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 3	0.14 1	0.34 3	0.39 60	0.26 118	0.24 7	0.24 62	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.16 233	0.13 5	0.13 69

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 25	0.54 29	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.34 98	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 21	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.35 106	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 34	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 80	0.30 1	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

StereoAnything_RVC	0.45 198	1.43 650	0.48 111	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 25	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 117	1.27 353	0.22 1	0.21 350	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 660	0.11 3

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 108	0.31 70	0.31 2	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PointNet	0.27 18	0.19 22	0.37 15	0.39 60	0.23 54	0.39 60	0.26 82	0.54 29	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 117	0.21 8	0.49 74	0.26 51	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.15 75	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 18	0.19 22	0.38 29	0.40 73	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 49	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 77	0.27 43	0.90 240	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 42	0.20 38	0.44 76	0.37 32	0.26 118	0.29 19	0.21 25	0.66 96	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 17	1.24 346	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 37	0.19 22	0.38 29	0.41 89	0.20 16	0.42 85	0.20 12	0.66 96	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 77	0.28 48	1.09 307	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

BridgeDepth	0.29 37	0.19 22	0.37 15	0.40 73	0.17 2	0.58 248	0.32 147	0.60 59	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 120	0.43 156	0.47 67	0.26 51	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 75	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 38	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 186	0.23 8	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.45 198	0.21 65	0.43 71	0.41 89	0.39 387	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 55	0.41 139	1.43 402	0.30 112	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	1.16 645	1.70 660

MatchStereo	0.28 29	0.21 65	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 47	0.65 88	0.48 129	0.27 14	0.47 114	0.25 19	0.24 21	0.49 74	0.31 139	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 50	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 29	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 77	0.25 24	0.46 56	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MGA	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.26 118	0.43 94	0.20 12	0.49 14	0.37 73	0.28 16	0.31 37	0.31 55	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.14 125

MSE-Stereo	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.28 16	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

monster-pro	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 87	0.21 65	0.77 359	0.41 89	0.23 54	0.43 94	0.36 199	0.64 78	0.30 28	0.28 16	0.40 69	0.31 55	0.50 232	0.97 266	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 247	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 175	0.20 3	0.23 47	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 51	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.20 348	0.17 154	0.12 21

LCMNet	0.28 29	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 45	0.57 175	0.28 16	0.32 41	0.33 77	0.29 52	0.54 90	0.30 112	0.14 50	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MonStereo	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

LG-Stereo_L2	0.29 37	0.20 38	0.45 91	0.37 32	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 147	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 33	0.91 241	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

GREAT-IGEV	0.32 60	0.20 38	0.42 65	0.37 32	0.29 198	0.36 48	0.28 99	0.56 40	0.58 179	0.28 16	0.50 134	0.29 42	0.29 52	0.84 218	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

LiteMatch*	0.27 18	0.19 22	0.49 119	0.38 50	0.27 148	0.31 26	0.23 47	0.49 14	0.38 81	0.29 27	0.28 25	0.36 95	0.29 52	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

LACA3	0.27 18	0.21 65	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 232	0.47 11	0.28 20	0.29 27	0.27 21	0.26 24	0.31 70	0.73 171	0.22 1	0.16 118	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 75	0.11 3

LiteMatch	0.32 60	0.24 159	0.37 15	0.45 171	0.25 100	0.34 35	0.31 131	0.49 14	0.32 42	0.29 27	0.27 21	0.40 125	0.48 206	0.45 48	0.66 415	0.21 350	0.12 100	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.19 313

GeoVLM	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LACA2	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 249	0.56 40	0.27 18	0.29 27	0.33 42	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 111	0.11 3

Test_v1	0.27 18	0.20 38	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 119	0.59 49	0.37 73	0.29 27	0.33 42	0.25 19	0.25 24	0.48 73	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

MonSter++	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 159	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 27	0.40 69	0.24 13	0.23 19	0.32 3	0.26 51	0.20 315	0.18 414	0.18 187	0.16 233	0.18 197	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 289	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 106	0.87 231	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 289	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 106	0.87 231	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LGtest1	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.42 85	0.19 7	0.56 40	0.26 15	0.29 27	0.24 11	0.29 42	0.29 52	0.55 96	0.25 35	0.18 225	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.14 38	0.13 69

LACA1	0.25 9	0.20 38	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 92	0.45 9	0.25 12	0.30 38	0.22 8	0.25 19	0.32 80	0.46 56	0.25 35	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.12 63	0.15 75	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 129	0.19 7	0.54 29	0.27 18	0.30 38	0.29 31	0.26 24	0.32 80	0.43 40	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 75	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 60	0.21 24	0.40 68	0.21 25	0.53 25	0.29 24	0.30 38	0.28 25	0.31 55	0.29 52	0.47 67	0.25 35	0.15 79	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 65	0.36 9	0.38 50	0.22 42	0.32 32	0.22 34	0.39 5	0.23 8	0.30 38	0.25 12	0.30 51	0.33 87	0.34 5	0.26 51	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

VIP-Stereo	0.35 99	0.22 98	0.49 119	0.40 73	0.43 426	0.82 408	0.22 34	0.59 49	0.45 115	0.31 42	0.53 152	0.37 108	0.31 70	0.83 213	0.27 66	0.17 176	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.12 21

252Zero-FE	0.27 18	0.22 98	0.40 49	0.41 89	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 49	0.46 121	0.31 42	0.33 42	0.22 4	0.25 24	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

AdaDepth	0.30 42	0.22 98	0.49 119	0.44 153	0.27 148	0.44 105	0.24 62	0.52 22	0.30 28	0.31 42	0.37 57	0.26 24	0.32 80	0.79 198	0.25 35	0.12 9	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

IGEV	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.31 250	0.45 109	0.21 25	0.59 49	0.40 87	0.31 42	0.43 90	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 35	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.12 1	0.12 21

111111	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.45 171	0.42 414	0.37 51	0.22 34	0.95 237	0.38 81	0.31 42	0.31 37	0.40 125	0.27 43	0.96 258	0.26 51	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.13 69

S2M2_L	0.34 87	0.28 279	0.45 91	0.40 73	0.30 222	0.31 26	0.16 1	0.60 59	0.64 202	0.31 42	0.48 121	0.47 162	0.34 98	0.38 14	0.32 151	0.25 454	0.22 498	0.20 265	0.22 423	0.25 421	0.22 388
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-78k	0.35 99	0.22 98	0.91 433	0.43 119	0.21 24	0.33 33	0.36 199	0.65 88	0.32 42	0.32 48	0.40 69	0.31 55	0.59 302	0.91 241	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

AIO_test	0.35 99	0.22 98	0.44 76	0.43 119	0.27 148	0.57 245	0.44 322	0.79 154	0.41 93	0.32 48	0.47 114	0.46 155	0.30 61	0.69 154	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.12 21

castereo++	0.38 132	0.23 133	0.41 56	0.43 119	0.31 250	0.97 464	0.22 34	0.86 193	0.58 179	0.32 48	0.44 99	0.51 188	0.39 130	0.93 251	0.24 14	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.14 125

dual_stereo	0.27 18	0.19 22	0.35 7	0.39 60	0.21 24	0.25 8	0.22 34	0.48 12	0.31 32	0.32 48	0.26 16	0.37 108	0.24 21	0.83 213	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 42	0.20 38	0.40 49	0.46 187	0.30 222	0.33 33	0.22 34	0.75 137	0.45 115	0.32 48	0.41 76	0.32 64	0.48 206	0.38 14	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

RAStereo	0.34 87	0.21 65	0.66 263	0.47 203	0.27 148	0.26 11	0.29 109	0.69 110	0.63 197	0.32 48	0.42 78	0.45 151	0.31 70	0.45 48	0.34 184	0.17 176	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.18 197	0.13 69

aanet-new-60k	0.34 87	0.21 65	0.76 351	0.42 103	0.22 42	0.58 248	0.31 131	0.71 120	0.33 47	0.33 54	0.39 65	0.40 125	0.43 156	0.77 186	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.12 21

aanet-new-70k	0.35 99	0.20 38	0.79 372	0.42 103	0.21 24	0.50 170	0.30 119	0.65 88	0.31 32	0.33 54	0.40 69	0.31 55	0.51 241	1.00 281	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 74	0.22 98	0.81 379	0.40 73	0.25 100	0.52 197	0.23 47	0.67 104	0.32 42	0.33 54	0.47 114	0.33 77	0.52 248	0.35 7	0.28 82	0.13 26	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 52	0.22 98	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.41 75	0.26 82	0.76 140	0.33 47	0.33 54	0.43 90	0.29 42	0.46 181	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.18 269

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 206	1.22 640	2.46 627	0.39 60	0.30 222	0.29 19	0.28 99	0.81 170	0.34 56	0.33 54	0.47 114	0.38 117	0.44 167	0.37 11	0.25 35	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.16 210

DispViT+	0.33 74	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 511	0.30 22	0.23 47	0.72 122	0.55 170	0.33 54	0.34 47	0.30 51	0.25 24	1.12 317	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

DDF-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.47 106	0.48 235	0.42 414	0.31 26	0.24 62	0.53 25	0.33 47	0.33 54	0.40 69	0.37 108	0.48 206	0.91 241	0.32 151	0.23 408	0.11 38	0.18 187	0.12 63	0.86 632	0.16 210

zero-FE	0.36 115	0.22 98	0.47 106	0.45 171	0.43 426	0.30 22	0.24 62	0.61 61	0.33 47	0.33 54	0.41 76	0.37 108	0.50 232	0.64 132	0.32 151	0.22 381	0.11 38	0.18 187	0.12 63	0.83 630	0.16 210

AIO_rvc	0.36 115	0.23 133	0.49 119	0.43 119	0.27 148	0.59 259	0.38 232	0.94 232	0.45 115	0.33 54	0.46 110	0.49 178	0.22 17	0.84 218	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

aanet-new-36k	0.33 74	0.21 65	0.52 150	0.42 103	0.21 24	0.52 197	0.32 147	0.64 78	0.36 66	0.34 63	0.38 58	0.36 95	0.56 278	0.81 207	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

aanet-new-34k	0.33 74	0.22 98	0.65 253	0.40 73	0.20 16	0.34 35	0.30 119	0.80 163	0.42 98	0.34 63	0.53 152	0.34 85	0.57 290	0.38 14	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 74	0.23 133	0.55 186	0.43 119	0.23 54	0.50 170	0.32 147	0.55 34	0.36 66	0.34 63	0.42 78	0.36 95	0.55 271	0.77 186	0.24 14	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 247	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 189	1.50 656	1.55 578	0.37 32	0.33 294	0.41 75	0.26 82	0.79 154	0.35 63	0.34 63	0.46 110	0.41 131	0.41 139	0.45 48	0.24 14	0.15 79	0.13 197	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.18 269

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 162	0.19 22	0.84 392	0.40 73	0.28 175	0.46 115	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 206	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 654

Pro-Stereo	0.31 52	0.16 2	0.34 3	0.39 60	0.29 198	0.63 285	0.21 25	0.35 3	0.28 20	0.34 63	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 434	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.18 187	0.17 262	0.13 5	0.12 21

GEAStereo	0.31 52	0.21 65	0.43 71	0.43 119	0.31 250	0.46 115	0.36 199	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.21 350	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.17 154	0.14 125

gasm-f	0.34 87	0.22 98	0.42 65	0.43 119	0.31 250	0.39 60	0.44 322	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.64 193	0.32 64	0.46 181	0.55 96	0.28 82	0.21 350	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.14 125

GIP-stereo	0.34 87	0.23 133	0.45 91	0.50 268	0.36 334	0.38 55	0.23 47	0.78 147	0.52 156	0.34 63	0.51 140	0.46 155	0.38 126	0.51 83	0.27 66	0.20 315	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.14 125

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 162	0.19 22	0.83 388	0.40 73	0.28 175	0.46 115	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 206	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 654

CAR	0.27 18	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.35 73	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.49 74	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

aanet-new-22k	0.32 60	0.21 65	0.54 171	0.43 119	0.22 42	0.47 129	0.23 47	0.67 104	0.50 139	0.35 73	0.46 110	0.33 77	0.50 232	0.44 46	0.29 93	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.13 69

aanet-new-8k	0.35 99	0.23 133	0.50 130	0.45 171	0.25 100	0.54 218	0.36 199	0.68 107	0.49 132	0.35 73	0.42 78	0.32 64	0.62 322	0.68 153	0.28 82	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.13 69

Selective-IGEV-i32	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 115	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 301	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

MLG-Stereo_test3	0.28 29	0.18 8	0.42 65	0.40 73	0.23 54	0.47 129	0.19 7	0.61 61	0.29 24	0.35 73	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 121	0.25 35	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

SCV	0.46 206	0.26 221	0.55 186	0.47 203	0.25 100	0.39 60	0.38 232	1.98 571	0.60 190	0.35 73	0.48 121	0.55 213	0.36 117	1.28 355	0.32 151	0.24 426	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.14 125

mms	0.40 153	0.27 253	0.52 150	0.46 187	0.32 272	0.43 94	0.46 350	0.70 115	0.46 121	0.35 73	0.58 176	0.44 143	0.30 61	1.36 382	0.33 169	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.19 247	0.15 170

ours_stereo	0.39 139	0.28 279	0.51 140	0.46 187	0.30 222	0.40 68	0.44 322	0.73 128	0.56 173	0.35 73	0.56 168	0.46 155	0.33 87	1.11 313	0.32 151	0.16 118	0.13 197	0.19 212	0.15 187	0.19 247	0.14 125

Selective-IGEV	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 115	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 301	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

aanet-new-28k	0.32 60	0.21 65	0.66 263	0.43 119	0.21 24	0.47 129	0.28 99	0.64 78	0.33 47	0.36 82	0.39 65	0.36 95	0.49 223	0.39 21	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.22 365	0.15 170

aanet-new-16k	0.32 60	0.21 65	0.56 195	0.45 171	0.22 42	0.43 94	0.21 25	0.66 96	0.44 111	0.36 82	0.43 90	0.37 108	0.48 206	0.41 32	0.28 82	0.14 50	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.40 73	0.26 118	0.43 94	0.39 249	0.86 193	0.51 149	0.36 82	0.48 121	0.34 85	0.45 173	0.35 7	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 139	0.52 543	1.32 542	0.44 153	0.38 376	0.38 55	0.23 47	0.95 237	0.41 93	0.36 82	0.43 90	0.41 131	0.42 147	0.45 48	0.29 93	0.14 50	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.14 125

BStereo	0.38 132	0.25 193	1.42 558	0.42 103	0.28 175	0.55 231	0.39 249	0.55 34	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 132	0.38 230	0.13 26	0.14 256	0.15 46	0.19 311	0.15 75	0.16 210

Wave_Phase_stereo	0.45 198	0.25 193	1.42 558	0.42 103	0.28 175	1.78 591	0.39 249	0.72 122	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 132	0.38 230	0.13 26	0.14 256	0.15 46	0.19 311	0.15 75	0.16 210

Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.26 118	0.26 11	0.25 69	0.49 14	0.29 24	0.36 82	0.47 114	0.28 40	0.32 80	0.49 74	0.26 51	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 42	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 47	0.34 56	0.36 82	0.34 47	0.26 24	0.20 5	1.40 399	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

LG-Stereo	0.34 87	0.25 193	0.78 369	0.47 203	0.26 118	0.37 51	0.30 119	0.71 120	0.52 156	0.36 82	0.57 173	0.29 42	0.21 8	0.50 80	0.36 207	0.13 26	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.18 197	0.12 21

HUF	0.36 115	0.23 133	0.52 150	0.40 73	0.22 42	0.54 218	0.47 358	0.82 178	0.43 103	0.36 82	0.43 90	0.50 184	0.42 147	0.64 132	0.29 93	0.17 176	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.14 125

U	9.45 682	0.21 65	0.58 215	0.47 203	53.11 710	61.27 715	0.24 62	0.70 115	0.52 156	0.36 82	0.28 25	0.29 42	0.35 106	0.33 4	0.26 51	0.19 273	0.11 38	60.50 714	8.88 696	0.17 154	0.13 69

aanet-new-32k	0.32 60	0.22 98	0.53 159	0.43 119	0.24 75	0.54 218	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 263	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 60	0.22 98	0.53 159	0.43 119	0.24 75	0.54 218	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 263	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 52	0.20 38	0.57 208	0.40 73	0.22 42	0.36 48	0.33 160	0.73 128	0.31 32	0.37 93	0.40 69	0.31 55	0.44 167	0.50 80	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.13 69

aanet-new	0.39 139	0.25 193	0.54 171	0.47 203	0.37 354	0.74 356	0.28 99	0.62 64	0.34 56	0.37 93	0.50 134	0.36 95	0.74 366	0.98 269	0.30 112	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.19 247	0.14 125

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 99	0.21 65	0.52 150	0.48 235	0.27 148	0.75 362	0.38 232	0.63 71	0.43 103	0.37 93	0.50 134	0.35 92	0.50 232	0.43 40	0.30 112	0.15 79	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 99	0.20 38	0.50 130	0.42 103	0.37 354	0.58 248	0.30 119	0.68 107	0.42 98	0.37 93	0.53 152	0.47 162	0.60 306	0.39 21	0.34 184	0.15 79	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.44 153	0.30 222	0.40 68	0.34 174	0.73 128	0.43 103	0.37 93	0.61 181	0.41 131	0.51 241	0.36 10	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.14 125

GSStereo	0.33 74	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.31 250	0.46 115	0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.19 273	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

GS-Stereo							0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.19 273	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

2.5w	0.31 52	0.23 133	0.46 103	0.39 60	0.24 75	0.42 85	0.39 249	0.61 61	0.30 28	0.37 93	0.53 152	0.24 13	0.25 24	0.77 186	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

DEFOM-Stereo	0.33 74	0.20 38	0.40 49	0.42 103	0.28 175	0.80 397	0.23 47	0.48 12	0.37 73	0.37 93	0.31 37	0.23 6	0.24 21	1.20 336	0.27 66	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 125

999	0.48 220	0.22 98	0.49 119	0.48 235	0.34 315	0.75 362	0.31 131	0.85 191	0.55 170	0.37 93	0.48 121	0.50 184	0.36 117	2.45 535	0.39 241	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.16 111	0.19 313

RSM++	0.38 132	0.24 159	0.51 140	0.47 203	0.26 118	0.50 170	0.41 281	0.79 154	0.45 115	0.37 93	0.45 105	0.60 245	0.35 106	1.02 285	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.13 69

IGEV++	0.40 153	0.22 98	0.51 140	0.52 321	0.29 198	0.45 109	0.25 69	1.65 468	0.46 121	0.37 93	0.57 173	0.46 155	0.45 173	0.50 80	0.38 230	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

MaDis-Stereo	0.36 115	0.25 193	0.58 215	0.44 153	0.34 315	0.30 22	0.30 119	0.72 122	0.50 139	0.37 93	0.36 54	0.58 234	0.49 223	0.52 85	0.36 207	0.19 273	0.16 357	0.19 212	0.15 187	0.18 197	0.14 125

aanet-new-10k	0.35 99	0.22 98	0.87 411	0.47 203	0.23 54	0.66 314	0.24 62	0.63 71	0.40 87	0.38 108	0.42 78	0.40 125	0.53 256	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.19 247	0.13 69

aanet-new-12k	0.33 74	0.23 133	0.77 359	0.48 235	0.21 24	0.48 138	0.25 69	0.80 163	0.44 111	0.38 108	0.29 31	0.32 64	0.48 206	0.39 21	0.29 93	0.14 50	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.19 247	0.15 170

WQFJA1++	1.55 592	0.22 98	0.45 91	0.38 50	0.28 175	0.38 55	0.20 12	0.62 64	0.28 20	0.38 108	0.39 65	0.34 85	0.39 130	0.64 132	0.27 66	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.12 63	25.04 701	0.14 125

asda	0.30 42	0.24 159	0.42 65	0.38 50	0.23 54	0.43 94	0.34 174	0.58 47	0.37 73	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.52 85	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.32 42	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

SCV_C0	0.43 175	0.26 221	0.65 253	0.43 119	0.29 198	0.47 129	0.31 131	1.34 384	0.73 243	0.38 108	0.49 131	0.54 208	0.29 52	1.24 346	0.30 112	0.17 176	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.20 294	0.15 170

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	0.67 588	0.42 65	0.64 491	0.29 198	0.48 138	0.25 69	0.85 191	0.44 111	0.38 108	0.36 54	0.30 51	0.70 354	1.15 323	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.18 197	0.12 21

castereo	0.41 162	0.22 98	0.46 103	0.44 153	0.30 222	0.61 272	0.56 443	0.97 248	0.80 267	0.38 108	0.69 216	0.45 151	0.69 349	0.51 83	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.12 21

CroCo-Stereo Lap2	0.44 189	0.34 435	0.77 359	0.61 462	0.79 597	0.28 17	0.35 184	0.75 137	0.71 237	0.38 108	0.50 134	0.72 286	0.55 271	0.57 104	0.47 319	0.17 176	0.18 414	0.19 212	0.16 233	0.21 339	0.20 347

aanet-new-14k	0.36 115	0.24 159	0.83 388	0.46 187	0.22 42	0.46 115	0.33 160	0.66 96	0.61 191	0.39 119	0.48 121	0.29 42	0.64 332	0.41 32	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.21 339	0.14 125

IGEV-RUCA	0.37 125	0.23 133	0.48 111	0.49 257	0.36 334	0.60 266	0.23 47	0.64 78	0.49 132	0.39 119	0.49 131	0.44 143	0.31 70	0.85 224	0.30 112	0.24 426	0.13 197	0.16 96	0.12 63	0.20 294	0.19 313

TS12	0.36 115	0.20 38	0.40 49	0.43 119	0.20 16	0.58 248	0.31 131	0.89 205	0.41 93	0.40 121	0.73 230	0.36 95	0.40 135	0.73 171	0.37 218	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.16 111	0.14 125

aanet-new-24k	0.33 74	0.21 65	0.51 140	0.42 103	0.23 54	0.53 208	0.30 119	0.62 64	0.37 73	0.40 121	0.61 181	0.34 85	0.48 206	0.44 46	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.12 21

fffy	0.42 168	0.27 253	0.57 208	0.46 187	0.29 198	0.48 138	0.35 184	0.91 214	0.55 170	0.40 121	0.58 176	0.55 213	0.41 139	1.26 350	0.36 207	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.14 125

NLSM3	0.36 115	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.36 334	0.43 94	0.32 147	0.69 110	0.58 179	0.41 124	0.68 211	0.39 120	0.43 156	0.60 121	0.35 195	0.14 50	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.16 111	0.13 69

asd	0.30 42	0.21 65	0.41 56	0.39 60	0.24 75	0.47 129	0.30 119	0.69 110	0.30 28	0.41 124	0.39 65	0.28 40	0.33 87	0.62 128	0.27 66	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4w-stereo	0.30 42	0.24 159	0.44 76	0.37 32	0.23 54	0.46 115	0.27 92	0.63 71	0.31 32	0.41 124	0.44 99	0.27 31	0.36 117	0.59 109	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

3.75w	0.32 60	0.23 133	0.44 76	0.37 32	0.29 198	0.62 281	0.36 199	0.59 49	0.32 42	0.41 124	0.47 114	0.25 19	0.34 98	0.64 132	0.26 51	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

1w_stereo	0.34 87	0.20 38	0.42 65	0.43 119	0.26 118	0.47 129	0.54 417	0.59 49	0.50 139	0.41 124	0.66 201	0.25 19	0.44 167	0.62 128	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 125	0.25 193	0.51 140	0.47 203	0.23 54	0.45 109	0.39 249	1.07 301	0.52 156	0.41 124	0.48 121	0.52 196	0.25 24	0.72 166	0.30 112	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

RSM	0.39 139	0.24 159	0.49 119	0.46 187	0.26 118	0.47 129	0.40 264	0.92 217	0.44 111	0.41 124	0.42 78	0.65 263	0.33 87	1.07 301	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.13 69

Foundation-i1c-attn	0.35 99	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 190	0.48 371	0.96 245	0.37 73	0.42 131	0.43 90	0.52 196	0.49 223	0.66 146	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Replicate-Monster	0.41 162	0.26 221	2.03 608	0.36 18	0.21 24	0.46 115	0.23 47	0.67 104	0.48 129	0.42 131	0.27 21	0.31 55	0.30 61	0.98 269	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 482

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 115	0.23 133	0.54 171	0.50 268	0.28 175	0.36 48	0.22 34	1.02 267	0.39 83	0.42 131	0.64 193	0.36 95	0.51 241	0.39 21	0.29 93	0.18 225	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.18 269

SGD-Stereo	0.32 60	0.20 38	0.40 49	0.38 50	0.19 9	0.43 94	0.22 34	0.64 78	0.33 47	0.42 131	0.34 47	0.27 31	0.35 106	1.15 323	0.30 112	0.20 315	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.17 154	0.13 69

AEACV	0.37 125	0.24 159	0.52 150	0.47 203	0.51 483	0.37 51	0.38 232	0.65 88	0.53 163	0.42 131	0.56 168	0.46 155	0.60 306	0.53 87	0.30 112	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.17 154	0.14 125

EGLCR-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.51 140	0.43 119	0.26 118	0.44 105	0.22 34	0.99 254	0.48 129	0.42 131	0.42 78	0.67 270	0.29 52	0.86 228	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.17 154	0.15 170

CroCo-Stereo	0.40 153	0.31 371	0.73 320	0.58 422	0.27 148	0.26 11	0.33 160	0.95 237	0.81 270	0.42 131	0.47 114	0.65 263	0.47 192	0.39 21	0.34 184	0.18 225	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.19 247	0.16 210
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
DF	0.38 132	0.22 98	0.60 224	0.46 187	0.26 118	0.46 115	0.31 131	0.84 189	0.47 125	0.43 138	0.66 201	0.58 234	0.31 70	0.79 198	0.30 112	0.18 225	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.15 170

VMStereo-Base	0.38 132	0.23 133	0.44 76	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 174	0.70 115	0.86 284	0.43 138	0.69 216	0.60 245	0.33 87	0.73 171	0.35 195	0.17 176	0.14 256	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.17 242

3.5w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.45 91	0.37 32	0.24 75	0.54 218	0.35 184	0.66 96	0.36 66	0.43 138	0.44 99	0.29 42	0.34 98	0.77 186	0.39 241	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

2w_stereo	0.32 60	0.24 159	0.45 91	0.39 60	0.22 42	0.46 115	0.47 358	0.69 110	0.42 98	0.43 138	0.50 134	0.24 13	0.45 173	0.47 67	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

Occ-G	0.42 168	0.21 65	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.42 85	0.62 479	0.77 144	0.49 132	0.43 138	0.66 201	1.02 407	0.46 181	0.78 193	0.41 259	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.13 124	0.16 111	0.16 210

plain	0.46 206	0.27 253	1.01 471	0.50 268	0.40 398	0.35 43	0.37 224	0.87 195	0.56 173	0.43 138	0.76 239	0.42 134	0.40 135	1.13 320	0.45 298	0.21 350	0.15 318	0.24 401	0.19 311	0.24 408	0.16 210

3w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.52 150	0.40 73	0.21 24	0.53 208	0.54 417	0.65 88	0.46 121	0.44 144	0.48 121	0.23 6	0.45 173	0.46 56	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

monsterstereo	0.34 87	0.20 38	0.44 76	0.45 171	0.35 319	0.27 16	0.29 109	0.53 25	0.51 149	0.44 144	0.61 181	0.26 24	0.25 24	1.19 334	0.27 66	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.10 1

fffft	0.38 132	0.23 133	0.51 140	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.48 371	0.76 140	0.36 66	0.44 144	0.34 47	0.38 117	0.31 70	1.31 363	0.32 151	0.14 50	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.16 210
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 379	3.18 683	2.55 630	0.39 60	0.23 54	0.44 105	0.23 47	0.63 71	0.42 98	0.44 144	0.44 99	0.34 85	0.28 48	0.56 99	0.29 93	1.35 657	0.10 9	0.22 340	0.19 311	0.46 581	1.31 652

LoS_RVC	0.42 168	0.26 221	0.40 49	0.44 153	0.82 606	0.51 190	0.44 322	0.64 78	0.41 93	0.44 144	0.78 244	0.44 143	0.47 192	0.56 99	0.36 207	0.13 26	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 636

CES	0.48 220	0.20 38	0.37 15	0.39 60	1.39 653	0.55 231	0.35 184	0.98 252	0.66 219	0.44 144	0.66 201	0.35 92	0.27 43	0.56 99	0.33 169	0.15 79	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.19 247	1.46 654

ProNet	0.43 175	0.28 279	0.58 215	0.43 119	0.30 222	0.56 240	0.52 403	1.00 258	0.58 179	0.44 144	0.49 131	0.43 137	0.43 156	1.28 355	0.36 207	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.16 210

sCroCo_RVC	0.49 228	0.40 491	1.02 478	0.65 505	0.60 535	0.52 197	0.40 264	0.83 183	0.61 191	0.44 144	0.74 235	0.49 178	0.50 232	0.63 131	0.48 324	0.26 477	0.27 543	0.23 381	0.22 423	0.29 478	0.25 435

DN	0.42 168	0.24 159	0.49 119	0.47 203	0.41 408	0.58 248	0.32 147	0.81 170	0.84 280	0.45 152	0.52 145	0.77 298	0.35 106	0.64 132	0.33 169	0.24 426	0.17 389	0.19 212	0.16 233	0.20 294	0.21 368

PSi22	0.43 175	0.25 193	0.45 91	0.45 171	0.24 75	0.46 115	0.22 34	0.63 71	0.99 343	0.45 152	0.64 193	0.80 308	0.52 248	1.44 406	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.19 247	0.15 170

FlowAnything_test	0.39 139	0.26 221	0.61 229	0.59 435	0.33 294	0.62 281	0.36 199	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.36 54	0.45 151	0.37 121	0.53 87	0.48 324	0.24 426	0.18 414	0.28 490	0.33 572	0.21 339	0.19 313

2.25w	0.32 60	0.24 159	0.48 111	0.37 32	0.24 75	0.45 109	0.25 69	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.58 176	0.27 31	0.32 80	0.74 180	0.35 195	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 125

4.5_new	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 197	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 197	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

MIF-Stereo (partial)	0.45 198	0.25 193	0.70 291	0.50 268	0.52 495	0.35 43	0.26 82	0.91 214	0.59 188	0.45 152	0.71 224	0.51 188	0.51 241	1.11 313	0.45 298	0.20 315	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.24 408	0.18 269

DA	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 268	0.25 100	1.08 489	0.44 322	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 192	0.46 56	0.32 151	0.19 273	0.13 197	0.19 212	0.13 124	0.18 197	0.14 125

GGEV	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 268	0.25 100	1.08 489	0.44 322	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 192	0.46 56	0.32 151	0.19 273	0.13 197	0.19 212	0.13 124	0.18 197	0.14 125

SMoEStereo_RVC	0.39 139	0.25 193	0.50 130	0.45 171	0.30 222	0.61 272	0.36 199	0.72 122	0.45 115	0.46 159	0.43 90	0.42 134	0.35 106	1.39 393	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.15 187	0.16 111	0.15 170

rvit_stereo_ft	0.47 214	0.35 455	0.87 411	0.67 523	0.42 414	0.40 68	0.59 467	0.81 170	0.74 244	0.46 159	0.55 165	0.57 228	0.49 223	0.65 143	0.50 340	0.25 454	0.17 389	0.22 340	0.22 423	0.24 408	0.17 242

MGS-Stereo	0.42 168	0.26 221	0.58 215	0.44 153	0.28 175	0.50 170	0.34 174	0.57 45	0.83 276	0.46 159	1.31 448	0.52 196	0.33 87	0.65 143	0.36 207	0.19 273	0.16 357	0.18 187	0.15 187	0.17 154	0.16 210

Foundation-i1b	0.36 115	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 208	0.49 383	1.00 258	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.56 224	0.53 256	0.66 146	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.14 13	0.13 124	0.14 38	0.12 21

2.75w_new	0.31 52	0.23 133	0.43 71	0.35 11	0.23 54	0.42 85	0.42 286	0.54 29	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.24 13	0.30 61	0.66 146	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

3.25w_new	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.38 50	0.23 54	0.52 197	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 106	0.61 126	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.37 32	0.23 54	0.52 197	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 106	0.61 126	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

monsters	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.36 334	0.34 35	0.27 92	0.66 96	0.43 103	0.47 164	0.40 69	0.22 4	0.23 19	1.33 371	0.25 35	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

Pointernet	0.37 125	0.20 38	0.57 208	0.43 119	0.28 175	0.51 190	0.27 92	0.93 226	0.61 191	0.47 164	0.63 188	0.49 178	0.38 126	0.49 74	0.33 169	0.17 176	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

AE-Stereo	0.49 228	0.27 253	0.67 269	0.60 447	0.39 387	0.67 319	0.46 350	1.18 337	1.09 394	0.47 164	0.75 237	0.69 278	0.47 192	0.59 109	0.40 249	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.20 348	0.19 247	0.15 170

IGEVStereo-DCA	0.46 206	0.28 279	0.56 195	0.43 119	0.33 294	0.49 155	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 181	2.03 498	0.30 112	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.18 269

rrr	0.46 206	0.28 279	0.73 320	0.43 119	0.33 294	0.49 155	0.38 232	0.76 140	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 181	2.03 498	0.30 112	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.16 210

depthmonostereo	0.41 162	0.23 133	0.53 159	0.47 203	0.23 54	0.61 272	0.35 184	1.00 258	0.76 254	0.48 173	0.65 200	0.47 162	0.49 223	0.67 150	0.37 218	0.16 118	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.15 170

rvit_stereo_0081	0.44 189	0.33 410	0.64 246	0.54 357	0.35 319	0.41 75	0.44 322	0.66 96	0.95 319	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 181	0.82 211	0.44 283	0.25 454	0.20 452	0.22 340	0.19 311	0.25 421	0.17 242

GCAP-BAT	0.39 139	0.22 98	0.65 253	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 126	0.74 180	0.31 139	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.15 75	0.15 170

rvit_stereo_0082	0.44 189	0.33 410	0.64 246	0.54 357	0.35 319	0.41 75	0.44 322	0.66 96	0.95 319	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 181	0.82 211	0.44 283	0.25 454	0.20 452	0.22 340	0.19 311	0.25 421	0.17 242

MyStereo07	0.48 220	0.29 314	0.50 130	0.55 382	0.45 442	0.59 259	0.79 531	1.05 286	0.51 149	0.48 173	0.53 152	0.43 137	0.55 271	1.30 361	0.34 184	0.17 176	0.16 357	0.24 401	0.20 348	0.23 393	0.20 347

GCAPDPT-zeroshot	0.39 139	0.22 98	0.65 253	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 126	0.74 180	0.31 139	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.15 75	0.15 170

CAS	0.63 329	0.18 8	0.37 15	2.27 661	0.84 608	0.57 245	0.54 417	0.79 154	0.62 194	0.48 173	0.70 221	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.35 195	2.24 664	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 75	1.06 648

LoS	0.40 153	0.21 65	0.44 76	0.37 32	0.22 42	0.50 170	0.40 264	1.00 258	0.94 317	0.48 173	0.66 201	0.48 169	0.40 135	0.60 121	0.37 218	0.18 225	0.14 256	0.16 96	0.11 12	0.14 38	0.14 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 87	0.23 133	0.51 140	0.45 171	0.29 198	0.58 248	0.24 62	0.82 178	0.34 56	0.49 181	0.38 58	0.52 196	0.42 147	0.47 67	0.27 66	0.18 225	0.14 256	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.13 69

qwe	0.32 60	0.21 65	0.40 49	0.37 32	0.26 118	0.49 155	0.29 109	0.64 78	0.39 83	0.49 181	0.48 121	0.26 24	0.27 43	0.80 201	0.34 184	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 75	0.12 21

rvit_stereo_0083	0.47 214	0.33 410	0.81 379	0.56 398	0.36 334	0.50 170	0.44 322	0.68 107	0.95 319	0.49 181	0.57 173	0.55 213	0.49 223	0.88 233	0.46 312	0.25 454	0.25 529	0.24 401	0.20 348	0.24 408	0.17 242

ff7	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

ffff	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

11t	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

anonymousdsp	0.43 175	0.27 253	0.53 159	0.44 153	0.32 272	0.50 170	0.42 286	0.89 205	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 192	1.33 371	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

ccc-4	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

IGEV-Stereo	0.43 175	0.27 253	0.54 171	0.45 171	0.32 272	0.50 170	0.42 286	0.90 213	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 192	1.32 367	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJA1	0.48 220	0.27 253	0.53 159	0.46 187	0.85 611	0.79 388	0.39 249	1.11 317	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 232	0.71 162	0.65 409	0.17 176	0.21 476	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.16 210

NLMM	0.48 220	0.27 253	0.53 159	0.46 187	0.85 611	0.79 388	0.39 249	1.12 320	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 232	0.72 166	0.65 409	0.17 176	0.21 476	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.16 210

MSCF	0.38 132	0.25 193	0.52 150	0.47 203	0.25 100	0.62 281	0.37 224	0.81 170	0.47 125	0.50 190	0.71 224	0.32 64	0.65 340	0.54 90	0.28 82	0.19 273	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.17 154	0.14 125

rvit_stereo_0080	0.44 189	0.32 387	0.71 302	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 435	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 192	0.59 109	0.44 283	0.26 477	0.21 476	0.20 265	0.20 348	0.31 497	0.19 313

whm_eth	0.44 189	0.32 387	0.71 302	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 435	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 192	0.59 109	0.44 283	0.26 477	0.21 476	0.20 265	0.20 348	0.31 497	0.19 313

sAnonymous2	0.55 279	0.56 558	1.46 568	0.60 447	0.51 483	0.48 138	0.52 403	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 322	0.59 109	0.40 249	0.22 381	0.17 389	0.22 340	0.21 394	0.86 632	0.56 606

CroCo_RVC	0.55 279	0.56 558	1.46 568	0.60 447	0.51 483	0.48 138	0.52 403	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 322	0.59 109	0.40 249	0.22 381	0.17 389	0.22 340	0.21 394	0.86 632	0.56 606

Foundation-i1a	0.37 125	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 190	0.47 358	1.01 265	0.42 98	0.51 197	0.44 99	0.57 228	0.57 290	0.78 193	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

NLSM1	0.49 228	0.25 193	0.55 186	0.48 235	1.08 634	0.83 414	0.31 131	0.83 183	0.66 219	0.51 197	0.76 239	0.47 162	0.48 206	0.98 269	0.55 370	0.18 225	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.15 170

GASTEREO	0.40 153	0.25 193	0.51 140	0.48 235	0.25 100	0.65 305	0.36 199	0.81 170	0.49 132	0.51 197	0.82 256	0.30 51	0.66 343	0.62 128	0.28 82	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.14 125

tt45	0.45 198	0.23 133	0.46 103	0.45 171	0.33 294	0.79 388	0.32 147	0.78 147	0.41 93	0.51 197	0.44 99	0.49 178	0.37 121	2.14 508	0.34 184	0.16 118	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.18 269

GLC_STEREO	0.39 139	0.25 193	0.41 56	0.54 357	0.23 54	0.48 138	0.30 119	0.73 128	0.58 179	0.52 201	0.73 230	0.51 188	0.31 70	0.64 132	0.42 270	0.17 176	0.20 452	0.23 381	0.19 311	0.21 339	0.17 242

WQFJX	0.51 235	0.27 253	0.52 150	0.46 187	0.87 617	0.75 362	0.39 249	1.29 376	0.77 258	0.53 202	0.52 145	0.55 213	0.55 271	0.95 257	0.60 392	0.17 176	0.19 432	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.18 269

water-stereo	0.39 139	0.20 38	0.48 111	0.44 153	0.27 148	0.50 170	0.26 82	0.92 217	0.51 149	0.53 202	0.78 244	0.55 213	0.49 223	0.42 39	0.42 270	0.16 118	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.15 170

gcap-zeroshot	0.35 99	0.22 98	0.55 186	0.41 89	0.37 354	0.48 138	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

MoCha-V2	0.40 153	0.20 38	0.49 119	0.50 268	0.21 24	0.44 105	0.33 160	0.93 226	0.53 163	0.53 202	0.53 152	0.42 134	0.58 301	1.09 307	0.27 66	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.15 170

testlalala	0.35 99	0.22 98	0.55 186	0.41 89	0.37 354	0.48 138	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

test_xeample3	0.42 168	0.28 279	0.69 285	0.43 119	0.33 294	0.56 240	0.38 232	0.79 154	0.45 115	0.53 202	0.46 110	0.44 143	0.44 167	1.38 388	0.31 139	0.18 225	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.17 154	0.16 210

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 99	0.22 98	0.53 159	0.41 89	0.36 334	0.48 138	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 99	0.22 98	0.54 171	0.41 89	0.37 354	0.49 155	0.41 281	0.64 78	0.59 188	0.54 208	0.66 201	0.31 55	0.26 33	0.41 32	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.14 163	0.15 75	0.13 69

Foundation-i1	0.40 153	0.19 22	0.36 9	0.42 103	0.32 272	0.54 218	0.48 371	1.18 337	0.52 156	0.54 208	0.54 164	0.58 234	0.49 223	0.65 143	0.32 151	0.16 118	0.13 197	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.13 69

gcap_with_dpt	0.35 99	0.22 98	0.56 195	0.42 103	0.35 319	0.50 170	0.45 342	0.62 64	0.49 132	0.54 208	0.66 201	0.32 64	0.30 61	0.38 14	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.14 163	0.14 38	0.13 69

WQFJX1	0.57 296	0.26 221	0.54 171	0.48 235	0.72 571	0.68 326	0.47 358	2.46 642	0.71 237	0.54 208	0.50 134	0.53 203	0.51 241	1.36 382	0.60 392	0.18 225	0.20 452	0.20 265	0.16 233	0.20 294	0.20 347

FSD					0.50 471	0.54 218	0.58 458	0.65 88	0.53 163	0.54 208	0.52 145	0.56 224	0.52 248	0.57 104	0.55 370	0.51 616	0.47 632	0.50 610	0.49 619	0.50 591

rvit_0105_6	0.53 249	0.37 472	0.98 460	0.65 505	0.38 376	0.51 190	0.51 392	0.77 144	1.20 468	0.54 208	0.55 165	0.65 263	0.53 256	0.94 254	0.44 283	0.32 537	0.32 580	0.28 490	0.24 460	0.28 467	0.21 368

test_for_model	0.35 99	0.22 98	0.53 159	0.41 89	0.36 334	0.48 138	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

UniTT-Stereo	0.36 115	0.23 133	0.59 221	0.48 235	0.36 334	0.40 68	0.32 147	0.53 25	0.49 132	0.54 208	0.55 165	0.36 95	0.31 70	0.58 108	0.51 345	0.20 315	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.19 247	0.15 170

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 99	0.22 98	0.54 171	0.42 103	0.35 319	0.46 115	0.40 264	0.62 64	0.54 167	0.56 217	0.67 208	0.36 95	0.27 43	0.49 74	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

rvit_0105_4	0.56 288	0.38 479	1.06 491	0.66 511	0.38 376	0.53 208	0.53 411	0.84 189	1.17 447	0.56 217	0.61 181	0.72 286	0.59 302	0.98 269	0.45 298	0.32 537	0.33 585	0.29 501	0.25 474	0.29 478	0.23 408

AIO-test1	0.56 288	0.25 193	0.55 186	0.64 491	0.78 594	0.80 397	0.36 199	1.18 337	1.34 534	0.57 219	0.88 270	0.61 250	0.50 232	1.12 317	0.35 195	0.17 176	0.17 389	0.22 340	0.24 460	0.18 197	0.23 408

tt1	0.62 322	0.32 387	0.51 140	0.54 357	0.26 118	1.16 509	0.48 371	0.95 237	2.47 642	0.57 219	0.77 242	0.49 178	0.81 402	1.55 428	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.15 187	0.19 247	0.20 347

HART	0.45 198	0.22 98	0.54 171	0.50 268	0.26 118	0.41 75	0.29 109	1.03 272	0.50 139	0.58 221	1.45 499	0.61 250	0.35 106	1.08 306	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.14 163	0.19 247	0.14 125

rvit_stereo_0081_aga	0.44 189	0.34 435	0.73 320	0.51 300	0.41 408	0.50 170	0.40 264	0.81 170	0.57 175	0.58 221	0.56 168	0.53 203	0.43 156	0.66 146	0.40 249	0.26 477	0.21 476	0.22 340	0.20 348	0.26 434	0.18 269

ACVNet-DCA	0.56 288	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.22 365	0.21 368

xx1	0.67 369	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	0.93 226	3.05 656	0.58 221	0.79 250	0.95 381	0.77 380	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.21 368

1test111	0.54 264	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	0.88 233	0.59 384	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.22 365	0.21 368

cc1	0.64 341	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	0.93 226	3.05 656	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.19 247	0.19 313

Selective-RAFT	0.52 237	0.28 279	0.79 372	0.55 382	0.27 148	0.91 437	0.33 160	0.80 163	0.88 293	0.58 221	0.63 188	0.81 313	0.77 380	1.29 359	0.48 324	0.19 273	0.14 256	0.17 145	0.15 187	0.19 247	0.17 242

CREStereo	0.39 139	0.21 65	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 208	0.29 109	0.77 144	1.11 403	0.58 221	0.71 224	0.51 188	0.41 139	0.54 90	0.34 184	0.18 225	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 125
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	0.56 288	0.27 253	0.60 224	0.47 203	0.74 579	0.68 326	0.43 308	1.83 528	1.04 365	0.59 229	0.62 185	0.51 188	0.47 192	1.33 371	0.57 377	0.18 225	0.21 476	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.15 170

MM-Stereo_test2	0.43 175	0.24 159	0.67 269	0.51 300	0.32 272	0.55 231	0.45 342	0.97 248	0.77 258	0.59 229	0.51 140	0.49 178	0.42 147	0.80 201	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.19 247	0.14 125

trnet	0.39 139	0.21 65	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 208	0.29 109	0.78 147	1.12 407	0.59 229	0.71 224	0.53 203	0.42 147	0.54 90	0.34 184	0.18 225	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

MC-Stereo	0.43 175	0.23 133	0.48 111	0.51 300	0.28 175	0.39 60	0.32 147	0.88 204	0.68 227	0.60 232	0.84 259	0.56 224	0.61 316	1.03 286	0.31 139	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.13 69

xyz-stereo-finetune	0.48 220	0.25 193	0.54 171	0.42 103	0.23 54	0.80 397	0.42 286	0.80 163	0.80 267	0.61 233	0.62 185	0.54 208	0.43 156	1.70 458	0.58 381	0.15 79	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.15 170

H2IRNET	0.56 288	0.26 221	0.66 263	0.47 203	0.35 319	0.41 75	0.26 82	0.92 217	1.17 447	0.61 233	1.28 437	1.08 425	0.86 430	0.99 276	0.63 404	0.19 273	0.16 357	0.22 340	0.25 474	0.21 339	0.18 269

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 206	0.36 465	0.71 302	0.47 203	0.36 334	0.67 319	0.35 184	0.78 147	1.12 407	0.61 233	0.62 185	0.39 120	0.39 130	0.71 162	0.39 241	0.20 315	0.17 389	0.22 340	0.18 286	0.23 393	0.19 313

MM-Stereo_test3	0.50 233	0.24 159	0.54 171	0.54 357	0.74 579	0.49 155	0.53 411	1.09 308	1.05 370	0.62 236	0.95 283	0.61 250	0.42 147	0.77 186	0.38 230	0.20 315	0.17 389	0.20 265	0.16 233	0.18 197	0.18 269

NLCSM	0.52 237	0.28 279	0.55 186	0.52 321	0.74 579	0.72 346	0.46 350	0.96 245	0.65 216	0.63 237	0.51 140	0.48 169	0.61 316	1.32 367	0.70 428	0.19 273	0.20 452	0.21 304	0.18 286	0.22 365	0.20 347

AIO-test2	0.57 296	0.28 279	0.63 239	0.61 462	0.58 524	0.79 388	0.51 392	1.18 337	1.40 565	0.63 237	1.15 383	0.51 188	0.43 156	1.09 307	0.35 195	0.21 350	0.17 389	0.26 459	0.30 546	0.20 294	0.19 313

rvit_0105_5	0.58 303	0.39 484	1.05 487	0.66 511	0.37 354	0.58 248	0.56 443	0.94 232	1.18 454	0.64 239	0.68 211	0.75 292	0.63 328	0.88 233	0.50 340	0.32 537	0.32 580	0.30 514	0.27 504	0.28 467	0.25 435

PMTNet	0.46 206	0.21 65	0.38 29	0.37 32	0.23 54	0.71 343	0.27 92	0.74 134	1.04 365	0.64 239	0.70 221	0.55 213	0.47 192	0.86 228	0.35 195	1.00 646	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.15 75	0.13 69

xyz-stereo-finetune2	0.58 303	0.27 253	0.57 208	0.40 73	0.24 75	1.09 495	0.32 147	0.79 154	0.53 163	0.65 241	1.07 337	0.58 234	0.80 398	2.47 540	0.80 468	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.16 111	0.17 242

GCAP-Stereo	0.40 153	0.28 279	0.68 273	0.47 203	0.25 100	0.53 208	0.32 147	0.82 178	0.58 179	0.65 241	0.69 216	0.58 234	0.42 147	0.47 67	0.29 93	0.17 176	0.14 256	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.14 125

XX-Stereo	0.63 329	0.26 221	1.90 604	0.81 590	0.67 558	0.43 94	0.23 47	1.03 272	0.58 179	0.65 241	1.56 531	1.41 510	0.39 130	1.28 355	0.35 195	0.20 315	0.14 256	0.20 265	0.19 311	0.18 197	0.14 125

DLNR-FE	23.17 698	48.55 716	42.94 703	176.85 718	78.48 712	0.35 43	0.21 25	23.51 697	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 243	0.30 61	1.55 428	0.44 283	9.85 699	0.12 100	0.18 187	0.14 163	76.92 716	0.16 210

DLNR_Zeroshot_test	23.17 698	48.52 715	43.29 704	176.68 717	78.69 713	0.35 43	0.21 25	23.41 696	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 243	0.30 61	1.56 431	0.44 283	9.57 695	0.12 100	0.18 187	0.14 163	76.92 716	0.16 210

RCA-Stereo	0.50 233	0.23 133	0.58 215	0.48 235	0.33 294	0.55 231	0.45 342	0.97 248	1.38 555	0.68 246	1.05 331	0.63 257	0.80 398	0.59 109	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.14 125

HH	0.63 329	0.30 336	0.77 359	0.50 268	0.32 272	0.49 155	0.46 350	1.65 468	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 555	0.85 422	1.90 484	0.37 218	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.16 210

HanStereo	0.63 329	0.30 336	0.77 359	0.50 268	0.32 272	0.49 155	0.46 350	1.65 468	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 555	0.85 422	1.90 484	0.37 218	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.16 210

RAFT+CT+SA	0.58 303	0.29 314	0.60 224	0.66 511	0.37 354	0.42 85	0.55 435	1.27 371	1.03 360	0.70 249	1.22 411	0.60 245	0.70 354	1.64 445	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.22 340	0.22 423	0.21 339	0.18 269

RALCasStereoNet	0.54 264	0.30 336	0.66 263	0.59 435	0.51 483	0.61 272	0.52 403	0.94 232	0.93 313	0.70 249	1.01 307	0.78 302	0.44 167	1.33 371	0.47 319	0.20 315	0.16 357	0.18 187	0.16 233	0.20 294	0.19 313

CCAANet	0.60 311	0.24 159	0.61 229	0.47 203	0.42 414	0.94 450	0.59 467	1.20 350	0.84 280	0.70 249	1.16 388	1.02 407	0.77 380	1.30 361	0.65 409	0.20 315	0.15 318	0.19 212	0.19 311	0.18 197	0.18 269

WCG-NET（raft）	0.45 198	0.21 65	0.55 186	0.40 73	0.24 75	0.50 170	0.36 199	0.73 128	1.09 394	0.71 252	0.76 239	0.92 367	0.51 241	0.84 218	0.34 184	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.14 125

CAS++	0.47 214	0.31 371	0.56 195	0.47 203	0.32 272	0.42 85	0.28 99	1.76 502	0.72 239	0.71 252	0.72 228	0.37 108	0.28 48	0.69 154	0.33 169	0.27 493	0.22 498	0.26 459	0.21 394	0.29 478	0.19 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 349	0.34 435	0.86 399	0.59 435	0.40 398	0.50 170	0.41 281	1.09 308	0.93 313	0.71 252	2.50 624	0.82 318	0.57 290	1.03 286	0.49 333	0.25 454	0.28 550	0.29 501	0.28 525	0.36 529	0.20 347

EKT-Stereo	0.53 249	0.30 336	0.73 320	0.58 422	0.60 535	0.51 190	0.48 371	0.94 232	0.90 300	0.71 252	0.88 270	0.77 298	0.43 156	1.07 301	0.40 249	0.22 381	0.16 357	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.22 388

EAI-Stereo	0.65 349	0.28 279	0.69 285	0.53 340	0.27 148	0.60 266	0.40 264	2.28 626	0.64 202	0.71 252	3.18 638	0.57 228	0.43 156	1.06 297	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.17 145	0.17 262	0.17 154	0.17 242

Anonymous3	0.61 318	0.44 508	1.11 508	0.59 435	0.49 464	0.93 449	0.65 488	0.93 226	0.81 270	0.72 257	0.88 270	0.65 263	0.69 349	1.06 297	0.53 359	0.35 563	0.30 566	0.26 459	0.26 492	0.31 497	0.27 470

riskmin	0.56 288	0.27 253	0.60 224	0.43 119	0.31 250	0.83 414	0.42 286	1.14 326	1.04 365	0.73 258	0.75 237	1.11 442	1.01 501	0.81 207	0.51 345	0.20 315	0.14 256	0.24 401	0.15 187	0.24 408	0.25 435

WCG-NET	0.42 168	0.21 65	0.54 171	0.40 73	0.25 100	0.47 129	0.32 147	0.73 128	1.15 434	0.76 259	0.73 230	0.58 234	0.45 173	0.60 121	0.34 184	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.13 69

rvit_stereo_0075_2	0.64 341	0.46 517	1.05 487	0.66 511	0.66 554	0.53 208	0.48 371	1.20 350	1.12 407	0.76 259	0.92 277	0.78 302	0.53 256	1.03 286	0.59 384	0.37 571	0.28 550	0.40 588	0.31 554	0.37 533	0.32 519

test_5	0.65 349	0.30 336	0.75 341	0.67 523	0.50 471	0.92 444	0.52 403	1.39 396	1.12 407	0.76 259	1.11 359	1.00 398	0.90 447	1.53 424	0.45 298	0.18 225	0.13 197	0.23 381	0.22 423	0.21 339	0.19 313

raft+_RVC	0.53 249	0.26 221	0.54 171	0.60 447	0.47 459	0.54 218	0.54 417	1.27 371	0.99 343	0.76 259	1.03 325	0.70 282	0.56 278	0.93 251	0.47 319	0.18 225	0.14 256	0.19 212	0.18 286	0.18 197	0.15 170

XX-TBD	0.46 206	0.70 595	0.35 7	0.79 584	0.25 100	0.58 248	0.26 82	0.69 110	1.27 503	0.76 259	1.00 302	0.45 151	0.33 87	0.47 67	0.37 218	0.19 273	0.15 318	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125

DilatedVolume-Stereo	0.43 175	0.21 65	0.55 186	0.43 119	0.32 272	0.72 346	0.29 109	0.80 163	0.51 149	0.77 264	0.73 230	0.48 169	0.40 135	1.13 320	0.39 241	0.15 79	0.14 256	0.15 46	0.14 163	0.16 111	0.14 125

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 388	0.35 455	1.70 589	0.49 257	0.56 511	0.63 285	0.38 232	2.41 638	0.65 216	0.77 264	1.07 337	1.82 583	0.95 472	0.93 251	0.43 280	0.20 315	0.13 197	0.21 304	0.25 474	0.28 467	0.26 459

anonymousdsp2	0.53 249	0.27 253	0.74 337	0.48 235	0.29 198	0.76 370	0.47 358	1.61 459	0.82 275	0.77 264	0.77 242	0.75 292	0.47 192	1.03 286	0.40 249	0.18 225	0.13 197	0.18 187	0.13 124	0.19 247	0.18 269

DCRE	0.82 454	0.26 221	0.70 291	0.58 422	0.44 435	0.54 218	0.48 371	0.95 237	0.78 262	0.78 267	7.33 672	0.86 339	0.52 248	0.76 183	0.41 259	0.16 118	0.16 357	0.19 212	0.17 262	0.18 197	0.17 242

dd	0.59 308	0.48 526	0.97 457	0.55 382	0.32 272	0.64 289	0.47 358	1.02 267	1.34 534	0.78 267	0.86 263	0.58 234	0.54 263	1.01 282	0.86 485	0.28 507	0.18 414	0.26 459	0.19 311	0.32 506	0.24 423

test-1	0.52 237	0.26 221	1.04 486	0.56 398	0.32 272	0.61 272	0.38 232	1.10 311	0.91 305	0.78 267	1.01 307	0.77 298	0.52 248	0.60 121	0.42 270	0.17 176	0.14 256	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.23 408

iRaft-Stereo_5w	0.85 469	0.29 314	0.91 433	0.53 340	0.43 426	0.49 155	0.68 501	0.99 254	0.87 289	0.79 270	1.34 464	1.46 522	0.91 450	5.11 606	1.11 531	0.17 176	0.14 256	0.22 340	0.18 286	0.20 294	0.20 347

TRStereo	0.60 311	0.60 576	0.97 457	0.74 570	0.67 558	0.46 115	0.38 232	1.85 533	0.89 296	0.79 270	0.80 255	0.88 347	0.39 130	1.10 310	0.41 259	0.23 408	0.15 318	0.23 381	0.24 460	0.17 154	0.15 170

Selective-IGEV-i16pc	2.07 629	0.29 314	19.83 683	0.53 340	0.39 387	2.74 642	1.51 631	1.13 324	1.28 508	0.80 272	1.21 408	1.06 418	0.64 332	7.77 665	0.79 463	0.40 582	0.22 498	0.21 304	0.23 446	0.22 365	0.23 408

qqq	0.57 296	0.34 435	0.71 302	0.47 203	0.27 148	0.64 289	0.62 479	1.42 401	0.78 262	0.80 272	0.92 277	0.95 381	0.77 380	0.88 233	0.59 384	0.21 350	0.20 452	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.21 368

CREStereo++_RVC	0.47 214	0.21 65	0.38 29	0.45 171	0.38 376	0.45 109	0.25 69	0.75 137	1.29 513	0.80 272	1.21 408	0.47 162	0.37 121	0.53 87	0.44 283	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.80 647	0.18 197	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.64 341	0.39 484	0.71 302	0.51 300	0.27 148	0.56 240	0.42 286	1.03 272	0.91 305	0.80 272	1.00 302	0.68 272	0.52 248	3.25 570	0.45 298	0.22 381	0.15 318	0.24 401	0.18 286	0.27 448	0.16 210

111	0.60 311	0.23 133	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.72 346	0.42 286	1.18 337	1.41 571	0.80 272	1.38 478	1.10 438	0.79 392	0.96 258	0.58 381	0.18 225	0.13 197	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.19 313

ACV-stereo	0.99 509	0.51 539	1.41 556	0.56 398	0.41 408	2.43 631	0.57 454	1.15 328	1.18 454	0.81 277	1.01 307	3.39 648	2.14 639	1.60 438	1.07 522	0.27 493	0.22 498	0.22 340	0.22 423	0.28 467	0.32 519

x	0.54 264	0.31 371	0.61 229	0.47 203	0.30 222	0.67 319	0.47 358	1.53 438	0.79 266	0.81 277	0.83 257	0.78 302	0.70 354	0.70 158	0.62 399	0.21 350	0.19 432	0.22 340	0.19 311	0.21 339	0.20 347

UDGNet	0.72 388	1.17 638	0.80 378	0.77 580	0.41 408	0.77 377	0.38 232	0.97 248	1.34 534	0.81 277	0.88 270	0.71 285	0.60 306	1.21 338	0.54 365	0.52 617	0.19 432	1.02 651	0.26 492	0.71 627	0.31 512

s12784h	0.52 237	0.20 38	0.38 29	0.41 89	0.19 9	0.96 460	0.34 174	1.17 332	1.25 492	0.81 277	0.90 274	0.63 257	0.50 232	1.45 407	0.42 270	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.11 12	0.18 197	0.11 3

rvit_0105_3	0.63 329	0.44 508	1.08 500	0.72 558	0.40 398	0.64 289	0.71 510	1.03 272	1.17 447	0.82 281	0.70 221	0.80 308	0.70 354	0.91 241	0.56 374	0.35 563	0.34 586	0.34 554	0.32 562	0.27 448	0.28 482

GMStereo	0.55 279	0.45 515	0.94 445	0.50 268	0.32 272	0.64 289	0.43 308	1.00 258	1.40 565	0.82 281	0.73 230	0.51 188	0.45 173	0.85 224	0.55 370	0.24 426	0.15 318	0.20 265	0.21 394	0.31 497	0.24 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 237	0.24 159	0.61 229	0.49 257	0.30 222	0.90 433	0.29 109	1.07 301	0.83 276	0.83 283	1.02 315	0.62 254	0.43 156	1.35 377	0.41 259	0.17 176	0.12 100	0.22 340	0.20 348	0.17 154	0.15 170

CASnet	0.41 162	0.25 193	0.48 111	0.50 268	0.20 16	0.50 170	0.36 199	0.81 170	0.80 267	0.83 283	0.68 211	0.48 169	0.31 70	0.54 90	0.32 151	0.18 225	0.12 100	0.27 475	0.22 423	0.23 393	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 388	0.35 455	0.62 236	0.69 540	0.46 454	1.14 501	0.44 322	1.37 389	1.01 352	0.83 283	1.17 392	1.33 496	0.96 479	1.43 402	0.95 503	0.33 546	0.22 498	0.21 304	0.23 446	0.27 448	0.29 489

MM-Stereo_test1	0.49 228	0.24 159	0.56 195	0.51 300	0.30 222	0.50 170	0.54 417	0.91 214	1.03 360	0.84 286	0.69 216	0.54 208	0.60 306	1.16 327	0.33 169	0.18 225	0.16 357	0.20 265	0.17 262	0.19 247	0.15 170

11t1	0.52 237	0.28 279	0.68 273	0.51 300	0.28 175	0.83 414	0.39 249	1.22 360	0.63 197	0.84 286	0.74 235	0.68 272	0.68 345	0.91 241	0.57 377	0.21 350	0.18 414	0.19 212	0.16 233	0.20 294	0.21 368

ToySt	0.66 358	0.33 410	1.23 526	0.51 300	0.33 294	0.86 427	0.68 501	1.10 311	0.97 331	0.84 286	1.08 342	1.25 474	0.94 467	1.01 282	0.74 441	0.19 273	0.19 432	0.24 401	0.24 460	0.27 448	0.23 408

rafts_anoy	0.52 237	0.29 314	0.59 221	0.59 435	0.50 471	0.53 208	0.40 264	1.11 317	1.03 360	0.84 286	0.83 257	0.68 272	0.54 263	0.72 166	0.51 345	0.19 273	0.14 256	0.24 401	0.26 492	0.21 339	0.18 269

iRaftStereo_RVC	0.47 214	0.26 221	0.64 246	0.50 268	0.29 198	0.53 208	0.33 160	1.05 286	0.77 258	0.84 286	1.00 302	0.55 213	0.37 121	0.81 207	0.40 249	0.17 176	0.12 100	0.22 340	0.20 348	0.19 247	0.15 170

model_zeroshot	0.48 220	0.29 314	0.86 399	0.51 300	0.36 334	0.69 332	0.37 224	1.12 320	0.62 194	0.85 291	0.84 259	0.66 267	0.37 121	0.73 171	0.34 184	0.20 315	0.16 357	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.16 210

Any-RAFT	0.53 249	0.24 159	0.47 106	0.47 203	0.27 148	1.00 472	0.25 69	1.58 450	1.05 370	0.85 291	0.99 298	1.06 418	0.47 192	0.70 158	0.32 151	0.18 225	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.16 210

FACV-RUCA	0.63 329	0.34 435	0.82 383	0.62 473	0.65 550	0.81 406	0.41 281	1.44 408	1.07 380	0.86 293	1.14 375	0.61 250	0.69 349	0.80 201	0.53 359	0.28 507	0.19 432	0.47 605	0.21 394	0.35 522	0.25 435

RT-Monster	0.45 198	0.23 133	0.47 106	0.44 153	0.40 398	0.51 190	0.25 69	0.87 195	1.01 352	0.87 294	0.86 263	0.68 272	0.41 139	0.67 150	0.40 249	0.16 118	0.14 256	0.15 46	0.13 124	0.14 38	0.17 242

Selective-IGEV-i1	0.66 358	0.27 253	0.86 399	0.54 357	0.33 294	1.01 473	0.78 527	1.75 495	1.18 454	0.88 295	1.19 401	1.19 457	0.56 278	0.98 269	0.54 365	0.19 273	0.16 357	0.20 265	0.17 262	0.19 247	0.20 347

test_sample2	0.62 322	0.29 314	0.74 337	0.50 268	0.28 175	0.80 397	0.61 476	1.61 459	1.00 349	0.88 295	0.99 298	0.94 372	0.83 415	1.16 327	0.51 345	0.23 408	0.18 414	0.22 340	0.21 394	0.23 393	0.22 388

FADNet_RVC	0.83 460	0.51 539	1.83 602	0.54 357	0.42 414	1.19 516	0.46 350	1.51 430	1.09 394	0.89 297	1.24 417	0.91 359	0.87 435	2.11 506	1.11 531	0.27 493	0.22 498	0.31 520	0.28 525	0.43 564	0.38 552

Reg-Stereo(zero)	0.44 189	0.22 98	0.45 91	0.43 119	0.23 54	0.38 55	0.25 69	0.76 140	1.08 386	0.90 298	0.78 244	0.90 356	0.47 192	0.70 158	0.36 207	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

test_sample1	0.61 318	0.29 314	0.75 341	0.50 268	0.31 250	0.76 370	0.48 371	1.59 452	0.84 280	0.90 298	0.94 282	0.88 347	0.95 472	1.16 327	0.67 420	0.22 381	0.18 414	0.20 265	0.19 311	0.21 339	0.21 368

ICVP	0.63 329	0.33 410	0.57 208	0.61 462	0.40 398	0.80 397	0.58 458	1.61 459	0.89 296	0.90 298	1.24 417	0.88 347	0.73 364	0.72 166	0.88 487	0.29 518	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.24 408	0.27 470
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 479	0.67 588	1.93 606	0.60 447	0.48 460	0.91 437	0.60 472	1.71 485	1.18 454	0.90 298	0.96 286	1.36 502	0.92 453	2.25 521	1.17 540	0.30 523	0.29 561	0.32 535	0.32 562	0.41 553	0.35 535

MyStereo04	0.67 369	0.29 314	1.07 496	0.55 382	0.45 442	0.59 259	0.79 531	1.50 424	1.40 565	0.91 302	0.91 275	0.74 289	0.86 430	1.52 420	0.62 399	0.17 176	0.16 357	0.24 401	0.20 348	0.23 393	0.20 347

MSKI-zero shot	0.55 279	0.26 221	0.57 208	0.51 300	0.26 118	0.69 332	0.28 99	1.18 337	0.64 202	0.91 302	1.32 455	0.82 318	0.33 87	1.92 486	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.16 210

test_4	0.53 249	0.22 98	0.56 195	0.54 357	0.32 272	0.64 289	0.39 249	0.80 163	0.62 194	0.92 304	1.87 586	0.68 272	0.42 147	1.16 327	0.37 218	0.15 79	0.13 197	0.20 265	0.22 423	0.20 294	0.15 170

TANstereo	0.44 189	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.65 305	0.26 82	0.79 154	0.83 276	0.93 305	0.98 296	0.51 188	0.46 181	0.54 90	0.35 195	0.18 225	0.24 520	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.26 459

ACVNet	0.63 329	0.31 371	0.54 171	0.54 357	0.36 334	0.80 397	0.46 350	1.37 389	1.07 380	0.93 305	1.30 442	1.08 425	0.85 422	0.80 201	0.94 499	0.21 350	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.22 365	0.18 269

CFNet-ft	0.72 388	0.32 387	0.54 171	0.66 511	0.54 502	0.83 414	0.55 435	1.37 389	1.15 434	0.93 305	1.28 437	1.57 542	0.97 482	1.35 377	0.81 470	0.26 477	0.20 452	0.33 544	0.25 474	0.30 488	0.23 408

FADNet	0.92 489	0.61 578	1.81 598	0.62 473	0.55 508	0.96 460	0.57 454	1.78 510	1.33 531	0.93 305	1.01 307	1.36 502	1.01 501	2.71 551	0.75 446	0.33 546	0.34 586	0.31 520	0.34 578	0.59 611	0.40 556

CFNet_RVC	0.72 388	0.32 387	0.54 171	0.66 511	0.54 502	0.83 414	0.55 435	1.37 389	1.15 434	0.93 305	1.28 437	1.57 542	0.97 482	1.35 377	0.81 470	0.26 477	0.20 452	0.33 544	0.25 474	0.30 488	0.23 408

PSMNet-RUCA	1.02 523	0.97 620	1.44 561	1.23 645	1.10 635	1.40 550	0.62 479	1.69 478	1.38 555	0.94 310	1.53 520	0.97 389	0.83 415	1.17 331	0.93 497	0.69 639	0.34 586	0.99 649	0.60 636	0.97 637	0.64 623

LL-Strereo2	0.52 237	0.33 410	0.69 285	0.52 321	0.37 354	0.70 339	0.30 119	1.13 324	0.67 221	0.94 310	0.78 244	0.91 359	0.42 147	1.05 295	0.42 270	0.17 176	0.16 357	0.29 501	0.25 474	0.21 339	0.16 210

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 507	0.39 484	3.21 639	0.50 268	0.63 545	0.64 289	0.39 249	2.36 633	0.75 245	0.95 312	4.63 655	1.81 580	0.56 278	0.96 258	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.21 304	0.26 492	0.32 506	0.35 535

GANet-ADL	0.60 311	0.35 455	0.72 308	0.64 491	0.40 398	0.68 326	0.51 392	1.49 420	1.12 407	0.95 312	1.08 342	0.91 359	0.57 290	0.76 183	0.55 370	0.26 477	0.18 414	0.18 187	0.16 233	0.23 393	0.25 435

Lsterematch	0.52 237	0.24 159	0.64 246	0.45 171	0.25 100	0.71 343	0.31 131	0.81 170	1.05 370	0.96 314	1.28 437	0.69 278	0.48 206	0.84 218	0.66 415	0.21 350	0.12 100	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.19 313

RAFT-Test	0.54 264	0.25 193	0.64 246	0.47 203	0.30 222	0.97 464	0.27 92	1.24 366	0.81 270	0.96 314	1.12 366	1.28 485	0.48 206	0.71 162	0.36 207	0.17 176	0.13 197	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.16 210

Anonymous_2	1.30 567	0.55 554	0.82 383	0.52 321	0.58 524	1.01 473	0.64 486	1.25 368	0.97 331	0.96 314	0.78 244	1.33 496	1.29 565	1.03 286	0.74 441	0.62 633	0.64 652	1.06 652	9.63 697	1.16 645	0.49 592

SA	0.66 358	0.30 336	0.82 383	0.61 462	0.30 222	0.58 248	0.38 232	1.44 408	1.30 519	0.96 314	1.36 471	0.66 267	0.95 472	1.85 481	0.42 270	0.19 273	0.15 318	0.25 440	0.23 446	0.21 339	0.17 242

Selective-IGEV-i16pb	2.29 637	0.33 410	20.08 684	0.56 398	0.40 398	2.61 638	1.54 634	2.60 648	1.87 617	0.97 318	1.68 561	1.38 507	1.01 501	8.19 672	0.92 496	0.37 571	0.21 476	0.22 340	0.26 492	0.25 421	0.28 482

TestStereo1	0.63 329	0.28 279	0.75 341	0.76 577	0.31 250	0.48 138	0.43 308	1.30 377	1.21 474	0.97 318	1.31 448	0.64 260	0.77 380	1.75 466	0.42 270	0.20 315	0.15 318	0.22 340	0.18 286	0.21 339	0.17 242

RAFT_CTSACE	0.63 329	0.26 221	0.88 420	0.55 382	0.51 483	0.71 343	0.44 322	0.80 163	0.97 331	0.97 318	1.84 581	1.18 456	0.68 345	1.47 413	0.36 207	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.20 348	0.20 294	0.14 125

SA-5K	0.63 329	0.28 279	0.75 341	0.76 577	0.31 250	0.48 138	0.43 308	1.30 377	1.21 474	0.97 318	1.31 448	0.64 260	0.77 380	1.75 466	0.42 270	0.20 315	0.15 318	0.22 340	0.18 286	0.21 339	0.17 242

UCFNet_RVC	0.69 375	0.35 455	0.49 119	0.64 491	0.39 387	0.85 426	0.58 458	1.75 495	1.14 422	0.97 318	1.19 401	1.17 453	0.93 462	0.99 276	0.62 399	0.28 507	0.20 452	0.34 554	0.31 554	0.32 506	0.27 470

UGAM	1.14 550	0.27 253	0.95 449	0.53 340	0.42 414	0.70 339	0.72 513	0.95 237	1.32 527	0.98 323	1.48 511	1.78 579	0.87 435	9.65 682	0.87 486	0.21 350	0.18 414	0.30 514	0.24 460	0.19 247	0.16 210

knoymous	0.51 235	0.29 314	0.47 106	0.43 119	0.30 222	0.55 231	0.55 435	1.02 267	0.77 258	0.98 323	0.85 261	0.94 372	0.56 278	0.85 224	0.45 298	0.20 315	0.14 256	0.26 459	0.14 163	0.23 393	0.23 408

AnonymousM	0.59 308	1.11 632	0.41 56	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.47 358	1.05 286	0.64 202	0.98 323	0.63 188	0.67 270	0.43 156	0.59 109	0.41 259	0.20 315	0.15 318	1.84 661	0.84 649	0.14 38	0.13 69

DFGA-Net	0.72 388	0.40 491	1.40 551	0.52 321	0.45 442	0.83 414	0.44 322	1.28 375	1.08 386	0.99 326	1.19 401	0.70 282	0.55 271	2.14 508	1.16 537	0.18 225	0.16 357	0.24 401	0.23 446	0.27 448	0.25 435

rvit_105_1	0.72 388	0.52 543	1.01 471	0.78 582	0.49 464	0.75 362	0.87 556	1.12 320	1.18 454	0.99 326	0.79 250	0.90 356	0.77 380	1.26 350	0.75 446	0.41 587	0.36 602	0.36 571	0.41 599	0.30 488	0.33 525

RAFT-Stereo-weight	0.47 214	0.24 159	0.53 159	0.48 235	0.27 148	0.60 266	0.35 184	1.02 267	1.07 380	0.99 326	0.78 244	0.76 296	0.28 48	0.76 183	0.36 207	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.15 170

CFNet	0.96 497	0.36 465	1.01 471	0.62 473	0.42 414	0.99 470	0.47 358	1.90 548	1.32 527	0.99 326	1.39 482	1.10 438	0.86 430	5.58 622	0.79 463	0.23 408	0.17 389	0.28 490	0.27 504	0.26 434	0.21 368

NVstereo2D	0.92 489	0.41 498	1.48 573	0.72 558	0.72 571	1.20 518	0.87 556	1.75 495	1.38 555	0.99 326	1.13 371	1.26 478	0.98 489	2.21 518	0.89 490	0.43 597	0.20 452	0.38 577	0.24 460	0.57 607	0.63 619

IGEV_i1	0.66 358	0.29 314	0.89 426	0.55 382	0.28 175	0.92 444	0.60 472	1.98 571	0.83 276	1.00 331	1.04 328	1.09 435	0.68 345	1.29 359	0.62 399	0.20 315	0.17 389	0.21 304	0.17 262	0.21 339	0.21 368

FE-Mocha	0.49 228	0.30 336	0.87 411	0.48 235	0.36 334	0.45 109	0.22 34	1.58 450	0.49 132	1.00 331	1.09 347	0.74 289	0.41 139	0.55 96	0.30 112	0.18 225	0.12 100	0.21 304	0.20 348	0.17 154	0.15 170

IGEV-FE	0.53 249	0.30 336	0.99 461	0.56 398	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 331	1.09 347	0.94 372	0.41 139	0.83 213	0.39 241	0.18 225	0.12 100	0.19 212	0.18 286	0.19 247	0.17 242

IGEV_Zeroshot_test	0.53 249	0.30 336	0.99 461	0.56 398	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 331	1.09 347	0.95 381	0.41 139	0.83 213	0.39 241	0.18 225	0.12 100	0.19 212	0.18 286	0.19 247	0.17 242

MIM_Stereo	0.57 296	0.24 159	0.92 438	0.46 187	0.30 222	0.54 218	0.28 99	1.27 371	0.75 245	1.00 331	1.16 388	0.93 369	0.53 256	1.45 407	0.61 396	0.16 118	0.16 357	0.20 265	0.19 311	0.17 154	0.14 125

FENet	0.60 311	0.28 279	0.63 239	0.54 357	0.33 294	0.83 414	0.38 232	1.27 371	1.07 380	1.00 331	0.86 263	0.99 397	0.85 422	0.96 258	0.68 424	0.22 381	0.15 318	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.23 408

UGAM-zero	1.00 514	0.30 336	0.93 440	0.47 203	0.30 222	0.57 245	0.25 69	2.25 623	0.63 197	1.01 337	1.10 353	2.73 636	1.85 621	6.26 633	0.40 249	0.17 176	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.17 242

cross-raft	0.54 264	0.25 193	0.61 229	0.52 321	0.29 198	0.68 326	0.37 224	1.46 414	0.76 254	1.01 337	1.06 333	1.28 485	0.46 181	0.71 162	0.35 195	0.15 79	0.12 100	0.18 187	0.16 233	0.19 247	0.14 125

Gwc-CoAtRS	0.52 237	0.24 159	0.68 273	0.48 235	0.29 198	0.64 289	0.25 69	1.16 330	1.08 386	1.01 337	1.00 302	1.12 443	0.56 278	0.69 154	0.37 218	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.15 187	0.15 75	0.15 170

NOSS_ROB	1.26 564	0.46 517	0.62 236	0.56 398	0.38 376	1.06 486	0.78 527	1.73 487	1.40 565	1.01 337	1.43 491	1.10 438	0.75 369	10.62 686	0.65 409	0.45 603	0.43 620	0.48 607	0.45 609	0.44 570	0.41 561

PAM_32	0.77 428	0.28 279	1.03 482	0.52 321	0.30 222	1.32 536	0.35 184	1.97 569	0.65 216	1.02 341	1.06 333	3.05 642	1.49 591	0.96 258	0.36 207	0.19 273	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.19 247	0.19 313

GES	0.66 358	0.34 435	0.90 430	0.59 435	0.38 376	0.94 450	0.57 454	2.11 597	0.86 284	1.02 341	1.11 359	0.66 267	0.79 392	0.99 276	0.61 396	0.27 493	0.19 432	0.20 265	0.20 348	0.21 339	0.30 502

HCRNet	0.70 379	0.39 484	0.73 320	0.60 447	0.59 532	0.76 370	0.35 184	1.22 360	1.13 419	1.02 341	0.99 298	1.02 407	0.76 377	2.19 516	0.70 428	0.28 507	0.19 432	0.28 490	0.23 446	0.25 421	0.23 408

RASNet	1.12 545	0.30 336	0.91 433	0.66 511	0.77 592	0.97 464	0.57 454	1.37 389	1.35 543	1.02 341	1.34 464	2.11 612	1.43 581	7.09 653	1.39 568	0.19 273	0.17 389	0.17 145	0.19 311	0.18 197	0.16 210

MyStereo06	0.61 318	0.28 279	0.95 449	0.56 398	0.46 454	0.61 272	0.73 514	1.78 510	0.67 221	1.03 345	1.12 366	1.13 448	0.56 278	0.78 193	0.41 259	0.17 176	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.20 347

4D-IteraStereo	0.48 220	0.24 159	0.76 351	0.50 268	0.44 435	0.66 314	0.31 131	0.87 195	1.02 356	1.03 345	0.72 228	0.78 302	0.32 80	0.64 132	0.37 218	0.17 176	0.11 38	0.23 381	0.19 311	0.19 247	0.13 69

DN-CSS_ROB	0.64 341	0.32 387	1.05 487	0.55 382	0.40 398	0.54 218	0.45 342	1.21 352	0.93 313	1.03 345	1.47 506	0.69 278	0.63 328	1.76 471	0.49 333	0.18 225	0.14 256	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.20 347

GANet-RSSM	0.72 388	0.28 279	0.63 239	0.64 491	0.58 524	0.80 397	0.58 458	1.89 545	1.08 386	1.04 348	1.25 421	1.15 451	1.04 512	1.49 415	0.62 399	0.25 454	0.19 432	0.22 340	0.22 423	0.22 365	0.21 368

Select-FE	0.74 411	0.39 484	1.56 579	0.55 382	0.46 454	0.40 68	0.22 34	1.86 536	0.68 227	1.05 349	1.31 448	1.82 583	1.74 611	1.11 313	0.38 230	0.21 350	0.16 357	0.21 304	0.25 474	0.19 247	0.31 512

PAM	0.76 426	0.29 314	1.08 500	0.52 321	0.33 294	1.38 546	0.39 249	2.01 579	0.67 221	1.06 350	0.96 286	2.89 640	1.43 581	0.86 228	0.35 195	0.19 273	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.20 347

MIPNet	0.56 288	0.28 279	0.94 445	0.49 257	0.33 294	0.66 314	0.38 232	1.35 386	1.08 386	1.06 350	0.92 277	0.60 245	0.79 392	0.73 171	0.52 352	0.17 176	0.14 256	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.17 242

CFNet-RSSM	0.54 264	0.24 159	0.70 291	0.48 235	0.28 175	0.60 266	0.27 92	1.49 420	1.14 422	1.06 350	0.93 280	1.08 425	0.54 263	0.70 158	0.35 195	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.14 125

mmm	0.63 329	0.35 455	0.72 308	0.51 300	0.30 222	0.86 427	0.54 417	1.59 452	0.86 284	1.07 353	1.38 478	0.79 306	0.75 369	0.91 241	0.58 381	0.22 381	0.18 414	0.29 501	0.25 474	0.25 421	0.23 408

test_sample3	0.68 373	0.32 387	0.88 420	0.52 321	0.30 222	0.97 464	0.52 403	1.86 536	1.15 434	1.08 354	1.11 359	0.88 347	0.71 359	1.17 331	0.68 424	0.25 454	0.20 452	0.25 440	0.25 474	0.25 421	0.25 435

AACVNet	0.86 474	0.35 455	0.79 372	0.82 598	0.39 387	0.76 370	0.49 383	1.61 459	0.81 270	1.08 354	1.33 457	1.30 489	0.93 462	4.34 591	0.74 441	0.25 454	0.21 476	0.28 490	0.22 423	0.29 478	0.25 435

GwcNet-ADL	0.64 341	0.31 371	0.79 372	0.56 398	0.41 408	0.60 266	0.58 458	1.41 399	1.26 497	1.08 354	1.13 371	0.91 359	0.60 306	1.04 292	0.78 457	0.27 493	0.18 414	0.18 187	0.18 286	0.25 421	0.29 489

RAFT	0.64 341	0.30 336	0.73 320	0.59 435	0.33 294	0.68 326	0.58 458	1.04 278	0.76 254	1.08 354	1.19 401	1.65 561	0.93 462	1.06 297	0.56 374	0.21 350	0.18 414	0.27 475	0.24 460	0.22 365	0.17 242

APVNet	1.06 530	0.53 548	1.42 558	0.84 602	0.79 597	1.92 604	0.82 542	1.90 548	1.08 386	1.08 354	1.43 491	1.56 541	1.13 536	3.07 563	1.58 591	0.31 530	0.34 586	0.42 593	0.36 587	0.36 529	0.37 546

FADNet-RVC-Resample	0.84 465	0.47 522	2.10 612	0.61 462	0.45 442	1.07 488	0.61 476	1.59 452	1.20 468	1.08 354	0.98 296	1.03 412	0.98 489	2.17 511	0.72 437	0.23 408	0.22 498	0.30 514	0.32 562	0.35 522	0.34 530

CBFPSM	0.92 489	0.33 410	1.86 603	0.49 257	0.38 376	1.75 584	0.84 546	1.39 396	1.12 407	1.09 360	0.99 298	2.37 622	1.66 608	1.32 367	1.42 577	0.19 273	0.18 414	0.20 265	0.20 348	0.21 339	0.33 525

TransformOpticalFlow	0.96 497	0.28 279	0.89 426	0.52 321	0.31 250	0.66 314	0.54 417	1.75 495	1.12 407	1.09 360	1.44 496	1.37 505	1.01 501	6.70 646	0.42 270	0.19 273	0.12 100	0.20 265	0.19 311	0.18 197	0.19 313

CRE-IMP	0.55 279	0.30 336	0.74 337	0.52 321	0.29 198	0.79 388	0.25 69	1.04 278	0.72 239	1.09 360	0.95 283	0.81 313	0.57 290	1.10 310	0.50 340	0.21 350	0.14 256	0.23 381	0.19 311	0.28 467	0.22 388

RALAANet	0.60 311	0.33 410	0.87 411	0.62 473	0.50 471	0.69 332	0.31 131	1.21 352	1.06 375	1.09 360	1.16 388	0.88 347	0.46 181	1.22 339	0.42 270	0.19 273	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.27 448	0.17 242

xxxx	1.51 589	0.28 279	0.68 273	0.54 357	0.28 175	1.16 509	0.44 322	2.19 616	1.29 513	1.09 360	1.36 471	1.22 463	0.85 422	1.79 474	15.70 689	0.24 426	0.21 476	0.21 304	0.20 348	0.22 365	0.23 408

PSMNet-RSSM	0.72 388	0.30 336	0.61 229	0.63 482	0.42 414	0.73 351	0.56 443	1.92 555	1.10 401	1.09 360	1.37 473	1.22 463	0.98 489	1.28 355	0.72 437	0.27 493	0.19 432	0.27 475	0.29 537	0.24 408	0.24 423

GwcNet-RSSM	0.77 428	0.32 387	1.01 471	0.62 473	0.54 502	0.78 382	0.51 392	1.73 487	1.20 468	1.09 360	1.37 473	1.46 522	0.85 422	1.53 424	1.09 525	0.25 454	0.18 414	0.23 381	0.24 460	0.20 294	0.19 313

PSMNet_ROB	0.90 484	0.52 543	1.17 520	0.72 558	0.61 538	1.27 528	1.12 602	1.76 502	1.12 407	1.09 360	1.28 437	1.45 519	0.89 446	1.65 446	1.42 577	0.33 546	0.25 529	0.37 574	0.39 594	0.35 522	0.29 489

DCANet-4	0.54 264	0.26 221	1.07 496	0.42 103	0.24 75	0.48 138	0.36 199	0.99 254	1.30 519	1.10 368	1.02 315	0.56 224	0.75 369	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

fff	0.53 249	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

ASMatch	0.88 479	0.26 221	0.69 285	0.51 300	0.35 319	0.48 138	0.37 224	1.12 320	0.92 311	1.10 368	3.28 640	0.96 387	0.98 489	4.90 603	0.49 333	0.19 273	0.16 357	0.22 340	0.19 311	0.19 247	0.27 470

csc	0.53 249	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

cscssc	0.53 249	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

CC-Net-ROB	1.49 586	1.26 642	1.27 535	0.88 617	0.79 597	1.76 586	1.00 587	1.79 516	1.26 497	1.10 368	1.61 545	1.21 461	0.99 497	8.13 669	0.84 480	1.09 653	0.41 617	2.20 663	0.46 612	1.20 648	0.48 588

TCMNet	1.01 520	0.60 576	2.10 612	0.86 609	1.33 652	1.14 501	0.67 497	1.69 478	1.23 483	1.11 374	1.57 535	1.30 489	0.97 482	2.01 496	1.50 588	0.31 530	0.31 572	0.38 577	0.34 578	0.42 558	0.36 541

test_sample5	0.69 375	0.34 435	0.87 411	0.52 321	0.30 222	0.84 423	0.54 417	1.83 528	1.14 422	1.11 374	1.25 421	0.88 347	0.78 388	1.23 341	0.65 409	0.26 477	0.20 452	0.27 475	0.27 504	0.27 448	0.26 459

z-ln-s-r	1.02 523	0.55 554	2.09 611	0.52 321	0.55 508	0.78 382	0.87 556	1.47 416	1.34 534	1.12 376	1.62 547	1.37 505	1.06 519	2.62 548	3.32 641	0.19 273	0.14 256	0.21 304	0.17 262	0.27 448	0.21 368

GMStereo_Zeroshot	0.67 369	0.61 578	1.01 471	0.64 491	0.37 354	0.84 423	0.35 184	1.05 286	1.12 407	1.12 376	1.06 333	1.27 482	0.54 263	1.19 334	0.59 384	0.32 537	0.17 389	0.31 520	0.18 286	0.52 598	0.22 388

ADStereo(finetuned)	0.57 296	0.24 159	1.06 491	0.43 119	0.24 75	0.49 155	0.35 184	1.05 286	1.30 519	1.12 376	1.03 325	0.58 234	1.20 551	0.84 218	0.51 345	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 313

Patchmatch Stereo++	0.55 279	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.37 384	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269
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
STrans-v2	1.04 529	0.28 279	0.96 455	0.49 257	0.32 272	0.68 326	0.79 531	2.47 643	1.12 407	1.12 376	1.46 505	1.40 508	1.46 586	6.70 646	0.43 280	0.18 225	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.18 197	0.18 269

PSM-adaLoss	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.41 281	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.82 318	0.61 316	1.06 297	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

ROB_FTStereo_v2	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.64 289	0.42 286	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.12 317	0.46 312	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

ROB_FTStereo	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.64 289	0.25 69	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.95 283	0.82 318	0.61 316	1.15 323	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

HUI-Stereo	0.52 237	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.30 119	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	0.79 198	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

iGMRVC	0.56 288	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.38 232	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.52 420	0.46 312	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

iRAFT	0.55 279	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.37 384	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

RAFT-IKP	0.54 264	0.30 336	0.73 320	0.50 268	0.27 148	0.59 259	0.36 199	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.61 316	1.22 339	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

DCANet	0.54 264	0.24 159	0.70 291	0.43 119	0.24 75	0.49 155	0.36 199	1.05 286	1.30 519	1.12 376	1.03 325	0.58 234	0.92 453	0.81 207	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 313

TDLM	1.06 530	0.44 508	0.79 372	0.63 482	0.50 471	0.89 430	1.44 627	1.48 418	1.26 497	1.12 376	1.40 484	1.08 425	0.98 489	6.65 642	0.78 457	0.33 546	0.21 476	0.33 544	0.26 492	0.37 533	0.24 423

AdaStereo	0.70 379	0.43 505	0.75 341	0.73 566	0.37 354	0.92 444	0.53 411	1.85 533	1.18 454	1.12 376	1.23 415	1.07 424	0.65 340	0.96 258	0.63 404	0.31 530	0.15 318	0.32 535	0.21 394	0.29 478	0.22 388
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	0.82 454	0.36 465	0.82 383	0.54 357	0.31 250	0.80 397	0.47 358	2.17 613	1.67 601	1.13 391	1.13 371	0.94 372	0.86 430	2.46 538	1.00 513	0.26 477	0.23 511	0.28 490	0.27 504	0.28 467	0.36 541

1111x	1.70 608	0.29 314	0.86 399	0.51 300	0.27 148	1.01 473	0.68 501	2.22 620	1.28 508	1.13 391	1.40 484	1.21 461	1.10 528	5.53 619	15.20 687	0.22 381	0.21 476	0.22 340	0.22 423	0.24 408	0.22 388

cf-r	0.73 406	0.30 336	0.77 359	0.55 382	0.63 545	0.78 382	0.48 371	1.79 516	1.15 434	1.13 391	1.26 428	1.43 512	0.87 435	1.40 399	0.85 483	0.25 454	0.18 414	0.22 340	0.23 446	0.19 247	0.19 313

test_sample6	0.71 386	0.34 435	0.87 411	0.52 321	0.30 222	0.82 408	0.58 458	1.79 516	1.15 434	1.14 394	1.33 457	0.91 359	0.79 392	1.31 363	0.74 441	0.27 493	0.21 476	0.27 475	0.29 537	0.28 467	0.27 470

test_sample4	0.69 375	0.33 410	0.91 433	0.51 300	0.30 222	0.92 444	0.52 403	1.87 539	1.15 434	1.14 394	1.18 394	0.87 343	0.75 369	1.18 333	0.68 424	0.25 454	0.20 452	0.26 459	0.26 492	0.26 434	0.25 435

DualNet	0.70 379	0.34 435	0.87 411	0.52 321	0.30 222	0.84 423	0.54 417	1.83 528	1.14 422	1.14 394	1.33 457	0.88 347	0.78 388	1.23 341	0.65 409	0.26 477	0.20 452	0.27 475	0.27 504	0.27 448	0.26 459

NINENet	0.77 428	0.37 472	0.78 369	0.62 473	0.51 483	2.34 627	0.42 286	1.83 528	1.04 365	1.14 394	1.23 415	1.03 412	0.62 322	1.24 346	0.70 428	0.28 507	0.23 511	0.31 520	0.21 394	0.26 434	0.25 435

NRIStereo	0.60 311	0.29 314	0.69 285	0.53 340	0.28 175	0.63 285	0.33 160	1.08 307	0.87 289	1.14 394	0.87 268	0.91 359	0.59 302	2.24 519	0.49 333	0.20 315	0.14 256	0.21 304	0.19 311	0.21 339	0.17 242

PS-NSSS	0.99 509	0.58 565	0.93 440	0.58 422	0.57 515	0.91 437	0.80 537	1.81 522	1.14 422	1.14 394	1.67 559	1.00 398	0.83 415	4.62 596	0.78 457	0.37 571	0.31 572	0.52 614	0.32 562	0.45 574	0.38 552

MyStereo05	0.66 358	0.28 279	1.07 496	0.56 398	0.46 454	0.61 272	0.73 514	1.34 384	1.41 571	1.15 400	0.91 275	0.77 298	0.80 398	1.41 401	0.63 404	0.17 176	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.20 347

ffm	0.72 388	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	0.95 237	2.47 642	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	1.55 428	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.31 520	0.27 504	0.19 247	0.20 347

ff1	1.37 576	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	0.95 237	2.47 642	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 665	0.20 315	0.12 100	0.31 520	0.27 504	0.19 247	0.20 347

mmx	1.39 579	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	2.13 598	1.37 551	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 665	0.24 426	0.19 432	0.31 520	0.27 504	0.30 488	0.25 435

xxx	1.39 579	0.33 410	0.85 393	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	2.13 598	1.37 551	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 665	0.24 426	0.19 432	0.31 520	0.27 504	0.30 488	0.25 435

iRaft-Stereo_20w	0.65 349	0.31 371	1.00 467	0.47 203	0.34 315	0.73 351	0.30 119	2.96 653	0.70 233	1.15 400	1.14 375	0.76 296	0.65 340	1.11 313	0.38 230	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.16 233	0.19 247	0.18 269

FINET	0.97 503	0.54 549	1.60 583	0.63 482	0.79 597	1.08 489	1.07 597	1.56 448	2.20 635	1.15 400	1.49 513	0.94 372	0.88 440	2.32 526	1.05 517	0.42 591	0.35 597	0.32 535	0.28 525	0.43 564	0.38 552

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 540	1.02 625	1.00 467	0.82 598	0.67 558	1.93 605	0.93 572	1.62 463	1.11 403	1.15 400	1.25 421	1.50 531	0.79 392	1.96 492	0.76 449	1.89 660	0.34 586	0.79 640	0.36 587	1.25 649	0.83 635

MSMDNet	0.66 358	0.32 387	0.87 411	0.49 257	0.37 354	0.79 388	0.40 264	1.43 407	1.31 523	1.15 400	1.31 448	1.24 470	0.63 328	0.88 233	0.57 377	0.21 350	0.16 357	0.26 459	0.19 311	0.39 546	0.24 423

DISCO	1.03 526	0.34 435	1.11 508	0.69 540	0.45 442	2.07 614	0.84 546	2.13 598	1.50 584	1.15 400	1.33 457	2.40 624	1.07 523	2.60 546	1.51 589	0.23 408	0.18 414	0.22 340	0.20 348	0.31 497	0.27 470

MyStereo8	0.65 349	0.29 314	1.00 467	0.58 422	0.49 464	0.91 437	0.35 184	1.18 337	1.31 523	1.16 410	1.27 431	0.90 356	0.64 332	0.72 166	0.95 503	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.18 286	0.22 365	0.26 459

CoDeX	0.73 406	0.29 314	0.93 440	0.54 357	0.36 334	1.14 501	0.61 476	2.34 632	1.17 447	1.16 410	1.25 421	0.91 359	0.87 435	1.33 371	0.64 408	0.20 315	0.16 357	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.18 269

PCWNet_CMD	0.66 358	0.32 387	0.88 420	0.49 257	0.37 354	0.78 382	0.40 264	1.42 401	1.31 523	1.16 410	1.31 448	1.25 474	0.62 322	0.89 238	0.57 377	0.20 315	0.16 357	0.27 475	0.19 311	0.40 550	0.25 435

raft_robust	0.68 373	0.30 336	0.64 246	0.52 321	0.26 118	0.54 218	0.35 184	1.33 379	1.24 489	1.16 410	1.07 337	0.60 245	0.54 263	3.58 580	0.37 218	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.22 423	0.20 294	0.16 210

DeepStereo_RVC	0.55 279	0.29 314	0.72 308	0.51 300	0.30 222	0.59 259	0.33 160	1.03 272	0.70 233	1.16 410	0.93 280	0.83 325	0.94 467	0.96 258	0.54 365	0.21 350	0.14 256	0.21 304	0.19 311	0.24 408	0.24 423

GEStereo_RVC	0.90 484	0.37 472	0.99 461	0.64 491	0.50 471	0.95 454	0.79 531	2.42 639	1.17 447	1.16 410	1.11 359	1.26 478	0.92 453	3.24 569	0.90 493	0.29 518	0.19 432	0.23 381	0.20 348	0.27 448	0.29 489

CFNet_pseudo	0.66 358	0.32 387	0.86 399	0.48 235	0.39 387	0.70 339	0.40 264	1.33 379	1.22 480	1.16 410	1.34 464	1.24 470	0.64 332	0.98 269	0.59 384	0.21 350	0.16 357	0.33 544	0.19 311	0.36 529	0.25 435

PA-Net	1.01 520	0.57 562	1.29 537	0.64 491	0.74 579	1.19 516	0.84 546	1.69 478	1.43 576	1.16 410	1.19 401	1.32 494	1.19 548	3.42 575	1.25 547	0.29 518	0.45 627	0.33 544	0.49 619	0.32 506	0.47 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 358	0.33 410	0.86 399	0.48 235	0.39 387	0.70 339	0.40 264	1.33 379	1.22 480	1.16 410	1.34 464	1.23 468	0.64 332	0.98 269	0.59 384	0.21 350	0.16 357	0.35 563	0.20 348	0.37 533	0.25 435

DispNO	0.93 492	0.30 336	1.34 548	0.55 382	0.55 508	0.89 430	0.49 383	1.48 418	1.21 474	1.17 419	1.27 431	1.19 457	0.90 447	5.23 609	0.74 441	0.22 381	0.17 389	0.24 401	0.21 394	0.19 247	0.20 347

AFF-stereo	0.58 303	0.25 193	0.64 246	0.46 187	0.29 198	0.34 35	0.38 232	1.15 328	1.14 422	1.17 419	1.60 541	1.10 438	0.71 359	0.97 266	0.43 280	0.13 26	0.11 38	0.19 212	0.19 311	0.17 154	0.14 125

SFCPSM	0.70 379	0.28 279	1.02 478	0.51 300	0.38 376	1.37 543	0.66 493	2.00 575	1.03 360	1.17 419	1.21 408	0.82 318	0.78 388	1.03 286	0.53 359	0.21 350	0.17 389	0.22 340	0.24 460	0.21 339	0.19 313

DMCA	0.67 369	0.34 435	0.90 430	0.51 300	0.44 435	0.86 427	0.47 358	1.42 401	1.02 356	1.17 419	1.12 366	1.23 468	0.75 369	0.78 193	0.95 503	0.25 454	0.19 432	0.27 475	0.19 311	0.24 408	0.27 470

DeepPrunerF	1.60 597	0.73 598	5.81 657	0.88 617	1.19 646	0.91 437	0.95 577	2.19 616	5.24 675	1.17 419	1.30 442	1.19 457	1.30 569	4.90 603	1.66 596	0.42 591	0.34 586	0.52 614	0.47 614	0.41 553	0.40 556

iinet-f	0.99 509	0.45 515	3.71 644	0.55 382	0.43 426	1.81 594	0.68 501	1.14 326	1.14 422	1.18 424	1.42 487	1.58 545	1.44 583	1.34 376	1.59 593	0.24 426	0.23 511	0.20 265	0.19 311	0.26 434	0.25 435

IPLGR	0.58 303	0.27 253	1.14 516	0.48 235	0.28 175	0.65 305	0.33 160	1.22 360	1.13 419	1.18 424	1.05 331	0.69 278	0.66 343	0.96 258	0.52 352	0.17 176	0.15 318	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.18 269

ac_64	0.82 454	0.29 314	0.81 379	0.71 554	0.60 535	1.05 483	0.54 417	1.99 574	0.92 311	1.18 424	1.06 333	1.99 603	1.08 524	1.94 490	0.97 508	0.27 493	0.22 498	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.19 313

HITNet	0.65 349	0.40 491	0.77 359	0.48 235	0.24 75	1.05 483	0.49 383	1.76 502	1.02 356	1.18 424	1.18 394	0.89 355	0.80 398	0.85 224	0.79 463	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.17 262	0.29 478	0.15 170
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_3	0.55 279	0.23 133	0.71 302	0.53 340	0.28 175	0.61 272	0.40 264	0.92 217	1.05 370	1.19 428	0.68 211	0.93 369	0.44 167	1.67 451	0.39 241	0.15 79	0.12 100	0.22 340	0.19 311	0.21 339	0.14 125

LCNet	0.72 388	0.28 279	0.52 150	0.55 382	0.31 250	0.69 332	0.54 417	1.00 258	0.88 293	1.19 428	1.34 464	0.97 389	1.34 574	2.56 544	0.45 298	0.18 225	0.13 197	0.21 304	0.25 474	0.27 448	0.73 631

HGLStereo	0.85 469	0.38 479	0.94 445	0.80 587	1.03 630	1.17 511	0.58 458	1.52 432	1.20 468	1.19 428	1.62 547	1.13 448	1.20 551	1.80 475	1.06 519	0.24 426	0.24 520	0.24 401	0.21 394	0.23 393	0.27 470

hitnet-ft	0.79 440	0.35 455	0.57 208	0.58 422	0.42 414	0.96 460	0.46 350	1.47 416	1.33 531	1.19 428	1.22 411	1.81 580	0.98 489	1.66 450	0.94 499	0.33 546	0.28 550	0.34 554	0.27 504	0.35 522	0.31 512

DDVS	0.78 436	0.41 498	0.94 445	0.60 447	0.43 426	1.30 533	0.43 308	1.40 398	0.91 305	1.20 432	1.15 383	1.43 512	0.64 332	2.18 514	0.89 490	0.28 507	0.22 498	0.26 459	0.23 446	0.31 497	0.33 525

BUS	0.74 411	0.32 387	0.68 273	0.54 357	0.44 435	2.34 627	0.42 286	2.16 607	0.98 336	1.20 432	1.11 359	1.03 412	0.62 322	0.91 241	0.70 428	0.24 426	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

BSDual-CNN	0.71 386	0.32 387	0.68 273	0.54 357	0.44 435	1.27 528	0.65 488	2.16 607	0.98 336	1.20 432	1.11 359	1.12 443	0.74 366	0.91 241	0.66 415	0.24 426	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

hknet	0.77 428	0.32 387	0.95 449	0.54 357	0.38 376	1.27 528	0.65 488	2.16 607	1.07 380	1.20 432	1.11 359	1.59 546	0.81 402	1.37 384	0.66 415	0.22 381	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

Ntro	1.64 601	1.15 636	1.23 526	2.48 666	1.83 659	2.09 616	1.16 607	1.96 565	1.38 555	1.21 436	1.62 547	1.62 550	1.29 565	1.87 483	1.11 531	3.04 672	0.56 646	1.82 660	0.64 638	2.80 667	2.05 665

psmg	0.72 388	0.32 387	0.68 273	0.50 268	0.44 435	1.48 561	0.75 519	1.94 562	0.98 336	1.21 436	1.33 457	1.12 443	0.74 366	0.91 241	0.66 415	0.24 426	0.19 432	0.25 440	0.25 474	0.23 393	0.22 388

ADLNet2	0.88 479	0.34 435	1.17 520	0.77 580	0.64 548	1.12 499	0.76 522	1.74 492	1.24 489	1.21 436	1.65 554	1.71 568	1.05 516	1.67 451	1.17 540	0.24 426	0.21 476	0.21 304	0.22 423	0.26 434	0.29 489

UNet	0.83 460	0.34 435	1.31 539	0.58 422	0.74 579	1.58 570	0.49 383	1.41 399	1.04 365	1.21 436	1.08 342	1.54 538	1.12 532	1.65 446	1.09 525	0.23 408	0.17 389	0.25 440	0.20 348	0.25 421	0.22 388

BEATNet_4x	0.73 406	0.49 529	1.17 520	0.53 340	0.26 118	1.03 480	0.55 435	1.82 523	1.06 375	1.21 436	1.22 411	0.96 387	0.91 450	1.01 282	1.06 519	0.21 350	0.14 256	0.24 401	0.19 311	0.37 533	0.21 368

DualNet (step1)	0.83 460	0.49 529	1.13 512	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	1.23 341	0.67 420	0.57 626	0.28 550	0.62 632	0.67 640	0.45 574	0.42 565

test_sample9	1.86 618	0.49 529	1.13 512	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	2.27 523	7.92 669	0.57 626	12.61 702	0.62 632	0.67 640	0.45 574	0.42 565

test_sample7	0.74 411	0.37 472	0.76 351	0.52 321	0.35 319	0.91 437	0.67 497	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	1.23 341	0.67 420	0.31 530	0.28 550	0.32 535	0.31 554	0.33 515	0.29 489

CFNet_ucs	0.70 379	0.33 410	0.88 420	0.50 268	0.43 426	0.74 356	0.44 322	1.60 456	1.29 513	1.22 441	1.54 525	1.09 435	0.63 328	0.99 276	0.59 384	0.25 454	0.20 452	0.37 574	0.21 394	0.40 550	0.28 482

AASNet	0.76 426	0.35 455	0.91 433	0.79 584	0.81 604	1.14 501	0.56 443	2.02 583	1.08 386	1.22 441	1.24 417	0.93 369	0.76 377	0.77 186	1.16 537	0.27 493	0.23 511	0.24 401	0.20 348	0.28 467	0.24 423

IRAFT_RVC	0.88 479	0.28 279	0.76 351	0.63 482	0.31 250	0.65 305	1.02 590	1.22 360	0.94 317	1.22 441	1.04 328	1.01 405	0.98 489	5.82 627	0.53 359	0.22 381	0.12 100	0.25 440	0.20 348	0.20 294	0.19 313

SMFormer	0.75 420	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.82 475	0.24 426	0.20 452	0.22 340	0.21 394	0.23 393	0.24 423

tta	0.75 420	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.82 475	0.24 426	0.20 452	0.22 340	0.21 394	0.18 197	0.18 269

qqq1	0.72 388	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.44 283	0.24 426	0.20 452	0.18 187	0.15 187	0.18 197	0.18 269

fff1	0.72 388	0.30 336	0.86 399	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.44 283	0.24 426	0.20 452	0.18 187	0.15 187	0.18 197	0.18 269

IER	0.70 379	0.31 371	1.02 478	0.48 235	0.52 495	1.34 540	0.51 392	1.17 332	0.99 343	1.23 447	1.34 464	1.12 443	1.11 529	0.99 276	0.71 434	0.20 315	0.16 357	0.21 304	0.21 394	0.20 294	0.19 313

UDG	1.41 582	2.65 679	0.99 461	1.44 652	1.64 658	1.34 540	0.80 537	1.60 456	1.23 483	1.23 447	1.71 564	2.01 605	1.34 574	1.47 413	1.41 573	0.90 644	0.54 645	2.29 665	0.75 644	1.84 654	1.04 645

iResNetv2_ROB	0.80 443	0.37 472	1.71 591	0.56 398	0.37 354	0.94 450	0.64 486	1.73 487	1.34 534	1.23 447	1.42 487	1.26 478	0.92 453	1.85 481	0.56 374	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.14 163	0.24 408	0.19 313

G2L-ROB	0.73 406	0.25 193	0.76 351	0.54 357	0.39 387	0.95 454	0.66 493	1.66 473	1.09 394	1.24 454	1.02 315	1.64 558	0.71 359	1.63 443	1.02 515	0.20 315	0.14 256	0.17 145	0.15 187	0.20 294	0.22 388

PSM-softLoss	0.78 436	0.31 371	0.77 359	0.58 422	0.32 272	0.56 240	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 454	1.07 337	0.83 325	0.52 248	5.36 612	0.53 359	0.24 426	0.15 318	0.25 440	0.22 423	0.20 294	0.25 435

KMStereo	0.78 436	0.31 371	0.77 359	0.58 422	0.32 272	0.56 240	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 454	1.07 337	0.83 325	0.52 248	5.36 612	0.53 359	0.24 426	0.15 318	0.25 440	0.22 423	0.20 294	0.25 435

test_xeample	1.45 585	0.28 279	0.65 253	0.51 300	0.28 175	0.94 450	0.59 467	2.14 602	1.29 513	1.24 454	1.51 518	0.88 347	0.86 430	1.46 409	15.10 686	0.22 381	0.20 452	0.22 340	0.20 348	0.22 365	0.22 388

acv_ft	0.75 420	0.31 371	0.95 449	0.70 546	0.86 615	1.24 524	0.53 411	1.44 408	1.07 380	1.24 454	1.30 442	1.08 425	0.92 453	0.80 201	1.34 559	0.21 350	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.21 339	0.18 269

CSP-Net	0.97 503	0.38 479	0.83 388	0.53 340	0.41 408	1.63 574	0.77 525	2.00 575	1.05 370	1.25 459	1.20 406	1.33 496	0.83 415	4.93 605	0.85 483	0.32 537	0.22 498	0.20 265	0.20 348	0.23 393	0.25 435

HHNet	0.62 322	0.26 221	0.63 239	0.43 119	0.45 442	0.50 170	0.58 458	1.07 301	1.01 352	1.25 459	2.23 610	0.70 282	0.61 316	1.07 301	0.47 319	0.20 315	0.13 197	0.23 381	0.19 311	0.19 247	0.30 502

Syn2CoEx	1.14 550	0.69 592	1.66 586	0.80 587	0.67 558	1.40 550	0.88 559	2.06 592	1.54 590	1.25 459	1.58 538	1.42 511	1.50 593	4.09 585	1.40 569	0.36 567	0.32 580	0.34 554	0.29 537	0.29 478	0.34 530

DIP-Stereo	0.62 322	0.30 336	0.83 388	0.48 235	0.36 334	0.95 454	0.33 160	2.37 635	0.67 221	1.25 459	1.00 302	0.68 272	0.51 241	0.91 241	0.61 396	0.18 225	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.19 247	0.19 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 631	1.41 648	1.64 584	2.80 668	2.31 668	2.31 626	1.24 613	2.32 628	2.14 633	1.26 463	2.39 617	2.66 633	1.48 589	5.95 631	1.06 519	3.20 676	0.45 627	2.37 667	0.89 652	2.83 670	2.37 670

DGSMNet	1.14 550	0.76 604	2.49 629	0.81 590	0.86 615	1.39 548	1.39 624	2.13 598	1.35 543	1.26 463	1.63 551	1.48 529	0.98 489	1.75 466	1.10 528	0.45 603	0.43 620	0.55 624	0.49 619	0.75 629	0.70 628

psm_up	0.77 428	0.34 435	0.70 291	0.66 511	0.58 524	1.05 483	0.92 568	1.52 432	1.12 407	1.26 463	1.16 388	1.31 493	1.23 556	1.20 336	0.81 470	0.25 454	0.29 561	0.31 520	0.27 504	0.27 448	0.25 435

GANetREF_RVC	1.07 532	0.86 613	1.31 539	0.82 598	0.53 498	1.41 555	1.31 620	1.76 502	1.52 587	1.27 466	1.31 448	1.46 522	1.24 559	2.03 498	0.96 507	0.56 625	0.45 627	0.67 635	0.50 622	0.88 635	0.59 613
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
iResNet_ROB	0.77 428	0.30 336	0.99 461	0.57 416	0.36 334	0.83 414	0.36 199	2.33 629	1.58 594	1.27 466	1.30 442	1.25 474	0.84 419	1.65 446	0.79 463	0.20 315	0.14 256	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.27 470

RT-IGEV	0.77 428	0.28 279	0.93 440	0.55 382	0.33 294	1.01 473	0.83 545	2.03 586	0.93 313	1.28 468	1.58 538	1.77 576	1.17 540	1.04 292	0.49 333	0.23 408	0.16 357	0.21 304	0.17 262	0.19 247	0.26 459

G2L-Stereo_test	0.73 406	0.27 253	0.74 337	0.49 257	0.40 398	0.90 433	0.81 540	1.53 438	1.14 422	1.28 468	1.27 431	1.52 536	0.72 362	1.62 441	0.94 499	0.19 273	0.14 256	0.16 96	0.15 187	0.18 197	0.19 313

anonymousa	0.72 388	0.27 253	0.75 341	0.47 203	0.63 545	1.43 557	0.45 342	1.24 366	0.89 296	1.28 468	1.75 571	1.62 550	1.13 536	0.69 154	0.59 384	0.19 273	0.16 357	0.23 381	0.25 474	0.20 294	0.18 269

Wz-Net-LNSev	1.03 526	0.67 588	2.71 635	0.64 491	0.84 608	1.75 584	1.00 587	1.80 519	1.32 527	1.28 468	1.25 421	1.65 561	1.22 555	1.39 393	1.40 569	0.28 507	0.26 535	0.24 401	0.23 446	0.33 515	0.32 519

Sa-1000	0.72 388	0.29 314	0.76 351	0.59 435	0.30 222	0.73 351	0.37 224	1.62 463	1.33 531	1.28 468	2.04 601	0.86 339	0.75 369	1.84 478	0.38 230	0.19 273	0.14 256	0.25 440	0.23 446	0.20 294	0.16 210

test_1	0.54 264	0.22 98	0.68 273	0.47 203	0.27 148	0.58 248	0.35 184	0.92 217	1.00 349	1.28 468	0.68 211	0.87 343	0.45 173	1.67 451	0.37 218	0.16 118	0.11 38	0.20 265	0.16 233	0.17 154	0.13 69

iResNet	0.75 420	0.40 491	1.36 549	0.67 523	0.29 198	0.92 444	0.59 467	1.52 432	1.25 492	1.28 468	1.48 511	0.94 372	0.76 377	1.62 441	0.78 457	0.18 225	0.14 256	0.18 187	0.15 187	0.22 365	0.23 408

GCST	1.08 535	1.47 653	0.93 440	1.73 656	1.14 642	1.30 533	0.31 131	1.33 379	1.16 444	1.29 475	0.97 295	0.98 391	0.49 223	2.08 503	0.46 312	1.19 656	0.70 656	1.30 656	0.85 651	1.02 641	0.89 638

fast-acv-ft	0.94 494	0.44 508	1.40 551	0.58 422	0.51 483	1.77 589	0.69 505	1.36 388	1.42 574	1.29 475	1.86 584	1.74 572	1.25 560	1.52 420	1.38 565	0.26 477	0.28 550	0.28 490	0.28 525	0.27 448	0.26 459

anonymity	1.12 545	0.97 620	1.21 523	1.07 638	1.12 639	1.08 489	0.89 561	1.95 564	1.16 444	1.29 475	1.26 428	1.22 463	1.09 527	1.15 323	1.01 514	1.02 649	1.00 672	0.97 646	0.97 658	0.98 638	0.99 642

NF-Stereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.02 315	0.82 318	0.57 290	5.40 617	0.48 324	0.23 408	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

OCTAStereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.82 318	0.57 290	5.35 611	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

RE-Stereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.81 313	0.57 290	5.37 614	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

TVStereo	0.80 443	0.30 336	0.75 341	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.81 313	0.57 290	5.37 614	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

PWCDC_ROB	1.29 565	0.75 603	1.33 545	1.05 635	0.88 619	1.73 583	0.52 403	1.89 545	3.28 658	1.29 475	4.88 660	1.22 463	1.46 586	1.77 473	1.45 581	0.60 631	0.26 535	0.29 501	0.25 474	0.52 598	0.37 546

gwcnet-sp	0.74 411	0.33 410	1.44 561	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 483	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

scenet	0.74 411	0.33 410	1.44 561	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 483	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

CASS	0.65 349	0.34 435	0.72 308	0.56 398	0.27 148	0.78 382	0.42 286	1.59 452	0.86 284	1.30 483	1.25 421	0.87 343	0.84 419	0.84 218	0.54 365	0.35 563	0.19 432	0.26 459	0.21 394	0.28 467	0.42 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 411	0.33 410	1.44 561	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 483	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

HBP-ISP	0.96 497	0.58 565	0.72 308	0.61 462	0.46 454	1.64 576	0.76 522	1.86 536	1.28 508	1.30 483	1.53 520	0.86 339	0.94 467	3.27 571	0.69 427	0.45 603	0.44 623	0.54 620	0.48 616	0.47 582	0.40 556

IPLG	0.69 375	0.27 253	0.97 457	0.51 300	0.43 426	0.79 388	0.33 160	1.21 352	1.06 375	1.30 483	1.10 353	0.52 196	0.55 271	3.16 568	0.63 404	0.16 118	0.14 256	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.17 242

raftrobust	0.52 237	0.25 193	0.56 195	0.65 505	0.52 495	0.49 155	0.34 174	0.98 252	0.91 305	1.30 483	0.87 268	0.63 257	0.81 402	0.78 193	0.41 259	0.19 273	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.16 210

RAFT + AFF	1.00 514	0.42 502	1.09 503	0.67 523	0.50 471	1.22 522	1.24 613	2.24 622	1.19 463	1.30 483	1.56 531	1.17 453	1.49 591	3.44 577	0.83 477	0.21 350	0.25 529	0.30 514	0.26 492	0.27 448	0.27 470

UPFNet	0.80 443	0.32 387	0.90 430	0.59 435	0.74 579	1.26 527	0.80 537	1.52 432	1.10 401	1.30 483	1.12 366	1.30 489	0.84 419	1.67 451	1.09 525	0.24 426	0.24 520	0.24 401	0.23 446	0.25 421	0.18 269

HSM	1.19 559	0.32 387	0.65 253	0.57 416	0.38 376	1.23 523	0.59 467	2.25 623	1.19 463	1.30 483	1.25 421	1.94 597	1.03 510	9.32 677	0.71 434	0.22 381	0.16 357	0.20 265	0.16 233	0.21 339	0.21 368

HI	0.64 341	0.32 387	0.68 273	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 493	1.43 491	1.62 550	1.12 532	0.94 254	0.88 487	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.20 348	0.20 294	0.18 269

CoSv	0.64 341	0.32 387	0.68 273	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 493	1.43 491	1.62 550	1.12 532	0.94 254	0.88 487	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.20 348	0.20 294	0.18 269

GASNet	0.99 509	0.97 620	1.72 592	0.98 630	0.68 564	0.83 414	0.67 497	1.60 456	1.28 508	1.31 493	1.22 411	1.22 463	1.21 554	2.41 533	1.41 573	0.43 597	0.26 535	0.36 571	0.34 578	0.55 604	0.31 512

222	1.61 599	0.29 314	0.67 269	0.56 398	0.29 198	1.06 486	0.42 286	2.17 613	1.31 523	1.31 493	1.52 519	0.92 367	0.94 467	1.76 471	17.65 690	0.24 426	0.20 452	0.21 304	0.19 311	0.22 365	0.23 408

Hybrid-DGEV-2	0.65 349	0.31 371	0.73 320	0.60 447	0.37 354	1.08 489	0.28 99	1.45 413	1.40 565	1.32 497	0.85 261	1.03 412	1.01 501	1.05 295	0.48 324	0.18 225	0.15 318	0.22 340	0.19 311	0.17 154	0.15 170

SQANet	1.31 568	0.88 616	1.08 500	1.83 658	1.44 654	1.44 558	0.75 519	1.74 492	1.09 394	1.32 497	1.26 428	1.28 485	1.01 501	1.50 417	0.83 477	2.50 667	0.34 586	1.47 657	0.55 629	2.32 659	1.57 657

test-3	0.54 264	0.22 98	0.68 273	0.47 203	0.27 148	0.58 248	0.35 184	0.92 217	1.00 349	1.32 497	0.69 216	0.87 343	0.45 173	1.68 456	0.37 218	0.16 118	0.11 38	0.20 265	0.16 233	0.17 154	0.13 69

RAFT-345	0.84 465	0.25 193	0.66 263	0.50 268	0.27 148	0.54 218	0.42 286	0.83 183	1.11 403	1.32 497	2.34 615	0.86 339	0.54 263	5.72 624	0.47 319	0.18 225	0.13 197	0.22 340	0.17 262	0.17 154	0.16 210

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 264	0.25 193	0.68 273	0.43 119	0.24 75	0.40 68	0.34 174	1.04 278	1.09 394	1.32 497	1.60 541	0.80 308	0.68 345	0.67 150	0.39 241	0.13 26	0.10 9	0.18 187	0.17 262	0.17 154	0.13 69

delet	0.85 469	0.32 387	0.95 449	0.65 505	0.66 554	1.64 576	0.84 546	1.75 495	1.35 543	1.32 497	1.30 442	1.30 489	0.88 440	1.68 456	1.10 528	0.21 350	0.21 476	0.24 401	0.24 460	0.21 339	0.21 368

NCC-stereo	1.10 540	0.54 549	1.24 529	0.84 602	0.94 624	1.29 531	0.89 561	2.01 579	1.34 534	1.32 497	1.74 568	1.88 587	1.74 611	2.35 528	1.25 547	0.45 603	0.37 604	0.45 600	0.58 632	0.42 558	0.42 565

Nwc_Net	1.09 538	0.49 529	1.33 545	0.89 620	0.80 602	1.49 563	0.66 493	2.19 616	1.27 503	1.32 497	2.26 611	1.96 600	1.54 594	1.92 486	1.34 559	0.40 582	0.30 566	0.43 595	0.45 609	0.38 542	0.37 546

Abc-Net	1.10 540	0.54 549	1.24 529	0.84 602	0.94 624	1.29 531	0.89 561	2.01 579	1.34 534	1.32 497	1.74 568	1.88 587	1.74 611	2.35 528	1.25 547	0.45 603	0.37 604	0.45 600	0.58 632	0.42 558	0.42 565
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 443	0.32 387	0.95 449	0.60 447	0.42 414	0.78 382	0.69 505	1.50 424	1.09 394	1.33 506	1.14 375	1.45 519	0.72 362	2.45 535	1.10 528	0.25 454	0.20 452	0.26 459	0.21 394	0.20 294	0.26 459

SDNR	1.62 600	0.51 539	2.17 617	0.53 340	0.56 511	3.80 661	0.45 342	1.54 441	1.29 513	1.33 506	2.41 619	1.08 425	0.96 479	11.18 687	1.16 537	0.66 637	0.63 651	0.43 595	0.32 562	0.64 618	0.67 625

PFNet+	0.59 308	0.28 279	0.77 359	0.53 340	0.30 222	0.59 259	0.31 131	0.92 217	1.14 422	1.33 506	1.10 353	0.79 306	0.57 290	1.31 363	0.49 333	0.25 454	0.17 389	0.28 490	0.26 492	0.21 339	0.25 435

CVANet_RVC	1.07 532	0.43 505	0.76 351	0.60 447	0.50 471	0.90 433	0.97 580	1.52 432	1.26 497	1.33 506	1.38 478	1.24 470	1.18 545	6.75 648	0.75 446	0.34 556	0.23 511	0.34 554	0.29 537	0.42 558	0.27 470

SACVNet	0.85 469	0.46 517	0.85 393	0.81 590	0.56 511	0.80 397	0.79 531	1.68 476	1.12 407	1.34 510	1.33 457	1.25 474	0.94 467	2.39 532	0.76 449	0.34 556	0.26 535	0.31 520	0.29 537	0.35 522	0.44 575

CrosDoStereo	1.58 595	0.24 159	0.72 308	0.48 235	0.29 198	0.67 319	12.49 690	1.10 311	0.98 336	1.34 510	1.75 571	1.00 398	1.89 624	6.65 642	0.81 470	0.19 273	0.15 318	0.20 265	0.22 423	0.18 197	0.19 313

DeepStereo_LL	1.58 595	0.24 159	0.72 308	0.48 235	0.29 198	0.67 319	12.49 690	1.10 311	0.98 336	1.34 510	1.75 571	1.00 398	1.89 624	6.65 642	0.81 470	0.19 273	0.15 318	0.20 265	0.22 423	0.18 197	0.19 313

THIR-Stereo	1.02 523	0.27 253	0.69 285	0.49 257	0.28 175	0.95 454	1.34 622	1.03 272	0.97 331	1.34 510	1.90 589	1.17 453	1.58 597	6.44 638	0.78 457	0.19 273	0.14 256	0.21 304	0.22 423	0.19 247	0.20 347

AANet_RVC	1.16 556	0.52 543	1.49 575	0.65 505	0.45 442	0.75 362	0.69 505	1.42 401	1.55 592	1.34 510	1.87 586	1.53 537	0.78 388	7.43 659	1.38 565	0.25 454	0.17 389	0.19 212	0.16 233	0.22 365	0.26 459

coex_refinement	0.80 443	0.28 279	0.73 320	0.70 546	0.51 483	0.95 454	0.60 472	1.78 510	1.23 483	1.36 515	1.37 473	1.82 583	0.81 402	1.32 367	1.13 534	0.26 477	0.17 389	0.19 212	0.20 348	0.24 408	0.25 435

Consistency-Raft	1.25 563	0.99 623	1.93 606	1.02 634	1.21 647	0.96 460	1.01 589	1.75 495	1.92 622	1.36 515	2.12 605	1.44 517	1.01 501	1.14 322	1.40 569	0.72 640	0.82 659	0.89 644	0.98 660	1.31 651	0.95 640

GMM-Stereo	0.74 411	0.25 193	0.59 221	0.54 357	0.34 315	0.72 346	0.99 585	1.01 265	0.87 289	1.36 515	1.78 574	1.12 443	0.81 402	2.09 504	0.46 312	0.18 225	0.12 100	0.25 440	0.25 474	0.20 294	0.85 637

DStereoRT	1.36 574	0.32 387	1.41 556	0.67 523	0.50 471	2.07 614	0.60 472	1.44 408	0.91 305	1.37 518	1.44 496	0.73 288	1.30 569	6.39 637	0.90 493	0.23 408	0.17 389	4.29 689	1.94 679	0.24 408	0.20 347

ssnet_v2	0.88 479	0.36 465	1.02 478	0.62 473	0.38 376	1.32 536	0.97 580	2.07 593	1.34 534	1.37 518	1.18 394	1.54 538	0.92 453	1.10 310	1.65 594	0.30 523	0.27 543	0.30 514	0.28 525	0.27 448	0.26 459

ACRE	0.61 318	0.33 410	1.01 471	0.58 422	0.49 464	0.75 362	0.47 358	1.06 299	0.95 319	1.37 518	1.55 527	0.62 254	0.46 181	0.83 213	0.70 428	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.21 368

MMNet	0.84 465	0.32 387	1.09 503	0.60 447	0.59 532	1.85 599	0.49 383	1.51 430	1.27 503	1.37 518	1.15 383	1.26 478	1.18 545	1.67 451	1.22 544	0.19 273	0.18 414	0.23 381	0.22 423	0.25 421	0.21 368

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 440	0.43 505	1.05 487	0.64 491	0.58 524	0.95 454	0.53 411	1.53 438	1.18 454	1.37 518	1.15 383	1.43 512	0.88 440	1.61 440	0.84 480	0.25 454	0.22 498	0.27 475	0.27 504	0.29 478	0.29 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 570	0.65 586	1.44 561	1.36 647	1.46 655	2.55 634	0.92 568	2.45 641	2.07 631	1.37 518	1.49 513	1.65 561	1.00 499	2.82 553	1.35 562	1.01 647	0.27 543	0.54 620	0.47 614	0.71 627	0.73 631

xyz-stereo	7.16 678	0.22 98	69.90 715	0.42 103	0.21 24	32.92 705	0.49 383	0.87 195	0.76 254	1.38 524	27.04 699	1.19 457	1.16 539	4.69 597	0.97 508	0.16 118	0.12 100	0.20 265	0.14 163	0.16 111	0.12 21

CRFU-Net	0.86 474	0.39 484	1.00 467	0.65 505	0.57 515	1.78 591	0.86 554	2.15 604	0.81 270	1.38 524	1.18 394	1.64 558	1.19 548	1.35 377	0.90 493	0.26 477	0.22 498	0.21 304	0.19 311	0.23 393	0.24 423

DDUNet	1.50 588	2.69 680	1.12 510	1.77 657	1.88 660	1.84 598	0.92 568	1.70 483	1.16 444	1.38 524	1.79 575	1.60 548	1.12 532	1.37 384	1.08 523	1.10 654	0.76 657	2.37 667	0.94 656	2.00 655	1.37 653

STTStereo	0.78 436	0.50 536	1.22 525	0.64 491	0.54 502	0.89 430	0.54 417	1.44 408	1.11 403	1.38 524	1.09 347	1.27 482	0.85 422	1.43 402	0.83 477	0.29 518	0.27 543	0.33 544	0.39 594	0.32 506	0.30 502

RYNet	1.17 557	0.49 529	1.24 529	0.70 546	0.97 628	1.71 580	0.92 568	1.91 552	1.46 579	1.38 524	1.14 375	1.88 587	1.30 569	4.24 587	1.87 603	0.26 477	0.21 476	0.35 563	0.27 504	0.55 604	0.54 602

DeepPruner_ROB	0.74 411	0.48 526	0.87 411	0.57 416	0.44 435	0.79 388	0.54 417	1.73 487	0.96 324	1.38 524	1.27 431	1.24 470	0.73 364	1.43 402	0.73 440	0.34 556	0.28 550	0.27 475	0.26 492	0.31 497	0.31 512

DEmStereo	0.97 503	0.23 133	0.79 372	0.47 203	0.32 272	1.04 482	0.56 443	0.93 226	0.89 296	1.39 530	2.14 607	1.02 407	2.07 636	5.64 623	0.77 455	0.17 176	0.15 318	0.20 265	0.20 348	0.18 197	0.20 347

CIPLG	0.62 322	0.33 410	0.96 455	0.58 422	0.50 471	0.75 362	0.48 371	1.05 286	0.96 324	1.40 531	1.57 535	0.64 260	0.48 206	0.89 238	0.70 428	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.21 368

IPLGR_C	0.62 322	0.33 410	0.99 461	0.58 422	0.49 464	0.76 370	0.48 371	1.10 311	0.96 324	1.40 531	1.56 531	0.62 254	0.48 206	0.80 201	0.71 434	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.21 368

GMOStereo	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

error version	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

test-v	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

test-2	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 533	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

GwcNet	1.08 535	0.51 539	2.33 623	0.79 584	1.18 645	1.76 586	0.70 508	1.68 476	1.47 580	1.41 533	1.64 552	1.74 572	1.04 512	2.20 517	1.41 573	0.30 523	0.29 561	0.29 501	0.27 504	0.30 488	0.35 535

CBMV_ROB	0.90 484	0.44 508	0.63 239	0.51 300	0.37 354	1.25 526	0.49 383	1.77 506	1.27 503	1.41 533	2.00 597	1.33 496	1.08 524	2.17 511	0.76 449	0.43 597	0.42 619	0.47 605	0.44 607	0.41 553	0.36 541

pcwnet_v2	0.97 503	0.37 472	4.33 647	0.62 473	0.54 502	0.79 388	0.45 342	2.02 583	1.58 594	1.42 539	1.64 552	1.09 435	0.79 392	1.24 346	0.67 420	0.32 537	0.25 529	0.29 501	0.27 504	0.37 533	0.35 535

otaku	1.60 597	1.11 632	1.21 523	2.20 660	1.56 656	1.97 608	1.24 613	2.07 593	1.36 547	1.44 540	1.62 547	1.73 570	1.19 548	1.73 464	0.98 511	2.89 671	0.57 647	1.74 658	0.60 636	2.78 666	1.94 663

dad	0.86 474	0.66 587	1.06 491	0.56 398	0.37 354	0.76 370	0.44 322	1.17 332	1.50 584	1.44 540	1.27 431	1.34 500	0.75 369	2.52 543	0.84 480	0.42 591	0.27 543	0.83 641	0.26 492	0.41 553	0.29 489

Prome-Stereo	0.75 420	0.27 253	0.53 159	0.55 382	0.32 272	0.59 259	0.97 580	0.89 205	0.88 293	1.45 542	2.46 622	0.91 359	1.41 579	1.58 434	0.44 283	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.20 294	0.92 639

StereoDRNet-Refined	0.80 443	0.41 498	0.88 420	0.62 473	0.42 414	1.33 538	0.48 371	1.52 432	1.17 447	1.45 542	1.44 496	1.44 517	0.90 447	1.26 350	1.24 546	0.20 315	0.16 357	0.27 475	0.24 460	0.25 421	0.28 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 388	0.34 435	1.10 506	0.51 300	0.23 54	0.91 437	0.39 249	1.33 379	1.23 483	1.46 544	1.55 527	1.01 405	0.64 332	1.95 491	0.80 468	0.18 225	0.12 100	0.18 187	0.14 163	0.19 247	0.17 242

AAGNet	1.83 615	0.28 279	0.72 308	0.61 462	0.32 272	0.67 319	0.51 392	0.96 245	0.98 336	1.47 545	1.20 406	1.00 398	1.18 545	2.83 554	22.77 697	0.22 381	0.13 197	0.22 340	0.19 311	0.23 393	0.15 170

SST-Stereo	0.83 460	0.28 279	0.72 308	0.59 435	0.31 250	0.72 346	0.26 82	1.09 308	0.86 284	1.47 545	1.10 353	1.00 398	0.87 435	5.73 625	0.45 298	0.22 381	0.13 197	0.23 381	0.19 311	0.23 393	0.18 269

RAFT_R40	0.83 460	0.28 279	0.73 320	0.59 435	0.31 250	0.69 332	0.44 322	1.10 311	0.95 319	1.47 545	1.10 353	1.00 398	0.85 422	5.53 619	0.46 312	0.22 381	0.13 197	0.23 381	0.20 348	0.23 393	0.18 269

PFNet	0.91 487	0.26 221	1.10 506	0.63 482	0.32 272	0.64 289	0.56 443	1.17 332	0.99 343	1.47 545	1.08 342	0.98 391	0.69 349	6.62 641	0.54 365	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.19 311	0.20 294	0.17 242

ccnet	1.12 545	0.67 588	1.01 471	0.78 582	0.73 578	1.72 582	0.99 585	1.84 532	1.26 497	1.47 545	1.85 583	1.75 575	1.29 565	1.75 466	1.88 605	0.57 626	0.53 642	0.57 629	0.55 629	0.59 611	0.54 602

S-Stereo	1.15 554	0.46 517	2.17 617	0.81 590	0.80 602	1.21 520	1.19 610	1.93 560	2.02 628	1.47 545	2.11 604	1.57 542	1.17 540	2.05 501	1.41 573	0.40 582	0.40 615	0.35 563	0.31 554	0.44 570	0.70 628

Wz-Net-SNSev	1.49 586	1.23 641	6.27 659	0.68 536	0.67 558	1.37 543	1.41 625	2.00 575	1.39 560	1.48 551	1.61 545	2.29 617	1.32 572	3.93 582	2.14 617	0.31 530	0.28 550	0.31 520	0.33 572	0.42 558	0.36 541

DPSNet	1.69 607	0.59 568	4.33 647	0.70 546	0.57 515	2.02 612	1.62 641	3.35 659	1.78 611	1.48 551	1.38 478	2.17 613	2.84 655	4.77 599	3.66 644	0.48 611	0.31 572	0.29 501	0.25 474	0.64 618	0.48 588

GANet	1.36 574	0.47 522	0.86 399	0.67 523	0.45 442	1.34 540	1.73 644	1.64 467	1.24 489	1.49 553	2.38 616	1.55 540	1.20 551	9.30 676	0.93 497	0.30 523	0.31 572	0.33 544	0.28 525	0.39 546	0.30 502

RainbowNet	1.97 625	1.76 661	1.57 581	2.81 669	2.21 664	1.98 610	1.81 647	2.54 645	1.89 619	1.50 554	1.84 581	1.96 600	1.65 604	2.14 508	1.25 547	3.33 678	0.85 664	2.39 670	0.98 660	2.82 669	2.22 666

SuperB	2.53 646	0.59 568	18.45 682	0.69 540	0.50 471	1.87 601	0.88 559	1.67 475	2.39 639	1.50 554	1.42 487	1.14 450	1.15 538	4.28 590	5.07 654	0.24 426	0.19 432	0.22 340	0.19 311	7.86 693	0.34 530

NCCL2	1.00 514	0.56 558	1.06 491	0.75 574	0.57 515	1.31 535	1.72 643	1.77 506	1.36 547	1.50 554	1.17 392	1.91 592	1.17 540	1.54 426	1.29 554	0.35 563	0.31 572	0.45 600	0.44 607	0.40 550	0.40 556

DStereoO	1.44 584	1.11 632	1.69 588	1.16 641	0.72 571	1.21 520	1.56 635	1.74 492	1.63 598	1.52 557	1.67 559	1.51 533	3.16 660	1.73 464	1.72 597	2.35 666	0.45 627	0.97 646	0.42 602	2.01 656	0.53 600

ADLNet	0.85 469	0.36 465	0.89 426	0.85 607	0.72 571	1.24 524	0.76 522	1.82 523	1.36 547	1.52 557	1.35 470	1.27 482	0.99 497	1.23 341	1.15 536	0.27 493	0.20 452	0.26 459	0.25 474	0.28 467	0.30 502

MSAF-DinoV2	1.97 625	0.80 608	10.38 672	0.86 609	0.48 460	1.39 548	0.97 580	2.55 646	1.72 607	1.53 559	1.65 554	3.59 650	2.20 642	5.39 616	3.94 648	0.27 493	0.17 389	0.26 459	0.28 525	0.47 582	0.46 581

z-mn7	1.56 594	0.84 609	4.36 649	0.71 554	0.51 483	2.60 636	1.04 592	1.73 487	2.70 651	1.53 559	2.99 635	1.94 597	1.34 574	4.78 600	2.41 623	0.29 518	0.24 520	0.27 475	0.24 460	0.34 519	0.31 512

Pruner-Stereo	0.62 322	0.29 314	0.70 291	0.61 462	0.31 250	0.63 285	0.43 308	1.17 332	0.99 343	1.53 559	1.08 342	0.95 381	0.55 271	1.35 377	0.51 345	0.23 408	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.21 339	0.23 408

LMCR-Stereo	0.82 454	0.46 517	0.88 420	0.75 574	0.43 426	1.33 538	0.56 443	2.43 640	0.98 336	1.53 559	1.49 513	0.74 289	1.00 499	1.63 443	0.89 490	0.28 507	0.17 389	0.22 340	0.17 262	0.29 478	0.20 347

DMCA-RVC	0.74 411	0.40 491	1.27 535	0.66 511	0.49 464	0.77 377	0.47 358	1.35 386	1.01 352	1.53 559	1.01 307	1.29 488	0.82 407	1.31 363	0.78 457	0.27 493	0.21 476	0.35 563	0.27 504	0.32 506	0.24 423

HSM-Net_RVC	0.87 478	0.29 314	0.53 159	0.53 340	0.30 222	1.15 507	0.55 435	3.57 662	1.28 508	1.53 559	1.74 568	1.68 564	0.93 462	1.49 415	0.77 455	0.22 381	0.17 389	0.19 212	0.18 286	0.20 294	0.19 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 509	0.40 491	1.82 600	0.66 511	0.62 544	2.05 613	0.78 527	1.91 552	1.29 513	1.54 565	1.42 487	1.51 533	1.23 556	1.99 494	1.33 557	0.23 408	0.14 256	0.20 265	0.15 187	0.27 448	0.26 459

RGC	1.14 550	0.79 606	1.26 532	0.91 624	0.96 627	1.52 565	0.77 525	1.92 555	1.26 497	1.54 565	1.93 591	2.02 607	1.54 594	2.25 521	1.31 556	0.44 602	0.35 597	0.58 630	0.48 616	0.47 582	0.46 581

ADCP+	1.99 627	0.48 526	7.73 663	0.66 511	0.91 620	2.30 625	1.05 594	1.82 523	1.34 534	1.54 565	1.32 455	1.74 572	1.61 601	2.17 511	13.37 682	0.24 426	0.21 476	0.32 535	0.28 525	0.37 533	0.29 489

RP	1.09 538	0.50 536	1.12 510	0.90 621	1.04 631	1.11 496	0.84 546	1.80 519	1.62 596	1.55 568	2.00 597	1.90 591	1.78 615	1.84 478	1.25 547	0.52 617	0.36 602	0.48 607	0.36 587	0.45 574	0.43 572

LL-Strereo	1.33 571	0.39 484	1.38 550	0.61 462	0.61 538	0.75 362	0.66 493	1.63 465	1.17 447	1.56 569	1.60 541	2.03 608	2.12 638	9.72 683	0.97 508	0.21 350	0.18 414	0.27 475	0.23 446	0.22 365	0.25 435

DisPM	0.66 358	0.28 279	0.72 308	0.61 462	0.35 319	0.62 281	0.45 342	1.02 267	0.99 343	1.56 569	1.10 353	0.80 308	0.59 302	2.37 530	0.41 259	0.23 408	0.14 256	0.23 381	0.21 394	0.20 294	0.25 435

DSFCA	0.93 492	0.34 435	1.06 491	0.52 321	0.65 550	1.55 568	0.93 572	1.49 420	1.19 463	1.56 569	1.15 383	1.50 531	0.96 479	3.07 563	1.02 515	0.30 523	0.26 535	0.25 440	0.25 474	0.28 467	0.24 423

AF-Net	1.13 548	0.52 543	1.33 545	0.86 609	0.91 620	1.38 546	0.71 510	2.16 607	1.62 596	1.56 569	2.40 618	1.99 603	1.65 604	1.81 477	1.48 586	0.48 611	0.28 550	0.49 609	0.33 572	0.39 546	0.32 519

Wz-Net-TNSev	1.88 619	2.08 673	7.66 662	0.67 523	0.64 548	2.42 630	1.83 649	2.33 629	1.74 610	1.57 573	1.56 531	2.58 630	1.90 626	4.86 601	3.12 635	0.39 579	0.37 604	0.33 544	0.37 590	0.53 600	0.58 611

ADCRef	1.35 573	0.55 554	2.37 625	0.72 558	0.77 592	1.94 606	0.78 527	1.91 552	1.27 503	1.57 573	1.59 540	1.36 502	1.41 579	1.54 426	7.53 664	0.23 408	0.20 452	0.32 535	0.30 546	0.29 478	0.29 489

OMP-Stereo	0.94 494	0.33 410	0.72 308	0.90 621	0.31 250	0.49 155	0.36 199	1.16 330	1.06 375	1.58 575	1.12 366	1.46 522	0.69 349	6.94 649	0.49 333	0.19 273	0.14 256	0.24 401	0.18 286	0.20 294	0.14 125

ISRNet	0.80 443	0.33 410	1.07 496	0.81 590	0.66 554	0.60 266	0.34 174	1.19 348	1.13 419	1.59 576	1.53 520	1.35 501	0.77 380	1.27 353	0.94 499	0.39 579	0.34 586	0.43 595	0.38 592	0.34 519	0.49 592

MultiAttention	4.51 667	0.33 410	0.82 383	0.73 566	0.45 442	30.98 702	4.50 685	2.18 615	1.40 565	1.61 577	2.41 619	2.43 626	0.70 354	38.42 706	1.36 563	0.22 381	0.15 318	0.29 501	0.30 546	0.47 582	0.43 572

R-Stereo Train	0.57 296	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 577	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242

RAFT-Stereo	0.57 296	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 577	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 507	0.47 522	1.70 589	0.76 577	0.94 624	1.51 564	0.91 566	1.92 555	1.32 527	1.61 577	1.13 371	1.47 527	0.97 482	1.75 466	1.46 584	0.28 507	0.23 511	0.29 501	0.27 504	0.35 522	0.27 470

KYRaft	0.75 420	0.28 279	0.62 236	0.56 398	0.29 198	0.67 319	0.86 554	0.94 232	0.84 280	1.62 581	2.21 609	1.16 452	1.02 508	1.57 432	0.40 249	0.20 315	0.13 197	0.22 340	0.28 525	0.20 294	1.02 643

ARAFT	0.77 428	0.36 465	1.49 575	0.51 300	0.31 250	0.90 433	0.82 542	1.90 548	1.06 375	1.62 581	1.24 417	1.02 407	0.64 332	1.84 478	0.50 340	0.18 225	0.14 256	0.28 490	0.27 504	0.17 154	0.16 210

YMNet	1.00 514	0.54 549	1.40 551	0.81 590	0.85 611	1.87 601	0.62 479	1.55 445	1.18 454	1.63 583	1.99 595	1.77 576	0.97 482	1.50 417	1.45 581	0.33 546	0.37 604	0.31 520	0.32 562	0.32 506	0.29 489

YMNet_1	1.00 514	0.54 549	1.40 551	0.81 590	0.85 611	1.87 601	0.62 479	1.55 445	1.18 454	1.63 583	1.99 595	1.77 576	0.97 482	1.50 417	1.45 581	0.33 546	0.37 604	0.31 520	0.32 562	0.32 506	0.29 489

DLCB_ROB	0.86 474	0.40 491	0.78 369	0.68 536	0.54 502	1.11 496	0.84 546	1.49 420	1.23 483	1.64 585	1.65 554	1.70 567	0.91 450	1.70 458	1.05 517	0.25 454	0.24 520	0.26 459	0.27 504	0.27 448	0.24 423

w-ln-seven-2	1.18 558	0.61 578	4.25 646	0.68 536	0.61 538	1.20 518	0.93 572	1.63 465	1.35 543	1.66 586	1.53 520	1.47 527	1.37 577	3.00 562	1.74 598	0.25 454	0.24 520	0.29 501	0.26 492	0.33 515	0.28 482

PSM-AAD	0.79 440	0.27 253	0.53 159	0.55 382	0.28 175	0.77 377	1.24 613	0.99 254	0.91 305	1.66 586	1.57 535	0.81 313	2.19 641	1.65 446	0.44 283	0.19 273	0.14 256	0.38 577	0.32 562	0.21 339	0.70 628

MADNet+	2.69 650	3.22 684	11.53 674	1.44 652	1.12 639	3.19 652	1.81 647	2.85 651	2.37 638	1.68 588	2.07 603	2.85 639	2.18 640	7.41 658	5.23 655	0.79 642	0.76 657	0.69 638	0.65 639	0.98 638	0.95 640

IIG-Stereo	0.96 497	0.31 371	0.72 308	0.88 617	0.33 294	0.61 272	0.26 82	1.19 348	1.03 360	1.69 589	1.37 473	1.46 522	0.75 369	6.96 651	0.51 345	0.19 273	0.14 256	0.23 381	0.18 286	0.20 294	0.14 125

edge stereo	1.11 543	0.50 536	1.30 538	0.71 554	0.65 550	1.14 501	0.75 519	1.93 560	1.37 551	1.71 590	1.83 579	2.54 629	1.44 583	2.43 534	1.23 545	0.42 591	0.41 617	0.54 620	0.35 583	0.42 558	0.46 581

stereogan	1.15 554	0.42 502	1.40 551	0.86 609	0.84 608	2.38 629	0.71 510	1.88 542	1.73 608	1.72 591	1.94 593	2.31 619	1.29 565	2.07 502	1.08 523	0.36 567	0.35 597	0.39 583	0.31 554	0.51 596	0.46 581

Hybrid-DGEV-03	0.65 349	0.26 221	0.56 195	0.53 340	0.36 334	0.73 351	0.39 249	0.89 205	1.15 434	1.73 592	2.52 625	0.84 334	0.56 278	0.97 266	0.44 283	0.18 225	0.12 100	0.22 340	0.19 311	0.17 154	0.14 125

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 613	0.87 614	3.56 641	0.80 587	0.75 588	3.72 658	2.44 673	1.82 523	1.82 615	1.74 593	1.91 590	1.92 595	1.26 562	7.69 664	1.28 553	0.45 603	0.47 632	0.52 614	0.77 645	0.50 591	0.50 594

FTStereo	0.91 487	0.26 221	0.56 195	0.54 357	0.33 294	0.66 314	1.87 652	1.00 258	0.75 245	1.75 594	4.15 650	1.04 416	1.65 604	1.57 432	0.46 312	0.19 273	0.16 357	0.23 381	0.21 394	0.18 197	0.63 619

FAT-Stereo	1.07 532	0.41 498	1.32 542	0.72 558	0.58 524	1.08 489	0.89 561	1.96 565	1.65 599	1.75 594	1.98 594	2.03 608	1.48 589	2.02 497	1.18 543	0.42 591	0.35 597	0.34 554	0.29 537	0.35 522	0.53 600

FBW_ROB	1.71 611	0.62 582	1.45 566	0.67 523	0.61 538	1.81 594	1.08 598	2.52 644	1.70 604	1.77 596	1.73 566	1.98 602	1.25 560	12.57 689	1.84 602	0.34 556	0.37 604	0.56 627	0.38 592	0.45 574	0.43 572

DRaft	0.80 443	0.24 159	0.70 291	0.45 171	0.30 222	0.97 464	0.53 411	1.05 286	0.97 331	1.78 597	2.02 600	0.80 308	1.74 611	2.73 552	0.72 437	0.17 176	0.14 256	0.20 265	0.20 348	0.18 197	0.21 368

DANet	1.08 535	0.61 578	1.32 542	0.85 607	0.72 571	1.37 543	0.51 392	1.54 441	1.15 434	1.78 597	1.54 525	2.01 605	1.11 529	2.90 557	2.00 611	0.33 546	0.30 566	0.40 588	0.30 546	0.44 570	0.45 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 514	0.44 508	1.13 512	0.70 546	0.81 604	1.62 573	0.79 531	2.14 602	1.44 577	1.78 597	1.33 457	1.43 512	1.05 516	2.18 514	1.53 590	0.27 493	0.21 476	0.31 520	0.30 546	0.32 506	0.28 482

DCVSM-stereo	0.72 388	0.35 455	0.76 351	0.55 382	0.42 414	0.73 351	0.38 232	1.21 352	1.02 356	1.79 600	1.04 328	1.62 550	1.03 510	1.04 292	0.79 463	0.24 426	0.27 543	0.29 501	0.24 460	0.30 488	0.36 541

Wz-Net-MNSev	1.11 543	0.58 565	2.23 621	0.66 511	0.71 569	1.95 607	1.46 628	1.98 571	1.45 578	1.79 600	1.43 491	1.49 530	1.33 573	1.97 493	1.42 577	0.27 493	0.23 511	0.28 490	0.28 525	0.34 519	0.31 512

DAS	0.84 465	0.34 435	1.03 482	0.64 491	0.69 566	0.77 377	0.63 484	1.54 441	1.20 468	1.79 600	1.55 527	0.95 381	1.04 512	2.83 554	0.60 392	0.21 350	0.16 357	0.25 440	0.18 286	0.27 448	0.22 388

SepStereo	0.82 454	0.34 435	1.03 482	0.64 491	0.69 566	0.77 377	0.63 484	1.54 441	1.20 468	1.79 600	1.55 527	0.95 381	1.04 512	2.30 525	0.60 392	0.21 350	0.16 357	0.25 440	0.18 286	0.27 448	0.22 388

LALA_ROB	1.01 520	0.59 568	1.16 518	0.67 523	0.51 483	1.63 574	1.26 617	1.69 478	1.38 555	1.81 604	1.37 473	1.94 597	1.02 508	1.58 434	1.38 565	0.37 571	0.27 543	0.43 595	0.37 590	0.43 564	0.37 546

ACVNet_1	2.18 632	1.45 651	1.72 592	2.85 670	2.33 670	2.28 623	1.46 628	3.08 655	2.22 636	1.82 605	2.05 602	3.56 649	1.98 630	3.09 566	1.40 569	3.17 673	0.60 649	2.40 671	0.92 654	2.91 673	2.37 670

PASM	1.34 572	0.92 617	2.62 633	0.86 609	0.87 617	1.03 480	1.08 598	1.50 424	1.51 586	1.82 605	1.41 486	1.68 564	1.26 562	4.87 602	1.34 559	0.61 632	0.65 654	0.68 636	0.78 646	0.69 625	0.68 627

DStereoSA	4.44 666	0.92 617	6.79 661	1.58 655	2.54 673	2.29 624	14.04 692	2.33 629	2.31 637	1.85 607	10.58 685	1.32 494	13.05 687	7.07 652	11.18 680	0.67 638	1.97 684	0.88 643	3.29 686	1.69 652	2.44 673

XPNet_ROB	0.96 497	0.49 529	1.09 503	0.72 558	0.57 515	1.11 496	1.14 604	1.66 473	1.23 483	1.85 607	1.39 482	1.64 558	1.11 529	1.80 475	1.42 577	0.38 576	0.30 566	0.33 544	0.29 537	0.37 533	0.34 530

zh-sn7	1.76 614	1.38 644	6.58 660	0.74 570	0.72 571	1.78 591	1.31 620	1.88 542	1.56 593	1.86 609	2.47 623	1.81 580	2.08 637	5.12 607	3.80 646	0.32 537	0.32 580	0.32 535	0.32 562	0.44 570	0.40 556

XQC	1.37 576	0.87 614	2.56 631	0.84 602	0.69 566	1.83 597	0.89 561	2.07 593	1.88 618	1.88 610	1.53 520	1.91 592	1.55 596	2.85 556	3.05 633	0.48 611	0.29 561	0.44 599	0.39 594	0.69 625	0.60 616

ADCPNet	1.85 617	0.69 592	8.07 664	0.71 554	0.58 524	2.79 645	1.22 612	1.94 562	1.54 590	1.88 610	1.69 562	2.46 628	2.04 632	2.37 530	6.48 659	0.38 576	0.37 604	0.38 577	0.43 605	0.47 582	0.45 577

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 630	1.15 636	3.10 638	1.05 635	0.76 591	5.03 673	2.40 672	2.16 607	2.62 648	1.89 612	2.28 612	2.69 634	1.65 604	9.35 678	2.04 612	0.64 636	0.51 640	0.68 636	0.71 643	1.09 644	0.67 625

ADCL	1.72 612	0.57 562	3.66 642	0.67 523	0.61 538	2.61 638	1.85 650	1.96 565	1.67 601	1.90 613	1.83 579	2.06 611	1.90 626	2.13 507	9.15 673	0.26 477	0.24 520	0.34 554	0.32 562	0.38 542	0.35 535

ETE_ROB	0.96 497	0.64 585	1.16 518	0.69 540	0.48 460	1.14 501	1.13 603	1.77 506	1.19 463	1.91 614	1.45 499	1.73 570	1.05 516	1.60 438	1.14 535	0.32 537	0.26 535	0.38 577	0.34 578	0.39 546	0.41 561

NVStereoNet_ROB	1.88 619	1.07 627	1.45 566	1.07 638	1.17 643	1.47 560	1.48 630	1.89 545	1.93 624	1.94 615	4.67 658	3.08 645	1.80 617	6.51 639	1.65 594	1.06 652	0.86 666	1.08 653	1.32 666	0.93 636	1.26 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 590	0.84 609	3.42 640	0.87 616	0.66 554	2.56 635	0.95 577	2.36 633	1.70 604	1.98 616	1.86 584	2.45 627	1.79 616	2.95 558	2.58 625	0.52 617	0.48 634	0.55 624	0.59 635	0.59 611	0.61 617

w-ln-seven	1.38 578	0.70 595	3.91 645	0.75 574	0.72 571	2.69 641	0.95 577	2.02 583	1.99 626	1.99 617	1.73 566	1.82 583	1.17 540	2.45 535	2.84 630	0.28 507	0.25 529	0.31 520	0.30 546	0.41 553	0.33 525

GrayStereo	0.82 454	0.26 221	0.58 215	0.63 482	0.37 354	0.76 370	1.86 651	1.11 317	0.87 289	1.99 617	1.89 588	1.08 425	1.82 620	1.39 393	0.48 324	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.21 394	0.18 197	0.39 555

psmorigin	1.52 590	0.69 592	10.52 673	0.68 536	0.59 532	1.13 500	0.70 508	1.57 449	1.19 463	1.99 617	1.79 575	2.26 616	1.47 588	2.09 504	1.36 563	0.39 579	0.40 615	0.34 554	0.33 572	0.43 564	0.56 606

CBMV	0.95 496	0.44 508	0.66 263	0.53 340	0.35 319	1.53 566	1.63 642	1.69 478	1.42 574	2.00 620	1.60 541	1.43 512	1.17 540	1.59 437	0.99 512	0.34 556	0.34 586	0.39 583	0.33 572	0.33 515	0.32 519
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 526	0.24 159	0.67 269	0.49 257	0.28 175	0.81 406	0.33 160	0.83 183	1.08 386	2.05 621	4.65 657	1.04 416	0.57 290	5.98 632	0.50 340	0.18 225	0.13 197	0.26 459	0.20 348	0.16 111	0.17 242

WZ-Net	1.95 623	0.95 619	10.10 669	0.86 609	0.78 594	1.69 579	1.60 640	2.20 619	1.98 625	2.08 622	1.93 591	2.30 618	1.97 629	5.30 610	3.17 638	0.34 556	0.26 535	0.29 501	0.31 554	0.51 596	0.47 585

NaN_ROB	1.13 548	0.55 554	1.15 517	0.64 491	0.48 460	1.61 572	2.03 660	1.72 486	1.48 581	2.09 623	1.27 431	1.40 508	1.08 524	3.94 583	1.30 555	0.28 507	0.34 586	0.28 490	0.28 525	0.30 488	0.33 525

SGM-Forest	1.24 561	0.38 479	0.60 224	0.52 321	0.37 354	1.56 569	1.30 619	1.65 468	1.36 547	2.11 624	1.79 575	1.63 555	0.93 462	7.48 661	0.95 503	0.36 567	0.37 604	0.39 583	0.34 578	0.37 533	0.32 519
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 644	1.41 648	2.04 609	2.62 667	2.24 665	2.63 640	1.88 653	3.31 657	3.01 655	2.19 625	3.45 643	4.62 657	2.04 632	4.50 594	1.47 585	2.55 668	0.64 652	2.22 664	0.84 649	2.69 665	2.29 668

RTSC	1.29 565	0.73 598	2.44 626	0.83 601	0.57 515	1.85 599	0.65 488	1.88 542	2.00 627	2.20 626	1.66 557	1.60 548	1.26 562	2.33 527	3.92 647	0.32 537	0.23 511	0.27 475	0.29 537	0.37 533	0.37 546

test_sample8	2.19 633	0.49 529	1.13 512	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.82 523	1.15 434	2.26 627	1.30 442	4.94 664	2.52 651	2.27 523	7.92 669	0.57 626	12.61 702	0.62 632	0.67 640	0.45 574	0.42 565

MFMNet_re	1.40 581	1.14 635	1.68 587	1.39 649	1.07 632	1.48 561	1.43 626	1.87 539	1.82 615	2.26 627	2.19 608	1.51 533	1.86 622	1.52 420	1.25 547	0.93 645	0.83 660	0.84 642	0.80 647	0.99 640	1.05 647

PWC_ROB	1.24 561	0.76 604	2.46 627	0.72 558	0.78 594	1.15 507	0.49 383	1.75 495	1.92 622	2.31 629	3.07 636	1.59 546	1.40 578	2.46 538	2.10 615	0.33 546	0.22 498	0.35 563	0.24 460	0.38 542	0.41 561

IMH-64-1	2.70 651	1.79 663	1.46 568	3.26 678	2.66 674	3.23 654	2.10 661	4.08 666	2.75 652	2.34 630	3.81 647	3.06 643	2.22 643	4.25 588	2.59 626	3.75 682	0.84 661	2.75 677	1.35 667	3.15 675	2.60 677

IMH-64	2.70 651	1.79 663	1.46 568	3.26 678	2.66 674	3.23 654	2.10 661	4.08 666	2.75 652	2.34 630	3.81 647	3.06 643	2.22 643	4.25 588	2.59 626	3.75 682	0.84 661	2.75 677	1.35 667	3.15 675	2.60 677

LVE	3.31 660	1.67 660	1.64 584	2.85 670	2.42 671	3.20 653	2.26 668	4.78 674	5.05 674	2.35 632	6.91 668	6.02 670	2.37 646	9.15 674	2.17 618	3.19 675	1.08 677	2.38 669	1.47 673	2.81 668	2.40 672

CSAN	1.41 582	0.59 568	1.26 532	0.70 546	0.50 471	1.76 586	1.78 645	1.77 506	1.90 621	2.35 632	2.32 613	1.92 595	1.94 628	5.56 621	1.49 587	0.43 597	0.35 597	0.40 588	0.41 599	0.43 564	0.41 561

WAO-6	2.81 654	1.60 658	1.46 568	2.36 664	2.28 667	3.55 656	2.29 669	4.21 669	4.56 672	2.36 634	4.51 652	4.88 663	2.66 653	4.60 595	4.07 650	1.72 659	1.15 678	2.31 666	1.46 672	2.31 658	1.85 661

SANet	1.88 619	0.57 562	2.18 619	0.63 482	0.40 398	2.80 646	1.57 638	2.39 637	5.88 678	2.36 634	3.57 644	3.72 653	2.97 657	4.74 598	1.76 599	0.34 556	0.30 566	0.32 535	0.29 537	0.48 587	0.37 546

SHD	1.31 568	0.71 597	2.34 624	0.86 609	0.75 588	1.77 589	0.65 488	2.22 620	2.50 645	2.40 636	1.71 564	1.91 592	1.60 600	1.93 489	2.37 622	0.38 576	0.31 572	0.38 577	0.40 598	0.48 587	0.50 594

zh-mn7	1.70 608	1.21 639	8.30 667	0.69 540	0.53 498	1.45 559	0.84 546	1.70 483	2.09 632	2.41 637	2.67 629	1.68 564	1.23 556	4.49 592	2.87 631	0.30 523	0.26 535	0.27 475	0.27 504	0.31 497	0.35 535

AnyNet_C32	1.96 624	1.10 629	5.17 653	0.90 621	1.11 637	2.12 618	2.37 671	1.85 533	1.48 581	2.45 638	1.70 563	2.05 610	1.64 603	2.50 542	10.28 677	0.37 571	0.34 586	0.35 563	0.41 599	0.49 590	0.54 602

DispFullNet	2.34 639	2.85 681	3.66 642	3.08 676	2.27 666	1.97 608	0.67 497	2.00 575	1.70 604	2.52 639	2.00 597	2.23 614	5.86 676	3.44 577	1.58 591	1.01 647	0.32 580	2.64 676	1.94 679	2.85 671	2.24 667

AnyNet_C01	2.26 635	1.78 662	10.22 671	0.93 627	0.74 579	2.92 648	2.20 666	2.29 627	1.80 613	2.53 640	2.41 619	2.71 635	1.73 610	3.41 574	6.72 661	0.41 587	0.39 613	0.40 588	0.42 602	0.67 623	0.63 619

RTS	2.67 648	1.38 644	15.28 678	0.99 631	1.26 649	3.78 659	1.96 657	2.15 604	2.62 648	2.61 641	2.85 633	2.60 631	1.59 598	6.27 634	5.71 657	0.40 582	0.28 550	0.35 563	0.35 583	0.50 591	0.48 588

RTSA	2.67 648	1.38 644	15.28 678	0.99 631	1.26 649	3.78 659	1.96 657	2.15 604	2.62 648	2.61 641	2.85 633	2.60 631	1.59 598	6.27 634	5.71 657	0.40 582	0.28 550	0.35 563	0.35 583	0.50 591	0.48 588

pmcnn	2.37 640	0.42 502	2.71 635	0.63 482	0.43 426	1.54 567	1.19 610	2.01 579	1.53 589	2.64 643	7.60 673	18.07 692	1.45 585	3.44 577	2.78 629	0.18 225	0.15 318	0.15 46	0.12 63	0.20 294	0.18 269

IMH	3.21 659	1.85 667	1.48 573	3.25 677	2.69 676	4.07 665	2.02 659	4.41 671	3.80 665	2.72 644	7.11 671	4.75 660	2.92 656	5.92 629	2.55 624	3.85 686	0.88 667	2.78 679	1.36 669	3.19 677	2.59 676

JetBlue	3.97 662	2.01 668	10.19 670	1.38 648	2.84 678	10.53 682	9.54 687	3.60 663	2.41 640	2.73 645	3.39 642	4.54 656	4.31 671	7.85 668	6.84 662	0.88 643	0.93 670	0.89 644	0.91 653	1.74 653	1.91 662

SAMSARA	1.55 592	0.84 609	2.61 632	1.22 644	1.07 632	2.50 633	1.93 655	2.05 587	1.89 619	2.75 646	1.66 557	2.81 637	1.69 609	3.08 565	1.97 610	0.46 609	0.51 640	0.42 593	0.46 612	0.58 609	0.59 613

Dean	2.91 657	1.53 657	2.07 610	2.96 675	2.51 672	3.15 651	2.14 664	4.75 673	4.41 671	2.76 647	6.10 665	5.53 668	2.37 646	2.97 560	1.92 607	3.18 674	0.85 664	2.51 674	1.04 663	2.88 672	2.47 674

G-Net	1.66 603	0.63 583	1.56 579	1.11 640	0.74 579	2.98 650	0.91 566	1.55 445	1.22 480	2.76 647	8.18 679	2.32 620	2.53 652	1.92 486	1.87 603	0.48 611	0.44 623	0.45 600	0.31 554	0.60 615	0.57 610

ADCS	2.25 634	0.99 623	5.55 654	0.81 590	0.74 579	2.19 620	1.80 646	2.27 625	2.14 633	2.80 649	2.13 606	2.40 624	2.03 631	2.64 549	13.69 683	0.41 587	0.39 613	0.40 588	0.45 609	0.58 609	0.56 606

ADCMid	1.89 622	0.73 598	5.06 651	0.72 558	0.67 558	2.00 611	1.14 604	1.97 569	1.48 581	2.86 650	1.81 578	2.37 622	2.05 634	2.24 519	10.39 678	0.33 546	0.31 572	0.39 583	0.43 605	0.50 591	0.44 575

WAO-7	2.66 647	1.40 647	1.73 594	1.39 649	1.17 643	3.93 662	1.94 656	4.11 668	3.88 666	2.92 651	5.50 662	4.18 655	3.00 659	7.63 663	3.71 645	1.13 655	1.00 672	1.17 654	1.13 665	1.18 647	1.09 649

tt	6.58 676	0.26 221	6.10 658	3.77 684	2.16 661	11.55 684	19.63 694	13.33 692	5.74 677	2.96 652	2.65 628	4.97 666	6.33 681	3.81 581	7.24 663	9.15 694	11.32 701	5.89 694	6.24 695	6.03 689	2.55 675

LSM	6.33 674	1.10 629	13.19 675	1.41 651	68.17 711	1.64 576	1.90 654	1.92 555	2.46 641	2.99 653	3.11 637	1.88 587	1.80 617	2.61 547	2.06 614	0.41 587	0.58 648	0.50 610	0.57 631	0.64 618	17.66 701

KSHMR	8.75 681	2.06 672	2.11 614	3.53 682	3.11 680	4.13 666	2.69 674	5.60 677	61.37 718	3.00 654	55.83 716	4.98 667	2.45 649	4.49 592	2.61 628	3.46 679	1.55 682	3.14 683	1.94 679	3.72 682	3.18 682

PVD	1.70 608	0.84 609	2.26 622	0.94 629	0.83 607	2.48 632	0.97 580	2.59 647	3.35 659	3.01 655	2.77 631	2.34 621	2.47 650	2.67 550	3.14 636	0.47 610	0.45 627	0.59 631	0.48 616	0.59 611	0.75 633

PWCK	2.88 656	2.05 671	5.72 656	2.08 659	1.11 637	3.55 656	3.90 682	2.86 652	3.54 664	3.03 656	3.63 645	3.10 646	2.31 645	8.15 671	3.09 634	2.12 663	0.91 669	1.75 659	0.98 660	2.57 664	1.18 650

SPS-STEREO	1.67 604	1.04 626	1.23 526	1.21 643	1.13 641	1.82 596	1.11 600	2.16 607	1.52 587	3.07 657	2.32 613	2.82 638	1.80 617	4.11 586	2.04 612	1.03 650	0.99 671	0.97 646	0.94 656	1.03 643	1.02 643
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 658	1.66 659	1.81 598	2.43 665	2.32 669	5.80 676	1.58 639	3.52 661	4.70 673	3.09 658	8.22 680	4.76 661	3.36 662	6.52 640	2.29 621	2.33 665	0.61 650	1.91 662	1.05 664	2.44 661	2.34 669

AANet	1.64 601	1.27 643	5.08 652	0.67 523	0.65 550	1.41 555	0.84 546	1.92 555	2.90 654	3.11 659	3.20 639	2.91 641	2.06 635	2.49 541	2.10 615	0.42 591	0.29 561	0.34 554	0.30 546	0.45 574	0.45 577

DStereoFS	3.67 661	1.49 655	2.18 619	1.32 646	1.32 651	4.41 668	1.26 617	3.75 665	9.27 682	3.36 660	6.80 667	4.81 662	13.54 689	6.95 650	4.76 653	0.73 641	0.69 655	1.17 654	2.40 685	1.27 650	1.95 664

aanetorigin	1.23 560	0.79 606	2.78 637	0.70 546	0.79 597	0.99 470	1.06 596	1.06 299	1.37 551	3.52 661	2.61 627	1.72 569	1.63 602	1.99 494	1.78 600	0.25 454	0.24 520	0.26 459	0.25 474	0.38 542	0.45 577

SGM_RVC	1.68 606	0.36 465	0.61 229	0.59 435	0.29 198	2.25 622	1.18 609	2.38 636	1.68 603	3.60 662	2.67 629	3.69 652	2.42 648	8.13 669	1.90 606	0.31 530	0.31 572	0.30 514	0.28 525	0.30 488	0.29 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 670	2.33 676	5.55 654	3.94 687	3.51 684	5.20 674	2.72 676	5.61 678	16.52 694	3.84 663	4.60 654	9.21 680	5.89 677	5.90 628	8.66 672	3.75 682	1.34 679	3.18 684	1.88 677	4.33 688	3.61 685

WAO-8	4.40 664	1.82 665	1.79 596	2.34 662	2.20 662	9.19 679	1.53 632	6.09 680	16.46 692	3.94 664	7.84 677	7.32 672	3.72 668	9.41 680	3.31 639	2.00 661	1.07 675	2.44 672	1.37 670	2.50 662	1.68 658

Venus	4.40 664	1.82 665	1.79 596	2.34 662	2.20 662	9.19 679	1.53 632	6.09 680	16.46 692	3.94 664	7.84 677	7.32 672	3.72 668	9.41 680	3.31 639	2.00 661	1.07 675	2.44 672	1.37 670	2.50 662	1.68 658

UNDER WATER-64	5.27 671	2.32 675	8.78 668	3.93 686	3.54 685	7.61 677	3.03 680	5.84 679	14.19 686	4.04 666	4.04 649	9.39 681	6.26 679	5.93 630	8.48 671	3.60 681	1.51 681	3.13 682	1.88 677	4.29 687	3.61 685

WCMA_ROB	1.84 616	0.47 522	1.31 539	0.69 540	0.57 515	2.11 617	1.14 604	1.87 539	1.73 608	4.04 666	6.43 666	5.62 669	3.61 665	2.59 545	1.94 608	0.52 617	0.44 623	0.39 583	0.42 602	0.48 587	0.47 585

ktn	4.70 668	2.38 677	2.12 615	3.76 683	3.24 681	4.85 671	2.95 679	5.52 676	7.37 681	4.07 668	19.32 696	7.46 674	3.47 663	7.39 657	2.95 632	4.04 687	1.85 683	3.26 685	2.22 683	3.08 674	2.65 679

notaker	3.98 663	2.40 678	2.68 634	3.82 685	3.27 683	3.97 664	2.14 664	4.78 674	3.45 662	4.12 669	6.94 669	7.65 676	3.26 661	7.82 667	5.30 656	4.04 687	1.41 680	3.36 686	2.10 682	3.88 683	3.31 683

MSMD_ROB	1.99 627	0.59 568	0.89 426	0.70 546	0.61 538	3.95 663	0.94 575	1.80 519	1.79 612	4.41 670	4.43 651	8.17 678	3.66 666	3.40 573	1.33 557	0.52 617	0.48 634	0.54 620	0.58 632	0.53 600	0.50 594

JetRed	6.91 677	8.80 689	25.96 696	2.85 670	3.25 682	13.98 690	11.87 689	6.25 682	4.28 670	4.45 671	4.56 653	6.69 671	5.46 675	7.46 660	14.05 684	2.59 669	3.31 687	2.59 675	2.29 684	4.20 686	3.36 684

MDST_ROB	1.67 604	0.34 435	1.58 582	0.92 626	0.58 524	4.26 667	1.11 600	2.83 650	1.41 571	4.49 672	2.55 626	1.45 519	0.97 482	7.79 666	1.17 540	0.31 530	0.25 529	0.37 574	0.33 572	0.31 497	0.30 502

ELAS_RVC	2.48 645	0.74 601	1.90 604	1.05 635	0.92 622	2.76 643	4.01 683	2.76 649	4.11 668	4.69 673	4.63 655	4.62 657	5.96 678	3.97 584	3.96 649	0.63 635	0.53 642	0.56 627	0.52 626	0.64 618	0.63 619
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 684	1.47 653	177.42 718	0.67 523	0.53 498	1.58 570	1.16 607	1.90 548	3.37 660	4.71 674	3.38 641	3.10 646	2.69 654	3.13 567	3.58 643	0.25 454	0.23 511	0.33 544	0.27 504	0.83 630	0.81 634

EDNetEfficient	2.37 640	1.10 629	8.08 665	0.74 570	0.71 569	0.98 469	1.56 635	1.46 414	4.06 667	4.90 675	2.82 632	2.25 615	3.48 664	2.95 558	9.97 674	0.26 477	0.24 520	0.26 459	0.30 546	0.68 624	0.61 617

MADNet++	5.01 669	3.14 682	4.91 650	4.55 689	3.94 687	5.20 674	4.41 684	4.40 670	4.13 669	4.95 676	6.08 664	4.74 659	5.37 674	9.40 679	10.67 679	4.65 689	4.15 690	3.97 688	3.34 688	4.09 685	4.08 689

TorneroNet-64	5.30 672	2.03 669	1.74 595	3.43 680	2.81 677	10.09 681	2.12 663	9.10 687	17.12 697	4.96 677	9.27 683	10.72 687	3.70 667	9.20 675	4.55 652	3.31 677	0.84 661	2.88 680	1.55 674	3.49 680	3.04 680

ELAS	2.37 640	0.74 601	1.54 577	0.99 631	0.92 622	4.78 670	2.33 670	3.33 658	3.37 660	5.05 678	4.77 659	3.67 651	4.53 673	3.42 575	4.50 651	0.62 633	0.53 642	0.55 624	0.53 627	0.63 616	0.64 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 683	11.40 691	14.84 677	20.96 697	18.45 692	13.80 689	10.76 688	15.78 693	3.53 663	5.20 679	5.52 663	16.26 690	12.61 686	7.51 662	10.15 675	7.43 692	2.37 685	4.31 690	3.43 689	11.36 695	10.61 693

FCDSN-DC	2.32 638	0.63 583	0.81 379	0.84 602	0.75 588	2.23 621	0.94 575	2.09 596	1.80 613	5.45 680	7.72 676	7.77 677	6.93 683	3.39 572	1.80 601	0.52 617	0.48 634	0.52 614	0.51 625	0.57 607	0.58 611
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 643	1.07 627	2.14 616	1.18 642	1.10 635	2.14 619	1.36 623	1.96 565	1.66 600	5.46 681	7.07 670	4.95 665	4.32 672	5.50 618	2.26 619	1.04 651	1.02 674	0.99 649	0.97 658	1.02 641	1.04 645

FC-DCNN	2.72 653	0.59 568	0.86 399	0.73 566	0.57 515	2.91 647	1.04 592	3.01 654	2.60 646	6.83 682	7.64 674	9.92 682	6.33 681	5.21 608	3.14 636	0.53 623	0.48 634	0.51 612	0.50 622	0.53 600	0.51 598

FC-DCNN v2	2.81 654	0.59 568	0.85 393	0.73 566	0.57 515	2.97 649	1.05 594	3.39 660	2.61 647	6.98 683	7.67 675	10.38 685	6.31 680	5.75 626	3.37 642	0.53 623	0.48 634	0.51 612	0.50 622	0.53 600	0.51 598

DGTPSM_ROB	13.01 689	8.23 687	21.87 686	9.51 691	18.10 690	11.56 685	32.01 700	10.63 689	16.20 690	7.03 684	19.48 697	10.15 683	16.66 692	9.83 684	22.42 694	4.75 690	8.68 694	5.37 691	10.25 700	6.16 690	11.36 694

DPSMNet_ROB	13.02 690	8.23 687	21.91 687	9.53 692	18.11 691	11.56 685	32.02 701	10.64 690	16.23 691	7.05 685	19.49 698	10.16 684	16.66 692	9.85 685	22.43 695	4.77 691	8.68 694	5.38 692	10.26 701	6.17 691	11.36 694

TorneroNet	10.70 685	2.03 669	1.82 600	3.43 680	3.01 679	43.83 706	2.22 667	8.87 686	67.47 719	7.17 686	27.36 700	10.68 686	3.85 670	8.67 673	7.65 668	3.59 680	0.88 667	3.04 681	1.57 675	3.71 681	3.17 681

MeshStereo	2.26 635	0.56 558	0.92 438	0.61 462	0.49 464	2.60 636	1.02 590	3.18 656	2.05 630	7.40 687	4.98 661	7.58 675	2.98 658	6.37 636	1.96 609	0.43 597	0.43 620	0.45 600	0.39 594	0.43 564	0.42 565
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
MANE	6.19 673	0.59 568	1.03 482	0.93 627	1.22 648	13.38 687	2.69 674	12.81 691	17.94 698	8.21 688	10.82 686	14.72 688	11.68 685	11.39 688	11.90 681	0.59 630	0.50 639	0.52 614	1.76 676	0.55 604	0.54 602

USTest	14.33 691	14.94 693	21.04 685	17.44 693	16.05 689	23.26 691	33.84 702	21.73 694	11.80 685	9.36 689	10.14 684	15.97 689	13.20 688	17.28 692	22.43 695	3.78 685	5.01 691	6.17 695	6.16 694	9.25 694	7.72 692

SGM-ForestM	6.52 675	0.38 479	1.26 532	0.63 482	0.35 319	13.59 688	5.32 686	6.32 683	6.70 680	11.14 690	9.18 682	22.51 702	13.93 690	16.89 691	20.07 692	0.36 567	0.37 604	0.36 571	0.35 583	0.36 529	0.34 530

iinet-test	17.98 692	18.06 694	23.82 692	20.87 695	19.70 693	26.55 692	35.70 703	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 688	20.58 693	17.79 694	20.62 694	25.11 698	9.58 696	8.78 696	9.88 697	9.85 698	13.23 696	11.95 696

IINet	17.98 692	18.06 694	23.81 691	20.87 695	19.70 693	26.55 692	35.70 703	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 688	20.58 693	17.79 694	20.62 694	25.11 698	9.58 696	8.78 696	9.88 697	9.85 698	13.23 696	11.95 696

DPSM_ROB	19.08 694	19.14 697	25.17 694	22.15 699	20.85 696	28.17 695	37.82 706	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 691	21.70 696	18.75 697	21.87 697	26.55 702	10.16 700	9.30 699	10.47 699	10.42 702	14.03 698	12.61 699

DPSM	19.08 694	19.14 697	25.17 694	22.15 699	20.85 696	28.17 695	37.82 706	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 691	21.70 696	18.75 697	21.87 697	26.55 702	10.16 700	9.30 699	10.47 699	10.42 702	14.03 698	12.61 699

Anonymous_1	43.04 711	18.73 696	24.79 693	21.81 698	46.26 709	27.80 694	37.60 705	28.08 702	16.14 689	14.66 695	14.30 690	20.65 695	17.88 696	21.56 696	25.94 701	117.93 719	8.92 698	100.65 715	126.50 717	158.64 720	12.08 698

DPSimNet_ROB	11.20 687	4.98 686	35.43 700	2.90 673	4.52 688	7.89 678	17.09 693	4.66 672	6.06 679	14.89 696	10.93 687	17.29 691	36.81 707	13.18 690	15.68 688	2.86 670	6.29 693	5.75 693	5.09 693	3.91 684	7.70 691

light-stereo	12.42 688	1.45 651	18.02 681	17.94 694	23.64 698	11.13 683	0.82 542	9.91 688	5.73 676	15.42 697	42.83 711	55.24 715	1.88 623	28.77 704	2.26 619	1.61 658	3.00 686	0.78 639	0.93 655	3.48 679	3.62 687

xxxxx1	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 714	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 711	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 716

tt_ll	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 714	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 711	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 716

ff	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 714	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 711	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 716

coex-ft	8.13 680	2.13 674	98.04 717	0.67 523	0.53 498	1.71 580	1.56 635	1.65 468	11.11 684	18.17 701	3.75 646	3.88 654	7.61 684	2.98 561	6.49 660	0.30 523	0.30 566	0.32 535	0.31 554	0.66 622	0.50 594

Selective-IGEV-i1pa	19.94 696	26.52 702	23.52 689	2.94 674	1.59 657	31.97 704	20.54 695	30.88 704	25.25 699	23.87 702	27.58 701	33.01 704	26.91 703	32.38 705	25.47 700	20.69 709	5.85 692	12.49 701	4.43 691	3.35 678	19.48 702

LE_ROB	8.05 679	0.37 472	23.53 690	0.74 570	0.33 294	2.77 644	2.87 678	3.71 664	27.24 703	25.39 703	8.87 681	8.46 679	26.71 702	6.65 642	21.99 693	0.21 350	0.19 432	0.20 265	0.21 394	0.25 421	0.22 388

LRCNet_RVC	22.74 697	32.10 703	21.97 688	29.84 701	26.23 699	4.42 669	0.81 540	22.66 695	2.02 628	26.93 704	29.26 703	23.06 703	15.59 691	23.84 699	18.88 691	31.75 710	19.90 712	34.65 710	32.13 711	30.54 709	28.32 709

FlowAnything	38.37 705	38.41 705	50.38 710	44.76 709	41.94 707	56.64 707	76.34 712	53.28 716	34.23 712	28.25 705	29.72 707	43.60 709	37.79 712	43.83 710	53.38 712	20.39 707	18.71 711	21.07 703	21.14 710	28.23 702	25.29 703

Hybrid-DGEV	38.35 704	38.46 708	50.28 706	44.82 710	41.90 706	56.66 708	76.35 713	53.24 712	33.80 709	28.29 706	29.84 708	43.58 708	37.86 713	43.84 713	53.39 713	20.34 705	18.69 706	21.06 702	21.00 704	28.25 704	25.34 704

RAFT-FEzeroshot	38.32 701	38.45 706	50.28 706	44.74 706	41.87 704	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 704	43.69 712	37.66 709	43.83 710	53.41 714	20.32 703	18.70 707	21.07 703	21.07 706	28.25 704	25.35 706

RAFT-FE	38.32 701	38.45 706	50.28 706	44.74 706	41.87 704	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 704	43.69 712	37.66 709	43.83 710	53.41 714	20.32 703	18.70 707	21.07 703	21.07 706	28.25 704	25.35 706

CasAABBNet	38.33 703	38.46 708	50.35 709	44.75 708	41.84 703	56.68 709	76.37 714	53.22 711	33.83 710	28.31 709	29.54 706	43.62 711	37.71 711	43.84 713	53.41 714	20.30 702	18.70 707	21.07 703	21.07 706	28.24 703	25.34 704

Selective-RAFT-Error	38.39 706	38.47 710	50.44 711	44.73 705	41.97 708	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.92 711	28.34 710	29.85 709	43.60 709	38.20 714	43.75 709	53.34 711	20.38 706	18.70 707	21.09 707	21.05 705	28.30 707	25.43 708

LSM0	42.82 710	38.75 711	50.81 712	47.07 711	109.38 719	57.00 713	76.02 711	53.74 717	33.71 706	29.02 711	30.41 710	43.87 714	37.22 708	43.91 715	53.54 717	20.52 708	18.62 705	21.10 708	21.11 709	28.41 708	42.22 710

HanzoNet	11.04 686	3.62 685	8.10 666	4.08 688	3.55 686	4.90 672	2.73 677	7.19 684	10.10 683	31.86 712	28.92 702	21.96 701	36.36 705	18.08 693	10.17 676	7.94 693	3.32 688	3.47 687	3.31 687	7.06 692	4.04 688

HaxPig	38.92 707	41.40 712	41.64 701	29.95 702	32.27 700	28.90 697	27.60 697	29.73 703	37.71 713	43.82 713	43.87 712	33.17 705	35.56 704	41.53 707	40.37 709	43.94 714	47.51 717	45.82 711	47.08 713	42.38 710	44.15 712

AVERAGE_ROB	40.43 708	42.37 713	42.73 702	36.96 704	35.58 702	30.50 698	27.61 698	36.71 710	38.39 714	44.91 714	44.36 713	37.45 707	36.70 706	41.88 708	40.35 708	45.43 715	46.81 716	47.11 712	46.35 712	42.51 711	43.87 711

RSGM-EC	88.84 716	82.86 717	51.22 713	105.38 712	99.51 717	94.51 716	125.67 718	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 717	101.22 718	88.55 718	154.40 718	153.26 719	105.54 717	59.55 719	113.88 716	53.02 715	92.89 718	56.17 714

acva	88.84 716	82.86 717	51.22 713	105.38 712	99.51 717	94.51 716	125.67 718	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 717	101.22 718	88.55 718	154.40 718	153.26 719	105.54 717	59.55 719	113.88 716	53.02 715	92.89 718	56.17 714

MEDIAN_ROB	42.00 709	44.40 714	44.29 705	35.15 703	34.95 701	31.28 703	29.60 699	35.88 709	40.02 715	47.20 717	46.64 714	37.37 706	38.48 715	44.35 716	42.45 710	48.03 716	49.39 718	49.71 713	49.03 714	45.14 712	46.65 713

BEATNet-Init1	26.87 700	13.43 692	70.68 716	0.91 624	0.68 564	57.02 714	21.06 696	32.82 708	32.67 705	52.12 718	53.61 715	66.05 716	49.56 716	48.79 717	34.71 707	0.49 615	0.44 623	0.53 619	0.53 627	0.63 616	0.59 613

PML	51.67 712	36.25 704	13.28 676	7.46 690	20.81 695	108.69 718	232.22 721	8.72 685	27.82 704	87.01 719	269.67 721	69.67 717	61.95 717	24.76 703	14.20 685	9.74 698	3.40 689	9.62 696	4.70 692	18.74 700	4.72 690

Selective-IGEV-i16pa	97.29 718	136.83 719	17.95 680	1.52 654	1.00 629	188.16 720	3.63 681	183.02 721	169.43 721	88.01 720	178.60 719	119.35 720	191.45 721	226.33 721	135.51 718	131.38 720	17.89 704	32.25 709	3.46 690	2.02 657	117.94 719

test_example2	192.40 719	210.76 720	206.48 719	199.83 719	204.73 720	172.94 719	183.52 720	133.93 720	133.41 720	191.38 721	196.19 720	187.13 721	178.77 720	205.33 720	208.00 721	222.09 721	238.72 721	186.54 721	190.54 721	227.34 721	170.31 720

ccccc		492.34 721		530.87 720	530.37 721	478.08 721		491.76 722		448.18 722		476.12 722		541.64 722		663.49 722	459.54 722	353.94 722	309.79 722	586.66 722

ASD4		10.99 690

Low-res two-view benchmark