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	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 66	0.26 100	0.23 7	0.24 63	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 24	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 75	0.12 6	0.11 22	0.16 89	0.16 221	0.13 5	0.14 26

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.62 40	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 94	0.39 13	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.59 26	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 94	0.38 11	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 33	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 106	0.31 70	0.32 1	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 29	0.13 3

StereoAnything_RVC	0.49 208	1.60 652	0.87 325	0.37 14	0.21 21	0.26 11	0.21 24	0.53 13	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 103	1.29 343	0.23 1	0.22 357	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 658	0.13 3

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 13	0.57 22	0.20 2	0.24 6	0.16 1	0.39 117	0.31 70	0.32 1	0.23 1	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

MLG-Stereo_test1	0.29 23	0.21 33	0.42 32	0.41 66	0.25 78	0.37 51	0.20 13	0.71 68	0.20 2	0.25 7	0.17 2	0.33 75	0.26 28	0.92 234	0.26 27	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

PointNet	0.29 23	0.19 10	0.40 19	0.40 54	0.23 42	0.38 57	0.28 98	0.72 76	0.40 72	0.26 8	0.32 37	0.39 117	0.22 15	0.50 72	0.27 48	0.15 66	0.13 143	0.17 139	0.12 45	0.15 70	0.14 26

MLG-Stereo	0.31 39	0.20 23	0.42 32	0.42 78	0.20 11	0.41 75	0.19 7	0.85 145	0.24 6	0.26 8	0.22 7	0.33 75	0.27 39	1.09 295	0.27 48	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

HiDET	0.27 10	0.19 10	0.39 11	0.39 39	0.24 53	0.30 23	0.21 24	0.60 30	0.35 39	0.27 10	0.30 33	0.33 75	0.25 22	0.50 72	0.32 122	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.16 117

BridgeDepth	0.30 35	0.21 33	0.39 11	0.41 66	0.18 2	0.57 243	0.32 148	0.71 68	0.35 39	0.27 10	0.26 16	0.39 117	0.43 155	0.48 56	0.29 75	0.14 35	0.10 2	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.31 39	0.24 100	0.49 71	0.38 27	0.27 114	0.28 17	0.21 24	0.68 54	0.29 17	0.27 10	0.25 11	0.25 17	0.22 15	1.25 333	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

MatchStereo	0.30 35	0.21 33	0.44 42	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 49	0.90 170	0.54 132	0.28 13	0.48 111	0.25 17	0.24 21	0.53 79	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 35	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 78	0.32 31	0.22 33	0.65 45	0.58 154	0.28 13	0.33 40	0.33 75	0.29 51	0.58 96	0.32 122	0.14 35	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.17 149

MLG-Stereo_test2	0.27 10	0.22 50	0.40 19	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.18 2	0.58 23	0.23 4	0.28 13	0.24 10	0.34 85	0.19 2	0.79 184	0.24 8	0.16 97	0.11 22	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

GREAT-IGEV	0.34 60	0.22 50	0.54 108	0.40 54	0.31 217	0.36 48	0.28 98	0.59 26	0.66 189	0.28 13	0.51 132	0.29 42	0.29 51	0.86 211	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.16 117
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo+	0.46 182	0.23 70	0.51 90	0.42 78	0.46 437	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 54	0.28 13	0.25 11	0.31 54	0.41 137	1.43 385	0.31 108	0.18 194	0.13 143	0.15 44	0.12 45	1.09 644	1.74 657

monster-pro	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 230	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 105	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 95	0.24 100	0.98 383	0.42 78	0.25 78	0.43 95	0.35 189	0.75 95	0.35 39	0.29 18	0.41 69	0.31 54	0.50 230	1.00 262	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.13 3

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 19	0.38 27	0.28 153	0.21 5	0.22 33	0.36 2	0.24 6	0.29 18	0.35 48	0.20 2	0.22 15	0.39 13	0.23 1	0.18 194	0.14 227	0.21 299	0.20 340	0.17 142	0.13 3

LACA2	0.29 23	0.23 70	0.52 98	0.36 7	0.18 2	0.40 63	0.38 230	0.64 42	0.27 13	0.29 18	0.33 40	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 103	0.12 1

Test_v1	0.28 16	0.21 33	0.39 11	0.35 2	0.25 78	0.31 27	0.29 109	0.65 45	0.39 61	0.29 18	0.34 43	0.25 17	0.25 22	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.11 22	0.14 12	0.13 111	0.13 5	0.13 3

MonStereo	0.29 23	0.19 10	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.55 230	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 105	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Monster-pub-eth3d	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 230	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.21 12	0.59 102	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

S2M2_XL	0.25 4	0.25 139	0.43 35	0.36 7	0.24 53	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 18	0.41 69	0.24 13	0.23 19	0.32 1	0.27 48	0.20 286	0.18 397	0.18 182	0.16 221	0.18 187	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 230	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.20 6	0.60 105	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

MGA	0.28 16	0.20 23	0.43 35	0.38 27	0.27 114	0.44 102	0.20 13	0.51 9	0.39 61	0.30 27	0.32 37	0.31 54	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

MSE-Stereo	0.27 10	0.20 23	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.30 27	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

LiteMatch*	0.28 16	0.20 23	0.53 103	0.39 39	0.28 153	0.31 27	0.23 49	0.55 18	0.39 61	0.30 27	0.28 24	0.35 89	0.29 51	0.47 49	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

LACA3	0.28 16	0.22 50	0.39 11	0.36 7	0.20 11	0.37 51	0.38 230	0.51 9	0.29 17	0.30 27	0.27 19	0.26 24	0.31 70	0.74 159	0.23 1	0.17 145	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 70	0.13 3

LiteMatch	0.34 60	0.26 166	0.38 7	0.47 161	0.26 100	0.35 40	0.31 129	0.53 13	0.34 31	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.51 238	0.47 49	0.75 419	0.22 357	0.12 54	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.26 399

GeoVLM	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 10	0.20 23	0.40 19	0.34 1	0.19 5	0.46 116	0.19 7	0.59 26	0.28 14	0.30 27	0.29 28	0.26 24	0.32 81	0.45 41	0.30 91	0.17 145	0.11 22	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.39 117	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.15 62

LG-G_1	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 298	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 103	0.88 220	0.26 27	0.17 145	0.13 143	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

LG-G	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 298	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 103	0.88 220	0.26 27	0.17 145	0.13 143	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

LGtest1	0.28 16	0.23 70	0.46 48	0.42 78	0.22 29	0.41 75	0.19 7	0.58 23	0.29 17	0.30 27	0.25 11	0.29 42	0.29 51	0.57 93	0.26 27	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.16 117

LACA1	0.26 8	0.21 33	0.40 19	0.35 2	0.18 2	0.31 27	0.27 88	0.52 12	0.26 12	0.31 38	0.22 7	0.25 17	0.32 81	0.48 56	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

LG-Stereo_L2	0.30 35	0.23 70	0.50 81	0.38 27	0.26 100	0.26 11	0.20 13	0.84 139	0.31 22	0.31 38	0.26 16	0.25 17	0.26 28	0.94 239	0.23 1	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.13 3

FoundationStereo	0.26 8	0.23 70	0.41 28	0.40 54	0.24 53	0.32 31	0.22 33	0.43 5	0.24 6	0.31 38	0.25 11	0.30 49	0.32 81	0.36 6	0.27 48	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

CSFM-Stereo	0.28 16	0.19 10	0.39 11	0.40 54	0.21 21	0.40 63	0.21 24	0.60 30	0.33 27	0.32 41	0.29 28	0.31 54	0.29 51	0.49 62	0.27 48	0.15 66	0.14 227	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 95	0.25 139	0.62 163	0.41 66	0.46 437	0.82 396	0.22 33	0.67 52	0.48 107	0.32 41	0.55 161	0.37 106	0.31 70	0.85 208	0.28 60	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

252Zero-FE	0.29 23	0.24 100	0.47 57	0.42 78	0.25 78	0.29 20	0.19 7	0.71 68	0.49 112	0.32 41	0.34 43	0.22 3	0.25 22	0.43 35	0.30 91	0.16 97	0.13 143	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

IGEV	0.29 23	0.18 3	0.43 35	0.38 27	0.31 217	0.45 107	0.21 24	0.63 41	0.42 79	0.32 41	0.44 90	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.12 1	0.14 26

S2M2_L	0.35 74	0.28 220	0.47 57	0.43 94	0.30 196	0.31 27	0.16 1	0.61 38	0.68 194	0.32 41	0.49 120	0.47 165	0.34 94	0.40 19	0.33 136	0.25 429	0.22 472	0.20 259	0.22 411	0.25 415	0.23 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-78k	0.37 95	0.24 100	1.02 399	0.44 110	0.21 21	0.33 33	0.36 203	0.79 114	0.34 31	0.33 46	0.42 77	0.31 54	0.58 297	0.93 237	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

DispViT+	0.34 60	0.20 23	0.40 19	0.37 14	0.55 498	0.30 23	0.23 49	0.73 84	0.58 154	0.33 46	0.35 48	0.30 49	0.25 22	1.13 308	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 5	0.15 62

AdaDepth	0.33 52	0.23 70	0.69 211	0.46 141	0.29 172	0.44 102	0.24 63	0.54 17	0.38 56	0.33 46	0.38 56	0.26 24	0.31 70	0.81 189	0.27 48	0.12 6	0.13 143	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.20 249

111111	0.36 86	0.22 50	0.49 71	0.47 161	0.45 428	0.36 48	0.22 33	1.04 220	0.44 89	0.33 46	0.33 40	0.40 125	0.26 28	0.99 257	0.27 48	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.15 70	0.15 62

castereo++	0.41 137	0.26 166	0.51 90	0.44 110	0.32 251	0.96 462	0.22 33	1.13 258	0.61 172	0.33 46	0.45 97	0.50 182	0.39 130	0.94 239	0.25 15	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

dual_stereo	0.29 23	0.21 33	0.39 11	0.40 54	0.23 42	0.25 8	0.22 33	0.59 26	0.32 26	0.33 46	0.26 16	0.40 125	0.23 19	0.86 211	0.30 91	0.16 97	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

RAStereo	0.36 86	0.22 50	0.85 313	0.48 181	0.28 153	0.27 15	0.28 98	0.77 104	0.65 187	0.33 46	0.43 80	0.44 140	0.31 70	0.45 41	0.35 157	0.18 194	0.15 300	0.19 207	0.15 180	0.19 226	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 95	0.23 70	0.94 364	0.43 94	0.22 29	0.50 173	0.30 120	0.74 92	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.31 54	0.51 238	1.04 275	0.26 27	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.14 26

aanet-new-40k	0.35 74	0.25 139	0.95 370	0.42 78	0.26 100	0.51 185	0.23 49	0.79 114	0.34 31	0.34 53	0.48 111	0.33 75	0.51 238	0.37 9	0.29 75	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 52	0.23 70	0.59 135	0.43 94	0.28 153	0.40 63	0.26 80	0.83 130	0.39 61	0.34 53	0.44 90	0.29 42	0.46 185	0.36 6	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.26 399

DDF-Stereo	0.39 124	0.24 100	0.53 103	0.51 241	0.45 428	0.30 23	0.23 49	0.64 42	0.34 31	0.34 53	0.40 66	0.37 106	0.48 200	0.94 239	0.35 157	0.24 406	0.12 54	0.18 182	0.13 111	0.85 631	0.19 217

zero-FE	0.38 114	0.24 100	0.54 108	0.48 181	0.46 437	0.29 20	0.23 49	0.69 58	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.37 106	0.49 219	0.68 142	0.35 157	0.23 384	0.12 54	0.18 182	0.13 111	0.82 630	0.19 217

AIO_test	0.38 114	0.24 100	0.59 135	0.47 161	0.31 217	0.55 230	0.44 322	0.86 152	0.50 117	0.34 53	0.48 111	0.46 155	0.30 63	0.76 170	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

aanet-new-60k	0.37 95	0.23 70	0.94 364	0.43 94	0.23 42	0.58 255	0.31 129	0.83 130	0.35 39	0.35 59	0.39 58	0.40 125	0.43 155	0.78 182	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-36k	0.37 95	0.24 100	0.82 285	0.44 110	0.22 29	0.51 185	0.32 148	0.80 117	0.37 54	0.35 59	0.40 66	0.36 95	0.56 273	0.83 197	0.26 27	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 74	0.26 166	0.85 313	0.42 78	0.20 11	0.33 33	0.31 129	0.92 172	0.44 89	0.35 59	0.54 155	0.35 89	0.56 273	0.39 13	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

aanet-32k-new	0.37 95	0.27 197	0.97 379	0.44 110	0.24 53	0.50 173	0.32 148	0.69 58	0.38 56	0.35 59	0.42 77	0.36 95	0.55 265	0.79 184	0.25 15	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 153	0.21 33	0.92 352	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 200	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 653

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 203	1.24 633	2.47 587	0.41 66	0.31 217	0.29 20	0.27 88	1.09 242	0.39 61	0.35 59	0.49 120	0.38 113	0.44 165	0.38 11	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.20 249

Pro-Stereo	0.32 44	0.17 2	0.36 5	0.41 66	0.29 172	0.59 260	0.21 24	0.36 2	0.30 21	0.35 59	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 411	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.19 207	0.17 254	0.13 5	0.13 3

AIO_rvc	0.38 114	0.25 139	0.65 190	0.47 161	0.31 217	0.55 230	0.38 230	0.98 192	0.51 121	0.35 59	0.48 111	0.49 175	0.22 15	0.87 216	0.31 108	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

GIP-stereo	0.37 95	0.25 139	0.49 71	0.55 318	0.41 396	0.37 51	0.22 33	1.03 213	0.56 145	0.35 59	0.52 140	0.46 155	0.37 118	0.55 85	0.28 60	0.20 286	0.13 143	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.16 117

IGEV-Stereo++	0.32 44	0.22 50	0.47 57	0.48 181	0.33 271	0.33 33	0.22 33	0.78 112	0.48 107	0.35 59	0.41 69	0.32 64	0.47 194	0.40 19	0.29 75	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.15 62

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 153	0.21 33	0.92 352	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 200	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 653

CAR	0.28 16	0.19 10	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.36 70	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.52 78	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

aanet-new-8k	0.37 95	0.25 139	0.65 190	0.46 141	0.26 100	0.53 206	0.35 189	0.84 139	0.54 132	0.36 70	0.43 80	0.33 75	0.61 320	0.69 143	0.30 91	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 182	1.51 646	1.58 528	0.39 39	0.35 310	0.40 63	0.26 80	1.05 224	0.41 78	0.36 70	0.48 111	0.41 132	0.40 135	0.48 56	0.25 15	0.15 66	0.13 143	0.15 44	0.13 111	0.15 70	0.24 355

Selective-IGEV-i32	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 290	0.33 136	0.15 66	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

GEAStereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.49 200	0.33 271	0.46 116	0.35 189	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.39 58	0.32 64	0.33 86	0.45 41	0.29 75	0.22 357	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.16 117

gasm-f	0.37 95	0.24 100	0.50 81	0.49 200	0.33 271	0.37 51	0.44 322	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.65 192	0.32 64	0.46 185	0.58 96	0.30 91	0.22 357	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

MLG-Stereo_test3	0.29 23	0.20 23	0.46 48	0.43 94	0.24 53	0.47 129	0.19 7	0.75 95	0.31 22	0.36 70	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 109	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.15 62

SCV	0.51 220	0.29 244	0.72 223	0.63 441	0.27 114	0.40 63	0.38 230	2.32 587	0.75 218	0.36 70	0.49 120	0.55 212	0.35 103	1.31 346	0.34 147	0.25 429	0.13 143	0.17 139	0.14 159	0.18 187	0.18 173

mms	0.42 153	0.29 244	0.60 147	0.47 161	0.33 271	0.43 95	0.46 345	0.75 95	0.50 117	0.36 70	0.61 180	0.44 140	0.30 63	1.39 373	0.34 147	0.16 97	0.14 227	0.18 182	0.15 180	0.19 226	0.21 279

ours_stereo	0.40 130	0.30 274	0.57 126	0.47 161	0.31 217	0.40 63	0.44 322	0.79 114	0.58 154	0.36 70	0.58 173	0.46 155	0.33 86	1.14 311	0.33 136	0.17 145	0.13 143	0.19 207	0.15 180	0.19 226	0.20 249

Selective-IGEV	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 290	0.33 136	0.15 66	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

aanet-new-28k	0.34 60	0.24 100	0.83 295	0.44 110	0.22 29	0.47 129	0.29 109	0.75 95	0.40 72	0.37 81	0.41 69	0.37 106	0.49 219	0.40 19	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.22 350	0.17 149

aanet-new-22k	0.35 74	0.23 70	0.86 322	0.45 127	0.23 42	0.47 129	0.23 49	0.75 95	0.51 121	0.37 81	0.48 111	0.34 85	0.49 219	0.47 49	0.30 91	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 60	0.23 70	0.73 238	0.47 161	0.23 42	0.42 86	0.21 24	0.76 101	0.45 100	0.37 81	0.44 90	0.37 106	0.48 200	0.43 35	0.29 75	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 74	0.22 50	0.55 113	0.42 78	0.27 114	0.42 86	0.39 248	1.02 204	0.54 132	0.37 81	0.51 132	0.34 85	0.44 165	0.36 6	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 137	0.53 529	1.34 496	0.47 161	0.40 375	0.37 51	0.24 63	1.18 285	0.43 84	0.37 81	0.43 80	0.41 132	0.41 137	0.46 47	0.30 91	0.14 35	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.18 173

BStereo	0.41 137	0.27 197	1.63 531	0.43 94	0.29 172	0.55 230	0.40 260	0.60 30	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 133	0.41 231	0.13 19	0.14 227	0.15 44	0.19 305	0.16 103	0.18 173

Wave_Phase_stereo	0.53 226	0.27 197	1.63 531	0.43 94	0.29 172	2.72 636	0.40 260	0.82 127	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 133	0.41 231	0.13 19	0.14 227	0.15 44	0.19 305	0.16 103	0.18 173

Wavelet-MonSter	0.29 23	0.21 33	0.51 90	0.41 66	0.27 114	0.26 11	0.25 68	0.51 9	0.31 22	0.37 81	0.48 111	0.28 39	0.35 103	0.54 82	0.29 75	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 44	0.20 23	0.44 42	0.37 14	0.22 29	0.28 17	0.18 2	0.69 58	0.36 52	0.37 81	0.36 51	0.27 30	0.20 6	1.43 385	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

HUF	0.39 124	0.27 197	0.71 221	0.43 94	0.24 53	0.51 185	0.47 358	0.99 201	0.55 141	0.37 81	0.45 97	0.53 201	0.41 137	0.70 145	0.29 75	0.18 194	0.14 227	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.17 149

U	9.23 682	0.22 50	0.65 190	0.48 181	53.11 710	61.26 715	0.24 63	0.77 104	0.55 141	0.37 81	0.30 33	0.29 42	0.34 94	0.34 4	0.27 48	0.20 286	0.12 54	60.47 714	4.24 690	0.18 187	0.14 26

aanet-new-32k	0.34 60	0.25 139	0.67 200	0.44 110	0.26 100	0.53 206	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 261	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 60	0.25 139	0.66 195	0.44 110	0.26 100	0.53 206	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 261	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new	0.41 137	0.27 197	0.70 217	0.48 181	0.38 348	0.73 345	0.29 109	0.71 68	0.39 61	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.73 358	0.98 256	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 95	0.23 70	0.62 163	0.50 224	0.29 172	0.74 349	0.39 248	0.72 76	0.48 107	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.50 230	0.45 41	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 95	0.22 50	0.55 113	0.44 110	0.42 407	0.58 255	0.30 120	0.87 156	0.44 89	0.38 92	0.53 144	0.47 165	0.59 303	0.40 19	0.34 147	0.16 97	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 74	0.22 50	0.54 108	0.46 141	0.33 271	0.40 63	0.34 174	0.80 117	0.44 89	0.38 92	0.61 180	0.40 125	0.50 230	0.37 9	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.16 117

GSStereo	0.36 86	0.23 70	0.46 48	0.50 224	0.33 271	0.46 116	0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 86	0.45 41	0.29 75	0.20 286	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

GS-Stereo							0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 86	0.45 41	0.29 75	0.20 286	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

2.5w	0.33 52	0.23 70	0.53 103	0.41 66	0.25 78	0.42 86	0.38 230	0.69 58	0.35 39	0.38 92	0.54 155	0.24 13	0.26 28	0.91 232	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.15 62

LG-Stereo	0.37 95	0.27 197	0.94 364	0.48 181	0.26 100	0.37 51	0.30 120	0.88 164	0.57 151	0.38 92	0.58 173	0.29 42	0.21 12	0.51 74	0.37 188	0.14 35	0.14 227	0.20 259	0.18 280	0.18 187	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.44 110	0.29 172	0.79 380	0.23 49	0.50 8	0.39 61	0.38 92	0.32 37	0.23 5	0.25 22	1.21 328	0.28 60	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.16 117

IGEV++	0.45 171	0.24 100	0.63 168	0.58 377	0.32 251	0.42 86	0.25 68	2.16 555	0.65 187	0.38 92	0.58 173	0.46 155	0.44 165	0.56 88	0.40 221	0.20 286	0.13 143	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

MaDis-Stereo	0.38 114	0.27 197	0.72 223	0.45 127	0.35 310	0.30 23	0.31 129	0.81 122	0.54 132	0.38 92	0.38 56	0.58 227	0.49 219	0.53 79	0.39 204	0.20 286	0.16 337	0.19 207	0.15 180	0.19 226	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 60	0.23 70	0.83 295	0.42 78	0.23 42	0.35 40	0.33 158	0.87 156	0.35 39	0.39 105	0.41 69	0.31 54	0.44 165	0.53 79	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.15 62

aanet-new-10k	0.37 95	0.24 100	0.98 383	0.48 181	0.24 53	0.66 309	0.25 68	0.72 76	0.43 84	0.39 105	0.42 77	0.40 125	0.52 248	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.19 226	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 74	0.24 100	0.83 295	0.49 200	0.22 29	0.48 143	0.25 68	0.94 183	0.46 102	0.39 105	0.29 28	0.33 75	0.48 200	0.41 26	0.30 91	0.14 35	0.10 2	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.17 149

asda	0.31 39	0.24 100	0.51 90	0.39 39	0.24 53	0.43 95	0.33 158	0.68 54	0.40 72	0.39 105	0.44 90	0.27 30	0.35 103	0.55 85	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.13 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 137	0.68 580	0.45 47	0.66 476	0.30 196	0.48 143	0.25 68	0.87 156	0.46 102	0.39 105	0.37 55	0.30 49	0.69 348	1.16 316	0.31 108	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

IGEV-RUCA	0.38 114	0.24 100	0.51 90	0.51 241	0.36 320	0.59 260	0.23 49	0.68 54	0.52 125	0.39 105	0.50 128	0.44 140	0.31 70	0.86 211	0.31 108	0.24 406	0.13 143	0.16 89	0.12 45	0.20 277	0.21 279

castereo	0.43 160	0.25 139	0.50 81	0.46 141	0.30 196	0.60 267	0.56 438	1.23 307	0.83 249	0.39 105	0.70 217	0.45 150	0.68 344	0.54 82	0.33 136	0.17 145	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

999	0.49 208	0.25 139	0.55 113	0.51 241	0.35 310	0.74 349	0.31 129	0.89 169	0.59 160	0.39 105	0.50 128	0.50 182	0.36 112	2.41 526	0.41 231	0.17 145	0.13 143	0.18 182	0.15 180	0.16 103	0.23 331

RSM++	0.40 130	0.26 166	0.55 113	0.51 241	0.27 114	0.49 152	0.41 272	0.83 130	0.52 125	0.39 105	0.47 108	0.60 238	0.34 94	1.02 270	0.31 108	0.16 97	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.18 187	0.15 62

CroCo-Stereo Lap2	0.46 182	0.37 437	0.87 325	0.62 430	0.79 589	0.28 17	0.35 189	0.81 122	0.73 206	0.39 105	0.54 155	0.71 284	0.54 261	0.60 105	0.48 289	0.18 194	0.18 397	0.19 207	0.16 221	0.21 328	0.21 279

aanet-new-14k	0.37 95	0.26 166	0.93 356	0.47 161	0.23 42	0.45 107	0.33 158	0.73 84	0.62 175	0.40 115	0.49 120	0.30 49	0.63 322	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.21 328	0.16 117

WQFJA1++	1.34 562	0.23 70	0.51 90	0.40 54	0.29 172	0.46 116	0.20 13	0.67 52	0.31 22	0.40 115	0.39 58	0.34 85	0.39 130	0.66 133	0.28 60	0.19 236	0.13 143	0.16 89	0.13 111	20.39 700	0.17 149

4.25_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 152	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 112	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.5w_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 152	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 112	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 152	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 112	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

SCV_C0	0.48 203	0.29 244	0.88 330	0.46 141	0.31 217	0.46 116	0.31 129	1.67 408	0.87 261	0.40 115	0.52 140	0.54 207	0.29 51	1.27 339	0.34 147	0.18 194	0.14 227	0.17 139	0.14 159	0.20 277	0.18 173

fffy	0.44 168	0.29 244	0.67 200	0.47 161	0.30 196	0.46 116	0.34 174	0.98 192	0.57 151	0.40 115	0.59 176	0.55 212	0.41 137	1.26 336	0.37 188	0.16 97	0.14 227	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.20 249

aanet-new-24k	0.35 74	0.24 100	0.62 163	0.43 94	0.25 78	0.53 206	0.30 120	0.72 76	0.39 61	0.41 122	0.63 184	0.35 89	0.48 200	0.46 47	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.18 187	0.15 62

AIO-Stereo	0.39 124	0.26 166	0.54 108	0.50 224	0.24 53	0.45 107	0.39 248	1.13 258	0.57 151	0.42 123	0.49 120	0.52 194	0.25 22	0.74 159	0.32 122	0.16 97	0.13 143	0.18 182	0.14 159	0.16 103	0.15 62

RSM	0.40 130	0.25 139	0.53 103	0.50 224	0.27 114	0.46 116	0.40 260	0.94 183	0.49 112	0.42 123	0.44 90	0.65 260	0.33 86	1.07 287	0.32 122	0.15 66	0.13 143	0.17 139	0.14 159	0.17 142	0.15 62

TS12	0.38 114	0.21 33	0.43 35	0.44 110	0.21 21	0.58 255	0.31 129	1.06 227	0.49 112	0.43 125	0.73 229	0.35 89	0.40 135	0.73 156	0.41 231	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.18 173

VMStereo-Base	0.39 124	0.25 139	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.39 59	0.33 158	0.72 76	0.87 261	0.43 125	0.69 210	0.60 238	0.33 86	0.76 170	0.37 188	0.18 194	0.14 227	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.18 173

NLSM3	0.38 114	0.21 33	0.47 57	0.46 141	0.36 320	0.43 95	0.34 174	0.75 95	0.62 175	0.43 125	0.70 217	0.39 117	0.43 155	0.62 114	0.37 188	0.15 66	0.12 54	0.19 207	0.17 254	0.16 103	0.16 117

4w-stereo	0.32 44	0.25 139	0.52 98	0.38 27	0.25 78	0.46 116	0.28 98	0.68 54	0.35 39	0.43 125	0.45 97	0.28 39	0.39 130	0.63 124	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.14 26

SGD-Stereo	0.34 60	0.22 50	0.44 42	0.39 39	0.20 11	0.42 86	0.22 33	0.71 68	0.33 27	0.43 125	0.34 43	0.27 30	0.35 103	1.15 312	0.33 136	0.21 322	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.15 62

CroCo-Stereo	0.42 153	0.33 346	0.83 295	0.59 396	0.28 153	0.26 11	0.33 158	1.22 302	0.85 256	0.43 125	0.49 120	0.65 260	0.46 185	0.40 19	0.36 175	0.19 236	0.15 300	0.16 89	0.14 159	0.20 277	0.17 149
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
Replicate-Monster	0.43 160	0.30 274	2.04 566	0.37 14	0.22 29	0.47 129	0.23 49	0.82 127	0.50 117	0.44 131	0.27 19	0.31 54	0.29 51	1.01 266	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 530

asd	0.32 44	0.22 50	0.49 71	0.40 54	0.25 78	0.47 129	0.30 120	0.77 104	0.35 39	0.44 131	0.40 66	0.28 39	0.34 94	0.64 126	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

3.75w	0.34 60	0.23 70	0.50 81	0.39 39	0.30 196	0.62 278	0.36 203	0.70 67	0.38 56	0.44 131	0.49 120	0.25 17	0.36 112	0.72 153	0.28 60	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

1w_stereo	0.36 86	0.21 33	0.47 57	0.44 110	0.27 114	0.47 129	0.54 421	0.66 50	0.51 121	0.44 131	0.67 202	0.25 17	0.45 175	0.62 114	0.34 147	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.15 62

plain	0.49 208	0.29 244	1.23 475	0.51 241	0.40 375	0.35 40	0.37 218	1.04 220	0.62 175	0.44 131	0.76 234	0.42 134	0.41 137	1.17 321	0.46 271	0.23 384	0.15 300	0.24 399	0.19 305	0.25 415	0.18 173

AEACV	0.41 137	0.25 139	0.60 147	0.55 318	0.52 476	0.43 95	0.38 230	0.98 192	0.63 179	0.44 131	0.56 167	0.46 155	0.59 303	0.56 88	0.31 108	0.17 145	0.13 143	0.18 182	0.16 221	0.17 142	0.17 149

EGLCR-Stereo	0.41 137	0.24 100	0.59 135	0.45 127	0.27 114	0.54 223	0.22 33	1.23 307	0.56 145	0.44 131	0.43 80	0.68 268	0.29 51	0.89 225	0.34 147	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.17 254	0.17 142	0.18 173

ProNet	0.46 182	0.30 274	0.69 211	0.46 141	0.32 251	0.57 243	0.52 401	1.15 275	0.67 191	0.44 131	0.50 128	0.44 140	0.43 155	1.31 346	0.38 198	0.16 97	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.18 187	0.18 173

monsterstereo	0.36 86	0.21 33	0.53 103	0.48 181	0.36 320	0.27 15	0.29 109	0.58 23	0.52 125	0.45 139	0.61 180	0.26 24	0.27 39	1.23 330	0.28 60	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.13 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 114	0.25 139	0.61 155	0.53 287	0.29 172	0.36 48	0.22 33	1.24 309	0.42 79	0.45 139	0.65 192	0.37 106	0.51 238	0.41 26	0.30 91	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.18 187	0.20 249

fffft	0.39 124	0.24 100	0.56 121	0.45 127	0.34 293	0.42 86	0.48 368	0.85 145	0.39 61	0.45 139	0.35 48	0.38 113	0.31 70	1.32 352	0.34 147	0.14 35	0.12 54	0.19 207	0.15 180	0.16 103	0.18 173
1: 1. 1
CES	0.51 220	0.21 33	0.40 19	0.42 78	1.40 649	0.53 206	0.34 174	1.04 220	0.68 194	0.45 139	0.67 202	0.35 89	0.28 48	0.58 96	0.35 157	0.16 97	0.13 143	0.15 44	0.10 1	0.19 226	1.69 656

sCroCo_RVC	0.51 220	0.43 487	1.15 443	0.66 476	0.60 522	0.52 196	0.40 260	0.93 173	0.64 184	0.45 139	0.76 234	0.49 175	0.49 219	0.65 131	0.49 302	0.27 477	0.28 546	0.23 375	0.22 411	0.29 468	0.28 436

FlowAnything_test	0.41 137	0.27 197	0.67 200	0.60 404	0.33 271	0.62 278	0.35 189	0.64 42	0.48 107	0.46 144	0.36 51	0.45 150	0.37 118	0.54 82	0.52 317	0.25 429	0.19 418	0.28 489	0.33 572	0.22 350	0.22 310

3.5w_stereo	0.35 74	0.27 197	0.55 113	0.38 27	0.25 78	0.54 223	0.34 174	0.73 84	0.40 72	0.46 144	0.45 97	0.31 54	0.38 126	0.80 188	0.40 221	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

DF	0.40 130	0.25 139	0.67 200	0.49 200	0.28 153	0.49 152	0.31 129	0.88 164	0.51 121	0.47 146	0.72 224	0.59 233	0.30 63	0.83 197	0.34 147	0.19 236	0.13 143	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.17 149

DN	0.45 171	0.25 139	0.59 135	0.51 241	0.44 423	0.59 260	0.31 129	0.97 186	0.90 271	0.47 146	0.54 155	0.76 291	0.35 103	0.66 133	0.37 188	0.25 429	0.18 397	0.20 259	0.16 221	0.21 328	0.23 331

PSi22	0.46 182	0.26 166	0.50 81	0.47 161	0.24 53	0.46 116	0.22 33	0.83 130	1.02 328	0.47 146	0.65 192	0.80 303	0.51 238	1.44 389	0.32 122	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.20 277	0.19 217

Foundation-i1c-attn	0.38 114	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.51 185	0.47 358	1.13 258	0.48 107	0.47 146	0.45 97	0.54 207	0.49 219	0.71 150	0.29 75	0.16 97	0.13 143	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

3w_stereo	0.35 74	0.25 139	0.60 147	0.41 66	0.21 21	0.52 196	0.53 407	0.72 76	0.47 105	0.47 146	0.50 128	0.23 5	0.45 175	0.49 62	0.30 91	0.13 19	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.17 149

2w_stereo	0.34 60	0.25 139	0.52 98	0.40 54	0.23 42	0.46 116	0.47 358	0.77 104	0.44 89	0.47 146	0.51 132	0.24 13	0.44 165	0.49 62	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.16 117

SMoEStereo_RVC	0.41 137	0.26 166	0.55 113	0.46 141	0.31 217	0.60 267	0.36 203	0.85 145	0.47 105	0.47 146	0.43 80	0.42 134	0.34 94	1.40 375	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.20 259	0.15 180	0.16 103	0.18 173

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 364	3.18 682	2.55 591	0.40 54	0.24 53	0.42 86	0.23 49	0.66 50	0.46 102	0.47 146	0.45 97	0.33 75	0.27 39	0.58 96	0.30 91	1.34 657	0.10 2	0.22 337	0.19 305	0.45 569	1.32 650

rvit_stereo_ft	0.49 208	0.38 455	1.03 404	0.68 501	0.42 407	0.40 63	0.58 450	0.93 173	0.86 259	0.47 146	0.55 161	0.57 225	0.48 200	0.67 138	0.53 327	0.26 456	0.17 364	0.22 337	0.22 411	0.24 403	0.19 217

MGS-Stereo	0.43 160	0.28 220	0.61 155	0.46 141	0.28 153	0.49 152	0.33 158	0.60 30	0.89 266	0.47 146	1.32 446	0.51 186	0.32 81	0.66 133	0.39 204	0.20 286	0.16 337	0.18 182	0.16 221	0.18 187	0.18 173

MIF-Stereo (partial)	0.48 203	0.28 220	0.83 295	0.51 241	0.53 484	0.39 59	0.27 88	1.03 213	0.64 184	0.47 146	0.71 221	0.51 186	0.51 238	1.13 308	0.47 280	0.20 286	0.16 337	0.23 375	0.20 340	0.24 403	0.20 249

LoS_RVC	0.45 171	0.29 244	0.48 64	0.49 200	0.83 598	0.51 185	0.43 302	0.65 45	0.44 89	0.47 146	0.78 241	0.44 140	0.60 310	0.59 102	0.37 188	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 643

DA	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 302	0.26 100	1.08 485	0.44 322	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 219	0.49 62	0.38 198	0.20 286	0.14 227	0.19 207	0.13 111	0.19 226	0.17 149

GGEV	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 302	0.26 100	1.08 485	0.44 322	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 219	0.49 62	0.38 198	0.20 286	0.14 227	0.19 207	0.13 111	0.19 226	0.17 149

4.5_new	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 196	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 196	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

Occ-G	0.44 168	0.23 70	0.59 135	0.44 110	0.27 114	0.43 95	0.61 472	0.85 145	0.62 175	0.48 158	0.66 198	1.00 398	0.45 175	0.79 184	0.45 266	0.17 145	0.14 227	0.18 182	0.13 111	0.16 103	0.18 173

Pointernet	0.41 137	0.21 33	0.63 168	0.45 127	0.29 172	0.51 185	0.27 88	1.54 378	0.70 201	0.48 158	0.64 189	0.49 175	0.37 118	0.51 74	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

IGEVStereo-DCA	0.49 208	0.33 346	0.64 182	0.46 141	0.34 293	0.50 173	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 175	2.28 515	0.44 253	0.19 236	0.14 227	0.19 207	0.15 180	0.17 142	0.21 279

rrr	0.57 260	0.33 346	2.43 585	0.46 141	0.34 293	0.50 173	0.38 230	0.84 139	0.55 141	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 175	2.28 515	0.44 253	0.19 236	0.14 227	0.19 207	0.15 180	0.17 142	0.18 173

2.25w	0.35 74	0.24 100	0.55 113	0.38 27	0.24 53	0.44 102	0.25 68	0.69 58	0.42 79	0.49 166	0.59 176	0.27 30	0.35 103	0.83 197	0.37 188	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.17 149

3.25w_new	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 196	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 118	0.64 126	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 196	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 118	0.64 126	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

monsters	0.35 74	0.21 33	0.49 71	0.43 94	0.39 360	0.34 36	0.26 80	0.69 58	0.44 89	0.49 166	0.41 69	0.23 5	0.26 28	1.38 369	0.27 48	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

rvit_stereo_0081	0.46 182	0.34 375	0.72 223	0.56 340	0.35 310	0.41 75	0.44 322	0.74 92	1.04 339	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 219	0.86 211	0.47 280	0.25 429	0.20 435	0.22 337	0.19 305	0.26 429	0.19 217

rvit_stereo_0082	0.46 182	0.34 375	0.72 223	0.56 340	0.35 310	0.41 75	0.44 322	0.74 92	1.04 339	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 219	0.86 211	0.47 280	0.25 429	0.20 435	0.22 337	0.19 305	0.26 429	0.19 217

MyStereo07	0.50 217	0.30 274	0.58 129	0.58 377	0.48 450	0.59 260	0.78 519	1.19 290	0.60 167	0.49 166	0.54 155	0.43 137	0.55 265	1.32 352	0.36 175	0.18 194	0.18 397	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

AE-Stereo	0.58 272	0.29 244	0.81 276	0.62 430	0.41 396	0.69 329	0.46 345	2.49 615	1.25 456	0.49 166	0.77 238	0.69 274	0.46 185	0.61 109	0.42 242	0.17 145	0.16 337	0.21 299	0.20 340	0.19 226	0.18 173

CAS	0.66 322	0.19 10	0.41 28	2.31 660	0.86 603	0.56 241	0.53 407	0.83 130	0.63 179	0.49 166	0.70 217	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.37 188	2.33 664	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 142	1.31 648

depthmonostereo	0.45 171	0.26 166	0.89 334	0.49 200	0.24 53	0.60 267	0.36 203	1.03 213	0.77 219	0.50 175	0.65 192	0.50 182	0.55 265	0.70 145	0.39 204	0.16 97	0.16 337	0.16 89	0.14 159	0.16 103	0.20 249

2.75w_new	0.33 52	0.24 100	0.51 90	0.36 7	0.24 53	0.41 75	0.42 284	0.61 38	0.40 72	0.50 175	0.44 90	0.24 13	0.34 94	0.77 173	0.34 147	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

rvit_stereo_0083	0.49 208	0.34 375	0.85 313	0.57 362	0.36 320	0.49 152	0.43 302	0.73 84	1.05 345	0.50 175	0.57 172	0.55 212	0.50 230	0.92 234	0.50 305	0.25 429	0.25 523	0.24 399	0.20 340	0.25 415	0.19 217

GCAP-BAT	0.41 137	0.24 100	0.76 253	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 126	0.75 167	0.32 122	0.17 145	0.13 143	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.19 217

ff7	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

ffff	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

11t	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

GCAPDPT-zeroshot	0.41 137	0.24 100	0.76 253	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 126	0.75 167	0.32 122	0.17 145	0.13 143	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.19 217

LoS	0.41 137	0.23 70	0.46 48	0.39 39	0.23 42	0.48 143	0.40 260	1.12 254	0.94 291	0.50 175	0.66 198	0.49 175	0.42 147	0.63 124	0.39 204	0.19 236	0.14 227	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

sAnonymous2	0.59 285	0.61 555	1.82 547	0.61 421	0.52 476	0.51 185	0.54 421	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 322	0.61 109	0.41 231	0.22 357	0.17 364	0.23 375	0.21 383	0.85 631	0.56 596

CroCo_RVC	0.59 285	0.61 555	1.82 547	0.61 421	0.52 476	0.51 185	0.54 421	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 322	0.61 109	0.41 231	0.22 357	0.17 364	0.23 375	0.21 383	0.85 631	0.56 596

WQFJA1	0.55 235	0.29 244	0.56 121	0.47 161	0.85 601	0.78 371	0.38 230	2.26 575	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 230	0.73 156	0.66 395	0.17 145	0.21 453	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.18 173

NLMM	0.55 235	0.29 244	0.56 121	0.47 161	0.86 603	0.78 371	0.38 230	2.26 575	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 230	0.73 156	0.66 395	0.17 145	0.21 453	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.18 173

qwe	0.34 60	0.22 50	0.48 64	0.39 39	0.27 114	0.49 152	0.30 120	0.76 101	0.40 72	0.51 187	0.49 120	0.26 24	0.29 51	0.83 197	0.35 157	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.14 26

anonymousdsp	0.45 171	0.30 274	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 152	0.42 284	0.97 186	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 194	1.36 362	0.35 157	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

IGEV-Stereo	0.45 171	0.30 274	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 152	0.42 284	0.98 192	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 194	1.36 362	0.35 157	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Foundation-i1b	0.39 124	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.52 196	0.48 368	1.19 290	0.43 84	0.52 192	0.44 90	0.60 238	0.52 248	0.70 145	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.14 26

NLSM1	0.54 230	0.26 166	0.61 155	0.49 200	1.04 628	0.83 404	0.31 129	1.55 381	0.68 194	0.52 192	0.77 238	0.46 155	0.48 200	1.02 270	0.56 347	0.19 236	0.19 418	0.21 299	0.18 280	0.20 277	0.18 173

tt45	0.47 194	0.25 139	0.52 98	0.47 161	0.34 293	0.78 371	0.32 148	0.86 152	0.45 100	0.52 192	0.45 97	0.49 175	0.37 118	2.12 499	0.36 175	0.16 97	0.13 143	0.19 207	0.16 221	0.17 142	0.21 279

rvit_stereo_0080	0.47 194	0.35 404	0.87 325	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 421	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 194	0.62 114	0.48 289	0.27 477	0.21 453	0.20 259	0.20 340	0.31 490	0.20 249

whm_eth	0.47 194	0.35 404	0.87 325	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 421	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 194	0.62 114	0.48 289	0.27 477	0.21 453	0.20 259	0.20 340	0.31 490	0.20 249

Zero-FE251	0.36 86	0.25 139	0.64 182	0.49 200	0.30 196	0.57 243	0.24 63	0.86 152	0.36 52	0.53 197	0.39 58	0.51 186	0.41 137	0.49 62	0.28 60	0.19 236	0.15 300	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

GLC_STEREO	0.41 137	0.27 197	0.43 35	0.55 318	0.24 53	0.47 129	0.30 120	0.81 122	0.64 184	0.53 197	0.74 232	0.50 182	0.31 70	0.65 131	0.45 266	0.18 194	0.20 435	0.23 375	0.19 305	0.21 328	0.21 279

FSD					0.52 476	0.54 223	0.58 450	0.71 68	0.54 132	0.54 199	0.53 144	0.60 238	0.52 248	0.58 96	0.56 347	0.51 615	0.48 630	0.50 610	0.49 618	0.50 588

MSCF	0.41 137	0.28 220	0.64 182	0.50 224	0.27 114	0.58 255	0.37 218	1.03 213	0.54 132	0.54 199	0.72 224	0.32 64	0.64 328	0.56 88	0.30 91	0.19 236	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.17 142	0.21 279

rvit_0105_6	0.56 248	0.38 455	1.13 436	0.67 490	0.38 348	0.50 173	0.51 390	0.88 164	1.33 505	0.54 199	0.56 167	0.65 260	0.57 280	0.97 253	0.46 271	0.32 529	0.31 563	0.28 489	0.25 466	0.29 468	0.23 331

gcap-zeroshot	0.36 86	0.24 100	0.63 168	0.42 78	0.40 375	0.47 129	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 207	0.16 221	0.14 29	0.14 26

MoCha-V2	0.43 160	0.23 70	0.55 113	0.56 340	0.23 42	0.44 102	0.32 148	1.35 337	0.63 179	0.54 199	0.55 161	0.42 134	0.57 280	1.12 306	0.28 60	0.15 66	0.13 143	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.18 173

testlalala	0.36 86	0.24 100	0.63 168	0.42 78	0.40 375	0.47 129	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 207	0.16 221	0.14 29	0.14 26

test_xeample3	0.57 260	0.33 346	3.11 609	0.46 141	0.34 293	0.55 230	0.38 230	0.86 152	0.49 112	0.54 199	0.46 104	0.44 140	0.44 165	1.49 405	0.45 266	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.15 180	0.17 142	0.18 173

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 95	0.24 100	0.61 155	0.42 78	0.40 375	0.48 143	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.16 221	0.14 29	0.14 26

WQFJX1	0.59 285	0.27 197	0.59 135	0.49 200	0.73 564	0.68 319	0.46 345	2.65 628	0.77 219	0.55 206	0.51 132	0.52 194	0.50 230	1.38 369	0.61 371	0.18 194	0.20 435	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.21 279

WQFJX	0.58 272	0.29 244	0.57 126	0.46 141	0.87 609	0.75 355	0.39 248	2.67 633	0.80 239	0.55 206	0.53 144	0.54 207	0.55 265	0.97 253	0.61 371	0.17 145	0.19 418	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.20 249

GASTEREO	0.43 160	0.29 244	0.62 163	0.51 241	0.27 114	0.62 278	0.36 203	1.02 204	0.58 154	0.55 206	0.83 255	0.30 49	0.65 333	0.64 126	0.30 91	0.19 236	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.21 279

test_for_model	0.37 95	0.24 100	0.61 155	0.42 78	0.40 375	0.48 143	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.16 221	0.14 29	0.14 26

UniTT-Stereo	0.38 114	0.24 100	0.67 200	0.49 200	0.36 320	0.40 63	0.32 148	0.55 18	0.55 141	0.55 206	0.55 161	0.36 95	0.31 70	0.59 102	0.52 317	0.21 322	0.15 300	0.17 139	0.15 180	0.19 226	0.17 149

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 95	0.24 100	0.63 168	0.43 94	0.41 396	0.49 152	0.41 272	0.73 84	0.60 167	0.56 212	0.66 198	0.31 54	0.26 28	0.42 30	0.31 108	0.16 97	0.11 22	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.14 26

gcap_with_dpt	0.36 86	0.24 100	0.64 182	0.43 94	0.39 360	0.50 173	0.44 322	0.71 68	0.50 117	0.56 212	0.67 202	0.32 64	0.30 63	0.39 13	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.19 207	0.15 180	0.14 29	0.14 26

rvit_0105_4	0.58 272	0.40 470	1.19 464	0.68 501	0.38 348	0.53 206	0.55 431	0.93 173	1.27 469	0.56 212	0.61 180	0.72 286	0.63 322	1.01 266	0.47 280	0.33 536	0.33 582	0.29 501	0.25 466	0.29 468	0.26 399

Foundation-i1a	0.40 130	0.19 10	0.42 32	0.36 7	0.20 11	0.51 185	0.46 345	1.17 284	0.49 112	0.57 215	0.46 104	0.63 254	0.56 273	0.82 191	0.30 91	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.16 117

water-stereo	0.41 137	0.21 33	0.69 211	0.45 127	0.28 153	0.50 173	0.27 88	0.96 185	0.52 125	0.57 215	0.78 241	0.59 233	0.53 253	0.44 39	0.43 248	0.17 145	0.16 337	0.17 139	0.15 180	0.17 142	0.22 310

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 95	0.24 100	0.63 168	0.43 94	0.40 375	0.46 116	0.39 248	0.71 68	0.56 145	0.58 217	0.68 205	0.36 95	0.26 28	0.51 74	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.14 26

Foundation-i1	0.43 160	0.19 10	0.39 11	0.44 110	0.37 332	0.54 223	0.47 358	1.46 359	0.59 160	0.58 217	0.54 155	0.63 254	0.48 200	0.71 150	0.35 157	0.16 97	0.13 143	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.15 62

HART	0.48 203	0.24 100	0.63 168	0.52 264	0.27 114	0.41 75	0.29 109	1.32 332	0.54 132	0.59 219	1.47 497	0.61 247	0.34 94	1.09 295	0.32 122	0.16 97	0.14 227	0.19 207	0.14 159	0.19 226	0.18 173

AIO-test1	0.61 300	0.27 197	0.68 206	0.68 501	1.02 625	0.79 380	0.36 203	1.59 396	1.35 510	0.59 219	0.89 270	0.60 238	0.49 219	1.20 327	0.36 175	0.18 194	0.17 364	0.23 375	0.25 466	0.18 187	0.26 399

rvit_stereo_0081_aga	0.46 182	0.37 437	0.91 349	0.52 264	0.41 396	0.49 152	0.40 260	0.88 164	0.66 189	0.59 219	0.56 167	0.53 201	0.43 155	0.67 138	0.44 253	0.27 477	0.21 453	0.22 337	0.20 340	0.26 429	0.19 217

trnet	0.40 130	0.23 70	0.40 19	0.37 14	0.20 11	0.53 206	0.29 109	0.81 122	1.15 398	0.59 219	0.72 224	0.53 201	0.43 155	0.56 88	0.37 188	0.18 194	0.13 143	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.14 26

tt1	0.65 320	0.34 375	0.65 190	0.60 404	0.27 114	1.14 498	0.48 368	1.08 235	2.62 641	0.59 219	0.79 244	0.49 175	0.80 392	1.57 411	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.16 221	0.20 277	0.23 331

Selective-RAFT	0.55 235	0.29 244	0.85 313	0.58 377	0.28 153	0.91 434	0.34 174	1.00 203	0.96 300	0.59 219	0.64 189	0.80 303	0.76 365	1.34 356	0.51 309	0.21 322	0.15 300	0.17 139	0.15 180	0.19 226	0.19 217

CREStereo	0.40 130	0.24 100	0.40 19	0.37 14	0.22 29	0.52 196	0.29 109	0.81 122	1.15 398	0.59 219	0.72 224	0.51 186	0.42 147	0.57 93	0.37 188	0.19 236	0.13 143	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.15 62
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
NLMM1	0.60 294	0.28 220	0.63 168	0.48 181	0.73 564	0.68 319	0.43 302	2.47 610	1.11 372	0.60 226	0.63 184	0.51 186	0.47 194	1.34 356	0.58 357	0.19 236	0.21 453	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.19 217

ACVNet-DCA	0.59 285	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 428	1.48 398	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.15 180	0.23 374	0.25 378

xx1	0.70 358	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.07 230	3.23 655	0.60 226	0.80 249	0.95 378	0.79 384	1.48 398	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.24 399	0.23 443	0.23 374	0.25 378

1test111	0.58 272	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 428	0.99 257	0.67 398	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.15 180	0.23 374	0.25 378

cc1	0.68 347	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.07 230	3.23 655	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 428	1.48 398	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.15 180	0.19 226	0.23 331

MM-Stereo_test2	0.44 168	0.25 139	0.70 217	0.54 302	0.33 271	0.55 230	0.45 339	1.02 204	0.84 252	0.61 231	0.51 132	0.49 175	0.42 147	0.82 191	0.32 122	0.16 97	0.13 143	0.18 182	0.14 159	0.19 226	0.17 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 194	0.38 455	0.75 249	0.48 181	0.37 332	0.67 315	0.35 189	0.82 127	1.14 392	0.61 231	0.64 189	0.39 117	0.39 130	0.74 159	0.39 204	0.20 286	0.17 364	0.22 337	0.18 280	0.24 403	0.20 249

H2IRNET	0.57 260	0.28 220	0.75 249	0.49 200	0.35 310	0.40 63	0.27 88	1.03 213	1.18 416	0.62 233	1.26 418	1.07 420	0.85 411	1.02 270	0.64 385	0.20 286	0.16 337	0.23 375	0.25 466	0.22 350	0.20 249

xyz-stereo-finetune	0.50 217	0.27 197	0.63 168	0.43 94	0.23 42	0.79 380	0.46 345	0.83 130	0.82 244	0.63 234	0.63 184	0.54 207	0.44 165	1.69 439	0.62 376	0.16 97	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.17 142	0.16 117

NLCSM	0.54 230	0.30 274	0.60 147	0.53 287	0.74 572	0.71 336	0.47 358	1.25 313	0.71 204	0.64 235	0.51 132	0.48 171	0.60 310	1.34 356	0.71 409	0.19 236	0.20 435	0.21 299	0.19 305	0.22 350	0.21 279

MM-Stereo_test3	0.53 226	0.26 166	0.60 147	0.56 340	0.73 564	0.49 152	0.53 407	1.31 328	1.08 353	0.64 235	0.97 290	0.61 247	0.42 147	0.82 191	0.40 221	0.21 322	0.18 397	0.20 259	0.16 221	0.19 226	0.21 279

AIO-test2	0.61 300	0.30 274	0.93 356	0.65 463	0.65 541	0.79 380	0.50 388	1.33 335	1.40 536	0.65 237	1.15 378	0.53 201	0.42 147	1.18 322	0.36 175	0.25 429	0.18 397	0.26 459	0.31 550	0.20 277	0.21 279

rvit_0105_5	0.61 300	0.41 480	1.19 464	0.67 490	0.37 332	0.57 243	0.56 438	1.08 235	1.28 477	0.65 237	0.68 205	0.77 296	0.67 340	0.91 232	0.51 309	0.33 536	0.32 576	0.30 513	0.27 502	0.28 451	0.28 436

PMTNet	0.47 194	0.22 50	0.43 35	0.39 39	0.24 53	0.71 336	0.26 80	0.78 112	1.03 333	0.65 237	0.69 210	0.55 212	0.48 200	0.90 228	0.36 175	0.99 646	0.13 143	0.15 44	0.10 1	0.15 70	0.15 62

MC-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.58 129	0.63 441	0.30 196	0.38 57	0.32 148	0.98 192	0.74 213	0.66 240	0.85 259	0.56 223	0.60 310	1.07 287	0.32 122	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.16 117

XX-Stereo	0.97 491	0.28 220	8.28 651	0.85 593	0.70 563	0.44 102	0.22 33	1.07 230	0.69 198	0.66 240	1.56 528	1.38 506	0.38 126	1.36 362	0.38 198	0.21 322	0.14 227	0.20 259	0.19 305	0.19 226	0.16 117

DLNR-FE	23.24 698	48.33 715	43.35 702	177.19 718	78.30 712	0.35 40	0.21 24	23.45 697	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 227	0.29 51	1.62 427	0.48 289	10.93 701	0.13 143	0.18 182	0.14 159	76.65 717	0.23 331

DLNR_Zeroshot_test	23.23 697	48.25 714	43.77 703	177.04 717	78.39 713	0.35 40	0.21 24	23.33 696	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 227	0.30 63	1.64 429	0.48 289	10.69 700	0.13 143	0.18 182	0.14 159	76.63 716	0.23 331

xyz-stereo-finetune2	0.59 285	0.29 244	0.66 195	0.41 66	0.24 53	1.08 485	0.34 174	0.87 156	0.60 167	0.68 244	1.08 337	0.58 227	0.79 384	2.39 525	0.83 446	0.17 145	0.15 300	0.21 299	0.17 254	0.16 103	0.18 173

GCAP-Stereo	0.43 160	0.32 326	0.80 272	0.50 224	0.27 114	0.53 206	0.31 129	1.05 224	0.67 191	0.69 245	0.71 221	0.58 227	0.42 147	0.51 74	0.35 157	0.18 194	0.15 300	0.18 182	0.13 111	0.17 142	0.15 62

RCA-Stereo	0.52 224	0.26 166	0.66 195	0.49 200	0.33 271	0.54 223	0.44 322	1.20 295	1.41 540	0.69 245	1.06 326	0.63 254	0.79 384	0.62 114	0.35 157	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.16 117

CAS++	0.48 203	0.34 375	0.59 135	0.48 181	0.32 251	0.45 107	0.29 109	1.73 435	0.78 224	0.71 247	0.73 229	0.36 95	0.28 48	0.70 145	0.35 157	0.27 477	0.22 472	0.26 459	0.21 383	0.29 468	0.22 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.68 347	0.33 346	0.83 295	0.53 287	0.34 293	0.92 441	0.45 339	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 544	0.83 403	1.95 478	0.39 204	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.19 217

HanStereo	0.68 347	0.33 346	0.83 295	0.53 287	0.34 293	0.92 441	0.45 339	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 544	0.83 403	1.95 478	0.39 204	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.19 217

RALCasStereoNet	0.58 272	0.34 375	0.77 258	0.65 463	0.64 536	0.64 298	0.51 390	1.06 227	0.99 317	0.71 247	1.06 326	0.77 296	0.44 165	1.38 369	0.52 317	0.20 286	0.18 397	0.18 182	0.16 221	0.20 277	0.22 310

CCAANet	0.63 312	0.27 197	0.70 217	0.49 200	0.43 412	0.93 446	0.58 450	1.32 332	0.90 271	0.71 247	1.18 386	1.01 403	0.79 384	1.35 359	0.73 411	0.22 357	0.16 337	0.19 207	0.19 305	0.19 226	0.19 217

WCG-NET（raft）	0.46 182	0.23 70	0.59 135	0.42 78	0.24 53	0.50 173	0.35 189	0.76 101	1.10 365	0.72 252	0.76 234	0.91 359	0.50 230	0.88 220	0.40 221	0.16 97	0.13 143	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.17 149

RAFT+CT+SA	0.63 312	0.30 274	0.73 238	0.69 514	0.37 332	0.40 63	0.55 431	1.93 494	1.04 339	0.72 252	1.23 409	0.62 249	0.69 348	1.69 439	0.42 242	0.19 236	0.13 143	0.22 337	0.22 411	0.21 328	0.19 217

StereoVision	0.67 333	0.37 437	1.02 399	0.60 404	0.41 396	0.50 173	0.41 272	1.32 332	0.96 300	0.73 254	2.48 623	0.82 316	0.57 280	1.06 284	0.50 305	0.26 456	0.28 546	0.29 501	0.28 513	0.37 530	0.22 310

EKT-Stereo	0.56 248	0.33 346	0.84 307	0.61 421	0.64 536	0.51 185	0.48 368	1.14 263	0.95 296	0.74 255	0.89 270	0.77 296	0.42 147	1.18 322	0.42 242	0.23 384	0.17 364	0.21 299	0.18 280	0.20 277	0.26 399

Anonymous3	0.64 316	0.47 503	1.31 491	0.59 396	0.50 462	0.93 446	0.69 496	1.11 252	0.83 249	0.74 255	0.89 270	0.65 260	0.68 344	1.08 290	0.54 336	0.40 577	0.31 563	0.26 459	0.26 483	0.31 490	0.30 468

EAI-Stereo	0.76 391	0.31 305	0.74 244	0.55 318	0.28 153	0.70 333	1.72 640	2.57 622	0.90 271	0.75 257	3.03 636	0.57 225	0.43 155	1.10 300	0.49 302	0.19 236	0.14 227	0.17 139	0.18 280	0.17 142	0.21 279

riskmin	0.62 303	0.29 244	0.73 238	0.50 224	0.34 293	0.86 420	0.44 322	1.74 438	1.07 350	0.76 258	0.76 234	1.19 454	1.01 489	0.84 204	0.60 368	0.20 286	0.16 337	0.24 399	0.16 221	0.24 403	0.29 450

WCG-NET	0.43 160	0.23 70	0.58 129	0.42 78	0.26 100	0.46 116	0.32 148	0.77 104	1.16 405	0.77 259	0.75 233	0.58 227	0.44 165	0.62 114	0.38 198	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.14 26

rvit_stereo_0075_2	0.66 322	0.47 503	1.21 472	0.67 490	0.66 547	0.53 206	0.48 368	1.24 309	1.17 410	0.77 259	0.91 273	0.78 300	0.59 303	1.05 279	0.63 381	0.37 566	0.28 546	0.40 587	0.31 550	0.38 536	0.34 505

test_5	0.70 358	0.32 326	0.99 388	0.69 514	0.50 462	0.89 427	0.51 390	1.88 478	1.14 392	0.78 261	1.13 367	1.04 411	0.89 437	1.59 419	0.46 271	0.19 236	0.14 227	0.23 375	0.22 411	0.22 350	0.20 249

raft+_RVC	0.56 248	0.29 244	0.61 155	0.65 463	0.56 504	0.53 206	0.53 407	1.40 348	1.02 328	0.78 261	1.04 319	0.70 277	0.55 265	1.00 262	0.49 302	0.18 194	0.16 337	0.19 207	0.19 305	0.18 187	0.17 149

XX-TBD	0.47 194	0.71 585	0.39 11	0.81 579	0.25 78	0.57 243	0.26 80	0.73 84	1.30 493	0.78 261	1.01 303	0.45 150	0.33 86	0.49 62	0.39 204	0.20 286	0.15 300	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.15 62

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 449	0.38 455	2.79 600	0.51 241	0.60 522	0.72 340	0.38 230	2.87 644	0.77 219	0.80 264	1.07 330	2.14 612	0.93 453	0.96 249	0.62 376	0.21 322	0.13 143	0.21 299	0.26 483	0.29 468	0.32 487

DCRE	0.85 449	0.28 220	0.76 253	0.60 404	0.49 457	0.59 260	0.53 407	1.04 220	0.92 279	0.80 264	7.34 670	0.87 338	0.57 280	0.78 182	0.43 248	0.16 97	0.17 364	0.19 207	0.17 254	0.18 187	0.22 310

iRaft-Stereo_5w	0.89 464	0.31 305	1.04 405	0.56 340	0.47 448	0.47 129	0.68 493	1.19 290	1.08 353	0.80 264	1.35 461	1.46 520	0.90 440	5.11 600	1.16 513	0.18 194	0.15 300	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.24 355

dd	0.62 303	0.51 521	1.17 458	0.56 340	0.33 271	0.74 349	0.46 345	1.03 213	1.40 536	0.80 264	0.87 264	0.60 238	0.57 280	1.02 270	0.86 452	0.28 495	0.18 397	0.26 459	0.19 305	0.35 520	0.27 420

test-1	0.56 248	0.28 220	1.13 436	0.58 377	0.34 293	0.60 267	0.38 230	1.56 385	0.98 308	0.80 264	1.02 306	0.83 326	0.52 248	0.64 126	0.46 271	0.17 145	0.16 337	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.26 399

anonymousdsp2	0.58 272	0.29 244	0.93 356	0.51 241	0.30 196	0.75 355	0.46 345	1.95 499	0.87 261	0.81 269	0.78 241	0.76 291	0.48 200	1.10 300	0.45 266	0.19 236	0.14 227	0.18 182	0.13 111	0.20 277	0.22 310

TRStereo	0.67 333	0.71 585	1.06 412	0.77 568	0.68 554	0.53 206	0.38 230	2.52 619	0.96 300	0.81 269	0.84 257	0.87 338	0.39 130	1.16 316	0.46 271	0.24 406	0.17 364	0.23 375	0.24 457	0.18 187	0.20 249

DilatedVolume-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.72 223	0.45 127	0.33 271	0.72 340	0.29 109	0.83 130	0.53 129	0.82 271	0.73 229	0.52 194	0.44 165	1.16 316	0.42 242	0.15 66	0.15 300	0.15 44	0.14 159	0.16 103	0.17 149

CREStereo++_RVC	0.49 208	0.22 50	0.46 48	0.48 181	0.38 348	0.45 107	0.25 68	0.77 104	1.30 493	0.82 271	1.23 409	0.47 165	0.37 118	0.55 85	0.44 253	0.16 97	0.11 22	0.16 89	0.80 647	0.18 187	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Selective-IGEV-i16pc	2.09 621	0.31 305	19.73 682	0.57 362	0.39 360	2.72 636	1.47 624	1.46 359	1.31 500	0.83 273	1.23 409	1.05 415	0.63 322	7.69 658	0.83 446	0.41 581	0.22 472	0.22 337	0.23 443	0.22 350	0.24 355

rvit_0105_3	0.66 322	0.47 503	1.27 484	0.74 549	0.40 375	0.63 289	0.70 503	1.22 302	1.28 477	0.83 273	0.71 221	0.82 316	0.72 357	0.93 237	0.58 357	0.37 566	0.34 586	0.34 552	0.32 558	0.28 451	0.31 478

ACV-stereo	1.00 500	0.55 537	1.47 511	0.59 396	0.42 407	2.38 625	0.58 450	1.20 295	1.21 430	0.83 273	1.01 303	3.36 648	2.10 629	1.64 429	1.17 514	0.28 495	0.22 472	0.23 375	0.22 411	0.29 468	0.35 514

qqq	0.62 303	0.36 416	0.88 330	0.50 224	0.28 153	0.64 298	0.62 475	1.58 391	0.91 274	0.83 273	0.96 282	0.95 378	0.79 384	0.99 257	0.67 398	0.21 322	0.23 501	0.24 399	0.23 443	0.23 374	0.25 378

UDGNet	0.75 383	1.23 632	0.99 388	0.82 582	0.42 407	0.76 361	0.38 230	0.98 192	1.37 524	0.83 273	0.88 268	0.70 277	0.60 310	1.25 333	0.57 352	0.57 624	0.19 418	1.03 651	0.26 483	0.79 629	0.35 514

111	0.66 322	0.27 197	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.72 340	0.42 284	1.57 389	1.44 554	0.83 273	1.39 473	1.10 435	0.80 392	0.97 253	0.65 390	0.20 286	0.14 227	0.18 182	0.15 180	0.18 187	0.28 436

CASnet	0.42 153	0.26 166	0.52 98	0.52 264	0.21 21	0.49 152	0.35 189	0.85 145	0.85 256	0.84 279	0.69 210	0.48 171	0.31 70	0.57 93	0.34 147	0.19 236	0.12 54	0.27 473	0.22 411	0.23 374	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.55 235	0.22 50	0.49 71	0.43 94	0.19 5	1.00 468	0.34 174	1.40 348	1.30 493	0.84 279	0.93 276	0.63 254	0.52 248	1.48 398	0.47 280	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.11 9	0.19 226	0.13 3

tg	0.54 230	0.25 139	0.70 217	0.52 264	0.31 217	0.89 427	0.29 109	1.12 254	0.98 308	0.85 281	1.03 313	0.62 249	0.42 147	1.37 365	0.41 231	0.17 145	0.13 143	0.22 337	0.21 383	0.17 142	0.17 149

PSMNet-ADL	0.75 383	0.36 416	0.69 211	0.71 529	0.47 448	1.13 495	0.46 345	1.47 364	1.07 350	0.85 281	1.18 386	1.31 489	0.94 456	1.56 409	1.06 503	0.34 546	0.22 472	0.22 337	0.23 443	0.27 435	0.36 518

rafts_anoy	0.55 235	0.32 326	0.66 195	0.72 535	0.61 528	0.53 206	0.40 260	1.24 309	1.06 347	0.85 281	0.83 255	0.67 266	0.53 253	0.77 173	0.55 341	0.20 286	0.15 300	0.25 438	0.26 483	0.22 350	0.21 279

iRaftStereo_RVC	0.49 208	0.28 220	0.72 223	0.53 287	0.29 172	0.52 196	0.33 158	1.14 263	0.84 252	0.85 281	0.99 296	0.55 212	0.36 112	0.83 197	0.40 221	0.18 194	0.13 143	0.22 337	0.20 340	0.20 277	0.18 173

TestStereo	0.65 320	0.42 482	0.83 295	0.52 264	0.27 114	0.57 243	0.44 322	1.07 230	0.92 279	0.85 281	1.01 303	0.68 268	0.56 273	3.22 561	0.47 280	0.23 384	0.15 300	0.24 399	0.18 280	0.28 451	0.18 173

ToySt	0.73 375	0.35 404	1.64 533	0.54 302	0.37 332	0.92 441	0.81 536	1.21 300	1.03 333	0.86 286	1.12 356	1.31 489	1.01 489	1.04 275	0.88 458	0.19 236	0.20 435	0.24 399	0.24 457	0.27 435	0.28 436

x	0.59 285	0.34 375	0.79 268	0.51 241	0.32 251	0.69 329	0.46 345	1.64 404	0.97 305	0.86 286	0.86 261	0.83 326	0.74 359	0.75 167	0.70 406	0.21 322	0.22 472	0.22 337	0.20 340	0.21 328	0.24 355

MM-Stereo_test1	0.51 220	0.26 166	0.59 135	0.53 287	0.31 217	0.50 173	0.53 407	1.06 227	1.09 361	0.88 288	0.70 217	0.54 207	0.59 303	1.18 322	0.35 157	0.19 236	0.17 364	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.18 173

model_zeroshot	0.53 226	0.31 305	1.00 393	0.57 362	0.39 360	0.74 349	0.39 248	1.38 343	0.67 191	0.88 288	0.85 259	0.71 284	0.37 118	0.77 173	0.39 204	0.21 322	0.17 364	0.19 207	0.17 254	0.17 142	0.22 310

11t1	0.57 260	0.30 274	0.84 307	0.54 302	0.30 196	0.83 404	0.41 272	1.34 336	0.79 233	0.88 288	0.82 254	0.70 277	0.70 351	0.96 249	0.67 398	0.21 322	0.21 453	0.20 259	0.16 221	0.21 328	0.26 399

RT-Monster	0.47 194	0.24 100	0.54 108	0.46 141	0.40 375	0.51 185	0.27 88	0.97 186	1.02 328	0.89 291	0.87 264	0.68 268	0.41 137	0.70 145	0.41 231	0.16 97	0.14 227	0.15 44	0.13 111	0.14 29	0.22 310

GMStereo	0.58 272	0.50 517	1.09 424	0.52 264	0.32 251	0.80 386	0.43 302	1.02 204	1.41 540	0.89 291	0.77 238	0.52 194	0.46 185	0.89 225	0.56 347	0.25 429	0.16 337	0.20 259	0.22 411	0.31 490	0.27 420
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Any-RAFT	0.55 235	0.27 197	0.49 71	0.50 224	0.27 114	0.98 466	0.25 68	1.71 429	1.08 353	0.90 293	0.99 296	1.13 445	0.46 185	0.74 159	0.35 157	0.19 236	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

Selective-IGEV-i1	0.72 371	0.29 244	1.00 393	0.60 404	0.39 360	1.10 491	0.78 519	2.14 547	1.25 456	0.91 294	1.20 392	1.21 457	0.58 297	1.06 284	0.62 376	0.20 286	0.18 397	0.20 259	0.18 280	0.20 277	0.25 378

FACV-RUCA	0.66 322	0.36 416	0.89 334	0.63 441	0.65 541	0.84 413	0.41 272	1.67 408	1.11 372	0.91 294	1.14 372	0.63 254	0.77 369	0.84 204	0.54 336	0.28 495	0.19 418	0.47 605	0.22 411	0.36 524	0.29 450

FADNet_RVC	0.88 461	0.56 541	2.15 573	0.57 362	0.43 412	1.17 512	0.46 345	1.68 412	1.12 380	0.91 294	1.24 414	0.91 359	0.94 456	2.22 507	1.20 518	0.28 495	0.22 472	0.32 532	0.28 513	0.46 576	0.42 553

MSKI-zero shot	0.56 248	0.30 274	0.61 155	0.55 318	0.28 153	0.68 319	0.28 98	1.25 313	0.68 194	0.92 297	1.33 452	0.81 310	0.33 86	1.94 475	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

ICVP	0.66 322	0.35 404	0.71 221	0.63 441	0.41 396	0.85 419	0.56 438	1.78 446	0.96 300	0.92 297	1.24 414	0.88 344	0.75 364	0.76 170	0.93 476	0.31 521	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.24 403	0.28 436
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.96 490	0.72 588	2.96 604	0.64 456	0.49 457	0.90 431	0.59 458	1.85 470	1.27 469	0.92 297	0.97 290	1.36 499	0.90 440	2.36 520	1.31 535	0.30 518	0.29 554	0.32 532	0.32 558	0.42 553	0.37 522

Reg-Stereo(zero)	0.46 182	0.23 70	0.50 81	0.45 127	0.25 78	0.41 75	0.27 88	0.80 117	1.12 380	0.93 300	0.79 244	0.91 359	0.46 185	0.74 159	0.44 253	0.15 66	0.13 143	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.18 173

test_sample2	0.67 333	0.31 305	0.89 334	0.54 302	0.29 172	0.80 386	0.63 480	1.83 461	1.10 365	0.93 300	1.06 326	0.94 374	0.92 451	1.24 332	0.59 365	0.23 384	0.20 435	0.22 337	0.21 383	0.24 403	0.25 378

test_4	0.55 235	0.23 70	0.67 200	0.56 340	0.32 251	0.71 336	0.39 248	0.83 130	0.72 205	0.93 300	1.87 585	0.70 277	0.41 137	1.21 328	0.39 204	0.16 97	0.13 143	0.21 299	0.23 443	0.20 277	0.18 173

MyStereo04	0.71 364	0.30 274	1.28 487	0.58 377	0.48 450	0.59 260	0.78 519	1.74 438	1.49 570	0.94 303	0.91 273	0.74 288	0.86 419	1.59 419	0.69 403	0.18 194	0.18 397	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

FADNet	0.98 494	0.64 566	2.57 592	0.66 476	0.55 498	0.95 456	0.57 444	1.91 486	1.38 526	0.94 303	1.02 306	1.36 499	1.00 486	2.69 543	0.97 488	0.34 546	0.34 586	0.31 520	0.34 578	0.61 614	0.42 553

PSMNet-RUCA	1.07 520	1.06 616	1.64 533	1.23 641	1.10 632	1.39 543	0.65 484	1.91 486	1.43 551	0.95 305	1.52 516	0.99 392	0.83 403	1.28 342	1.01 495	0.71 638	0.34 586	0.99 649	0.61 636	1.01 639	0.67 615

test_sample1	0.67 333	0.32 326	0.90 344	0.54 302	0.33 271	0.76 361	0.48 368	1.75 440	1.06 347	0.95 305	0.99 296	0.91 359	1.10 521	1.25 333	0.79 435	0.22 357	0.19 418	0.21 299	0.20 340	0.21 328	0.25 378

TANstereo	0.45 171	0.23 70	0.50 81	0.43 94	0.21 21	0.65 304	0.26 80	0.83 130	0.88 265	0.95 305	0.99 296	0.51 186	0.45 175	0.56 88	0.36 175	0.19 236	0.24 511	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.27 420

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 515	0.43 487	3.59 619	0.53 287	0.66 547	0.79 380	0.39 248	2.60 625	0.98 308	0.96 308	4.58 654	2.05 610	0.56 273	0.99 257	0.51 309	0.19 236	0.14 227	0.21 299	0.28 513	0.32 501	0.41 545

LL-Strereo2	0.56 248	0.36 416	0.77 258	0.56 340	0.40 375	0.68 319	0.37 218	1.21 300	0.83 249	0.96 308	0.79 244	0.91 359	0.41 137	1.08 290	0.48 289	0.18 194	0.17 364	0.29 501	0.25 466	0.22 350	0.19 217

Lsterematch	0.54 230	0.26 166	0.72 223	0.47 161	0.26 100	0.70 333	0.31 129	0.84 139	1.14 392	0.97 310	1.28 433	0.68 268	0.51 238	0.90 228	0.75 419	0.22 357	0.12 54	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.26 399

Selective-IGEV-i16pb	2.30 631	0.35 404	19.92 683	0.60 404	0.40 375	2.59 631	1.50 625	3.09 649	1.91 614	0.98 311	1.68 554	1.37 503	0.99 479	8.11 663	0.96 487	0.38 568	0.21 453	0.22 337	0.26 483	0.25 415	0.29 450

GANet-ADL	0.63 312	0.38 455	0.82 285	0.67 490	0.41 396	0.68 319	0.51 390	1.64 404	1.16 405	0.98 311	1.10 343	0.90 355	0.58 297	0.81 189	0.63 381	0.27 477	0.18 397	0.18 182	0.16 221	0.23 374	0.27 420

knoymous	0.53 226	0.32 326	0.51 90	0.46 141	0.30 196	0.57 243	0.54 421	1.10 250	0.78 224	0.99 313	0.84 257	0.95 378	0.57 280	0.89 225	0.51 309	0.21 322	0.14 227	0.26 459	0.14 159	0.23 374	0.25 378

TestStereo1	0.66 322	0.29 244	0.95 370	0.82 582	0.32 251	0.47 129	0.43 302	1.52 372	1.22 439	0.99 313	1.32 446	0.65 260	0.76 365	1.78 451	0.44 253	0.20 286	0.16 337	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.20 249

SA-5K	0.66 322	0.29 244	0.95 370	0.82 582	0.32 251	0.47 129	0.43 302	1.52 372	1.22 439	0.99 313	1.32 446	0.65 260	0.76 365	1.78 451	0.44 253	0.20 286	0.16 337	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.20 249

SA	0.69 356	0.31 305	0.97 379	0.64 456	0.30 196	0.56 241	0.38 230	1.84 463	1.35 510	0.99 313	1.37 466	0.69 274	0.94 456	1.88 470	0.43 248	0.20 286	0.16 337	0.25 438	0.23 443	0.22 350	0.19 217

rvit_105_1	0.76 391	0.54 533	1.27 484	0.80 575	0.49 457	0.74 349	0.86 552	1.39 346	1.23 444	1.00 317	0.80 249	0.93 368	0.78 376	1.29 343	0.78 430	0.43 587	0.36 597	0.36 570	0.42 599	0.30 483	0.36 518

UGAM	1.17 537	0.29 244	1.08 421	0.55 318	0.43 412	0.69 329	0.71 506	1.14 263	1.35 510	1.00 317	1.49 501	1.90 583	0.86 419	9.61 676	0.89 461	0.21 322	0.19 418	0.30 513	0.25 466	0.20 277	0.18 173

RAFT-Test	0.58 272	0.27 197	0.81 276	0.50 224	0.33 271	0.95 456	0.27 88	1.40 348	0.89 266	1.00 317	1.12 356	1.39 507	0.48 200	0.74 159	0.41 231	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.18 173

Anonymous_2	1.37 563	0.56 541	0.94 364	0.57 362	0.62 532	1.04 473	0.65 484	1.82 459	1.01 324	1.00 317	0.79 244	1.42 509	1.27 555	1.06 284	0.83 446	0.62 630	0.67 652	1.05 652	9.88 699	1.09 644	0.55 594

AnonymousM	0.63 312	1.14 625	0.43 35	0.46 141	0.32 251	0.43 95	0.46 345	1.27 319	0.78 224	1.00 317	0.66 198	0.68 268	0.45 175	0.61 109	0.46 271	0.21 322	0.16 337	1.84 661	0.98 656	0.15 70	0.15 62

ACVNet	0.66 322	0.33 346	0.74 244	0.55 318	0.37 332	0.80 386	0.47 358	1.46 359	1.11 372	1.01 322	1.31 441	1.07 420	0.91 443	0.82 191	1.09 506	0.22 357	0.19 418	0.21 299	0.18 280	0.23 374	0.19 217

CFNet-ft	0.78 402	0.36 416	0.74 244	0.67 490	0.56 504	0.86 420	0.54 421	1.46 359	1.17 410	1.01 322	1.28 433	1.68 561	1.03 500	1.57 411	0.95 483	0.27 477	0.21 453	0.33 544	0.26 483	0.31 490	0.26 399

CFNet_RVC	0.78 402	0.36 416	0.74 244	0.67 490	0.56 504	0.86 420	0.54 421	1.46 359	1.17 410	1.01 322	1.28 433	1.68 561	1.03 500	1.57 411	0.95 483	0.27 477	0.21 453	0.33 544	0.26 483	0.31 490	0.26 399

UCFNet_RVC	0.72 371	0.37 437	0.59 135	0.66 476	0.41 396	0.89 427	0.68 493	1.78 446	1.15 398	1.01 322	1.20 392	1.22 462	0.95 461	1.07 287	0.66 395	0.28 495	0.21 453	0.34 552	0.31 550	0.33 508	0.29 450

FE-Mocha	0.52 224	0.32 326	0.98 383	0.51 241	0.37 332	0.46 116	0.22 33	1.71 429	0.56 145	1.02 326	1.10 343	0.82 316	0.41 137	0.58 96	0.32 122	0.19 236	0.13 143	0.21 299	0.21 383	0.17 142	0.19 217

MIM_Stereo	0.60 294	0.26 166	1.02 399	0.49 200	0.32 251	0.52 196	0.28 98	1.41 352	0.82 244	1.02 326	1.16 380	0.93 368	0.53 253	1.48 398	0.63 381	0.17 145	0.17 364	0.20 259	0.19 305	0.17 142	0.18 173

CFNet	0.99 497	0.40 470	1.23 475	0.65 463	0.43 412	1.03 472	0.49 380	2.01 514	1.35 510	1.02 326	1.39 473	1.10 435	0.86 419	5.47 612	0.89 461	0.24 406	0.18 397	0.28 489	0.27 502	0.27 435	0.22 310

NVstereo2D	0.99 497	0.45 495	2.21 577	0.79 574	0.75 577	1.20 516	0.86 552	1.98 505	1.41 540	1.02 326	1.18 386	1.31 489	0.97 473	2.25 511	0.93 476	0.45 600	0.22 472	0.39 581	0.25 466	0.59 608	0.68 619

RAFT_CTSACE	0.66 322	0.29 244	1.14 441	0.57 362	0.51 471	0.68 319	0.44 322	0.88 164	0.98 308	1.03 330	1.83 578	1.23 466	0.67 340	1.48 398	0.38 198	0.16 97	0.16 337	0.21 299	0.20 340	0.20 277	0.17 149

FENet	0.62 303	0.30 274	0.68 206	0.57 362	0.33 271	0.82 396	0.40 260	1.41 352	1.12 380	1.03 330	0.87 264	0.98 387	0.84 406	1.00 262	0.70 406	0.23 384	0.16 337	0.23 375	0.20 340	0.22 350	0.24 355

IGEV-FE	0.59 285	0.33 346	1.11 431	0.63 441	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 332	1.10 343	1.05 415	0.43 155	0.87 216	0.48 289	0.18 194	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.23 331

IGEV_Zeroshot_test	0.59 285	0.33 346	1.11 431	0.63 441	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 332	1.10 343	1.06 417	0.43 155	0.87 216	0.48 289	0.18 194	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.23 331

NOSS_ROB	1.29 560	0.49 514	0.68 206	0.60 404	0.40 375	1.09 490	0.77 516	1.94 496	1.44 554	1.04 332	1.46 494	1.10 435	0.81 396	10.57 686	0.78 430	0.46 601	0.43 620	0.48 607	0.45 609	0.45 569	0.43 557

DFGA-Net	0.77 397	0.47 503	1.75 541	0.55 318	0.46 437	0.83 404	0.44 322	1.38 343	1.10 365	1.05 335	1.20 392	0.70 277	0.58 297	2.27 513	1.31 535	0.19 236	0.17 364	0.24 399	0.24 457	0.28 451	0.30 468

UGAM-zero	1.05 513	0.33 346	1.04 405	0.49 200	0.31 217	0.67 315	0.26 80	2.37 596	0.80 239	1.05 335	1.11 352	2.86 638	1.81 614	6.26 629	0.50 305	0.18 194	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.17 142	0.21 279

4D-IteraStereo	0.50 217	0.26 166	0.84 307	0.51 241	0.49 457	0.64 298	0.31 129	0.91 171	1.02 328	1.05 335	0.72 224	0.76 291	0.32 81	0.69 143	0.40 221	0.18 194	0.11 22	0.23 375	0.20 340	0.19 226	0.16 117

GES	0.70 358	0.37 437	1.05 410	0.62 430	0.38 348	0.94 450	0.57 444	2.37 596	0.92 279	1.05 335	1.12 356	0.67 266	0.77 369	1.02 270	0.65 390	0.28 495	0.20 435	0.20 259	0.20 340	0.22 350	0.31 478

Gwc-CoAtRS	0.55 235	0.27 197	0.73 238	0.49 200	0.30 196	0.63 289	0.25 68	1.38 343	1.12 380	1.05 335	1.02 306	1.10 435	0.55 265	0.72 153	0.44 253	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.17 149

DN-CSS_ROB	0.67 333	0.36 416	1.36 502	0.59 396	0.41 396	0.54 223	0.45 339	1.30 326	0.95 296	1.05 335	1.47 497	0.69 274	0.64 328	1.80 458	0.60 368	0.19 236	0.15 300	0.25 438	0.23 443	0.22 350	0.23 331

IGEV_i1	0.71 364	0.31 305	1.07 417	0.62 430	0.30 196	0.92 441	0.60 466	2.22 571	0.96 300	1.06 341	1.06 326	1.11 440	0.71 356	1.35 359	0.65 390	0.21 322	0.18 397	0.21 299	0.17 254	0.22 350	0.27 420

RAFT-Stereo-weight	0.49 208	0.26 166	0.58 129	0.49 200	0.28 153	0.61 275	0.34 174	1.16 280	1.11 372	1.06 341	0.79 244	0.75 290	0.28 48	0.79 184	0.42 242	0.16 97	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.18 173

cross-raft	0.56 248	0.26 166	0.65 190	0.55 318	0.31 217	0.66 309	0.37 218	1.68 412	0.82 244	1.06 341	1.07 330	1.25 471	0.45 175	0.74 159	0.39 204	0.15 66	0.13 143	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.17 149

MyStereo06	0.67 333	0.29 244	1.06 412	0.58 377	0.48 450	0.62 278	0.72 507	2.26 575	0.89 266	1.07 344	1.12 356	1.22 462	0.56 273	0.83 197	0.47 280	0.17 145	0.17 364	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

RASNet	1.16 535	0.34 375	1.11 431	0.73 543	0.86 603	1.00 468	0.60 466	1.56 385	1.43 551	1.07 344	1.37 466	2.08 611	1.44 583	7.00 647	1.56 566	0.20 286	0.17 364	0.17 139	0.19 305	0.19 226	0.19 217

Select-FE	0.87 457	0.42 482	2.64 597	0.57 362	0.48 450	0.47 129	0.23 49	2.59 624	0.85 256	1.08 346	1.32 446	2.00 599	1.73 608	1.15 312	0.47 280	0.21 322	0.17 364	0.21 299	0.26 483	0.20 277	0.33 495

CRE-IMP	0.57 260	0.32 326	0.82 285	0.54 302	0.29 172	0.77 370	0.25 68	1.19 290	0.79 233	1.09 347	0.95 280	0.81 310	0.57 280	1.11 303	0.57 352	0.22 357	0.14 227	0.23 375	0.19 305	0.28 451	0.24 355

CFNet-RSSM	0.57 260	0.25 139	0.76 253	0.49 200	0.28 153	0.59 260	0.27 88	1.89 480	1.17 410	1.09 347	0.95 280	1.06 417	0.53 253	0.74 159	0.41 231	0.17 145	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.16 117

FADNet-RVC-Resample	0.91 477	0.51 521	2.92 603	0.64 456	0.46 437	1.07 481	0.60 466	1.76 442	1.24 448	1.10 349	0.98 295	1.06 417	0.98 476	2.17 504	0.95 483	0.24 406	0.22 472	0.30 513	0.32 558	0.36 524	0.40 541

CBFPSM	0.95 486	0.37 437	2.10 569	0.51 241	0.39 360	1.73 580	0.87 556	1.59 396	1.13 386	1.11 350	1.00 301	2.34 621	1.64 600	1.42 383	1.44 553	0.19 236	0.18 397	0.20 259	0.20 340	0.22 350	0.36 518

MIPNet	0.60 294	0.31 305	1.07 417	0.51 241	0.34 293	0.68 319	0.40 260	1.67 408	1.14 392	1.11 350	0.93 276	0.60 238	0.78 376	0.77 173	0.58 357	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.16 221	0.18 187	0.21 279

AACVNet	0.90 472	0.40 470	0.98 383	0.86 596	0.40 375	0.80 386	0.49 380	1.81 457	0.86 259	1.11 350	1.34 456	1.32 493	0.99 479	4.23 581	0.86 452	0.26 456	0.22 472	0.28 489	0.22 411	0.30 483	0.28 436

GwcNet-ADL	0.67 333	0.33 346	0.90 344	0.58 377	0.41 396	0.60 267	0.59 458	1.55 381	1.28 477	1.11 350	1.13 367	0.90 355	0.59 303	1.11 303	0.91 469	0.28 495	0.18 397	0.18 182	0.18 280	0.25 415	0.33 495

ASMatch	0.89 464	0.29 244	0.72 223	0.56 340	0.36 320	0.47 129	0.37 218	1.16 280	0.95 296	1.11 350	3.26 639	0.95 378	0.96 463	4.88 597	0.53 327	0.20 286	0.16 337	0.22 337	0.19 305	0.20 277	0.30 468

RALAANet	0.62 303	0.37 437	0.97 379	0.66 476	0.50 462	0.67 315	0.31 129	1.27 319	1.09 361	1.11 350	1.17 383	0.88 344	0.46 185	1.27 339	0.45 266	0.20 286	0.15 300	0.21 299	0.18 280	0.27 435	0.19 217

HCRNet	0.72 371	0.40 470	0.86 322	0.61 421	0.57 509	0.75 355	0.35 189	1.39 346	1.21 430	1.11 350	0.99 296	1.01 403	0.76 365	2.18 505	0.73 411	0.28 495	0.19 418	0.28 489	0.23 443	0.25 415	0.26 399

GANet-RSSM	0.78 402	0.31 305	0.90 344	0.67 490	0.58 512	0.80 386	0.62 475	2.04 522	1.15 398	1.11 350	1.27 427	1.26 477	1.18 544	1.68 435	0.74 416	0.26 456	0.21 453	0.22 337	0.22 411	0.23 374	0.23 331

TransformOpticalFlow	0.97 491	0.30 274	0.96 378	0.54 302	0.31 217	0.65 304	0.54 421	1.87 473	1.19 419	1.12 358	1.44 490	1.34 496	0.98 476	6.68 642	0.44 253	0.19 236	0.12 54	0.21 299	0.19 305	0.18 187	0.23 331

RAFT	0.67 333	0.32 326	0.83 295	0.63 441	0.34 293	0.69 329	0.57 444	1.14 263	0.84 252	1.12 358	1.20 392	1.75 572	0.92 451	1.09 295	0.60 368	0.22 357	0.19 418	0.27 473	0.24 457	0.22 350	0.23 331

CC-Net-ROB	1.53 579	1.31 638	1.68 538	0.92 612	0.80 591	1.75 583	0.99 579	2.04 522	1.27 469	1.12 358	1.62 541	1.20 456	0.98 476	7.82 659	0.92 473	1.15 655	0.41 614	2.20 663	0.46 611	1.37 650	0.56 596

PAM_32	0.87 457	0.30 274	1.08 421	0.56 340	0.32 251	2.10 614	0.36 203	2.26 575	1.01 324	1.13 361	1.05 325	3.14 646	1.47 586	1.00 262	0.42 242	0.19 236	0.14 227	0.20 259	0.18 280	0.19 226	0.25 378

mmm	0.68 347	0.37 437	0.91 349	0.54 302	0.34 293	0.86 420	0.58 450	1.72 433	1.02 328	1.13 361	1.41 483	0.83 326	0.78 376	0.95 248	0.67 398	0.22 357	0.20 435	0.29 501	0.26 483	0.27 435	0.27 420

DCANet-4	0.59 285	0.28 220	1.65 535	0.44 110	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.15 275	1.36 519	1.13 361	1.03 313	0.56 223	0.74 359	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

fff	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.20 295	1.28 477	1.13 361	1.03 313	0.59 233	1.04 506	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

Patchmatch Stereo++	0.57 260	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.63 289	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.40 375	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.56 248	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.63 289	0.41 272	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.09 295	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

ROB_FTStereo_v2	0.57 260	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.42 284	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.97 290	0.82 316	0.60 310	1.15 312	0.53 327	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

ROB_FTStereo	0.56 248	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.25 68	1.14 263	0.74 213	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.18 322	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

HUI-Stereo	0.54 230	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.29 109	1.14 263	0.74 213	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	0.83 197	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

iGMRVC	0.58 272	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.38 230	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.97 290	0.82 316	0.59 303	1.54 408	0.53 327	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

iRAFT	0.57 260	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.63 289	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.40 375	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

RAFT-IKP	0.57 260	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.57 243	0.35 189	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.83 326	0.61 320	1.26 336	0.53 327	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

csc	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.20 295	1.28 477	1.13 361	1.03 313	0.59 233	1.04 506	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

cscssc	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.20 295	1.28 477	1.13 361	1.03 313	0.59 233	1.04 506	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

GMStereo_Zeroshot	0.70 358	0.64 566	1.11 431	0.65 463	0.38 348	0.84 413	0.37 218	1.09 242	1.16 405	1.14 375	1.07 330	1.26 477	0.55 265	1.23 330	0.65 390	0.34 546	0.17 364	0.31 520	0.18 280	0.57 605	0.23 331

APVNet	1.11 528	0.59 547	1.95 559	0.87 599	0.77 583	1.90 599	0.82 540	2.03 519	1.15 398	1.14 375	1.43 488	1.55 537	1.12 530	3.03 554	1.62 575	0.32 529	0.34 586	0.42 593	0.36 585	0.36 524	0.41 545

STrans-v2	1.06 515	0.31 305	1.02 399	0.52 264	0.33 271	0.67 315	0.78 519	2.66 632	1.26 465	1.15 377	1.46 494	1.37 503	1.40 575	6.68 642	0.46 271	0.19 236	0.13 143	0.21 299	0.18 280	0.18 187	0.21 279

NRIStereo	0.62 303	0.31 305	0.78 264	0.56 340	0.28 153	0.63 289	0.33 158	1.16 280	0.92 279	1.15 377	0.87 264	0.90 355	0.58 297	2.24 510	0.56 347	0.22 357	0.14 227	0.21 299	0.19 305	0.22 350	0.18 173

DCANet	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.45 127	0.25 78	0.49 152	0.36 203	1.18 285	1.35 510	1.15 377	1.04 319	0.60 238	0.91 443	0.84 204	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.25 378

AdaStereo	0.74 379	0.48 509	0.86 322	0.75 558	0.38 348	0.94 450	0.56 438	2.05 526	1.24 448	1.15 377	1.22 401	1.07 420	0.67 340	1.05 279	0.73 411	0.33 536	0.16 337	0.32 532	0.22 411	0.29 468	0.23 331
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.
ITSA-stereo	0.85 449	0.38 455	0.92 352	0.58 377	0.32 251	0.86 420	0.49 380	2.33 593	1.69 595	1.16 381	1.12 356	0.95 378	0.85 411	2.46 527	1.18 515	0.27 477	0.23 501	0.28 489	0.28 513	0.28 451	0.41 545

test_sample3	0.73 375	0.35 404	1.06 412	0.55 318	0.32 251	0.97 465	0.51 390	2.12 537	1.25 456	1.16 381	1.17 383	0.88 344	0.78 376	1.27 339	0.79 435	0.26 456	0.21 453	0.25 438	0.25 466	0.26 429	0.27 420

ADStereo(finetuned)	0.62 303	0.26 166	1.59 529	0.45 127	0.25 78	0.49 152	0.36 203	1.18 285	1.35 510	1.16 381	1.04 319	0.60 238	1.18 544	0.85 208	0.57 352	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.24 355

PSMNet_ROB	0.95 486	0.57 546	1.45 509	0.75 558	0.64 536	1.28 527	1.12 594	1.84 463	1.15 398	1.16 381	1.29 438	1.44 515	0.89 437	1.74 444	1.70 585	0.33 536	0.25 523	0.37 573	0.39 593	0.36 524	0.32 487

MyStereo05	0.70 358	0.29 244	1.22 473	0.58 377	0.48 450	0.62 278	0.72 507	1.52 372	1.54 576	1.17 385	0.91 273	0.77 296	0.79 384	1.45 391	0.68 402	0.17 145	0.17 364	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

CoDeX	0.78 402	0.31 305	1.04 405	0.56 340	0.37 332	1.13 495	0.60 466	2.77 637	1.29 489	1.17 385	1.26 418	0.91 359	0.87 428	1.42 383	0.74 416	0.21 322	0.16 337	0.21 299	0.18 280	0.21 328	0.21 279

PCWNet_CMD	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.51 241	0.38 348	0.80 386	0.42 284	1.51 368	1.34 507	1.17 385	1.31 441	1.23 466	0.65 333	0.94 239	0.62 376	0.21 322	0.17 364	0.27 473	0.19 305	0.43 555	0.28 436

DeepStereo_RVC	0.57 260	0.31 305	0.78 264	0.53 287	0.30 196	0.57 243	0.32 148	1.11 252	0.80 239	1.17 385	0.94 279	0.83 326	0.93 453	1.01 266	0.61 371	0.23 384	0.14 227	0.21 299	0.19 305	0.24 403	0.26 399

CFNet_pseudo	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.50 224	0.39 360	0.72 340	0.42 284	1.44 355	1.25 456	1.17 385	1.35 461	1.22 462	0.66 338	1.04 275	0.64 385	0.21 322	0.17 364	0.33 544	0.19 305	0.39 541	0.28 436

xxxx	1.61 586	0.32 326	0.98 383	0.58 377	0.31 217	1.15 502	0.43 302	2.43 603	1.41 540	1.17 385	1.40 478	1.21 457	0.86 419	1.94 475	16.68 688	0.24 406	0.24 511	0.21 299	0.20 340	0.23 374	0.27 420

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 537	1.06 616	1.28 487	0.88 601	0.69 557	1.92 601	0.92 564	1.71 429	1.14 392	1.17 385	1.26 418	1.49 525	0.80 392	2.04 489	0.86 452	2.02 660	0.34 586	0.79 639	0.36 585	1.38 651	1.33 651

MSMDNet	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.52 264	0.38 348	0.80 386	0.42 284	1.52 372	1.35 510	1.17 385	1.31 441	1.23 466	0.65 333	0.94 239	0.62 376	0.21 322	0.17 364	0.26 459	0.19 305	0.41 549	0.28 436

TDLM	1.08 524	0.50 517	1.01 396	0.69 514	0.54 491	0.91 434	1.40 621	1.60 398	1.36 519	1.17 385	1.40 478	1.07 420	1.00 486	6.19 625	0.85 451	0.34 546	0.22 472	0.35 560	0.26 483	0.38 536	0.29 450

ccs_rob	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.50 224	0.39 360	0.72 340	0.42 284	1.43 354	1.25 456	1.17 385	1.34 456	1.22 462	0.66 338	1.04 275	0.64 385	0.21 322	0.17 364	0.35 560	0.20 340	0.40 545	0.29 450

PS-NSSS	1.02 505	0.62 562	1.17 458	0.61 421	0.58 512	0.91 434	0.79 528	2.02 515	1.19 419	1.17 385	1.68 554	1.00 398	0.85 411	4.43 586	0.86 452	0.38 568	0.31 563	0.52 614	0.32 558	0.52 592	0.45 562

z-ln-s-r	1.18 542	0.61 555	2.91 602	0.54 302	0.56 504	0.81 394	0.86 552	1.72 433	1.55 582	1.18 396	1.62 541	1.37 503	1.16 533	3.67 573	3.77 635	0.20 286	0.15 300	0.21 299	0.17 254	0.29 468	0.24 355

PAM	0.86 453	0.31 305	1.19 464	0.55 318	0.35 310	2.17 615	0.47 358	2.26 575	0.87 261	1.18 396	0.96 282	3.01 641	1.41 579	0.90 228	0.40 221	0.19 236	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.27 420

test_sample5	0.75 383	0.36 416	1.04 405	0.55 318	0.31 217	0.84 413	0.53 407	2.12 537	1.23 444	1.18 396	1.30 439	0.88 344	0.86 419	1.37 365	0.76 424	0.26 456	0.22 472	0.27 473	0.28 513	0.28 451	0.29 450

raft_robust	0.71 364	0.32 326	0.75 249	0.54 302	0.28 153	0.54 223	0.35 189	1.54 378	1.24 448	1.18 396	1.07 330	0.73 287	0.53 253	3.65 570	0.40 221	0.19 236	0.16 337	0.20 259	0.22 411	0.21 328	0.19 217

SFCPSM	0.74 379	0.30 274	1.06 412	0.52 264	0.39 360	1.36 539	0.64 482	2.42 602	1.11 372	1.18 396	1.21 399	0.81 310	0.78 376	1.08 290	0.57 352	0.22 357	0.17 364	0.22 337	0.24 457	0.23 374	0.21 279

PSMNet-RSSM	0.78 402	0.32 326	0.89 334	0.65 463	0.43 412	0.73 345	0.58 450	2.14 547	1.19 419	1.18 396	1.38 471	1.31 489	1.07 514	1.43 385	0.82 445	0.28 495	0.21 453	0.27 473	0.29 532	0.25 415	0.26 399

GwcNet-RSSM	0.83 437	0.34 375	1.29 490	0.65 463	0.55 498	0.78 371	0.62 475	1.89 480	1.27 469	1.18 396	1.39 473	1.56 539	0.91 443	1.60 424	1.22 523	0.26 456	0.20 435	0.23 375	0.24 457	0.21 328	0.21 279

PA-Net	1.14 532	0.63 563	2.12 571	0.67 490	0.75 577	1.19 515	0.91 562	1.91 486	1.46 564	1.18 396	1.23 409	1.33 495	1.17 537	4.31 584	1.41 550	0.29 511	0.46 627	0.33 544	0.50 620	0.33 508	0.57 599
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ffm	0.79 411	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	1.08 235	2.62 641	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	1.57 411	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.31 520	0.28 513	0.20 277	0.23 331

ff1	1.88 608	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	1.08 235	2.62 641	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	9.88 681	13.82 680	0.21 322	0.13 143	0.31 520	0.28 513	0.20 277	0.23 331

mmx	1.89 611	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	2.32 587	1.41 540	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	9.88 681	13.82 680	0.25 429	0.21 453	0.31 520	0.28 513	0.32 501	0.29 450

xxx	1.89 611	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	2.32 587	1.41 540	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	9.88 681	13.82 680	0.25 429	0.21 453	0.31 520	0.28 513	0.32 501	0.29 450

LCNet	0.73 375	0.30 274	0.58 129	0.58 377	0.31 217	0.68 319	0.53 407	1.09 242	0.94 291	1.19 404	1.34 456	0.96 383	1.32 565	2.50 534	0.46 271	0.19 236	0.13 143	0.21 299	0.25 466	0.28 451	0.69 622

TCMNet	1.07 520	0.66 573	2.49 588	0.92 612	1.32 648	1.14 498	0.67 490	1.91 486	1.29 489	1.20 409	1.57 532	1.29 484	0.96 463	2.23 508	1.59 571	0.32 529	0.31 563	0.38 577	0.35 582	0.43 555	0.40 541

MyStereo8	0.70 358	0.32 326	1.24 478	0.63 441	0.53 484	0.90 431	0.34 174	1.60 398	1.35 510	1.20 409	1.31 441	0.89 353	0.64 328	0.77 173	1.02 498	0.18 194	0.15 300	0.20 259	0.18 280	0.22 350	0.30 468

NINENet	0.81 426	0.40 470	0.89 334	0.65 463	0.53 484	2.30 621	0.42 284	2.12 537	1.13 386	1.20 409	1.27 427	1.02 406	0.70 351	1.26 336	0.75 419	0.29 511	0.24 511	0.31 520	0.21 383	0.27 435	0.26 399

test_3	0.57 260	0.24 100	0.87 325	0.55 318	0.30 196	0.60 267	0.40 260	1.07 230	1.08 353	1.20 409	0.68 205	0.92 367	0.43 155	1.68 435	0.40 221	0.16 97	0.13 143	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.17 149

GEStereo_RVC	0.93 485	0.40 470	1.15 443	0.67 490	0.50 462	0.95 456	0.78 519	2.73 635	1.21 430	1.20 409	1.12 356	1.25 471	0.91 443	3.21 560	0.95 483	0.31 521	0.20 435	0.23 375	0.20 340	0.28 451	0.31 478

cf-r	0.79 411	0.32 326	1.06 412	0.57 362	0.64 536	0.78 371	0.51 390	2.04 522	1.22 439	1.20 409	1.27 427	1.53 534	0.91 443	1.47 396	0.94 481	0.25 429	0.19 418	0.22 337	0.23 443	0.19 226	0.21 279

DMCA	0.71 364	0.36 416	1.17 458	0.53 287	0.45 428	0.84 413	0.46 345	1.52 372	1.09 361	1.20 409	1.12 356	1.21 457	0.74 359	0.87 216	1.09 506	0.25 429	0.20 435	0.27 473	0.19 305	0.24 403	0.29 450

DDVS	0.80 417	0.43 487	1.09 424	0.64 456	0.44 423	1.27 526	0.43 302	1.49 367	0.94 291	1.21 416	1.16 380	1.42 509	0.63 322	2.14 501	1.02 498	0.29 511	0.22 472	0.26 459	0.23 443	0.31 490	0.37 522

test_sample6	0.77 397	0.36 416	1.07 417	0.56 340	0.31 217	0.82 396	0.56 438	2.12 537	1.24 448	1.21 416	1.40 478	0.90 355	0.90 440	1.45 391	0.87 457	0.28 495	0.23 501	0.28 489	0.29 532	0.28 451	0.30 468

DualNet	0.75 383	0.36 416	1.04 405	0.55 318	0.31 217	0.84 413	0.53 407	2.12 537	1.23 444	1.21 416	1.40 478	0.88 344	0.86 419	1.37 365	0.76 424	0.26 456	0.22 472	0.27 473	0.28 513	0.28 451	0.29 450

1111x	1.96 614	0.32 326	1.54 524	0.54 302	0.30 196	1.00 468	0.69 496	2.47 610	1.33 505	1.21 416	1.44 490	1.21 457	1.11 524	8.49 667	16.14 687	0.22 357	0.23 501	0.22 337	0.23 443	0.25 415	0.26 399

IPLGR	0.62 303	0.28 220	1.32 494	0.50 224	0.29 172	0.65 304	0.34 174	1.47 364	1.19 419	1.21 416	1.07 330	0.70 277	0.65 333	1.05 279	0.55 341	0.18 194	0.15 300	0.20 259	0.17 254	0.21 328	0.20 249

AFF-stereo	0.60 294	0.28 220	0.72 223	0.48 181	0.29 172	0.34 36	0.37 218	1.22 302	1.20 423	1.21 416	1.59 538	1.10 435	0.70 351	1.01 266	0.44 253	0.14 35	0.12 54	0.19 207	0.20 340	0.18 187	0.15 62

hitnet-ft	0.84 442	0.38 455	0.75 249	0.59 396	0.44 423	0.99 467	0.47 358	1.61 400	1.38 526	1.21 416	1.22 401	1.82 580	0.99 479	1.87 464	1.09 506	0.33 536	0.29 554	0.34 552	0.27 502	0.36 524	0.33 495

HITNet	0.71 364	0.42 482	1.07 417	0.52 264	0.25 78	1.05 476	0.48 368	2.12 537	1.08 353	1.21 416	1.23 409	0.91 359	0.84 406	0.90 228	0.91 469	0.17 145	0.12 54	0.21 299	0.17 254	0.29 468	0.18 173
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample4	0.74 379	0.36 416	1.09 424	0.55 318	0.32 251	0.92 441	0.51 390	2.14 547	1.25 456	1.22 424	1.22 401	0.86 336	0.82 398	1.29 343	0.76 424	0.26 456	0.21 453	0.26 459	0.26 483	0.27 435	0.28 436

DispNO	0.98 494	0.34 375	2.02 562	0.58 377	0.55 498	0.88 425	0.49 380	1.70 425	1.24 448	1.22 424	1.26 418	1.18 452	0.88 434	5.17 601	0.88 458	0.23 384	0.18 397	0.24 399	0.22 411	0.19 226	0.22 310

DeepPrunerF	1.68 592	0.82 599	6.82 641	0.94 621	1.20 644	0.91 434	0.97 575	2.50 616	5.19 674	1.22 424	1.30 439	1.18 452	1.29 559	4.96 599	1.75 588	0.43 587	0.35 593	0.52 614	0.48 615	0.43 555	0.42 553

Ntro	1.72 596	1.21 630	1.62 530	2.54 666	1.86 657	2.09 613	1.14 599	2.08 530	1.38 526	1.23 427	1.62 541	1.62 549	1.33 566	2.04 489	1.21 522	3.09 671	0.56 644	1.82 660	0.65 638	2.97 670	2.25 664

IRAFT_RVC	0.90 472	0.30 274	0.89 334	0.67 490	0.31 217	0.64 298	1.00 581	1.40 348	0.97 305	1.23 427	1.04 319	1.00 398	0.96 463	5.77 619	0.57 352	0.24 406	0.13 143	0.25 438	0.21 383	0.20 277	0.21 279

FINET	1.54 580	0.67 577	7.28 645	0.76 566	0.97 622	1.42 552	1.38 620	2.80 642	3.12 653	1.23 427	1.68 554	1.04 411	1.11 524	3.35 566	1.78 592	0.43 587	0.37 602	0.32 532	0.29 532	0.43 555	0.41 545

ac_64	0.86 453	0.32 326	1.02 399	0.74 549	0.60 522	1.04 473	0.53 407	2.20 569	0.99 317	1.23 427	1.11 352	1.96 595	1.06 512	2.01 486	1.01 495	0.30 518	0.22 472	0.24 399	0.23 443	0.22 350	0.22 310

CFNet_ucs	0.73 375	0.34 375	0.94 364	0.53 287	0.44 423	0.76 361	0.46 345	1.73 435	1.34 507	1.24 431	1.54 519	1.08 430	0.64 328	1.05 279	0.64 385	0.26 456	0.20 435	0.37 573	0.22 411	0.42 553	0.30 468

iRaft-Stereo_20w	0.71 364	0.33 346	1.25 481	0.50 224	0.36 320	0.82 396	0.31 129	3.16 650	0.89 266	1.24 431	1.14 372	0.79 301	0.65 333	1.15 312	0.43 248	0.18 194	0.13 143	0.18 182	0.17 254	0.20 277	0.23 331

BEATNet_4x	0.82 428	0.54 533	2.02 562	0.56 340	0.28 153	1.04 473	0.55 431	2.14 547	1.13 386	1.24 431	1.26 418	1.00 398	0.94 456	1.13 308	1.23 526	0.21 322	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.37 530	0.23 331

DualNet (step1)	0.89 464	0.51 521	1.35 497	0.58 377	0.40 375	1.07 481	0.80 531	1.99 509	1.27 469	1.25 434	1.22 401	1.09 431	1.01 489	1.31 346	0.73 411	0.59 627	0.32 576	0.62 632	0.67 640	0.45 569	0.48 569

test_sample9	1.96 614	0.51 521	1.35 497	0.58 377	0.40 375	1.07 481	0.80 531	1.99 509	1.27 469	1.25 434	1.22 401	1.09 431	1.01 489	2.46 527	8.57 664	0.59 627	12.85 701	0.62 632	0.67 640	0.45 569	0.48 569

test_sample7	0.78 402	0.39 464	0.89 334	0.55 318	0.35 310	0.93 446	0.75 512	1.99 509	1.27 469	1.25 434	1.22 401	1.09 431	1.01 489	1.31 346	0.73 411	0.32 529	0.32 576	0.32 532	0.32 558	0.33 508	0.33 495

iinet-f	1.04 508	0.50 517	4.24 627	0.58 377	0.43 412	1.78 590	0.70 503	1.29 325	1.16 405	1.25 434	1.42 484	1.57 541	1.42 580	1.47 396	1.70 585	0.26 456	0.23 501	0.20 259	0.20 340	0.26 429	0.26 399

BUS	0.78 402	0.34 375	0.77 258	0.55 318	0.45 428	2.30 621	0.42 284	2.65 628	1.04 339	1.25 434	1.12 356	1.02 406	0.70 351	0.94 239	0.75 419	0.25 429	0.18 397	0.25 438	0.22 411	0.23 374	0.24 355

BSDual-CNN	0.75 383	0.34 375	0.77 258	0.55 318	0.45 428	1.25 523	0.66 488	2.65 628	1.04 339	1.25 434	1.12 356	1.11 440	0.77 369	0.94 239	0.76 424	0.25 429	0.18 397	0.25 438	0.22 411	0.23 374	0.24 355

hknet	0.82 428	0.34 375	1.15 443	0.55 318	0.39 360	1.25 523	0.66 488	2.65 628	1.10 365	1.25 434	1.12 356	1.58 543	0.85 411	1.41 378	0.79 435	0.23 384	0.18 397	0.25 438	0.22 411	0.23 374	0.24 355

psmg	0.75 383	0.34 375	0.77 258	0.52 264	0.45 428	1.46 554	0.73 510	2.15 553	1.04 339	1.25 434	1.33 452	1.11 440	0.77 369	0.94 239	0.76 424	0.25 429	0.20 435	0.25 438	0.26 483	0.23 374	0.24 355

PSM-softLoss	0.80 417	0.33 346	0.89 334	0.63 441	0.32 251	0.55 230	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 434	1.07 330	0.83 326	0.51 238	5.33 606	0.61 371	0.25 429	0.15 300	0.25 438	0.22 411	0.20 277	0.26 399

KMStereo	0.80 417	0.33 346	0.89 334	0.63 441	0.32 251	0.55 230	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 434	1.07 330	0.83 326	0.51 238	5.33 606	0.61 371	0.25 429	0.15 300	0.25 438	0.22 411	0.20 277	0.26 399

DIP-Stereo	0.64 316	0.32 326	0.91 349	0.49 200	0.36 320	0.91 434	0.33 158	2.51 618	0.77 219	1.25 434	1.00 301	0.68 268	0.51 238	0.92 234	0.65 390	0.19 236	0.15 300	0.21 299	0.17 254	0.19 226	0.22 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DISCO	1.06 515	0.37 437	1.19 464	0.73 543	0.46 437	2.04 609	0.84 543	2.26 575	1.54 576	1.25 434	1.36 465	2.38 623	1.08 515	2.60 540	1.62 575	0.24 406	0.19 418	0.22 337	0.20 340	0.32 501	0.29 450

ACVNet-4b	3.05 653	1.42 640	18.09 681	2.85 668	2.33 668	2.32 624	1.22 608	2.47 610	2.21 632	1.26 446	2.36 615	2.64 633	1.46 584	6.32 634	1.23 526	3.29 674	0.45 623	2.37 667	1.02 661	3.03 671	2.61 669

AASNet	0.80 417	0.39 464	1.16 457	0.84 590	0.80 591	1.14 498	0.59 458	2.12 537	1.21 430	1.26 446	1.26 418	0.93 368	0.77 369	0.84 204	1.23 526	0.28 495	0.24 511	0.24 399	0.20 340	0.28 451	0.27 420

ADLNet2	0.92 480	0.37 437	1.25 481	0.80 575	0.65 541	1.12 494	0.75 512	1.95 499	1.42 549	1.26 446	1.67 552	1.68 561	1.04 506	1.80 458	1.23 526	0.25 429	0.22 472	0.21 299	0.22 411	0.27 435	0.31 478

HHNet	0.64 316	0.28 220	0.69 211	0.45 127	0.46 437	0.50 173	0.57 444	1.13 258	1.03 333	1.26 446	2.21 608	0.70 277	0.59 303	1.10 300	0.51 309	0.21 322	0.13 143	0.23 375	0.19 305	0.20 277	0.31 478

HGLStereo	0.89 464	0.42 482	1.15 443	0.82 582	1.03 626	1.16 505	0.57 444	1.68 412	1.28 477	1.26 446	1.62 541	1.13 445	1.31 563	1.85 460	1.11 510	0.25 429	0.24 511	0.24 399	0.22 411	0.24 403	0.29 450

G2L-ROB	0.79 411	0.28 220	1.01 396	0.57 362	0.39 360	0.94 450	0.65 484	1.76 442	1.18 416	1.27 451	1.03 313	1.62 549	0.78 376	1.93 474	1.26 530	0.20 286	0.14 227	0.17 139	0.15 180	0.20 277	0.24 355

SMFormer	0.79 411	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.99 490	0.24 406	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.27 420

tta	0.79 411	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.99 490	0.24 406	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.19 226	0.22 310

qqq1	0.76 391	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.48 289	0.24 406	0.22 472	0.18 182	0.15 180	0.19 226	0.22 310

fff1	0.76 391	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.48 289	0.24 406	0.22 472	0.18 182	0.15 180	0.19 226	0.22 310

iResNetv2_ROB	0.88 461	0.43 487	2.62 596	0.60 404	0.38 348	0.94 450	0.67 490	1.88 478	1.38 526	1.27 451	1.45 492	1.26 477	1.05 511	1.92 472	0.64 385	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.14 159	0.24 403	0.21 279

test_1	0.56 248	0.24 100	0.82 285	0.50 224	0.29 172	0.57 243	0.34 174	1.09 242	1.03 333	1.28 457	0.69 210	0.87 338	0.45 175	1.67 433	0.39 204	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.17 254	0.17 142	0.16 117

Syn2CoEx	1.23 552	0.80 595	3.07 608	0.83 586	0.68 554	1.39 543	0.87 556	2.23 572	1.57 583	1.28 457	1.58 534	1.42 509	1.57 593	3.79 577	1.48 559	0.36 563	0.32 576	0.34 552	0.30 544	0.30 483	0.41 545

UNet	0.86 453	0.36 416	1.52 520	0.62 430	0.74 572	1.56 566	0.49 380	1.55 381	1.12 380	1.28 457	1.10 343	1.52 533	1.10 521	1.69 439	1.14 511	0.24 406	0.18 397	0.25 438	0.21 383	0.25 415	0.25 378

GANetREF_RVC	1.11 528	0.90 605	1.56 525	0.88 601	0.53 484	1.41 549	1.35 618	1.91 486	1.54 576	1.28 457	1.32 446	1.46 520	1.23 548	2.04 489	1.00 494	0.57 624	0.45 623	0.67 635	0.52 624	0.91 635	0.62 610
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
UDG	1.47 573	2.69 678	1.13 436	1.45 649	1.65 655	1.34 537	0.79 528	1.75 440	1.27 469	1.29 461	1.74 563	1.99 598	1.39 574	1.66 432	1.51 562	0.91 644	0.55 643	2.30 665	0.76 644	1.99 653	1.20 647

test_xeample	1.55 581	0.31 305	0.94 364	0.54 302	0.31 217	0.94 450	0.58 450	2.40 600	1.40 536	1.29 461	1.55 522	0.89 353	0.88 434	1.72 442	15.94 686	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

IER	0.74 379	0.33 346	1.25 481	0.50 224	0.53 484	1.32 530	0.55 431	1.31 328	1.08 353	1.30 463	1.34 456	1.11 440	1.10 521	1.05 279	0.81 444	0.20 286	0.17 364	0.21 299	0.21 383	0.20 277	0.21 279

Sa-1000	0.76 391	0.30 274	0.92 352	0.62 430	0.31 217	0.78 371	0.37 218	2.00 513	1.38 526	1.30 463	2.04 599	0.86 336	0.74 359	1.87 464	0.40 221	0.19 236	0.14 227	0.25 438	0.24 457	0.21 328	0.19 217

NF-Stereo	0.82 428	0.33 346	0.83 295	0.65 463	0.31 217	0.63 289	0.43 302	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.81 310	0.57 280	5.37 610	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.30 468

OCTAStereo	0.82 428	0.33 346	0.83 295	0.65 463	0.31 217	0.62 278	0.44 322	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.81 310	0.57 280	5.32 605	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.30 468

RE-Stereo	0.82 428	0.33 346	0.84 307	0.65 463	0.31 217	0.63 289	0.44 322	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.80 303	0.57 280	5.34 608	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.31 478

TVStereo	0.82 428	0.33 346	0.84 307	0.65 463	0.31 217	0.63 289	0.44 322	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.80 303	0.57 280	5.34 608	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.31 478

GCST	1.13 530	1.50 645	1.17 458	1.74 653	1.17 642	1.29 528	0.30 120	1.55 381	1.21 430	1.31 469	0.97 290	0.99 392	0.48 200	2.38 524	0.54 336	1.24 656	0.70 655	1.31 656	0.86 650	1.03 641	0.92 637

acv_ft	0.78 402	0.33 346	1.10 429	0.73 543	0.86 603	1.23 520	0.57 444	1.65 407	1.11 372	1.31 469	1.31 441	1.07 420	0.91 443	0.82 191	1.35 545	0.22 357	0.19 418	0.21 299	0.18 280	0.22 350	0.19 217

iResNet	0.80 417	0.45 495	1.47 511	0.72 535	0.31 217	0.96 462	0.64 482	1.80 453	1.28 477	1.31 469	1.48 500	0.94 374	0.78 376	1.77 449	0.99 490	0.19 236	0.14 227	0.18 182	0.15 180	0.22 350	0.27 420

G2L-Stereo_test	0.77 397	0.31 305	0.97 379	0.51 241	0.41 396	0.90 431	0.80 531	1.67 408	1.22 439	1.32 472	1.27 427	1.50 528	0.81 396	1.74 444	1.02 498	0.20 286	0.14 227	0.16 89	0.16 221	0.18 187	0.22 310

anonymity	1.14 532	0.98 613	1.24 478	1.09 632	1.13 635	1.08 485	0.90 559	2.02 515	1.23 444	1.32 472	1.27 427	1.27 482	1.09 518	1.16 316	1.03 501	1.02 647	1.01 671	0.97 646	0.97 655	0.98 637	1.01 639

IPLG	0.72 371	0.29 244	1.12 435	0.53 287	0.44 423	0.79 380	0.33 158	1.35 337	1.10 365	1.32 472	1.11 352	0.52 194	0.54 261	3.13 557	0.71 409	0.17 145	0.14 227	0.20 259	0.17 254	0.18 187	0.21 279

raftrobust	0.55 235	0.27 197	0.63 168	0.68 501	0.69 557	0.50 173	0.34 174	1.08 235	0.97 305	1.32 472	0.88 268	0.62 249	0.80 392	0.82 191	0.44 253	0.20 286	0.16 337	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.18 173

HSM	1.22 548	0.34 375	0.81 276	0.61 421	0.39 360	1.22 518	0.63 480	2.45 605	1.25 456	1.32 472	1.26 418	1.91 585	1.08 515	9.21 672	0.75 419	0.23 384	0.17 364	0.20 259	0.16 221	0.22 350	0.24 355

PWCDC_ROB	1.39 565	0.91 608	2.10 569	1.08 631	0.92 612	1.72 577	0.58 450	2.03 519	3.30 657	1.32 472	4.87 659	1.21 457	1.71 606	1.98 481	1.75 588	0.65 633	0.26 530	0.29 501	0.25 466	0.56 603	0.41 545

anonymousa	0.78 402	0.30 274	0.85 313	0.51 241	0.96 621	1.41 549	0.47 358	1.61 400	0.94 291	1.33 478	1.77 568	1.66 556	1.11 524	0.72 153	0.63 381	0.19 236	0.18 397	0.23 375	0.25 466	0.20 277	0.22 310

HBP-ISP	1.00 500	0.60 550	0.85 313	0.64 456	0.48 450	1.63 573	0.77 516	2.24 574	1.30 493	1.33 478	1.53 518	0.87 338	0.99 479	3.26 563	0.76 424	0.46 601	0.44 621	0.54 619	0.48 615	0.48 582	0.42 553

CSP-Net	1.00 500	0.41 480	0.99 388	0.56 340	0.43 412	1.62 572	0.76 515	2.16 555	1.16 405	1.33 478	1.22 401	1.32 493	0.89 437	4.67 592	0.93 476	0.35 556	0.24 511	0.20 259	0.20 340	0.23 374	0.30 468

test-3	0.56 248	0.24 100	0.82 285	0.50 224	0.29 172	0.57 243	0.34 174	1.09 242	1.03 333	1.33 478	0.69 210	0.87 338	0.45 175	1.68 435	0.39 204	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.17 254	0.17 142	0.16 117

PFNet+	0.62 303	0.31 305	0.99 388	0.57 362	0.31 217	0.57 243	0.30 120	0.99 201	1.25 456	1.33 478	1.10 343	0.79 301	0.57 280	1.35 359	0.53 327	0.26 456	0.17 364	0.28 489	0.26 483	0.21 328	0.27 420

RAFT-345	0.86 453	0.26 166	0.73 238	0.53 287	0.28 153	0.53 206	0.41 272	0.85 145	1.31 500	1.33 478	2.32 613	0.85 335	0.53 253	5.69 614	0.48 289	0.19 236	0.14 227	0.22 337	0.17 254	0.17 142	0.17 149

RAFT + AFF	1.07 520	0.47 503	1.36 502	0.68 501	0.50 462	1.20 516	1.22 608	2.58 623	1.26 465	1.33 478	1.56 528	1.19 454	1.49 589	3.89 579	1.01 495	0.22 357	0.26 530	0.30 513	0.27 502	0.29 468	0.32 487

RT-IGEV	0.88 461	0.31 305	1.24 478	0.60 404	0.35 310	1.32 530	0.84 543	2.98 646	1.06 347	1.34 485	1.62 541	1.87 582	1.15 532	1.11 303	0.54 336	0.24 406	0.17 364	0.21 299	0.17 254	0.19 226	0.29 450

HI	0.67 333	0.34 375	0.80 272	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 485	1.42 484	1.60 544	1.11 524	0.96 249	0.90 465	0.16 97	0.12 54	0.20 259	0.21 383	0.20 277	0.20 249

CoSv	0.67 333	0.34 375	0.80 272	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 485	1.42 484	1.60 544	1.11 524	0.96 249	0.90 465	0.16 97	0.12 54	0.20 259	0.21 383	0.20 277	0.20 249

SQANet	1.38 564	0.95 611	1.37 505	1.89 656	1.47 653	1.44 553	0.81 536	1.89 480	1.13 386	1.34 485	1.26 418	1.28 483	1.02 498	1.64 429	0.91 469	2.55 667	0.35 593	1.47 657	0.56 629	2.48 660	1.74 657

fast-acv-ft	1.00 500	0.48 509	1.85 551	0.61 421	0.52 476	1.77 586	0.69 496	1.52 372	1.47 565	1.34 485	1.85 582	1.73 567	1.24 551	1.62 427	1.56 566	0.27 477	0.28 546	0.28 489	0.28 513	0.28 451	0.31 478

Wz-Net-LNSev	1.17 537	0.72 588	4.71 631	0.66 476	0.84 600	1.72 577	1.13 596	1.97 504	1.43 551	1.34 485	1.32 446	1.66 556	1.30 562	1.44 389	1.51 562	0.29 511	0.26 530	0.24 399	0.23 443	0.33 508	0.35 514

DGSMNet	1.24 555	0.84 602	3.20 610	0.91 611	0.92 612	1.39 543	1.34 617	2.46 609	1.44 554	1.34 485	1.66 550	1.50 528	1.03 500	1.85 460	1.30 534	0.48 607	0.48 630	0.55 623	0.51 623	0.78 628	0.79 630

CrosDoStereo	1.56 582	0.26 166	0.78 264	0.51 241	0.29 172	0.66 309	11.86 686	1.18 285	1.00 321	1.35 492	1.76 565	0.99 392	1.83 616	6.64 640	0.83 446	0.19 236	0.15 300	0.20 259	0.22 411	0.18 187	0.25 378

DeepStereo_LL	1.56 582	0.26 166	0.78 264	0.51 241	0.29 172	0.66 309	11.86 686	1.18 285	1.00 321	1.35 492	1.76 565	0.99 392	1.83 616	6.64 640	0.83 446	0.19 236	0.15 300	0.20 259	0.22 411	0.18 187	0.25 378

THIR-Stereo	1.02 505	0.29 244	0.73 238	0.51 241	0.29 172	0.94 450	1.31 615	1.08 235	0.98 308	1.35 492	1.91 590	1.16 450	1.54 591	6.37 637	0.79 435	0.20 286	0.14 227	0.21 299	0.22 411	0.19 226	0.25 378

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 248	0.28 220	0.81 276	0.45 127	0.25 78	0.40 63	0.34 174	1.12 254	1.13 386	1.35 492	1.58 534	0.80 303	0.67 340	0.71 150	0.43 248	0.14 35	0.11 22	0.18 182	0.17 254	0.18 187	0.16 117

iResNet_ROB	0.82 428	0.36 416	1.13 436	0.60 404	0.37 332	0.91 434	0.38 230	2.41 601	1.61 589	1.35 492	1.35 461	1.25 471	0.97 473	1.75 446	0.88 458	0.21 322	0.14 227	0.17 139	0.12 45	0.19 226	0.30 468

G2L-Stereo	0.84 442	0.35 404	1.15 443	0.63 441	0.43 412	0.78 371	0.69 496	1.69 421	1.20 423	1.36 497	1.18 386	1.43 514	0.78 376	2.47 532	1.26 530	0.25 429	0.20 435	0.26 459	0.21 383	0.20 277	0.27 420

AANet_RVC	1.22 548	0.60 550	1.94 555	0.69 514	0.46 437	0.75 355	0.69 496	1.51 368	1.57 583	1.36 497	1.90 588	1.51 531	0.87 428	7.23 651	1.89 595	0.26 456	0.19 418	0.19 207	0.16 221	0.23 374	0.37 522

Hybrid-DGEV-2	0.69 356	0.35 404	0.85 313	0.61 421	0.37 332	1.06 479	0.28 98	1.73 435	1.42 549	1.37 499	0.93 276	1.02 406	1.01 489	1.09 295	0.54 336	0.19 236	0.15 300	0.22 337	0.19 305	0.17 142	0.18 173

gwcnet-sp	0.80 417	0.37 437	1.94 555	0.62 430	0.45 428	1.38 540	0.53 407	1.68 412	1.20 423	1.37 499	1.08 337	0.93 368	0.82 398	1.45 391	0.79 435	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

scenet	0.80 417	0.37 437	1.94 555	0.62 430	0.45 428	1.38 540	0.53 407	1.68 412	1.20 423	1.37 499	1.08 337	0.93 368	0.82 398	1.45 391	0.79 435	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

ssnet	0.80 417	0.37 437	1.94 555	0.62 430	0.45 428	1.38 540	0.53 407	1.68 412	1.20 423	1.37 499	1.08 337	0.93 368	0.82 398	1.45 391	0.79 435	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

GMM-Stereo	0.75 383	0.27 197	0.66 195	0.56 340	0.34 293	0.71 336	0.97 575	1.09 242	0.91 274	1.37 499	1.79 570	1.11 440	0.79 384	2.08 495	0.48 289	0.19 236	0.12 54	0.25 438	0.25 466	0.21 328	0.78 629

222	1.67 590	0.31 305	0.93 356	0.59 396	0.31 217	1.05 476	0.43 302	2.39 598	1.47 565	1.37 499	1.55 522	0.94 374	0.94 456	1.98 481	17.76 689	0.24 406	0.22 472	0.21 299	0.20 340	0.22 350	0.26 399

DStereoRT	1.52 578	0.36 416	3.37 615	0.69 514	0.54 491	2.05 612	0.59 458	1.85 470	1.21 430	1.38 505	1.46 494	0.84 333	1.27 555	6.33 635	1.07 504	0.24 406	0.19 418	4.29 689	2.08 681	0.25 415	0.39 535

coex_refinement	0.84 442	0.30 274	0.89 334	0.72 535	0.52 476	0.95 456	0.60 466	1.92 492	1.29 489	1.38 505	1.37 466	1.80 578	0.82 398	1.48 398	1.31 535	0.27 477	0.17 364	0.19 207	0.20 340	0.25 415	0.27 420

SDNR	1.66 589	0.55 537	2.36 584	0.56 340	0.58 512	3.79 659	0.45 339	1.78 446	1.40 536	1.38 505	2.45 621	1.13 445	0.96 463	11.03 687	1.31 535	0.67 635	0.64 649	0.43 594	0.32 558	0.71 625	0.76 628

Consistency-Raft	1.27 559	1.01 615	2.17 574	1.04 629	1.20 644	0.96 462	1.00 581	1.84 463	1.95 618	1.38 505	2.11 603	1.44 515	1.03 500	1.18 322	1.40 549	0.73 639	0.83 657	0.89 643	0.99 658	1.33 648	0.95 638

GASNet	1.13 530	1.10 623	3.29 614	1.00 627	0.68 554	0.82 396	0.67 490	1.85 470	1.38 526	1.39 509	1.25 416	1.25 471	1.20 547	2.72 545	1.62 575	0.46 601	0.26 530	0.36 570	0.34 578	0.55 602	0.33 495

CASS	0.67 333	0.36 416	0.84 307	0.57 362	0.28 153	0.82 396	0.43 302	1.62 403	0.92 279	1.39 509	1.28 433	0.87 338	0.84 406	0.88 220	0.59 365	0.36 563	0.19 418	0.26 459	0.22 411	0.29 468	0.43 557
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SACVNet	0.89 464	0.51 521	1.08 421	0.83 586	0.58 512	0.83 404	0.78 519	1.84 463	1.17 410	1.39 509	1.33 452	1.25 471	1.01 489	2.31 517	0.92 473	0.35 556	0.26 530	0.31 520	0.29 532	0.35 520	0.48 569

UPFNet	0.84 442	0.34 375	1.09 424	0.62 430	0.74 572	1.25 523	0.78 519	1.69 421	1.20 423	1.39 509	1.13 367	1.30 487	0.87 428	1.73 443	1.22 523	0.24 406	0.26 530	0.24 399	0.23 443	0.26 429	0.20 249

STTStereo	0.82 428	0.53 529	1.53 523	0.68 501	0.56 504	0.88 425	0.56 438	1.57 389	1.14 392	1.39 509	1.10 343	1.26 477	0.84 406	1.49 405	0.90 465	0.29 511	0.28 546	0.33 544	0.40 595	0.33 508	0.37 522

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 442	0.46 498	1.40 507	0.69 514	0.61 528	0.95 456	0.52 401	1.68 412	1.21 430	1.39 509	1.15 378	1.42 509	0.88 434	1.78 451	0.93 476	0.26 456	0.23 501	0.27 473	0.27 502	0.30 483	0.39 535
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DDUNet	1.56 582	2.70 679	1.35 497	1.79 654	1.88 658	1.82 592	0.91 562	1.84 463	1.20 423	1.40 515	1.79 570	1.62 549	1.17 537	1.59 419	1.22 523	1.11 652	0.76 656	2.38 668	0.94 652	2.12 654	1.53 655

ACRE	0.66 322	0.37 437	1.27 484	0.60 404	0.50 462	0.74 349	0.47 358	1.26 315	1.10 365	1.40 515	1.56 528	0.62 249	0.46 185	0.88 220	0.78 430	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.29 450

DEmStereo	0.98 494	0.25 139	0.85 313	0.49 200	0.33 271	1.02 471	0.55 431	0.97 186	0.93 286	1.41 517	2.13 604	1.01 403	2.01 623	5.62 613	0.78 430	0.19 236	0.15 300	0.20 259	0.20 340	0.18 187	0.25 378

psm_up	0.83 437	0.37 437	0.88 330	0.68 501	0.59 518	1.05 476	0.92 564	1.68 412	1.17 410	1.41 517	1.22 401	1.30 487	1.31 563	1.39 373	0.89 461	0.27 477	0.30 558	0.31 520	0.27 502	0.28 451	0.28 436

Nwc_Net	1.19 543	0.53 529	2.34 583	0.92 612	0.81 595	1.49 556	0.70 503	2.28 585	1.32 503	1.41 517	2.27 610	2.03 606	1.76 611	2.05 493	1.46 556	0.43 587	0.30 558	0.43 594	0.46 611	0.39 541	0.40 541

PDISCO_ROB	1.41 567	0.73 591	2.04 566	1.40 644	1.46 652	2.83 641	1.07 590	2.64 627	2.11 627	1.41 517	1.50 508	1.73 567	0.99 479	2.83 550	1.46 556	1.03 648	0.27 540	0.54 619	0.47 613	0.77 627	0.84 634

IPLGR_C	0.67 333	0.38 455	1.20 468	0.60 404	0.50 462	0.75 355	0.48 368	1.28 323	1.13 386	1.42 521	1.57 532	0.62 249	0.48 200	0.85 208	0.80 442	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.29 450

delet	0.90 472	0.34 375	1.15 443	0.69 514	0.66 547	1.63 573	0.81 536	1.95 499	1.49 570	1.42 521	1.38 471	1.29 484	0.91 443	1.78 451	1.18 515	0.22 357	0.22 472	0.24 399	0.25 466	0.22 350	0.24 355

CVANet_RVC	1.10 526	0.49 514	1.15 443	0.65 463	0.54 491	0.93 446	1.00 581	1.69 421	1.36 519	1.42 521	1.39 473	1.24 470	1.17 537	6.22 627	0.80 442	0.35 556	0.24 511	0.35 560	0.30 544	0.44 566	0.32 487

DeepPruner_ROB	0.79 411	0.55 537	1.14 441	0.61 421	0.46 437	0.78 371	0.54 421	1.83 461	1.00 321	1.42 521	1.27 427	1.23 466	0.77 369	1.56 409	0.89 461	0.35 556	0.28 546	0.27 473	0.26 483	0.32 501	0.34 505

CIPLG	0.67 333	0.37 437	1.17 458	0.60 404	0.51 471	0.75 355	0.48 368	1.26 315	1.11 372	1.43 525	1.58 534	0.64 259	0.48 200	0.94 239	0.78 430	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.29 450

NCC-stereo	1.20 545	0.60 550	1.84 549	0.88 601	0.95 619	1.32 530	0.94 570	2.14 547	1.36 519	1.43 525	1.79 570	1.93 589	2.13 634	2.54 537	1.41 550	0.49 609	0.38 607	0.45 599	0.59 633	0.43 555	0.45 562

Abc-Net	1.20 545	0.60 550	1.84 549	0.88 601	0.95 619	1.32 530	0.94 570	2.14 547	1.36 519	1.43 525	1.79 570	1.93 589	2.13 634	2.54 537	1.41 550	0.49 609	0.38 607	0.45 599	0.59 633	0.43 555	0.45 562
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GMOStereo	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

error version	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

test-v	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

test-2	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

pcwnet_v2	0.91 477	0.39 464	2.74 598	0.64 456	0.55 498	0.81 394	0.49 380	2.19 566	1.63 590	1.44 528	1.64 548	1.09 431	0.79 384	1.31 346	0.70 406	0.32 529	0.25 523	0.29 501	0.27 502	0.37 530	0.37 522

RYNet	1.24 555	0.52 527	1.57 527	0.73 543	0.97 622	1.74 582	0.95 573	2.09 533	1.54 576	1.44 528	1.18 386	1.94 593	1.29 559	4.57 589	1.93 596	0.27 477	0.23 501	0.35 560	0.27 502	0.57 605	0.59 605

xyz-stereo	7.03 676	0.24 100	70.23 715	0.44 110	0.21 21	29.74 698	0.49 380	1.03 213	0.77 219	1.45 534	26.78 699	1.17 451	1.19 546	4.72 595	1.32 541	0.16 97	0.12 54	0.20 259	0.14 159	0.17 142	0.14 26

CRFU-Net	0.90 472	0.42 482	1.10 429	0.69 514	0.59 518	1.76 584	0.84 543	2.33 593	0.92 279	1.45 534	1.20 392	1.62 549	1.25 552	1.38 369	0.94 481	0.28 495	0.23 501	0.22 337	0.19 305	0.24 403	0.27 420

MMNet	0.89 464	0.35 404	1.44 508	0.64 456	0.59 518	1.83 593	0.48 368	1.70 425	1.38 526	1.45 534	1.19 391	1.25 471	1.16 533	1.77 449	1.27 533	0.20 286	0.19 418	0.23 375	0.22 411	0.25 415	0.24 355

Prome-Stereo	0.76 391	0.29 244	0.57 126	0.58 377	0.33 271	0.58 255	0.94 570	0.98 192	0.92 279	1.46 537	2.45 621	0.91 359	1.38 572	1.60 424	0.44 253	0.19 236	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.87 635

AAGNet	1.84 606	0.30 274	0.79 268	0.66 476	0.32 251	0.65 304	0.50 388	1.02 204	1.01 324	1.47 538	1.21 399	0.99 392	1.16 533	2.76 547	22.69 696	0.24 406	0.13 143	0.22 337	0.20 340	0.24 403	0.16 117

SST-Stereo	0.85 449	0.30 274	0.81 276	0.63 441	0.31 217	0.70 333	0.25 68	1.16 280	0.95 296	1.47 538	1.11 352	0.99 392	0.86 419	5.69 614	0.53 327	0.23 384	0.13 143	0.23 375	0.19 305	0.23 374	0.19 217

RAFT_R40	0.84 442	0.30 274	0.83 295	0.63 441	0.31 217	0.66 309	0.43 302	1.15 275	0.99 317	1.47 538	1.10 343	1.00 398	0.84 406	5.44 611	0.53 327	0.23 384	0.13 143	0.23 375	0.20 340	0.23 374	0.19 217

PFNet	0.92 480	0.28 220	1.20 468	0.68 501	0.32 251	0.62 278	0.55 431	1.27 319	1.01 324	1.47 538	1.09 341	0.97 386	0.68 344	6.58 639	0.59 365	0.21 322	0.13 143	0.24 399	0.19 305	0.20 277	0.20 249

S-Stereo	1.17 537	0.48 509	2.25 581	0.83 586	0.81 595	1.22 518	1.17 603	2.12 537	2.08 625	1.47 538	2.13 604	1.55 537	1.16 533	2.09 496	1.46 556	0.42 586	0.40 613	0.35 560	0.32 558	0.45 569	0.73 624

otaku	1.67 590	1.18 627	1.56 525	2.27 659	1.59 654	1.98 604	1.23 610	2.23 572	1.37 524	1.48 543	1.63 547	1.73 567	1.23 548	1.85 460	1.09 506	2.96 670	0.58 647	1.74 658	0.61 636	2.94 667	2.15 662

ssnet_v2	0.92 480	0.39 464	1.22 473	0.66 476	0.39 360	1.31 529	0.96 574	2.32 587	1.45 559	1.48 543	1.17 383	1.53 534	0.91 443	1.16 316	1.71 587	0.31 521	0.27 540	0.30 513	0.29 532	0.28 451	0.29 450

MLCV	0.77 397	0.39 464	1.31 491	0.55 318	0.25 78	0.91 434	0.39 248	1.48 366	1.28 477	1.49 545	1.54 519	1.02 406	0.68 344	2.12 499	0.93 476	0.19 236	0.13 143	0.19 207	0.14 159	0.19 226	0.22 310

Wz-Net-SNSev	1.68 592	1.45 641	8.71 655	0.71 529	0.67 553	1.35 538	1.51 626	2.15 553	1.47 565	1.51 546	1.68 554	2.27 616	1.38 572	4.23 581	2.36 612	0.32 529	0.29 554	0.31 520	0.33 572	0.43 555	0.39 535

GwcNet	1.26 557	0.63 563	5.13 633	0.81 579	1.15 639	1.73 580	0.69 496	1.84 463	1.53 574	1.51 546	1.71 560	1.72 565	1.09 518	2.20 506	1.61 573	0.31 521	0.30 558	0.29 501	0.27 502	0.30 483	0.41 545

dad	0.90 472	0.73 591	1.28 487	0.59 396	0.39 360	0.83 404	0.45 339	1.24 309	1.54 576	1.52 548	1.28 433	1.36 499	0.86 419	2.54 537	0.91 469	0.43 587	0.27 540	0.82 641	0.26 483	0.44 566	0.34 505

ccnet	1.19 543	0.71 585	1.36 502	0.81 579	0.75 577	1.72 577	1.13 596	1.98 505	1.31 500	1.52 548	1.84 579	1.75 572	1.36 570	2.01 486	2.04 598	0.57 624	0.54 641	0.57 627	0.56 629	0.60 611	0.60 608

NCCL2	1.06 515	0.64 566	1.35 497	0.78 572	0.58 512	1.32 530	1.69 636	1.89 480	1.38 526	1.52 548	1.20 392	1.91 585	1.17 537	1.79 456	1.50 560	0.35 556	0.31 563	0.45 599	0.44 606	0.41 549	0.45 562

Pruner-Stereo	0.64 316	0.31 305	0.79 268	0.66 476	0.31 217	0.61 275	0.42 284	1.22 302	1.09 361	1.53 551	1.09 341	0.94 374	0.55 265	1.37 365	0.56 347	0.25 429	0.14 227	0.24 399	0.21 383	0.21 328	0.25 378

StereoDRNet-Refined	0.84 442	0.43 487	1.01 396	0.66 476	0.43 412	1.32 530	0.49 380	1.64 404	1.24 448	1.53 551	1.45 492	1.49 525	0.97 473	1.32 352	1.31 535	0.21 322	0.17 364	0.27 473	0.25 466	0.25 415	0.34 505
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.99 497	0.46 498	0.68 206	0.53 287	0.39 360	1.40 547	0.48 368	2.09 533	1.30 493	1.53 551	2.29 612	1.36 499	1.23 548	2.46 527	1.04 502	0.44 596	0.42 619	0.47 605	0.44 606	0.41 549	0.39 535

RainbowNet	2.06 619	1.86 659	1.97 561	2.86 669	2.25 664	2.03 608	1.79 644	2.77 637	1.92 615	1.54 554	1.84 579	1.95 594	1.73 608	2.23 508	1.38 548	3.40 677	0.86 662	2.39 670	1.00 659	2.94 667	2.42 666

SuperB	2.50 639	0.72 588	18.07 680	0.72 535	0.53 484	1.85 596	0.86 552	1.80 453	2.40 635	1.54 554	1.42 484	1.13 445	1.17 537	4.18 580	4.80 648	0.25 429	0.20 435	0.23 375	0.19 305	7.64 692	0.38 530

DPSNet	1.91 613	0.64 566	5.95 636	0.73 543	0.59 518	2.04 609	1.61 634	3.84 660	1.96 619	1.54 554	1.39 473	2.27 616	3.32 658	4.95 598	4.79 646	0.50 613	0.31 563	0.29 501	0.26 483	0.67 620	0.54 588

MSAF-DinoV2	2.45 637	1.88 662	17.19 675	0.89 608	0.52 476	1.39 543	0.97 575	2.84 643	1.77 602	1.55 557	1.65 549	3.60 650	2.28 640	5.74 616	4.64 645	0.28 495	0.17 364	0.26 459	0.28 513	0.49 586	0.54 588

LMCR-Stereo	0.87 457	0.50 517	0.99 388	0.80 575	0.43 412	1.32 530	0.55 431	2.79 640	1.03 333	1.55 557	1.49 501	0.74 288	1.01 489	1.76 447	0.99 490	0.30 518	0.17 364	0.22 337	0.18 280	0.31 490	0.22 310

DStereoO	1.82 603	1.21 630	2.98 605	1.42 648	0.88 610	1.54 563	4.03 678	1.90 484	2.15 630	1.56 559	1.82 577	1.75 572	4.06 668	1.76 447	2.15 602	2.39 665	0.52 638	0.97 646	0.43 603	2.24 656	0.68 619

DisPM	0.68 347	0.30 274	0.85 313	0.66 476	0.35 310	0.60 267	0.44 322	1.10 250	1.10 365	1.56 559	1.10 343	0.80 303	0.58 297	2.37 523	0.46 271	0.25 429	0.14 227	0.23 375	0.21 383	0.20 277	0.26 399

DMCA-RVC	0.83 437	0.46 498	2.19 576	0.68 501	0.49 457	0.84 413	0.48 368	1.44 355	1.07 350	1.56 559	1.04 319	1.29 484	0.86 419	1.49 405	0.92 473	0.27 477	0.22 472	0.35 560	0.28 513	0.32 501	0.28 436

GANet	1.41 567	0.52 527	1.18 463	0.74 549	0.48 450	1.40 547	1.69 636	1.87 473	1.28 477	1.56 559	2.39 616	1.56 539	1.25 552	9.13 670	1.20 518	0.31 521	0.32 576	0.34 552	0.29 532	0.40 545	0.33 495

HSM-Net_RVC	0.91 477	0.31 305	0.60 147	0.54 302	0.31 217	1.15 502	0.60 466	3.76 659	1.30 493	1.57 563	1.75 564	1.67 558	1.01 489	1.61 426	0.90 465	0.23 384	0.17 364	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.22 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
OMP-Stereo	0.95 486	0.35 404	0.79 268	0.92 612	0.32 251	0.49 152	0.35 189	1.22 302	1.11 372	1.58 564	1.12 356	1.44 515	0.69 348	6.92 645	0.51 309	0.20 286	0.15 300	0.24 399	0.19 305	0.21 328	0.16 117

ADLNet	0.89 464	0.39 464	1.09 424	0.88 601	0.73 564	1.24 522	0.75 512	2.02 515	1.41 540	1.58 564	1.37 466	1.26 477	1.00 486	1.31 346	1.18 515	0.28 495	0.21 453	0.26 459	0.26 483	0.29 468	0.36 518

ADCP+	2.12 624	0.56 541	10.01 660	0.68 501	0.91 611	2.25 619	1.04 586	1.92 492	1.50 572	1.58 564	1.34 456	1.73 567	1.62 595	2.27 513	13.20 677	0.25 429	0.22 472	0.32 532	0.29 532	0.38 536	0.34 505

DSFCA	0.95 486	0.38 455	1.23 475	0.55 318	0.66 547	1.50 557	0.93 568	1.58 391	1.24 448	1.59 567	1.16 380	1.48 523	0.95 461	2.96 552	1.20 518	0.31 521	0.28 546	0.25 438	0.26 483	0.29 468	0.26 399

LL-Strereo	1.42 569	0.44 494	2.02 562	0.62 430	1.07 630	0.73 345	0.65 484	2.02 515	1.21 430	1.60 568	1.62 541	2.02 603	2.10 629	9.67 677	1.07 504	0.22 357	0.20 435	0.27 473	0.24 457	0.23 374	0.33 495

z-mn7	1.77 598	1.06 616	7.02 644	0.74 549	0.54 491	2.58 629	1.03 585	1.90 484	2.73 649	1.61 569	3.00 635	1.96 595	1.40 575	5.23 603	2.87 622	0.31 521	0.25 523	0.27 473	0.25 466	0.34 516	0.35 514

ISRNet	0.83 437	0.35 404	1.31 491	0.84 590	0.65 541	0.60 267	0.41 272	1.28 323	1.15 398	1.61 569	1.55 522	1.34 496	0.77 369	1.33 355	0.98 489	0.40 577	0.34 586	0.43 594	0.38 592	0.34 516	0.49 574

R-Stereo Train	0.60 294	0.30 274	0.72 223	0.57 362	0.37 332	0.68 319	0.52 401	1.45 357	0.78 224	1.61 569	1.50 508	0.76 291	0.53 253	0.67 138	0.51 309	0.19 236	0.16 337	0.18 182	0.15 180	0.18 187	0.19 217

RAFT-Stereo	0.60 294	0.30 274	0.72 223	0.57 362	0.37 332	0.68 319	0.52 401	1.45 357	0.78 224	1.61 569	1.50 508	0.76 291	0.53 253	0.67 138	0.51 309	0.19 236	0.16 337	0.18 182	0.15 180	0.18 187	0.19 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Wz-Net-TNSev	2.10 622	2.71 680	9.30 656	0.72 535	0.65 541	2.41 626	1.81 648	2.45 605	1.77 602	1.62 573	1.56 528	2.56 630	2.01 623	5.30 604	4.46 642	0.41 581	0.38 607	0.33 544	0.37 589	0.54 600	0.64 613

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 525	0.46 498	2.61 595	0.71 529	0.65 541	2.00 606	0.78 519	2.07 529	1.47 565	1.62 573	1.47 497	1.53 534	1.29 559	2.10 497	1.65 581	0.24 406	0.14 227	0.20 259	0.16 221	0.28 451	0.28 436

KYRaft	0.77 397	0.29 244	0.68 206	0.59 396	0.29 172	0.66 309	0.83 541	1.05 224	0.89 266	1.63 575	2.22 609	1.15 449	0.99 479	1.59 419	0.41 231	0.21 322	0.14 227	0.22 337	0.28 513	0.21 328	1.01 639

ADCRef	1.50 576	0.61 555	3.83 623	0.76 566	0.77 583	1.91 600	0.77 516	2.16 555	1.34 507	1.63 575	1.59 538	1.35 498	1.40 575	1.79 456	8.32 663	0.25 429	0.21 453	0.32 532	0.31 550	0.31 490	0.32 487

MultiAttention	4.59 665	0.35 404	0.90 344	0.75 558	0.46 437	31.81 704	4.41 680	2.35 595	1.41 540	1.64 577	2.43 619	2.42 626	0.70 351	38.40 706	1.78 592	0.23 384	0.15 300	0.30 513	0.30 544	0.48 582	0.48 569

YMNet	1.04 508	0.59 547	1.67 536	0.86 596	0.86 603	1.84 594	0.61 472	1.70 425	1.28 477	1.65 578	1.98 594	1.75 572	0.96 463	1.57 411	1.58 568	0.34 546	0.37 602	0.32 532	0.32 558	0.33 508	0.32 487

YMNet_1	1.04 508	0.59 547	1.67 536	0.86 596	0.86 603	1.84 594	0.61 472	1.70 425	1.28 477	1.65 578	1.98 594	1.75 572	0.96 463	1.57 411	1.58 568	0.34 546	0.37 602	0.32 532	0.32 558	0.33 508	0.32 487

PSM-AAD	0.80 417	0.29 244	0.58 129	0.58 377	0.29 172	0.76 361	1.19 605	1.08 235	0.94 291	1.65 578	1.58 534	0.81 310	2.12 633	1.67 433	0.44 253	0.19 236	0.14 227	0.38 577	0.32 558	0.22 350	0.68 619

ARAFT	0.82 428	0.40 470	1.77 543	0.53 287	0.31 217	0.89 427	0.81 536	2.32 587	1.08 353	1.66 581	1.25 416	1.04 411	0.64 328	1.91 471	0.52 317	0.20 286	0.15 300	0.28 489	0.27 502	0.17 142	0.18 173

DLCB_ROB	0.92 480	0.43 487	0.95 370	0.71 529	0.55 498	1.11 492	0.83 541	1.61 400	1.32 503	1.67 582	1.66 550	1.70 564	0.93 453	1.96 480	1.34 543	0.26 456	0.25 523	0.27 473	0.28 513	0.28 451	0.28 436

StereoDRNet	1.05 513	0.53 529	2.21 577	0.80 575	0.93 615	1.50 557	0.90 559	2.06 527	1.44 554	1.68 583	1.20 392	1.48 523	0.99 479	1.86 463	1.60 572	0.29 511	0.24 511	0.29 501	0.28 513	0.35 520	0.33 495

IIG-Stereo	0.97 491	0.34 375	0.80 272	0.90 610	0.33 271	0.61 275	0.26 80	1.27 319	1.08 353	1.69 584	1.37 466	1.44 515	0.74 359	6.94 646	0.53 327	0.21 322	0.14 227	0.23 375	0.18 280	0.20 277	0.15 62

RGC	1.22 548	0.82 599	1.71 539	0.95 623	0.98 624	1.53 562	0.80 531	2.18 564	1.35 510	1.69 584	1.94 591	2.03 606	1.66 601	2.36 520	1.50 560	0.46 601	0.36 597	0.59 630	0.48 615	0.49 586	0.49 574

RP	1.17 537	0.54 533	1.48 513	0.93 618	1.05 629	1.14 498	0.85 550	1.99 509	1.70 596	1.72 586	2.07 601	1.91 585	1.93 621	2.00 485	1.37 547	0.55 622	0.37 602	0.48 607	0.37 589	0.46 576	0.46 567

edge stereo	1.15 534	0.54 533	1.50 515	0.73 543	0.66 547	1.18 514	0.84 543	2.13 545	1.41 540	1.73 587	1.84 579	2.53 629	1.46 584	2.46 527	1.35 545	0.43 587	0.41 614	0.54 619	0.36 585	0.43 555	0.50 578

Hybrid-DGEV-03	0.67 333	0.29 244	0.69 211	0.55 318	0.36 320	0.73 345	0.38 230	1.09 242	1.18 416	1.74 588	2.49 625	0.84 333	0.56 273	0.99 257	0.47 280	0.19 236	0.12 54	0.22 337	0.19 305	0.17 142	0.17 149

w-ln-seven-2	1.42 569	0.69 581	6.86 642	0.71 529	0.62 532	1.23 520	0.92 564	1.84 463	1.59 585	1.74 588	1.59 538	1.49 525	1.40 575	3.69 574	2.22 604	0.27 477	0.26 530	0.29 501	0.26 483	0.34 516	0.33 495

FTStereo	0.92 480	0.28 220	0.61 155	0.57 362	0.34 293	0.65 304	1.80 647	1.09 242	0.84 252	1.75 590	4.13 650	1.04 411	1.62 595	1.59 419	0.48 289	0.21 322	0.17 364	0.23 375	0.22 411	0.19 226	0.58 602

FAT-Stereo	1.10 526	0.43 487	1.46 510	0.74 549	0.60 522	1.13 495	0.92 564	2.06 527	1.71 598	1.75 590	2.00 597	2.02 603	1.47 586	2.02 488	1.26 530	0.44 596	0.36 597	0.34 552	0.29 532	0.36 524	0.57 599

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 601	1.11 624	4.33 628	0.84 590	0.77 583	3.70 654	2.41 669	2.04 522	1.85 611	1.75 590	1.90 588	1.92 588	1.25 552	7.33 652	1.45 554	0.47 605	0.47 628	0.53 618	0.77 645	0.50 588	0.55 594

AF-Net	1.23 552	0.56 541	2.31 582	0.88 601	0.93 615	1.41 549	0.73 510	2.27 583	1.71 598	1.76 593	2.42 618	2.00 599	1.70 604	1.98 481	1.62 575	0.50 613	0.29 554	0.49 609	0.33 572	0.40 545	0.34 505

DRaft	0.81 426	0.26 166	0.77 258	0.47 161	0.31 217	0.95 456	0.52 401	1.13 258	0.99 317	1.78 594	2.01 598	0.80 303	1.71 606	2.64 541	0.74 416	0.19 236	0.14 227	0.20 259	0.20 340	0.18 187	0.24 355

DCVSM-stereo	0.75 383	0.36 416	0.82 285	0.58 377	0.43 412	0.78 371	0.42 284	1.30 326	1.05 345	1.79 595	1.04 319	1.60 544	1.08 515	1.12 306	0.86 452	0.25 429	0.27 540	0.29 501	0.24 457	0.30 483	0.37 522

MADNet+	2.80 644	3.38 684	11.57 665	1.50 651	1.21 646	3.18 649	2.00 650	3.52 656	2.61 640	1.81 596	2.09 602	2.83 636	2.18 636	7.55 655	5.44 652	0.84 640	0.83 657	0.71 638	0.66 639	1.05 643	1.08 643

DANet	1.16 535	0.64 566	1.52 520	0.88 601	0.74 572	1.52 559	0.52 401	1.68 412	1.21 430	1.81 596	1.55 522	2.02 603	1.11 524	3.30 565	2.28 608	0.34 546	0.31 563	0.40 587	0.30 544	0.46 576	0.54 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LALA_ROB	1.06 515	0.66 573	1.37 505	0.70 524	0.53 484	1.61 570	1.25 612	1.81 457	1.48 569	1.82 598	1.40 478	1.93 589	1.03 500	1.68 435	1.69 583	0.38 568	0.28 546	0.43 594	0.37 589	0.43 555	0.38 530

DRN-Test	1.07 520	0.49 514	1.95 559	0.75 558	0.81 595	1.61 570	0.78 519	2.26 575	1.53 574	1.84 599	1.35 461	1.42 509	1.04 506	2.26 512	1.61 573	0.28 495	0.23 501	0.31 520	0.30 544	0.33 508	0.33 495

FBW_ROB	1.78 599	0.66 573	1.90 554	0.72 535	0.66 547	1.79 591	1.07 590	2.79 640	1.77 602	1.84 599	1.79 570	1.98 597	1.37 571	12.42 689	2.22 604	0.36 563	0.38 607	0.57 627	0.39 593	0.46 576	0.51 582

Wz-Net-MNSev	1.21 547	0.66 573	3.44 617	0.69 514	0.73 564	1.93 602	1.44 623	2.16 555	1.59 585	1.85 601	1.49 501	1.50 528	1.34 567	2.05 493	1.54 565	0.27 477	0.24 511	0.28 489	0.28 513	0.35 520	0.32 487

XPNet_ROB	1.02 505	0.56 541	1.33 495	0.75 558	0.58 512	1.11 492	1.13 596	1.77 444	1.29 489	1.88 602	1.43 488	1.63 553	1.13 531	2.04 489	1.69 583	0.40 577	0.31 563	0.33 544	0.29 532	0.37 530	0.37 522

PASM	1.48 575	1.08 619	3.96 624	0.93 618	0.93 615	1.17 512	1.19 605	1.77 444	1.65 591	1.90 603	1.52 516	1.75 572	1.42 580	4.54 588	1.52 564	0.64 632	0.68 654	0.69 637	0.79 646	0.70 623	0.74 625

zh-sn7	2.00 617	1.73 657	9.50 658	0.77 568	0.73 564	1.77 586	1.32 616	2.08 530	1.66 592	1.91 604	2.48 623	1.81 579	2.25 639	5.74 616	4.07 639	0.33 536	0.33 582	0.32 532	0.32 558	0.44 566	0.46 567

ACVNet_1	3.08 654	1.48 644	17.70 676	2.90 671	2.35 670	2.30 621	1.43 622	3.16 650	2.26 634	1.91 604	2.05 600	3.51 649	2.32 642	3.71 575	1.58 568	3.25 673	0.66 651	2.40 671	1.06 662	3.07 672	2.59 668

stereogan	1.22 548	0.45 495	2.03 565	0.87 599	0.85 601	2.52 627	0.72 507	1.98 505	1.78 606	1.92 606	1.94 591	2.31 620	1.42 580	2.10 497	1.14 511	0.38 568	0.36 597	0.39 581	0.32 558	0.52 592	0.49 574

ADCPNet	1.97 616	0.78 594	9.38 657	0.74 549	0.61 528	2.73 638	1.36 619	2.11 536	1.66 592	1.92 606	1.70 558	2.45 627	2.07 627	2.50 534	6.84 658	0.38 568	0.38 607	0.38 577	0.43 603	0.47 580	0.50 578

DAS	0.89 464	0.37 437	1.20 468	0.66 476	0.69 557	0.82 396	0.62 475	1.79 449	1.26 465	1.93 608	1.55 522	0.96 383	1.17 537	2.72 545	0.69 403	0.22 357	0.16 337	0.25 438	0.18 280	0.29 468	0.24 355

SepStereo	0.87 457	0.37 437	1.20 468	0.66 476	0.69 557	0.82 396	0.62 475	1.79 449	1.26 465	1.93 608	1.55 522	0.96 383	1.17 537	2.34 518	0.69 403	0.22 357	0.16 337	0.25 438	0.18 280	0.29 468	0.24 355

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 628	1.29 637	4.14 626	1.10 633	0.78 587	5.00 669	2.38 668	2.47 610	2.67 646	1.94 610	2.28 611	2.66 634	1.70 604	9.10 669	2.29 610	0.68 637	0.52 638	0.68 636	0.71 643	1.17 646	0.81 632

ETE_ROB	1.01 504	0.69 581	1.49 514	0.72 535	0.50 462	1.15 502	1.12 594	1.91 486	1.24 448	1.94 610	1.50 508	1.73 567	1.06 512	1.78 451	1.33 542	0.33 536	0.26 530	0.38 577	0.34 578	0.40 545	0.44 560

ADCL	1.82 603	0.70 583	4.57 630	0.70 524	0.63 535	2.56 628	1.77 643	2.08 530	1.77 602	1.95 612	1.89 586	2.04 608	1.88 619	2.36 520	9.55 669	0.27 477	0.25 523	0.35 560	0.32 558	0.39 541	0.39 535

DStereoSA	5.78 670	1.09 621	8.20 649	2.07 657	4.09 687	4.26 665	21.23 694	4.17 664	5.59 675	1.96 613	12.40 684	1.57 541	13.59 688	7.02 648	13.02 676	0.90 642	3.63 688	0.91 645	3.68 689	1.84 652	4.43 688

GrayStereo	0.83 437	0.28 220	0.62 163	0.66 476	0.37 332	0.76 361	1.79 644	1.19 290	0.91 274	1.98 614	1.89 586	1.07 420	1.76 611	1.43 385	0.50 305	0.20 286	0.15 300	0.19 207	0.21 383	0.18 187	0.41 545

MFN_U_SF_RVC	1.62 588	0.96 612	4.36 629	0.92 612	0.69 557	2.62 633	1.10 592	2.50 616	1.74 601	1.99 615	1.86 584	2.45 627	1.78 613	3.08 556	2.84 621	0.54 618	0.50 637	0.56 625	0.60 635	0.60 611	0.67 615

XQC	1.51 577	0.98 613	3.20 610	0.92 612	0.76 582	2.01 607	1.17 603	2.53 620	1.99 620	2.01 616	1.54 519	2.00 599	1.54 591	3.16 558	3.46 632	0.49 609	0.31 563	0.45 599	0.40 595	0.71 625	0.62 610

RAFT-RH_RVC	1.04 508	0.26 166	0.76 253	0.53 287	0.29 172	0.80 386	0.32 148	0.85 145	1.12 380	2.04 617	4.63 656	1.03 410	0.57 280	5.93 622	0.52 317	0.20 286	0.13 143	0.26 459	0.20 340	0.16 103	0.19 217

NVStereoNet_ROB	2.17 627	1.18 627	3.51 618	1.14 637	1.26 647	1.57 567	1.51 626	2.19 566	2.11 627	2.04 617	4.80 657	3.17 647	2.11 632	7.97 661	2.10 599	1.12 653	0.94 667	1.10 653	1.34 666	0.95 636	1.31 648
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
psmorigin	1.69 594	0.74 593	13.13 667	0.70 524	0.60 522	1.16 505	0.79 528	1.69 421	1.25 456	2.07 619	1.77 568	2.23 613	1.51 590	2.14 501	1.45 554	0.39 575	0.41 614	0.34 552	0.33 572	0.45 569	0.63 612

w-ln-seven	1.56 582	0.83 601	5.96 637	0.78 572	0.74 572	2.64 634	1.01 584	2.13 545	2.03 622	2.09 620	1.76 565	1.84 581	1.27 555	2.98 553	3.23 629	0.29 511	0.26 530	0.31 520	0.30 544	0.41 549	0.38 530

WZ-Net	2.14 625	1.08 619	11.68 666	0.89 608	0.78 587	1.76 584	1.59 633	2.39 598	2.03 622	2.11 621	1.95 593	2.30 619	2.28 640	5.94 623	3.86 638	0.35 556	0.27 540	0.29 501	0.32 558	0.52 592	0.50 578

CBMV	1.04 508	0.48 509	0.88 330	0.56 340	0.36 320	1.52 559	1.55 630	1.87 473	1.59 585	2.11 621	1.67 552	1.46 520	1.35 568	1.92 472	1.31 535	0.35 556	0.35 593	0.39 581	0.33 572	0.34 516	0.34 505
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NaN_ROB	1.23 552	0.63 563	1.76 542	0.67 490	0.50 462	1.59 569	2.00 650	1.87 473	1.52 573	2.14 623	1.26 418	1.40 508	1.09 518	4.60 590	1.75 588	0.28 495	0.34 586	0.28 489	0.29 532	0.30 483	0.37 522

RTSC	1.43 572	0.89 604	3.62 621	0.94 621	0.64 536	1.85 596	0.69 496	2.20 569	2.04 624	2.22 624	1.70 558	1.67 558	1.27 555	2.53 536	4.48 643	0.33 536	0.25 523	0.27 473	0.29 532	0.38 536	0.40 541

SGM-Forest	1.29 560	0.40 470	0.74 244	0.54 302	0.37 332	1.55 564	1.26 613	1.82 459	1.39 534	2.22 624	1.81 576	1.64 554	1.02 498	7.65 657	1.20 518	0.39 575	0.37 602	0.39 581	0.34 578	0.37 530	0.34 505
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.86 648	1.47 643	8.28 651	2.68 667	2.26 665	2.70 635	1.84 649	3.41 652	3.04 652	2.27 626	3.42 643	4.58 657	2.10 629	5.91 621	1.62 575	2.58 668	0.67 652	2.22 664	0.85 649	2.79 664	2.47 667

test_sample8	2.29 630	0.51 521	1.35 497	0.58 377	0.40 375	1.07 481	0.80 531	2.03 519	1.22 439	2.28 627	1.33 452	4.98 665	2.51 647	2.46 527	8.57 664	0.59 627	12.85 701	0.62 632	0.67 640	0.45 569	0.48 569

MFMNet_re	1.47 573	1.20 629	2.50 589	1.46 650	1.08 631	1.58 568	1.51 626	1.96 503	1.87 612	2.31 628	2.20 607	1.51 531	1.88 619	1.57 411	1.34 543	0.94 645	0.83 657	0.84 642	0.80 647	1.00 638	1.06 642

PWC_ROB	1.39 565	0.93 610	4.07 625	0.77 568	0.83 598	1.16 505	0.53 407	1.87 473	2.01 621	2.36 629	3.06 637	1.65 555	1.60 594	2.65 542	2.29 610	0.34 546	0.23 501	0.36 570	0.25 466	0.39 541	0.49 574

WAO-6	2.98 652	1.67 655	1.88 553	2.38 663	2.30 667	3.53 653	2.37 666	4.38 669	4.64 671	2.42 630	4.50 651	4.85 661	2.99 653	5.22 602	5.37 651	1.77 659	1.16 677	2.31 666	1.47 672	2.42 659	1.99 661

LVE	3.40 658	1.80 658	2.21 577	2.90 671	2.44 671	3.27 652	2.25 661	4.80 672	5.06 673	2.43 631	6.79 667	5.99 668	2.64 651	9.20 671	2.28 608	3.30 675	1.11 676	2.38 668	1.48 673	2.95 669	2.62 670

AnyNet_C32	2.14 625	1.45 641	7.38 646	0.95 623	1.12 633	2.23 617	2.34 665	2.10 535	1.54 576	2.44 632	1.79 570	2.04 608	1.66 601	2.69 543	10.48 673	0.38 568	0.35 593	0.35 560	0.42 599	0.50 588	0.60 608

SANet	2.26 629	0.70 583	6.94 643	0.69 514	0.46 437	2.76 639	1.76 642	2.61 626	5.84 677	2.45 633	3.52 644	3.71 651	3.38 660	5.90 620	2.14 601	0.34 546	0.31 563	0.32 532	0.29 532	0.54 600	0.43 557

IMH-64-1	2.82 645	1.87 660	1.77 543	3.31 676	2.69 673	3.22 650	2.07 654	4.25 667	2.77 650	2.46 634	3.78 647	3.05 642	2.34 643	4.67 592	3.00 625	3.84 682	0.84 660	2.75 677	1.39 667	3.34 675	2.93 675

IMH-64	2.82 645	1.87 660	1.77 543	3.31 676	2.69 673	3.22 650	2.07 654	4.25 667	2.77 650	2.46 634	3.78 647	3.05 642	2.34 643	4.67 592	3.00 625	3.84 682	0.84 660	2.75 677	1.39 667	3.34 675	2.93 675

CSAN	1.61 586	0.67 577	3.24 613	0.74 549	0.52 476	1.77 586	1.74 641	1.98 505	1.94 617	2.47 636	2.33 614	1.93 589	2.04 626	6.45 638	1.95 597	0.43 587	0.36 597	0.41 592	0.42 599	0.43 555	0.44 560

zh-mn7	1.84 606	1.51 646	9.67 659	0.70 524	0.54 491	1.47 555	0.84 543	1.93 494	2.13 629	2.50 637	2.70 628	1.67 558	1.35 568	4.75 596	3.14 628	0.32 529	0.27 540	0.27 473	0.27 502	0.32 501	0.39 535

SHD	1.42 569	0.81 598	2.79 600	0.98 625	0.92 612	1.97 603	0.68 493	2.43 603	2.55 638	2.54 638	1.72 561	2.01 602	1.62 595	2.14 501	2.70 618	0.40 577	0.33 582	0.39 581	0.40 595	0.48 582	0.54 588

DispFullNet	2.39 635	2.89 681	3.74 622	3.09 674	2.27 666	2.04 609	0.84 543	2.19 566	1.73 600	2.54 638	1.98 594	2.23 613	5.83 674	3.44 568	1.84 594	1.03 648	0.33 582	2.65 676	1.97 678	2.87 666	2.34 665

AnyNet_C01	2.38 634	2.21 669	10.17 661	0.99 626	0.79 589	3.12 647	2.37 666	2.69 634	1.89 613	2.58 640	2.44 620	2.70 635	1.86 618	3.65 570	7.12 659	0.41 581	0.41 614	0.40 587	0.42 599	0.68 621	0.79 630

pmcnn	2.84 647	0.46 498	5.19 634	0.68 501	0.42 407	1.55 564	1.16 602	2.32 587	1.60 588	2.72 641	7.49 671	17.96 691	1.48 588	6.04 624	6.64 657	0.18 194	0.15 300	0.15 44	0.12 45	0.20 277	0.20 249

JetBlue	4.18 660	2.45 675	10.42 662	1.40 644	2.89 677	10.68 680	10.68 684	3.91 661	2.52 636	2.74 642	3.39 642	4.50 656	4.27 669	7.97 661	7.67 662	0.89 641	0.97 669	0.89 643	0.92 651	2.26 657	2.21 663

G-Net	1.71 595	0.67 577	2.09 568	1.14 637	0.75 577	2.96 646	0.89 558	1.58 391	1.30 493	2.76 643	8.12 678	2.29 618	2.51 647	1.94 475	2.23 606	0.49 609	0.45 623	0.45 599	0.31 550	0.62 615	0.59 605

ADCS	2.35 632	1.26 634	6.54 640	0.85 593	0.77 583	2.18 616	1.79 644	2.47 610	2.20 631	2.80 644	2.14 606	2.38 623	2.09 628	2.81 548	13.83 683	0.43 587	0.41 614	0.40 587	0.45 609	0.59 608	0.67 615

ADCMid	2.11 623	0.90 605	8.39 653	0.75 558	0.69 557	1.98 604	1.14 599	2.18 564	1.67 594	2.85 645	1.85 582	2.35 622	2.02 625	2.35 519	10.58 674	0.34 546	0.32 576	0.39 581	0.44 606	0.51 591	0.53 587

IMH	3.35 657	1.95 663	1.86 552	3.30 675	2.72 675	4.03 663	2.00 650	4.58 671	3.83 663	2.87 646	6.99 669	4.69 658	3.21 656	6.77 644	2.97 624	3.91 685	0.89 664	2.78 679	1.40 671	3.36 677	2.93 675

Dean	3.77 659	1.65 653	17.87 677	3.01 673	2.54 672	3.15 648	2.10 657	4.80 672	4.42 668	2.89 647	6.03 664	5.45 666	2.55 650	3.40 567	2.13 600	3.22 672	0.89 664	2.51 674	1.07 663	3.07 672	2.65 673

RTS	2.76 641	1.55 650	15.40 670	1.13 634	1.42 650	3.75 657	2.21 659	2.45 605	2.72 647	2.91 648	2.85 632	2.58 631	1.62 595	6.28 631	5.80 653	0.41 581	0.30 558	0.35 560	0.35 582	0.52 592	0.54 588

RTSA	2.76 641	1.55 650	15.40 670	1.13 634	1.42 650	3.75 657	2.21 659	2.45 605	2.72 647	2.91 648	2.85 632	2.58 631	1.62 595	6.28 631	5.80 653	0.41 581	0.30 558	0.35 560	0.35 582	0.52 592	0.54 588

WAO-7	2.78 643	1.54 649	2.18 575	1.41 647	1.19 643	3.92 660	2.01 653	4.19 665	3.89 664	2.98 650	5.47 662	4.18 655	3.28 657	8.24 665	4.27 640	1.13 654	1.01 671	1.18 654	1.13 665	1.19 647	1.13 646

tt	6.61 674	0.28 220	6.10 638	3.77 683	2.17 661	11.53 681	19.61 692	13.53 692	5.81 676	3.00 651	2.82 631	4.97 664	6.33 676	3.83 578	7.23 660	9.13 694	11.32 700	5.87 693	6.22 695	6.01 689	2.63 672

KSHMR	8.76 681	2.14 668	3.59 619	3.60 682	3.13 679	4.15 664	2.67 671	5.61 678	58.90 718	3.04 652	55.71 716	4.94 662	2.54 649	4.61 591	3.05 627	3.49 678	1.57 682	3.14 682	1.98 679	3.84 681	3.49 680

PWCK	3.24 656	2.37 670	10.86 663	2.14 658	1.14 637	3.71 655	4.19 679	3.02 648	3.55 661	3.05 653	3.63 645	3.09 645	2.35 645	8.16 664	3.41 631	2.17 663	0.96 668	1.77 659	1.01 660	2.84 665	1.40 652

PVD	1.82 603	0.91 608	3.02 607	1.03 628	0.94 618	2.61 632	1.14 599	2.78 639	3.40 659	3.08 654	2.75 629	2.39 625	2.49 646	2.81 548	3.66 634	0.48 607	0.49 636	0.59 630	0.49 618	0.60 611	0.81 632

AANet	1.72 596	1.32 639	5.46 635	0.70 524	0.73 564	1.52 559	0.85 550	1.95 499	3.12 653	3.12 655	3.30 640	2.91 639	2.23 638	2.48 533	2.27 607	0.44 596	0.31 563	0.34 552	0.31 550	0.47 580	0.58 602

LSM	6.55 673	1.26 634	15.64 673	1.79 654	68.74 711	1.67 576	2.08 656	2.26 575	2.59 639	3.13 656	3.08 638	1.90 583	1.81 614	2.89 551	2.16 603	0.43 587	0.59 648	0.50 610	0.58 631	0.64 616	17.24 700

SAMSARA	1.80 601	0.90 605	3.37 615	1.28 643	1.13 635	3.71 655	2.33 664	2.53 620	1.93 616	3.17 657	1.73 562	2.99 640	1.68 603	3.53 569	2.46 614	0.47 605	0.54 641	0.43 594	0.47 613	0.59 608	0.64 613

SPS-STEREO	1.78 599	1.09 621	1.52 520	1.22 640	1.14 637	1.87 598	1.11 593	2.27 583	1.70 596	3.17 657	2.39 616	2.84 637	1.93 621	4.41 585	2.93 623	1.04 650	0.99 670	0.97 646	0.94 652	1.03 641	1.05 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.22 655	1.70 656	2.23 580	2.51 665	2.33 668	5.55 672	1.61 634	3.55 657	4.67 672	3.29 659	8.09 677	4.79 660	3.75 663	6.30 633	2.79 620	2.52 666	0.64 649	1.91 662	1.07 663	2.53 661	2.62 670

aanetorigin	1.26 557	0.85 603	3.00 606	0.72 535	0.80 591	1.08 485	1.05 587	1.12 254	1.39 534	3.53 660	2.60 626	1.72 565	1.73 608	1.98 481	1.77 591	0.26 456	0.24 511	0.26 459	0.25 466	0.38 536	0.51 582

DStereoFS	6.12 672	2.43 674	7.51 647	2.47 664	2.16 660	16.09 686	8.18 683	4.22 666	12.08 684	3.74 661	14.16 688	7.84 676	13.66 689	7.03 650	9.84 671	0.90 642	1.49 680	1.23 655	2.79 685	1.36 649	3.31 678

UNDER WATER	5.68 669	2.46 676	15.52 672	3.98 687	3.53 683	5.15 670	2.74 672	5.58 677	16.41 693	4.00 662	4.56 652	9.12 680	6.43 677	6.22 627	9.11 667	3.85 684	1.35 678	3.18 684	1.98 679	4.51 687	3.84 685

SGM_RVC	1.88 608	0.40 470	0.90 344	0.63 441	0.30 196	2.81 640	1.26 613	2.73 635	1.81 609	4.09 663	2.85 632	3.88 654	3.19 655	8.42 666	2.44 613	0.33 536	0.31 563	0.30 513	0.28 513	0.31 490	0.31 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	4.57 663	2.01 664	2.58 593	2.37 661	2.21 662	9.75 676	1.71 638	6.04 680	16.34 690	4.11 664	7.69 675	7.41 670	3.85 664	10.02 684	3.85 636	2.05 661	1.09 674	2.44 672	1.39 667	2.56 662	1.86 659

Venus	4.57 663	2.01 664	2.58 593	2.37 661	2.21 662	9.75 676	1.71 638	6.04 680	16.34 690	4.11 664	7.69 675	7.41 670	3.85 664	10.02 684	3.85 636	2.05 661	1.09 674	2.44 672	1.39 667	2.56 662	1.86 659

ktn	4.56 662	2.41 672	2.54 590	3.79 684	3.25 680	4.81 668	2.91 674	5.52 676	7.36 679	4.12 666	14.55 690	7.54 673	3.70 662	7.84 660	3.35 630	4.06 686	1.86 683	3.26 685	2.22 683	3.27 674	2.86 674

WCMA_ROB	2.05 618	0.55 537	1.77 543	0.74 549	0.61 528	2.24 618	1.56 631	2.17 563	1.79 607	4.16 667	6.36 666	5.66 667	4.66 671	3.19 559	2.77 619	0.55 622	0.45 623	0.40 587	0.43 603	0.48 582	0.50 578

UNDER WATER-64	5.84 671	2.48 677	17.93 678	3.97 686	3.58 684	7.70 675	3.03 675	5.72 679	14.13 685	4.18 668	4.00 649	9.27 681	6.80 678	6.20 626	9.22 668	3.67 679	1.52 681	3.14 682	1.95 677	4.43 686	3.83 684

notaker	4.29 661	2.42 673	5.06 632	3.89 685	3.29 682	4.00 661	2.25 661	4.93 674	3.47 660	4.21 669	6.79 667	7.67 674	3.37 659	9.25 673	6.47 655	4.09 687	1.42 679	3.35 686	2.13 682	4.11 684	3.54 681

JetRed	7.02 675	8.94 688	25.72 695	2.89 670	3.27 681	14.25 685	12.27 688	6.69 682	4.45 669	4.46 670	4.56 652	6.65 669	5.43 672	7.46 654	14.41 685	2.60 669	3.31 685	2.61 675	2.30 684	4.34 685	3.79 683

MDST_ROB	1.88 608	0.40 470	1.71 539	0.93 618	0.60 522	4.27 666	1.23 610	3.99 662	1.44 554	4.61 671	2.63 627	1.44 515	1.03 500	9.78 678	1.62 575	0.33 536	0.26 530	0.37 573	0.33 572	0.31 490	0.34 505

EDNetEfficientorigin	10.59 684	1.52 648	177.33 718	0.68 501	0.54 491	1.66 575	1.20 607	1.94 496	3.39 658	4.69 672	3.37 641	3.08 644	2.79 652	3.25 562	3.63 633	0.26 456	0.24 511	0.33 544	0.28 513	0.85 631	0.87 635

MSMD_ROB	2.08 620	0.61 555	1.15 443	0.71 529	0.62 532	4.00 661	0.93 568	1.94 496	1.79 607	4.71 673	4.60 655	8.14 677	3.87 666	3.75 576	1.65 581	0.54 618	0.48 630	0.55 623	0.58 631	0.53 597	0.52 584

EDNetEfficient	2.40 636	1.14 625	8.59 654	0.77 568	0.73 564	1.06 479	1.53 629	1.54 378	4.06 665	4.87 674	2.81 630	2.23 613	3.53 661	3.04 555	9.65 670	0.27 477	0.24 511	0.27 473	0.31 550	0.70 623	0.67 615

ELAS_RVC	2.87 649	0.80 595	3.22 612	1.16 639	1.12 633	2.92 645	5.33 681	2.98 646	4.18 667	5.04 675	4.82 658	4.71 659	8.23 682	4.25 583	4.79 646	0.67 635	0.57 645	0.57 627	0.53 626	0.66 619	0.74 625
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.41 667	3.18 682	6.43 639	4.66 689	3.95 686	6.15 673	6.75 682	4.51 670	4.51 670	5.06 676	6.27 665	4.96 663	6.14 675	9.39 674	11.70 675	4.71 688	4.19 690	3.97 688	3.33 686	4.08 683	4.25 687

TCMNet-wrong-test	10.42 683	11.55 690	15.31 669	20.99 697	18.49 691	13.94 684	10.69 685	16.07 693	4.14 666	5.27 677	5.64 663	16.22 690	12.57 684	7.57 656	10.26 672	7.44 692	2.38 684	4.30 690	3.43 687	11.37 695	10.87 692

ELAS	2.67 640	0.80 595	2.13 572	1.13 634	1.15 639	6.25 674	2.56 670	3.50 655	3.68 662	5.36 678	4.92 660	3.79 652	5.56 673	3.65 570	5.22 650	0.66 634	0.57 645	0.56 625	0.54 627	0.65 618	0.75 627
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.41 667	2.10 667	2.43 585	3.49 679	2.83 676	9.90 678	2.13 658	8.87 686	16.79 695	5.39 679	9.18 680	10.68 687	3.92 667	9.55 675	5.11 649	3.36 676	0.86 662	2.88 680	1.62 674	3.76 680	3.37 679

FCDSN-DC	2.47 638	0.65 572	1.00 393	0.85 593	0.75 577	2.26 620	0.97 575	2.31 586	1.83 610	5.52 680	7.65 673	7.72 675	7.70 681	4.43 586	2.64 616	0.52 616	0.48 630	0.52 614	0.52 624	0.57 605	0.59 605
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	2.88 650	0.61 555	1.15 443	0.75 558	0.57 509	2.85 643	1.05 587	3.44 653	2.64 644	6.93 681	7.63 672	9.86 682	7.02 679	5.76 618	4.31 641	0.54 618	0.48 630	0.51 612	0.50 620	0.53 597	0.52 584

FC-DCNN v2	2.96 651	0.61 555	1.13 436	0.75 558	0.57 509	2.90 644	1.06 589	3.59 658	2.66 645	7.05 682	7.66 674	10.26 685	7.17 680	6.27 630	4.49 644	0.54 618	0.48 630	0.51 612	0.50 620	0.53 597	0.52 584

DGTPSM_ROB	13.06 687	8.27 686	22.29 687	9.53 691	18.14 689	11.53 681	31.97 699	10.82 689	16.25 688	7.14 683	19.39 696	10.12 683	16.69 692	9.85 679	22.49 694	4.77 689	8.72 693	5.37 691	10.24 700	6.15 690	11.56 693

DPSMNet_ROB	13.08 688	8.28 687	22.32 688	9.54 692	18.15 690	11.53 681	31.98 700	10.83 690	16.27 689	7.17 684	19.40 697	10.12 683	16.69 692	9.87 680	22.50 695	4.78 690	8.72 693	5.38 692	10.25 701	6.16 691	11.59 694

MeshStereo	2.36 633	0.60 550	1.05 410	0.63 441	0.51 471	2.58 629	0.99 579	3.46 654	2.21 632	7.38 685	5.06 661	7.50 672	3.10 654	7.02 648	2.54 615	0.44 596	0.44 621	0.45 599	0.40 595	0.43 555	0.45 562
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
TorneroNet	10.72 685	2.09 666	2.76 599	3.48 678	3.03 678	44.72 706	2.31 663	8.62 685	67.06 719	7.45 686	23.21 698	10.59 686	4.28 670	9.03 668	9.00 666	3.67 679	0.91 666	3.04 681	1.63 675	3.92 682	3.55 682

MANE	7.50 677	0.64 566	7.97 648	1.40 644	2.10 659	16.86 688	12.56 689	12.91 691	17.51 698	8.50 687	11.60 683	14.66 688	13.33 686	12.02 688	13.28 678	0.62 630	0.52 638	0.52 614	1.90 676	0.56 603	0.58 602

SGM+DAISY	5.38 666	1.28 636	8.24 650	1.27 642	1.16 641	10.62 679	16.01 691	2.93 645	2.53 637	8.64 688	13.03 685	8.26 678	13.38 687	6.34 636	7.59 661	1.07 651	1.05 673	1.00 650	0.98 656	1.02 640	1.12 645

USTest	14.33 689	14.93 691	21.00 685	17.41 693	16.02 688	23.11 690	33.76 701	22.02 694	11.81 683	9.47 689	10.19 681	15.94 689	13.17 685	17.25 692	22.38 693	3.81 681	5.01 691	6.17 694	6.18 694	9.23 694	7.81 691

SGM-ForestM	7.81 678	0.48 509	11.02 664	0.74 549	0.40 375	16.83 687	12.72 690	7.91 684	8.13 680	11.53 690	10.25 682	22.44 701	14.01 690	17.02 691	20.52 691	0.38 568	0.39 612	0.37 573	0.36 585	0.37 530	0.38 530

iinet-test	18.01 691	18.04 692	23.78 690	20.87 695	19.69 693	26.45 692	35.63 702	25.63 698	15.99 686	13.41 691	13.26 686	20.54 692	17.74 695	20.59 694	25.07 698	9.57 695	8.78 695	9.86 697	9.83 697	13.20 696	12.18 695

IINet	18.01 691	18.04 692	23.78 690	20.87 695	19.69 693	26.45 692	35.63 702	25.63 698	15.99 686	13.41 691	13.26 686	20.54 692	17.73 694	20.59 694	25.07 698	9.57 695	8.78 695	9.86 697	9.83 697	13.20 696	12.18 695

DPSM_ROB	19.12 693	19.13 695	25.13 693	22.15 699	20.86 696	28.06 695	37.75 705	27.18 700	16.95 696	14.25 693	15.07 691	21.66 695	18.69 697	21.83 697	26.51 701	10.15 698	9.30 698	10.45 699	10.41 702	14.00 698	12.85 698

DPSM	19.12 693	19.13 695	25.13 693	22.15 699	20.86 696	28.06 695	37.75 705	27.18 700	16.95 696	14.25 693	15.07 691	21.66 695	18.69 697	21.83 697	26.51 701	10.15 698	9.30 698	10.45 699	10.41 702	14.00 698	12.85 698

Anonymous_1	42.79 710	18.71 694	24.75 692	21.81 698	45.16 709	27.68 694	37.52 704	28.64 702	16.34 690	14.72 695	14.53 689	20.60 694	17.82 696	21.52 696	25.88 700	113.45 719	8.91 697	100.63 715	126.37 717	158.50 720	12.31 697

xxxxx1	54.34 713	26.72 698	27.03 696	114.14 714	99.00 714	30.68 700	47.19 707	32.52 705	26.09 700	17.85 696	17.48 693	21.86 697	20.92 699	24.38 700	33.78 704	34.73 711	41.33 713	157.67 718	175.68 718	65.82 713	71.99 716

tt_ll	54.34 713	26.72 698	27.03 696	114.14 714	99.00 714	30.68 700	47.19 707	32.52 705	26.09 700	17.85 696	17.48 693	21.86 697	20.92 699	24.38 700	33.78 704	34.73 711	41.33 713	157.67 718	175.68 718	65.82 713	71.99 716

ff	54.34 713	26.72 698	27.03 696	114.14 714	99.00 714	30.68 700	47.19 707	32.52 705	26.09 700	17.85 696	17.48 693	21.86 697	20.92 699	24.38 700	33.78 704	34.73 711	41.33 713	157.67 718	175.68 718	65.82 713	71.99 716

coex-ft	8.35 679	2.39 671	100.24 717	0.68 501	0.54 491	1.77 586	1.57 632	1.71 429	11.00 682	18.91 699	3.76 646	3.85 653	8.23 682	3.29 564	6.58 656	0.31 521	0.31 563	0.32 532	0.31 550	0.69 622	0.57 599

light-stereo	14.46 690	1.65 653	20.58 684	19.82 694	25.36 698	19.10 689	0.90 559	9.64 688	6.02 678	19.83 700	46.75 714	67.67 716	2.22 637	32.02 704	2.68 617	1.65 658	3.82 689	0.79 639	0.95 654	3.54 678	4.12 686

DPSimNet_ROB	24.77 699	9.69 689	61.46 714	3.56 681	19.46 692	25.95 691	77.56 717	5.09 675	16.60 694	21.50 701	29.82 703	25.12 703	85.69 717	13.37 690	23.07 697	7.23 691	17.79 703	8.55 695	7.57 696	4.57 688	31.84 709

Selective-IGEV-i1pa	20.34 695	26.89 701	23.27 689	3.54 680	1.82 656	32.96 705	20.08 693	31.17 704	25.55 699	24.32 702	27.65 701	33.37 704	27.28 702	32.74 705	27.03 703	20.62 709	6.83 692	12.51 701	4.91 693	3.61 679	20.74 701

LE_ROB	8.35 679	0.47 503	27.42 699	0.83 586	0.34 293	2.84 642	3.36 676	4.03 663	27.04 703	25.20 703	8.72 679	8.55 679	27.35 703	7.37 653	22.13 692	0.22 357	0.20 435	0.20 259	0.21 383	0.25 415	0.25 378

LRCNet_RVC	22.79 696	32.09 702	22.06 686	29.83 701	26.15 699	4.40 667	0.84 543	22.64 695	2.10 626	26.93 704	29.25 702	23.03 702	15.56 691	23.91 699	18.92 690	32.00 710	20.04 711	34.68 710	32.13 711	30.66 709	28.52 708

FlowAnything	38.45 705	38.38 704	50.32 709	44.77 707	41.97 705	56.43 708	76.20 711	54.49 716	34.43 712	28.45 705	30.15 705	43.52 710	37.69 711	43.76 710	53.31 713	20.36 706	18.71 709	21.03 703	21.10 710	28.18 702	25.74 703

Hybrid-DGEV	38.41 701	38.43 708	50.24 707	44.83 708	41.93 704	56.45 709	76.20 711	54.48 715	33.86 707	28.46 706	30.13 704	43.49 708	37.75 712	43.77 713	53.30 712	20.31 705	18.69 705	21.02 702	20.97 704	28.20 704	25.72 702

RAFT-FEzeroshot	38.43 703	38.42 705	50.19 705	44.92 709	41.98 706	56.48 712	76.24 714	54.46 713	33.87 708	28.51 707	30.31 707	43.61 712	37.54 708	43.76 710	53.32 714	20.29 703	18.70 706	21.03 703	21.04 706	28.21 705	25.79 704

RAFT-FE	38.43 703	38.42 705	50.19 705	44.92 709	41.98 706	56.48 712	76.24 714	54.46 713	33.87 708	28.51 707	30.31 707	43.61 712	37.54 708	43.76 710	53.32 714	20.29 703	18.70 706	21.03 703	21.04 706	28.21 705	25.79 704

CasAABBNet	38.42 702	38.42 705	50.26 708	44.76 706	41.87 703	56.47 710	76.22 713	54.44 711	33.92 710	28.53 709	30.36 709	43.53 711	37.59 710	43.77 713	53.32 714	20.27 702	18.70 706	21.03 703	21.04 706	28.19 703	25.79 704

Selective-RAFT-Error	38.47 706	38.44 709	50.38 710	44.74 705	42.01 708	56.47 710	76.24 714	54.44 711	34.02 711	28.59 710	30.30 706	43.51 709	38.10 713	43.69 709	53.24 711	20.36 706	18.72 710	21.05 707	21.02 705	28.25 707	25.87 707

LSM0	42.92 711	38.72 710	50.66 711	47.49 711	110.18 719	56.77 714	75.87 710	54.87 717	33.74 706	29.48 711	31.12 710	43.77 714	37.12 706	43.85 715	53.44 717	20.50 708	18.67 704	21.05 707	21.07 709	28.37 708	41.73 710

HanzoNet	11.92 686	5.12 685	17.18 674	4.19 688	3.59 685	5.16 671	2.82 673	7.41 683	9.96 681	33.31 712	27.60 700	22.25 700	37.31 707	18.18 693	13.57 679	8.13 693	3.44 687	3.50 687	3.44 688	7.77 693	4.52 689

HaxPig	39.02 707	41.39 711	41.59 700	30.10 702	32.36 700	29.49 697	27.65 697	30.56 703	37.94 713	43.75 713	43.81 711	33.42 705	35.69 704	41.51 707	40.33 709	43.91 714	47.48 717	45.87 711	47.14 713	42.29 710	44.06 712

AVERAGE_ROB	40.42 708	42.30 712	42.61 701	36.91 704	35.54 702	30.42 699	27.59 696	37.45 710	38.45 714	44.87 714	44.27 712	37.55 707	36.69 705	41.82 708	40.25 708	45.36 715	46.73 716	47.09 712	46.32 712	42.47 711	43.74 711

RSGM-EC	88.73 716	82.35 716	50.81 712	105.24 712	99.50 717	93.69 716	125.26 718	90.19 718	46.12 716	45.12 715	57.25 717	101.03 718	88.09 718	153.95 718	152.34 719	105.29 717	59.41 719	113.44 716	52.73 715	91.73 718	61.05 714

acva	88.73 716	82.35 716	50.81 712	105.24 712	99.50 717	93.69 716	125.26 718	90.19 718	46.12 716	45.12 715	57.25 717	101.03 718	88.09 718	153.95 718	152.34 719	105.29 717	59.41 719	113.44 716	52.73 715	91.73 718	61.05 714

MEDIAN_ROB	42.01 709	44.30 713	44.14 704	35.08 703	34.90 701	31.33 703	29.90 698	36.77 709	40.11 715	47.14 717	46.55 713	37.49 706	38.50 714	44.30 716	42.32 710	47.93 716	49.31 718	49.68 713	49.00 714	44.98 712	46.46 713

BEATNet-Init1	27.39 700	21.01 697	73.65 716	1.07 630	0.80 591	56.07 707	22.82 695	33.14 708	31.71 705	51.78 718	52.93 715	65.63 715	48.54 715	48.75 717	36.36 707	0.52 616	0.47 628	0.54 619	0.54 627	0.64 616	0.72 623

PML	51.64 712	37.49 703	14.31 668	7.45 690	20.27 695	107.80 718	231.34 721	8.94 687	27.70 704	86.74 719	268.93 721	69.03 717	61.09 716	24.71 703	14.36 684	9.71 697	3.40 686	9.60 696	4.67 692	20.46 701	4.76 690

Selective-IGEV-i16pa	99.10 718	136.42 718	18.03 679	1.63 652	1.03 626	188.26 720	3.57 677	184.13 721	171.49 721	89.33 720	181.04 719	121.37 720	199.53 721	226.69 721	143.13 718	134.07 720	21.81 712	32.22 709	4.64 691	2.18 655	121.36 719

test_example2	192.91 719	210.59 719	206.44 719	199.86 719	204.90 720	172.02 719	182.95 720	138.34 720	134.89 720	193.14 721	200.54 720	186.77 721	177.82 720	204.95 720	207.57 721	221.83 721	238.70 721	186.02 721	190.07 721	226.94 721	173.78 720

ccccc		492.94 720		530.37 720	529.69 721	476.06 721		494.48 722		446.40 722		473.27 722		541.46 722		660.58 722	458.79 722	353.88 722	309.98 722	597.94 722

Low-res two-view benchmark