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

MLG-Stereo_test1	0.21 45	0.33 211	0.61 20	0.23 80	0.21 254	0.45 146	0.13 13	0.33 14	0.46 195	0.13 1	0.09 1	0.18 79	0.12 6	0.32 108	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

MLG-Stereo	0.21 45	0.33 211	0.60 18	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.13 13	0.39 57	0.46 195	0.13 1	0.10 2	0.17 63	0.13 12	0.35 138	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

ITERv30	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.13 13	0.31 6	0.24 3	0.14 3	0.17 46	0.20 95	0.16 47	0.34 131	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

qyd29nn	0.19 3	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.11 2	0.36 64	0.13 13	0.31 6	0.23 2	0.14 3	0.14 13	0.17 63	0.15 28	0.28 65	0.18 25	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

StereoAnything_RVC	0.35 164	1.25 571	1.82 308	0.20 17	0.12 8	0.26 7	0.15 61	0.43 87	0.37 99	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 114	0.46 229	0.14 1	0.11 281	0.09 226	0.08 75	0.05 1	0.76 587	0.18 344

uiiii_40	0.19 3	0.18 12	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.12 4	0.37 37	0.25 6	0.15 6	0.14 13	0.16 38	0.17 67	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

yuret106	0.20 21	0.19 18	0.73 74	0.20 17	0.12 8	0.39 90	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.19 87	0.15 28	0.24 9	0.22 123	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

uio108cc	0.20 21	0.19 18	0.85 91	0.20 17	0.12 8	0.37 69	0.14 35	0.34 21	0.26 10	0.15 6	0.15 20	0.17 63	0.16 47	0.26 36	0.18 25	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

hj116sk	0.20 21	0.20 34	0.75 76	0.19 1	0.13 35	0.39 90	0.12 4	0.38 45	0.30 41	0.15 6	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv21	0.20 21	0.22 74	0.68 57	0.19 1	0.14 64	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.17 63	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.09 107	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

v134_o9	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.20 17	0.13 35	0.31 25	0.14 35	0.36 29	0.28 25	0.15 6	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

S2M2_XL	0.20 21	0.32 202	1.10 121	0.19 1	0.13 35	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 58	0.15 32	0.14 14	0.19 1	0.21 94	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.08 69
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.21 45	0.36 242	0.68 57	0.21 38	0.17 154	0.45 146	0.12 4	0.35 24	0.42 155	0.15 6	0.11 4	0.22 108	0.10 1	0.28 65	0.16 6	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

GREAT-IGEV	0.37 182	0.28 159	1.48 194	0.25 117	0.38 485	0.46 165	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.15 6	0.29 138	0.15 32	0.17 67	0.36 151	0.23 148	0.07 29	0.76 611	0.07 1	0.26 504	0.21 341	1.03 610

FoundationStereo	0.20 21	0.30 182	0.81 85	0.21 38	0.22 281	0.21 3	0.16 78	0.25 1	0.38 105	0.15 6	0.11 4	0.18 79	0.17 67	0.23 8	0.16 6	0.09 107	0.13 376	0.08 75	0.06 26	0.07 4	0.07 29

dual_stereo	0.23 79	0.25 112	0.66 53	0.21 38	0.15 93	0.27 8	0.15 61	0.62 241	0.40 134	0.15 6	0.13 11	0.18 79	0.14 14	0.37 162	0.19 45	0.09 107	0.31 554	0.07 1	0.10 196	0.07 4	0.07 29

SteFusion	0.20 21	0.13 1	0.65 40	0.20 17	0.15 93	0.41 109	0.15 61	0.43 87	0.38 105	0.16 17	0.20 64	0.15 32	0.14 14	0.26 36	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

PyraSte	0.20 21	0.15 2	0.60 18	0.22 67	0.15 93	0.38 82	0.14 35	0.44 96	0.35 71	0.16 17	0.18 53	0.19 87	0.18 91	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 21	0.16 6	0.65 40	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.45 109	0.37 99	0.16 17	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 21	0.15 2	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.14 13	0.19 87	0.16 47	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.14 64	0.38 82	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.16 33	0.18 79	0.16 47	0.26 36	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.16 124	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.15 20	0.21 104	0.16 47	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv28	0.20 21	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.17 63	0.14 14	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

oiu110	0.21 45	0.22 74	0.84 89	0.20 17	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.39 57	0.29 37	0.16 17	0.15 20	0.18 79	0.17 67	0.26 36	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

v20iiwwt	0.20 21	0.20 34	0.71 70	0.20 17	0.12 8	0.45 146	0.14 35	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.16 47	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITER124	0.19 3	0.21 53	0.68 57	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.31 6	0.26 10	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.16 47	0.27 51	0.22 123	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 21	0.20 34	0.63 28	0.20 17	0.12 8	0.40 98	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 3	0.20 34	0.62 25	0.19 1	0.13 35	0.38 82	0.14 35	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 3	0.21 53	0.67 56	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.14 35	0.35 24	0.27 15	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 3	0.20 34	0.65 40	0.20 17	0.12 8	0.38 82	0.13 13	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv12	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.13 35	0.30 17	0.13 13	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv10	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.37 37	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.12 8	0.30 17	0.13 13	0.34 21	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.14 14	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.36 29	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv7	0.19 3	0.19 18	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.32 33	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

s6wercc	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.12 8	0.32 33	0.14 35	0.34 21	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

a5sdf	0.19 3	0.20 34	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.13 13	0.35 24	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

OmniDepth	0.19 3	0.30 182	0.55 11	0.23 80	0.09 1	0.38 82	0.15 61	0.32 11	0.33 59	0.16 17	0.12 8	0.23 117	0.19 114	0.27 51	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

MonStereo	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

LG-Stereo_L1	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.28 10	0.21 153	0.38 45	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 162	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

MonSter	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

4.5w_L	0.19 3	0.18 12	0.73 74	0.20 17	0.13 35	0.34 49	0.13 13	0.39 57	0.25 6	0.17 44	0.16 33	0.16 38	0.17 67	0.28 65	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv24	0.21 45	0.19 18	0.77 79	0.20 17	0.13 35	0.44 139	0.13 13	0.44 96	0.27 15	0.17 44	0.17 46	0.19 87	0.17 67	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

ITERv19	0.20 21	0.21 53	0.70 65	0.20 17	0.13 35	0.43 132	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.17 44	0.15 20	0.17 63	0.15 28	0.27 51	0.21 94	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

zero-FE	0.80 523	0.27 135	8.23 625	0.49 510	0.98 593	0.33 40	0.20 132	0.48 138	1.28 586	0.17 44	0.20 64	0.77 476	0.22 146	0.60 305	0.97 492	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.10 196	0.33 477	0.14 242

AdaDepth	0.24 85	0.18 12	1.03 111	0.25 117	0.21 254	0.46 165	0.16 78	0.30 4	0.27 15	0.17 44	0.19 58	0.14 14	0.18 91	0.35 138	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.10 122

LG-Stereo_L2	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.31 25	0.22 179	0.38 45	0.25 6	0.17 44	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 108	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

LGtest1	0.21 45	0.37 245	0.70 65	0.22 67	0.12 8	0.31 25	0.11 2	0.36 29	0.39 118	0.17 44	0.13 11	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.27 205	0.10 212	0.09 226	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.10 122

S2M2_L	0.24 85	0.29 169	0.90 100	0.23 80	0.17 154	0.24 5	0.09 1	0.36 29	0.45 185	0.17 44	0.25 113	0.23 117	0.17 67	0.24 9	0.28 215	0.15 431	0.12 352	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 102	0.43 288	0.93 104	0.28 190	0.17 154	0.53 233	0.21 153	0.55 197	0.45 185	0.17 44	0.26 121	0.32 202	0.17 67	0.33 119	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.13 160	0.06 1

U	3.37 622	0.17 7	0.91 101	0.26 148	13.79 638	19.19 643	0.15 61	0.41 72	0.31 43	0.17 44	0.18 53	0.27 170	0.15 28	0.21 2	0.16 6	0.09 107	0.06 23	17.88 648	12.81 642	0.10 97	0.08 69

StePilot	0.19 3	0.18 12	0.72 73	0.19 1	0.13 35	0.34 49	0.12 4	0.38 45	0.26 10	0.18 54	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.29 82	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

dd23bbn	0.21 45	0.21 53	0.84 89	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.42 78	0.28 25	0.18 54	0.18 53	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

VIP-Stereo	0.28 102	0.56 356	1.05 114	0.23 80	0.19 225	0.52 224	0.17 88	0.44 96	0.39 118	0.18 54	0.25 113	0.24 131	0.15 28	0.33 119	0.19 45	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.14 184	0.32 502

LG-Stereo	0.27 95	0.25 112	0.95 107	0.25 117	0.15 93	0.43 132	0.21 153	0.50 151	0.40 134	0.18 54	0.29 138	0.25 144	0.16 47	0.28 65	0.35 299	0.07 29	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.24 386	0.10 122

GIP-stereo	0.26 92	0.22 74	0.78 82	0.29 222	0.20 240	0.42 128	0.17 88	0.64 252	0.39 118	0.18 54	0.24 106	0.23 117	0.18 91	0.25 16	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.08 69

IGEV-Stereo++	0.23 79	0.23 94	0.64 33	0.24 98	0.22 281	0.47 172	0.13 13	0.52 173	0.33 59	0.18 54	0.24 106	0.17 63	0.22 146	0.32 108	0.19 45	0.08 49	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.09 95

IGEV-Stereo+	0.29 112	0.29 169	0.86 94	0.25 117	0.34 447	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.53 267	0.18 54	0.12 8	0.18 79	0.19 114	0.49 258	0.17 21	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.20 468	0.46 556	0.59 574

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 34	0.51 2	0.22 67	0.17 154	0.35 56	0.14 35	0.27 2	0.25 6	0.19 61	0.21 73	0.14 14	0.15 28	0.27 51	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.14 242

LG-G_1	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

LG-G	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 159	0.77 79	0.22 67	0.11 2	0.40 98	0.16 78	0.31 6	0.36 91	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.17 67	0.37 162	0.16 6	0.10 212	0.06 23	0.08 75	0.07 99	0.10 97	0.07 29

SCV	0.35 164	0.59 363	1.37 169	0.34 351	0.22 281	0.28 10	0.23 214	0.72 292	0.35 71	0.19 61	0.30 151	0.24 131	0.20 125	0.64 316	0.19 45	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.34 488	0.29 478

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 102	0.28 159	1.09 119	0.33 320	0.15 93	0.30 17	0.16 78	0.58 215	0.42 155	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.26 205	0.38 170	0.37 308	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 74	0.91 101	0.23 80	0.13 35	0.49 187	0.18 104	0.30 4	0.28 25	0.19 61	0.17 46	0.14 14	0.14 14	0.41 185	0.16 6	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.09 95

MaDis-Stereo	0.29 112	0.54 345	1.44 183	0.24 98	0.29 385	0.29 14	0.16 78	0.45 109	0.37 99	0.19 61	0.21 73	0.28 179	0.22 146	0.30 92	0.29 230	0.10 212	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.11 119	0.11 147

GEAStereo	0.35 164	0.32 202	1.17 131	0.53 529	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.33 477	0.71 582

gasm-f	0.36 174	0.34 224	1.13 123	0.53 529	0.44 514	0.54 241	0.27 314	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.33 180	0.16 38	0.22 146	0.36 151	0.25 185	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.38 520	0.71 582

IGEV	0.22 71	0.28 159	0.88 96	0.21 38	0.24 314	0.42 128	0.17 88	0.35 24	0.37 99	0.20 69	0.22 86	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

999	0.29 112	0.25 112	1.05 114	0.26 148	0.18 192	0.49 187	0.23 214	0.38 45	0.37 99	0.20 69	0.32 171	0.23 117	0.18 91	0.73 350	0.36 302	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.24 386	0.10 122

ours_stereo	0.27 95	0.25 112	1.21 141	0.25 117	0.17 154	0.35 56	0.23 214	0.38 45	0.35 71	0.20 69	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

fffy	0.28 102	0.24 107	1.19 135	0.27 165	0.15 93	0.37 69	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.20 69	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.44 205	0.20 72	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

RAStereo	0.28 102	0.48 322	1.52 203	0.26 148	0.18 192	0.25 6	0.19 113	0.42 78	0.35 71	0.20 69	0.25 113	0.20 95	0.16 47	0.24 9	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.12 130	0.08 69

RSM++	0.27 95	0.26 127	0.87 95	0.28 190	0.13 35	0.39 90	0.20 132	0.45 109	0.45 185	0.20 69	0.24 106	0.24 131	0.17 67	0.36 151	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.26 419	0.18 344

Monster-pub-mixall	0.21 45	0.31 194	0.69 60	0.21 38	0.13 35	0.27 8	0.12 4	0.37 37	0.26 10	0.21 77	0.19 58	0.15 32	0.12 6	0.47 240	0.29 230	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 57	0.12 184

2.5w	0.21 45	0.23 94	0.50 1	0.22 67	0.15 93	0.39 90	0.19 113	0.47 130	0.36 91	0.21 77	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 119	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

3.5w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.55 11	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.43 87	0.33 59	0.21 77	0.24 106	0.14 14	0.18 91	0.34 131	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

MLG-Stereo_test3	0.21 45	0.35 233	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.37 37	0.40 134	0.21 77	0.12 8	0.17 63	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.10 122

fffft	0.29 112	0.21 53	1.10 121	0.24 98	0.15 93	0.42 128	0.24 247	0.42 78	0.38 105	0.21 77	0.18 53	0.20 95	0.16 47	0.44 205	0.70 453	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.28 435	0.20 377
1: 1. 1
mms	0.27 95	0.26 127	0.91 101	0.25 117	0.18 192	0.32 33	0.23 214	0.37 37	0.31 43	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.17 67	0.46 229	0.21 94	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.47 557

AIO-Stereo	0.30 122	0.27 135	1.25 147	0.27 165	0.24 314	0.37 69	0.20 132	0.52 173	0.36 91	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.14 14	0.31 99	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.38 561	0.19 311	0.31 496

RSM	0.28 102	0.26 127	0.97 108	0.25 117	0.24 314	0.37 69	0.21 153	0.49 145	0.44 170	0.21 77	0.27 125	0.28 179	0.17 67	0.38 170	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 134	0.34 546	0.21 341	0.16 306

Selective-IGEV	0.29 112	0.23 94	1.28 152	0.27 165	0.30 398	0.35 56	0.20 132	0.56 204	0.38 105	0.21 77	0.30 151	0.22 108	0.18 91	0.37 162	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 75	0.15 386	0.16 241	0.29 478

ProNet	0.30 122	0.54 345	1.29 153	0.25 117	0.15 93	0.47 172	0.25 267	0.48 138	0.39 118	0.21 77	0.23 96	0.22 108	0.20 125	0.44 205	0.19 45	0.08 49	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.12 184

CroCo-Stereo	0.30 122	0.45 307	1.08 117	0.31 268	0.17 154	0.19 2	0.21 153	0.73 304	0.50 232	0.21 77	0.24 106	0.55 348	0.22 146	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.12 130	0.09 95
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
GSStereo	0.36 174	0.32 202	1.17 131	0.34 351	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

GS-Stereo							0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

Replicate-Monster	0.23 79	0.40 269	0.94 106	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.40 62	0.36 91	0.22 88	0.15 20	0.15 32	0.15 28	0.40 181	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.15 277

asda	0.22 71	0.25 112	0.70 65	0.21 38	0.16 124	0.43 132	0.16 78	0.44 96	0.35 71	0.22 88	0.20 64	0.14 14	0.20 125	0.25 16	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.25_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.5w_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.25w-stereo	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4w-stereo	0.20 21	0.21 53	0.57 13	0.21 38	0.15 93	0.39 90	0.13 13	0.39 57	0.33 59	0.22 88	0.21 73	0.13 4	0.20 125	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

3.75w	0.21 45	0.21 53	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.30 41	0.22 88	0.20 64	0.13 4	0.18 91	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.59 16	0.22 67	0.12 8	0.37 69	0.22 179	0.50 151	0.38 105	0.22 88	0.21 73	0.12 2	0.22 146	0.26 36	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

111111	0.24 85	0.21 53	0.82 87	0.24 98	0.21 254	0.43 132	0.13 13	0.45 109	0.35 71	0.22 88	0.27 125	0.18 79	0.16 47	0.35 138	0.18 25	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.25 399	0.08 69

castereo	0.30 122	0.44 299	0.81 85	0.24 98	0.29 385	0.41 109	0.27 314	0.72 292	0.45 185	0.22 88	0.30 151	0.24 131	0.31 271	0.25 16	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.31 533	0.12 130	0.09 95

Pointernet	0.29 112	0.25 112	1.49 197	0.24 98	0.20 240	0.47 172	0.15 61	0.62 241	0.47 213	0.22 88	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.28 65	0.20 72	0.10 212	0.07 52	0.07 1	0.12 299	0.10 97	0.07 29

IGEV++	0.34 153	0.43 288	1.32 159	0.31 268	0.14 64	0.32 33	0.21 153	0.70 284	0.34 65	0.22 88	0.28 132	0.22 108	0.27 225	0.35 138	0.27 205	0.09 107	0.39 577	0.08 75	0.15 386	0.25 399	0.45 554

LoS_RVC	0.29 112	0.33 211	1.19 135	0.25 117	0.34 447	0.43 132	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.22 88	0.33 180	0.23 117	0.24 175	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 97	0.31 496

CAS	0.35 164	0.25 112	1.30 156	0.79 576	0.34 447	0.51 205	0.23 214	0.46 116	0.39 118	0.22 88	0.31 165	0.20 95	0.17 67	0.28 65	0.23 148	0.73 593	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 531

CES	0.30 122	0.27 135	1.09 119	0.23 80	0.50 535	0.40 98	0.20 132	0.46 116	0.44 170	0.22 88	0.28 132	0.26 158	0.19 114	0.33 119	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.49 561

CroCo-Stereo Lap2	0.33 145	0.61 369	1.47 191	0.32 297	0.38 485	0.23 4	0.22 179	0.58 215	0.46 195	0.22 88	0.27 125	0.29 186	0.23 163	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.14 242

sCroCo_RVC	0.33 145	0.32 202	1.89 341	0.34 351	0.27 363	0.30 17	0.22 179	0.48 138	0.44 170	0.22 88	0.33 180	0.25 144	0.25 191	0.32 108	0.24 172	0.14 412	0.16 441	0.12 312	0.12 299	0.15 204	0.13 222

ITERv4	0.22 71	0.17 7	0.77 79	0.19 1	0.14 64	0.36 64	0.12 4	0.44 96	0.24 3	0.23 107	0.30 151	0.14 14	0.36 299	0.27 51	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

zaero_v3	0.21 45	0.21 53	0.69 60	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.38 45	0.31 43	0.23 107	0.20 64	0.14 14	0.21 136	0.33 119	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

DA	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

GGEV	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

2.25w	0.21 45	0.22 74	0.51 2	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.42 78	0.34 65	0.23 107	0.27 125	0.14 14	0.18 91	0.33 119	0.24 172	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

3.25w_new	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.25w	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

SMoEStereo_RVC	0.29 112	0.26 127	1.03 111	0.25 117	0.14 64	0.46 165	0.22 179	0.36 29	0.38 105	0.23 107	0.23 96	0.21 104	0.18 91	0.45 220	0.60 428	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.20 327	0.20 377

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 18	0.58 15	0.28 190	0.18 192	0.28 10	0.22 179	0.38 45	0.54 280	0.23 107	0.30 151	0.27 170	0.26 205	0.37 162	0.24 172	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.12 130	0.10 122

rvit_stereo_ft	0.31 130	0.61 369	1.18 133	0.32 297	0.21 254	0.28 10	0.27 314	0.55 197	0.48 216	0.23 107	0.27 125	0.28 179	0.26 205	0.32 108	0.25 185	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.11 259	0.13 160	0.14 242

plain	0.37 182	0.47 319	2.15 422	0.27 165	0.19 225	0.33 40	0.20 132	0.58 215	0.46 195	0.23 107	0.37 201	0.23 117	0.25 191	0.45 220	0.28 215	0.11 281	0.08 152	0.13 371	0.09 160	0.42 544	0.12 184

ITER	0.20 21	0.19 18	0.59 16	0.21 38	0.12 8	0.29 14	0.13 13	0.31 6	0.31 43	0.24 118	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.48 246	0.20 72	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

FlowAnything_test	0.23 79	0.32 202	0.52 5	0.28 190	0.17 154	0.37 69	0.20 132	0.38 45	0.24 3	0.24 118	0.20 64	0.21 104	0.17 67	0.26 36	0.25 185	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.17 263	0.12 184

asd	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.22 67	0.17 154	0.41 109	0.14 35	0.35 24	0.32 50	0.24 118	0.20 64	0.15 32	0.18 91	0.26 36	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

2.75w_new	0.21 45	0.21 53	0.57 13	0.20 17	0.14 64	0.40 98	0.18 104	0.47 130	0.36 91	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.19 114	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.07 29

monsters	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.23 80	0.28 377	0.42 128	0.14 35	0.46 116	0.31 43	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.14 14	0.43 196	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 129	0.06 1	0.06 1

SCV_C0	0.33 145	0.43 288	1.42 180	0.25 117	0.16 124	0.35 56	0.20 132	0.68 273	0.44 170	0.24 118	0.27 125	0.29 186	0.20 125	0.58 293	0.18 25	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.30 526	0.26 419	0.17 324

tt45	0.29 112	0.24 107	1.06 116	0.25 117	0.17 154	0.55 256	0.22 179	0.41 72	0.35 71	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.18 91	0.64 316	0.34 291	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.11 147

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

rvit_stereo_0080	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

MGS-Stereo	0.32 136	0.34 224	1.70 234	0.25 117	0.14 64	0.40 98	0.22 179	0.38 45	0.43 166	0.24 118	0.51 305	0.25 144	0.18 91	0.31 99	0.20 72	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.08 129	0.47 557	0.08 69

ff7	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

IGEVStereo-DCA	0.33 145	0.34 224	1.38 170	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.18 438	0.16 241	0.22 404

ffff	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

rrr	0.46 284	0.34 224	3.08 571	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.28 332	1.09 572	0.51 240	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.29 516	0.16 241	0.25 449

11t	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

whm_eth	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

ccc-4	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

sAnonymous2	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

CroCo_RVC	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

depthmonostereo	0.26 92	0.23 94	0.65 40	0.41 454	0.13 35	0.41 109	0.19 113	0.51 159	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.26 158	0.28 240	0.44 205	0.23 148	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.08 69

4.5_new	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

4.5w-stereo	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

2w_stereo	0.21 45	0.19 18	0.51 2	0.22 67	0.13 35	0.41 109	0.20 132	0.50 151	0.34 65	0.25 138	0.23 96	0.13 4	0.23 163	0.24 9	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

1w_stereo	0.22 71	0.17 7	0.52 5	0.23 80	0.16 124	0.44 139	0.22 179	0.55 197	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.13 4	0.26 205	0.28 65	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

monsterstereo	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.25 117	0.27 363	0.39 90	0.14 35	0.51 159	0.33 59	0.25 138	0.27 125	0.13 4	0.13 12	0.38 170	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 130	0.29 169	1.00 110	0.31 268	0.18 192	0.35 56	0.25 267	0.51 159	0.61 342	0.25 138	0.28 132	0.32 202	0.25 191	0.39 176	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.14 184	0.13 222

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 182	1.34 583	1.24 146	0.23 80	0.12 8	0.33 40	0.20 132	0.40 62	0.33 59	0.25 138	0.21 73	0.16 38	0.14 14	0.27 51	0.63 435	0.55 583	0.06 23	0.11 254	0.13 333	0.25 399	0.49 561

MyStereo07	0.34 153	0.40 269	1.46 187	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.25 113	0.20 95	0.26 205	0.57 289	0.19 45	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

MIF-Stereo (partial)	0.34 153	0.41 276	1.93 358	0.26 148	0.24 314	0.32 33	0.17 88	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.37 201	0.25 144	0.26 205	0.44 205	0.31 262	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.19 311	0.14 242

anonymousdsp	0.34 153	0.53 340	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.55 285	0.19 45	0.09 107	0.11 326	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478

LoS	0.31 130	0.30 182	1.52 203	0.23 80	0.13 35	0.54 241	0.20 132	0.48 138	0.49 222	0.25 138	0.28 132	0.37 224	0.24 175	0.38 170	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.07 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 153	0.54 345	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.54 281	0.19 45	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.46 284	0.34 224	2.99 565	0.37 410	0.16 124	0.49 187	0.33 408	1.06 567	0.44 170	0.25 138	0.23 96	0.24 131	0.25 191	0.49 258	0.56 415	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.40 567	0.17 263	0.26 459

water-stereo	0.24 85	0.17 7	0.88 96	0.24 98	0.14 64	0.37 69	0.17 88	0.43 87	0.32 50	0.26 152	0.35 192	0.26 158	0.24 175	0.22 3	0.25 185	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.08 129	0.10 97	0.10 122

qwe	0.21 45	0.22 74	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.41 109	0.15 61	0.46 116	0.35 71	0.26 152	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.31 99	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

rvit_stereo_0081_aga	0.27 95	0.29 169	1.08 117	0.26 148	0.20 240	0.33 40	0.21 153	0.41 72	0.42 155	0.26 152	0.28 132	0.27 170	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.14 412	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.10 122

Occ-G	0.30 122	0.30 182	1.33 161	0.23 80	0.15 93	0.36 64	0.25 267	0.43 87	0.31 43	0.26 152	0.35 192	0.46 303	0.22 146	0.30 92	0.25 185	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.16 406	0.31 459	0.08 69

UniTT-Stereo	0.30 122	0.36 242	1.68 228	0.27 165	0.24 314	0.29 14	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.26 152	0.37 201	0.18 79	0.18 91	0.31 99	0.27 205	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.25 399	0.08 69

AEACV	0.33 145	0.24 107	1.44 183	0.28 190	0.35 460	0.47 172	0.21 153	0.43 87	0.28 25	0.26 152	0.25 113	0.22 108	0.38 321	0.30 92	0.18 25	0.09 107	0.35 562	0.09 134	0.36 558	0.23 371	0.25 449

GLC_STEREO	0.28 102	0.27 135	1.36 166	0.28 190	0.12 8	0.41 109	0.20 132	0.37 37	0.38 105	0.26 152	0.30 151	0.25 144	0.19 114	0.33 119	0.24 172	0.09 107	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.09 95

rvit_0105_4	0.35 164	0.35 233	1.45 186	0.31 268	0.18 192	0.37 69	0.28 332	0.59 223	0.62 360	0.27 159	0.31 165	0.35 218	0.27 225	0.43 196	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.12 184

trnet	0.28 102	0.26 127	1.32 159	0.19 1	0.12 8	0.54 241	0.15 61	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.30 92	0.21 94	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.09 78	0.07 29

H2IRNET	0.40 213	0.61 369	1.90 346	0.29 222	0.17 154	0.54 241	0.18 104	0.52 173	0.50 232	0.27 159	0.56 364	0.47 311	0.35 293	0.46 229	0.33 284	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.32 468	0.12 184

CREStereo	0.28 102	0.30 182	1.33 161	0.19 1	0.13 35	0.55 256	0.17 88	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.11 281	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.10 97	0.07 29
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 130	0.35 233	1.30 156	0.20 17	0.14 64	0.57 291	0.25 267	0.46 116	0.42 155	0.27 159	0.32 171	0.27 170	0.24 175	0.39 176	0.23 148	0.43 572	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.18 290	0.07 29

DLNR-FE	13.43 638	20.01 643	23.53 641	121.73 656	33.87 651	0.46 165	0.15 61	8.09 637	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.75 354	0.29 230	6.68 638	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.82 656	0.18 344

xyz-stereo-finetune	0.31 130	0.46 310	0.79 83	0.21 38	0.12 8	0.53 233	0.25 267	0.52 173	0.54 280	0.28 164	0.32 171	0.29 186	0.23 163	0.59 299	0.55 407	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.08 69

AIO_rvc	0.41 220	0.64 390	1.29 153	0.58 549	0.39 488	0.37 69	0.24 247	0.50 151	0.43 166	0.28 164	0.23 96	0.25 144	0.16 47	0.99 386	0.19 45	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.25 399	0.85 594

DLNR_Zeroshot_test	13.43 638	19.94 642	23.55 642	121.61 655	35.03 652	0.46 165	0.15 61	8.02 636	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.76 358	0.29 230	6.42 637	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.13 655	0.18 344

Selective-RAFT	0.35 164	0.26 127	1.48 194	0.31 268	0.15 93	0.61 359	0.19 113	0.60 233	0.54 280	0.28 164	0.29 138	0.40 246	0.33 283	0.50 264	0.27 205	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.19 311	0.08 69

MSCF	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.58 549	0.21 254	0.50 195	0.22 179	0.56 204	0.38 105	0.29 169	0.29 138	0.17 63	0.30 262	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.12 352	0.08 75	0.29 516	0.15 204	0.21 389

HART	0.38 192	0.53 340	1.66 225	0.26 148	0.15 93	0.30 17	0.19 113	0.67 269	0.46 195	0.29 169	0.52 319	0.38 232	0.16 47	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.68 604	0.09 134	0.07 99	0.34 488	0.21 389

AIO-test1	0.45 274	0.87 480	2.27 447	0.33 320	0.33 438	0.50 195	0.22 179	0.74 308	0.66 408	0.29 169	0.41 228	0.29 186	0.22 146	0.73 350	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.12 312	0.14 361	0.30 451	0.22 404

GCAP-Stereo	0.34 153	0.89 487	1.76 260	0.26 148	0.12 8	0.52 224	0.14 35	0.49 145	0.38 105	0.29 169	0.30 151	0.29 186	0.22 146	0.30 92	0.20 72	0.09 107	0.17 461	0.09 134	0.07 99	0.21 341	0.11 147

GASTEREO	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.56 543	0.20 240	0.52 224	0.22 179	0.56 204	0.40 134	0.30 173	0.31 165	0.16 38	0.31 271	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.14 397	0.08 75	0.28 512	0.14 184	0.20 377

rvit_0105_5	0.36 174	0.39 264	1.48 194	0.30 241	0.18 192	0.41 109	0.30 364	0.64 252	0.62 360	0.30 173	0.33 180	0.37 224	0.29 254	0.41 185	0.28 215	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.15 386	0.15 204	0.14 242

CAS++	0.31 130	0.33 211	1.43 181	0.25 117	0.17 154	0.31 25	0.20 132	0.78 358	0.41 144	0.30 173	0.30 151	0.21 104	0.16 47	0.33 119	0.18 25	0.15 431	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.36 174	0.32 202	1.41 176	0.36 387	0.31 417	0.35 56	0.19 113	0.57 209	0.39 118	0.30 173	0.32 171	0.28 179	0.27 225	0.47 240	0.24 172	0.08 49	0.56 593	0.08 75	0.38 561	0.18 290	0.12 184

EGLCR-Stereo	0.29 112	0.27 135	0.97 108	0.30 241	0.19 225	0.56 273	0.17 88	0.68 273	0.36 91	0.30 173	0.18 53	0.27 170	0.17 67	0.38 170	0.19 45	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.35 516

xyz-stereo-finetune2	0.35 164	0.45 307	1.04 113	0.21 38	0.12 8	0.58 309	0.23 214	0.50 151	0.45 185	0.31 178	0.46 257	0.30 191	0.41 354	0.81 369	0.51 393	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.09 95

MM-Stereo_test3	0.40 213	0.58 361	1.75 254	0.36 387	0.30 398	0.45 146	0.30 364	0.72 292	0.59 320	0.31 178	0.43 234	0.32 202	0.23 163	0.35 138	0.29 230	0.10 212	0.20 496	0.10 188	0.08 129	0.40 535	0.11 147

HUF	0.59 416	0.65 397	2.46 483	0.45 490	0.77 583	0.34 49	0.24 247	0.46 116	0.39 118	0.31 178	0.28 132	0.25 144	0.19 114	0.67 331	0.18 25	0.12 339	2.03 629	0.08 75	0.06 26	0.31 459	1.59 624

AE-Stereo	0.42 240	0.29 169	1.65 221	0.43 469	0.47 531	0.56 273	0.23 214	0.86 423	0.46 195	0.31 178	0.41 228	0.43 270	0.24 175	0.34 131	0.24 172	0.09 107	0.48 589	0.11 254	0.45 575	0.22 358	0.19 361

ACVNet-DCA	0.42 240	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

xx1	0.46 284	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.46 303	0.36 299	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

1test111	0.44 256	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.96 383	0.30 250	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

cc1	0.47 299	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.40 544

tt1	0.44 256	0.64 390	1.83 314	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	0.88 539	0.31 178	0.37 201	0.25 144	0.35 293	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.36 524

DDF-Stereo	0.37 182	0.27 135	0.79 83	0.39 436	0.29 385	0.38 82	0.21 153	0.47 130	0.51 240	0.32 187	0.17 46	0.79 485	0.23 163	0.64 316	1.04 509	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.12 299	0.35 499	0.15 277

FSD					0.29 385	0.35 56	0.33 408	0.44 96	0.46 195	0.32 187	0.32 171	0.37 224	0.32 278	0.35 138	0.32 273	0.28 554	0.27 544	0.31 556	0.30 526	0.31 459

StereoVision	0.45 274	0.72 421	1.94 368	0.33 320	0.32 425	0.47 172	0.26 289	0.68 273	0.57 302	0.32 187	0.89 527	0.45 290	0.27 225	0.49 258	0.36 302	0.13 369	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.13 222

testlalala_base	0.46 284	0.30 182	1.82 308	0.34 351	0.27 363	0.55 256	0.21 153	0.85 413	0.32 50	0.32 187	0.39 219	0.31 194	0.23 163	0.30 92	0.28 215	0.95 602	0.30 552	0.09 134	0.21 474	1.03 597	0.18 344

ITERv2	0.21 45	0.21 53	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.39 90	0.12 4	0.36 29	0.31 43	0.33 191	0.21 73	0.16 38	0.17 67	0.32 108	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

MM-Stereo_test2	0.38 192	0.28 159	2.46 483	0.43 469	0.15 93	0.50 195	0.25 267	0.47 130	0.38 105	0.33 191	0.26 121	0.23 117	0.22 146	0.34 131	0.29 230	0.08 49	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.36 505	0.22 404

AIO-test2	0.49 323	1.15 558	1.96 380	0.42 465	0.37 479	0.50 195	0.23 214	0.79 374	0.70 437	0.33 191	0.53 330	0.27 170	0.22 146	0.67 331	0.29 230	0.73 593	0.08 152	0.13 371	0.17 425	0.17 263	0.18 344

DilatedVolume-Stereo	0.26 92	0.20 34	0.64 33	0.25 117	0.15 93	0.41 109	0.18 104	0.42 78	0.35 71	0.34 194	0.34 187	0.25 144	0.23 163	0.43 196	0.53 400	0.09 107	0.09 226	0.08 75	0.10 196	0.12 130	0.11 147

AIO_test	0.39 207	0.37 245	1.19 135	0.73 570	0.67 572	0.35 56	0.25 267	0.47 130	0.34 65	0.34 194	0.22 86	0.33 208	0.17 67	1.31 422	0.19 45	0.11 281	0.15 423	0.08 75	0.21 474	0.15 204	0.23 428

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 182	0.37 245	1.21 141	0.26 148	0.18 192	0.73 476	0.18 104	0.53 182	0.41 144	0.35 196	0.30 151	0.58 373	0.22 146	0.33 119	0.95 490	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.13 160	0.15 277

WCG-NET	0.30 122	0.42 283	1.26 149	0.24 98	0.12 8	0.43 132	0.24 247	0.40 62	0.56 298	0.35 196	0.37 201	0.26 158	0.24 175	0.29 82	0.19 45	0.08 49	0.12 352	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.10 122

WCG-NET（raft）	0.32 136	0.53 340	1.21 141	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.24 247	0.40 62	0.50 232	0.35 196	0.35 192	0.47 311	0.25 191	0.35 138	0.20 72	0.08 49	0.29 548	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.11 147

Anonymous3	0.42 240	0.35 233	2.09 406	0.33 320	0.24 314	0.72 469	0.31 377	0.74 308	0.55 287	0.35 196	0.40 224	0.33 208	0.29 254	0.44 205	0.28 215	0.18 480	0.18 472	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.17 324

raft+_RVC	0.44 256	0.67 405	1.85 319	0.34 351	0.71 577	0.51 205	0.25 267	0.64 252	0.51 240	0.35 196	0.45 249	0.32 202	0.28 240	0.43 196	0.32 273	0.09 107	0.19 485	0.10 188	0.09 160	0.20 327	0.40 544

riskmin	0.37 182	0.22 74	1.74 248	0.32 297	0.20 240	0.48 180	0.20 132	0.66 260	0.46 195	0.36 201	0.34 187	0.69 435	0.45 394	0.39 176	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.08 129	0.13 160	0.16 306

MC-Stereo	0.32 136	0.31 194	1.46 187	0.31 268	0.15 93	0.53 233	0.19 113	0.44 96	0.35 71	0.36 201	0.38 211	0.27 170	0.27 225	0.42 193	0.19 45	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.16 406	0.20 327	0.13 222

TRStereo	0.53 370	0.76 434	2.38 467	0.42 465	0.29 385	0.69 454	0.23 214	1.81 608	0.55 287	0.36 201	0.32 171	0.47 311	0.40 343	0.46 229	0.25 185	0.12 339	0.11 326	0.11 254	0.41 570	0.13 160	0.32 502

RALCasStereoNet	0.45 274	0.88 484	1.85 319	0.30 241	0.26 349	0.49 187	0.26 289	0.58 215	0.51 240	0.36 201	0.48 275	0.36 222	0.28 240	0.55 285	0.34 291	0.10 212	0.53 591	0.09 134	0.08 129	0.25 399	0.34 514

Reg-Stereo(zero)	0.46 284	0.17 7	2.10 410	0.24 98	0.34 447	0.51 205	0.42 461	0.50 151	0.54 280	0.37 205	0.46 257	0.54 344	0.60 476	0.43 196	1.10 515	0.08 49	0.09 226	0.08 75	0.22 483	0.12 130	0.22 404

tg	0.37 182	0.55 354	1.35 165	0.28 190	0.16 124	0.57 291	0.18 104	0.57 209	0.49 222	0.37 205	0.44 245	0.38 232	0.24 175	0.46 229	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.43 546	0.36 524

rvit_0105_3	0.39 207	0.47 319	1.46 187	0.33 320	0.19 225	0.45 146	0.35 421	0.69 276	0.65 393	0.37 205	0.37 201	0.40 246	0.31 271	0.44 205	0.30 250	0.18 480	0.17 461	0.17 475	0.18 438	0.15 204	0.15 277

rafts_anoy	0.43 246	0.89 487	1.96 380	0.32 297	0.30 398	0.48 180	0.24 247	0.62 241	0.49 222	0.37 205	0.38 211	0.33 208	0.30 262	0.51 267	0.34 291	0.10 212	0.39 577	0.13 371	0.15 386	0.17 263	0.15 277

iRaftStereo_RVC	0.37 182	0.53 340	1.41 176	0.28 190	0.15 93	0.52 224	0.20 132	0.54 193	0.46 195	0.37 205	0.43 234	0.41 252	0.23 163	0.36 151	0.26 195	0.09 107	0.15 423	0.12 312	0.11 259	0.41 538	0.37 531

CREStereo++_RVC	0.33 145	0.29 169	1.74 248	0.24 98	0.16 124	0.54 241	0.15 61	0.40 62	0.55 287	0.37 205	0.51 305	0.24 131	0.19 114	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.30 526	0.08 57	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 274	0.54 345	2.11 411	0.29 222	0.16 124	0.43 132	0.24 247	0.54 193	0.45 185	0.37 205	0.46 257	0.34 214	0.27 225	1.98 533	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.14 184	0.08 69

XX-TBD	0.34 153	0.77 443	1.75 254	0.34 351	0.13 35	0.51 205	0.17 88	0.43 87	0.50 232	0.37 205	0.49 292	0.23 117	0.18 91	0.28 65	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

rvit_stereo_0075_2	0.40 213	0.40 269	1.88 334	0.33 320	0.32 425	0.41 109	0.22 179	0.58 215	0.53 267	0.38 213	0.51 305	0.40 246	0.27 225	0.44 205	0.29 230	0.20 505	0.15 423	0.22 521	0.15 386	0.18 290	0.23 428

EKT-Stereo	1.47 590	0.49 325	1.93 358	2.57 624	19.31 641	0.55 256	0.22 179	0.69 276	0.42 155	0.38 213	0.36 198	0.43 270	0.27 225	0.69 340	0.26 195	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.16 406	0.20 327	0.15 277

CASnet	0.28 102	0.31 194	1.20 139	0.28 190	0.11 2	0.47 172	0.19 113	0.44 96	0.44 170	0.38 213	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.29 82	0.19 45	0.10 212	0.06 23	0.15 437	0.12 299	0.16 241	0.07 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 153	0.24 107	1.16 130	0.28 190	0.15 93	0.57 291	0.23 214	0.79 374	0.47 213	0.38 213	0.37 201	0.40 246	0.25 191	0.47 240	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.13 333	0.19 311	0.27 466

RAFT+CT+SA	0.50 334	0.86 477	1.82 308	0.37 410	0.75 579	0.54 241	0.34 413	0.77 343	0.63 372	0.38 213	0.55 352	0.34 214	0.29 254	0.68 334	0.27 205	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.51 583	0.29 440	0.41 549

GMStereo	0.38 192	0.99 527	1.91 352	0.27 165	0.16 124	0.39 90	0.23 214	0.47 130	0.62 360	0.38 213	0.34 187	0.25 144	0.25 191	0.39 176	0.29 230	0.14 412	0.08 152	0.10 188	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 256	0.61 369	1.89 341	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.35 421	0.67 269	0.53 267	0.39 219	0.50 300	0.59 376	0.43 382	0.51 267	0.49 383	0.10 212	0.12 352	0.13 371	0.16 406	0.24 386	0.19 361

qqq	0.38 192	0.21 53	1.34 164	0.28 190	0.15 93	0.45 146	0.26 289	0.76 332	0.52 248	0.39 219	0.41 228	0.46 303	0.36 299	0.96 383	0.30 250	0.11 281	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

MM-Stereo_test1	0.41 220	0.39 264	2.29 451	0.38 426	0.26 349	0.44 139	0.28 332	0.63 249	0.51 240	0.40 221	0.32 171	0.26 158	0.26 205	0.46 229	0.22 123	0.09 107	0.21 505	0.10 188	0.09 160	0.39 530	0.15 277

FACV-RUCA	0.58 408	0.40 269	1.78 274	0.43 469	1.67 619	0.48 180	0.28 332	0.69 276	0.62 360	0.40 221	0.53 330	0.33 208	0.63 493	0.40 181	0.31 262	0.13 369	0.11 326	0.62 587	0.12 299	0.70 582	0.98 602

testlalala2	0.44 256	0.28 159	2.59 512	0.64 562	0.56 551	0.57 291	0.20 132	0.78 358	0.52 248	0.40 221	0.39 219	0.45 290	0.21 136	0.27 51	0.22 123	0.09 107	0.10 276	0.08 75	0.29 516	0.12 130	0.10 122

11t1	0.33 145	0.19 18	1.41 176	0.33 320	0.16 124	0.48 180	0.21 153	0.67 269	0.48 216	0.40 221	0.34 187	0.32 202	0.33 283	0.42 193	0.27 205	0.11 281	0.12 352	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.14 242

4D-IteraStereo	0.44 256	0.96 511	2.63 517	0.27 165	0.30 398	0.45 146	0.25 267	0.52 173	0.50 232	0.40 221	0.31 165	0.40 246	0.19 114	0.35 138	0.32 273	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.11 259	0.19 311	0.30 488

RCA-Stereo	0.34 153	0.32 202	1.30 156	0.26 148	0.14 64	0.58 309	0.23 214	0.78 358	0.62 360	0.40 221	0.44 245	0.28 179	0.35 293	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.08 69

x	0.35 164	0.20 34	1.36 166	0.33 320	0.17 154	0.47 172	0.24 247	0.75 319	0.54 280	0.40 221	0.40 224	0.42 266	0.34 291	0.45 220	0.32 273	0.11 281	0.14 397	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

iRaft-Stereo_5w	0.54 376	1.01 533	2.08 405	0.27 165	0.21 254	0.49 187	0.28 332	0.73 304	0.58 313	0.40 221	0.61 403	0.62 388	0.46 409	1.78 494	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.39 530	0.12 184

test-1	0.44 256	0.48 322	1.69 230	0.30 241	0.27 363	0.50 195	0.28 332	0.80 378	0.43 166	0.40 221	0.54 342	0.41 252	0.24 175	0.31 99	1.16 525	0.09 107	0.20 496	0.10 188	0.17 425	0.11 119	0.26 459

ACV-stereo	0.66 460	0.76 434	2.86 548	0.32 297	0.25 332	1.01 553	0.60 535	0.59 223	0.52 248	0.41 230	0.45 249	1.55 591	0.94 555	1.40 433	0.69 451	0.14 412	0.13 376	0.12 312	0.11 259	0.20 327	0.19 361

LL-Strereo2	0.41 220	0.90 491	1.83 314	0.44 476	0.24 314	0.54 241	0.27 314	0.58 215	0.45 185	0.41 230	0.33 180	0.44 281	0.21 136	0.44 205	0.34 291	0.09 107	0.08 152	0.16 456	0.14 361	0.17 263	0.17 324

knoymous	0.34 153	0.25 112	1.75 254	0.24 98	0.18 192	0.45 146	0.24 247	0.57 209	0.38 105	0.41 230	0.39 219	0.55 348	0.25 191	0.38 170	0.23 148	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.07 99	0.13 160	0.12 184

UDGNet	0.44 256	1.02 537	1.74 248	0.35 368	0.19 225	0.58 309	0.23 214	0.49 145	0.66 408	0.41 230	0.38 211	0.34 214	0.29 254	0.53 277	0.30 250	0.24 536	0.10 276	0.37 570	0.19 458	0.27 429	0.15 277

dd	0.42 240	0.96 511	1.77 269	0.31 268	0.17 154	0.57 291	0.26 289	0.49 145	0.68 419	0.41 230	0.40 224	0.34 214	0.27 225	0.45 220	0.40 334	0.17 468	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.21 341	0.12 184

SA	0.50 334	0.75 433	1.95 371	0.31 268	0.61 567	0.57 291	0.31 377	0.91 465	0.73 472	0.42 235	0.62 408	0.38 232	0.47 417	0.68 334	0.29 230	0.09 107	0.09 226	0.13 371	0.32 539	0.30 451	0.10 122

test_4	0.40 213	0.37 245	2.01 389	0.29 222	0.21 254	0.50 195	0.28 332	0.47 130	0.39 118	0.42 235	0.76 497	0.38 232	0.22 146	0.52 271	0.33 284	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.15 386	0.28 435	0.07 29

PSMNet-ADL	0.51 351	0.38 255	1.65 221	0.35 368	0.21 254	0.67 436	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.42 235	0.52 319	0.70 445	0.45 394	1.91 526	0.57 419	0.15 431	0.13 376	0.11 254	0.13 333	0.15 204	0.20 377

GANet-ADL	0.44 256	0.41 276	2.31 453	0.33 320	0.20 240	0.57 291	0.25 267	0.75 319	0.54 280	0.42 235	0.59 381	0.56 360	0.30 262	0.40 181	0.38 315	0.14 412	0.11 326	0.09 134	0.08 129	0.22 358	0.17 324

AnonymousM	0.37 182	0.44 299	1.50 200	0.25 117	0.15 93	0.52 224	0.23 214	0.60 233	0.42 155	0.42 235	0.32 171	0.30 191	0.25 191	0.34 131	0.23 148	0.11 281	0.09 226	0.71 592	0.36 558	0.12 130	0.07 29

gcap-zeroshot	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.31 268	0.32 425	0.69 454	0.21 153	0.74 308	0.52 248	0.43 240	0.35 192	0.62 388	0.24 175	0.41 185	0.24 172	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.31 533	0.08 57	0.09 95

MIM_Stereo	0.41 220	0.60 365	1.88 334	0.31 268	0.21 254	0.50 195	0.19 113	0.64 252	0.44 170	0.43 240	0.53 330	0.43 270	0.27 225	0.51 267	0.28 215	0.08 49	0.14 397	0.11 254	0.10 196	0.26 419	0.26 459

Any-RAFT	0.38 192	0.25 112	1.89 341	0.27 165	0.17 154	0.68 448	0.21 153	0.78 358	0.53 267	0.43 240	0.43 234	0.54 344	0.30 262	0.41 185	0.20 72	0.10 212	0.12 352	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.09 95

cross-raft	0.40 213	0.27 135	2.22 437	0.30 241	0.17 154	0.49 187	0.35 421	0.71 287	0.39 118	0.43 240	0.45 249	0.64 400	0.25 191	0.32 108	0.25 185	0.08 49	0.08 152	0.09 134	0.23 487	0.11 119	0.14 242

CFNet-RSSM	0.41 220	0.32 202	2.20 432	0.27 165	0.44 514	0.52 224	0.19 113	0.76 332	0.48 216	0.43 240	0.36 198	0.54 344	0.26 205	0.33 119	0.25 185	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.09 95

Gwc-CoAtRS	0.38 192	0.33 211	1.92 355	0.27 165	0.41 504	0.48 180	0.19 113	0.59 223	0.46 195	0.43 240	0.39 219	0.57 366	0.26 205	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.31 533	0.11 119	0.09 95

FE-Mocha	0.41 220	0.31 194	1.44 183	0.28 190	0.33 438	0.41 109	0.17 88	0.69 276	0.45 185	0.44 246	0.50 300	0.41 252	0.45 394	0.36 151	1.17 527	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.21 474	0.13 160	0.13 222

UGAM	0.58 408	0.47 319	2.21 433	0.30 241	0.19 225	0.53 233	0.34 413	0.59 223	0.63 372	0.44 246	0.73 488	0.78 480	0.37 314	2.58 586	0.39 326	0.10 212	0.08 152	0.17 475	0.14 361	0.42 544	0.17 324

test_sample2	0.41 220	0.19 18	1.23 144	0.31 268	0.17 154	0.51 205	0.27 314	0.81 382	0.55 287	0.44 246	0.45 249	0.46 303	0.38 321	1.51 451	0.30 250	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.14 242

test_sample1	0.40 213	0.18 12	1.19 135	0.31 268	0.18 192	0.48 180	0.23 214	0.78 358	0.49 222	0.44 246	0.44 245	0.45 290	0.41 354	1.39 430	0.33 284	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.13 222

TestStereo1	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

SA-5K	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

ICVP	0.46 284	0.29 169	2.41 472	0.33 320	0.22 281	0.59 326	0.55 520	0.75 319	0.50 232	0.44 246	0.60 396	0.49 324	0.35 293	0.53 277	0.37 308	0.16 452	0.16 441	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.15 277
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 174	0.28 159	1.58 211	0.23 80	0.11 2	0.62 379	0.24 247	0.79 374	0.64 380	0.44 246	0.52 319	0.28 179	0.26 205	0.50 264	0.24 172	0.11 281	0.06 23	0.09 134	0.06 26	0.16 241	0.06 1

XX-Stereo	0.55 388	0.54 345	3.50 597	0.48 508	0.39 488	0.54 241	0.17 88	0.89 447	0.40 134	0.44 246	0.65 445	0.85 508	0.19 114	0.77 362	0.21 94	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.17 263	0.14 242

FADNet_RVC	0.81 531	1.14 554	2.42 474	0.30 241	0.24 314	0.71 463	0.24 247	0.95 504	0.61 342	0.44 246	0.56 364	0.59 376	0.42 372	1.52 453	0.68 449	0.94 601	0.96 618	0.28 547	1.00 616	0.90 593	1.36 618

FADNet	0.64 446	1.22 567	2.06 398	0.32 297	0.30 398	0.66 430	0.29 356	0.88 441	0.72 457	0.44 246	0.48 275	0.66 412	0.57 463	1.84 512	0.45 362	0.46 577	0.20 496	0.17 475	0.19 458	0.59 573	0.24 440

rvit_105_1	0.44 256	0.54 345	1.46 187	0.36 387	0.24 314	0.51 205	0.45 486	0.75 319	0.74 476	0.45 257	0.44 245	0.44 281	0.36 299	0.62 311	0.38 315	0.20 505	0.18 472	0.18 495	0.22 483	0.18 290	0.18 344

RAFT-Test	0.44 256	0.38 255	2.01 389	0.27 165	0.44 514	0.64 409	0.37 436	0.72 292	0.57 302	0.45 257	0.48 275	0.65 405	0.24 175	0.35 138	0.29 230	0.09 107	0.11 326	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.11 147

TANstereo	0.33 145	0.49 325	1.75 254	0.23 80	0.12 8	0.54 241	0.16 78	0.40 62	0.45 185	0.45 257	0.51 305	0.26 158	0.22 146	0.29 82	0.20 72	0.10 212	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.11 147

ACVNet	0.45 274	0.44 299	1.79 295	0.28 190	0.21 254	0.59 326	0.36 428	0.66 260	0.68 419	0.45 257	0.59 381	0.69 435	0.40 343	0.44 205	0.55 407	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.34 488	0.10 122

CFNet-ft	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

FADNet-RVC	0.61 430	1.26 573	2.12 414	0.33 320	0.26 349	0.59 326	0.29 356	0.86 423	0.62 360	0.45 257	0.50 300	0.62 388	0.46 409	1.73 486	0.55 407	0.17 468	0.20 496	0.17 475	0.18 438	0.59 573	0.28 472

CFNet_RVC	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

DN-CSS_ROB	0.48 305	1.23 568	1.99 386	0.39 436	0.22 281	0.56 273	0.19 113	0.75 319	0.61 342	0.45 257	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.70 345	0.32 273	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.36 505	0.12 184

RAFT-Stereo-weight	0.34 153	0.29 169	1.43 181	0.28 190	0.28 377	0.55 256	0.22 179	0.78 358	0.48 216	0.46 265	0.38 211	0.36 222	0.17 67	0.33 119	0.23 148	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.09 95

CFNet	0.58 408	0.96 511	1.78 274	0.33 320	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.88 441	0.75 489	0.46 265	0.59 381	0.58 373	0.40 343	2.29 559	0.48 378	0.12 339	0.09 226	0.15 437	0.14 361	0.30 451	0.15 277

MyStereo04	0.48 305	0.40 269	2.65 521	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.83 395	0.75 489	0.47 267	0.36 198	0.53 338	0.42 372	0.53 277	0.39 326	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

GwcNet-ADL	0.50 334	0.74 431	2.90 556	0.31 268	0.20 240	0.58 309	0.29 356	0.87 432	0.64 380	0.47 267	0.47 263	0.56 360	0.33 283	0.46 229	0.46 363	0.13 369	0.12 352	0.09 134	0.09 160	0.14 184	0.21 389

Patchmatch Stereo++	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.60 338	0.29 356	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo_v2	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.26 289	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.49 258	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

HUI-Stereo	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.45 220	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ASMatch	0.60 422	0.43 288	2.58 510	0.91 585	0.36 468	0.56 273	0.25 267	0.52 173	0.61 342	0.47 267	1.21 563	0.47 311	0.66 502	1.34 425	0.94 488	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.10 97	0.16 306

iGMRVC	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.55 285	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

iRAFT	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

CRE-IMP	0.41 220	0.22 74	1.76 260	0.48 508	0.17 154	0.79 507	0.69 557	0.52 173	0.52 248	0.47 267	0.42 232	0.45 290	0.26 205	0.41 185	0.31 262	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.23 428

RAFT-IKP	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.16 124	0.60 338	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.50 264	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

GES	0.44 256	0.28 159	1.88 334	0.30 241	0.18 192	0.61 359	0.30 364	0.88 441	0.46 195	0.47 267	0.52 319	0.39 238	0.42 372	0.58 293	0.67 446	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.15 204	0.17 324

HCRNet	0.46 284	0.49 325	1.65 221	0.38 426	0.29 385	0.58 309	0.22 179	0.75 319	0.62 360	0.47 267	0.49 292	0.48 322	0.36 299	1.12 404	0.37 308	0.15 431	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.17 263	0.17 324

AFF-stereo	0.44 256	0.96 511	1.78 274	0.31 268	0.15 93	0.50 195	0.21 153	0.64 252	0.63 372	0.47 267	0.64 436	0.49 324	0.34 291	0.46 229	0.31 262	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.37 513	0.10 122

FENet	0.44 256	0.30 182	2.42 474	0.32 297	0.17 154	0.58 309	0.22 179	0.77 343	0.59 320	0.47 267	0.42 232	0.55 348	0.38 321	0.49 258	0.47 372	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.16 306

GANet-RSSM	0.55 388	0.73 428	1.90 346	0.36 387	0.26 349	0.59 326	0.27 314	0.78 358	0.52 248	0.47 267	0.57 372	0.63 391	0.45 394	1.92 530	0.43 351	0.14 412	0.10 276	0.25 540	0.11 259	0.34 488	0.14 242

NVstereo2D	0.58 408	0.40 269	2.03 396	0.35 368	0.35 460	0.69 454	0.39 448	0.91 465	0.80 516	0.47 267	0.53 330	0.67 421	0.46 409	1.99 536	0.48 378	0.19 495	0.11 326	0.17 475	0.13 333	0.25 399	0.25 449

DFGA-Net	0.51 351	1.06 542	1.75 254	0.30 241	0.24 314	0.54 241	0.22 179	0.63 249	0.60 325	0.48 285	0.51 305	0.35 218	0.27 225	1.82 506	0.53 400	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.12 299	0.37 513	0.15 277

CoDeX	0.52 364	0.43 288	2.25 444	0.29 222	0.26 349	0.61 359	0.32 400	0.99 534	0.68 419	0.48 285	0.55 352	0.52 336	0.40 343	1.60 468	0.35 299	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.12 184

PCWNet_CMD	0.46 284	0.45 307	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.57 463	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.18 290	0.14 242

Anonymous_2	0.74 505	0.32 202	1.65 221	0.33 320	0.30 398	0.67 436	0.32 400	0.69 276	0.46 195	0.48 285	0.41 228	0.84 504	0.58 469	0.51 267	0.40 334	0.32 562	0.38 570	1.43 619	3.69 635	0.80 590	0.27 466

raft_robust	0.55 388	0.84 470	1.73 244	0.28 190	0.54 545	0.53 233	0.25 267	0.88 441	0.75 489	0.48 285	0.46 257	0.76 474	0.75 525	1.46 441	0.27 205	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.30 526	0.26 419	0.16 306

test_5	0.51 351	0.87 480	1.99 386	0.37 410	0.65 571	0.58 309	0.35 421	0.78 358	0.62 360	0.48 285	0.55 352	0.45 290	0.40 343	0.72 349	0.30 250	0.09 107	0.07 52	0.12 312	0.12 299	0.33 477	0.38 534

NRIStereo	0.46 284	0.25 112	1.77 269	0.47 500	0.16 124	0.95 545	0.74 565	0.51 159	0.56 298	0.48 285	0.39 219	0.59 376	0.29 254	0.77 362	0.32 273	0.11 281	0.13 376	0.11 254	0.09 160	0.21 341	0.24 440

RALAANet	0.43 246	0.98 523	1.90 346	0.32 297	0.23 301	0.48 180	0.19 113	0.67 269	0.53 267	0.48 285	0.45 249	0.39 238	0.30 262	0.48 246	0.37 308	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.14 361	0.27 429	0.10 122

111	0.48 305	1.09 546	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.59 326	0.26 289	0.83 395	0.78 508	0.48 285	0.52 319	0.56 360	0.38 321	0.49 258	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.23 371	0.35 516

RASNet	0.61 430	0.68 408	2.03 396	0.35 368	0.46 529	0.65 423	0.28 332	0.78 358	0.70 437	0.48 285	0.64 436	0.93 532	0.61 485	2.21 555	0.73 463	0.12 339	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.14 184	0.11 147

MSMDNet	0.46 284	0.44 299	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.56 457	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.13 371	0.10 196	0.18 290	0.15 277

UCFNet_RVC	0.48 305	0.82 464	1.85 319	0.30 241	0.27 363	0.64 409	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.48 285	0.53 330	0.63 391	0.41 354	0.88 379	0.38 315	0.15 431	0.10 276	0.17 475	0.17 425	0.18 290	0.15 277

RAFT_CTSACE	0.46 284	0.76 434	2.07 400	0.35 368	0.30 398	0.54 241	0.30 364	0.61 237	0.48 216	0.49 297	0.76 497	0.55 348	0.36 299	0.58 293	0.22 123	0.08 49	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.41 538	0.08 69

DeepStereo_RVC	0.44 256	0.28 159	1.92 355	0.49 510	0.17 154	0.60 338	0.59 533	0.50 151	0.52 248	0.49 297	0.45 249	0.39 238	0.86 543	0.45 220	0.33 284	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

RAFT	0.45 274	0.92 493	1.59 212	0.34 351	0.19 225	0.46 165	0.35 421	0.65 258	0.49 222	0.49 297	0.49 292	0.70 445	0.40 343	0.47 240	0.32 273	0.11 281	0.16 441	0.14 407	0.13 333	0.51 565	0.13 222

CFNet_pseudo	0.45 274	0.46 310	2.23 441	0.25 117	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.10 276	0.15 437	0.10 196	0.17 263	0.14 242

SFCPSM	0.46 284	0.24 107	2.35 462	0.27 165	0.27 363	0.70 461	0.32 400	0.96 509	0.63 372	0.49 297	0.52 319	0.43 270	0.36 299	0.52 271	0.43 351	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.16 241	0.12 184

DIP-Stereo	0.37 182	0.34 224	1.50 200	0.27 165	0.18 192	0.63 396	0.17 88	0.92 474	0.53 267	0.49 297	0.48 275	0.30 191	0.30 262	0.39 176	0.30 250	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.12 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 274	0.46 310	2.22 437	0.26 148	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.09 226	0.16 456	0.10 196	0.17 263	0.14 242

ITSA-stereo	0.48 305	0.33 211	1.20 139	0.33 320	0.18 192	0.60 338	0.29 356	0.94 491	0.80 516	0.50 304	0.49 292	0.53 338	0.59 472	1.25 420	0.64 440	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.23 428

mmm	0.38 192	0.21 53	1.18 133	0.35 368	0.17 154	0.49 187	0.26 289	0.78 358	0.52 248	0.50 304	0.57 372	0.41 252	0.37 314	0.71 347	0.31 262	0.11 281	0.13 376	0.14 407	0.13 333	0.15 204	0.14 242

CBFPSM	0.56 396	0.91 492	1.82 308	0.28 190	0.23 301	0.71 463	0.37 436	0.72 292	0.64 380	0.50 304	0.49 292	1.03 553	0.83 536	0.62 311	1.35 544	0.10 212	0.12 352	0.10 188	0.10 196	0.18 290	0.19 361

DCRE	0.50 334	0.63 386	2.13 416	0.30 241	0.23 301	0.45 146	0.24 247	0.59 223	0.53 267	0.50 304	2.10 594	0.42 266	0.26 205	0.35 138	0.23 148	0.09 107	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.16 241	0.15 277

test_1	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.50 304	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.29 478

test_3	0.44 256	0.20 34	1.70 234	0.36 387	0.32 425	0.47 172	0.30 364	0.73 304	0.49 222	0.50 304	0.30 151	0.45 290	0.22 146	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.10 276	0.11 254	0.35 549	0.29 440	0.28 472

NF-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.44 479	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.45 440	0.79 475	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.16 306

OCTAStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.80 476	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

RE-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

TVStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

xxxx	0.70 481	0.21 53	1.33 161	0.28 190	0.18 192	0.63 396	0.24 247	1.02 554	0.69 428	0.50 304	0.62 408	0.58 373	0.38 321	1.47 448	5.21 625	0.13 369	0.12 352	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.15 277

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 240	0.86 477	1.78 274	0.28 190	0.17 154	0.52 224	0.20 132	0.62 241	0.61 342	0.50 304	0.61 403	0.39 238	0.32 278	0.35 138	0.30 250	0.07 29	0.10 276	0.09 134	0.09 160	0.35 499	0.10 122

PSMNet-RSSM	0.53 370	0.82 464	1.78 274	0.31 268	0.25 332	0.58 309	0.28 332	0.84 406	0.60 325	0.50 304	0.61 403	0.67 421	0.43 382	1.68 478	0.42 342	0.15 431	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.15 204	0.13 222

z-ln-s-r	0.64 446	0.89 487	2.23 441	0.32 297	0.26 349	0.57 291	0.37 436	0.84 406	0.76 498	0.51 317	0.81 505	0.64 400	0.45 394	2.06 542	1.27 539	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.24 386	0.13 222

PSMNet-RUCA	0.58 408	0.82 464	1.89 341	0.59 554	0.56 551	0.64 409	0.36 428	0.84 406	0.69 428	0.51 317	0.68 458	0.53 338	0.43 382	0.56 288	0.43 351	0.34 566	0.18 472	0.44 578	0.29 516	0.48 558	0.30 488

MyStereo8	0.54 376	0.80 455	2.76 538	0.32 297	0.33 438	0.71 463	0.20 132	0.87 432	0.57 302	0.51 317	0.59 381	0.50 327	0.33 283	0.68 334	0.55 407	0.10 212	0.29 548	0.10 188	0.13 333	0.21 341	0.34 514

test-3	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.51 317	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.28 472

LCNet	0.54 376	0.37 245	1.78 274	0.92 586	0.22 281	0.96 546	0.30 364	0.59 223	0.58 313	0.51 317	0.55 352	0.41 252	0.76 527	0.84 372	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.18 438	0.98 596	0.39 540

RAFT-345	0.53 370	0.30 182	2.34 459	0.38 426	0.34 447	0.58 309	0.42 461	0.47 130	0.61 342	0.51 317	1.00 545	0.43 270	0.28 240	1.57 461	0.82 478	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.10 97	0.08 69

cf-r	0.53 370	0.81 460	2.15 422	0.33 320	0.28 377	0.60 338	0.28 332	0.78 358	0.64 380	0.51 317	0.60 396	0.75 469	0.40 343	1.32 423	0.43 351	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.14 242

FADNet-RVC-Resample	0.67 465	1.16 563	3.16 580	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.38 443	0.86 423	0.63 372	0.51 317	0.50 300	0.57 366	0.45 394	1.57 461	0.49 383	0.24 536	0.32 560	0.23 528	0.19 458	0.27 429	0.62 576

HITNet	0.46 284	0.92 493	2.09 406	0.33 320	0.14 64	0.55 256	0.22 179	0.83 395	0.56 298	0.51 317	0.49 292	0.48 322	0.37 314	0.48 246	0.54 406	0.09 107	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.09 95
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample3	0.50 334	0.41 276	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.57 291	0.25 267	0.92 474	0.64 380	0.52 326	0.49 292	0.47 311	0.35 293	1.79 498	0.37 308	0.13 369	0.10 276	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.16 306

MyStereo05	0.49 323	0.41 276	2.72 530	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.82 389	0.77 503	0.52 326	0.37 201	0.51 330	0.42 372	0.52 271	0.38 315	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

1111x	0.74 505	0.21 53	1.93 358	0.31 268	0.17 154	0.63 396	0.32 400	1.03 561	0.74 476	0.52 326	0.62 408	0.57 366	0.47 417	2.38 566	4.25 619	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.12 299	0.12 130	0.14 242

Sa-1000	0.51 351	0.72 421	1.90 346	0.31 268	0.60 563	0.60 338	0.31 377	0.94 491	0.71 447	0.52 326	0.83 511	0.42 266	0.33 283	0.68 334	0.28 215	0.10 212	0.09 226	0.13 371	0.29 516	0.29 440	0.10 122

PSM-softLoss	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

KMStereo	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

raftrobust	0.38 192	0.68 408	1.54 205	0.32 297	0.46 529	0.52 224	0.21 153	0.56 204	0.42 155	0.52 326	0.35 192	0.31 194	0.33 283	0.37 162	0.30 250	0.10 212	0.11 326	0.08 75	0.07 99	0.21 341	0.19 361

GwcNet-RSSM	0.57 403	0.94 501	2.13 416	0.32 297	0.25 332	0.60 338	0.30 364	0.80 378	0.66 408	0.52 326	0.64 436	0.71 450	0.40 343	1.79 498	0.50 388	0.13 369	0.09 226	0.12 312	0.12 299	0.21 341	0.15 277

PA-Net	0.84 535	1.00 529	3.49 596	0.63 561	0.40 497	0.70 461	0.52 509	0.86 423	0.84 529	0.52 326	0.59 381	0.70 445	0.54 448	2.35 562	2.23 585	0.17 468	0.27 544	0.19 501	0.28 512	0.22 358	0.36 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 256	0.38 255	1.79 295	0.34 351	0.20 240	0.57 291	0.28 332	0.92 474	0.69 428	0.52 326	0.55 352	0.61 384	0.33 283	0.48 246	0.39 326	0.17 468	0.08 152	0.17 475	0.11 259	0.18 290	0.12 184
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DDVS	0.62 435	0.40 269	1.40 175	2.21 621	0.35 460	0.87 533	1.00 588	0.69 276	0.50 232	0.53 336	0.56 364	0.90 524	0.37 314	1.22 414	0.47 372	0.15 431	0.14 397	0.14 407	0.12 299	0.19 311	0.22 404

test_sample5	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.53 336	0.59 381	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

DispNO	0.67 465	0.98 523	2.58 510	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.29 356	0.83 395	0.68 419	0.53 336	0.79 504	0.83 499	0.47 417	2.46 577	0.68 449	0.12 339	0.10 276	0.19 501	0.31 533	0.16 241	0.17 324

ffm	0.47 299	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

ff1	0.73 502	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

mmx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

xxx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

CFNet_ucs	0.48 305	0.50 331	2.32 454	0.26 148	0.22 281	0.57 291	0.22 179	0.85 413	0.65 393	0.53 336	0.64 436	0.68 428	0.44 390	0.54 281	0.31 262	0.13 369	0.12 352	0.16 456	0.11 259	0.19 311	0.17 324

anonymousa	0.48 305	0.46 310	2.44 480	0.29 222	0.34 447	0.61 359	0.25 267	0.66 260	0.54 280	0.53 336	0.77 500	0.73 457	0.46 409	0.33 119	0.31 262	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.29 516	0.10 97	0.19 361

NINENet	0.50 334	0.33 211	1.69 230	0.55 541	0.25 332	0.91 541	0.23 214	0.98 522	0.71 447	0.53 336	0.55 352	0.66 412	0.30 262	1.22 414	0.32 273	0.15 431	0.13 376	0.16 456	0.11 259	0.16 241	0.13 222

GEStereo_RVC	0.54 376	0.87 480	1.95 371	0.47 500	0.25 332	0.62 379	0.37 436	1.00 542	0.74 476	0.53 336	0.54 342	0.59 376	0.44 390	1.10 398	0.46 363	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.26 419	0.19 361

RAFT + AFF	0.64 446	1.20 565	1.95 371	0.34 351	0.33 438	0.67 436	0.52 509	0.99 534	0.74 476	0.53 336	0.58 378	0.57 366	0.80 532	1.76 491	0.51 393	0.12 339	0.27 544	0.15 437	0.14 361	0.43 546	0.29 478

UNet	0.54 376	0.44 299	2.83 547	0.31 268	0.33 438	0.74 480	0.27 314	0.82 389	0.61 342	0.53 336	0.54 342	0.72 453	0.54 448	0.78 366	0.56 415	0.11 281	0.09 226	0.13 371	0.11 259	0.14 184	0.12 184

G2L-Stereo	0.55 388	0.85 474	2.18 429	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.27 314	0.77 343	0.55 287	0.54 349	0.52 319	0.71 450	0.36 299	1.75 490	0.50 388	0.13 369	0.11 326	0.13 371	0.11 259	0.29 440	0.15 277

test_sample6	0.52 364	0.44 299	1.81 302	0.33 320	0.18 192	0.55 256	0.27 314	0.94 491	0.66 408	0.54 349	0.62 408	0.47 311	0.36 299	1.97 532	0.38 315	0.14 412	0.10 276	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.16 306

test_sample4	0.50 334	0.42 283	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.56 273	0.26 289	0.93 482	0.65 393	0.54 349	0.54 342	0.45 290	0.36 299	1.79 498	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

DualNet	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.54 349	0.62 408	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

iinet-f	0.57 403	0.93 499	2.27 447	0.31 268	0.25 332	0.83 521	0.33 408	0.81 382	0.65 393	0.54 349	0.63 420	0.73 457	0.67 504	0.73 350	0.67 446	0.13 369	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.43 546	0.16 306

DCANet-4	0.40 213	0.27 135	2.21 433	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.47 263	0.28 179	0.37 314	0.37 162	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

fff	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

ADStereo(finetuned)	0.45 274	0.77 443	2.12 414	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.76 527	0.37 162	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

IER	0.43 246	0.38 255	1.69 230	0.26 148	0.25 332	0.66 430	0.26 289	0.71 287	0.55 287	0.54 349	0.59 381	0.60 382	0.53 445	0.52 271	0.39 326	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.14 184	0.11 147

AASNet	0.56 396	1.03 538	2.34 459	0.37 410	0.33 438	0.65 423	0.29 356	0.96 509	0.73 472	0.54 349	0.60 396	0.55 348	0.38 321	0.59 299	0.58 424	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.43 546	0.24 440

ADLNet2	0.68 472	0.84 470	3.19 584	0.33 320	0.36 468	0.64 409	0.37 436	0.89 447	0.79 513	0.54 349	0.65 445	0.93 532	0.48 426	2.07 544	0.56 415	0.13 369	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.33 477	0.18 344

IRAFT_RVC	0.54 376	0.53 340	1.78 274	0.46 495	0.21 254	0.58 309	0.43 468	0.65 258	0.66 408	0.54 349	0.50 300	0.49 324	0.51 438	1.58 465	1.01 504	0.11 281	0.25 535	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.13 222

DCANet	0.42 240	0.77 443	1.95 371	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.41 354	0.36 151	0.39 326	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

csc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

cscssc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

BEATNet_4x	0.47 299	0.73 428	1.91 352	0.33 320	0.15 93	0.56 273	0.25 267	0.85 413	0.58 313	0.54 349	0.51 305	0.57 366	0.42 372	0.57 289	0.61 431	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.20 327	0.16 306

PS-NSSS	0.63 442	1.00 529	1.81 302	0.30 241	0.31 417	0.63 396	0.34 413	0.98 522	0.69 428	0.54 349	0.74 491	0.51 330	0.41 354	2.43 575	0.48 378	0.24 536	0.17 461	0.27 544	0.18 438	0.27 429	0.21 389

PSMNet_ROB	0.66 460	1.01 533	2.33 457	0.38 426	0.31 417	0.72 469	0.55 520	0.86 423	0.69 428	0.54 349	0.60 396	0.75 469	0.47 417	2.00 537	0.82 478	0.17 468	0.13 376	0.19 501	0.19 458	0.24 386	0.27 466

G2L-ROB	0.51 351	0.95 508	1.96 380	0.29 222	0.22 281	0.59 326	0.28 332	0.76 332	0.57 302	0.55 367	0.45 249	0.70 445	0.32 278	1.38 429	0.47 372	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.20 327	0.13 222

ttt	0.66 460	0.22 74	1.68 228	0.34 351	0.24 314	0.60 338	0.26 289	1.00 542	0.77 503	0.55 367	0.67 450	0.54 344	0.36 299	2.14 551	3.03 600	0.16 452	0.13 376	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.17 324

testlalala	0.36 174	0.30 182	1.77 269	0.28 190	0.33 438	0.60 338	0.22 179	0.55 197	0.51 240	0.55 367	0.35 192	0.31 194	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.10 212	0.13 376	0.09 134	0.24 489	0.08 57	0.07 29

ACRE	0.56 396	1.14 554	2.77 541	0.76 573	0.28 377	0.60 338	0.56 525	0.76 332	0.58 313	0.55 367	0.62 408	0.41 252	0.29 254	0.44 205	0.39 326	0.11 281	0.19 485	0.13 371	0.14 361	0.36 505	0.18 344

AACVNet	0.54 376	0.78 451	1.73 244	0.36 387	0.21 254	0.57 291	0.25 267	0.71 287	0.51 240	0.55 367	0.59 381	0.64 400	0.41 354	2.13 550	0.41 340	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.11 259	0.33 477	0.15 277

HHNet	0.60 422	0.65 397	2.60 515	0.36 387	0.25 332	0.64 409	0.61 539	0.64 252	0.62 360	0.55 367	1.13 560	0.32 202	0.60 476	0.42 193	1.79 567	0.15 431	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.18 290	0.15 277

test_xeample	0.72 493	0.21 53	1.36 166	0.27 165	0.17 154	0.59 326	0.28 332	1.01 551	0.70 437	0.55 367	0.67 450	0.44 281	0.39 335	1.88 523	5.17 624	0.12 339	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.15 277

APVNet	0.70 481	0.67 405	2.71 528	0.38 426	0.36 468	0.85 527	0.43 468	0.91 465	0.68 419	0.55 367	0.69 467	0.75 469	0.55 453	2.31 560	0.78 471	0.17 468	0.17 461	0.24 535	0.19 458	0.33 477	0.23 428

delet	0.52 364	0.54 345	1.62 219	0.31 268	0.35 460	0.74 480	0.46 489	0.85 413	0.74 476	0.55 367	0.60 396	0.67 421	0.50 436	1.12 404	0.57 419	0.11 281	0.11 326	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.12 184

ac_64	0.55 388	0.46 310	1.92 355	0.36 387	0.34 447	0.63 396	0.31 377	0.82 389	0.61 342	0.55 367	0.51 305	0.89 522	0.48 426	1.83 507	0.55 407	0.14 412	0.11 326	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.12 184

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 515	1.04 539	2.06 398	0.94 588	0.35 460	0.89 538	0.40 451	0.85 413	0.63 372	0.55 367	0.63 420	0.75 469	0.38 321	2.38 566	0.48 378	1.10 609	0.31 554	0.36 566	0.21 474	0.53 569	0.55 570

GCST	0.72 493	1.10 547	2.15 422	1.11 598	0.59 558	0.62 379	0.19 113	0.75 319	0.53 267	0.56 378	0.63 420	0.47 311	0.31 271	1.11 401	0.33 284	0.75 595	0.45 581	0.84 595	0.64 601	0.69 581	0.54 567

SMFormer	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.15 204	0.16 306

tta	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.11 147

qqq1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

fff1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

CIPLG	0.56 396	1.19 564	2.46 483	0.80 577	0.31 417	0.61 359	0.57 529	0.76 332	0.57 302	0.56 378	0.63 420	0.41 252	0.30 262	0.45 220	0.40 334	0.11 281	0.20 496	0.13 371	0.13 333	0.35 499	0.19 361

IPLGR_C	0.58 408	1.25 571	2.72 530	0.80 577	0.31 417	0.60 338	0.61 539	0.76 332	0.58 313	0.56 378	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.43 196	0.40 334	0.11 281	0.22 511	0.13 371	0.15 386	0.35 499	0.19 361

PFNet+	0.45 274	0.37 245	1.86 327	0.46 495	0.18 192	0.58 309	0.77 569	0.52 173	0.64 380	0.56 378	0.48 275	0.39 238	0.26 205	0.93 380	0.32 273	0.13 369	0.09 226	0.14 407	0.13 333	0.12 130	0.15 277

RAFT_R40	0.50 334	0.21 53	1.76 260	0.50 514	0.40 497	0.61 359	0.53 513	0.56 204	0.60 325	0.56 378	0.54 342	0.55 348	0.51 438	1.57 461	0.53 400	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.09 95

DGSMNet	2.89 615	0.63 386	3.18 583	3.43 628	4.17 628	2.57 616	6.98 635	0.97 518	0.83 526	0.56 378	1.86 589	0.79 485	0.62 490	1.64 473	1.39 547	4.61 632	5.01 636	5.17 637	4.71 636	4.44 633	4.19 633

hitnet-ft	0.67 465	0.80 455	1.90 346	0.28 190	0.22 281	0.69 454	0.36 428	0.85 413	0.65 393	0.56 378	0.84 514	1.03 553	0.95 558	2.32 561	0.55 407	0.23 528	0.14 397	0.41 574	0.13 333	0.24 386	0.17 324

HI	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

CoSv	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

DualNet (step1)	0.59 416	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.61 585	0.14 397	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample9	0.94 548	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample7	0.47 299	0.33 211	1.49 197	0.34 351	0.20 240	0.51 205	0.30 364	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.17 468	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.18 344

test_for_model	0.64 446	1.60 594	1.82 308	1.23 603	1.02 599	0.53 233	0.23 214	0.75 319	0.50 232	0.57 389	0.29 138	0.25 144	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.76 596	0.31 554	0.08 75	0.07 99	1.68 617	0.50 564

GMStereo_Zeroshot	0.41 220	0.36 242	1.54 205	0.41 454	0.19 225	0.52 224	0.19 113	0.59 223	0.52 248	0.57 389	0.59 381	0.63 391	0.29 254	0.58 293	0.33 284	0.15 431	0.09 226	0.16 456	0.09 160	0.24 386	0.12 184

GMOStereo	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

error version	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

test-v	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

test-2	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

FINET	0.65 455	0.95 508	3.06 570	0.35 368	0.40 497	0.58 309	0.48 501	0.92 474	1.10 572	0.57 389	0.68 458	0.47 311	0.44 390	1.15 409	0.60 428	0.23 528	0.21 505	0.17 475	0.15 386	0.26 419	0.25 449

UPFNet	0.46 284	0.28 159	1.73 244	0.33 320	0.32 425	0.65 423	0.38 443	0.83 395	0.59 320	0.57 389	0.52 319	0.61 384	0.40 343	0.75 354	0.52 396	0.13 369	0.12 352	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.11 147

HGLStereo	0.54 376	0.69 412	2.00 388	0.35 368	0.40 497	0.66 430	0.30 364	0.83 395	0.62 360	0.57 389	0.69 467	0.69 435	0.54 448	1.07 395	0.55 407	0.13 369	0.13 376	0.13 371	0.11 259	0.19 311	0.17 324

R-Stereo Train	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184

RAFT-Stereo	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 416	1.43 586	2.96 560	0.40 447	0.22 281	0.58 309	0.28 332	0.91 465	0.73 472	0.57 389	0.63 420	0.60 382	0.41 354	0.74 353	0.35 299	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.07 99	0.43 546	0.17 324

iResNet	0.51 351	0.76 434	2.59 512	0.41 454	0.17 154	0.64 409	0.27 314	0.82 389	0.70 437	0.57 389	0.64 436	0.43 270	0.36 299	0.70 345	0.52 396	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.21 341	0.13 222

TCMNet	0.66 460	0.85 474	2.55 509	0.50 514	0.52 542	0.72 469	0.39 448	0.87 432	0.72 457	0.58 407	0.68 458	0.63 391	0.46 409	1.70 481	0.63 435	0.18 480	0.18 472	0.23 528	0.18 438	0.38 520	0.27 466

fast-acv-ft	0.63 442	0.88 484	3.10 574	0.38 426	0.30 398	0.79 507	0.48 501	0.69 276	0.72 457	0.58 407	0.78 501	0.76 474	0.60 476	0.67 331	0.73 463	0.15 431	0.15 423	0.18 495	0.17 425	0.37 513	0.16 306

GASNet	0.73 502	1.47 588	3.04 568	0.47 500	0.33 438	0.57 291	0.34 413	0.91 465	0.75 489	0.58 407	0.58 378	0.74 463	0.55 453	2.03 538	0.65 442	0.21 512	0.15 423	0.19 501	0.17 425	0.51 565	0.28 472

gwcnet-sp	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

scenet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

ssnet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

AAGNet	0.88 540	0.33 211	1.79 295	0.54 534	0.98 593	0.62 379	0.46 489	0.50 151	0.60 325	0.58 407	0.53 330	0.50 327	0.73 519	1.23 416	7.48 631	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.14 184	0.09 95

SST-Stereo	0.52 364	0.20 34	1.76 260	0.62 560	0.53 543	0.62 379	0.66 549	0.55 197	0.61 342	0.58 407	0.53 330	0.52 336	0.60 476	1.59 467	0.29 230	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.10 122

GMM-Stereo	0.50 334	0.23 94	2.41 472	0.54 534	0.24 314	0.77 498	0.46 489	0.59 223	0.57 302	0.58 407	0.73 488	0.47 311	0.43 382	0.68 334	0.27 205	0.10 212	0.06 23	0.13 371	0.13 333	0.14 184	0.44 553

222	0.78 519	0.23 94	1.23 144	0.28 190	0.18 192	0.62 379	0.24 247	1.02 554	0.70 437	0.58 407	0.66 447	0.46 303	0.42 372	1.80 502	6.53 630	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.17 324

DMCA	0.41 220	0.52 335	1.26 149	0.31 268	0.24 314	0.59 326	0.26 289	0.77 343	0.63 372	0.58 407	0.48 275	0.57 366	0.35 293	0.40 181	0.50 388	0.14 412	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.15 204	0.15 277

CC-Net-ROB	0.85 536	1.15 558	2.13 416	0.88 583	0.38 485	0.88 537	0.44 479	1.06 567	0.79 513	0.58 407	0.69 467	0.65 405	0.50 436	2.74 597	0.51 393	0.93 600	0.39 577	0.87 596	0.29 516	0.54 570	0.54 567

HSM	0.62 435	0.76 434	1.72 241	0.30 241	0.29 385	0.64 409	0.28 332	0.94 491	0.62 360	0.58 407	0.57 372	1.40 585	0.64 495	2.59 587	0.42 342	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.14 184	0.11 147

iResNet_ROB	0.50 334	1.15 558	1.73 244	0.31 268	0.21 254	0.58 309	0.22 179	0.95 504	0.82 523	0.58 407	0.62 408	0.57 366	0.39 335	0.84 372	0.40 334	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.06 26	0.21 341	0.13 222

xyz-stereo	3.02 618	0.29 169	30.64 653	0.23 80	0.12 8	15.52 638	0.24 247	0.51 159	0.47 213	0.59 421	7.99 631	0.64 400	0.47 417	1.39 430	0.50 388	0.09 107	0.07 52	0.34 563	0.07 99	0.13 160	0.08 69

CASS	0.39 207	0.30 182	1.61 218	0.32 297	0.17 154	0.53 233	0.24 247	0.70 284	0.49 222	0.59 421	0.54 342	0.40 246	0.40 343	0.41 185	0.30 250	0.17 468	0.10 276	0.14 407	0.11 259	0.18 290	0.17 324
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.27 165	0.21 254	0.75 486	0.36 428	0.90 453	0.61 342	0.59 421	0.59 381	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.13 160	0.11 147

CSP-Net	0.50 334	0.39 264	1.25 147	0.29 222	0.23 301	0.77 498	0.35 421	0.86 423	0.57 302	0.59 421	0.59 381	0.65 405	0.40 343	1.77 493	0.44 357	0.16 452	0.11 326	0.10 188	0.10 196	0.20 327	0.14 242

Prome-Stereo	0.49 323	0.30 182	1.76 260	0.60 558	0.23 301	0.63 396	0.42 461	0.62 241	0.60 325	0.59 421	1.03 550	0.43 270	0.72 516	0.60 305	0.33 284	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.43 551

pcwnet_v2	0.64 446	0.49 325	4.41 612	0.32 297	0.27 363	0.60 338	0.25 267	0.97 518	0.88 539	0.59 421	0.70 477	0.63 391	0.55 453	0.66 330	0.37 308	0.17 468	0.15 423	0.15 437	0.14 361	0.21 341	0.23 428

psm_up	0.57 403	0.61 369	1.83 314	0.35 368	0.30 398	0.64 409	0.37 436	0.90 453	0.68 419	0.59 421	0.55 352	0.68 428	0.54 448	1.91 526	0.46 363	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.23 371	0.13 222

DISCO	0.57 403	0.34 224	1.87 332	0.45 490	0.34 447	0.84 523	0.35 421	0.84 406	0.78 508	0.59 421	0.63 420	1.06 560	0.53 445	1.10 398	0.82 478	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.22 358	0.18 344

NOSS_ROB	0.64 446	0.65 397	1.62 219	0.46 495	0.25 332	0.67 436	0.30 364	0.93 482	0.77 503	0.59 421	0.57 372	0.77 476	0.38 321	2.78 598	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.28 547	0.26 504	0.27 429	0.39 540

G2L-Stereo_test	0.55 388	0.97 519	1.89 341	0.33 320	0.24 314	0.75 486	0.38 443	0.79 374	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.74 463	0.39 335	1.56 457	0.43 351	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.08 129	0.28 435	0.13 222

coex_refinement	0.58 408	0.94 501	1.87 332	0.38 426	0.25 332	0.64 409	0.34 413	0.83 395	0.65 393	0.60 430	0.63 420	0.81 492	0.48 426	1.85 514	0.56 415	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.16 241	0.16 306

MSKI-zero shot	0.46 284	0.38 255	2.47 488	0.27 165	0.43 513	0.56 273	0.20 132	0.77 343	0.43 166	0.60 430	0.51 305	0.44 281	0.17 67	0.68 334	0.21 94	0.09 107	0.29 548	0.09 134	0.32 539	0.14 184	0.10 122

DisPM	0.43 246	0.33 211	1.78 274	0.57 547	0.18 192	0.59 326	0.63 546	0.53 182	0.61 342	0.60 430	0.53 330	0.38 232	0.26 205	0.75 354	0.29 230	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.14 242

DEmStereo	0.68 472	0.31 194	2.25 444	0.42 465	0.17 154	0.66 430	0.89 579	0.51 159	0.59 320	0.60 430	1.01 546	0.45 290	1.26 576	1.54 455	2.26 587	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.10 196	0.10 97	0.11 147

MMNet	0.50 334	0.48 322	1.93 358	0.33 320	0.27 363	0.79 507	0.28 332	0.81 382	0.74 476	0.60 430	0.56 364	0.59 376	0.55 453	0.79 367	0.59 426	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.14 242

GwcNet	0.69 477	0.71 417	3.12 577	0.36 387	0.45 523	0.81 515	0.44 479	0.86 423	0.84 529	0.60 430	0.74 491	0.82 497	0.49 433	1.65 474	0.66 443	0.16 452	0.15 423	0.15 437	0.15 386	0.31 459	0.24 440

STTStereo	0.51 351	0.69 412	2.14 421	0.36 387	0.30 398	0.61 359	0.32 400	0.77 343	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.67 421	0.43 382	0.86 375	0.42 342	0.16 452	0.15 423	0.17 475	0.20 468	0.16 241	0.15 277

Nwc_Net	0.68 472	0.83 468	2.53 498	0.41 454	0.39 488	0.77 498	0.38 443	1.01 551	0.70 437	0.60 430	0.99 543	0.98 543	0.68 507	1.41 434	0.63 435	0.23 528	0.15 423	0.23 528	0.25 496	0.23 371	0.18 344

Wz-Net-LNSev	0.59 416	0.96 511	2.47 488	0.34 351	0.37 479	0.79 507	0.44 479	0.86 423	0.77 503	0.61 439	0.67 450	0.79 485	0.56 457	0.64 316	0.62 433	0.15 431	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.19 361

UDG	0.77 515	1.23 568	2.15 422	0.67 567	0.59 558	0.78 503	0.38 443	0.90 453	0.70 437	0.61 439	0.69 467	1.01 549	0.67 504	1.02 390	0.73 463	0.45 575	0.34 561	0.87 596	0.51 583	0.67 580	0.46 556

Consistency-Raft	0.88 540	0.93 499	3.23 588	0.99 592	0.64 570	0.77 498	0.55 520	0.98 522	0.97 554	0.61 439	1.03 550	0.65 405	1.05 565	0.79 367	1.38 546	0.44 573	0.46 583	0.51 582	0.58 595	0.65 578	0.47 557

PFNet	0.60 422	0.33 211	2.47 488	0.41 454	0.55 548	0.62 379	0.27 314	0.61 237	0.63 372	0.61 439	0.56 364	0.45 290	0.32 278	1.88 523	1.14 521	0.28 554	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.26 419	0.20 377

Pruner-Stereo	0.51 351	0.27 135	1.78 274	1.79 614	0.19 225	0.62 379	0.45 486	0.57 209	0.60 325	0.61 439	0.48 275	0.41 252	0.24 175	0.46 229	1.00 500	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.12 130	0.13 222

LMCR-Stereo	0.52 364	0.71 417	2.39 469	0.40 447	0.21 254	0.74 480	0.31 377	1.02 554	0.64 380	0.61 439	0.63 420	0.39 238	0.51 438	0.62 311	0.42 342	0.19 495	0.09 226	0.12 312	0.09 160	0.23 371	0.12 184

ARAFT	0.60 422	1.23 568	3.10 574	0.28 190	0.16 124	0.64 409	0.36 428	0.90 453	0.67 417	0.61 439	0.49 292	0.55 348	0.31 271	1.24 419	0.32 273	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.37 513	0.21 389

acv_ft	0.48 305	0.44 299	1.76 260	0.32 297	0.41 504	0.63 396	0.28 332	0.81 382	0.68 419	0.61 439	0.59 381	0.69 435	0.45 394	0.44 205	0.63 435	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.41 538	0.10 122

AANet_RVC	0.68 472	1.00 529	2.09 406	0.33 320	0.25 332	0.58 309	0.32 400	0.81 382	0.80 516	0.61 439	0.94 535	0.80 489	0.41 354	2.46 577	1.02 506	0.36 569	0.14 397	0.10 188	0.09 160	0.23 371	0.22 404

DeepPruner_ROB	0.50 334	0.70 415	1.94 368	0.29 222	0.26 349	0.63 396	0.31 377	0.80 378	0.48 216	0.61 439	0.55 352	0.66 412	0.38 321	0.98 385	0.40 334	0.19 495	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.23 371	0.17 324

PWCDC_ROB	0.72 493	1.06 542	2.09 406	0.47 500	0.36 468	0.78 503	0.26 289	0.98 522	1.34 589	0.61 439	2.07 592	0.64 400	0.61 485	0.83 370	0.71 456	0.31 561	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.60 576	0.21 389

MultiAttention	2.38 607	0.50 331	1.93 358	1.80 615	2.56 624	10.86 634	2.30 622	1.22 583	0.80 516	0.62 450	1.16 561	1.13 569	0.56 457	16.09 643	1.18 528	0.20 505	0.09 226	0.43 577	1.62 625	0.94 595	1.58 623

Ntro	1.00 556	1.68 601	2.80 545	0.95 589	0.85 585	1.06 559	0.53 513	0.98 522	0.90 545	0.62 450	0.76 497	0.93 532	0.66 502	1.66 475	0.98 494	0.99 605	0.45 581	0.75 594	0.40 567	1.19 603	0.75 586

CRFU-Net	0.56 396	0.38 255	1.86 327	0.46 495	0.26 349	0.82 518	0.36 428	0.90 453	0.49 222	0.62 450	0.59 381	0.78 480	1.35 584	1.00 388	0.48 378	0.15 431	0.14 397	0.17 475	0.10 196	0.19 311	0.14 242

THIR-Stereo	0.86 537	0.62 375	2.13 416	0.25 117	0.16 124	0.58 309	2.74 627	0.59 223	0.51 240	0.62 450	1.62 583	0.97 542	1.80 603	1.69 480	2.25 586	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.11 147

Syn2CoEx	0.70 481	1.07 545	2.74 536	0.43 469	0.30 398	0.64 409	0.42 461	0.99 534	0.78 508	0.62 450	0.78 501	0.74 463	0.72 516	1.92 530	0.61 431	0.20 505	0.17 461	0.19 501	0.15 386	0.29 440	0.22 404

S-Stereo	0.80 523	0.69 412	3.89 603	0.39 436	0.37 479	0.69 454	0.70 560	0.94 491	0.98 557	0.62 450	0.91 528	0.83 499	0.60 476	2.37 563	0.66 443	0.18 480	0.21 505	0.17 475	0.18 438	0.30 451	0.35 516

RYNet	0.70 481	0.56 356	2.25 444	0.35 368	0.41 504	0.86 529	0.43 468	0.94 491	0.82 523	0.62 450	0.53 330	0.91 526	0.60 476	2.70 594	1.00 500	0.14 412	0.11 326	0.16 456	0.14 361	0.25 399	0.27 466

GANetREF_RVC	0.75 508	1.15 558	2.46 483	0.47 500	0.26 349	0.83 521	0.61 539	0.97 518	0.89 543	0.62 450	0.61 403	0.72 453	0.59 472	2.42 572	0.55 407	0.32 562	0.25 535	0.36 566	0.24 489	0.39 530	0.31 496
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 388	0.92 493	2.36 465	0.38 426	0.37 479	0.60 338	0.28 332	0.82 389	0.62 360	0.62 450	0.55 352	0.72 453	0.45 394	1.00 388	0.43 351	0.15 431	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.15 204	0.16 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 299	0.44 299	1.55 207	0.37 410	0.31 417	0.49 187	0.19 113	0.75 319	0.66 408	0.63 459	0.71 481	0.67 421	0.39 335	0.58 293	0.44 357	0.23 528	0.16 441	0.21 518	0.20 468	0.21 341	0.25 449

SQANet	0.80 523	1.58 593	2.53 498	0.76 573	0.83 584	0.76 490	0.36 428	0.83 395	0.64 380	0.63 459	0.69 467	0.73 457	0.51 438	1.21 412	0.53 400	0.77 597	0.29 548	0.59 586	0.29 516	0.86 592	0.61 575

HH	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

HanStereo	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

ssnet_v2	0.55 388	0.60 365	1.86 327	0.32 297	0.22 281	0.72 469	0.44 479	0.94 491	0.74 476	0.63 459	0.54 342	0.81 492	0.47 417	0.77 362	0.70 453	0.16 452	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.30 451	0.30 488

BUS	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.91 541	0.23 214	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.66 412	0.30 262	0.43 196	0.32 273	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

BSDual-CNN	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

hknet	0.47 299	0.29 169	1.70 234	0.30 241	0.24 314	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.64 380	0.63 459	0.53 330	0.80 489	0.38 321	0.77 362	0.37 308	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

dad	0.51 351	1.01 533	1.74 248	0.29 222	0.19 225	0.60 338	0.26 289	0.52 173	0.75 489	0.63 459	0.63 420	0.63 391	0.33 283	0.85 374	0.47 372	0.27 550	0.15 423	0.40 573	0.18 438	0.22 358	0.14 242

DeepPrunerF	0.86 537	0.86 477	2.91 557	0.45 490	0.50 535	0.64 409	0.48 501	1.14 578	2.64 619	0.63 459	0.61 403	0.65 405	0.62 490	2.21 555	1.31 541	0.23 528	0.19 485	0.30 555	0.28 512	0.36 505	0.25 449

ACVNet-4b	1.93 602	1.85 611	4.10 609	1.07 594	0.86 586	1.15 572	0.53 513	1.06 567	1.12 575	0.64 469	1.09 556	1.99 598	0.70 511	2.20 554	9.86 636	5.62 634	0.41 580	1.03 607	0.55 586	1.86 620	0.85 594

IIG-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.54 534	0.23 301	0.61 359	0.21 153	0.73 304	0.65 393	0.64 469	0.69 467	0.69 435	0.38 321	2.09 547	1.39 547	0.11 281	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.09 95

PSM-AAD	0.63 442	0.22 74	1.77 269	0.37 410	0.23 301	0.86 529	1.17 600	0.59 223	0.60 325	0.64 469	0.71 481	0.68 428	2.93 615	0.65 327	0.31 262	0.09 107	0.07 52	0.17 475	0.15 386	0.13 160	0.33 510

KYRaft	0.48 305	0.29 169	1.75 254	0.33 320	0.21 254	0.75 486	0.44 479	0.58 215	0.57 302	0.64 469	0.93 534	0.53 338	0.72 516	0.60 305	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.12 130	0.54 567

NCC-stereo	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404

Abc-Net	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 508	1.06 542	2.11 411	0.64 562	0.59 558	1.13 570	0.43 468	1.14 578	1.05 564	0.64 469	0.71 481	0.96 539	0.61 485	1.21 412	0.76 467	0.37 570	0.18 472	0.27 544	0.24 489	0.56 572	0.32 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 403	0.87 480	2.11 411	0.32 297	0.30 398	0.84 523	0.40 451	0.88 441	0.72 457	0.65 476	0.73 488	0.66 412	0.57 463	0.93 380	0.71 456	0.13 369	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.14 242

SACVNet	0.60 422	0.74 431	1.90 346	0.37 410	0.28 377	0.64 409	0.37 436	0.86 423	0.61 342	0.65 476	0.62 408	0.69 435	0.44 390	2.08 545	0.42 342	0.18 480	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.38 520	0.24 440

OMP-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.56 543	0.37 479	0.60 338	0.26 289	0.70 284	0.65 393	0.66 478	0.60 396	0.69 435	0.32 278	2.09 547	1.20 531	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.10 122

RP	0.67 465	0.82 464	1.94 368	0.43 469	0.44 514	0.65 423	0.45 486	0.89 447	0.82 523	0.66 478	0.92 530	0.99 546	0.76 527	1.55 456	0.66 443	0.25 541	0.18 472	0.23 528	0.20 468	0.31 459	0.22 404

ADCP+	0.94 548	1.12 549	3.14 578	0.34 351	0.39 488	1.06 559	0.79 570	0.89 447	0.80 516	0.66 478	0.67 450	0.85 508	1.55 595	0.93 380	4.55 621	0.13 369	0.11 326	0.16 456	0.15 386	0.26 419	0.25 449

MLCV	0.48 305	0.89 487	1.85 319	0.29 222	0.14 64	0.59 326	0.23 214	0.72 292	0.59 320	0.66 478	0.66 447	0.55 348	0.36 299	1.03 392	0.49 383	0.09 107	0.06 23	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.11 147

GCAP-BAT	0.43 246	0.31 194	1.82 308	0.25 117	0.26 349	0.65 423	0.23 214	0.48 138	0.37 99	0.67 482	0.82 510	0.44 281	0.24 175	0.48 246	0.87 483	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.22 483	0.08 57	0.09 95

LL-Strereo	0.72 493	1.29 575	2.49 491	0.36 387	0.45 523	0.55 256	0.32 400	0.93 482	0.71 447	0.67 482	0.58 378	0.85 508	0.79 531	2.67 593	0.46 363	0.10 212	0.18 472	0.14 407	0.12 299	0.40 535	0.42 550

Wz-Net-SNSev	0.76 511	1.32 580	3.11 576	0.40 447	0.31 417	0.71 463	0.60 535	0.98 522	0.87 535	0.67 482	0.83 511	0.96 539	0.60 476	1.67 477	0.97 492	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.17 425	0.36 505	0.24 440

DDUNet	0.77 515	1.12 549	1.88 334	0.76 573	0.69 575	0.84 523	0.43 468	0.85 413	0.65 393	0.67 482	0.75 494	0.91 526	0.52 443	1.03 392	0.57 419	0.54 581	0.37 566	0.95 602	0.52 585	0.71 583	0.57 571

DRaft	0.62 435	0.38 255	1.76 260	0.24 98	0.16 124	0.64 409	0.66 549	0.53 182	0.53 267	0.67 482	0.99 543	0.38 232	1.00 560	1.44 436	2.10 581	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.14 361	0.18 290	0.21 389

SuperB	1.15 567	1.14 554	5.43 619	0.36 387	0.26 349	0.81 515	0.89 579	0.88 441	1.17 578	0.67 482	0.68 458	0.63 391	1.39 588	1.74 488	3.37 609	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	2.80 627	0.25 449

StereoDRNet-Refined	0.50 334	0.41 276	1.50 200	0.33 320	0.21 254	0.68 448	0.26 289	0.81 382	0.68 419	0.67 482	0.68 458	0.73 457	0.42 372	1.10 398	0.59 426	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.14 361	0.25 399	0.21 389
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 422	0.71 417	1.95 371	0.35 368	0.34 447	0.67 436	0.34 413	0.90 453	0.74 476	0.68 489	0.62 408	0.80 489	0.45 394	1.78 494	0.64 440	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.29 440	0.21 389

DMCA-RVC	0.62 435	0.96 511	2.63 517	0.36 387	0.90 589	0.56 273	0.31 377	0.69 276	0.57 302	0.68 489	0.52 319	0.59 376	0.56 457	1.23 416	0.53 400	0.16 452	0.38 570	0.20 510	0.15 386	0.20 327	0.15 277

z-mn7	0.80 523	1.52 590	2.62 516	0.36 387	0.28 377	1.01 553	0.48 501	0.90 453	1.29 587	0.69 491	1.35 575	0.85 508	0.59 472	2.03 538	1.09 514	0.14 412	0.12 352	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.20 377

w-ln-seven-2	0.68 472	1.13 552	2.46 483	0.36 387	0.27 363	0.65 423	0.44 479	0.87 432	0.83 526	0.69 491	0.75 494	0.72 453	0.63 493	1.56 457	1.15 523	0.13 369	0.13 376	0.15 437	0.14 361	0.35 499	0.19 361

DCVSM-stereo	0.49 323	0.29 169	2.49 491	0.29 222	0.22 281	0.53 233	0.52 509	0.58 215	0.49 222	0.69 491	0.46 257	0.79 485	0.48 426	0.53 277	0.42 342	0.13 369	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.20 327	0.20 377

otaku	1.03 559	1.68 601	2.72 530	0.95 589	0.73 578	1.03 556	0.59 533	0.99 534	0.86 532	0.69 491	1.61 582	0.98 543	0.64 495	1.46 441	1.14 521	0.95 602	0.46 583	0.72 593	0.40 567	1.24 607	0.78 589

AF-Net	0.69 477	0.92 493	2.21 433	0.41 454	0.40 497	0.68 448	0.40 451	1.02 554	0.86 532	0.69 491	1.03 550	1.04 556	0.84 539	1.19 411	0.78 471	0.22 525	0.14 397	0.25 540	0.17 425	0.30 451	0.18 344

CVANet_RVC	0.65 455	0.80 455	2.13 416	0.36 387	0.26 349	0.62 379	0.42 461	0.84 406	0.72 457	0.69 491	0.68 458	0.68 428	0.52 443	2.64 589	0.42 342	0.19 495	0.12 352	0.22 521	0.17 425	0.37 513	0.15 277

CrosDoStereo	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

DeepStereo_LL	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

DPSNet	0.86 537	0.60 365	2.34 459	0.58 549	0.36 468	1.07 564	0.75 566	1.30 589	1.05 564	0.70 497	0.68 458	0.94 536	1.29 577	2.08 545	1.82 568	0.26 545	0.23 519	0.16 456	0.17 425	0.48 558	0.40 544

NCCL2	0.65 455	0.94 501	1.96 380	0.43 469	0.30 398	0.71 463	0.68 555	0.84 406	0.65 393	0.70 497	0.60 396	0.86 514	0.54 448	1.56 457	0.57 419	0.20 505	0.16 441	0.67 590	0.25 496	0.22 358	0.24 440

Wz-Net-TNSev	0.91 544	1.73 605	3.08 571	0.36 387	0.31 417	1.00 552	0.71 561	1.06 567	0.97 554	0.71 501	0.72 486	1.09 564	0.87 544	2.42 572	1.59 557	0.20 505	0.20 496	0.16 456	0.20 468	0.44 554	0.35 516

RGC	0.71 490	0.97 519	2.18 429	0.44 476	0.44 514	0.73 476	0.40 451	0.94 491	0.71 447	0.71 501	1.04 553	1.01 549	0.71 513	1.74 488	0.70 453	0.23 528	0.18 472	0.28 547	0.26 504	0.29 440	0.27 466

GANet	0.75 508	0.84 470	2.01 389	0.40 447	0.25 332	0.74 480	0.66 549	0.87 432	0.73 472	0.71 501	1.07 555	0.84 504	0.59 472	2.71 596	1.15 523	0.17 468	0.16 441	0.44 578	0.16 406	0.31 459	0.20 377

GrayStereo	0.66 460	0.19 18	1.76 260	0.90 584	0.23 301	0.62 379	1.42 614	0.62 241	0.60 325	0.72 504	0.78 501	0.56 360	3.07 618	0.60 305	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.21 474	0.11 119	0.18 344

DSFCA	0.54 376	0.35 233	1.41 176	0.28 190	0.28 377	0.79 507	0.88 578	0.76 332	0.70 437	0.72 504	0.66 447	0.67 421	0.57 463	1.17 410	0.63 435	0.16 452	0.14 397	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.13 222

HSM-Net_RVC	0.67 465	0.34 224	2.23 441	0.26 148	0.19 225	0.67 436	0.29 356	1.26 588	0.69 428	0.72 504	0.70 477	0.78 480	0.42 372	3.77 618	0.41 340	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.11 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 376	0.55 354	1.49 197	0.36 387	0.25 332	0.65 423	0.36 428	0.80 378	0.70 437	0.72 504	0.69 467	0.83 499	0.46 409	1.53 454	0.60 428	0.13 369	0.12 352	0.14 407	0.14 361	0.14 184	0.13 222

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 430	0.61 369	3.35 594	0.33 320	0.58 556	0.66 430	0.20 132	0.98 522	0.55 287	0.73 508	0.52 319	0.99 546	0.65 497	0.58 293	0.29 230	0.10 212	0.16 441	0.10 188	0.41 570	0.29 440	0.20 377

IPLGR	0.54 376	0.56 356	2.68 524	0.36 387	0.18 192	0.62 379	0.54 517	1.02 554	0.64 380	0.73 508	0.46 257	0.47 311	0.45 394	1.12 404	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.19 311	0.12 184

stereogan	0.69 477	0.51 334	2.44 480	0.39 436	0.39 488	1.01 553	0.41 457	0.94 491	0.92 549	0.73 508	0.85 518	1.15 572	0.69 509	1.57 461	0.53 400	0.19 495	0.18 472	0.20 510	0.16 406	0.36 505	0.24 440

YMNet	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

YMNet_1	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

RainbowNet	1.15 567	1.78 607	2.72 530	1.12 599	0.91 590	1.06 559	0.76 568	1.16 582	1.13 577	0.75 513	0.97 540	1.09 564	0.80 532	1.60 468	1.21 533	1.17 611	1.26 622	1.01 606	0.57 592	1.13 601	0.88 599

Wz-Net-MNSev	0.65 455	0.97 519	2.19 431	0.36 387	0.33 438	0.90 539	0.60 535	0.92 474	0.81 522	0.75 513	0.72 486	0.73 457	0.65 497	1.39 430	0.71 456	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.24 386	0.18 344

StereoDRNet	0.64 446	0.88 484	2.35 462	0.41 454	0.45 523	0.73 476	0.47 497	0.94 491	0.74 476	0.75 513	0.54 342	0.74 463	0.47 417	1.70 481	0.72 460	0.15 431	0.14 397	0.15 437	0.14 361	0.20 327	0.19 361

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 481	0.65 397	3.45 595	0.50 514	0.60 563	0.75 486	0.23 214	0.96 509	0.60 325	0.76 516	1.30 570	0.81 492	0.60 476	0.57 289	0.82 478	0.10 212	0.16 441	0.11 254	0.43 573	0.31 459	0.22 404

TransformOpticalFlow	0.64 446	0.56 356	2.66 522	0.44 476	0.26 349	0.62 379	0.28 332	0.83 395	0.71 447	0.76 516	0.74 491	0.91 526	0.85 540	1.83 507	0.81 477	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.11 119	0.12 184

RAFT-RH_RVC	0.61 430	0.50 331	2.33 457	0.36 387	0.29 385	0.60 338	0.18 104	0.44 96	0.58 313	0.76 516	1.91 590	0.47 311	0.29 254	1.60 468	1.23 535	0.14 412	0.07 52	0.13 371	0.13 333	0.10 97	0.09 95

FAT-Stereo	0.70 481	0.54 345	2.88 550	0.36 387	0.29 385	0.62 379	0.54 517	0.97 518	0.87 535	0.76 516	0.92 530	0.94 536	0.80 532	1.84 512	0.57 419	0.18 480	0.19 485	0.17 475	0.16 406	0.22 358	0.25 449

UGAM-zero	0.63 442	0.39 264	2.49 491	0.30 241	0.49 534	0.67 436	0.19 113	0.91 465	0.45 185	0.77 520	0.45 249	1.16 574	0.82 535	2.05 541	0.29 230	0.09 107	0.15 423	0.09 134	0.44 574	0.11 119	0.22 404

PASM	0.72 493	0.68 408	1.91 352	0.47 500	0.44 514	0.60 338	0.51 506	0.76 332	0.80 516	0.77 520	0.67 450	0.87 516	0.61 485	2.40 570	0.67 446	0.32 562	0.35 562	0.36 566	0.41 570	0.45 555	0.39 540

ADCPNet	0.99 553	0.99 527	3.93 606	0.37 410	0.68 574	1.36 578	0.62 544	0.87 432	0.76 498	0.78 522	0.81 505	1.08 562	1.18 574	1.14 407	2.49 592	0.21 512	0.69 606	0.21 518	0.95 614	0.29 440	0.37 531

XPNet_ROB	0.61 430	0.72 421	1.66 225	0.37 410	0.27 363	0.67 436	0.47 497	0.89 447	0.71 447	0.78 522	0.70 477	0.81 492	0.53 445	1.70 481	0.76 467	0.21 512	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.20 327	0.21 389

zh-sn7	0.89 542	1.73 605	3.09 573	0.39 436	0.30 398	0.82 518	0.63 546	0.96 509	0.87 535	0.79 524	1.12 558	0.84 504	0.87 544	2.42 572	1.63 559	0.16 452	0.17 461	0.16 456	0.16 406	0.34 488	0.29 478

MSAF-DinoV2	3.10 619	1.86 613	10.68 629	3.61 629	0.30 398	3.34 620	0.82 575	2.81 621	1.79 607	0.80 525	0.87 522	1.56 592	1.10 570	26.49 655	1.96 571	0.17 468	0.13 376	0.19 501	1.63 626	0.92 594	0.99 607

HBP-ISP	0.76 511	1.30 576	3.19 584	0.35 368	0.26 349	0.85 527	0.54 517	1.03 561	0.72 457	0.80 525	0.69 467	0.68 428	0.83 536	2.04 540	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.29 554	0.25 496	0.28 435	0.24 440

edge stereo	0.81 531	0.73 428	3.30 590	0.37 410	1.21 608	0.62 379	0.39 448	0.93 482	0.79 513	0.80 525	0.88 525	1.14 571	0.71 513	2.18 553	0.71 456	0.21 512	0.20 496	0.26 543	0.18 438	0.38 520	0.26 459

XQC	0.73 502	0.98 523	2.39 469	0.46 495	0.35 460	0.81 515	0.46 489	1.00 542	1.00 558	0.80 525	0.69 467	0.88 520	0.74 524	1.32 423	1.20 531	0.24 536	0.16 441	0.23 528	0.20 468	0.41 538	0.33 510

DRN-Test	0.64 446	0.43 288	2.44 480	0.39 436	0.44 514	0.80 514	0.41 457	1.02 554	0.78 508	0.80 525	0.63 420	0.69 435	0.56 457	1.79 498	0.69 451	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.17 324

ETE_ROB	0.60 422	0.71 417	1.55 207	0.37 410	0.25 332	0.69 454	0.51 506	1.47 596	0.70 437	0.80 525	0.69 467	0.85 508	0.49 433	1.36 427	0.58 424	0.16 452	0.13 376	0.19 501	0.16 406	0.21 341	0.23 428

IGEV-FE	0.53 370	0.34 224	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.70 445	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

IGEV_Zeroshot_test	0.53 370	0.33 211	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.71 450	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

iRaft-Stereo_20w	0.58 408	0.39 264	1.96 380	0.45 490	0.32 425	0.92 543	0.57 529	1.14 578	0.56 298	0.81 531	0.40 224	0.55 348	0.69 509	0.65 327	1.04 509	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.36 558	0.17 263	0.25 449

FBW_ROB	0.83 533	0.77 443	1.77 269	0.44 476	0.30 398	0.87 533	0.46 489	1.10 573	0.91 546	0.81 531	0.75 494	1.01 549	0.61 485	3.66 617	1.23 535	0.26 545	0.23 519	0.36 566	0.25 496	0.27 429	0.62 576

LALA_ROB	0.60 422	0.76 434	1.69 230	0.36 387	0.29 385	0.79 507	0.55 520	0.94 491	0.77 503	0.81 531	0.67 450	0.94 536	0.49 433	0.99 386	0.73 463	0.21 512	0.15 423	0.20 510	0.18 438	0.23 371	0.21 389

WZ-Net	0.92 546	1.31 577	3.76 600	0.41 454	0.36 468	0.86 529	0.71 561	1.00 542	1.06 567	0.82 536	0.92 530	1.06 560	1.05 565	2.16 552	1.61 558	0.19 495	0.13 376	0.15 437	0.16 406	0.32 468	0.28 472

DAS	0.56 396	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	2.40 570	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

SepStereo	0.52 364	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	1.56 457	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

Select-FE	0.65 455	0.67 405	2.76 538	0.49 510	0.55 548	0.79 507	0.16 78	0.90 453	0.53 267	0.84 539	0.55 352	0.91 526	0.75 525	0.57 289	1.16 525	0.11 281	0.18 472	0.11 254	0.49 579	0.14 184	0.31 496

MyStereo06	0.54 376	0.41 276	2.68 524	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.81 382	0.44 170	0.84 539	0.52 319	0.78 480	0.58 469	0.48 246	1.10 515	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 558	1.67 599	2.32 454	0.47 500	0.39 488	1.47 581	0.95 582	0.95 504	0.91 546	0.84 539	0.94 535	1.05 558	0.60 476	2.95 604	0.72 460	0.41 571	0.72 610	0.32 560	0.55 586	0.74 584	1.22 615

MADNet+	1.36 583	1.93 618	5.95 620	0.81 580	0.59 558	1.57 587	1.09 594	1.39 595	1.22 581	0.84 539	1.01 546	1.25 578	1.12 572	3.19 609	2.36 590	0.45 575	0.47 586	0.38 572	0.34 546	0.59 573	0.57 571

CBMV	0.71 490	0.76 434	2.64 519	0.33 320	0.20 240	0.78 503	0.79 570	0.98 522	0.78 508	0.85 543	0.71 481	0.86 514	1.10 570	1.46 441	0.62 433	0.18 480	0.20 496	0.21 518	0.19 458	0.25 399	0.33 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 490	0.41 276	1.59 212	0.40 447	0.45 523	1.06 559	0.55 520	0.98 522	0.71 447	0.88 544	0.97 540	0.82 497	0.88 548	1.68 478	0.94 488	0.32 562	0.26 537	0.32 560	0.27 509	0.34 488	0.30 488

ADCRef	0.80 523	0.96 511	2.29 451	0.37 410	0.35 460	0.96 546	0.51 506	0.87 432	0.75 489	0.88 544	0.83 511	0.61 384	1.36 585	1.02 390	3.27 606	0.13 369	0.11 326	0.17 475	0.19 458	0.25 399	0.21 389

SDNR	1.22 575	0.80 455	2.71 528	0.33 320	1.48 616	1.98 605	0.23 214	1.93 612	2.44 616	0.89 546	2.52 604	1.36 583	0.51 438	3.65 616	1.93 570	0.30 559	0.31 554	0.22 521	0.16 406	0.33 477	0.36 524

DANet	0.80 523	0.65 397	2.21 433	1.19 601	0.48 533	0.74 480	1.25 603	0.89 447	1.53 598	0.89 546	0.71 481	0.96 539	0.56 457	1.83 507	0.96 491	0.18 480	0.16 441	0.19 501	0.16 406	0.26 419	0.29 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.74 505	1.05 540	2.54 504	0.37 410	0.34 447	1.03 556	0.47 497	1.00 542	1.08 569	0.90 548	0.85 518	0.85 508	0.57 463	1.37 428	1.26 538	0.14 412	0.13 376	0.16 456	0.15 386	0.31 459	0.20 377

PAM_32	0.70 481	0.35 233	2.73 535	0.54 534	0.61 567	1.07 564	0.43 468	0.84 406	0.49 222	0.90 548	0.91 528	1.23 576	0.77 530	0.65 327	1.10 515	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.49 579	0.15 204	0.38 534

PWC_ROB	0.70 481	0.94 501	1.88 334	0.39 436	0.39 488	0.62 379	0.30 364	0.98 522	0.94 550	0.91 550	1.29 569	0.77 476	0.62 490	1.62 472	1.03 508	0.18 480	0.11 326	0.18 495	0.13 333	0.51 565	0.22 404

STrans-v2	0.67 465	0.56 356	2.64 519	0.27 165	0.23 301	0.57 291	0.33 408	0.96 509	0.69 428	0.92 551	0.85 518	0.89 522	0.93 552	1.83 507	1.21 533	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.12 184

RTSC	0.72 493	1.00 529	2.22 437	0.40 447	0.29 385	0.82 518	0.31 377	0.96 509	1.10 572	0.92 551	0.81 505	0.78 480	0.58 469	1.23 416	1.55 556	0.18 480	0.17 461	0.14 407	0.17 425	0.43 546	0.30 488

PAM	0.70 481	0.35 233	2.72 530	0.56 543	0.62 569	1.08 566	0.53 513	0.85 413	0.44 170	0.93 553	0.92 530	1.24 577	0.68 507	0.64 316	1.01 504	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.48 577	0.14 184	0.38 534

ACVNet_1	1.33 580	1.91 616	4.03 607	1.09 596	0.88 587	1.19 575	0.66 549	1.24 586	1.17 578	0.94 554	0.96 538	3.09 611	1.04 564	2.37 563	1.11 518	1.04 606	0.48 589	1.03 607	0.48 577	1.12 600	0.83 591

anonymity	0.80 523	0.66 404	1.29 153	0.59 554	0.75 579	0.67 436	0.52 509	0.95 504	0.71 447	0.94 554	0.70 477	0.67 421	0.87 544	0.71 347	1.35 544	0.64 588	0.62 597	0.58 584	1.44 623	0.60 576	0.65 579

EAI-Stereo	0.78 519	0.25 112	1.67 227	0.54 534	0.59 558	1.95 601	2.05 620	1.11 577	0.64 380	0.95 556	1.49 579	0.50 327	0.67 504	0.59 299	1.44 551	0.09 107	0.19 485	0.09 134	0.49 579	0.13 160	0.22 404

psmorigin	1.36 583	0.60 365	13.80 636	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.33 408	0.77 343	0.61 342	0.96 557	0.88 525	1.17 575	0.73 519	4.00 619	0.86 482	0.19 495	0.22 511	0.17 475	0.18 438	0.24 386	0.29 478

pmcnn	1.32 579	1.05 540	2.77 541	0.74 572	1.43 611	0.72 469	0.56 525	0.96 509	0.91 546	0.99 558	2.92 615	6.01 629	0.70 511	2.38 566	3.32 608	0.13 369	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.34 488	0.22 404

zh-mn7	0.80 523	1.54 591	3.00 566	0.35 368	0.27 363	0.72 469	0.41 457	0.93 482	1.11 574	1.00 559	1.28 567	0.75 469	0.57 463	1.87 515	1.18 528	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.26 419	0.21 389

model_zeroshot	0.44 256	0.68 408	1.97 385	0.28 190	0.18 192	0.69 454	0.21 153	0.63 249	0.40 134	1.00 559	0.34 187	0.42 266	0.20 125	0.69 340	0.24 172	0.10 212	0.22 511	0.10 188	0.22 483	0.12 130	0.10 122

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 581	1.70 603	2.50 495	0.56 543	0.40 497	2.15 610	0.99 585	1.24 586	1.26 584	1.02 561	1.10 557	1.29 579	0.88 548	3.10 608	1.08 512	1.66 621	0.83 614	0.68 591	0.88 611	1.57 614	1.80 627

MFMNet_re	0.92 546	1.28 574	2.53 498	0.82 581	0.76 582	0.90 539	0.75 566	0.98 522	1.04 563	1.03 562	1.05 554	0.84 504	0.94 555	0.83 370	0.72 460	0.68 590	0.60 595	0.63 588	0.60 597	0.77 588	0.74 584

NVStereoNet_ROB	1.16 569	0.95 508	2.54 504	0.58 549	0.55 548	0.78 503	0.63 546	1.00 542	1.08 569	1.03 562	4.07 625	1.48 588	1.22 575	2.88 603	1.27 539	0.50 578	0.46 583	0.54 583	0.62 598	0.50 563	0.63 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 511	0.42 283	2.68 524	0.33 320	0.22 281	0.74 480	0.47 497	0.96 509	0.76 498	1.04 564	0.96 538	0.88 520	0.93 552	2.06 542	1.19 530	0.22 525	0.24 522	0.27 544	0.25 496	0.25 399	0.28 472

FTStereo	0.76 511	0.18 12	2.35 462	0.71 569	0.21 254	0.73 476	1.79 617	0.57 209	0.53 267	1.07 565	1.63 584	1.29 579	2.13 607	0.75 354	0.29 230	0.19 495	0.08 152	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.40 544

SHD	0.72 493	0.77 443	2.36 465	0.45 490	0.40 497	0.71 463	0.32 400	1.02 554	1.25 583	1.07 565	0.84 514	0.90 524	0.73 519	1.09 397	0.98 494	0.21 512	0.18 472	0.20 510	0.21 474	0.32 468	0.31 496

NaN_ROB	1.14 565	0.94 501	2.96 560	0.53 529	0.56 551	1.13 570	0.99 585	0.98 522	1.00 558	1.09 567	0.87 522	0.77 476	1.06 567	5.90 627	2.72 595	0.16 452	0.23 519	0.16 456	0.24 489	0.22 358	0.36 524

AnyNet_C32	1.00 556	1.33 582	2.53 498	0.49 510	0.54 545	1.15 572	1.14 598	0.91 465	0.89 543	1.11 568	0.95 537	0.87 516	0.93 552	1.50 450	4.07 616	0.21 512	0.20 496	0.25 540	0.24 489	0.38 520	0.33 510

RTS	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

RTSA	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

G-Net	0.99 553	0.64 390	2.76 538	0.57 547	0.67 572	2.03 606	0.72 564	0.76 332	0.67 417	1.14 571	2.56 606	1.30 582	1.02 562	1.48 449	1.74 565	0.25 541	0.24 522	0.24 535	0.26 504	0.37 513	0.31 496

IMH-64-1	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

IMH-64	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

TDLM	0.67 465	0.92 493	1.76 260	0.37 410	0.24 314	0.66 430	0.56 525	0.82 389	0.74 476	1.16 572	0.62 408	0.61 384	0.48 426	2.70 594	0.50 388	0.20 505	0.11 326	0.35 564	0.14 361	0.32 468	0.16 306

SANet	1.20 571	1.21 566	3.33 593	0.38 426	0.27 363	1.73 596	0.85 576	1.10 573	2.49 618	1.16 572	1.83 588	1.72 594	1.50 594	2.37 563	2.84 598	0.18 480	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.32 468	0.32 502

SGM-Forest	1.04 560	0.42 283	3.59 599	0.41 454	0.32 425	1.05 558	1.32 606	0.94 491	0.83 526	1.16 572	2.23 600	1.03 553	1.39 588	2.49 580	2.35 589	0.21 512	0.21 505	0.20 510	0.19 458	0.23 371	0.32 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 565	1.49 589	4.23 611	0.54 534	0.53 543	1.51 585	1.37 608	1.04 565	1.07 568	1.17 577	1.33 573	1.15 572	1.08 568	1.61 471	2.74 596	0.25 541	0.22 511	0.28 547	0.24 489	0.48 558	0.40 544

CSAN	1.25 576	1.12 549	3.04 568	0.51 519	0.37 479	1.06 559	1.15 599	1.22 583	1.08 569	1.17 577	1.91 590	1.04 556	1.31 580	5.96 628	2.43 591	0.26 545	0.22 511	0.24 535	0.24 489	0.31 459	0.30 488

test_sample8	1.12 563	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.95 504	0.61 342	1.18 579	0.56 364	2.53 606	1.31 580	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

ACVNet_2	1.42 589	1.81 608	3.23 588	1.08 595	0.92 591	1.32 576	0.85 576	1.49 598	1.69 602	1.19 580	1.73 586	2.13 600	1.03 563	2.50 581	1.40 549	0.91 599	0.53 591	1.00 605	0.55 586	2.11 622	0.85 594

ADCMid	0.96 552	1.32 580	2.74 536	0.38 426	0.35 460	0.99 549	0.58 531	0.94 491	0.86 532	1.23 581	1.01 546	1.01 549	1.00 560	1.05 394	3.97 614	0.21 512	0.19 485	0.42 575	0.32 539	0.40 535	0.29 478

WAO-6	1.58 596	1.54 591	2.32 454	1.14 600	1.00 596	2.30 612	1.03 591	1.82 609	2.85 621	1.25 582	2.61 608	2.20 601	1.56 596	2.47 579	1.99 574	0.95 602	0.67 600	1.19 612	0.83 609	1.08 598	0.88 599

LVE	1.96 603	2.17 627	3.14 578	1.68 611	1.80 621	1.63 590	1.03 591	2.34 616	2.81 620	1.25 582	2.89 613	4.24 620	1.29 577	2.79 599	1.44 551	2.85 629	0.91 617	1.18 609	1.46 624	1.23 606	1.10 612

ADCS	1.05 561	1.36 585	2.98 564	0.42 465	0.36 468	0.96 546	0.81 574	1.06 567	1.12 575	1.25 582	0.97 540	1.08 562	0.90 550	1.25 420	4.86 623	0.21 512	0.21 505	0.22 521	0.23 487	0.36 505	0.38 534

JetBlue	1.78 598	1.63 595	3.92 604	0.73 570	1.21 608	4.38 626	3.35 628	1.59 602	1.20 580	1.26 585	1.52 581	2.37 604	1.88 604	3.23 610	3.00 599	0.53 579	0.47 586	0.48 581	0.49 579	1.29 609	0.97 601

ADCL	0.99 553	0.79 453	2.43 478	0.39 436	0.32 425	1.50 584	1.90 618	0.92 474	0.97 554	1.26 585	1.27 566	1.00 548	1.42 590	1.14 407	3.31 607	0.17 468	0.14 397	0.22 521	0.21 474	0.30 451	0.22 404

IMH	2.02 605	2.15 626	2.69 527	1.68 611	1.12 606	1.66 593	0.92 581	2.10 614	1.92 611	1.32 587	2.66 610	2.21 602	1.69 600	5.78 626	1.68 561	5.54 633	0.96 618	1.31 615	0.71 604	1.32 612	0.99 607

SAMSARA	0.91 544	0.97 519	2.22 437	0.80 577	0.58 556	1.32 576	1.31 605	1.01 551	0.94 550	1.36 588	0.87 522	1.38 584	0.90 550	1.72 485	1.02 506	0.24 536	0.30 552	0.22 521	0.25 496	0.36 505	0.35 516

LSM	3.31 621	1.11 548	5.29 618	9.40 635	30.65 650	0.84 523	1.12 597	0.91 465	1.22 581	1.36 588	2.19 597	0.93 532	0.83 536	1.66 475	0.90 484	0.21 512	0.31 554	0.24 535	0.28 512	0.39 530	6.33 636

SPS-STEREO	1.07 562	1.13 552	2.88 550	0.65 565	0.69 575	0.99 549	0.68 555	1.05 566	0.87 535	1.36 588	1.23 564	1.46 587	0.94 555	1.87 515	1.72 564	0.66 589	0.61 596	0.58 584	0.57 592	0.65 578	0.77 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 597	2.10 621	5.22 616	1.53 610	8.90 629	0.86 529	0.31 377	0.96 509	0.96 553	1.37 591	1.01 546	1.13 569	1.98 606	1.51 451	0.91 485	0.54 581	0.31 554	1.18 609	0.63 600	1.13 601	0.80 590

MonStereo1	1.98 604	1.01 533	1.78 274	1.19 601	1.04 600	3.58 621	0.61 539	1.53 601	1.93 612	1.39 592	3.37 620	2.23 603	10.80 636	2.84 602	1.25 537	1.04 606	0.38 570	0.96 603	0.57 592	1.10 599	1.00 609

IPLG	0.69 477	0.84 470	2.43 478	0.35 368	0.21 254	1.65 592	0.61 539	1.36 592	0.58 313	1.39 592	0.51 305	0.37 224	0.87 544	1.41 434	0.36 302	0.09 107	0.07 52	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.11 147

PVD	0.90 543	0.85 474	2.15 422	0.53 529	0.50 535	0.99 549	0.56 525	1.15 581	1.64 601	1.41 594	1.41 578	1.11 568	1.13 573	1.35 426	1.31 541	0.26 545	0.28 547	0.28 547	0.26 504	0.37 513	0.49 561

WAO-7	1.48 591	1.63 595	2.49 491	0.93 587	0.75 579	1.72 595	1.10 595	1.84 610	1.96 613	1.43 595	2.54 605	1.97 597	1.61 598	3.06 606	2.08 578	0.69 591	0.66 599	0.94 601	0.74 605	0.80 590	0.69 581

PWCK	1.49 592	1.90 615	3.22 587	1.09 596	0.54 545	1.71 594	1.73 616	1.49 598	1.53 598	1.44 596	1.80 587	1.82 595	1.30 579	3.34 612	1.76 566	1.07 608	0.56 593	0.97 604	0.58 595	1.38 613	0.65 579

Dean	1.79 599	1.83 609	3.92 604	1.29 604	1.07 603	1.55 586	1.00 588	1.95 613	2.33 615	1.47 597	4.19 626	4.26 621	1.33 583	2.21 555	1.48 553	1.14 610	0.68 604	1.18 609	0.74 605	1.24 607	0.98 602

aanetorigin	0.77 515	0.80 455	2.59 512	0.43 469	0.44 514	0.58 309	1.01 590	0.57 209	0.68 419	1.53 598	1.23 564	0.81 492	1.08 568	1.07 395	1.07 511	0.18 480	0.15 423	0.17 475	0.21 474	0.54 570	0.30 488

MFN_U_SF_RVC	1.55 595	2.39 628	3.16 580	0.65 565	0.41 504	1.12 568	0.46 489	1.23 585	1.33 588	1.61 599	1.20 562	1.43 586	0.98 559	1.76 491	1.97 572	1.90 624	1.80 624	1.98 628	2.15 629	1.63 615	1.77 626

tt	4.93 626	0.27 135	4.20 610	2.29 622	1.58 618	10.20 633	16.97 640	9.42 638	5.02 625	1.67 600	1.28 567	4.68 623	5.03 626	3.37 614	5.92 626	6.16 635	9.47 643	2.82 632	3.18 633	3.60 630	1.53 622

WCMA_ROB	1.12 563	0.83 468	2.66 522	0.58 549	0.34 447	1.17 574	0.71 561	0.93 482	0.94 550	1.74 601	2.63 609	3.09 611	1.71 601	1.70 481	1.84 569	0.26 545	0.21 505	0.20 510	0.21 474	0.28 435	0.43 551

SGM_RVC	1.89 601	0.92 493	2.50 495	0.96 591	0.93 592	1.63 590	1.37 608	1.52 600	12.43 634	1.85 602	1.69 585	2.40 605	1.74 602	2.81 601	1.71 563	0.53 579	0.47 586	0.42 575	0.47 576	0.74 584	0.74 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 533	0.81 460	2.40 471	0.61 559	0.18 192	1.48 582	1.39 610	1.60 603	0.74 476	1.94 603	0.85 518	0.73 457	1.68 599	0.87 378	0.31 262	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.32 539	0.25 399	0.12 184

UNDER WATER-64	2.47 608	1.89 614	4.86 614	1.82 618	1.44 613	3.18 619	1.57 615	2.62 617	5.64 626	2.05 604	2.13 595	4.13 617	3.76 622	2.62 588	3.42 610	1.47 618	0.85 615	1.57 623	1.07 618	1.82 619	1.49 620

KSHMR	4.10 623	1.97 619	5.27 617	1.71 613	1.47 615	1.96 602	1.28 604	3.19 623	17.33 645	2.12 605	15.91 640	9.18 634	1.57 597	8.42 632	1.98 573	1.52 619	1.26 622	1.67 625	1.19 620	1.67 616	1.40 619

EDNetEfficientorigin	8.18 632	0.98 523	145.96 656	0.51 519	0.89 588	0.72 469	0.48 501	0.85 413	1.56 600	2.12 605	1.49 579	1.29 579	1.31 580	1.83 507	2.13 582	0.13 369	0.12 352	0.17 475	0.18 438	0.39 530	0.45 554

MDST_ROB	1.17 570	0.42 283	3.87 602	0.54 534	0.44 514	4.11 625	0.58 531	1.31 590	0.84 529	2.12 605	1.12 558	0.98 543	0.71 513	4.24 622	0.99 499	0.16 452	0.14 397	0.19 501	0.17 425	0.18 290	0.35 516

ELAS_RVC	1.37 585	0.78 451	3.21 586	0.55 541	0.50 535	1.49 583	2.48 625	1.48 597	1.71 604	2.13 608	2.09 593	2.07 599	2.56 613	1.90 525	2.02 575	0.35 567	0.36 564	0.37 570	0.34 546	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

Venus	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

FCDSN-DC	1.29 578	0.54 345	2.50 495	0.47 500	0.41 504	1.12 568	0.60 535	1.10 573	1.27 585	2.23 611	2.87 612	3.67 615	3.12 620	2.39 569	1.69 562	0.30 559	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.35 499	0.38 534
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 610	2.07 620	3.31 592	2.61 625	1.43 611	1.76 597	1.11 596	2.76 620	1.79 607	2.26 612	11.53 638	3.96 616	4.29 624	3.09 607	2.76 597	1.55 620	0.88 616	1.70 626	1.07 618	2.00 621	1.35 617

ELAS	1.39 586	0.79 453	2.86 548	0.53 529	0.50 535	2.81 617	2.20 621	1.61 604	1.50 597	2.28 613	2.35 601	1.82 595	2.13 607	1.73 486	2.22 584	0.35 567	0.37 566	0.35 564	0.35 549	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 577	0.70 415	4.05 608	0.64 562	0.98 593	0.94 544	1.40 611	0.85 413	1.75 605	2.34 614	1.33 573	1.05 558	2.21 609	1.58 465	4.15 617	0.15 431	0.19 485	0.14 407	0.27 509	0.38 520	0.32 502

JetRed	3.29 620	4.93 630	10.17 628	1.45 607	1.72 620	7.44 630	5.05 633	3.06 622	2.12 614	2.41 615	2.39 602	2.99 610	2.37 610	3.51 615	6.44 628	1.32 616	1.90 628	1.37 617	1.23 622	2.21 623	1.76 625

TorneroNet-64	2.65 609	1.83 609	3.30 590	1.46 608	1.20 607	3.89 622	0.99 585	3.51 629	6.71 630	2.56 616	4.60 627	4.22 618	3.85 623	3.33 611	3.14 604	1.19 612	0.65 598	1.39 618	0.79 608	3.31 629	1.15 613

UNDER WATER	2.74 611	1.85 611	4.54 613	1.81 617	1.44 613	2.34 613	1.40 611	3.24 624	6.60 629	2.60 617	2.76 611	5.75 627	5.24 627	3.02 605	4.01 615	1.45 617	0.81 613	1.59 624	1.06 617	1.80 618	1.51 621

TCMNet-wrong-test	5.51 628	6.62 633	6.20 621	13.02 639	11.90 634	7.14 629	5.53 634	6.99 635	1.44 594	2.65 618	3.10 617	8.37 633	5.95 629	4.75 625	6.05 627	3.07 630	0.98 620	2.38 630	1.99 628	6.62 636	5.43 635

MeshStereo	1.21 572	1.15 558	3.01 567	0.34 351	0.28 377	1.10 567	0.69 557	1.35 591	1.01 560	2.71 619	2.41 603	2.96 609	1.45 591	2.80 600	1.40 549	0.22 525	0.22 511	0.22 521	0.19 458	0.50 563	0.26 459
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	1.49 592	0.59 363	2.88 550	0.44 476	0.39 488	1.97 604	0.66 549	1.67 605	1.70 603	2.72 620	2.89 613	4.22 618	2.97 617	2.55 585	2.19 583	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.39 540

FC-DCNN v2	1.54 594	0.58 361	2.80 545	0.44 476	0.39 488	2.05 607	0.66 549	1.90 611	1.84 610	2.79 621	2.97 616	4.41 622	3.07 618	2.65 590	2.30 588	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.38 534

SGM+DAISY	1.83 600	1.43 586	3.81 601	0.87 582	1.01 597	2.38 614	2.53 626	1.36 592	1.75 605	2.92 622	3.22 619	2.65 607	2.93 615	2.22 558	3.10 603	0.72 592	0.69 606	0.63 588	0.62 598	0.77 588	0.98 602

MSMD_ROB	1.34 581	0.96 511	2.38 467	0.39 436	0.32 425	1.96 602	0.62 544	0.91 465	1.43 593	2.94 623	2.60 607	4.77 624	1.95 605	2.43 575	1.33 543	0.29 556	0.26 537	0.32 560	0.32 539	0.30 451	0.30 488

MADNet++	2.79 612	2.11 623	2.97 563	2.49 623	2.28 623	2.95 618	2.31 623	2.67 618	2.47 617	3.03 624	3.13 618	2.70 608	2.92 614	4.10 620	4.48 620	2.68 628	2.24 632	3.04 634	2.44 631	2.37 624	2.34 628

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 334	0.33 211	0.93 104	0.26 148	0.22 281	0.46 165	0.20 132	1.10 573	1.34 589	3.16 625	0.32 171	0.22 108	0.20 125	0.30 92	0.22 123	0.10 212	0.09 226	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

MANE	2.90 616	1.14 554	2.96 560	1.03 593	1.01 597	5.01 627	2.45 624	5.36 631	6.88 631	3.58 626	4.76 629	5.99 628	4.99 625	4.23 621	4.61 622	0.56 584	0.67 600	0.44 578	0.78 607	0.51 565	1.03 610

IGEV-RUCA	2.28 606	0.30 182	1.15 127	0.40 447	1.86 622	2.06 608	1.90 618	1.36 592	1.80 609	3.70 627	3.76 623	5.02 625	8.19 633	2.12 549	1.63 559	0.25 541	0.76 611	2.72 631	1.91 627	2.39 625	2.36 629

SGM-ForestM	2.98 617	1.70 603	3.52 598	0.67 567	0.47 531	5.18 628	3.36 629	3.30 627	2.86 622	4.44 628	3.79 624	9.80 635	5.50 628	6.29 629	6.52 629	0.27 550	0.36 564	0.24 535	0.27 509	0.38 520	0.58 573

DGTPSM_ROB	8.89 633	5.62 631	12.25 631	5.92 631	11.32 632	8.54 631	24.18 643	6.40 633	13.49 636	5.15 629	11.46 636	6.19 630	10.92 637	7.00 630	13.72 639	4.47 631	7.65 637	3.92 635	7.45 639	4.38 632	7.87 638

Zero-FE251	0.56 396	0.29 169	1.27 151	0.26 148	0.16 124	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.35 71	5.31 630	0.19 58	0.22 108	0.19 114	0.24 9	1.08 512	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.13 222

DPSMNet_ROB	9.48 634	5.64 632	13.01 635	8.82 633	11.82 633	8.54 631	24.20 644	6.41 634	13.65 639	5.32 631	11.47 637	6.33 631	10.92 637	7.69 631	13.89 640	7.25 641	8.19 639	5.06 636	7.78 640	5.31 635	8.26 639

USTest	8.10 631	7.17 634	8.96 626	9.25 634	9.05 630	15.27 637	23.78 642	9.96 639	9.47 632	5.94 632	6.75 630	7.80 632	7.48 631	8.83 634	11.21 638	2.21 627	3.56 633	2.86 633	3.20 634	5.02 634	4.16 632

252Zero-FE	0.62 435	0.27 135	0.83 88	0.24 98	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.39 57	0.32 50	8.03 633	0.23 96	0.12 2	0.12 6	0.26 36	0.44 357	0.09 107	0.12 352	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

TorneroNet	5.50 627	1.92 617	3.16 580	1.47 609	1.25 610	14.07 636	1.06 593	4.90 630	20.99 650	10.17 634	16.48 642	11.88 639	6.93 630	3.34 612	4.20 618	1.30 615	0.69 606	1.45 620	0.86 610	2.61 626	1.20 614

DPSM_ROB	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

DPSM	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

ktn	4.35 624	2.10 621	2.89 553	1.80 615	1.49 617	2.13 609	1.41 613	2.26 615	12.72 635	11.41 637	16.43 641	11.15 637	3.75 621	4.36 623	3.18 605	1.82 623	0.98 620	1.73 627	1.21 621	2.97 628	1.27 616

LE_ROB	4.43 625	1.35 584	9.38 627	2.79 626	3.93 626	2.43 615	3.46 630	2.68 619	11.19 633	11.66 638	4.73 628	5.26 626	10.46 635	4.50 624	9.49 634	0.82 598	0.69 606	1.34 616	0.98 615	0.75 586	0.76 587

HanzoNet	7.64 630	2.86 629	5.05 615	7.01 632	3.97 627	2.18 611	1.34 607	3.37 628	4.05 623	13.17 639	10.58 632	10.73 636	16.52 642	8.45 633	10.51 637	10.48 642	9.72 644	5.59 638	13.46 643	6.84 637	6.83 637

Anonymous_1	22.91 643	11.20 636	12.13 630	12.75 636	26.28 649	19.43 644	27.92 648	14.08 642	13.61 637	14.96 640	10.58 632	11.26 638	11.19 639	12.55 639	14.57 642	38.28 657	7.88 638	34.96 654	63.99 654	89.57 657	10.94 642

LRCNet_RVC	13.74 640	19.30 640	12.75 634	19.46 642	12.69 635	1.86 598	0.41 457	12.33 640	1.05 564	15.77 641	18.83 646	12.62 642	8.70 634	12.21 638	9.62 635	22.22 650	8.37 642	25.85 651	24.01 651	19.32 648	17.44 649

xxxxx1	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

tt_ll	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

ff	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

coex-ft	5.95 629	1.67 599	60.57 654	0.34 351	0.30 398	0.77 498	0.69 557	0.74 308	4.41 624	19.22 645	2.15 596	1.62 593	7.97 632	1.81 505	8.96 633	0.44 573	2.08 630	0.18 495	0.19 458	0.38 520	4.62 634

BEATNet-Init1	12.10 635	11.19 635	27.29 651	2.99 627	3.51 625	21.84 649	11.10 636	14.34 643	13.83 640	20.34 646	20.33 647	26.35 656	20.03 644	19.06 647	14.80 643	1.74 622	1.81 625	2.05 629	2.49 632	3.69 631	3.12 631

HaxPig	19.86 642	22.40 648	22.34 640	17.95 641	17.95 640	11.77 635	11.89 637	16.02 646	15.89 644	21.10 647	21.41 648	18.74 646	18.39 643	20.08 648	19.69 646	23.63 654	23.22 652	24.06 650	23.69 650	23.00 649	23.95 651

RAFT-FEzeroshot	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

RAFT-FE	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

LSM0	26.58 651	22.63 654	25.88 649	30.13 650	52.21 656	39.94 655	56.74 651	28.97 656	28.72 652	21.14 648	22.26 649	24.43 654	23.88 651	26.54 656	30.87 653	14.32 648	16.55 646	13.12 647	14.71 644	17.92 647	20.60 650

CasAABBNet	24.81 648	22.53 649	24.83 645	26.08 645	25.74 644	39.86 652	57.06 654	28.87 654	28.83 655	21.16 651	22.54 652	24.22 651	23.89 654	26.38 650	30.87 653	14.25 643	16.71 647	13.09 642	14.81 645	17.78 642	16.71 645

Selective-RAFT-Error	24.87 650	22.59 653	25.14 648	26.13 649	25.82 648	39.93 654	57.03 653	28.97 656	28.95 657	21.21 652	22.65 653	24.25 653	23.98 655	26.43 654	30.83 652	14.27 647	16.71 647	13.10 645	14.82 646	17.82 646	16.76 648

FlowAnything	24.85 649	22.54 650	25.10 647	26.11 648	25.76 645	39.86 652	57.00 652	28.89 655	28.87 656	21.31 653	22.68 654	24.22 651	23.87 650	26.39 653	30.89 657	14.26 644	16.78 651	13.10 645	14.90 649	17.78 642	16.69 644

DPSimNet_ROB	17.97 641	20.20 647	24.98 646	17.62 640	15.92 639	21.53 648	21.00 641	13.70 641	15.61 643	23.89 654	14.69 639	22.87 647	24.58 656	12.70 640	14.56 641	18.48 649	12.91 645	20.21 649	12.05 641	17.76 641	14.17 643

MEDIAN_ROB	23.96 645	27.05 655	26.39 650	22.16 643	22.13 642	16.12 639	13.97 638	20.24 647	20.05 646	25.50 655	25.31 655	22.96 648	22.63 648	24.39 649	23.24 650	28.20 655	27.23 656	28.62 652	27.75 652	27.50 650	27.76 652

AVERAGE_ROB	26.93 652	30.34 656	29.27 652	25.82 644	25.34 643	19.48 645	15.17 639	23.55 651	23.00 651	28.45 656	27.87 656	26.25 655	25.86 657	26.96 657	25.55 651	31.30 656	30.07 657	31.76 653	30.81 653	30.79 654	30.93 653

PML	23.15 644	16.83 639	7.78 624	5.49 630	9.93 631	51.13 656	104.50 657	5.76 632	13.62 638	37.30 657	105.93 657	30.86 657	23.50 649	12.07 637	7.87 632	6.30 636	2.12 631	6.32 639	2.43 630	10.44 640	2.90 630

test_example2	115.39 656	123.23 657	94.57 655	115.52 654	123.55 657	101.63 657	114.33 658	53.41 658	99.48 658	134.90 658	135.05 658	85.83 658	85.11 658	111.32 658	106.15 658	152.55 658	205.26 658	99.78 658	114.96 658	140.96 658	110.20 657

ccccc		297.21 658		374.70 657	380.44 658	203.92 658		216.32 659		203.37 659		215.01 659		312.78 659		412.57 659	356.13 659	256.09 659	227.69 659	428.88 659

ASD4		19.65 641

Low-res two-view benchmark