Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 137

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 137

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 182

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 171	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 135	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 170	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 201	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 626	1.82 353	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 269	0.14 4	0.11 326	0.09 268	0.08 59	0.05 1	0.76 641	0.18 367

LACA2	0.25 81	0.74 481	1.30 180	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 138	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 171	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

GREAT-IGEV	0.37 217	0.28 162	1.48 230	0.25 132	0.38 525	0.46 191	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 183	0.23 176	0.07 26	0.76 664	0.07 1	0.26 542	0.21 382	1.03 663
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 427	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 194	0.19 89	0.09 140	0.31 607	0.07 1	0.10 226	0.07 5	0.07 12

monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 351	1.41 211	0.26 175	0.18 205	0.43 152	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 145	0.37 194	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 604

aanet-new-78k	0.33 178	0.44 329	2.51 545	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 219	0.34 163	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 537

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.08 37	0.07 12

LiteMatch	0.25 81	0.69 459	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 359	0.25 47	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 113	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 137

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 229	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 298	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 605	0.08 37	0.09 77

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 194	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 356	1.33 187	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 145	0.38 204	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 431

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 410	1.61 256	0.25 132	0.15 97	0.46 191	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 188	0.30 113	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 586

zero-FE	0.80 569	0.27 133	8.23 679	0.49 560	0.98 643	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 631	0.17 37	0.20 62	0.77 526	0.22 162	0.60 348	0.97 542	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.10 226	0.33 527	0.14 252

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 124	0.25 132	0.21 271	0.46 191	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 170	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.10 111

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 135	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 238	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 111

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 249	0.15 483	0.12 403	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 122	0.43 318	0.93 110	0.28 230	0.17 158	0.53 281	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 242	0.17 70	0.33 149	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.13 188	0.06 1

U	3.37 677	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 698	19.19 702	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 708	12.81 702	0.10 103	0.08 49

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 371	1.68 270	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 122	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 492

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 194	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 367

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 360	1.73 287	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

aanet-new-30k	0.28 122	0.49 360	1.75 298	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 380	2.69 574	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 145	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 575	0.10 103	0.23 456

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 341	1.39 208	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 550	0.08 37	0.27 500

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 373	1.51 239	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 145	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 537

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 351	1.36 196	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 145	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 137

aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 160	0.25 132	0.13 48	0.44 163	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 219	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 182

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 514	0.25 132	0.25 356	0.43 152	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 305	0.33 149	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 380	1.28 174	0.22 58	0.32 457	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.46 623	0.10 103	0.32 546

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 133	0.23 81	0.23 321	0.45 171	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 252

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 399	1.05 129	0.23 81	0.19 241	0.52 272	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 149	0.19 89	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 546

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 113	0.25 132	0.15 97	0.43 152	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 340	0.07 26	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.24 431	0.10 111

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 201	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 162	0.32 135	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 485	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 304	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 298	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.20 507	0.46 609	0.59 624

CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

aanet-new-36k	0.29 135	0.63 431	1.51 239	0.24 108	0.11 9	0.43 152	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 162	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 470

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 404	1.36 196	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 162	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 515

aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 140	0.24 108	0.45 571	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 581	0.09 74	0.10 111

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 131	0.27 199	0.12 21	0.43 152	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 145	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 162	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 446	0.08 59	0.51 633	0.08 37	0.39 586

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 119	0.19 2	0.44 560	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 204	0.17 53	0.11 326	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 252

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 194	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

SCV	0.35 200	0.59 408	1.37 201	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 359	0.19 89	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.34 539	0.29 515

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 136	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 239	0.38 204	0.37 352	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 229	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 223	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 388	1.44 219	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 162	0.30 113	0.29 263	0.10 246	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.11 137	0.11 137

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 191	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 122	0.22 165	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 141	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 295	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 182

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 457	0.47 201	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 188	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 152	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 219	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.09 187	0.10 103	0.07 12

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 150	0.53 579	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 634

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 141	0.53 579	0.44 560	0.54 289	0.27 358	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 162	0.36 183	0.25 216	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.38 573	0.71 634

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

999	0.29 135	0.25 103	1.05 129	0.26 175	0.18 205	0.49 229	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 395	0.36 345	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 111

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 160	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 154	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 244	0.20 121	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

RAStereo	0.28 122	0.48 356	1.52 241	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.12 154	0.08 49

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 183	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.26 466	0.18 367

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 373	1.27 172	0.27 199	0.15 97	0.49 229	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 326

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 171	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 145	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 268	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 405	0.98 119	0.21 29	0.31 447	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.45 620	0.09 74	0.29 515

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 162	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 59	0.47 624	0.09 74	0.34 559

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 162	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.45 620	0.08 37	0.27 500

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 204	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 281	0.29 263	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 182

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 149	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 163	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 111

fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 138	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 288	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 244	0.70 502	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.28 483	0.20 403
1: 1. 1
mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 269	0.21 141	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.47 606

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 167	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 122	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.38 606	0.19 350	0.31 537

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 117	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 204	0.20 121	0.07 26	0.07 75	0.09 156	0.34 589	0.21 382	0.16 326

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

ProNet	0.30 152	0.54 388	1.29 177	0.25 132	0.15 97	0.47 201	0.25 310	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 244	0.19 89	0.08 65	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.12 182

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 338	1.08 133	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 272	0.21 94	0.24 115	0.55 393	0.22 162	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
PSi22	0.37 217	0.73 477	1.71 283	0.28 230	0.13 48	0.44 163	0.14 21	0.64 290	0.51 279	0.22 114	0.28 164	0.36 264	0.22 162	0.65 370	0.27 238	0.07 26	0.14 446	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 182

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 169	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 225	0.21 145	0.32 135	0.20 121	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.98 599	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 150	0.34 400	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 112	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 218	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 294

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 152	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 152	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 170	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

castereo	0.30 152	0.44 329	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 358	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 315	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.31 575	0.12 154	0.09 77

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 233	0.24 108	0.20 257	0.47 201	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 75	0.07 1	0.12 334	0.10 103	0.07 12

IGEV++	0.34 187	0.43 318	1.32 185	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 260	0.35 170	0.27 238	0.09 140	0.39 629	0.08 59	0.15 420	0.25 445	0.45 602

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 154	0.25 132	0.34 485	0.43 152	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 204	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 537

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 180	0.79 627	0.34 485	0.51 253	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 647	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 577

CES	0.30 152	0.27 133	1.09 136	0.23 81	0.50 586	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 149	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 610

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 415	1.47 227	0.32 341	0.38 525	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 225	0.23 188	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.14 252

sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 383	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 219	0.32 135	0.24 202	0.14 463	0.16 492	0.12 356	0.12 334	0.15 240	0.13 225

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 113	0.31 312	0.44 560	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 242	0.17 70	0.39 212	0.85 531	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.29 556	0.09 74	0.20 403

DN	0.37 217	0.23 71	1.40 209	0.37 459	0.40 541	0.48 212	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 264	0.18 94	0.81 414	0.54 454	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.34 589	0.12 154	0.19 384

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 149	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 124	0.25 132	0.14 68	0.46 191	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 260	0.60 477	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.20 403

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 317	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 239	0.37 194	0.24 202	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.12 154	0.10 111

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 415	1.18 152	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 358	0.55 231	0.48 254	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 239	0.32 135	0.25 216	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.11 294	0.13 188	0.14 252

plain	0.37 217	0.47 351	2.15 466	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 219	0.45 260	0.28 249	0.11 326	0.08 180	0.13 417	0.09 187	0.42 597	0.12 182

Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 259	0.23 188	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.17 301	0.12 182

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 235	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

SCV_C0	0.33 178	0.43 318	1.42 216	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 225	0.20 132	0.58 335	0.18 64	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.26 466	0.17 347

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 131	0.25 132	0.17 158	0.55 304	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 359	0.34 328	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.11 137

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 276	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 350	0.25 175	0.18 94	0.31 122	0.20 121	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.08 142	0.47 610	0.08 49

ff7	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 203	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.18 474	0.16 277	0.22 431

ffff	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

rrr	0.46 328	0.34 241	3.08 621	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.28 378	1.09 618	0.51 279	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.29 556	0.16 277	0.25 482

11t	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

ccc-4	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

sAnonymous2	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

CroCo_RVC	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 219	0.33 149	0.18 64	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

WQFJA1	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.07 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

NLMM	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.06 663	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

NLSM1	0.39 244	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 541	0.49 229	0.21 175	1.44 644	1.64 648	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 239	0.40 218	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.13 225

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 504	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 277	0.44 244	0.23 176	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 188	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 163	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 239	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 204	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 121	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 310	0.51 190	0.61 381	0.25 168	0.28 164	0.32 242	0.25 219	0.39 212	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.14 217	0.13 225

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 217	1.34 638	1.24 166	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 484	0.55 637	0.06 24	0.11 292	0.13 367	0.25 445	0.49 610

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 223	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 239	0.57 331	0.19 89	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 400	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 239	0.44 244	0.31 295	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.19 350	0.14 252

anonymousdsp	0.34 187	0.53 380	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.55 327	0.19 89	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 241	0.23 81	0.13 48	0.54 289	0.20 133	0.48 164	0.49 261	0.25 168	0.28 164	0.37 268	0.24 204	0.38 204	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 388	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.54 323	0.19 89	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.46 328	0.34 241	2.99 615	0.37 459	0.16 127	0.49 229	0.33 455	1.06 612	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.49 298	0.56 464	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.40 612	0.17 301	0.26 492

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 457	0.48 212	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 225

WQFJX1	0.45 316	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 498	0.48 212	0.25 310	1.98 668	2.08 665	0.26 186	0.26 143	0.29 225	0.28 277	0.50 305	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.14 252

WQFJX	0.42 279	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 531	0.47 201	0.23 254	1.76 657	1.82 658	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 277	0.42 231	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 326

water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 204	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 111

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 122	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 133	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.14 463	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.10 111

GCAP-BAT	1.13 616	0.30 192	9.45 683	3.22 683	5.97 685	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 347

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 187	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 310	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 347	0.22 162	0.30 113	0.25 216	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.16 441	0.31 509	0.08 49

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 270	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 122	0.27 238	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

GCAPDPT-zeroshot	1.09 613	0.30 192	8.70 680	3.22 683	5.88 684	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 384

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 219	0.28 230	0.35 498	0.47 201	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 368	0.30 113	0.18 64	0.09 140	0.35 614	0.09 156	0.36 602	0.23 414	0.25 482

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 196	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 149	0.24 202	0.09 140	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 121	0.22 58	0.31 447	0.47 201	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 326

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 121	0.22 58	0.30 426	0.48 212	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 225

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 222	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 378	0.59 258	0.62 399	0.27 202	0.31 204	0.35 259	0.27 260	0.43 235	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.12 182

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 185	0.19 2	0.12 21	0.54 289	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.30 113	0.21 141	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

H2IRNET	0.40 252	0.61 415	1.90 388	0.29 264	0.17 158	0.54 289	0.18 95	0.52 206	0.50 272	0.27 202	0.56 411	0.47 355	0.35 339	0.46 269	0.33 321	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.32 518	0.12 182

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 187	0.19 2	0.13 48	0.55 304	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.11 326	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.10 103	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 180	0.20 9	0.14 68	0.57 338	0.25 310	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 204	0.39 212	0.23 176	0.43 626	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

NLMM1	0.46 328	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 525	0.49 229	0.24 288	1.97 667	2.38 668	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 219	0.47 281	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.15 294

DLNR-FE	13.43 697	20.01 702	23.53 703	121.73 719	33.87 712	0.46 191	0.15 39	8.09 693	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 399	0.29 263	6.68 694	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.82 719	0.18 367

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 341	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 281	0.25 310	0.52 206	0.54 317	0.28 209	0.32 214	0.29 225	0.23 188	0.59 341	0.55 456	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.08 49

AIO_rvc	0.41 260	0.64 436	1.29 177	0.58 600	0.39 531	0.37 85	0.24 288	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 434	0.19 89	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.25 445	0.85 647

DLNR_Zeroshot_test	13.43 697	19.94 701	23.55 704	121.61 718	35.03 713	0.46 191	0.15 39	8.02 692	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 403	0.29 263	6.42 693	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.13 718	0.18 367

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 230	0.31 312	0.15 97	0.61 406	0.19 106	0.60 270	0.54 317	0.28 209	0.29 172	0.40 291	0.33 328	0.50 305	0.27 238	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.19 350	0.08 49

NLCSM	0.46 328	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 507	0.49 229	0.27 358	1.33 638	1.59 647	0.29 215	0.29 172	0.29 225	0.31 315	1.44 486	0.35 340	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.10 226	0.35 551	0.14 252

MSCF	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.58 600	0.21 271	0.50 242	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 305	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.12 403	0.08 59	0.29 556	0.15 240	0.21 416

HART	0.38 229	0.53 380	1.66 266	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 365	0.38 276	0.16 61	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.68 657	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 416

AIO-test1	0.45 316	0.87 532	2.27 492	0.33 367	0.33 472	0.50 242	0.22 215	0.74 350	0.66 448	0.29 215	0.41 272	0.29 225	0.22 162	0.73 395	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.14 395	0.30 501	0.22 431

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 540	1.76 307	0.26 175	0.12 21	0.52 272	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 225	0.22 162	0.30 113	0.20 121	0.09 140	0.17 512	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 137

GASTEREO	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.56 593	0.20 257	0.52 272	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 315	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.14 446	0.08 59	0.28 550	0.14 217	0.20 403

rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 230	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 410	0.64 290	0.62 399	0.30 220	0.33 224	0.37 268	0.29 295	0.41 223	0.28 249	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.15 420	0.15 240	0.14 252

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 217	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 398	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 149	0.18 64	0.15 483	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 211	0.36 435	0.31 447	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 260	0.47 281	0.24 202	0.08 65	0.56 646	0.08 59	0.38 606	0.18 329	0.12 182

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 117	0.30 285	0.19 241	0.56 320	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 204	0.19 89	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.35 562

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 338	1.04 128	0.21 29	0.12 21	0.58 355	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 301	0.30 233	0.41 401	0.81 414	0.51 441	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.09 77

MM-Stereo_test3	0.40 252	0.58 405	1.75 298	0.36 435	0.30 426	0.45 171	0.30 410	0.72 334	0.59 359	0.31 225	0.43 278	0.32 242	0.23 188	0.35 170	0.29 263	0.10 246	0.20 548	0.10 216	0.08 142	0.40 588	0.11 137

HUF	0.59 462	0.65 443	2.46 529	0.45 540	0.77 633	0.34 58	0.24 288	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 376	0.18 64	0.12 387	2.03 684	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 677

AE-Stereo	0.42 279	0.29 175	1.65 260	0.43 519	0.47 582	0.56 320	0.23 254	0.86 465	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 315	0.24 204	0.34 163	0.24 202	0.09 140	0.48 642	0.11 292	0.45 620	0.22 399	0.19 384

ACVNet-DCA	0.42 279	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

xx1	0.46 328	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.46 347	0.36 346	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

1test111	0.44 297	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.96 431	0.30 283	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

cc1	0.47 344	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.40 592

tt1	0.44 297	0.64 436	1.83 356	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	0.88 582	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 339	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.36 570

DDF-Stereo	0.37 217	0.27 133	0.79 78	0.39 486	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 279	0.32 234	0.17 38	0.79 535	0.23 188	0.64 359	1.04 560	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.12 334	0.35 551	0.15 294

FSD					0.29 410	0.35 64	0.33 455	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 268	0.32 323	0.35 170	0.32 308	0.28 608	0.27 598	0.31 607	0.30 566	0.31 509

StereoVision	0.45 316	0.72 470	1.94 410	0.33 367	0.32 457	0.47 201	0.26 333	0.68 314	0.57 340	0.32 234	0.89 576	0.45 335	0.27 260	0.49 298	0.36 345	0.13 419	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.13 225

MM-Stereo_test2	0.38 229	0.28 162	2.46 529	0.43 519	0.15 97	0.50 242	0.25 310	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 162	0.34 163	0.29 263	0.08 65	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.36 558	0.22 431

AIO-test2	0.49 368	1.15 613	1.96 422	0.42 515	0.37 519	0.50 242	0.23 254	0.79 413	0.70 478	0.33 237	0.53 377	0.27 203	0.22 162	0.67 376	0.29 263	0.73 647	0.08 180	0.13 417	0.17 461	0.17 301	0.18 367

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 188	0.43 235	0.53 448	0.09 140	0.09 268	0.08 59	0.10 226	0.12 154	0.11 137

AIO_test	0.39 244	0.37 263	1.19 154	0.73 620	0.67 622	0.35 64	0.25 310	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 249	0.17 70	1.31 471	0.19 89	0.11 326	0.15 474	0.08 59	0.21 513	0.15 240	0.23 456

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 217	0.37 263	1.21 160	0.26 175	0.18 205	0.73 523	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 420	0.22 162	0.33 149	0.95 540	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.13 188	0.15 294

WCG-NET	0.30 152	0.42 313	1.26 169	0.24 108	0.12 21	0.43 152	0.24 288	0.40 68	0.56 336	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 204	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 403	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 111

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 380	1.21 160	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.24 288	0.40 68	0.50 272	0.35 241	0.35 237	0.47 355	0.25 219	0.35 170	0.20 121	0.08 65	0.29 602	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 137

Anonymous3	0.42 279	0.35 250	2.09 449	0.33 367	0.24 336	0.72 516	0.31 423	0.74 350	0.55 324	0.35 241	0.40 268	0.33 249	0.29 295	0.44 244	0.28 249	0.18 531	0.18 524	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.17 347

raft+_RVC	0.44 297	0.67 452	1.85 361	0.34 400	0.71 627	0.51 253	0.25 310	0.64 290	0.51 279	0.35 241	0.45 293	0.32 242	0.28 277	0.43 235	0.32 308	0.09 140	0.19 537	0.10 216	0.09 187	0.20 366	0.40 592

CCAANet	0.40 252	0.33 223	1.65 260	0.26 175	0.21 271	0.53 281	0.26 333	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 456	0.56 406	0.35 339	0.86 421	0.41 386	0.12 387	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.10 111

riskmin	0.37 217	0.22 50	1.74 292	0.32 341	0.20 257	0.48 212	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 484	0.45 442	0.39 212	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.08 142	0.13 188	0.16 326

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 223	0.31 312	0.15 97	0.53 281	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 260	0.42 231	0.19 89	0.09 140	0.13 427	0.09 156	0.16 441	0.20 366	0.13 225

TRStereo	0.53 416	0.76 485	2.38 512	0.42 515	0.29 410	0.69 502	0.23 254	1.81 660	0.55 324	0.36 247	0.32 214	0.47 355	0.40 390	0.46 269	0.25 216	0.12 387	0.11 370	0.11 292	0.41 615	0.13 188	0.32 546

RALCasStereoNet	0.45 316	0.88 536	1.85 361	0.30 285	0.26 374	0.49 229	0.26 333	0.58 249	0.51 279	0.36 247	0.48 320	0.36 264	0.28 277	0.55 327	0.34 328	0.10 246	0.53 644	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 559

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 113	0.25 132	0.28 401	0.46 191	0.15 39	0.53 215	0.55 324	0.37 251	0.36 241	0.28 214	0.21 145	0.32 135	0.21 141	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 252

Selective-IGEV-i16pc	0.75 553	0.29 175	5.48 670	0.32 341	0.19 241	1.18 627	0.62 595	0.86 465	0.74 517	0.37 251	0.51 350	0.53 382	0.29 295	2.10 602	0.35 340	0.22 577	0.23 571	0.12 356	0.16 441	0.22 399	0.19 384

Reg-Stereo(zero)	0.46 328	0.17 2	2.10 453	0.24 108	0.34 485	0.51 253	0.42 510	0.50 180	0.54 317	0.37 251	0.46 301	0.54 390	0.60 525	0.43 235	1.10 567	0.08 65	0.09 268	0.08 59	0.22 523	0.12 154	0.22 431

tg	0.37 217	0.55 397	1.35 194	0.28 230	0.16 127	0.57 338	0.18 95	0.57 243	0.49 261	0.37 251	0.44 289	0.38 276	0.24 204	0.46 269	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.43 599	0.36 570

rvit_0105_3	0.39 244	0.47 351	1.46 223	0.33 367	0.19 241	0.45 171	0.35 468	0.69 317	0.65 433	0.37 251	0.37 245	0.40 291	0.31 315	0.44 244	0.30 283	0.18 531	0.17 512	0.17 525	0.18 474	0.15 240	0.15 294

rafts_anoy	0.43 288	0.89 540	1.96 422	0.32 341	0.30 426	0.48 212	0.24 288	0.62 279	0.49 261	0.37 251	0.38 256	0.33 249	0.30 305	0.51 309	0.34 328	0.10 246	0.39 629	0.13 417	0.15 420	0.17 301	0.15 294

iRaftStereo_RVC	0.37 217	0.53 380	1.41 211	0.28 230	0.15 97	0.52 272	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 251	0.43 278	0.41 297	0.23 188	0.36 183	0.26 228	0.09 140	0.15 474	0.12 356	0.11 294	0.41 591	0.37 577

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 292	0.24 108	0.16 127	0.54 289	0.15 39	0.40 68	0.55 324	0.37 251	0.51 350	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 566	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 316	0.54 388	2.11 454	0.29 264	0.16 127	0.43 152	0.24 288	0.54 227	0.45 221	0.37 251	0.46 301	0.34 255	0.27 260	1.98 585	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.14 217	0.08 49

XX-TBD	0.34 187	0.77 494	1.75 298	0.34 400	0.13 48	0.51 253	0.17 75	0.43 98	0.50 272	0.37 251	0.49 337	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

rvit_stereo_0075_2	0.40 252	0.40 295	1.88 376	0.33 367	0.32 457	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 304	0.38 261	0.51 350	0.40 291	0.27 260	0.44 244	0.29 263	0.20 556	0.15 474	0.22 572	0.15 420	0.18 329	0.23 456

EKT-Stereo	1.47 642	0.49 360	1.93 400	2.57 679	19.31 701	0.55 304	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 261	0.36 241	0.43 315	0.27 260	0.69 385	0.26 228	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.16 441	0.20 366	0.15 294

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 158	0.28 230	0.11 9	0.47 201	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 261	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 485	0.12 334	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 149	0.28 230	0.15 97	0.57 338	0.23 254	0.79 413	0.47 251	0.38 261	0.37 245	0.40 291	0.25 219	0.47 281	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.13 367	0.19 350	0.27 500

RAFT+CT+SA	0.50 379	0.86 529	1.82 353	0.37 459	0.75 629	0.54 289	0.34 460	0.77 383	0.63 411	0.38 261	0.55 399	0.34 255	0.29 295	0.68 379	0.27 238	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.51 633	0.29 490	0.41 597

GMStereo	0.38 229	0.99 582	1.91 394	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 399	0.38 261	0.34 232	0.25 175	0.25 219	0.39 212	0.29 263	0.14 463	0.08 180	0.10 216	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 297	0.61 415	1.89 383	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.35 468	0.67 309	0.53 304	0.39 267	0.50 345	0.59 423	0.43 430	0.51 309	0.49 430	0.10 246	0.12 403	0.13 417	0.16 441	0.24 431	0.19 384

qqq	0.38 229	0.21 33	1.34 191	0.28 230	0.15 97	0.45 171	0.26 333	0.76 372	0.52 287	0.39 267	0.41 272	0.46 347	0.36 346	0.96 431	0.30 283	0.11 326	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

MM-Stereo_test1	0.41 260	0.39 287	2.29 496	0.38 476	0.26 374	0.44 163	0.28 378	0.63 287	0.51 279	0.40 269	0.32 214	0.26 190	0.26 239	0.46 269	0.22 165	0.09 140	0.21 557	0.10 216	0.09 187	0.39 583	0.15 294

FACV-RUCA	0.58 454	0.40 295	1.78 320	0.43 519	1.67 671	0.48 212	0.28 378	0.69 317	0.62 399	0.40 269	0.53 377	0.33 249	0.63 542	0.40 218	0.31 295	0.13 419	0.11 370	0.62 642	0.12 334	0.70 635	0.98 655

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 211	0.33 367	0.16 127	0.48 212	0.21 175	0.67 309	0.48 254	0.40 269	0.34 232	0.32 242	0.33 328	0.42 231	0.27 238	0.11 326	0.12 403	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.14 252

4D-IteraStereo	0.44 297	0.96 565	2.63 564	0.27 199	0.30 426	0.45 171	0.25 310	0.52 206	0.50 272	0.40 269	0.31 204	0.40 291	0.19 119	0.35 170	0.32 308	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.11 294	0.19 350	0.30 528

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 180	0.26 175	0.14 68	0.58 355	0.23 254	0.78 398	0.62 399	0.40 269	0.44 289	0.28 214	0.35 339	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

x	0.35 200	0.20 18	1.36 196	0.33 367	0.17 158	0.47 201	0.24 288	0.75 360	0.54 317	0.40 269	0.40 268	0.42 311	0.34 337	0.45 260	0.32 308	0.11 326	0.14 446	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

iRaft-Stereo_5w	0.54 422	1.01 588	2.08 448	0.27 199	0.21 271	0.49 229	0.28 378	0.73 346	0.58 351	0.40 269	0.61 451	0.62 437	0.46 457	1.78 546	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.39 583	0.12 182

test-1	0.44 297	0.48 356	1.69 272	0.30 285	0.27 387	0.50 242	0.28 378	0.80 417	0.43 200	0.40 269	0.54 389	0.41 297	0.24 204	0.31 122	1.16 577	0.09 140	0.20 548	0.10 216	0.17 461	0.11 137	0.26 492

ACV-stereo	0.66 505	0.76 485	2.86 597	0.32 341	0.25 356	1.01 604	0.60 586	0.59 258	0.52 287	0.41 277	0.45 293	1.55 644	0.94 605	1.40 483	0.69 500	0.14 463	0.13 427	0.12 356	0.11 294	0.20 366	0.19 384

LL-Strereo2	0.41 260	0.90 544	1.83 356	0.44 526	0.24 336	0.54 289	0.27 358	0.58 249	0.45 221	0.41 277	0.33 224	0.44 326	0.21 145	0.44 244	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.16 504	0.14 395	0.17 301	0.17 347

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 298	0.24 108	0.18 205	0.45 171	0.24 288	0.57 243	0.38 135	0.41 277	0.39 265	0.55 393	0.25 219	0.38 204	0.23 176	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.07 103	0.13 188	0.12 182

UDGNet	0.44 297	1.02 592	1.74 292	0.35 416	0.19 241	0.58 355	0.23 254	0.49 171	0.66 448	0.41 277	0.38 256	0.34 255	0.29 295	0.53 319	0.30 283	0.24 590	0.10 317	0.37 621	0.19 494	0.27 477	0.15 294

dd	0.42 279	0.96 565	1.77 316	0.31 312	0.17 158	0.57 338	0.26 333	0.49 171	0.68 459	0.41 277	0.40 268	0.34 255	0.27 260	0.45 260	0.40 378	0.17 519	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.21 382	0.12 182

Selective-IGEV-i1	0.44 297	0.23 71	1.30 180	0.33 367	0.45 571	0.60 386	0.32 446	0.85 455	0.64 419	0.42 282	0.52 365	0.60 430	0.28 277	0.46 269	0.34 328	0.10 246	0.10 317	0.13 417	0.28 550	0.14 217	0.75 638

SA	0.50 379	0.75 484	1.95 413	0.31 312	0.61 617	0.57 338	0.31 423	0.91 509	0.73 513	0.42 282	0.62 456	0.38 276	0.47 466	0.68 379	0.29 263	0.09 140	0.09 268	0.13 417	0.32 581	0.30 501	0.10 111

test_4	0.40 252	0.37 263	2.01 431	0.29 264	0.21 271	0.50 242	0.28 378	0.47 150	0.39 148	0.42 282	0.76 546	0.38 276	0.22 162	0.52 313	0.33 321	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.15 420	0.28 483	0.07 12

PSMNet-ADL	0.51 396	0.38 275	1.65 260	0.35 416	0.21 271	0.67 484	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.42 282	0.52 365	0.70 494	0.45 442	1.91 578	0.57 468	0.15 483	0.13 427	0.11 292	0.13 367	0.15 240	0.20 403

GANet-ADL	0.44 297	0.41 305	2.31 498	0.33 367	0.20 257	0.57 338	0.25 310	0.75 360	0.54 317	0.42 282	0.59 428	0.56 406	0.30 305	0.40 218	0.38 359	0.14 463	0.11 370	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 347

AnonymousM	0.37 217	0.44 329	1.50 236	0.25 132	0.15 97	0.52 272	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 282	0.32 214	0.30 233	0.25 219	0.34 163	0.23 176	0.11 326	0.09 268	0.71 647	0.36 602	0.12 154	0.07 12

Selective-IGEV-i16pb	0.86 585	0.33 223	6.08 673	0.32 341	0.21 271	1.08 617	0.68 607	1.06 612	0.92 593	0.43 288	0.76 546	0.66 460	0.46 457	2.31 613	0.50 435	0.23 581	0.25 588	0.14 454	0.19 494	0.26 466	0.24 470

Lsterematch	0.39 244	0.69 459	1.65 260	0.28 230	0.14 68	0.50 242	0.21 175	0.47 150	0.58 351	0.43 288	0.59 428	0.44 326	0.37 359	0.44 244	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

MIM_Stereo	0.41 260	0.60 410	1.88 376	0.31 312	0.21 271	0.50 242	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 288	0.53 377	0.43 315	0.27 260	0.51 309	0.28 249	0.08 65	0.14 446	0.11 292	0.10 226	0.26 466	0.26 492

Any-RAFT	0.38 229	0.25 103	1.89 383	0.27 199	0.17 158	0.68 496	0.21 175	0.78 398	0.53 304	0.43 288	0.43 278	0.54 390	0.30 305	0.41 223	0.20 121	0.10 246	0.12 403	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

cross-raft	0.40 252	0.27 133	2.22 481	0.30 285	0.17 158	0.49 229	0.35 468	0.71 328	0.39 148	0.43 288	0.45 293	0.64 448	0.25 219	0.32 135	0.25 216	0.08 65	0.08 180	0.09 156	0.23 526	0.11 137	0.14 252

CFNet-RSSM	0.41 260	0.32 214	2.20 476	0.27 199	0.44 560	0.52 272	0.19 106	0.76 372	0.48 254	0.43 288	0.36 241	0.54 390	0.26 239	0.33 149	0.25 216	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.09 77

Gwc-CoAtRS	0.38 229	0.33 223	1.92 397	0.27 199	0.41 550	0.48 212	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 288	0.39 265	0.57 413	0.26 239	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.31 575	0.11 137	0.09 77

FE-Mocha	0.41 260	0.31 206	1.44 219	0.28 230	0.33 472	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 295	0.50 345	0.41 297	0.45 442	0.36 183	1.17 579	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.21 513	0.13 188	0.13 225

UGAM	0.58 454	0.47 351	2.21 477	0.30 285	0.19 241	0.53 281	0.34 460	0.59 258	0.63 411	0.44 295	0.73 537	0.78 530	0.37 359	2.58 641	0.39 370	0.10 246	0.08 180	0.17 525	0.14 395	0.42 597	0.17 347

test_sample2	0.41 260	0.19 10	1.23 164	0.31 312	0.17 158	0.51 253	0.27 358	0.81 421	0.55 324	0.44 295	0.45 293	0.46 347	0.38 368	1.51 502	0.30 283	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.14 252

test_sample1	0.40 252	0.18 6	1.19 154	0.31 312	0.18 205	0.48 212	0.23 254	0.78 398	0.49 261	0.44 295	0.44 289	0.45 335	0.41 401	1.39 480	0.33 321	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.13 225

TestStereo1	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

SA-5K	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

ICVP	0.46 328	0.29 175	2.41 518	0.33 367	0.22 301	0.59 374	0.55 571	0.75 360	0.50 272	0.44 295	0.60 444	0.49 368	0.35 339	0.53 319	0.37 352	0.16 504	0.16 492	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.15 294
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 249	0.23 81	0.11 9	0.62 426	0.24 288	0.79 413	0.64 419	0.44 295	0.52 365	0.28 214	0.26 239	0.50 305	0.24 202	0.11 326	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

XX-Stereo	0.55 434	0.54 388	3.50 647	0.48 558	0.39 531	0.54 289	0.17 75	0.89 491	0.40 162	0.44 295	0.65 495	0.85 558	0.19 119	0.77 407	0.21 141	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.17 301	0.14 252

FADNet_RVC	0.81 577	1.14 609	2.42 520	0.30 285	0.24 336	0.71 510	0.24 288	0.95 549	0.61 381	0.44 295	0.56 411	0.59 423	0.42 419	1.52 504	0.68 498	0.94 655	0.96 671	0.28 598	1.00 670	0.90 648	1.36 671

FADNet	0.64 492	1.22 622	2.06 441	0.32 341	0.30 426	0.66 478	0.29 402	0.88 485	0.72 498	0.44 295	0.48 320	0.66 460	0.57 512	1.84 564	0.45 409	0.46 631	0.20 548	0.17 525	0.19 494	0.59 626	0.24 470

IGEV_i1	0.44 297	0.26 121	2.01 431	0.33 367	0.18 205	0.58 355	0.27 358	0.84 447	0.49 261	0.45 306	0.47 307	0.55 393	0.33 328	0.65 370	0.36 345	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.19 494	0.17 301	0.28 508

rvit_105_1	0.44 297	0.54 388	1.46 223	0.36 435	0.24 336	0.51 253	0.45 536	0.75 360	0.74 517	0.45 306	0.44 289	0.44 326	0.36 346	0.62 354	0.38 359	0.20 556	0.18 524	0.18 545	0.22 523	0.18 329	0.18 367

RAFT-Test	0.44 297	0.38 275	2.01 431	0.27 199	0.44 560	0.64 458	0.37 484	0.72 334	0.57 340	0.45 306	0.48 320	0.65 453	0.24 204	0.35 170	0.29 263	0.09 140	0.11 370	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.11 137

TANstereo	0.33 178	0.49 360	1.75 298	0.23 81	0.12 21	0.54 289	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 306	0.51 350	0.26 190	0.22 162	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 137

ACVNet	0.45 316	0.44 329	1.79 340	0.28 230	0.21 271	0.59 374	0.36 475	0.66 300	0.68 459	0.45 306	0.59 428	0.69 484	0.40 390	0.44 244	0.55 456	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.34 539	0.10 111

CFNet-ft	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

FADNet-RVC	0.61 476	1.26 628	2.12 458	0.33 367	0.26 374	0.59 374	0.29 402	0.86 465	0.62 399	0.45 306	0.50 345	0.62 437	0.46 457	1.73 537	0.55 456	0.17 519	0.20 548	0.17 525	0.18 474	0.59 626	0.28 508

CFNet_RVC	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

DN-CSS_ROB	0.48 350	1.23 623	1.99 428	0.39 486	0.22 301	0.56 320	0.19 106	0.75 360	0.61 381	0.45 306	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.70 390	0.32 308	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.36 558	0.12 182

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 217	0.28 230	0.28 401	0.55 304	0.22 215	0.78 398	0.48 254	0.46 315	0.38 256	0.36 264	0.17 70	0.33 149	0.23 176	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

CFNet	0.58 454	0.96 565	1.78 320	0.33 367	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.88 485	0.75 531	0.46 315	0.59 428	0.58 420	0.40 390	2.29 612	0.48 425	0.12 387	0.09 268	0.15 485	0.14 395	0.30 501	0.15 294

MyStereo04	0.48 350	0.40 295	2.65 568	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.83 435	0.75 531	0.47 317	0.36 241	0.53 382	0.42 419	0.53 319	0.39 370	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

GwcNet-ADL	0.50 379	0.74 481	2.90 606	0.31 312	0.20 257	0.58 355	0.29 402	0.87 476	0.64 419	0.47 317	0.47 307	0.56 406	0.33 328	0.46 269	0.46 410	0.13 419	0.12 403	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 416

Patchmatch Stereo++	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.60 386	0.29 402	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo_v2	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.26 333	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.49 298	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

HUI-Stereo	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.45 260	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ASMatch	0.60 468	0.43 318	2.58 558	0.91 636	0.36 507	0.56 320	0.25 310	0.52 206	0.61 381	0.47 317	1.21 615	0.47 355	0.66 551	1.34 475	0.94 538	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.10 103	0.16 326

iGMRVC	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.55 327	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

iRAFT	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

CRE-IMP	0.41 260	0.22 50	1.76 307	0.48 558	0.17 158	0.79 556	0.69 610	0.52 206	0.52 287	0.47 317	0.42 276	0.45 335	0.26 239	0.41 223	0.31 295	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.23 456

RAFT-IKP	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.16 127	0.60 386	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.50 305	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

GES	0.44 297	0.28 162	1.88 376	0.30 285	0.18 205	0.61 406	0.30 410	0.88 485	0.46 232	0.47 317	0.52 365	0.39 282	0.42 419	0.58 335	0.67 495	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.15 240	0.17 347

HCRNet	0.46 328	0.49 360	1.65 260	0.38 476	0.29 410	0.58 355	0.22 215	0.75 360	0.62 399	0.47 317	0.49 337	0.48 366	0.36 346	1.12 453	0.37 352	0.15 483	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.17 301	0.17 347

AFF-stereo	0.44 297	0.96 565	1.78 320	0.31 312	0.15 97	0.50 242	0.21 175	0.64 290	0.63 411	0.47 317	0.64 486	0.49 368	0.34 337	0.46 269	0.31 295	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.37 566	0.10 111

FENet	0.44 297	0.30 192	2.42 520	0.32 341	0.17 158	0.58 355	0.22 215	0.77 383	0.59 359	0.47 317	0.42 276	0.55 393	0.38 368	0.49 298	0.47 419	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.16 326

GANet-RSSM	0.55 434	0.73 477	1.90 388	0.36 435	0.26 374	0.59 374	0.27 358	0.78 398	0.52 287	0.47 317	0.57 419	0.63 439	0.45 442	1.92 582	0.43 398	0.14 463	0.10 317	0.25 591	0.11 294	0.34 539	0.14 252

NVstereo2D	0.58 454	0.40 295	2.03 439	0.35 416	0.35 498	0.69 502	0.39 497	0.91 509	0.80 558	0.47 317	0.53 377	0.67 470	0.46 457	1.99 588	0.48 425	0.19 546	0.11 370	0.17 525	0.13 367	0.25 445	0.25 482

DFGA-Net	0.51 396	1.06 597	1.75 298	0.30 285	0.24 336	0.54 289	0.22 215	0.63 287	0.60 364	0.48 335	0.51 350	0.35 259	0.27 260	1.82 558	0.53 448	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.12 334	0.37 566	0.15 294

CoDeX	0.52 410	0.43 318	2.25 489	0.29 264	0.26 374	0.61 406	0.32 446	0.99 579	0.68 459	0.48 335	0.55 399	0.52 380	0.40 390	1.60 519	0.35 340	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.12 182

PCWNet_CMD	0.46 328	0.45 338	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.57 512	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.18 329	0.14 252

Anonymous_2	0.74 550	0.32 214	1.65 260	0.33 367	0.30 426	0.67 484	0.32 446	0.69 317	0.46 232	0.48 335	0.41 272	0.84 554	0.58 518	0.51 309	0.40 378	0.32 616	0.38 622	1.43 674	3.69 692	0.80 644	0.27 500

raft_robust	0.55 434	0.84 521	1.73 287	0.28 230	0.54 596	0.53 281	0.25 310	0.88 485	0.75 531	0.48 335	0.46 301	0.76 524	0.75 574	1.46 492	0.27 238	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.30 566	0.26 466	0.16 326

test_5	0.51 396	0.87 532	1.99 428	0.37 459	0.65 621	0.58 355	0.35 468	0.78 398	0.62 399	0.48 335	0.55 399	0.45 335	0.40 390	0.72 394	0.30 283	0.09 140	0.07 75	0.12 356	0.12 334	0.33 527	0.38 580

NRIStereo	0.46 328	0.25 103	1.77 316	0.47 550	0.16 127	0.95 595	0.74 618	0.51 190	0.56 336	0.48 335	0.39 265	0.59 423	0.29 295	0.77 407	0.32 308	0.11 326	0.13 427	0.11 292	0.09 187	0.21 382	0.24 470

RALAANet	0.43 288	0.98 577	1.90 388	0.32 341	0.23 321	0.48 212	0.19 106	0.67 309	0.53 304	0.48 335	0.45 293	0.39 282	0.30 305	0.48 288	0.37 352	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.14 395	0.27 477	0.10 111

111	0.48 350	1.09 601	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.59 374	0.26 333	0.83 435	0.78 550	0.48 335	0.52 365	0.56 406	0.38 368	0.49 298	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 562

RASNet	0.61 476	0.68 455	2.03 439	0.35 416	0.46 579	0.65 472	0.28 378	0.78 398	0.70 478	0.48 335	0.64 486	0.93 583	0.61 534	2.21 608	0.73 512	0.12 387	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.14 217	0.11 137

MSMDNet	0.46 328	0.44 329	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.56 506	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.13 417	0.10 226	0.18 329	0.15 294

UCFNet_RVC	0.48 350	0.82 515	1.85 361	0.30 285	0.27 387	0.64 458	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.48 335	0.53 377	0.63 439	0.41 401	0.88 426	0.38 359	0.15 483	0.10 317	0.17 525	0.17 461	0.18 329	0.15 294

RAFT_CTSACE	0.46 328	0.76 485	2.07 443	0.35 416	0.30 426	0.54 289	0.30 410	0.61 275	0.48 254	0.49 347	0.76 546	0.55 393	0.36 346	0.58 335	0.22 165	0.08 65	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.41 591	0.08 49

DeepStereo_RVC	0.44 297	0.28 162	1.92 397	0.49 560	0.17 158	0.60 386	0.59 584	0.50 180	0.52 287	0.49 347	0.45 293	0.39 282	0.86 593	0.45 260	0.33 321	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

RAFT	0.45 316	0.92 547	1.59 250	0.34 400	0.19 241	0.46 191	0.35 468	0.65 297	0.49 261	0.49 347	0.49 337	0.70 494	0.40 390	0.47 281	0.32 308	0.11 326	0.16 492	0.14 454	0.13 367	0.51 618	0.13 225

CFNet_pseudo	0.45 316	0.46 341	2.23 485	0.25 132	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.10 317	0.15 485	0.10 226	0.17 301	0.14 252

SFCPSM	0.46 328	0.24 89	2.35 507	0.27 199	0.27 387	0.70 508	0.32 446	0.96 554	0.63 411	0.49 347	0.52 365	0.43 315	0.36 346	0.52 313	0.43 398	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.16 277	0.12 182

DIP-Stereo	0.37 217	0.34 241	1.50 236	0.27 199	0.18 205	0.63 444	0.17 75	0.92 518	0.53 304	0.49 347	0.48 320	0.30 233	0.30 305	0.39 212	0.30 283	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.12 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 316	0.46 341	2.22 481	0.26 175	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.09 268	0.16 504	0.10 226	0.17 301	0.14 252

ITSA-stereo	0.48 350	0.33 223	1.20 158	0.33 367	0.18 205	0.60 386	0.29 402	0.94 535	0.80 558	0.50 354	0.49 337	0.53 382	0.59 521	1.25 469	0.64 489	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.23 456

mmm	0.38 229	0.21 33	1.18 152	0.35 416	0.17 158	0.49 229	0.26 333	0.78 398	0.52 287	0.50 354	0.57 419	0.41 297	0.37 359	0.71 392	0.31 295	0.11 326	0.13 427	0.14 454	0.13 367	0.15 240	0.14 252

CBFPSM	0.56 442	0.91 545	1.82 353	0.28 230	0.23 321	0.71 510	0.37 484	0.72 334	0.64 419	0.50 354	0.49 337	1.03 605	0.83 586	0.62 354	1.35 596	0.10 246	0.12 403	0.10 216	0.10 226	0.18 329	0.19 384

DCRE	0.50 379	0.63 431	2.13 460	0.30 285	0.23 321	0.45 171	0.24 288	0.59 258	0.53 304	0.50 354	2.10 647	0.42 311	0.26 239	0.35 170	0.23 176	0.09 140	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.16 277	0.15 294

test_1	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 354	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.29 515

test_3	0.44 297	0.20 18	1.70 276	0.36 435	0.32 457	0.47 201	0.30 410	0.73 346	0.49 261	0.50 354	0.30 187	0.45 335	0.22 162	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.10 317	0.11 292	0.35 593	0.29 490	0.28 508

NF-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.44 528	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.45 491	0.79 524	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.16 326

OCTAStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.80 525	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

RE-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

TVStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

xxxx	0.70 526	0.21 33	1.33 187	0.28 230	0.18 205	0.63 444	0.24 288	1.02 599	0.69 468	0.50 354	0.62 456	0.58 420	0.38 368	1.47 499	5.21 679	0.13 419	0.12 403	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.15 294

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 279	0.86 529	1.78 320	0.28 230	0.17 158	0.52 272	0.20 133	0.62 279	0.61 381	0.50 354	0.61 451	0.39 282	0.32 323	0.35 170	0.30 283	0.07 26	0.10 317	0.09 156	0.09 187	0.35 551	0.10 111

PSMNet-RSSM	0.53 416	0.82 515	1.78 320	0.31 312	0.25 356	0.58 355	0.28 378	0.84 447	0.60 364	0.50 354	0.61 451	0.67 470	0.43 430	1.68 529	0.42 389	0.15 483	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.15 240	0.13 225

z-ln-s-r	0.64 492	0.89 540	2.23 485	0.32 341	0.26 374	0.57 338	0.37 484	0.84 447	0.76 541	0.51 367	0.81 555	0.64 448	0.45 442	2.06 594	1.27 591	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.24 431	0.13 225

PSMNet-RUCA	0.58 454	0.82 515	1.89 383	0.59 605	0.56 602	0.64 458	0.36 475	0.84 447	0.69 468	0.51 367	0.68 507	0.53 382	0.43 430	0.56 330	0.43 398	0.34 620	0.18 524	0.44 630	0.29 556	0.48 611	0.30 528

MyStereo8	0.54 422	0.80 506	2.76 586	0.32 341	0.33 472	0.71 510	0.20 133	0.87 476	0.57 340	0.51 367	0.59 428	0.50 371	0.33 328	0.68 379	0.55 456	0.10 246	0.29 602	0.10 216	0.13 367	0.21 382	0.34 559

test-3	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 367	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.28 508

LCNet	0.54 422	0.37 263	1.78 320	0.92 637	0.22 301	0.96 596	0.30 410	0.59 258	0.58 351	0.51 367	0.55 399	0.41 297	0.76 576	0.84 418	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.18 474	0.98 653	0.39 586

RAFT-345	0.53 416	0.30 192	2.34 504	0.38 476	0.34 485	0.58 355	0.42 510	0.47 150	0.61 381	0.51 367	1.00 595	0.43 315	0.28 277	1.57 512	0.82 527	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.10 103	0.08 49

cf-r	0.53 416	0.81 511	2.15 466	0.33 367	0.28 401	0.60 386	0.28 378	0.78 398	0.64 419	0.51 367	0.60 444	0.75 518	0.40 390	1.32 472	0.43 398	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.14 252

FADNet-RVC-Resample	0.67 510	1.16 618	3.16 630	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.38 491	0.86 465	0.63 411	0.51 367	0.50 345	0.57 413	0.45 442	1.57 512	0.49 430	0.24 590	0.32 612	0.23 579	0.19 494	0.27 477	0.62 627

HITNet	0.46 328	0.92 547	2.09 449	0.33 367	0.14 68	0.55 304	0.22 215	0.83 435	0.56 336	0.51 367	0.49 337	0.48 366	0.37 359	0.48 288	0.54 454	0.09 140	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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
Hybrid-DGEV-2	0.51 396	0.84 521	1.75 298	0.32 341	0.17 158	0.73 523	0.18 95	0.83 435	0.69 468	0.52 376	0.38 256	0.53 382	0.42 419	0.99 434	0.92 535	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.25 445	0.23 456

test_sample3	0.50 379	0.41 305	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.57 338	0.25 310	0.92 518	0.64 419	0.52 376	0.49 337	0.47 355	0.35 339	1.79 550	0.37 352	0.13 419	0.10 317	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.16 326

MyStereo05	0.49 368	0.41 305	2.72 578	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.82 429	0.77 546	0.52 376	0.37 245	0.51 374	0.42 419	0.52 313	0.38 359	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

1111x	0.74 550	0.21 33	1.93 400	0.31 312	0.17 158	0.63 444	0.32 446	1.03 606	0.74 517	0.52 376	0.62 456	0.57 413	0.47 466	2.38 620	4.25 673	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.12 334	0.12 154	0.14 252

Sa-1000	0.51 396	0.72 470	1.90 388	0.31 312	0.60 613	0.60 386	0.31 423	0.94 535	0.71 488	0.52 376	0.83 560	0.42 311	0.33 328	0.68 379	0.28 249	0.10 246	0.09 268	0.13 417	0.29 556	0.29 490	0.10 111

PSM-softLoss	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

KMStereo	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

raftrobust	0.38 229	0.68 455	1.54 243	0.32 341	0.46 579	0.52 272	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 376	0.35 237	0.31 236	0.33 328	0.37 194	0.30 283	0.10 246	0.11 370	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 384

GwcNet-RSSM	0.57 449	0.94 555	2.13 460	0.32 341	0.25 356	0.60 386	0.30 410	0.80 417	0.66 448	0.52 376	0.64 486	0.71 499	0.40 390	1.79 550	0.50 435	0.13 419	0.09 268	0.12 356	0.12 334	0.21 382	0.15 294

PA-Net	0.84 583	1.00 584	3.49 646	0.63 612	0.40 541	0.70 508	0.52 559	0.86 465	0.84 572	0.52 376	0.59 428	0.70 494	0.54 497	2.35 616	2.23 638	0.17 519	0.27 598	0.19 552	0.28 550	0.22 399	0.36 570
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 297	0.38 275	1.79 340	0.34 400	0.20 257	0.57 338	0.28 378	0.92 518	0.69 468	0.52 376	0.55 399	0.61 433	0.33 328	0.48 288	0.39 370	0.17 519	0.08 180	0.17 525	0.11 294	0.18 329	0.12 182
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.
DDVS	0.62 481	0.40 295	1.40 209	2.21 675	0.35 498	0.87 582	1.00 641	0.69 317	0.50 272	0.53 387	0.56 411	0.90 575	0.37 359	1.22 463	0.47 419	0.15 483	0.14 446	0.14 454	0.12 334	0.19 350	0.22 431

test_sample5	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.53 387	0.59 428	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

DispNO	0.67 510	0.98 577	2.58 558	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.29 402	0.83 435	0.68 459	0.53 387	0.79 554	0.83 549	0.47 466	2.46 632	0.68 498	0.12 387	0.10 317	0.19 552	0.31 575	0.16 277	0.17 347

ffm	0.47 344	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

ff1	0.73 547	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

mmx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

xxx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

CFNet_ucs	0.48 350	0.50 368	2.32 499	0.26 175	0.22 301	0.57 338	0.22 215	0.85 455	0.65 433	0.53 387	0.64 486	0.68 477	0.44 438	0.54 323	0.31 295	0.13 419	0.12 403	0.16 504	0.11 294	0.19 350	0.17 347

anonymousa	0.48 350	0.46 341	2.44 526	0.29 264	0.34 485	0.61 406	0.25 310	0.66 300	0.54 317	0.53 387	0.77 550	0.73 506	0.46 457	0.33 149	0.31 295	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.29 556	0.10 103	0.19 384

NINENet	0.50 379	0.33 223	1.69 272	0.55 591	0.25 356	0.91 590	0.23 254	0.98 567	0.71 488	0.53 387	0.55 399	0.66 460	0.30 305	1.22 463	0.32 308	0.15 483	0.13 427	0.16 504	0.11 294	0.16 277	0.13 225

GEStereo_RVC	0.54 422	0.87 532	1.95 413	0.47 550	0.25 356	0.62 426	0.37 484	1.00 588	0.74 517	0.53 387	0.54 389	0.59 423	0.44 438	1.10 447	0.46 410	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.26 466	0.19 384

RAFT + AFF	0.64 492	1.20 620	1.95 413	0.34 400	0.33 472	0.67 484	0.52 559	0.99 579	0.74 517	0.53 387	0.58 425	0.57 413	0.80 582	1.76 542	0.51 441	0.12 387	0.27 598	0.15 485	0.14 395	0.43 599	0.29 515

UNet	0.54 422	0.44 329	2.83 596	0.31 312	0.33 472	0.74 529	0.27 358	0.82 429	0.61 381	0.53 387	0.54 389	0.72 502	0.54 497	0.78 411	0.56 464	0.11 326	0.09 268	0.13 417	0.11 294	0.14 217	0.12 182

G2L-Stereo	0.55 434	0.85 526	2.18 473	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.27 358	0.77 383	0.55 324	0.54 400	0.52 365	0.71 499	0.36 346	1.75 541	0.50 435	0.13 419	0.11 370	0.13 417	0.11 294	0.29 490	0.15 294

test_sample6	0.52 410	0.44 329	1.81 347	0.33 367	0.18 205	0.55 304	0.27 358	0.94 535	0.66 448	0.54 400	0.62 456	0.47 355	0.36 346	1.97 584	0.38 359	0.14 463	0.10 317	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.16 326

test_sample4	0.50 379	0.42 313	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.56 320	0.26 333	0.93 526	0.65 433	0.54 400	0.54 389	0.45 335	0.36 346	1.79 550	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

DualNet	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.54 400	0.62 456	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

iinet-f	0.57 449	0.93 553	2.27 492	0.31 312	0.25 356	0.83 570	0.33 455	0.81 421	0.65 433	0.54 400	0.63 470	0.73 506	0.67 553	0.73 395	0.67 495	0.13 419	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.43 599	0.16 326

DCANet-4	0.40 252	0.27 133	2.21 477	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.47 307	0.28 214	0.37 359	0.37 194	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

fff	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

ADStereo(finetuned)	0.45 316	0.77 494	2.12 458	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.76 576	0.37 194	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

IER	0.43 288	0.38 275	1.69 272	0.26 175	0.25 356	0.66 478	0.26 333	0.71 328	0.55 324	0.54 400	0.59 428	0.60 430	0.53 494	0.52 313	0.39 370	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.14 217	0.11 137

AASNet	0.56 442	1.03 593	2.34 504	0.37 459	0.33 472	0.65 472	0.29 402	0.96 554	0.73 513	0.54 400	0.60 444	0.55 393	0.38 368	0.59 341	0.58 473	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.43 599	0.24 470

ADLNet2	0.68 517	0.84 521	3.19 634	0.33 367	0.36 507	0.64 458	0.37 484	0.89 491	0.79 555	0.54 400	0.65 495	0.93 583	0.48 475	2.07 596	0.56 464	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.33 527	0.18 367

IRAFT_RVC	0.54 422	0.53 380	1.78 320	0.46 545	0.21 271	0.58 355	0.43 517	0.65 297	0.66 448	0.54 400	0.50 345	0.49 368	0.51 487	1.58 516	1.01 555	0.11 326	0.25 588	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.13 225

DCANet	0.42 279	0.77 494	1.95 413	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.41 401	0.36 183	0.39 370	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

csc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

cscssc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

BEATNet_4x	0.47 344	0.73 477	1.91 394	0.33 367	0.15 97	0.56 320	0.25 310	0.85 455	0.58 351	0.54 400	0.51 350	0.57 413	0.42 419	0.57 331	0.61 480	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.20 366	0.16 326

PS-NSSS	0.63 488	1.00 584	1.81 347	0.30 285	0.31 447	0.63 444	0.34 460	0.98 567	0.69 468	0.54 400	0.74 540	0.51 374	0.41 401	2.43 629	0.48 425	0.24 590	0.17 512	0.27 595	0.18 474	0.27 477	0.21 416

PSMNet_ROB	0.66 505	1.01 588	2.33 502	0.38 476	0.31 447	0.72 516	0.55 571	0.86 465	0.69 468	0.54 400	0.60 444	0.75 518	0.47 466	2.00 589	0.82 527	0.17 519	0.13 427	0.19 552	0.19 494	0.24 431	0.27 500

G2L-ROB	0.51 396	0.95 562	1.96 422	0.29 264	0.22 301	0.59 374	0.28 378	0.76 372	0.57 340	0.55 418	0.45 293	0.70 494	0.32 323	1.38 479	0.47 419	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 225

ACRE	0.56 442	1.14 609	2.77 589	0.76 624	0.28 401	0.60 386	0.56 576	0.76 372	0.58 351	0.55 418	0.62 456	0.41 297	0.29 295	0.44 244	0.39 370	0.11 326	0.19 537	0.13 417	0.14 395	0.36 558	0.18 367

AACVNet	0.54 422	0.78 502	1.73 287	0.36 435	0.21 271	0.57 338	0.25 310	0.71 328	0.51 279	0.55 418	0.59 428	0.64 448	0.41 401	2.13 604	0.41 386	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.11 294	0.33 527	0.15 294

HHNet	0.60 468	0.65 443	2.60 562	0.36 435	0.25 356	0.64 458	0.61 590	0.64 290	0.62 399	0.55 418	1.13 612	0.32 242	0.60 525	0.42 231	1.79 620	0.15 483	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.18 329	0.15 294

test_xeample	0.72 538	0.21 33	1.36 196	0.27 199	0.17 158	0.59 374	0.28 378	1.01 596	0.70 478	0.55 418	0.67 500	0.44 326	0.39 382	1.88 575	5.17 678	0.12 387	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.15 294

APVNet	0.70 526	0.67 452	2.71 576	0.38 476	0.36 507	0.85 576	0.43 517	0.91 509	0.68 459	0.55 418	0.69 516	0.75 518	0.55 502	2.31 613	0.78 520	0.17 519	0.17 512	0.24 586	0.19 494	0.33 527	0.23 456

delet	0.52 410	0.54 388	1.62 258	0.31 312	0.35 498	0.74 529	0.46 539	0.85 455	0.74 517	0.55 418	0.60 444	0.67 470	0.50 485	1.12 453	0.57 468	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.12 182

ac_64	0.55 434	0.46 341	1.92 397	0.36 435	0.34 485	0.63 444	0.31 423	0.82 429	0.61 381	0.55 418	0.51 350	0.89 573	0.48 475	1.83 559	0.55 456	0.14 463	0.11 370	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.12 182

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 561	1.04 594	2.06 441	0.94 639	0.35 498	0.89 587	0.40 500	0.85 455	0.63 411	0.55 418	0.63 470	0.75 518	0.38 368	2.38 620	0.48 425	1.10 663	0.31 607	0.36 617	0.21 513	0.53 622	0.55 618

GCST	0.72 538	1.10 602	2.15 466	1.11 650	0.59 608	0.62 426	0.19 106	0.75 360	0.53 304	0.56 427	0.63 470	0.47 355	0.31 315	1.11 450	0.33 321	0.75 649	0.45 634	0.84 650	0.64 654	0.69 634	0.54 615

SMFormer	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.15 240	0.16 326

tta	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.11 137

qqq1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

fff1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

CIPLG	0.56 442	1.19 619	2.46 529	0.80 628	0.31 447	0.61 406	0.57 580	0.76 372	0.57 340	0.56 427	0.63 470	0.41 297	0.30 305	0.45 260	0.40 378	0.11 326	0.20 548	0.13 417	0.13 367	0.35 551	0.19 384

IPLGR_C	0.58 454	1.25 626	2.72 578	0.80 628	0.31 447	0.60 386	0.61 590	0.76 372	0.58 351	0.56 427	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.43 235	0.40 378	0.11 326	0.22 563	0.13 417	0.15 420	0.35 551	0.19 384

PFNet+	0.45 316	0.37 263	1.86 369	0.46 545	0.18 205	0.58 355	0.77 622	0.52 206	0.64 419	0.56 427	0.48 320	0.39 282	0.26 239	0.93 427	0.32 308	0.13 419	0.09 268	0.14 454	0.13 367	0.12 154	0.15 294

RAFT_R40	0.50 379	0.21 33	1.76 307	0.50 564	0.40 541	0.61 406	0.53 563	0.56 237	0.60 364	0.56 427	0.54 389	0.55 393	0.51 487	1.57 512	0.53 448	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.09 77

DGSMNet	2.89 670	0.63 431	3.18 633	3.43 685	4.17 683	2.57 670	6.98 692	0.97 563	0.83 569	0.56 427	1.86 642	0.79 535	0.62 539	1.64 524	1.39 599	4.61 688	5.01 693	5.17 693	4.71 693	4.44 690	4.19 689

hitnet-ft	0.67 510	0.80 506	1.90 388	0.28 230	0.22 301	0.69 502	0.36 475	0.85 455	0.65 433	0.56 427	0.84 563	1.03 605	0.95 608	2.32 615	0.55 456	0.23 581	0.14 446	0.41 625	0.13 367	0.24 431	0.17 347

DStereoRT	0.81 577	0.53 380	2.23 485	0.36 435	0.33 472	0.92 592	0.36 475	0.86 465	0.80 558	0.57 438	0.62 456	0.59 423	1.15 625	1.76 542	1.04 560	0.14 463	0.13 427	2.17 685	0.78 660	0.16 277	0.66 632

HI	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

CoSv	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

DualNet (step1)	0.59 462	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.61 639	0.14 446	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample9	0.94 597	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample7	0.47 344	0.33 223	1.49 233	0.34 400	0.20 257	0.51 253	0.30 410	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.17 519	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.18 367

GMStereo_Zeroshot	0.41 260	0.36 260	1.54 243	0.41 504	0.19 241	0.52 272	0.19 106	0.59 258	0.52 287	0.57 438	0.59 428	0.63 439	0.29 295	0.58 335	0.33 321	0.15 483	0.09 268	0.16 504	0.09 187	0.24 431	0.12 182

GMOStereo	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

error version	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

test-v	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

test-2	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

FINET	0.65 500	0.95 562	3.06 620	0.35 416	0.40 541	0.58 355	0.48 551	0.92 518	1.10 617	0.57 438	0.68 507	0.47 355	0.44 438	1.15 458	0.60 477	0.23 581	0.21 557	0.17 525	0.15 420	0.26 466	0.25 482

UPFNet	0.46 328	0.28 162	1.73 287	0.33 367	0.32 457	0.65 472	0.38 491	0.83 435	0.59 359	0.57 438	0.52 365	0.61 433	0.40 390	0.75 399	0.52 444	0.13 419	0.12 403	0.13 417	0.12 334	0.15 240	0.11 137

HGLStereo	0.54 422	0.69 459	2.00 430	0.35 416	0.40 541	0.66 478	0.30 410	0.83 435	0.62 399	0.57 438	0.69 516	0.69 484	0.54 497	1.07 444	0.55 456	0.13 419	0.13 427	0.13 417	0.11 294	0.19 350	0.17 347

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 462	1.43 641	2.96 610	0.40 497	0.22 301	0.58 355	0.28 378	0.91 509	0.73 513	0.57 438	0.63 470	0.60 430	0.41 401	0.74 398	0.35 340	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.07 103	0.43 599	0.17 347

iResNet	0.51 396	0.76 485	2.59 560	0.41 504	0.17 158	0.64 458	0.27 358	0.82 429	0.70 478	0.57 438	0.64 486	0.43 315	0.36 346	0.70 390	0.52 444	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 225

TCMNet	0.66 505	0.85 526	2.55 557	0.50 564	0.52 593	0.72 516	0.39 497	0.87 476	0.72 498	0.58 456	0.68 507	0.63 439	0.46 457	1.70 532	0.63 484	0.18 531	0.18 524	0.23 579	0.18 474	0.38 573	0.27 500

fast-acv-ft	0.63 488	0.88 536	3.10 624	0.38 476	0.30 426	0.79 556	0.48 551	0.69 317	0.72 498	0.58 456	0.78 551	0.76 524	0.60 525	0.67 376	0.73 512	0.15 483	0.15 474	0.18 545	0.17 461	0.37 566	0.16 326

GASNet	0.73 547	1.47 643	3.04 618	0.47 550	0.33 472	0.57 338	0.34 460	0.91 509	0.75 531	0.58 456	0.58 425	0.74 512	0.55 502	2.03 590	0.65 491	0.21 564	0.15 474	0.19 552	0.17 461	0.51 618	0.28 508

gwcnet-sp	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

scenet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

ssnet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

AAGNet	0.88 589	0.33 223	1.79 340	0.54 584	0.98 643	0.62 426	0.46 539	0.50 180	0.60 364	0.58 456	0.53 377	0.50 371	0.73 568	1.23 465	7.48 686	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.14 217	0.09 77

SST-Stereo	0.52 410	0.20 18	1.76 307	0.62 611	0.53 594	0.62 426	0.66 601	0.55 231	0.61 381	0.58 456	0.53 377	0.52 380	0.60 525	1.59 518	0.29 263	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.10 111

GMM-Stereo	0.50 379	0.23 71	2.41 518	0.54 584	0.24 336	0.77 547	0.46 539	0.59 258	0.57 340	0.58 456	0.73 537	0.47 355	0.43 430	0.68 379	0.27 238	0.10 246	0.06 24	0.13 417	0.13 367	0.14 217	0.44 601

222	0.78 565	0.23 71	1.23 164	0.28 230	0.18 205	0.62 426	0.24 288	1.02 599	0.70 478	0.58 456	0.66 497	0.46 347	0.42 419	1.80 554	6.53 685	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.17 347

DMCA	0.41 260	0.52 373	1.26 169	0.31 312	0.24 336	0.59 374	0.26 333	0.77 383	0.63 411	0.58 456	0.48 320	0.57 413	0.35 339	0.40 218	0.50 435	0.14 463	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.15 240	0.15 294

CC-Net-ROB	0.85 584	1.15 613	2.13 460	0.88 634	0.38 525	0.88 586	0.44 528	1.06 612	0.79 555	0.58 456	0.69 516	0.65 453	0.50 485	2.74 652	0.51 441	0.93 653	0.39 629	0.87 651	0.29 556	0.54 623	0.54 615

HSM	0.62 481	0.76 485	1.72 284	0.30 285	0.29 410	0.64 458	0.28 378	0.94 535	0.62 399	0.58 456	0.57 419	1.40 638	0.64 544	2.59 642	0.42 389	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.11 137

iResNet_ROB	0.50 379	1.15 613	1.73 287	0.31 312	0.21 271	0.58 355	0.22 215	0.95 549	0.82 566	0.58 456	0.62 456	0.57 413	0.39 382	0.84 418	0.40 378	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 225

Hybrid-DGEV-03	0.45 316	0.88 536	1.75 298	0.29 264	0.17 158	0.58 355	0.24 288	0.65 297	0.48 254	0.59 470	1.01 596	0.39 282	0.28 277	0.41 223	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.34 539	0.24 470

xyz-stereo	3.02 673	0.29 175	30.64 716	0.23 81	0.12 21	15.52 693	0.24 288	0.51 190	0.47 251	0.59 470	7.99 686	0.64 448	0.47 466	1.39 480	0.50 435	0.09 140	0.07 75	0.34 614	0.07 103	0.13 188	0.08 49

CASS	0.39 244	0.30 192	1.61 256	0.32 341	0.17 158	0.53 281	0.24 288	0.70 325	0.49 261	0.59 470	0.54 389	0.40 291	0.40 390	0.41 223	0.30 283	0.17 519	0.10 317	0.14 454	0.11 294	0.18 329	0.17 347
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.27 199	0.21 271	0.75 535	0.36 475	0.90 497	0.61 381	0.59 470	0.59 428	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.13 188	0.11 137

CSP-Net	0.50 379	0.39 287	1.25 167	0.29 264	0.23 321	0.77 547	0.35 468	0.86 465	0.57 340	0.59 470	0.59 428	0.65 453	0.40 390	1.77 545	0.44 404	0.16 504	0.11 370	0.10 216	0.10 226	0.20 366	0.14 252

Prome-Stereo	0.49 368	0.30 192	1.76 307	0.60 609	0.23 321	0.63 444	0.42 510	0.62 279	0.60 364	0.59 470	1.03 601	0.43 315	0.72 565	0.60 348	0.33 321	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.43 599

pcwnet_v2	0.64 492	0.49 360	4.41 662	0.32 341	0.27 387	0.60 386	0.25 310	0.97 563	0.88 582	0.59 470	0.70 526	0.63 439	0.55 502	0.66 375	0.37 352	0.17 519	0.15 474	0.15 485	0.14 395	0.21 382	0.23 456

psm_up	0.57 449	0.61 415	1.83 356	0.35 416	0.30 426	0.64 458	0.37 484	0.90 497	0.68 459	0.59 470	0.55 399	0.68 477	0.54 497	1.91 578	0.46 410	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.23 414	0.13 225

DISCO	0.57 449	0.34 241	1.87 374	0.45 540	0.34 485	0.84 572	0.35 468	0.84 447	0.78 550	0.59 470	0.63 470	1.06 612	0.53 494	1.10 447	0.82 527	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.18 367

NOSS_ROB	0.64 492	0.65 443	1.62 258	0.46 545	0.25 356	0.67 484	0.30 410	0.93 526	0.77 546	0.59 470	0.57 419	0.77 526	0.38 368	2.78 653	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.28 598	0.26 542	0.27 477	0.39 586

G2L-Stereo_test	0.55 434	0.97 573	1.89 383	0.33 367	0.24 336	0.75 535	0.38 491	0.79 413	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.74 512	0.39 382	1.56 508	0.43 398	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 225

coex_refinement	0.58 454	0.94 555	1.87 374	0.38 476	0.25 356	0.64 458	0.34 460	0.83 435	0.65 433	0.60 480	0.63 470	0.81 542	0.48 475	1.85 566	0.56 464	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.16 277	0.16 326

MSKI-zero shot	0.46 328	0.38 275	2.47 534	0.27 199	0.43 559	0.56 320	0.20 133	0.77 383	0.43 200	0.60 480	0.51 350	0.44 326	0.17 70	0.68 379	0.21 141	0.09 140	0.29 602	0.09 156	0.32 581	0.14 217	0.10 111

DisPM	0.43 288	0.33 223	1.78 320	0.57 598	0.18 205	0.59 374	0.63 598	0.53 215	0.61 381	0.60 480	0.53 377	0.38 276	0.26 239	0.75 399	0.29 263	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.14 252

DEmStereo	0.68 517	0.31 206	2.25 489	0.42 515	0.17 158	0.66 478	0.89 632	0.51 190	0.59 359	0.60 480	1.01 596	0.45 335	1.26 628	1.54 506	2.26 640	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.11 137

MMNet	0.50 379	0.48 356	1.93 400	0.33 367	0.27 387	0.79 556	0.28 378	0.81 421	0.74 517	0.60 480	0.56 411	0.59 423	0.55 502	0.79 412	0.59 475	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.14 252

GwcNet	0.69 522	0.71 466	3.12 627	0.36 435	0.45 571	0.81 564	0.44 528	0.86 465	0.84 572	0.60 480	0.74 540	0.82 547	0.49 482	1.65 525	0.66 492	0.16 504	0.15 474	0.15 485	0.15 420	0.31 509	0.24 470

STTStereo	0.51 396	0.69 459	2.14 465	0.36 435	0.30 426	0.61 406	0.32 446	0.77 383	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.67 470	0.43 430	0.86 421	0.42 389	0.16 504	0.15 474	0.17 525	0.20 507	0.16 277	0.15 294

Nwc_Net	0.68 517	0.83 519	2.53 546	0.41 504	0.39 531	0.77 547	0.38 491	1.01 596	0.70 478	0.60 480	0.99 593	0.98 594	0.68 556	1.41 484	0.63 484	0.23 581	0.15 474	0.23 579	0.25 534	0.23 414	0.18 367

Wz-Net-LNSev	0.59 462	0.96 565	2.47 534	0.34 400	0.37 519	0.79 556	0.44 528	0.86 465	0.77 546	0.61 489	0.67 500	0.79 535	0.56 506	0.64 359	0.62 482	0.15 483	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.19 384

UDG	0.77 561	1.23 623	2.15 466	0.67 617	0.59 608	0.78 552	0.38 491	0.90 497	0.70 478	0.61 489	0.69 516	1.01 601	0.67 553	1.02 439	0.73 512	0.45 629	0.34 613	0.87 651	0.51 633	0.67 633	0.46 604

Consistency-Raft	0.88 589	0.93 553	3.23 638	0.99 643	0.64 620	0.77 547	0.55 571	0.98 567	0.97 599	0.61 489	1.03 601	0.65 453	1.05 615	0.79 412	1.38 598	0.44 627	0.46 636	0.51 636	0.58 647	0.65 631	0.47 606

PFNet	0.60 468	0.33 223	2.47 534	0.41 504	0.55 599	0.62 426	0.27 358	0.61 275	0.63 411	0.61 489	0.56 411	0.45 335	0.32 323	1.88 575	1.14 573	0.28 608	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.26 466	0.20 403

Pruner-Stereo	0.51 396	0.27 133	1.78 320	1.79 667	0.19 241	0.62 426	0.45 536	0.57 243	0.60 364	0.61 489	0.48 320	0.41 297	0.24 204	0.46 269	1.00 551	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.12 154	0.13 225

LMCR-Stereo	0.52 410	0.71 466	2.39 514	0.40 497	0.21 271	0.74 529	0.31 423	1.02 599	0.64 419	0.61 489	0.63 470	0.39 282	0.51 487	0.62 354	0.42 389	0.19 546	0.09 268	0.12 356	0.09 187	0.23 414	0.12 182

ARAFT	0.60 468	1.23 623	3.10 624	0.28 230	0.16 127	0.64 458	0.36 475	0.90 497	0.67 457	0.61 489	0.49 337	0.55 393	0.31 315	1.24 468	0.32 308	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.37 566	0.21 416

acv_ft	0.48 350	0.44 329	1.76 307	0.32 341	0.41 550	0.63 444	0.28 378	0.81 421	0.68 459	0.61 489	0.59 428	0.69 484	0.45 442	0.44 244	0.63 484	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.41 591	0.10 111

AANet_RVC	0.68 517	1.00 584	2.09 449	0.33 367	0.25 356	0.58 355	0.32 446	0.81 421	0.80 558	0.61 489	0.94 585	0.80 539	0.41 401	2.46 632	1.02 557	0.36 623	0.14 446	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.22 431

DeepPruner_ROB	0.50 379	0.70 464	1.94 410	0.29 264	0.26 374	0.63 444	0.31 423	0.80 417	0.48 254	0.61 489	0.55 399	0.66 460	0.38 368	0.98 433	0.40 378	0.19 546	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.23 414	0.17 347

PWCDC_ROB	0.72 538	1.06 597	2.09 449	0.47 550	0.36 507	0.78 552	0.26 333	0.98 567	1.34 635	0.61 489	2.07 645	0.64 448	0.61 534	0.83 416	0.71 505	0.31 615	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.60 629	0.21 416

MultiAttention	2.38 662	0.50 368	1.93 400	1.80 668	2.56 679	10.86 689	2.30 678	1.22 629	0.80 558	0.62 500	1.16 613	1.13 621	0.56 506	16.09 700	1.18 580	0.20 556	0.09 268	0.43 629	1.62 681	0.94 650	1.58 676

Ntro	1.00 606	1.68 655	2.80 593	0.95 640	0.85 635	1.06 610	0.53 563	0.98 567	0.90 588	0.62 500	0.76 546	0.93 583	0.66 551	1.66 526	0.98 545	0.99 658	0.45 634	0.75 649	0.40 612	1.19 659	0.75 638

CRFU-Net	0.56 442	0.38 275	1.86 369	0.46 545	0.26 374	0.82 567	0.36 475	0.90 497	0.49 261	0.62 500	0.59 428	0.78 530	1.35 636	1.00 437	0.48 425	0.15 483	0.14 446	0.17 525	0.10 226	0.19 350	0.14 252

THIR-Stereo	0.86 585	0.62 421	2.13 460	0.25 132	0.16 127	0.58 355	2.74 683	0.59 258	0.51 279	0.62 500	1.62 636	0.97 593	1.80 657	1.69 531	2.25 639	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.11 137

Syn2CoEx	0.70 526	1.07 600	2.74 584	0.43 519	0.30 426	0.64 458	0.42 510	0.99 579	0.78 550	0.62 500	0.78 551	0.74 512	0.72 565	1.92 582	0.61 480	0.20 556	0.17 512	0.19 552	0.15 420	0.29 490	0.22 431

S-Stereo	0.80 569	0.69 459	3.89 653	0.39 486	0.37 519	0.69 502	0.70 613	0.94 535	0.98 602	0.62 500	0.91 577	0.83 549	0.60 525	2.37 617	0.66 492	0.18 531	0.21 557	0.17 525	0.18 474	0.30 501	0.35 562

RYNet	0.70 526	0.56 399	2.25 489	0.35 416	0.41 550	0.86 578	0.43 517	0.94 535	0.82 566	0.62 500	0.53 377	0.91 577	0.60 525	2.70 649	1.00 551	0.14 463	0.11 370	0.16 504	0.14 395	0.25 445	0.27 500

GANetREF_RVC	0.75 553	1.15 613	2.46 529	0.47 550	0.26 374	0.83 570	0.61 590	0.97 563	0.89 586	0.62 500	0.61 451	0.72 502	0.59 521	2.42 626	0.55 456	0.32 616	0.25 588	0.36 617	0.24 528	0.39 583	0.31 537
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 434	0.92 547	2.36 510	0.38 476	0.37 519	0.60 386	0.28 378	0.82 429	0.62 399	0.62 500	0.55 399	0.72 502	0.45 442	1.00 437	0.43 398	0.15 483	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.15 240	0.16 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 344	0.44 329	1.55 245	0.37 459	0.31 447	0.49 229	0.19 106	0.75 360	0.66 448	0.63 509	0.71 530	0.67 470	0.39 382	0.58 335	0.44 404	0.23 581	0.16 492	0.21 569	0.20 507	0.21 382	0.25 482

SQANet	0.80 569	1.58 648	2.53 546	0.76 624	0.83 634	0.76 539	0.36 475	0.83 435	0.64 419	0.63 509	0.69 516	0.73 506	0.51 487	1.21 461	0.53 448	0.77 650	0.29 602	0.59 641	0.29 556	0.86 647	0.61 626

HH	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

HanStereo	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

ssnet_v2	0.55 434	0.60 410	1.86 369	0.32 341	0.22 301	0.72 516	0.44 528	0.94 535	0.74 517	0.63 509	0.54 389	0.81 542	0.47 466	0.77 407	0.70 502	0.16 504	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.30 501	0.30 528

BUS	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.91 590	0.23 254	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.66 460	0.30 305	0.43 235	0.32 308	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

BSDual-CNN	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

hknet	0.47 344	0.29 175	1.70 276	0.30 285	0.24 336	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.64 419	0.63 509	0.53 377	0.80 539	0.38 368	0.77 407	0.37 352	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

dad	0.51 396	1.01 588	1.74 292	0.29 264	0.19 241	0.60 386	0.26 333	0.52 206	0.75 531	0.63 509	0.63 470	0.63 439	0.33 328	0.85 420	0.47 419	0.27 604	0.15 474	0.40 624	0.18 474	0.22 399	0.14 252

DeepPrunerF	0.86 585	0.86 529	2.91 607	0.45 540	0.50 586	0.64 458	0.48 551	1.14 624	2.64 673	0.63 509	0.61 451	0.65 453	0.62 539	2.21 608	1.31 593	0.23 581	0.19 537	0.30 606	0.28 550	0.36 558	0.25 482

ACVNet-4b	1.93 654	1.85 665	4.10 659	1.07 645	0.86 636	1.15 624	0.53 563	1.06 612	1.12 620	0.64 519	1.09 608	1.99 651	0.70 560	2.20 607	9.86 693	5.62 690	0.41 632	1.03 662	0.55 638	1.86 675	0.85 647

IIG-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.54 584	0.23 321	0.61 406	0.21 175	0.73 346	0.65 433	0.64 519	0.69 516	0.69 484	0.38 368	2.09 600	1.39 599	0.11 326	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.09 77

PSM-AAD	0.63 488	0.22 50	1.77 316	0.37 459	0.23 321	0.86 578	1.17 653	0.59 258	0.60 364	0.64 519	0.71 530	0.68 477	2.93 669	0.65 370	0.31 295	0.09 140	0.07 75	0.17 525	0.15 420	0.13 188	0.33 555

KYRaft	0.48 350	0.29 175	1.75 298	0.33 367	0.21 271	0.75 535	0.44 528	0.58 249	0.57 340	0.64 519	0.93 583	0.53 382	0.72 565	0.60 348	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.12 154	0.54 615

NCC-stereo	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431

Abc-Net	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 553	1.06 597	2.11 454	0.64 613	0.59 608	1.13 622	0.43 517	1.14 624	1.05 609	0.64 519	0.71 530	0.96 590	0.61 534	1.21 461	0.76 516	0.37 624	0.18 524	0.27 595	0.24 528	0.56 625	0.32 546

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 449	0.87 532	2.11 454	0.32 341	0.30 426	0.84 572	0.40 500	0.88 485	0.72 498	0.65 526	0.73 537	0.66 460	0.57 512	0.93 427	0.71 505	0.13 419	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.14 252

SACVNet	0.60 468	0.74 481	1.90 388	0.37 459	0.28 401	0.64 458	0.37 484	0.86 465	0.61 381	0.65 526	0.62 456	0.69 484	0.44 438	2.08 598	0.42 389	0.18 531	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.38 573	0.24 470

OMP-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.56 593	0.37 519	0.60 386	0.26 333	0.70 325	0.65 433	0.66 528	0.60 444	0.69 484	0.32 323	2.09 600	1.20 583	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.10 111

RP	0.67 510	0.82 515	1.94 410	0.43 519	0.44 560	0.65 472	0.45 536	0.89 491	0.82 566	0.66 528	0.92 579	0.99 597	0.76 576	1.55 507	0.66 492	0.25 595	0.18 524	0.23 579	0.20 507	0.31 509	0.22 431

ADCP+	0.94 597	1.12 604	3.14 628	0.34 400	0.39 531	1.06 610	0.79 623	0.89 491	0.80 558	0.66 528	0.67 500	0.85 558	1.55 647	0.93 427	4.55 675	0.13 419	0.11 370	0.16 504	0.15 420	0.26 466	0.25 482

MLCV	0.48 350	0.89 540	1.85 361	0.29 264	0.14 68	0.59 374	0.23 254	0.72 334	0.59 359	0.66 528	0.66 497	0.55 393	0.36 346	1.03 441	0.49 430	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 137

LL-Strereo	0.72 538	1.29 630	2.49 538	0.36 435	0.45 571	0.55 304	0.32 446	0.93 526	0.71 488	0.67 532	0.58 425	0.85 558	0.79 581	2.67 648	0.46 410	0.10 246	0.18 524	0.14 454	0.12 334	0.40 588	0.42 598

Wz-Net-SNSev	0.76 557	1.32 635	3.11 626	0.40 497	0.31 447	0.71 510	0.60 586	0.98 567	0.87 578	0.67 532	0.83 560	0.96 590	0.60 525	1.67 528	0.97 542	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.17 461	0.36 558	0.24 470

DDUNet	0.77 561	1.12 604	1.88 376	0.76 624	0.69 625	0.84 572	0.43 517	0.85 455	0.65 433	0.67 532	0.75 543	0.91 577	0.52 492	1.03 441	0.57 468	0.54 635	0.37 618	0.95 657	0.52 636	0.71 637	0.57 621

DRaft	0.62 481	0.38 275	1.76 307	0.24 108	0.16 127	0.64 458	0.66 601	0.53 215	0.53 304	0.67 532	0.99 593	0.38 276	1.00 610	1.44 486	2.10 634	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.14 395	0.18 329	0.21 416

SuperB	1.15 619	1.14 609	5.43 669	0.36 435	0.26 374	0.81 564	0.89 632	0.88 485	1.17 623	0.67 532	0.68 507	0.63 439	1.39 640	1.74 539	3.37 663	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	2.80 683	0.25 482

StereoDRNet-Refined	0.50 379	0.41 305	1.50 236	0.33 367	0.21 271	0.68 496	0.26 333	0.81 421	0.68 459	0.67 532	0.68 507	0.73 506	0.42 419	1.10 447	0.59 475	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.14 395	0.25 445	0.21 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 468	0.71 466	1.95 413	0.35 416	0.34 485	0.67 484	0.34 460	0.90 497	0.74 517	0.68 538	0.62 456	0.80 539	0.45 442	1.78 546	0.64 489	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.29 490	0.21 416

DMCA-RVC	0.62 481	0.96 565	2.63 564	0.36 435	0.90 639	0.56 320	0.31 423	0.69 317	0.57 340	0.68 538	0.52 365	0.59 423	0.56 506	1.23 465	0.53 448	0.16 504	0.38 622	0.20 561	0.15 420	0.20 366	0.15 294

z-mn7	0.80 569	1.52 645	2.62 563	0.36 435	0.28 401	1.01 604	0.48 551	0.90 497	1.29 632	0.69 540	1.35 627	0.85 558	0.59 521	2.03 590	1.09 566	0.14 463	0.12 403	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.20 403

w-ln-seven-2	0.68 517	1.13 607	2.46 529	0.36 435	0.27 387	0.65 472	0.44 528	0.87 476	0.83 569	0.69 540	0.75 543	0.72 502	0.63 542	1.56 508	1.15 575	0.13 419	0.13 427	0.15 485	0.14 395	0.35 551	0.19 384

DCVSM-stereo	0.49 368	0.29 175	2.49 538	0.29 264	0.22 301	0.53 281	0.52 559	0.58 249	0.49 261	0.69 540	0.46 301	0.79 535	0.48 475	0.53 319	0.42 389	0.13 419	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.20 366	0.20 403

otaku	1.03 609	1.68 655	2.72 578	0.95 640	0.73 628	1.03 607	0.59 584	0.99 579	0.86 575	0.69 540	1.61 635	0.98 594	0.64 544	1.46 492	1.14 573	0.95 656	0.46 636	0.72 648	0.40 612	1.24 663	0.78 642

AF-Net	0.69 522	0.92 547	2.21 477	0.41 504	0.40 541	0.68 496	0.40 500	1.02 599	0.86 575	0.69 540	1.03 601	1.04 608	0.84 589	1.19 460	0.78 520	0.22 577	0.14 446	0.25 591	0.17 461	0.30 501	0.18 367

CVANet_RVC	0.65 500	0.80 506	2.13 460	0.36 435	0.26 374	0.62 426	0.42 510	0.84 447	0.72 498	0.69 540	0.68 507	0.68 477	0.52 492	2.64 644	0.42 389	0.19 546	0.12 403	0.22 572	0.17 461	0.37 566	0.15 294

DStereoO	0.99 602	0.66 450	1.67 268	0.75 623	0.99 646	0.73 523	1.33 660	0.94 535	0.91 589	0.70 546	1.06 606	0.75 518	1.75 656	0.95 430	2.39 644	1.20 667	0.41 632	0.48 633	0.59 649	0.85 646	0.60 625

CrosDoStereo	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

DeepStereo_LL	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

DPSNet	0.86 585	0.60 410	2.34 504	0.58 600	0.36 507	1.07 615	0.75 619	1.30 636	1.05 609	0.70 546	0.68 507	0.94 587	1.29 629	2.08 598	1.82 621	0.26 599	0.23 571	0.16 504	0.17 461	0.48 611	0.40 592

NCCL2	0.65 500	0.94 555	1.96 422	0.43 519	0.30 426	0.71 510	0.68 607	0.84 447	0.65 433	0.70 546	0.60 444	0.86 565	0.54 497	1.56 508	0.57 468	0.20 556	0.16 492	0.67 645	0.25 534	0.22 399	0.24 470

Wz-Net-TNSev	0.91 593	1.73 659	3.08 621	0.36 435	0.31 447	1.00 603	0.71 614	1.06 612	0.97 599	0.71 551	0.72 535	1.09 616	0.87 594	2.42 626	1.59 609	0.20 556	0.20 548	0.16 504	0.20 507	0.44 607	0.35 562

RGC	0.71 535	0.97 573	2.18 473	0.44 526	0.44 560	0.73 523	0.40 500	0.94 535	0.71 488	0.71 551	1.04 604	1.01 601	0.71 562	1.74 539	0.70 502	0.23 581	0.18 524	0.28 598	0.26 542	0.29 490	0.27 500

GANet	0.75 553	0.84 521	2.01 431	0.40 497	0.25 356	0.74 529	0.66 601	0.87 476	0.73 513	0.71 551	1.07 607	0.84 554	0.59 521	2.71 651	1.15 575	0.17 519	0.16 492	0.44 630	0.16 441	0.31 509	0.20 403

GrayStereo	0.66 505	0.19 10	1.76 307	0.90 635	0.23 321	0.62 426	1.42 668	0.62 279	0.60 364	0.72 554	0.78 551	0.56 406	3.07 672	0.60 348	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.21 513	0.11 137	0.18 367

DSFCA	0.54 422	0.35 250	1.41 211	0.28 230	0.28 401	0.79 556	0.88 631	0.76 372	0.70 478	0.72 554	0.66 497	0.67 470	0.57 512	1.17 459	0.63 484	0.16 504	0.14 446	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.13 225

HSM-Net_RVC	0.67 510	0.34 241	2.23 485	0.26 175	0.19 241	0.67 484	0.29 402	1.26 635	0.69 468	0.72 554	0.70 526	0.78 530	0.42 419	3.77 673	0.41 386	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.11 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 422	0.55 397	1.49 233	0.36 435	0.25 356	0.65 472	0.36 475	0.80 417	0.70 478	0.72 554	0.69 516	0.83 549	0.46 457	1.53 505	0.60 477	0.13 419	0.12 403	0.14 454	0.14 395	0.14 217	0.13 225

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 476	0.61 415	3.35 644	0.33 367	0.58 606	0.66 478	0.20 133	0.98 567	0.55 324	0.73 558	0.52 365	0.99 597	0.65 546	0.58 335	0.29 263	0.10 246	0.16 492	0.10 216	0.41 615	0.29 490	0.20 403

IPLGR	0.54 422	0.56 399	2.68 571	0.36 435	0.18 205	0.62 426	0.54 567	1.02 599	0.64 419	0.73 558	0.46 301	0.47 355	0.45 442	1.12 453	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.19 350	0.12 182

stereogan	0.69 522	0.51 371	2.44 526	0.39 486	0.39 531	1.01 604	0.41 506	0.94 535	0.92 593	0.73 558	0.85 567	1.15 624	0.69 558	1.57 512	0.53 448	0.19 546	0.18 524	0.20 561	0.16 441	0.36 558	0.24 470

YMNet	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

YMNet_1	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

RainbowNet	1.15 619	1.78 661	2.72 578	1.12 651	0.91 640	1.06 610	0.76 621	1.16 628	1.13 622	0.75 563	0.97 590	1.09 616	0.80 582	1.60 519	1.21 585	1.17 665	1.26 675	1.01 661	0.57 644	1.13 657	0.88 652

Wz-Net-MNSev	0.65 500	0.97 573	2.19 475	0.36 435	0.33 472	0.90 588	0.60 586	0.92 518	0.81 565	0.75 563	0.72 535	0.73 506	0.65 546	1.39 480	0.71 505	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.24 431	0.18 367

StereoDRNet	0.64 492	0.88 536	2.35 507	0.41 504	0.45 571	0.73 523	0.47 547	0.94 535	0.74 517	0.75 563	0.54 389	0.74 512	0.47 466	1.70 532	0.72 509	0.15 483	0.14 446	0.15 485	0.14 395	0.20 366	0.19 384

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 526	0.65 443	3.45 645	0.50 564	0.60 613	0.75 535	0.23 254	0.96 554	0.60 364	0.76 566	1.30 622	0.81 542	0.60 525	0.57 331	0.82 527	0.10 246	0.16 492	0.11 292	0.43 618	0.31 509	0.22 431

TransformOpticalFlow	0.64 492	0.56 399	2.66 569	0.44 526	0.26 374	0.62 426	0.28 378	0.83 435	0.71 488	0.76 566	0.74 540	0.91 577	0.85 590	1.83 559	0.81 526	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.11 137	0.12 182

RAFT-RH_RVC	0.61 476	0.50 368	2.33 502	0.36 435	0.29 410	0.60 386	0.18 95	0.44 107	0.58 351	0.76 566	1.91 643	0.47 355	0.29 295	1.60 519	1.23 587	0.14 463	0.07 75	0.13 417	0.13 367	0.10 103	0.09 77

FAT-Stereo	0.70 526	0.54 388	2.88 599	0.36 435	0.29 410	0.62 426	0.54 567	0.97 563	0.87 578	0.76 566	0.92 579	0.94 587	0.80 582	1.84 564	0.57 468	0.18 531	0.19 537	0.17 525	0.16 441	0.22 399	0.25 482

UGAM-zero	0.63 488	0.39 287	2.49 538	0.30 285	0.49 585	0.67 484	0.19 106	0.91 509	0.45 221	0.77 570	0.45 293	1.16 626	0.82 585	2.05 593	0.29 263	0.09 140	0.15 474	0.09 156	0.44 619	0.11 137	0.22 431

PASM	0.72 538	0.68 455	1.91 394	0.47 550	0.44 560	0.60 386	0.51 556	0.76 372	0.80 558	0.77 570	0.67 500	0.87 567	0.61 534	2.40 624	0.67 495	0.32 616	0.35 614	0.36 617	0.41 615	0.45 608	0.39 586

ADCPNet	0.99 602	0.99 582	3.93 656	0.37 459	0.68 624	1.36 631	0.62 595	0.87 476	0.76 541	0.78 572	0.81 555	1.08 614	1.18 626	1.14 456	2.49 646	0.21 564	0.69 659	0.21 569	0.95 668	0.29 490	0.37 577

XPNet_ROB	0.61 476	0.72 470	1.66 266	0.37 459	0.27 387	0.67 484	0.47 547	0.89 491	0.71 488	0.78 572	0.70 526	0.81 542	0.53 494	1.70 532	0.76 516	0.21 564	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.20 366	0.21 416

RT-IGEV	0.66 505	0.25 103	2.11 454	0.56 593	0.46 579	0.62 426	0.54 567	0.99 579	0.75 531	0.79 574	0.93 583	0.85 558	0.78 580	0.59 341	1.64 613	0.12 387	0.16 492	0.11 292	0.47 624	0.28 483	0.30 528

zh-sn7	0.89 591	1.73 659	3.09 623	0.39 486	0.30 426	0.82 567	0.63 598	0.96 554	0.87 578	0.79 574	1.12 610	0.84 554	0.87 594	2.42 626	1.63 611	0.16 504	0.17 512	0.16 504	0.16 441	0.34 539	0.29 515

MSAF-DinoV2	3.10 674	1.86 667	10.68 687	3.61 686	0.30 426	3.34 674	0.82 628	2.81 676	1.79 655	0.80 576	0.87 571	1.56 645	1.10 620	26.49 715	1.96 624	0.17 519	0.13 427	0.19 552	1.63 682	0.92 649	0.99 660

HBP-ISP	0.76 557	1.30 631	3.19 634	0.35 416	0.26 374	0.85 576	0.54 567	1.03 606	0.72 498	0.80 576	0.69 516	0.68 477	0.83 586	2.04 592	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.29 605	0.25 534	0.28 483	0.24 470

edge stereo	0.81 577	0.73 477	3.30 640	0.37 459	1.21 659	0.62 426	0.39 497	0.93 526	0.79 555	0.80 576	0.88 574	1.14 623	0.71 562	2.18 606	0.71 505	0.21 564	0.20 548	0.26 594	0.18 474	0.38 573	0.26 492

XQC	0.73 547	0.98 577	2.39 514	0.46 545	0.35 498	0.81 564	0.46 539	1.00 588	1.00 603	0.80 576	0.69 516	0.88 571	0.74 573	1.32 472	1.20 583	0.24 590	0.16 492	0.23 579	0.20 507	0.41 591	0.33 555

DRN-Test	0.64 492	0.43 318	2.44 526	0.39 486	0.44 560	0.80 563	0.41 506	1.02 599	0.78 550	0.80 576	0.63 470	0.69 484	0.56 506	1.79 550	0.69 500	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.17 347

ETE_ROB	0.60 468	0.71 466	1.55 245	0.37 459	0.25 356	0.69 502	0.51 556	1.47 645	0.70 478	0.80 576	0.69 516	0.85 558	0.49 482	1.36 477	0.58 473	0.16 504	0.13 427	0.19 552	0.16 441	0.21 382	0.23 456

IGEV-FE	0.53 416	0.34 241	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.70 494	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

IGEV_Zeroshot_test	0.53 416	0.33 223	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.71 499	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

iRaft-Stereo_20w	0.58 454	0.39 287	1.96 422	0.45 540	0.32 457	0.92 592	0.57 580	1.14 624	0.56 336	0.81 582	0.40 268	0.55 393	0.69 558	0.65 370	1.04 560	0.09 140	0.16 492	0.09 156	0.36 602	0.17 301	0.25 482

FBW_ROB	0.83 581	0.77 494	1.77 316	0.44 526	0.30 426	0.87 582	0.46 539	1.10 619	0.91 589	0.81 582	0.75 543	1.01 601	0.61 534	3.66 672	1.23 587	0.26 599	0.23 571	0.36 617	0.25 534	0.27 477	0.62 627

LALA_ROB	0.60 468	0.76 485	1.69 272	0.36 435	0.29 410	0.79 556	0.55 571	0.94 535	0.77 546	0.81 582	0.67 500	0.94 587	0.49 482	0.99 434	0.73 512	0.21 564	0.15 474	0.20 561	0.18 474	0.23 414	0.21 416

WZ-Net	0.92 595	1.31 632	3.76 650	0.41 504	0.36 507	0.86 578	0.71 614	1.00 588	1.06 612	0.82 587	0.92 579	1.06 612	1.05 615	2.16 605	1.61 610	0.19 546	0.13 427	0.15 485	0.16 441	0.32 518	0.28 508

DAS	0.56 442	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	2.40 624	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

SepStereo	0.52 410	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	1.56 508	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

Select-FE	0.65 500	0.67 452	2.76 586	0.49 560	0.55 599	0.79 556	0.16 63	0.90 497	0.53 304	0.84 590	0.55 399	0.91 577	0.75 574	0.57 331	1.16 577	0.11 326	0.18 524	0.11 292	0.49 629	0.14 217	0.31 537

MyStereo06	0.54 422	0.41 305	2.68 571	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.81 421	0.44 206	0.84 590	0.52 365	0.78 530	0.58 518	0.48 288	1.10 567	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 608	1.67 653	2.32 499	0.47 550	0.39 531	1.47 634	0.95 635	0.95 549	0.91 589	0.84 590	0.94 585	1.05 610	0.60 525	2.95 659	0.72 509	0.41 625	0.72 663	0.32 611	0.55 638	0.74 638	1.22 668

MADNet+	1.36 635	1.93 672	5.95 671	0.81 631	0.59 608	1.57 640	1.09 647	1.39 643	1.22 626	0.84 590	1.01 596	1.25 630	1.12 622	3.19 664	2.36 643	0.45 629	0.47 639	0.38 623	0.34 589	0.59 626	0.57 621

CBMV	0.71 535	0.76 485	2.64 566	0.33 367	0.20 257	0.78 552	0.79 623	0.98 567	0.78 550	0.85 594	0.71 530	0.86 565	1.10 620	1.46 492	0.62 482	0.18 531	0.20 548	0.21 569	0.19 494	0.25 445	0.33 555
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 535	0.41 305	1.59 250	0.40 497	0.45 571	1.06 610	0.55 571	0.98 567	0.71 488	0.88 595	0.97 590	0.82 547	0.88 598	1.68 529	0.94 538	0.32 616	0.26 591	0.32 611	0.27 547	0.34 539	0.30 528

ADCRef	0.80 569	0.96 565	2.29 496	0.37 459	0.35 498	0.96 596	0.51 556	0.87 476	0.75 531	0.88 595	0.83 560	0.61 433	1.36 637	1.02 439	3.27 659	0.13 419	0.11 370	0.17 525	0.19 494	0.25 445	0.21 416

SDNR	1.22 627	0.80 506	2.71 576	0.33 367	1.48 667	1.98 659	0.23 254	1.93 664	2.44 669	0.89 597	2.52 657	1.36 636	0.51 487	3.65 671	1.93 623	0.30 613	0.31 607	0.22 572	0.16 441	0.33 527	0.36 570

DANet	0.80 569	0.65 443	2.21 477	1.19 653	0.48 584	0.74 529	1.25 656	0.89 491	1.53 644	0.89 597	0.71 530	0.96 590	0.56 506	1.83 559	0.96 541	0.18 531	0.16 492	0.19 552	0.16 441	0.26 466	0.29 515
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.74 550	1.05 595	2.54 552	0.37 459	0.34 485	1.03 607	0.47 547	1.00 588	1.08 614	0.90 599	0.85 567	0.85 558	0.57 512	1.37 478	1.26 590	0.14 463	0.13 427	0.16 504	0.15 420	0.31 509	0.20 403

PAM_32	0.70 526	0.35 250	2.73 583	0.54 584	0.61 617	1.07 615	0.43 517	0.84 447	0.49 261	0.90 599	0.91 577	1.23 628	0.77 579	0.65 370	1.10 567	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.49 629	0.15 240	0.38 580

PWC_ROB	0.70 526	0.94 555	1.88 376	0.39 486	0.39 531	0.62 426	0.30 410	0.98 567	0.94 595	0.91 601	1.29 621	0.77 526	0.62 539	1.62 523	1.03 559	0.18 531	0.11 370	0.18 545	0.13 367	0.51 618	0.22 431

STrans-v2	0.67 510	0.56 399	2.64 566	0.27 199	0.23 321	0.57 338	0.33 455	0.96 554	0.69 468	0.92 602	0.85 567	0.89 573	0.93 602	1.83 559	1.21 585	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.12 182

RTSC	0.72 538	1.00 584	2.22 481	0.40 497	0.29 410	0.82 567	0.31 423	0.96 554	1.10 617	0.92 602	0.81 555	0.78 530	0.58 518	1.23 465	1.55 608	0.18 531	0.17 512	0.14 454	0.17 461	0.43 599	0.30 528

PAM	0.70 526	0.35 250	2.72 578	0.56 593	0.62 619	1.08 617	0.53 563	0.85 455	0.44 206	0.93 604	0.92 579	1.24 629	0.68 556	0.64 359	1.01 555	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.48 627	0.14 217	0.38 580

ACVNet_1	1.33 632	1.91 670	4.03 657	1.09 648	0.88 637	1.19 628	0.66 601	1.24 633	1.17 623	0.94 605	0.96 588	3.09 665	1.04 614	2.37 617	1.11 570	1.04 660	0.48 642	1.03 662	0.48 627	1.12 656	0.83 644

anonymity	0.80 569	0.66 450	1.29 177	0.59 605	0.75 629	0.67 484	0.52 559	0.95 549	0.71 488	0.94 605	0.70 526	0.67 470	0.87 594	0.71 392	1.35 596	0.64 642	0.62 650	0.58 639	1.44 678	0.60 629	0.65 630

EAI-Stereo	0.78 565	0.25 103	1.67 268	0.54 584	0.59 608	1.95 654	2.05 675	1.11 623	0.64 419	0.95 607	1.49 632	0.50 371	0.67 553	0.59 341	1.44 603	0.09 140	0.19 537	0.09 156	0.49 629	0.13 188	0.22 431

psmorigin	1.36 635	0.60 410	13.80 696	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.33 455	0.77 383	0.61 381	0.96 608	0.88 574	1.17 627	0.73 568	4.00 674	0.86 532	0.19 546	0.22 563	0.17 525	0.18 474	0.24 431	0.29 515

pmcnn	1.32 631	1.05 595	2.77 589	0.74 622	1.43 662	0.72 516	0.56 576	0.96 554	0.91 589	0.99 609	2.92 668	6.01 684	0.70 560	2.38 620	3.32 662	0.13 419	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 431

zh-mn7	0.80 569	1.54 646	3.00 616	0.35 416	0.27 387	0.72 516	0.41 506	0.93 526	1.11 619	1.00 610	1.28 619	0.75 518	0.57 512	1.87 567	1.18 580	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.26 466	0.21 416

model_zeroshot	0.44 297	0.68 455	1.97 427	0.28 230	0.18 205	0.69 502	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 610	0.34 232	0.42 311	0.20 132	0.69 385	0.24 202	0.10 246	0.22 563	0.10 216	0.22 523	0.12 154	0.10 111

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 633	1.70 657	2.50 542	0.56 593	0.40 541	2.15 664	0.99 638	1.24 633	1.26 629	1.02 612	1.10 609	1.29 632	0.88 598	3.10 663	1.08 564	1.66 676	0.83 667	0.68 646	0.88 665	1.57 670	1.80 680

MFMNet_re	0.92 595	1.28 629	2.53 546	0.82 632	0.76 632	0.90 588	0.75 619	0.98 567	1.04 608	1.03 613	1.05 605	0.84 554	0.94 605	0.83 416	0.72 509	0.68 644	0.60 648	0.63 643	0.60 650	0.77 642	0.74 636

NVStereoNet_ROB	1.16 621	0.95 562	2.54 552	0.58 600	0.55 599	0.78 552	0.63 598	1.00 588	1.08 614	1.03 613	4.07 680	1.48 641	1.22 627	2.88 658	1.27 591	0.50 632	0.46 636	0.54 637	0.62 651	0.50 616	0.63 629
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 557	0.42 313	2.68 571	0.33 367	0.22 301	0.74 529	0.47 547	0.96 554	0.76 541	1.04 615	0.96 588	0.88 571	0.93 602	2.06 594	1.19 582	0.22 577	0.24 575	0.27 595	0.25 534	0.25 445	0.28 508

FTStereo	0.76 557	0.18 6	2.35 507	0.71 619	0.21 271	0.73 523	1.79 672	0.57 243	0.53 304	1.07 616	1.63 637	1.29 632	2.13 661	0.75 399	0.29 263	0.19 546	0.08 180	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.40 592

SHD	0.72 538	0.77 494	2.36 510	0.45 540	0.40 541	0.71 510	0.32 446	1.02 599	1.25 628	1.07 616	0.84 563	0.90 575	0.73 568	1.09 446	0.98 545	0.21 564	0.18 524	0.20 561	0.21 513	0.32 518	0.31 537

NaN_ROB	1.14 617	0.94 555	2.96 610	0.53 579	0.56 602	1.13 622	0.99 638	0.98 567	1.00 603	1.09 618	0.87 571	0.77 526	1.06 617	5.90 682	2.72 649	0.16 504	0.23 571	0.16 504	0.24 528	0.22 399	0.36 570

AnyNet_C32	1.00 606	1.33 637	2.53 546	0.49 560	0.54 596	1.15 624	1.14 651	0.91 509	0.89 586	1.11 619	0.95 587	0.87 567	0.93 602	1.50 501	4.07 670	0.21 564	0.20 548	0.25 591	0.24 528	0.38 573	0.33 555

RTS	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

RTSA	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

G-Net	0.99 602	0.64 436	2.76 586	0.57 598	0.67 622	2.03 660	0.72 617	0.76 372	0.67 457	1.14 622	2.56 659	1.30 635	1.02 612	1.48 500	1.74 618	0.25 595	0.24 575	0.24 586	0.26 542	0.37 566	0.31 537

DStereoSA	2.12 658	0.98 577	2.80 593	1.25 655	2.23 676	1.97 657	4.62 689	1.22 629	2.54 672	1.16 623	3.84 679	1.00 599	4.05 678	2.07 596	5.29 680	0.93 653	1.48 678	0.48 633	1.51 680	0.95 652	1.95 681

IMH-64-1	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

IMH-64	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

TDLM	0.67 510	0.92 547	1.76 307	0.37 459	0.24 336	0.66 478	0.56 576	0.82 429	0.74 517	1.16 623	0.62 456	0.61 433	0.48 475	2.70 649	0.50 435	0.20 556	0.11 370	0.35 615	0.14 395	0.32 518	0.16 326

SANet	1.20 623	1.21 621	3.33 643	0.38 476	0.27 387	1.73 649	0.85 629	1.10 619	2.49 671	1.16 623	1.83 641	1.72 647	1.50 646	2.37 617	2.84 652	0.18 531	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.32 518	0.32 546

SGM-Forest	1.04 610	0.42 313	3.59 649	0.41 504	0.32 457	1.05 609	1.32 659	0.94 535	0.83 569	1.16 623	2.23 653	1.03 605	1.39 640	2.49 635	2.35 642	0.21 564	0.21 557	0.20 561	0.19 494	0.23 414	0.32 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 617	1.49 644	4.23 661	0.54 584	0.53 594	1.51 638	1.37 662	1.04 610	1.07 613	1.17 629	1.33 625	1.15 624	1.08 618	1.61 522	2.74 650	0.25 595	0.22 563	0.28 598	0.24 528	0.48 611	0.40 592

CSAN	1.25 628	1.12 604	3.04 618	0.51 569	0.37 519	1.06 610	1.15 652	1.22 629	1.08 614	1.17 629	1.91 643	1.04 608	1.31 632	5.96 683	2.43 645	0.26 599	0.22 563	0.24 586	0.24 528	0.31 509	0.30 528

test_sample8	1.12 614	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.95 549	0.61 381	1.18 631	0.56 411	2.53 660	1.31 632	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

ACVNet_2	1.42 641	1.81 662	3.23 638	1.08 646	0.92 641	1.32 629	0.85 629	1.49 647	1.69 650	1.19 632	1.73 639	2.13 653	1.03 613	2.50 636	1.40 601	0.91 652	0.53 644	1.00 660	0.55 638	2.11 677	0.85 647

ADCMid	0.96 601	1.32 635	2.74 584	0.38 476	0.35 498	0.99 600	0.58 582	0.94 535	0.86 575	1.23 633	1.01 596	1.01 601	1.00 610	1.05 443	3.97 668	0.21 564	0.19 537	0.42 626	0.32 581	0.40 588	0.29 515

WAO-6	1.58 648	1.54 646	2.32 499	1.14 652	1.00 647	2.30 666	1.03 644	1.82 661	2.85 675	1.25 634	2.61 661	2.20 654	1.56 648	2.47 634	1.99 627	0.95 656	0.67 653	1.19 667	0.83 663	1.08 654	0.88 652

LVE	1.96 655	2.17 682	3.14 628	1.68 664	1.80 673	1.63 643	1.03 644	2.34 671	2.81 674	1.25 634	2.89 666	4.24 675	1.29 629	2.79 654	1.44 603	2.85 684	0.91 670	1.18 664	1.46 679	1.23 662	1.10 665

ADCS	1.05 611	1.36 640	2.98 614	0.42 515	0.36 507	0.96 596	0.81 627	1.06 612	1.12 620	1.25 634	0.97 590	1.08 614	0.90 600	1.25 469	4.86 677	0.21 564	0.21 557	0.22 572	0.23 526	0.36 558	0.38 580

JetBlue	1.78 650	1.63 649	3.92 654	0.73 620	1.21 659	4.38 681	3.35 684	1.59 651	1.20 625	1.26 637	1.52 634	2.37 657	1.88 658	3.23 665	3.00 653	0.53 633	0.47 639	0.48 633	0.49 629	1.29 665	0.97 654

ADCL	0.99 602	0.79 504	2.43 524	0.39 486	0.32 457	1.50 637	1.90 673	0.92 518	0.97 599	1.26 637	1.27 618	1.00 599	1.42 642	1.14 456	3.31 661	0.17 519	0.14 446	0.22 572	0.21 513	0.30 501	0.22 431

IMH	2.02 657	2.15 681	2.69 574	1.68 664	1.12 656	1.66 646	0.92 634	2.10 669	1.92 660	1.32 639	2.66 663	2.21 655	1.69 653	5.78 681	1.68 614	5.54 689	0.96 671	1.31 670	0.71 657	1.32 668	0.99 660

AANet	0.82 580	0.91 545	2.89 602	0.34 400	0.29 410	0.63 444	0.38 491	0.81 421	1.31 633	1.33 640	1.39 628	1.26 631	1.14 624	1.32 472	0.97 542	0.20 556	0.17 512	0.18 545	0.19 494	0.33 527	0.31 537

SAMSARA	0.91 593	0.97 573	2.22 481	0.80 628	0.58 606	1.32 629	1.31 658	1.01 596	0.94 595	1.36 641	0.87 571	1.38 637	0.90 600	1.72 536	1.02 557	0.24 590	0.30 606	0.22 572	0.25 534	0.36 558	0.35 562

LSM	3.31 676	1.11 603	5.29 668	9.40 692	30.65 711	0.84 572	1.12 650	0.91 509	1.22 626	1.36 641	2.19 650	0.93 583	0.83 586	1.66 526	0.90 533	0.21 564	0.31 607	0.24 586	0.28 550	0.39 583	6.33 692

SPS-STEREO	1.07 612	1.13 607	2.88 599	0.65 615	0.69 625	0.99 600	0.68 607	1.05 611	0.87 578	1.36 641	1.23 616	1.46 640	0.94 605	1.87 567	1.72 617	0.66 643	0.61 649	0.58 639	0.57 644	0.65 631	0.77 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 649	2.10 675	5.22 666	1.53 662	8.90 686	0.86 578	0.31 423	0.96 554	0.96 598	1.37 644	1.01 596	1.13 621	1.98 660	1.51 502	0.91 534	0.54 635	0.31 607	1.18 664	0.63 653	1.13 657	0.80 643

MonStereo1	1.98 656	1.01 588	1.78 320	1.19 653	1.04 650	3.58 675	0.61 590	1.53 650	1.93 661	1.39 645	3.37 674	2.23 656	10.80 692	2.84 657	1.25 589	1.04 660	0.38 622	0.96 658	0.57 644	1.10 655	1.00 662

IPLG	0.69 522	0.84 521	2.43 524	0.35 416	0.21 271	1.65 645	0.61 590	1.36 640	0.58 351	1.39 645	0.51 350	0.37 268	0.87 594	1.41 484	0.36 345	0.09 140	0.07 75	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.11 137

PVD	0.90 592	0.85 526	2.15 466	0.53 579	0.50 586	0.99 600	0.56 576	1.15 627	1.64 648	1.41 647	1.41 631	1.11 620	1.13 623	1.35 476	1.31 593	0.26 599	0.28 601	0.28 598	0.26 542	0.37 566	0.49 610

WAO-7	1.48 643	1.63 649	2.49 538	0.93 638	0.75 629	1.72 648	1.10 648	1.84 662	1.96 662	1.43 648	2.54 658	1.97 650	1.61 650	3.06 661	2.08 631	0.69 645	0.66 652	0.94 656	0.74 658	0.80 644	0.69 633

PWCK	1.49 644	1.90 669	3.22 637	1.09 648	0.54 596	1.71 647	1.73 671	1.49 647	1.53 644	1.44 649	1.80 640	1.82 648	1.30 631	3.34 667	1.76 619	1.07 662	0.56 646	0.97 659	0.58 647	1.38 669	0.65 630

Dean	1.79 651	1.83 663	3.92 654	1.29 656	1.07 653	1.55 639	1.00 641	1.95 665	2.33 667	1.47 650	4.19 681	4.26 676	1.33 635	2.21 608	1.48 605	1.14 664	0.68 657	1.18 664	0.74 658	1.24 663	0.98 655

aanetorigin	0.77 561	0.80 506	2.59 560	0.43 519	0.44 560	0.58 355	1.01 643	0.57 243	0.68 459	1.53 651	1.23 616	0.81 542	1.08 618	1.07 444	1.07 563	0.18 531	0.15 474	0.17 525	0.21 513	0.54 623	0.30 528

MFN_U_SF_RVC	1.55 647	2.39 683	3.16 630	0.65 615	0.41 550	1.12 620	0.46 539	1.23 632	1.33 634	1.61 652	1.20 614	1.43 639	0.98 609	1.76 542	1.97 625	1.90 679	1.80 679	1.98 683	2.15 685	1.63 671	1.77 679

tt	4.93 681	0.27 133	4.20 660	2.29 676	1.58 670	10.20 688	16.97 698	9.42 694	5.02 681	1.67 653	1.28 619	4.68 678	5.03 682	3.37 669	5.92 681	6.16 691	9.47 702	2.82 688	3.18 690	3.60 686	1.53 675

WCMA_ROB	1.12 614	0.83 519	2.66 569	0.58 600	0.34 485	1.17 626	0.71 614	0.93 526	0.94 595	1.74 654	2.63 662	3.09 665	1.71 654	1.70 532	1.84 622	0.26 599	0.21 557	0.20 561	0.21 513	0.28 483	0.43 599

SGM_RVC	1.89 653	0.92 547	2.50 542	0.96 642	0.93 642	1.63 643	1.37 662	1.52 649	12.43 691	1.85 655	1.69 638	2.40 659	1.74 655	2.81 656	1.71 616	0.53 633	0.47 639	0.42 626	0.47 624	0.74 638	0.74 636
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 581	0.81 511	2.40 517	0.61 610	0.18 205	1.48 635	1.39 664	1.60 652	0.74 517	1.94 656	0.85 567	0.73 506	1.68 652	0.87 425	0.31 295	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.32 581	0.25 445	0.12 182

UNDER WATER-64	2.47 663	1.89 668	4.86 664	1.82 671	1.44 664	3.18 673	1.57 670	2.62 672	5.64 682	2.05 657	2.13 648	4.13 672	3.76 676	2.62 643	3.42 664	1.47 673	0.85 668	1.57 678	1.07 673	1.82 674	1.49 673

KSHMR	4.10 678	1.97 673	5.27 667	1.71 666	1.47 666	1.96 655	1.28 657	3.19 678	17.33 704	2.12 658	15.91 698	9.18 689	1.57 649	8.42 687	1.98 626	1.52 674	1.26 675	1.67 680	1.19 675	1.67 672	1.40 672

EDNetEfficientorigin	8.18 688	0.98 577	145.96 719	0.51 569	0.89 638	0.72 516	0.48 551	0.85 455	1.56 646	2.12 658	1.49 632	1.29 632	1.31 632	1.83 559	2.13 635	0.13 419	0.12 403	0.17 525	0.18 474	0.39 583	0.45 602

MDST_ROB	1.17 622	0.42 313	3.87 652	0.54 584	0.44 560	4.11 680	0.58 582	1.31 637	0.84 572	2.12 658	1.12 610	0.98 594	0.71 562	4.24 677	0.99 550	0.16 504	0.14 446	0.19 552	0.17 461	0.18 329	0.35 562

ELAS_RVC	1.37 637	0.78 502	3.21 636	0.55 591	0.50 586	1.49 636	2.48 681	1.48 646	1.71 652	2.13 661	2.09 646	2.07 652	2.56 667	1.90 577	2.02 628	0.35 621	0.36 616	0.37 621	0.34 589	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

Venus	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

FCDSN-DC	1.29 630	0.54 388	2.50 542	0.47 550	0.41 550	1.12 620	0.60 586	1.10 619	1.27 630	2.23 664	2.87 665	3.67 670	3.12 674	2.39 623	1.69 615	0.30 613	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.35 551	0.38 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 665	2.07 674	3.31 642	2.61 680	1.43 662	1.76 650	1.11 649	2.76 675	1.79 655	2.26 665	11.53 695	3.96 671	4.29 679	3.09 662	2.76 651	1.55 675	0.88 669	1.70 681	1.07 673	2.00 676	1.35 670

ELAS	1.39 638	0.79 504	2.86 597	0.53 579	0.50 586	2.81 671	2.20 677	1.61 653	1.50 643	2.28 666	2.35 654	1.82 648	2.13 661	1.73 537	2.22 637	0.35 621	0.37 618	0.35 615	0.35 593	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 629	0.70 464	4.05 658	0.64 613	0.98 643	0.94 594	1.40 665	0.85 455	1.75 653	2.34 667	1.33 625	1.05 610	2.21 663	1.58 516	4.15 671	0.15 483	0.19 537	0.14 454	0.27 547	0.38 573	0.32 546

DStereoFS	2.23 659	2.10 675	2.47 534	1.61 663	1.88 675	3.81 676	2.06 676	1.95 665	3.33 677	2.38 668	3.31 673	2.37 657	4.92 680	2.45 631	3.27 659	1.03 659	1.27 677	0.55 638	1.04 671	0.70 635	2.05 682

JetRed	3.29 675	4.93 686	10.17 686	1.45 659	1.72 672	7.44 685	5.05 690	3.06 677	2.12 666	2.41 669	2.39 655	2.99 664	2.37 664	3.51 670	6.44 683	1.32 671	1.90 683	1.37 672	1.23 677	2.21 678	1.76 678

TorneroNet-64	2.65 664	1.83 663	3.30 640	1.46 660	1.20 658	3.89 677	0.99 638	3.51 684	6.71 686	2.56 670	4.60 682	4.22 673	3.85 677	3.33 666	3.14 657	1.19 666	0.65 651	1.39 673	0.79 662	3.31 685	1.15 666

UNDER WATER	2.74 666	1.85 665	4.54 663	1.81 670	1.44 664	2.34 667	1.40 665	3.24 679	6.60 685	2.60 671	2.76 664	5.75 682	5.24 683	3.02 660	4.01 669	1.45 672	0.81 666	1.59 679	1.06 672	1.80 673	1.51 674

TCMNet-wrong-test	5.51 683	6.62 689	6.20 674	13.02 699	11.90 692	7.14 684	5.53 691	6.99 691	1.44 640	2.65 672	3.10 670	8.37 688	5.95 685	4.75 680	6.05 682	3.07 686	0.98 673	2.38 686	1.99 684	6.62 693	5.43 691

MeshStereo	1.21 624	1.15 613	3.01 617	0.34 400	0.28 401	1.10 619	0.69 610	1.35 639	1.01 605	2.71 673	2.41 656	2.96 663	1.45 643	2.80 655	1.40 601	0.22 577	0.22 563	0.22 572	0.19 494	0.50 616	0.26 492
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
FC-DCNN	1.49 644	0.59 408	2.88 599	0.44 526	0.39 531	1.97 657	0.66 601	1.67 654	1.70 651	2.72 674	2.89 666	4.22 673	2.97 671	2.55 640	2.19 636	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.39 586

FC-DCNN v2	1.54 646	0.58 405	2.80 593	0.44 526	0.39 531	2.05 661	0.66 601	1.90 663	1.84 659	2.79 675	2.97 669	4.41 677	3.07 672	2.65 645	2.30 641	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.38 580

SGM+DAISY	1.83 652	1.43 641	3.81 651	0.87 633	1.01 648	2.38 668	2.53 682	1.36 640	1.75 653	2.92 676	3.22 672	2.65 661	2.93 669	2.22 611	3.10 656	0.72 646	0.69 659	0.63 643	0.62 651	0.77 642	0.98 655

MSMD_ROB	1.34 633	0.96 565	2.38 512	0.39 486	0.32 457	1.96 655	0.62 595	0.91 509	1.43 639	2.94 677	2.60 660	4.77 679	1.95 659	2.43 629	1.33 595	0.29 610	0.26 591	0.32 611	0.32 581	0.30 501	0.30 528

MADNet++	2.79 667	2.11 678	2.97 613	2.49 678	2.28 677	2.95 672	2.31 679	2.67 673	2.47 670	3.03 678	3.13 671	2.70 662	2.92 668	4.10 675	4.48 674	2.68 683	2.24 687	3.04 690	2.44 687	2.37 679	2.34 684

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 379	0.33 223	0.93 110	0.26 175	0.22 301	0.46 191	0.20 133	1.10 619	1.34 635	3.16 679	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 113	0.22 165	0.10 246	0.09 268	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

MANE	2.90 671	1.14 609	2.96 610	1.03 644	1.01 648	5.01 682	2.45 680	5.36 686	6.88 687	3.58 680	4.76 684	5.99 683	4.99 681	4.23 676	4.61 676	0.56 638	0.67 653	0.44 630	0.78 660	0.51 618	1.03 663

IGEV-RUCA	2.28 660	0.30 192	1.15 146	0.40 497	1.86 674	2.06 662	1.90 673	1.36 640	1.80 657	3.70 681	3.76 677	5.02 680	8.19 689	2.12 603	1.63 611	0.25 595	0.76 664	2.72 687	1.91 683	2.39 680	2.36 685

SGM-ForestM	2.98 672	1.70 657	3.52 648	0.67 617	0.47 582	5.18 683	3.36 685	3.30 682	2.86 676	4.44 682	3.79 678	9.80 690	5.50 684	6.29 684	6.52 684	0.27 604	0.36 616	0.24 586	0.27 547	0.38 573	0.58 623

DGTPSM_ROB	8.89 689	5.62 687	12.25 691	5.92 688	11.32 690	8.54 686	24.18 701	6.40 688	13.49 695	5.15 683	11.46 693	6.19 685	10.92 693	7.00 685	13.72 696	4.47 687	7.65 694	3.92 691	7.45 698	4.38 689	7.87 697

Zero-FE251	0.56 442	0.29 175	1.27 172	0.26 175	0.16 127	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 684	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 564	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 225

DPSMNet_ROB	9.48 691	5.64 688	13.01 695	8.82 690	11.82 691	8.54 686	24.20 702	6.41 689	13.65 698	5.32 685	11.47 694	6.33 686	10.92 693	7.69 686	13.89 697	7.25 699	8.19 698	5.06 692	7.78 699	5.31 692	8.26 698

USTest	8.10 686	7.17 690	8.96 681	9.25 691	9.05 687	15.27 692	23.78 700	9.96 695	9.47 688	5.94 686	6.75 685	7.80 687	7.48 687	8.83 689	11.21 695	2.21 682	3.56 690	2.86 689	3.20 691	5.02 691	4.16 688

252Zero-FE	0.62 481	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 687	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 404	0.09 140	0.12 403	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 182

iinet-test	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

IINet	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

TorneroNet	5.50 682	1.92 671	3.16 630	1.47 661	1.25 661	14.07 691	1.06 646	4.90 685	20.99 709	10.17 690	16.48 700	11.88 696	6.93 686	3.34 667	4.20 672	1.30 670	0.69 659	1.45 675	0.86 664	2.61 682	1.20 667

Selective-IGEV-i1pa	9.22 690	12.57 697	9.49 684	2.20 674	1.49 668	16.83 695	8.03 693	14.34 701	11.26 690	10.52 691	15.24 697	14.52 700	11.94 700	18.22 705	9.78 692	7.79 700	3.09 689	5.20 694	2.49 688	2.46 681	6.90 694

DPSM_ROB	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

DPSM	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

ktn	4.35 679	2.10 675	2.89 602	1.80 668	1.49 668	2.13 663	1.41 667	2.26 670	12.72 692	11.41 694	16.43 699	11.15 692	3.75 675	4.36 678	3.18 658	1.82 678	0.98 673	1.73 682	1.21 676	2.97 684	1.27 669

LE_ROB	4.43 680	1.35 639	9.38 682	2.79 681	3.93 681	2.43 669	3.46 686	2.68 674	11.19 689	11.66 695	4.73 683	5.26 681	10.46 691	4.50 679	9.49 690	0.82 651	0.69 659	1.34 671	0.98 669	0.75 640	0.76 640

HanzoNet	7.64 685	2.86 685	5.05 665	7.01 689	3.97 682	2.18 665	1.34 661	3.37 683	4.05 679	13.17 696	10.58 689	10.73 691	16.52 701	8.45 688	10.51 694	10.48 701	9.72 703	5.59 695	13.46 703	6.84 694	6.83 693

light-stereo	8.15 687	2.75 684	9.83 685	12.24 695	9.63 688	19.16 701	0.44 528	6.84 690	3.57 678	13.44 697	22.94 714	23.04 707	1.65 651	17.20 704	7.61 687	3.06 685	2.25 688	0.42 626	0.52 636	4.07 688	2.31 683

WQFJA1++	2.30 661	0.22 50	6.03 672	1.08 646	1.15 657	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 698	0.19 53	3.34 669	0.17 70	0.33 149	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.07 103	18.19 708	0.14 252

Anonymous_1	22.91 702	11.20 694	12.13 690	12.75 696	26.28 710	19.43 703	27.92 708	14.08 700	13.61 696	14.96 699	10.58 689	11.26 695	11.19 697	12.55 696	14.57 701	38.28 717	7.88 697	34.96 715	63.99 717	89.57 720	10.94 701

LRCNet_RVC	13.74 699	19.30 699	12.75 694	19.46 702	12.69 695	1.86 651	0.41 506	12.33 696	1.05 609	15.77 700	18.83 704	12.62 699	8.70 690	12.21 693	9.62 691	22.22 710	8.37 701	25.85 712	24.01 712	19.32 709	17.44 709

xxxxx1	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

tt_ll	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

ff	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

coex-ft	5.95 684	1.67 653	60.57 717	0.34 400	0.30 426	0.77 547	0.69 610	0.74 350	4.41 680	19.22 704	2.15 649	1.62 646	7.97 688	1.81 557	8.96 689	0.44 627	2.08 685	0.18 545	0.19 494	0.38 573	4.62 690

BEATNet-Init1	12.10 694	11.19 693	27.29 714	2.99 682	3.51 680	21.84 708	11.10 694	14.34 701	13.83 699	20.34 705	20.33 705	26.35 716	20.03 703	19.06 706	14.80 702	1.74 677	1.81 680	2.05 684	2.49 688	3.69 687	3.12 687

HaxPig	19.86 701	22.40 707	22.34 702	17.95 701	17.95 700	11.77 690	11.89 695	16.02 705	15.89 703	21.10 706	21.41 706	18.74 704	18.39 702	20.08 707	19.69 705	23.63 714	23.22 713	24.06 711	23.69 711	23.00 710	23.95 711

Hybrid-DGEV	24.86 709	22.58 712	25.22 711	26.11 708	25.76 705	39.92 715	57.06 714	29.03 717	29.01 719	21.12 707	22.64 711	24.13 708	23.91 714	26.46 714	30.82 711	14.27 706	16.70 707	13.09 701	14.83 709	17.78 701	16.71 704

RAFT-FEzeroshot	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

RAFT-FE	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

LSM0	26.58 711	22.63 714	25.88 712	30.13 711	52.21 719	39.94 717	56.74 711	28.97 715	28.72 713	21.14 708	22.26 707	24.43 714	23.88 710	26.54 716	30.87 713	14.32 708	16.55 706	13.12 707	14.71 704	17.92 707	20.60 710

CasAABBNet	24.81 707	22.53 708	24.83 707	26.08 705	25.74 704	39.86 713	57.06 714	28.87 713	28.83 716	21.16 711	22.54 710	24.22 711	23.89 713	26.38 709	30.87 713	14.25 702	16.71 708	13.09 701	14.81 705	17.78 701	16.71 704

Selective-RAFT-Error	24.87 710	22.59 713	25.14 710	26.13 710	25.82 709	39.93 716	57.03 713	28.97 715	28.95 718	21.21 712	22.65 712	24.25 713	23.98 715	26.43 713	30.83 712	14.27 706	16.71 708	13.10 705	14.82 706	17.82 706	16.76 708

FlowAnything	24.85 708	22.54 709	25.10 709	26.11 708	25.76 705	39.86 713	57.00 712	28.89 714	28.87 717	21.31 713	22.68 713	24.22 711	23.87 709	26.39 712	30.89 717	14.26 703	16.78 712	13.10 705	14.90 710	17.78 701	16.69 703

RSGM-EC	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

acva	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

DPSimNet_ROB	17.97 700	20.20 706	24.98 708	17.62 700	15.92 699	21.53 707	21.00 699	13.70 699	15.61 702	23.89 716	14.69 696	22.87 705	24.58 716	12.70 697	14.56 700	18.48 709	12.91 704	20.21 710	12.05 701	17.76 700	14.17 702

MEDIAN_ROB	23.96 704	27.05 715	26.39 713	22.16 703	22.13 702	16.12 694	13.97 696	20.24 706	20.05 705	25.50 717	25.31 715	22.96 706	22.63 707	24.39 708	23.24 709	28.20 715	27.23 717	28.62 713	27.75 715	27.50 711	27.76 714

AVERAGE_ROB	26.93 712	30.34 716	29.27 715	25.82 704	25.34 703	19.48 704	15.17 697	23.55 710	23.00 712	28.45 718	27.87 716	26.25 715	25.86 717	26.96 717	25.55 710	31.30 716	30.07 718	31.76 714	30.81 716	30.79 715	30.93 715

Selective-IGEV-i16pa	47.65 718	67.17 719	7.20 677	2.47 677	2.32 678	116.02 720	1.42 668	90.41 721	82.69 720	32.69 719	90.10 719	60.10 720	84.41 720	129.53 721	52.52 718	50.16 718	15.10 705	18.00 709	9.63 700	0.94 650	40.09 719

PML	23.15 703	16.83 698	7.78 678	5.49 687	9.93 689	51.13 718	104.50 720	5.76 687	13.62 697	37.30 720	105.93 720	30.86 717	23.50 708	12.07 692	7.87 688	6.30 692	2.12 686	6.32 698	2.43 686	10.44 699	2.90 686

test_example2	115.39 719	123.23 720	94.57 718	115.52 717	123.55 720	101.63 719	114.33 721	53.41 720	99.48 721	134.90 721	135.05 721	85.83 721	85.11 721	111.32 720	106.15 721	152.55 721	205.26 721	99.78 721	114.96 721	140.96 721	110.20 720

ccccc		297.21 721		374.70 720	380.44 721	203.92 721		216.32 722		203.37 722		215.01 722		312.78 722		412.57 722	356.13 722	256.09 722	227.69 722	428.88 722

ASD4		19.65 700

Low-res two-view benchmark