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 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 137	0.16 8	0.22 88	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 78	0.10 14	0.09 27	0.14 159	0.13 228	0.10 8	0.10 60

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 64	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 137	0.23 113	0.25 6	0.27 63	0.15 2	0.24 60	0.28 120	0.17 21	0.34 91	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 46	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 68	0.23 2	0.20 30	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.20 137	0.20 21	0.19 28	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 28	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 140	0.21 80	0.25 4	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 629	0.39 255	0.28 7	0.15 4	0.23 44	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 94	0.30 46	0.18 4	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.08 1	0.16 313	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.21 28	0.18 12	0.30 22	0.24 37	0.17 11	0.20 21	0.28 120	0.16 17	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 55	0.32 68	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.30 22	0.25 53	0.18 13	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.33 81	0.21 54	0.13 116	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

BridgeDepth	0.21 45	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.14 2	0.40 287	0.27 187	0.28 17	0.22 22	0.18 13	0.19 18	0.28 120	0.29 197	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 38	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.34 116	0.15 4	0.27 103	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 44	0.20 46	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 137	0.29 137	0.18 12	0.35 53	0.27 63	0.19 19	0.21 30	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.19 19	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

monster-pro	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 76	0.16 93	0.45 336	0.35 159	0.17 37	0.33 203	0.27 187	0.38 77	0.26 59	0.20 21	0.24 60	0.21 46	0.35 271	0.46 204	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 64	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 75	0.23 113	0.25 6	0.19 14	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 38	0.30 46	0.21 54	0.14 176	0.10 94	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 71	0.32 36	0.28 76	0.20 21	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.31 56	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.20 28	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.36 60	0.26 59	0.20 21	0.23 46	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

111111	0.21 45	0.14 24	0.27 55	0.37 211	0.22 197	0.21 28	0.19 28	0.43 135	0.27 63	0.20 21	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.41 149	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.12 98	0.12 192

GREAT-IGEV	0.22 59	0.15 64	0.31 113	0.29 12	0.22 197	0.21 28	0.26 165	0.33 47	0.31 107	0.20 21	0.30 117	0.22 52	0.22 94	0.47 213	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.38 123	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 24	0.31 113	0.31 45	0.23 246	0.24 57	0.21 71	0.31 28	0.30 96	0.21 31	0.19 18	0.24 82	0.19 54	0.31 56	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

LiteMatch	0.24 101	0.17 141	0.24 15	0.37 211	0.20 137	0.27 103	0.27 187	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.40 328	0.29 28	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.20 68	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 137	0.29 222	0.30 22	0.22 22	0.21 31	0.23 46	0.28 120	0.20 68	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 98	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 57	0.21 71	0.39 85	0.31 107	0.21 31	0.22 41	0.17 6	0.17 21	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 230	0.17 3	0.40 96	0.22 22	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.24 118	0.33 81	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.19 54	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LCMNet	0.21 45	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 137	0.26 85	0.19 28	0.38 77	0.43 218	0.21 31	0.21 30	0.27 114	0.17 21	0.36 105	0.23 117	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

AdaDepth	0.22 59	0.17 141	0.32 133	0.37 211	0.18 66	0.34 219	0.22 88	0.33 47	0.23 31	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.20 68	0.56 287	0.21 54	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.12 192

S2M2_XL	0.19 16	0.18 179	0.27 55	0.27 2	0.20 137	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 82	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 54	0.17 357	0.16 461	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.12 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LG-G	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 78	0.34 116	0.16 23	0.26 85	0.17 3	0.32 36	0.20 18	0.21 31	0.15 5	0.23 67	0.20 68	0.32 65	0.20 30	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.11 132

IGEV-Stereo+	0.23 76	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 88	0.21 31	0.15 5	0.22 52	0.22 94	0.40 138	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.15 263	0.86 659

aanet-new-78k	0.24 101	0.17 141	0.51 426	0.36 187	0.16 23	0.26 85	0.29 222	0.36 60	0.29 88	0.22 45	0.29 114	0.23 67	0.37 305	0.42 160	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 216	0.38 553	2.34 659	0.33 86	0.19 96	0.20 21	0.22 88	0.43 135	0.29 88	0.22 45	0.25 70	0.22 52	0.26 148	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 137	0.20 46	0.39 85	0.22 22	0.22 45	0.21 30	0.26 106	0.20 68	0.30 46	0.20 30	0.13 116	0.12 288	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.41 107	0.34 134	0.22 45	0.21 30	0.19 26	0.18 38	0.28 15	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 137	0.23 44	0.19 28	0.40 96	0.29 88	0.22 45	0.34 148	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.10 60

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 64	0.27 55	0.37 211	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.42 116	0.35 147	0.22 45	0.28 103	0.24 82	0.18 38	0.27 13	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.23 51	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

aanet-new-70k	0.23 76	0.16 93	0.41 279	0.35 159	0.17 37	0.38 268	0.25 144	0.36 60	0.25 53	0.23 51	0.31 131	0.24 82	0.35 271	0.43 171	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 169	0.51 598	1.28 620	0.31 45	0.19 96	0.22 33	0.22 88	0.45 150	0.28 76	0.23 51	0.32 134	0.25 97	0.24 118	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 59	0.16 93	0.35 189	0.33 86	0.18 66	0.24 57	0.24 132	0.45 150	0.27 63	0.23 51	0.35 156	0.20 35	0.26 148	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

LACA3	0.20 28	0.17 141	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 194	0.25 144	0.29 19	0.22 22	0.23 51	0.21 30	0.21 46	0.22 94	0.44 183	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.08 1

VIP-Stereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.32 68	0.21 168	0.64 460	0.19 28	0.31 28	0.37 174	0.23 51	0.30 117	0.27 114	0.19 54	0.47 213	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 116	0.24 37	0.23 51	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.45 188	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 8	0.11 132

Replicate-Monster	0.26 137	0.15 64	1.07 596	0.30 23	0.17 37	0.38 268	0.19 28	0.43 135	0.39 195	0.23 51	0.21 30	0.23 67	0.21 80	0.45 188	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.09 1	0.14 286

castereo++	0.26 137	0.16 93	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.75 506	0.20 46	0.37 68	0.47 246	0.23 51	0.23 46	0.35 183	0.28 178	0.39 129	0.19 12	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.09 12	0.11 34	0.10 60

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.20 137	0.61 432	0.21 71	0.30 22	0.31 107	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 38	0.41 149	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 46	0.29 19	0.20 18	0.23 51	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 253	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

RAStereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.40 324	0.21 168	0.23 44	0.26 165	0.42 116	0.45 234	0.23 51	0.34 148	0.30 140	0.19 54	0.34 91	0.25 165	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

aanet-new-60k	0.24 101	0.16 93	0.48 385	0.36 187	0.17 37	0.39 281	0.24 132	0.36 60	0.30 96	0.24 63	0.25 70	0.26 106	0.32 237	0.45 188	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-40k	0.23 76	0.17 141	0.39 255	0.34 116	0.18 66	0.38 268	0.20 46	0.36 60	0.26 59	0.24 63	0.28 103	0.25 97	0.35 271	0.25 4	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 119	0.19 221	0.32 133	0.37 211	0.20 137	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.39 195	0.24 63	0.25 70	0.22 52	0.34 265	0.49 230	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 169	0.23 370	1.22 615	0.34 116	0.21 168	0.29 137	0.21 71	0.41 107	0.33 127	0.24 63	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.33 81	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 113	0.29 12	0.23 246	0.17 11	0.20 46	0.27 15	0.18 9	0.24 63	0.25 70	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.13 147	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 246	0.16 8	0.19 28	0.20 1	0.22 22	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 101	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.38 268	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 63	0.15 5	0.26 106	0.17 21	0.32 65	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.27 55	0.31 45	0.15 4	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.29 88	0.24 63	0.29 114	0.21 46	0.27 162	0.36 105	0.25 165	0.16 308	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

SCV	0.26 137	0.19 221	0.33 152	0.35 159	0.21 168	0.27 103	0.34 326	0.56 219	0.28 76	0.24 63	0.28 103	0.37 195	0.23 108	0.49 230	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.15 263	0.11 132

GIP-stereo	0.24 101	0.18 179	0.30 92	0.37 211	0.24 278	0.26 85	0.20 46	0.46 157	0.36 157	0.24 63	0.39 178	0.35 183	0.20 68	0.31 56	0.21 54	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

CroCo-Stereo Lap2	0.28 169	0.24 408	0.39 255	0.50 538	0.29 446	0.20 21	0.31 270	0.49 175	0.38 183	0.24 63	0.27 90	0.46 271	0.31 231	0.39 129	0.30 263	0.14 176	0.15 429	0.16 243	0.13 228	0.16 313	0.15 318

aanet-new-36k	0.23 76	0.17 141	0.30 92	0.35 159	0.16 23	0.35 230	0.25 144	0.40 96	0.30 96	0.25 74	0.24 60	0.25 97	0.36 298	0.41 149	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.35 159	0.18 66	0.31 175	0.19 28	0.46 157	0.42 214	0.25 74	0.23 46	0.25 97	0.30 216	0.32 65	0.22 78	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.35 159	0.18 66	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.38 183	0.25 74	0.43 195	0.23 67	0.28 178	0.25 4	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 119	0.14 24	0.74 540	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

WQFJA1++	0.23 76	0.15 64	0.27 55	0.30 23	0.21 168	0.31 175	0.18 12	0.36 60	0.17 8	0.25 74	0.30 117	0.29 126	0.28 178	0.40 138	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.42 612	0.11 132

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.18 66	0.17 11	0.21 71	0.32 36	0.23 31	0.25 74	0.34 148	0.22 52	0.24 118	0.27 13	0.21 54	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 137	0.22 348	0.33 152	0.31 45	0.25 310	0.24 57	0.13 1	0.35 53	0.41 203	0.25 74	0.36 165	0.30 140	0.25 131	0.30 46	0.26 194	0.22 493	0.19 521	0.17 290	0.19 448	0.21 457	0.18 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 101	0.16 93	0.33 152	0.32 68	0.18 66	0.25 75	0.40 445	0.42 116	0.34 134	0.25 74	0.23 46	0.32 151	0.28 178	0.34 91	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.10 60

AIO_test	0.23 76	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.30 156	0.39 434	0.38 77	0.25 53	0.25 74	0.28 103	0.32 151	0.22 94	0.38 123	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

RSM++	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.36 187	0.20 137	0.28 125	0.30 242	0.51 188	0.32 121	0.25 74	0.22 41	0.37 195	0.21 80	0.50 238	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 119	0.14 24	0.74 540	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

aanet-new-34k	0.23 76	0.16 93	0.37 219	0.34 116	0.16 23	0.24 57	0.24 132	0.43 135	0.36 157	0.26 85	0.27 90	0.23 67	0.35 271	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 59	0.15 64	0.35 189	0.33 86	0.17 37	0.23 44	0.25 144	0.42 116	0.24 37	0.26 85	0.26 82	0.21 46	0.30 216	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 76	0.14 24	0.31 113	0.33 86	0.18 66	0.21 28	0.33 309	0.52 198	0.42 214	0.26 85	0.33 137	0.19 26	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

BStereo	0.27 161	0.16 93	0.88 571	0.34 116	0.22 197	0.22 33	0.31 270	0.39 85	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

Wave_Phase_stereo	0.30 202	0.16 93	0.88 571	0.34 116	0.22 197	0.64 460	0.31 270	0.54 213	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

GEAStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.28 103	0.24 82	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

gasm-f	0.24 101	0.16 93	0.27 55	0.33 86	0.25 310	0.25 75	0.36 373	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.35 156	0.24 82	0.30 216	0.36 105	0.23 117	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.12 192

DDF-Stereo	0.26 137	0.15 64	0.30 92	0.36 187	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.32 36	0.31 107	0.26 85	0.26 82	0.29 126	0.29 197	0.38 123	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.70 649	0.12 192

zero-FE	0.25 119	0.15 64	0.30 92	0.35 159	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.35 53	0.31 107	0.26 85	0.27 90	0.29 126	0.29 197	0.33 81	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.64 646	0.12 192

LG-Stereo	0.24 101	0.18 179	0.40 268	0.39 281	0.20 137	0.22 33	0.27 187	0.32 36	0.36 157	0.26 85	0.44 197	0.22 52	0.16 17	0.37 115	0.27 214	0.11 36	0.12 288	0.16 243	0.15 299	0.13 147	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 119	0.31 508	0.24 15	0.51 554	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.40 96	0.37 174	0.26 85	0.24 60	0.24 82	0.31 231	0.44 183	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.14 198	0.10 60

AIO_rvc	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.19 96	0.26 85	0.33 309	0.40 96	0.22 22	0.26 85	0.24 60	0.34 168	0.15 8	0.51 246	0.24 134	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 119	0.16 93	0.34 173	0.39 281	0.27 393	0.33 203	0.20 46	0.38 77	0.36 157	0.26 85	0.31 131	0.25 97	0.21 80	0.48 224	0.24 134	0.20 449	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.15 318

castereo	0.28 169	0.16 93	0.32 133	0.35 159	0.21 168	0.40 287	0.42 472	0.50 185	0.66 329	0.26 85	0.41 186	0.37 195	0.36 298	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

999	0.27 161	0.16 93	0.35 189	0.36 187	0.24 278	0.31 175	0.27 187	0.49 175	0.38 183	0.26 85	0.30 117	0.39 211	0.23 108	0.63 372	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.14 286

ours_stereo	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.38 249	0.23 246	0.30 156	0.33 309	0.42 116	0.38 183	0.26 85	0.34 148	0.35 183	0.23 108	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.10 60

U	0.45 384	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.71 647	3.55 680	0.20 46	0.41 107	0.38 183	0.26 85	0.23 46	0.24 82	0.22 94	0.26 8	0.22 78	0.15 252	0.09 27	0.88 658	0.13 228	0.13 147	0.11 132

RSM	0.25 119	0.18 179	0.33 152	0.36 187	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.51 188	0.27 63	0.26 85	0.23 46	0.39 211	0.21 80	0.56 287	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

aanet-32k-new	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.36 187	0.17 37	0.26 85	0.26 165	0.33 47	0.30 96	0.27 103	0.30 117	0.23 67	0.34 265	0.42 160	0.18 4	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 76	0.17 141	0.40 268	0.36 187	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.35 53	0.27 63	0.27 103	0.23 46	0.29 126	0.34 265	0.31 56	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

aanet-new-10k	0.25 119	0.18 179	0.44 323	0.38 249	0.18 66	0.45 333	0.21 71	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.31 131	0.25 97	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.16 313	0.10 60

aanet-new-12k	0.24 101	0.19 221	0.39 255	0.41 361	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.41 107	0.37 174	0.27 103	0.23 46	0.22 52	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.12 60	0.08 2	0.14 159	0.11 147	0.16 313	0.11 132

aanet-new	0.26 137	0.19 221	0.34 173	0.38 249	0.25 310	0.51 358	0.24 132	0.40 96	0.30 96	0.27 103	0.27 90	0.23 67	0.36 298	0.43 171	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.10 82	0.15 263	0.12 192

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 119	0.14 24	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.44 324	0.25 144	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.35 156	0.37 195	0.35 271	0.28 15	0.26 194	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.11 34	0.09 6

PSi22	0.30 202	0.18 179	0.30 92	0.36 187	0.19 96	0.30 156	0.19 28	0.42 116	0.73 365	0.27 103	0.32 134	0.57 321	0.43 344	0.77 481	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 198	0.11 132

Selective-IGEV-i32	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

Zero-FE251	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.20 137	0.44 324	0.19 28	0.37 68	0.25 53	0.27 103	0.29 114	0.38 204	0.24 118	0.32 65	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

asda	0.21 45	0.19 221	0.29 78	0.31 45	0.17 37	0.25 75	0.23 113	0.36 60	0.28 76	0.27 103	0.24 60	0.18 20	0.21 80	0.40 138	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

MaDis-Stereo	0.26 137	0.18 179	0.36 201	0.36 187	0.26 358	0.27 103	0.27 187	0.43 135	0.35 147	0.27 103	0.26 82	0.41 233	0.28 178	0.40 138	0.28 237	0.16 308	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.12 192

Selective-IGEV	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 59	0.17 141	0.35 189	0.37 211	0.17 37	0.26 85	0.18 12	0.41 107	0.37 174	0.28 117	0.23 46	0.25 97	0.26 148	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 119	0.19 221	0.38 233	0.38 249	0.17 37	0.18 14	0.25 144	0.52 198	0.49 257	0.28 117	0.30 117	0.21 46	0.33 253	0.33 81	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.11 132

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.38 249	0.20 137	0.46 338	0.27 187	0.41 107	0.34 134	0.28 117	0.38 173	0.24 82	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

Foundation-i1c-attn	0.23 76	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 230	0.27 187	0.45 150	0.28 76	0.28 117	0.34 148	0.40 224	0.30 216	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 46	0.59 240	0.45 234	0.28 117	0.26 82	0.24 82	0.17 21	0.46 204	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

NLSM3	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.38 249	0.21 168	0.34 219	0.27 187	0.57 227	0.47 246	0.28 117	0.35 156	0.29 126	0.24 118	0.42 160	0.27 214	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.12 98	0.10 60

2.5w	0.21 45	0.18 179	0.31 113	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.25 144	0.31 28	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.39 129	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.39 281	0.21 168	0.18 14	0.21 71	0.34 50	0.26 59	0.28 117	0.51 233	0.28 120	0.29 197	0.26 8	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

mms	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.33 309	0.40 96	0.32 121	0.28 117	0.34 148	0.34 168	0.20 68	0.45 188	0.26 194	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.11 132

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 503	3.08 693	2.43 662	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.32 121	0.28 117	0.24 60	0.18 20	0.18 38	0.31 56	0.22 78	1.09 669	0.08 2	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.97 668

IGEV++	0.24 101	0.17 141	0.31 113	0.38 249	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.50 185	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.30 140	0.22 94	0.31 56	0.28 237	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.13 240

EGLCR-Stereo	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.34 116	0.20 137	0.35 230	0.20 46	0.52 198	0.36 157	0.28 117	0.27 90	0.41 233	0.18 38	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.13 147	0.11 132

CroCo-Stereo	0.26 137	0.22 348	0.36 201	0.48 509	0.22 197	0.20 21	0.29 222	0.51 188	0.44 225	0.28 117	0.23 46	0.42 243	0.26 148	0.29 28	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DF	0.26 137	0.15 64	0.38 233	0.35 159	0.19 96	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.27 63	0.29 130	0.49 219	0.50 289	0.22 94	0.48 224	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

FlowAnything_test	0.29 184	0.19 221	0.39 255	0.47 501	0.26 358	0.46 338	0.25 144	0.43 135	0.31 107	0.29 130	0.26 82	0.35 183	0.26 148	0.40 138	0.37 359	0.21 466	0.15 429	0.22 474	0.26 570	0.16 313	0.16 366

4.25_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.5w_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Occ-G	0.26 137	0.14 24	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.41 107	0.31 107	0.29 130	0.43 195	0.49 284	0.25 131	0.47 213	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.12 192

AIO-Stereo	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.37 211	0.18 66	0.28 125	0.30 242	0.48 170	0.27 63	0.29 130	0.30 117	0.32 151	0.17 21	0.52 253	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 161	0.17 141	0.37 219	0.40 324	0.27 393	0.30 156	0.28 213	0.39 85	0.31 107	0.29 130	0.46 206	0.27 114	0.25 131	0.47 213	0.34 309	0.17 357	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.14 198	0.12 192

aanet-new-24k	0.23 76	0.16 93	0.29 78	0.35 159	0.17 37	0.39 281	0.23 113	0.35 53	0.30 96	0.30 138	0.27 90	0.25 97	0.32 237	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

GSStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

GS-Stereo							0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

AEACV	0.27 161	0.17 141	0.31 113	0.34 116	0.45 595	0.26 85	0.28 213	0.37 68	0.32 121	0.30 138	0.46 206	0.31 148	0.37 305	0.36 105	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.11 132

TS12	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.37 211	0.17 37	0.32 194	0.26 165	0.42 116	0.24 37	0.31 142	0.51 233	0.25 97	0.27 162	0.40 138	0.29 256	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60

Foundation-i1b	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 287	0.26 165	0.48 170	0.25 53	0.31 142	0.33 137	0.40 224	0.30 216	0.35 101	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.09 6

asd	0.21 45	0.18 179	0.29 78	0.32 68	0.18 66	0.27 103	0.22 88	0.35 53	0.22 22	0.31 142	0.22 41	0.19 26	0.21 80	0.44 183	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

2.25w	0.22 59	0.18 179	0.31 113	0.31 45	0.18 66	0.31 175	0.18 12	0.32 36	0.31 107	0.31 142	0.37 170	0.20 35	0.22 94	0.45 188	0.24 134	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

4w-stereo	0.21 45	0.19 221	0.31 113	0.31 45	0.17 37	0.29 137	0.19 28	0.31 28	0.21 20	0.31 142	0.24 60	0.20 35	0.24 118	0.41 149	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

3.75w	0.22 59	0.17 141	0.30 92	0.31 45	0.19 96	0.43 316	0.24 132	0.35 53	0.24 37	0.31 142	0.27 90	0.17 6	0.22 94	0.37 115	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.29 78	0.30 23	0.18 66	0.27 103	0.23 113	0.37 68	0.28 76	0.31 142	0.26 82	0.22 52	0.26 148	0.50 238	0.24 134	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

3w_stereo	0.24 101	0.20 268	0.37 219	0.33 86	0.16 23	0.32 194	0.42 472	0.41 107	0.38 183	0.31 142	0.27 90	0.16 4	0.26 148	0.34 91	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.11 132

1w_stereo	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.34 116	0.18 66	0.31 175	0.41 462	0.40 96	0.43 218	0.31 142	0.38 173	0.17 6	0.24 118	0.45 188	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

SCV_C0	0.26 137	0.18 179	0.34 173	0.35 159	0.24 278	0.23 44	0.28 213	0.51 188	0.36 157	0.31 142	0.36 165	0.37 195	0.20 68	0.57 299	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

MGS-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.36 187	0.23 246	0.37 255	0.30 242	0.39 85	0.44 225	0.31 142	0.51 233	0.40 224	0.24 118	0.43 171	0.26 194	0.15 252	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.13 240

plain	0.31 210	0.20 268	0.50 411	0.39 281	0.29 446	0.27 103	0.30 242	0.44 143	0.35 147	0.31 142	0.66 296	0.30 140	0.31 231	0.65 394	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.17 353	0.12 192

MIF-Stereo (partial)	0.31 210	0.18 179	0.37 219	0.41 361	0.31 487	0.28 125	0.23 113	0.47 161	0.42 214	0.31 142	0.63 282	0.36 193	0.35 271	0.57 299	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.14 286

LoS_RVC	0.27 161	0.16 93	0.27 55	0.32 68	0.30 465	0.44 324	0.34 326	0.41 107	0.33 127	0.31 142	0.51 233	0.29 126	0.32 237	0.36 105	0.28 237	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.19 440

sCroCo_RVC	0.35 257	0.28 482	0.69 517	0.51 554	0.39 560	0.41 305	0.31 270	0.49 175	0.45 234	0.31 142	0.48 215	0.38 204	0.32 237	0.46 204	0.32 280	0.21 466	0.22 550	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.20 463

DN	0.30 202	0.17 141	0.33 152	0.37 211	0.26 358	0.35 230	0.27 187	0.54 213	0.55 283	0.32 157	0.42 189	0.50 289	0.23 108	0.39 129	0.22 78	0.21 466	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.18 407

VMStereo-Base	0.28 169	0.16 93	0.27 55	0.30 23	0.17 37	0.30 156	0.27 187	0.50 185	0.65 325	0.32 157	0.47 212	0.42 243	0.24 118	0.41 149	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

4.5_new	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

2w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.30 92	0.32 68	0.16 23	0.28 125	0.38 412	0.38 77	0.35 147	0.32 157	0.33 137	0.17 6	0.18 38	0.29 28	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.12 98	0.10 60

fffy	0.28 169	0.21 307	0.34 173	0.37 211	0.23 246	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.41 203	0.32 157	0.37 170	0.39 211	0.27 162	0.50 238	0.27 214	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

AE-Stereo	0.34 241	0.21 307	0.42 300	0.48 509	0.31 487	0.48 347	0.35 351	0.61 258	0.62 301	0.32 157	0.55 261	0.52 300	0.27 162	0.47 213	0.29 256	0.13 116	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.12 192

Foundation-i1a	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.25 53	0.33 164	0.35 156	0.40 224	0.30 216	0.34 91	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

monsterstereo	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.18 66	0.21 28	0.20 46	0.37 68	0.35 147	0.33 164	0.40 183	0.19 26	0.18 38	0.45 188	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.08 1

HART	0.29 184	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.21 168	0.32 194	0.26 165	0.62 263	0.31 107	0.33 164	0.65 289	0.41 233	0.22 94	0.55 276	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.11 147	0.15 263	0.11 132

ProNet	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.35 159	0.24 278	0.32 194	0.43 479	0.57 227	0.37 174	0.33 164	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.13 240

DNS	0.26 137	0.17 141	0.36 201	0.37 211	0.22 197	0.33 203	0.23 113	0.47 161	0.30 96	0.34 168	0.34 148	0.45 263	0.24 118	0.28 15	0.21 54	0.19 424	0.11 223	0.13 106	0.12 185	0.16 313	0.16 366

DA	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

GGEV	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

2.75w_new	0.21 45	0.18 179	0.28 71	0.29 12	0.17 37	0.23 44	0.34 326	0.36 60	0.28 76	0.34 168	0.26 82	0.17 6	0.22 94	0.36 105	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

rvit_stereo_ft	0.33 233	0.25 434	0.47 365	0.52 567	0.32 504	0.33 203	0.47 502	0.49 175	0.50 261	0.34 168	0.41 186	0.41 233	0.32 237	0.48 224	0.34 309	0.22 493	0.14 398	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.14 286

GCAPDPT-zeroshot	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

CAS	0.34 241	0.13 3	0.25 28	1.28 664	0.30 465	0.46 338	0.38 412	0.48 170	0.47 246	0.34 168	0.52 245	0.24 82	0.19 54	0.29 28	0.27 214	0.69 655	0.08 2	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.15 318

LoS	0.29 184	0.15 64	0.30 92	0.29 12	0.18 66	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.72 358	0.34 168	0.52 245	0.41 233	0.28 178	0.47 213	0.28 237	0.15 252	0.11 223	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.11 132
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 169	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 646	0.37 255	0.27 187	0.48 170	0.46 239	0.34 168	0.48 215	0.27 114	0.22 94	0.39 129	0.23 117	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.13 147	0.17 389

Foundation-i1	0.26 137	0.14 24	0.25 28	0.33 86	0.21 168	0.39 281	0.26 165	0.60 251	0.38 183	0.35 178	0.38 173	0.44 261	0.29 197	0.32 65	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

qwe	0.22 59	0.18 179	0.28 71	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.21 71	0.38 77	0.32 121	0.35 178	0.30 117	0.20 35	0.20 68	0.43 171	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6

depthmonostereo	0.29 184	0.14 24	0.31 113	0.35 159	0.17 37	0.46 338	0.27 187	0.69 325	0.57 292	0.35 178	0.42 189	0.31 148	0.35 271	0.35 101	0.27 214	0.14 176	0.12 288	0.13 106	0.12 185	0.11 34	0.10 60

rvit_stereo_0080	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

whm_eth	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

MSCF	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.39 281	0.20 137	0.20 21	0.31 270	0.43 135	0.31 107	0.36 183	0.33 137	0.23 67	0.35 271	0.36 105	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.13 147	0.11 132

monsters	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 44	0.19 28	0.44 143	0.33 127	0.36 183	0.30 117	0.16 4	0.18 38	0.43 171	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

AIO-test2	0.39 323	0.21 307	0.41 279	0.47 501	0.25 310	0.45 333	0.35 351	0.77 384	1.27 609	0.36 183	0.87 405	0.37 195	0.30 216	0.47 213	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.21 459	0.23 530	0.15 263	0.13 240

fffft	0.25 119	0.17 141	0.37 219	0.36 187	0.22 197	0.28 125	0.36 373	0.42 116	0.24 37	0.36 183	0.23 46	0.27 114	0.22 94	0.52 253	0.27 214	0.12 60	0.09 27	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.12 192
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

rvit_stereo_0082	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

MoCha-V2	0.25 119	0.15 64	0.29 78	0.40 324	0.18 66	0.27 103	0.26 165	0.49 175	0.27 63	0.36 183	0.27 90	0.33 164	0.35 271	0.49 230	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.11 132

WQFJA1	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.50 238	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

NLMM	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.49 230	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

NLSM1	0.32 216	0.18 179	0.34 173	0.39 281	0.25 310	0.66 472	0.27 187	0.57 227	0.50 261	0.37 190	0.53 249	0.29 126	0.28 178	0.54 269	0.32 280	0.16 308	0.17 481	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.12 192

GASTEREO	0.25 119	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.20 137	0.22 33	0.30 242	0.43 135	0.31 107	0.37 190	0.33 137	0.22 52	0.35 271	0.41 149	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.11 132

3.25w_new	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 179	0.39 255	0.40 324	0.24 278	0.42 312	0.42 472	0.63 271	0.41 203	0.37 190	0.35 156	0.32 151	0.26 148	0.53 262	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.15 263	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 137	0.19 221	0.35 189	0.35 159	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.39 85	0.34 134	0.37 190	0.30 117	0.33 164	0.24 118	0.53 262	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.11 132

rvit_stereo_0083	0.34 241	0.24 408	0.50 411	0.44 447	0.27 393	0.34 219	0.35 351	0.45 150	0.62 301	0.37 190	0.47 212	0.42 243	0.35 271	0.40 138	0.36 343	0.22 493	0.20 533	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.14 286

MyStereo07	0.32 216	0.22 348	0.34 173	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	0.72 353	0.37 174	0.37 190	0.34 148	0.32 151	0.31 231	0.59 337	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

MC-Stereo	0.28 169	0.17 141	0.32 133	0.38 249	0.20 137	0.26 85	0.26 165	0.49 175	0.37 174	0.37 190	0.61 278	0.41 233	0.31 231	0.55 276	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.11 132

GLC_STEREO	0.29 184	0.19 221	0.27 55	0.44 447	0.19 96	0.31 175	0.26 165	0.47 161	0.43 218	0.37 190	0.47 212	0.41 233	0.23 108	0.50 238	0.34 309	0.14 176	0.18 503	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.13 240

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

gcap_with_dpt	0.26 137	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.21 168	0.35 230	0.36 373	0.44 143	0.41 203	0.38 202	0.54 252	0.22 52	0.21 80	0.28 15	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

gcap-zeroshot	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

test_for_model	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

ff7	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

IGEVStereo-DCA	0.29 184	0.22 348	0.38 233	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.12 185	0.13 147	0.15 318

ffff	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

rrr	0.29 184	0.22 348	0.41 279	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.32 297	0.52 198	0.42 214	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.14 286

11t	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

testlalala	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

ccc-4	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

sAnonymous2	0.40 335	0.39 561	0.85 564	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 625

CroCo_RVC	0.40 335	0.39 561	0.85 564	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 625

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.34 219	0.31 270	0.48 170	0.50 261	0.39 215	0.54 252	0.23 67	0.19 54	0.29 28	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

WQFJX1	0.33 233	0.19 221	0.34 173	0.41 361	0.28 418	0.53 371	0.33 309	0.51 188	0.50 261	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.31 231	0.69 431	0.39 376	0.15 252	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.14 286

WQFJX	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.27 393	0.60 429	0.30 242	0.53 210	0.47 246	0.39 215	0.38 173	0.34 168	0.33 253	0.61 352	0.40 384	0.14 176	0.17 481	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.14 286

water-stereo	0.28 169	0.14 24	0.29 78	0.35 159	0.19 96	0.36 244	0.23 113	0.62 263	0.38 183	0.39 215	0.62 281	0.41 233	0.35 271	0.28 15	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.12 98	0.10 60

rvit_stereo_0081_aga	0.31 210	0.28 482	0.44 323	0.42 406	0.29 446	0.34 219	0.31 270	0.44 143	0.40 199	0.39 215	0.44 197	0.40 224	0.32 237	0.42 160	0.29 256	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.16 333	0.20 433	0.15 318

Pointernet	0.27 161	0.14 24	0.33 152	0.35 159	0.23 246	0.35 230	0.21 71	0.72 353	0.38 183	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.25 131	0.36 105	0.25 165	0.15 252	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

H2IRNET	0.37 291	0.20 268	0.33 152	0.38 249	0.25 310	0.27 103	0.23 113	0.59 240	0.72 358	0.39 215	0.90 421	0.74 438	0.55 418	0.52 253	0.43 403	0.15 252	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.13 240

anonymousdsp	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

IGEV-Stereo	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.34 116	0.21 168	0.33 203	0.31 270	0.45 150	0.45 234	0.40 224	0.54 252	0.24 82	0.18 38	0.36 105	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

AIO-test1	0.38 306	0.18 179	0.38 233	0.50 538	0.24 278	0.46 338	0.30 242	0.70 340	1.19 590	0.40 224	0.71 310	0.45 263	0.29 197	0.53 262	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.13 147	0.17 389

tt45	0.27 161	0.17 141	0.34 173	0.35 159	0.23 246	0.38 268	0.28 213	0.46 157	0.28 76	0.40 224	0.27 90	0.38 204	0.25 131	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.12 98	0.14 286

rvit_0105_6	0.38 306	0.28 482	0.64 490	0.50 538	0.30 465	0.39 281	0.38 412	0.51 188	0.67 332	0.40 224	0.45 201	0.50 289	0.41 336	0.54 269	0.36 343	0.27 552	0.26 583	0.24 512	0.21 496	0.22 480	0.16 366

Selective-RAFT	0.35 257	0.23 370	0.51 426	0.44 447	0.21 168	0.64 460	0.27 187	0.59 240	0.63 312	0.40 224	0.38 173	0.55 313	0.40 328	0.57 299	0.35 327	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.16 313	0.13 240

ACVNet-DCA	0.35 257	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

xx1	0.39 323	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.65 385	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

1test111	0.36 275	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.55 276	0.45 431	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

cc1	0.37 291	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.15 318

tt1	0.36 275	0.24 408	0.32 133	0.41 361	0.22 197	0.54 378	0.38 412	0.68 316	1.04 551	0.41 229	0.46 206	0.35 183	0.45 360	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.16 366

NLMM1	0.33 233	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.25 310	0.55 384	0.33 309	0.55 215	0.63 312	0.42 234	0.44 197	0.30 140	0.25 131	0.63 372	0.38 368	0.16 308	0.18 503	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.13 240

trnet	0.27 161	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 255	0.23 113	0.52 198	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.34 168	0.26 148	0.39 129	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 241	0.27 468	0.45 336	0.36 187	0.25 310	0.48 347	0.30 242	0.58 235	0.90 482	0.42 234	0.36 165	0.30 140	0.29 197	0.49 230	0.30 263	0.16 308	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.18 381	0.15 318

CREStereo	0.28 169	0.15 64	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 255	0.25 144	0.51 188	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.32 151	0.26 148	0.38 123	0.25 165	0.16 308	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132
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
HH	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

HanStereo	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

test_xeample3	0.29 184	0.21 307	0.41 279	0.35 159	0.26 358	0.35 230	0.32 297	0.56 219	0.36 157	0.43 238	0.32 134	0.34 168	0.28 178	0.54 269	0.23 117	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.13 240

DLNR-FE	20.05 704	36.38 712	38.08 709	170.06 724	60.08 718	0.23 44	0.20 46	14.13 702	0.36 157	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.63 372	0.28 237	5.38 699	0.10 94	0.15 205	0.11 147	73.09 723	0.11 132

StereoVision	0.42 355	0.28 482	0.45 336	0.49 524	0.28 418	0.38 268	0.38 412	0.72 353	0.62 301	0.44 241	1.14 530	0.54 308	0.39 322	0.56 287	0.34 309	0.21 466	0.24 569	0.25 525	0.24 546	0.26 526	0.16 366

DLNR_Zeroshot_test	20.09 705	36.28 711	38.04 708	169.85 723	61.80 719	0.23 44	0.20 46	13.88 701	0.37 174	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.62 361	0.28 237	5.46 700	0.10 94	0.15 205	0.11 147	72.60 722	0.11 132

quiztm	0.29 184	0.19 221	0.35 189	0.40 324	0.23 246	0.27 103	0.33 309	0.63 271	0.39 195	0.45 244	0.60 274	0.39 211	0.18 38	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

xyz-stereo-finetune	0.33 233	0.18 179	0.36 201	0.33 86	0.18 66	0.57 404	0.31 270	0.58 235	0.69 344	0.45 244	0.54 252	0.38 204	0.33 253	0.56 287	0.36 343	0.12 60	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

rvit_0105_4	0.41 346	0.29 494	0.71 526	0.50 538	0.29 446	0.41 305	0.41 462	0.55 215	0.73 365	0.45 244	0.48 215	0.55 313	0.44 355	0.57 299	0.36 343	0.28 563	0.26 583	0.25 525	0.22 514	0.23 497	0.18 407

WCG-NET（raft）	0.31 210	0.15 64	0.36 201	0.32 68	0.19 96	0.35 230	0.27 187	0.51 188	0.78 405	0.45 244	0.55 261	0.48 278	0.27 162	0.54 269	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.12 98	0.11 132

EKT-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.39 255	0.43 427	0.29 446	0.38 268	0.31 270	0.69 325	0.64 320	0.45 244	0.63 282	0.49 284	0.27 162	0.56 287	0.33 293	0.18 392	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.16 313	0.16 366

GCAP-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.38 249	0.19 96	0.38 268	0.23 113	0.57 227	0.41 203	0.45 244	0.49 219	0.39 211	0.27 162	0.33 81	0.23 117	0.14 176	0.12 288	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.11 132

RCA-Stereo	0.35 257	0.17 141	0.34 173	0.38 249	0.22 197	0.31 175	0.34 326	0.68 316	1.24 599	0.45 244	0.65 289	0.47 273	0.43 344	0.38 123	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.11 132

NLCSM	0.34 241	0.21 307	0.34 173	0.44 447	0.29 446	0.54 378	0.36 373	0.52 198	0.47 246	0.46 251	0.37 170	0.34 168	0.34 265	0.71 443	0.41 390	0.16 308	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.17 353	0.16 366

MM-Stereo_test3	0.34 241	0.19 221	0.31 113	0.41 361	0.25 310	0.35 230	0.44 488	0.72 353	0.92 494	0.46 251	0.52 245	0.41 233	0.29 197	0.44 183	0.28 237	0.16 308	0.15 429	0.17 290	0.13 228	0.14 198	0.13 240

WCG-NET	0.28 169	0.15 64	0.33 152	0.33 86	0.19 96	0.33 203	0.27 187	0.39 85	0.80 416	0.46 251	0.49 219	0.39 211	0.25 131	0.40 138	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.10 60

CREStereo++_RVC	0.32 216	0.15 64	0.23 5	0.31 45	0.24 278	0.27 103	0.22 88	0.46 157	0.88 465	0.46 251	0.80 360	0.30 140	0.26 148	0.36 105	0.33 293	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.51 652	0.13 147	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.37 291	0.17 141	0.45 336	0.55 591	0.36 537	0.38 268	0.20 46	0.60 251	0.30 96	0.46 251	1.30 572	0.73 432	0.26 148	0.56 287	0.26 194	0.16 308	0.11 223	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.10 60

PMTNet	0.32 216	0.16 93	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 333	0.22 88	0.56 219	0.63 312	0.46 251	0.54 252	0.39 211	0.34 265	0.48 224	0.24 134	0.75 657	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132

tg	0.33 233	0.18 179	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.38 268	0.26 165	0.70 340	0.56 290	0.47 257	0.65 289	0.42 243	0.24 118	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.14 198	0.11 132

CAS++	0.32 216	0.24 408	0.36 201	0.37 211	0.26 358	0.28 125	0.23 113	0.87 425	0.50 261	0.47 257	0.45 201	0.26 106	0.21 80	0.49 230	0.24 134	0.23 510	0.19 521	0.22 474	0.17 389	0.21 457	0.16 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 291	0.18 179	0.46 353	0.45 472	0.32 504	0.42 312	0.37 390	0.63 271	0.51 266	0.47 257	0.94 432	0.56 316	0.36 298	0.52 253	0.32 280	0.14 176	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.13 240

FSD					0.46 603	0.48 347	0.52 540	0.53 210	0.48 254	0.48 260	0.48 215	0.49 284	0.48 375	0.51 246	0.49 455	0.45 633	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.46 621

test-1	0.36 275	0.19 221	0.71 526	0.46 493	0.26 358	0.44 324	0.36 373	0.60 251	0.59 296	0.48 260	0.67 301	0.53 304	0.36 298	0.40 138	0.29 256	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.16 366

riskmin	0.38 306	0.20 268	0.39 255	0.32 68	0.23 246	0.53 371	0.30 242	0.63 271	0.80 416	0.49 262	0.56 264	0.73 432	0.58 437	0.55 276	0.36 343	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.13 228	0.19 415	0.20 463

iRaftStereo_RVC	0.32 216	0.19 221	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.31 175	0.29 222	0.68 316	0.51 266	0.49 262	0.66 296	0.37 195	0.23 108	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.15 263	0.12 192

EAI-Stereo	0.34 241	0.19 221	0.44 323	0.39 281	0.21 168	0.31 175	0.30 242	1.15 547	0.30 96	0.49 262	0.75 326	0.36 193	0.28 178	0.62 361	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.13 147	0.12 192

Reg-Stereo(zero)	0.30 202	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.18 66	0.32 194	0.20 46	0.63 271	0.68 337	0.50 265	0.52 245	0.51 295	0.30 216	0.45 188	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.11 132

RALCasStereoNet	0.36 275	0.21 307	0.37 219	0.42 406	0.26 358	0.35 230	0.38 412	0.63 271	0.64 320	0.50 265	0.72 311	0.51 295	0.29 197	0.59 337	0.36 343	0.16 308	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.17 353	0.16 366

111	0.40 335	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.52 363	0.28 213	0.74 367	1.16 584	0.50 265	0.91 424	0.63 366	0.48 375	0.61 352	0.35 327	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.13 240

Selective-IGEV-i16pc	0.56 503	0.20 268	1.13 602	0.40 324	0.31 487	2.00 654	0.66 587	0.68 316	1.11 574	0.51 268	0.81 367	0.68 399	0.36 298	0.67 414	0.40 384	0.31 580	0.17 481	0.17 290	0.18 417	0.19 415	0.20 463

xyz-stereo-finetune2	0.36 275	0.19 221	0.38 233	0.32 68	0.19 96	0.82 537	0.29 222	0.52 198	0.32 121	0.51 268	0.78 347	0.43 252	0.45 360	0.69 431	0.44 422	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.13 240

rvit_0105_5	0.42 355	0.31 508	0.73 535	0.50 538	0.29 446	0.44 324	0.42 472	0.61 258	0.74 373	0.51 268	0.51 233	0.60 351	0.47 370	0.57 299	0.38 368	0.27 552	0.25 577	0.25 525	0.23 530	0.22 480	0.18 407

RAFT+CT+SA	0.39 323	0.23 370	0.36 201	0.51 554	0.27 393	0.29 137	0.46 495	0.75 374	0.80 416	0.51 268	0.89 417	0.41 233	0.40 328	0.78 486	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.15 263	0.14 286

Anonymous3	0.46 395	0.34 525	0.86 569	0.50 538	0.37 544	0.81 529	0.50 521	0.72 353	0.65 325	0.51 268	0.65 289	0.45 263	0.45 360	0.64 387	0.38 368	0.24 522	0.24 569	0.22 474	0.21 496	0.23 497	0.23 508

raft+_RVC	0.38 306	0.19 221	0.35 189	0.37 211	0.25 310	0.45 333	0.37 390	0.78 390	0.89 479	0.51 268	0.78 347	0.50 289	0.29 197	0.53 262	0.40 384	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.12 192

CCAANet	0.41 346	0.18 179	0.37 219	0.37 211	0.24 278	0.62 440	0.40 445	0.73 364	0.57 292	0.51 268	1.04 490	0.65 385	0.58 437	0.60 343	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.15 205	0.16 333	0.15 263	0.15 318

MSKI-zero shot	0.32 216	0.17 141	0.34 173	0.39 281	0.21 168	0.32 194	0.22 88	0.61 258	0.43 218	0.52 275	0.64 286	0.61 357	0.20 68	0.74 463	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.12 98	0.12 192

CASnet	0.30 202	0.20 268	0.33 152	0.41 361	0.16 23	0.26 85	0.24 132	0.52 198	0.53 272	0.52 275	0.54 252	0.39 211	0.24 118	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.22 474	0.18 417	0.18 381	0.11 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 291	0.27 468	0.59 464	0.47 501	0.41 572	0.29 137	0.30 242	0.84 411	0.59 296	0.52 275	0.41 186	0.52 300	0.26 148	0.73 456	0.27 214	0.17 357	0.12 288	0.19 387	0.19 448	0.13 147	0.11 132

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 355	0.20 268	0.74 540	0.38 249	0.43 584	0.39 281	0.26 165	0.94 451	0.49 257	0.53 278	0.77 336	0.93 511	0.45 360	0.63 372	0.24 134	0.16 308	0.10 94	0.17 290	0.18 417	0.20 433	0.20 463

RAFT-Stereo-weight	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.22 197	0.26 85	0.29 222	0.67 306	0.80 416	0.53 278	0.51 233	0.58 330	0.20 68	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.11 132

Any-RAFT	0.35 257	0.16 93	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.52 363	0.22 88	0.88 430	0.73 365	0.53 278	0.73 315	0.64 372	0.28 178	0.46 204	0.24 134	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.12 192

TestStereo	0.38 306	0.31 508	0.40 268	0.45 472	0.20 137	0.40 287	0.37 390	0.66 296	0.65 325	0.53 278	0.78 347	0.47 273	0.40 328	0.55 276	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.22 480	0.13 240

LL-Strereo2	0.35 257	0.24 408	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.35 230	0.24 132	0.67 306	0.44 225	0.54 282	0.51 233	0.66 391	0.25 131	0.66 403	0.30 263	0.14 176	0.12 288	0.23 495	0.20 473	0.18 381	0.13 240

XX-TBD	0.32 216	0.53 609	0.26 42	0.51 554	0.20 137	0.37 255	0.24 132	0.40 96	0.73 365	0.54 282	0.69 304	0.31 148	0.25 131	0.32 65	0.27 214	0.16 308	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.11 132

rvit_stereo_0075_2	0.47 410	0.37 543	0.70 521	0.53 577	0.46 603	0.43 316	0.36 373	0.81 401	0.67 332	0.55 284	0.74 324	0.59 345	0.43 344	0.63 372	0.43 403	0.32 592	0.23 560	0.35 598	0.25 555	0.30 554	0.25 524

anonymousdsp2	0.35 257	0.20 268	0.43 313	0.37 211	0.24 278	0.48 347	0.31 270	0.86 418	0.65 325	0.55 284	0.50 223	0.50 289	0.34 265	0.56 287	0.31 271	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.16 313	0.14 286

GMStereo	0.39 323	0.37 543	0.54 444	0.40 324	0.26 358	0.42 312	0.36 373	0.59 240	1.04 551	0.55 284	0.51 233	0.37 195	0.35 271	0.54 269	0.41 390	0.19 424	0.13 359	0.16 243	0.17 389	0.24 510	0.18 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 202	0.15 64	0.34 173	0.33 86	0.20 137	0.53 371	0.25 144	0.56 219	0.43 218	0.56 287	0.50 223	0.35 183	0.29 197	0.49 230	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

qqq	0.40 335	0.26 451	0.44 323	0.36 187	0.22 197	0.46 338	0.36 373	0.85 414	0.54 276	0.56 287	0.69 304	0.65 385	0.53 400	0.55 276	0.45 431	0.17 357	0.16 461	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

s12784h	0.36 275	0.15 64	0.24 15	0.34 116	0.15 4	0.77 513	0.29 222	0.80 397	0.83 434	0.56 287	0.57 266	0.43 252	0.40 328	0.57 299	0.33 293	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.09 12	0.14 198	0.09 6

FACV-RUCA	0.43 365	0.28 482	0.47 365	0.45 472	0.33 516	0.58 410	0.34 326	0.82 403	0.73 365	0.57 290	0.84 384	0.47 273	0.50 389	0.54 269	0.39 376	0.22 493	0.15 429	0.35 598	0.16 333	0.28 541	0.21 483

x	0.39 323	0.24 408	0.41 279	0.34 116	0.23 246	0.52 363	0.32 297	0.86 418	0.52 269	0.57 290	0.70 308	0.59 345	0.50 389	0.49 230	0.46 441	0.17 357	0.15 429	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.16 366

rafts_anoy	0.37 291	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.33 309	0.67 306	0.90 482	0.58 292	0.66 296	0.45 263	0.33 253	0.47 213	0.39 376	0.16 308	0.11 223	0.21 459	0.23 530	0.17 353	0.14 286

raftrobust	0.34 241	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.27 393	0.30 156	0.25 144	0.71 348	0.63 312	0.58 292	0.55 261	0.45 263	0.46 366	0.51 246	0.29 256	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.13 240

SA	0.44 373	0.25 434	0.46 353	0.46 493	0.24 278	0.43 316	0.36 373	0.75 374	0.96 514	0.59 294	1.03 484	0.48 278	0.52 396	0.94 559	0.32 280	0.16 308	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

test_4	0.36 275	0.18 179	0.31 113	0.44 447	0.25 310	0.20 21	0.34 326	0.56 219	0.41 203	0.59 294	1.45 600	0.43 252	0.25 131	0.63 372	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.11 132

dd	0.43 365	0.38 553	0.55 449	0.44 447	0.25 310	0.47 344	0.38 412	0.70 340	1.05 555	0.59 294	0.65 289	0.42 243	0.39 322	0.66 403	0.50 457	0.24 522	0.15 429	0.21 459	0.15 299	0.22 480	0.18 407

TANstereo	0.30 202	0.15 64	0.31 113	0.30 23	0.17 37	0.55 384	0.23 113	0.44 143	0.55 283	0.59 294	0.68 303	0.37 195	0.26 148	0.35 101	0.27 214	0.15 252	0.16 461	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

Select-FE	0.46 395	0.24 408	0.88 571	0.42 406	0.35 532	0.33 203	0.19 28	0.90 437	0.37 174	0.60 298	1.01 470	0.97 520	0.80 558	0.72 449	0.28 237	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.20 473	0.15 263	0.24 517

MM-Stereo_test1	0.33 233	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.23 246	0.36 244	0.45 491	0.58 235	0.54 276	0.60 298	0.50 223	0.38 204	0.37 305	0.60 343	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.12 192

11t1	0.36 275	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.62 440	0.29 222	0.69 325	0.43 218	0.60 298	0.53 249	0.53 304	0.48 375	0.56 287	0.40 384	0.18 392	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.17 389

RAFT-Test	0.34 241	0.18 179	0.37 219	0.38 249	0.23 246	0.50 354	0.23 113	0.69 325	0.40 199	0.60 298	0.85 394	0.61 357	0.28 178	0.46 204	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

ToySt	0.49 440	0.27 468	0.75 546	0.40 324	0.27 393	0.64 460	0.49 516	0.84 411	0.77 395	0.60 298	0.83 379	0.88 492	0.66 493	0.70 438	0.56 489	0.16 308	0.17 481	0.21 459	0.20 473	0.21 457	0.19 440

cross-raft	0.34 241	0.20 268	0.37 219	0.44 447	0.23 246	0.32 194	0.35 351	0.74 367	0.40 199	0.60 298	0.77 336	0.57 321	0.27 162	0.43 171	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.11 132

Gwc-CoAtRS	0.34 241	0.17 141	0.44 323	0.39 281	0.23 246	0.34 219	0.22 88	0.70 340	0.75 378	0.60 298	0.59 272	0.58 330	0.29 197	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.12 192

RT-Monster	0.32 216	0.17 141	0.30 92	0.34 116	0.26 358	0.38 268	0.20 46	0.56 219	0.76 386	0.61 305	0.64 286	0.49 284	0.28 178	0.41 149	0.30 263	0.14 176	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.13 240

model_zeroshot	0.33 233	0.18 179	0.48 385	0.39 281	0.28 418	0.45 333	0.25 144	0.63 271	0.45 234	0.61 305	0.50 223	0.51 295	0.25 131	0.45 188	0.26 194	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.13 240

PSMNet-ADL	0.48 422	0.27 468	0.40 268	0.48 509	0.30 465	0.68 479	0.37 390	0.90 437	0.80 416	0.61 305	0.80 360	0.92 508	0.62 462	0.72 449	0.63 510	0.23 510	0.18 503	0.18 343	0.20 473	0.22 480	0.20 463

IGEV-FE	0.34 241	0.18 179	0.67 506	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

test_sample1	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.34 116	0.23 246	0.58 410	0.35 351	0.99 471	0.49 257	0.62 308	0.75 326	0.69 404	0.61 455	0.58 320	0.44 422	0.18 392	0.14 398	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.17 389

MyStereo06	0.38 306	0.21 307	0.61 472	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.95 458	0.35 147	0.62 308	0.54 252	0.76 447	0.27 162	0.50 238	0.29 256	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

MyStereo04	0.44 373	0.22 348	0.44 323	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	1.00 475	1.08 570	0.62 308	0.58 271	0.55 313	0.57 427	0.71 443	0.44 422	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

IGEV_Zeroshot_test	0.34 241	0.18 179	0.67 506	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

test_5	0.43 365	0.24 408	0.43 313	0.52 567	0.28 418	0.28 125	0.42 472	0.72 353	0.82 429	0.62 308	0.91 424	0.72 421	0.55 418	0.79 492	0.35 327	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.16 366

iRaft-Stereo_5w	0.45 384	0.21 307	0.48 385	0.42 406	0.28 418	0.31 175	0.54 549	0.63 271	0.62 301	0.62 308	0.89 417	1.01 534	0.69 506	0.75 469	0.66 518	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.15 318

PSM-softLoss	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

KMStereo	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

Selective-IGEV-i1	0.44 373	0.20 268	0.53 439	0.41 361	0.22 197	0.62 440	0.50 521	1.01 485	0.88 465	0.63 317	0.81 367	0.79 457	0.38 310	0.54 269	0.38 368	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.15 318

test_sample2	0.42 355	0.22 348	0.43 313	0.33 86	0.21 168	0.58 410	0.39 434	0.95 458	0.67 332	0.63 317	0.77 336	0.69 404	0.57 427	0.61 352	0.38 368	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.16 333	0.19 415	0.18 407

GANet-ADL	0.42 355	0.25 434	0.45 336	0.43 427	0.29 446	0.54 378	0.35 351	0.89 432	0.86 452	0.63 317	0.72 311	0.68 399	0.42 338	0.52 253	0.41 390	0.21 466	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.19 440

Patchmatch Stereo++	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318
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	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.56 287	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo_v2	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.57 299	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.25 75	0.21 71	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.57 299	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

HUI-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.60 251	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.50 238	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

iGMRVC	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.30 242	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

iRAFT	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

RAFT-IKP	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.28 213	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

Hybrid-DGEV-2	0.41 346	0.21 307	0.42 300	0.47 501	0.29 446	0.59 422	0.23 113	0.82 403	0.99 526	0.64 328	0.63 282	0.60 351	0.65 485	0.58 320	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.12 192

ACV-stereo	0.62 531	0.34 525	1.00 587	0.43 427	0.31 487	1.20 609	0.40 445	0.75 374	0.83 434	0.64 328	0.77 336	2.10 647	1.03 607	0.81 496	0.64 513	0.21 466	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.21 457	0.21 483

test_3	0.36 275	0.19 221	0.44 323	0.44 447	0.23 246	0.48 347	0.36 373	0.66 296	0.82 429	0.64 328	0.45 201	0.68 399	0.25 131	0.41 149	0.31 271	0.12 60	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

NRIStereo	0.36 275	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.23 246	0.34 219	0.26 165	0.65 286	0.55 283	0.64 328	0.63 282	0.56 316	0.37 305	0.65 394	0.37 359	0.15 252	0.11 223	0.18 343	0.15 299	0.17 353	0.14 286

AFF-stereo	0.38 306	0.19 221	0.39 255	0.37 211	0.21 168	0.27 103	0.31 270	0.65 286	0.66 329	0.64 328	1.13 525	0.76 447	0.39 322	0.55 276	0.33 293	0.11 36	0.09 27	0.16 243	0.16 333	0.13 147	0.11 132

ACVNet	0.46 395	0.23 370	0.36 201	0.39 281	0.28 418	0.58 410	0.40 445	0.87 425	0.80 416	0.64 328	0.96 445	0.79 457	0.60 449	0.63 372	0.67 521	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.18 381	0.15 318

CFNet-ft	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

DIP-Stereo	0.39 323	0.21 307	0.50 411	0.41 361	0.28 418	0.62 440	0.27 187	0.77 384	0.40 199	0.64 328	0.86 397	0.52 300	0.33 253	0.66 403	0.42 396	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.15 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

FE-Mocha	0.32 216	0.19 221	0.50 411	0.38 249	0.27 393	0.30 156	0.20 46	0.71 348	0.36 157	0.65 337	0.56 264	0.54 308	0.25 131	0.38 123	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.16 333	0.13 147	0.12 192

rvit_0105_3	0.47 410	0.34 525	0.77 556	0.54 584	0.31 487	0.49 352	0.47 502	0.63 271	0.79 414	0.65 337	0.59 272	0.64 372	0.50 389	0.65 394	0.39 376	0.29 570	0.27 592	0.29 574	0.28 583	0.21 457	0.20 463

4D-IteraStereo	0.33 233	0.18 179	0.40 268	0.40 324	0.24 278	0.32 194	0.27 187	0.58 235	0.72 358	0.65 337	0.54 252	0.42 243	0.23 108	0.45 188	0.28 237	0.14 176	0.09 27	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.11 132

UDGNet	0.48 422	0.77 637	0.50 411	0.48 509	0.31 487	0.41 305	0.34 326	0.70 340	0.92 494	0.65 337	0.60 274	0.58 330	0.43 344	0.63 372	0.41 390	0.32 592	0.15 429	0.66 649	0.19 448	0.36 590	0.21 483

MIPNet	0.37 291	0.21 307	0.59 464	0.39 281	0.25 310	0.50 354	0.28 213	0.77 384	0.70 345	0.65 337	0.60 274	0.40 224	0.49 379	0.44 183	0.37 359	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.13 240

STrans-v2	0.46 395	0.20 268	0.48 385	0.40 324	0.24 278	0.55 384	0.50 521	1.07 509	0.73 365	0.65 337	1.05 495	0.72 421	0.69 506	0.72 449	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.14 267	0.13 147	0.12 192

TransformOpticalFlow	0.44 373	0.20 268	0.47 365	0.41 361	0.23 246	0.37 255	0.47 502	0.94 451	0.76 386	0.65 337	1.14 530	0.73 432	0.56 425	0.76 473	0.32 280	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.13 240

NF-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.57 321	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

OCTAStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

RE-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

TVStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

CRE-IMP	0.36 275	0.23 370	0.49 398	0.42 406	0.24 278	0.41 305	0.21 71	0.57 227	0.41 203	0.65 337	0.72 311	0.53 304	0.37 305	0.61 352	0.38 368	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.21 457	0.18 407

CFNet-RSSM	0.34 241	0.17 141	0.45 336	0.39 281	0.22 197	0.35 230	0.23 113	0.73 364	0.84 439	0.65 337	0.54 252	0.57 321	0.28 178	0.46 204	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.11 132

Selective-IGEV-i16pb	1.07 618	0.24 408	9.45 685	0.41 361	0.32 504	1.76 648	0.59 567	1.00 475	1.54 636	0.66 350	1.20 550	0.98 524	0.57 427	0.78 486	0.62 506	0.27 552	0.17 481	0.18 343	0.20 473	0.21 457	0.23 508

Lsterematch	0.38 306	0.17 141	0.38 233	0.37 211	0.20 137	0.42 312	0.27 187	0.57 227	0.71 356	0.66 350	1.02 479	0.49 284	0.40 328	0.57 299	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

DFGA-Net	0.45 384	0.29 494	0.80 560	0.42 406	0.32 504	0.53 371	0.35 351	0.78 390	0.89 479	0.66 350	0.75 326	0.48 278	0.39 322	0.74 463	0.60 499	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.18 417	0.20 433	0.17 389

UGAM-zero	0.46 395	0.19 221	0.62 475	0.37 211	0.23 246	0.34 219	0.21 71	1.15 547	0.39 195	0.66 350	0.61 278	1.70 635	0.91 583	0.75 469	0.25 165	0.14 176	0.11 223	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.13 240

NVstereo2D	0.60 528	0.30 503	0.75 546	0.48 509	0.43 584	0.89 549	0.48 510	1.05 501	1.15 583	0.66 350	0.86 397	0.88 492	0.70 519	0.99 562	0.65 515	0.32 592	0.15 429	0.28 565	0.20 473	0.40 602	0.36 597

knoymous	0.36 275	0.20 268	0.31 113	0.31 45	0.22 197	0.36 244	0.29 222	0.61 258	0.64 320	0.67 355	0.70 308	0.60 351	0.40 328	0.58 320	0.34 309	0.17 357	0.11 223	0.20 417	0.11 147	0.17 353	0.18 407

ICVP	0.46 395	0.25 434	0.38 233	0.48 509	0.28 418	0.58 410	0.43 479	1.00 475	0.70 345	0.67 355	0.95 441	0.75 440	0.55 418	0.53 262	0.54 482	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.17 389	0.19 415	0.20 463
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 306	0.23 370	0.48 385	0.42 406	0.29 446	0.35 230	0.25 144	0.86 418	0.64 320	0.67 355	0.65 289	0.60 351	0.29 197	0.60 343	0.34 309	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.21 457	0.13 240

FADNet_RVC	0.55 492	0.37 543	1.17 609	0.44 447	0.31 487	0.56 398	0.34 326	1.06 505	0.88 465	0.67 355	0.90 421	0.61 357	0.65 485	0.93 552	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.26 544	0.23 530	0.31 560	0.28 547

UCFNet_RVC	0.49 440	0.26 451	0.35 189	0.39 281	0.26 358	0.64 460	0.36 373	1.15 547	0.84 439	0.67 355	0.88 413	0.88 492	0.59 445	0.58 320	0.45 431	0.24 522	0.17 481	0.27 557	0.27 577	0.25 519	0.23 508

NOSS_ROB	0.57 511	0.39 561	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.73 499	0.54 549	1.03 493	1.08 570	0.67 355	0.87 405	0.76 447	0.57 427	0.77 481	0.47 448	0.38 619	0.38 637	0.44 624	0.42 634	0.37 595	0.34 590

IGEV_i1	0.43 365	0.22 348	0.50 411	0.39 281	0.22 197	0.64 460	0.40 445	0.96 462	0.61 299	0.68 361	0.69 304	0.75 440	0.45 360	0.72 449	0.41 390	0.15 252	0.13 359	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.16 366

PAM_32	0.46 395	0.19 221	0.67 506	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.27 187	0.95 458	0.34 134	0.68 361	0.44 197	1.91 643	0.65 485	0.62 361	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.14 198	0.13 240

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 422	0.21 307	1.26 619	0.39 281	0.51 616	0.28 125	0.30 242	1.25 595	0.44 225	0.68 361	1.11 514	0.86 481	0.33 253	0.67 414	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.20 473	0.22 480	0.24 517

TestStereo1	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

SA-5K	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

test_1	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.23 113	0.63 271	0.78 405	0.68 361	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 275	0.17 141	0.41 279	0.35 159	0.19 96	0.33 203	0.29 222	0.65 286	0.73 365	0.68 361	1.01 470	0.56 316	0.40 328	0.42 160	0.30 263	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.10 60

GANet-RSSM	0.47 410	0.21 307	0.37 219	0.38 249	0.25 310	0.58 410	0.36 373	1.07 509	0.78 405	0.68 361	1.01 470	0.86 481	0.67 496	0.62 361	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.17 389

DCANet-4	0.36 275	0.20 268	0.48 385	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.66 296	0.92 494	0.69 369	0.78 347	0.40 224	0.47 370	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

fff	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

iRaft-Stereo_20w	0.39 323	0.19 221	0.57 459	0.37 211	0.27 393	0.31 175	0.24 132	1.44 631	0.29 88	0.69 369	0.53 249	0.60 351	0.42 338	0.83 507	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.15 263	0.13 240

DeepStereo_RVC	0.36 275	0.21 307	0.47 365	0.40 324	0.24 278	0.26 85	0.22 88	0.60 251	0.38 183	0.69 369	0.67 301	0.57 321	0.51 394	0.56 287	0.39 376	0.16 308	0.12 288	0.18 343	0.15 299	0.19 415	0.18 407

csc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

cscssc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

PAM	0.46 395	0.19 221	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.75 506	0.33 309	0.85 414	0.34 134	0.70 375	0.46 206	1.83 638	0.63 468	0.61 352	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

ADStereo(finetuned)	0.37 291	0.16 93	0.49 398	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.69 506	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

AnonymousM	0.41 346	0.81 640	0.29 78	0.34 116	0.22 197	0.28 125	0.38 412	0.53 210	0.41 203	0.70 375	0.49 219	0.47 273	0.27 162	0.41 149	0.31 271	0.15 252	0.12 288	1.51 667	0.26 570	0.12 98	0.10 60

DCANet	0.36 275	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.57 427	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

PSMNet-RSSM	0.48 422	0.22 348	0.38 233	0.42 406	0.25 310	0.50 354	0.37 390	1.10 520	0.77 395	0.70 375	1.06 502	0.84 474	0.64 479	0.62 361	0.47 448	0.23 510	0.15 429	0.23 495	0.25 555	0.20 433	0.19 440

FADNet-RVC	0.60 528	0.53 609	1.14 604	0.46 493	0.39 560	0.61 432	0.39 434	1.12 532	0.87 461	0.70 375	0.84 384	1.04 543	0.55 418	0.94 559	0.69 525	0.26 542	0.25 577	0.28 565	0.28 583	0.31 560	0.31 573

FADNet	0.61 530	0.51 598	1.10 598	0.45 472	0.44 591	0.65 470	0.41 462	1.19 564	1.05 555	0.70 375	0.84 384	0.98 524	0.66 493	0.82 499	0.50 457	0.29 570	0.30 606	0.27 557	0.30 591	0.46 621	0.35 595

MyStereo8	0.40 335	0.20 268	0.54 444	0.41 361	0.29 446	0.53 371	0.29 222	0.65 286	0.49 257	0.71 382	0.98 459	0.58 330	0.43 344	0.50 238	0.51 467	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.19 415	0.19 440

1111x	0.55 492	0.22 348	0.46 353	0.38 249	0.20 137	0.66 472	0.43 479	1.23 584	0.99 526	0.71 382	0.99 464	0.95 515	0.69 506	0.90 536	1.08 608	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.18 407

CASS	0.45 384	0.27 468	0.42 300	0.48 509	0.22 197	0.61 432	0.34 326	0.97 466	0.62 301	0.71 382	0.85 394	0.61 357	0.55 418	0.57 299	0.41 390	0.29 570	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.22 480	0.28 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 578	0.44 579	0.63 485	0.40 324	0.43 584	0.80 524	0.52 540	0.72 353	0.77 395	0.71 382	0.60 274	0.87 487	0.76 540	0.75 469	0.58 492	0.52 645	0.54 659	0.54 642	4.82 701	0.56 639	0.40 614

test-3	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.22 88	0.63 271	0.78 405	0.71 382	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

GwcNet-ADL	0.44 373	0.22 348	0.48 385	0.45 472	0.30 465	0.40 287	0.37 390	0.92 444	0.97 517	0.71 382	0.78 347	0.61 357	0.42 338	0.62 361	0.50 457	0.19 424	0.14 398	0.15 205	0.14 267	0.18 381	0.18 407

HCRNet	0.44 373	0.34 525	0.41 279	0.53 577	0.26 358	0.53 371	0.29 222	0.83 408	0.63 312	0.71 382	0.81 367	0.77 453	0.50 389	0.66 403	0.36 343	0.24 522	0.16 461	0.24 512	0.20 473	0.21 457	0.18 407

xxxx	1.01 606	0.22 348	0.43 313	0.36 187	0.21 168	0.82 537	0.36 373	1.32 608	0.88 465	0.71 382	0.94 432	0.97 520	0.63 468	0.64 387	10.58 693	0.20 449	0.16 461	0.18 343	0.17 389	0.19 415	0.19 440

FENet	0.42 355	0.22 348	0.38 233	0.39 281	0.24 278	0.55 384	0.32 297	0.79 394	0.70 345	0.71 382	0.72 311	0.63 366	0.57 427	0.62 361	0.44 422	0.19 424	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.19 440

GwcNet-RSSM	0.49 440	0.24 408	0.42 300	0.40 324	0.23 246	0.55 384	0.38 412	0.93 446	0.93 500	0.71 382	1.16 541	0.86 481	0.60 449	0.62 361	0.66 518	0.21 466	0.14 398	0.19 387	0.20 473	0.16 313	0.15 318

HITNet	0.41 346	0.26 451	0.45 336	0.33 86	0.17 37	0.63 453	0.30 242	0.93 446	0.64 320	0.71 382	0.82 373	0.64 372	0.52 396	0.59 337	0.43 403	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.19 415	0.12 192
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
mmm	0.44 373	0.27 468	0.46 353	0.38 249	0.24 278	0.61 432	0.35 351	0.94 451	0.53 272	0.72 393	1.05 495	0.63 366	0.50 389	0.57 299	0.45 431	0.18 392	0.15 429	0.23 495	0.20 473	0.20 433	0.18 407

MIM_Stereo	0.38 306	0.17 141	0.53 439	0.37 211	0.24 278	0.27 103	0.24 132	0.70 340	0.54 276	0.72 393	1.00 467	0.63 366	0.29 197	0.64 387	0.38 368	0.13 116	0.14 398	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.11 132

LCNet	0.41 346	0.20 268	0.32 133	0.44 447	0.24 278	0.47 344	0.29 222	0.67 306	0.53 272	0.72 393	1.03 484	0.66 391	0.60 449	0.58 320	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.36 597

cf-r	0.47 410	0.23 370	0.41 279	0.39 281	0.23 246	0.59 422	0.37 390	0.88 430	0.85 447	0.72 393	1.05 495	0.94 513	0.62 462	0.56 287	0.54 482	0.21 466	0.14 398	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.15 318

CFNet	0.51 463	0.29 494	0.46 353	0.41 361	0.27 393	0.70 486	0.32 297	1.13 534	1.00 533	0.72 393	1.07 505	0.85 476	0.60 449	0.76 473	0.52 474	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.16 366

DN-CSS_ROB	0.43 365	0.26 451	0.62 475	0.40 324	0.29 446	0.44 324	0.27 187	0.77 384	0.75 378	0.72 393	1.09 511	0.48 278	0.43 344	0.69 431	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.18 381	0.16 366

ffm	0.44 373	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

ff1	0.49 440	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

mmx	0.53 478	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

xxx	0.53 478	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

RASNet	0.53 478	0.22 348	0.52 432	0.38 249	0.22 197	0.68 479	0.38 412	0.97 466	0.88 465	0.73 399	1.04 490	1.03 541	0.92 588	0.90 536	0.86 561	0.16 308	0.14 398	0.14 159	0.17 389	0.15 263	0.13 240

RAFT-345	0.40 335	0.18 179	0.40 268	0.38 249	0.22 197	0.33 203	0.26 165	0.61 258	0.51 266	0.74 404	1.79 624	0.45 263	0.33 253	0.66 403	0.36 343	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.14 267	0.13 147	0.13 240

GES	0.44 373	0.23 370	0.57 459	0.40 324	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.96 462	0.68 337	0.74 404	0.83 379	0.47 273	0.48 375	0.67 414	0.43 403	0.22 493	0.16 461	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.23 508

test_sample3	0.46 395	0.25 434	0.50 411	0.35 159	0.23 246	0.69 481	0.37 390	1.15 547	0.81 424	0.75 406	0.79 357	0.66 391	0.49 379	0.63 372	0.46 441	0.21 466	0.15 429	0.20 417	0.19 448	0.21 457	0.19 440

DispNO	0.47 410	0.23 370	0.71 526	0.39 281	0.31 487	0.60 429	0.38 412	0.89 432	0.77 395	0.75 406	0.84 384	0.72 421	0.54 412	0.73 456	0.46 441	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.17 389

BUS	0.45 384	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.70 486	0.34 326	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.65 385	0.49 379	0.64 387	0.51 467	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

BSDual-CNN	0.46 395	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

hknet	0.49 440	0.25 434	0.51 426	0.45 472	0.29 446	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.83 434	0.75 406	0.80 360	0.97 520	0.61 455	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

DMCA	0.45 384	0.26 451	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.51 358	0.34 326	0.93 446	0.68 337	0.75 406	0.83 379	0.79 457	0.53 400	0.51 246	0.54 482	0.21 466	0.16 461	0.21 459	0.16 333	0.19 415	0.21 483

AdaStereo	0.50 456	0.32 512	0.47 365	0.48 509	0.25 310	0.67 477	0.32 297	1.17 560	0.88 465	0.75 406	0.99 464	0.75 440	0.49 379	0.67 414	0.46 441	0.27 552	0.12 288	0.28 565	0.18 417	0.23 497	0.18 407
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM	0.52 471	0.22 348	0.46 353	0.45 472	0.25 310	0.41 305	0.52 540	0.62 263	1.16 584	0.76 413	1.13 525	1.32 599	0.57 427	1.00 565	0.53 477	0.17 357	0.14 398	0.25 525	0.21 496	0.15 263	0.13 240

MyStereo05	0.44 373	0.21 307	0.45 336	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.93 446	1.09 572	0.76 413	0.61 278	0.51 295	0.57 427	0.73 456	0.42 396	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

RAFT_CTSACE	0.45 384	0.20 268	0.44 323	0.45 472	0.27 393	0.34 219	0.39 434	0.60 251	0.73 365	0.76 413	1.44 597	0.83 471	0.38 310	1.08 582	0.26 194	0.12 60	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

ASMatch	0.48 422	0.19 221	0.45 336	0.39 281	0.28 418	0.37 255	0.26 165	0.74 367	0.68 337	0.76 413	2.34 644	0.61 357	0.52 396	0.62 361	0.37 359	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.21 483

IRAFT_RVC	0.42 355	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.24 278	0.27 103	0.54 549	0.74 367	0.77 395	0.76 413	0.80 360	0.73 432	0.51 394	0.70 438	0.36 343	0.17 357	0.10 94	0.21 459	0.16 333	0.16 313	0.14 286

GMM-Stereo	0.44 373	0.19 221	0.36 201	0.42 406	0.25 310	0.51 358	0.47 502	0.71 348	0.53 272	0.76 413	1.37 581	0.76 447	0.38 310	0.60 343	0.33 293	0.15 252	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.16 313	0.27 540

test_sample5	0.47 410	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.77 419	0.94 432	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

OMP-Stereo	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.52 567	0.24 278	0.36 244	0.25 144	0.71 348	0.78 405	0.77 419	0.64 286	0.89 496	0.39 322	0.91 543	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.20 417	0.15 299	0.15 263	0.12 192

BEATNet_4x	0.46 395	0.32 512	0.56 455	0.37 211	0.19 96	0.63 453	0.35 351	1.01 485	0.72 358	0.77 419	0.83 379	0.70 408	0.59 445	0.68 425	0.53 477	0.16 308	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.24 510	0.16 366

PS-NSSS	0.58 518	0.44 579	0.62 475	0.42 406	0.33 516	0.66 472	0.58 564	1.02 489	0.86 452	0.77 419	1.28 565	0.72 421	0.64 479	0.82 499	0.59 497	0.31 580	0.26 583	0.40 616	0.27 577	0.33 573	0.26 530

DStereoRT	0.74 561	0.19 221	0.50 411	0.51 554	0.33 516	1.10 593	0.34 326	0.82 403	0.76 386	0.78 423	1.05 495	0.51 295	0.73 530	0.76 473	0.48 452	0.16 308	0.13 359	3.96 699	1.37 689	0.19 415	0.14 286

PSMNet-RUCA	0.76 564	0.75 634	1.08 597	1.01 655	0.90 652	0.69 481	0.50 521	1.11 526	1.03 545	0.78 423	1.11 514	0.80 466	0.72 527	0.88 528	0.63 510	0.53 649	0.27 592	0.76 652	0.46 636	0.66 647	0.47 635

test_sample4	0.47 410	0.26 451	0.50 411	0.35 159	0.22 197	0.69 481	0.38 412	1.15 547	0.81 424	0.78 423	0.82 373	0.62 364	0.53 400	0.63 372	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.21 459	0.19 448	0.21 457	0.19 440

IPLGR	0.39 323	0.21 307	0.63 485	0.39 281	0.22 197	0.49 352	0.29 222	0.76 381	0.74 373	0.78 423	0.77 336	0.44 261	0.42 338	0.47 213	0.38 368	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.13 240

RAFT + AFF	0.53 478	0.29 494	0.75 546	0.51 554	0.32 504	0.63 453	0.60 570	1.00 475	0.91 489	0.78 423	0.87 405	0.83 471	0.58 437	0.80 493	0.47 448	0.17 357	0.20 533	0.23 495	0.22 514	0.18 381	0.18 407

raft_robust	0.41 346	0.23 370	0.36 201	0.42 406	0.21 168	0.40 287	0.33 309	0.79 394	0.98 521	0.79 428	0.87 405	0.39 211	0.33 253	0.84 512	0.29 256	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.17 389	0.15 263	0.12 192

PSMNet_ROB	0.64 534	0.37 543	0.65 496	0.56 594	0.42 578	0.97 566	0.83 626	1.21 571	0.92 494	0.79 428	1.02 479	1.08 556	0.63 468	0.82 499	0.91 584	0.29 570	0.20 533	0.31 583	0.31 599	0.26 526	0.23 508

MultiAttention	3.58 680	0.24 408	0.62 475	0.54 584	0.34 525	22.90 702	2.72 694	1.60 648	1.13 579	0.80 430	1.81 625	1.14 576	0.43 344	35.29 714	0.61 503	0.17 357	0.12 288	0.23 495	0.23 530	0.34 579	0.29 554

z-ln-s-r	0.66 538	0.36 536	1.30 624	0.39 281	0.26 358	0.57 404	0.63 579	0.80 397	1.03 545	0.80 430	1.43 594	0.91 503	0.76 540	1.08 582	1.87 650	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.14 267	0.20 433	0.16 366

ITSA-stereo	0.53 478	0.28 482	0.52 432	0.40 324	0.23 246	0.56 398	0.34 326	1.24 591	1.24 599	0.80 430	0.81 367	0.72 421	0.58 437	0.82 499	0.65 515	0.21 466	0.17 481	0.23 495	0.21 496	0.22 480	0.26 530

test_sample6	0.49 440	0.26 451	0.50 411	0.37 211	0.22 197	0.63 453	0.40 445	1.12 532	0.83 434	0.80 430	1.03 484	0.66 391	0.55 418	0.67 414	0.46 441	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.23 497	0.21 483

DualNet	0.48 422	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.80 430	1.03 484	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

CBFPSM	0.59 525	0.22 348	1.31 625	0.38 249	0.27 393	1.12 597	0.65 584	0.79 394	0.82 429	0.80 430	0.81 367	1.35 608	0.87 576	0.67 414	0.76 541	0.16 308	0.15 429	0.15 205	0.16 333	0.17 353	0.22 501

iinet-f	0.67 543	0.26 451	2.15 656	0.39 281	0.31 487	1.19 608	0.56 560	0.84 411	0.84 439	0.80 430	1.17 543	1.05 547	0.84 570	0.71 443	1.21 619	0.20 449	0.18 503	0.17 290	0.15 299	0.20 433	0.20 463

NINENet	0.50 456	0.29 494	0.51 426	0.45 472	0.32 504	0.70 486	0.34 326	1.10 520	0.88 465	0.80 430	0.94 432	0.65 385	0.49 379	0.73 456	0.51 467	0.22 493	0.20 533	0.25 525	0.18 417	0.22 480	0.21 483

ACRE	0.40 335	0.21 307	0.65 496	0.45 472	0.33 516	0.51 358	0.33 309	0.66 296	0.63 312	0.80 430	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.45 431	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

ADLNet2	0.55 492	0.25 434	0.65 496	0.47 501	0.30 465	0.83 540	0.50 521	1.05 501	0.95 513	0.80 430	0.98 459	0.99 526	0.69 506	0.77 481	0.73 536	0.20 449	0.16 461	0.17 290	0.18 417	0.21 457	0.21 483

RAFT	0.45 384	0.22 348	0.45 336	0.47 501	0.26 358	0.54 378	0.47 502	0.66 296	0.58 295	0.80 430	0.82 373	0.94 513	0.57 427	0.75 469	0.34 309	0.17 357	0.15 429	0.22 474	0.20 473	0.16 313	0.12 192

SFCPSM	0.47 410	0.21 307	0.55 449	0.40 324	0.27 393	0.87 548	0.37 390	1.33 610	0.77 395	0.80 430	0.84 384	0.54 308	0.49 379	0.57 299	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.15 318

PA-Net	0.67 543	0.43 574	0.83 562	0.50 538	0.53 621	0.94 558	0.68 595	1.10 520	1.14 582	0.80 430	0.88 413	0.87 487	0.77 547	1.02 571	0.88 570	0.24 522	0.41 644	0.29 574	0.44 635	0.26 526	0.34 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 463	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.18 407

tta	0.51 463	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.14 286

qqq1	0.49 440	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

fff1	0.49 440	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

AACVNet	0.50 456	0.23 370	0.49 398	0.46 493	0.29 446	0.52 363	0.38 412	0.90 437	0.55 283	0.81 443	1.03 484	1.00 530	0.70 519	0.83 507	0.54 482	0.21 466	0.18 503	0.24 512	0.18 417	0.23 497	0.20 463

test_xeample	1.01 606	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.21 168	0.71 491	0.39 434	1.23 584	0.86 452	0.81 443	1.04 490	0.69 404	0.61 455	0.69 431	10.93 694	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.17 389	0.18 381	0.17 389

APVNet	0.71 554	0.37 543	0.89 575	0.56 594	0.45 595	1.18 607	0.68 595	1.41 627	0.85 447	0.81 443	1.15 536	1.04 543	0.81 559	1.10 586	1.17 616	0.26 542	0.28 596	0.32 589	0.31 599	0.29 545	0.30 563

HSM	0.51 463	0.24 408	0.41 279	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.40 445	1.22 579	0.75 378	0.81 443	0.91 424	1.21 581	0.69 506	0.87 525	0.46 441	0.17 357	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.17 353	0.17 389

DISCO	0.70 550	0.26 451	0.68 511	0.44 447	0.31 487	1.14 599	0.51 537	1.23 584	1.23 597	0.81 443	1.05 495	1.50 623	0.85 571	1.82 648	1.03 602	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.24 510	0.23 508

rvit_105_1	0.54 490	0.40 566	0.76 551	0.58 602	0.37 544	0.59 422	0.68 595	0.70 340	0.94 507	0.82 452	0.69 304	0.73 432	0.58 437	0.78 486	0.54 482	0.32 592	0.29 601	0.31 583	0.34 611	0.23 497	0.20 463

CoDeX	0.47 410	0.20 268	0.49 398	0.42 406	0.25 310	0.75 506	0.36 373	1.27 599	0.80 416	0.82 452	0.96 445	0.62 364	0.57 427	0.60 343	0.36 343	0.17 357	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.16 313	0.14 286

Sa-1000	0.48 422	0.24 408	0.41 279	0.45 472	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.81 401	0.93 500	0.82 452	1.50 604	0.53 304	0.45 360	0.92 546	0.30 263	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

CIPLG	0.41 346	0.21 307	0.63 485	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.33 309	0.65 286	0.60 298	0.82 452	0.96 445	0.46 271	0.32 237	0.55 276	0.44 422	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

IPLGR_C	0.40 335	0.21 307	0.64 490	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.34 326	0.66 296	0.62 301	0.82 452	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.46 441	0.17 357	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

GEStereo_RVC	0.55 492	0.29 494	0.63 485	0.49 524	0.31 487	0.70 486	0.54 549	1.22 579	0.92 494	0.82 452	0.85 394	0.85 476	0.63 468	0.90 536	0.65 515	0.24 522	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.21 457	0.22 501

CFNet_pseudo	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.30 242	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.03 484	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

psm_up	0.55 492	0.26 451	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.65 470	0.56 560	1.04 496	0.82 429	0.82 452	0.88 413	1.01 534	0.94 594	0.74 463	0.61 503	0.21 466	0.25 577	0.26 544	0.23 530	0.21 457	0.20 463

hitnet-ft	0.55 492	0.27 468	0.39 255	0.41 361	0.28 418	0.78 517	0.40 445	0.92 444	0.90 482	0.82 452	1.01 470	1.13 573	0.70 519	0.78 486	0.67 521	0.28 563	0.20 533	0.28 565	0.22 514	0.29 545	0.26 530

FADNet-RVC-Resample	0.56 503	0.33 520	1.16 605	0.49 524	0.34 525	0.71 491	0.43 479	1.01 485	0.93 500	0.82 452	0.87 405	0.74 438	0.67 496	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.18 503	0.26 544	0.27 577	0.26 526	0.27 540

TDLM	0.57 511	0.33 520	0.49 398	0.51 554	0.30 465	0.66 472	0.73 615	1.03 493	1.01 537	0.82 452	1.10 513	0.84 474	0.70 519	0.86 523	0.58 492	0.28 563	0.17 481	0.25 525	0.22 514	0.26 526	0.19 440

ccs_rob	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.31 270	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.02 479	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

LL-Strereo	0.57 511	0.27 468	0.68 511	0.48 509	0.34 525	0.39 281	0.48 510	0.94 451	0.97 517	0.83 464	0.78 347	1.10 563	1.18 622	1.33 617	0.49 455	0.17 357	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.16 313	0.17 389

HBP-ISP	0.59 525	0.45 583	0.43 313	0.45 472	0.33 516	0.70 486	0.28 213	1.11 526	1.00 533	0.83 464	1.18 545	0.65 385	0.68 502	0.88 528	0.52 474	0.35 611	0.38 637	0.47 629	0.41 630	0.38 599	0.31 573

IER	0.46 395	0.23 370	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.69 481	0.35 351	0.80 397	0.66 329	0.83 464	0.94 432	0.75 440	0.77 547	0.60 343	0.42 396	0.17 357	0.14 398	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

IIG-Stereo	0.43 365	0.21 307	0.44 323	0.50 538	0.25 310	0.44 324	0.21 71	0.71 348	0.76 386	0.83 464	0.95 441	0.83 471	0.43 344	0.90 536	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.19 387	0.14 267	0.15 263	0.11 132

DGSMNet	0.76 564	0.55 611	1.29 623	0.58 602	0.62 637	0.94 558	0.70 605	1.26 597	1.11 574	0.83 464	1.24 558	1.00 530	0.71 523	1.03 573	0.81 551	0.34 607	0.29 601	0.41 620	0.40 625	0.57 641	0.55 647

UNet	0.54 490	0.26 451	0.66 502	0.44 447	0.40 565	0.99 571	0.41 462	0.98 469	0.75 378	0.83 464	0.89 417	1.04 543	0.72 527	0.73 456	0.62 506	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.17 389

CC-Net-ROB	0.82 578	0.96 652	0.85 564	0.58 602	0.45 595	1.27 617	0.70 605	1.17 560	1.02 540	0.83 464	1.23 556	0.90 501	0.77 547	1.06 576	0.69 525	0.46 635	0.34 629	1.71 670	0.38 619	0.59 644	0.36 597

G2L-ROB	0.47 410	0.19 221	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.57 404	0.42 472	1.14 543	0.71 356	0.84 471	0.75 326	1.09 559	0.53 400	0.74 463	0.53 477	0.17 357	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.19 440

G2L-Stereo	0.49 440	0.23 370	0.48 385	0.43 427	0.26 358	0.47 344	0.42 472	0.93 446	0.78 405	0.84 471	0.86 397	0.91 503	0.52 396	0.78 486	0.70 528	0.20 449	0.17 481	0.22 474	0.18 417	0.17 353	0.21 483

TCMNet	0.66 538	0.39 561	0.98 585	0.59 606	0.61 636	0.96 564	0.55 554	1.05 501	0.90 482	0.84 471	1.14 530	0.89 496	0.65 485	0.85 518	1.01 601	0.26 542	0.26 583	0.31 583	0.28 583	0.32 566	0.29 554

IPLG	0.39 323	0.20 268	0.59 464	0.40 324	0.24 278	0.54 378	0.27 187	0.75 374	0.63 312	0.84 471	0.81 367	0.32 151	0.32 237	0.60 343	0.45 431	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

coex_refinement	0.53 478	0.21 307	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.76 512	0.39 434	1.09 517	0.90 482	0.85 475	1.12 518	1.00 530	0.56 425	0.63 372	0.81 551	0.21 466	0.13 359	0.16 243	0.16 333	0.20 433	0.21 483

DDVS	0.52 471	0.30 503	0.56 455	0.41 361	0.31 487	0.71 491	0.34 326	0.91 442	0.67 332	0.85 475	0.89 417	1.12 567	0.46 366	0.86 523	0.60 499	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.25 519	0.26 530

anonymousa	0.49 440	0.20 268	0.42 300	0.38 249	0.23 246	0.91 552	0.35 351	0.75 374	0.62 301	0.85 475	1.54 609	1.06 549	0.66 493	0.51 246	0.43 403	0.16 308	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.16 313	0.14 286

PFNet+	0.40 335	0.19 221	0.49 398	0.39 281	0.25 310	0.28 125	0.23 113	0.64 285	0.70 345	0.85 475	0.79 357	0.64 372	0.35 271	0.72 449	0.34 309	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.20 473	0.16 313	0.20 463

delet	0.55 492	0.24 408	0.55 449	0.44 447	0.33 516	1.07 585	0.50 521	1.00 475	0.86 452	0.85 475	0.96 445	0.90 501	0.63 468	0.83 507	0.74 539	0.18 392	0.18 503	0.20 417	0.21 496	0.16 313	0.15 318

CVANet_RVC	0.57 511	0.33 520	0.44 323	0.47 501	0.32 504	0.67 477	0.61 575	1.05 501	0.93 500	0.85 475	1.04 490	1.01 534	0.73 530	0.83 507	0.52 474	0.29 570	0.19 521	0.27 557	0.25 555	0.31 560	0.21 483

DeepPruner_ROB	0.53 478	0.34 525	0.59 464	0.41 361	0.30 465	0.50 354	0.43 479	1.19 564	0.70 345	0.85 475	1.05 495	0.86 481	0.55 418	0.84 512	0.51 467	0.29 570	0.23 560	0.22 474	0.22 514	0.26 526	0.25 524

G2L-Stereo_test	0.48 422	0.20 268	0.40 268	0.34 116	0.23 246	0.57 404	0.58 564	1.10 520	0.77 395	0.86 482	0.94 432	0.95 515	0.54 412	0.68 425	0.60 499	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.15 318

GMStereo_Zeroshot	0.49 440	0.44 579	0.74 540	0.49 524	0.27 393	0.56 398	0.29 222	0.73 364	0.76 386	0.86 482	0.94 432	0.91 503	0.36 298	0.74 463	0.43 403	0.26 542	0.14 398	0.26 544	0.15 299	0.36 590	0.18 407

PCWNet_CMD	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.95 458	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.21 459	0.16 333	0.24 510	0.19 440

AASNet	0.53 478	0.25 434	0.52 432	0.49 524	0.32 504	0.74 500	0.40 445	1.50 637	0.86 452	0.86 482	0.92 428	0.64 372	0.59 445	0.59 337	0.79 546	0.23 510	0.19 521	0.20 417	0.16 333	0.21 457	0.19 440

HHNet	0.41 346	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.37 544	0.33 203	0.34 326	0.69 325	0.75 378	0.86 482	1.30 572	0.52 300	0.32 237	0.52 253	0.35 327	0.15 252	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.15 263	0.24 517

HGLStereo	0.56 503	0.28 482	0.57 459	0.50 538	0.37 544	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.78 405	0.86 482	1.14 530	0.89 496	0.82 563	0.76 473	0.73 536	0.21 466	0.20 533	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.21 483

MSMDNet	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.96 462	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.23 497	0.19 440

AANet_RVC	0.57 511	0.32 512	0.54 444	0.45 472	0.27 393	0.57 404	0.48 510	1.00 475	1.28 611	0.86 482	1.33 576	0.87 487	0.58 437	1.07 579	0.75 540	0.18 392	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.18 407

HI	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 559	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

CoSv	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 559	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

DisPM	0.39 323	0.19 221	0.44 323	0.41 361	0.27 393	0.24 57	0.31 270	0.65 286	0.57 292	0.87 490	0.87 405	0.60 351	0.32 237	0.76 473	0.32 280	0.18 392	0.12 288	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.20 463

GMOStereo	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

error version	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-v	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-2	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

FINET	0.67 543	0.42 572	1.00 587	0.46 493	0.43 584	0.83 540	0.89 634	1.08 513	1.50 632	0.87 490	1.14 530	0.71 412	0.68 502	0.92 546	0.70 528	0.36 615	0.30 606	0.26 544	0.24 546	0.35 584	0.33 582

UPFNet	0.53 478	0.24 408	0.51 426	0.45 472	0.38 554	0.84 543	0.49 516	0.99 471	0.75 378	0.87 490	0.88 413	0.86 481	0.64 479	0.80 493	0.71 533	0.20 449	0.20 533	0.20 417	0.20 473	0.19 415	0.15 318

iResNet	0.49 440	0.29 494	0.79 558	0.42 406	0.21 168	0.61 432	0.40 445	0.82 403	0.99 526	0.87 490	1.12 518	0.69 404	0.53 400	0.78 486	0.51 467	0.15 252	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.15 318

CFNet_ucs	0.50 456	0.24 408	0.55 449	0.38 249	0.31 487	0.58 410	0.33 309	0.98 469	0.93 500	0.88 500	1.19 549	0.80 466	0.49 379	0.63 372	0.43 403	0.21 466	0.15 429	0.26 544	0.18 417	0.26 526	0.22 501

LMCR-Stereo	0.53 478	0.30 503	0.53 439	0.58 602	0.30 465	0.83 540	0.36 373	1.19 564	0.76 386	0.88 500	1.04 490	0.56 316	0.62 462	0.82 499	0.67 521	0.19 424	0.15 429	0.19 387	0.14 267	0.23 497	0.17 389

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 543	0.81 640	0.73 535	0.53 577	0.37 544	1.40 623	0.53 545	1.04 496	0.79 414	0.88 500	0.94 432	0.95 515	0.53 400	0.93 552	0.58 492	0.39 621	0.30 606	0.57 644	0.31 599	0.53 635	0.30 563

Nwc_Net	0.78 570	0.38 553	0.73 535	0.60 612	0.55 625	1.05 583	0.55 554	1.67 654	1.05 555	0.88 500	1.86 629	1.40 613	1.09 613	1.10 586	0.87 567	0.30 577	0.25 577	0.36 603	0.38 619	0.29 545	0.29 554

RT-IGEV	0.52 471	0.19 221	0.59 464	0.40 324	0.25 310	0.79 520	0.62 577	1.15 547	0.74 373	0.89 504	0.99 464	1.18 580	0.61 455	0.65 394	0.31 271	0.19 424	0.13 359	0.17 290	0.13 228	0.15 263	0.20 463

DAS	0.51 463	0.25 434	0.60 470	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.82 499	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

SepStereo	0.51 463	0.25 434	0.60 470	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.93 552	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

DEmStereo	0.48 422	0.17 141	0.50 411	0.38 249	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.63 271	0.74 373	0.89 504	1.66 616	0.58 330	1.06 610	0.60 343	0.42 396	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

Pruner-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.40 324	0.25 310	0.22 33	0.24 132	0.67 306	0.55 283	0.89 504	0.76 332	0.68 399	0.29 197	0.62 361	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.17 389	0.17 353	0.18 407

ARAFT	0.47 410	0.24 408	0.79 558	0.42 406	0.25 310	0.55 384	0.55 554	0.75 374	0.81 424	0.89 504	0.75 326	0.73 432	0.47 370	0.88 528	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.23 495	0.22 514	0.14 198	0.13 240

R-Stereo Train	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240

RAFT-Stereo	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 589	0.82 643	0.67 506	1.00 654	0.96 657	1.02 575	0.57 563	1.13 534	0.99 526	0.90 512	0.97 458	1.31 594	0.99 602	0.85 518	0.84 556	0.54 650	0.32 621	1.77 671	0.40 625	0.94 656	0.66 650

NCC-stereo	0.78 570	0.40 566	0.76 551	0.61 614	0.67 642	0.81 529	0.69 600	1.54 645	1.11 574	0.90 512	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 597	0.88 570	0.31 580	0.30 606	0.37 608	0.48 645	0.33 573	0.33 582

Abc-Net	0.78 570	0.40 566	0.76 551	0.61 614	0.67 642	0.81 529	0.69 600	1.54 645	1.11 574	0.90 512	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 597	0.88 570	0.31 580	0.30 606	0.37 608	0.48 645	0.33 573	0.33 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 478	0.22 348	0.35 189	0.37 211	0.21 168	0.85 544	0.37 390	1.23 584	0.93 500	0.90 512	1.15 536	1.26 586	0.63 468	0.72 449	0.48 452	0.17 357	0.13 359	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 471	0.21 307	0.53 439	0.37 211	0.21 168	0.61 432	0.29 222	1.51 640	1.32 616	0.90 512	1.02 479	0.80 466	0.62 462	0.76 473	0.43 403	0.16 308	0.12 288	0.13 106	0.09 12	0.15 263	0.18 407

SQANet	0.82 578	0.74 633	0.67 506	1.13 659	0.98 660	1.11 594	0.47 502	1.07 509	0.83 434	0.91 517	1.05 495	1.03 541	0.74 533	1.01 566	0.64 513	0.61 652	0.24 569	1.03 662	0.35 614	1.18 665	0.58 648

gwcnet-sp	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

scenet	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

ssnet	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

psmg	0.49 440	0.25 434	0.43 313	0.41 361	0.28 418	0.85 544	0.43 479	0.99 471	0.76 386	0.91 517	0.94 432	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.15 429	0.20 417	0.20 473	0.18 381	0.18 407

MMNet	0.55 492	0.25 434	0.61 472	0.43 427	0.34 525	1.07 585	0.39 434	0.87 425	0.91 489	0.91 517	0.93 431	0.86 481	0.76 540	0.81 496	0.76 541	0.15 252	0.14 398	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.16 366

ac_64	0.52 471	0.22 348	0.50 411	0.45 472	0.28 418	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.61 299	0.91 517	0.83 379	1.07 554	0.68 502	0.74 463	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.15 318

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 478	0.32 512	0.64 490	0.44 447	0.30 465	0.66 472	0.44 488	1.04 496	0.88 465	0.91 517	0.91 424	0.99 526	0.60 449	0.68 425	0.60 499	0.21 466	0.17 481	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 511	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.41 626	0.20 533	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

test_sample9	1.05 615	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	1.20 599	1.36 628	0.41 626	8.41 701	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

test_sample7	0.52 471	0.29 494	0.50 411	0.36 187	0.27 393	0.62 440	0.41 462	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.26 542	0.20 533	0.27 557	0.26 570	0.27 537	0.24 517

222	1.18 631	0.22 348	0.44 323	0.37 211	0.22 197	0.79 520	0.37 390	1.31 607	0.89 479	0.92 525	1.08 508	0.72 421	0.71 523	0.66 403	13.89 697	0.20 449	0.15 429	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.19 440

ssnet_v2	0.58 518	0.28 482	0.56 455	0.43 427	0.29 446	0.95 561	0.59 567	1.13 534	0.99 526	0.93 529	0.80 360	0.99 526	0.64 479	0.82 499	0.94 586	0.25 532	0.22 550	0.23 495	0.24 546	0.20 433	0.19 440

Syn2CoEx	0.71 554	0.51 598	0.95 580	0.64 621	0.45 595	0.91 552	0.53 545	1.48 634	1.13 579	0.93 529	1.35 577	1.02 539	0.99 602	0.92 546	0.80 548	0.30 577	0.27 592	0.28 565	0.24 546	0.23 497	0.24 517

DeepPrunerF	0.89 591	0.52 606	3.43 670	0.68 635	0.81 649	0.72 498	0.72 613	1.22 579	1.99 656	0.93 529	1.01 470	0.87 487	0.86 573	1.08 582	0.95 589	0.34 607	0.28 596	0.43 622	0.39 623	0.30 554	0.32 577

Hybrid-DGEV-03	0.45 384	0.19 221	0.33 152	0.43 427	0.27 393	0.56 398	0.26 165	0.65 286	0.74 373	0.94 532	1.92 631	0.61 357	0.30 216	0.55 276	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.11 132

GASNet	0.67 543	0.72 631	0.96 582	0.70 638	0.48 608	0.62 440	0.47 502	1.08 513	1.03 545	0.94 532	0.82 373	0.93 511	0.83 568	1.33 617	0.80 548	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.28 583	0.44 614	0.24 517

CrosDoStereo	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 655	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 581	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

KYRaft	0.48 422	0.20 268	0.38 233	0.44 447	0.23 246	0.44 324	0.37 390	0.66 296	0.41 203	0.94 532	1.73 620	0.79 457	0.41 336	0.63 372	0.31 271	0.16 308	0.11 223	0.18 343	0.22 514	0.16 313	0.78 654

DeepStereo_LL	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 655	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 581	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

DMCA-RVC	0.51 463	0.30 503	0.59 464	0.50 538	0.32 504	0.54 378	0.38 412	0.86 418	0.68 337	0.94 532	0.86 397	0.91 503	0.68 502	0.70 438	0.59 497	0.23 510	0.18 503	0.31 583	0.23 530	0.26 526	0.19 440

MLCV	0.47 410	0.24 408	0.61 472	0.37 211	0.17 37	0.61 432	0.33 309	0.80 397	0.87 461	0.94 532	1.13 525	0.72 421	0.43 344	0.89 534	0.51 467	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.14 198	0.12 192

CBMV_ROB	0.59 525	0.37 543	0.38 233	0.39 281	0.28 418	0.74 500	0.28 213	1.00 475	0.98 521	0.94 532	1.25 560	0.81 469	0.78 552	0.87 525	0.50 457	0.36 615	0.37 635	0.43 622	0.40 625	0.33 573	0.30 563

CSP-Net	0.56 503	0.27 468	0.49 398	0.41 361	0.28 418	1.22 611	0.50 521	1.23 584	0.72 358	0.95 540	0.95 441	0.89 496	0.62 462	0.83 507	0.62 506	0.26 542	0.17 481	0.17 290	0.17 389	0.18 381	0.17 389

z-mn7	1.00 605	0.50 594	1.70 647	0.53 577	0.36 537	1.75 647	0.71 611	1.22 579	2.28 662	0.96 541	2.54 651	1.42 614	0.95 597	2.19 664	1.54 635	0.22 493	0.19 521	0.21 459	0.20 473	0.27 537	0.25 524

DDUNet	1.06 616	2.56 690	0.68 511	1.21 661	1.26 668	1.03 578	0.69 600	1.11 526	0.94 507	0.96 541	1.22 552	1.27 588	0.82 563	0.93 552	0.72 535	0.84 660	0.38 637	1.99 674	0.60 657	1.10 664	0.85 658

Prome-Stereo	0.46 395	0.19 221	0.35 189	0.44 447	0.26 358	0.40 287	0.45 491	0.68 316	0.44 225	0.96 541	1.84 627	0.59 345	0.67 496	0.61 352	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.29 554

S-Stereo	0.74 561	0.35 531	0.96 582	0.56 594	0.45 595	0.82 537	0.60 570	1.24 591	1.60 644	0.96 541	1.41 589	1.12 567	0.94 594	0.80 493	1.04 605	0.26 542	0.31 615	0.28 565	0.25 555	0.32 566	0.47 635

AF-Net	0.81 577	0.39 561	0.68 511	0.64 621	0.54 623	0.91 552	0.51 537	1.61 650	1.31 615	0.96 541	2.02 637	1.46 617	1.26 630	1.11 588	0.99 596	0.32 592	0.24 569	0.39 613	0.27 577	0.30 554	0.25 524

GCST	0.83 583	1.22 663	0.74 540	1.58 667	1.01 662	1.06 584	0.23 113	0.78 390	0.78 405	0.97 546	0.65 289	0.78 455	0.35 271	0.92 546	0.34 309	0.96 663	0.65 665	1.20 664	0.81 668	0.91 654	0.70 651

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 533	0.28 482	0.99 586	0.40 324	0.30 465	1.03 578	0.56 560	1.10 520	0.99 526	0.97 546	1.22 552	1.06 549	0.69 506	1.07 579	0.95 589	0.19 424	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.22 480	0.21 483

AAGNet	1.43 645	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.25 310	0.29 137	0.31 270	0.65 286	0.68 337	0.97 546	0.86 397	0.67 398	0.62 462	0.64 387	20.63 702	0.16 308	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.19 415	0.12 192

acv_ft	0.51 463	0.23 370	0.56 455	0.44 447	0.28 418	0.86 547	0.39 434	0.91 442	0.80 416	0.97 546	0.96 445	0.79 457	0.59 445	0.63 372	0.87 567	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318

RP	0.76 564	0.36 536	0.63 485	0.66 629	0.58 633	0.80 524	0.55 554	1.14 543	1.22 596	0.97 546	1.65 614	1.43 616	1.32 632	1.01 566	0.84 556	0.33 601	0.30 606	0.36 603	0.30 591	0.34 579	0.34 590

RAFT_R40	0.40 335	0.19 221	0.44 323	0.43 427	0.25 310	0.23 44	0.26 165	0.67 306	0.67 332	0.98 551	0.78 347	0.72 421	0.43 344	0.76 473	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.18 381	0.14 286

NCCL2	0.72 558	0.41 570	0.65 496	0.64 621	0.44 591	0.98 570	1.20 657	1.11 526	1.00 533	0.98 551	0.96 445	1.49 622	0.87 576	0.90 536	0.79 546	0.31 580	0.26 583	0.39 613	0.39 623	0.32 566	0.32 577

SDNR	0.86 586	0.37 543	1.47 640	0.40 324	0.38 554	3.38 679	0.33 309	0.90 437	0.98 521	0.99 553	2.09 640	0.59 345	0.71 523	1.29 612	0.70 528	0.51 644	0.56 661	0.36 603	0.26 570	0.43 613	0.46 630

pcwnet_v2	0.58 518	0.28 482	0.84 563	0.45 472	0.35 532	0.61 432	0.35 351	1.27 599	1.21 594	0.99 553	1.27 563	0.72 421	0.58 437	0.67 414	0.48 452	0.27 552	0.21 543	0.24 512	0.23 530	0.29 545	0.29 554

ADLNet	0.55 492	0.27 468	0.51 426	0.44 447	0.35 532	0.78 517	0.46 495	1.08 513	0.86 452	0.99 553	0.98 459	0.92 508	0.63 468	0.69 431	0.81 551	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483

STTStereo	0.55 492	0.37 543	0.76 551	0.44 447	0.31 487	0.60 429	0.44 488	0.96 462	0.86 452	0.99 553	0.90 421	0.96 518	0.58 437	0.71 443	0.61 503	0.25 532	0.23 560	0.26 544	0.32 606	0.24 510	0.23 508

iResNetv2_ROB	0.52 471	0.27 468	0.69 517	0.38 249	0.25 310	0.62 440	0.35 351	1.17 560	1.01 537	0.99 553	1.06 502	0.88 492	0.67 496	0.66 403	0.39 376	0.19 424	0.13 359	0.15 205	0.11 147	0.18 381	0.16 366

Ntro	1.09 622	0.97 655	0.91 578	1.44 666	1.19 667	1.69 645	0.80 624	1.35 616	1.25 605	1.00 558	1.29 569	1.31 594	0.97 600	1.26 609	0.84 556	0.84 660	0.43 651	1.36 666	0.50 650	1.56 668	0.78 654

CRFU-Net	0.57 511	0.27 468	0.57 459	0.46 493	0.30 465	1.20 609	0.52 540	1.10 520	0.56 290	1.00 558	0.98 459	1.06 549	0.79 554	0.81 496	0.71 533	0.21 466	0.19 521	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.19 440

PFNet	0.42 355	0.18 179	0.58 463	0.43 427	0.24 278	0.43 316	0.32 297	0.74 367	0.78 405	1.00 558	0.74 324	0.68 399	0.39 322	0.72 449	0.37 359	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.15 299	0.16 313	0.13 240

GwcNet	0.69 548	0.36 536	1.10 598	0.51 554	0.42 578	1.08 589	0.50 521	1.21 571	1.16 584	1.00 558	1.37 581	1.06 549	0.79 554	0.92 546	0.94 586	0.25 532	0.24 569	0.24 512	0.22 514	0.23 497	0.26 530

stereogan	0.80 574	0.31 508	0.71 526	0.59 606	0.50 612	1.72 646	0.48 510	1.35 616	1.37 619	1.00 558	1.46 602	1.56 629	0.95 597	1.29 612	0.84 556	0.28 563	0.29 601	0.29 574	0.25 555	0.38 599	0.38 608

xyz-stereo	4.23 685	0.17 141	61.76 722	0.34 116	0.16 23	12.16 696	0.37 390	0.58 235	0.68 337	1.01 563	3.36 671	0.77 453	0.82 563	1.21 603	0.40 384	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.11 147	0.13 147	0.10 60

dad	0.58 518	0.50 594	0.64 490	0.43 427	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.78 390	1.25 605	1.01 563	1.17 543	1.15 577	0.53 400	0.68 425	0.50 457	0.35 611	0.23 560	0.37 608	0.21 496	0.29 545	0.20 463

GANetREF_RVC	0.80 574	0.75 634	0.86 569	0.66 629	0.42 578	1.15 601	0.98 643	1.14 543	1.19 590	1.01 563	1.02 479	1.10 563	0.90 582	1.15 591	0.76 541	0.48 639	0.39 641	0.57 644	0.38 619	0.63 645	0.46 630
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
fast-acv-ft	0.64 534	0.30 503	0.73 535	0.45 472	0.34 525	1.17 605	0.49 516	0.86 418	0.98 521	1.02 566	1.36 578	1.29 591	0.85 571	0.76 473	0.81 551	0.21 466	0.23 560	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.20 463

Wz-Net-SNSev	0.91 595	0.73 632	2.13 655	0.56 594	0.45 595	0.95 561	1.13 654	1.34 612	1.24 599	1.02 566	1.30 572	1.46 617	0.86 573	1.81 647	1.50 634	0.25 532	0.23 560	0.25 525	0.26 570	0.32 566	0.29 554

Wz-Net-LNSev	0.71 554	0.51 598	1.36 634	0.50 538	0.41 572	1.15 601	0.69 600	1.21 571	1.07 567	1.02 566	1.12 518	1.08 556	0.87 576	0.89 534	0.89 580	0.24 522	0.22 550	0.21 459	0.19 448	0.26 526	0.26 530

SACVNet	0.58 518	0.34 525	0.55 449	0.55 591	0.36 537	0.63 453	0.48 510	1.13 534	0.77 395	1.02 566	1.06 502	1.02 539	0.74 533	0.90 536	0.51 467	0.27 552	0.21 543	0.25 525	0.24 546	0.29 545	0.36 597

THIR-Stereo	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.23 246	0.75 506	0.67 590	0.66 296	0.87 461	1.02 566	1.40 587	0.72 421	0.76 540	0.62 361	0.42 396	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.15 318

DRaft	0.49 440	0.17 141	0.47 365	0.37 211	0.25 310	0.58 410	0.40 445	0.65 286	0.85 447	1.02 566	1.75 623	0.50 289	0.82 563	0.63 372	0.40 384	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

GrayStereo	0.49 440	0.19 221	0.42 300	0.46 493	0.28 418	0.53 371	0.67 590	0.69 325	0.63 312	1.02 566	1.47 603	0.78 455	0.76 540	0.56 287	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.15 263	0.29 554

PWCDC_ROB	0.89 591	0.49 590	0.80 560	0.74 642	0.40 565	1.03 578	0.39 434	1.33 610	2.35 667	1.02 566	3.77 673	0.81 469	0.92 588	1.20 599	0.90 582	0.34 607	0.22 550	0.24 512	0.20 473	0.34 579	0.29 554

FAT-Stereo	0.73 560	0.33 520	0.75 546	0.49 524	0.37 544	0.71 491	0.59 567	1.36 619	1.30 614	1.03 574	1.40 587	1.59 632	1.15 618	0.87 525	0.86 561	0.28 563	0.28 596	0.28 565	0.23 530	0.28 541	0.38 608

GANet	0.70 550	0.37 543	0.55 449	0.51 554	0.34 525	0.94 558	0.96 642	1.08 513	0.94 507	1.04 575	1.98 635	1.13 573	0.88 580	1.12 589	0.66 518	0.25 532	0.26 583	0.27 557	0.22 514	0.31 560	0.22 501

DLCB_ROB	0.58 518	0.28 482	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.77 513	0.50 521	0.99 471	0.92 494	1.04 575	1.14 530	1.21 581	0.69 506	0.88 528	0.69 525	0.20 449	0.20 533	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.18 407

MSAF-DinoV2	1.04 611	0.38 553	1.32 627	0.54 584	0.29 446	0.89 549	0.72 613	1.52 643	1.24 599	1.05 577	1.41 589	2.98 662	1.49 642	2.74 673	2.83 668	0.22 493	0.14 398	0.20 417	0.22 514	0.32 566	0.32 577

ACVNet-4b	1.35 641	1.31 666	1.10 598	1.90 676	1.59 671	1.92 651	0.77 619	1.52 643	1.62 645	1.05 577	1.60 613	2.11 648	0.94 594	1.64 639	0.77 545	1.30 675	0.35 631	2.03 678	0.67 661	1.88 679	0.84 657

Consistency-Raft	1.01 606	0.81 640	1.24 617	0.84 647	0.97 658	0.81 529	0.84 629	1.30 606	1.59 641	1.05 577	1.68 619	1.12 567	0.91 583	0.92 546	1.11 610	0.65 653	0.74 669	0.79 655	0.90 672	1.06 663	0.79 656

RYNet	0.72 558	0.35 531	0.64 490	0.53 577	0.67 642	1.31 619	0.67 590	1.20 569	1.18 588	1.05 577	0.87 405	1.27 588	0.93 593	0.93 552	1.27 624	0.22 493	0.16 461	0.26 544	0.23 530	0.40 602	0.39 611

DSFCA	0.55 492	0.25 434	0.62 475	0.40 324	0.36 537	0.74 500	0.52 540	1.04 496	0.82 429	1.06 581	0.84 384	0.89 496	0.63 468	0.99 562	0.58 492	0.25 532	0.21 543	0.21 459	0.21 496	0.21 457	0.19 440

PDISCO_ROB	0.91 595	0.48 586	1.06 593	0.99 652	0.97 658	1.67 644	0.63 579	1.64 652	1.59 641	1.06 581	1.18 545	1.31 594	0.79 554	1.55 630	0.97 592	0.49 641	0.22 550	0.45 625	0.40 625	0.45 618	0.37 602

SGM-Forest	0.62 531	0.32 512	0.39 255	0.43 427	0.30 465	1.02 575	0.55 554	1.09 517	1.05 555	1.06 581	1.18 545	1.10 563	0.67 496	0.88 528	0.62 506	0.31 580	0.33 627	0.33 594	0.30 591	0.30 554	0.28 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 503	0.24 408	0.66 502	0.56 594	0.36 537	0.44 324	0.25 144	0.82 403	0.84 439	1.07 584	1.25 560	0.91 503	0.60 449	0.66 403	0.58 492	0.35 611	0.26 583	0.36 603	0.33 609	0.30 554	0.42 618

anonymity	0.97 602	0.89 647	1.05 592	0.92 650	1.03 663	0.97 566	0.81 625	1.29 603	0.91 489	1.07 584	0.98 459	1.00 530	0.95 597	1.02 571	0.92 585	0.96 663	0.95 685	0.90 659	0.91 675	0.92 655	0.94 662

PSM-AAD	0.48 422	0.20 268	0.37 219	0.43 427	0.23 246	0.56 398	0.50 521	0.65 286	0.70 345	1.07 584	1.12 518	0.58 330	0.92 588	0.61 352	0.32 280	0.15 252	0.11 223	0.25 525	0.26 570	0.18 381	0.43 624

RGC	0.79 573	0.59 616	0.71 526	0.65 626	0.65 640	0.92 557	0.58 564	1.29 603	1.05 555	1.07 584	1.45 600	1.47 620	1.03 607	1.21 603	0.88 570	0.32 592	0.30 606	0.48 634	0.40 625	0.37 595	0.37 602

otaku	1.04 611	0.93 649	0.88 571	1.33 665	1.05 665	1.66 642	0.70 605	1.40 626	1.18 588	1.08 588	1.32 575	1.33 602	0.91 583	1.23 606	0.76 541	0.72 656	0.46 656	1.24 665	0.50 650	1.40 666	0.75 652

SST-Stereo	0.40 335	0.19 221	0.45 336	0.42 406	0.25 310	0.25 75	0.21 71	0.66 296	0.47 246	1.08 588	0.79 357	0.72 421	0.43 344	0.77 481	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.19 415	0.15 318

FTStereo	0.56 503	0.20 268	0.37 219	0.41 361	0.25 310	0.40 287	0.79 623	0.66 296	0.43 218	1.09 590	3.27 666	0.70 408	0.73 530	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.30 563

SuperB	1.04 611	0.37 543	4.81 678	0.43 427	0.31 487	0.99 571	0.46 495	1.02 489	2.09 657	1.09 590	1.09 511	0.75 440	0.81 559	1.06 576	1.76 643	0.19 424	0.15 429	0.17 290	0.15 299	2.82 692	0.26 530

DPSNet	0.99 604	0.42 572	1.88 652	0.53 577	0.41 572	1.59 638	1.26 663	2.21 667	1.43 625	1.10 592	1.11 514	1.46 617	1.95 664	1.34 619	1.26 622	0.34 607	0.25 577	0.25 525	0.21 496	0.46 621	0.37 602

StereoDRNet	0.64 534	0.33 520	0.68 511	0.51 554	0.43 584	1.03 578	0.53 545	1.47 633	0.99 526	1.10 592	0.87 405	1.07 554	0.71 523	0.82 499	0.88 570	0.23 510	0.19 521	0.25 525	0.23 530	0.27 537	0.19 440

DCVSM-stereo	0.49 440	0.27 468	0.53 439	0.39 281	0.29 446	0.51 358	0.26 165	0.75 374	0.75 378	1.11 594	0.75 326	1.05 547	0.72 527	0.60 343	0.47 448	0.20 449	0.19 521	0.24 512	0.20 473	0.25 519	0.30 563

ccnet	0.82 578	0.57 614	0.75 546	0.54 584	0.59 634	1.09 592	0.66 587	1.38 622	0.94 507	1.12 595	1.44 597	1.29 591	0.92 588	0.95 561	1.24 620	0.49 641	0.42 646	0.50 639	0.47 643	0.51 630	0.46 630

StereoDRNet-Refined	0.58 518	0.32 512	0.54 444	0.46 493	0.30 465	0.96 564	0.40 445	1.00 475	0.94 507	1.12 595	1.08 508	0.96 518	0.67 496	0.90 536	0.89 580	0.17 357	0.13 359	0.22 474	0.21 496	0.20 433	0.19 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 538	0.32 512	0.66 502	0.50 538	0.39 560	1.15 601	0.61 575	1.49 636	1.01 537	1.12 595	1.08 508	1.06 549	0.69 506	0.77 481	0.94 586	0.23 510	0.17 481	0.26 544	0.25 555	0.25 519	0.21 483

XQC	0.89 591	0.65 625	1.31 625	0.67 632	0.52 620	1.22 611	0.68 595	1.26 597	1.52 633	1.14 598	1.11 514	1.28 590	1.04 609	1.40 627	1.77 644	0.38 619	0.24 569	0.37 608	0.31 599	0.53 635	0.47 635

ADCP+	1.06 616	0.35 531	1.51 642	0.49 524	0.51 616	1.45 630	0.55 554	1.25 595	1.03 545	1.16 599	1.15 536	1.10 563	1.07 612	1.56 632	6.75 689	0.19 424	0.16 461	0.23 495	0.21 496	0.28 541	0.21 483

ADCRef	0.80 574	0.43 574	1.32 627	0.50 538	0.45 595	1.07 585	0.51 537	1.07 509	0.98 521	1.17 600	1.42 591	0.87 487	0.91 583	0.85 518	3.19 670	0.18 392	0.16 461	0.23 495	0.23 530	0.22 480	0.21 483

CBMV	0.64 534	0.35 531	0.41 279	0.42 406	0.25 310	1.01 573	0.77 619	1.13 534	1.09 572	1.17 600	1.22 552	1.04 543	0.75 537	0.88 528	0.63 510	0.28 563	0.30 606	0.34 596	0.30 591	0.26 526	0.26 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 538	0.38 553	0.90 576	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 602	1.29 569	1.12 567	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 615	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

YMNet_1	0.66 538	0.38 553	0.90 576	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 602	1.29 569	1.12 567	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 615	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

DStereoO	0.96 600	0.70 630	0.72 531	0.62 618	0.45 595	0.74 500	0.92 639	1.09 517	1.29 613	1.19 604	1.23 556	0.99 526	1.71 655	1.29 612	0.99 596	2.01 686	0.35 631	0.77 653	0.30 591	1.42 667	0.38 608

w-ln-seven-2	0.76 564	0.43 574	2.32 658	0.52 567	0.38 554	0.90 551	0.65 584	1.11 526	1.12 578	1.19 604	1.28 565	1.09 559	0.99 602	1.07 579	0.87 567	0.20 449	0.19 521	0.23 495	0.22 514	0.26 526	0.22 501

RAFT-RH_RVC	0.56 503	0.17 141	0.41 279	0.37 211	0.23 246	0.57 404	0.24 132	0.60 251	0.70 345	1.19 604	3.94 678	0.56 316	0.38 310	0.65 394	0.36 343	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.14 267	0.12 98	0.13 240

PASM	0.90 594	0.64 624	1.69 645	0.69 637	0.69 645	0.78 517	0.84 629	1.03 493	1.26 608	1.19 604	1.15 536	1.31 594	0.98 601	1.24 607	1.03 602	0.52 645	0.56 661	0.59 647	0.66 660	0.56 639	0.54 646

ETE_ROB	0.70 550	0.49 590	0.73 535	0.56 594	0.36 537	0.79 520	0.87 633	1.14 543	0.93 500	1.19 604	1.18 545	1.39 611	0.82 563	0.99 562	0.80 548	0.26 542	0.21 543	0.31 583	0.26 570	0.33 573	0.34 590

RainbowNet	1.35 641	1.49 671	1.19 611	1.88 675	1.45 669	1.48 631	1.07 651	1.61 650	1.55 637	1.20 609	1.59 612	1.54 627	1.13 616	1.34 619	0.97 592	1.36 678	0.70 666	1.82 672	0.79 667	1.71 671	1.07 671

DANet	0.71 554	0.45 583	0.91 578	0.59 606	0.40 565	0.81 529	0.40 445	0.97 466	0.84 439	1.20 609	1.22 552	1.33 602	0.88 580	1.16 593	1.24 620	0.27 552	0.23 560	0.31 583	0.25 555	0.35 584	0.32 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 626	1.06 660	4.32 677	0.49 524	0.42 578	1.51 633	1.11 653	1.48 634	1.40 624	1.22 611	1.26 562	1.58 631	1.43 639	1.76 645	1.70 639	0.32 592	0.31 615	0.26 544	0.30 591	0.41 608	0.41 617

ADCPNet	1.03 610	0.48 586	2.70 663	0.54 584	0.42 578	1.40 623	0.75 617	1.13 534	1.07 567	1.22 611	1.42 591	1.68 634	1.09 613	1.36 624	3.45 674	0.30 577	0.28 596	0.29 574	0.32 606	0.37 595	0.35 595

LALA_ROB	0.74 561	0.43 574	0.69 517	0.54 584	0.40 565	1.01 573	0.95 641	1.21 571	1.07 567	1.22 611	1.12 518	1.56 629	0.79 554	1.04 575	0.86 561	0.33 601	0.22 550	0.35 598	0.30 591	0.35 584	0.31 573

DStereoSA	1.73 656	0.63 623	1.57 644	0.80 646	0.79 648	1.26 616	1.30 664	1.34 612	1.43 625	1.24 614	7.52 695	0.92 508	7.68 692	1.65 643	2.29 663	0.41 626	0.29 601	0.63 648	0.60 657	1.04 661	1.18 678

NaN_ROB	0.69 548	0.44 579	0.69 517	0.51 554	0.33 516	0.97 566	1.06 649	1.22 579	1.19 590	1.24 614	0.96 445	1.08 556	0.78 552	1.20 599	0.67 521	0.24 522	0.30 606	0.23 495	0.24 546	0.23 497	0.25 524

Wz-Net-MNSev	0.76 564	0.40 566	1.34 629	0.50 538	0.40 565	1.44 629	0.83 626	1.15 547	1.16 584	1.25 616	1.20 550	1.13 573	0.81 559	1.16 593	1.00 600	0.22 493	0.19 521	0.24 512	0.23 530	0.28 541	0.26 530

edge stereo	0.76 564	0.38 553	0.74 540	0.52 567	0.43 584	0.80 524	0.53 545	1.28 602	1.06 561	1.28 617	1.38 586	1.81 637	1.11 615	1.08 582	0.85 560	0.33 601	0.32 621	0.41 620	0.28 583	0.32 566	0.36 597

ADCL	1.04 611	0.38 553	1.35 630	0.50 538	0.39 560	1.61 639	0.89 634	1.29 603	1.39 622	1.29 618	1.50 604	1.24 584	1.24 627	1.37 625	4.87 682	0.21 466	0.19 521	0.25 525	0.25 555	0.29 545	0.27 540

MADNet+	2.23 669	2.43 687	10.85 688	1.22 662	0.91 654	2.76 667	1.40 672	2.12 666	1.67 647	1.32 619	1.74 622	1.86 642	1.74 656	6.25 689	4.41 680	0.65 653	0.64 664	0.58 646	0.54 654	0.80 651	0.76 653

CSAN	0.83 583	0.49 590	0.77 556	0.60 612	0.41 572	1.14 599	1.06 649	1.19 564	1.46 630	1.32 619	1.43 594	1.37 609	1.19 624	1.27 611	0.86 561	0.39 621	0.31 615	0.36 603	0.37 616	0.35 584	0.34 590

FBW_ROB	0.88 589	0.50 594	0.85 564	0.55 591	0.40 565	1.17 605	0.78 621	1.50 637	1.37 619	1.33 621	1.27 563	1.48 621	1.00 605	2.57 672	0.98 595	0.25 532	0.32 621	0.45 625	0.30 591	0.34 579	0.28 547

XPNet_ROB	0.70 550	0.35 531	0.68 511	0.52 567	0.40 565	0.79 520	0.85 632	1.16 555	0.94 507	1.33 621	1.15 536	1.38 610	0.83 568	1.03 573	0.90 582	0.32 592	0.25 577	0.26 544	0.24 546	0.31 560	0.28 547

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 609	0.57 614	1.51 642	0.67 632	0.50 612	2.57 663	1.66 679	1.20 569	1.43 625	1.38 623	1.57 611	1.33 602	0.92 588	1.64 639	0.88 570	0.37 618	0.39 641	0.46 628	0.60 657	0.41 608	0.40 614

ACVNet_1	1.46 646	1.33 667	1.12 601	1.91 677	1.62 672	1.83 650	0.98 643	2.00 664	1.85 653	1.39 624	1.53 608	2.32 653	1.53 643	1.34 619	1.11 610	1.30 675	0.50 658	2.06 680	0.58 656	1.93 681	0.95 664

zh-sn7	1.09 622	0.75 634	3.23 668	0.57 600	0.42 578	1.11 594	0.89 634	1.19 564	1.27 609	1.41 625	1.98 635	1.25 585	1.47 641	1.99 656	2.62 665	0.26 542	0.26 583	0.26 544	0.27 577	0.35 584	0.30 563

psmorigin	0.82 578	0.51 598	2.09 654	0.49 524	0.41 572	0.85 544	0.50 521	1.04 496	0.88 465	1.45 626	1.43 594	1.50 623	1.06 610	1.22 605	0.97 592	0.31 580	0.32 621	0.27 557	0.27 577	0.33 573	0.42 618

w-ln-seven	0.96 600	0.48 586	2.41 661	0.54 584	0.50 612	1.41 625	0.70 605	1.67 654	1.81 651	1.49 627	1.50 604	1.26 586	0.87 576	1.15 591	1.80 648	0.23 510	0.21 543	0.25 525	0.25 555	0.31 560	0.26 530

AnyNet_C32	1.16 630	0.62 622	2.40 660	0.57 600	0.55 625	1.41 625	1.34 669	1.18 563	1.24 599	1.49 627	1.42 591	1.39 611	1.20 626	1.55 630	4.82 681	0.29 570	0.28 596	0.29 574	0.34 611	0.38 599	0.42 618

test_sample8	1.25 636	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.13 534	0.75 378	1.50 629	0.95 441	3.29 670	1.59 649	1.20 599	1.36 628	0.41 626	8.41 701	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

SAMSARA	1.07 618	0.65 625	1.19 611	1.06 658	0.90 652	1.76 648	1.76 683	1.46 632	1.44 628	1.51 630	1.16 541	2.00 646	1.14 617	1.48 628	1.31 626	0.39 621	0.44 653	0.35 598	0.38 619	0.49 627	0.49 641

RTSC	0.87 587	0.48 586	1.23 616	0.52 567	0.37 544	1.13 598	0.50 521	1.34 612	1.79 650	1.51 630	1.24 558	1.12 567	0.81 559	1.62 636	2.16 656	0.25 532	0.19 521	0.23 495	0.24 546	0.30 554	0.31 573

DStereoFS	1.87 659	0.85 645	1.03 590	0.75 645	0.62 637	2.04 656	0.65 584	1.74 658	1.55 637	1.52 632	1.90 630	2.36 655	12.92 697	3.85 683	1.74 641	0.44 631	0.31 615	0.82 657	0.46 636	0.84 652	1.10 672

WZ-Net	1.19 632	0.59 616	4.07 675	0.62 618	0.51 616	1.34 620	1.31 668	1.32 608	1.74 648	1.53 633	1.65 614	1.74 636	1.28 631	2.25 666	2.01 653	0.27 552	0.21 543	0.23 495	0.25 555	0.40 602	0.39 611

SHD	0.93 598	0.50 594	1.18 610	0.59 606	0.46 603	0.97 566	0.48 510	1.70 656	2.15 658	1.58 634	1.37 581	1.42 614	1.19 624	1.31 615	1.60 637	0.31 580	0.26 583	0.32 589	0.33 609	0.40 602	0.42 618

SANet	1.07 618	0.41 570	1.06 593	0.48 509	0.30 465	1.41 625	0.94 640	1.42 628	3.36 679	1.58 634	2.43 648	2.33 654	1.70 654	1.34 619	1.07 607	0.28 563	0.24 569	0.26 544	0.23 530	0.34 579	0.30 563

NVStereoNet_ROB	1.24 635	0.90 648	1.13 602	0.86 648	0.88 651	1.11 594	0.99 645	1.42 628	1.53 634	1.59 636	2.48 649	2.24 651	1.53 643	1.96 655	1.30 625	0.76 658	0.70 666	0.78 654	1.00 678	0.71 650	0.88 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 622	0.59 616	1.97 653	0.67 632	0.44 591	1.93 652	0.60 570	1.85 660	1.36 617	1.61 637	1.54 609	1.95 645	1.37 635	1.64 639	1.73 640	0.40 625	0.37 635	0.45 625	0.48 645	0.44 614	0.44 625

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	0.87 646	1.76 649	0.86 648	0.56 628	4.29 684	1.79 684	1.50 637	1.98 655	1.61 637	1.85 628	1.84 639	1.41 637	1.89 650	1.36 628	0.48 639	0.40 643	0.56 643	0.57 655	0.69 648	0.48 638

PWC_ROB	0.87 587	0.52 606	1.28 620	0.50 538	0.32 504	0.91 552	0.37 390	1.36 619	1.46 630	1.61 637	2.59 655	1.16 578	1.01 606	1.34 619	1.40 632	0.25 532	0.18 503	0.28 565	0.20 473	0.29 545	0.28 547

AnyNet_C01	1.56 649	1.05 658	7.45 682	0.64 621	0.54 623	1.99 653	1.38 671	1.43 630	1.36 617	1.63 640	1.92 631	1.84 639	1.33 634	2.40 668	4.03 676	0.33 601	0.32 621	0.32 589	0.34 611	0.44 614	0.45 629

IMH-64-1	1.86 657	1.62 676	1.16 605	2.20 680	1.89 681	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 682	1.17 676

IMH-64	1.86 657	1.62 676	1.16 605	2.20 680	1.89 681	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 682	1.17 676

pmcnn	1.23 634	0.29 494	0.96 582	0.40 324	0.23 246	0.95 561	0.69 600	1.16 555	1.28 611	1.67 643	2.33 643	11.15 697	0.86 573	0.93 552	0.88 570	0.15 252	0.12 288	0.12 48	0.10 82	0.15 263	0.15 318

MFMNet_re	1.14 626	0.97 655	1.19 611	0.99 652	0.95 656	1.25 615	1.22 660	1.39 623	1.55 637	1.69 644	1.67 618	1.21 581	1.53 643	1.12 589	0.99 596	0.87 662	0.75 673	0.79 655	0.75 664	0.90 653	0.94 662

zh-mn7	1.08 621	0.65 625	4.00 674	0.52 567	0.38 554	1.16 604	0.62 577	1.15 547	1.77 649	1.74 645	2.31 641	1.17 579	0.91 583	2.10 659	1.77 644	0.24 522	0.21 543	0.22 474	0.22 514	0.25 519	0.28 547

G-Net	0.95 599	0.46 585	1.04 591	0.64 621	0.48 608	2.12 658	0.64 582	1.01 485	0.87 461	1.75 646	2.82 662	1.30 593	1.64 653	1.06 576	0.96 591	0.36 615	0.29 601	0.35 598	0.25 555	0.45 618	0.42 618

ACVNet_2	1.65 654	1.27 665	1.41 637	1.75 671	1.62 672	2.22 659	1.20 657	2.30 668	2.62 669	1.78 647	2.56 652	3.03 663	1.61 650	1.54 629	1.12 614	1.06 668	0.58 663	1.82 672	0.70 663	1.82 675	0.96 665

IMH	2.04 666	1.62 676	1.20 614	2.20 680	1.89 681	2.91 676	1.30 664	3.11 676	3.03 675	1.81 648	3.35 670	3.03 663	1.90 661	2.48 669	1.80 648	1.66 682	0.77 675	2.45 686	1.04 682	2.15 684	1.19 680

DispFullNet	1.60 651	2.63 691	2.75 664	2.56 686	1.79 679	1.24 614	0.47 502	1.37 621	1.45 629	1.87 649	1.50 604	1.55 628	2.46 670	2.04 658	1.04 605	0.59 651	0.18 503	2.32 683	0.68 662	2.29 685	1.14 673

RTS	1.98 662	0.96 652	11.36 689	0.65 626	0.57 631	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

RTSA	1.98 662	0.96 652	11.36 689	0.65 626	0.57 631	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

LVE	2.12 668	1.44 669	1.36 634	1.99 678	1.78 678	2.75 666	1.79 684	2.82 672	3.95 685	1.90 652	4.33 683	3.52 674	1.81 657	2.24 665	1.74 641	1.74 683	0.87 678	2.06 680	1.13 684	1.91 680	1.35 683

ADCS	1.51 648	0.61 619	3.42 669	0.59 606	0.51 616	1.27 617	1.08 652	1.59 647	1.81 651	1.91 653	1.66 616	1.51 626	1.42 638	1.94 654	8.60 691	0.33 601	0.32 621	0.33 594	0.36 615	0.44 614	0.42 618

WAO-6	2.04 666	1.50 672	1.16 605	1.70 669	1.67 676	2.69 664	1.44 675	3.06 675	3.63 683	1.98 654	3.27 666	3.54 675	2.07 667	2.36 667	2.22 659	1.31 677	0.91 680	2.04 679	1.22 688	1.73 672	1.27 681

LSM	4.74 688	0.77 637	10.16 686	0.70 638	56.56 717	1.02 575	1.00 647	1.24 591	1.62 645	2.04 655	2.34 644	1.33 602	1.17 621	1.38 626	1.09 609	0.33 601	0.49 657	0.39 613	0.46 636	0.51 630	10.09 700

Dean	1.98 662	1.36 668	1.36 634	2.12 679	1.81 680	2.74 665	1.36 670	3.37 682	3.80 684	2.08 656	3.32 668	3.21 668	1.82 658	1.71 644	1.67 638	1.27 672	0.77 675	1.99 674	0.90 672	1.86 676	1.03 670

SPS-STEREO	1.25 636	0.93 649	1.06 593	1.04 656	1.03 663	1.41 625	0.91 638	1.51 640	1.19 590	2.09 657	1.83 626	1.94 644	1.39 636	1.62 636	1.39 631	0.97 665	0.94 684	0.90 659	0.89 671	0.96 658	0.96 665
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 672	1.26 664	7.04 681	1.16 660	1.48 670	8.00 692	6.02 697	2.60 671	1.92 654	2.12 658	2.64 656	3.34 671	3.05 681	6.49 690	3.39 672	0.78 659	0.76 674	0.75 651	0.76 665	0.97 660	1.18 678

ADCMid	1.14 626	0.52 606	2.23 657	0.53 577	0.43 584	1.07 585	0.75 617	1.23 584	1.05 555	2.15 659	1.44 597	1.50 623	1.43 639	1.56 632	5.01 683	0.26 542	0.24 569	0.29 574	0.31 599	0.37 595	0.33 582

PVD	1.28 638	0.67 628	1.28 620	0.74 642	0.62 637	1.50 632	0.84 629	1.99 663	2.96 674	2.18 660	2.36 646	1.85 641	1.95 664	1.92 652	1.94 651	0.39 621	0.36 634	0.49 637	0.37 616	0.51 630	0.64 649

MonStereo1	1.98 662	1.48 670	1.43 639	1.81 674	1.69 677	2.88 673	0.78 621	2.47 670	3.47 680	2.20 661	4.36 684	3.39 672	2.50 672	2.18 663	1.58 636	1.19 670	0.54 659	1.65 669	0.87 670	1.78 673	1.29 682

WAO-7	1.90 660	1.20 662	1.35 630	1.27 663	1.06 666	2.84 670	1.56 678	3.23 678	3.06 677	2.23 662	3.33 669	3.17 667	2.28 669	3.12 674	2.21 657	1.02 667	0.91 680	1.06 663	1.03 681	1.04 661	0.97 668

SGM_RVC	0.97 602	0.28 482	0.41 279	0.39 281	0.22 197	1.55 635	0.73 615	1.51 640	1.25 605	2.25 663	1.92 631	2.58 659	1.56 647	2.02 657	1.19 618	0.27 552	0.27 592	0.27 557	0.25 555	0.25 519	0.25 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 676	1.86 680	1.42 638	2.58 687	2.28 686	6.87 689	1.68 680	4.70 691	12.03 693	2.31 664	5.59 693	8.25 693	2.55 674	3.97 684	2.73 666	1.81 684	0.74 669	2.57 688	1.07 683	2.35 686	1.44 684

AANet	1.13 625	1.01 657	2.99 666	0.44 447	0.37 544	0.91 552	0.54 549	1.27 599	2.31 665	2.35 665	2.37 647	2.22 649	1.53 643	1.18 596	1.43 633	0.32 592	0.23 560	0.28 565	0.25 555	0.35 584	0.33 582

PWCK	1.92 661	1.66 679	3.12 667	1.65 668	0.91 654	2.84 670	2.26 690	2.10 665	2.41 668	2.36 666	2.31 641	2.22 649	1.82 658	3.43 677	2.03 654	1.61 681	0.71 668	1.51 667	0.82 669	1.69 670	0.91 661

aanetorigin	0.83 583	0.56 612	1.87 651	0.49 524	0.38 554	0.56 398	0.66 587	0.70 340	1.00 533	2.42 667	2.02 637	1.31 594	1.18 622	0.93 552	1.13 615	0.20 449	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.27 537	0.30 563

MSMD_ROB	1.21 633	0.49 590	0.62 475	0.59 606	0.50 612	1.62 641	0.67 590	1.23 584	1.24 599	2.45 668	3.77 673	3.09 666	2.98 680	1.32 616	0.81 551	0.45 633	0.41 644	0.49 637	0.51 652	0.47 624	0.44 625

KSHMR	2.57 670	1.93 682	1.69 645	2.63 688	2.42 688	2.86 672	2.07 687	3.27 680	6.50 689	2.49 669	3.36 671	3.41 673	1.92 662	2.49 670	1.94 651	2.13 689	1.40 692	2.79 694	1.50 692	2.73 690	1.77 686

SGM+DAISY	1.35 641	0.94 651	1.25 618	0.96 651	1.00 661	1.52 634	1.02 648	1.34 612	1.21 594	2.64 670	2.65 657	2.44 656	1.56 647	1.64 639	1.26 622	0.97 665	0.95 685	0.90 659	0.90 672	0.94 656	0.96 665

tt	6.20 690	0.20 268	5.89 679	3.55 694	2.07 684	11.26 695	19.21 702	11.74 698	5.46 687	2.69 671	2.04 639	4.87 683	6.25 691	3.70 681	7.09 690	8.32 702	11.17 710	4.93 700	5.41 703	5.74 698	2.37 692

ktn	2.98 675	2.25 685	1.73 648	2.84 689	2.53 691	3.76 683	2.15 688	3.70 684	5.47 688	2.75 672	5.17 692	5.94 687	2.48 671	3.23 675	2.46 664	2.34 693	1.44 693	2.78 693	2.03 695	2.45 688	2.01 690

notaker	2.76 671	2.29 686	1.80 650	2.96 690	2.58 692	2.90 675	1.75 682	3.24 679	3.05 676	2.78 673	4.24 682	6.15 689	2.51 673	3.34 676	2.75 667	2.31 691	1.18 688	3.00 695	1.65 693	2.84 693	1.97 688

MDST_ROB	0.91 595	0.27 468	0.85 564	0.63 620	0.41 572	2.53 662	0.71 611	1.60 648	1.13 579	2.83 674	1.73 620	0.97 520	0.69 506	1.61 635	0.73 536	0.25 532	0.22 550	0.32 589	0.28 583	0.25 519	0.24 517

WAO-8	2.92 673	1.55 674	1.35 630	1.79 672	1.63 674	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 696	2.84 675	4.07 681	4.83 680	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 676	1.15 674

Venus	2.92 673	1.55 674	1.35 630	1.79 672	1.63 674	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 696	2.84 675	4.06 680	4.83 680	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 676	1.15 674

WCMA_ROB	1.14 626	0.36 536	0.76 551	0.49 524	0.44 591	1.23 613	0.67 590	1.11 526	1.23 597	2.84 675	3.95 679	3.28 669	1.83 660	1.25 608	0.99 596	0.44 631	0.34 629	0.34 596	0.37 616	0.41 608	0.40 614

TorneroNet	4.53 687	1.89 681	1.48 641	2.55 685	2.27 685	13.78 699	1.69 681	4.84 693	23.73 713	2.89 678	7.70 696	7.06 692	2.69 676	4.26 686	3.42 673	1.84 685	0.77 675	2.68 690	1.13 684	2.42 687	1.47 685

UNDER WATER	3.46 677	2.07 684	3.64 672	3.09 691	2.48 689	3.75 682	2.42 692	3.31 681	13.77 698	2.90 679	2.95 663	5.84 685	3.69 686	3.69 680	3.48 675	2.07 688	1.11 687	2.70 692	1.40 690	2.84 693	1.98 689

UNDER WATER-64	3.53 678	2.01 683	3.94 673	3.22 693	2.49 690	5.41 688	2.60 693	3.43 683	12.41 695	3.03 680	2.68 658	6.07 688	4.04 687	3.79 682	3.33 671	2.02 687	1.24 690	2.63 689	1.46 691	2.78 691	2.08 691

EDNetEfficientorigin	9.93 694	1.15 661	175.16 724	0.48 509	0.36 537	1.04 582	0.68 595	1.24 591	2.69 671	3.17 681	2.50 650	2.30 652	2.07 667	1.76 645	2.21 657	0.20 449	0.18 503	0.24 512	0.19 448	0.51 630	0.50 642

FCDSN-DC	1.39 644	0.56 612	0.65 496	0.74 642	0.59 634	1.38 622	0.63 579	1.35 616	1.39 622	3.26 682	4.50 685	4.61 677	2.63 675	1.58 634	1.03 602	0.46 635	0.42 646	0.48 634	0.47 643	0.50 629	0.50 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 651	0.61 619	1.01 589	0.70 638	0.56 628	2.00 654	1.89 686	1.96 662	2.65 670	3.33 683	3.26 665	3.03 663	3.41 685	2.49 670	2.09 655	0.52 645	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 637	0.52 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 646	0.80 639	6.12 680	0.47 501	0.39 560	0.69 481	0.83 626	0.90 437	2.77 673	3.50 684	1.96 634	1.66 633	2.03 666	1.26 609	4.18 679	0.21 466	0.18 503	0.21 459	0.20 473	0.41 608	0.39 611

ELAS	1.63 653	0.61 619	0.95 580	0.68 635	0.55 625	3.01 677	1.55 677	2.39 669	2.33 666	3.64 685	3.89 677	2.75 660	2.90 679	2.15 662	2.27 662	0.52 645	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 637	0.52 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 689	5.84 694	12.81 692	2.36 683	2.83 693	12.23 697	10.50 700	4.46 688	3.60 681	3.86 686	3.83 675	4.85 682	4.18 688	6.78 692	11.96 695	2.17 690	2.96 698	2.18 682	1.97 694	3.38 696	2.68 694

MADNet++	4.03 682	2.70 692	3.44 671	3.72 695	3.44 695	4.44 685	3.52 695	3.95 687	3.61 682	4.46 687	4.98 689	4.10 676	4.58 689	7.00 693	5.89 685	3.74 695	3.67 699	3.27 697	2.71 698	3.70 697	3.66 696

MeshStereo	1.34 639	0.43 574	0.54 444	0.44 447	0.34 525	1.66 642	0.60 570	1.94 661	1.37 619	4.47 688	3.25 664	4.71 679	1.94 663	1.92 652	1.17 616	0.35 611	0.35 631	0.37 608	0.31 599	0.32 566	0.32 577
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
TCMNet-wrong-test	8.97 693	10.42 698	8.74 684	19.56 701	17.61 701	12.53 698	9.01 699	13.59 700	2.18 659	4.64 689	5.11 691	14.63 699	11.09 696	7.19 694	9.73 692	5.56 701	0.89 679	3.77 698	3.11 699	10.34 702	9.80 699

FC-DCNN	1.59 650	0.51 598	0.66 502	0.61 614	0.49 610	1.56 636	0.70 605	1.66 653	1.53 634	4.64 689	4.62 686	5.85 686	3.34 684	1.84 649	1.11 610	0.46 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 625	0.46 630

DPSimNet_ROB	3.58 680	2.45 688	8.57 683	2.53 684	2.37 687	2.88 673	3.77 696	3.14 677	3.23 678	4.71 691	3.86 676	4.68 678	4.87 690	4.07 685	5.62 684	2.33 692	2.33 695	2.47 687	2.52 696	2.51 689	2.64 693

FC-DCNN v2	1.65 654	0.51 598	0.65 496	0.61 614	0.49 610	1.61 639	0.70 605	1.75 659	1.56 640	4.74 692	4.91 688	6.46 690	3.31 682	1.91 651	1.11 610	0.46 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 625	0.46 630

light-stereo	3.53 678	1.05 658	10.69 687	9.45 699	6.82 696	2.10 657	0.64 582	3.71 685	2.70 672	4.77 693	4.98 689	6.83 691	1.32 632	6.71 691	1.35 627	1.20 671	1.29 691	0.66 649	0.77 666	1.79 674	1.85 687

DGTPSM_ROB	12.07 695	8.00 695	20.99 696	8.93 697	16.78 699	10.67 693	30.87 706	9.01 696	15.16 700	6.50 694	15.41 708	9.04 694	14.85 699	9.25 696	21.67 704	4.57 697	8.57 703	5.08 701	9.28 704	5.90 699	10.95 701

DPSMNet_ROB	12.08 696	8.00 695	21.00 697	8.97 698	16.79 700	10.67 693	30.89 707	9.02 697	15.17 701	6.51 695	15.41 708	9.04 694	14.85 699	9.27 697	21.67 704	4.58 698	8.57 703	5.09 703	9.29 707	5.90 699	10.95 701

MANE	4.13 684	0.51 598	0.64 490	0.66 629	0.56 628	6.89 690	0.99 645	7.55 694	12.04 694	6.68 696	8.57 697	10.69 696	9.45 694	7.59 695	6.39 687	0.49 641	0.43 651	0.48 634	0.98 676	0.49 627	0.48 638

SGM-ForestM	4.04 683	0.32 512	0.46 353	0.43 427	0.27 393	7.50 691	1.45 676	3.84 686	4.24 686	8.19 697	6.76 694	19.00 707	9.08 693	10.74 698	6.62 688	0.31 580	0.33 627	0.32 589	0.32 606	0.29 545	0.29 554

USTest	12.99 697	14.18 699	20.00 695	16.24 700	14.97 698	20.80 701	31.95 708	16.20 703	10.91 692	8.79 698	9.48 698	13.94 698	10.50 695	16.11 700	21.44 703	3.17 694	4.82 700	5.08 701	5.36 702	8.81 701	7.13 698

coex-ft	6.43 691	1.51 673	87.33 723	0.49 524	0.38 554	1.34 620	1.21 659	1.16 555	8.09 691	12.12 699	2.79 659	2.77 661	3.31 682	1.16 593	3.15 669	0.24 522	0.23 560	0.27 557	0.24 546	0.45 618	0.37 602

iinet-test	16.76 700	17.57 700	22.97 699	19.69 702	18.39 702	24.48 703	34.18 709	20.02 704	15.35 702	12.55 700	12.85 699	18.13 705	15.39 702	19.59 701	24.25 706	8.86 704	8.72 705	8.95 706	9.28 704	12.74 703	11.26 704

IINet	16.76 700	17.57 700	22.97 699	19.69 702	18.39 702	24.48 703	34.18 709	20.02 704	15.35 702	12.55 700	12.85 699	18.13 705	15.39 702	19.59 701	24.25 706	8.86 704	8.72 705	8.95 706	9.28 704	12.74 703	11.26 704

Anonymous_1	33.25 708	18.26 702	23.92 701	20.54 704	21.28 706	25.59 705	35.94 711	22.01 713	15.57 704	13.33 702	13.49 705	18.08 704	15.29 701	20.36 703	24.60 708	16.28 712	8.84 707	66.59 721	118.00 723	155.73 726	11.23 703

DPSM_ROB	17.78 702	18.63 703	24.31 705	20.90 705	19.47 704	25.97 706	36.21 712	21.23 711	16.24 705	13.38 703	14.06 706	19.18 708	16.30 704	20.78 704	25.67 709	9.38 706	9.23 708	9.49 708	9.82 708	13.51 706	11.91 706

DPSM	17.78 702	18.63 703	24.31 705	20.90 705	19.47 704	25.97 706	36.21 712	21.23 711	16.24 705	13.38 703	14.06 706	19.18 708	16.30 704	20.78 704	25.67 709	9.38 706	9.23 708	9.49 708	9.82 708	13.51 706	11.91 706

HanzoNet	6.76 692	2.45 688	4.22 676	3.19 692	2.94 694	3.62 681	2.28 691	4.79 692	7.20 690	14.00 705	13.19 704	17.49 703	22.30 710	13.25 699	6.19 686	4.20 696	1.93 694	3.10 696	2.56 697	3.35 695	2.88 695

xxxxx1	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

tt_ll	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

ff	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

LE_ROB	4.42 686	0.24 408	2.75 664	0.42 406	0.23 246	1.57 637	0.90 637	1.71 657	17.88 707	16.56 709	4.88 687	5.17 684	18.85 709	1.63 638	14.62 698	0.17 357	0.14 398	0.16 243	0.16 333	0.19 415	0.17 389

Selective-IGEV-i1pa	15.35 699	22.27 708	18.31 694	1.71 670	0.87 650	28.61 713	12.26 701	25.48 714	20.48 711	19.78 710	22.75 710	28.20 712	22.64 711	29.07 712	17.31 700	12.88 708	2.88 696	6.84 704	0.99 677	1.67 669	12.03 708

LRCNet_RVC	21.24 706	31.15 710	21.41 698	28.98 708	23.82 707	3.13 678	0.60 570	20.96 710	1.59 641	25.58 711	28.15 715	21.99 710	14.79 698	21.94 710	16.41 699	28.89 720	14.87 711	33.53 717	31.28 717	29.51 718	26.16 715

Hybrid-DGEV	35.78 712	37.50 718	48.96 720	42.25 715	39.20 711	52.33 720	73.10 719	42.63 721	32.52 715	26.62 712	28.31 718	38.50 715	32.87 718	41.67 718	51.55 717	18.77 717	18.56 716	19.18 715	19.83 715	27.20 709	23.97 710

RAFT-FEzeroshot	35.73 709	37.45 715	48.67 715	42.23 713	39.22 713	52.25 716	73.13 721	42.62 719	32.59 716	26.71 713	27.70 711	38.57 716	32.57 715	41.68 720	51.67 721	18.75 714	18.58 718	19.15 711	19.78 712	27.21 711	23.98 711

RAFT-FE	35.73 709	37.45 715	48.67 715	42.23 713	39.22 713	52.25 716	73.13 721	42.62 719	32.59 716	26.71 713	27.70 711	38.57 716	32.57 715	41.68 720	51.67 721	18.75 714	18.58 718	19.15 711	19.78 712	27.21 711	23.98 711

FlowAnything	35.81 713	37.53 719	48.80 718	42.20 711	39.22 713	52.25 716	73.16 723	42.56 717	32.89 721	26.76 715	28.30 716	38.69 720	33.09 720	41.63 717	51.62 719	18.76 716	18.59 721	19.21 716	19.92 716	27.16 708	23.91 709

CasAABBNet	35.74 711	37.43 714	48.72 717	42.22 712	39.20 711	52.24 715	73.12 720	42.61 718	32.62 719	26.78 716	27.95 713	38.58 718	32.60 717	41.67 718	51.65 720	18.74 713	18.57 717	19.15 711	19.77 711	27.20 709	23.98 711

Selective-RAFT-Error	35.84 714	37.49 717	48.83 719	42.26 716	39.24 716	52.30 719	73.09 718	42.66 722	32.61 718	26.80 717	28.30 716	38.84 721	33.51 721	41.68 720	51.59 718	18.82 718	18.58 718	19.17 714	19.80 714	27.28 713	24.05 714

LSM0	38.95 720	37.60 720	48.58 714	43.57 717	91.06 723	52.57 721	72.57 717	43.17 723	32.63 720	26.97 718	27.97 714	38.65 719	32.94 719	41.86 723	51.78 723	18.89 719	18.41 712	19.13 710	19.63 710	27.29 714	33.77 716

BEATNet-Init1	15.13 698	0.82 643	50.86 721	0.72 641	0.53 621	38.10 714	7.03 698	11.83 699	14.25 699	29.78 719	30.17 719	48.21 722	22.64 711	26.78 711	18.11 701	0.42 630	0.38 637	0.47 629	0.46 636	0.51 630	0.48 638

HaxPig	31.96 707	37.24 713	34.27 707	24.37 707	24.88 708	18.26 700	19.86 703	20.64 709	28.52 714	35.97 720	38.75 720	25.57 711	28.72 714	33.88 713	34.39 714	35.94 721	38.87 722	37.80 718	40.48 720	39.68 719	41.15 720

RSGM-EC	74.81 722	63.03 723	41.60 712	97.74 721	92.11 724	74.93 722	114.81 724	53.77 724	38.96 724	39.88 721	48.98 723	90.73 724	64.81 724	139.63 724	128.53 725	93.27 724	53.96 725	95.12 722	38.31 718	81.45 724	44.63 723

acva	74.81 722	63.03 723	41.60 712	97.74 721	92.11 724	74.93 722	114.81 724	53.77 724	38.96 724	39.88 721	48.98 723	90.73 724	64.81 724	139.63 724	128.53 725	93.27 724	53.96 725	95.12 722	38.31 718	81.45 724	44.63 723

AVERAGE_ROB	37.58 719	40.13 721	40.15 710	34.81 710	33.82 710	28.55 712	25.10 705	32.02 716	34.06 723	41.28 723	40.66 721	34.46 714	34.81 723	39.18 715	37.57 716	42.78 722	43.44 723	43.82 719	43.03 721	40.47 720	41.51 721

MEDIAN_ROB	37.38 718	40.85 722	40.60 711	32.31 709	31.85 709	27.20 708	24.55 704	29.10 715	33.19 722	42.09 724	41.76 722	33.35 713	34.39 722	39.78 716	37.07 715	43.64 723	44.10 724	44.12 720	43.40 722	41.51 721	42.76 722

Selective-IGEV-i16pa	78.59 724	120.99 725	16.46 693	1.04 656	0.66 641	181.07 726	2.17 689	153.90 727	139.75 727	56.45 725	153.05 725	107.32 726	157.92 727	200.46 727	96.57 724	94.09 726	1.23 689	2.69 691	0.31 599	0.96 658	84.68 725

PML	40.80 721	29.24 709	11.87 691	7.20 696	14.47 697	92.13 724	213.69 727	7.63 695	23.35 712	74.72 726	190.14 727	50.17 723	26.15 713	21.39 706	12.70 696	8.76 703	2.92 697	8.45 705	3.25 700	13.26 705	4.42 697

test_example2	176.61 725	205.14 726	198.86 725	188.60 725	190.98 726	152.67 725	170.61 726	94.86 726	123.55 726	178.88 727	179.48 726	158.94 727	141.34 726	192.61 726	198.96 727	203.76 727	236.37 727	164.13 727	173.55 727	218.58 727	160.41 726

ccccc		429.19 727		507.10 726	501.20 727	356.95 727		380.82 728		334.51 728		372.86 728		499.17 728		561.44 728	431.22 728	334.28 728	290.86 728	540.88 728

ASD4		8.86 697

Low-res two-view benchmark