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	0.37 612	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	0.62 487	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 694	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	0.35 419	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	0.39 490	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	0.27 553	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	0.95 118	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	1.00 126	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	0.74 488	1.30 185	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	1.00 126	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	1.34 197	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	1.34 197	0.23 83	0.29 415	0.98 605	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	1.10 143	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-	0.37 222	1.34 646	1.24 171	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	0.55 644	0.06 24	0.11 298	0.13 371	0.25 450	0.49 617

AIO-Stereo	0.30 156	0.27 138	1.25 172	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	0.38 613	0.19 355	0.31 544

gcap-zeroshot	0.26 98	0.24 94	1.03 129	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	1.03 129	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	0.98 124	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	1.37 207	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	0.56 406	1.05 134	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	0.32 553

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	0.94 117	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	3.37 685	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 706	19.19 709	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	17.88 715	12.81 709	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	0.95 118	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	0.38 235	0.53 386	1.66 273	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	0.68 664	0.09 161	0.07 105	0.34 544	0.21 421

AIO_rvc	0.41 266	0.64 443	1.29 182	0.58 607	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	0.85 654

fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 143	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	0.70 509	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	0.48 362	1.52 248	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	1.43 223	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	0.95 118	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	0.85 538	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.29 563	0.09 78	0.20 408

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 139	0.58 412	0.98 124	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	0.45 627	0.09 78	0.29 521

WQFJA1++	2.30 669	0.22 54	6.03 680	1.08 653	1.15 664	0.29 28	0.14 21	0.39 63	0.24 3	13.61 705	0.19 57	3.34 677	0.17 74	0.33 154	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.07 105	18.19 716	0.14 257

DLNR-FE	13.43 705	20.01 711	23.53 712	121.73 729	33.87 721	0.46 196	0.15 42	8.09 700	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 701	0.26 597	0.09 161	0.38 613	50.82 728	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	0.37 222	0.28 167	1.48 237	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	0.76 671	0.07 1	0.26 548	0.21 387	1.03 670
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	0.39 250	0.37 268	1.19 159	0.73 627	0.67 629	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	0.43 324	0.93 115	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	0.29 563	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	0.47 613

ours_stereo	0.27 110	0.25 108	1.21 165	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	1.13 624	0.30 197	9.45 691	3.22 692	5.97 693	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	0.35 600	0.26 471	0.18 372

RSM	0.28 126	0.26 126	0.97 122	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	0.34 596	0.21 387	0.16 331

RAFT-Stereo-weight	0.34 191	0.29 180	1.43 223	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	0.46 334	0.38 280	2.47 541	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	0.32 588	0.14 222	0.10 116

DLNR_Zeroshot_test	13.43 705	19.94 710	23.55 713	121.61 728	35.03 722	0.46 196	0.15 42	8.02 699	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 700	0.26 597	0.09 161	0.38 613	50.13 727	0.18 372

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 163	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	1.09 621	0.30 197	8.70 688	3.22 692	5.88 692	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	1.30 185	0.79 634	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	0.73 654	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 584

EGLCR-Stereo	0.29 139	0.27 138	0.97 122	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	0.35 569

DN	0.37 222	0.23 76	1.40 215	0.37 463	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	0.34 596	0.12 158	0.19 389

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 110	0.46 347	1.39 214	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	0.28 557	0.08 41	0.27 505

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 139	0.53 386	1.28 179	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	0.46 630	0.10 107	0.32 553

Selective-IGEV-i32	0.29 139	0.23 76	1.28 179	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	0.29 521

GEAStereo	0.35 204	0.32 219	1.17 155	0.53 586	0.60 620	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	0.71 641

GSStereo	0.36 214	0.32 219	1.17 155	0.34 402	0.60 620	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	0.84 652

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	0.84 652

AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 129	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	0.25 540	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	1.03 129	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	1.06 136	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	1.05 134	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	1.70 283	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	0.47 617	0.08 51

UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 277	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	1.28 179	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	0.29 521

XX-TBD	0.34 191	0.77 501	1.75 305	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	0.51 377	1.68 277	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	0.56 448	0.29 180	1.27 177	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 690	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 571	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	1.25 634	1.82 360	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	0.76 648	0.18 372

HUF	0.59 468	0.65 450	2.46 536	0.45 547	0.77 640	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	2.03 691	0.08 63	0.06 20	0.31 514	1.59 685

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	0.46 616	0.59 631

4D-IteraStereo	0.44 303	0.96 573	2.63 571	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	0.30 535

CES	0.30 156	0.27 138	1.09 141	0.23 83	0.50 593	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	0.49 617

GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 202	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	1.74 299	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	0.30 573	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	0.55 440	0.54 394	3.50 655	0.48 565	0.39 537	0.54 294	0.17 79	0.89 497	0.40 167	0.44 300	0.65 501	0.85 565	0.19 123	0.77 413	0.21 145	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.32 588	0.17 306	0.14 257

quiztm	0.37 222	0.82 522	1.45 228	0.40 502	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	1.35 200	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	1.12 145	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	0.32 588	0.09 78	0.10 116

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 85	0.41 310	1.08 138	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	0.43 324	1.42 222	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	0.30 573	0.26 471	0.17 352

SCV	0.35 204	0.59 415	1.37 207	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	0.29 563	0.34 544	0.29 521

fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 159	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	0.44 303	0.68 462	1.97 434	0.28 232	0.18 209	0.69 507	0.21 180	0.63 292	0.40 167	1.00 616	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	1.49 240	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	0.50 385	0.33 228	0.93 115	0.26 177	0.22 305	0.46 196	0.20 138	1.10 625	1.34 642	3.16 685	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	0.54 394	1.29 182	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	0.93 604	0.22 54	1.33 192	1.53 669	0.27 391	2.18 671	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 693	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	1.56 683

aanet-new-90k	0.29 139	0.47 357	1.41 217	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	0.46 611

aanet-new-70k	0.27 110	0.48 362	1.33 192	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	0.53 386	2.69 581	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	0.31 582	0.10 107	0.23 461

aanet-new-22k	0.28 126	0.52 379	1.51 246	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	0.31 544

aanet-new-16k	0.26 98	0.47 357	1.36 202	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	1.06 136	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	0.95 118	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	1.26 174	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	1.08 138	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	1.32 190	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	0.41 266	0.90 552	1.83 363	0.44 533	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	0.43 294	0.20 21	1.70 283	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	0.98 552	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 600	0.29 495	0.28 514

test_1	0.43 294	0.20 21	1.70 283	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	0.98 552	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 600	0.29 495	0.29 521

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 192	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	0.63 438	1.51 246	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	0.57 411	1.36 202	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	0.29 521

aanet-new-32k	0.27 110	0.49 366	1.73 294	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	0.49 366	1.75 305	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	0.52 379	1.27 177	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	0.51 640	0.08 41	0.39 593

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	0.47 631	0.09 78	0.34 566

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	0.45 627	0.08 41	0.27 505

PSi22	0.37 222	0.73 484	1.71 290	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	1.13 146	0.53 586	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	0.38 580	0.71 641

zero-FE	0.80 575	0.27 138	8.23 687	0.49 567	0.98 650	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 638	0.17 41	0.20 66	0.77 533	0.22 168	0.60 354	0.97 549	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	0.37 222	0.37 268	1.21 165	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	0.95 547	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.35 600	0.13 193	0.15 299

MM-Stereo_test2	0.38 235	0.28 167	2.46 536	0.43 526	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	0.36 565	0.22 436

AIO-test2	0.49 374	1.15 621	1.96 429	0.42 521	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	0.73 654	0.08 183	0.13 423	0.17 466	0.17 306	0.18 372

AIO-test1	0.45 322	0.87 540	2.27 499	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	1.33 192	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	0.54 394	1.44 225	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	0.89 548	1.76 314	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	0.40 258	0.37 268	2.01 438	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	0.44 303	0.20 21	1.70 283	0.36 439	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	0.98 552	0.08 67	0.10 322	0.11 298	0.35 600	0.29 495	0.28 514

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 344	1.08 138	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	0.49 366	1.75 305	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	0.60 417	1.61 263	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	0.39 593

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	0.30 573	0.13 193	0.55 625

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	0.37 222	0.27 138	0.79 82	0.39 490	0.29 415	0.38 106	0.21 180	0.47 154	0.51 285	0.32 238	0.17 42	0.79 542	0.23 194	0.64 365	1.04 567	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	0.46 347	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	0.40 258	0.58 412	1.75 305	0.36 439	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	0.40 595	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	0.30 573	0.13 193	0.55 625

ff7	0.32 172	0.52 379	1.38 209	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	0.52 379	1.38 209	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	0.52 379	1.38 209	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	0.61 422	1.47 234	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	0.52 379	1.38 209	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	0.37 222	0.53 386	1.41 217	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	0.41 598	0.37 584

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	0.37 222	0.55 403	1.35 200	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	0.43 606	0.36 577

WCG-NET	0.30 156	0.42 319	1.26 174	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	0.42 285	0.29 180	1.65 267	0.43 526	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	0.45 627	0.22 404	0.19 389

RAFT-Test	0.44 303	0.38 280	2.01 438	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	0.38 613	0.10 107	0.11 142

LoS_RVC	0.29 139	0.33 228	1.19 159	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	0.31 544

anonymousdsp	0.34 191	0.53 386	1.47 234	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	0.29 521

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 248	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	0.54 394	1.47 234	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	0.29 521
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 402	0.27 138	1.78 327	1.79 675	0.19 245	0.62 431	0.45 543	0.57 248	0.60 370	0.61 494	0.48 326	0.41 303	0.24 210	0.46 275	1.00 558	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.12 158	0.13 230

test-1	0.44 303	0.48 362	1.69 279	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	1.16 584	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	1.30 185	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	1.70 283	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	1.70 283	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	0.44 335	2.51 552	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	0.31 544

aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 165	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	0.46 334	0.27 138	0.53 11	0.27 201	0.38 531	0.49 234	0.24 294	1.97 674	2.38 675	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	1.00 126	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	0.53 386	1.21 165	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	1.38 209	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	0.46 334	0.34 246	3.08 629	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	0.29 563	0.16 282	0.25 487

plain	0.37 222	0.47 357	2.15 473	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	0.42 604	0.12 187

anonymousdsp2	0.34 191	0.24 94	1.16 154	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	1.75 305	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	0.48 356	0.27 138	1.85 368	0.51 576	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	0.77 525	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KMStereo	0.48 356	0.27 138	1.85 368	0.51 576	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	0.77 525	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

AnonymousM	0.37 222	0.44 335	1.50 243	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	0.71 654	0.36 609	0.12 158	0.07 12

cross-raft	0.40 258	0.27 138	2.22 488	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	1.89 390	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	0.46 334	0.34 246	2.99 623	0.37 463	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	0.40 619	0.17 306	0.26 497

GMStereo	0.38 235	0.99 590	1.91 401	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	0.39 250	0.24 94	0.56 17	0.27 201	0.40 547	0.49 234	0.21 180	1.44 651	1.64 655	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	0.52 620

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	0.52 620

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	0.41 266	0.39 292	2.29 503	0.38 480	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	0.39 590	0.15 299

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 126	0.28 167	1.09 141	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	0.25 540	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	0.61 422	1.18 157	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	1.46 230	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	1.93 407	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	0.50 385	0.63 438	2.13 467	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 654	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 588	0.16 282	0.15 299

DisPM	0.43 294	0.33 228	1.78 327	0.57 605	0.18 209	0.59 379	0.63 605	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+	0.45 322	0.37 268	1.86 376	0.46 552	0.18 209	0.58 360	0.77 629	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	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	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	0.79 531	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.16 331

OCTAStereo	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	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	0.80 532	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

RE-Stereo	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	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	0.78 527	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

TVStereo	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	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	0.78 527	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

CRE-IMP	0.41 266	0.22 54	1.76 314	0.48 565	0.17 162	0.79 561	0.69 617	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	1.58 256	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	0.41 266	0.32 219	2.20 483	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	0.38 613	0.10 107	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 235	0.33 228	1.92 404	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	0.31 582	0.11 141	0.09 79

WQFJA1	0.42 285	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 662	2.07 671	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	0.42 285	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 662	2.06 670	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

DFGA-Net	0.51 402	1.06 605	1.75 305	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	0.37 573	0.15 299

rvit_0105_4	0.35 204	0.35 255	1.45 228	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	0.40 258	0.40 300	1.88 383	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	1.41 217	0.36 439	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	0.38 613	0.18 334	0.12 187

IGEV++	0.34 191	0.43 324	1.32 190	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	0.45 609

StereoVision	0.45 322	0.72 477	1.94 417	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	1.47 650	0.49 366	1.93 407	2.57 688	19.31 710	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	0.41 266	0.60 417	1.88 383	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	1.46 230	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	0.42 285	0.96 573	1.77 323	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	0.41 266	0.62 428	1.78 327	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	0.41 266	0.62 428	1.78 327	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	0.41 266	0.62 428	1.78 327	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	0.41 266	0.62 428	1.78 327	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	0.45 322	0.54 394	2.11 461	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	0.44 303	0.23 76	1.30 185	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	0.28 557	0.14 222	0.75 645

Hybrid-DGEV-03	0.45 322	0.88 544	1.75 305	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 603	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	0.45 322	0.28 167	0.56 17	0.27 201	0.35 504	0.48 217	0.25 316	1.98 675	2.08 672	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	0.42 285	0.25 108	0.55 14	0.26 177	0.39 537	0.47 206	0.23 259	1.76 664	1.82 665	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	0.41 510	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++	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	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	0.38 235	0.27 138	1.78 327	0.44 533	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	0.38 235	0.27 138	1.78 327	0.44 533	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	0.38 235	0.27 138	1.78 327	0.44 533	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	0.38 235	0.27 138	1.79 347	0.44 533	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	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	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	0.53 422	0.30 197	2.34 511	0.38 480	0.34 491	0.58 360	0.42 516	0.47 154	0.61 387	0.51 372	1.00 602	0.43 321	0.28 283	1.57 518	0.82 534	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.10 107	0.08 51

iRAFT	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	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	0.38 235	0.27 138	1.79 347	0.44 533	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	0.44 303	0.67 459	1.85 368	0.34 402	0.71 634	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	0.40 599

sAnonymous2	0.38 235	0.62 428	2.15 473	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	0.38 580	0.35 569

CroCo_RVC	0.38 235	0.62 428	2.15 473	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	0.38 580	0.35 569

RALCasStereoNet	0.45 322	0.88 544	1.85 368	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	0.34 566

aanet-new-14k	0.25 85	0.33 228	1.13 146	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	0.75 559	0.29 180	5.48 678	0.32 343	0.19 245	1.18 633	0.62 602	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	1.48 237	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	0.41 266	0.36 265	1.54 250	0.41 510	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	0.50 385	0.86 537	1.82 360	0.37 463	0.75 636	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	0.51 640	0.29 495	0.41 604

UDGNet	0.44 303	1.02 600	1.74 299	0.35 419	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	0.37 628	0.19 499	0.27 482	0.15 299

ACRE	0.56 448	1.14 617	2.77 596	0.76 631	0.28 406	0.60 391	0.56 583	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	0.36 565	0.18 372

NRIStereo	0.46 334	0.25 108	1.77 323	0.47 557	0.16 131	0.95 601	0.74 625	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	0.61 482	0.50 374	2.33 509	0.36 439	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 572	1.91 650	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 594	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

Anonymous3	0.42 285	0.35 255	2.09 456	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	2.39 521	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	0.72 477	1.15 151	0.58 607	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	0.29 563	0.15 245	0.21 421

Any-RAFT	0.38 235	0.25 108	1.89 390	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	0.41 266	0.27 138	1.13 146	0.30 287	0.21 275	0.91 596	0.23 259	1.00 594	0.61 387	0.63 515	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	0.50 385	0.33 228	1.69 279	0.55 598	0.25 360	0.91 596	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	0.56 448	1.19 627	2.46 536	0.80 635	0.31 453	0.61 411	0.57 587	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	0.44 303	0.41 310	2.31 505	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	0.43 294	0.89 548	1.96 429	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	0.43 294	0.98 585	1.90 395	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	0.37 222	0.34 246	1.50 243	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	0.46 334	0.37 268	0.72 71	0.29 266	0.36 513	0.49 234	0.27 364	1.33 645	1.59 654	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	0.72 477	1.15 151	0.56 600	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	0.28 557	0.14 222	0.20 408

castereo	0.30 156	0.44 335	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	0.31 582	0.12 158	0.09 79

rvit_0105_3	0.39 250	0.47 357	1.46 230	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	0.72 544	1.10 610	2.15 473	1.11 657	0.59 615	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	0.75 656	0.45 640	0.84 657	0.64 661	0.69 641	0.54 622

IPLGR_C	0.58 460	1.25 634	2.72 585	0.80 635	0.31 453	0.60 391	0.61 597	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	0.60 474	1.23 631	3.10 632	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	0.37 573	0.21 421

DN-CSS_ROB	0.48 356	1.23 631	1.99 435	0.39 490	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	0.36 565	0.12 187

FSD	0.36 214	0.41 310	0.91 111	0.34 402	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	0.31 614	0.30 573	0.31 514	0.29 521

G2L-ROB	0.51 402	0.95 570	1.96 429	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	0.59 468	0.65 450	1.74 299	0.56 600	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 534	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 590	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

PFNet	0.60 474	0.33 228	2.47 541	0.41 510	0.55 606	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	1.14 580	0.28 614	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.26 471	0.20 408

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 285	0.86 537	1.78 327	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	0.44 303	0.26 126	2.01 438	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	0.28 514

MyStereo8	0.54 428	0.80 513	2.76 593	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	0.34 566

11t1	0.33 182	0.19 10	1.41 217	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	1.48 237	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	0.35 600	0.19 355	0.08 51

Sa-1000	0.51 402	0.72 477	1.90 395	0.31 314	0.60 620	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	0.29 563	0.29 495	0.10 116

dad	0.51 402	1.01 596	1.74 299	0.29 266	0.19 245	0.60 391	0.26 339	0.52 210	0.75 537	0.63 515	0.63 476	0.63 445	0.33 334	0.85 426	0.47 424	0.27 610	0.15 480	0.40 631	0.18 479	0.22 404	0.14 257

GwcNet-ADL	0.50 385	0.74 488	2.90 614	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	0.38 235	0.68 462	1.54 250	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	0.44 303	0.38 280	1.79 347	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	1.36 202	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	0.44 303	0.96 573	1.78 327	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	0.37 573	0.10 116

test_sample3	0.50 385	0.41 310	1.88 383	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	0.40 258	0.61 422	1.90 395	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	0.44 303	0.64 443	1.83 363	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	0.88 589	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	0.36 577

RCA-Stereo	0.34 191	0.32 219	1.30 185	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	0.46 334	0.29 180	2.41 525	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 578	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	0.40 258	0.33 228	1.65 267	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	0.41 266	0.52 379	1.26 174	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	0.55 440	0.85 534	2.18 480	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	0.44 303	0.54 394	1.46 230	0.36 439	0.24 340	0.51 258	0.45 543	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	0.52 416	0.44 335	1.81 354	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	0.51 402	0.43 324	1.83 363	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	0.50 385	0.42 319	1.88 383	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	0.46 334	0.64 443	2.07 450	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 612	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	0.51 402	0.43 324	1.83 363	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	0.38 235	0.21 37	1.34 197	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	0.46 334	0.76 492	2.07 450	0.35 419	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	0.41 598	0.08 51

HCRNet	0.46 334	0.49 366	1.65 267	0.38 480	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	0.46 334	0.24 94	2.35 514	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	0.48 356	0.89 548	1.85 368	0.29 266	0.14 72	0.59 379	0.23 259	0.72 339	0.59 365	0.66 534	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	0.51 402	0.76 492	2.59 567	0.41 510	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	0.69 466	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	0.39 250	0.69 466	1.65 267	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	0.62 487	0.40 300	1.40 215	2.21 684	0.35 504	0.87 588	1.00 648	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 582	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	0.58 460	0.47 357	2.21 484	0.30 287	0.19 245	0.53 286	0.34 466	0.59 263	0.63 417	0.44 300	0.73 543	0.78 537	0.37 365	2.58 647	0.39 375	0.10 250	0.08 183	0.17 531	0.14 399	0.42 604	0.17 352

mmm	0.38 235	0.21 37	1.18 157	0.35 419	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	0.40 258	0.27 138	2.21 484	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	0.41 266	0.27 138	1.13 146	0.30 287	0.21 275	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.61 387	0.63 515	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	0.41 266	0.27 138	1.13 146	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	0.46 334	0.92 555	2.09 456	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	0.41 266	0.19 10	1.23 169	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	0.42 285	0.64 443	2.07 450	0.35 419	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	0.44 303	0.64 443	2.07 450	0.35 419	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	0.47 350	0.64 443	2.07 450	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 612	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	0.40 599

AEACV	0.33 182	0.24 94	1.44 225	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	0.36 609	0.23 419	0.25 487

hknet	0.47 350	0.29 180	1.70 283	0.30 287	0.24 340	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.64 425	0.63 515	0.53 383	0.80 546	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	0.56 448	1.03 601	2.34 511	0.37 463	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	0.43 606	0.24 475

IIG-Stereo	0.59 468	0.65 450	1.74 299	0.54 591	0.23 325	0.61 411	0.21 180	0.73 351	0.65 439	0.64 525	0.69 522	0.69 490	0.38 374	2.09 606	1.39 606	0.11 331	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.09 79

111	0.48 356	1.09 609	1.95 420	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	0.35 569

xxxx	0.70 532	0.21 37	1.33 192	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	5.21 686	0.13 424	0.12 408	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.15 299

FENet	0.44 303	0.30 197	2.42 527	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	0.77 567	1.04 602	2.06 448	0.94 646	0.35 504	0.89 593	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 525	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 670	0.31 613	0.36 624	0.21 518	0.53 629	0.55 625

DeepPruner_ROB	0.50 385	0.70 471	1.94 417	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	0.64 498	0.65 450	1.62 265	0.46 552	0.25 360	0.67 489	0.30 416	0.93 532	0.77 552	0.59 475	0.57 425	0.77 533	0.38 374	2.78 660	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.28 605	0.26 548	0.27 482	0.39 593

G2L-Stereo_test	0.55 440	0.97 581	1.89 390	0.33 369	0.24 340	0.75 540	0.38 497	0.79 419	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.74 519	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	0.47 350	0.44 335	1.55 252	0.37 463	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 515	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	0.47 350	0.23 76	2.01 438	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 589	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	0.36 577

ff1	0.73 553	0.23 76	2.01 438	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 589	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 672	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 577

mmx	0.72 544	0.23 76	2.01 438	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	3.43 672	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

xxx	0.72 544	0.23 76	2.01 438	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	3.43 672	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

test_xeample	0.72 544	0.21 37	1.36 202	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	5.17 685	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

iResNet_ROB	0.50 385	1.15 621	1.73 294	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	0.52 416	0.43 324	2.25 496	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	0.39 250	0.30 197	1.61 263	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	0.51 402	0.87 540	1.99 435	0.37 463	0.65 628	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	0.38 587

CSP-Net	0.50 385	0.39 292	1.25 172	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	0.53 422	0.76 492	2.38 519	0.42 521	0.29 415	0.69 507	0.23 259	1.81 667	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	0.41 622	0.13 193	0.32 553

RAFT	0.45 322	0.92 555	1.59 257	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	0.51 625	0.13 230

UPFNet	0.46 334	0.28 167	1.73 294	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	0.45 322	0.44 335	1.79 347	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	0.53 422	0.81 518	2.15 473	0.33 369	0.28 406	0.60 391	0.28 384	0.78 404	0.64 425	0.51 372	0.60 450	0.75 525	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	0.57 455	0.94 563	2.13 467	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	0.58 460	0.96 573	1.78 327	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	0.53 422	0.34 246	2.91 615	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 588	0.51 356	0.70 500	0.41 407	0.48 294	1.13 578	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 600	0.19 355	0.09 79

xyz-stereo-finetune2	0.35 204	0.45 344	1.04 133	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	0.40 258	0.18 6	1.19 159	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	0.50 385	0.46 347	1.60 259	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	0.50 385	0.46 347	1.60 259	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	0.48 356	0.46 347	1.60 259	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	0.48 356	0.46 347	1.60 259	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	0.53 422	0.33 228	2.91 615	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 588	0.51 356	0.71 505	0.41 407	0.48 294	1.13 578	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 600	0.19 355	0.09 79

HH	0.49 374	0.49 366	2.78 598	0.50 571	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 515	0.48 326	0.87 574	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	0.49 374	0.49 366	2.78 598	0.50 571	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 515	0.48 326	0.87 574	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	0.54 428	0.78 509	1.73 294	0.36 439	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	0.42 285	0.77 501	1.95 420	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	0.51 402	0.76 492	1.79 347	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 519	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 605	0.13 371	0.18 334	0.14 257

CFNet_RVC	0.51 402	0.76 492	1.79 347	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 519	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 605	0.13 371	0.18 334	0.14 257

UCFNet_RVC	0.48 356	0.82 522	1.85 368	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	0.68 523	1.00 592	2.09 456	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 592	0.80 546	0.41 407	2.46 638	1.02 564	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

PS-NSSS	0.63 494	1.00 592	1.81 354	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	0.59 468	1.43 649	2.96 618	0.40 502	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	0.43 606	0.17 352

Hybrid-DGEV-2	0.51 402	0.84 529	1.75 305	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	0.92 542	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.25 450	0.23 461

MyStereo05	0.49 374	0.41 310	2.72 585	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	0.48 356	0.40 300	2.65 575	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	0.49 374	0.81 518	1.85 368	0.39 490	0.57 611	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	0.49 374	0.81 518	1.85 368	0.39 490	0.57 611	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	0.44 303	0.28 167	1.88 383	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	0.67 502	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.15 245	0.17 352

222	0.78 571	0.23 76	1.23 169	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	6.53 692	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

FADNet_RVC	0.81 584	1.14 617	2.42 527	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	0.68 505	0.94 662	0.96 678	0.28 605	1.00 677	0.90 655	1.36 678

BEATNet_4x	0.47 350	0.73 484	1.91 401	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	0.67 516	0.34 246	2.23 492	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 642	0.69 474	0.72 560	0.70 532	0.78 537	0.42 425	3.77 680	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	0.50 385	0.41 310	1.50 243	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 538	0.68 513	0.73 513	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	0.58 460	0.82 522	1.89 390	0.59 612	0.56 609	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	0.44 637	0.29 563	0.48 618	0.30 535

gwcnet-sp	0.49 374	0.43 324	2.54 559	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	0.49 374	0.43 324	2.54 559	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	0.44 303	0.61 422	1.89 390	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	0.49 374	0.43 324	2.54 559	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	0.50 385	0.23 76	2.41 525	0.54 591	0.24 340	0.77 552	0.46 546	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	0.44 608

PSMNet-RSSM	0.53 422	0.82 522	1.78 327	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	0.51 402	0.69 466	2.14 472	0.36 439	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	0.48 356	0.50 374	2.32 506	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	0.60 474	0.74 488	1.90 395	0.37 463	0.28 406	0.64 463	0.37 490	0.86 471	0.61 387	0.65 532	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	0.38 580	0.24 475

GEStereo_RVC	0.54 428	0.87 540	1.95 420	0.47 557	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	0.65 506	0.95 570	3.06 628	0.35 419	0.40 547	0.58 360	0.48 558	0.92 524	1.10 624	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	0.41 266	0.31 211	1.44 225	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	1.17 586	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.21 518	0.13 193	0.13 230

z-ln-s-r	0.64 498	0.89 548	2.23 492	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	1.27 598	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.24 436	0.13 230

HI	0.41 266	0.63 438	1.72 291	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	0.41 266	0.63 438	1.72 291	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)	0.59 468	0.62 428	1.93 407	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	0.61 646	0.14 452	0.87 658	0.56 648	0.25 450	0.23 461

test_sample9	0.94 605	0.62 428	1.93 407	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	2.55 654	0.61 646	4.16 698	0.87 658	0.56 648	0.25 450	0.23 461

test_sample7	0.47 350	0.33 228	1.49 240	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	0.37 222	0.22 54	1.74 299	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	0.54 428	0.56 406	2.68 578	0.36 439	0.18 209	0.62 431	0.54 574	1.02 605	0.64 425	0.73 564	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	0.51 402	0.38 280	1.65 267	0.35 419	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	0.60 474	0.71 473	1.95 420	0.35 419	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 544	0.62 462	0.80 546	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	0.48 356	0.44 335	1.76 314	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	0.41 598	0.10 116

GANet-RSSM	0.55 440	0.73 484	1.90 395	0.36 439	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	0.67 516	1.16 626	3.16 638	0.37 463	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	0.62 634

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 440	0.92 555	2.36 517	0.38 480	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	0.86 592	0.33 228	6.08 681	0.32 343	0.21 275	1.08 623	0.68 614	1.06 618	0.92 600	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	0.66 511	0.85 534	2.55 564	0.50 571	0.52 600	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	0.38 580	0.27 505

YMNet	0.62 487	0.72 477	1.93 407	0.41 510	0.41 556	0.87 588	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 567	0.81 561	0.83 556	0.46 463	0.86 427	0.93 543	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 598	0.21 421

YMNet_1	0.62 487	0.72 477	1.93 407	0.41 510	0.41 556	0.87 588	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 567	0.81 561	0.83 556	0.46 463	0.86 427	0.93 543	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 598	0.21 421

anonymousa	0.48 356	0.46 347	2.44 533	0.29 266	0.34 491	0.61 411	0.25 316	0.66 305	0.54 323	0.53 392	0.77 556	0.73 513	0.46 463	0.33 154	0.31 300	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.29 563	0.10 107	0.19 389

iRaft-Stereo_5w	0.54 428	1.01 596	2.08 455	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	0.39 590	0.12 187

FADNet-RVC	0.61 482	1.26 636	2.12 465	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	0.59 633	0.28 514

NVstereo2D	0.58 460	0.40 300	2.03 446	0.35 419	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	0.54 428	0.55 403	1.49 240	0.36 439	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 560	0.69 522	0.83 556	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	3.02 681	0.29 180	30.64 725	0.23 83	0.12 21	15.52 700	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 693	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 621	0.07 105	0.13 193	0.08 51

DispNO	0.67 516	0.98 585	2.58 565	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.29 408	0.83 441	0.68 465	0.53 392	0.79 560	0.83 556	0.47 472	2.46 638	0.68 505	0.12 392	0.10 322	0.19 558	0.31 582	0.16 282	0.17 352

1111x	0.74 556	0.21 37	1.93 407	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	4.25 680	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.12 338	0.12 158	0.14 257

ssnet_v2	0.55 440	0.60 417	1.86 376	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 515	0.54 395	0.81 549	0.47 472	0.77 413	0.70 509	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 535

SA	0.50 385	0.75 491	1.95 420	0.31 314	0.61 624	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	0.32 588	0.30 506	0.10 116

CFNet_pseudo	0.45 322	0.46 347	2.23 492	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	0.45 322	0.46 347	2.22 488	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	0.64 498	0.88 544	2.35 514	0.41 510	0.45 577	0.73 528	0.47 554	0.94 541	0.74 523	0.75 569	0.54 395	0.74 519	0.47 472	1.70 538	0.72 516	0.15 489	0.14 452	0.15 491	0.14 399	0.20 371	0.19 389

PSMNet_ROB	0.66 511	1.01 596	2.33 509	0.38 480	0.31 453	0.72 521	0.55 578	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 525	0.47 472	2.00 595	0.82 534	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

coex_refinement	0.58 460	0.94 563	1.87 381	0.38 480	0.25 360	0.64 463	0.34 466	0.83 441	0.65 439	0.60 485	0.63 476	0.81 549	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	0.49 374	0.29 180	2.49 545	0.29 266	0.22 305	0.53 286	0.52 566	0.58 254	0.49 267	0.69 546	0.46 307	0.79 542	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	0.56 448	0.35 255	1.55 252	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 594	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	0.52 416	0.35 255	1.55 252	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 594	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	0.68 523	0.84 529	3.19 642	0.33 369	0.36 513	0.64 463	0.37 490	0.89 497	0.79 561	0.54 405	0.65 501	0.93 590	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	0.55 440	0.46 347	1.92 404	0.36 439	0.34 491	0.63 449	0.31 429	0.82 435	0.61 387	0.55 423	0.51 356	0.89 580	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	0.67 516	0.92 555	1.76 314	0.37 463	0.24 340	0.66 483	0.56 583	0.82 435	0.74 523	1.16 629	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 656	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 622	0.14 399	0.32 523	0.16 331

GwcNet	0.69 528	0.71 473	3.12 635	0.36 439	0.45 577	0.81 570	0.44 534	0.86 471	0.84 579	0.60 485	0.74 546	0.82 554	0.49 488	1.65 531	0.66 499	0.16 510	0.15 480	0.15 491	0.15 424	0.31 514	0.24 475

ETE_ROB	0.60 474	0.71 473	1.55 252	0.37 463	0.25 360	0.69 507	0.51 563	1.47 652	0.70 484	0.80 582	0.69 522	0.85 565	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	0.60 474	0.76 492	1.69 279	0.36 439	0.29 415	0.79 561	0.55 578	0.94 541	0.77 552	0.81 588	0.67 506	0.94 594	0.49 488	0.99 440	0.73 519	0.21 570	0.15 480	0.20 567	0.18 479	0.23 419	0.21 421

delet	0.52 416	0.54 394	1.62 265	0.31 314	0.35 504	0.74 534	0.46 546	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	0.85 591	1.15 621	2.13 467	0.88 641	0.38 531	0.88 592	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 659	0.51 446	0.93 660	0.39 635	0.87 658	0.29 563	0.54 630	0.54 622

SQANet	0.80 575	1.58 656	2.53 553	0.76 631	0.83 641	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 515	0.69 522	0.73 513	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 657	0.29 608	0.59 648	0.29 563	0.86 654	0.61 633

SDNR	1.22 635	0.80 513	2.71 583	0.33 369	1.48 674	1.98 665	0.23 259	1.93 671	2.44 676	0.89 603	2.52 664	1.36 643	0.51 493	3.65 678	1.93 630	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 577

RAFT_R40	0.50 385	0.21 37	1.76 314	0.50 571	0.40 547	0.61 411	0.53 570	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	0.54 428	0.53 386	1.78 327	0.46 552	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	1.01 562	0.11 331	0.25 594	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.13 230

LMCR-Stereo	0.52 416	0.71 473	2.39 521	0.40 502	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	0.77 567	1.12 612	1.88 383	0.76 631	0.69 632	0.84 578	0.43 523	0.85 461	0.65 439	0.67 538	0.75 549	0.91 584	0.52 498	1.03 447	0.57 473	0.54 642	0.37 624	0.95 664	0.52 643	0.71 644	0.57 628

CVANet_RVC	0.65 506	0.80 513	2.13 467	0.36 439	0.26 378	0.62 431	0.42 516	0.84 453	0.72 504	0.69 546	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	0.37 573	0.15 299

IER	0.43 294	0.38 280	1.69 279	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	0.57 455	0.34 246	1.87 381	0.45 547	0.34 491	0.84 578	0.35 474	0.84 453	0.78 556	0.59 475	0.63 476	1.06 619	0.53 500	1.10 453	0.82 534	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.18 372

XPNet_ROB	0.61 482	0.72 477	1.66 273	0.37 463	0.27 391	0.67 489	0.47 554	0.89 497	0.71 494	0.78 578	0.70 532	0.81 549	0.53 500	1.70 538	0.76 523	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

psm_up	0.57 455	0.61 422	1.83 363	0.35 419	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	0.54 428	0.44 335	2.83 603	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	0.54 428	0.69 466	2.00 437	0.35 419	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	0.84 590	1.00 592	3.49 654	0.63 619	0.40 547	0.70 513	0.52 566	0.86 471	0.84 579	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 645	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 557	0.22 404	0.36 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 506	0.94 563	1.96 429	0.43 526	0.30 432	0.71 515	0.68 614	0.84 453	0.65 439	0.70 552	0.60 450	0.86 572	0.54 503	1.56 514	0.57 473	0.20 562	0.16 498	0.67 652	0.25 540	0.22 404	0.24 475

GASNet	0.73 553	1.47 651	3.04 626	0.47 557	0.33 478	0.57 343	0.34 466	0.91 515	0.75 537	0.58 461	0.58 431	0.74 519	0.55 508	2.03 596	0.65 498	0.21 570	0.15 480	0.19 558	0.17 466	0.51 625	0.28 514

pcwnet_v2	0.64 498	0.49 366	4.41 670	0.32 343	0.27 391	0.60 391	0.25 316	0.97 569	0.88 589	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	0.70 532	0.67 459	2.71 583	0.38 480	0.36 513	0.85 582	0.43 523	0.91 515	0.68 465	0.55 423	0.69 522	0.75 525	0.55 508	2.31 619	0.78 527	0.17 525	0.17 518	0.24 592	0.19 499	0.33 532	0.23 461

MMNet	0.50 385	0.48 362	1.93 407	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	2.38 670	0.50 374	1.93 407	1.80 676	2.56 686	10.86 696	2.30 685	1.22 636	0.80 564	0.62 505	1.16 620	1.13 628	0.56 512	16.09 707	1.18 587	0.20 562	0.09 273	0.43 636	1.62 688	0.94 657	1.58 684

Wz-Net-LNSev	0.59 468	0.96 573	2.47 541	0.34 402	0.37 525	0.79 561	0.44 534	0.86 471	0.77 552	0.61 494	0.67 506	0.79 542	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	0.62 487	0.96 573	2.63 571	0.36 439	0.90 646	0.56 325	0.31 429	0.69 322	0.57 346	0.68 544	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	0.46 334	0.44 335	2.28 501	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	0.80 575	0.65 450	2.21 484	1.19 660	0.48 590	0.74 534	1.25 663	0.89 497	1.53 651	0.89 603	0.71 536	0.96 597	0.56 512	1.83 565	0.96 548	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 521
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	0.64 498	0.43 324	2.44 533	0.39 490	0.44 566	0.80 569	0.41 512	1.02 605	0.78 556	0.80 582	0.63 476	0.69 490	0.56 512	1.79 556	0.69 507	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.17 352

zh-mn7	0.80 575	1.54 654	3.00 624	0.35 419	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 626	1.00 616	1.28 626	0.75 525	0.57 518	1.87 573	1.18 587	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

w-ln-seven	0.74 556	1.05 603	2.54 559	0.37 463	0.34 491	1.03 613	0.47 554	1.00 594	1.08 621	0.90 605	0.85 573	0.85 565	0.57 518	1.37 484	1.26 597	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

PCWNet_CMD	0.46 334	0.45 344	2.28 501	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	0.57 455	0.87 540	2.11 461	0.32 343	0.30 432	0.84 578	0.40 506	0.88 491	0.72 504	0.65 532	0.73 543	0.66 466	0.57 518	0.93 433	0.71 512	0.13 424	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.14 257

DSFCA	0.54 428	0.35 255	1.41 217	0.28 232	0.28 406	0.79 561	0.88 638	0.76 378	0.70 484	0.72 560	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	0.64 498	1.22 630	2.06 448	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	0.59 633	0.24 475

MyStereo06	0.54 428	0.41 310	2.68 578	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.81 427	0.44 211	0.84 596	0.52 371	0.78 537	0.58 524	0.48 294	1.10 574	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

Anonymous_2	0.74 556	0.32 219	1.65 267	0.33 369	0.30 432	0.67 489	0.32 452	0.69 322	0.46 237	0.48 340	0.41 277	0.84 561	0.58 524	0.51 315	0.40 383	0.32 622	0.38 628	1.43 681	3.69 699	0.80 651	0.27 505

RTSC	0.72 544	1.00 592	2.22 488	0.40 502	0.29 415	0.82 573	0.31 429	0.96 560	1.10 624	0.92 608	0.81 561	0.78 537	0.58 524	1.23 471	1.55 615	0.18 537	0.17 518	0.14 460	0.17 466	0.43 606	0.30 535

z-mn7	0.80 575	1.52 653	2.62 570	0.36 439	0.28 406	1.01 610	0.48 558	0.90 503	1.29 639	0.69 546	1.35 634	0.85 565	0.59 527	2.03 596	1.09 573	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

ITSA-stereo	0.48 356	0.33 228	1.20 163	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	0.75 559	1.15 621	2.46 536	0.47 557	0.26 378	0.83 576	0.61 597	0.97 569	0.89 593	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 624	0.24 533	0.39 590	0.31 544
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	0.75 559	0.84 529	2.01 438	0.40 502	0.25 360	0.74 534	0.66 608	0.87 482	0.73 519	0.71 557	1.07 614	0.84 561	0.59 527	2.71 658	1.15 582	0.17 525	0.16 498	0.44 637	0.16 446	0.31 514	0.20 408

Reg-Stereo(zero)	0.46 334	0.17 2	2.10 460	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	1.10 574	0.08 67	0.09 273	0.08 63	0.22 528	0.12 158	0.22 436

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 532	0.65 450	3.45 653	0.50 571	0.60 620	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 572	1.30 629	0.81 549	0.60 531	0.57 337	0.82 534	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 625	0.31 514	0.22 436

fast-acv-ft	0.63 494	0.88 544	3.10 632	0.38 480	0.30 432	0.79 561	0.48 558	0.69 322	0.72 504	0.58 461	0.78 557	0.76 531	0.60 531	0.67 382	0.73 519	0.15 489	0.15 480	0.18 551	0.17 466	0.37 573	0.16 331

Wz-Net-SNSev	0.76 563	1.32 643	3.11 634	0.40 502	0.31 453	0.71 515	0.60 593	0.98 573	0.87 585	0.67 538	0.83 566	0.96 597	0.60 531	1.67 534	0.97 549	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.17 466	0.36 565	0.24 475

HHNet	0.60 474	0.65 450	2.60 569	0.36 439	0.25 360	0.64 463	0.61 597	0.64 295	0.62 405	0.55 423	1.13 619	0.32 247	0.60 531	0.42 237	1.79 627	0.15 489	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.18 334	0.15 299

SST-Stereo	0.52 416	0.20 21	1.76 314	0.62 618	0.53 601	0.62 431	0.66 608	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	1.01 616	1.67 661	2.32 506	0.47 557	0.39 537	1.47 640	0.95 642	0.95 555	0.91 596	0.84 596	0.94 592	1.05 617	0.60 531	2.95 666	0.72 516	0.41 631	0.72 670	0.32 618	0.55 645	0.74 645	1.22 675

S-Stereo	0.80 575	0.69 466	3.89 661	0.39 490	0.37 525	0.69 507	0.70 620	0.94 541	0.98 609	0.62 505	0.91 584	0.83 556	0.60 531	2.37 623	0.66 499	0.18 537	0.21 563	0.17 531	0.18 479	0.30 506	0.35 569

RYNet	0.70 532	0.56 406	2.25 496	0.35 419	0.41 556	0.86 584	0.43 523	0.94 541	0.82 572	0.62 505	0.53 383	0.91 584	0.60 531	2.70 656	1.00 558	0.14 469	0.11 375	0.16 510	0.14 399	0.25 450	0.27 505

RASNet	0.61 482	0.68 462	2.03 446	0.35 419	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 590	0.61 540	2.21 614	0.73 519	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

PASM	0.72 544	0.68 462	1.91 401	0.47 557	0.44 566	0.60 391	0.51 563	0.76 378	0.80 564	0.77 576	0.67 506	0.87 574	0.61 540	2.40 630	0.67 502	0.32 622	0.35 620	0.36 624	0.41 622	0.45 615	0.39 593

FBW_ROB	0.83 588	0.77 501	1.77 323	0.44 533	0.30 432	0.87 588	0.46 546	1.10 625	0.91 596	0.81 588	0.75 549	1.01 608	0.61 540	3.66 679	1.23 594	0.26 605	0.23 577	0.36 624	0.25 540	0.27 482	0.62 634

PDISCO_ROB	0.75 559	1.06 605	2.11 461	0.64 620	0.59 615	1.13 628	0.43 523	1.14 630	1.05 616	0.64 525	0.71 536	0.96 597	0.61 540	1.21 467	0.76 523	0.37 630	0.18 530	0.27 601	0.24 533	0.56 632	0.32 553

PWCDC_ROB	0.72 544	1.06 605	2.09 456	0.47 557	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 642	0.61 494	2.07 652	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 512	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 636	0.21 421

DGSMNet	2.89 678	0.63 438	3.18 641	3.43 694	4.17 691	2.57 677	6.98 699	0.97 569	0.83 576	0.56 432	1.86 649	0.79 542	0.62 545	1.64 530	1.39 606	4.61 695	5.01 700	5.17 700	4.71 700	4.44 698	4.19 697

DeepPrunerF	0.86 592	0.86 537	2.91 615	0.45 547	0.50 593	0.64 463	0.48 558	1.14 630	2.64 680	0.63 515	0.61 457	0.65 459	0.62 545	2.21 614	1.31 600	0.23 587	0.19 543	0.30 613	0.28 557	0.36 565	0.25 487

PWC_ROB	0.70 532	0.94 563	1.88 383	0.39 490	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 602	0.91 607	1.29 628	0.77 533	0.62 545	1.62 529	1.03 566	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 625	0.22 436

w-ln-seven-2	0.68 523	1.13 615	2.46 536	0.36 439	0.27 391	0.65 477	0.44 534	0.87 482	0.83 576	0.69 546	0.75 549	0.72 508	0.63 548	1.56 514	1.15 582	0.13 424	0.13 433	0.15 491	0.14 399	0.35 557	0.19 389

FACV-RUCA	0.58 460	0.40 300	1.78 327	0.43 526	1.67 678	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	0.62 649	0.12 338	0.70 642	0.98 662

STTRV1_RVC	0.80 575	0.55 403	2.89 609	0.42 521	0.49 591	0.79 561	0.44 534	1.15 633	0.82 572	0.62 505	0.89 582	0.72 508	0.63 548	2.69 655	0.64 495	0.48 638	0.64 657	0.27 601	0.24 533	0.35 557	0.27 505

otaku	1.03 617	1.68 663	2.72 585	0.95 647	0.73 635	1.03 613	0.59 591	0.99 585	0.86 582	0.69 546	1.61 642	0.98 601	0.64 551	1.46 498	1.14 580	0.95 663	0.46 642	0.72 655	0.40 619	1.24 670	0.78 649

HSM	0.62 487	0.76 492	1.72 291	0.30 287	0.29 415	0.64 463	0.28 384	0.94 541	0.62 405	0.58 461	0.57 425	1.40 645	0.64 551	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	0.61 482	0.61 422	3.35 652	0.33 369	0.58 613	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 564	0.52 371	0.99 604	0.65 553	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 622	0.29 495	0.20 408

fff	0.43 294	0.77 501	1.95 420	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	0.65 553	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	0.65 506	0.97 581	2.19 482	0.36 439	0.33 478	0.90 594	0.60 593	0.92 524	0.81 571	0.75 569	0.72 541	0.73 513	0.65 553	1.39 486	0.71 512	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.24 436	0.18 372

csc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	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	0.65 553	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	0.43 294	0.77 501	1.95 420	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	0.65 553	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	1.00 614	1.68 663	2.80 600	0.95 647	0.85 642	1.06 616	0.53 570	0.98 573	0.90 595	0.62 505	0.76 552	0.93 590	0.66 558	1.66 532	0.98 552	0.99 665	0.45 640	0.75 656	0.40 619	1.19 666	0.75 645

ASMatch	0.60 474	0.43 324	2.58 565	0.91 643	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 622	0.47 361	0.66 558	1.34 481	0.94 545	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

iinet-f	0.57 455	0.93 561	2.27 499	0.31 314	0.25 360	0.83 576	0.33 461	0.81 427	0.65 439	0.54 405	0.63 476	0.73 513	0.67 560	0.73 401	0.67 502	0.13 424	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.43 606	0.16 331

UDG	0.77 567	1.23 631	2.15 473	0.67 624	0.59 615	0.78 557	0.38 497	0.90 503	0.70 484	0.61 494	0.69 522	1.01 608	0.67 560	1.02 445	0.73 519	0.45 635	0.34 619	0.87 658	0.51 640	0.67 640	0.46 611

EAI-Stereo	0.78 571	0.25 108	1.67 275	0.54 591	0.59 615	1.95 660	2.05 682	1.11 629	0.64 425	0.95 613	1.49 639	0.50 377	0.67 560	0.59 347	1.44 610	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 636	0.13 193	0.22 436

PAM	0.70 532	0.35 255	2.72 585	0.56 600	0.62 626	1.08 623	0.53 570	0.85 461	0.44 211	0.93 610	0.92 586	1.24 636	0.68 563	0.64 365	1.01 562	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.48 634	0.14 222	0.38 587

Nwc_Net	0.68 523	0.83 527	2.53 553	0.41 510	0.39 537	0.77 552	0.38 497	1.01 602	0.70 484	0.60 485	0.99 600	0.98 601	0.68 563	1.41 490	0.63 489	0.23 587	0.15 480	0.23 585	0.25 540	0.23 419	0.18 372

iRaft-Stereo_20w	0.58 460	0.39 292	1.96 429	0.45 547	0.32 463	0.92 598	0.57 587	1.14 630	0.56 342	0.81 588	0.40 273	0.55 399	0.69 565	0.65 376	1.04 567	0.09 144	0.16 498	0.09 161	0.36 609	0.17 306	0.25 487

stereogan	0.69 528	0.51 377	2.44 533	0.39 490	0.39 537	1.01 610	0.41 512	0.94 541	0.92 600	0.73 564	0.85 573	1.15 631	0.69 565	1.57 518	0.53 453	0.19 552	0.18 530	0.20 567	0.16 446	0.36 565	0.24 475

ACVNet-4b	1.93 662	1.85 673	4.10 667	1.07 652	0.86 643	1.15 630	0.53 570	1.06 618	1.12 627	0.64 525	1.09 615	1.99 658	0.70 567	2.20 613	9.86 700	5.62 697	0.41 638	1.03 669	0.55 645	1.86 683	0.85 654

pmcnn	1.32 639	1.05 603	2.77 596	0.74 629	1.43 669	0.72 521	0.56 583	0.96 560	0.91 596	0.99 615	2.92 675	6.01 692	0.70 567	2.38 626	3.32 669	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

RGC	0.71 541	0.97 581	2.18 480	0.44 533	0.44 566	0.73 528	0.40 506	0.94 541	0.71 494	0.71 557	1.04 611	1.01 608	0.71 569	1.74 545	0.70 509	0.23 587	0.18 530	0.28 605	0.26 548	0.29 495	0.27 505

edge stereo	0.81 584	0.73 484	3.30 648	0.37 463	1.21 666	0.62 431	0.39 503	0.93 532	0.79 561	0.80 582	0.88 580	1.14 630	0.71 569	2.18 612	0.71 512	0.21 570	0.20 554	0.26 600	0.18 479	0.38 580	0.26 497

MDST_ROB	1.17 630	0.42 319	3.87 660	0.54 591	0.44 566	4.11 687	0.58 589	1.31 644	0.84 579	2.12 664	1.12 617	0.98 601	0.71 569	4.24 684	0.99 557	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 569

KYRaft	0.48 356	0.29 180	1.75 305	0.33 369	0.21 275	0.75 540	0.44 534	0.58 254	0.57 346	0.64 525	0.93 590	0.53 388	0.72 572	0.60 354	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.12 158	0.54 622

Prome-Stereo	0.49 374	0.30 197	1.76 314	0.60 616	0.23 325	0.63 449	0.42 516	0.62 284	0.60 370	0.59 475	1.03 608	0.43 321	0.72 572	0.60 354	0.33 326	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.43 606

Syn2CoEx	0.70 532	1.07 608	2.74 591	0.43 526	0.30 432	0.64 463	0.42 516	0.99 585	0.78 556	0.62 505	0.78 557	0.74 519	0.72 572	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	0.88 596	0.33 228	1.79 347	0.54 591	0.98 650	0.62 431	0.46 546	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 575	1.23 471	7.48 693	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

psmorigin	1.36 643	0.60 417	13.80 704	0.37 463	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 614	0.88 580	1.17 634	0.73 575	4.00 681	0.86 539	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 521

NCC-stereo	0.79 573	0.94 563	2.42 527	0.59 612	0.45 577	1.90 658	0.46 546	0.99 585	0.72 504	0.64 525	0.84 569	0.91 584	0.73 575	1.80 560	1.00 558	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 582	0.24 436	0.22 436

Abc-Net	0.79 573	0.94 563	2.42 527	0.59 612	0.45 577	1.90 658	0.46 546	0.99 585	0.72 504	0.64 525	0.84 569	0.91 584	0.73 575	1.80 560	1.00 558	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 582	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	0.72 544	0.77 501	2.36 517	0.45 547	0.40 547	0.71 515	0.32 452	1.02 605	1.25 635	1.07 622	0.84 569	0.90 582	0.73 575	1.09 452	0.98 552	0.21 570	0.18 530	0.20 567	0.21 518	0.32 523	0.31 544

XQC	0.73 553	0.98 585	2.39 521	0.46 552	0.35 504	0.81 570	0.46 546	1.00 594	1.00 610	0.80 582	0.69 522	0.88 578	0.74 580	1.32 478	1.20 590	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 598	0.33 562

Select-FE	0.65 506	0.67 459	2.76 593	0.49 567	0.55 606	0.79 561	0.16 67	0.90 503	0.53 310	0.84 596	0.55 405	0.91 584	0.75 581	0.57 337	1.16 584	0.11 331	0.18 530	0.11 298	0.49 636	0.14 222	0.31 544

raft_robust	0.55 440	0.84 529	1.73 294	0.28 232	0.54 603	0.53 286	0.25 316	0.88 491	0.75 537	0.48 340	0.46 307	0.76 531	0.75 581	1.46 498	0.27 243	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.30 573	0.26 471	0.16 331

ADStereo(finetuned)	0.45 322	0.77 501	2.12 465	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	0.76 583	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	0.54 428	0.37 268	1.78 327	0.92 644	0.22 305	0.96 602	0.30 416	0.59 263	0.58 357	0.51 372	0.55 405	0.41 303	0.76 583	0.84 424	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.18 479	0.98 660	0.39 593

RP	0.67 516	0.82 522	1.94 417	0.43 526	0.44 566	0.65 477	0.45 543	0.89 497	0.82 572	0.66 534	0.92 586	0.99 604	0.76 583	1.55 513	0.66 499	0.25 601	0.18 530	0.23 585	0.20 512	0.31 514	0.22 436

PAM_32	0.70 532	0.35 255	2.73 590	0.54 591	0.61 624	1.07 621	0.43 523	0.84 453	0.49 267	0.90 605	0.91 584	1.23 635	0.77 586	0.65 376	1.10 574	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.49 636	0.15 245	0.38 587

RT-IGEV	0.66 511	0.25 108	2.11 461	0.56 600	0.46 585	0.62 431	0.54 574	0.99 585	0.75 537	0.79 580	0.93 590	0.85 565	0.78 587	0.59 347	1.64 620	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 631	0.28 488	0.30 535

LL-Strereo	0.72 544	1.29 638	2.49 545	0.36 439	0.45 577	0.55 309	0.32 452	0.93 532	0.71 494	0.67 538	0.58 431	0.85 565	0.79 588	2.67 654	0.46 415	0.10 250	0.18 530	0.14 460	0.12 338	0.40 595	0.42 605

RainbowNet	1.15 627	1.78 669	2.72 585	1.12 658	0.91 647	1.06 616	0.76 628	1.16 635	1.13 629	0.75 569	0.97 597	1.09 623	0.80 589	1.60 525	1.21 592	1.17 672	1.26 682	1.01 668	0.57 651	1.13 664	0.88 659

RAFT + AFF	0.64 498	1.20 628	1.95 420	0.34 402	0.33 478	0.67 489	0.52 566	0.99 585	0.74 523	0.53 392	0.58 431	0.57 419	0.80 589	1.76 548	0.51 446	0.12 392	0.27 604	0.15 491	0.14 399	0.43 606	0.29 521

FAT-Stereo	0.70 532	0.54 394	2.88 606	0.36 439	0.29 415	0.62 431	0.54 574	0.97 569	0.87 585	0.76 572	0.92 586	0.94 594	0.80 589	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	0.63 494	0.39 292	2.49 545	0.30 287	0.49 591	0.67 489	0.19 111	0.91 515	0.45 226	0.77 576	0.45 299	1.16 633	0.82 592	2.05 599	0.29 268	0.09 144	0.15 480	0.09 161	0.44 626	0.11 141	0.22 436

CBFPSM	0.56 448	0.91 553	1.82 360	0.28 232	0.23 325	0.71 515	0.37 490	0.72 339	0.64 425	0.50 359	0.49 343	1.03 612	0.83 593	0.62 360	1.35 603	0.10 250	0.12 408	0.10 222	0.10 230	0.18 334	0.19 389

HBP-ISP	0.76 563	1.30 639	3.19 642	0.35 419	0.26 378	0.85 582	0.54 574	1.03 612	0.72 504	0.80 582	0.69 522	0.68 483	0.83 593	2.04 598	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.29 612	0.25 540	0.28 488	0.24 475

LSM	3.31 684	1.11 611	5.29 676	9.40 701	30.65 720	0.84 578	1.12 657	0.91 515	1.22 633	1.36 647	2.19 657	0.93 590	0.83 593	1.66 532	0.90 540	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 557	0.39 590	6.33 700

AF-Net	0.69 528	0.92 555	2.21 484	0.41 510	0.40 547	0.68 501	0.40 506	1.02 605	0.86 582	0.69 546	1.03 608	1.04 615	0.84 596	1.19 466	0.78 527	0.22 583	0.14 452	0.25 597	0.17 466	0.30 506	0.18 372

TransformOpticalFlow	0.64 498	0.56 406	2.66 576	0.44 533	0.26 378	0.62 431	0.28 384	0.83 441	0.71 494	0.76 572	0.74 546	0.91 584	0.85 597	1.83 565	0.81 533	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.11 141	0.12 187

RTS	1.21 632	1.31 640	6.39 683	0.52 580	0.51 598	1.61 647	0.79 630	1.03 612	1.37 644	1.13 626	1.30 629	1.10 625	0.85 597	2.65 651	2.08 638	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 606	0.32 553

RTSA	1.21 632	1.31 640	6.39 683	0.52 580	0.51 598	1.61 647	0.79 630	1.03 612	1.37 644	1.13 626	1.30 629	1.10 625	0.85 597	2.65 651	2.08 638	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 606	0.32 553

DeepStereo_RVC	0.44 303	0.28 167	1.92 404	0.49 567	0.17 162	0.60 391	0.59 591	0.50 184	0.52 293	0.49 352	0.45 299	0.39 288	0.86 600	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	0.89 598	1.73 667	3.09 631	0.39 490	0.30 432	0.82 573	0.63 605	0.96 560	0.87 585	0.79 580	1.12 617	0.84 561	0.87 601	2.42 632	1.63 618	0.16 510	0.17 518	0.16 510	0.16 446	0.34 544	0.29 521

Wz-Net-TNSev	0.91 600	1.73 667	3.08 629	0.36 439	0.31 453	1.00 609	0.71 621	1.06 618	0.97 606	0.71 557	0.72 541	1.09 623	0.87 601	2.42 632	1.59 616	0.20 562	0.20 554	0.16 510	0.20 512	0.44 614	0.35 569

anonymity	0.80 575	0.66 457	1.29 182	0.59 612	0.75 636	0.67 489	0.52 566	0.95 555	0.71 494	0.94 611	0.70 532	0.67 476	0.87 601	0.71 398	1.35 603	0.64 649	0.62 656	0.58 646	1.44 685	0.60 636	0.65 637

IPLG	0.69 528	0.84 529	2.43 531	0.35 419	0.21 275	1.65 651	0.61 597	1.36 647	0.58 357	1.39 651	0.51 356	0.37 273	0.87 601	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	0.71 541	0.41 310	1.59 257	0.40 502	0.45 577	1.06 616	0.55 578	0.98 573	0.71 494	0.88 601	0.97 597	0.82 554	0.88 605	1.68 535	0.94 545	0.32 622	0.26 597	0.32 618	0.27 553	0.34 544	0.30 535

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 641	1.70 665	2.50 549	0.56 600	0.40 547	2.15 670	0.99 645	1.24 640	1.26 636	1.02 618	1.10 616	1.29 639	0.88 605	3.10 670	1.08 571	1.66 683	0.83 674	0.68 653	0.88 672	1.57 677	1.80 688

SAMSARA	0.91 600	0.97 581	2.22 488	0.80 635	0.58 613	1.32 635	1.31 665	1.01 602	0.94 602	1.36 647	0.87 577	1.38 644	0.90 607	1.72 542	1.02 564	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 540	0.36 565	0.35 569

ADCS	1.05 619	1.36 648	2.98 622	0.42 521	0.36 513	0.96 602	0.81 634	1.06 618	1.12 627	1.25 640	0.97 597	1.08 621	0.90 607	1.25 475	4.86 684	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 565	0.38 587

STrans-v2	0.67 516	0.56 406	2.64 573	0.27 201	0.23 325	0.57 343	0.33 461	0.96 560	0.69 474	0.92 608	0.85 573	0.89 580	0.93 609	1.83 565	1.21 592	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.12 187

AnyNet_C32	1.00 614	1.33 645	2.53 553	0.49 567	0.54 603	1.15 630	1.14 658	0.91 515	0.89 593	1.11 625	0.95 594	0.87 574	0.93 609	1.50 507	4.07 677	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 580	0.33 562

CBMV_ROB	0.76 563	0.42 319	2.68 578	0.33 369	0.22 305	0.74 534	0.47 554	0.96 560	0.76 547	1.04 621	0.96 595	0.88 578	0.93 609	2.06 600	1.19 589	0.22 583	0.24 581	0.27 601	0.25 540	0.25 450	0.28 514

ACV-stereo	0.66 511	0.76 492	2.86 604	0.32 343	0.25 360	1.01 610	0.60 593	0.59 263	0.52 293	0.41 282	0.45 299	1.55 651	0.94 612	1.40 489	0.69 507	0.14 469	0.13 433	0.12 362	0.11 298	0.20 371	0.19 389

MFMNet_re	0.92 602	1.28 637	2.53 553	0.82 639	0.76 639	0.90 594	0.75 626	0.98 573	1.04 615	1.03 619	1.05 612	0.84 561	0.94 612	0.83 422	0.72 516	0.68 651	0.60 654	0.63 650	0.60 657	0.77 649	0.74 643

SPS-STEREO	1.07 620	1.13 615	2.88 606	0.65 622	0.69 632	0.99 606	0.68 614	1.05 617	0.87 585	1.36 647	1.23 623	1.46 647	0.94 612	1.87 573	1.72 624	0.66 650	0.61 655	0.58 646	0.57 651	0.65 638	0.77 648
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 516	0.80 513	1.90 395	0.28 232	0.22 305	0.69 507	0.36 481	0.85 461	0.65 439	0.56 432	0.84 569	1.03 612	0.95 615	2.32 621	0.55 461	0.23 587	0.14 452	0.41 632	0.13 371	0.24 436	0.17 352

MFN_U_SF_RVC	1.55 655	2.39 691	3.16 638	0.65 622	0.41 556	1.12 626	0.46 546	1.23 639	1.33 641	1.61 658	1.20 621	1.43 646	0.98 616	1.76 548	1.97 632	1.90 686	1.80 686	1.98 690	2.15 692	1.63 678	1.77 687

DRaft	0.62 487	0.38 280	1.76 314	0.24 110	0.16 131	0.64 463	0.66 608	0.53 219	0.53 310	0.67 538	0.99 600	0.38 282	1.00 617	1.44 492	2.10 641	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.14 399	0.18 334	0.21 421

ADCMid	0.96 609	1.32 643	2.74 591	0.38 480	0.35 504	0.99 606	0.58 589	0.94 541	0.86 582	1.23 639	1.01 603	1.01 608	1.00 617	1.05 449	3.97 675	0.21 570	0.19 543	0.42 633	0.32 588	0.40 595	0.29 521

G-Net	0.99 610	0.64 443	2.76 593	0.57 605	0.67 629	2.03 666	0.72 624	0.76 378	0.67 463	1.14 628	2.56 666	1.30 642	1.02 619	1.48 506	1.74 625	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 548	0.37 573	0.31 544

ACVNet_2	1.42 649	1.81 670	3.23 646	1.08 653	0.92 648	1.32 635	0.85 636	1.49 654	1.69 657	1.19 638	1.73 646	2.13 660	1.03 620	2.50 642	1.40 608	0.91 659	0.53 650	1.00 667	0.55 645	2.11 685	0.85 654

ACVNet_1	1.33 640	1.91 678	4.03 665	1.09 655	0.88 644	1.19 634	0.66 608	1.24 640	1.17 630	0.94 611	0.96 595	3.09 673	1.04 621	2.37 623	1.11 577	1.04 667	0.48 648	1.03 669	0.48 634	1.12 663	0.83 651

WZ-Net	0.92 602	1.31 640	3.76 658	0.41 510	0.36 513	0.86 584	0.71 621	1.00 594	1.06 619	0.82 593	0.92 586	1.06 619	1.05 622	2.16 611	1.61 617	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 514

Consistency-Raft	0.88 596	0.93 561	3.23 646	0.99 650	0.64 627	0.77 552	0.55 578	0.98 573	0.97 606	0.61 494	1.03 608	0.65 459	1.05 622	0.79 418	1.38 605	0.44 633	0.46 642	0.51 643	0.58 654	0.65 638	0.47 613

NaN_ROB	1.14 625	0.94 563	2.96 618	0.53 586	0.56 609	1.13 628	0.99 645	0.98 573	1.00 610	1.09 624	0.87 577	0.77 533	1.06 624	5.90 689	2.72 656	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 577

aanetorigin	0.77 567	0.80 513	2.59 567	0.43 526	0.44 566	0.58 360	1.01 650	0.57 248	0.68 465	1.53 657	1.23 623	0.81 549	1.08 625	1.07 450	1.07 570	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 630	0.30 535

AnyNet_C01	1.14 625	1.49 652	4.23 669	0.54 591	0.53 601	1.51 644	1.37 669	1.04 616	1.07 620	1.17 635	1.33 632	1.15 631	1.08 625	1.61 528	2.74 657	0.25 601	0.22 569	0.28 605	0.24 533	0.48 618	0.40 599

MSAF-DinoV2	3.10 682	1.86 675	10.68 695	3.61 695	0.30 432	3.34 681	0.82 635	2.81 683	1.79 662	0.80 582	0.87 577	1.56 652	1.10 627	26.49 723	1.96 631	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 689	0.92 656	0.99 667

CBMV	0.71 541	0.76 492	2.64 573	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 630	0.98 573	0.78 556	0.85 600	0.71 536	0.86 572	1.10 627	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 562
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 643	1.93 680	5.95 679	0.81 638	0.59 615	1.57 646	1.09 654	1.39 650	1.22 633	0.84 596	1.01 603	1.25 637	1.12 629	3.19 671	2.36 650	0.45 635	0.47 645	0.38 630	0.34 596	0.59 633	0.57 628

PVD	0.90 599	0.85 534	2.15 473	0.53 586	0.50 593	0.99 606	0.56 583	1.15 633	1.64 655	1.41 653	1.41 638	1.11 627	1.13 630	1.35 482	1.31 600	0.26 605	0.28 607	0.28 605	0.26 548	0.37 573	0.49 617

AANet	0.82 587	0.91 553	2.89 609	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 640	1.33 646	1.39 635	1.26 638	1.14 631	1.32 478	0.97 549	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 544

DStereoRT	0.81 584	0.53 386	2.23 492	0.36 439	0.33 478	0.92 598	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 632	1.76 548	1.04 567	0.14 469	0.13 433	2.17 692	0.78 667	0.16 282	0.66 639

ADCPNet	0.99 610	0.99 590	3.93 664	0.37 463	0.68 631	1.36 637	0.62 602	0.87 482	0.76 547	0.78 578	0.81 561	1.08 621	1.18 633	1.14 462	2.49 653	0.21 570	0.69 666	0.21 575	0.95 675	0.29 495	0.37 584

NVStereoNet_ROB	1.16 629	0.95 570	2.54 559	0.58 607	0.55 606	0.78 557	0.63 605	1.00 594	1.08 621	1.03 619	4.07 687	1.48 648	1.22 634	2.88 665	1.27 598	0.50 639	0.46 642	0.54 644	0.62 658	0.50 623	0.63 636
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	0.68 523	0.31 211	2.25 496	0.42 521	0.17 162	0.66 483	0.89 639	0.51 194	0.59 365	0.60 485	1.01 603	0.45 341	1.26 635	1.54 512	2.26 647	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.11 142

LVE	1.96 663	2.17 690	3.14 636	1.68 672	1.80 680	1.63 649	1.03 651	2.34 678	2.81 681	1.25 640	2.89 673	4.24 683	1.29 636	2.79 661	1.44 610	2.85 691	0.91 677	1.18 671	1.46 686	1.23 669	1.10 672

DPSNet	0.86 592	0.60 417	2.34 511	0.58 607	0.36 513	1.07 621	0.75 626	1.30 643	1.05 616	0.70 552	0.68 513	0.94 594	1.29 636	2.08 604	1.82 628	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 618	0.40 599

PWCK	1.49 652	1.90 677	3.22 645	1.09 655	0.54 603	1.71 653	1.73 678	1.49 654	1.53 651	1.44 655	1.80 647	1.82 655	1.30 638	3.34 674	1.76 626	1.07 669	0.56 652	0.97 666	0.58 654	1.38 676	0.65 637

test_sample8	1.12 622	0.62 428	1.93 407	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 637	0.56 417	2.53 667	1.31 639	1.91 584	2.55 654	0.61 646	4.16 698	0.87 658	0.56 648	0.25 450	0.23 461

EDNetEfficientorigin	8.18 696	0.98 585	145.96 728	0.51 576	0.89 645	0.72 521	0.48 558	0.85 461	1.56 653	2.12 664	1.49 639	1.29 639	1.31 639	1.83 565	2.13 642	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 590	0.45 609

CSAN	1.25 636	1.12 612	3.04 626	0.51 576	0.37 525	1.06 616	1.15 659	1.22 636	1.08 621	1.17 635	1.91 650	1.04 615	1.31 639	5.96 690	2.43 652	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 535

Dean	1.79 659	1.83 671	3.92 662	1.29 663	1.07 660	1.55 645	1.00 648	1.95 672	2.33 674	1.47 656	4.19 688	4.26 684	1.33 642	2.21 614	1.48 612	1.14 671	0.68 664	1.18 671	0.74 665	1.24 670	0.98 662

CRFU-Net	0.56 448	0.38 280	1.86 376	0.46 552	0.26 378	0.82 573	0.36 481	0.90 503	0.49 267	0.62 505	0.59 434	0.78 537	1.35 643	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	0.80 575	0.96 573	2.29 503	0.37 463	0.35 504	0.96 602	0.51 563	0.87 482	0.75 537	0.88 601	0.83 566	0.61 439	1.36 644	1.02 445	3.27 666	0.13 424	0.11 375	0.17 531	0.19 499	0.25 450	0.21 421

IMH-64-1	1.39 646	1.64 659	1.86 376	1.36 664	1.11 661	1.39 638	1.19 661	1.76 664	1.45 648	1.16 629	2.21 658	1.53 649	1.38 645	1.98 591	1.52 613	1.29 675	0.67 660	1.27 675	0.69 662	1.29 672	0.98 662

IMH-64	1.39 646	1.64 659	1.86 376	1.36 664	1.11 661	1.39 638	1.19 661	1.76 664	1.45 648	1.16 629	2.21 658	1.53 649	1.38 645	1.98 591	1.52 613	1.29 675	0.67 660	1.27 675	0.69 662	1.29 672	0.98 662

SuperB	1.15 627	1.14 617	5.43 677	0.36 439	0.26 378	0.81 570	0.89 639	0.88 491	1.17 630	0.67 538	0.68 513	0.63 445	1.39 647	1.74 545	3.37 670	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	2.80 691	0.25 487

SGM-Forest	1.04 618	0.42 319	3.59 657	0.41 510	0.32 463	1.05 615	1.32 666	0.94 541	0.83 576	1.16 629	2.23 660	1.03 612	1.39 647	2.49 641	2.35 649	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 553
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 610	0.79 511	2.43 531	0.39 490	0.32 463	1.50 643	1.90 680	0.92 524	0.97 606	1.26 643	1.27 625	1.00 606	1.42 649	1.14 462	3.31 668	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

MeshStereo	1.21 632	1.15 621	3.01 625	0.34 402	0.28 406	1.10 625	0.69 617	1.35 646	1.01 612	2.71 679	2.41 663	2.96 670	1.45 650	2.80 662	1.40 608	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 623	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	0.94 605	0.37 268	2.53 553	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 694	0.72 339	0.60 370	0.70 552	1.40 636	0.53 388	1.49 651	1.78 552	3.09 661	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

DeepStereo_LL	0.94 605	0.37 268	2.53 553	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 694	0.72 339	0.60 370	0.70 552	1.40 636	0.53 388	1.49 651	1.78 552	3.09 661	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

SANet	1.20 631	1.21 629	3.33 651	0.38 480	0.27 391	1.73 655	0.85 636	1.10 625	2.49 678	1.16 629	1.83 648	1.72 654	1.50 653	2.37 623	2.84 659	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 553

ADCP+	0.94 605	1.12 612	3.14 636	0.34 402	0.39 537	1.06 616	0.79 630	0.89 497	0.80 564	0.66 534	0.67 506	0.85 565	1.55 654	0.93 433	4.55 682	0.13 424	0.11 375	0.16 510	0.15 424	0.26 471	0.25 487

WAO-6	1.58 656	1.54 654	2.32 506	1.14 659	1.00 654	2.30 673	1.03 651	1.82 668	2.85 682	1.25 640	2.61 668	2.20 661	1.56 655	2.47 640	1.99 634	0.95 663	0.67 660	1.19 674	0.83 670	1.08 661	0.88 659

KSHMR	4.10 686	1.97 681	5.27 675	1.71 674	1.47 673	1.96 661	1.28 664	3.19 685	17.33 711	2.12 664	15.91 706	9.18 697	1.57 656	8.42 694	1.98 633	1.52 681	1.26 682	1.67 687	1.19 682	1.67 680	1.40 679

WAO-7	1.48 651	1.63 657	2.49 545	0.93 645	0.75 636	1.72 654	1.10 655	1.84 669	1.96 669	1.43 654	2.54 665	1.97 657	1.61 657	3.06 668	2.08 638	0.69 652	0.66 659	0.94 663	0.74 665	0.80 651	0.69 640

light-stereo	8.15 695	2.75 692	9.83 693	12.24 704	9.63 696	19.16 708	0.44 534	6.84 697	3.57 685	13.44 704	22.94 722	23.04 716	1.65 658	17.20 711	7.61 694	3.06 692	2.25 695	0.42 633	0.52 643	4.07 696	2.31 691

MIPNet	0.83 588	0.81 518	2.40 524	0.61 617	0.18 209	1.48 641	1.39 671	1.60 659	0.74 523	1.94 662	0.85 573	0.73 513	1.68 659	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 588	0.25 450	0.12 187

IMH	2.02 665	2.15 689	2.69 581	1.68 672	1.12 663	1.66 652	0.92 641	2.10 676	1.92 667	1.32 645	2.66 670	2.21 662	1.69 660	5.78 688	1.68 621	5.54 696	0.96 678	1.31 677	0.71 664	1.32 675	0.99 667

WCMA_ROB	1.12 622	0.83 527	2.66 576	0.58 607	0.34 491	1.17 632	0.71 621	0.93 532	0.94 602	1.74 660	2.63 669	3.09 673	1.71 661	1.70 538	1.84 629	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 606

SGM_RVC	1.89 661	0.92 555	2.50 549	0.96 649	0.93 649	1.63 649	1.37 669	1.52 656	12.43 698	1.85 661	1.69 645	2.40 666	1.74 662	2.81 663	1.71 623	0.53 640	0.47 645	0.42 633	0.47 631	0.74 645	0.74 643
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 610	0.66 457	1.67 275	0.75 630	0.99 653	0.73 528	1.33 667	0.94 541	0.91 596	0.70 552	1.06 613	0.75 525	1.75 663	0.95 436	2.39 651	1.20 674	0.41 638	0.48 640	0.59 656	0.85 653	0.60 632

THIR-Stereo	0.86 592	0.62 428	2.13 467	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 690	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 643	0.97 600	1.80 664	1.69 537	2.25 646	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

JetBlue	1.78 658	1.63 657	3.92 662	0.73 627	1.21 666	4.38 688	3.35 691	1.59 658	1.20 632	1.26 643	1.52 641	2.37 664	1.88 665	3.23 672	3.00 660	0.53 640	0.47 645	0.48 640	0.49 636	1.29 672	0.97 661

MSMD_ROB	1.34 641	0.96 573	2.38 519	0.39 490	0.32 463	1.96 661	0.62 602	0.91 515	1.43 646	2.94 683	2.60 667	4.77 687	1.95 666	2.43 635	1.33 602	0.29 616	0.26 597	0.32 618	0.32 588	0.30 506	0.30 535

DispFullNet	1.67 657	2.10 683	5.22 674	1.53 669	8.90 694	0.86 584	0.31 429	0.96 560	0.96 605	1.37 650	1.01 603	1.13 628	1.98 667	1.51 508	0.91 541	0.54 642	0.31 613	1.18 671	0.63 660	1.13 664	0.80 650

FTStereo	0.76 563	0.18 6	2.35 514	0.71 626	0.21 275	0.73 528	1.79 679	0.57 248	0.53 310	1.07 622	1.63 644	1.29 639	2.13 668	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 599

ELAS	1.39 646	0.79 511	2.86 604	0.53 586	0.50 593	2.81 678	2.20 684	1.61 660	1.50 650	2.28 672	2.35 661	1.82 655	2.13 668	1.73 543	2.22 644	0.35 627	0.37 624	0.35 622	0.35 600	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 637	0.70 471	4.05 666	0.64 620	0.98 650	0.94 600	1.40 672	0.85 461	1.75 660	2.34 673	1.33 632	1.05 617	2.21 670	1.58 522	4.15 678	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 553	0.38 580	0.32 553

JetRed	3.29 683	4.93 695	10.17 694	1.45 666	1.72 679	7.44 692	5.05 697	3.06 684	2.12 673	2.41 675	2.39 662	2.99 671	2.37 671	3.51 677	6.44 690	1.32 678	1.90 690	1.37 679	1.23 684	2.21 686	1.76 686

WAO-8	2.80 676	2.14 687	2.89 609	1.91 680	1.04 657	3.98 685	0.96 643	3.26 687	6.17 690	2.15 668	3.37 681	3.31 675	2.41 672	11.84 697	2.03 636	2.05 687	1.86 688	1.54 683	0.92 673	1.22 667	0.87 657

Venus	2.80 676	2.14 687	2.89 609	1.91 680	1.04 657	3.98 685	0.96 643	3.26 687	6.17 690	2.15 668	3.37 681	3.31 675	2.41 672	11.84 697	2.03 636	2.05 687	1.86 688	1.54 683	0.92 673	1.22 667	0.87 657

ELAS_RVC	1.37 645	0.78 509	3.21 644	0.55 598	0.50 593	1.49 642	2.48 688	1.48 653	1.71 659	2.13 667	2.09 653	2.07 659	2.56 674	1.90 583	2.02 635	0.35 627	0.36 622	0.37 628	0.34 596	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 675	2.11 686	2.97 621	2.49 687	2.28 684	2.95 679	2.31 686	2.67 680	2.47 677	3.03 684	3.13 678	2.70 669	2.92 675	4.10 682	4.48 681	2.68 690	2.24 694	3.04 697	2.44 694	2.37 687	2.34 692

PSM-AAD	0.63 494	0.22 54	1.77 323	0.37 463	0.23 325	0.86 584	1.17 660	0.59 263	0.60 370	0.64 525	0.71 536	0.68 483	2.93 676	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 562

SGM+DAISY	1.83 660	1.43 649	3.81 659	0.87 640	1.01 655	2.38 675	2.53 689	1.36 647	1.75 660	2.92 682	3.22 679	2.65 668	2.93 676	2.22 617	3.10 663	0.72 653	0.69 666	0.63 650	0.62 658	0.77 649	0.98 662

FC-DCNN	1.49 652	0.59 415	2.88 606	0.44 533	0.39 537	1.97 663	0.66 608	1.67 661	1.70 658	2.72 680	2.89 673	4.22 681	2.97 678	2.55 646	2.19 643	0.29 616	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.32 523	0.39 593

FC-DCNN v2	1.54 654	0.58 412	2.80 600	0.44 533	0.39 537	2.05 667	0.66 608	1.90 670	1.84 666	2.79 681	2.97 676	4.41 685	3.07 679	2.65 651	2.30 648	0.29 616	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.32 523	0.38 587

GrayStereo	0.66 511	0.19 10	1.76 314	0.90 642	0.23 325	0.62 431	1.42 675	0.62 284	0.60 370	0.72 560	0.78 557	0.56 412	3.07 679	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	1.29 638	0.54 394	2.50 549	0.47 557	0.41 556	1.12 626	0.60 593	1.10 625	1.27 637	2.23 670	2.87 672	3.67 678	3.12 681	2.39 629	1.69 622	0.30 619	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.35 557	0.38 587
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 687	2.10 683	2.89 609	1.80 676	1.49 675	2.13 669	1.41 674	2.26 677	12.72 699	11.41 701	16.43 707	11.15 700	3.75 682	4.36 685	3.18 665	1.82 685	0.98 680	1.73 689	1.21 683	2.97 692	1.27 676

UNDER WATER-64	2.47 671	1.89 676	4.86 672	1.82 679	1.44 671	3.18 680	1.57 677	2.62 679	5.64 689	2.05 663	2.13 655	4.13 680	3.76 683	2.62 649	3.42 671	1.47 680	0.85 675	1.57 685	1.07 680	1.82 682	1.49 680

TorneroNet-64	2.65 672	1.83 671	3.30 648	1.46 667	1.20 665	3.89 684	0.99 645	3.51 691	6.71 693	2.56 676	4.60 689	4.22 681	3.85 684	3.33 673	3.14 664	1.19 673	0.65 658	1.39 680	0.79 669	3.31 693	1.15 673

DStereoSA	2.12 666	0.98 585	2.80 600	1.25 662	2.23 683	1.97 663	4.62 696	1.22 636	2.54 679	1.16 629	3.84 686	1.00 606	4.05 685	2.07 602	5.29 687	0.93 660	1.48 685	0.48 640	1.51 687	0.95 659	1.95 689

notaker	2.66 673	2.07 682	3.31 650	2.61 689	1.43 669	1.76 656	1.11 656	2.76 682	1.79 662	2.26 671	11.53 702	3.96 679	4.29 686	3.09 669	2.76 658	1.55 682	0.88 676	1.70 688	1.07 680	2.00 684	1.35 677

DStereoFS	2.23 667	2.10 683	2.47 541	1.61 671	1.88 682	3.81 683	2.06 683	1.95 672	3.33 684	2.38 674	3.31 680	2.37 664	4.92 687	2.45 637	3.27 666	1.03 666	1.27 684	0.55 645	1.04 678	0.70 642	2.05 690

MANE	2.90 679	1.14 617	2.96 618	1.03 651	1.01 655	5.01 689	2.45 687	5.36 693	6.88 694	3.58 686	4.76 691	5.99 691	4.99 688	4.23 683	4.61 683	0.56 645	0.67 660	0.44 637	0.78 667	0.51 625	1.03 670

tt	4.93 689	0.27 138	4.20 668	2.29 685	1.58 677	10.20 695	16.97 705	9.42 701	5.02 688	1.67 659	1.28 626	4.68 686	5.03 689	3.37 676	5.92 688	6.16 698	9.47 709	2.82 695	3.18 697	3.60 694	1.53 682

UNDER WATER	2.74 674	1.85 673	4.54 671	1.81 678	1.44 671	2.34 674	1.40 672	3.24 686	6.60 692	2.60 677	2.76 671	5.75 690	5.24 690	3.02 667	4.01 676	1.45 679	0.81 673	1.59 686	1.06 679	1.80 681	1.51 681

SGM-ForestM	2.98 680	1.70 665	3.52 656	0.67 624	0.47 588	5.18 690	3.36 692	3.30 689	2.86 683	4.44 688	3.79 685	9.80 698	5.50 691	6.29 691	6.52 691	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 553	0.38 580	0.58 630

TCMNet-wrong-test	5.51 691	6.62 698	6.20 682	13.02 708	11.90 700	7.14 691	5.53 698	6.99 698	1.44 647	2.65 678	3.10 677	8.37 696	5.95 692	4.75 687	6.05 689	3.07 693	0.98 680	2.38 693	1.99 691	6.62 701	5.43 699

TorneroNet	5.50 690	1.92 679	3.16 638	1.47 668	1.25 668	14.07 698	1.06 653	4.90 692	20.99 717	10.17 697	16.48 708	11.88 704	6.93 693	3.34 674	4.20 679	1.30 677	0.69 666	1.45 682	0.86 671	2.61 690	1.20 674

USTest	8.10 694	7.17 699	8.96 689	9.25 700	9.05 695	15.27 699	23.78 707	9.96 702	9.47 695	5.94 692	6.75 692	7.80 695	7.48 694	8.83 696	11.21 702	2.21 689	3.56 697	2.86 696	3.20 698	5.02 699	4.16 696

coex-ft	5.95 692	1.67 661	60.57 726	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 617	0.74 356	4.41 687	19.22 711	2.15 656	1.62 653	7.97 695	1.81 563	8.96 696	0.44 633	2.08 692	0.18 551	0.19 499	0.38 580	4.62 698

IGEV-RUCA	2.28 668	0.30 197	1.15 151	0.40 502	1.86 681	2.06 668	1.90 680	1.36 647	1.80 664	3.70 687	3.76 684	5.02 688	8.19 696	2.12 609	1.63 618	0.25 601	0.76 671	2.72 694	1.91 690	2.39 688	2.36 693

LRCNet_RVC	13.74 707	19.30 708	12.75 702	19.46 711	12.69 703	1.86 657	0.41 512	12.33 703	1.05 616	15.77 707	18.83 712	12.62 707	8.70 697	12.21 700	9.62 698	22.22 718	8.37 708	25.85 719	24.01 720	19.32 717	17.44 717

LE_ROB	4.43 688	1.35 647	9.38 690	2.79 690	3.93 689	2.43 676	3.46 693	2.68 681	11.19 696	11.66 702	4.73 690	5.26 689	10.46 698	4.50 686	9.49 697	0.82 658	0.69 666	1.34 678	0.98 676	0.75 647	0.76 647

MonStereo1	1.98 664	1.01 596	1.78 327	1.19 660	1.04 657	3.58 682	0.61 597	1.53 657	1.93 668	1.39 651	3.37 681	2.23 663	10.80 699	2.84 664	1.25 596	1.04 667	0.38 628	0.96 665	0.57 651	1.10 662	1.00 669

DPSMNet_ROB	9.48 699	5.64 697	13.01 703	8.82 699	11.82 699	8.54 693	24.20 709	6.41 696	13.65 705	5.32 691	11.47 701	6.33 694	10.92 700	7.69 693	13.89 704	7.25 706	8.19 705	5.06 699	7.78 706	5.31 700	8.26 706

DGTPSM_ROB	8.89 697	5.62 696	12.25 699	5.92 697	11.32 698	8.54 693	24.18 708	6.40 695	13.49 702	5.15 689	11.46 700	6.19 693	10.92 700	7.00 692	13.72 703	4.47 694	7.65 701	3.92 698	7.45 705	4.38 697	7.87 705

iinet-test	11.61 700	10.56 700	11.80 696	12.17 702	12.09 701	18.69 703	26.70 713	13.53 704	13.46 700	9.91 695	10.28 694	11.17 701	11.16 702	12.37 701	14.43 705	6.71 702	7.85 702	6.13 703	6.95 701	8.33 703	7.85 703

IINet	11.61 700	10.56 700	11.80 696	12.17 702	12.09 701	18.69 703	26.70 713	13.53 704	13.46 700	9.91 695	10.28 694	11.17 701	11.16 702	12.37 701	14.43 705	6.71 702	7.85 702	6.13 703	6.95 701	8.33 703	7.85 703

Anonymous_1	22.91 711	11.20 703	12.13 698	12.75 705	26.28 719	19.43 710	27.92 715	14.08 707	13.61 703	14.96 706	10.58 696	11.26 703	11.19 704	12.55 703	14.57 708	38.28 725	7.88 704	34.96 723	63.99 725	89.57 729	10.94 709

DPSM_ROB	12.34 703	11.21 704	12.51 700	12.91 706	12.80 704	19.84 712	28.28 716	14.38 710	14.28 707	10.58 699	11.26 698	12.03 705	11.85 705	13.15 705	15.34 710	7.11 704	8.31 706	6.50 706	7.35 703	8.84 705	8.31 707

DPSM	12.34 703	11.21 704	12.51 700	12.91 706	12.80 704	19.84 712	28.28 716	14.38 710	14.28 707	10.58 699	11.26 698	12.03 705	11.85 705	13.15 705	15.34 710	7.11 704	8.31 706	6.50 706	7.35 703	8.84 705	8.31 707

Selective-IGEV-i1pa	9.22 698	12.57 706	9.49 692	2.20 683	1.49 675	16.83 702	8.03 700	14.34 708	11.26 697	10.52 698	15.24 705	14.52 708	11.94 707	18.22 712	9.78 699	7.79 707	3.09 696	5.20 701	2.49 695	2.46 689	6.90 702

ASD4	21.52 710	19.65 709	22.13 710	22.45 713	16.42 708	23.29 716	30.71 718	33.06 725	17.47 712	24.18 724	14.11 703	21.71 713	15.88 708	21.06 715	18.11 712	19.78 717	17.78 720	26.52 720	20.33 718	27.03 719	18.73 718

HanzoNet	7.64 693	2.86 693	5.05 673	7.01 698	3.97 690	2.18 671	1.34 668	3.37 690	4.05 686	13.17 703	10.58 696	10.73 699	16.52 709	8.45 695	10.51 701	10.48 708	9.72 710	5.59 702	13.46 710	6.84 702	6.83 701

HaxPig	19.86 709	22.40 716	22.34 711	17.95 710	17.95 709	11.77 697	11.89 702	16.02 712	15.89 710	21.10 713	21.41 714	18.74 712	18.39 710	20.08 714	19.69 713	23.63 722	23.22 721	24.06 718	23.69 719	23.00 718	23.95 720

BEATNet-Init1	12.10 702	11.19 702	27.29 723	2.99 691	3.51 688	21.84 715	11.10 701	14.34 708	13.83 706	20.34 712	20.33 713	26.35 725	20.03 711	19.06 713	14.80 709	1.74 684	1.81 687	2.05 691	2.49 695	3.69 695	3.12 695

xxxxx1	28.96 722	20.11 712	14.07 705	49.74 722	39.15 723	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 709	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 725

tt_ll	28.96 722	20.11 712	14.07 705	49.74 722	39.15 723	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 709	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 725

ff	28.96 722	20.11 712	14.07 705	49.74 722	39.15 723	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 709	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 725

MEDIAN_ROB	23.96 713	27.05 724	26.39 722	22.16 712	22.13 711	16.12 701	13.97 703	20.24 713	20.05 713	25.50 725	25.31 723	22.96 715	22.63 715	24.39 716	23.24 717	28.20 723	27.23 725	28.62 721	27.75 723	27.50 720	27.76 723

PML	23.15 712	16.83 707	7.78 686	5.49 696	9.93 697	51.13 726	104.50 728	5.76 694	13.62 704	37.30 728	105.93 728	30.86 726	23.50 716	12.07 699	7.87 695	6.30 699	2.12 693	6.32 705	2.43 693	10.44 707	2.90 694

FlowAnything	24.85 717	22.54 718	25.10 718	26.11 718	25.76 714	39.86 721	57.00 720	28.89 721	28.87 725	21.31 720	22.68 721	24.22 720	23.87 717	26.39 720	30.89 725	14.26 710	16.78 719	13.10 712	14.90 717	17.78 709	16.69 711

RAFT-FEzeroshot	24.80 714	22.55 719	24.73 714	26.10 716	25.76 714	39.84 719	57.07 724	28.84 718	28.79 722	21.14 715	22.48 716	24.18 718	23.88 718	26.38 717	30.87 721	14.26 710	16.71 715	13.09 708	14.82 713	17.79 712	16.72 714

RAFT-FE	24.80 714	22.55 719	24.73 714	26.10 716	25.76 714	39.84 719	57.07 724	28.84 718	28.79 722	21.14 715	22.48 716	24.18 718	23.88 718	26.38 717	30.87 721	14.26 710	16.71 715	13.09 708	14.82 713	17.79 712	16.72 714

LSM0	26.58 720	22.63 723	25.88 721	30.13 721	52.21 728	39.94 725	56.74 719	28.97 722	28.72 721	21.14 715	22.26 715	24.43 723	23.88 718	26.54 724	30.87 721	14.32 715	16.55 713	13.12 714	14.71 711	17.92 715	20.60 719

CasAABBNet	24.81 716	22.53 717	24.83 716	26.08 715	25.74 713	39.86 721	57.06 722	28.87 720	28.83 724	21.16 718	22.54 718	24.22 720	23.89 721	26.38 717	30.87 721	14.25 709	16.71 715	13.09 708	14.81 712	17.78 709	16.71 712

Hybrid-DGEV	24.86 718	22.58 721	25.22 720	26.11 718	25.76 714	39.92 723	57.06 722	29.03 724	29.01 727	21.12 714	22.64 719	24.13 717	23.91 722	26.46 722	30.82 719	14.27 713	16.70 714	13.09 708	14.83 716	17.78 709	16.71 712

Selective-RAFT-Error	24.87 719	22.59 722	25.14 719	26.13 720	25.82 718	39.93 724	57.03 721	28.97 722	28.95 726	21.21 719	22.65 720	24.25 722	23.98 723	26.43 721	30.83 720	14.27 713	16.71 715	13.10 712	14.82 713	17.82 714	16.76 716

DPSimNet_ROB	17.97 708	20.20 715	24.98 717	17.62 709	15.92 707	21.53 714	21.00 706	13.70 706	15.61 709	23.89 723	14.69 704	22.87 714	24.58 724	12.70 704	14.56 707	18.48 716	12.91 711	20.21 717	12.05 708	17.76 708	14.17 710

AVERAGE_ROB	26.93 721	30.34 725	29.27 724	25.82 714	25.34 712	19.48 711	15.17 704	23.55 717	23.00 720	28.45 726	27.87 724	26.25 724	25.86 725	26.96 725	25.55 718	31.30 724	30.07 726	31.76 722	30.81 724	30.79 724	30.93 724

RSGM-EC	41.56 725	31.72 726	19.92 708	51.66 725	47.86 726	38.70 717	61.61 726	33.83 726	22.80 718	23.45 721	29.29 725	43.76 727	35.31 726	66.76 726	70.17 727	66.40 727	37.60 728	48.67 724	25.68 721	48.86 725	27.21 721

acva	41.56 725	31.72 726	19.92 708	51.66 725	47.86 726	38.70 717	61.61 726	33.83 726	22.80 718	23.45 721	29.29 725	43.76 727	35.31 726	66.76 726	70.17 727	66.40 727	37.60 728	48.67 724	25.68 721	48.86 725	27.21 721

Selective-IGEV-i16pa	47.65 727	67.17 728	7.20 685	2.47 686	2.32 685	116.02 728	1.42 675	90.41 729	82.69 728	32.69 727	90.10 727	60.10 729	84.41 728	129.53 729	52.52 726	50.16 726	15.10 712	18.00 716	9.63 707	0.94 657	40.09 728

test_example2	115.39 728	123.23 729	94.57 727	115.52 727	123.55 729	101.63 727	114.33 729	53.41 728	99.48 729	134.90 729	135.05 729	85.83 730	85.11 729	111.32 728	106.15 729	152.55 730	205.26 730	99.78 730	114.96 730	140.96 730	110.20 729

ccccc	291.34 729	297.21 730	347.09 729	374.70 730	380.44 730	203.92 729	213.88 730	216.32 730	172.72 730	203.37 730	218.57 730	215.01 731	258.31 730	312.78 730	341.56 730	412.57 731	356.13 731	256.09 731	227.69 731	428.88 731	389.64 730

FADE		3.00 694		2.11 682	2.94 687							3.05 672				94.83 729	35.90 727	65.83 726	66.18 726	1.66 679

Low-res two-view benchmark