.72 541	0.73 512	0.65 552	1.39 486	0.71 511	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.24 436	0.18 372

csc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

cscssc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

Ntro	1.00 612	1.68 661	2.80 599	0.95 645	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 573	0.90 594	0.62 505	0.76 552	0.93 589	0.66 557	1.66 532	0.98 551	0.99 664	0.45 640	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 643

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 641	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 621	0.47 361	0.66 557	1.34 481	0.94 544	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

iinet-f	0.57 454	0.93 559	2.27 498	0.31 314	0.25 360	0.83 575	0.33 461	0.81 427	0.65 439	0.54 405	0.63 476	0.73 512	0.67 559	0.73 401	0.67 501	0.13 424	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.43 605	0.16 331

UDG	0.77 566	1.23 629	2.15 472	0.67 622	0.59 614	0.78 557	0.38 497	0.90 503	0.70 484	0.61 494	0.69 522	1.01 607	0.67 559	1.02 445	0.73 518	0.45 635	0.34 619	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 609

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 108	1.67 274	0.54 589	0.59 614	1.95 659	2.05 681	1.11 629	0.64 425	0.95 612	1.49 638	0.50 377	0.67 559	0.59 347	1.44 609	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 635	0.13 193	0.22 436

PAM	0.70 531	0.35 255	2.72 584	0.56 598	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 461	0.44 211	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 365	1.01 561	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.48 633	0.14 222	0.38 585

Nwc_Net	0.68 522	0.83 525	2.53 552	0.41 509	0.39 537	0.77 552	0.38 497	1.01 602	0.70 484	0.60 485	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 490	0.63 489	0.23 587	0.15 480	0.23 585	0.25 539	0.23 419	0.18 372

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 292	1.96 428	0.45 545	0.32 463	0.92 597	0.57 586	1.14 630	0.56 342	0.81 587	0.40 273	0.55 399	0.69 564	0.65 376	1.04 566	0.09 144	0.16 498	0.09 161	0.36 608	0.17 306	0.25 487

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 537	1.01 609	0.41 512	0.94 541	0.92 599	0.73 563	0.85 573	1.15 630	0.69 564	1.57 518	0.53 453	0.19 552	0.18 530	0.20 567	0.16 446	0.36 564	0.24 475

ACVNet-4b	1.93 660	1.85 671	4.10 665	1.07 650	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 618	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 613	9.86 699	5.62 696	0.41 638	1.03 668	0.55 644	1.86 681	0.85 652

pmcnn	1.32 637	1.05 601	2.77 595	0.74 627	1.43 668	0.72 521	0.56 582	0.96 560	0.91 595	0.99 614	2.92 674	6.01 690	0.70 566	2.38 626	3.32 668	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

RGC	0.71 540	0.97 579	2.18 479	0.44 531	0.44 566	0.73 528	0.40 506	0.94 541	0.71 494	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 545	0.70 508	0.23 587	0.18 530	0.28 604	0.26 547	0.29 495	0.27 505

edge stereo	0.81 582	0.73 482	3.30 646	0.37 462	1.21 665	0.62 431	0.39 503	0.93 532	0.79 561	0.80 581	0.88 580	1.14 629	0.71 568	2.18 612	0.71 511	0.21 570	0.20 554	0.26 600	0.18 479	0.38 579	0.26 497

MDST_ROB	1.17 628	0.42 318	3.87 658	0.54 589	0.44 566	4.11 686	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 663	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 567

KYRaft	0.48 355	0.29 180	1.75 304	0.33 369	0.21 275	0.75 540	0.44 534	0.58 254	0.57 346	0.64 524	0.93 589	0.53 388	0.72 571	0.60 354	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.12 158	0.54 620

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 197	1.76 313	0.60 614	0.23 325	0.63 449	0.42 516	0.62 284	0.60 370	0.59 475	1.03 607	0.43 321	0.72 571	0.60 354	0.33 326	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.43 604

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 606	2.74 590	0.43 524	0.30 432	0.64 463	0.42 516	0.99 585	0.78 556	0.62 505	0.78 557	0.74 518	0.72 571	1.92 588	0.61 485	0.20 562	0.17 518	0.19 558	0.15 424	0.29 495	0.22 436

AAGNet	0.88 594	0.33 228	1.79 346	0.54 589	0.98 649	0.62 431	0.46 545	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 574	1.23 471	7.48 692	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

psmorigin	1.36 641	0.60 415	13.80 702	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 613	0.88 580	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 520

NCC-stereo	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436

Abc-Net	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 543	0.77 499	2.36 516	0.45 545	0.40 547	0.71 515	0.32 452	1.02 605	1.25 634	1.07 621	0.84 569	0.90 581	0.73 574	1.09 452	0.98 551	0.21 570	0.18 530	0.20 567	0.21 518	0.32 523	0.31 542

XQC	0.73 552	0.98 583	2.39 520	0.46 550	0.35 504	0.81 569	0.46 545	1.00 594	1.00 609	0.80 581	0.69 522	0.88 577	0.74 579	1.32 478	1.20 589	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 597	0.33 560

Select-FE	0.65 505	0.67 457	2.76 592	0.49 565	0.55 605	0.79 561	0.16 67	0.90 503	0.53 310	0.84 595	0.55 405	0.91 583	0.75 580	0.57 337	1.16 583	0.11 331	0.18 530	0.11 298	0.49 635	0.14 222	0.31 542

raft_robust	0.55 439	0.84 527	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 286	0.25 316	0.88 491	0.75 537	0.48 340	0.46 307	0.76 530	0.75 580	1.46 498	0.27 243	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.30 572	0.26 471	0.16 331

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 499	2.12 464	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.76 582	0.37 199	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

LCNet	0.54 427	0.37 268	1.78 326	0.92 642	0.22 305	0.96 601	0.30 416	0.59 263	0.58 357	0.51 372	0.55 405	0.41 303	0.76 582	0.84 424	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.18 479	0.98 659	0.39 591

RP	0.67 515	0.82 520	1.94 416	0.43 524	0.44 566	0.65 477	0.45 542	0.89 497	0.82 572	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 513	0.66 498	0.25 601	0.18 530	0.23 585	0.20 512	0.31 514	0.22 436

PAM_32	0.70 531	0.35 255	2.73 589	0.54 589	0.61 623	1.07 620	0.43 523	0.84 453	0.49 267	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 376	1.10 573	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.49 635	0.15 245	0.38 585

RT-IGEV	0.66 510	0.25 108	2.11 460	0.56 598	0.46 585	0.62 431	0.54 573	0.99 585	0.75 537	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 347	1.64 619	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 630	0.28 488	0.30 533

LL-Strereo	0.72 543	1.29 636	2.49 544	0.36 438	0.45 577	0.55 309	0.32 452	0.93 532	0.71 494	0.67 537	0.58 431	0.85 564	0.79 587	2.67 654	0.46 415	0.10 250	0.18 530	0.14 460	0.12 338	0.40 594	0.42 603

RainbowNet	1.15 625	1.78 667	2.72 584	1.12 656	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 525	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 657

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 626	1.95 419	0.34 402	0.33 478	0.67 489	0.52 565	0.99 585	0.74 523	0.53 392	0.58 431	0.57 419	0.80 588	1.76 548	0.51 446	0.12 392	0.27 604	0.15 491	0.14 399	0.43 605	0.29 520

FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 415	0.62 431	0.54 573	0.97 569	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 570	0.57 473	0.18 537	0.19 543	0.17 531	0.16 446	0.22 404	0.25 487

UGAM-zero	0.63 493	0.39 292	2.49 544	0.30 287	0.49 591	0.67 489	0.19 111	0.91 515	0.45 226	0.77 575	0.45 299	1.16 632	0.82 591	2.05 599	0.29 268	0.09 144	0.15 480	0.09 161	0.44 625	0.11 141	0.22 436

CBFPSM	0.56 447	0.91 551	1.82 359	0.28 232	0.23 325	0.71 515	0.37 490	0.72 339	0.64 425	0.50 359	0.49 343	1.03 611	0.83 592	0.62 360	1.35 602	0.10 250	0.12 408	0.10 222	0.10 230	0.18 334	0.19 389

HBP-ISP	0.76 562	1.30 637	3.19 640	0.35 418	0.26 378	0.85 581	0.54 573	1.03 612	0.72 504	0.80 581	0.69 522	0.68 483	0.83 592	2.04 598	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.29 611	0.25 539	0.28 488	0.24 475

LSM	3.31 682	1.11 609	5.29 674	9.40 698	30.65 717	0.84 577	1.12 656	0.91 515	1.22 632	1.36 646	2.19 656	0.93 589	0.83 592	1.66 532	0.90 539	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 556	0.39 589	6.33 698

AF-Net	0.69 527	0.92 553	2.21 483	0.41 509	0.40 547	0.68 501	0.40 506	1.02 605	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 466	0.78 526	0.22 583	0.14 452	0.25 597	0.17 466	0.30 506	0.18 372

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 404	2.66 575	0.44 531	0.26 378	0.62 431	0.28 384	0.83 441	0.71 494	0.76 571	0.74 546	0.91 583	0.85 596	1.83 565	0.81 532	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.11 141	0.12 187

RTS	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

RTSA	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 167	1.92 403	0.49 565	0.17 162	0.60 391	0.59 590	0.50 184	0.52 293	0.49 352	0.45 299	0.39 288	0.86 599	0.45 266	0.33 326	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

zh-sn7	0.89 596	1.73 665	3.09 629	0.39 489	0.30 432	0.82 572	0.63 604	0.96 560	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 632	1.63 617	0.16 510	0.17 518	0.16 510	0.16 446	0.34 544	0.29 520

Wz-Net-TNSev	0.91 598	1.73 665	3.08 627	0.36 438	0.31 453	1.00 608	0.71 620	1.06 618	0.97 605	0.71 556	0.72 541	1.09 622	0.87 600	2.42 632	1.59 615	0.20 562	0.20 554	0.16 510	0.20 512	0.44 613	0.35 567

anonymity	0.80 574	0.66 455	1.29 181	0.59 610	0.75 635	0.67 489	0.52 565	0.95 555	0.71 494	0.94 610	0.70 532	0.67 476	0.87 600	0.71 398	1.35 602	0.64 648	0.62 656	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 635

IPLG	0.69 527	0.84 527	2.43 530	0.35 418	0.21 275	1.65 650	0.61 596	1.36 646	0.58 357	1.39 650	0.51 356	0.37 273	0.87 600	1.41 490	0.36 350	0.09 144	0.07 76	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.11 142

ccnet	0.71 540	0.41 310	1.59 256	0.40 501	0.45 577	1.06 615	0.55 577	0.98 573	0.71 494	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 535	0.94 544	0.32 622	0.26 597	0.32 617	0.27 552	0.34 544	0.30 533

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	1.70 663	2.50 548	0.56 598	0.40 547	2.15 669	0.99 644	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 686

SAMSARA	0.91 598	0.97 579	2.22 487	0.80 633	0.58 612	1.32 634	1.31 664	1.01 602	0.94 601	1.36 646	0.87 577	1.38 643	0.90 606	1.72 542	1.02 563	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 539	0.36 564	0.35 567

ADCS	1.05 617	1.36 646	2.98 620	0.42 520	0.36 513	0.96 601	0.81 633	1.06 618	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 475	4.86 683	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 564	0.38 585

STrans-v2	0.67 515	0.56 404	2.64 572	0.27 201	0.23 325	0.57 343	0.33 461	0.96 560	0.69 474	0.92 607	0.85 573	0.89 579	0.93 608	1.83 565	1.21 591	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.12 187

AnyNet_C32	1.00 612	1.33 643	2.53 552	0.49 565	0.54 602	1.15 629	1.14 657	0.91 515	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 507	4.07 676	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 579	0.33 560

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 305	0.74 534	0.47 553	0.96 560	0.76 547	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 600	1.19 588	0.22 583	0.24 581	0.27 601	0.25 539	0.25 450	0.28 513

ACV-stereo	0.66 510	0.76 490	2.86 603	0.32 343	0.25 360	1.01 609	0.60 592	0.59 263	0.52 293	0.41 282	0.45 299	1.55 650	0.94 611	1.40 489	0.69 506	0.14 469	0.13 433	0.12 362	0.11 298	0.20 371	0.19 389

MFMNet_re	0.92 600	1.28 635	2.53 552	0.82 637	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 573	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 422	0.72 515	0.68 650	0.60 654	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 641

SPS-STEREO	1.07 618	1.13 613	2.88 605	0.65 620	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 617	0.87 584	1.36 646	1.23 622	1.46 646	0.94 611	1.87 573	1.72 623	0.66 649	0.61 655	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 515	0.80 511	1.90 394	0.28 232	0.22 305	0.69 507	0.36 481	0.85 461	0.65 439	0.56 432	0.84 569	1.03 611	0.95 614	2.32 621	0.55 461	0.23 587	0.14 452	0.41 631	0.13 371	0.24 436	0.17 352

MFN_U_SF_RVC	1.55 653	2.39 689	3.16 636	0.65 620	0.41 556	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 657	1.20 620	1.43 645	0.98 615	1.76 548	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 685

DRaft	0.62 486	0.38 280	1.76 313	0.24 110	0.16 131	0.64 463	0.66 607	0.53 219	0.53 310	0.67 537	0.99 599	0.38 282	1.00 616	1.44 492	2.10 640	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.14 399	0.18 334	0.21 421

ADCMid	0.96 607	1.32 641	2.74 590	0.38 479	0.35 504	0.99 605	0.58 588	0.94 541	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 449	3.97 674	0.21 570	0.19 543	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

G-Net	0.99 608	0.64 441	2.76 592	0.57 603	0.67 628	2.03 665	0.72 623	0.76 378	0.67 463	1.14 627	2.56 665	1.30 641	1.02 618	1.48 506	1.74 624	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 547	0.37 572	0.31 542

ACVNet_2	1.42 647	1.81 668	3.23 644	1.08 651	0.92 647	1.32 634	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 645	2.13 659	1.03 619	2.50 642	1.40 607	0.91 658	0.53 650	1.00 666	0.55 644	2.11 683	0.85 652

ACVNet_1	1.33 638	1.91 676	4.03 663	1.09 653	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 671	1.04 620	2.37 623	1.11 576	1.04 666	0.48 648	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 649

WZ-Net	0.92 600	1.31 638	3.76 656	0.41 509	0.36 513	0.86 583	0.71 620	1.00 594	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 611	1.61 616	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 513

Consistency-Raft	0.88 594	0.93 559	3.23 644	0.99 648	0.64 626	0.77 552	0.55 577	0.98 573	0.97 605	0.61 494	1.03 607	0.65 459	1.05 621	0.79 418	1.38 604	0.44 633	0.46 642	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 611

NaN_ROB	1.14 623	0.94 561	2.96 616	0.53 584	0.56 608	1.13 627	0.99 644	0.98 573	1.00 609	1.09 623	0.87 577	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 575

aanetorigin	0.77 566	0.80 511	2.59 566	0.43 524	0.44 566	0.58 360	1.01 649	0.57 248	0.68 465	1.53 656	1.23 622	0.81 548	1.08 624	1.07 450	1.07 569	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 629	0.30 533

AnyNet_C01	1.14 623	1.49 650	4.23 667	0.54 589	0.53 600	1.51 643	1.37 668	1.04 616	1.07 619	1.17 634	1.33 631	1.15 630	1.08 624	1.61 528	2.74 656	0.25 601	0.22 569	0.28 604	0.24 533	0.48 617	0.40 597

MSAF-DinoV2	3.10 680	1.86 673	10.68 693	3.61 692	0.30 432	3.34 680	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 577	1.56 651	1.10 626	26.49 721	1.96 630	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 688	0.92 655	0.99 665

CBMV	0.71 540	0.76 490	2.64 572	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 629	0.98 573	0.78 556	0.85 599	0.71 536	0.86 571	1.10 626	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 560
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 641	1.93 678	5.95 677	0.81 636	0.59 614	1.57 645	1.09 653	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 635	0.47 645	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 626

PVD	0.90 597	0.85 532	2.15 472	0.53 584	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 633	1.64 654	1.41 652	1.41 637	1.11 626	1.13 629	1.35 482	1.31 599	0.26 605	0.28 607	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 615

AANet	0.82 585	0.91 551	2.89 608	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 639	1.33 645	1.39 634	1.26 637	1.14 630	1.32 478	0.97 548	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 542

DStereoRT	0.81 582	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 478	0.92 597	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 631	1.76 548	1.04 566	0.14 469	0.13 433	2.17 691	0.78 666	0.16 282	0.66 637

ADCPNet	0.99 608	0.99 588	3.93 662	0.37 462	0.68 630	1.36 636	0.62 601	0.87 482	0.76 547	0.78 577	0.81 561	1.08 620	1.18 632	1.14 462	2.49 652	0.21 570	0.69 665	0.21 575	0.95 674	0.29 495	0.37 582

NVStereoNet_ROB	1.16 627	0.95 568	2.54 558	0.58 605	0.55 605	0.78 557	0.63 604	1.00 594	1.08 620	1.03 618	4.07 686	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 642	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 634
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 522	0.31 211	2.25 495	0.42 520	0.17 162	0.66 483	0.89 638	0.51 194	0.59 365	0.60 485	1.01 602	0.45 341	1.26 634	1.54 512	2.26 646	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.11 142

LVE	1.96 661	2.17 688	3.14 634	1.68 670	1.80 679	1.63 648	1.03 650	2.34 677	2.81 680	1.25 639	2.89 672	4.24 681	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 670

DPSNet	0.86 590	0.60 415	2.34 510	0.58 605	0.36 513	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 513	0.94 593	1.29 635	2.08 604	1.82 627	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 617	0.40 597

PWCK	1.49 650	1.90 675	3.22 643	1.09 653	0.54 602	1.71 652	1.73 677	1.49 653	1.53 650	1.44 654	1.80 646	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 652	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 635

test_sample8	1.12 620	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 636	0.56 417	2.53 666	1.31 638	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

EDNetEfficientorigin	8.18 694	0.98 583	145.96 725	0.51 574	0.89 644	0.72 521	0.48 557	0.85 461	1.56 652	2.12 663	1.49 638	1.29 638	1.31 638	1.83 565	2.13 641	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 589	0.45 607

CSAN	1.25 634	1.12 610	3.04 624	0.51 574	0.37 525	1.06 615	1.15 658	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 649	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 533

Dean	1.79 657	1.83 669	3.92 660	1.29 661	1.07 659	1.55 644	1.00 647	1.95 671	2.33 673	1.47 655	4.19 687	4.26 682	1.33 641	2.21 614	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 660

CRFU-Net	0.56 447	0.38 280	1.86 375	0.46 550	0.26 378	0.82 572	0.36 481	0.90 503	0.49 267	0.62 505	0.59 434	0.78 536	1.35 642	1.00 443	0.48 430	0.15 489	0.14 452	0.17 531	0.10 230	0.19 355	0.14 257

ADCRef	0.80 574	0.96 571	2.29 502	0.37 462	0.35 504	0.96 601	0.51 562	0.87 482	0.75 537	0.88 600	0.83 566	0.61 439	1.36 643	1.02 445	3.27 665	0.13 424	0.11 375	0.17 531	0.19 499	0.25 450	0.21 421

IMH-64-1	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

IMH-64	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

SuperB	1.15 625	1.14 615	5.43 675	0.36 438	0.26 378	0.81 569	0.89 638	0.88 491	1.17 629	0.67 537	0.68 513	0.63 445	1.39 646	1.74 545	3.37 669	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	2.80 689	0.25 487

SGM-Forest	1.04 616	0.42 318	3.59 655	0.41 509	0.32 463	1.05 614	1.32 665	0.94 541	0.83 575	1.16 628	2.23 659	1.03 611	1.39 646	2.49 641	2.35 648	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 608	0.79 509	2.43 530	0.39 489	0.32 463	1.50 642	1.90 679	0.92 524	0.97 605	1.26 642	1.27 624	1.00 605	1.42 648	1.14 462	3.31 667	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

MeshStereo	1.21 630	1.15 619	3.01 623	0.34 402	0.28 406	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 678	2.41 662	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 622	0.26 497
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CrosDoStereo	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

DeepStereo_LL	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

SANet	1.20 629	1.21 627	3.33 649	0.38 479	0.27 391	1.73 654	0.85 635	1.10 625	2.49 677	1.16 628	1.83 647	1.72 653	1.50 652	2.37 623	2.84 658	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 551

ADCP+	0.94 603	1.12 610	3.14 634	0.34 402	0.39 537	1.06 615	0.79 629	0.89 497	0.80 564	0.66 533	0.67 506	0.85 564	1.55 653	0.93 433	4.55 681	0.13 424	0.11 375	0.16 510	0.15 424	0.26 471	0.25 487

WAO-6	1.58 654	1.54 652	2.32 505	1.14 657	1.00 653	2.30 672	1.03 650	1.82 667	2.85 681	1.25 639	2.61 667	2.20 660	1.56 654	2.47 640	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 657

KSHMR	4.10 684	1.97 679	5.27 673	1.71 672	1.47 672	1.96 660	1.28 663	3.19 684	17.33 710	2.12 663	15.91 704	9.18 695	1.57 655	8.42 693	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 678	1.40 677

WAO-7	1.48 649	1.63 655	2.49 544	0.93 643	0.75 635	1.72 653	1.10 654	1.84 668	1.96 668	1.43 653	2.54 664	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 638

light-stereo	8.15 693	2.75 690	9.83 691	12.24 701	9.63 694	19.16 707	0.44 534	6.84 696	3.57 684	13.44 703	22.94 720	23.04 713	1.65 657	17.20 710	7.61 693	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 694	2.31 689

MIPNet	0.83 586	0.81 516	2.40 523	0.61 615	0.18 209	1.48 640	1.39 670	1.60 658	0.74 523	1.94 661	0.85 573	0.73 512	1.68 658	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 587	0.25 450	0.12 187

IMH	2.02 663	2.15 687	2.69 580	1.68 670	1.12 662	1.66 651	0.92 640	2.10 675	1.92 666	1.32 644	2.66 669	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 665

WCMA_ROB	1.12 620	0.83 525	2.66 575	0.58 605	0.34 491	1.17 631	0.71 620	0.93 532	0.94 601	1.74 659	2.63 668	3.09 671	1.71 660	1.70 538	1.84 628	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 604

SGM_RVC	1.89 659	0.92 553	2.50 548	0.96 647	0.93 648	1.63 648	1.37 668	1.52 655	12.43 697	1.85 660	1.69 644	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 645	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 641
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 608	0.66 455	1.67 274	0.75 628	0.99 652	0.73 528	1.33 666	0.94 541	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 436	2.39 650	1.20 673	0.41 638	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 630

THIR-Stereo	0.86 590	0.62 426	2.13 466	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 689	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 642	0.97 599	1.80 663	1.69 537	2.25 645	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

JetBlue	1.78 656	1.63 655	3.92 660	0.73 625	1.21 665	4.38 687	3.35 690	1.59 657	1.20 631	1.26 642	1.52 640	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 645	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 659

MSMD_ROB	1.34 639	0.96 571	2.38 518	0.39 489	0.32 463	1.96 660	0.62 601	0.91 515	1.43 645	2.94 682	2.60 666	4.77 685	1.95 665	2.43 635	1.33 601	0.29 616	0.26 597	0.32 617	0.32 587	0.30 506	0.30 533

DispFullNet	1.67 655	2.10 681	5.22 672	1.53 667	8.90 692	0.86 583	0.31 429	0.96 560	0.96 604	1.37 649	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 508	0.91 540	0.54 641	0.31 613	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 648

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 624	0.21 275	0.73 528	1.79 678	0.57 248	0.53 310	1.07 621	1.63 643	1.29 638	2.13 667	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 597

ELAS	1.39 644	0.79 509	2.86 603	0.53 584	0.50 592	2.81 677	2.20 683	1.61 659	1.50 649	2.28 671	2.35 660	1.82 654	2.13 667	1.73 543	2.22 643	0.35 627	0.37 624	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 635	0.70 469	4.05 664	0.64 618	0.98 649	0.94 599	1.40 671	0.85 461	1.75 659	2.34 672	1.33 631	1.05 616	2.21 669	1.58 522	4.15 677	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 552	0.38 579	0.32 551

JetRed	3.29 681	4.93 692	10.17 692	1.45 664	1.72 678	7.44 691	5.05 696	3.06 683	2.12 672	2.41 674	2.39 661	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 689	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 684	1.76 684

WAO-8	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

Venus	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

ELAS_RVC	1.37 643	0.78 507	3.21 642	0.55 596	0.50 592	1.49 641	2.48 687	1.48 652	1.71 658	2.13 666	2.09 652	2.07 658	2.56 673	1.90 583	2.02 634	0.35 627	0.36 622	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 673	2.11 684	2.97 619	2.49 684	2.28 683	2.95 678	2.31 685	2.67 679	2.47 676	3.03 683	3.13 677	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 685	2.34 690

PSM-AAD	0.63 493	0.22 54	1.77 322	0.37 462	0.23 325	0.86 583	1.17 659	0.59 263	0.60 370	0.64 524	0.71 536	0.68 483	2.93 675	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 560

SGM+DAISY	1.83 658	1.43 647	3.81 657	0.87 638	1.01 654	2.38 674	2.53 688	1.36 646	1.75 659	2.92 681	3.22 678	2.65 667	2.93 675	2.22 617	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 660

FC-DCNN	1.49 650	0.59 413	2.88 605	0.44 531	0.39 537	1.97 662	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 679	2.89 672	4.22 679	2.97 677	2.55 646	2.19 642	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.39 591

FC-DCNN v2	1.54 652	0.58 410	2.80 599	0.44 531	0.39 537	2.05 666	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 680	2.97 675	4.41 683	3.07 678	2.65 651	2.30 647	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.38 585

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 640	0.23 325	0.62 431	1.42 674	0.62 284	0.60 370	0.72 559	0.78 557	0.56 412	3.07 678	0.60 354	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.21 518	0.11 141	0.18 372

FCDSN-DC	1.29 636	0.54 393	2.50 548	0.47 555	0.41 556	1.12 625	0.60 592	1.10 625	1.27 636	2.23 669	2.87 671	3.67 676	3.12 680	2.39 629	1.69 621	0.30 619	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.35 557	0.38 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 685	2.10 681	2.89 608	1.80 674	1.49 674	2.13 668	1.41 673	2.26 676	12.72 698	11.41 700	16.43 705	11.15 698	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 690	1.27 674

UNDER WATER-64	2.47 669	1.89 674	4.86 670	1.82 677	1.44 670	3.18 679	1.57 676	2.62 678	5.64 688	2.05 662	2.13 654	4.13 678	3.76 682	2.62 649	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 680	1.49 678

TorneroNet-64	2.65 670	1.83 669	3.30 646	1.46 665	1.20 664	3.89 683	0.99 644	3.51 690	6.71 692	2.56 675	4.60 688	4.22 679	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 691	1.15 671

DStereoSA	2.12 664	0.98 583	2.80 599	1.25 660	2.23 682	1.97 662	4.62 695	1.22 635	2.54 678	1.16 628	3.84 685	1.00 605	4.05 684	2.07 602	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 687

notaker	2.66 671	2.07 680	3.31 648	2.61 686	1.43 668	1.76 655	1.11 655	2.76 681	1.79 661	2.26 670	11.53 701	3.96 677	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 682	1.35 675

DStereoFS	2.23 665	2.10 681	2.47 540	1.61 669	1.88 681	3.81 682	2.06 682	1.95 671	3.33 683	2.38 673	3.31 679	2.37 663	4.92 686	2.45 637	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 688

MANE	2.90 677	1.14 615	2.96 616	1.03 649	1.01 654	5.01 688	2.45 686	5.36 692	6.88 693	3.58 685	4.76 690	5.99 689	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 668

tt	4.93 687	0.27 138	4.20 666	2.29 682	1.58 676	10.20 694	16.97 704	9.42 700	5.02 687	1.67 658	1.28 625	4.68 684	5.03 688	3.37 675	5.92 687	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 692	1.53 680

UNDER WATER	2.74 672	1.85 671	4.54 669	1.81 676	1.44 670	2.34 673	1.40 671	3.24 685	6.60 691	2.60 676	2.76 670	5.75 688	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 679	1.51 679

SGM-ForestM	2.98 678	1.70 663	3.52 654	0.67 622	0.47 588	5.18 689	3.36 691	3.30 688	2.86 682	4.44 687	3.79 684	9.80 696	5.50 690	6.29 690	6.52 690	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 552	0.38 579	0.58 628

TCMNet-wrong-test	5.51 689	6.62 695	6.20 680	13.02 705	11.90 698	7.14 690	5.53 697	6.99 697	1.44 646	2.65 677	3.10 676	8.37 694	5.95 691	4.75 686	6.05 688	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 699	5.43 697

TorneroNet	5.50 688	1.92 677	3.16 636	1.47 666	1.25 667	14.07 697	1.06 652	4.90 691	20.99 715	10.17 696	16.48 706	11.88 702	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 688	1.20 672

USTest	8.10 692	7.17 696	8.96 687	9.25 697	9.05 693	15.27 698	23.78 706	9.96 701	9.47 694	5.94 691	6.75 691	7.80 693	7.48 693	8.83 695	11.21 701	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 697	4.16 694

coex-ft	5.95 690	1.67 659	60.57 723	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 616	0.74 356	4.41 686	19.22 710	2.15 655	1.62 652	7.97 694	1.81 563	8.96 695	0.44 633	2.08 691	0.18 551	0.19 499	0.38 579	4.62 696

IGEV-RUCA	2.28 666	0.30 197	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 667	1.90 679	1.36 646	1.80 663	3.70 686	3.76 683	5.02 686	8.19 695	2.12 609	1.63 617	0.25 601	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 686	2.36 691

LRCNet_RVC	13.74 705	19.30 705	12.75 700	19.46 708	12.69 701	1.86 656	0.41 512	12.33 702	1.05 615	15.77 706	18.83 710	12.62 705	8.70 696	12.21 699	9.62 697	22.22 716	8.37 707	25.85 718	24.01 718	19.32 715	17.44 715

LE_ROB	4.43 686	1.35 645	9.38 688	2.79 687	3.93 687	2.43 675	3.46 692	2.68 680	11.19 695	11.66 701	4.73 689	5.26 687	10.46 697	4.50 685	9.49 696	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 645

MonStereo1	1.98 662	1.01 594	1.78 326	1.19 658	1.04 656	3.58 681	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 650	3.37 680	2.23 662	10.80 698	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 628	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 667

DPSMNet_ROB	9.48 697	5.64 694	13.01 701	8.82 696	11.82 697	8.54 692	24.20 708	6.41 695	13.65 704	5.32 690	11.47 700	6.33 692	10.92 699	7.69 692	13.89 703	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 698	8.26 704

DGTPSM_ROB	8.89 695	5.62 693	12.25 697	5.92 694	11.32 696	8.54 692	24.18 707	6.40 694	13.49 701	5.15 688	11.46 699	6.19 691	10.92 699	7.00 691	13.72 702	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 695	7.87 703

iinet-test	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

IINet	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

Anonymous_1	22.91 708	11.20 700	12.13 696	12.75 702	26.28 716	19.43 709	27.92 714	14.08 706	13.61 702	14.96 705	10.58 695	11.26 701	11.19 703	12.55 702	14.57 707	38.28 723	7.88 703	34.96 721	63.99 723	89.57 726	10.94 707

DPSM_ROB	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

DPSM	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

Selective-IGEV-i1pa	9.22 696	12.57 703	9.49 690	2.20 680	1.49 674	16.83 701	8.03 699	14.34 707	11.26 696	10.52 697	15.24 703	14.52 706	11.94 706	18.22 711	9.78 698	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 687	6.90 700

HanzoNet	7.64 691	2.86 691	5.05 671	7.01 695	3.97 688	2.18 670	1.34 667	3.37 689	4.05 685	13.17 702	10.58 695	10.73 697	16.52 707	8.45 694	10.51 700	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 700	6.83 699

HaxPig	19.86 707	22.40 713	22.34 708	17.95 707	17.95 706	11.77 696	11.89 701	16.02 711	15.89 709	21.10 712	21.41 712	18.74 710	18.39 708	20.08 713	19.69 711	23.63 720	23.22 719	24.06 717	23.69 717	23.00 716	23.95 717

BEATNet-Init1	12.10 700	11.19 699	27.29 720	2.99 688	3.51 686	21.84 714	11.10 700	14.34 707	13.83 705	20.34 711	20.33 711	26.35 722	20.03 709	19.06 712	14.80 708	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 693	3.12 693

xxxxx1	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

tt_ll	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

ff	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

MEDIAN_ROB	23.96 710	27.05 721	26.39 719	22.16 709	22.13 708	16.12 700	13.97 702	20.24 712	20.05 711	25.50 723	25.31 721	22.96 712	22.63 713	24.39 714	23.24 715	28.20 721	27.23 723	28.62 719	27.75 721	27.50 717	27.76 720

PML	23.15 709	16.83 704	7.78 684	5.49 693	9.93 695	51.13 724	104.50 726	5.76 693	13.62 703	37.30 726	105.93 726	30.86 723	23.50 714	12.07 698	7.87 694	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 705	2.90 692

FlowAnything	24.85 714	22.54 715	25.10 715	26.11 714	25.76 711	39.86 719	57.00 718	28.89 720	28.87 723	21.31 719	22.68 719	24.22 717	23.87 715	26.39 718	30.89 723	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 707	16.69 709

RAFT-FEzeroshot	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

RAFT-FE	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

LSM0	26.58 717	22.63 720	25.88 718	30.13 717	52.21 725	39.94 723	56.74 717	28.97 721	28.72 719	21.14 714	22.26 713	24.43 720	23.88 716	26.54 722	30.87 719	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 713	20.60 716

CasAABBNet	24.81 713	22.53 714	24.83 713	26.08 711	25.74 710	39.86 719	57.06 720	28.87 719	28.83 722	21.16 717	22.54 716	24.22 717	23.89 719	26.38 715	30.87 719	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 707	16.71 710

Hybrid-DGEV	24.86 715	22.58 718	25.22 717	26.11 714	25.76 711	39.92 721	57.06 720	29.03 723	29.01 725	21.12 713	22.64 717	24.13 714	23.91 720	26.46 720	30.82 717	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 707	16.71 710

Selective-RAFT-Error	24.87 716	22.59 719	25.14 716	26.13 716	25.82 715	39.93 722	57.03 719	28.97 721	28.95 724	21.21 718	22.65 718	24.25 719	23.98 721	26.43 719	30.83 718	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 712	16.76 714

DPSimNet_ROB	17.97 706	20.20 712	24.98 714	17.62 706	15.92 705	21.53 713	21.00 705	13.70 705	15.61 708	23.89 722	14.69 702	22.87 711	24.58 722	12.70 703	14.56 706	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 706	14.17 708

AVERAGE_ROB	26.93 718	30.34 722	29.27 721	25.82 710	25.34 709	19.48 710	15.17 703	23.55 716	23.00 718	28.45 724	27.87 722	26.25 721	25.86 723	26.96 723	25.55 716	31.30 722	30.07 724	31.76 720	30.81 722	30.79 721	30.93 721

RSGM-EC	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

acva	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

Selective-IGEV-i16pa	47.65 724	67.17 725	7.20 683	2.47 683	2.32 684	116.02 726	1.42 674	90.41 727	82.69 726	32.69 725	90.10 725	60.10 726	84.41 726	129.53 727	52.52 724	50.16 724	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 725

test_example2	115.39 725	123.23 726	94.57 724	115.52 723	123.55 726	101.63 725	114.33 727	53.41 726	99.48 727	134.90 727	135.05 727	85.83 727	85.11 727	111.32 726	106.15 727	152.55 727	205.26 727	99.78 727	114.96 727	140.96 727	110.20 726

ccccc		297.21 727		374.70 726	380.44 727	203.92 727		216.32 728		203.37 728		215.01 728		312.78 728		412.57 728	356.13 728	256.09 728	227.69 728	428.88 728

ASD4		19.65 706

Low-res two-view benchmark