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

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 610	0.08 40	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

252Zero-FE	0.62 485	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 692	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 488	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 551	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 116	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 124	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

LACA2	0.25 84	0.74 485	1.30 183	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 124	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.98 603	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 141	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 220	1.34 643	1.24 169	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 642	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 614

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 170	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 611	0.19 354	0.31 541

gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 122	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 205	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 403	1.05 132	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 550

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 115	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

U	3.37 682	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 703	19.19 707	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 713	12.81 707	0.10 106	0.08 51

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 116	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

HART	0.38 233	0.53 384	1.66 271	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 662	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

AIO_rvc	0.41 264	0.64 440	1.29 180	0.58 604	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 651

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 141	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 507	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
RAStereo	0.28 125	0.48 360	1.52 246	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 221	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DF	0.34 190	0.29 179	0.95 116	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 536	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 561	0.09 77	0.20 407

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 409	0.98 122	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 625	0.09 77	0.29 519

WQFJA1++	2.30 666	0.22 53	6.03 677	1.08 650	1.15 662	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 703	0.19 56	3.34 674	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 713	0.14 256

DLNR-FE	13.43 702	20.01 707	23.53 708	121.73 724	33.87 717	0.46 195	0.15 41	8.09 698	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 699	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.82 724	0.18 371

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 220	0.28 166	1.48 235	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 669	0.07 1	0.26 546	0.21 386	1.03 667
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

AIO_test	0.39 248	0.37 267	1.19 157	0.73 624	0.67 627	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

castereo++	0.28 125	0.43 322	0.93 113	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.13 192	0.06 1

mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 610

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 163	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

GCAP-BAT	1.13 621	0.30 196	9.45 688	3.22 688	5.97 690	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.26 470	0.18 371

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 120	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 594	0.21 386	0.16 330

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 221	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

MSKI-zero shot	0.46 332	0.38 279	2.47 539	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 586	0.14 221	0.10 115

DLNR_Zeroshot_test	13.43 702	19.94 706	23.55 709	121.61 723	35.03 718	0.46 195	0.15 41	8.02 697	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 698	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.13 723	0.18 371

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 161	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 618	0.30 196	8.70 685	3.22 688	5.88 689	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 183	0.79 631	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 652	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 581

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 120	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 566

DN	0.37 220	0.23 75	1.40 213	0.37 461	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 594	0.12 157	0.19 388

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 345	1.39 212	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 555	0.08 40	0.27 504

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 384	1.28 177	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 628	0.10 106	0.32 550

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 153	0.53 583	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 638

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 153	0.34 402	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 127	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.10 115

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 127	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 134	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

999	0.29 138	0.25 107	1.05 132	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 281	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 615	0.08 51

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 275	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

XX-TBD	0.34 190	0.77 498	1.75 303	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 375	1.68 275	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 446	0.29 179	1.27 175	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 688	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 569	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 631	1.82 358	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 646	0.18 371

HUF	0.59 466	0.65 447	2.46 534	0.45 544	0.77 638	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 689	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 682

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 614	0.59 628

4D-IteraStereo	0.44 301	0.96 570	2.63 569	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 532

CES	0.30 155	0.27 137	1.09 139	0.23 83	0.50 591	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 614

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 200	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 297	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 571	0.08 40	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
XX-Stereo	0.55 438	0.54 392	3.50 652	0.48 562	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 563	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.17 305	0.14 256

quiztm	0.37 220	0.82 519	1.45 226	0.40 500	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 198	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 143	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 586	0.09 77	0.10 115

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 136	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 181	0.43 322	1.42 220	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.26 470	0.17 351

SCV	0.35 203	0.59 412	1.37 205	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.34 543	0.29 519

fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 157	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

model_zeroshot	0.44 301	0.68 459	1.97 432	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 614	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 238	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 383	0.33 227	0.93 113	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 640	3.16 683	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

ProNet	0.30 155	0.54 392	1.29 180	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

DNS	0.93 601	0.22 53	1.33 190	1.53 666	0.27 390	2.18 669	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 691	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 680

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 355	1.41 215	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 608

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 360	1.33 190	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 384	2.69 579	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 580	0.10 106	0.23 460

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 377	1.51 244	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 541

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 355	1.36 200	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 134	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 116	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 172	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 136	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 188	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

LL-Strereo2	0.41 264	0.90 549	1.83 361	0.44 530	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

test-3	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.28 512

test_1	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.29 519

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 190	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-36k	0.29 138	0.63 435	1.51 244	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 408	1.36 200	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 519

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 364	1.73 292	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-30k	0.28 125	0.49 364	1.75 303	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 377	1.27 175	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 638	0.08 40	0.39 590

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 629	0.09 77	0.34 563

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 625	0.08 40	0.27 504

PSi22	0.37 220	0.73 481	1.71 288	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 144	0.53 583	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 578	0.71 638

zero-FE	0.80 573	0.27 137	8.23 684	0.49 564	0.98 648	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 636	0.17 40	0.20 65	0.77 531	0.22 167	0.60 353	0.97 547	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 220	0.37 267	1.21 163	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 545	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.13 192	0.15 298

MM-Stereo_test2	0.38 233	0.28 166	2.46 534	0.43 523	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 563	0.22 435

AIO-test2	0.49 372	1.15 618	1.96 427	0.42 519	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 652	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

AIO-test1	0.45 320	0.87 537	2.27 497	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 190	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 392	1.44 223	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 545	1.76 312	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

test_4	0.40 256	0.37 267	2.01 436	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

test_3	0.44 301	0.20 20	1.70 281	0.36 437	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 598	0.29 494	0.28 512

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 342	1.08 136	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
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
TANstereo	0.33 181	0.49 364	1.75 303	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 414	1.61 261	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 590

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

DDF-Stereo	0.37 220	0.27 137	0.79 81	0.39 488	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 540	0.23 193	0.64 364	1.04 565	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune	0.31 164	0.46 345	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

MM-Stereo_test3	0.40 256	0.58 409	1.75 303	0.36 437	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 593	0.11 141

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

ff7	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

11t	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 419	1.47 232	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

ccc-4	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

iRaftStereo_RVC	0.37 220	0.53 384	1.41 215	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 596	0.37 581

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

tg	0.37 220	0.55 401	1.35 198	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 604	0.36 574

WCG-NET	0.30 155	0.42 317	1.26 172	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

AE-Stereo	0.42 283	0.29 179	1.65 265	0.43 523	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 625	0.22 403	0.19 388

RAFT-Test	0.44 301	0.38 279	2.01 436	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.11 141

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 157	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 541

anonymousdsp	0.34 190	0.53 384	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 246	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 392	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 400	0.27 137	1.78 325	1.79 672	0.19 244	0.62 430	0.45 541	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 556	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

test-1	0.44 301	0.48 360	1.69 277	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 582	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

PMTNet	0.31 164	0.35 254	1.30 183	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 181	0.44 333	2.51 550	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 541

aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 163	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

NLMM1	0.46 332	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 672	2.38 673	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 124	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 384	1.21 163	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 207	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

rrr	0.46 332	0.34 245	3.08 626	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 561	0.16 281	0.25 486

plain	0.37 220	0.47 355	2.15 471	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 602	0.12 186

anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 152	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 303	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

PSM-softLoss	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

AnonymousM	0.37 220	0.44 333	1.50 241	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 652	0.36 607	0.12 157	0.07 12

cross-raft	0.40 256	0.27 137	2.22 486	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 388	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

test_xeample3	0.46 332	0.34 245	2.99 620	0.37 461	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 617	0.17 305	0.26 496

GMStereo	0.38 233	0.99 587	1.91 399	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 248	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 649	1.64 653	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.41 264	0.39 291	2.29 501	0.38 478	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 588	0.15 298

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 139	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 419	1.18 155	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 228	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 405	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

DCRE	0.50 383	0.63 435	2.13 465	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 652	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.16 281	0.15 298

DisPM	0.43 292	0.33 227	1.78 325	0.57 602	0.18 208	0.59 378	0.63 603	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

PFNet+	0.45 320	0.37 267	1.86 374	0.46 549	0.18 208	0.58 359	0.77 627	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

NF-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 529	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

OCTAStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

RE-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

TVStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

CRE-IMP	0.41 264	0.22 53	1.76 312	0.48 562	0.17 161	0.79 560	0.69 615	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 254	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 264	0.32 218	2.20 481	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 233	0.33 227	1.92 402	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 580	0.11 140	0.09 79

WQFJA1	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.07 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

NLMM	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.06 668	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

DFGA-Net	0.51 400	1.06 602	1.75 303	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 571	0.15 298

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 226	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

rvit_stereo_0075_2	0.40 256	0.40 299	1.88 381	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 215	0.36 437	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 611	0.18 333	0.12 186

IGEV++	0.34 190	0.43 322	1.32 188	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 606

StereoVision	0.45 320	0.72 474	1.94 415	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

EKT-Stereo	1.47 647	0.49 364	1.93 405	2.57 684	19.31 706	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

MIM_Stereo	0.41 264	0.60 414	1.88 381	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 228	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

dd	0.42 283	0.96 570	1.77 321	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

GMOStereo	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-2	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

TestStereo	0.45 320	0.54 392	2.11 459	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

Selective-IGEV-i1	0.44 301	0.23 75	1.30 183	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 555	0.14 221	0.75 642

Hybrid-DGEV-03	0.45 320	0.88 541	1.75 303	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 601	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

WQFJX1	0.45 320	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 673	2.08 670	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

WQFJX	0.42 283	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 662	1.82 663	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 508	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

Patchmatch Stereo++	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
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	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo_v2	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

HUI-Stereo	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

iGMRVC	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

RAFT-345	0.53 420	0.30 196	2.34 509	0.38 478	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 600	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

iRAFT	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

RAFT-IKP	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

raft+_RVC	0.44 301	0.67 456	1.85 366	0.34 402	0.71 632	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 596

sAnonymous2	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

CroCo_RVC	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

RALCasStereoNet	0.45 320	0.88 541	1.85 366	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 563

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 144	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

Selective-IGEV-i16pc	0.75 557	0.29 179	5.48 675	0.32 343	0.19 244	1.18 631	0.62 600	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

rvit_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 235	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

GMStereo_Zeroshot	0.41 264	0.36 264	1.54 248	0.41 508	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

RAFT+CT+SA	0.50 383	0.86 534	1.82 358	0.37 461	0.75 634	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 638	0.29 494	0.41 601

UDGNet	0.44 301	1.02 597	1.74 297	0.35 418	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 626	0.19 498	0.27 481	0.15 298

ACRE	0.56 446	1.14 614	2.77 594	0.76 628	0.28 405	0.60 390	0.56 581	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 563	0.18 371

NRIStereo	0.46 332	0.25 107	1.77 321	0.47 554	0.16 130	0.95 599	0.74 623	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

RAFT-RH_RVC	0.61 480	0.50 372	2.33 507	0.36 437	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 570	1.91 648	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 592	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

Anonymous3	0.42 283	0.35 254	2.09 454	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 519	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

MSCF	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.58 604	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 561	0.15 244	0.21 420

Any-RAFT	0.38 233	0.25 107	1.89 388	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

BUS	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.91 594	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

NINENet	0.50 383	0.33 227	1.69 277	0.55 595	0.25 359	0.91 594	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

CIPLG	0.56 446	1.19 624	2.46 534	0.80 632	0.31 452	0.61 410	0.57 585	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

GANet-ADL	0.44 301	0.41 309	2.31 503	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

rafts_anoy	0.43 292	0.89 545	1.96 427	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

RALAANet	0.43 292	0.98 582	1.90 393	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

DIP-Stereo	0.37 220	0.34 245	1.50 241	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.46 332	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 643	1.59 652	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

GASTEREO	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.56 597	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 555	0.14 221	0.20 407

castereo	0.30 155	0.44 333	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 580	0.12 157	0.09 79

rvit_0105_3	0.39 248	0.47 355	1.46 228	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

GCST	0.72 542	1.10 607	2.15 471	1.11 654	0.59 613	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 654	0.45 639	0.84 655	0.64 659	0.69 639	0.54 619

IPLGR_C	0.58 458	1.25 631	2.72 583	0.80 632	0.31 452	0.60 390	0.61 595	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

ARAFT	0.60 472	1.23 628	3.10 629	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 571	0.21 420

DN-CSS_ROB	0.48 354	1.23 628	1.99 433	0.39 488	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 563	0.12 186

FSD					0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 612	0.30 571	0.31 513

G2L-ROB	0.51 400	0.95 567	1.96 427	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

OMP-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.56 597	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 532	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 588	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

PFNet	0.60 472	0.33 227	2.47 539	0.41 508	0.55 604	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 578	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 283	0.86 534	1.78 325	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

IGEV_i1	0.44 301	0.26 125	2.01 436	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 512

MyStereo8	0.54 426	0.80 510	2.76 591	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 563

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 215	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 235	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.19 354	0.08 51

Sa-1000	0.51 400	0.72 474	1.90 393	0.31 314	0.60 618	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 561	0.29 494	0.10 115

dad	0.51 400	1.01 593	1.74 297	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 513	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 629	0.18 478	0.22 403	0.14 256

GwcNet-ADL	0.50 383	0.74 485	2.90 611	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

raftrobust	0.38 233	0.68 459	1.54 248	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

AdaStereo	0.44 301	0.38 279	1.79 345	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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.
x	0.35 203	0.20 20	1.36 200	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

AFF-stereo	0.44 301	0.96 570	1.78 325	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 571	0.10 115

test_sample3	0.50 383	0.41 309	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

H2IRNET	0.40 256	0.61 419	1.90 393	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

tt1	0.44 301	0.64 440	1.83 361	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 587	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 574

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 183	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

ICVP	0.46 332	0.29 179	2.41 523	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 576	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CCAANet	0.40 256	0.33 227	1.65 265	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

DMCA	0.41 264	0.52 377	1.26 172	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

G2L-Stereo	0.55 438	0.85 531	2.18 478	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

rvit_105_1	0.44 301	0.54 392	1.46 228	0.36 437	0.24 339	0.51 257	0.45 541	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

test_sample6	0.52 414	0.44 333	1.81 352	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

test_sample5	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample4	0.50 383	0.42 317	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

xx1	0.46 332	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

DualNet	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

qqq	0.38 233	0.21 36	1.34 195	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

RAFT_CTSACE	0.46 332	0.76 489	2.07 448	0.35 418	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 596	0.08 51

HCRNet	0.46 332	0.49 364	1.65 265	0.38 478	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

SFCPSM	0.46 332	0.24 93	2.35 512	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

MLCV	0.48 354	0.89 545	1.85 366	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 532	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

iResNet	0.51 400	0.76 489	2.59 565	0.41 508	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

LiteMatch	0.25 84	0.69 463	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

Lsterematch	0.39 248	0.69 463	1.65 265	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

DDVS	0.62 485	0.40 299	1.40 213	2.21 680	0.35 503	0.87 586	1.00 646	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 580	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

UGAM	0.58 458	0.47 355	2.21 482	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 535	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 602	0.17 351

mmm	0.38 233	0.21 36	1.18 155	0.35 418	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

DCANet-4	0.40 256	0.27 137	2.21 482	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

BSDual-CNN	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

psmg	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

HITNet	0.46 332	0.92 552	2.09 454	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
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_sample2	0.41 264	0.19 10	1.23 167	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

ACVNet-DCA	0.42 283	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 301	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 348	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 596

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 223	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 607	0.23 418	0.25 486

hknet	0.47 348	0.29 179	1.70 281	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 513	0.53 382	0.80 544	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

AASNet	0.56 446	1.03 598	2.34 509	0.37 461	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 604	0.24 474

IIG-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.54 588	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 523	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 604	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

111	0.48 354	1.09 606	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 566

xxxx	0.70 530	0.21 36	1.33 190	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 684	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

FENet	0.44 301	0.30 196	2.42 525	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 565	1.04 599	2.06 446	0.94 643	0.35 503	0.89 591	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 523	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 668	0.31 612	0.36 622	0.21 517	0.53 627	0.55 622

DeepPruner_ROB	0.50 383	0.70 468	1.94 415	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

NOSS_ROB	0.64 496	0.65 447	1.62 263	0.46 549	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 531	0.38 373	2.78 658	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 603	0.26 546	0.27 481	0.39 590

G2L-Stereo_test	0.55 438	0.97 578	1.89 388	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 517	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

ISRNet	0.47 348	0.44 333	1.55 250	0.37 461	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 513	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

ffm	0.47 348	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

ff1	0.73 551	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

mmx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

test_xeample	0.72 542	0.21 36	1.36 200	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 683	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

iResNet_ROB	0.50 383	1.15 618	1.73 292	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

CoDeX	0.52 414	0.43 322	2.25 494	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

CASS	0.39 248	0.30 196	1.61 261	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 400	0.87 537	1.99 433	0.37 461	0.65 626	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 584

CSP-Net	0.50 383	0.39 291	1.25 170	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

TRStereo	0.53 420	0.76 489	2.38 517	0.42 519	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 665	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 620	0.13 192	0.32 550

RAFT	0.45 320	0.92 552	1.59 255	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 623	0.13 229

UPFNet	0.46 332	0.28 166	1.73 292	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

ACVNet	0.45 320	0.44 333	1.79 345	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

cf-r	0.53 420	0.81 515	2.15 471	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 523	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

GwcNet-RSSM	0.57 453	0.94 560	2.13 465	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

CFNet	0.58 458	0.96 570	1.78 325	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

IGEV-FE	0.53 420	0.34 245	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 342	1.04 131	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

test_sample1	0.40 256	0.18 6	1.19 157	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

SMFormer	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

qqq1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

IGEV_Zeroshot_test	0.53 420	0.33 227	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

HH	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

AACVNet	0.54 426	0.78 506	1.73 292	0.36 437	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

DCANet	0.42 283	0.77 498	1.95 418	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

CFNet-ft	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

CFNet_RVC	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

UCFNet_RVC	0.48 354	0.82 519	1.85 366	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

AANet_RVC	0.68 521	1.00 589	2.09 454	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 590	0.80 544	0.41 406	2.46 637	1.02 562	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

PS-NSSS	0.63 492	1.00 589	1.81 352	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

iResNetv2_ROB	0.59 466	1.43 646	2.96 615	0.40 500	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 604	0.17 351

Hybrid-DGEV-2	0.51 400	0.84 526	1.75 303	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 540	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

MyStereo05	0.49 372	0.41 309	2.72 583	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MyStereo04	0.48 354	0.40 299	2.65 573	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

TestStereo1	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

SA-5K	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

GES	0.44 301	0.28 166	1.88 381	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 500	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

222	0.78 569	0.23 75	1.23 167	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 690	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

FADNet_RVC	0.81 581	1.14 614	2.42 525	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 503	0.94 660	0.96 676	0.28 603	1.00 675	0.90 653	1.36 675

BEATNet_4x	0.47 348	0.73 481	1.91 399	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

HSM-Net_RVC	0.67 514	0.34 245	2.23 490	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 640	0.69 473	0.72 558	0.70 531	0.78 535	0.42 424	3.77 678	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 383	0.41 309	1.50 241	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 536	0.68 512	0.73 511	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 458	0.82 519	1.89 388	0.59 609	0.56 607	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 635	0.29 561	0.48 616	0.30 532

gwcnet-sp	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ToySt	0.44 301	0.61 419	1.89 388	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

ssnet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

GMM-Stereo	0.50 383	0.23 75	2.41 523	0.54 588	0.24 339	0.77 551	0.46 544	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 605

PSMNet-RSSM	0.53 420	0.82 519	1.78 325	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

STTStereo	0.51 400	0.69 463	2.14 470	0.36 437	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

CFNet_ucs	0.48 354	0.50 372	2.32 504	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

SACVNet	0.60 472	0.74 485	1.90 393	0.37 461	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 530	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 578	0.24 474

GEStereo_RVC	0.54 426	0.87 537	1.95 418	0.47 554	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

FINET	0.65 504	0.95 567	3.06 625	0.35 418	0.40 546	0.58 359	0.48 556	0.92 523	1.10 622	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

FE-Mocha	0.41 264	0.31 210	1.44 223	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 584	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

z-ln-s-r	0.64 496	0.89 545	2.23 490	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 596	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

HI	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

DualNet (step1)	0.59 466	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 644	0.14 451	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 602	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample7	0.47 348	0.33 227	1.49 238	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

riskmin	0.37 220	0.22 53	1.74 297	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

IPLGR	0.54 426	0.56 403	2.68 576	0.36 437	0.18 208	0.62 430	0.54 572	1.02 604	0.64 424	0.73 562	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

PSMNet-ADL	0.51 400	0.38 279	1.65 265	0.35 418	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

ADLNet	0.60 472	0.71 470	1.95 418	0.35 418	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 542	0.62 461	0.80 544	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

acv_ft	0.48 354	0.44 333	1.76 312	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 596	0.10 115

GANet-RSSM	0.55 438	0.73 481	1.90 393	0.36 437	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

FADNet-RVC-Resample	0.67 514	1.16 623	3.16 635	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 631

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 438	0.92 552	2.36 515	0.38 478	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i16pb	0.86 589	0.33 227	6.08 678	0.32 343	0.21 274	1.08 621	0.68 612	1.06 617	0.92 598	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

TCMNet	0.66 509	0.85 531	2.55 562	0.50 568	0.52 598	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 578	0.27 504

YMNet	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

YMNet_1	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

anonymousa	0.48 354	0.46 345	2.44 531	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 511	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 561	0.10 106	0.19 388

iRaft-Stereo_5w	0.54 426	1.01 593	2.08 453	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 588	0.12 186

FADNet-RVC	0.61 480	1.26 633	2.12 463	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 631	0.28 512

NVstereo2D	0.58 458	0.40 299	2.03 444	0.35 418	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

DLCB_ROB	0.54 426	0.55 401	1.49 238	0.36 437	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 558	0.69 521	0.83 554	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

xyz-stereo	3.02 678	0.29 179	30.64 721	0.23 83	0.12 21	15.52 698	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 691	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 619	0.07 105	0.13 192	0.08 51

DispNO	0.67 514	0.98 582	2.58 563	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 554	0.47 471	2.46 637	0.68 503	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 580	0.16 281	0.17 351

1111x	0.74 554	0.21 36	1.93 405	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 678	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

ssnet_v2	0.55 438	0.60 414	1.86 374	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 513	0.54 394	0.81 547	0.47 471	0.77 412	0.70 507	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 532

SA	0.50 383	0.75 488	1.95 418	0.31 314	0.61 622	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 586	0.30 505	0.10 115

CFNet_pseudo	0.45 320	0.46 345	2.23 490	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

ccs_rob	0.45 320	0.46 345	2.22 486	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

StereoDRNet	0.64 496	0.88 541	2.35 512	0.41 508	0.45 576	0.73 527	0.47 552	0.94 540	0.74 522	0.75 567	0.54 394	0.74 517	0.47 471	1.70 537	0.72 514	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

PSMNet_ROB	0.66 509	1.01 593	2.33 507	0.38 478	0.31 452	0.72 520	0.55 576	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 523	0.47 471	2.00 594	0.82 532	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

coex_refinement	0.58 458	0.94 560	1.87 379	0.38 478	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 547	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

DCVSM-stereo	0.49 372	0.29 179	2.49 543	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 564	0.58 253	0.49 266	0.69 544	0.46 306	0.79 540	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

DAS	0.56 446	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 414	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

ADLNet2	0.68 521	0.84 526	3.19 639	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 588	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

ac_64	0.55 438	0.46 345	1.92 402	0.36 437	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 578	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

TDLM	0.67 514	0.92 552	1.76 312	0.37 461	0.24 339	0.66 482	0.56 581	0.82 434	0.74 522	1.16 627	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 654	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 620	0.14 399	0.32 522	0.16 330

GwcNet	0.69 526	0.71 470	3.12 632	0.36 437	0.45 576	0.81 568	0.44 533	0.86 470	0.84 577	0.60 484	0.74 545	0.82 552	0.49 487	1.65 530	0.66 497	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

ETE_ROB	0.60 472	0.71 470	1.55 250	0.37 461	0.25 359	0.69 506	0.51 561	1.47 650	0.70 483	0.80 580	0.69 521	0.85 563	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

LALA_ROB	0.60 472	0.76 489	1.69 277	0.36 437	0.29 414	0.79 560	0.55 576	0.94 540	0.77 551	0.81 586	0.67 505	0.94 592	0.49 487	0.99 439	0.73 517	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

delet	0.52 414	0.54 392	1.62 263	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 544	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

CC-Net-ROB	0.85 588	1.15 618	2.13 465	0.88 638	0.38 530	0.88 590	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 657	0.51 445	0.93 658	0.39 634	0.87 656	0.29 561	0.54 628	0.54 619

SQANet	0.80 573	1.58 653	2.53 551	0.76 628	0.83 639	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 513	0.69 521	0.73 511	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 655	0.29 607	0.59 646	0.29 561	0.86 652	0.61 630

SDNR	1.22 632	0.80 510	2.71 581	0.33 369	1.48 672	1.98 663	0.23 258	1.93 669	2.44 674	0.89 601	2.52 662	1.36 641	0.51 492	3.65 676	1.93 628	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 574

RAFT_R40	0.50 383	0.21 36	1.76 312	0.50 568	0.40 546	0.61 410	0.53 568	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

IRAFT_RVC	0.54 426	0.53 384	1.78 325	0.46 549	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 560	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

LMCR-Stereo	0.52 414	0.71 470	2.39 519	0.40 500	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

DDUNet	0.77 565	1.12 609	1.88 381	0.76 628	0.69 630	0.84 576	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 536	0.75 548	0.91 582	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 640	0.37 623	0.95 662	0.52 641	0.71 642	0.57 625

CVANet_RVC	0.65 504	0.80 510	2.13 465	0.36 437	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 544	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 571	0.15 298

IER	0.43 292	0.38 279	1.69 277	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

DISCO	0.57 453	0.34 245	1.87 379	0.45 544	0.34 490	0.84 576	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 617	0.53 499	1.10 452	0.82 532	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

XPNet_ROB	0.61 480	0.72 474	1.66 271	0.37 461	0.27 390	0.67 488	0.47 552	0.89 496	0.71 493	0.78 576	0.70 531	0.81 547	0.53 499	1.70 537	0.76 521	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

psm_up	0.57 453	0.61 419	1.83 361	0.35 418	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

UNet	0.54 426	0.44 333	2.83 601	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

HGLStereo	0.54 426	0.69 463	2.00 435	0.35 418	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

PA-Net	0.84 587	1.00 589	3.49 651	0.63 616	0.40 546	0.70 512	0.52 564	0.86 470	0.84 577	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 643	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 555	0.22 403	0.36 574
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 504	0.94 560	1.96 427	0.43 523	0.30 431	0.71 514	0.68 612	0.84 452	0.65 438	0.70 550	0.60 449	0.86 570	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 650	0.25 538	0.22 403	0.24 474

GASNet	0.73 551	1.47 648	3.04 623	0.47 554	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 517	0.55 507	2.03 595	0.65 496	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 623	0.28 512

pcwnet_v2	0.64 496	0.49 364	4.41 667	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 587	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

APVNet	0.70 530	0.67 456	2.71 581	0.38 478	0.36 512	0.85 580	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 523	0.55 507	2.31 618	0.78 525	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

MMNet	0.50 383	0.48 360	1.93 405	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

MultiAttention	2.38 667	0.50 372	1.93 405	1.80 673	2.56 684	10.86 694	2.30 683	1.22 634	0.80 563	0.62 504	1.16 618	1.13 626	0.56 511	16.09 705	1.18 585	0.20 561	0.09 272	0.43 634	1.62 686	0.94 655	1.58 681

Wz-Net-LNSev	0.59 466	0.96 570	2.47 539	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 540	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

DMCA-RVC	0.62 485	0.96 570	2.63 569	0.36 437	0.90 644	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 542	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

MSMDNet	0.46 332	0.44 333	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

DANet	0.80 573	0.65 447	2.21 482	1.19 657	0.48 589	0.74 533	1.25 661	0.89 496	1.53 649	0.89 601	0.71 535	0.96 595	0.56 511	1.83 564	0.96 546	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 496	0.43 322	2.44 531	0.39 488	0.44 565	0.80 567	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 580	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 505	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

zh-mn7	0.80 573	1.54 651	3.00 621	0.35 418	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 624	1.00 614	1.28 624	0.75 523	0.57 517	1.87 572	1.18 585	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

w-ln-seven	0.74 554	1.05 600	2.54 557	0.37 461	0.34 490	1.03 611	0.47 552	1.00 593	1.08 619	0.90 603	0.85 572	0.85 563	0.57 517	1.37 483	1.26 595	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

PCWNet_CMD	0.46 332	0.45 342	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 453	0.87 537	2.11 459	0.32 343	0.30 431	0.84 576	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 530	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 510	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

DSFCA	0.54 426	0.35 254	1.41 215	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 636	0.76 377	0.70 483	0.72 558	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

FADNet	0.64 496	1.22 627	2.06 446	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 631	0.24 474

MyStereo06	0.54 426	0.41 309	2.68 576	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 594	0.52 370	0.78 535	0.58 523	0.48 293	1.10 572	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

Anonymous_2	0.74 554	0.32 218	1.65 265	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 559	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 679	3.69 697	0.80 649	0.27 504

RTSC	0.72 542	1.00 589	2.22 486	0.40 500	0.29 414	0.82 571	0.31 428	0.96 559	1.10 622	0.92 606	0.81 560	0.78 535	0.58 523	1.23 470	1.55 613	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 604	0.30 532

z-mn7	0.80 573	1.52 650	2.62 568	0.36 437	0.28 405	1.01 608	0.48 556	0.90 502	1.29 637	0.69 544	1.35 632	0.85 563	0.59 526	2.03 595	1.09 571	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

ITSA-stereo	0.48 354	0.33 227	1.20 161	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

GANetREF_RVC	0.75 557	1.15 618	2.46 534	0.47 554	0.26 377	0.83 574	0.61 595	0.97 568	0.89 591	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 622	0.24 532	0.39 588	0.31 541
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
GANet	0.75 557	0.84 526	2.01 436	0.40 500	0.25 359	0.74 533	0.66 606	0.87 481	0.73 518	0.71 555	1.07 612	0.84 559	0.59 526	2.71 656	1.15 580	0.17 524	0.16 497	0.44 635	0.16 445	0.31 513	0.20 407

Reg-Stereo(zero)	0.46 332	0.17 2	2.10 458	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 572	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 530	0.65 447	3.45 650	0.50 568	0.60 618	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 570	1.30 627	0.81 547	0.60 530	0.57 336	0.82 532	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 623	0.31 513	0.22 435

fast-acv-ft	0.63 492	0.88 541	3.10 629	0.38 478	0.30 431	0.79 560	0.48 556	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 529	0.60 530	0.67 381	0.73 517	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 571	0.16 330

Wz-Net-SNSev	0.76 561	1.32 640	3.11 631	0.40 500	0.31 452	0.71 514	0.60 591	0.98 572	0.87 583	0.67 536	0.83 565	0.96 595	0.60 530	1.67 533	0.97 547	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 563	0.24 474

HHNet	0.60 472	0.65 447	2.60 567	0.36 437	0.25 359	0.64 462	0.61 595	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 617	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 625	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

SST-Stereo	0.52 414	0.20 20	1.76 312	0.62 615	0.53 599	0.62 430	0.66 606	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 613	1.67 658	2.32 504	0.47 554	0.39 536	1.47 638	0.95 640	0.95 554	0.91 594	0.84 594	0.94 590	1.05 615	0.60 530	2.95 664	0.72 514	0.41 630	0.72 668	0.32 616	0.55 643	0.74 643	1.22 672

S-Stereo	0.80 573	0.69 463	3.89 658	0.39 488	0.37 524	0.69 506	0.70 618	0.94 540	0.98 607	0.62 504	0.91 582	0.83 554	0.60 530	2.37 622	0.66 497	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 566

RYNet	0.70 530	0.56 403	2.25 494	0.35 418	0.41 555	0.86 582	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 582	0.60 530	2.70 654	1.00 556	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

RASNet	0.61 480	0.68 459	2.03 444	0.35 418	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 588	0.61 539	2.21 613	0.73 517	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

PASM	0.72 542	0.68 459	1.91 399	0.47 554	0.44 565	0.60 390	0.51 561	0.76 377	0.80 563	0.77 574	0.67 505	0.87 572	0.61 539	2.40 629	0.67 500	0.32 621	0.35 619	0.36 622	0.41 620	0.45 613	0.39 590

FBW_ROB	0.83 585	0.77 498	1.77 321	0.44 530	0.30 431	0.87 586	0.46 544	1.10 624	0.91 594	0.81 586	0.75 548	1.01 606	0.61 539	3.66 677	1.23 592	0.26 604	0.23 576	0.36 622	0.25 538	0.27 481	0.62 631

PDISCO_ROB	0.75 557	1.06 602	2.11 459	0.64 617	0.59 613	1.13 626	0.43 522	1.14 629	1.05 614	0.64 523	0.71 535	0.96 595	0.61 539	1.21 466	0.76 521	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 630	0.32 550

PWCDC_ROB	0.72 542	1.06 602	2.09 454	0.47 554	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 640	0.61 493	2.07 650	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 510	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 634	0.21 420

DGSMNet	2.89 675	0.63 435	3.18 638	3.43 690	4.17 688	2.57 675	6.98 697	0.97 568	0.83 574	0.56 431	1.86 647	0.79 540	0.62 544	1.64 529	1.39 604	4.61 693	5.01 698	5.17 698	4.71 698	4.44 695	4.19 694

DeepPrunerF	0.86 589	0.86 534	2.91 612	0.45 544	0.50 591	0.64 462	0.48 556	1.14 629	2.64 678	0.63 513	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 598	0.23 586	0.19 542	0.30 611	0.28 555	0.36 563	0.25 486

PWC_ROB	0.70 530	0.94 560	1.88 381	0.39 488	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 600	0.91 605	1.29 626	0.77 531	0.62 544	1.62 528	1.03 564	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 623	0.22 435

w-ln-seven-2	0.68 521	1.13 612	2.46 534	0.36 437	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 574	0.69 544	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 580	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

FACV-RUCA	0.58 458	0.40 299	1.78 325	0.43 523	1.67 676	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 647	0.12 338	0.70 640	0.98 659

otaku	1.03 614	1.68 660	2.72 583	0.95 644	0.73 633	1.03 611	0.59 589	0.99 584	0.86 580	0.69 544	1.61 640	0.98 599	0.64 549	1.46 497	1.14 578	0.95 661	0.46 641	0.72 653	0.40 617	1.24 668	0.78 646

HSM	0.62 485	0.76 489	1.72 289	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 643	0.64 549	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 480	0.61 419	3.35 649	0.33 369	0.58 611	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 562	0.52 370	0.99 602	0.65 551	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 620	0.29 494	0.20 407

fff	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

Wz-Net-MNSev	0.65 504	0.97 578	2.19 480	0.36 437	0.33 477	0.90 592	0.60 591	0.92 523	0.81 570	0.75 567	0.72 540	0.73 511	0.65 551	1.39 485	0.71 510	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

csc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

Ntro	1.00 611	1.68 660	2.80 598	0.95 644	0.85 640	1.06 614	0.53 568	0.98 572	0.90 593	0.62 504	0.76 551	0.93 588	0.66 556	1.66 531	0.98 550	0.99 663	0.45 639	0.75 654	0.40 617	1.19 664	0.75 642

ASMatch	0.60 472	0.43 322	2.58 563	0.91 640	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 620	0.47 360	0.66 556	1.34 480	0.94 543	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

iinet-f	0.57 453	0.93 558	2.27 497	0.31 314	0.25 359	0.83 574	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 511	0.67 558	0.73 400	0.67 500	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 604	0.16 330

UDG	0.77 565	1.23 628	2.15 471	0.67 621	0.59 613	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 606	0.67 558	1.02 444	0.73 517	0.45 634	0.34 618	0.87 656	0.51 638	0.67 638	0.46 608

EAI-Stereo	0.78 569	0.25 107	1.67 273	0.54 588	0.59 613	1.95 658	2.05 680	1.11 628	0.64 424	0.95 611	1.49 637	0.50 376	0.67 558	0.59 346	1.44 608	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 634	0.13 192	0.22 435

PAM	0.70 530	0.35 254	2.72 583	0.56 597	0.62 624	1.08 621	0.53 568	0.85 460	0.44 210	0.93 608	0.92 584	1.24 634	0.68 561	0.64 364	1.01 560	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 632	0.14 221	0.38 584

Nwc_Net	0.68 521	0.83 524	2.53 551	0.41 508	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 598	0.98 599	0.68 561	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 538	0.23 418	0.18 371

iRaft-Stereo_20w	0.58 458	0.39 291	1.96 427	0.45 544	0.32 462	0.92 596	0.57 585	1.14 629	0.56 341	0.81 586	0.40 272	0.55 398	0.69 563	0.65 375	1.04 565	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 607	0.17 305	0.25 486

stereogan	0.69 526	0.51 375	2.44 531	0.39 488	0.39 536	1.01 608	0.41 511	0.94 540	0.92 598	0.73 562	0.85 572	1.15 629	0.69 563	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 563	0.24 474

ACVNet-4b	1.93 659	1.85 670	4.10 664	1.07 649	0.86 641	1.15 628	0.53 568	1.06 617	1.12 625	0.64 523	1.09 613	1.99 656	0.70 565	2.20 612	9.86 698	5.62 695	0.41 637	1.03 667	0.55 643	1.86 680	0.85 651

pmcnn	1.32 636	1.05 600	2.77 594	0.74 626	1.43 667	0.72 520	0.56 581	0.96 559	0.91 594	0.99 613	2.92 673	6.01 689	0.70 565	2.38 625	3.32 667	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

RGC	0.71 539	0.97 578	2.18 478	0.44 530	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 555	1.04 609	1.01 606	0.71 567	1.74 544	0.70 507	0.23 586	0.18 529	0.28 603	0.26 546	0.29 494	0.27 504

edge stereo	0.81 581	0.73 481	3.30 645	0.37 461	1.21 664	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 580	0.88 579	1.14 628	0.71 567	2.18 611	0.71 510	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 578	0.26 496

MDST_ROB	1.17 627	0.42 317	3.87 657	0.54 588	0.44 565	4.11 685	0.58 587	1.31 642	0.84 577	2.12 662	1.12 615	0.98 599	0.71 567	4.24 682	0.99 555	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 566

KYRaft	0.48 354	0.29 179	1.75 303	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 523	0.93 588	0.53 387	0.72 570	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 619

Prome-Stereo	0.49 372	0.30 196	1.76 312	0.60 613	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 606	0.43 320	0.72 570	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 603

Syn2CoEx	0.70 530	1.07 605	2.74 589	0.43 523	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 517	0.72 570	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

AAGNet	0.88 593	0.33 227	1.79 345	0.54 588	0.98 648	0.62 430	0.46 544	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 573	1.23 470	7.48 691	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

psmorigin	1.36 640	0.60 414	13.80 701	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 612	0.88 579	1.17 632	0.73 573	4.00 679	0.86 537	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 519

NCC-stereo	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435

Abc-Net	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 542	0.77 498	2.36 515	0.45 544	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 633	1.07 620	0.84 568	0.90 580	0.73 573	1.09 451	0.98 550	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 541

XQC	0.73 551	0.98 582	2.39 519	0.46 549	0.35 503	0.81 568	0.46 544	1.00 593	1.00 608	0.80 580	0.69 521	0.88 576	0.74 578	1.32 477	1.20 588	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 596	0.33 559

Select-FE	0.65 504	0.67 456	2.76 591	0.49 564	0.55 604	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 594	0.55 404	0.91 582	0.75 579	0.57 336	1.16 582	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 634	0.14 221	0.31 541

raft_robust	0.55 438	0.84 526	1.73 292	0.28 232	0.54 601	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 529	0.75 579	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 571	0.26 470	0.16 330

ADStereo(finetuned)	0.45 320	0.77 498	2.12 463	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 581	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

LCNet	0.54 426	0.37 267	1.78 325	0.92 641	0.22 304	0.96 600	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 581	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 658	0.39 590

RP	0.67 514	0.82 519	1.94 415	0.43 523	0.44 565	0.65 476	0.45 541	0.89 496	0.82 571	0.66 532	0.92 584	0.99 602	0.76 581	1.55 512	0.66 497	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

PAM_32	0.70 530	0.35 254	2.73 588	0.54 588	0.61 622	1.07 619	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 603	0.91 582	1.23 633	0.77 584	0.65 375	1.10 572	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 634	0.15 244	0.38 584

RT-IGEV	0.66 509	0.25 107	2.11 459	0.56 597	0.46 584	0.62 430	0.54 572	0.99 584	0.75 536	0.79 578	0.93 588	0.85 563	0.78 585	0.59 346	1.64 618	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 629	0.28 487	0.30 532

LL-Strereo	0.72 542	1.29 635	2.49 543	0.36 437	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 536	0.58 430	0.85 563	0.79 586	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 593	0.42 602

RainbowNet	1.15 624	1.78 666	2.72 583	1.12 655	0.91 645	1.06 614	0.76 626	1.16 633	1.13 627	0.75 567	0.97 595	1.09 621	0.80 587	1.60 524	1.21 590	1.17 670	1.26 680	1.01 666	0.57 649	1.13 662	0.88 656

RAFT + AFF	0.64 496	1.20 625	1.95 418	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 564	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 587	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 604	0.29 519

FAT-Stereo	0.70 530	0.54 392	2.88 604	0.36 437	0.29 414	0.62 430	0.54 572	0.97 568	0.87 583	0.76 570	0.92 584	0.94 592	0.80 587	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

UGAM-zero	0.63 492	0.39 291	2.49 543	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 574	0.45 298	1.16 631	0.82 590	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 624	0.11 140	0.22 435

CBFPSM	0.56 446	0.91 550	1.82 358	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 610	0.83 591	0.62 359	1.35 601	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

HBP-ISP	0.76 561	1.30 636	3.19 639	0.35 418	0.26 377	0.85 580	0.54 572	1.03 611	0.72 503	0.80 580	0.69 521	0.68 482	0.83 591	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 610	0.25 538	0.28 487	0.24 474

LSM	3.31 681	1.11 608	5.29 673	9.40 697	30.65 716	0.84 576	1.12 655	0.91 514	1.22 631	1.36 645	2.19 655	0.93 588	0.83 591	1.66 531	0.90 538	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 555	0.39 588	6.33 697

AF-Net	0.69 526	0.92 552	2.21 482	0.41 508	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 580	0.69 544	1.03 606	1.04 613	0.84 594	1.19 465	0.78 525	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

TransformOpticalFlow	0.64 496	0.56 403	2.66 574	0.44 530	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 570	0.74 545	0.91 582	0.85 595	1.83 564	0.81 531	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

RTS	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

RTSA	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

DeepStereo_RVC	0.44 301	0.28 166	1.92 402	0.49 564	0.17 161	0.60 390	0.59 589	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 598	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

zh-sn7	0.89 595	1.73 664	3.09 628	0.39 488	0.30 431	0.82 571	0.63 603	0.96 559	0.87 583	0.79 578	1.12 615	0.84 559	0.87 599	2.42 631	1.63 616	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 519

Wz-Net-TNSev	0.91 597	1.73 664	3.08 626	0.36 437	0.31 452	1.00 607	0.71 619	1.06 617	0.97 604	0.71 555	0.72 540	1.09 621	0.87 599	2.42 631	1.59 614	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 612	0.35 566

anonymity	0.80 573	0.66 454	1.29 180	0.59 609	0.75 634	0.67 488	0.52 564	0.95 554	0.71 493	0.94 609	0.70 531	0.67 475	0.87 599	0.71 397	1.35 601	0.64 647	0.62 655	0.58 644	1.44 683	0.60 634	0.65 634

IPLG	0.69 526	0.84 526	2.43 529	0.35 418	0.21 274	1.65 649	0.61 595	1.36 645	0.58 356	1.39 649	0.51 355	0.37 272	0.87 599	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

ccnet	0.71 539	0.41 309	1.59 255	0.40 500	0.45 576	1.06 614	0.55 576	0.98 572	0.71 493	0.88 599	0.97 595	0.82 552	0.88 603	1.68 534	0.94 543	0.32 621	0.26 596	0.32 616	0.27 551	0.34 543	0.30 532

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 638	1.70 662	2.50 547	0.56 597	0.40 546	2.15 668	0.99 643	1.24 638	1.26 634	1.02 616	1.10 614	1.29 637	0.88 603	3.10 668	1.08 569	1.66 681	0.83 672	0.68 651	0.88 670	1.57 675	1.80 685

SAMSARA	0.91 597	0.97 578	2.22 486	0.80 632	0.58 611	1.32 633	1.31 663	1.01 601	0.94 600	1.36 645	0.87 576	1.38 642	0.90 605	1.72 541	1.02 562	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 538	0.36 563	0.35 566

ADCS	1.05 616	1.36 645	2.98 619	0.42 519	0.36 512	0.96 600	0.81 632	1.06 617	1.12 625	1.25 638	0.97 595	1.08 619	0.90 605	1.25 474	4.86 682	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 563	0.38 584

STrans-v2	0.67 514	0.56 403	2.64 571	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 606	0.85 572	0.89 578	0.93 607	1.83 564	1.21 590	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

AnyNet_C32	1.00 611	1.33 642	2.53 551	0.49 564	0.54 601	1.15 628	1.14 656	0.91 514	0.89 591	1.11 623	0.95 592	0.87 572	0.93 607	1.50 506	4.07 675	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 578	0.33 559

CBMV_ROB	0.76 561	0.42 317	2.68 576	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 552	0.96 559	0.76 546	1.04 619	0.96 593	0.88 576	0.93 607	2.06 599	1.19 587	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 538	0.25 449	0.28 512

ACV-stereo	0.66 509	0.76 489	2.86 602	0.32 343	0.25 359	1.01 608	0.60 591	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 649	0.94 610	1.40 488	0.69 505	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

MFMNet_re	0.92 599	1.28 634	2.53 551	0.82 636	0.76 637	0.90 592	0.75 624	0.98 572	1.04 613	1.03 617	1.05 610	0.84 559	0.94 610	0.83 421	0.72 514	0.68 649	0.60 653	0.63 648	0.60 655	0.77 647	0.74 640

SPS-STEREO	1.07 617	1.13 612	2.88 604	0.65 619	0.69 630	0.99 604	0.68 612	1.05 616	0.87 583	1.36 645	1.23 621	1.46 645	0.94 610	1.87 572	1.72 622	0.66 648	0.61 654	0.58 644	0.57 649	0.65 636	0.77 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 514	0.80 510	1.90 393	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 610	0.95 613	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 630	0.13 371	0.24 435	0.17 351

MFN_U_SF_RVC	1.55 652	2.39 688	3.16 635	0.65 619	0.41 555	1.12 624	0.46 544	1.23 637	1.33 639	1.61 656	1.20 619	1.43 644	0.98 614	1.76 547	1.97 630	1.90 684	1.80 684	1.98 688	2.15 690	1.63 676	1.77 684

DRaft	0.62 485	0.38 279	1.76 312	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 606	0.53 218	0.53 309	0.67 536	0.99 598	0.38 281	1.00 615	1.44 491	2.10 639	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

ADCMid	0.96 606	1.32 640	2.74 589	0.38 478	0.35 503	0.99 604	0.58 587	0.94 540	0.86 580	1.23 637	1.01 601	1.01 606	1.00 615	1.05 448	3.97 673	0.21 569	0.19 542	0.42 631	0.32 586	0.40 593	0.29 519

G-Net	0.99 607	0.64 440	2.76 591	0.57 602	0.67 627	2.03 664	0.72 622	0.76 377	0.67 462	1.14 626	2.56 664	1.30 640	1.02 617	1.48 505	1.74 623	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 546	0.37 571	0.31 541

ACVNet_2	1.42 646	1.81 667	3.23 643	1.08 650	0.92 646	1.32 633	0.85 634	1.49 652	1.69 655	1.19 636	1.73 644	2.13 658	1.03 618	2.50 641	1.40 606	0.91 657	0.53 649	1.00 665	0.55 643	2.11 682	0.85 651

ACVNet_1	1.33 637	1.91 675	4.03 662	1.09 652	0.88 642	1.19 632	0.66 606	1.24 638	1.17 628	0.94 609	0.96 593	3.09 670	1.04 619	2.37 622	1.11 575	1.04 665	0.48 647	1.03 667	0.48 632	1.12 661	0.83 648

WZ-Net	0.92 599	1.31 637	3.76 655	0.41 508	0.36 512	0.86 582	0.71 619	1.00 593	1.06 617	0.82 591	0.92 584	1.06 617	1.05 620	2.16 610	1.61 615	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 512

Consistency-Raft	0.88 593	0.93 558	3.23 643	0.99 647	0.64 625	0.77 551	0.55 576	0.98 572	0.97 604	0.61 493	1.03 606	0.65 458	1.05 620	0.79 417	1.38 603	0.44 632	0.46 641	0.51 641	0.58 652	0.65 636	0.47 610

NaN_ROB	1.14 622	0.94 560	2.96 615	0.53 583	0.56 607	1.13 626	0.99 643	0.98 572	1.00 608	1.09 622	0.87 576	0.77 531	1.06 622	5.90 687	2.72 654	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 574

aanetorigin	0.77 565	0.80 510	2.59 565	0.43 523	0.44 565	0.58 359	1.01 648	0.57 247	0.68 464	1.53 655	1.23 621	0.81 547	1.08 623	1.07 449	1.07 568	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 628	0.30 532

AnyNet_C01	1.14 622	1.49 649	4.23 666	0.54 588	0.53 599	1.51 642	1.37 667	1.04 615	1.07 618	1.17 633	1.33 630	1.15 629	1.08 623	1.61 527	2.74 655	0.25 600	0.22 568	0.28 603	0.24 532	0.48 616	0.40 596

MSAF-DinoV2	3.10 679	1.86 672	10.68 692	3.61 691	0.30 431	3.34 679	0.82 633	2.81 681	1.79 660	0.80 580	0.87 576	1.56 650	1.10 625	26.49 720	1.96 629	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 687	0.92 654	0.99 664

CBMV	0.71 539	0.76 489	2.64 571	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 628	0.98 572	0.78 555	0.85 598	0.71 535	0.86 570	1.10 625	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 559
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 640	1.93 677	5.95 676	0.81 635	0.59 613	1.57 644	1.09 652	1.39 648	1.22 631	0.84 594	1.01 601	1.25 635	1.12 627	3.19 669	2.36 648	0.45 634	0.47 644	0.38 628	0.34 594	0.59 631	0.57 625

PVD	0.90 596	0.85 531	2.15 471	0.53 583	0.50 591	0.99 604	0.56 581	1.15 632	1.64 653	1.41 651	1.41 636	1.11 625	1.13 628	1.35 481	1.31 598	0.26 604	0.28 606	0.28 603	0.26 546	0.37 571	0.49 614

AANet	0.82 584	0.91 550	2.89 607	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 638	1.33 644	1.39 633	1.26 636	1.14 629	1.32 477	0.97 547	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 541

DStereoRT	0.81 581	0.53 384	2.23 490	0.36 437	0.33 477	0.92 596	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 630	1.76 547	1.04 565	0.14 468	0.13 432	2.17 690	0.78 665	0.16 281	0.66 636

ADCPNet	0.99 607	0.99 587	3.93 661	0.37 461	0.68 629	1.36 635	0.62 600	0.87 481	0.76 546	0.78 576	0.81 560	1.08 619	1.18 631	1.14 461	2.49 651	0.21 569	0.69 664	0.21 574	0.95 673	0.29 494	0.37 581

NVStereoNet_ROB	1.16 626	0.95 567	2.54 557	0.58 604	0.55 604	0.78 556	0.63 603	1.00 593	1.08 619	1.03 617	4.07 685	1.48 646	1.22 632	2.88 663	1.27 596	0.50 637	0.46 641	0.54 642	0.62 656	0.50 621	0.63 633
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 521	0.31 210	2.25 494	0.42 519	0.17 161	0.66 482	0.89 637	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 601	0.45 340	1.26 633	1.54 511	2.26 645	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

LVE	1.96 660	2.17 687	3.14 633	1.68 669	1.80 678	1.63 647	1.03 649	2.34 676	2.81 679	1.25 638	2.89 671	4.24 680	1.29 634	2.79 659	1.44 608	2.85 689	0.91 675	1.18 669	1.46 684	1.23 667	1.10 669

DPSNet	0.86 589	0.60 414	2.34 509	0.58 604	0.36 512	1.07 619	0.75 624	1.30 641	1.05 614	0.70 550	0.68 512	0.94 592	1.29 634	2.08 603	1.82 626	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 616	0.40 596

PWCK	1.49 649	1.90 674	3.22 642	1.09 652	0.54 601	1.71 651	1.73 676	1.49 652	1.53 649	1.44 653	1.80 645	1.82 653	1.30 636	3.34 672	1.76 624	1.07 667	0.56 651	0.97 664	0.58 652	1.38 674	0.65 634

test_sample8	1.12 619	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 635	0.56 416	2.53 665	1.31 637	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

EDNetEfficientorigin	8.18 693	0.98 582	145.96 724	0.51 573	0.89 643	0.72 520	0.48 556	0.85 460	1.56 651	2.12 662	1.49 637	1.29 637	1.31 637	1.83 564	2.13 640	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 588	0.45 606

CSAN	1.25 633	1.12 609	3.04 623	0.51 573	0.37 524	1.06 614	1.15 657	1.22 634	1.08 619	1.17 633	1.91 648	1.04 613	1.31 637	5.96 688	2.43 650	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 532

Dean	1.79 656	1.83 668	3.92 659	1.29 660	1.07 658	1.55 643	1.00 646	1.95 670	2.33 672	1.47 654	4.19 686	4.26 681	1.33 640	2.21 613	1.48 610	1.14 669	0.68 662	1.18 669	0.74 663	1.24 668	0.98 659

CRFU-Net	0.56 446	0.38 279	1.86 374	0.46 549	0.26 377	0.82 571	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 535	1.35 641	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

ADCRef	0.80 573	0.96 570	2.29 501	0.37 461	0.35 503	0.96 600	0.51 561	0.87 481	0.75 536	0.88 599	0.83 565	0.61 438	1.36 642	1.02 444	3.27 664	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

IMH-64-1	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

IMH-64	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

SuperB	1.15 624	1.14 614	5.43 674	0.36 437	0.26 377	0.81 568	0.89 637	0.88 490	1.17 628	0.67 536	0.68 512	0.63 444	1.39 645	1.74 544	3.37 668	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 688	0.25 486

SGM-Forest	1.04 615	0.42 317	3.59 654	0.41 508	0.32 462	1.05 613	1.32 664	0.94 540	0.83 574	1.16 627	2.23 658	1.03 610	1.39 645	2.49 640	2.35 647	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 607	0.79 508	2.43 529	0.39 488	0.32 462	1.50 641	1.90 678	0.92 523	0.97 604	1.26 641	1.27 623	1.00 604	1.42 647	1.14 461	3.31 666	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

MeshStereo	1.21 629	1.15 618	3.01 622	0.34 402	0.28 405	1.10 623	0.69 615	1.35 644	1.01 610	2.71 677	2.41 661	2.96 668	1.45 648	2.80 660	1.40 606	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 621	0.26 496
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
CrosDoStereo	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DeepStereo_LL	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

SANet	1.20 628	1.21 626	3.33 648	0.38 478	0.27 390	1.73 653	0.85 634	1.10 624	2.49 676	1.16 627	1.83 646	1.72 652	1.50 651	2.37 622	2.84 657	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 550

ADCP+	0.94 602	1.12 609	3.14 633	0.34 402	0.39 536	1.06 614	0.79 628	0.89 496	0.80 563	0.66 532	0.67 505	0.85 563	1.55 652	0.93 432	4.55 680	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

WAO-6	1.58 653	1.54 651	2.32 504	1.14 656	1.00 652	2.30 671	1.03 649	1.82 666	2.85 680	1.25 638	2.61 666	2.20 659	1.56 653	2.47 639	1.99 632	0.95 661	0.67 658	1.19 672	0.83 668	1.08 659	0.88 656

KSHMR	4.10 683	1.97 678	5.27 672	1.71 671	1.47 671	1.96 659	1.28 662	3.19 683	17.33 709	2.12 662	15.91 703	9.18 694	1.57 654	8.42 692	1.98 631	1.52 679	1.26 680	1.67 685	1.19 680	1.67 677	1.40 676

WAO-7	1.48 648	1.63 654	2.49 543	0.93 642	0.75 634	1.72 652	1.10 653	1.84 667	1.96 667	1.43 652	2.54 663	1.97 655	1.61 655	3.06 666	2.08 636	0.69 650	0.66 657	0.94 661	0.74 663	0.80 649	0.69 637

light-stereo	8.15 692	2.75 689	9.83 690	12.24 700	9.63 693	19.16 706	0.44 533	6.84 695	3.57 683	13.44 702	22.94 719	23.04 712	1.65 656	17.20 709	7.61 692	3.06 690	2.25 693	0.42 631	0.52 641	4.07 693	2.31 688

MIPNet	0.83 585	0.81 515	2.40 522	0.61 614	0.18 208	1.48 639	1.39 669	1.60 657	0.74 522	1.94 660	0.85 572	0.73 511	1.68 657	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 586	0.25 449	0.12 186

IMH	2.02 662	2.15 686	2.69 579	1.68 669	1.12 661	1.66 650	0.92 639	2.10 674	1.92 665	1.32 643	2.66 668	2.21 660	1.69 658	5.78 686	1.68 619	5.54 694	0.96 676	1.31 675	0.71 662	1.32 673	0.99 664

WCMA_ROB	1.12 619	0.83 524	2.66 574	0.58 604	0.34 490	1.17 630	0.71 619	0.93 531	0.94 600	1.74 658	2.63 667	3.09 670	1.71 659	1.70 537	1.84 627	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 603

SGM_RVC	1.89 658	0.92 552	2.50 547	0.96 646	0.93 647	1.63 647	1.37 667	1.52 654	12.43 696	1.85 659	1.69 643	2.40 664	1.74 660	2.81 661	1.71 621	0.53 638	0.47 644	0.42 631	0.47 629	0.74 643	0.74 640
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 607	0.66 454	1.67 273	0.75 627	0.99 651	0.73 527	1.33 665	0.94 540	0.91 594	0.70 550	1.06 611	0.75 523	1.75 661	0.95 435	2.39 649	1.20 672	0.41 637	0.48 638	0.59 654	0.85 651	0.60 629

THIR-Stereo	0.86 589	0.62 425	2.13 465	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 688	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 641	0.97 598	1.80 662	1.69 536	2.25 644	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

JetBlue	1.78 655	1.63 654	3.92 659	0.73 624	1.21 664	4.38 686	3.35 689	1.59 656	1.20 630	1.26 641	1.52 639	2.37 662	1.88 663	3.23 670	3.00 658	0.53 638	0.47 644	0.48 638	0.49 634	1.29 670	0.97 658

MSMD_ROB	1.34 638	0.96 570	2.38 517	0.39 488	0.32 462	1.96 659	0.62 600	0.91 514	1.43 644	2.94 681	2.60 665	4.77 684	1.95 664	2.43 634	1.33 600	0.29 615	0.26 596	0.32 616	0.32 586	0.30 505	0.30 532

DispFullNet	1.67 654	2.10 680	5.22 671	1.53 666	8.90 691	0.86 582	0.31 428	0.96 559	0.96 603	1.37 648	1.01 601	1.13 626	1.98 665	1.51 507	0.91 539	0.54 640	0.31 612	1.18 669	0.63 658	1.13 662	0.80 647

FTStereo	0.76 561	0.18 6	2.35 512	0.71 623	0.21 274	0.73 527	1.79 677	0.57 247	0.53 309	1.07 620	1.63 642	1.29 637	2.13 666	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 596

ELAS	1.39 643	0.79 508	2.86 602	0.53 583	0.50 591	2.81 676	2.20 682	1.61 658	1.50 648	2.28 670	2.35 659	1.82 653	2.13 666	1.73 542	2.22 642	0.35 626	0.37 623	0.35 620	0.35 598	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 634	0.70 468	4.05 663	0.64 617	0.98 648	0.94 598	1.40 670	0.85 460	1.75 658	2.34 671	1.33 630	1.05 615	2.21 668	1.58 521	4.15 676	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 551	0.38 578	0.32 550

JetRed	3.29 680	4.93 691	10.17 691	1.45 663	1.72 677	7.44 690	5.05 695	3.06 682	2.12 671	2.41 673	2.39 660	2.99 669	2.37 669	3.51 675	6.44 688	1.32 676	1.90 688	1.37 677	1.23 682	2.21 683	1.76 683

WAO-8	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

Venus	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

ELAS_RVC	1.37 642	0.78 506	3.21 641	0.55 595	0.50 591	1.49 640	2.48 686	1.48 651	1.71 657	2.13 665	2.09 651	2.07 657	2.56 672	1.90 582	2.02 633	0.35 626	0.36 621	0.37 626	0.34 594	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 672	2.11 683	2.97 618	2.49 683	2.28 682	2.95 677	2.31 684	2.67 678	2.47 675	3.03 682	3.13 676	2.70 667	2.92 673	4.10 680	4.48 679	2.68 688	2.24 692	3.04 695	2.44 692	2.37 684	2.34 689

PSM-AAD	0.63 492	0.22 53	1.77 321	0.37 461	0.23 324	0.86 582	1.17 658	0.59 262	0.60 369	0.64 523	0.71 535	0.68 482	2.93 674	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 559

SGM+DAISY	1.83 657	1.43 646	3.81 656	0.87 637	1.01 653	2.38 673	2.53 687	1.36 645	1.75 658	2.92 680	3.22 677	2.65 666	2.93 674	2.22 616	3.10 661	0.72 651	0.69 664	0.63 648	0.62 656	0.77 647	0.98 659

FC-DCNN	1.49 649	0.59 412	2.88 604	0.44 530	0.39 536	1.97 661	0.66 606	1.67 659	1.70 656	2.72 678	2.89 671	4.22 678	2.97 676	2.55 645	2.19 641	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.39 590

FC-DCNN v2	1.54 651	0.58 409	2.80 598	0.44 530	0.39 536	2.05 665	0.66 606	1.90 668	1.84 664	2.79 679	2.97 674	4.41 682	3.07 677	2.65 650	2.30 646	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.38 584

GrayStereo	0.66 509	0.19 10	1.76 312	0.90 639	0.23 324	0.62 430	1.42 673	0.62 283	0.60 369	0.72 558	0.78 556	0.56 411	3.07 677	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

FCDSN-DC	1.29 635	0.54 392	2.50 547	0.47 554	0.41 555	1.12 624	0.60 591	1.10 624	1.27 635	2.23 668	2.87 670	3.67 675	3.12 679	2.39 628	1.69 620	0.30 618	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.35 556	0.38 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 684	2.10 680	2.89 607	1.80 673	1.49 673	2.13 667	1.41 672	2.26 675	12.72 697	11.41 699	16.43 704	11.15 697	3.75 680	4.36 683	3.18 663	1.82 683	0.98 678	1.73 687	1.21 681	2.97 689	1.27 673

UNDER WATER-64	2.47 668	1.89 673	4.86 669	1.82 676	1.44 669	3.18 678	1.57 675	2.62 677	5.64 687	2.05 661	2.13 653	4.13 677	3.76 681	2.62 648	3.42 669	1.47 678	0.85 673	1.57 683	1.07 678	1.82 679	1.49 677

TorneroNet-64	2.65 669	1.83 668	3.30 645	1.46 664	1.20 663	3.89 682	0.99 643	3.51 689	6.71 691	2.56 674	4.60 687	4.22 678	3.85 682	3.33 671	3.14 662	1.19 671	0.65 656	1.39 678	0.79 667	3.31 690	1.15 670

DStereoSA	2.12 663	0.98 582	2.80 598	1.25 659	2.23 681	1.97 661	4.62 694	1.22 634	2.54 677	1.16 627	3.84 684	1.00 604	4.05 683	2.07 601	5.29 685	0.93 658	1.48 683	0.48 638	1.51 685	0.95 657	1.95 686

notaker	2.66 670	2.07 679	3.31 647	2.61 685	1.43 667	1.76 654	1.11 654	2.76 680	1.79 660	2.26 669	11.53 700	3.96 676	4.29 684	3.09 667	2.76 656	1.55 680	0.88 674	1.70 686	1.07 678	2.00 681	1.35 674

DStereoFS	2.23 664	2.10 680	2.47 539	1.61 668	1.88 680	3.81 681	2.06 681	1.95 670	3.33 682	2.38 672	3.31 678	2.37 662	4.92 685	2.45 636	3.27 664	1.03 664	1.27 682	0.55 643	1.04 676	0.70 640	2.05 687

MANE	2.90 676	1.14 614	2.96 615	1.03 648	1.01 653	5.01 687	2.45 685	5.36 691	6.88 692	3.58 684	4.76 689	5.99 688	4.99 686	4.23 681	4.61 681	0.56 643	0.67 658	0.44 635	0.78 665	0.51 623	1.03 667

tt	4.93 686	0.27 137	4.20 665	2.29 681	1.58 675	10.20 693	16.97 703	9.42 699	5.02 686	1.67 657	1.28 624	4.68 683	5.03 687	3.37 674	5.92 686	6.16 696	9.47 707	2.82 693	3.18 695	3.60 691	1.53 679

UNDER WATER	2.74 671	1.85 670	4.54 668	1.81 675	1.44 669	2.34 672	1.40 670	3.24 684	6.60 690	2.60 675	2.76 669	5.75 687	5.24 688	3.02 665	4.01 674	1.45 677	0.81 671	1.59 684	1.06 677	1.80 678	1.51 678

SGM-ForestM	2.98 677	1.70 662	3.52 653	0.67 621	0.47 587	5.18 688	3.36 690	3.30 687	2.86 681	4.44 686	3.79 683	9.80 695	5.50 689	6.29 689	6.52 689	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 551	0.38 578	0.58 627

TCMNet-wrong-test	5.51 688	6.62 694	6.20 679	13.02 704	11.90 697	7.14 689	5.53 696	6.99 696	1.44 645	2.65 676	3.10 675	8.37 693	5.95 690	4.75 685	6.05 687	3.07 691	0.98 678	2.38 691	1.99 689	6.62 698	5.43 696

TorneroNet	5.50 687	1.92 676	3.16 635	1.47 665	1.25 666	14.07 696	1.06 651	4.90 690	20.99 714	10.17 695	16.48 705	11.88 701	6.93 691	3.34 672	4.20 677	1.30 675	0.69 664	1.45 680	0.86 669	2.61 687	1.20 671

USTest	8.10 691	7.17 695	8.96 686	9.25 696	9.05 692	15.27 697	23.78 705	9.96 700	9.47 693	5.94 690	6.75 690	7.80 692	7.48 692	8.83 694	11.21 700	2.21 687	3.56 695	2.86 694	3.20 696	5.02 696	4.16 693

coex-ft	5.95 689	1.67 658	60.57 722	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 615	0.74 355	4.41 685	19.22 709	2.15 654	1.62 651	7.97 693	1.81 562	8.96 694	0.44 632	2.08 690	0.18 550	0.19 498	0.38 578	4.62 695

IGEV-RUCA	2.28 665	0.30 196	1.15 149	0.40 500	1.86 679	2.06 666	1.90 678	1.36 645	1.80 662	3.70 685	3.76 682	5.02 685	8.19 694	2.12 608	1.63 616	0.25 600	0.76 669	2.72 692	1.91 688	2.39 685	2.36 690

LRCNet_RVC	13.74 704	19.30 704	12.75 699	19.46 707	12.69 700	1.86 655	0.41 511	12.33 701	1.05 614	15.77 705	18.83 709	12.62 704	8.70 695	12.21 698	9.62 696	22.22 715	8.37 706	25.85 717	24.01 717	19.32 714	17.44 714

LE_ROB	4.43 685	1.35 644	9.38 687	2.79 686	3.93 686	2.43 674	3.46 691	2.68 679	11.19 694	11.66 700	4.73 688	5.26 686	10.46 696	4.50 684	9.49 695	0.82 656	0.69 664	1.34 676	0.98 674	0.75 645	0.76 644

MonStereo1	1.98 661	1.01 593	1.78 325	1.19 657	1.04 655	3.58 680	0.61 595	1.53 655	1.93 666	1.39 649	3.37 679	2.23 661	10.80 697	2.84 662	1.25 594	1.04 665	0.38 627	0.96 663	0.57 649	1.10 660	1.00 666

DPSMNet_ROB	9.48 696	5.64 693	13.01 700	8.82 695	11.82 696	8.54 691	24.20 707	6.41 694	13.65 703	5.32 689	11.47 699	6.33 691	10.92 698	7.69 691	13.89 702	7.25 704	8.19 703	5.06 697	7.78 704	5.31 697	8.26 703

DGTPSM_ROB	8.89 694	5.62 692	12.25 696	5.92 693	11.32 695	8.54 691	24.18 706	6.40 693	13.49 700	5.15 687	11.46 698	6.19 690	10.92 698	7.00 690	13.72 701	4.47 692	7.65 699	3.92 696	7.45 703	4.38 694	7.87 702

iinet-test	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

IINet	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

Anonymous_1	22.91 707	11.20 699	12.13 695	12.75 701	26.28 715	19.43 708	27.92 713	14.08 705	13.61 701	14.96 704	10.58 694	11.26 700	11.19 702	12.55 701	14.57 706	38.28 722	7.88 702	34.96 720	63.99 722	89.57 725	10.94 706

DPSM_ROB	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

DPSM	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

Selective-IGEV-i1pa	9.22 695	12.57 702	9.49 689	2.20 679	1.49 673	16.83 700	8.03 698	14.34 706	11.26 695	10.52 696	15.24 702	14.52 705	11.94 705	18.22 710	9.78 697	7.79 705	3.09 694	5.20 699	2.49 693	2.46 686	6.90 699

HanzoNet	7.64 690	2.86 690	5.05 670	7.01 694	3.97 687	2.18 669	1.34 666	3.37 688	4.05 684	13.17 701	10.58 694	10.73 696	16.52 706	8.45 693	10.51 699	10.48 706	9.72 708	5.59 700	13.46 708	6.84 699	6.83 698

HaxPig	19.86 706	22.40 712	22.34 707	17.95 706	17.95 705	11.77 695	11.89 700	16.02 710	15.89 708	21.10 711	21.41 711	18.74 709	18.39 707	20.08 712	19.69 710	23.63 719	23.22 718	24.06 716	23.69 716	23.00 715	23.95 716

BEATNet-Init1	12.10 699	11.19 698	27.29 719	2.99 687	3.51 685	21.84 713	11.10 699	14.34 706	13.83 704	20.34 710	20.33 710	26.35 721	20.03 708	19.06 711	14.80 707	1.74 682	1.81 685	2.05 689	2.49 693	3.69 692	3.12 692

xxxxx1	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

tt_ll	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

ff	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

MEDIAN_ROB	23.96 709	27.05 720	26.39 718	22.16 708	22.13 707	16.12 699	13.97 701	20.24 711	20.05 710	25.50 722	25.31 720	22.96 711	22.63 712	24.39 713	23.24 714	28.20 720	27.23 722	28.62 718	27.75 720	27.50 716	27.76 719

PML	23.15 708	16.83 703	7.78 683	5.49 692	9.93 694	51.13 723	104.50 725	5.76 692	13.62 702	37.30 725	105.93 725	30.86 722	23.50 713	12.07 697	7.87 693	6.30 697	2.12 691	6.32 703	2.43 691	10.44 704	2.90 691

FlowAnything	24.85 713	22.54 714	25.10 714	26.11 713	25.76 710	39.86 718	57.00 717	28.89 719	28.87 722	21.31 718	22.68 718	24.22 716	23.87 714	26.39 717	30.89 722	14.26 708	16.78 717	13.10 710	14.90 715	17.78 706	16.69 708

RAFT-FEzeroshot	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

RAFT-FE	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

LSM0	26.58 716	22.63 719	25.88 717	30.13 716	52.21 724	39.94 722	56.74 716	28.97 720	28.72 718	21.14 713	22.26 712	24.43 719	23.88 715	26.54 721	30.87 718	14.32 713	16.55 711	13.12 712	14.71 709	17.92 712	20.60 715

CasAABBNet	24.81 712	22.53 713	24.83 712	26.08 710	25.74 709	39.86 718	57.06 719	28.87 718	28.83 721	21.16 716	22.54 715	24.22 716	23.89 718	26.38 714	30.87 718	14.25 707	16.71 713	13.09 706	14.81 710	17.78 706	16.71 709

Hybrid-DGEV	24.86 714	22.58 717	25.22 716	26.11 713	25.76 710	39.92 720	57.06 719	29.03 722	29.01 724	21.12 712	22.64 716	24.13 713	23.91 719	26.46 719	30.82 716	14.27 711	16.70 712	13.09 706	14.83 714	17.78 706	16.71 709

Selective-RAFT-Error	24.87 715	22.59 718	25.14 715	26.13 715	25.82 714	39.93 721	57.03 718	28.97 720	28.95 723	21.21 717	22.65 717	24.25 718	23.98 720	26.43 718	30.83 717	14.27 711	16.71 713	13.10 710	14.82 711	17.82 711	16.76 713

DPSimNet_ROB	17.97 705	20.20 711	24.98 713	17.62 705	15.92 704	21.53 712	21.00 704	13.70 704	15.61 707	23.89 721	14.69 701	22.87 710	24.58 721	12.70 702	14.56 705	18.48 714	12.91 709	20.21 715	12.05 706	17.76 705	14.17 707

AVERAGE_ROB	26.93 717	30.34 721	29.27 720	25.82 709	25.34 708	19.48 709	15.17 702	23.55 715	23.00 717	28.45 723	27.87 721	26.25 720	25.86 722	26.96 722	25.55 715	31.30 721	30.07 723	31.76 719	30.81 721	30.79 720	30.93 720

RSGM-EC	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

acva	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

Selective-IGEV-i16pa	47.65 723	67.17 724	7.20 682	2.47 682	2.32 683	116.02 725	1.42 673	90.41 726	82.69 725	32.69 724	90.10 724	60.10 725	84.41 725	129.53 726	52.52 723	50.16 723	15.10 710	18.00 714	9.63 705	0.94 655	40.09 724

test_example2	115.39 724	123.23 725	94.57 723	115.52 722	123.55 725	101.63 724	114.33 726	53.41 725	99.48 726	134.90 726	135.05 726	85.83 726	85.11 726	111.32 725	106.15 726	152.55 726	205.26 726	99.78 726	114.96 726	140.96 726	110.20 725

ccccc		297.21 726		374.70 725	380.44 726	203.92 726		216.32 727		203.37 727		215.01 727		312.78 727		412.57 727	356.13 727	256.09 727	227.69 727	428.88 727

ASD4		19.65 705

Low-res two-view benchmark