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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 75	0.20 121	0.16 6	0.22 92	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 61	0.10 9	0.09 18	0.14 149	0.13 219	0.10 3	0.11 57

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.18 13	0.28 13	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

PointNet	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.19 84	0.29 132	0.24 119	0.27 6	0.28 58	0.16 3	0.24 51	0.29 125	0.19 39	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.10 6

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 25	0.28 13	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 125	0.19 39	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 142	0.20 59	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 25	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 39	0.24 2	0.21 39	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 54	0.31 33	0.21 149	0.19 17	0.19 25	0.30 16	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

StereoAnything_RVC	0.22 44	0.85 634	0.41 222	0.28 3	0.16 12	0.23 42	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 73	0.32 49	0.19 5	0.16 280	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.16 301	0.10 6

BridgeDepth	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.35 117	0.14 2	0.38 256	0.26 164	0.30 16	0.23 23	0.18 9	0.19 17	0.28 120	0.30 212	0.32 49	0.22 61	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.11 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 9	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 49	0.19 5	0.13 100	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 9	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 65	0.31 33	0.20 121	0.20 20	0.18 13	0.33 24	0.22 19	0.19 12	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 77	0.20 23	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.16 12	0.26 79	0.17 3	0.31 20	0.15 3	0.19 12	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 42	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.23 42	0.20 41	0.24 5	0.16 6	0.19 12	0.16 8	0.21 41	0.19 39	0.27 9	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MGA	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.30 19	0.20 121	0.29 132	0.18 13	0.36 46	0.27 55	0.20 15	0.22 33	0.19 25	0.15 8	0.31 40	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

MSE-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.20 15	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.31 40	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

monster-pro	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 74	0.17 94	0.60 426	0.35 117	0.18 49	0.33 199	0.27 178	0.40 76	0.28 58	0.20 15	0.25 58	0.21 41	0.35 265	0.48 201	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.14 183	0.09 1

LACA1	0.19 12	0.16 66	0.27 30	0.29 8	0.14 2	0.26 79	0.22 92	0.27 6	0.19 10	0.20 15	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 40	0.21 39	0.14 151	0.10 68	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

MonStereo	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

111111	0.22 44	0.15 42	0.29 54	0.37 185	0.23 211	0.21 28	0.19 25	0.46 127	0.29 67	0.20 15	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.44 159	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120

MonSter	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.39 115	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

LiteMatch*	0.21 35	0.15 42	0.33 95	0.31 33	0.23 211	0.24 50	0.21 67	0.33 24	0.33 108	0.21 24	0.19 17	0.24 79	0.21 73	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.12 120

LiteMatch	0.25 96	0.18 140	0.25 7	0.38 210	0.20 121	0.28 115	0.27 178	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.43 332	0.30 27	0.47 412	0.17 328	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.15 266

GeoVLM	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 115	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.29 125	0.21 73	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Test_v1	0.20 15	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 50	0.21 67	0.41 84	0.32 100	0.21 24	0.22 33	0.17 6	0.18 27	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

MatchStereo	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.20 41	0.35 42	0.29 67	0.21 24	0.36 156	0.18 17	0.17 19	0.33 63	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 7	0.26 22	0.26 1	0.15 4	0.34 212	0.17 3	0.41 84	0.22 19	0.21 24	0.21 26	0.20 34	0.25 114	0.33 63	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 82	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 121	0.28 115	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.21 73	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

HiDET	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.30 19	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.39 58	0.27 55	0.21 24	0.23 40	0.27 114	0.17 19	0.32 49	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

LCMNet	0.22 44	0.14 7	0.26 22	0.30 19	0.20 121	0.26 79	0.19 25	0.40 76	0.45 212	0.21 24	0.21 26	0.27 114	0.18 27	0.38 109	0.24 110	0.12 54	0.12 265	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 57

S2M2_XL	0.19 12	0.18 140	0.28 42	0.27 2	0.20 121	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 24	0.26 72	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 328	0.16 436	0.15 196	0.14 256	0.15 238	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 358	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 39	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-G	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 358	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 39	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LGtest1	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.35 117	0.17 27	0.26 79	0.17 3	0.33 24	0.21 17	0.21 24	0.16 8	0.23 59	0.21 73	0.33 63	0.20 23	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

GREAT-IGEV	0.23 60	0.15 42	0.33 95	0.30 19	0.23 211	0.20 20	0.26 164	0.35 42	0.34 115	0.21 24	0.31 119	0.22 50	0.21 73	0.50 216	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-78k	0.25 96	0.17 94	0.69 473	0.36 155	0.17 27	0.26 79	0.28 199	0.39 58	0.30 80	0.22 38	0.29 101	0.23 59	0.36 279	0.43 149	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 212	0.43 560	2.39 646	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.21 67	0.45 115	0.31 89	0.22 38	0.26 72	0.21 41	0.25 114	0.30 27	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

LACA2	0.21 35	0.16 66	0.28 42	0.30 19	0.15 4	0.29 132	0.29 218	0.32 21	0.23 23	0.22 38	0.23 40	0.28 120	0.20 59	0.35 84	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 130	0.10 6

AdaDepth	0.23 60	0.18 140	0.36 156	0.38 210	0.19 84	0.33 199	0.22 92	0.35 42	0.24 29	0.22 38	0.21 26	0.20 34	0.19 39	0.59 283	0.21 39	0.10 9	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.13 179

IGEV	0.21 35	0.13 2	0.25 7	0.31 33	0.20 121	0.22 30	0.19 25	0.42 92	0.30 80	0.22 38	0.34 144	0.20 34	0.15 8	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

IGEV-Stereo+	0.25 96	0.15 42	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 15	0.30 80	0.22 38	0.15 4	0.22 50	0.22 87	0.42 142	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.15 238	1.09 660

CAR	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.23 44	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

aanet-new-70k	0.24 74	0.16 66	0.50 330	0.36 155	0.17 27	0.38 256	0.25 140	0.40 76	0.26 43	0.23 44	0.31 119	0.24 79	0.34 250	0.45 168	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 178	0.57 602	1.38 608	0.32 56	0.20 121	0.21 28	0.21 67	0.47 142	0.29 67	0.23 44	0.32 130	0.25 92	0.24 106	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.11 189	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 179

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.24 6	0.31 33	0.17 27	0.29 132	0.20 41	0.40 76	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.26 101	0.21 73	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.12 265	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

252Zero-FE	0.21 35	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.23 42	0.18 13	0.43 98	0.35 125	0.23 44	0.22 33	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 89	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Monster-pub-mixall	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.17 27	0.20 20	0.17 3	0.43 98	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.46 178	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 3	0.12 120

DEFOM-Stereo	0.23 60	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.59 410	0.20 41	0.32 21	0.31 89	0.23 44	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 142	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

IGEV-Stereo++	0.22 44	0.16 66	0.29 54	0.38 210	0.20 121	0.22 30	0.18 13	0.44 107	0.36 131	0.23 44	0.29 101	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

RAStereo	0.25 96	0.17 94	0.33 95	0.40 284	0.21 149	0.24 50	0.26 164	0.45 115	0.46 220	0.23 44	0.34 144	0.30 138	0.19 39	0.34 77	0.26 158	0.15 229	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.11 57

aanet-new-60k	0.25 96	0.17 94	0.60 426	0.37 185	0.17 27	0.38 256	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.24 53	0.25 58	0.26 101	0.31 222	0.45 168	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-8k	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.40 280	0.28 199	0.51 164	0.42 189	0.24 53	0.25 58	0.23 59	0.33 241	0.51 227	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 60	0.17 94	0.39 198	0.34 85	0.18 49	0.25 71	0.24 119	0.47 142	0.28 58	0.24 53	0.35 150	0.20 34	0.25 114	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 179

LACA3	0.21 35	0.18 140	0.27 30	0.29 8	0.15 4	0.32 183	0.25 140	0.30 16	0.22 19	0.24 53	0.21 26	0.21 41	0.22 87	0.45 168	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.09 1

DepthFocus	0.20 15	0.13 2	0.31 74	0.29 8	0.24 257	0.18 11	0.20 41	0.27 6	0.18 8	0.24 53	0.25 58	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.17 378	0.13 130	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 75	0.23 211	0.16 6	0.19 25	0.21 1	0.23 23	0.24 53	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 94	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 196	0.14 256	0.10 3	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.33 95	0.32 56	0.21 149	0.63 430	0.19 25	0.33 24	0.38 147	0.24 53	0.31 119	0.27 114	0.19 39	0.49 211	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.10 6

Replicate-Monster	0.27 138	0.16 66	1.15 583	0.30 19	0.17 27	0.38 256	0.19 25	0.44 107	0.40 172	0.24 53	0.21 26	0.23 59	0.22 87	0.47 191	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.18 377

castereo++	0.26 118	0.17 94	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.74 492	0.20 41	0.41 84	0.49 235	0.24 53	0.24 51	0.35 179	0.27 146	0.41 131	0.20 23	0.14 151	0.09 18	0.14 149	0.09 7	0.11 27	0.11 57

dual_stereo	0.20 15	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.17 27	0.16 6	0.20 41	0.30 16	0.21 17	0.24 53	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 247	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 74	0.17 94	0.52 361	0.35 117	0.18 49	0.37 249	0.21 67	0.39 58	0.26 43	0.25 63	0.28 91	0.26 101	0.34 250	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 118	0.14 7	0.75 500	0.34 85	0.19 84	0.28 115	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 222	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 640

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 168	0.25 387	1.23 589	0.35 117	0.21 149	0.28 115	0.21 67	0.46 127	0.34 115	0.25 63	0.31 119	0.32 151	0.27 146	0.34 77	0.21 39	0.12 54	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.10 3	0.12 120

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.18 11	0.21 67	0.34 38	0.24 29	0.25 63	0.34 144	0.22 50	0.27 146	0.28 13	0.22 61	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.33 75	0.17 27	0.38 256	0.18 13	0.32 21	0.22 19	0.25 63	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

S2M2_L	0.26 118	0.23 332	0.34 112	0.32 56	0.25 288	0.24 50	0.13 1	0.36 46	0.42 189	0.25 63	0.37 162	0.29 125	0.25 114	0.31 40	0.26 158	0.22 472	0.19 511	0.17 281	0.19 438	0.21 434	0.19 390
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 44	0.16 66	0.28 42	0.32 56	0.16 12	0.28 115	0.20 41	0.39 58	0.29 67	0.25 63	0.29 101	0.21 41	0.27 146	0.38 109	0.27 182	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

SCV	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.22 175	0.27 100	0.33 304	0.65 256	0.31 89	0.25 63	0.29 101	0.37 190	0.23 98	0.52 232	0.23 89	0.19 411	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GIP-stereo	0.25 96	0.19 183	0.32 88	0.38 210	0.25 288	0.26 79	0.20 41	0.50 158	0.41 182	0.25 63	0.39 172	0.35 179	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 118	0.14 7	0.75 500	0.34 85	0.19 84	0.28 115	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 222	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 640

CroCo-Stereo Lap2	0.29 168	0.25 387	0.44 261	0.50 516	0.30 448	0.19 17	0.31 268	0.52 171	0.41 182	0.25 63	0.28 91	0.46 262	0.31 222	0.39 115	0.30 239	0.15 229	0.15 409	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.16 302

aanet-new-36k	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.36 155	0.17 27	0.34 212	0.24 119	0.43 98	0.30 80	0.26 74	0.24 51	0.25 92	0.35 265	0.44 159	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 74	0.17 94	0.44 261	0.35 117	0.16 12	0.25 71	0.25 140	0.46 127	0.38 147	0.26 74	0.27 81	0.24 79	0.34 250	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-new-22k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.30 147	0.19 25	0.48 147	0.42 189	0.26 74	0.24 51	0.26 101	0.29 187	0.33 63	0.23 89	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 60	0.15 42	0.30 65	0.36 155	0.19 84	0.25 71	0.25 140	0.45 115	0.39 157	0.26 74	0.43 187	0.23 59	0.27 146	0.26 5	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 74	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.33 304	0.53 177	0.43 201	0.26 74	0.33 133	0.19 25	0.29 187	0.29 20	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.10 6

WQFJA1++	0.24 74	0.16 66	0.30 65	0.31 33	0.21 149	0.34 212	0.17 3	0.39 58	0.18 8	0.26 74	0.30 112	0.29 125	0.28 167	0.41 131	0.23 89	0.16 280	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.31 548	0.12 120

BStereo	0.28 157	0.18 140	1.08 574	0.34 85	0.22 175	0.22 30	0.33 304	0.39 58	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 39	0.44 159	0.30 239	0.10 9	0.12 265	0.12 42	0.16 319	0.12 82	0.15 266

Wave_Phase_stereo	0.32 204	0.18 140	1.08 574	0.34 85	0.22 175	0.69 472	0.33 304	0.57 204	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 39	0.44 159	0.30 239	0.10 9	0.12 265	0.12 42	0.16 319	0.12 82	0.15 266

AIO_rvc	0.24 74	0.17 94	0.37 176	0.35 117	0.20 121	0.26 79	0.33 304	0.45 115	0.23 23	0.26 74	0.25 58	0.33 160	0.15 8	0.55 247	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

HUF	0.25 96	0.17 94	0.38 187	0.33 75	0.19 84	0.25 71	0.39 410	0.53 177	0.36 131	0.26 74	0.23 40	0.33 160	0.27 146	0.36 94	0.25 133	0.14 151	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

AIO_test	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.35 117	0.21 149	0.31 164	0.38 392	0.45 115	0.26 43	0.26 74	0.28 91	0.32 151	0.21 73	0.40 124	0.26 158	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

999	0.28 157	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.25 288	0.30 147	0.27 178	0.55 191	0.42 189	0.26 74	0.31 119	0.39 209	0.24 106	0.65 356	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.12 82	0.15 266

U	3.17 669	0.17 94	0.35 132	0.41 314	0.71 638	57.93 715	0.20 41	0.43 98	0.39 157	0.26 74	0.23 40	0.23 59	0.22 87	0.26 5	0.22 61	0.16 280	0.10 68	0.74 645	0.13 219	0.13 130	0.11 57

RSM++	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.28 115	0.29 218	0.54 185	0.34 115	0.26 74	0.23 40	0.36 189	0.21 73	0.52 232	0.24 110	0.12 54	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.11 57

RSM	0.26 118	0.19 183	0.35 132	0.37 185	0.21 149	0.27 100	0.33 304	0.55 191	0.28 58	0.26 74	0.25 58	0.38 198	0.20 59	0.59 283	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 60	0.16 66	0.41 222	0.34 85	0.18 49	0.23 42	0.25 140	0.46 127	0.25 36	0.27 89	0.27 81	0.22 50	0.30 212	0.33 63	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-10k	0.26 118	0.18 140	0.57 409	0.39 241	0.18 49	0.44 321	0.22 92	0.46 127	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.26 101	0.29 187	0.29 20	0.22 61	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.16 301	0.11 57

Selective-IGEV-i32	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 325	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

GEAStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 327	0.35 220	0.29 218	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.29 101	0.24 79	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.18 371	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

gasm-f	0.25 96	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.26 327	0.25 71	0.36 359	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.35 150	0.24 79	0.30 212	0.37 99	0.24 110	0.18 371	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.15 238	0.13 179

DDF-Stereo	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.37 185	0.30 448	0.19 17	0.20 41	0.33 24	0.31 89	0.27 89	0.26 72	0.29 125	0.28 167	0.39 115	0.25 133	0.17 328	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.69 638	0.13 179

zero-FE	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.36 155	0.30 448	0.18 11	0.20 41	0.37 52	0.31 89	0.27 89	0.27 81	0.29 125	0.28 167	0.34 77	0.25 133	0.17 328	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.62 637	0.13 179

LG-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.43 255	0.40 284	0.20 121	0.22 30	0.26 164	0.33 24	0.39 157	0.27 89	0.45 194	0.22 50	0.16 17	0.38 109	0.28 204	0.11 31	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.13 130	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 96	0.32 496	0.25 7	0.52 545	0.20 121	0.29 132	0.22 92	0.44 107	0.38 147	0.27 89	0.25 58	0.24 79	0.29 187	0.46 178	0.23 89	0.14 151	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.14 183	0.11 57

IGEV-RUCA	0.26 118	0.16 66	0.36 156	0.40 284	0.27 371	0.32 183	0.20 41	0.39 58	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.25 92	0.21 73	0.50 216	0.24 110	0.20 433	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.17 333	0.16 302

castereo	0.29 168	0.17 94	0.34 112	0.36 155	0.21 149	0.40 280	0.41 445	0.52 171	0.67 312	0.27 89	0.41 179	0.37 190	0.36 279	0.34 77	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

ours_stereo	0.27 138	0.22 299	0.35 132	0.38 210	0.24 257	0.30 147	0.32 287	0.46 127	0.39 157	0.27 89	0.34 144	0.35 179	0.23 98	0.49 211	0.27 182	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.12 120

MaDis-Stereo	0.27 138	0.19 183	0.39 198	0.37 185	0.26 327	0.28 115	0.28 199	0.45 115	0.37 142	0.27 89	0.27 81	0.40 216	0.27 146	0.40 124	0.30 239	0.16 280	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.12 120

Selective-IGEV	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 325	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

aanet-32k-new	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.37 185	0.18 49	0.25 71	0.27 178	0.35 42	0.31 89	0.28 103	0.30 112	0.23 59	0.34 250	0.43 149	0.19 5	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.15 238	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 256	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 250	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-30k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 256	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 250	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-28k	0.24 74	0.18 140	0.48 308	0.36 155	0.17 27	0.32 183	0.23 112	0.38 55	0.28 58	0.28 103	0.23 40	0.29 125	0.33 241	0.31 40	0.22 61	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.16 301	0.13 179

aanet-new-16k	0.23 60	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.17 27	0.26 79	0.18 13	0.44 107	0.38 147	0.28 103	0.24 51	0.25 92	0.26 134	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-12k	0.25 96	0.19 183	0.49 318	0.41 314	0.18 49	0.32 183	0.22 92	0.45 115	0.38 147	0.28 103	0.23 40	0.23 59	0.36 279	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.14 149	0.11 138	0.16 301	0.12 120

aanet-new	0.27 138	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.26 327	0.50 344	0.25 140	0.44 107	0.31 89	0.28 103	0.27 81	0.24 79	0.37 289	0.46 178	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.15 238	0.13 179

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 118	0.17 94	0.36 156	0.39 241	0.20 121	0.45 329	0.28 199	0.43 98	0.36 131	0.28 103	0.38 168	0.24 79	0.35 265	0.31 40	0.25 133	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 96	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.43 310	0.24 119	0.46 127	0.36 131	0.28 103	0.35 150	0.37 190	0.34 250	0.29 20	0.26 158	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.10 6

PSi22	0.31 194	0.19 183	0.32 88	0.36 155	0.19 84	0.29 132	0.19 25	0.44 107	0.78 369	0.28 103	0.32 130	0.56 308	0.43 332	0.81 472	0.26 158	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 238	0.12 120

Zero-FE251	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.20 121	0.44 321	0.19 25	0.40 76	0.26 43	0.28 103	0.30 112	0.38 198	0.24 106	0.33 63	0.23 89	0.15 229	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.11 57

asda	0.22 44	0.19 183	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.24 50	0.23 112	0.38 55	0.29 67	0.28 103	0.24 51	0.18 17	0.23 98	0.41 131	0.22 61	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

aanet-new-14k	0.26 118	0.20 227	0.47 293	0.38 210	0.17 27	0.18 11	0.25 140	0.54 185	0.51 249	0.29 115	0.30 112	0.22 50	0.31 222	0.34 77	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.17 333	0.12 120

DispViT+	0.23 60	0.15 42	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.18 11	0.20 41	0.61 228	0.45 212	0.29 115	0.26 72	0.23 59	0.18 27	0.47 191	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 3	0.11 57

NLSM3	0.27 138	0.17 94	0.32 88	0.38 210	0.22 175	0.33 199	0.28 199	0.58 209	0.50 242	0.29 115	0.35 150	0.29 125	0.25 114	0.43 149	0.27 182	0.12 54	0.10 68	0.16 233	0.15 288	0.12 82	0.11 57

2.5w	0.22 44	0.18 140	0.34 112	0.32 56	0.18 49	0.31 164	0.27 178	0.33 24	0.24 29	0.29 115	0.35 150	0.18 17	0.19 39	0.41 131	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

mms	0.27 138	0.21 265	0.36 156	0.38 210	0.25 288	0.31 164	0.32 287	0.43 98	0.33 108	0.29 115	0.34 144	0.34 167	0.20 59	0.48 201	0.26 158	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.13 179

Occ-G	0.27 138	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.28 115	0.32 287	0.44 107	0.34 115	0.29 115	0.43 187	0.49 277	0.25 114	0.50 216	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 179

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 480	3.08 687	2.41 647	0.32 56	0.18 49	0.29 132	0.20 41	0.39 58	0.33 108	0.29 115	0.25 58	0.18 17	0.18 27	0.32 49	0.22 61	1.08 661	0.09 18	0.17 281	0.16 319	0.15 238	0.96 653

IGEV++	0.25 96	0.17 94	0.35 132	0.40 284	0.23 211	0.24 50	0.23 112	0.56 199	0.24 29	0.29 115	0.36 156	0.30 138	0.22 87	0.33 63	0.29 221	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.14 225

EGLCR-Stereo	0.27 138	0.17 94	0.36 156	0.35 117	0.21 149	0.37 249	0.20 41	0.58 209	0.37 142	0.29 115	0.28 91	0.42 231	0.18 27	0.47 191	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.12 120

CroCo-Stereo	0.27 138	0.23 332	0.40 212	0.49 505	0.22 175	0.20 20	0.29 218	0.55 191	0.45 212	0.29 115	0.27 81	0.42 231	0.26 134	0.30 27	0.26 158	0.15 229	0.13 341	0.13 94	0.12 175	0.16 301	0.13 179
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
aanet-new-24k	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.36 155	0.18 49	0.39 271	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.30 125	0.28 91	0.26 101	0.31 222	0.31 40	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

Foundation-i1c-attn	0.24 74	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 220	0.27 178	0.49 149	0.29 67	0.30 125	0.35 150	0.41 223	0.30 212	0.35 84	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.11 57

GSStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 327	0.35 220	0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

GS-Stereo							0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

FlowAnything_test	0.30 178	0.20 227	0.41 222	0.48 493	0.26 327	0.46 332	0.25 140	0.45 115	0.33 108	0.30 125	0.26 72	0.35 179	0.26 134	0.41 131	0.39 341	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.26 561	0.17 333	0.17 349

4.25_new	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.5w_new	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.40 284	0.21 149	0.18 11	0.21 67	0.36 46	0.27 55	0.30 125	0.52 235	0.28 120	0.28 167	0.27 9	0.24 110	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.14 225

AIO-Stereo	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.18 49	0.28 115	0.30 240	0.52 171	0.29 67	0.30 125	0.31 119	0.32 151	0.17 19	0.55 247	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

UniTT-Stereo	0.27 138	0.18 140	0.40 212	0.40 284	0.28 398	0.30 147	0.28 199	0.40 76	0.33 108	0.30 125	0.46 199	0.27 114	0.25 114	0.48 201	0.35 294	0.17 328	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.13 179

DF	0.27 138	0.16 66	0.41 222	0.36 155	0.19 84	0.28 115	0.25 140	0.44 107	0.29 67	0.31 136	0.49 214	0.50 281	0.22 87	0.51 227	0.21 39	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.13 179

SCV_C0	0.28 157	0.20 227	0.40 212	0.36 155	0.25 288	0.23 42	0.28 199	0.60 221	0.41 182	0.31 136	0.36 156	0.37 190	0.20 59	0.61 302	0.23 89	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.11 138	0.16 301	0.13 179

MIF-Stereo (partial)	0.32 204	0.19 183	0.41 222	0.41 314	0.32 490	0.29 132	0.24 119	0.49 149	0.44 207	0.31 136	0.63 276	0.37 190	0.36 279	0.60 295	0.32 262	0.17 328	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.15 266

AEACV	0.28 157	0.18 140	0.34 112	0.36 155	0.45 583	0.27 100	0.27 178	0.41 84	0.39 157	0.31 136	0.46 199	0.31 142	0.36 279	0.38 109	0.25 133	0.14 151	0.11 189	0.15 196	0.13 219	0.13 130	0.13 179

sCroCo_RVC	0.36 246	0.29 469	0.73 493	0.52 545	0.39 548	0.42 305	0.31 268	0.52 171	0.46 220	0.31 136	0.48 207	0.38 198	0.32 233	0.46 178	0.33 273	0.22 472	0.23 549	0.19 372	0.19 438	0.21 434	0.22 460

TS12	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.38 210	0.17 27	0.32 183	0.25 140	0.45 115	0.24 29	0.32 141	0.51 225	0.25 92	0.27 146	0.41 131	0.31 253	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.12 120

Foundation-i1b	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 280	0.28 199	0.53 177	0.26 43	0.32 141	0.33 133	0.42 231	0.29 187	0.37 99	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.31 164	0.27 178	0.51 164	0.66 305	0.32 141	0.48 207	0.42 231	0.25 114	0.42 142	0.29 221	0.15 229	0.12 265	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.15 266

asd	0.22 44	0.18 140	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.26 79	0.22 92	0.37 52	0.25 36	0.32 141	0.23 40	0.19 25	0.23 98	0.46 178	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

1w_stereo	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.35 117	0.18 49	0.32 183	0.41 445	0.41 84	0.44 207	0.32 141	0.39 172	0.17 6	0.27 146	0.46 178	0.24 110	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MGS-Stereo	0.29 168	0.20 227	0.42 237	0.37 185	0.24 257	0.37 249	0.30 240	0.40 76	0.50 242	0.32 141	0.51 225	0.40 216	0.24 106	0.45 168	0.28 204	0.16 280	0.12 265	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.14 225

plain	0.32 204	0.21 265	0.59 421	0.40 284	0.29 423	0.27 100	0.30 240	0.46 127	0.36 131	0.32 141	0.66 286	0.31 142	0.33 241	0.68 387	0.32 262	0.18 371	0.13 341	0.20 409	0.15 288	0.18 368	0.13 179

DN	0.31 194	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.27 371	0.35 220	0.27 178	0.57 204	0.58 276	0.33 148	0.43 187	0.50 281	0.23 98	0.41 131	0.24 110	0.21 449	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.19 390

2.25w	0.23 60	0.19 183	0.35 132	0.31 33	0.18 49	0.30 147	0.18 13	0.34 38	0.32 100	0.33 148	0.37 162	0.20 34	0.25 114	0.47 191	0.25 133	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 66	0.10 3	0.12 120

4.5_new	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 39	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 39	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4w-stereo	0.22 44	0.19 183	0.33 95	0.31 33	0.18 49	0.29 132	0.20 41	0.33 24	0.23 23	0.33 148	0.24 51	0.21 41	0.28 167	0.42 142	0.23 89	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3.75w	0.23 60	0.17 94	0.33 95	0.32 56	0.19 84	0.42 305	0.24 119	0.36 46	0.26 43	0.33 148	0.28 91	0.17 6	0.25 114	0.38 109	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 60	0.18 140	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.27 100	0.22 92	0.39 58	0.30 80	0.33 148	0.27 81	0.24 79	0.29 187	0.52 232	0.25 133	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

3w_stereo	0.25 96	0.20 227	0.40 212	0.33 75	0.17 27	0.32 183	0.41 445	0.42 92	0.39 157	0.33 148	0.28 91	0.16 3	0.29 187	0.35 84	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.12 120

2w_stereo	0.23 60	0.19 183	0.33 95	0.33 75	0.17 27	0.28 115	0.37 374	0.40 76	0.36 131	0.33 148	0.33 133	0.17 6	0.21 73	0.30 27	0.23 89	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.11 57

HART	0.30 178	0.17 94	0.33 95	0.41 314	0.21 149	0.32 183	0.26 164	0.67 274	0.32 100	0.33 148	0.66 286	0.41 223	0.22 87	0.58 274	0.25 133	0.12 54	0.11 189	0.15 196	0.11 138	0.15 238	0.12 120

fffy	0.29 168	0.22 299	0.38 187	0.38 210	0.23 211	0.33 199	0.29 218	0.55 191	0.42 189	0.33 148	0.37 162	0.39 209	0.27 146	0.52 232	0.28 204	0.13 100	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.12 120

LoS_RVC	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.33 75	0.32 490	0.43 310	0.34 322	0.42 92	0.34 115	0.33 148	0.51 225	0.29 125	0.38 298	0.37 99	0.28 204	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 27	0.26 510

ProNet	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.36 155	0.25 288	0.33 199	0.42 456	0.62 235	0.41 182	0.33 148	0.31 119	0.32 151	0.28 167	0.60 295	0.28 204	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.14 225

monsterstereo	0.23 60	0.15 42	0.28 42	0.35 117	0.19 84	0.22 30	0.20 41	0.38 55	0.37 142	0.34 161	0.40 176	0.19 25	0.19 39	0.46 178	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.09 1

AE-Stereo	0.36 246	0.21 265	0.47 293	0.49 505	0.31 464	0.50 344	0.34 322	0.72 322	0.73 344	0.34 161	0.55 255	0.52 292	0.28 167	0.48 201	0.31 253	0.13 100	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

CES	0.29 168	0.15 42	0.25 7	0.31 33	0.71 638	0.36 237	0.27 178	0.51 164	0.47 228	0.34 161	0.48 207	0.27 114	0.23 98	0.40 124	0.24 110	0.13 100	0.11 189	0.12 42	0.08 1	0.13 130	0.32 556

DA	0.31 194	0.18 140	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.73 486	0.33 304	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 216	0.35 265	0.33 63	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.16 233	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GGEV	0.31 194	0.18 140	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.73 486	0.33 304	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 216	0.35 265	0.33 63	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.16 233	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GCAP-BAT	0.28 157	0.16 66	0.45 269	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 263	0.35 164	0.42 181	0.43 243	0.27 146	0.50 216	0.24 110	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.13 179

rvit_stereo_ft	0.35 236	0.26 424	0.54 383	0.53 556	0.32 490	0.33 199	0.46 482	0.52 171	0.52 252	0.35 164	0.41 179	0.41 223	0.34 250	0.49 211	0.36 305	0.22 472	0.14 380	0.19 372	0.18 410	0.19 403	0.15 266

GCAPDPT-zeroshot	0.28 157	0.16 66	0.45 269	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 263	0.35 164	0.42 181	0.43 243	0.27 146	0.50 216	0.24 110	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.13 179

CAS	0.37 265	0.13 2	0.27 30	1.34 658	0.31 464	0.46 332	0.38 392	0.50 158	0.48 231	0.35 164	0.52 235	0.24 79	0.19 39	0.30 27	0.28 204	1.03 660	0.08 1	0.12 42	0.08 1	0.12 82	0.28 531

LoS	0.30 178	0.16 66	0.32 88	0.30 19	0.19 84	0.32 183	0.29 218	0.54 185	0.73 344	0.35 164	0.52 235	0.42 231	0.29 187	0.48 201	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.12 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Foundation-i1a	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 280	0.29 218	0.53 177	0.28 58	0.36 171	0.36 156	0.43 243	0.30 212	0.36 94	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

depthmonostereo	0.30 178	0.15 42	0.36 156	0.35 117	0.18 49	0.45 329	0.27 178	0.71 311	0.57 272	0.36 171	0.43 187	0.34 167	0.40 319	0.36 94	0.27 182	0.14 151	0.12 265	0.13 94	0.12 175	0.11 27	0.12 120

2.75w_new	0.22 44	0.18 140	0.30 65	0.29 8	0.18 49	0.23 42	0.33 304	0.37 52	0.29 67	0.36 171	0.27 81	0.18 17	0.25 114	0.37 99	0.24 110	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

rvit_stereo_0080	0.32 204	0.26 424	0.45 269	0.39 241	0.28 398	0.27 100	0.46 482	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 223	0.29 187	0.41 131	0.34 285	0.22 472	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.23 481	0.16 302

whm_eth	0.32 204	0.26 424	0.45 269	0.39 241	0.28 398	0.27 100	0.46 482	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 223	0.29 187	0.41 131	0.34 285	0.22 472	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.23 481	0.16 302

MSCF	0.25 96	0.17 94	0.36 156	0.41 314	0.21 149	0.20 20	0.31 268	0.47 142	0.32 100	0.37 176	0.33 133	0.23 59	0.34 250	0.37 99	0.23 89	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.13 179

qwe	0.23 60	0.18 140	0.30 65	0.31 33	0.18 49	0.29 132	0.22 92	0.39 58	0.33 108	0.37 176	0.30 112	0.20 34	0.22 87	0.45 168	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

monsters	0.22 44	0.14 7	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.46 127	0.34 115	0.37 176	0.30 112	0.16 3	0.20 59	0.45 168	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

AIO-test2	0.40 311	0.21 265	0.44 261	0.48 493	0.26 327	0.44 321	0.38 392	0.79 371	1.28 595	0.37 176	0.87 392	0.38 198	0.30 212	0.50 216	0.28 204	0.16 280	0.13 341	0.21 453	0.24 536	0.15 238	0.15 266

fffft	0.26 118	0.18 140	0.39 198	0.37 185	0.23 211	0.29 132	0.35 345	0.46 127	0.26 43	0.37 176	0.23 40	0.27 114	0.22 87	0.55 247	0.28 204	0.12 54	0.09 18	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.13 179
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.33 212	0.25 387	0.49 318	0.43 398	0.26 327	0.31 164	0.37 374	0.45 115	0.56 263	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 298	0.44 159	0.35 294	0.22 472	0.16 436	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.14 225

rvit_stereo_0082	0.33 212	0.25 387	0.49 318	0.43 398	0.26 327	0.31 164	0.37 374	0.45 115	0.56 263	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 298	0.44 159	0.35 294	0.22 472	0.16 436	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.14 225

MoCha-V2	0.26 118	0.16 66	0.30 65	0.41 314	0.18 49	0.27 100	0.26 164	0.57 204	0.28 58	0.37 176	0.27 81	0.33 160	0.34 250	0.56 257	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.13 179

GLC_STEREO	0.30 178	0.20 227	0.28 42	0.44 425	0.19 84	0.31 164	0.25 140	0.49 149	0.43 201	0.37 176	0.47 205	0.40 216	0.23 98	0.51 227	0.37 316	0.15 229	0.18 488	0.19 372	0.16 319	0.16 301	0.14 225

Foundation-i1	0.27 138	0.14 7	0.26 22	0.34 85	0.22 175	0.38 256	0.26 164	0.64 253	0.40 172	0.38 185	0.38 168	0.46 262	0.29 187	0.35 84	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.11 57

WQFJA1	0.33 212	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 327	0.61 418	0.30 240	0.61 228	0.53 258	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 279	0.51 227	0.43 381	0.14 151	0.18 488	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.14 225

NLMM	0.33 212	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 327	0.61 418	0.30 240	0.61 228	0.52 252	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 279	0.50 216	0.43 381	0.14 151	0.18 488	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.14 225

NLSM1	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.40 284	0.25 288	0.65 448	0.27 178	0.59 216	0.52 252	0.38 185	0.53 242	0.29 125	0.29 187	0.56 257	0.33 273	0.16 280	0.17 469	0.18 335	0.15 288	0.14 183	0.13 179

GASTEREO	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.22 30	0.30 240	0.47 142	0.32 100	0.38 185	0.33 133	0.22 50	0.33 241	0.43 149	0.24 110	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.12 120

MM-Stereo_test2	0.30 178	0.18 140	0.41 222	0.41 314	0.25 288	0.41 294	0.41 445	0.65 256	0.43 201	0.38 185	0.36 156	0.31 142	0.26 134	0.55 247	0.25 133	0.12 54	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.15 238	0.12 120

SMoEStereo_RVC	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.23 211	0.36 237	0.31 268	0.43 98	0.36 131	0.38 185	0.30 112	0.32 151	0.24 106	0.56 257	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.16 233	0.12 175	0.12 82	0.12 120

rvit_stereo_0083	0.34 229	0.25 387	0.53 370	0.45 440	0.28 398	0.35 220	0.35 345	0.47 142	0.64 294	0.38 185	0.47 205	0.42 231	0.37 289	0.41 131	0.39 341	0.22 472	0.20 520	0.20 409	0.17 378	0.21 434	0.15 266

gcap-zeroshot	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.48 231	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 59	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

MyStereo07	0.33 212	0.23 332	0.37 176	0.43 398	0.29 423	0.40 280	0.48 497	0.78 364	0.38 147	0.38 185	0.34 144	0.32 151	0.30 212	0.63 338	0.28 204	0.14 151	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.17 349

testlalala	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.48 231	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 59	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

MC-Stereo	0.29 168	0.18 140	0.35 132	0.40 284	0.21 149	0.26 79	0.26 164	0.53 177	0.40 172	0.38 185	0.61 271	0.41 223	0.31 222	0.57 269	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.49 235	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 39	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.22 175	0.34 212	0.31 268	0.50 158	0.51 249	0.39 197	0.54 246	0.24 79	0.20 59	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

gcap_with_dpt	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.35 117	0.21 149	0.35 220	0.35 345	0.45 115	0.42 189	0.39 197	0.54 246	0.23 59	0.22 87	0.29 20	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

3.25w_new	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 310	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 146	0.43 149	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.25w	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 310	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 146	0.43 149	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Pointernet	0.27 138	0.15 42	0.35 132	0.36 155	0.23 211	0.35 220	0.21 67	0.74 341	0.41 182	0.39 197	0.37 162	0.34 167	0.25 114	0.37 99	0.27 182	0.15 229	0.11 189	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

test_for_model	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.49 235	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 39	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

H2IRNET	0.38 282	0.21 265	0.36 156	0.39 241	0.25 288	0.26 79	0.24 119	0.61 228	0.74 350	0.39 197	0.89 399	0.74 427	0.53 383	0.53 238	0.44 390	0.16 280	0.13 341	0.19 372	0.20 462	0.17 333	0.15 266

ff7	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

IGEVStereo-DCA	0.30 178	0.24 356	0.42 237	0.36 155	0.27 371	0.38 256	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 146	0.62 325	0.25 133	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.16 302

ffff	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

rrr	0.31 194	0.24 356	0.56 400	0.36 155	0.27 371	0.38 256	0.31 268	0.56 199	0.44 207	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 146	0.62 325	0.25 133	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.14 225

11t	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

ccc-4	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

sAnonymous2	0.42 333	0.41 552	0.96 558	0.48 493	0.37 533	0.41 294	0.48 497	0.60 221	0.52 252	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 342	0.44 159	0.30 239	0.19 411	0.14 380	0.19 372	0.17 378	0.55 630	0.43 607

CroCo_RVC	0.42 333	0.41 552	0.96 558	0.48 493	0.37 533	0.41 294	0.48 497	0.60 221	0.52 252	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 342	0.44 159	0.30 239	0.19 411	0.14 380	0.19 372	0.17 378	0.55 630	0.43 607

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.22 175	0.33 199	0.30 240	0.46 127	0.47 228	0.40 213	0.54 246	0.24 79	0.19 39	0.37 99	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

WQFJX1	0.33 212	0.20 227	0.35 132	0.42 354	0.28 398	0.52 358	0.33 304	0.56 199	0.55 261	0.40 213	0.36 156	0.33 160	0.30 212	0.72 419	0.40 364	0.15 229	0.18 488	0.17 281	0.14 256	0.16 301	0.16 302

WQFJX	0.33 212	0.19 183	0.34 112	0.39 241	0.27 371	0.60 416	0.30 240	0.58 209	0.52 252	0.40 213	0.38 168	0.34 167	0.35 265	0.63 338	0.41 371	0.15 229	0.17 469	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.16 302

rvit_stereo_0081_aga	0.32 204	0.29 469	0.50 330	0.43 398	0.29 423	0.36 237	0.32 287	0.46 127	0.42 189	0.40 213	0.44 192	0.41 223	0.34 250	0.43 149	0.31 253	0.23 499	0.17 469	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.15 266

anonymousdsp	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.38 210	0.26 327	0.31 164	0.35 345	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 167	0.62 325	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

IGEV-Stereo	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.38 210	0.26 327	0.30 147	0.35 345	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 167	0.62 325	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
water-stereo	0.29 168	0.15 42	0.32 88	0.36 155	0.20 121	0.36 237	0.24 119	0.65 256	0.39 157	0.41 219	0.61 271	0.44 250	0.39 314	0.29 20	0.28 204	0.14 151	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

AIO-test1	0.39 295	0.18 140	0.42 237	0.51 528	0.25 288	0.44 321	0.30 240	0.74 341	1.20 582	0.41 219	0.71 302	0.45 258	0.29 187	0.56 257	0.27 182	0.15 229	0.13 341	0.19 372	0.21 484	0.13 130	0.18 377

tt45	0.28 157	0.18 140	0.36 156	0.36 155	0.24 257	0.37 249	0.28 199	0.50 158	0.31 89	0.41 219	0.27 81	0.38 198	0.25 114	0.61 302	0.26 158	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.12 82	0.15 266

rvit_0105_6	0.40 311	0.28 455	0.68 464	0.51 528	0.30 448	0.39 271	0.41 445	0.53 177	0.68 314	0.41 219	0.45 194	0.50 281	0.45 349	0.55 247	0.37 316	0.28 550	0.26 576	0.24 505	0.22 505	0.22 461	0.17 349

Selective-RAFT	0.36 246	0.23 332	0.54 383	0.45 440	0.22 175	0.64 440	0.27 178	0.62 235	0.65 300	0.41 219	0.38 168	0.55 302	0.39 314	0.59 283	0.36 305	0.14 151	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.16 301	0.14 225

NLMM1	0.34 229	0.21 265	0.38 187	0.41 314	0.26 327	0.55 377	0.32 287	0.58 209	0.65 300	0.42 224	0.45 194	0.30 138	0.27 146	0.64 346	0.39 341	0.16 280	0.18 488	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.14 225

ACVNet-DCA	0.36 246	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.91 411	0.59 279	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.18 368	0.19 390

xx1	0.40 311	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.71 311	1.17 573	0.42 224	0.50 216	0.65 372	0.56 402	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.19 390

1test111	0.37 265	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.91 411	0.59 279	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.59 283	0.48 419	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.18 368	0.19 390

cc1	0.38 282	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.71 311	1.17 573	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.16 301	0.17 349

tt1	0.37 265	0.25 387	0.35 132	0.43 398	0.23 211	0.52 358	0.37 374	0.72 322	1.13 561	0.42 224	0.46 199	0.35 179	0.44 342	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.16 301	0.17 349

trnet	0.28 157	0.15 42	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 256	0.23 112	0.53 177	0.77 364	0.43 230	0.52 235	0.34 167	0.28 167	0.39 115	0.27 182	0.15 229	0.11 189	0.12 42	0.08 1	0.11 27	0.11 57

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 229	0.28 455	0.48 308	0.37 185	0.25 288	0.47 336	0.30 240	0.60 221	0.92 470	0.43 230	0.37 162	0.30 138	0.29 187	0.50 216	0.30 239	0.17 328	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.18 368	0.16 302

CREStereo	0.28 157	0.16 66	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 256	0.25 140	0.52 171	0.76 361	0.43 230	0.51 225	0.32 151	0.28 167	0.39 115	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120
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
test_xeample3	0.31 194	0.23 332	0.56 400	0.36 155	0.26 327	0.35 220	0.32 287	0.60 221	0.38 147	0.44 233	0.32 130	0.33 160	0.28 167	0.66 368	0.27 182	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.14 225

DLNR-FE	20.09 698	36.45 705	38.39 703	170.32 718	60.71 712	0.23 42	0.20 41	13.60 695	0.40 172	0.45 234	0.66 286	0.42 231	0.21 73	0.64 346	0.32 262	5.49 693	0.10 68	0.15 196	0.11 138	72.83 717	0.13 179

rvit_0105_4	0.42 333	0.30 484	0.77 507	0.52 545	0.29 423	0.41 294	0.44 472	0.57 204	0.75 354	0.45 234	0.48 207	0.56 308	0.49 372	0.58 274	0.37 316	0.28 550	0.26 576	0.25 518	0.22 505	0.24 494	0.19 390

WCG-NET（raft）	0.31 194	0.16 66	0.39 198	0.33 75	0.19 84	0.35 220	0.27 178	0.54 185	0.79 377	0.45 234	0.55 255	0.47 267	0.27 146	0.56 257	0.28 204	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.12 82	0.12 120

DLNR_Zeroshot_test	20.12 699	36.36 704	38.38 702	170.13 717	62.28 713	0.22 30	0.20 41	13.43 694	0.40 172	0.45 234	0.66 286	0.42 231	0.21 73	0.64 346	0.32 262	5.57 694	0.10 68	0.15 196	0.11 138	72.31 716	0.13 179

HH	0.37 265	0.22 299	0.49 318	0.41 314	0.26 327	0.36 237	0.30 240	0.87 396	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 448	0.43 332	0.77 452	0.26 158	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.14 225

HanStereo	0.37 265	0.22 299	0.49 318	0.41 314	0.26 327	0.36 237	0.30 240	0.87 396	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 448	0.43 332	0.77 452	0.26 158	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.14 225

RCA-Stereo	0.36 246	0.18 140	0.37 176	0.38 210	0.23 211	0.31 164	0.33 304	0.70 303	1.25 588	0.45 234	0.65 281	0.46 262	0.43 332	0.40 124	0.29 221	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

WCG-NET	0.29 168	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.32 183	0.27 178	0.42 92	0.82 410	0.46 241	0.49 214	0.39 209	0.25 114	0.42 142	0.27 182	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

StereoVision	0.43 347	0.29 469	0.54 383	0.50 516	0.28 398	0.37 249	0.38 392	0.75 350	0.63 290	0.46 241	1.11 506	0.53 297	0.38 298	0.57 269	0.34 285	0.21 449	0.24 558	0.25 518	0.24 536	0.26 515	0.17 349

PMTNet	0.33 212	0.17 94	0.26 22	0.29 8	0.18 49	0.44 321	0.22 92	0.57 204	0.66 305	0.46 241	0.54 246	0.38 198	0.34 250	0.50 216	0.25 133	0.75 648	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120

NLCSM	0.35 236	0.21 265	0.36 156	0.44 425	0.29 423	0.53 364	0.40 424	0.54 185	0.51 249	0.47 244	0.37 162	0.33 160	0.34 250	0.75 433	0.42 378	0.16 280	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.17 333	0.17 349

xyz-stereo-finetune	0.34 229	0.19 183	0.38 187	0.34 85	0.18 49	0.57 394	0.32 287	0.60 221	0.70 325	0.47 244	0.54 246	0.38 198	0.35 265	0.57 269	0.38 331	0.13 100	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.13 179

MM-Stereo_test3	0.35 236	0.19 183	0.33 95	0.42 354	0.26 327	0.34 212	0.44 472	0.74 341	0.93 476	0.47 244	0.52 235	0.42 231	0.29 187	0.46 178	0.29 221	0.17 328	0.15 409	0.17 281	0.13 219	0.14 183	0.15 266

EKT-Stereo	0.36 246	0.24 356	0.44 261	0.44 425	0.30 448	0.37 249	0.30 240	0.72 322	0.68 314	0.47 244	0.63 276	0.49 277	0.28 167	0.59 283	0.34 285	0.19 411	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.16 301	0.18 377

GCAP-Stereo	0.29 168	0.21 265	0.45 269	0.39 241	0.20 121	0.39 271	0.22 92	0.60 221	0.46 220	0.47 244	0.50 216	0.39 209	0.27 146	0.34 77	0.24 110	0.14 151	0.12 265	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.12 120

CREStereo++_RVC	0.32 204	0.16 66	0.25 7	0.32 56	0.24 257	0.27 100	0.22 92	0.48 147	0.89 452	0.47 244	0.80 352	0.29 125	0.25 114	0.37 99	0.34 285	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.52 647	0.14 183	0.10 6
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	0.38 282	0.18 140	0.52 361	0.58 592	0.38 540	0.39 271	0.20 41	0.62 235	0.31 89	0.47 244	1.29 559	0.72 418	0.25 114	0.59 283	0.28 204	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.16 319	0.14 183	0.11 57

FSD					0.46 592	0.48 341	0.52 525	0.54 185	0.49 235	0.48 251	0.48 207	0.50 281	0.48 366	0.51 227	0.49 428	0.45 625	0.43 643	0.47 623	0.46 630	0.46 610

tg	0.34 229	0.19 183	0.40 212	0.40 284	0.23 211	0.38 256	0.26 164	0.74 341	0.60 286	0.48 251	0.65 281	0.42 231	0.24 106	0.57 269	0.33 273	0.14 151	0.10 68	0.18 335	0.17 378	0.14 183	0.12 120

CAS++	0.33 212	0.25 387	0.39 198	0.38 210	0.26 327	0.32 183	0.24 119	0.87 396	0.53 258	0.48 251	0.46 199	0.26 101	0.21 73	0.50 216	0.26 158	0.23 499	0.20 520	0.22 468	0.17 378	0.21 434	0.17 349
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 282	0.19 183	0.47 293	0.45 440	0.33 503	0.45 329	0.40 424	0.66 263	0.53 258	0.49 254	0.95 428	0.57 314	0.39 314	0.53 238	0.32 262	0.14 151	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.15 266

test-1	0.37 265	0.20 227	0.76 504	0.47 486	0.27 371	0.44 321	0.36 359	0.63 243	0.65 300	0.49 254	0.67 293	0.54 299	0.35 265	0.42 142	0.30 239	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.18 377

iRaftStereo_RVC	0.33 212	0.20 227	0.40 212	0.40 284	0.23 211	0.31 164	0.29 218	0.70 303	0.55 261	0.49 254	0.66 286	0.37 190	0.23 98	0.47 191	0.33 273	0.14 151	0.11 189	0.19 372	0.17 378	0.16 301	0.13 179

Selective-IGEV-i16pc	0.57 485	0.21 265	1.29 597	0.41 314	0.31 464	1.98 645	0.62 566	0.70 303	1.12 555	0.51 257	0.82 362	0.67 392	0.35 265	0.71 413	0.41 371	0.32 577	0.18 488	0.17 281	0.19 438	0.19 403	0.20 422

rvit_0105_5	0.44 354	0.32 496	0.79 511	0.51 528	0.29 423	0.44 321	0.43 464	0.62 235	0.76 361	0.51 257	0.52 235	0.61 347	0.53 383	0.58 274	0.38 331	0.28 550	0.25 566	0.25 518	0.24 536	0.22 461	0.20 422

RAFT+CT+SA	0.40 311	0.24 356	0.40 212	0.53 556	0.27 371	0.28 115	0.45 479	0.79 371	0.81 397	0.51 257	0.90 405	0.42 231	0.39 314	0.81 472	0.33 273	0.15 229	0.11 189	0.18 335	0.18 410	0.15 238	0.15 266

RALCasStereoNet	0.37 265	0.23 332	0.41 222	0.44 425	0.28 398	0.36 237	0.38 392	0.66 263	0.67 312	0.51 257	0.74 318	0.51 288	0.29 187	0.64 346	0.38 331	0.17 328	0.14 380	0.15 196	0.13 219	0.17 333	0.17 349

Reg-Stereo(zero)	0.31 194	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.19 84	0.33 199	0.21 67	0.64 253	0.72 334	0.52 261	0.52 235	0.51 288	0.29 187	0.48 201	0.27 182	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.13 179

MSKI-zero shot	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.41 314	0.22 175	0.32 183	0.22 92	0.65 256	0.45 212	0.52 261	0.64 279	0.60 345	0.19 39	0.78 460	0.27 182	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.13 179

riskmin	0.41 326	0.21 265	0.44 261	0.34 85	0.24 257	0.58 400	0.32 287	0.70 303	0.86 429	0.52 261	0.57 260	0.78 448	0.60 430	0.58 274	0.39 341	0.17 328	0.12 265	0.19 372	0.13 219	0.19 403	0.22 460

Anonymous3	0.47 384	0.35 513	0.91 550	0.50 516	0.38 540	0.81 518	0.55 541	0.76 354	0.66 305	0.52 261	0.65 281	0.44 250	0.45 349	0.66 368	0.39 341	0.25 523	0.25 566	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.24 497

raft+_RVC	0.38 282	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.27 371	0.44 321	0.35 345	0.81 376	0.90 457	0.52 261	0.78 336	0.50 281	0.29 187	0.56 257	0.41 371	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.13 179

111	0.42 333	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.52 358	0.28 199	0.76 354	1.16 570	0.52 261	0.92 419	0.65 372	0.51 380	0.65 356	0.37 316	0.15 229	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.16 302

EAI-Stereo	0.36 246	0.21 265	0.46 281	0.40 284	0.22 175	0.33 199	0.36 359	1.22 547	0.32 100	0.52 261	0.75 320	0.35 179	0.28 167	0.65 356	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.14 256	0.14 183	0.13 179

CCAANet	0.42 333	0.19 183	0.39 198	0.38 210	0.25 288	0.65 448	0.39 410	0.76 354	0.58 276	0.52 261	1.05 482	0.65 372	0.60 430	0.62 325	0.47 412	0.17 328	0.13 341	0.15 196	0.16 319	0.15 238	0.16 302

xyz-stereo-finetune2	0.37 265	0.20 227	0.40 212	0.32 56	0.19 84	0.80 512	0.29 218	0.56 199	0.33 108	0.53 269	0.79 341	0.43 243	0.48 366	0.70 403	0.46 401	0.13 100	0.12 265	0.17 281	0.13 219	0.12 82	0.14 225

TRStereo	0.39 295	0.32 496	0.64 444	0.49 505	0.41 559	0.30 147	0.30 240	0.97 437	0.63 290	0.53 269	0.43 187	0.52 292	0.26 134	0.77 452	0.29 221	0.18 371	0.12 265	0.19 372	0.19 438	0.13 130	0.13 179

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 354	0.22 299	0.83 523	0.39 241	0.45 583	0.41 294	0.26 164	1.04 460	0.50 242	0.54 271	0.76 323	1.03 528	0.43 332	0.67 378	0.28 204	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.19 438	0.21 434	0.21 441

CASnet	0.30 178	0.20 227	0.34 112	0.42 354	0.17 27	0.25 71	0.24 119	0.53 177	0.56 263	0.54 271	0.54 246	0.39 209	0.24 106	0.41 131	0.26 158	0.15 229	0.10 68	0.22 468	0.18 410	0.18 368	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Stereo-weight	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.23 211	0.28 115	0.29 218	0.69 290	0.83 416	0.55 273	0.51 225	0.58 330	0.20 59	0.48 201	0.30 239	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.12 120

LL-Strereo2	0.36 246	0.25 387	0.52 361	0.43 398	0.27 371	0.36 237	0.27 178	0.70 303	0.46 220	0.55 273	0.53 242	0.65 372	0.24 106	0.69 395	0.32 262	0.14 151	0.13 341	0.23 489	0.20 462	0.19 403	0.14 225

XX-TBD	0.32 204	0.53 585	0.26 22	0.53 556	0.21 149	0.38 256	0.24 119	0.41 84	0.77 364	0.55 273	0.70 300	0.31 142	0.26 134	0.33 63	0.28 204	0.16 280	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.11 57

rvit_stereo_0075_2	0.48 394	0.38 532	0.74 497	0.54 568	0.46 592	0.43 310	0.35 345	0.85 389	0.68 314	0.56 276	0.73 306	0.59 340	0.47 361	0.64 346	0.47 412	0.33 585	0.23 549	0.35 591	0.26 561	0.32 556	0.26 510

Any-RAFT	0.36 246	0.17 94	0.31 74	0.35 117	0.21 149	0.51 350	0.21 67	0.93 422	0.75 354	0.56 276	0.73 306	0.66 385	0.29 187	0.48 201	0.25 133	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.13 179

TestStereo	0.39 295	0.32 496	0.42 237	0.45 440	0.20 121	0.41 294	0.38 392	0.69 290	0.66 305	0.56 276	0.78 336	0.48 271	0.43 332	0.59 283	0.37 316	0.18 371	0.13 341	0.20 409	0.15 288	0.23 481	0.14 225

anonymousdsp2	0.37 265	0.21 265	0.49 318	0.38 210	0.24 257	0.48 341	0.31 268	0.91 411	0.68 314	0.57 279	0.51 225	0.51 288	0.34 250	0.59 283	0.33 273	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.10 66	0.16 301	0.16 302

qqq	0.42 333	0.28 455	0.50 330	0.37 185	0.22 175	0.47 336	0.39 410	0.91 411	0.59 279	0.57 279	0.71 302	0.65 372	0.56 402	0.59 283	0.48 419	0.17 328	0.17 469	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.19 390

GMStereo	0.40 311	0.38 532	0.61 430	0.41 314	0.27 371	0.47 336	0.35 345	0.62 235	1.04 529	0.57 279	0.54 246	0.38 198	0.36 279	0.56 257	0.41 371	0.20 433	0.13 341	0.16 233	0.17 378	0.24 494	0.20 422
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
s12784h	0.37 265	0.15 42	0.26 22	0.34 85	0.15 4	0.80 512	0.29 218	0.83 384	0.87 436	0.58 282	0.58 263	0.43 243	0.41 324	0.59 283	0.35 294	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.09 7	0.14 183	0.10 6

DilatedVolume-Stereo	0.31 194	0.16 66	0.38 187	0.34 85	0.21 149	0.54 371	0.25 140	0.58 209	0.43 201	0.59 283	0.50 216	0.37 190	0.32 233	0.50 216	0.29 221	0.13 100	0.12 265	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.12 120

rafts_anoy	0.38 282	0.22 299	0.38 187	0.43 398	0.28 398	0.32 183	0.32 287	0.70 303	0.91 464	0.59 283	0.66 286	0.45 258	0.33 241	0.49 211	0.41 371	0.16 280	0.12 265	0.21 453	0.23 521	0.18 368	0.16 302

raftrobust	0.35 236	0.20 227	0.39 198	0.43 398	0.29 423	0.31 164	0.25 140	0.73 334	0.66 305	0.59 283	0.56 258	0.44 250	0.45 349	0.55 247	0.31 253	0.16 280	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.14 225

FACV-RUCA	0.45 363	0.28 455	0.51 340	0.46 465	0.33 503	0.62 424	0.34 322	0.87 396	0.75 354	0.60 286	0.84 372	0.48 271	0.54 390	0.56 257	0.39 341	0.22 472	0.15 409	0.35 591	0.16 319	0.29 536	0.22 460

x	0.41 326	0.25 387	0.46 281	0.36 155	0.24 257	0.54 371	0.31 268	0.94 427	0.58 276	0.60 286	0.72 304	0.61 347	0.53 383	0.52 232	0.50 432	0.18 371	0.16 436	0.17 281	0.16 319	0.17 333	0.18 377

test_4	0.37 265	0.19 183	0.34 112	0.45 440	0.26 327	0.20 20	0.34 322	0.58 209	0.42 189	0.60 286	1.45 592	0.43 243	0.26 134	0.67 378	0.29 221	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.19 438	0.15 238	0.12 120

dd	0.44 354	0.40 546	0.62 435	0.44 425	0.26 327	0.51 350	0.38 392	0.72 322	1.07 543	0.60 286	0.66 286	0.43 243	0.40 319	0.68 387	0.53 452	0.24 510	0.15 409	0.21 453	0.16 319	0.24 494	0.19 390

TANstereo	0.31 194	0.16 66	0.34 112	0.31 33	0.17 27	0.55 377	0.23 112	0.46 127	0.56 263	0.60 286	0.69 297	0.37 190	0.26 134	0.36 94	0.28 204	0.16 280	0.16 436	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.15 266

Select-FE	0.48 394	0.26 424	0.96 558	0.42 354	0.36 529	0.34 212	0.20 41	1.02 453	0.37 142	0.61 291	1.01 462	1.04 533	0.79 538	0.74 425	0.29 221	0.17 328	0.13 341	0.17 281	0.20 462	0.15 238	0.25 506

MM-Stereo_test1	0.34 229	0.19 183	0.37 176	0.42 354	0.23 211	0.35 220	0.44 472	0.62 235	0.56 263	0.61 291	0.51 225	0.38 198	0.36 279	0.65 356	0.27 182	0.15 229	0.13 341	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.13 179

ToySt	0.52 449	0.27 440	0.93 551	0.42 354	0.28 398	0.67 465	0.56 546	0.88 404	0.79 377	0.61 291	0.85 381	0.92 501	0.70 490	0.72 419	0.61 484	0.16 280	0.17 469	0.21 453	0.21 484	0.22 461	0.21 441

SA	0.45 363	0.26 424	0.50 330	0.47 486	0.24 257	0.46 332	0.36 359	0.79 371	1.00 513	0.61 291	1.04 479	0.50 281	0.50 375	0.98 538	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.21 453	0.19 438	0.15 238	0.14 225

MyStereo04	0.45 363	0.23 332	0.52 361	0.43 398	0.29 423	0.40 280	0.48 497	1.02 453	1.12 555	0.62 295	0.58 263	0.55 302	0.56 402	0.77 452	0.45 396	0.14 151	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.17 349

11t1	0.38 282	0.23 332	0.49 318	0.36 155	0.23 211	0.61 418	0.31 268	0.74 341	0.47 228	0.62 295	0.55 255	0.55 302	0.49 372	0.58 274	0.45 396	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.19 390

RAFT-Test	0.35 236	0.19 183	0.42 237	0.39 241	0.24 257	0.50 344	0.23 112	0.74 341	0.44 207	0.62 295	0.85 381	0.64 366	0.28 167	0.48 201	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 179

iRaft-Stereo_5w	0.46 371	0.22 299	0.53 370	0.43 398	0.30 448	0.30 147	0.53 530	0.66 263	0.71 332	0.62 295	0.89 399	1.01 524	0.67 474	0.76 445	0.67 499	0.13 100	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.15 238	0.17 349

PSMNet-ADL	0.50 421	0.28 455	0.43 255	0.49 505	0.31 464	0.70 473	0.38 392	0.94 427	0.81 397	0.62 295	0.80 352	0.91 495	0.62 442	0.76 445	0.68 504	0.24 510	0.18 488	0.19 372	0.20 462	0.22 461	0.22 460

cross-raft	0.34 229	0.20 227	0.38 187	0.45 440	0.24 257	0.32 183	0.35 345	0.77 360	0.42 189	0.62 295	0.77 327	0.58 330	0.27 146	0.46 178	0.31 253	0.12 54	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.12 120

Gwc-CoAtRS	0.35 236	0.18 140	0.46 281	0.39 241	0.23 211	0.34 212	0.22 92	0.74 341	0.77 364	0.62 295	0.60 268	0.58 330	0.29 187	0.47 191	0.29 221	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.13 179

RT-Monster	0.33 212	0.18 140	0.33 95	0.35 117	0.26 327	0.39 271	0.21 67	0.58 209	0.77 364	0.63 302	0.65 281	0.49 277	0.29 187	0.43 149	0.31 253	0.14 151	0.11 189	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.15 266

test_5	0.44 354	0.25 387	0.48 308	0.53 556	0.28 398	0.28 115	0.42 456	0.77 360	0.87 436	0.63 302	0.91 413	0.73 423	0.53 383	0.82 479	0.36 305	0.14 151	0.11 189	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.16 302

Patchmatch Stereo++	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302
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-softLoss	0.40 311	0.21 265	0.53 370	0.42 354	0.26 327	0.29 132	0.34 322	0.70 303	0.49 235	0.63 302	0.82 362	0.59 340	0.33 241	0.75 433	0.43 381	0.20 433	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.17 333	0.22 460

KMStereo	0.40 311	0.21 265	0.53 370	0.42 354	0.26 327	0.29 132	0.34 322	0.70 303	0.49 235	0.63 302	0.82 362	0.59 340	0.33 241	0.75 433	0.43 381	0.20 433	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.17 333	0.22 460

PSM-adaLoss	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.59 283	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

ROB_FTStereo_v2	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.60 295	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

ROB_FTStereo	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.20 41	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.60 295	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

iGMRVC	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.29 218	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

iRAFT	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

RAFT-IKP	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.27 178	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

IGEV-FE	0.36 246	0.19 183	0.71 480	0.41 314	0.29 423	0.30 147	0.25 140	0.86 393	0.40 172	0.64 313	0.57 260	0.56 308	0.25 114	0.56 257	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

MyStereo06	0.40 311	0.22 299	0.65 449	0.42 354	0.29 423	0.43 310	0.48 497	1.05 467	0.43 201	0.64 313	0.54 246	0.78 448	0.27 146	0.53 238	0.31 253	0.14 151	0.13 341	0.18 335	0.17 378	0.17 333	0.17 349

IGEV_Zeroshot_test	0.36 246	0.19 183	0.71 480	0.41 314	0.29 423	0.30 147	0.25 140	0.86 393	0.40 172	0.64 313	0.57 260	0.56 308	0.25 114	0.56 257	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

GANet-ADL	0.44 354	0.27 440	0.48 308	0.44 425	0.30 448	0.54 371	0.36 359	0.94 427	0.88 447	0.64 313	0.72 304	0.68 396	0.44 342	0.55 247	0.44 390	0.22 472	0.15 409	0.15 196	0.13 219	0.18 368	0.21 441

HUI-Stereo	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.22 92	0.63 243	0.40 172	0.64 313	0.73 306	0.58 330	0.38 298	0.53 238	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

Selective-IGEV-i1	0.46 371	0.21 265	0.60 426	0.43 398	0.24 257	0.67 465	0.53 530	1.07 477	0.90 457	0.65 318	0.82 362	0.80 459	0.38 298	0.56 257	0.40 364	0.16 280	0.14 380	0.15 196	0.13 219	0.16 301	0.17 349

model_zeroshot	0.35 236	0.20 227	0.56 400	0.41 314	0.30 448	0.51 350	0.26 164	0.69 290	0.48 231	0.65 318	0.51 225	0.52 292	0.25 114	0.46 178	0.27 182	0.17 328	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.14 225

ACV-stereo	0.63 522	0.37 524	1.03 570	0.44 425	0.31 464	1.27 606	0.41 445	0.78 364	0.84 417	0.65 318	0.76 323	2.07 641	1.00 589	0.84 486	0.68 504	0.22 472	0.17 469	0.19 372	0.18 410	0.22 461	0.23 485

UDGNet	0.50 421	0.82 629	0.56 400	0.51 528	0.32 490	0.41 294	0.34 322	0.71 311	0.93 476	0.65 318	0.60 268	0.58 330	0.44 342	0.65 356	0.43 381	0.33 585	0.15 409	0.67 644	0.20 462	0.49 618	0.23 485

NRIStereo	0.37 265	0.21 265	0.49 318	0.42 354	0.23 211	0.33 199	0.25 140	0.68 280	0.59 279	0.65 318	0.63 276	0.55 302	0.37 289	0.67 378	0.40 364	0.16 280	0.12 265	0.18 335	0.15 288	0.17 333	0.15 266

CRE-IMP	0.37 265	0.23 332	0.53 370	0.42 354	0.24 257	0.40 280	0.21 67	0.61 228	0.45 212	0.65 318	0.73 306	0.53 297	0.37 289	0.63 338	0.40 364	0.18 371	0.11 189	0.19 372	0.16 319	0.21 434	0.19 390

DIP-Stereo	0.40 311	0.22 299	0.58 413	0.42 354	0.29 423	0.62 424	0.27 178	0.87 396	0.42 189	0.65 318	0.86 385	0.52 292	0.35 265	0.67 378	0.43 381	0.15 229	0.13 341	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.17 349
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_3	0.48 394	0.35 513	0.85 536	0.56 580	0.31 464	0.48 341	0.48 497	0.65 256	0.81 397	0.66 325	0.59 265	0.66 385	0.56 402	0.66 368	0.41 371	0.30 568	0.27 583	0.29 566	0.28 575	0.21 434	0.21 441

test_sample1	0.44 354	0.24 356	0.52 361	0.35 117	0.23 211	0.59 410	0.36 359	1.05 467	0.57 272	0.66 325	0.78 336	0.70 400	0.71 495	0.62 325	0.51 436	0.18 371	0.15 409	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.18 377

4D-IteraStereo	0.33 212	0.19 183	0.43 255	0.40 284	0.24 257	0.32 183	0.27 178	0.59 216	0.72 334	0.66 325	0.53 242	0.42 231	0.22 87	0.46 178	0.30 239	0.14 151	0.09 18	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.12 120

test_3	0.37 265	0.19 183	0.50 330	0.45 440	0.24 257	0.47 336	0.36 359	0.69 290	0.84 417	0.66 325	0.46 199	0.68 396	0.25 114	0.45 168	0.32 262	0.12 54	0.10 68	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.12 120

NF-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.69 395	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

OCTAStereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.58 330	0.31 222	0.69 395	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

RE-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.70 403	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

TVStereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.70 403	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

AFF-stereo	0.39 295	0.20 227	0.42 237	0.37 185	0.22 175	0.27 100	0.31 268	0.67 274	0.72 334	0.66 325	1.12 508	0.75 432	0.38 298	0.57 269	0.35 294	0.11 31	0.09 18	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.12 120

Selective-IGEV-i16pb	0.95 586	0.25 387	6.90 674	0.42 354	0.32 490	1.73 636	0.55 541	1.12 497	1.58 629	0.67 334	1.19 537	0.97 509	0.55 394	0.83 481	0.63 491	0.28 550	0.17 469	0.18 335	0.20 462	0.21 434	0.23 485

Hybrid-DGEV-2	0.43 347	0.23 332	0.47 293	0.48 493	0.30 448	0.57 394	0.24 119	0.84 387	1.00 513	0.67 334	0.67 293	0.59 340	0.73 511	0.61 302	0.36 305	0.14 151	0.12 265	0.18 335	0.16 319	0.14 183	0.13 179

FE-Mocha	0.33 212	0.20 227	0.55 387	0.39 241	0.27 371	0.31 164	0.20 41	0.77 360	0.38 147	0.67 334	0.56 258	0.57 314	0.26 134	0.38 109	0.23 89	0.15 229	0.10 68	0.17 281	0.16 319	0.13 130	0.13 179

UGAM-zero	0.48 394	0.21 265	0.66 452	0.38 210	0.23 211	0.36 237	0.22 92	1.30 579	0.43 201	0.67 334	0.61 271	1.74 629	0.89 571	0.79 464	0.27 182	0.15 229	0.12 265	0.15 196	0.12 175	0.13 130	0.14 225

test_sample2	0.45 363	0.24 356	0.49 318	0.34 85	0.21 149	0.60 416	0.43 464	1.01 450	0.73 344	0.67 334	0.80 352	0.70 400	0.64 455	0.65 356	0.41 371	0.19 411	0.15 409	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.19 390

STrans-v2	0.47 384	0.21 265	0.49 318	0.41 314	0.25 288	0.54 371	0.49 510	1.16 514	0.82 410	0.67 334	1.05 482	0.71 403	0.67 474	0.74 425	0.34 285	0.15 229	0.11 189	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.14 225

TransformOpticalFlow	0.46 371	0.21 265	0.49 318	0.42 354	0.24 257	0.36 237	0.46 482	1.04 460	0.84 417	0.67 334	1.14 519	0.73 423	0.56 402	0.78 460	0.33 273	0.15 229	0.10 68	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.15 266

CFNet-RSSM	0.35 236	0.18 140	0.47 293	0.39 241	0.22 175	0.35 220	0.23 112	0.78 364	0.86 429	0.67 334	0.54 246	0.56 308	0.28 167	0.49 211	0.28 204	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.12 120

ACVNet	0.47 384	0.24 356	0.39 198	0.40 284	0.28 398	0.58 400	0.40 424	0.91 411	0.81 397	0.67 334	0.96 432	0.79 455	0.66 465	0.65 356	0.71 510	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.15 288	0.18 368	0.15 266

CFNet-ft	0.50 421	0.25 387	0.39 198	0.41 314	0.26 327	0.66 456	0.37 374	0.91 411	0.87 436	0.67 334	1.00 457	1.05 538	0.70 490	0.68 387	0.57 468	0.23 499	0.16 436	0.24 505	0.21 484	0.24 494	0.19 390

CFNet_RVC	0.50 421	0.25 387	0.39 198	0.41 314	0.26 327	0.66 456	0.37 374	0.91 411	0.87 436	0.67 334	1.00 457	1.05 538	0.70 490	0.68 387	0.57 468	0.23 499	0.16 436	0.24 505	0.21 484	0.24 494	0.19 390

NVstereo2D	0.62 519	0.32 496	0.82 519	0.50 516	0.44 577	0.88 535	0.48 497	1.12 497	1.17 573	0.67 334	0.90 405	0.90 489	0.69 485	1.02 552	0.69 506	0.33 585	0.16 436	0.29 566	0.20 462	0.43 603	0.46 618

Lsterematch	0.39 295	0.18 140	0.40 212	0.38 210	0.20 121	0.41 294	0.27 178	0.59 216	0.75 354	0.68 346	1.01 462	0.49 277	0.43 332	0.60 295	0.47 412	0.17 328	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.15 266

MIPNet	0.39 295	0.22 299	0.66 452	0.40 284	0.25 288	0.53 364	0.29 218	0.78 364	0.74 350	0.68 346	0.60 268	0.40 216	0.48 366	0.45 168	0.39 341	0.14 151	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.14 225

ICVP	0.48 394	0.26 424	0.42 237	0.49 505	0.28 398	0.63 430	0.43 464	1.05 467	0.72 334	0.68 346	0.95 428	0.75 432	0.56 402	0.55 247	0.61 484	0.24 510	0.18 488	0.19 372	0.17 378	0.19 403	0.21 441
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.58 498	0.39 537	1.26 592	0.45 440	0.32 490	0.55 377	0.34 322	1.12 497	0.90 457	0.68 346	0.90 405	0.61 347	0.71 495	1.03 554	0.80 531	0.21 449	0.18 488	0.27 546	0.23 521	0.33 561	0.30 543

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 449	0.23 332	1.38 608	0.40 284	0.53 612	0.29 132	0.30 240	1.49 617	0.45 212	0.69 350	1.15 522	0.98 512	0.32 233	0.70 403	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.17 281	0.20 462	0.22 461	0.27 520

knoymous	0.37 265	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.22 175	0.38 256	0.29 218	0.63 243	0.65 300	0.69 350	0.69 297	0.60 345	0.40 319	0.61 302	0.36 305	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.12 175	0.18 368	0.19 390

DeepStereo_RVC	0.37 265	0.22 299	0.51 340	0.41 314	0.24 257	0.26 79	0.22 92	0.64 253	0.40 172	0.69 350	0.67 293	0.57 314	0.50 375	0.58 274	0.42 378	0.17 328	0.12 265	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.19 390

RALAANet	0.40 311	0.24 356	0.56 400	0.43 398	0.30 448	0.36 237	0.25 140	0.89 405	0.69 321	0.69 350	0.65 281	0.61 347	0.30 212	0.63 338	0.35 294	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.15 288	0.21 434	0.14 225

NOSS_ROB	0.59 502	0.40 546	0.42 237	0.45 440	0.31 464	0.79 506	0.53 530	1.09 486	1.12 555	0.69 350	0.92 419	0.77 445	0.63 447	0.81 472	0.52 441	0.39 613	0.38 628	0.44 618	0.42 628	0.38 589	0.36 579

DFGA-Net	0.47 384	0.31 493	0.93 551	0.43 398	0.33 503	0.56 385	0.35 345	0.81 376	0.89 452	0.70 355	0.76 323	0.48 271	0.43 332	0.78 460	0.64 494	0.16 280	0.14 380	0.19 372	0.19 438	0.20 421	0.19 390

TestStereo1	0.44 354	0.24 356	0.45 269	0.52 545	0.25 288	0.35 220	0.40 424	0.81 376	0.94 485	0.70 355	0.96 432	0.48 271	0.45 349	0.94 521	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

DCANet-4	0.38 282	0.22 299	0.58 413	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.69 290	0.97 501	0.70 355	0.79 341	0.40 216	0.46 356	0.46 178	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

fff	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

SA-5K	0.44 354	0.24 356	0.45 269	0.52 545	0.25 288	0.35 220	0.40 424	0.81 376	0.94 485	0.70 355	0.96 432	0.48 271	0.45 349	0.94 521	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

test_1	0.35 236	0.17 94	0.48 308	0.40 284	0.22 175	0.42 305	0.22 92	0.66 263	0.80 386	0.70 355	0.45 194	0.63 360	0.29 187	0.45 168	0.32 262	0.13 100	0.09 18	0.17 281	0.13 219	0.13 130	0.11 57

csc	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

cscssc	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

FADNet	0.63 522	0.53 585	1.20 586	0.46 465	0.44 577	0.66 456	0.41 445	1.24 552	1.07 543	0.70 355	0.84 372	0.98 512	0.65 463	0.87 493	0.54 458	0.29 561	0.30 597	0.27 546	0.30 582	0.48 614	0.36 579

UCFNet_RVC	0.50 421	0.27 440	0.37 176	0.40 284	0.27 371	0.66 456	0.42 456	1.18 525	0.86 429	0.70 355	0.89 399	0.91 495	0.60 430	0.62 325	0.48 419	0.24 510	0.18 488	0.28 557	0.27 568	0.25 505	0.24 497

IGEV_i1	0.45 363	0.23 332	0.57 409	0.40 284	0.23 211	0.64 440	0.42 456	1.05 467	0.65 300	0.71 365	0.70 300	0.76 439	0.47 361	0.75 433	0.45 396	0.16 280	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.18 377

FADNet-RVC	0.62 519	0.56 600	1.29 597	0.47 486	0.39 548	0.63 430	0.40 424	1.16 514	0.91 464	0.71 365	0.86 385	1.04 533	0.55 394	0.99 543	0.78 523	0.27 539	0.26 576	0.28 557	0.29 581	0.32 556	0.31 552

MIM_Stereo	0.39 295	0.18 140	0.59 421	0.38 210	0.25 288	0.27 100	0.24 119	0.72 322	0.56 263	0.72 367	1.00 457	0.62 355	0.29 187	0.67 378	0.39 341	0.13 100	0.14 380	0.17 281	0.16 319	0.14 183	0.12 120

ADStereo(finetuned)	0.39 295	0.18 140	0.58 413	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.72 322	0.96 496	0.72 367	0.77 327	0.45 258	0.68 483	0.46 178	0.36 305	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 266

test-3	0.35 236	0.17 94	0.48 308	0.40 284	0.22 175	0.42 305	0.22 92	0.66 263	0.80 386	0.72 367	0.45 194	0.63 360	0.29 187	0.45 168	0.32 262	0.13 100	0.09 18	0.17 281	0.13 219	0.13 130	0.11 57

LCNet	0.42 333	0.21 265	0.34 112	0.44 425	0.24 257	0.47 336	0.28 199	0.69 290	0.57 272	0.72 367	1.03 476	0.66 385	0.58 418	0.60 295	0.35 294	0.15 229	0.10 68	0.19 372	0.19 438	0.22 461	0.37 585

AnonymousM	0.42 333	0.86 635	0.31 74	0.35 117	0.23 211	0.30 147	0.37 374	0.56 199	0.44 207	0.72 367	0.50 216	0.47 267	0.29 187	0.42 142	0.35 294	0.16 280	0.12 265	1.51 661	0.32 595	0.12 82	0.11 57

DCANet	0.38 282	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.72 322	0.96 496	0.72 367	0.77 327	0.45 258	0.56 402	0.47 191	0.36 305	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 266

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 265	0.18 140	0.45 269	0.36 155	0.19 84	0.33 199	0.28 199	0.67 274	0.77 364	0.72 367	0.99 453	0.56 308	0.39 314	0.44 159	0.31 253	0.11 31	0.09 18	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.11 57

MyStereo8	0.42 333	0.21 265	0.64 444	0.43 398	0.29 423	0.55 377	0.28 199	0.72 322	0.50 242	0.73 374	1.01 462	0.57 314	0.44 342	0.52 232	0.52 441	0.15 229	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.19 403	0.21 441

Anonymous_2	0.84 569	0.45 565	0.66 452	0.41 314	0.45 583	0.82 521	0.53 530	0.81 376	0.81 397	0.73 374	0.61 271	0.91 495	0.76 531	0.77 452	0.61 484	0.51 636	0.55 653	0.54 636	4.92 695	0.54 628	0.42 602

iRaft-Stereo_20w	0.42 333	0.20 227	0.63 439	0.39 241	0.27 371	0.33 199	0.25 140	1.76 648	0.37 142	0.73 374	0.53 242	0.63 360	0.42 329	0.86 491	0.29 221	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.13 219	0.15 238	0.15 266

GwcNet-ADL	0.45 363	0.24 356	0.51 340	0.46 465	0.30 448	0.41 294	0.40 424	0.95 430	0.98 506	0.73 374	0.78 336	0.61 347	0.41 324	0.67 378	0.55 460	0.20 433	0.14 380	0.15 196	0.14 256	0.19 403	0.22 460

GANet-RSSM	0.49 408	0.22 299	0.42 237	0.39 241	0.26 327	0.58 400	0.41 445	1.12 497	0.82 410	0.73 374	1.02 466	0.88 481	0.75 522	0.67 378	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.18 335	0.19 438	0.18 368	0.18 377

HITNet	0.43 347	0.27 440	0.50 330	0.34 85	0.18 49	0.65 448	0.32 287	0.99 443	0.70 325	0.73 374	0.86 385	0.66 385	0.56 402	0.61 302	0.47 412	0.14 151	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.18 368	0.13 179
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
DN-CSS_ROB	0.45 363	0.27 440	0.74 497	0.41 314	0.29 423	0.43 310	0.29 218	0.80 374	0.78 369	0.73 374	1.08 500	0.48 271	0.45 349	0.81 472	0.40 364	0.15 229	0.12 265	0.21 453	0.19 438	0.18 368	0.17 349

PAM_32	0.50 421	0.20 227	0.69 473	0.40 284	0.24 257	1.09 581	0.29 218	1.12 497	0.40 172	0.74 381	0.44 192	1.98 639	0.64 455	0.64 346	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.15 266

RAFT-345	0.41 326	0.19 183	0.42 237	0.39 241	0.23 211	0.32 183	0.25 140	0.62 235	0.56 263	0.74 381	1.77 616	0.44 250	0.35 265	0.67 378	0.37 316	0.14 151	0.11 189	0.18 335	0.14 256	0.14 183	0.13 179

FENet	0.43 347	0.23 332	0.40 212	0.40 284	0.24 257	0.54 371	0.33 304	0.83 384	0.72 334	0.74 381	0.73 306	0.63 360	0.56 402	0.65 356	0.45 396	0.19 411	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.20 422

CFNet	0.53 456	0.30 484	0.53 370	0.42 354	0.28 398	0.73 486	0.35 345	1.21 539	1.01 516	0.74 381	1.07 493	0.85 468	0.60 430	0.83 481	0.58 475	0.19 411	0.15 409	0.23 489	0.23 521	0.21 434	0.17 349

PAM	0.50 421	0.21 265	0.75 500	0.41 314	0.26 327	1.11 587	0.37 374	1.10 490	0.39 157	0.75 385	0.46 199	1.92 636	0.61 437	0.62 325	0.28 204	0.16 280	0.10 68	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.15 266

GES	0.46 371	0.25 387	0.62 435	0.41 314	0.30 448	0.62 424	0.37 374	1.06 473	0.70 325	0.75 385	0.83 369	0.47 267	0.52 382	0.69 395	0.46 401	0.23 499	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.24 497

HCRNet	0.46 371	0.35 513	0.45 269	0.54 568	0.26 327	0.52 358	0.29 218	0.87 396	0.64 294	0.75 385	0.82 362	0.76 439	0.53 383	0.70 403	0.38 331	0.24 510	0.16 436	0.24 505	0.20 462	0.21 434	0.20 422

xxxx	1.07 601	0.23 332	0.53 370	0.38 210	0.22 175	0.83 524	0.36 359	1.41 605	0.95 489	0.75 385	0.99 453	0.97 509	0.64 455	0.70 403	11.37 687	0.20 433	0.17 469	0.18 335	0.17 378	0.19 403	0.20 422

PSMNet-RSSM	0.50 421	0.24 356	0.41 222	0.43 398	0.26 327	0.51 350	0.40 424	1.16 514	0.79 377	0.75 385	1.07 493	0.87 478	0.69 485	0.66 368	0.52 441	0.24 510	0.16 436	0.23 489	0.26 561	0.20 421	0.20 422

GwcNet-RSSM	0.51 435	0.25 387	0.51 340	0.41 314	0.24 257	0.56 385	0.41 445	0.97 437	0.96 496	0.75 385	1.17 532	0.89 486	0.66 465	0.66 368	0.74 517	0.22 472	0.15 409	0.19 372	0.21 484	0.17 333	0.16 302

ffm	0.47 384	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	0.72 322	1.13 561	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.25 518	0.21 484	0.16 301	0.17 349

ff1	0.56 480	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	0.72 322	1.13 561	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.17 328	0.11 189	0.25 518	0.21 484	0.16 301	0.17 349

mmx	0.59 502	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	1.24 552	1.06 535	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.21 449	0.16 436	0.25 518	0.21 484	0.24 494	0.22 460

1111x	0.64 524	0.23 332	0.61 430	0.39 241	0.21 149	0.68 470	0.46 482	1.32 587	1.03 525	0.76 391	1.02 466	0.95 504	0.72 506	1.13 566	2.15 646	0.18 371	0.18 488	0.18 335	0.19 438	0.20 421	0.19 390

xxx	0.59 502	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	1.24 552	1.06 535	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.21 449	0.16 436	0.25 518	0.21 484	0.24 494	0.22 460

CASS	0.46 371	0.28 455	0.45 269	0.48 493	0.22 175	0.63 430	0.34 322	0.99 443	0.66 305	0.76 391	0.86 385	0.61 347	0.58 418	0.58 274	0.44 390	0.29 561	0.16 436	0.22 468	0.18 410	0.23 481	0.28 531
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo05	0.46 371	0.22 299	0.51 340	0.42 354	0.29 423	0.43 310	0.48 497	0.96 435	1.12 555	0.77 397	0.62 275	0.51 288	0.57 414	0.79 464	0.43 381	0.14 151	0.13 341	0.18 335	0.17 378	0.17 333	0.17 349

mmm	0.47 384	0.28 455	0.51 340	0.39 241	0.25 288	0.61 418	0.38 392	1.00 449	0.60 286	0.77 397	1.07 493	0.65 372	0.53 383	0.61 302	0.49 428	0.18 371	0.15 409	0.23 489	0.20 462	0.21 434	0.20 422

BUS	0.47 384	0.26 424	0.47 293	0.46 465	0.29 423	0.78 500	0.34 322	0.99 443	0.80 386	0.77 397	0.80 352	0.64 366	0.54 390	0.66 368	0.56 462	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

BSDual-CNN	0.48 394	0.26 424	0.47 293	0.46 465	0.29 423	0.75 496	0.46 482	0.99 443	0.80 386	0.77 397	0.80 352	0.76 439	0.59 424	0.66 368	0.48 419	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

hknet	0.51 435	0.26 424	0.58 413	0.46 465	0.29 423	0.75 496	0.46 482	0.99 443	0.89 452	0.77 397	0.80 352	0.96 507	0.67 474	0.75 433	0.50 432	0.19 411	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

ASMatch	0.48 394	0.20 227	0.47 293	0.39 241	0.28 398	0.37 249	0.26 164	0.76 354	0.72 334	0.77 397	2.29 635	0.61 347	0.51 380	0.64 346	0.39 341	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.22 460

IRAFT_RVC	0.43 347	0.20 227	0.52 361	0.45 440	0.24 257	0.26 79	0.51 519	0.76 354	0.78 369	0.77 397	0.80 352	0.73 423	0.50 375	0.74 425	0.39 341	0.18 371	0.10 68	0.21 453	0.17 378	0.17 333	0.15 266

GMM-Stereo	0.44 354	0.20 227	0.39 198	0.42 354	0.25 288	0.50 344	0.44 472	0.72 322	0.57 272	0.77 397	1.37 575	0.76 439	0.38 298	0.62 325	0.34 285	0.15 229	0.10 68	0.20 409	0.19 438	0.17 333	0.28 531

cf-r	0.49 408	0.24 356	0.49 318	0.40 284	0.23 211	0.58 400	0.38 392	0.92 420	0.87 436	0.77 397	1.06 489	0.98 512	0.67 474	0.59 283	0.61 484	0.21 449	0.14 380	0.17 281	0.19 438	0.15 238	0.16 302

RASNet	0.57 485	0.24 356	0.61 430	0.39 241	0.23 211	0.71 478	0.40 424	1.02 453	0.93 476	0.77 397	1.05 482	1.05 538	0.98 588	0.99 543	1.03 578	0.16 280	0.14 380	0.14 149	0.17 378	0.15 238	0.14 225

AdaStereo	0.52 449	0.34 509	0.53 370	0.49 505	0.25 288	0.71 478	0.36 359	1.24 552	0.91 464	0.77 397	0.98 445	0.75 432	0.50 375	0.71 413	0.51 436	0.27 539	0.13 341	0.28 557	0.18 410	0.23 481	0.18 377
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.
UGAM	0.54 461	0.23 332	0.51 340	0.46 465	0.26 327	0.40 280	0.52 525	0.65 256	1.19 579	0.78 408	1.15 522	1.38 604	0.56 402	1.03 554	0.56 462	0.18 371	0.15 409	0.25 518	0.21 484	0.15 238	0.13 179

RAFT_CTSACE	0.46 371	0.20 227	0.48 308	0.46 465	0.27 371	0.34 212	0.39 410	0.62 235	0.74 350	0.78 408	1.44 588	0.86 472	0.38 298	1.09 562	0.27 182	0.13 100	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.16 301	0.12 120

OMP-Stereo	0.43 347	0.23 332	0.50 330	0.53 556	0.25 288	0.36 237	0.24 119	0.73 334	0.81 397	0.78 408	0.64 279	0.88 481	0.41 324	0.95 527	0.36 305	0.15 229	0.12 265	0.20 409	0.15 288	0.16 301	0.13 179

DMCA	0.47 384	0.27 440	0.59 421	0.39 241	0.29 423	0.53 364	0.34 322	0.98 439	0.70 325	0.78 408	0.83 369	0.79 455	0.55 394	0.54 246	0.57 468	0.21 449	0.16 436	0.21 453	0.16 319	0.19 403	0.22 460

BEATNet_4x	0.49 408	0.35 513	0.72 487	0.38 210	0.20 121	0.65 448	0.36 359	1.08 483	0.78 369	0.78 408	0.88 396	0.73 423	0.64 455	0.71 413	0.60 478	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.15 288	0.24 494	0.18 377

PSMNet-RUCA	0.78 557	0.78 627	1.23 589	1.01 646	0.91 643	0.68 470	0.53 530	1.16 514	1.06 535	0.79 413	1.10 502	0.82 464	0.72 506	0.94 521	0.70 507	0.55 642	0.27 583	0.76 647	0.46 630	0.70 640	0.49 624

test_sample3	0.49 408	0.27 440	0.55 387	0.36 155	0.23 211	0.70 473	0.37 374	1.21 539	0.87 436	0.79 413	0.84 372	0.66 385	0.53 383	0.70 403	0.50 432	0.21 449	0.16 436	0.20 409	0.19 438	0.21 434	0.21 441

DispNO	0.48 394	0.24 356	0.84 530	0.40 284	0.31 464	0.58 400	0.39 410	0.91 411	0.79 377	0.79 413	0.83 369	0.71 403	0.59 424	0.75 433	0.50 432	0.19 411	0.14 380	0.20 409	0.18 410	0.16 301	0.17 349

raft_robust	0.41 326	0.24 356	0.39 198	0.43 398	0.22 175	0.40 280	0.33 304	0.80 374	0.98 506	0.80 416	0.88 396	0.41 223	0.32 233	0.89 501	0.30 239	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.18 410	0.15 238	0.13 179

IPLGR	0.40 311	0.22 299	0.70 477	0.40 284	0.22 175	0.51 350	0.29 218	0.78 364	0.78 369	0.80 416	0.77 327	0.44 250	0.41 324	0.48 201	0.40 364	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.16 301	0.14 225

RAFT + AFF	0.54 461	0.30 484	0.84 530	0.51 528	0.32 490	0.63 430	0.57 549	1.05 467	0.95 489	0.80 416	0.87 392	0.85 468	0.57 414	0.87 493	0.51 436	0.18 371	0.21 530	0.23 489	0.22 505	0.19 403	0.19 390

PS-NSSS	0.60 509	0.46 570	0.68 464	0.43 398	0.34 515	0.66 456	0.57 549	1.05 467	0.91 464	0.80 416	1.28 555	0.72 418	0.67 474	0.89 501	0.61 484	0.32 577	0.26 576	0.40 610	0.27 568	0.35 574	0.29 538

DStereoRT	0.77 556	0.21 265	0.72 487	0.52 545	0.34 515	1.07 578	0.36 359	0.86 393	0.80 386	0.81 420	1.07 493	0.54 299	0.73 511	0.78 460	0.53 452	0.17 328	0.14 380	3.96 693	1.38 683	0.20 421	0.16 302

test_sample5	0.50 421	0.28 455	0.55 387	0.37 185	0.23 211	0.65 448	0.38 392	1.19 529	0.86 429	0.81 420	0.97 441	0.64 366	0.60 430	0.72 419	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.22 460

SFCPSM	0.48 394	0.22 299	0.59 421	0.41 314	0.27 371	0.85 530	0.36 359	1.39 599	0.79 377	0.81 420	0.85 381	0.54 299	0.50 375	0.60 295	0.39 341	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.20 462	0.17 333	0.16 302

MultiAttention	3.62 671	0.25 387	0.65 449	0.56 580	0.34 515	23.66 695	2.61 684	1.65 640	1.14 567	0.82 423	1.83 619	1.13 566	0.42 329	35.16 708	0.72 513	0.18 371	0.12 265	0.23 489	0.23 521	0.35 574	0.33 565

rvit_105_1	0.56 480	0.42 557	0.84 530	0.59 595	0.37 533	0.59 410	0.68 581	0.73 334	0.97 501	0.82 423	0.69 297	0.75 432	0.63 447	0.80 467	0.56 462	0.34 594	0.29 592	0.31 577	0.34 604	0.23 481	0.23 485

ITSA-stereo	0.54 461	0.29 469	0.55 387	0.41 314	0.23 211	0.59 410	0.35 345	1.31 581	1.25 588	0.82 423	0.80 352	0.72 418	0.58 418	0.89 501	0.72 513	0.22 472	0.18 488	0.23 489	0.22 505	0.22 461	0.29 538

test_sample4	0.49 408	0.27 440	0.55 387	0.36 155	0.23 211	0.70 473	0.37 374	1.22 547	0.86 429	0.82 423	0.86 385	0.62 355	0.58 418	0.71 413	0.49 428	0.21 449	0.16 436	0.21 453	0.20 462	0.22 461	0.21 441

CBFPSM	0.61 513	0.25 387	1.41 612	0.39 241	0.27 371	1.10 582	0.67 578	0.83 384	0.84 417	0.82 423	0.81 360	1.33 593	0.85 556	0.72 419	0.86 540	0.16 280	0.15 409	0.15 196	0.17 378	0.17 333	0.23 485

ACRE	0.42 333	0.23 332	0.73 493	0.45 440	0.33 503	0.50 344	0.33 304	0.68 280	0.70 325	0.82 423	0.92 419	0.46 262	0.32 233	0.53 238	0.52 441	0.17 328	0.12 265	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.16 302

HSM	0.53 456	0.25 387	0.46 281	0.40 284	0.25 288	0.74 492	0.44 472	1.29 576	0.78 369	0.82 423	0.92 419	1.21 574	0.75 522	0.90 509	0.48 419	0.18 371	0.14 380	0.17 281	0.14 256	0.17 333	0.18 377

PSMNet_ROB	0.67 527	0.39 537	0.76 504	0.57 586	0.43 571	1.00 561	0.85 622	1.25 558	0.93 476	0.82 423	1.04 479	1.08 548	0.64 455	0.89 501	1.02 577	0.29 561	0.21 530	0.31 577	0.31 591	0.27 525	0.25 506

AACVNet	0.52 449	0.25 387	0.56 400	0.48 493	0.29 423	0.55 377	0.38 392	0.96 435	0.59 279	0.83 431	1.03 476	1.03 528	0.77 536	0.91 512	0.58 475	0.22 472	0.18 488	0.24 505	0.18 410	0.24 494	0.22 460

RAFT	0.46 371	0.23 332	0.52 361	0.48 493	0.27 371	0.55 377	0.47 490	0.68 280	0.60 286	0.83 431	0.82 362	1.00 520	0.56 402	0.76 445	0.37 316	0.18 371	0.16 436	0.22 468	0.20 462	0.16 301	0.14 225

CFNet_pseudo	0.47 384	0.25 387	0.55 387	0.38 210	0.28 398	0.58 400	0.32 287	0.89 405	0.90 457	0.83 431	1.03 476	0.75 432	0.48 366	0.61 302	0.46 401	0.17 328	0.13 341	0.24 505	0.16 319	0.26 515	0.21 441

FADNet-RVC-Resample	0.58 498	0.35 513	1.34 605	0.50 516	0.34 515	0.73 486	0.43 464	1.09 486	0.96 496	0.83 431	0.87 392	0.76 439	0.66 465	0.77 452	0.52 441	0.19 411	0.18 488	0.26 537	0.27 568	0.28 534	0.29 538

PA-Net	0.70 536	0.46 570	0.96 558	0.51 528	0.53 612	0.94 548	0.73 599	1.14 507	1.15 568	0.83 431	0.90 405	0.88 481	0.76 531	1.19 576	0.96 564	0.25 523	0.41 638	0.29 566	0.44 629	0.27 525	0.39 589
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.47 384	0.25 387	0.55 387	0.38 210	0.28 398	0.58 400	0.32 287	0.89 405	0.90 457	0.83 431	1.02 466	0.75 432	0.48 366	0.61 302	0.46 401	0.17 328	0.12 265	0.24 505	0.16 319	0.26 515	0.21 441

z-ln-s-r	0.70 536	0.39 537	1.51 617	0.40 284	0.27 371	0.58 400	0.62 566	0.87 396	1.09 552	0.84 437	1.44 588	0.91 495	0.87 563	1.20 579	2.07 642	0.16 280	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.21 434	0.17 349

test_sample6	0.51 435	0.27 440	0.55 387	0.38 210	0.23 211	0.64 440	0.39 410	1.18 525	0.88 447	0.84 437	1.06 489	0.66 385	0.61 437	0.75 433	0.52 441	0.23 499	0.17 469	0.22 468	0.22 505	0.24 494	0.23 485

CoDeX	0.48 394	0.21 265	0.53 370	0.43 398	0.25 288	0.74 492	0.38 392	1.36 597	0.82 410	0.84 437	0.96 432	0.63 360	0.57 414	0.63 338	0.40 364	0.17 328	0.13 341	0.17 281	0.15 288	0.16 301	0.15 266

DualNet	0.51 435	0.28 455	0.55 387	0.37 185	0.23 211	0.65 448	0.38 392	1.19 529	0.86 429	0.84 437	1.06 489	0.64 366	0.60 430	0.72 419	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.22 460

NINENet	0.52 449	0.30 484	0.55 387	0.46 465	0.33 503	0.78 500	0.34 322	1.18 525	0.91 464	0.84 437	0.97 441	0.64 366	0.54 390	0.74 425	0.56 462	0.23 499	0.20 520	0.25 518	0.18 410	0.22 461	0.22 460

CIPLG	0.42 333	0.23 332	0.71 480	0.45 440	0.33 503	0.51 350	0.33 304	0.68 280	0.68 314	0.84 437	0.96 432	0.47 267	0.33 241	0.56 257	0.52 441	0.17 328	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.16 302

IPLGR_C	0.42 333	0.23 332	0.71 480	0.46 465	0.33 503	0.51 350	0.34 322	0.69 290	0.69 321	0.84 437	0.92 419	0.46 262	0.33 241	0.53 238	0.53 452	0.17 328	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.16 302

IIG-Stereo	0.45 363	0.22 299	0.48 308	0.51 528	0.26 327	0.43 310	0.21 67	0.73 334	0.80 386	0.84 437	0.95 428	0.82 464	0.46 356	0.95 527	0.37 316	0.16 280	0.12 265	0.19 372	0.15 288	0.15 238	0.12 120

APVNet	0.73 541	0.39 537	1.01 566	0.58 592	0.45 583	1.16 595	0.68 581	1.47 616	0.87 436	0.84 437	1.15 522	1.04 533	0.84 552	1.14 568	1.18 598	0.27 539	0.28 590	0.32 583	0.31 591	0.29 536	0.32 556

hitnet-ft	0.57 485	0.29 469	0.43 255	0.42 354	0.29 423	0.81 518	0.40 424	0.98 439	0.91 464	0.84 437	1.01 462	1.13 566	0.72 506	0.83 481	0.71 510	0.28 550	0.21 530	0.28 557	0.22 505	0.29 536	0.27 520

CC-Net-ROB	0.84 569	1.01 646	0.93 551	0.60 597	0.45 583	1.25 604	0.71 588	1.20 536	1.05 531	0.84 437	1.24 545	0.90 489	0.78 537	1.14 568	0.70 507	0.48 632	0.34 621	1.71 664	0.38 613	0.78 643	0.40 594

TDLM	0.59 502	0.35 513	0.57 409	0.53 556	0.32 490	0.67 465	0.72 594	1.09 486	1.03 525	0.84 437	1.11 506	0.84 466	0.71 495	0.96 529	0.61 484	0.28 550	0.18 488	0.26 537	0.22 505	0.27 525	0.21 441

DISCO	0.72 540	0.27 440	0.72 487	0.45 440	0.31 464	1.12 589	0.53 530	1.32 587	1.25 588	0.84 437	1.07 493	1.52 620	0.87 563	1.82 636	1.08 591	0.20 433	0.15 409	0.18 335	0.16 319	0.24 494	0.24 497

SMFormer	0.53 456	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.60 478	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.19 403	0.20 422

tta	0.53 456	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.60 478	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.15 238	0.16 302

qqq1	0.51 435	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.36 305	0.19 411	0.16 436	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

fff1	0.51 435	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.36 305	0.19 411	0.16 436	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

HBP-ISP	0.61 513	0.47 577	0.45 269	0.46 465	0.33 503	0.79 506	0.29 218	1.15 511	1.05 531	0.85 450	1.18 536	0.67 392	0.71 495	0.92 514	0.57 468	0.37 607	0.38 628	0.47 623	0.41 623	0.39 593	0.32 556

Sa-1000	0.49 408	0.25 387	0.45 269	0.46 465	0.25 288	0.64 440	0.34 322	0.85 389	0.95 489	0.85 450	1.51 599	0.55 302	0.44 342	0.94 521	0.31 253	0.16 280	0.12 265	0.21 453	0.20 462	0.15 238	0.14 225

IPLG	0.40 311	0.21 265	0.64 444	0.41 314	0.25 288	0.54 371	0.27 178	0.77 360	0.68 314	0.85 450	0.82 362	0.33 160	0.32 233	0.64 346	0.49 428	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

ADLNet2	0.57 485	0.26 424	0.71 480	0.48 493	0.31 464	0.83 524	0.51 519	1.10 490	0.99 509	0.85 450	0.99 453	0.99 517	0.70 490	0.79 464	0.78 523	0.21 449	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.22 461	0.22 460

PFNet+	0.41 326	0.20 227	0.53 370	0.40 284	0.25 288	0.28 115	0.22 92	0.66 263	0.76 361	0.85 450	0.79 341	0.63 360	0.34 250	0.75 433	0.37 316	0.20 433	0.14 380	0.23 489	0.20 462	0.17 333	0.21 441

GEStereo_RVC	0.56 480	0.30 484	0.70 477	0.51 528	0.31 464	0.70 473	0.54 538	1.31 581	0.93 476	0.85 450	0.86 385	0.84 466	0.63 447	0.92 514	0.67 499	0.24 510	0.16 436	0.19 372	0.17 378	0.21 434	0.23 485

G2L-ROB	0.49 408	0.20 227	0.48 308	0.36 155	0.22 175	0.58 400	0.42 456	1.19 529	0.74 350	0.86 460	0.76 323	1.08 548	0.59 424	0.81 472	0.60 478	0.17 328	0.12 265	0.15 196	0.12 175	0.17 333	0.20 422

G2L-Stereo	0.51 435	0.25 387	0.55 387	0.44 425	0.27 371	0.46 332	0.47 490	0.98 439	0.81 397	0.86 460	0.90 405	0.91 495	0.56 402	0.88 499	0.80 531	0.21 449	0.17 469	0.22 468	0.18 410	0.17 333	0.22 460

DDVS	0.53 456	0.32 496	0.63 439	0.42 354	0.31 464	0.71 478	0.35 345	0.95 430	0.69 321	0.86 460	0.90 405	1.11 558	0.46 356	0.90 509	0.67 499	0.23 499	0.17 469	0.22 468	0.18 410	0.25 505	0.28 531

iinet-f	0.69 535	0.29 469	2.34 644	0.41 314	0.31 464	1.16 595	0.58 556	0.87 396	0.85 423	0.86 460	1.17 532	1.04 533	0.83 549	0.76 445	1.26 603	0.21 449	0.18 488	0.17 281	0.16 319	0.21 434	0.21 441

DeepPruner_ROB	0.55 470	0.37 524	0.67 457	0.42 354	0.31 464	0.50 344	0.43 464	1.22 547	0.73 344	0.86 460	1.05 482	0.85 468	0.58 418	0.90 509	0.56 462	0.29 561	0.23 549	0.22 468	0.22 505	0.26 515	0.26 510

coex_refinement	0.54 461	0.22 299	0.44 261	0.45 440	0.31 464	0.75 496	0.40 424	1.16 514	0.92 470	0.87 465	1.12 508	0.99 517	0.57 414	0.69 395	0.90 550	0.21 449	0.14 380	0.16 233	0.16 319	0.21 434	0.22 460

TCMNet	0.68 530	0.41 552	1.08 574	0.60 597	0.61 628	0.97 553	0.55 541	1.11 492	0.93 476	0.87 465	1.14 519	0.89 486	0.65 463	0.92 514	1.06 585	0.26 528	0.26 576	0.31 577	0.28 575	0.33 561	0.30 543

PCWNet_CMD	0.49 408	0.25 387	0.56 400	0.40 284	0.27 371	0.64 440	0.32 287	0.98 439	0.99 509	0.87 465	1.07 493	0.78 448	0.46 356	0.61 302	0.44 390	0.17 328	0.13 341	0.21 453	0.16 319	0.26 515	0.20 422

LL-Strereo	0.58 498	0.29 469	0.83 523	0.48 493	0.35 522	0.39 271	0.48 497	1.04 460	0.99 509	0.87 465	0.79 341	1.08 548	1.15 611	1.35 605	0.51 436	0.18 371	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.17 333	0.21 441

HHNet	0.42 333	0.19 183	0.43 255	0.35 117	0.38 540	0.33 199	0.33 304	0.71 311	0.78 369	0.87 465	1.30 561	0.52 292	0.36 279	0.53 238	0.37 316	0.16 280	0.11 189	0.19 372	0.15 288	0.15 238	0.25 506

test_xeample	1.06 599	0.23 332	0.51 340	0.37 185	0.22 175	0.71 478	0.39 410	1.31 581	0.92 470	0.87 465	1.08 500	0.70 400	0.64 455	0.75 433	11.43 688	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.18 368	0.19 390

psm_up	0.57 485	0.27 440	0.52 361	0.50 516	0.33 503	0.65 448	0.60 562	1.07 477	0.84 417	0.87 465	0.91 413	1.00 520	1.06 599	0.80 467	0.66 496	0.22 472	0.25 566	0.26 537	0.23 521	0.22 461	0.21 441

UNet	0.55 470	0.27 440	0.72 487	0.45 440	0.41 559	0.97 553	0.40 424	1.01 450	0.80 386	0.87 465	0.90 405	1.03 528	0.75 522	0.76 445	0.67 499	0.19 411	0.15 409	0.20 409	0.17 378	0.21 434	0.18 377

MSMDNet	0.49 408	0.25 387	0.56 400	0.40 284	0.27 371	0.64 440	0.32 287	0.99 443	0.99 509	0.87 465	1.07 493	0.79 455	0.46 356	0.61 302	0.44 390	0.17 328	0.13 341	0.20 409	0.16 319	0.25 505	0.20 422

AANet_RVC	0.59 502	0.35 513	0.68 464	0.47 486	0.28 398	0.57 394	0.47 490	1.04 460	1.28 595	0.87 465	1.33 566	0.86 472	0.63 447	1.16 572	0.89 544	0.19 411	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.18 368	0.20 422

GMStereo_Zeroshot	0.51 435	0.46 570	0.80 512	0.50 516	0.28 398	0.57 394	0.30 240	0.75 350	0.79 377	0.88 475	0.94 424	0.90 489	0.37 289	0.77 452	0.46 401	0.27 539	0.14 380	0.26 537	0.15 288	0.39 593	0.19 390

anonymousa	0.51 435	0.21 265	0.47 293	0.39 241	0.25 288	0.89 538	0.36 359	0.78 364	0.63 290	0.88 475	1.54 601	1.09 554	0.67 474	0.53 238	0.46 401	0.17 328	0.14 380	0.19 372	0.21 484	0.16 301	0.16 302

DisPM	0.40 311	0.20 227	0.50 330	0.42 354	0.27 371	0.24 50	0.30 240	0.68 280	0.61 289	0.88 475	0.87 392	0.59 340	0.32 233	0.80 467	0.34 285	0.19 411	0.12 265	0.19 372	0.17 378	0.16 301	0.21 441

IER	0.48 394	0.25 387	0.60 426	0.38 210	0.28 398	0.67 465	0.38 392	0.82 382	0.68 314	0.88 475	0.95 428	0.74 427	0.79 538	0.62 325	0.46 401	0.17 328	0.14 380	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

AASNet	0.55 470	0.27 440	0.62 435	0.51 528	0.32 490	0.73 486	0.44 472	1.55 625	0.88 447	0.88 475	0.94 424	0.64 366	0.63 447	0.62 325	0.84 537	0.23 499	0.20 520	0.20 409	0.16 319	0.22 461	0.20 422

DGSMNet	0.80 559	0.58 606	1.42 613	0.61 602	0.65 631	0.94 548	0.75 604	1.35 593	1.16 570	0.88 475	1.26 550	1.00 520	0.75 522	1.07 558	0.89 544	0.36 603	0.31 605	0.41 614	0.40 618	0.60 636	0.59 639

CVANet_RVC	0.59 502	0.35 513	0.54 383	0.49 505	0.33 503	0.70 473	0.67 578	1.12 497	0.97 501	0.88 475	1.05 482	1.01 524	0.72 506	0.94 521	0.55 460	0.30 568	0.20 520	0.28 557	0.26 561	0.32 556	0.23 485

G2L-Stereo_test	0.50 421	0.22 299	0.46 281	0.34 85	0.24 257	0.58 400	0.59 559	1.14 507	0.79 377	0.89 482	0.96 432	0.96 507	0.59 424	0.72 419	0.67 499	0.17 328	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

CFNet_ucs	0.51 435	0.25 387	0.58 413	0.39 241	0.31 464	0.59 410	0.35 345	1.04 460	0.95 489	0.89 482	1.19 537	0.80 459	0.49 372	0.66 368	0.45 396	0.21 449	0.16 436	0.26 537	0.18 410	0.27 525	0.23 485

GMOStereo	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

error version	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

test-v	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

test-2	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

HGLStereo	0.58 498	0.30 484	0.65 449	0.51 528	0.38 540	0.78 500	0.45 479	1.07 477	0.82 410	0.89 482	1.16 527	0.88 481	0.91 575	0.80 467	0.74 517	0.21 449	0.21 530	0.20 409	0.18 410	0.19 403	0.22 460

iResNet	0.52 449	0.31 493	0.86 537	0.44 425	0.22 175	0.66 456	0.47 490	0.92 420	1.02 521	0.89 482	1.12 508	0.69 398	0.55 394	0.86 491	0.60 478	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.17 333	0.17 349

HI	0.46 371	0.22 299	0.41 222	0.35 117	0.35 522	0.27 100	0.32 287	0.75 350	0.50 242	0.90 490	1.13 515	1.12 564	0.73 511	0.70 403	0.57 468	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

CoSv	0.46 371	0.22 299	0.41 222	0.35 117	0.35 522	0.27 100	0.32 287	0.75 350	0.50 242	0.90 490	1.13 515	1.12 564	0.73 511	0.70 403	0.57 468	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

DEmStereo	0.49 408	0.18 140	0.53 370	0.39 241	0.26 327	0.57 394	0.33 304	0.65 256	0.75 354	0.90 490	1.65 608	0.57 314	1.02 593	0.63 338	0.44 390	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.17 349

Pruner-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.41 314	0.25 288	0.22 30	0.24 119	0.71 311	0.59 279	0.90 490	0.75 320	0.67 392	0.30 212	0.64 346	0.39 341	0.19 411	0.12 265	0.20 409	0.17 378	0.17 333	0.19 390

LMCR-Stereo	0.55 470	0.33 504	0.57 409	0.60 597	0.30 448	0.80 512	0.36 359	1.30 579	0.79 377	0.90 490	1.04 479	0.57 314	0.64 455	0.87 493	0.73 516	0.20 433	0.15 409	0.19 372	0.14 256	0.25 505	0.18 377

delet	0.57 485	0.25 387	0.63 439	0.46 465	0.34 515	1.05 577	0.51 519	1.04 460	0.94 485	0.90 490	0.99 453	0.90 489	0.68 483	0.87 493	0.78 523	0.18 371	0.18 488	0.20 409	0.21 484	0.17 333	0.17 349

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 539	0.84 633	0.80 512	0.55 576	0.38 540	1.38 613	0.57 549	1.07 477	0.81 397	0.90 490	0.94 424	0.95 504	0.54 390	1.01 549	0.61 484	0.41 618	0.30 597	0.57 638	0.31 591	0.86 645	0.39 589

R-Stereo Train	0.40 311	0.19 183	0.47 293	0.43 398	0.27 371	0.41 294	0.31 268	0.74 341	0.38 147	0.90 490	1.28 555	0.58 330	0.35 265	0.43 149	0.35 294	0.15 229	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.14 225

RAFT-Stereo	0.40 311	0.19 183	0.47 293	0.43 398	0.27 371	0.41 294	0.31 268	0.74 341	0.38 147	0.90 490	1.28 555	0.58 330	0.35 265	0.43 149	0.35 294	0.15 229	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.14 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	0.75 550	0.45 565	1.38 608	0.48 493	0.46 592	0.98 558	1.00 635	1.22 547	1.69 638	0.91 499	1.25 546	0.74 427	0.74 519	1.09 562	0.82 535	0.37 607	0.31 605	0.27 546	0.24 536	0.35 574	0.34 569

RT-IGEV	0.55 470	0.20 227	0.70 477	0.42 354	0.25 288	0.89 538	0.63 571	1.27 565	0.80 386	0.92 500	1.00 457	1.23 578	0.67 474	0.68 387	0.33 273	0.19 411	0.14 380	0.17 281	0.14 256	0.16 301	0.22 460

ARAFT	0.48 394	0.25 387	0.82 519	0.42 354	0.25 288	0.56 385	0.54 538	0.82 382	0.82 410	0.92 500	0.75 320	0.75 432	0.48 366	0.89 501	0.37 316	0.15 229	0.12 265	0.23 489	0.22 505	0.14 183	0.14 225

UPFNet	0.55 470	0.26 424	0.59 421	0.46 465	0.38 540	0.83 524	0.48 497	1.03 459	0.80 386	0.92 500	0.91 413	0.85 468	0.67 474	0.87 493	0.78 523	0.20 433	0.21 530	0.20 409	0.20 462	0.20 421	0.15 266

HSM-Net_RVC	0.55 470	0.23 332	0.37 176	0.38 210	0.22 175	0.86 532	0.40 424	1.31 581	0.93 476	0.92 500	1.15 522	1.26 579	0.71 495	0.75 433	0.53 452	0.17 328	0.14 380	0.16 233	0.15 288	0.17 333	0.17 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DualNet (step1)	0.60 509	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	0.74 425	0.53 452	0.42 620	0.22 539	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

test_sample9	1.17 613	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	1.29 592	2.03 640	0.42 620	9.50 702	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

test_sample7	0.54 461	0.30 484	0.55 387	0.37 185	0.28 398	0.63 430	0.47 490	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	0.74 425	0.53 452	0.27 539	0.22 539	0.27 546	0.26 561	0.27 525	0.26 510

SQANet	0.87 577	0.76 623	0.76 504	1.16 653	0.99 652	1.10 582	0.51 519	1.12 497	0.85 423	0.93 504	1.05 482	1.03 528	0.76 531	1.07 558	0.70 507	0.79 649	0.25 566	1.04 656	0.36 608	1.56 660	0.70 643

UDG	0.93 581	1.03 647	0.75 500	1.00 645	0.97 649	1.02 568	0.57 549	1.18 525	1.01 516	0.93 504	1.02 466	1.32 588	1.03 594	0.88 499	0.92 555	0.55 642	0.33 617	1.82 666	0.41 623	1.20 656	0.74 645

Nwc_Net	0.82 562	0.40 546	0.86 537	0.62 606	0.56 617	1.04 572	0.57 549	1.72 645	1.08 547	0.93 504	1.88 622	1.44 608	1.24 616	1.19 576	0.94 559	0.31 572	0.25 566	0.36 596	0.39 615	0.31 548	0.31 552

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 470	0.33 504	0.71 480	0.46 465	0.31 464	0.66 456	0.43 464	1.07 477	0.89 452	0.93 504	0.91 413	0.98 512	0.61 437	0.76 445	0.64 494	0.22 472	0.18 488	0.22 468	0.22 505	0.22 461	0.24 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CrosDoStereo	0.51 435	0.19 183	0.46 281	0.39 241	0.24 257	0.39 271	1.14 643	0.69 290	0.87 436	0.94 511	1.36 572	0.62 355	0.75 522	0.68 387	0.46 401	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.18 410	0.14 183	0.16 302

KYRaft	0.48 394	0.21 265	0.41 222	0.45 440	0.23 211	0.43 310	0.36 359	0.68 280	0.45 212	0.94 511	1.72 614	0.78 448	0.40 319	0.65 356	0.32 262	0.16 280	0.11 189	0.18 335	0.22 505	0.17 333	0.76 646

DeepStereo_LL	0.51 435	0.19 183	0.46 281	0.39 241	0.24 257	0.39 271	1.14 643	0.69 290	0.87 436	0.94 511	1.36 572	0.62 355	0.75 522	0.68 387	0.46 401	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.18 410	0.14 183	0.16 302

ac_64	0.54 461	0.24 356	0.58 413	0.46 465	0.28 398	0.79 506	0.44 472	1.11 492	0.63 290	0.94 511	0.85 381	1.06 542	0.70 490	0.76 445	0.72 513	0.22 472	0.18 488	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.16 302

iResNet_ROB	0.55 470	0.24 356	0.61 430	0.38 210	0.22 175	0.66 456	0.30 240	1.59 634	1.33 605	0.94 511	1.05 482	0.81 462	0.69 485	0.84 486	0.46 401	0.17 328	0.12 265	0.14 149	0.09 7	0.15 238	0.20 422

gwcnet-sp	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

scenet	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

ssnet	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

psmg	0.50 421	0.26 424	0.47 293	0.42 354	0.29 423	0.82 521	0.42 456	1.07 477	0.80 386	0.95 516	0.94 424	0.76 439	0.59 424	0.66 368	0.48 419	0.21 449	0.16 436	0.20 409	0.20 462	0.19 403	0.19 390

DAS	0.54 461	0.26 424	0.66 452	0.49 505	0.31 464	0.61 418	0.43 464	0.89 405	1.01 516	0.95 516	1.16 527	0.71 403	0.85 556	0.89 501	0.47 412	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.22 461	0.19 390

SepStereo	0.54 461	0.26 424	0.66 452	0.49 505	0.31 464	0.61 418	0.43 464	0.89 405	1.01 516	0.95 516	1.16 527	0.71 403	0.85 556	0.97 536	0.47 412	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.22 461	0.19 390

Syn2CoEx	0.74 546	0.55 598	1.17 585	0.66 616	0.45 583	0.89 538	0.56 546	1.54 624	1.15 568	0.95 516	1.35 571	1.03 528	1.03 594	0.96 529	0.89 544	0.31 572	0.27 583	0.29 566	0.24 536	0.23 481	0.27 520

DMCA-RVC	0.54 461	0.32 496	0.83 523	0.51 528	0.32 490	0.59 410	0.38 392	0.89 405	0.70 325	0.95 516	0.88 396	0.90 489	0.69 485	0.75 433	0.63 491	0.23 499	0.18 488	0.31 577	0.24 536	0.27 525	0.21 441

NCC-stereo	0.82 562	0.43 560	0.87 542	0.63 609	0.68 636	0.88 535	0.72 594	1.60 636	1.12 555	0.95 516	1.41 580	1.37 600	1.37 624	1.26 588	0.94 559	0.32 577	0.30 597	0.37 601	0.49 641	0.34 569	0.35 573

Abc-Net	0.82 562	0.43 560	0.87 542	0.63 609	0.68 636	0.88 535	0.72 594	1.60 636	1.12 555	0.95 516	1.41 580	1.37 600	1.37 624	1.26 588	0.94 559	0.32 577	0.30 597	0.37 601	0.49 641	0.34 569	0.35 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.93 581	0.55 598	3.88 660	0.70 628	0.81 642	0.72 482	0.74 601	1.28 571	1.97 647	0.95 516	1.02 466	0.87 478	0.85 556	1.16 572	1.07 588	0.35 600	0.29 592	0.43 616	0.40 618	0.31 548	0.33 565

CBMV_ROB	0.62 519	0.39 537	0.41 222	0.41 314	0.28 398	0.86 532	0.28 199	1.06 473	1.02 521	0.95 516	1.33 566	0.81 462	0.84 552	0.94 521	0.56 462	0.37 607	0.37 627	0.43 616	0.40 618	0.33 561	0.32 556

Hybrid-DGEV-03	0.46 371	0.20 227	0.36 156	0.43 398	0.28 398	0.55 377	0.25 140	0.69 290	0.75 354	0.96 528	1.92 624	0.61 347	0.32 233	0.58 274	0.36 305	0.15 229	0.10 68	0.18 335	0.16 319	0.14 183	0.12 120

Prome-Stereo	0.46 371	0.20 227	0.37 176	0.45 440	0.26 327	0.40 280	0.42 456	0.69 290	0.49 235	0.96 528	1.84 620	0.58 330	0.64 455	0.63 338	0.32 262	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.17 333	0.30 543

MMNet	0.57 485	0.26 424	0.67 457	0.45 440	0.35 522	1.04 572	0.39 410	0.93 422	0.98 506	0.96 528	0.97 441	0.86 472	0.80 543	0.83 481	0.80 531	0.16 280	0.15 409	0.19 372	0.19 438	0.20 421	0.17 349

MLCV	0.49 408	0.26 424	0.73 493	0.38 210	0.18 49	0.64 440	0.33 304	0.84 387	0.89 452	0.96 528	1.12 508	0.72 418	0.45 349	1.00 548	0.59 477	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.14 225

ssnet_v2	0.61 513	0.29 469	0.69 473	0.45 440	0.30 448	0.93 545	0.62 566	1.20 536	1.03 525	0.97 532	0.81 360	0.98 512	0.67 474	0.84 486	0.97 569	0.26 528	0.23 549	0.23 489	0.24 536	0.20 421	0.21 441

AAGNet	1.40 634	0.20 227	0.52 361	0.45 440	0.26 327	0.29 132	0.29 218	0.67 274	0.71 332	0.97 532	0.86 385	0.66 385	0.60 430	0.66 368	19.98 696	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.15 288	0.20 421	0.13 179

222	1.25 623	0.23 332	0.53 370	0.38 210	0.23 211	0.78 500	0.37 374	1.41 605	0.93 476	0.97 532	1.13 515	0.74 427	0.71 495	0.74 425	14.86 691	0.20 433	0.16 436	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.20 422

GASNet	0.70 536	0.77 624	1.16 584	0.71 630	0.49 600	0.62 424	0.48 497	1.12 497	1.05 531	0.98 535	0.84 372	0.94 503	0.82 547	1.41 609	0.85 539	0.33 585	0.22 539	0.29 566	0.28 575	0.44 606	0.26 510

CSP-Net	0.57 485	0.29 469	0.55 387	0.42 354	0.29 423	1.20 602	0.49 510	1.29 576	0.75 354	0.98 535	0.97 441	0.88 481	0.69 485	0.85 489	0.66 496	0.27 539	0.18 488	0.17 281	0.17 378	0.18 368	0.19 390

DDUNet	1.10 605	2.58 683	0.83 523	1.21 655	1.27 662	1.02 568	0.69 585	1.17 523	0.95 489	0.98 535	1.26 550	1.28 582	0.84 552	0.97 536	0.79 530	0.85 652	0.40 636	2.00 669	0.60 651	1.34 658	0.94 650

RAFT_R40	0.41 326	0.20 227	0.47 293	0.44 425	0.25 288	0.23 42	0.25 140	0.69 290	0.70 325	0.98 535	0.78 336	0.72 418	0.43 332	0.80 467	0.39 341	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.16 319	0.18 368	0.15 266

S-Stereo	0.76 553	0.36 522	1.10 577	0.57 586	0.46 592	0.83 524	0.59 559	1.31 581	1.62 633	0.98 535	1.41 580	1.11 558	0.93 579	0.85 489	1.07 588	0.27 539	0.31 605	0.28 557	0.25 549	0.33 561	0.50 627

GCST	0.85 574	1.25 656	0.80 512	1.58 661	1.03 655	1.04 572	0.24 119	0.81 376	0.81 397	0.99 540	0.67 293	0.78 448	0.35 265	0.98 538	0.38 331	0.97 656	0.65 658	1.20 658	0.81 662	0.93 648	0.72 644

z-mn7	1.07 601	0.56 600	2.36 645	0.54 568	0.37 533	1.74 638	0.71 588	1.28 571	2.32 655	1.00 541	2.56 646	1.43 607	1.01 591	2.34 657	1.74 627	0.23 499	0.20 520	0.21 453	0.20 462	0.27 525	0.27 520

acv_ft	0.52 449	0.24 356	0.64 444	0.45 440	0.28 398	0.85 530	0.40 424	0.95 430	0.81 397	1.00 541	0.96 432	0.79 455	0.62 442	0.65 356	0.88 542	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.15 288	0.18 368	0.15 266

NCCL2	0.74 546	0.45 565	0.77 507	0.65 614	0.45 583	0.97 553	1.16 645	1.16 514	1.02 521	1.00 541	0.98 445	1.48 614	0.88 568	0.99 543	0.89 544	0.31 572	0.27 583	0.39 607	0.39 615	0.33 561	0.34 569

Ntro	1.15 610	1.00 645	1.00 565	1.49 660	1.20 661	1.69 634	0.81 614	1.39 599	1.25 588	1.01 544	1.28 555	1.31 586	1.00 589	1.31 600	0.89 544	1.10 662	0.43 643	1.36 660	0.51 645	1.95 666	0.99 656

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 527	0.30 484	1.20 586	0.42 354	0.31 464	1.00 561	0.58 556	1.16 514	1.07 543	1.01 544	1.25 546	1.08 548	0.75 522	1.18 575	1.03 578	0.20 433	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.22 461	0.22 460

PFNet	0.43 347	0.19 183	0.61 430	0.44 425	0.24 257	0.42 305	0.31 268	0.76 354	0.81 397	1.01 544	0.74 318	0.67 392	0.41 324	0.75 433	0.39 341	0.16 280	0.10 68	0.20 409	0.15 288	0.16 301	0.14 225

STTStereo	0.57 485	0.39 537	0.87 542	0.45 440	0.32 490	0.62 424	0.45 479	1.01 450	0.87 436	1.01 544	0.91 413	0.95 504	0.58 418	0.77 452	0.66 496	0.25 523	0.24 558	0.27 546	0.33 601	0.25 505	0.26 510

DRaft	0.49 408	0.18 140	0.50 330	0.38 210	0.25 288	0.57 394	0.39 410	0.67 274	0.86 429	1.02 548	1.75 615	0.50 281	0.79 538	0.65 356	0.42 378	0.14 151	0.11 189	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.17 349

pcwnet_v2	0.60 509	0.29 469	0.89 547	0.46 465	0.36 529	0.62 424	0.38 392	1.33 590	1.24 586	1.02 548	1.27 554	0.71 403	0.59 424	0.71 413	0.51 436	0.28 550	0.21 530	0.24 505	0.23 521	0.29 536	0.30 543

iResNetv2_ROB	0.55 470	0.29 469	0.86 537	0.39 241	0.25 288	0.67 465	0.37 374	1.21 539	1.02 521	1.02 548	1.10 502	0.89 486	0.79 538	0.74 425	0.43 381	0.19 411	0.13 341	0.15 196	0.11 138	0.19 403	0.16 302

THIR-Stereo	0.51 435	0.19 183	0.47 293	0.39 241	0.23 211	0.74 492	0.64 576	0.68 280	0.88 447	1.03 551	1.40 578	0.71 403	0.75 522	0.64 346	0.43 381	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.18 410	0.15 238	0.17 349

ADLNet	0.57 485	0.29 469	0.58 413	0.46 465	0.35 522	0.80 512	0.46 482	1.14 507	0.88 447	1.03 551	0.98 445	0.92 501	0.66 465	0.71 413	0.83 536	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.22 505	0.22 461	0.23 485

AF-Net	0.85 574	0.41 552	0.87 542	0.66 616	0.54 615	0.96 552	0.52 525	1.66 641	1.37 608	1.03 551	2.04 631	1.46 610	1.36 622	1.19 576	1.05 584	0.34 594	0.24 558	0.39 607	0.28 575	0.31 548	0.26 510

RP	0.80 559	0.38 532	0.73 493	0.67 618	0.59 623	0.82 521	0.57 549	1.21 539	1.28 595	1.03 551	1.68 610	1.45 609	1.49 633	1.08 561	0.90 550	0.36 603	0.31 605	0.37 601	0.30 582	0.36 580	0.36 579

GANetREF_RVC	0.82 562	0.77 624	0.95 557	0.68 622	0.43 571	1.15 593	1.06 638	1.19 529	1.20 582	1.03 551	1.02 466	1.10 556	0.89 571	1.20 579	0.78 523	0.49 633	0.39 633	0.58 639	0.39 615	0.69 638	0.49 624
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
Wz-Net-SNSev	0.99 594	0.80 628	3.00 652	0.57 586	0.46 592	0.94 548	1.22 650	1.40 603	1.28 595	1.04 556	1.33 566	1.46 610	0.90 574	2.06 644	1.65 625	0.26 528	0.24 558	0.25 518	0.26 561	0.33 561	0.30 543

Wz-Net-LNSev	0.75 550	0.54 592	1.59 624	0.51 528	0.41 559	1.16 595	0.79 612	1.27 565	1.13 561	1.04 556	1.14 519	1.11 558	0.94 582	0.93 518	1.00 572	0.24 510	0.22 539	0.21 453	0.19 438	0.26 515	0.27 520

SACVNet	0.61 513	0.36 522	0.67 457	0.57 586	0.37 533	0.65 448	0.47 490	1.16 514	0.80 386	1.04 556	1.06 489	1.02 526	0.81 546	0.99 543	0.57 468	0.28 550	0.21 530	0.25 518	0.24 536	0.30 544	0.39 589

GrayStereo	0.49 408	0.20 227	0.44 261	0.47 486	0.29 423	0.51 350	0.62 566	0.71 311	0.66 305	1.04 556	1.46 593	0.77 445	0.73 511	0.58 274	0.35 294	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.17 378	0.15 238	0.30 543

PWCDC_ROB	0.93 581	0.54 592	0.97 563	0.78 637	0.41 559	1.03 570	0.42 456	1.39 599	2.34 658	1.04 556	3.73 667	0.80 459	1.12 606	1.29 592	1.04 582	0.37 607	0.22 539	0.24 505	0.20 462	0.36 580	0.31 552

xyz-stereo	4.31 676	0.17 94	61.72 716	0.35 117	0.16 12	13.86 691	0.38 392	0.61 228	0.69 321	1.05 561	3.09 658	0.77 445	0.88 568	1.24 584	0.46 401	0.13 100	0.10 68	0.16 233	0.12 175	0.13 130	0.11 57

ACVNet-4b	1.43 636	1.34 658	1.28 596	1.95 670	1.60 665	1.93 644	0.77 607	1.59 634	1.64 636	1.05 561	1.60 607	2.10 642	0.92 577	1.79 635	0.84 537	1.76 672	0.35 624	2.03 672	0.67 653	2.16 672	1.18 661

SDNR	0.89 579	0.39 537	1.66 633	0.42 354	0.39 548	3.35 670	0.32 287	0.95 430	1.05 531	1.05 561	2.12 633	0.62 355	0.71 495	1.40 606	0.78 523	0.53 638	0.56 655	0.36 596	0.27 568	0.46 610	0.50 627

fast-acv-ft	0.66 526	0.32 496	0.80 512	0.46 465	0.34 515	1.26 605	0.50 516	0.91 411	1.00 513	1.05 561	1.36 572	1.28 582	0.84 552	0.81 472	0.90 550	0.22 472	0.24 558	0.23 489	0.23 521	0.21 434	0.22 460

CRFU-Net	0.59 502	0.29 469	0.62 435	0.47 486	0.31 464	1.20 602	0.51 519	1.19 529	0.59 279	1.05 561	1.00 457	1.06 542	0.87 563	0.83 481	0.77 522	0.22 472	0.19 511	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.20 422

dad	0.61 513	0.53 585	0.72 487	0.44 425	0.31 464	0.64 440	0.37 374	0.85 389	1.28 595	1.05 561	1.17 532	1.18 572	0.61 437	0.70 403	0.54 458	0.36 603	0.23 549	0.37 601	0.21 484	0.31 548	0.23 485

GwcNet	0.73 541	0.39 537	1.37 607	0.53 556	0.43 571	1.10 582	0.52 525	1.27 565	1.19 579	1.05 561	1.41 580	1.06 542	0.86 560	0.98 538	1.01 573	0.26 528	0.24 558	0.24 505	0.23 521	0.23 481	0.28 531

FAT-Stereo	0.75 550	0.34 509	0.81 518	0.51 528	0.38 540	0.78 500	0.63 571	1.39 599	1.32 603	1.05 561	1.40 578	1.58 625	1.14 609	0.92 514	0.91 553	0.29 561	0.28 590	0.28 557	0.23 521	0.28 534	0.41 599

stereogan	0.83 567	0.33 504	0.89 547	0.61 602	0.51 607	1.80 640	0.50 516	1.41 605	1.39 611	1.05 561	1.47 595	1.56 624	1.04 596	1.32 602	0.87 541	0.29 561	0.29 592	0.29 566	0.25 549	0.39 593	0.40 594

MSAF-DinoV2	1.18 615	0.44 563	3.00 652	0.56 580	0.30 448	0.91 541	0.74 601	1.58 632	1.25 588	1.06 570	1.41 580	2.98 656	1.57 635	3.25 667	3.12 661	0.22 472	0.14 380	0.20 409	0.22 505	0.33 561	0.34 569

Consistency-Raft	1.01 596	0.82 629	1.27 595	0.85 640	0.97 649	0.81 518	0.83 618	1.35 593	1.61 632	1.06 570	1.66 609	1.11 558	0.93 579	0.93 518	1.11 592	0.65 646	0.75 665	0.79 649	0.91 666	1.09 655	0.79 647

DLCB_ROB	0.60 509	0.29 469	0.53 370	0.50 516	0.33 503	0.76 499	0.51 519	1.02 453	0.94 485	1.07 572	1.16 527	1.21 574	0.73 511	0.98 538	0.75 519	0.21 449	0.20 520	0.22 468	0.23 521	0.22 461	0.20 422

anonymity	0.98 592	0.89 637	1.06 573	0.93 644	1.04 657	0.97 553	0.82 616	1.33 590	0.93 476	1.08 573	0.98 445	1.02 526	0.95 584	1.02 552	0.93 557	0.96 655	0.96 679	0.90 653	0.91 666	0.92 647	0.95 652

PSM-AAD	0.48 394	0.21 265	0.39 198	0.44 425	0.23 211	0.56 385	0.47 490	0.67 274	0.73 344	1.08 573	1.12 508	0.58 330	0.87 563	0.63 338	0.33 273	0.15 229	0.11 189	0.25 518	0.26 561	0.18 368	0.42 602

SST-Stereo	0.41 326	0.20 227	0.48 308	0.43 398	0.25 288	0.25 71	0.21 67	0.68 280	0.50 242	1.08 573	0.79 341	0.71 403	0.42 329	0.81 472	0.38 331	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.16 319	0.19 403	0.15 266

DSFCA	0.57 485	0.27 440	0.71 480	0.41 314	0.36 529	0.78 500	0.53 530	1.08 483	0.85 423	1.08 573	0.84 372	0.90 489	0.66 465	1.05 557	0.63 491	0.26 528	0.22 539	0.21 453	0.21 484	0.22 461	0.20 422

ISRNet	0.57 485	0.25 387	0.72 487	0.57 586	0.36 529	0.43 310	0.28 199	0.85 389	0.84 417	1.09 577	1.25 546	0.91 495	0.61 437	0.68 387	0.60 478	0.35 600	0.26 576	0.36 596	0.33 601	0.30 544	0.42 602

FTStereo	0.56 480	0.21 265	0.39 198	0.42 354	0.25 288	0.39 271	0.73 599	0.69 290	0.45 212	1.09 577	3.23 659	0.69 398	0.71 495	0.55 247	0.34 285	0.15 229	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.15 238	0.32 556

GANet	0.74 546	0.38 532	0.63 439	0.54 568	0.35 522	1.01 566	0.95 630	1.15 511	0.95 489	1.09 577	2.00 628	1.14 568	0.92 577	1.29 592	0.75 519	0.25 523	0.27 583	0.27 546	0.23 521	0.32 556	0.24 497

PDISCO_ROB	0.96 588	0.51 580	1.13 580	1.03 649	1.00 653	1.81 641	0.77 607	1.72 645	1.60 631	1.09 577	1.19 537	1.34 596	0.80 543	1.62 623	1.01 573	0.58 644	0.22 539	0.45 619	0.40 618	0.50 620	0.41 599

otaku	1.10 605	0.96 641	0.96 558	1.37 659	1.06 658	1.65 630	0.72 594	1.46 615	1.19 579	1.10 581	1.32 564	1.32 588	0.95 584	1.29 592	0.81 534	0.89 654	0.46 648	1.24 659	0.50 644	1.86 663	0.89 649

SuperB	1.00 595	0.41 552	4.03 663	0.45 440	0.32 490	0.99 560	0.49 510	1.09 486	2.09 651	1.10 581	1.10 502	0.74 427	0.83 549	1.13 566	1.75 628	0.20 433	0.15 409	0.17 281	0.15 288	2.50 680	0.27 520

RYNet	0.76 553	0.37 524	0.74 497	0.54 568	0.67 634	1.35 610	0.68 581	1.28 571	1.21 585	1.10 581	0.90 405	1.31 586	0.94 582	1.01 549	1.30 605	0.22 472	0.16 436	0.27 546	0.23 521	0.43 603	0.45 614

DCVSM-stereo	0.51 435	0.28 455	0.56 400	0.39 241	0.29 423	0.55 377	0.28 199	0.78 364	0.78 369	1.11 584	0.77 327	1.04 533	0.76 531	0.65 356	0.52 441	0.20 433	0.20 520	0.24 505	0.21 484	0.25 505	0.31 552

SGM-Forest	0.65 525	0.33 504	0.43 255	0.44 425	0.30 448	1.01 566	0.54 538	1.13 505	1.09 552	1.11 584	1.21 540	1.10 556	0.76 531	0.99 543	0.71 510	0.32 577	0.33 617	0.33 588	0.30 582	0.30 544	0.28 531
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.82 562	0.62 610	0.80 512	0.67 618	0.66 633	0.91 541	0.59 559	1.35 593	1.09 552	1.12 586	1.46 593	1.50 616	1.09 602	1.28 591	0.97 569	0.34 594	0.30 597	0.48 628	0.40 618	0.38 589	0.38 588

DPSNet	1.08 604	0.44 563	2.64 648	0.54 568	0.42 568	1.59 626	1.25 651	2.39 662	1.50 623	1.13 587	1.12 508	1.51 618	2.19 660	1.44 613	1.51 620	0.35 600	0.25 566	0.25 518	0.21 484	0.49 618	0.39 589

StereoDRNet	0.67 527	0.35 513	0.82 519	0.53 556	0.44 577	1.03 570	0.53 530	1.51 621	1.06 535	1.13 587	0.91 413	1.07 547	0.74 519	0.87 493	0.95 562	0.24 510	0.19 511	0.25 518	0.23 521	0.27 525	0.22 460

ccnet	0.84 569	0.59 608	0.86 537	0.56 580	0.60 626	1.11 587	0.72 594	1.44 612	0.97 501	1.15 589	1.44 588	1.28 582	0.95 584	1.01 549	1.33 608	0.49 633	0.43 643	0.50 633	0.47 634	0.52 626	0.48 623

StereoDRNet-Refined	0.61 513	0.33 504	0.63 439	0.47 486	0.31 464	0.94 548	0.41 445	1.04 460	0.97 501	1.15 589	1.13 515	1.00 520	0.74 519	0.93 518	0.93 557	0.18 371	0.13 341	0.22 468	0.21 484	0.20 421	0.21 441
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-RH_RVC	0.57 485	0.18 140	0.44 261	0.38 210	0.23 211	0.56 385	0.24 119	0.61 228	0.73 344	1.18 591	3.90 670	0.55 302	0.40 319	0.67 378	0.38 331	0.14 151	0.11 189	0.20 409	0.15 288	0.12 82	0.14 225

DRN-Test	0.68 530	0.34 509	0.77 507	0.52 545	0.40 553	1.14 591	0.61 564	1.56 629	1.04 529	1.18 591	1.10 502	1.05 538	0.72 506	0.82 479	1.01 573	0.24 510	0.18 488	0.26 537	0.25 549	0.26 515	0.23 485

ETE_ROB	0.73 541	0.52 582	0.93 551	0.57 586	0.37 533	0.80 512	0.86 623	1.19 529	0.95 489	1.20 593	1.22 542	1.39 606	0.86 560	1.07 558	0.88 542	0.27 539	0.21 530	0.31 577	0.27 568	0.34 569	0.35 573

YMNet	0.68 530	0.40 546	1.01 566	0.53 556	0.46 592	1.04 572	0.48 497	1.06 473	0.81 397	1.21 594	1.31 562	1.11 558	0.73 511	0.89 501	0.96 564	0.27 539	0.31 605	0.25 518	0.25 549	0.25 505	0.24 497

YMNet_1	0.68 530	0.40 546	1.01 566	0.53 556	0.46 592	1.04 572	0.48 497	1.06 473	0.81 397	1.21 594	1.31 562	1.11 558	0.73 511	0.89 501	0.96 564	0.27 539	0.31 605	0.25 518	0.25 549	0.25 505	0.24 497

XQC	0.97 590	0.70 617	1.54 621	0.70 628	0.55 616	1.48 619	0.81 614	1.41 605	1.57 627	1.21 594	1.12 508	1.33 593	1.04 596	1.55 620	2.00 638	0.39 613	0.25 566	0.37 601	0.32 595	0.55 630	0.49 624

ADCP+	1.18 615	0.37 524	3.09 654	0.50 516	0.52 610	1.48 619	0.61 564	1.32 587	1.07 543	1.21 594	1.16 527	1.08 548	1.11 604	1.63 624	7.17 681	0.20 433	0.16 436	0.24 505	0.22 505	0.29 536	0.22 460

ADCRef	0.84 569	0.46 570	1.60 627	0.52 545	0.45 583	1.08 580	0.52 525	1.13 505	1.03 525	1.22 598	1.43 587	0.87 478	0.93 579	0.91 512	3.35 663	0.19 411	0.16 436	0.23 489	0.23 521	0.23 481	0.22 460

DANet	0.74 546	0.47 577	0.98 564	0.60 597	0.41 559	0.92 544	0.41 445	1.02 453	0.87 436	1.22 598	1.22 542	1.33 593	0.88 568	1.26 588	1.37 609	0.27 539	0.24 558	0.31 577	0.25 549	0.37 586	0.36 579
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	1.42 635	1.53 665	1.31 602	1.93 669	1.46 663	1.52 624	1.03 636	1.67 642	1.55 625	1.23 600	1.59 606	1.54 621	1.21 613	1.40 606	1.03 578	1.70 670	0.70 660	1.82 666	0.80 661	2.11 671	1.22 662

LALA_ROB	0.76 553	0.46 570	0.86 537	0.55 576	0.41 559	1.00 561	0.93 629	1.25 558	1.13 561	1.23 600	1.15 522	1.55 622	0.80 543	1.11 565	0.96 564	0.33 585	0.23 549	0.35 591	0.30 582	0.35 574	0.32 556

DStereoO	1.07 601	0.77 624	0.87 542	0.67 618	0.49 600	0.91 541	1.30 654	1.15 511	1.41 612	1.24 602	1.33 566	1.06 542	2.39 664	1.32 602	1.11 592	2.03 674	0.38 628	0.77 648	0.31 591	1.55 659	0.43 607

CBMV	0.68 530	0.37 524	0.50 330	0.43 398	0.26 327	1.00 561	0.71 588	1.17 523	1.16 570	1.24 602	1.29 559	1.06 542	0.86 560	0.98 538	0.75 519	0.29 561	0.30 597	0.34 590	0.30 582	0.26 515	0.27 520
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.83 567	0.46 570	2.93 650	0.54 568	0.39 548	0.93 545	0.63 571	1.16 514	1.18 577	1.25 604	1.32 564	1.09 554	1.05 598	1.23 583	1.07 588	0.21 449	0.20 520	0.23 489	0.22 505	0.26 515	0.24 497

Wz-Net-TNSev	1.23 622	1.24 654	5.25 669	0.51 528	0.43 571	1.49 622	1.09 639	1.58 632	1.42 615	1.25 604	1.26 550	1.58 625	1.52 634	1.97 641	1.95 633	0.33 585	0.32 612	0.26 537	0.30 582	0.41 597	0.43 607

PASM	0.96 588	0.71 620	2.05 640	0.72 631	0.72 640	0.84 529	0.92 626	1.14 507	1.34 606	1.25 604	1.22 542	1.34 596	1.07 600	1.31 600	1.11 592	0.53 638	0.57 656	0.59 640	0.67 653	0.56 635	0.57 638

ADCPNet	1.11 608	0.53 585	3.26 658	0.55 576	0.44 577	1.47 618	0.83 618	1.21 539	1.17 573	1.26 607	1.42 585	1.67 628	1.12 606	1.48 617	3.86 670	0.30 568	0.29 592	0.30 576	0.32 595	0.37 586	0.37 585

NaN_ROB	0.73 541	0.46 570	0.89 547	0.52 545	0.34 515	0.98 558	1.11 640	1.28 571	1.20 582	1.27 608	0.96 432	1.08 548	0.79 538	1.34 604	0.78 523	0.24 510	0.30 597	0.23 489	0.24 536	0.23 481	0.26 510

DStereoSA	2.42 662	0.66 615	2.95 651	0.89 641	1.12 660	1.75 639	6.75 689	1.53 622	1.63 635	1.28 609	8.81 690	0.99 517	10.14 685	1.68 628	3.37 664	0.44 624	0.34 621	0.64 642	0.68 655	1.21 657	1.60 675

edge stereo	0.79 558	0.40 546	0.82 519	0.52 545	0.44 577	0.83 524	0.58 556	1.34 592	1.08 547	1.30 610	1.38 576	1.79 631	1.13 608	1.15 571	0.92 555	0.34 594	0.32 612	0.42 615	0.28 575	0.33 561	0.39 589

Wz-Net-MNSev	0.81 561	0.42 557	1.64 630	0.51 528	0.41 559	1.46 617	0.95 630	1.24 552	1.26 593	1.31 611	1.25 546	1.17 571	0.83 549	1.21 582	1.06 585	0.22 472	0.19 511	0.24 505	0.23 521	0.29 536	0.26 510

ADCL	1.10 605	0.42 557	1.57 623	0.51 528	0.41 559	1.71 635	0.92 626	1.36 597	1.45 618	1.33 612	1.56 603	1.22 577	1.26 618	1.45 614	5.27 676	0.22 472	0.19 511	0.25 518	0.25 549	0.29 536	0.29 538

MADNet+	2.28 661	2.56 681	10.82 679	1.25 656	0.96 648	2.77 660	1.44 662	2.34 660	1.76 640	1.36 613	1.78 617	1.84 634	1.74 646	6.33 683	4.57 674	0.67 647	0.66 659	0.59 640	0.54 648	0.84 644	0.81 648

CSAN	0.88 578	0.52 582	0.93 551	0.61 602	0.42 568	1.19 601	1.11 640	1.27 565	1.48 622	1.37 614	1.44 588	1.37 600	1.30 619	1.46 616	1.01 573	0.39 613	0.31 605	0.36 596	0.37 610	0.35 574	0.36 579

XPNet_ROB	0.73 541	0.38 532	0.80 512	0.53 556	0.40 553	0.80 512	0.83 618	1.21 539	0.96 496	1.37 614	1.17 532	1.37 600	0.87 563	1.14 568	0.99 571	0.33 585	0.25 566	0.27 546	0.24 536	0.31 548	0.29 538

FBW_ROB	0.94 585	0.54 592	1.03 570	0.56 580	0.42 568	1.16 595	0.76 606	1.56 629	1.41 612	1.38 616	1.33 566	1.47 612	1.07 600	2.94 666	1.14 596	0.26 528	0.32 612	0.45 619	0.30 582	0.34 569	0.30 543

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 599	0.61 609	1.82 635	0.69 625	0.51 607	2.62 654	1.69 670	1.28 571	1.44 617	1.39 617	1.56 603	1.34 596	0.91 575	1.68 628	0.95 562	0.38 612	0.39 633	0.46 622	0.61 652	0.41 597	0.43 607

ACVNet_1	1.55 640	1.36 659	1.35 606	1.96 671	1.63 666	1.83 642	0.96 633	2.09 656	1.85 645	1.43 618	1.54 601	2.31 646	1.68 644	1.42 610	1.18 598	1.76 672	0.51 652	2.05 674	0.59 650	2.24 675	1.30 666

zh-sn7	1.20 618	0.86 635	4.54 666	0.58 592	0.43 571	1.10 582	0.92 626	1.24 552	1.34 606	1.45 619	2.00 628	1.26 579	1.62 638	2.13 648	2.79 658	0.26 528	0.26 576	0.26 537	0.27 568	0.35 574	0.33 565

psmorigin	0.84 569	0.53 585	2.21 642	0.50 516	0.41 559	0.86 532	0.57 549	1.08 483	0.90 457	1.50 620	1.42 585	1.50 616	1.09 602	1.29 592	1.03 578	0.32 577	0.33 617	0.27 546	0.27 568	0.34 569	0.45 614

test_sample8	1.36 631	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.19 529	0.79 377	1.51 621	0.96 432	3.29 663	1.64 641	1.29 592	2.03 640	0.42 620	9.50 702	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

AnyNet_C32	1.27 625	0.72 621	3.33 659	0.59 595	0.56 617	1.51 623	1.53 663	1.27 565	1.28 595	1.52 622	1.48 596	1.38 604	1.23 615	1.64 625	5.26 675	0.30 568	0.29 592	0.29 566	0.34 604	0.38 589	0.44 612

RTSC	0.93 581	0.54 592	1.59 624	0.56 580	0.40 553	1.17 599	0.55 541	1.44 612	1.82 643	1.53 623	1.26 550	1.15 569	0.82 547	1.70 630	2.44 650	0.26 528	0.20 520	0.23 489	0.24 536	0.31 548	0.32 556

w-ln-seven	1.02 597	0.52 582	2.86 649	0.55 576	0.51 607	1.37 611	0.75 604	1.72 645	1.84 644	1.54 624	1.52 600	1.27 581	0.95 584	1.30 598	2.07 642	0.24 510	0.22 539	0.25 518	0.25 549	0.31 548	0.28 531

WZ-Net	1.29 627	0.64 612	5.42 670	0.64 612	0.52 610	1.37 611	1.29 653	1.41 605	1.77 641	1.56 625	1.69 612	1.74 629	1.41 626	2.50 661	2.16 647	0.28 550	0.21 530	0.23 489	0.25 549	0.39 593	0.41 599

SANet	1.15 610	0.45 565	1.40 611	0.50 516	0.32 490	1.54 625	1.21 648	1.49 617	3.35 672	1.61 626	2.41 641	2.32 648	1.80 648	1.57 621	1.27 604	0.28 550	0.25 566	0.26 537	0.24 536	0.36 580	0.32 556

MFN_U_SF_RVC	1.14 609	0.63 611	2.33 643	0.69 625	0.46 592	2.04 646	0.70 586	1.90 652	1.37 608	1.62 627	1.56 603	1.94 637	1.36 622	1.73 632	1.90 632	0.41 618	0.38 628	0.45 619	0.48 638	0.45 607	0.47 620

NVStereoNet_ROB	1.31 629	0.96 641	1.33 604	0.90 643	0.92 644	1.15 593	1.05 637	1.49 617	1.62 633	1.63 628	2.51 644	2.31 646	1.62 638	2.16 650	1.42 611	0.81 651	0.73 661	0.79 649	1.02 670	0.73 641	0.97 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 632	0.91 638	2.11 641	0.89 641	0.57 621	4.27 677	1.79 674	1.55 625	2.00 649	1.64 629	1.85 621	1.83 632	1.44 628	1.89 640	1.49 618	0.49 633	0.40 636	0.56 637	0.58 649	0.75 642	0.52 633

SAMSARA	1.15 610	0.69 616	1.44 615	1.09 651	0.93 645	2.10 648	1.87 677	1.64 639	1.47 621	1.64 629	1.21 540	2.06 640	1.14 609	1.61 622	1.50 619	0.39 613	0.45 646	0.36 596	0.38 613	0.50 620	0.51 631

DStereoFS	2.16 659	0.91 638	1.29 597	0.84 639	0.72 640	3.56 672	0.95 630	2.01 653	2.03 650	1.65 631	2.06 632	2.73 652	13.30 691	4.76 679	1.95 633	0.47 629	0.33 617	0.84 652	0.49 641	0.95 650	1.42 671

SHD	0.98 592	0.54 592	1.30 601	0.63 609	0.50 605	1.14 591	0.50 516	1.80 650	2.20 652	1.66 632	1.39 577	1.47 612	1.21 613	1.40 606	1.80 629	0.32 577	0.27 583	0.32 583	0.34 604	0.41 597	0.44 612

PWC_ROB	0.92 580	0.57 602	1.64 630	0.53 556	0.33 503	0.93 545	0.39 410	1.42 610	1.51 624	1.66 632	2.57 647	1.18 572	1.11 604	1.50 618	1.54 621	0.26 528	0.18 488	0.28 557	0.20 462	0.30 544	0.32 556

IMH-64-1	1.96 649	1.64 670	1.26 592	2.26 675	1.91 675	2.30 652	1.35 658	2.99 667	2.29 653	1.70 634	2.79 654	2.47 649	1.66 642	2.33 655	1.95 633	2.07 676	0.74 663	2.44 678	1.04 672	2.40 677	1.59 673

IMH-64	1.96 649	1.64 670	1.26 592	2.26 675	1.91 675	2.30 652	1.35 658	2.99 667	2.29 653	1.70 634	2.79 654	2.47 649	1.66 642	2.33 655	1.95 633	2.07 676	0.74 663	2.44 678	1.04 672	2.40 677	1.59 673

AnyNet_C01	1.63 642	1.16 652	7.38 675	0.65 614	0.56 617	2.25 650	1.53 663	1.53 622	1.46 620	1.71 636	1.95 625	1.83 632	1.41 626	2.48 659	4.42 673	0.33 585	0.32 612	0.32 583	0.34 604	0.45 607	0.50 627

MFMNet_re	1.17 613	0.99 643	1.31 602	1.02 648	0.95 647	1.32 608	1.32 655	1.44 612	1.58 629	1.72 637	1.70 613	1.21 574	1.57 635	1.16 572	1.04 582	0.88 653	0.76 667	0.79 649	0.75 658	0.90 646	0.94 650

G-Net	0.95 586	0.48 579	1.13 580	0.67 618	0.49 600	2.07 647	0.63 571	1.02 453	0.90 457	1.77 638	2.62 650	1.28 582	1.60 637	1.09 562	1.06 585	0.37 607	0.30 597	0.35 591	0.25 549	0.46 610	0.45 614

zh-mn7	1.21 619	0.75 622	5.81 671	0.52 545	0.39 548	1.18 600	0.63 571	1.21 539	1.79 642	1.81 639	2.33 636	1.16 570	1.01 591	2.20 651	2.00 638	0.25 523	0.22 539	0.22 468	0.22 505	0.25 505	0.30 543

ACVNet_2	1.74 645	1.30 657	1.62 629	1.81 664	1.63 666	2.28 651	1.34 657	2.35 661	2.64 663	1.82 640	2.55 645	2.99 657	1.71 645	1.67 627	1.20 601	1.48 668	0.59 657	1.81 665	0.71 656	2.09 670	1.29 665

pmcnn	1.27 625	0.31 493	1.14 582	0.41 314	0.23 211	0.97 553	0.71 588	1.23 551	1.32 603	1.83 641	2.34 638	11.25 690	0.89 571	1.04 556	0.96 564	0.15 229	0.12 265	0.12 42	0.10 66	0.15 238	0.16 302

IMH	2.15 658	1.66 672	1.29 597	2.25 674	1.92 677	2.87 663	1.33 656	3.25 670	3.04 669	1.87 642	3.33 665	3.00 658	2.03 655	2.80 665	1.95 633	2.09 678	0.78 668	2.45 680	1.05 675	2.44 679	1.62 676

DispFullNet	1.64 643	2.64 684	3.14 656	2.57 678	1.78 672	1.32 608	0.55 541	1.42 610	1.45 618	1.89 643	1.48 596	1.55 622	2.35 662	2.08 646	1.12 595	0.60 645	0.19 511	2.33 677	0.73 657	2.35 676	1.30 666

RTS	2.03 652	1.03 647	11.50 681	0.68 622	0.63 629	2.71 656	1.56 665	1.55 625	2.32 655	1.93 644	2.57 647	1.32 588	1.32 620	5.20 680	4.30 671	0.31 572	0.23 549	0.29 566	0.30 582	0.41 597	0.40 594

RTSA	2.03 652	1.03 647	11.50 681	0.68 622	0.63 629	2.71 656	1.56 665	1.55 625	2.32 655	1.93 644	2.57 647	1.32 588	1.32 620	5.20 680	4.30 671	0.31 572	0.23 549	0.29 566	0.30 582	0.41 597	0.40 594

LVE	2.20 660	1.47 662	1.44 615	2.06 672	1.80 673	2.79 661	1.77 673	2.96 666	3.94 679	1.95 646	4.29 676	3.47 668	1.97 651	2.48 659	1.85 631	2.06 675	0.88 672	2.06 675	1.13 677	2.17 673	1.53 672

ADCS	1.60 641	0.70 617	4.02 662	0.61 602	0.53 612	1.31 607	1.11 640	1.71 644	1.86 646	1.97 647	1.68 610	1.51 618	1.46 629	2.07 645	9.20 684	0.34 594	0.32 612	0.33 588	0.36 608	0.45 607	0.46 618

WAO-6	2.11 657	1.52 664	1.25 591	1.73 663	1.69 670	2.72 658	1.62 667	3.15 669	3.64 674	2.01 648	3.28 661	3.52 669	2.20 661	2.59 662	2.48 653	1.31 666	0.92 674	2.04 673	1.22 682	1.89 664	1.35 670

Dean	2.07 656	1.39 660	1.69 634	2.17 673	1.83 674	2.75 659	1.28 652	3.49 675	3.80 677	2.13 649	3.30 662	3.18 661	1.98 653	1.78 634	1.72 626	1.73 671	0.79 671	1.99 668	0.91 666	2.17 673	1.34 669

LSM	4.83 680	0.83 632	11.23 680	0.76 636	56.73 711	1.10 582	1.18 646	1.35 593	1.70 639	2.13 649	2.34 638	1.34 596	1.19 612	1.52 619	1.23 602	0.34 594	0.50 651	0.39 607	0.47 634	0.51 623	9.82 693

SPS-STEREO	1.29 627	0.94 640	1.10 577	1.05 650	1.03 655	1.48 619	0.91 624	1.57 631	1.24 586	2.13 649	1.90 623	1.94 637	1.46 629	1.77 633	1.64 624	0.97 656	0.94 678	0.90 653	0.89 665	0.96 651	0.97 654
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 620	0.57 602	3.17 657	0.54 568	0.44 577	1.07 578	0.77 607	1.31 581	1.13 561	2.14 652	1.48 596	1.49 615	1.47 631	1.65 626	5.30 677	0.26 528	0.24 558	0.29 566	0.32 595	0.38 589	0.36 579

JetBlue	3.02 667	1.39 660	7.91 676	1.17 654	1.49 664	8.53 683	7.94 690	2.82 665	1.98 648	2.15 653	2.69 652	3.32 665	3.01 672	6.66 684	3.81 668	0.79 649	0.78 668	0.75 646	0.76 659	1.04 652	1.33 668

PVD	1.34 630	0.70 617	1.42 613	0.78 637	0.65 631	1.68 633	0.91 624	2.12 658	3.01 668	2.25 654	2.35 640	1.90 635	1.99 654	1.98 642	2.14 645	0.40 617	0.38 628	0.49 631	0.37 610	0.51 623	0.67 642

WAO-7	1.96 649	1.24 654	1.52 618	1.28 657	1.06 658	2.92 665	1.64 668	3.32 671	3.05 670	2.28 655	3.32 663	3.19 662	2.38 663	3.39 669	2.49 654	1.02 659	0.92 674	1.06 657	1.04 672	1.05 653	0.99 656

MonStereo1	2.06 654	1.51 663	1.56 622	1.85 667	1.70 671	2.84 662	0.78 611	2.52 663	3.49 673	2.33 656	4.36 677	3.41 667	2.72 667	2.32 654	1.83 630	1.32 667	0.55 653	1.66 663	0.88 664	1.94 665	1.70 677

AANet	1.18 615	1.03 647	3.09 654	0.46 465	0.40 553	1.00 561	0.56 546	1.29 576	2.47 660	2.36 657	2.42 642	2.21 643	1.62 638	1.20 579	1.55 622	0.33 585	0.25 566	0.28 557	0.25 549	0.37 586	0.37 585

PWCK	2.06 654	1.75 673	4.11 664	1.69 662	0.93 645	3.13 669	2.86 686	2.18 659	2.41 659	2.38 658	2.33 636	2.22 644	1.85 649	3.52 671	2.20 648	1.65 669	0.73 661	1.52 662	0.83 663	1.81 661	1.02 659

SGM_RVC	1.04 598	0.30 484	0.47 293	0.41 314	0.23 211	1.73 636	0.77 607	1.63 638	1.30 601	2.39 659	1.99 627	2.64 651	1.78 647	2.22 652	1.40 610	0.28 550	0.27 583	0.27 546	0.25 549	0.25 505	0.25 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.54 670	1.89 674	1.59 624	2.62 681	2.29 679	6.88 682	1.72 671	4.72 685	11.88 687	2.43 660	5.46 686	8.16 686	2.80 670	4.13 677	3.03 660	2.25 681	0.75 665	2.57 682	1.09 676	2.65 683	1.84 679

aanetorigin	0.85 574	0.58 606	1.98 638	0.50 516	0.40 553	0.66 456	0.70 586	0.72 322	1.01 516	2.44 661	2.00 628	1.32 588	1.25 617	0.96 529	1.16 597	0.20 433	0.19 511	0.20 409	0.20 462	0.27 525	0.33 565

KSHMR	2.64 663	1.96 676	1.86 637	2.69 682	2.44 681	2.88 664	2.04 678	3.46 674	6.31 683	2.51 662	3.27 660	3.39 666	1.97 651	2.59 662	2.08 644	2.48 683	1.41 684	2.80 687	1.51 686	2.98 685	2.09 681

MSMD_ROB	1.25 623	0.51 580	0.64 444	0.60 597	0.50 605	1.66 631	0.67 578	1.26 560	1.26 593	2.64 663	3.82 668	3.06 659	3.20 674	1.45 614	0.91 553	0.46 626	0.41 638	0.49 631	0.51 645	0.47 613	0.45 614

tt	6.21 684	0.22 299	5.88 672	3.55 688	2.07 678	11.25 688	19.19 696	11.84 692	5.47 682	2.71 664	2.18 634	4.87 674	6.25 684	3.71 672	7.09 680	8.31 696	11.17 704	4.91 694	5.39 697	5.72 692	2.42 684

ktn	3.02 667	2.27 679	1.85 636	2.89 683	2.54 685	3.72 673	2.14 680	3.79 679	5.33 681	2.82 665	5.09 683	5.95 681	2.54 665	3.34 668	2.58 656	2.65 685	1.44 685	2.78 686	2.03 689	2.61 682	2.10 682

WAO-8	3.00 665	1.60 667	1.52 618	1.82 665	1.65 668	5.57 679	1.35 658	4.65 683	12.37 689	2.89 666	4.04 673	4.89 675	2.78 668	3.73 673	2.44 650	1.29 664	0.93 676	2.00 669	1.16 679	2.02 668	1.23 663

Venus	3.00 665	1.60 667	1.52 618	1.82 665	1.65 668	5.57 679	1.35 658	4.65 683	12.37 689	2.89 666	4.04 673	4.89 675	2.78 668	3.73 673	2.44 650	1.29 664	0.93 676	2.00 669	1.16 679	2.02 668	1.23 663

notaker	2.87 664	2.31 680	2.01 639	3.03 684	2.60 686	2.94 666	1.82 675	3.43 673	3.06 671	2.89 666	4.21 675	6.15 683	2.71 666	3.42 670	2.90 659	2.67 686	1.18 682	3.00 689	1.67 687	3.13 686	2.26 683

MDST_ROB	0.97 590	0.29 469	1.02 569	0.64 612	0.43 571	2.64 655	0.82 616	1.68 643	1.18 577	2.89 666	1.82 618	0.97 509	0.75 522	1.83 637	0.89 544	0.26 528	0.22 539	0.32 583	0.28 575	0.26 515	0.26 510

SGM+DAISY	1.52 639	0.99 643	1.61 628	1.01 646	1.02 654	1.86 643	1.19 647	1.49 617	1.38 610	2.96 670	3.00 657	2.79 654	1.94 650	1.88 638	1.62 623	0.98 658	0.97 680	0.91 655	0.91 666	0.94 649	0.99 656

UNDER WATER	3.63 672	2.12 678	4.11 664	3.17 685	2.51 683	3.77 675	2.45 682	3.53 676	13.66 692	2.98 671	2.92 656	5.75 679	4.13 680	3.85 675	3.75 667	2.84 687	1.11 681	2.71 685	1.41 684	3.26 688	2.50 685

WCMA_ROB	1.22 620	0.39 537	0.93 551	0.51 528	0.45 583	1.44 616	0.79 612	1.20 536	1.30 601	2.99 672	3.94 671	3.30 664	2.17 659	1.42 610	1.31 606	0.46 626	0.35 624	0.35 591	0.37 610	0.41 597	0.42 602

UNDER WATER-64	3.72 673	2.07 677	4.57 667	3.30 687	2.52 684	5.61 681	2.63 685	3.67 677	12.27 688	3.09 673	2.66 651	5.99 682	4.74 682	3.93 676	3.57 665	2.54 684	1.24 683	2.65 683	1.48 685	3.21 687	2.62 686

TorneroNet	4.49 677	1.92 675	1.65 632	2.60 680	2.29 679	14.95 692	1.86 676	4.86 686	19.56 705	3.10 674	7.52 689	7.00 685	2.90 671	4.48 678	3.66 666	2.24 680	0.78 668	2.68 684	1.14 678	2.79 684	1.80 678

EDNetEfficientorigin	9.96 688	1.17 653	175.17 718	0.49 505	0.37 533	1.13 590	0.74 601	1.27 565	2.70 664	3.16 675	2.49 643	2.28 645	2.15 658	1.88 638	2.27 649	0.21 449	0.19 511	0.25 518	0.20 462	0.54 628	0.53 635

FCDSN-DC	1.43 636	0.57 602	0.69 473	0.74 633	0.59 623	1.42 615	0.65 577	1.40 603	1.41 612	3.31 676	4.42 678	4.57 671	3.01 672	1.70 630	1.19 600	0.46 626	0.42 640	0.48 628	0.47 634	0.51 623	0.51 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 647	0.64 612	1.20 586	0.74 633	0.59 623	2.18 649	2.53 683	2.10 657	2.85 667	3.46 677	3.41 666	3.12 660	4.11 679	2.69 664	2.53 655	0.54 641	0.47 649	0.51 635	0.48 638	0.55 630	0.55 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.47 638	0.82 629	6.28 673	0.48 493	0.40 553	0.73 486	0.83 618	0.95 430	2.77 665	3.48 678	1.95 625	1.64 627	2.12 657	1.42 610	3.84 669	0.21 449	0.19 511	0.21 453	0.21 484	0.43 603	0.42 602

ELAS	1.77 648	0.64 612	1.10 577	0.72 631	0.58 622	3.37 671	1.76 672	2.54 664	2.57 661	3.77 679	3.96 672	2.83 655	3.44 675	2.34 657	2.73 657	0.53 638	0.47 649	0.50 633	0.48 638	0.55 630	0.55 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 683	6.17 688	12.68 684	2.38 677	2.85 687	12.60 689	11.17 693	4.60 682	3.74 675	3.87 680	3.85 669	4.83 673	4.13 680	6.81 685	12.18 689	2.18 679	2.95 691	2.19 676	1.98 688	3.49 689	3.01 688

MeshStereo	1.38 632	0.45 565	0.58 413	0.45 440	0.35 522	1.63 629	0.60 562	2.07 655	1.43 616	4.49 681	3.32 663	4.67 672	2.08 656	2.08 646	1.32 607	0.36 603	0.36 626	0.37 601	0.32 595	0.32 556	0.34 569
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
MADNet++	4.18 675	2.72 686	4.00 661	3.80 689	3.44 689	4.72 678	4.05 688	4.01 680	3.74 675	4.52 682	5.14 684	4.20 670	4.89 683	7.04 686	6.39 678	3.79 689	3.70 693	3.27 691	2.70 692	3.68 690	3.74 690

TCMNet-wrong-test	9.08 687	10.58 691	9.58 678	19.64 695	17.64 695	12.69 690	8.93 691	13.77 696	2.58 662	4.67 683	5.19 685	14.57 693	11.02 690	7.21 687	9.81 685	5.58 695	0.89 673	3.76 692	3.10 693	10.41 696	10.02 694

FC-DCNN	1.67 644	0.53 585	0.68 464	0.62 606	0.49 600	1.62 628	0.71 588	1.77 649	1.55 625	4.73 684	4.66 680	5.82 680	3.94 678	2.13 648	1.42 611	0.47 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 614	0.47 620

FC-DCNN v2	1.74 645	0.53 585	0.68 464	0.62 606	0.49 600	1.67 632	0.71 588	1.85 651	1.57 627	4.84 685	5.01 682	6.42 684	3.92 677	2.24 653	1.43 613	0.47 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 614	0.47 620

DPSimNet_ROB	5.19 682	2.71 685	18.56 688	2.59 679	2.49 682	4.25 676	10.93 692	3.33 672	3.93 678	5.02 686	4.52 679	5.74 678	10.18 686	5.44 682	8.79 683	2.40 682	2.47 689	2.48 681	2.54 690	2.56 681	2.87 687

light-stereo	4.16 674	1.10 651	14.81 685	10.11 693	7.60 690	3.03 667	0.68 581	3.75 678	2.81 666	5.31 687	5.96 687	9.76 689	1.47 631	7.39 688	1.47 617	1.22 663	1.45 686	0.66 643	0.78 660	1.84 662	2.07 680

DGTPSM_ROB	12.12 689	8.03 689	21.12 690	8.97 691	16.81 693	10.68 686	30.77 700	9.14 690	15.23 694	6.55 688	15.49 702	9.02 687	15.13 693	9.26 690	21.71 698	4.58 691	8.60 695	5.07 695	9.26 698	5.88 693	11.06 695

DPSMNet_ROB	12.13 690	8.03 689	21.13 691	9.02 692	16.82 694	10.68 686	30.78 701	9.15 691	15.24 695	6.56 689	15.50 703	9.02 687	15.13 693	9.28 691	21.71 698	4.59 692	8.60 695	5.08 696	9.26 698	5.89 694	11.06 695

MANE	4.73 678	0.54 592	0.77 507	0.69 625	0.60 626	10.35 685	1.67 669	8.68 689	12.66 691	6.90 690	9.43 691	11.59 691	10.59 688	8.26 689	8.41 682	0.51 636	0.45 646	0.48 628	1.02 670	0.50 620	0.50 627

SGM-ForestM	4.73 678	0.34 509	1.05 572	0.46 465	0.28 398	10.26 684	3.48 687	4.52 681	5.16 680	8.68 691	7.48 688	18.87 701	10.80 689	11.26 692	10.01 686	0.32 577	0.34 621	0.32 583	0.32 595	0.29 536	0.30 543

USTest	12.98 691	14.10 692	19.89 689	16.19 694	14.95 692	20.69 694	31.85 702	16.52 697	10.99 686	8.83 692	9.55 692	13.88 692	10.36 687	16.06 694	21.35 697	3.19 688	4.82 694	5.08 696	5.36 696	8.77 695	7.20 692

coex-ft	6.50 685	1.57 666	87.99 717	0.49 505	0.38 540	1.41 614	1.21 648	1.21 539	7.96 685	12.14 693	2.78 653	2.74 653	3.83 676	1.30 598	3.19 662	0.24 510	0.23 549	0.27 546	0.24 536	0.48 614	0.40 594

iinet-test	16.76 694	17.54 693	22.91 693	19.68 696	18.39 696	24.34 696	34.09 704	20.39 698	15.46 696	12.61 694	12.84 693	18.06 699	15.24 696	19.55 695	24.17 700	8.84 698	8.72 697	8.93 700	9.26 698	12.70 697	11.43 698

IINet	16.76 694	17.54 693	22.91 693	19.68 696	18.39 696	24.34 696	34.08 703	20.39 698	15.46 696	12.61 694	12.85 694	18.06 699	15.24 696	19.55 695	24.17 700	8.84 698	8.72 697	8.93 700	9.26 698	12.70 697	11.43 698

Anonymous_1	33.12 702	18.23 695	23.86 695	20.53 698	21.18 700	25.45 698	35.84 705	22.44 707	15.68 698	13.41 696	13.70 699	18.00 698	15.15 695	20.31 697	24.47 702	14.56 706	8.84 699	66.24 715	117.79 717	155.41 720	11.40 697

DPSM_ROB	17.80 696	18.60 696	24.24 699	20.89 699	19.49 698	25.83 699	36.10 706	21.62 705	16.41 699	13.46 697	14.26 700	19.11 702	16.15 698	20.74 698	25.59 703	9.37 700	9.23 700	9.47 702	9.81 702	13.47 699	12.09 700

DPSM	17.80 696	18.60 696	24.24 699	20.89 699	19.49 698	25.83 699	36.10 706	21.62 705	16.41 699	13.46 697	14.26 700	19.11 702	16.15 698	20.74 698	25.59 703	9.37 700	9.23 700	9.47 702	9.81 702	13.47 699	12.09 700

xxxxx1	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

tt_ll	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

ff	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

HanzoNet	6.97 686	2.57 682	4.66 668	3.29 686	2.96 688	3.75 674	2.35 681	5.08 687	7.11 684	14.46 702	13.06 695	17.69 697	22.95 705	13.72 693	6.61 679	4.36 690	1.96 688	3.14 690	2.59 691	3.88 691	3.19 689

LE_ROB	4.86 681	0.27 440	9.43 677	0.45 440	0.24 257	1.61 627	0.96 633	2.05 654	17.75 701	16.36 703	4.84 681	5.17 677	19.48 703	2.05 643	15.49 692	0.17 328	0.15 409	0.16 233	0.16 319	0.20 421	0.19 390

Selective-IGEV-i1pa	15.72 693	22.55 701	18.18 687	1.88 668	0.97 649	29.25 706	11.89 694	25.83 708	20.69 706	20.14 704	22.94 704	28.39 706	23.24 706	29.37 706	18.71 694	12.83 702	3.29 692	6.89 698	1.18 681	2.01 667	14.15 702

LRCNet_RVC	21.27 700	31.14 703	21.46 692	28.97 702	23.77 701	3.11 668	0.62 566	20.94 703	1.64 636	25.57 705	28.13 707	21.96 704	14.74 692	21.99 704	16.44 693	29.16 714	14.92 705	33.57 711	31.28 711	29.67 712	26.33 709

Hybrid-DGEV	35.79 706	37.44 711	48.86 714	42.22 707	39.24 706	52.03 713	72.89 713	43.41 715	32.74 709	26.76 706	28.72 710	38.35 709	32.61 712	41.58 712	51.39 711	18.72 709	18.56 707	19.14 708	19.80 709	27.10 703	24.25 703

RAFT-FEzeroshot	35.76 703	37.39 708	48.55 709	42.39 709	39.44 709	51.96 710	72.92 714	43.38 713	32.90 711	26.87 707	28.06 705	38.42 710	32.28 709	41.59 714	51.51 715	18.73 710	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.12 705	24.33 705

RAFT-FE	35.76 703	37.39 708	48.55 709	42.39 709	39.44 709	51.96 710	72.92 714	43.38 713	32.90 711	26.87 707	28.06 705	38.42 710	32.28 709	41.59 714	51.51 715	18.73 710	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.12 705	24.33 705

FlowAnything	35.84 707	37.49 712	48.69 712	42.17 705	39.26 707	51.95 708	72.95 717	43.35 711	33.23 715	26.92 709	28.67 709	38.55 714	32.78 714	41.53 711	51.47 713	18.71 707	18.59 711	19.17 710	19.88 710	27.07 702	24.26 704

CasAABBNet	35.77 705	37.38 707	48.59 711	42.20 706	39.23 705	51.95 708	72.92 714	43.36 712	33.03 714	26.93 710	28.31 708	38.43 712	32.32 711	41.58 712	51.50 714	18.71 707	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.11 704	24.33 705

Selective-RAFT-Error	35.87 708	37.42 710	48.73 713	42.24 708	39.28 708	52.00 712	72.87 712	43.41 715	32.95 713	26.97 711	28.72 710	38.71 715	33.15 715	41.59 714	51.42 712	18.77 712	18.60 712	19.14 708	19.78 708	27.19 707	24.42 708

LSM0	38.96 714	37.52 713	48.37 708	43.79 711	91.31 717	52.31 714	72.38 711	43.71 717	32.75 710	27.16 712	28.73 712	38.51 713	32.63 713	41.75 717	51.59 717	18.85 713	18.43 706	19.09 704	19.60 704	27.21 708	33.44 710

BEATNet-Init1	15.65 692	1.62 669	54.26 715	0.75 635	0.56 617	37.03 707	13.39 695	13.20 693	14.59 693	29.41 713	29.29 713	47.69 716	21.87 704	26.91 705	19.58 695	0.43 623	0.39 633	0.47 623	0.47 634	0.52 626	0.52 633

HaxPig	31.93 701	37.19 706	34.22 701	24.41 701	24.94 702	18.53 693	20.18 697	21.15 704	28.84 708	35.74 714	38.86 714	26.18 705	28.75 708	33.85 707	34.15 708	35.89 715	38.80 716	37.79 712	40.52 714	39.33 713	39.33 714

RSGM-EC	74.49 716	61.53 716	40.38 706	97.66 715	92.09 718	73.48 716	113.87 718	59.44 718	38.62 718	39.84 715	49.02 717	90.35 718	61.68 718	138.81 718	126.03 719	92.92 718	53.83 719	94.52 716	37.88 712	81.03 718	46.84 717

acva	74.49 716	61.53 716	40.38 706	97.66 715	92.09 718	73.48 716	113.87 718	59.44 718	38.62 718	39.84 715	49.02 717	90.35 718	61.68 718	138.81 718	126.03 719	92.92 718	53.83 719	94.52 716	37.88 712	81.03 718	46.84 717

AVERAGE_ROB	37.53 713	40.05 714	40.01 704	34.74 704	33.76 704	28.46 705	25.14 699	32.31 710	34.08 717	41.20 717	40.52 715	34.51 708	34.78 717	39.11 709	37.48 710	42.68 716	43.32 717	43.80 713	42.99 715	40.42 714	41.31 715

MEDIAN_ROB	37.35 712	40.72 715	40.37 705	32.26 703	31.80 703	27.29 701	25.02 698	29.47 709	33.43 716	41.99 718	41.60 716	33.48 707	34.37 716	39.66 710	36.94 709	43.49 717	43.96 718	44.07 714	43.35 716	41.32 715	42.43 716

Selective-IGEV-i16pa	80.76 718	120.64 718	16.47 686	1.09 651	0.67 634	181.14 720	2.07 679	155.24 721	142.81 721	57.79 719	156.23 719	108.46 720	171.50 721	201.35 721	101.88 718	96.20 720	1.70 687	2.81 688	0.33 601	1.06 654	95.73 719

PML	40.49 715	30.31 702	12.46 683	7.19 690	14.30 691	91.44 718	212.44 721	7.73 688	23.24 707	74.44 720	185.05 721	49.81 717	25.78 707	21.34 700	12.84 690	8.71 697	2.93 690	8.43 699	3.24 694	13.77 701	4.45 691

test_example2	176.82 719	204.75 719	198.54 719	188.58 719	191.23 720	151.28 719	169.77 720	97.63 720	125.81 720	179.94 721	183.74 720	158.20 721	139.14 720	192.16 720	198.12 721	203.48 721	236.37 721	163.71 721	173.22 721	217.79 721	162.95 720

ccccc		430.66 720		506.24 720	500.20 721	349.93 721		384.19 722		330.97 722		370.48 722		498.75 722		557.84 722	430.47 722	334.14 722	290.91 722	547.74 722

Low-res two-view benchmark