Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 136	0.16 8	0.22 87	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 77	0.10 14	0.09 27	0.14 158	0.13 227	0.10 7	0.10 60

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 27	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

PointNet	0.20 27	0.15 63	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 136	0.23 112	0.25 6	0.27 62	0.15 2	0.24 59	0.28 120	0.17 20	0.34 90	0.20 30	0.13 115	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 45	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 67	0.23 2	0.20 30	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 70	0.30 23	0.20 136	0.20 21	0.19 27	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 80	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 27	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 53	0.26 8	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 139	0.21 79	0.25 4	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 44	0.68 630	0.39 254	0.28 7	0.15 4	0.23 43	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 93	0.30 46	0.18 4	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.08 1	0.16 312	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 56	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.09 6

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 54	0.32 68	0.19 96	0.22 32	0.18 12	0.30 22	0.25 52	0.18 12	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.33 80	0.21 53	0.13 115	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

BridgeDepth	0.21 44	0.14 24	0.26 42	0.34 115	0.14 2	0.40 286	0.27 186	0.28 17	0.22 22	0.18 12	0.19 18	0.28 120	0.29 196	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 70	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 12	0.15 5	0.19 26	0.18 37	0.33 80	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.10 7	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.17 37	0.24 56	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 12	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 54	0.34 115	0.15 4	0.27 102	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 12	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.10 7	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 43	0.20 45	0.22 4	0.15 5	0.18 12	0.16 10	0.20 35	0.19 53	0.26 8	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 136	0.29 136	0.18 12	0.35 52	0.27 62	0.19 18	0.21 29	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.11 131

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 74	0.18 12	0.42 115	0.27 62	0.19 18	0.25 69	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

monster-pro	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 75	0.16 92	0.45 335	0.35 158	0.17 37	0.33 202	0.27 186	0.38 76	0.26 58	0.20 20	0.24 59	0.21 46	0.35 270	0.46 203	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 63	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 74	0.23 112	0.25 6	0.19 14	0.20 20	0.16 10	0.19 26	0.18 37	0.30 46	0.21 53	0.14 175	0.10 94	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 70	0.32 35	0.28 75	0.20 20	0.35 155	0.18 20	0.17 20	0.31 56	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.20 27	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 43	0.18 12	0.36 59	0.26 58	0.20 20	0.23 45	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 116	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

111111	0.21 44	0.14 24	0.27 54	0.37 210	0.22 196	0.21 28	0.19 27	0.43 134	0.27 62	0.20 20	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 148	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.12 97	0.12 191

GREAT-IGEV	0.22 58	0.15 63	0.31 112	0.29 12	0.22 196	0.21 28	0.26 164	0.33 46	0.31 106	0.20 20	0.30 116	0.22 52	0.22 93	0.47 212	0.22 77	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.38 122	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

LiteMatch*	0.20 27	0.14 24	0.31 112	0.31 45	0.23 245	0.24 56	0.21 70	0.31 27	0.30 95	0.21 30	0.19 18	0.24 82	0.19 53	0.31 56	0.20 30	0.13 115	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.10 7	0.11 131

LiteMatch	0.24 100	0.17 140	0.24 15	0.37 210	0.20 136	0.27 102	0.27 186	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.40 327	0.29 28	0.43 402	0.16 307	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.14 285

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 102	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.20 67	0.29 28	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

LACA2	0.20 27	0.15 63	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 136	0.29 221	0.30 22	0.22 22	0.21 30	0.23 45	0.28 120	0.20 67	0.34 90	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 97	0.09 6

Test_v1	0.20 27	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 56	0.21 70	0.39 84	0.31 106	0.21 30	0.22 40	0.17 6	0.17 20	0.34 90	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.10 7	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 27	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 229	0.17 3	0.40 95	0.22 22	0.21 30	0.21 29	0.20 35	0.24 117	0.33 80	0.25 164	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 102	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.19 53	0.29 28	0.21 53	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

LCMNet	0.21 44	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 136	0.26 84	0.19 27	0.38 76	0.43 217	0.21 30	0.21 29	0.27 114	0.17 20	0.36 104	0.23 116	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

AdaDepth	0.22 58	0.17 140	0.32 132	0.37 210	0.18 66	0.34 218	0.22 87	0.33 46	0.23 31	0.21 30	0.21 29	0.20 35	0.20 67	0.56 286	0.21 53	0.10 14	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.12 191

S2M2_XL	0.19 16	0.18 178	0.27 54	0.27 2	0.20 136	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 30	0.26 81	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 53	0.17 356	0.16 460	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.12 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 44	0.13 3	0.30 91	0.34 115	0.16 23	0.52 362	0.17 3	0.34 49	0.18 9	0.21 30	0.21 29	0.26 106	0.19 53	0.37 114	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.10 60

LG-G	0.21 44	0.13 3	0.30 91	0.34 115	0.16 23	0.52 362	0.17 3	0.34 49	0.18 9	0.21 30	0.21 29	0.26 106	0.19 53	0.37 114	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 77	0.34 115	0.16 23	0.26 84	0.17 3	0.32 35	0.20 18	0.21 30	0.15 5	0.23 67	0.20 67	0.32 65	0.20 30	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.11 131

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 87	0.21 30	0.15 5	0.22 52	0.22 93	0.40 137	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.15 262	0.86 660

aanet-new-78k	0.24 100	0.17 140	0.51 425	0.36 186	0.16 23	0.26 84	0.29 221	0.36 59	0.29 87	0.22 44	0.29 113	0.23 67	0.37 304	0.42 159	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 215	0.38 552	2.34 660	0.33 85	0.19 96	0.20 21	0.22 87	0.43 134	0.29 87	0.22 44	0.25 69	0.22 52	0.26 147	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

CSFM-Stereo	0.20 27	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 136	0.20 45	0.39 84	0.22 22	0.22 44	0.21 29	0.26 106	0.20 67	0.30 46	0.20 30	0.13 115	0.12 287	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

252Zero-FE	0.20 27	0.15 63	0.26 42	0.33 85	0.19 96	0.23 43	0.18 12	0.41 106	0.34 133	0.22 44	0.21 29	0.19 26	0.18 37	0.28 15	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.10 60

IGEV	0.20 27	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 136	0.23 43	0.19 27	0.40 95	0.29 87	0.22 44	0.34 147	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.10 7	0.10 60

IGEV-Stereo++	0.21 44	0.15 63	0.27 54	0.37 210	0.19 96	0.22 32	0.18 12	0.42 115	0.35 146	0.22 44	0.28 102	0.24 82	0.18 37	0.27 13	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.10 60

CAR	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 74	0.18 12	0.42 115	0.27 62	0.23 50	0.25 69	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

aanet-new-70k	0.23 75	0.16 92	0.41 278	0.35 158	0.17 37	0.38 267	0.25 143	0.36 59	0.25 52	0.23 50	0.31 130	0.24 82	0.35 270	0.43 170	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 168	0.51 598	1.28 621	0.31 45	0.19 96	0.22 32	0.22 87	0.45 149	0.28 75	0.23 50	0.32 133	0.25 97	0.24 117	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 58	0.16 92	0.35 188	0.33 85	0.18 66	0.24 56	0.24 131	0.45 149	0.27 62	0.23 50	0.35 155	0.20 35	0.26 147	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

LACA3	0.20 27	0.17 140	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 193	0.25 143	0.29 19	0.22 22	0.23 50	0.21 29	0.21 46	0.22 93	0.44 182	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 33	0.08 1

VIP-Stereo	0.24 100	0.17 140	0.29 77	0.32 68	0.21 167	0.64 459	0.19 27	0.31 27	0.37 173	0.23 50	0.30 116	0.27 114	0.19 53	0.47 212	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 115	0.24 37	0.23 50	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.45 187	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 7	0.11 131

Replicate-Monster	0.26 136	0.15 63	1.07 596	0.30 23	0.17 37	0.38 267	0.19 27	0.43 134	0.39 194	0.23 50	0.21 29	0.23 67	0.21 79	0.45 187	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.09 1	0.14 285

castereo++	0.26 136	0.16 92	0.26 42	0.33 85	0.19 96	0.75 505	0.20 45	0.37 67	0.47 245	0.23 50	0.23 45	0.35 182	0.28 177	0.39 128	0.19 12	0.14 175	0.09 27	0.14 158	0.09 12	0.11 33	0.10 60

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.15 63	0.26 42	0.33 85	0.20 136	0.61 431	0.21 70	0.30 22	0.31 106	0.23 50	0.19 18	0.18 20	0.18 37	0.41 148	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.11 131

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 45	0.29 19	0.20 18	0.23 50	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 252	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

RAStereo	0.24 100	0.17 140	0.29 77	0.40 323	0.21 167	0.23 43	0.26 164	0.42 115	0.45 233	0.23 50	0.34 147	0.30 139	0.19 53	0.34 90	0.25 164	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.11 131

aanet-new-60k	0.24 100	0.16 92	0.48 384	0.36 186	0.17 37	0.39 280	0.24 131	0.36 59	0.30 95	0.24 62	0.25 69	0.26 106	0.32 236	0.45 187	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-40k	0.23 75	0.17 140	0.39 254	0.34 115	0.18 66	0.38 267	0.20 45	0.36 59	0.26 58	0.24 62	0.28 102	0.25 97	0.35 270	0.25 4	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 118	0.19 220	0.32 132	0.37 210	0.20 136	0.40 286	0.29 221	0.49 174	0.39 194	0.24 62	0.25 69	0.22 52	0.34 264	0.49 229	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 168	0.23 369	1.22 616	0.34 115	0.21 167	0.29 136	0.21 70	0.41 106	0.33 126	0.24 62	0.30 116	0.32 150	0.28 177	0.33 80	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.10 7	0.11 131

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 112	0.29 12	0.23 245	0.17 11	0.20 45	0.27 15	0.18 9	0.24 62	0.25 69	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.17 388	0.13 146	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 245	0.16 8	0.19 27	0.20 1	0.22 22	0.24 62	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 100	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 204	0.14 266	0.10 7	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 27	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.17 37	0.38 267	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 62	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 65	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 58	0.15 63	0.27 54	0.31 45	0.15 4	0.29 136	0.20 45	0.37 67	0.29 87	0.24 62	0.29 113	0.21 46	0.27 161	0.36 104	0.25 164	0.16 307	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

SCV	0.26 136	0.19 220	0.33 151	0.35 158	0.21 167	0.27 102	0.34 325	0.56 218	0.28 75	0.24 62	0.28 102	0.37 194	0.23 107	0.49 229	0.22 77	0.18 391	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.15 262	0.11 131

GIP-stereo	0.24 100	0.18 178	0.30 91	0.37 210	0.24 277	0.26 84	0.20 45	0.46 156	0.36 156	0.24 62	0.39 177	0.35 182	0.20 67	0.31 56	0.21 53	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.11 131

CroCo-Stereo Lap2	0.28 168	0.24 407	0.39 254	0.50 537	0.29 445	0.20 21	0.31 269	0.49 174	0.38 182	0.24 62	0.27 89	0.46 270	0.31 230	0.39 128	0.30 262	0.14 175	0.15 428	0.16 242	0.13 227	0.16 312	0.15 317

aanet-new-36k	0.23 75	0.17 140	0.30 91	0.35 158	0.16 23	0.35 229	0.25 143	0.40 95	0.30 95	0.25 73	0.24 59	0.25 97	0.36 297	0.41 148	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.35 158	0.18 66	0.31 174	0.19 27	0.46 156	0.42 213	0.25 73	0.23 45	0.25 97	0.30 215	0.32 65	0.22 77	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 75	0.14 24	0.27 54	0.35 158	0.18 66	0.26 84	0.26 164	0.42 115	0.38 182	0.25 73	0.43 194	0.23 67	0.28 177	0.25 4	0.22 77	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 118	0.14 24	0.74 540	0.33 85	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.38 76	0.29 87	0.25 73	0.22 40	0.23 67	0.32 236	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.30 562

WQFJA1++	0.23 75	0.15 63	0.27 54	0.30 23	0.21 167	0.31 174	0.18 12	0.36 59	0.17 8	0.25 73	0.30 116	0.29 125	0.28 177	0.40 137	0.22 77	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.42 611	0.11 131

Wavelet-MonSter	0.20 27	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.18 66	0.17 11	0.21 70	0.32 35	0.23 31	0.25 73	0.34 147	0.22 52	0.24 117	0.27 13	0.21 53	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

S2M2_L	0.26 136	0.22 347	0.33 151	0.31 45	0.25 309	0.24 56	0.13 1	0.35 52	0.41 202	0.25 73	0.36 164	0.30 139	0.25 130	0.30 46	0.26 193	0.22 492	0.19 520	0.17 289	0.19 447	0.21 456	0.18 406
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 100	0.16 92	0.33 151	0.32 68	0.18 66	0.25 74	0.40 444	0.42 115	0.34 133	0.25 73	0.23 45	0.32 150	0.28 177	0.34 90	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.10 60

AIO_test	0.23 75	0.16 92	0.28 70	0.34 115	0.20 136	0.30 155	0.39 433	0.38 76	0.25 52	0.25 73	0.28 102	0.32 150	0.22 93	0.38 122	0.25 164	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.09 6

RSM++	0.25 118	0.18 178	0.34 172	0.36 186	0.20 136	0.28 124	0.30 241	0.51 187	0.32 120	0.25 73	0.22 40	0.37 194	0.21 79	0.50 237	0.24 133	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 118	0.14 24	0.74 540	0.33 85	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.38 76	0.29 87	0.25 73	0.22 40	0.23 67	0.32 236	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.30 562

aanet-new-34k	0.23 75	0.16 92	0.37 218	0.34 115	0.16 23	0.24 56	0.24 131	0.43 134	0.36 156	0.26 84	0.27 89	0.23 67	0.35 270	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 58	0.15 63	0.35 188	0.33 85	0.17 37	0.23 43	0.25 143	0.42 115	0.24 37	0.26 84	0.26 81	0.21 46	0.30 215	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 75	0.14 24	0.31 112	0.33 85	0.18 66	0.21 28	0.33 308	0.52 197	0.42 213	0.26 84	0.33 136	0.19 26	0.30 215	0.28 15	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.09 6

BStereo	0.27 160	0.16 92	0.88 571	0.34 115	0.22 196	0.22 32	0.31 269	0.39 84	0.41 202	0.26 84	0.24 59	0.26 106	0.19 53	0.42 159	0.28 236	0.10 14	0.12 287	0.12 47	0.16 332	0.12 97	0.14 285

Wave_Phase_stereo	0.30 201	0.16 92	0.88 571	0.34 115	0.22 196	0.64 459	0.31 269	0.54 212	0.41 202	0.26 84	0.24 59	0.26 106	0.19 53	0.42 159	0.28 236	0.10 14	0.12 287	0.12 47	0.16 332	0.12 97	0.14 285

GEAStereo	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.25 309	0.36 243	0.30 241	0.42 115	0.28 75	0.26 84	0.28 102	0.24 82	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.18 391	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.12 191

gasm-f	0.24 100	0.16 92	0.27 54	0.33 85	0.25 309	0.25 74	0.36 372	0.42 115	0.28 75	0.26 84	0.35 155	0.24 82	0.30 215	0.36 104	0.23 116	0.18 391	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.15 262	0.12 191

DDF-Stereo	0.26 136	0.15 63	0.30 91	0.36 186	0.29 445	0.19 17	0.20 45	0.32 35	0.31 106	0.26 84	0.26 81	0.29 125	0.29 196	0.38 122	0.24 133	0.17 356	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.70 650	0.12 191

zero-FE	0.25 118	0.15 63	0.30 91	0.35 158	0.29 445	0.19 17	0.20 45	0.35 52	0.31 106	0.26 84	0.27 89	0.29 125	0.29 196	0.33 80	0.24 133	0.17 356	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.64 647	0.12 191

LG-Stereo	0.24 100	0.18 178	0.40 267	0.39 280	0.20 136	0.22 32	0.27 186	0.32 35	0.36 156	0.26 84	0.44 196	0.22 52	0.16 17	0.37 114	0.27 213	0.11 36	0.12 287	0.16 242	0.15 298	0.13 146	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 118	0.31 507	0.24 15	0.51 553	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.40 95	0.37 173	0.26 84	0.24 59	0.24 82	0.31 230	0.44 182	0.22 77	0.14 175	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.14 197	0.10 60

AIO_rvc	0.23 75	0.16 92	0.32 132	0.34 115	0.19 96	0.26 84	0.33 308	0.40 95	0.22 22	0.26 84	0.24 59	0.34 167	0.15 8	0.51 245	0.24 133	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 118	0.16 92	0.34 172	0.39 280	0.27 392	0.33 202	0.20 45	0.38 76	0.36 156	0.26 84	0.31 130	0.25 97	0.21 79	0.48 223	0.24 133	0.20 448	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.17 352	0.15 317

castereo	0.28 168	0.16 92	0.32 132	0.35 158	0.21 167	0.40 286	0.42 471	0.50 184	0.66 328	0.26 84	0.41 185	0.37 194	0.36 297	0.33 80	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.10 60

999	0.27 160	0.16 92	0.35 188	0.36 186	0.24 277	0.31 174	0.27 186	0.49 174	0.38 182	0.26 84	0.30 116	0.39 210	0.23 107	0.63 371	0.25 164	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.14 285

ours_stereo	0.26 136	0.21 306	0.33 151	0.38 248	0.23 245	0.30 155	0.33 308	0.42 115	0.38 182	0.26 84	0.34 147	0.35 182	0.23 107	0.47 212	0.27 213	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.10 60

U	0.45 383	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.71 646	3.55 680	0.20 45	0.41 106	0.38 182	0.26 84	0.23 45	0.24 82	0.22 93	0.26 8	0.22 77	0.15 251	0.09 27	0.88 658	0.13 227	0.13 146	0.11 131

RSM	0.25 118	0.18 178	0.33 151	0.36 186	0.20 136	0.27 102	0.34 325	0.51 187	0.27 62	0.26 84	0.23 45	0.39 210	0.21 79	0.56 286	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.14 197	0.10 60

aanet-32k-new	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.36 186	0.17 37	0.26 84	0.26 164	0.33 46	0.30 95	0.27 102	0.30 116	0.23 67	0.34 264	0.42 159	0.18 4	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.15 262	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 75	0.15 63	0.32 132	0.36 186	0.18 66	0.38 267	0.21 70	0.40 95	0.24 37	0.27 102	0.23 45	0.34 167	0.35 270	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 75	0.15 63	0.32 132	0.36 186	0.18 66	0.38 267	0.21 70	0.40 95	0.24 37	0.27 102	0.23 45	0.34 167	0.35 270	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 75	0.17 140	0.40 267	0.36 186	0.17 37	0.33 202	0.22 87	0.35 52	0.27 62	0.27 102	0.23 45	0.29 125	0.34 264	0.31 56	0.22 77	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191

aanet-new-10k	0.25 118	0.18 178	0.44 322	0.38 248	0.18 66	0.45 332	0.21 70	0.44 142	0.35 146	0.27 102	0.31 130	0.25 97	0.30 215	0.28 15	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.16 312	0.10 60

aanet-new-12k	0.24 100	0.19 220	0.39 254	0.41 360	0.17 37	0.33 202	0.22 87	0.41 106	0.37 173	0.27 102	0.23 45	0.22 52	0.35 270	0.29 28	0.24 133	0.12 60	0.08 2	0.14 158	0.11 146	0.16 312	0.11 131

aanet-new	0.26 136	0.19 220	0.34 172	0.38 248	0.25 309	0.51 357	0.24 131	0.40 95	0.30 95	0.27 102	0.27 89	0.23 67	0.36 297	0.43 170	0.22 77	0.14 175	0.09 27	0.14 158	0.10 81	0.15 262	0.12 191

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 118	0.14 24	0.30 91	0.34 115	0.21 167	0.44 323	0.25 143	0.44 142	0.35 146	0.27 102	0.35 155	0.37 194	0.35 270	0.28 15	0.26 193	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.11 146	0.11 33	0.09 6

PSi22	0.30 201	0.18 178	0.30 91	0.36 186	0.19 96	0.30 155	0.19 27	0.42 115	0.73 364	0.27 102	0.32 133	0.57 320	0.43 343	0.77 480	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 197	0.11 131

Selective-IGEV-i32	0.24 100	0.18 178	0.35 188	0.35 158	0.19 96	0.27 102	0.25 143	0.55 214	0.23 31	0.27 102	0.25 69	0.34 167	0.19 53	0.58 319	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.10 60

Zero-FE251	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.20 136	0.44 323	0.19 27	0.37 67	0.25 52	0.27 102	0.29 113	0.38 203	0.24 117	0.32 65	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.10 60

asda	0.21 44	0.19 220	0.29 77	0.31 45	0.17 37	0.25 74	0.23 112	0.36 59	0.28 75	0.27 102	0.24 59	0.18 20	0.21 79	0.40 137	0.21 53	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.10 60

MaDis-Stereo	0.26 136	0.18 178	0.36 200	0.36 186	0.26 357	0.27 102	0.27 186	0.43 134	0.35 146	0.27 102	0.26 81	0.41 232	0.28 177	0.40 137	0.28 236	0.16 307	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.12 191

Selective-IGEV	0.24 100	0.18 178	0.35 188	0.35 158	0.19 96	0.27 102	0.25 143	0.55 214	0.23 31	0.27 102	0.25 69	0.34 167	0.19 53	0.58 319	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 58	0.17 140	0.35 188	0.37 210	0.17 37	0.26 84	0.18 12	0.41 106	0.37 173	0.28 116	0.23 45	0.25 97	0.26 147	0.29 28	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 118	0.19 220	0.38 232	0.38 248	0.17 37	0.18 14	0.25 143	0.52 197	0.49 256	0.28 116	0.30 116	0.21 46	0.33 252	0.33 80	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.17 352	0.11 131

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.38 248	0.20 136	0.46 337	0.27 186	0.41 106	0.34 133	0.28 116	0.38 172	0.24 82	0.35 270	0.29 28	0.24 133	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

Foundation-i1c-attn	0.23 75	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 229	0.27 186	0.45 149	0.28 75	0.28 116	0.34 147	0.40 223	0.30 215	0.33 80	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

DispViT+	0.23 75	0.14 24	0.27 54	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 45	0.59 239	0.45 233	0.28 116	0.26 81	0.24 82	0.17 20	0.46 203	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 7	0.10 60

NLSM3	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.38 248	0.21 167	0.34 218	0.27 186	0.57 226	0.47 245	0.28 116	0.35 155	0.29 125	0.24 117	0.42 159	0.27 213	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.15 298	0.12 97	0.10 60

2.5w	0.21 44	0.18 178	0.31 112	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.25 143	0.31 27	0.23 31	0.28 116	0.35 155	0.18 20	0.17 20	0.39 128	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 92	0.32 132	0.39 280	0.21 167	0.18 14	0.21 70	0.34 49	0.26 58	0.28 116	0.51 232	0.28 120	0.29 196	0.26 8	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.12 191

mms	0.26 136	0.21 306	0.33 151	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.33 308	0.40 95	0.32 120	0.28 116	0.34 147	0.34 167	0.20 67	0.45 187	0.26 193	0.12 60	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.11 131

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 503	3.08 695	2.43 663	0.31 45	0.18 66	0.29 136	0.20 45	0.37 67	0.32 120	0.28 116	0.24 59	0.18 20	0.18 37	0.31 56	0.22 77	1.09 669	0.08 2	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.97 669

IGEV++	0.24 100	0.17 140	0.31 112	0.38 248	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.50 184	0.23 31	0.28 116	0.35 155	0.30 139	0.22 93	0.31 56	0.28 236	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.13 239

EGLCR-Stereo	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.34 115	0.20 136	0.35 229	0.20 45	0.52 197	0.36 156	0.28 116	0.27 89	0.41 232	0.18 37	0.45 187	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.16 242	0.14 266	0.13 146	0.11 131

CroCo-Stereo	0.26 136	0.22 347	0.36 200	0.48 508	0.22 196	0.20 21	0.29 221	0.51 187	0.44 224	0.28 116	0.23 45	0.42 242	0.26 147	0.29 28	0.26 193	0.15 251	0.13 358	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DF	0.26 136	0.15 63	0.38 232	0.35 158	0.19 96	0.26 84	0.26 164	0.42 115	0.27 62	0.29 129	0.49 218	0.50 288	0.22 93	0.48 223	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.11 131

FlowAnything_test	0.29 183	0.19 220	0.39 254	0.47 500	0.26 357	0.46 337	0.25 143	0.43 134	0.31 106	0.29 129	0.26 81	0.35 182	0.26 147	0.40 137	0.37 358	0.21 465	0.15 428	0.22 473	0.26 569	0.16 312	0.16 365

4.25_new	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

4.5w_new	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Occ-G	0.26 136	0.14 24	0.28 70	0.34 115	0.20 136	0.27 102	0.34 325	0.41 106	0.31 106	0.29 129	0.43 194	0.49 283	0.25 130	0.47 212	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.12 191

AIO-Stereo	0.25 118	0.18 178	0.34 172	0.37 210	0.18 66	0.28 124	0.30 241	0.48 169	0.27 62	0.29 129	0.30 116	0.32 150	0.17 20	0.52 252	0.23 116	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 160	0.17 140	0.37 218	0.40 323	0.27 392	0.30 155	0.28 212	0.39 84	0.31 106	0.29 129	0.46 205	0.27 114	0.25 130	0.47 212	0.34 308	0.17 356	0.13 358	0.13 105	0.12 184	0.14 197	0.12 191

aanet-new-24k	0.23 75	0.16 92	0.29 77	0.35 158	0.17 37	0.39 280	0.23 112	0.35 52	0.30 95	0.30 137	0.27 89	0.25 97	0.32 236	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.10 60

GSStereo	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.25 309	0.36 243	0.30 241	0.42 115	0.27 62	0.30 137	0.28 102	0.23 67	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.12 191

GS-Stereo							0.30 241	0.42 115	0.27 62	0.30 137	0.28 102	0.23 67	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.12 191

AEACV	0.27 160	0.17 140	0.31 112	0.34 115	0.45 594	0.26 84	0.28 212	0.37 67	0.32 120	0.30 137	0.46 205	0.31 147	0.37 304	0.36 104	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.12 184	0.13 146	0.11 131

TS12	0.24 100	0.15 63	0.29 77	0.37 210	0.17 37	0.32 193	0.26 164	0.42 115	0.24 37	0.31 141	0.51 232	0.25 97	0.27 161	0.40 137	0.29 255	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.10 60

Foundation-i1b	0.24 100	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 286	0.26 164	0.48 169	0.25 52	0.31 141	0.33 136	0.40 223	0.30 215	0.35 100	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.09 6

asd	0.21 44	0.18 178	0.29 77	0.32 68	0.18 66	0.27 102	0.22 87	0.35 52	0.22 22	0.31 141	0.22 40	0.19 26	0.21 79	0.44 182	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

2.25w	0.22 58	0.18 178	0.31 112	0.31 45	0.18 66	0.31 174	0.18 12	0.32 35	0.31 106	0.31 141	0.37 169	0.20 35	0.22 93	0.45 187	0.24 133	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.10 60

4w-stereo	0.21 44	0.19 220	0.31 112	0.31 45	0.17 37	0.29 136	0.19 27	0.31 27	0.21 20	0.31 141	0.24 59	0.20 35	0.24 117	0.41 148	0.22 77	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

3.75w	0.22 58	0.17 140	0.30 91	0.31 45	0.19 96	0.43 315	0.24 131	0.35 52	0.24 37	0.31 141	0.27 89	0.17 6	0.22 93	0.37 114	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 58	0.18 178	0.29 77	0.30 23	0.18 66	0.27 102	0.23 112	0.37 67	0.28 75	0.31 141	0.26 81	0.22 52	0.26 147	0.50 237	0.24 133	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

3w_stereo	0.24 100	0.20 267	0.37 218	0.33 85	0.16 23	0.32 193	0.42 471	0.41 106	0.38 182	0.31 141	0.27 89	0.16 4	0.26 147	0.34 90	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.11 131

1w_stereo	0.24 100	0.15 63	0.29 77	0.34 115	0.18 66	0.31 174	0.41 461	0.40 95	0.43 217	0.31 141	0.38 172	0.17 6	0.24 117	0.45 187	0.23 116	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

SCV_C0	0.26 136	0.18 178	0.34 172	0.35 158	0.24 277	0.23 43	0.28 212	0.51 187	0.36 156	0.31 141	0.36 164	0.37 194	0.20 67	0.57 298	0.22 77	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191

MGS-Stereo	0.28 168	0.19 220	0.40 267	0.36 186	0.23 245	0.37 254	0.30 241	0.39 84	0.44 224	0.31 141	0.51 232	0.40 223	0.24 117	0.43 170	0.26 193	0.15 251	0.12 287	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.13 239

plain	0.31 209	0.20 267	0.50 410	0.39 280	0.29 445	0.27 102	0.30 241	0.44 142	0.35 146	0.31 141	0.66 295	0.30 139	0.31 230	0.65 393	0.31 270	0.17 356	0.13 358	0.20 416	0.15 298	0.17 352	0.12 191

MIF-Stereo (partial)	0.31 209	0.18 178	0.37 218	0.41 360	0.31 486	0.28 124	0.23 112	0.47 160	0.42 213	0.31 141	0.63 281	0.36 192	0.35 270	0.57 298	0.31 270	0.17 356	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.18 380	0.14 285

LoS_RVC	0.27 160	0.16 92	0.27 54	0.32 68	0.30 464	0.44 323	0.34 325	0.41 106	0.33 126	0.31 141	0.51 232	0.29 125	0.32 236	0.36 104	0.28 236	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 33	0.19 439

sCroCo_RVC	0.35 256	0.28 481	0.69 517	0.51 553	0.39 559	0.41 304	0.31 269	0.49 174	0.45 233	0.31 141	0.48 214	0.38 203	0.32 236	0.46 203	0.32 279	0.21 465	0.22 549	0.19 386	0.19 447	0.21 456	0.20 462

DN	0.30 201	0.17 140	0.33 151	0.37 210	0.26 357	0.35 229	0.27 186	0.54 212	0.55 282	0.32 156	0.42 188	0.50 288	0.23 107	0.39 128	0.22 77	0.21 465	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.18 406

VMStereo-Base	0.28 168	0.16 92	0.27 54	0.30 23	0.17 37	0.30 155	0.27 186	0.50 184	0.65 324	0.32 156	0.47 211	0.42 242	0.24 117	0.41 148	0.27 213	0.15 251	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.14 285

4.5_new	0.21 44	0.20 267	0.29 77	0.30 23	0.17 37	0.24 56	0.26 164	0.32 35	0.28 75	0.32 156	0.28 102	0.19 26	0.17 20	0.29 28	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 44	0.20 267	0.29 77	0.30 23	0.17 37	0.24 56	0.26 164	0.32 35	0.28 75	0.32 156	0.28 102	0.19 26	0.17 20	0.29 28	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

2w_stereo	0.22 58	0.18 178	0.30 91	0.32 68	0.16 23	0.28 124	0.38 411	0.38 76	0.35 146	0.32 156	0.33 136	0.17 6	0.18 37	0.29 28	0.22 77	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.12 97	0.10 60

fffy	0.28 168	0.21 306	0.34 172	0.37 210	0.23 245	0.33 202	0.29 221	0.51 187	0.41 202	0.32 156	0.37 169	0.39 210	0.27 161	0.50 237	0.27 213	0.12 60	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.11 131

AE-Stereo	0.34 240	0.21 306	0.42 299	0.48 508	0.31 486	0.48 346	0.35 350	0.61 257	0.62 300	0.32 156	0.55 260	0.52 299	0.27 161	0.47 212	0.29 255	0.13 115	0.13 358	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.12 191

Foundation-i1a	0.24 100	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 286	0.29 221	0.49 174	0.25 52	0.33 163	0.35 155	0.40 223	0.30 215	0.34 90	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.10 60

monsterstereo	0.22 58	0.14 24	0.26 42	0.34 115	0.18 66	0.21 28	0.20 45	0.37 67	0.35 146	0.33 163	0.40 182	0.19 26	0.18 37	0.45 187	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.08 1

HART	0.29 183	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.21 167	0.32 193	0.26 164	0.62 262	0.31 106	0.33 163	0.65 288	0.41 232	0.22 93	0.55 275	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.11 146	0.15 262	0.11 131

ProNet	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.35 158	0.24 277	0.32 193	0.43 478	0.57 226	0.37 173	0.33 163	0.30 116	0.32 150	0.28 177	0.57 298	0.26 193	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.13 239

DNS	0.26 136	0.17 140	0.36 200	0.37 210	0.22 196	0.33 202	0.23 112	0.47 160	0.30 95	0.34 167	0.34 147	0.45 262	0.24 117	0.28 15	0.21 53	0.19 423	0.11 223	0.13 105	0.12 184	0.16 312	0.16 365

DA	0.29 183	0.17 140	0.31 112	0.40 323	0.20 136	0.74 499	0.33 308	0.47 160	0.44 224	0.34 167	0.39 177	0.39 210	0.32 236	0.32 65	0.24 133	0.15 251	0.11 223	0.16 242	0.11 146	0.15 262	0.10 60

GGEV	0.29 183	0.17 140	0.31 112	0.40 323	0.20 136	0.74 499	0.33 308	0.47 160	0.44 224	0.34 167	0.39 177	0.39 210	0.32 236	0.32 65	0.24 133	0.15 251	0.11 223	0.16 242	0.11 146	0.15 262	0.10 60

2.75w_new	0.21 44	0.18 178	0.28 70	0.29 12	0.17 37	0.23 43	0.34 325	0.36 59	0.28 75	0.34 167	0.26 81	0.17 6	0.22 93	0.36 104	0.23 116	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 168	0.15 63	0.42 299	0.33 85	0.21 167	0.25 74	0.25 143	0.45 149	0.54 275	0.34 167	0.42 188	0.43 251	0.27 161	0.48 223	0.24 133	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.11 33	0.12 191

rvit_stereo_ft	0.33 232	0.25 433	0.47 364	0.52 566	0.32 503	0.33 202	0.47 501	0.49 174	0.50 260	0.34 167	0.41 185	0.41 232	0.32 236	0.48 223	0.34 308	0.22 492	0.14 397	0.19 386	0.18 416	0.19 414	0.14 285

GCAPDPT-zeroshot	0.28 168	0.15 63	0.42 299	0.33 85	0.21 167	0.25 74	0.25 143	0.45 149	0.54 275	0.34 167	0.42 188	0.43 251	0.27 161	0.48 223	0.24 133	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.11 33	0.12 191

CAS	0.34 240	0.13 3	0.25 28	1.28 666	0.30 464	0.46 337	0.38 411	0.48 169	0.47 245	0.34 167	0.52 244	0.24 82	0.19 53	0.29 28	0.27 213	0.69 655	0.08 2	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.15 317

LoS	0.29 183	0.15 63	0.30 91	0.29 12	0.18 66	0.33 202	0.29 221	0.51 187	0.72 357	0.34 167	0.52 244	0.41 232	0.28 177	0.47 212	0.28 236	0.15 251	0.11 223	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.11 131
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 168	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 645	0.37 254	0.27 186	0.48 169	0.46 238	0.34 167	0.48 214	0.27 114	0.22 93	0.39 128	0.23 116	0.13 115	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.13 146	0.17 388

Foundation-i1	0.26 136	0.14 24	0.25 28	0.33 85	0.21 167	0.39 280	0.26 164	0.60 250	0.38 182	0.35 177	0.38 172	0.44 260	0.29 196	0.32 65	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.10 60

qwe	0.22 58	0.18 178	0.28 70	0.31 45	0.18 66	0.29 136	0.21 70	0.38 76	0.32 120	0.35 177	0.30 116	0.20 35	0.20 67	0.43 170	0.21 53	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.09 6

depthmonostereo	0.29 183	0.14 24	0.31 112	0.35 158	0.17 37	0.46 337	0.27 186	0.69 324	0.57 291	0.35 177	0.42 188	0.31 147	0.35 270	0.35 100	0.27 213	0.14 175	0.12 287	0.13 105	0.12 184	0.11 33	0.10 60

rvit_stereo_0080	0.31 209	0.25 433	0.40 267	0.39 280	0.28 417	0.27 102	0.46 494	0.49 174	0.44 224	0.35 177	0.42 188	0.40 223	0.28 177	0.41 148	0.33 292	0.22 492	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.22 479	0.15 317

whm_eth	0.31 209	0.25 433	0.40 267	0.39 280	0.28 417	0.27 102	0.46 494	0.49 174	0.44 224	0.35 177	0.42 188	0.40 223	0.28 177	0.41 148	0.33 292	0.22 492	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.22 479	0.15 317

MSCF	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.39 280	0.20 136	0.20 21	0.31 269	0.43 134	0.31 106	0.36 182	0.33 136	0.23 67	0.35 270	0.36 104	0.23 116	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.13 146	0.11 131

monsters	0.22 58	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 43	0.19 27	0.44 142	0.33 126	0.36 182	0.30 116	0.16 4	0.18 37	0.43 170	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.10 60

AIO-test2	0.39 322	0.21 306	0.41 278	0.47 500	0.25 309	0.45 332	0.35 350	0.77 383	1.27 609	0.36 182	0.87 404	0.37 194	0.30 215	0.47 212	0.27 213	0.15 251	0.13 358	0.21 458	0.23 529	0.15 262	0.13 239

fffft	0.25 118	0.17 140	0.37 218	0.36 186	0.22 196	0.28 124	0.36 372	0.42 115	0.24 37	0.36 182	0.23 45	0.27 114	0.22 93	0.52 252	0.27 213	0.12 60	0.09 27	0.16 242	0.12 184	0.12 97	0.12 191
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 215	0.24 407	0.47 364	0.43 426	0.26 357	0.30 155	0.37 389	0.42 115	0.55 282	0.36 182	0.40 182	0.39 210	0.35 270	0.43 170	0.33 292	0.22 492	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.19 414	0.13 239

rvit_stereo_0082	0.32 215	0.24 407	0.47 364	0.43 426	0.26 357	0.30 155	0.37 389	0.42 115	0.55 282	0.36 182	0.40 182	0.39 210	0.35 270	0.43 170	0.33 292	0.22 492	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.19 414	0.13 239

MoCha-V2	0.25 118	0.15 63	0.29 77	0.40 323	0.18 66	0.27 102	0.26 164	0.49 174	0.27 62	0.36 182	0.27 89	0.33 163	0.35 270	0.49 229	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.11 131

WQFJA1	0.32 215	0.19 220	0.34 172	0.39 280	0.26 357	0.62 439	0.30 241	0.56 218	0.47 245	0.37 189	0.39 177	0.38 203	0.33 252	0.50 237	0.42 395	0.14 175	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

NLMM	0.32 215	0.19 220	0.34 172	0.39 280	0.26 357	0.62 439	0.30 241	0.56 218	0.47 245	0.37 189	0.39 177	0.38 203	0.33 252	0.49 229	0.42 395	0.14 175	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

NLSM1	0.32 215	0.18 178	0.34 172	0.39 280	0.25 309	0.66 471	0.27 186	0.57 226	0.50 260	0.37 189	0.53 248	0.29 125	0.28 177	0.54 268	0.32 279	0.16 307	0.17 480	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.12 191

GASTEREO	0.25 118	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.20 136	0.22 32	0.30 241	0.43 134	0.31 106	0.37 189	0.33 136	0.22 52	0.35 270	0.41 148	0.23 116	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.12 97	0.11 131

3.25w_new	0.23 75	0.17 140	0.32 132	0.31 45	0.17 37	0.43 315	0.20 45	0.37 67	0.30 95	0.37 189	0.28 102	0.22 52	0.25 130	0.42 159	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 75	0.17 140	0.32 132	0.31 45	0.17 37	0.43 315	0.20 45	0.37 67	0.30 95	0.37 189	0.28 102	0.22 52	0.25 130	0.42 159	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 201	0.18 178	0.39 254	0.40 323	0.24 277	0.42 311	0.42 471	0.63 270	0.41 202	0.37 189	0.35 155	0.32 150	0.26 147	0.53 261	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.12 184	0.15 262	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 136	0.19 220	0.35 188	0.35 158	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.39 84	0.34 133	0.37 189	0.30 116	0.33 163	0.24 117	0.53 261	0.24 133	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.12 184	0.12 97	0.11 131

rvit_stereo_0083	0.34 240	0.24 407	0.50 410	0.44 446	0.27 392	0.34 218	0.35 350	0.45 149	0.62 300	0.37 189	0.47 211	0.42 242	0.35 270	0.40 137	0.36 342	0.22 492	0.20 532	0.20 416	0.17 388	0.20 432	0.14 285

MyStereo07	0.32 215	0.22 347	0.34 172	0.42 405	0.28 417	0.40 286	0.50 520	0.72 352	0.37 173	0.37 189	0.34 147	0.32 150	0.31 230	0.59 336	0.27 213	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.16 365

MC-Stereo	0.28 168	0.17 140	0.32 132	0.38 248	0.20 136	0.26 84	0.26 164	0.49 174	0.37 173	0.37 189	0.61 277	0.41 232	0.31 230	0.55 275	0.25 164	0.13 115	0.09 27	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.11 131

GLC_STEREO	0.29 183	0.19 220	0.27 54	0.44 446	0.19 96	0.31 174	0.26 164	0.47 160	0.43 217	0.37 189	0.47 211	0.41 232	0.23 107	0.50 237	0.34 308	0.14 175	0.18 502	0.19 386	0.16 332	0.16 312	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.47 160	0.48 253	0.38 201	0.51 232	0.24 82	0.18 37	0.29 28	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.11 131

gcap_with_dpt	0.26 136	0.16 92	0.32 132	0.34 115	0.21 167	0.35 229	0.36 372	0.44 142	0.41 202	0.38 201	0.54 251	0.22 52	0.21 79	0.28 15	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

gcap-zeroshot	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.31 269	0.47 160	0.46 238	0.38 201	0.50 222	0.24 82	0.18 37	0.28 15	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

test_for_model	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.47 160	0.48 253	0.38 201	0.51 232	0.24 82	0.18 37	0.29 28	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.11 131

ff7	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

IGEVStereo-DCA	0.29 183	0.22 347	0.38 232	0.35 158	0.27 392	0.37 254	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.30 116	0.35 182	0.27 161	0.51 245	0.22 77	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.12 184	0.13 146	0.15 317

ffff	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

rrr	0.29 183	0.22 347	0.41 278	0.35 158	0.27 392	0.37 254	0.32 296	0.52 197	0.42 213	0.38 201	0.30 116	0.35 182	0.27 161	0.51 245	0.22 77	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.14 285

11t	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

testlalala	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.31 269	0.47 160	0.46 238	0.38 201	0.50 222	0.24 82	0.18 37	0.28 15	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

ccc-4	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

sAnonymous2	0.40 334	0.39 560	0.85 564	0.48 508	0.37 543	0.40 286	0.46 494	0.57 226	0.52 268	0.38 201	0.46 205	0.35 182	0.42 337	0.43 170	0.30 262	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.17 388	0.57 640	0.44 625

CroCo_RVC	0.40 334	0.39 560	0.85 564	0.48 508	0.37 543	0.40 286	0.46 494	0.57 226	0.52 268	0.38 201	0.46 205	0.35 182	0.42 337	0.43 170	0.30 262	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.17 388	0.57 640	0.44 625

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.22 196	0.34 218	0.31 269	0.48 169	0.50 260	0.39 214	0.54 251	0.23 67	0.19 53	0.29 28	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

WQFJX1	0.33 232	0.19 220	0.34 172	0.41 360	0.28 417	0.53 370	0.33 308	0.51 187	0.50 260	0.39 214	0.36 164	0.34 167	0.31 230	0.69 430	0.39 375	0.15 251	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.16 312	0.14 285

WQFJX	0.32 215	0.18 178	0.33 151	0.39 280	0.27 392	0.60 428	0.30 241	0.53 209	0.47 245	0.39 214	0.38 172	0.34 167	0.33 252	0.61 351	0.40 383	0.14 175	0.17 480	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.14 285

water-stereo	0.28 168	0.14 24	0.29 77	0.35 158	0.19 96	0.36 243	0.23 112	0.62 262	0.38 182	0.39 214	0.62 280	0.41 232	0.35 270	0.28 15	0.27 213	0.14 175	0.13 358	0.13 105	0.12 184	0.12 97	0.10 60

rvit_stereo_0081_aga	0.31 209	0.28 481	0.44 322	0.42 405	0.29 445	0.34 218	0.31 269	0.44 142	0.40 198	0.39 214	0.44 196	0.40 223	0.32 236	0.42 159	0.29 255	0.23 509	0.17 480	0.19 386	0.16 332	0.20 432	0.15 317

Pointernet	0.27 160	0.14 24	0.33 151	0.35 158	0.23 245	0.35 229	0.21 70	0.72 352	0.38 182	0.39 214	0.36 164	0.34 167	0.25 130	0.36 104	0.25 164	0.15 251	0.10 94	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.10 60

H2IRNET	0.37 290	0.20 267	0.33 151	0.38 248	0.25 309	0.27 102	0.23 112	0.59 239	0.72 357	0.39 214	0.90 420	0.74 437	0.55 417	0.52 252	0.43 402	0.15 251	0.13 358	0.18 342	0.20 472	0.16 312	0.13 239

anonymousdsp	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.35 350	0.63 270	0.35 146	0.39 214	0.33 136	0.33 163	0.28 177	0.59 336	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

IGEV-Stereo	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.35 350	0.63 270	0.35 146	0.39 214	0.33 136	0.33 163	0.28 177	0.59 336	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.34 115	0.21 167	0.33 202	0.31 269	0.45 149	0.45 233	0.40 223	0.54 251	0.24 82	0.18 37	0.36 104	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

AIO-test1	0.38 305	0.18 178	0.38 232	0.50 537	0.24 277	0.46 337	0.30 241	0.70 339	1.19 590	0.40 223	0.71 309	0.45 262	0.29 196	0.53 261	0.27 213	0.15 251	0.13 358	0.19 386	0.21 495	0.13 146	0.17 388

tt45	0.27 160	0.17 140	0.34 172	0.35 158	0.23 245	0.38 267	0.28 212	0.46 156	0.28 75	0.40 223	0.27 89	0.38 203	0.25 130	0.57 298	0.26 193	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.12 97	0.14 285

rvit_0105_6	0.38 305	0.28 481	0.64 490	0.50 537	0.30 464	0.39 280	0.38 411	0.51 187	0.67 331	0.40 223	0.45 200	0.50 288	0.41 335	0.54 268	0.36 342	0.27 551	0.26 583	0.24 511	0.21 495	0.22 479	0.16 365

Selective-RAFT	0.35 256	0.23 369	0.51 425	0.44 446	0.21 167	0.64 459	0.27 186	0.59 239	0.63 311	0.40 223	0.38 172	0.55 312	0.40 327	0.57 298	0.35 326	0.13 115	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.16 312	0.13 239

ACVNet-DCA	0.35 256	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.85 413	0.54 275	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.18 380	0.17 388

xx1	0.39 322	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.67 305	1.06 560	0.41 228	0.50 222	0.65 384	0.53 399	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.17 388

1test111	0.36 274	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.85 413	0.54 275	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.55 275	0.45 430	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.18 380	0.17 388

cc1	0.37 290	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.67 305	1.06 560	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.16 312	0.15 317

tt1	0.36 274	0.24 407	0.32 132	0.41 360	0.22 196	0.54 377	0.38 411	0.68 315	1.04 550	0.41 228	0.46 205	0.35 182	0.45 359	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.16 312	0.16 365

NLMM1	0.33 232	0.21 306	0.36 200	0.41 360	0.25 309	0.55 383	0.33 308	0.55 214	0.63 311	0.42 233	0.44 196	0.30 139	0.25 130	0.63 371	0.38 367	0.16 307	0.18 502	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.13 239

trnet	0.27 160	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 254	0.23 112	0.52 197	0.72 357	0.42 233	0.51 232	0.34 167	0.26 147	0.39 128	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.10 60

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 240	0.27 467	0.45 335	0.36 186	0.25 309	0.48 346	0.30 241	0.58 234	0.90 481	0.42 233	0.36 164	0.30 139	0.29 196	0.49 229	0.30 262	0.16 307	0.14 397	0.18 342	0.15 298	0.18 380	0.15 317

CREStereo	0.28 168	0.15 63	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 254	0.25 143	0.51 187	0.72 357	0.42 233	0.51 232	0.32 150	0.26 147	0.38 122	0.25 164	0.16 307	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.11 131
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HH	0.35 256	0.20 267	0.47 364	0.40 323	0.25 309	0.33 202	0.31 269	0.76 380	0.38 182	0.43 237	0.57 265	0.79 456	0.44 354	0.71 442	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

HanStereo	0.35 256	0.20 267	0.47 364	0.40 323	0.25 309	0.33 202	0.31 269	0.76 380	0.38 182	0.43 237	0.57 265	0.79 456	0.44 354	0.71 442	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

test_xeample3	0.29 183	0.21 306	0.41 278	0.35 158	0.26 357	0.35 229	0.32 296	0.56 218	0.36 156	0.43 237	0.32 133	0.34 167	0.28 177	0.54 268	0.23 116	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.13 239

DLNR-FE	20.05 706	36.38 714	38.08 711	170.06 727	60.08 720	0.23 43	0.20 45	14.13 703	0.36 156	0.44 240	0.66 295	0.43 251	0.21 79	0.63 371	0.28 236	5.38 700	0.10 94	0.15 204	0.11 146	73.09 725	0.11 131

StereoVision	0.42 354	0.28 481	0.45 335	0.49 523	0.28 417	0.38 267	0.38 411	0.72 352	0.62 300	0.44 240	1.14 529	0.54 307	0.39 321	0.56 286	0.34 308	0.21 465	0.24 568	0.25 524	0.24 545	0.26 525	0.16 365

DLNR_Zeroshot_test	20.09 707	36.28 713	38.04 710	169.85 726	61.80 721	0.23 43	0.20 45	13.88 702	0.37 173	0.44 240	0.66 295	0.43 251	0.21 79	0.62 360	0.28 236	5.46 701	0.10 94	0.15 204	0.11 146	72.60 724	0.11 131

quiztm	0.29 183	0.19 220	0.35 188	0.40 323	0.23 245	0.27 102	0.33 308	0.63 270	0.39 194	0.45 243	0.60 273	0.39 210	0.18 37	0.40 137	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.14 197	0.10 60

xyz-stereo-finetune	0.33 232	0.18 178	0.36 200	0.33 85	0.18 66	0.57 403	0.31 269	0.58 234	0.69 343	0.45 243	0.54 251	0.38 203	0.33 252	0.56 286	0.36 342	0.12 60	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.12 191

rvit_0105_4	0.41 345	0.29 493	0.71 526	0.50 537	0.29 445	0.41 304	0.41 461	0.55 214	0.73 364	0.45 243	0.48 214	0.55 312	0.44 354	0.57 298	0.36 342	0.28 562	0.26 583	0.25 524	0.22 513	0.23 496	0.18 406

WCG-NET（raft）	0.31 209	0.15 63	0.36 200	0.32 68	0.19 96	0.35 229	0.27 186	0.51 187	0.78 404	0.45 243	0.55 260	0.48 277	0.27 161	0.54 268	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.12 97	0.11 131

EKT-Stereo	0.35 256	0.23 369	0.39 254	0.43 426	0.29 445	0.38 267	0.31 269	0.69 324	0.64 319	0.45 243	0.63 281	0.49 283	0.27 161	0.56 286	0.33 292	0.18 391	0.14 397	0.18 342	0.15 298	0.16 312	0.16 365

GCAP-Stereo	0.28 168	0.19 220	0.40 267	0.38 248	0.19 96	0.38 267	0.23 112	0.57 226	0.41 202	0.45 243	0.49 218	0.39 210	0.27 161	0.33 80	0.23 116	0.14 175	0.12 287	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.11 131

RCA-Stereo	0.35 256	0.17 140	0.34 172	0.38 248	0.22 196	0.31 174	0.34 325	0.68 315	1.24 599	0.45 243	0.65 288	0.47 272	0.43 343	0.38 122	0.27 213	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.11 131

NLCSM	0.34 240	0.21 306	0.34 172	0.44 446	0.29 445	0.54 377	0.36 372	0.52 197	0.47 245	0.46 250	0.37 169	0.34 167	0.34 264	0.71 442	0.41 389	0.16 307	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.17 352	0.16 365

MM-Stereo_test3	0.34 240	0.19 220	0.31 112	0.41 360	0.25 309	0.35 229	0.44 487	0.72 352	0.92 493	0.46 250	0.52 244	0.41 232	0.29 196	0.44 182	0.28 236	0.16 307	0.15 428	0.17 289	0.13 227	0.14 197	0.13 239

WCG-NET	0.28 168	0.15 63	0.33 151	0.33 85	0.19 96	0.33 202	0.27 186	0.39 84	0.80 415	0.46 250	0.49 218	0.39 210	0.25 130	0.40 137	0.25 164	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.11 146	0.12 97	0.10 60

CREStereo++_RVC	0.32 215	0.15 63	0.23 5	0.31 45	0.24 277	0.27 102	0.22 87	0.46 156	0.88 464	0.46 250	0.80 359	0.30 139	0.26 147	0.36 104	0.33 292	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.51 652	0.13 146	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.37 290	0.17 140	0.45 335	0.55 591	0.36 536	0.38 267	0.20 45	0.60 250	0.30 95	0.46 250	1.30 571	0.73 431	0.26 147	0.56 286	0.26 193	0.16 307	0.11 223	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.10 60

PMTNet	0.32 215	0.16 92	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 332	0.22 87	0.56 218	0.63 311	0.46 250	0.54 251	0.39 210	0.34 264	0.48 223	0.24 133	0.75 657	0.10 94	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.11 131

tg	0.33 232	0.18 178	0.37 218	0.39 280	0.22 196	0.38 267	0.26 164	0.70 339	0.56 289	0.47 256	0.65 288	0.42 242	0.24 117	0.55 275	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.17 388	0.14 197	0.11 131

CAS++	0.32 215	0.24 407	0.36 200	0.37 210	0.26 357	0.28 124	0.23 112	0.87 424	0.50 260	0.47 256	0.45 200	0.26 106	0.21 79	0.49 229	0.24 133	0.23 509	0.19 520	0.22 473	0.17 388	0.21 456	0.16 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 290	0.18 178	0.46 352	0.45 471	0.32 503	0.42 311	0.37 389	0.63 270	0.51 265	0.47 256	0.94 431	0.56 315	0.36 297	0.52 252	0.32 279	0.14 175	0.13 358	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.13 239

FSD	0.48 421	0.47 585	0.53 438	0.54 583	0.46 602	0.48 346	0.52 539	0.53 209	0.48 253	0.48 259	0.48 214	0.49 283	0.48 374	0.51 245	0.49 454	0.45 632	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.46 620	0.45 629

test-1	0.36 274	0.19 220	0.71 526	0.46 492	0.26 357	0.44 323	0.36 372	0.60 250	0.59 295	0.48 259	0.67 300	0.53 303	0.36 297	0.40 137	0.29 255	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.14 266	0.15 262	0.16 365

riskmin	0.38 305	0.20 267	0.39 254	0.32 68	0.23 245	0.53 370	0.30 241	0.63 270	0.80 415	0.49 261	0.56 263	0.73 431	0.58 436	0.55 275	0.36 342	0.17 356	0.11 223	0.19 386	0.13 227	0.19 414	0.20 462

iRaftStereo_RVC	0.32 215	0.19 220	0.37 218	0.39 280	0.22 196	0.31 174	0.29 221	0.68 315	0.51 265	0.49 261	0.66 295	0.37 194	0.23 107	0.45 187	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.17 388	0.15 262	0.12 191

EAI-Stereo	0.34 240	0.19 220	0.44 322	0.39 280	0.21 167	0.31 174	0.30 241	1.15 546	0.30 95	0.49 261	0.75 325	0.36 192	0.28 177	0.62 360	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.13 227	0.13 146	0.12 191

Reg-Stereo(zero)	0.30 201	0.16 92	0.28 70	0.34 115	0.18 66	0.32 193	0.20 45	0.63 270	0.68 336	0.50 264	0.52 244	0.51 294	0.30 215	0.45 187	0.25 164	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.11 131

RALCasStereoNet	0.36 274	0.21 306	0.37 218	0.42 405	0.26 357	0.35 229	0.38 411	0.63 270	0.64 319	0.50 264	0.72 310	0.51 294	0.29 196	0.59 336	0.36 342	0.16 307	0.14 397	0.15 204	0.13 227	0.17 352	0.16 365

111	0.40 334	0.17 140	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.52 362	0.28 212	0.74 366	1.16 584	0.50 264	0.91 423	0.63 365	0.48 374	0.61 351	0.35 326	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.13 146	0.13 239

Selective-IGEV-i16pc	0.56 503	0.20 267	1.13 602	0.40 323	0.31 486	2.00 654	0.66 587	0.68 315	1.11 573	0.51 267	0.81 366	0.68 398	0.36 297	0.67 413	0.40 383	0.31 579	0.17 480	0.17 289	0.18 416	0.19 414	0.20 462

xyz-stereo-finetune2	0.36 274	0.19 220	0.38 232	0.32 68	0.19 96	0.82 536	0.29 221	0.52 197	0.32 120	0.51 267	0.78 346	0.43 251	0.45 359	0.69 430	0.44 421	0.13 115	0.12 287	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.13 239

rvit_0105_5	0.42 354	0.31 507	0.73 535	0.50 537	0.29 445	0.44 323	0.42 471	0.61 257	0.74 372	0.51 267	0.51 232	0.60 350	0.47 369	0.57 298	0.38 367	0.27 551	0.25 576	0.25 524	0.23 529	0.22 479	0.18 406

RAFT+CT+SA	0.39 322	0.23 369	0.36 200	0.51 553	0.27 392	0.29 136	0.46 494	0.75 373	0.80 415	0.51 267	0.89 416	0.41 232	0.40 327	0.78 485	0.32 279	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.18 416	0.15 262	0.14 285

Anonymous3	0.46 394	0.34 524	0.86 569	0.50 537	0.37 543	0.81 528	0.50 520	0.72 352	0.65 324	0.51 267	0.65 288	0.45 262	0.45 359	0.64 386	0.38 367	0.24 521	0.24 568	0.22 473	0.21 495	0.23 496	0.23 507

raft+_RVC	0.38 305	0.19 220	0.35 188	0.37 210	0.25 309	0.45 332	0.37 389	0.78 389	0.89 478	0.51 267	0.78 346	0.50 288	0.29 196	0.53 261	0.40 383	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.12 191

CCAANet	0.41 345	0.18 178	0.37 218	0.37 210	0.24 277	0.62 439	0.40 444	0.73 363	0.57 291	0.51 267	1.04 489	0.65 384	0.58 436	0.60 342	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.15 204	0.16 332	0.15 262	0.15 317

MSKI-zero shot	0.32 215	0.17 140	0.34 172	0.39 280	0.21 167	0.32 193	0.22 87	0.61 257	0.43 217	0.52 274	0.64 285	0.61 356	0.20 67	0.74 462	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.12 97	0.12 191

CASnet	0.30 201	0.20 267	0.33 151	0.41 360	0.16 23	0.26 84	0.24 131	0.52 197	0.53 271	0.52 274	0.54 251	0.39 210	0.24 117	0.40 137	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.22 473	0.18 416	0.18 380	0.11 131
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 290	0.27 467	0.59 464	0.47 500	0.41 571	0.29 136	0.30 241	0.84 410	0.59 295	0.52 274	0.41 185	0.52 299	0.26 147	0.73 455	0.27 213	0.17 356	0.12 287	0.19 386	0.19 447	0.13 146	0.11 131

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 354	0.20 267	0.74 540	0.38 248	0.43 583	0.39 280	0.26 164	0.94 450	0.49 256	0.53 277	0.77 335	0.93 510	0.45 359	0.63 371	0.24 133	0.16 307	0.10 94	0.17 289	0.18 416	0.20 432	0.20 462

RAFT-Stereo-weight	0.32 215	0.18 178	0.33 151	0.39 280	0.22 196	0.26 84	0.29 221	0.67 305	0.80 415	0.53 277	0.51 232	0.58 329	0.20 67	0.47 212	0.27 213	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.11 131

Any-RAFT	0.35 256	0.16 92	0.30 91	0.34 115	0.21 167	0.52 362	0.22 87	0.88 429	0.73 364	0.53 277	0.73 314	0.64 371	0.28 177	0.46 203	0.24 133	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.12 191

TestStereo	0.38 305	0.31 507	0.40 267	0.45 471	0.20 136	0.40 286	0.37 389	0.66 295	0.65 324	0.53 277	0.78 346	0.47 272	0.40 327	0.55 275	0.37 358	0.18 391	0.13 358	0.20 416	0.15 298	0.22 479	0.13 239

LL-Strereo2	0.35 256	0.24 407	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.35 229	0.24 131	0.67 305	0.44 224	0.54 281	0.51 232	0.66 390	0.25 130	0.66 402	0.30 262	0.14 175	0.12 287	0.23 494	0.20 472	0.18 380	0.13 239

XX-TBD	0.32 215	0.53 609	0.26 42	0.51 553	0.20 136	0.37 254	0.24 131	0.40 95	0.73 364	0.54 281	0.69 303	0.31 147	0.25 130	0.32 65	0.27 213	0.16 307	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.11 131

rvit_stereo_0075_2	0.47 409	0.37 542	0.70 521	0.53 576	0.46 602	0.43 315	0.36 372	0.81 400	0.67 331	0.55 283	0.74 323	0.59 344	0.43 343	0.63 371	0.43 402	0.32 591	0.23 559	0.35 597	0.25 554	0.30 553	0.25 523

anonymousdsp2	0.35 256	0.20 267	0.43 312	0.37 210	0.24 277	0.48 346	0.31 269	0.86 417	0.65 324	0.55 283	0.50 222	0.50 288	0.34 264	0.56 286	0.31 270	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.16 312	0.14 285

GMStereo	0.39 322	0.37 542	0.54 444	0.40 323	0.26 357	0.42 311	0.36 372	0.59 239	1.04 550	0.55 283	0.51 232	0.37 194	0.35 270	0.54 268	0.41 389	0.19 423	0.13 358	0.16 242	0.17 388	0.24 509	0.18 406
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 201	0.15 63	0.34 172	0.33 85	0.20 136	0.53 370	0.25 143	0.56 218	0.43 217	0.56 286	0.50 222	0.35 182	0.29 196	0.49 229	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.10 60

qqq	0.40 334	0.26 450	0.44 322	0.36 186	0.22 196	0.46 337	0.36 372	0.85 413	0.54 275	0.56 286	0.69 303	0.65 384	0.53 399	0.55 275	0.45 430	0.17 356	0.16 460	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.17 388

s12784h	0.36 274	0.15 63	0.24 15	0.34 115	0.15 4	0.77 512	0.29 221	0.80 396	0.83 433	0.56 286	0.57 265	0.43 251	0.40 327	0.57 298	0.33 292	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.09 12	0.14 197	0.09 6

FACV-RUCA	0.43 364	0.28 481	0.47 364	0.45 471	0.33 515	0.58 409	0.34 325	0.82 402	0.73 364	0.57 289	0.84 383	0.47 272	0.50 388	0.54 268	0.39 375	0.22 492	0.15 428	0.35 597	0.16 332	0.28 540	0.21 482

x	0.39 322	0.24 407	0.41 278	0.34 115	0.23 245	0.52 362	0.32 296	0.86 417	0.52 268	0.57 289	0.70 307	0.59 344	0.50 388	0.49 229	0.46 440	0.17 356	0.15 428	0.17 289	0.15 298	0.17 352	0.16 365

rafts_anoy	0.37 290	0.21 306	0.36 200	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.33 308	0.67 305	0.90 481	0.58 291	0.66 295	0.45 262	0.33 252	0.47 212	0.39 375	0.16 307	0.11 223	0.21 458	0.23 529	0.17 352	0.14 285

raftrobust	0.34 240	0.19 220	0.36 200	0.41 360	0.27 392	0.30 155	0.25 143	0.71 347	0.63 311	0.58 291	0.55 260	0.45 262	0.46 365	0.51 245	0.29 255	0.16 307	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.13 239

SA	0.44 372	0.25 433	0.46 352	0.46 492	0.24 277	0.43 315	0.36 372	0.75 373	0.96 513	0.59 293	1.03 483	0.48 277	0.52 395	0.94 558	0.32 279	0.16 307	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.15 262	0.13 239

test_4	0.36 274	0.18 178	0.31 112	0.44 446	0.25 309	0.20 21	0.34 325	0.56 218	0.41 202	0.59 293	1.45 600	0.43 251	0.25 130	0.63 371	0.28 236	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.19 447	0.15 262	0.11 131

dd	0.43 364	0.38 552	0.55 449	0.44 446	0.25 309	0.47 343	0.38 411	0.70 339	1.05 554	0.59 293	0.65 288	0.42 242	0.39 321	0.66 402	0.50 456	0.24 521	0.15 428	0.21 458	0.15 298	0.22 479	0.18 406

TANstereo	0.30 201	0.15 63	0.31 112	0.30 23	0.17 37	0.55 383	0.23 112	0.44 142	0.55 282	0.59 293	0.68 302	0.37 194	0.26 147	0.35 100	0.27 213	0.15 251	0.16 460	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.14 285

Select-FE	0.46 394	0.24 407	0.88 571	0.42 405	0.35 531	0.33 202	0.19 27	0.90 436	0.37 173	0.60 297	1.01 469	0.97 519	0.80 557	0.72 448	0.28 236	0.16 307	0.12 287	0.17 289	0.20 472	0.15 262	0.24 516

MM-Stereo_test1	0.33 232	0.19 220	0.36 200	0.41 360	0.23 245	0.36 243	0.45 490	0.58 234	0.54 275	0.60 297	0.50 222	0.38 203	0.37 304	0.60 342	0.26 193	0.15 251	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.12 191

11t1	0.36 274	0.21 306	0.42 299	0.35 158	0.22 196	0.62 439	0.29 221	0.69 324	0.43 217	0.60 297	0.53 248	0.53 303	0.48 374	0.56 286	0.40 383	0.18 391	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.17 388

RAFT-Test	0.34 240	0.18 178	0.37 218	0.38 248	0.23 245	0.50 353	0.23 112	0.69 324	0.40 198	0.60 297	0.85 393	0.61 356	0.28 177	0.46 203	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

ToySt	0.49 440	0.27 467	0.75 546	0.40 323	0.27 392	0.64 459	0.49 515	0.84 410	0.77 394	0.60 297	0.83 378	0.88 491	0.66 492	0.70 437	0.56 488	0.16 307	0.17 480	0.21 458	0.20 472	0.21 456	0.19 439

cross-raft	0.34 240	0.20 267	0.37 218	0.44 446	0.23 245	0.32 193	0.35 350	0.74 366	0.40 198	0.60 297	0.77 335	0.57 320	0.27 161	0.43 170	0.28 236	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.11 131

Gwc-CoAtRS	0.34 240	0.17 140	0.44 322	0.39 280	0.23 245	0.34 218	0.22 87	0.70 339	0.75 377	0.60 297	0.59 271	0.58 329	0.29 196	0.45 187	0.26 193	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.12 191

RT-Monster	0.32 215	0.17 140	0.30 91	0.34 115	0.26 357	0.38 267	0.20 45	0.56 218	0.76 385	0.61 304	0.64 285	0.49 283	0.28 177	0.41 148	0.30 262	0.14 175	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.13 239

model_zeroshot	0.33 232	0.18 178	0.48 384	0.39 280	0.28 417	0.45 332	0.25 143	0.63 270	0.45 233	0.61 304	0.50 222	0.51 294	0.25 130	0.45 187	0.26 193	0.16 307	0.13 358	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.13 239

PSMNet-ADL	0.48 421	0.27 467	0.40 267	0.48 508	0.30 464	0.68 478	0.37 389	0.90 436	0.80 415	0.61 304	0.80 359	0.92 507	0.62 461	0.72 448	0.63 509	0.23 509	0.18 502	0.18 342	0.20 472	0.22 479	0.20 462

IGEV-FE	0.34 240	0.18 178	0.67 506	0.39 280	0.28 417	0.30 155	0.25 143	0.74 366	0.31 106	0.62 307	0.57 265	0.54 307	0.25 130	0.53 261	0.27 213	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

test_sample1	0.42 354	0.22 347	0.46 352	0.34 115	0.23 245	0.58 409	0.35 350	0.99 470	0.49 256	0.62 307	0.75 325	0.69 403	0.61 454	0.58 319	0.44 421	0.18 391	0.14 397	0.17 289	0.15 298	0.17 352	0.17 388

MyStereo06	0.38 305	0.21 306	0.61 472	0.41 360	0.28 417	0.41 304	0.50 520	0.95 457	0.35 146	0.62 307	0.54 251	0.76 446	0.27 161	0.50 237	0.29 255	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.15 317

MyStereo04	0.44 372	0.22 347	0.44 322	0.42 405	0.28 417	0.40 286	0.50 520	1.00 474	1.08 569	0.62 307	0.58 270	0.55 312	0.57 426	0.71 442	0.44 421	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.16 365

IGEV_Zeroshot_test	0.34 240	0.18 178	0.67 506	0.39 280	0.28 417	0.30 155	0.25 143	0.74 366	0.31 106	0.62 307	0.57 265	0.54 307	0.25 130	0.53 261	0.27 213	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

test_5	0.43 364	0.24 407	0.43 312	0.52 566	0.28 417	0.28 124	0.42 471	0.72 352	0.82 428	0.62 307	0.91 423	0.72 420	0.55 417	0.79 491	0.35 326	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.16 365

iRaft-Stereo_5w	0.45 383	0.21 306	0.48 384	0.42 405	0.28 417	0.31 174	0.54 548	0.63 270	0.62 300	0.62 307	0.89 416	1.01 533	0.69 505	0.75 468	0.66 517	0.13 115	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.15 317

PSM-softLoss	0.38 305	0.20 267	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.35 350	0.69 324	0.46 238	0.62 307	0.82 372	0.59 344	0.33 252	0.70 437	0.39 375	0.19 423	0.12 287	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.22 500

KMStereo	0.38 305	0.20 267	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.35 350	0.69 324	0.46 238	0.62 307	0.82 372	0.59 344	0.33 252	0.70 437	0.39 375	0.19 423	0.12 287	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.22 500

Selective-IGEV-i1	0.44 372	0.20 267	0.53 438	0.41 360	0.22 196	0.62 439	0.50 520	1.01 484	0.88 464	0.63 316	0.81 366	0.79 456	0.38 309	0.54 268	0.38 367	0.16 307	0.13 358	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.15 317

test_sample2	0.42 354	0.22 347	0.43 312	0.33 85	0.21 167	0.58 409	0.39 433	0.95 457	0.67 331	0.63 316	0.77 335	0.69 403	0.57 426	0.61 351	0.38 367	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.16 332	0.19 414	0.18 406

GANet-ADL	0.42 354	0.25 433	0.45 335	0.43 426	0.29 445	0.54 377	0.35 350	0.89 431	0.86 451	0.63 316	0.72 310	0.68 398	0.42 337	0.52 252	0.41 389	0.21 465	0.14 397	0.15 204	0.13 227	0.18 380	0.19 439

Patchmatch Stereo++	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.31 269	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.56 286	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

ROB_FTStereo_v2	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.31 269	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.57 320	0.38 309	0.57 298	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

ROB_FTStereo	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.25 74	0.21 70	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.57 298	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

HUI-Stereo	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.60 250	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.50 237	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

iGMRVC	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.30 241	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

iRAFT	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

RAFT-IKP	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.28 212	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.57 320	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

Hybrid-DGEV-2	0.41 345	0.21 306	0.42 299	0.47 500	0.29 445	0.59 421	0.23 112	0.82 402	0.99 525	0.64 327	0.63 281	0.60 350	0.65 484	0.58 319	0.33 292	0.14 175	0.12 287	0.18 342	0.16 332	0.14 197	0.12 191

ACV-stereo	0.62 531	0.34 524	1.00 587	0.43 426	0.31 486	1.20 609	0.40 444	0.75 373	0.83 433	0.64 327	0.77 335	2.10 647	1.03 607	0.81 495	0.64 512	0.21 465	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.21 456	0.21 482

test_3	0.36 274	0.19 220	0.44 322	0.44 446	0.23 245	0.48 346	0.36 372	0.66 295	0.82 428	0.64 327	0.45 200	0.68 398	0.25 130	0.41 148	0.31 270	0.12 60	0.10 94	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.11 131

NRIStereo	0.36 274	0.20 267	0.45 335	0.41 360	0.23 245	0.34 218	0.26 164	0.65 285	0.55 282	0.64 327	0.63 281	0.56 315	0.37 304	0.65 393	0.37 358	0.15 251	0.11 223	0.18 342	0.15 298	0.17 352	0.14 285

AFF-stereo	0.38 305	0.19 220	0.39 254	0.37 210	0.21 167	0.27 102	0.31 269	0.65 285	0.66 328	0.64 327	1.13 524	0.76 446	0.39 321	0.55 275	0.33 292	0.11 36	0.09 27	0.16 242	0.16 332	0.13 146	0.11 131

ACVNet	0.46 394	0.23 369	0.36 200	0.39 280	0.28 417	0.58 409	0.40 444	0.87 424	0.80 415	0.64 327	0.96 444	0.79 456	0.60 448	0.63 371	0.67 520	0.17 356	0.15 428	0.16 242	0.15 298	0.18 380	0.15 317

CFNet-ft	0.48 421	0.23 369	0.36 200	0.40 323	0.26 357	0.64 459	0.37 389	0.87 424	0.85 446	0.64 327	1.00 466	1.01 533	0.64 478	0.61 351	0.53 476	0.23 509	0.15 428	0.24 511	0.21 495	0.23 496	0.18 406

DIP-Stereo	0.39 322	0.21 306	0.50 410	0.41 360	0.28 417	0.62 439	0.27 186	0.77 383	0.40 198	0.64 327	0.86 396	0.52 299	0.33 252	0.66 402	0.42 395	0.15 251	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.15 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 421	0.23 369	0.36 200	0.40 323	0.26 357	0.64 459	0.37 389	0.87 424	0.85 446	0.64 327	1.00 466	1.01 533	0.64 478	0.61 351	0.53 476	0.23 509	0.15 428	0.24 511	0.21 495	0.23 496	0.18 406

FE-Mocha	0.32 215	0.19 220	0.50 410	0.38 248	0.27 392	0.30 155	0.20 45	0.71 347	0.36 156	0.65 336	0.56 263	0.54 307	0.25 130	0.38 122	0.22 77	0.15 251	0.10 94	0.17 289	0.16 332	0.13 146	0.12 191

rvit_0105_3	0.47 409	0.34 524	0.77 556	0.54 583	0.31 486	0.49 351	0.47 501	0.63 270	0.79 413	0.65 336	0.59 271	0.64 371	0.50 388	0.65 393	0.39 375	0.29 569	0.27 592	0.29 573	0.28 582	0.21 456	0.20 462

4D-IteraStereo	0.33 232	0.18 178	0.40 267	0.40 323	0.24 277	0.32 193	0.27 186	0.58 234	0.72 357	0.65 336	0.54 251	0.42 242	0.23 107	0.45 187	0.28 236	0.14 175	0.09 27	0.19 386	0.16 332	0.16 312	0.11 131

UDGNet	0.48 421	0.77 638	0.50 410	0.48 508	0.31 486	0.41 304	0.34 325	0.70 339	0.92 493	0.65 336	0.60 273	0.58 329	0.43 343	0.63 371	0.41 389	0.32 591	0.15 428	0.66 649	0.19 447	0.36 589	0.21 482

MIPNet	0.37 290	0.21 306	0.59 464	0.39 280	0.25 309	0.50 353	0.28 212	0.77 383	0.70 344	0.65 336	0.60 273	0.40 223	0.49 378	0.44 182	0.37 358	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.13 239

STrans-v2	0.46 394	0.20 267	0.48 384	0.40 323	0.24 277	0.55 383	0.50 520	1.07 508	0.73 364	0.65 336	1.05 494	0.72 420	0.69 505	0.72 448	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.14 266	0.13 146	0.12 191

TransformOpticalFlow	0.44 372	0.20 267	0.47 364	0.41 360	0.23 245	0.37 254	0.47 501	0.94 450	0.76 385	0.65 336	1.14 529	0.73 431	0.56 424	0.76 472	0.32 279	0.15 251	0.10 94	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.13 239

NF-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.45 335	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.57 320	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

OCTAStereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

RE-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

TVStereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

CRE-IMP	0.36 274	0.23 369	0.49 397	0.42 405	0.24 277	0.41 304	0.21 70	0.57 226	0.41 202	0.65 336	0.72 310	0.53 303	0.37 304	0.61 351	0.38 367	0.17 356	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.21 456	0.18 406

CFNet-RSSM	0.34 240	0.17 140	0.45 335	0.39 280	0.22 196	0.35 229	0.23 112	0.73 363	0.84 438	0.65 336	0.54 251	0.57 320	0.28 177	0.46 203	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.13 146	0.11 131

Selective-IGEV-i16pb	1.07 619	0.24 407	9.45 686	0.41 360	0.32 503	1.76 648	0.59 566	1.00 474	1.54 636	0.66 349	1.20 549	0.98 523	0.57 426	0.78 485	0.62 505	0.27 551	0.17 480	0.18 342	0.20 472	0.21 456	0.23 507

Lsterematch	0.38 305	0.17 140	0.38 232	0.37 210	0.20 136	0.42 311	0.27 186	0.57 226	0.71 355	0.66 349	1.02 478	0.49 283	0.40 327	0.57 298	0.43 402	0.16 307	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.14 285

DFGA-Net	0.45 383	0.29 493	0.80 560	0.42 405	0.32 503	0.53 370	0.35 350	0.78 389	0.89 478	0.66 349	0.75 325	0.48 277	0.39 321	0.74 462	0.60 498	0.15 251	0.13 358	0.19 386	0.18 416	0.20 432	0.17 388

UGAM-zero	0.46 394	0.19 220	0.62 475	0.37 210	0.23 245	0.34 218	0.21 70	1.15 546	0.39 194	0.66 349	0.61 277	1.70 635	0.91 582	0.75 468	0.25 164	0.14 175	0.11 223	0.15 204	0.12 184	0.13 146	0.13 239

NVstereo2D	0.60 528	0.30 502	0.75 546	0.48 508	0.43 583	0.89 548	0.48 509	1.05 500	1.15 583	0.66 349	0.86 396	0.88 491	0.70 518	0.99 561	0.65 514	0.32 591	0.15 428	0.28 564	0.20 472	0.40 601	0.36 596

knoymous	0.36 274	0.20 267	0.31 112	0.31 45	0.22 196	0.36 243	0.29 221	0.61 257	0.64 319	0.67 354	0.70 307	0.60 350	0.40 327	0.58 319	0.34 308	0.17 356	0.11 223	0.20 416	0.11 146	0.17 352	0.18 406

ICVP	0.46 394	0.25 433	0.38 232	0.48 508	0.28 417	0.58 409	0.43 478	1.00 474	0.70 344	0.67 354	0.95 440	0.75 439	0.55 417	0.53 261	0.54 481	0.23 509	0.17 480	0.19 386	0.17 388	0.19 414	0.20 462
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 305	0.23 369	0.48 384	0.42 405	0.29 445	0.35 229	0.25 143	0.86 417	0.64 319	0.67 354	0.65 288	0.60 350	0.29 196	0.60 342	0.34 308	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.21 456	0.13 239

FADNet_RVC	0.55 492	0.37 542	1.17 610	0.44 446	0.31 486	0.56 397	0.34 325	1.06 504	0.88 464	0.67 354	0.90 420	0.61 356	0.65 484	0.93 551	0.70 527	0.21 465	0.18 502	0.26 543	0.23 529	0.31 559	0.28 546

UCFNet_RVC	0.49 440	0.26 450	0.35 188	0.39 280	0.26 357	0.64 459	0.36 372	1.15 546	0.84 438	0.67 354	0.88 412	0.88 491	0.59 444	0.58 319	0.45 430	0.24 521	0.17 480	0.27 556	0.27 576	0.25 518	0.23 507

NOSS_ROB	0.57 511	0.39 560	0.39 254	0.44 446	0.30 464	0.73 498	0.54 548	1.03 492	1.08 569	0.67 354	0.87 404	0.76 446	0.57 426	0.77 480	0.47 447	0.38 618	0.38 637	0.44 624	0.42 634	0.37 594	0.34 589

IGEV_i1	0.43 364	0.22 347	0.50 410	0.39 280	0.22 196	0.64 459	0.40 444	0.96 461	0.61 298	0.68 360	0.69 303	0.75 439	0.45 359	0.72 448	0.41 389	0.15 251	0.13 358	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.16 365

PAM_32	0.46 394	0.19 220	0.67 506	0.39 280	0.24 277	0.75 505	0.27 186	0.95 457	0.34 133	0.68 360	0.44 196	1.91 643	0.65 484	0.62 360	0.26 193	0.15 251	0.10 94	0.16 242	0.15 298	0.14 197	0.13 239

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 421	0.21 306	1.26 620	0.39 280	0.51 615	0.28 124	0.30 241	1.25 594	0.44 224	0.68 360	1.11 513	0.86 480	0.33 252	0.67 413	0.27 213	0.15 251	0.11 223	0.17 289	0.20 472	0.22 479	0.24 516

TestStereo1	0.43 364	0.23 369	0.41 278	0.51 553	0.24 277	0.34 218	0.40 444	0.77 383	0.90 481	0.68 360	0.96 444	0.48 277	0.46 365	0.91 542	0.32 279	0.16 307	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.13 239

SA-5K	0.43 364	0.23 369	0.41 278	0.51 553	0.24 277	0.34 218	0.40 444	0.77 383	0.90 481	0.68 360	0.96 444	0.48 277	0.46 365	0.91 542	0.32 279	0.16 307	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.13 239

test_1	0.34 240	0.16 92	0.43 312	0.39 280	0.21 167	0.43 315	0.23 112	0.63 270	0.78 404	0.68 360	0.45 200	0.64 371	0.27 161	0.43 170	0.31 270	0.12 60	0.09 27	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.10 60

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 274	0.17 140	0.41 278	0.35 158	0.19 96	0.33 202	0.29 221	0.65 285	0.73 364	0.68 360	1.01 469	0.56 315	0.40 327	0.42 159	0.30 262	0.11 36	0.09 27	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.10 60

GANet-RSSM	0.47 409	0.21 306	0.37 218	0.38 248	0.25 309	0.58 409	0.36 372	1.07 508	0.78 404	0.68 360	1.01 469	0.86 480	0.67 495	0.62 360	0.44 421	0.21 465	0.15 428	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.17 388

DCANet-4	0.36 274	0.20 267	0.48 384	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.66 295	0.92 493	0.69 368	0.78 346	0.40 223	0.47 369	0.45 187	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

fff	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

iRaft-Stereo_20w	0.39 322	0.19 220	0.57 459	0.37 210	0.27 392	0.31 174	0.24 131	1.44 631	0.29 87	0.69 368	0.53 248	0.60 350	0.42 337	0.83 506	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.13 227	0.15 262	0.13 239

DeepStereo_RVC	0.36 274	0.21 306	0.47 364	0.40 323	0.24 277	0.26 84	0.22 87	0.60 250	0.38 182	0.69 368	0.67 300	0.57 320	0.51 393	0.56 286	0.39 375	0.16 307	0.12 287	0.18 342	0.15 298	0.19 414	0.18 406

csc	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

cscssc	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

PAM	0.46 394	0.19 220	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.75 505	0.33 308	0.85 413	0.34 133	0.70 374	0.46 205	1.83 638	0.63 467	0.61 351	0.26 193	0.15 251	0.10 94	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

ADStereo(finetuned)	0.37 290	0.16 92	0.49 397	0.34 115	0.19 96	0.30 155	0.30 241	0.68 315	0.91 488	0.70 374	0.77 335	0.43 251	0.69 505	0.45 187	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

AnonymousM	0.41 345	0.81 641	0.29 77	0.34 115	0.22 196	0.28 124	0.38 411	0.53 209	0.41 202	0.70 374	0.49 218	0.47 272	0.27 161	0.41 148	0.31 270	0.15 251	0.12 287	1.51 667	0.26 569	0.12 97	0.10 60

DCANet	0.36 274	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.30 155	0.30 241	0.68 315	0.91 488	0.70 374	0.77 335	0.43 251	0.57 426	0.45 187	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

PSMNet-RSSM	0.48 421	0.22 347	0.38 232	0.42 405	0.25 309	0.50 353	0.37 389	1.10 519	0.77 394	0.70 374	1.06 501	0.84 473	0.64 478	0.62 360	0.47 447	0.23 509	0.15 428	0.23 494	0.25 554	0.20 432	0.19 439

FADNet-RVC	0.60 528	0.53 609	1.14 604	0.46 492	0.39 559	0.61 431	0.39 433	1.12 531	0.87 460	0.70 374	0.84 383	1.04 542	0.55 417	0.94 558	0.69 524	0.26 541	0.25 576	0.28 564	0.28 582	0.31 559	0.31 572

FADNet	0.61 530	0.51 598	1.10 598	0.45 471	0.44 590	0.65 469	0.41 461	1.19 563	1.05 554	0.70 374	0.84 383	0.98 523	0.66 492	0.82 498	0.50 456	0.29 569	0.30 606	0.27 556	0.30 590	0.46 620	0.35 594

MyStereo8	0.40 334	0.20 267	0.54 444	0.41 360	0.29 445	0.53 370	0.29 221	0.65 285	0.49 256	0.71 381	0.98 458	0.58 329	0.43 343	0.50 237	0.51 466	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.19 414	0.19 439

1111x	0.55 492	0.22 347	0.46 352	0.38 248	0.20 136	0.66 471	0.43 478	1.23 583	0.99 525	0.71 381	0.99 463	0.95 514	0.69 505	0.90 535	1.08 608	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.19 447	0.20 432	0.18 406

CASS	0.45 383	0.27 467	0.42 299	0.48 508	0.22 196	0.61 431	0.34 325	0.97 465	0.62 300	0.71 381	0.85 393	0.61 356	0.55 417	0.57 298	0.41 389	0.29 569	0.16 460	0.22 473	0.18 416	0.22 479	0.28 546
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 578	0.44 578	0.63 485	0.40 323	0.43 583	0.80 523	0.52 539	0.72 352	0.77 394	0.71 381	0.60 273	0.87 486	0.76 539	0.75 468	0.58 491	0.52 644	0.54 659	0.54 642	4.82 702	0.56 638	0.40 613

test-3	0.34 240	0.16 92	0.43 312	0.39 280	0.21 167	0.43 315	0.22 87	0.63 270	0.78 404	0.71 381	0.45 200	0.64 371	0.27 161	0.43 170	0.31 270	0.12 60	0.09 27	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.10 60

GwcNet-ADL	0.44 372	0.22 347	0.48 384	0.45 471	0.30 464	0.40 286	0.37 389	0.92 443	0.97 516	0.71 381	0.78 346	0.61 356	0.42 337	0.62 360	0.50 456	0.19 423	0.14 397	0.15 204	0.14 266	0.18 380	0.18 406

HCRNet	0.44 372	0.34 524	0.41 278	0.53 576	0.26 357	0.53 370	0.29 221	0.83 407	0.63 311	0.71 381	0.81 366	0.77 452	0.50 388	0.66 402	0.36 342	0.24 521	0.16 460	0.24 511	0.20 472	0.21 456	0.18 406

xxxx	1.01 607	0.22 347	0.43 312	0.36 186	0.21 167	0.82 536	0.36 372	1.32 608	0.88 464	0.71 381	0.94 431	0.97 519	0.63 467	0.64 386	10.58 693	0.20 448	0.16 460	0.18 342	0.17 388	0.19 414	0.19 439

FENet	0.42 354	0.22 347	0.38 232	0.39 280	0.24 277	0.55 383	0.32 296	0.79 393	0.70 344	0.71 381	0.72 310	0.63 365	0.57 426	0.62 360	0.44 421	0.19 423	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.18 380	0.19 439

GwcNet-RSSM	0.49 440	0.24 407	0.42 299	0.40 323	0.23 245	0.55 383	0.38 411	0.93 445	0.93 499	0.71 381	1.16 540	0.86 480	0.60 448	0.62 360	0.66 517	0.21 465	0.14 397	0.19 386	0.20 472	0.16 312	0.15 317

HITNet	0.41 345	0.26 450	0.45 335	0.33 85	0.17 37	0.63 452	0.30 241	0.93 445	0.64 319	0.71 381	0.82 372	0.64 371	0.52 395	0.59 336	0.43 402	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.19 414	0.12 191
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	0.44 372	0.27 467	0.46 352	0.38 248	0.24 277	0.61 431	0.35 350	0.94 450	0.53 271	0.72 392	1.05 494	0.63 365	0.50 388	0.57 298	0.45 430	0.18 391	0.15 428	0.23 494	0.20 472	0.20 432	0.18 406

MIM_Stereo	0.38 305	0.17 140	0.53 438	0.37 210	0.24 277	0.27 102	0.24 131	0.70 339	0.54 275	0.72 392	1.00 466	0.63 365	0.29 196	0.64 386	0.38 367	0.13 115	0.14 397	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.11 131

LCNet	0.41 345	0.20 267	0.32 132	0.44 446	0.24 277	0.47 343	0.29 221	0.67 305	0.53 271	0.72 392	1.03 483	0.66 390	0.60 448	0.58 319	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.19 386	0.19 447	0.21 456	0.36 596

cf-r	0.47 409	0.23 369	0.41 278	0.39 280	0.23 245	0.59 421	0.37 389	0.88 429	0.85 446	0.72 392	1.05 494	0.94 512	0.62 461	0.56 286	0.54 481	0.21 465	0.14 397	0.17 289	0.19 447	0.15 262	0.15 317

CFNet	0.51 463	0.29 493	0.46 352	0.41 360	0.27 392	0.70 485	0.32 296	1.13 533	1.00 532	0.72 392	1.07 504	0.85 475	0.60 448	0.76 472	0.52 473	0.19 423	0.14 397	0.23 494	0.23 529	0.21 456	0.16 365

DN-CSS_ROB	0.43 364	0.26 450	0.62 475	0.40 323	0.29 445	0.44 323	0.27 186	0.77 383	0.75 377	0.72 392	1.09 510	0.48 277	0.43 343	0.69 430	0.37 358	0.15 251	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.18 380	0.16 365

ffm	0.44 372	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	0.68 315	1.04 550	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.25 524	0.21 495	0.16 312	0.16 365

ff1	0.49 440	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	0.68 315	1.04 550	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 570	0.16 307	0.10 94	0.25 524	0.21 495	0.16 312	0.16 365

mmx	0.53 478	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	1.16 554	1.03 544	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 570	0.20 448	0.15 428	0.25 524	0.21 495	0.22 479	0.20 462

xxx	0.53 478	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	1.16 554	1.03 544	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 570	0.20 448	0.15 428	0.25 524	0.21 495	0.22 479	0.20 462

RASNet	0.53 478	0.22 347	0.52 431	0.38 248	0.22 196	0.68 478	0.38 411	0.97 465	0.88 464	0.73 398	1.04 489	1.03 540	0.92 587	0.90 535	0.86 560	0.16 307	0.14 397	0.14 158	0.17 388	0.15 262	0.13 239

RAFT-345	0.40 334	0.18 178	0.40 267	0.38 248	0.22 196	0.33 202	0.26 164	0.61 257	0.51 265	0.74 403	1.79 624	0.45 262	0.33 252	0.66 402	0.36 342	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.14 266	0.13 146	0.13 239

GES	0.44 372	0.23 369	0.57 459	0.40 323	0.30 464	0.59 421	0.36 372	0.96 461	0.68 336	0.74 403	0.83 378	0.47 272	0.48 374	0.67 413	0.43 402	0.22 492	0.16 460	0.17 289	0.16 332	0.18 380	0.23 507

test_sample3	0.46 394	0.25 433	0.50 410	0.35 158	0.23 245	0.69 480	0.37 389	1.15 546	0.81 423	0.75 405	0.79 356	0.66 390	0.49 378	0.63 371	0.46 440	0.21 465	0.15 428	0.20 416	0.19 447	0.21 456	0.19 439

DispNO	0.47 409	0.23 369	0.71 526	0.39 280	0.31 486	0.60 428	0.38 411	0.89 431	0.77 394	0.75 405	0.84 383	0.72 420	0.54 411	0.73 455	0.46 440	0.19 423	0.14 397	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.17 388

BUS	0.45 383	0.25 433	0.43 312	0.45 471	0.28 417	0.70 485	0.34 325	0.94 450	0.76 385	0.75 405	0.80 359	0.65 384	0.49 378	0.64 386	0.51 466	0.20 448	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

BSDual-CNN	0.46 394	0.25 433	0.43 312	0.45 471	0.28 417	0.77 512	0.40 444	0.94 450	0.76 385	0.75 405	0.80 359	0.76 446	0.54 411	0.64 386	0.43 402	0.20 448	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

hknet	0.49 440	0.25 433	0.51 425	0.45 471	0.29 445	0.77 512	0.40 444	0.94 450	0.83 433	0.75 405	0.80 359	0.97 519	0.61 454	0.73 455	0.45 430	0.18 391	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

DMCA	0.45 383	0.26 450	0.50 410	0.38 248	0.28 417	0.51 357	0.34 325	0.93 445	0.68 336	0.75 405	0.83 378	0.79 456	0.53 399	0.51 245	0.54 481	0.21 465	0.16 460	0.21 458	0.16 332	0.19 414	0.21 482

AdaStereo	0.50 456	0.32 511	0.47 364	0.48 508	0.25 309	0.67 476	0.32 296	1.17 559	0.88 464	0.75 405	0.99 463	0.75 439	0.49 378	0.67 413	0.46 440	0.27 551	0.12 287	0.28 564	0.18 416	0.23 496	0.18 406
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM	0.52 471	0.22 347	0.46 352	0.45 471	0.25 309	0.41 304	0.52 539	0.62 262	1.16 584	0.76 412	1.13 524	1.32 599	0.57 426	1.00 564	0.53 476	0.17 356	0.14 397	0.25 524	0.21 495	0.15 262	0.13 239

MyStereo05	0.44 372	0.21 306	0.45 335	0.41 360	0.28 417	0.41 304	0.50 520	0.93 445	1.09 571	0.76 412	0.61 277	0.51 294	0.57 426	0.73 455	0.42 395	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.15 317

RAFT_CTSACE	0.45 383	0.20 267	0.44 322	0.45 471	0.27 392	0.34 218	0.39 433	0.60 250	0.73 364	0.76 412	1.44 597	0.83 470	0.38 309	1.08 581	0.26 193	0.12 60	0.13 358	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.11 131

ASMatch	0.48 421	0.19 220	0.45 335	0.39 280	0.28 417	0.37 254	0.26 164	0.74 366	0.68 336	0.76 412	2.34 644	0.61 356	0.52 395	0.62 360	0.37 358	0.14 175	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.21 482

IRAFT_RVC	0.42 354	0.20 267	0.48 384	0.44 446	0.24 277	0.27 102	0.54 548	0.74 366	0.77 394	0.76 412	0.80 359	0.73 431	0.51 393	0.70 437	0.36 342	0.17 356	0.10 94	0.21 458	0.16 332	0.16 312	0.14 285

GMM-Stereo	0.44 372	0.19 220	0.36 200	0.42 405	0.25 309	0.51 357	0.47 501	0.71 347	0.53 271	0.76 412	1.37 581	0.76 446	0.38 309	0.60 342	0.33 292	0.15 251	0.10 94	0.20 416	0.19 447	0.16 312	0.27 539

test_sample5	0.47 409	0.26 450	0.49 397	0.36 186	0.22 196	0.64 459	0.39 433	1.13 533	0.81 423	0.77 418	0.94 431	0.64 371	0.54 411	0.65 393	0.43 402	0.21 465	0.16 460	0.22 473	0.20 472	0.22 479	0.20 462

OMP-Stereo	0.42 354	0.22 347	0.46 352	0.52 566	0.24 277	0.36 243	0.25 143	0.71 347	0.78 404	0.77 418	0.64 285	0.89 495	0.39 321	0.91 542	0.35 326	0.15 251	0.12 287	0.20 416	0.15 298	0.15 262	0.12 191

BEATNet_4x	0.46 394	0.32 511	0.56 455	0.37 210	0.19 96	0.63 452	0.35 350	1.01 484	0.72 357	0.77 418	0.83 378	0.70 407	0.59 444	0.68 424	0.53 476	0.16 307	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.24 509	0.16 365

PS-NSSS	0.58 518	0.44 578	0.62 475	0.42 405	0.33 515	0.66 471	0.58 563	1.02 488	0.86 451	0.77 418	1.28 564	0.72 420	0.64 478	0.82 498	0.59 496	0.31 579	0.26 583	0.40 615	0.27 576	0.33 572	0.26 529

DStereoRT	0.74 561	0.19 220	0.50 410	0.51 553	0.33 515	1.10 592	0.34 325	0.82 402	0.76 385	0.78 422	1.05 494	0.51 294	0.73 529	0.76 472	0.48 451	0.16 307	0.13 358	3.96 699	1.37 689	0.19 414	0.14 285

PSMNet-RUCA	0.76 564	0.75 635	1.08 597	1.01 656	0.90 652	0.69 480	0.50 520	1.11 525	1.03 544	0.78 422	1.11 513	0.80 465	0.72 526	0.88 527	0.63 509	0.53 648	0.27 592	0.76 652	0.46 636	0.66 648	0.47 636

test_sample4	0.47 409	0.26 450	0.50 410	0.35 158	0.22 196	0.69 480	0.38 411	1.15 546	0.81 423	0.78 422	0.82 372	0.62 363	0.53 399	0.63 371	0.44 421	0.21 465	0.15 428	0.21 458	0.19 447	0.21 456	0.19 439

IPLGR	0.39 322	0.21 306	0.63 485	0.39 280	0.22 196	0.49 351	0.29 221	0.76 380	0.74 372	0.78 422	0.77 335	0.44 260	0.42 337	0.47 212	0.38 367	0.13 115	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.15 262	0.13 239

RAFT + AFF	0.53 478	0.29 493	0.75 546	0.51 553	0.32 503	0.63 452	0.60 569	1.00 474	0.91 488	0.78 422	0.87 404	0.83 470	0.58 436	0.80 492	0.47 447	0.17 356	0.20 532	0.23 494	0.22 513	0.18 380	0.18 406

raft_robust	0.41 345	0.23 369	0.36 200	0.42 405	0.21 167	0.40 286	0.33 308	0.79 393	0.98 520	0.79 427	0.87 404	0.39 210	0.33 252	0.84 511	0.29 255	0.13 115	0.12 287	0.16 242	0.17 388	0.15 262	0.12 191

PSMNet_ROB	0.64 534	0.37 542	0.65 496	0.56 594	0.42 577	0.97 565	0.83 626	1.21 570	0.92 493	0.79 427	1.02 478	1.08 555	0.63 467	0.82 498	0.91 584	0.29 569	0.20 532	0.31 582	0.31 598	0.26 525	0.23 507

MultiAttention	3.58 681	0.24 407	0.62 475	0.54 583	0.34 524	22.90 703	2.72 694	1.60 648	1.13 579	0.80 429	1.81 625	1.14 576	0.43 343	35.29 715	0.61 502	0.17 356	0.12 287	0.23 494	0.23 529	0.34 578	0.29 553

z-ln-s-r	0.66 538	0.36 535	1.30 625	0.39 280	0.26 357	0.57 403	0.63 578	0.80 396	1.03 544	0.80 429	1.43 594	0.91 502	0.76 539	1.08 581	1.87 650	0.16 307	0.12 287	0.17 289	0.14 266	0.20 432	0.16 365

ITSA-stereo	0.53 478	0.28 481	0.52 431	0.40 323	0.23 245	0.56 397	0.34 325	1.24 590	1.24 599	0.80 429	0.81 366	0.72 420	0.58 436	0.82 498	0.65 514	0.21 465	0.17 480	0.23 494	0.21 495	0.22 479	0.26 529

test_sample6	0.49 440	0.26 450	0.50 410	0.37 210	0.22 196	0.63 452	0.40 444	1.12 531	0.83 433	0.80 429	1.03 483	0.66 390	0.55 417	0.67 413	0.46 440	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.22 513	0.23 496	0.21 482

DualNet	0.48 421	0.26 450	0.49 397	0.36 186	0.22 196	0.64 459	0.39 433	1.13 533	0.81 423	0.80 429	1.03 483	0.64 371	0.54 411	0.65 393	0.43 402	0.21 465	0.16 460	0.22 473	0.20 472	0.22 479	0.20 462

CBFPSM	0.59 525	0.22 347	1.31 626	0.38 248	0.27 392	1.12 597	0.65 584	0.79 393	0.82 428	0.80 429	0.81 366	1.35 608	0.87 575	0.67 413	0.76 540	0.16 307	0.15 428	0.15 204	0.16 332	0.17 352	0.22 500

iinet-f	0.67 543	0.26 450	2.15 657	0.39 280	0.31 486	1.19 608	0.56 559	0.84 410	0.84 438	0.80 429	1.17 542	1.05 546	0.84 569	0.71 442	1.21 619	0.20 448	0.18 502	0.17 289	0.15 298	0.20 432	0.20 462

NINENet	0.50 456	0.29 493	0.51 425	0.45 471	0.32 503	0.70 485	0.34 325	1.10 519	0.88 464	0.80 429	0.94 431	0.65 384	0.49 378	0.73 455	0.51 466	0.22 492	0.20 532	0.25 524	0.18 416	0.22 479	0.21 482

ACRE	0.40 334	0.21 306	0.65 496	0.45 471	0.33 515	0.51 357	0.33 308	0.66 295	0.63 311	0.80 429	0.92 427	0.45 262	0.32 236	0.52 252	0.45 430	0.16 307	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

ADLNet2	0.55 492	0.25 433	0.65 496	0.47 500	0.30 464	0.83 539	0.50 520	1.05 500	0.95 512	0.80 429	0.98 458	0.99 525	0.69 505	0.77 480	0.73 535	0.20 448	0.16 460	0.17 289	0.18 416	0.21 456	0.21 482

RAFT	0.45 383	0.22 347	0.45 335	0.47 500	0.26 357	0.54 377	0.47 501	0.66 295	0.58 294	0.80 429	0.82 372	0.94 512	0.57 426	0.75 468	0.34 308	0.17 356	0.15 428	0.22 473	0.20 472	0.16 312	0.12 191

SFCPSM	0.47 409	0.21 306	0.55 449	0.40 323	0.27 392	0.87 547	0.37 389	1.33 610	0.77 394	0.80 429	0.84 383	0.54 307	0.49 378	0.57 298	0.37 358	0.18 391	0.13 358	0.18 342	0.20 472	0.16 312	0.15 317

PA-Net	0.67 543	0.43 573	0.83 562	0.50 537	0.53 620	0.94 557	0.68 595	1.10 519	1.14 582	0.80 429	0.88 412	0.87 486	0.77 546	1.02 570	0.88 570	0.24 521	0.41 644	0.29 573	0.44 635	0.26 525	0.34 589
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 463	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.55 486	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.18 380	0.18 406

tta	0.51 463	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.55 486	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.14 285

qqq1	0.49 440	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.34 308	0.19 423	0.15 428	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.14 285

fff1	0.49 440	0.23 369	0.62 475	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.34 308	0.19 423	0.15 428	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.14 285

AACVNet	0.50 456	0.23 369	0.49 397	0.46 492	0.29 445	0.52 362	0.38 411	0.90 436	0.55 282	0.81 442	1.03 483	1.00 529	0.70 518	0.83 506	0.54 481	0.21 465	0.18 502	0.24 511	0.18 416	0.23 496	0.20 462

test_xeample	1.01 607	0.21 306	0.42 299	0.35 158	0.21 167	0.71 490	0.39 433	1.23 583	0.86 451	0.81 442	1.04 489	0.69 403	0.61 454	0.69 430	10.93 694	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.17 388	0.18 380	0.17 388

APVNet	0.71 554	0.37 542	0.89 575	0.56 594	0.45 594	1.18 607	0.68 595	1.41 627	0.85 446	0.81 442	1.15 535	1.04 542	0.81 558	1.10 585	1.17 616	0.26 541	0.28 596	0.32 588	0.31 598	0.29 544	0.30 562

HSM	0.51 463	0.24 407	0.41 278	0.39 280	0.24 277	0.75 505	0.40 444	1.22 578	0.75 377	0.81 442	0.91 423	1.21 581	0.69 505	0.87 524	0.46 440	0.17 356	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.17 352	0.17 388

DISCO	0.70 550	0.26 450	0.68 511	0.44 446	0.31 486	1.14 599	0.51 536	1.23 583	1.23 597	0.81 442	1.05 494	1.50 623	0.85 570	1.82 648	1.03 602	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.24 509	0.23 507

rvit_105_1	0.54 490	0.40 565	0.76 551	0.58 602	0.37 543	0.59 421	0.68 595	0.70 339	0.94 506	0.82 451	0.69 303	0.73 431	0.58 436	0.78 485	0.54 481	0.32 591	0.29 601	0.31 582	0.34 610	0.23 496	0.20 462

CoDeX	0.47 409	0.20 267	0.49 397	0.42 405	0.25 309	0.75 505	0.36 372	1.27 598	0.80 415	0.82 451	0.96 444	0.62 363	0.57 426	0.60 342	0.36 342	0.17 356	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.16 312	0.14 285

Sa-1000	0.48 421	0.24 407	0.41 278	0.45 471	0.25 309	0.59 421	0.34 325	0.81 400	0.93 499	0.82 451	1.50 604	0.53 303	0.45 359	0.92 545	0.30 262	0.15 251	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.15 262	0.13 239

CIPLG	0.41 345	0.21 306	0.63 485	0.45 471	0.33 515	0.52 362	0.33 308	0.65 285	0.60 297	0.82 451	0.96 444	0.46 270	0.32 236	0.55 275	0.44 421	0.16 307	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

IPLGR_C	0.40 334	0.21 306	0.64 490	0.45 471	0.33 515	0.52 362	0.34 325	0.66 295	0.62 300	0.82 451	0.92 427	0.45 262	0.32 236	0.52 252	0.46 440	0.17 356	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

GEStereo_RVC	0.55 492	0.29 493	0.63 485	0.49 523	0.31 486	0.70 485	0.54 548	1.22 578	0.92 493	0.82 451	0.85 393	0.85 475	0.63 467	0.90 535	0.65 514	0.24 521	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.21 456	0.22 500

CFNet_pseudo	0.46 394	0.24 407	0.52 431	0.37 210	0.27 392	0.58 409	0.30 241	0.86 417	0.88 464	0.82 451	1.03 483	0.75 439	0.47 369	0.58 319	0.44 421	0.17 356	0.12 287	0.24 511	0.16 332	0.24 509	0.19 439

psm_up	0.55 492	0.26 450	0.47 364	0.49 523	0.32 503	0.65 469	0.56 559	1.04 495	0.82 428	0.82 451	0.88 412	1.01 533	0.94 593	0.74 462	0.61 502	0.21 465	0.25 576	0.26 543	0.23 529	0.21 456	0.20 462

hitnet-ft	0.55 492	0.27 467	0.39 254	0.41 360	0.28 417	0.78 516	0.40 444	0.92 443	0.90 481	0.82 451	1.01 469	1.13 573	0.70 518	0.78 485	0.67 520	0.28 562	0.20 532	0.28 564	0.22 513	0.29 544	0.26 529

FADNet-RVC-Resample	0.56 503	0.33 519	1.16 605	0.49 523	0.34 524	0.71 490	0.43 478	1.01 484	0.93 499	0.82 451	0.87 404	0.74 437	0.67 495	0.73 455	0.45 430	0.18 391	0.18 502	0.26 543	0.27 576	0.26 525	0.27 539

TDLM	0.57 511	0.33 519	0.49 397	0.51 553	0.30 464	0.66 471	0.73 615	1.03 492	1.01 536	0.82 451	1.10 512	0.84 473	0.70 518	0.86 522	0.58 491	0.28 562	0.17 480	0.25 524	0.22 513	0.26 525	0.19 439

ccs_rob	0.46 394	0.24 407	0.52 431	0.37 210	0.27 392	0.58 409	0.31 269	0.86 417	0.88 464	0.82 451	1.02 478	0.75 439	0.47 369	0.58 319	0.44 421	0.17 356	0.12 287	0.24 511	0.16 332	0.24 509	0.19 439

LL-Strereo	0.57 511	0.27 467	0.68 511	0.48 508	0.34 524	0.39 280	0.48 509	0.94 450	0.97 516	0.83 463	0.78 346	1.10 563	1.18 622	1.33 617	0.49 454	0.17 356	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.16 312	0.17 388

HBP-ISP	0.59 525	0.45 582	0.43 312	0.45 471	0.33 515	0.70 485	0.28 212	1.11 525	1.00 532	0.83 463	1.18 544	0.65 384	0.68 501	0.88 527	0.52 473	0.35 610	0.38 637	0.47 629	0.41 630	0.38 598	0.31 572

IER	0.46 394	0.23 369	0.50 410	0.38 248	0.28 417	0.69 480	0.35 350	0.80 396	0.66 328	0.83 463	0.94 431	0.75 439	0.77 546	0.60 342	0.42 395	0.17 356	0.14 397	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

IIG-Stereo	0.43 364	0.21 306	0.44 322	0.50 537	0.25 309	0.44 323	0.21 70	0.71 347	0.76 385	0.83 463	0.95 440	0.83 470	0.43 343	0.90 535	0.35 326	0.15 251	0.12 287	0.19 386	0.14 266	0.15 262	0.11 131

DGSMNet	0.76 564	0.55 611	1.29 624	0.58 602	0.62 636	0.94 557	0.70 605	1.26 596	1.11 573	0.83 463	1.24 557	1.00 529	0.71 522	1.03 572	0.81 550	0.34 606	0.29 601	0.41 619	0.40 625	0.57 640	0.55 648

UNet	0.54 490	0.26 450	0.66 502	0.44 446	0.40 564	0.99 570	0.41 461	0.98 468	0.75 377	0.83 463	0.89 416	1.04 542	0.72 526	0.73 455	0.62 505	0.19 423	0.14 397	0.20 416	0.17 388	0.20 432	0.17 388

CC-Net-ROB	0.82 578	0.96 653	0.85 564	0.58 602	0.45 594	1.27 617	0.70 605	1.17 559	1.02 539	0.83 463	1.23 555	0.90 500	0.77 546	1.06 575	0.69 524	0.46 634	0.34 629	1.71 670	0.38 618	0.59 644	0.36 596

G2L-ROB	0.47 409	0.19 220	0.42 299	0.35 158	0.22 196	0.57 403	0.42 471	1.14 542	0.71 355	0.84 470	0.75 325	1.09 559	0.53 399	0.74 462	0.53 476	0.17 356	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.17 352	0.19 439

G2L-Stereo	0.49 440	0.23 369	0.48 384	0.43 426	0.26 357	0.47 343	0.42 471	0.93 445	0.78 404	0.84 470	0.86 396	0.91 502	0.52 395	0.78 485	0.70 527	0.20 448	0.17 480	0.22 473	0.18 416	0.17 352	0.21 482

TCMNet	0.66 538	0.39 560	0.98 585	0.59 606	0.61 635	0.96 563	0.55 553	1.05 500	0.90 481	0.84 470	1.14 529	0.89 495	0.65 484	0.85 517	1.01 601	0.26 541	0.26 583	0.31 582	0.28 582	0.32 565	0.29 553

IPLG	0.39 322	0.20 267	0.59 464	0.40 323	0.24 277	0.54 377	0.27 186	0.75 373	0.63 311	0.84 470	0.81 366	0.32 150	0.32 236	0.60 342	0.45 430	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.12 191

coex_refinement	0.53 478	0.21 306	0.39 254	0.44 446	0.30 464	0.76 511	0.39 433	1.09 516	0.90 481	0.85 474	1.12 517	1.00 529	0.56 424	0.63 371	0.81 550	0.21 465	0.13 358	0.16 242	0.16 332	0.20 432	0.21 482

DDVS	0.52 471	0.30 502	0.56 455	0.41 360	0.31 486	0.71 490	0.34 325	0.91 441	0.67 331	0.85 474	0.89 416	1.12 567	0.46 365	0.86 522	0.60 498	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.18 416	0.25 518	0.26 529

anonymousa	0.49 440	0.20 267	0.42 299	0.38 248	0.23 245	0.91 551	0.35 350	0.75 373	0.62 300	0.85 474	1.54 609	1.06 548	0.66 492	0.51 245	0.43 402	0.16 307	0.13 358	0.19 386	0.21 495	0.16 312	0.14 285

PFNet+	0.40 334	0.19 220	0.49 397	0.39 280	0.25 309	0.28 124	0.23 112	0.64 284	0.70 344	0.85 474	0.79 356	0.64 371	0.35 270	0.72 448	0.34 308	0.19 423	0.14 397	0.23 494	0.20 472	0.16 312	0.20 462

delet	0.55 492	0.24 407	0.55 449	0.44 446	0.33 515	1.07 584	0.50 520	1.00 474	0.86 451	0.85 474	0.96 444	0.90 500	0.63 467	0.83 506	0.74 538	0.18 391	0.18 502	0.20 416	0.21 495	0.16 312	0.15 317

CVANet_RVC	0.57 511	0.33 519	0.44 322	0.47 500	0.32 503	0.67 476	0.61 574	1.05 500	0.93 499	0.85 474	1.04 489	1.01 533	0.73 529	0.83 506	0.52 473	0.29 569	0.19 520	0.27 556	0.25 554	0.31 559	0.21 482

DeepPruner_ROB	0.53 478	0.34 524	0.59 464	0.41 360	0.30 464	0.50 353	0.43 478	1.19 563	0.70 344	0.85 474	1.05 494	0.86 480	0.55 417	0.84 511	0.51 466	0.29 569	0.23 559	0.22 473	0.22 513	0.26 525	0.25 523

G2L-Stereo_test	0.48 421	0.20 267	0.40 267	0.34 115	0.23 245	0.57 403	0.58 563	1.10 519	0.77 394	0.86 481	0.94 431	0.95 514	0.54 411	0.68 424	0.60 498	0.16 307	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.15 317

GMStereo_Zeroshot	0.49 440	0.44 578	0.74 540	0.49 523	0.27 392	0.56 397	0.29 221	0.73 363	0.76 385	0.86 481	0.94 431	0.91 502	0.36 297	0.74 462	0.43 402	0.26 541	0.14 397	0.26 543	0.15 298	0.36 589	0.18 406

PCWNet_CMD	0.48 421	0.24 407	0.52 431	0.39 280	0.27 392	0.63 452	0.30 241	0.95 457	0.96 513	0.86 481	1.07 504	0.79 456	0.44 354	0.57 298	0.43 402	0.17 356	0.12 287	0.21 458	0.16 332	0.24 509	0.19 439

AASNet	0.53 478	0.25 433	0.52 431	0.49 523	0.32 503	0.74 499	0.40 444	1.50 637	0.86 451	0.86 481	0.92 427	0.64 371	0.59 444	0.59 336	0.79 545	0.23 509	0.19 520	0.20 416	0.16 332	0.21 456	0.19 439

HHNet	0.41 345	0.17 140	0.41 278	0.34 115	0.37 543	0.33 202	0.34 325	0.69 324	0.75 377	0.86 481	1.30 571	0.52 299	0.32 236	0.52 252	0.35 326	0.15 251	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.15 262	0.24 516

HGLStereo	0.56 503	0.28 481	0.57 459	0.50 537	0.37 543	0.80 523	0.45 490	1.02 488	0.78 404	0.86 481	1.14 529	0.89 495	0.82 562	0.76 472	0.73 535	0.21 465	0.20 532	0.19 386	0.18 416	0.19 414	0.21 482

MSMDNet	0.48 421	0.24 407	0.52 431	0.39 280	0.27 392	0.63 452	0.30 241	0.96 461	0.96 513	0.86 481	1.07 504	0.79 456	0.44 354	0.57 298	0.43 402	0.17 356	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.23 496	0.19 439

AANet_RVC	0.57 511	0.32 511	0.54 444	0.45 471	0.27 392	0.57 403	0.48 509	1.00 474	1.28 611	0.86 481	1.33 575	0.87 486	0.58 436	1.07 578	0.75 539	0.18 391	0.12 287	0.15 204	0.13 227	0.18 380	0.18 406

HI	0.45 383	0.21 306	0.36 200	0.34 115	0.35 531	0.28 124	0.31 269	0.72 352	0.46 238	0.87 489	1.13 524	1.09 559	0.76 539	0.69 430	0.56 488	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

CoSv	0.45 383	0.21 306	0.36 200	0.34 115	0.35 531	0.28 124	0.31 269	0.72 352	0.46 238	0.87 489	1.13 524	1.09 559	0.76 539	0.69 430	0.56 488	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

DisPM	0.39 322	0.19 220	0.44 322	0.41 360	0.27 392	0.24 56	0.31 269	0.65 285	0.57 291	0.87 489	0.87 404	0.60 350	0.32 236	0.76 472	0.32 279	0.18 391	0.12 287	0.19 386	0.17 388	0.15 262	0.20 462

GMOStereo	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

error version	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

test-v	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

test-2	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

FINET	0.67 543	0.42 571	1.00 587	0.46 492	0.43 583	0.83 539	0.89 634	1.08 512	1.50 632	0.87 489	1.14 529	0.71 411	0.68 501	0.92 545	0.70 527	0.36 614	0.30 606	0.26 543	0.24 545	0.35 583	0.33 581

UPFNet	0.53 478	0.24 407	0.51 425	0.45 471	0.38 553	0.84 542	0.49 515	0.99 470	0.75 377	0.87 489	0.88 412	0.86 480	0.64 478	0.80 492	0.71 532	0.20 448	0.20 532	0.20 416	0.20 472	0.19 414	0.15 317

iResNet	0.49 440	0.29 493	0.79 558	0.42 405	0.21 167	0.61 431	0.40 444	0.82 402	0.99 525	0.87 489	1.12 517	0.69 403	0.53 399	0.78 485	0.51 466	0.15 251	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.17 352	0.15 317

CFNet_ucs	0.50 456	0.24 407	0.55 449	0.38 248	0.31 486	0.58 409	0.33 308	0.98 468	0.93 499	0.88 499	1.19 548	0.80 465	0.49 378	0.63 371	0.43 402	0.21 465	0.15 428	0.26 543	0.18 416	0.26 525	0.22 500

LMCR-Stereo	0.53 478	0.30 502	0.53 438	0.58 602	0.30 464	0.83 539	0.36 372	1.19 563	0.76 385	0.88 499	1.04 489	0.56 315	0.62 461	0.82 498	0.67 520	0.19 423	0.15 428	0.19 386	0.14 266	0.23 496	0.17 388

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 543	0.81 641	0.73 535	0.53 576	0.37 543	1.40 623	0.53 544	1.04 495	0.79 413	0.88 499	0.94 431	0.95 514	0.53 399	0.93 551	0.58 491	0.39 620	0.30 606	0.57 644	0.31 598	0.53 634	0.30 562

Nwc_Net	0.78 570	0.38 552	0.73 535	0.60 612	0.55 624	1.05 582	0.55 553	1.67 654	1.05 554	0.88 499	1.86 629	1.40 613	1.09 613	1.10 585	0.87 566	0.30 576	0.25 576	0.36 602	0.38 618	0.29 544	0.29 553

RT-IGEV	0.52 471	0.19 220	0.59 464	0.40 323	0.25 309	0.79 519	0.62 576	1.15 546	0.74 372	0.89 503	0.99 463	1.18 580	0.61 454	0.65 393	0.31 270	0.19 423	0.13 358	0.17 289	0.13 227	0.15 262	0.20 462

DAS	0.51 463	0.25 433	0.60 470	0.48 508	0.31 486	0.58 409	0.41 461	0.83 407	0.97 516	0.89 503	1.12 517	0.70 407	0.75 536	0.82 498	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.20 432	0.18 406

SepStereo	0.51 463	0.25 433	0.60 470	0.48 508	0.31 486	0.58 409	0.41 461	0.83 407	0.97 516	0.89 503	1.12 517	0.70 407	0.75 536	0.93 551	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.20 432	0.18 406

DEmStereo	0.48 421	0.17 140	0.50 410	0.38 248	0.25 309	0.59 421	0.34 325	0.63 270	0.74 372	0.89 503	1.66 616	0.58 329	1.06 610	0.60 342	0.42 395	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.16 332	0.14 197	0.15 317

Pruner-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.45 335	0.40 323	0.25 309	0.22 32	0.24 131	0.67 305	0.55 282	0.89 503	0.76 331	0.68 398	0.29 196	0.62 360	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.17 388	0.17 352	0.18 406

ARAFT	0.47 409	0.24 407	0.79 558	0.42 405	0.25 309	0.55 383	0.55 553	0.75 373	0.81 423	0.89 503	0.75 325	0.73 431	0.47 369	0.88 527	0.37 358	0.15 251	0.12 287	0.23 494	0.22 513	0.14 197	0.13 239

R-Stereo Train	0.39 322	0.18 178	0.42 299	0.42 405	0.26 357	0.40 286	0.32 296	0.72 352	0.34 133	0.89 503	1.28 564	0.57 320	0.35 270	0.42 159	0.32 279	0.15 251	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.13 239

RAFT-Stereo	0.39 322	0.18 178	0.42 299	0.42 405	0.26 357	0.40 286	0.32 296	0.72 352	0.34 133	0.89 503	1.28 564	0.57 320	0.35 270	0.42 159	0.32 279	0.15 251	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.13 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 590	0.82 644	0.67 506	1.00 655	0.96 657	1.02 574	0.57 562	1.13 533	0.99 525	0.90 511	0.97 457	1.31 594	0.99 602	0.85 517	0.84 555	0.54 649	0.32 621	1.77 671	0.40 625	0.94 657	0.66 651

NCC-stereo	0.78 570	0.40 565	0.76 551	0.61 614	0.67 641	0.81 528	0.69 600	1.54 645	1.11 573	0.90 511	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 596	0.88 570	0.31 579	0.30 606	0.37 607	0.48 645	0.33 572	0.33 581

Abc-Net	0.78 570	0.40 565	0.76 551	0.61 614	0.67 641	0.81 528	0.69 600	1.54 645	1.11 573	0.90 511	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 596	0.88 570	0.31 579	0.30 606	0.37 607	0.48 645	0.33 572	0.33 581
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 478	0.22 347	0.35 188	0.37 210	0.21 167	0.85 543	0.37 389	1.23 583	0.93 499	0.90 511	1.15 535	1.26 586	0.63 467	0.72 448	0.48 451	0.17 356	0.13 358	0.16 242	0.15 298	0.17 352	0.15 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 471	0.21 306	0.53 438	0.37 210	0.21 167	0.61 431	0.29 221	1.51 640	1.32 616	0.90 511	1.02 478	0.80 465	0.62 461	0.76 472	0.43 402	0.16 307	0.12 287	0.13 105	0.09 12	0.15 262	0.18 406

SQANet	0.82 578	0.74 634	0.67 506	1.13 661	0.98 660	1.11 593	0.47 501	1.07 508	0.83 433	0.91 516	1.05 494	1.03 540	0.74 532	1.01 565	0.64 512	0.61 652	0.24 568	1.03 662	0.35 613	1.18 666	0.58 649

gwcnet-sp	0.48 421	0.23 369	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

scenet	0.48 421	0.23 369	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

ssnet	0.48 421	0.23 369	0.70 521	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

psmg	0.49 440	0.25 433	0.43 312	0.41 360	0.28 417	0.85 543	0.43 478	0.99 470	0.76 385	0.91 516	0.94 431	0.76 446	0.54 411	0.64 386	0.43 402	0.20 448	0.15 428	0.20 416	0.20 472	0.18 380	0.18 406

MMNet	0.55 492	0.25 433	0.61 472	0.43 426	0.34 524	1.07 584	0.39 433	0.87 424	0.91 488	0.91 516	0.93 430	0.86 480	0.76 539	0.81 495	0.76 540	0.15 251	0.14 397	0.18 342	0.19 447	0.20 432	0.16 365

ac_64	0.52 471	0.22 347	0.50 410	0.45 471	0.28 417	0.80 523	0.45 490	1.02 488	0.61 298	0.91 516	0.83 378	1.07 553	0.68 501	0.74 462	0.70 527	0.21 465	0.18 502	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.15 317

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 478	0.32 511	0.64 490	0.44 446	0.30 464	0.66 471	0.44 487	1.04 495	0.88 464	0.91 516	0.91 423	0.99 525	0.60 448	0.68 424	0.60 498	0.21 465	0.17 480	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.21 482
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 511	0.36 535	0.72 531	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	0.68 424	0.50 456	0.41 625	0.20 532	0.40 615	0.41 630	0.36 589	0.33 581

test_sample9	1.05 616	0.36 535	0.72 531	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	1.20 598	1.36 628	0.41 625	8.41 703	0.40 615	0.41 630	0.36 589	0.33 581

test_sample7	0.52 471	0.29 493	0.50 410	0.36 186	0.27 392	0.62 439	0.41 461	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	0.68 424	0.50 456	0.26 541	0.20 532	0.27 556	0.26 569	0.27 536	0.24 516

222	1.18 632	0.22 347	0.44 322	0.37 210	0.22 196	0.79 519	0.37 389	1.31 607	0.89 478	0.92 524	1.08 507	0.72 420	0.71 522	0.66 402	13.89 697	0.20 448	0.15 428	0.17 289	0.16 332	0.18 380	0.19 439

ssnet_v2	0.58 518	0.28 481	0.56 455	0.43 426	0.29 445	0.95 560	0.59 566	1.13 533	0.99 525	0.93 528	0.80 359	0.99 525	0.64 478	0.82 498	0.94 586	0.25 531	0.22 549	0.23 494	0.24 545	0.20 432	0.19 439

Syn2CoEx	0.71 554	0.51 598	0.95 580	0.64 621	0.45 594	0.91 551	0.53 544	1.48 634	1.13 579	0.93 528	1.35 577	1.02 538	0.99 602	0.92 545	0.80 547	0.30 576	0.27 592	0.28 564	0.24 545	0.23 496	0.24 516

DeepPrunerF	0.89 592	0.52 606	3.43 671	0.68 636	0.81 648	0.72 497	0.72 613	1.22 578	1.99 656	0.93 528	1.01 469	0.87 486	0.86 572	1.08 581	0.95 589	0.34 606	0.28 596	0.43 621	0.39 622	0.30 553	0.32 576

Hybrid-DGEV-03	0.45 383	0.19 220	0.33 151	0.43 426	0.27 392	0.56 397	0.26 164	0.65 285	0.74 372	0.94 531	1.92 631	0.61 356	0.30 215	0.55 275	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.16 332	0.14 197	0.11 131

GASNet	0.67 543	0.72 632	0.96 582	0.70 639	0.48 607	0.62 439	0.47 501	1.08 512	1.03 544	0.94 531	0.82 372	0.93 510	0.83 567	1.33 617	0.80 547	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.28 582	0.44 613	0.24 516

CrosDoStereo	0.50 456	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.24 277	0.40 286	1.18 655	0.67 305	0.86 451	0.94 531	1.37 581	0.63 365	0.77 546	0.65 393	0.45 430	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.14 285

KYRaft	0.48 421	0.20 267	0.38 232	0.44 446	0.23 245	0.44 323	0.37 389	0.66 295	0.41 202	0.94 531	1.73 620	0.79 456	0.41 335	0.63 371	0.31 270	0.16 307	0.11 223	0.18 342	0.22 513	0.16 312	0.78 655

DeepStereo_LL	0.50 456	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.24 277	0.40 286	1.18 655	0.67 305	0.86 451	0.94 531	1.37 581	0.63 365	0.77 546	0.65 393	0.45 430	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.14 285

DMCA-RVC	0.51 463	0.30 502	0.59 464	0.50 537	0.32 503	0.54 377	0.38 411	0.86 417	0.68 336	0.94 531	0.86 396	0.91 502	0.68 501	0.70 437	0.59 496	0.23 509	0.18 502	0.31 582	0.23 529	0.26 525	0.19 439

MLCV	0.47 409	0.24 407	0.61 472	0.37 210	0.17 37	0.61 431	0.33 308	0.80 396	0.87 460	0.94 531	1.13 524	0.72 420	0.43 343	0.89 533	0.51 466	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.14 197	0.12 191

CBMV_ROB	0.59 525	0.37 542	0.38 232	0.39 280	0.28 417	0.74 499	0.28 212	1.00 474	0.98 520	0.94 531	1.25 559	0.81 468	0.78 551	0.87 524	0.50 456	0.36 614	0.37 635	0.43 621	0.40 625	0.33 572	0.30 562

CSP-Net	0.56 503	0.27 467	0.49 397	0.41 360	0.28 417	1.22 611	0.50 520	1.23 583	0.72 357	0.95 539	0.95 440	0.89 495	0.62 461	0.83 506	0.62 505	0.26 541	0.17 480	0.17 289	0.17 388	0.18 380	0.17 388

z-mn7	1.00 606	0.50 594	1.70 648	0.53 576	0.36 536	1.75 647	0.71 611	1.22 578	2.28 662	0.96 540	2.54 651	1.42 614	0.95 596	2.19 664	1.54 635	0.22 492	0.19 520	0.21 458	0.20 472	0.27 536	0.25 523

DDUNet	1.06 617	2.56 692	0.68 511	1.21 663	1.26 669	1.03 577	0.69 600	1.11 525	0.94 506	0.96 540	1.22 551	1.27 588	0.82 562	0.93 551	0.72 534	0.84 660	0.38 637	1.99 674	0.60 657	1.10 665	0.85 659

Prome-Stereo	0.46 394	0.19 220	0.35 188	0.44 446	0.26 357	0.40 286	0.45 490	0.68 315	0.44 224	0.96 540	1.84 627	0.59 344	0.67 495	0.61 351	0.32 279	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.14 266	0.16 312	0.29 553

S-Stereo	0.74 561	0.35 530	0.96 582	0.56 594	0.45 594	0.82 536	0.60 569	1.24 590	1.60 644	0.96 540	1.41 589	1.12 567	0.94 593	0.80 492	1.04 605	0.26 541	0.31 615	0.28 564	0.25 554	0.32 565	0.47 636

AF-Net	0.81 577	0.39 560	0.68 511	0.64 621	0.54 622	0.91 551	0.51 536	1.61 650	1.31 615	0.96 540	2.02 637	1.46 617	1.26 630	1.11 587	0.99 596	0.32 591	0.24 568	0.39 612	0.27 576	0.30 553	0.25 523

GCST	0.83 584	1.22 664	0.74 540	1.58 669	1.01 663	1.06 583	0.23 112	0.78 389	0.78 404	0.97 545	0.65 288	0.78 454	0.35 270	0.92 545	0.34 308	0.96 663	0.65 665	1.20 664	0.81 668	0.91 655	0.70 652

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 533	0.28 481	0.99 586	0.40 323	0.30 464	1.03 577	0.56 559	1.10 519	0.99 525	0.97 545	1.22 551	1.06 548	0.69 505	1.07 578	0.95 589	0.19 423	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.22 479	0.21 482

AAGNet	1.43 646	0.20 267	0.48 384	0.44 446	0.25 309	0.29 136	0.31 269	0.65 285	0.68 336	0.97 545	0.86 396	0.67 397	0.62 461	0.64 386	20.63 703	0.16 307	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.19 414	0.12 191

acv_ft	0.51 463	0.23 369	0.56 455	0.44 446	0.28 417	0.86 546	0.39 433	0.91 441	0.80 415	0.97 545	0.96 444	0.79 456	0.59 444	0.63 371	0.87 566	0.17 356	0.15 428	0.16 242	0.15 298	0.17 352	0.15 317

RP	0.76 564	0.36 535	0.63 485	0.66 629	0.58 632	0.80 523	0.55 553	1.14 542	1.22 596	0.97 545	1.65 614	1.43 616	1.32 632	1.01 565	0.84 555	0.33 600	0.30 606	0.36 602	0.30 590	0.34 578	0.34 589

RAFT_R40	0.40 334	0.19 220	0.44 322	0.43 426	0.25 309	0.23 43	0.26 164	0.67 305	0.67 331	0.98 550	0.78 346	0.72 420	0.43 343	0.76 472	0.35 326	0.16 307	0.11 223	0.20 416	0.16 332	0.18 380	0.14 285

STTRV1_RVC	0.82 578	0.59 616	1.16 605	0.67 632	0.81 648	1.11 593	0.63 578	1.30 605	1.11 573	0.98 550	1.33 575	1.08 555	0.95 596	1.26 608	0.87 566	0.55 650	0.25 576	0.43 621	0.39 622	0.58 643	0.40 613

NCCL2	0.72 558	0.41 569	0.65 496	0.64 621	0.44 590	0.98 569	1.20 657	1.11 525	1.00 532	0.98 550	0.96 444	1.49 622	0.87 575	0.90 535	0.79 545	0.31 579	0.26 583	0.39 612	0.39 622	0.32 565	0.32 576

SDNR	0.86 587	0.37 542	1.47 641	0.40 323	0.38 553	3.38 679	0.33 308	0.90 436	0.98 520	0.99 553	2.09 640	0.59 344	0.71 522	1.29 612	0.70 527	0.51 643	0.56 661	0.36 602	0.26 569	0.43 612	0.46 631

pcwnet_v2	0.58 518	0.28 481	0.84 563	0.45 471	0.35 531	0.61 431	0.35 350	1.27 598	1.21 594	0.99 553	1.27 562	0.72 420	0.58 436	0.67 413	0.48 451	0.27 551	0.21 542	0.24 511	0.23 529	0.29 544	0.29 553

ADLNet	0.55 492	0.27 467	0.51 425	0.44 446	0.35 531	0.78 516	0.46 494	1.08 512	0.86 451	0.99 553	0.98 458	0.92 507	0.63 467	0.69 430	0.81 550	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.21 482

STTStereo	0.55 492	0.37 542	0.76 551	0.44 446	0.31 486	0.60 428	0.44 487	0.96 461	0.86 451	0.99 553	0.90 420	0.96 517	0.58 436	0.71 442	0.61 502	0.25 531	0.23 559	0.26 543	0.32 605	0.24 509	0.23 507

iResNetv2_ROB	0.52 471	0.27 467	0.69 517	0.38 248	0.25 309	0.62 439	0.35 350	1.17 559	1.01 536	0.99 553	1.06 501	0.88 491	0.67 495	0.66 402	0.39 375	0.19 423	0.13 358	0.15 204	0.11 146	0.18 380	0.16 365

Ntro	1.09 623	0.97 656	0.91 578	1.44 668	1.19 668	1.69 645	0.80 624	1.35 616	1.25 605	1.00 558	1.29 568	1.31 594	0.97 600	1.26 608	0.84 555	0.84 660	0.43 651	1.36 666	0.50 650	1.56 669	0.78 655

CRFU-Net	0.57 511	0.27 467	0.57 459	0.46 492	0.30 464	1.20 609	0.52 539	1.10 519	0.56 289	1.00 558	0.98 458	1.06 548	0.79 553	0.81 495	0.71 532	0.21 465	0.19 520	0.18 342	0.16 332	0.18 380	0.19 439

PFNet	0.42 354	0.18 178	0.58 463	0.43 426	0.24 277	0.43 315	0.32 296	0.74 366	0.78 404	1.00 558	0.74 323	0.68 398	0.39 321	0.72 448	0.37 358	0.16 307	0.10 94	0.20 416	0.15 298	0.16 312	0.13 239

GwcNet	0.69 548	0.36 535	1.10 598	0.51 553	0.42 577	1.08 588	0.50 520	1.21 570	1.16 584	1.00 558	1.37 581	1.06 548	0.79 553	0.92 545	0.94 586	0.25 531	0.24 568	0.24 511	0.22 513	0.23 496	0.26 529

stereogan	0.80 574	0.31 507	0.71 526	0.59 606	0.50 611	1.72 646	0.48 509	1.35 616	1.37 619	1.00 558	1.46 602	1.56 629	0.95 596	1.29 612	0.84 555	0.28 562	0.29 601	0.29 573	0.25 554	0.38 598	0.38 607

xyz-stereo	4.23 686	0.17 140	61.76 724	0.34 115	0.16 23	12.16 696	0.37 389	0.58 234	0.68 336	1.01 563	3.36 671	0.77 452	0.82 562	1.21 602	0.40 383	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.11 146	0.13 146	0.10 60

dad	0.58 518	0.50 594	0.64 490	0.43 426	0.30 464	0.59 421	0.36 372	0.78 389	1.25 605	1.01 563	1.17 542	1.15 577	0.53 399	0.68 424	0.50 456	0.35 610	0.23 559	0.37 607	0.21 495	0.29 544	0.20 462

GANetREF_RVC	0.80 574	0.75 635	0.86 569	0.66 629	0.42 577	1.15 601	0.98 643	1.14 542	1.19 590	1.01 563	1.02 478	1.10 563	0.90 581	1.15 590	0.76 540	0.48 638	0.39 641	0.57 644	0.38 618	0.63 646	0.46 631
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.64 534	0.30 502	0.73 535	0.45 471	0.34 524	1.17 605	0.49 515	0.86 417	0.98 520	1.02 566	1.36 578	1.29 591	0.85 570	0.76 472	0.81 550	0.21 465	0.23 559	0.23 494	0.23 529	0.21 456	0.20 462

Wz-Net-SNSev	0.91 596	0.73 633	2.13 656	0.56 594	0.45 594	0.95 560	1.13 654	1.34 612	1.24 599	1.02 566	1.30 571	1.46 617	0.86 572	1.81 647	1.50 634	0.25 531	0.23 559	0.25 524	0.26 569	0.32 565	0.29 553

Wz-Net-LNSev	0.71 554	0.51 598	1.36 635	0.50 537	0.41 571	1.15 601	0.69 600	1.21 570	1.07 566	1.02 566	1.12 517	1.08 555	0.87 575	0.89 533	0.89 580	0.24 521	0.22 549	0.21 458	0.19 447	0.26 525	0.26 529

SACVNet	0.58 518	0.34 524	0.55 449	0.55 591	0.36 536	0.63 452	0.48 509	1.13 533	0.77 394	1.02 566	1.06 501	1.02 538	0.74 532	0.90 535	0.51 466	0.27 551	0.21 542	0.25 524	0.24 545	0.29 544	0.36 596

THIR-Stereo	0.50 456	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.23 245	0.75 505	0.67 590	0.66 295	0.87 460	1.02 566	1.40 587	0.72 420	0.76 539	0.62 360	0.42 395	0.15 251	0.11 223	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.15 317

DRaft	0.49 440	0.17 140	0.47 364	0.37 210	0.25 309	0.58 409	0.40 444	0.65 285	0.85 446	1.02 566	1.75 623	0.50 288	0.82 562	0.63 371	0.40 383	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.16 332	0.14 197	0.15 317

GrayStereo	0.49 440	0.19 220	0.42 299	0.46 492	0.28 417	0.53 370	0.67 590	0.69 324	0.63 311	1.02 566	1.47 603	0.78 454	0.76 539	0.56 286	0.33 292	0.14 175	0.12 287	0.17 289	0.17 388	0.15 262	0.29 553

PWCDC_ROB	0.89 592	0.49 590	0.80 560	0.74 643	0.40 564	1.03 577	0.39 433	1.33 610	2.35 667	1.02 566	3.77 673	0.81 468	0.92 587	1.20 598	0.90 582	0.34 606	0.22 549	0.24 511	0.20 472	0.34 578	0.29 553

FAT-Stereo	0.73 560	0.33 519	0.75 546	0.49 523	0.37 543	0.71 490	0.59 566	1.36 619	1.30 614	1.03 574	1.40 587	1.59 632	1.15 618	0.87 524	0.86 560	0.28 562	0.28 596	0.28 564	0.23 529	0.28 540	0.38 607

GANet	0.70 550	0.37 542	0.55 449	0.51 553	0.34 524	0.94 557	0.96 642	1.08 512	0.94 506	1.04 575	1.98 635	1.13 573	0.88 579	1.12 588	0.66 517	0.25 531	0.26 583	0.27 556	0.22 513	0.31 559	0.22 500

DLCB_ROB	0.58 518	0.28 481	0.47 364	0.49 523	0.32 503	0.77 512	0.50 520	0.99 470	0.92 493	1.04 575	1.14 529	1.21 581	0.69 505	0.88 527	0.69 524	0.20 448	0.20 532	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.18 406

MSAF-DinoV2	1.04 612	0.38 552	1.32 628	0.54 583	0.29 445	0.89 548	0.72 613	1.52 643	1.24 599	1.05 577	1.41 589	2.98 663	1.49 642	2.74 673	2.83 668	0.22 492	0.14 397	0.20 416	0.22 513	0.32 565	0.32 576

ACVNet-4b	1.35 642	1.31 667	1.10 598	1.90 678	1.59 672	1.92 651	0.77 619	1.52 643	1.62 645	1.05 577	1.60 613	2.11 648	0.94 593	1.64 639	0.77 544	1.30 675	0.35 631	2.03 678	0.67 661	1.88 680	0.84 658

Consistency-Raft	1.01 607	0.81 641	1.24 618	0.84 648	0.97 658	0.81 528	0.84 629	1.30 605	1.59 641	1.05 577	1.68 619	1.12 567	0.91 582	0.92 545	1.11 610	0.65 653	0.74 669	0.79 655	0.90 672	1.06 664	0.79 657

RYNet	0.72 558	0.35 530	0.64 490	0.53 576	0.67 641	1.31 619	0.67 590	1.20 568	1.18 588	1.05 577	0.87 404	1.27 588	0.93 592	0.93 551	1.27 624	0.22 492	0.16 460	0.26 543	0.23 529	0.40 601	0.39 610

DSFCA	0.55 492	0.25 433	0.62 475	0.40 323	0.36 536	0.74 499	0.52 539	1.04 495	0.82 428	1.06 581	0.84 383	0.89 495	0.63 467	0.99 561	0.58 491	0.25 531	0.21 542	0.21 458	0.21 495	0.21 456	0.19 439

PDISCO_ROB	0.91 596	0.48 586	1.06 593	0.99 653	0.97 658	1.67 644	0.63 578	1.64 652	1.59 641	1.06 581	1.18 544	1.31 594	0.79 553	1.55 630	0.97 592	0.49 640	0.22 549	0.45 625	0.40 625	0.45 617	0.37 601

SGM-Forest	0.62 531	0.32 511	0.39 254	0.43 426	0.30 464	1.02 574	0.55 553	1.09 516	1.05 554	1.06 581	1.18 544	1.10 563	0.67 495	0.88 527	0.62 505	0.31 579	0.33 627	0.33 593	0.30 590	0.30 553	0.28 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 503	0.24 407	0.66 502	0.56 594	0.36 536	0.44 323	0.25 143	0.82 402	0.84 438	1.07 584	1.25 559	0.91 502	0.60 448	0.66 402	0.58 491	0.35 610	0.26 583	0.36 602	0.33 608	0.30 553	0.42 618

anonymity	0.97 603	0.89 648	1.05 592	0.92 651	1.03 664	0.97 565	0.81 625	1.29 602	0.91 488	1.07 584	0.98 458	1.00 529	0.95 596	1.02 570	0.92 585	0.96 663	0.95 685	0.90 659	0.91 675	0.92 656	0.94 663

PSM-AAD	0.48 421	0.20 267	0.37 218	0.43 426	0.23 245	0.56 397	0.50 520	0.65 285	0.70 344	1.07 584	1.12 517	0.58 329	0.92 587	0.61 351	0.32 279	0.15 251	0.11 223	0.25 524	0.26 569	0.18 380	0.43 624

RGC	0.79 573	0.59 616	0.71 526	0.65 626	0.65 639	0.92 556	0.58 563	1.29 602	1.05 554	1.07 584	1.45 600	1.47 620	1.03 607	1.21 602	0.88 570	0.32 591	0.30 606	0.48 634	0.40 625	0.37 594	0.37 601

otaku	1.04 612	0.93 650	0.88 571	1.33 667	1.05 666	1.66 642	0.70 605	1.40 626	1.18 588	1.08 588	1.32 574	1.33 602	0.91 582	1.23 605	0.76 540	0.72 656	0.46 656	1.24 665	0.50 650	1.40 667	0.75 653

SST-Stereo	0.40 334	0.19 220	0.45 335	0.42 405	0.25 309	0.25 74	0.21 70	0.66 295	0.47 245	1.08 588	0.79 356	0.72 420	0.43 343	0.77 480	0.35 326	0.16 307	0.11 223	0.20 416	0.16 332	0.19 414	0.15 317

FTStereo	0.56 503	0.20 267	0.37 218	0.41 360	0.25 309	0.40 286	0.79 623	0.66 295	0.43 217	1.09 590	3.27 666	0.70 407	0.73 529	0.55 275	0.33 292	0.14 175	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.15 262	0.30 562

SuperB	1.04 612	0.37 542	4.81 679	0.43 426	0.31 486	0.99 570	0.46 494	1.02 488	2.09 657	1.09 590	1.09 510	0.75 439	0.81 558	1.06 575	1.76 643	0.19 423	0.15 428	0.17 289	0.15 298	2.82 693	0.26 529

DPSNet	0.99 605	0.42 571	1.88 653	0.53 576	0.41 571	1.59 638	1.26 663	2.21 667	1.43 625	1.10 592	1.11 513	1.46 617	1.95 664	1.34 619	1.26 622	0.34 606	0.25 576	0.25 524	0.21 495	0.46 620	0.37 601

StereoDRNet	0.64 534	0.33 519	0.68 511	0.51 553	0.43 583	1.03 577	0.53 544	1.47 633	0.99 525	1.10 592	0.87 404	1.07 553	0.71 522	0.82 498	0.88 570	0.23 509	0.19 520	0.25 524	0.23 529	0.27 536	0.19 439

DCVSM-stereo	0.49 440	0.27 467	0.53 438	0.39 280	0.29 445	0.51 357	0.26 164	0.75 373	0.75 377	1.11 594	0.75 325	1.05 546	0.72 526	0.60 342	0.47 447	0.20 448	0.19 520	0.24 511	0.20 472	0.25 518	0.30 562

ccnet	0.82 578	0.57 614	0.75 546	0.54 583	0.59 633	1.09 591	0.66 587	1.38 622	0.94 506	1.12 595	1.44 597	1.29 591	0.92 587	0.95 560	1.24 620	0.49 640	0.42 646	0.50 639	0.47 643	0.51 629	0.46 631

StereoDRNet-Refined	0.58 518	0.32 511	0.54 444	0.46 492	0.30 464	0.96 563	0.40 444	1.00 474	0.94 506	1.12 595	1.08 507	0.96 517	0.67 495	0.90 535	0.89 580	0.17 356	0.13 358	0.22 473	0.21 495	0.20 432	0.19 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 538	0.32 511	0.66 502	0.50 537	0.39 559	1.15 601	0.61 574	1.49 636	1.01 536	1.12 595	1.08 507	1.06 548	0.69 505	0.77 480	0.94 586	0.23 509	0.17 480	0.26 543	0.25 554	0.25 518	0.21 482

XQC	0.89 592	0.65 626	1.31 626	0.67 632	0.52 619	1.22 611	0.68 595	1.26 596	1.52 633	1.14 598	1.11 513	1.28 590	1.04 609	1.40 627	1.77 644	0.38 618	0.24 568	0.37 607	0.31 598	0.53 634	0.47 636

ADCP+	1.06 617	0.35 530	1.51 643	0.49 523	0.51 615	1.45 630	0.55 553	1.25 594	1.03 544	1.16 599	1.15 535	1.10 563	1.07 612	1.56 632	6.75 689	0.19 423	0.16 460	0.23 494	0.21 495	0.28 540	0.21 482

ADCRef	0.80 574	0.43 573	1.32 628	0.50 537	0.45 594	1.07 584	0.51 536	1.07 508	0.98 520	1.17 600	1.42 591	0.87 486	0.91 582	0.85 517	3.19 670	0.18 391	0.16 460	0.23 494	0.23 529	0.22 479	0.21 482

CBMV	0.64 534	0.35 530	0.41 278	0.42 405	0.25 309	1.01 572	0.77 619	1.13 533	1.09 571	1.17 600	1.22 551	1.04 542	0.75 536	0.88 527	0.63 509	0.28 562	0.30 606	0.34 595	0.30 590	0.26 525	0.26 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 538	0.38 552	0.90 576	0.52 566	0.46 602	1.08 588	0.49 515	1.00 474	0.77 394	1.18 602	1.29 568	1.12 567	0.74 532	0.85 517	0.86 560	0.27 551	0.31 615	0.25 524	0.25 554	0.24 509	0.23 507

YMNet_1	0.66 538	0.38 552	0.90 576	0.52 566	0.46 602	1.08 588	0.49 515	1.00 474	0.77 394	1.18 602	1.29 568	1.12 567	0.74 532	0.85 517	0.86 560	0.27 551	0.31 615	0.25 524	0.25 554	0.24 509	0.23 507

DStereoO	0.96 601	0.70 631	0.72 531	0.62 618	0.45 594	0.74 499	0.92 639	1.09 516	1.29 613	1.19 604	1.23 555	0.99 525	1.71 655	1.29 612	0.99 596	2.01 686	0.35 631	0.77 653	0.30 590	1.42 668	0.38 607

w-ln-seven-2	0.76 564	0.43 573	2.32 659	0.52 566	0.38 553	0.90 550	0.65 584	1.11 525	1.12 578	1.19 604	1.28 564	1.09 559	0.99 602	1.07 578	0.87 566	0.20 448	0.19 520	0.23 494	0.22 513	0.26 525	0.22 500

RAFT-RH_RVC	0.56 503	0.17 140	0.41 278	0.37 210	0.23 245	0.57 403	0.24 131	0.60 250	0.70 344	1.19 604	3.94 678	0.56 315	0.38 309	0.65 393	0.36 342	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.14 266	0.12 97	0.13 239

PASM	0.90 595	0.64 625	1.69 646	0.69 638	0.69 644	0.78 516	0.84 629	1.03 492	1.26 608	1.19 604	1.15 535	1.31 594	0.98 601	1.24 606	1.03 602	0.52 644	0.56 661	0.59 647	0.66 660	0.56 638	0.54 647

ETE_ROB	0.70 550	0.49 590	0.73 535	0.56 594	0.36 536	0.79 519	0.87 633	1.14 542	0.93 499	1.19 604	1.18 544	1.39 611	0.82 562	0.99 561	0.80 547	0.26 541	0.21 542	0.31 582	0.26 569	0.33 572	0.34 589

RainbowNet	1.35 642	1.49 672	1.19 612	1.88 677	1.45 670	1.48 631	1.07 651	1.61 650	1.55 637	1.20 609	1.59 612	1.54 627	1.13 616	1.34 619	0.97 592	1.36 678	0.70 666	1.82 672	0.79 667	1.71 672	1.07 672

DANet	0.71 554	0.45 582	0.91 578	0.59 606	0.40 564	0.81 528	0.40 444	0.97 465	0.84 438	1.20 609	1.22 551	1.33 602	0.88 579	1.16 592	1.24 620	0.27 551	0.23 559	0.31 582	0.25 554	0.35 583	0.32 576
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 627	1.06 661	4.32 678	0.49 523	0.42 577	1.51 633	1.11 653	1.48 634	1.40 624	1.22 611	1.26 561	1.58 631	1.43 639	1.76 645	1.70 639	0.32 591	0.31 615	0.26 543	0.30 590	0.41 607	0.41 617

ADCPNet	1.03 611	0.48 586	2.70 664	0.54 583	0.42 577	1.40 623	0.75 617	1.13 533	1.07 566	1.22 611	1.42 591	1.68 634	1.09 613	1.36 624	3.45 674	0.30 576	0.28 596	0.29 573	0.32 605	0.37 594	0.35 594

LALA_ROB	0.74 561	0.43 573	0.69 517	0.54 583	0.40 564	1.01 572	0.95 641	1.21 570	1.07 566	1.22 611	1.12 517	1.56 629	0.79 553	1.04 574	0.86 560	0.33 600	0.22 549	0.35 597	0.30 590	0.35 583	0.31 572

DStereoSA	1.73 657	0.63 624	1.57 645	0.80 647	0.79 647	1.26 616	1.30 664	1.34 612	1.43 625	1.24 614	7.52 696	0.92 507	7.68 692	1.65 643	2.29 663	0.41 625	0.29 601	0.63 648	0.60 657	1.04 662	1.18 679

NaN_ROB	0.69 548	0.44 578	0.69 517	0.51 553	0.33 515	0.97 565	1.06 649	1.22 578	1.19 590	1.24 614	0.96 444	1.08 555	0.78 551	1.20 598	0.67 520	0.24 521	0.30 606	0.23 494	0.24 545	0.23 496	0.25 523

Wz-Net-MNSev	0.76 564	0.40 565	1.34 630	0.50 537	0.40 564	1.44 629	0.83 626	1.15 546	1.16 584	1.25 616	1.20 549	1.13 573	0.81 558	1.16 592	1.00 600	0.22 492	0.19 520	0.24 511	0.23 529	0.28 540	0.26 529

edge stereo	0.76 564	0.38 552	0.74 540	0.52 566	0.43 583	0.80 523	0.53 544	1.28 601	1.06 560	1.28 617	1.38 586	1.81 637	1.11 615	1.08 581	0.85 559	0.33 600	0.32 621	0.41 619	0.28 582	0.32 565	0.36 596

ADCL	1.04 612	0.38 552	1.35 631	0.50 537	0.39 559	1.61 639	0.89 634	1.29 602	1.39 622	1.29 618	1.50 604	1.24 584	1.24 627	1.37 625	4.87 682	0.21 465	0.19 520	0.25 524	0.25 554	0.29 544	0.27 539

MADNet+	2.23 670	2.43 689	10.85 689	1.22 664	0.91 654	2.76 667	1.40 672	2.12 666	1.67 647	1.32 619	1.74 622	1.86 642	1.74 656	6.25 689	4.41 680	0.65 653	0.64 664	0.58 646	0.54 654	0.80 652	0.76 654

CSAN	0.83 584	0.49 590	0.77 556	0.60 612	0.41 571	1.14 599	1.06 649	1.19 563	1.46 630	1.32 619	1.43 594	1.37 609	1.19 624	1.27 611	0.86 560	0.39 620	0.31 615	0.36 602	0.37 615	0.35 583	0.34 589

FBW_ROB	0.88 590	0.50 594	0.85 564	0.55 591	0.40 564	1.17 605	0.78 621	1.50 637	1.37 619	1.33 621	1.27 562	1.48 621	1.00 605	2.57 672	0.98 595	0.25 531	0.32 621	0.45 625	0.30 590	0.34 578	0.28 546

XPNet_ROB	0.70 550	0.35 530	0.68 511	0.52 566	0.40 564	0.79 519	0.85 632	1.16 554	0.94 506	1.33 621	1.15 535	1.38 610	0.83 567	1.03 572	0.90 582	0.32 591	0.25 576	0.26 543	0.24 545	0.31 559	0.28 546

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 610	0.57 614	1.51 643	0.67 632	0.50 611	2.57 663	1.66 679	1.20 568	1.43 625	1.38 623	1.57 611	1.33 602	0.92 587	1.64 639	0.88 570	0.37 617	0.39 641	0.46 628	0.60 657	0.41 607	0.40 613

ACVNet_1	1.46 647	1.33 668	1.12 601	1.91 679	1.62 673	1.83 650	0.98 643	2.00 664	1.85 653	1.39 624	1.53 608	2.32 653	1.53 643	1.34 619	1.11 610	1.30 675	0.50 658	2.06 680	0.58 656	1.93 682	0.95 665

zh-sn7	1.09 623	0.75 635	3.23 669	0.57 600	0.42 577	1.11 593	0.89 634	1.19 563	1.27 609	1.41 625	1.98 635	1.25 585	1.47 641	1.99 656	2.62 665	0.26 541	0.26 583	0.26 543	0.27 576	0.35 583	0.30 562

psmorigin	0.82 578	0.51 598	2.09 655	0.49 523	0.41 571	0.85 543	0.50 520	1.04 495	0.88 464	1.45 626	1.43 594	1.50 623	1.06 610	1.22 604	0.97 592	0.31 579	0.32 621	0.27 556	0.27 576	0.33 572	0.42 618

w-ln-seven	0.96 601	0.48 586	2.41 662	0.54 583	0.50 611	1.41 625	0.70 605	1.67 654	1.81 651	1.49 627	1.50 604	1.26 586	0.87 575	1.15 590	1.80 648	0.23 509	0.21 542	0.25 524	0.25 554	0.31 559	0.26 529

AnyNet_C32	1.16 631	0.62 623	2.40 661	0.57 600	0.55 624	1.41 625	1.34 669	1.18 562	1.24 599	1.49 627	1.42 591	1.39 611	1.20 626	1.55 630	4.82 681	0.29 569	0.28 596	0.29 573	0.34 610	0.38 598	0.42 618

test_sample8	1.25 637	0.36 535	0.72 531	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.13 533	0.75 377	1.50 629	0.95 440	3.29 671	1.59 649	1.20 598	1.36 628	0.41 625	8.41 703	0.40 615	0.41 630	0.36 589	0.33 581

SAMSARA	1.07 619	0.65 626	1.19 612	1.06 660	0.90 652	1.76 648	1.76 683	1.46 632	1.44 628	1.51 630	1.16 540	2.00 646	1.14 617	1.48 628	1.31 626	0.39 620	0.44 653	0.35 597	0.38 618	0.49 626	0.49 642

RTSC	0.87 588	0.48 586	1.23 617	0.52 566	0.37 543	1.13 598	0.50 520	1.34 612	1.79 650	1.51 630	1.24 557	1.12 567	0.81 558	1.62 636	2.16 656	0.25 531	0.19 520	0.23 494	0.24 545	0.30 553	0.31 572

DStereoFS	1.87 660	0.85 646	1.03 590	0.75 646	0.62 636	2.04 656	0.65 584	1.74 658	1.55 637	1.52 632	1.90 630	2.36 655	12.92 698	3.85 683	1.74 641	0.44 630	0.31 615	0.82 657	0.46 636	0.84 653	1.10 673

WZ-Net	1.19 633	0.59 616	4.07 676	0.62 618	0.51 615	1.34 620	1.31 668	1.32 608	1.74 648	1.53 633	1.65 614	1.74 636	1.28 631	2.25 666	2.01 653	0.27 551	0.21 542	0.23 494	0.25 554	0.40 601	0.39 610

SHD	0.93 599	0.50 594	1.18 611	0.59 606	0.46 602	0.97 565	0.48 509	1.70 656	2.15 658	1.58 634	1.37 581	1.42 614	1.19 624	1.31 615	1.60 637	0.31 579	0.26 583	0.32 588	0.33 608	0.40 601	0.42 618

SANet	1.07 619	0.41 569	1.06 593	0.48 508	0.30 464	1.41 625	0.94 640	1.42 628	3.36 679	1.58 634	2.43 648	2.33 654	1.70 654	1.34 619	1.07 607	0.28 562	0.24 568	0.26 543	0.23 529	0.34 578	0.30 562

NVStereoNet_ROB	1.24 636	0.90 649	1.13 602	0.86 649	0.88 651	1.11 593	0.99 645	1.42 628	1.53 634	1.59 636	2.48 649	2.24 651	1.53 643	1.96 655	1.30 625	0.76 658	0.70 666	0.78 654	1.00 678	0.71 651	0.88 661
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 623	0.59 616	1.97 654	0.67 632	0.44 590	1.93 652	0.60 569	1.85 660	1.36 617	1.61 637	1.54 609	1.95 645	1.37 635	1.64 639	1.73 640	0.40 624	0.37 635	0.45 625	0.48 645	0.44 613	0.44 625

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 640	0.87 647	1.76 650	0.86 649	0.56 627	4.29 684	1.79 684	1.50 637	1.98 655	1.61 637	1.85 628	1.84 639	1.41 637	1.89 650	1.36 628	0.48 638	0.40 643	0.56 643	0.57 655	0.69 649	0.48 639

PWC_ROB	0.87 588	0.52 606	1.28 621	0.50 537	0.32 503	0.91 551	0.37 389	1.36 619	1.46 630	1.61 637	2.59 655	1.16 578	1.01 606	1.34 619	1.40 632	0.25 531	0.18 502	0.28 564	0.20 472	0.29 544	0.28 546

AnyNet_C01	1.56 650	1.05 659	7.45 683	0.64 621	0.54 622	1.99 653	1.38 671	1.43 630	1.36 617	1.63 640	1.92 631	1.84 639	1.33 634	2.40 668	4.03 676	0.33 600	0.32 621	0.32 588	0.34 610	0.44 613	0.45 629

IMH-64-1	1.86 658	1.62 677	1.16 605	2.20 682	1.89 682	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 683	1.17 677

IMH-64	1.86 658	1.62 677	1.16 605	2.20 682	1.89 682	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 683	1.17 677

pmcnn	1.23 635	0.29 493	0.96 582	0.40 323	0.23 245	0.95 560	0.69 600	1.16 554	1.28 611	1.67 643	2.33 643	11.15 699	0.86 572	0.93 551	0.88 570	0.15 251	0.12 287	0.12 47	0.10 81	0.15 262	0.15 317

MFMNet_re	1.14 627	0.97 656	1.19 612	0.99 653	0.95 656	1.25 615	1.22 660	1.39 623	1.55 637	1.69 644	1.67 618	1.21 581	1.53 643	1.12 588	0.99 596	0.87 662	0.75 673	0.79 655	0.75 664	0.90 654	0.94 663

zh-mn7	1.08 622	0.65 626	4.00 675	0.52 566	0.38 553	1.16 604	0.62 576	1.15 546	1.77 649	1.74 645	2.31 641	1.17 579	0.91 582	2.10 659	1.77 644	0.24 521	0.21 542	0.22 473	0.22 513	0.25 518	0.28 546

G-Net	0.95 600	0.46 584	1.04 591	0.64 621	0.48 607	2.12 658	0.64 582	1.01 484	0.87 460	1.75 646	2.82 662	1.30 593	1.64 653	1.06 575	0.96 591	0.36 614	0.29 601	0.35 597	0.25 554	0.45 617	0.42 618

ACVNet_2	1.65 655	1.27 666	1.41 638	1.75 673	1.62 673	2.22 659	1.20 657	2.30 668	2.62 669	1.78 647	2.56 652	3.03 664	1.61 650	1.54 629	1.12 614	1.06 668	0.58 663	1.82 672	0.70 663	1.82 676	0.96 666

IMH	2.04 667	1.62 677	1.20 615	2.20 682	1.89 682	2.91 676	1.30 664	3.11 676	3.03 675	1.81 648	3.35 670	3.03 664	1.90 661	2.48 669	1.80 648	1.66 682	0.77 675	2.45 686	1.04 682	2.15 685	1.19 681

DispFullNet	1.60 652	2.63 693	2.75 665	2.56 688	1.79 680	1.24 614	0.47 501	1.37 621	1.45 629	1.87 649	1.50 604	1.55 628	2.46 670	2.04 658	1.04 605	0.59 651	0.18 502	2.32 683	0.68 662	2.29 686	1.14 674

RTS	1.98 663	0.96 653	11.36 690	0.65 626	0.57 630	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.29 588	0.40 601	0.37 601

RTSA	1.98 663	0.96 653	11.36 690	0.65 626	0.57 630	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.29 588	0.40 601	0.37 601

LVE	2.12 669	1.44 670	1.36 635	1.99 680	1.78 679	2.75 666	1.79 684	2.82 672	3.95 685	1.90 652	4.33 683	3.52 675	1.81 657	2.24 665	1.74 641	1.74 683	0.87 678	2.06 680	1.13 684	1.91 681	1.35 684

ADCS	1.51 649	0.61 620	3.42 670	0.59 606	0.51 615	1.27 617	1.08 652	1.59 647	1.81 651	1.91 653	1.66 616	1.51 626	1.42 638	1.94 654	8.60 691	0.33 600	0.32 621	0.33 593	0.36 614	0.44 613	0.42 618

WAO-6	2.04 667	1.50 673	1.16 605	1.70 671	1.67 677	2.69 664	1.44 675	3.06 675	3.63 683	1.98 654	3.27 666	3.54 676	2.07 667	2.36 667	2.22 659	1.31 677	0.91 680	2.04 679	1.22 688	1.73 673	1.27 682

LSM	4.74 689	0.77 638	10.16 687	0.70 639	56.56 719	1.02 574	1.00 647	1.24 590	1.62 645	2.04 655	2.34 644	1.33 602	1.17 621	1.38 626	1.09 609	0.33 600	0.49 657	0.39 612	0.46 636	0.51 629	10.09 702

Dean	1.98 663	1.36 669	1.36 635	2.12 681	1.81 681	2.74 665	1.36 670	3.37 682	3.80 684	2.08 656	3.32 668	3.21 669	1.82 658	1.71 644	1.67 638	1.27 672	0.77 675	1.99 674	0.90 672	1.86 677	1.03 671

SPS-STEREO	1.25 637	0.93 650	1.06 593	1.04 658	1.03 664	1.41 625	0.91 638	1.51 640	1.19 590	2.09 657	1.83 626	1.94 644	1.39 636	1.62 636	1.39 631	0.97 665	0.94 684	0.90 659	0.89 671	0.96 659	0.96 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 673	1.26 665	7.04 682	1.16 662	1.48 671	8.00 692	6.02 697	2.60 671	1.92 654	2.12 658	2.64 656	3.34 672	3.05 681	6.49 690	3.39 672	0.78 659	0.76 674	0.75 651	0.76 665	0.97 661	1.18 679

ADCMid	1.14 627	0.52 606	2.23 658	0.53 576	0.43 583	1.07 584	0.75 617	1.23 583	1.05 554	2.15 659	1.44 597	1.50 623	1.43 639	1.56 632	5.01 683	0.26 541	0.24 568	0.29 573	0.31 598	0.37 594	0.33 581

PVD	1.28 639	0.67 629	1.28 621	0.74 643	0.62 636	1.50 632	0.84 629	1.99 663	2.96 674	2.18 660	2.36 646	1.85 641	1.95 664	1.92 652	1.94 651	0.39 620	0.36 634	0.49 637	0.37 615	0.51 629	0.64 650

MonStereo1	1.98 663	1.48 671	1.43 640	1.81 676	1.69 678	2.88 673	0.78 621	2.47 670	3.47 680	2.20 661	4.36 684	3.39 673	2.50 672	2.18 663	1.58 636	1.19 670	0.54 659	1.65 669	0.87 670	1.78 674	1.29 683

WAO-7	1.90 661	1.20 663	1.35 631	1.27 665	1.06 667	2.84 670	1.56 678	3.23 678	3.06 677	2.23 662	3.33 669	3.17 668	2.28 669	3.12 674	2.21 657	1.02 667	0.91 680	1.06 663	1.03 681	1.04 662	0.97 669

SGM_RVC	0.97 603	0.28 481	0.41 278	0.39 280	0.22 196	1.55 635	0.73 615	1.51 640	1.25 605	2.25 663	1.92 631	2.58 659	1.56 647	2.02 657	1.19 618	0.27 551	0.27 592	0.27 556	0.25 554	0.25 518	0.25 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 677	1.86 681	1.42 639	2.58 689	2.28 687	6.87 689	1.68 680	4.70 691	12.03 694	2.31 664	5.59 693	8.25 694	2.55 674	3.97 684	2.73 666	1.81 684	0.74 669	2.57 688	1.07 683	2.35 687	1.44 685

AANet	1.13 626	1.01 658	2.99 667	0.44 446	0.37 543	0.91 551	0.54 548	1.27 598	2.31 665	2.35 665	2.37 647	2.22 649	1.53 643	1.18 595	1.43 633	0.32 591	0.23 559	0.28 564	0.25 554	0.35 583	0.33 581

PWCK	1.92 662	1.66 680	3.12 668	1.65 670	0.91 654	2.84 670	2.26 690	2.10 665	2.41 668	2.36 666	2.31 641	2.22 649	1.82 658	3.43 677	2.03 654	1.61 681	0.71 668	1.51 667	0.82 669	1.69 671	0.91 662

aanetorigin	0.83 584	0.56 612	1.87 652	0.49 523	0.38 553	0.56 397	0.66 587	0.70 339	1.00 532	2.42 667	2.02 637	1.31 594	1.18 622	0.93 551	1.13 615	0.20 448	0.18 502	0.20 416	0.19 447	0.27 536	0.30 562

MSMD_ROB	1.21 634	0.49 590	0.62 475	0.59 606	0.50 611	1.62 641	0.67 590	1.23 583	1.24 599	2.45 668	3.77 673	3.09 667	2.98 680	1.32 616	0.81 550	0.45 632	0.41 644	0.49 637	0.51 652	0.47 623	0.44 625

KSHMR	2.57 671	1.93 683	1.69 646	2.63 690	2.42 689	2.86 672	2.07 687	3.27 680	6.50 689	2.49 669	3.36 671	3.41 674	1.92 662	2.49 670	1.94 651	2.13 689	1.40 692	2.79 694	1.50 692	2.73 691	1.77 687

SGM+DAISY	1.35 642	0.94 652	1.25 619	0.96 652	1.00 662	1.52 634	1.02 648	1.34 612	1.21 594	2.64 670	2.65 657	2.44 656	1.56 647	1.64 639	1.26 622	0.97 665	0.95 685	0.90 659	0.90 672	0.94 657	0.96 666

tt	6.20 691	0.20 267	5.89 680	3.55 696	2.07 685	11.26 695	19.21 702	11.74 699	5.46 687	2.69 671	2.04 639	4.87 684	6.25 691	3.70 681	7.09 690	8.32 703	11.17 712	4.93 700	5.41 704	5.74 700	2.37 693

ktn	2.98 676	2.25 687	1.73 649	2.84 691	2.53 692	3.76 683	2.15 688	3.70 684	5.47 688	2.75 672	5.17 692	5.94 688	2.48 671	3.23 675	2.46 664	2.34 693	1.44 693	2.78 693	2.03 695	2.45 689	2.01 691

notaker	2.76 672	2.29 688	1.80 651	2.96 692	2.58 693	2.90 675	1.75 682	3.24 679	3.05 676	2.78 673	4.24 682	6.15 690	2.51 673	3.34 676	2.75 667	2.31 691	1.18 688	3.00 695	1.65 693	2.84 694	1.97 689

MDST_ROB	0.91 596	0.27 467	0.85 564	0.63 620	0.41 571	2.53 662	0.71 611	1.60 648	1.13 579	2.83 674	1.73 620	0.97 519	0.69 505	1.61 635	0.73 535	0.25 531	0.22 549	0.32 588	0.28 582	0.25 518	0.24 516

WAO-8	2.92 674	1.55 675	1.35 631	1.79 674	1.63 675	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 697	2.84 675	4.07 681	4.83 681	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 677	1.15 675

Venus	2.92 674	1.55 675	1.35 631	1.79 674	1.63 675	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 697	2.84 675	4.06 680	4.83 681	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 677	1.15 675

WCMA_ROB	1.14 627	0.36 535	0.76 551	0.49 523	0.44 590	1.23 613	0.67 590	1.11 525	1.23 597	2.84 675	3.95 679	3.28 670	1.83 660	1.25 607	0.99 596	0.44 630	0.34 629	0.34 595	0.37 615	0.41 607	0.40 613

TorneroNet	4.53 688	1.89 682	1.48 642	2.55 687	2.27 686	13.78 699	1.69 681	4.84 693	23.73 714	2.89 678	7.70 697	7.06 693	2.69 676	4.26 686	3.42 673	1.84 685	0.77 675	2.68 690	1.13 684	2.42 688	1.47 686

UNDER WATER	3.46 678	2.07 686	3.64 673	3.09 693	2.48 690	3.75 682	2.42 692	3.31 681	13.77 699	2.90 679	2.95 663	5.84 686	3.69 686	3.69 680	3.48 675	2.07 688	1.11 687	2.70 692	1.40 690	2.84 694	1.98 690

UNDER WATER-64	3.53 679	2.01 684	3.94 674	3.22 695	2.49 691	5.41 688	2.60 693	3.43 683	12.41 696	3.03 680	2.68 658	6.07 689	4.04 687	3.79 682	3.33 671	2.02 687	1.24 690	2.63 689	1.46 691	2.78 692	2.08 692

EDNetEfficientorigin	9.93 695	1.15 662	175.16 726	0.48 508	0.36 536	1.04 581	0.68 595	1.24 590	2.69 671	3.17 681	2.50 650	2.30 652	2.07 667	1.76 645	2.21 657	0.20 448	0.18 502	0.24 511	0.19 447	0.51 629	0.50 643

FCDSN-DC	1.39 645	0.56 612	0.65 496	0.74 643	0.59 633	1.38 622	0.63 578	1.35 616	1.39 622	3.26 682	4.50 685	4.61 678	2.63 675	1.58 634	1.03 602	0.46 634	0.42 646	0.48 634	0.47 643	0.50 628	0.50 643
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 652	0.61 620	1.01 589	0.70 639	0.56 627	2.00 654	1.89 686	1.96 662	2.65 670	3.33 683	3.26 665	3.03 664	3.41 685	2.49 670	2.09 655	0.52 644	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 636	0.52 645
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 647	0.80 640	6.12 681	0.47 500	0.39 559	0.69 480	0.83 626	0.90 436	2.77 673	3.50 684	1.96 634	1.66 633	2.03 666	1.26 608	4.18 679	0.21 465	0.18 502	0.21 458	0.20 472	0.41 607	0.39 610

ELAS	1.63 654	0.61 620	0.95 580	0.68 636	0.55 624	3.01 677	1.55 677	2.39 669	2.33 666	3.64 685	3.89 677	2.75 661	2.90 679	2.15 662	2.27 662	0.52 644	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 636	0.52 645
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 690	5.84 696	12.81 693	2.36 685	2.83 694	12.23 697	10.50 700	4.46 688	3.60 681	3.86 686	3.83 675	4.85 683	4.18 688	6.78 692	11.96 695	2.17 690	2.96 699	2.18 682	1.97 694	3.38 697	2.68 695

MADNet++	4.03 683	2.70 694	3.44 672	3.72 697	3.44 696	4.44 685	3.52 695	3.95 687	3.61 682	4.46 687	4.98 689	4.10 677	4.58 689	7.00 693	5.89 685	3.74 695	3.67 700	3.27 697	2.71 698	3.70 698	3.66 697

MeshStereo	1.34 640	0.43 573	0.54 444	0.44 446	0.34 524	1.66 642	0.60 569	1.94 661	1.37 619	4.47 688	3.25 664	4.71 680	1.94 663	1.92 652	1.17 616	0.35 610	0.35 631	0.37 607	0.31 598	0.32 565	0.32 576
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet-wrong-test	8.97 694	10.42 700	8.74 685	19.56 704	17.61 703	12.53 698	9.01 699	13.59 701	2.18 659	4.64 689	5.11 691	14.63 701	11.09 697	7.19 694	9.73 692	5.56 702	0.89 679	3.77 698	3.11 699	10.34 704	9.80 701

FC-DCNN	1.59 651	0.51 598	0.66 502	0.61 614	0.49 609	1.56 636	0.70 605	1.66 653	1.53 634	4.64 689	4.62 686	5.85 687	3.34 684	1.84 649	1.11 610	0.46 634	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 624	0.46 631

DPSimNet_ROB	3.58 681	2.45 690	8.57 684	2.53 686	2.37 688	2.88 673	3.77 696	3.14 677	3.23 678	4.71 691	3.86 676	4.68 679	4.87 690	4.07 685	5.62 684	2.33 692	2.33 696	2.47 687	2.52 696	2.51 690	2.64 694

FC-DCNN v2	1.65 655	0.51 598	0.65 496	0.61 614	0.49 609	1.61 639	0.70 605	1.75 659	1.56 640	4.74 692	4.91 688	6.46 691	3.31 682	1.91 651	1.11 610	0.46 634	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 624	0.46 631

light-stereo	3.53 679	1.05 659	10.69 688	9.45 702	6.82 697	2.10 657	0.64 582	3.71 685	2.70 672	4.77 693	4.98 689	6.83 692	1.32 632	6.71 691	1.35 627	1.20 671	1.29 691	0.66 649	0.77 666	1.79 675	1.85 688

DGTPSM_ROB	12.07 697	8.00 697	20.99 698	8.93 700	16.78 701	10.67 693	30.87 707	9.01 696	15.16 701	6.50 694	15.41 709	9.04 696	14.85 700	9.25 696	21.67 705	4.57 698	8.57 705	5.08 701	9.28 705	5.90 701	10.95 703

DPSMNet_ROB	12.08 698	8.00 697	21.00 699	8.97 701	16.79 702	10.67 693	30.89 708	9.02 697	15.17 702	6.51 695	15.41 709	9.04 696	14.85 700	9.27 697	21.67 705	4.58 699	8.57 705	5.09 703	9.29 708	5.90 701	10.95 703

MANE	4.13 685	0.51 598	0.64 490	0.66 629	0.56 627	6.89 690	0.99 645	7.55 694	12.04 695	6.68 696	8.57 698	10.69 698	9.45 694	7.59 695	6.39 687	0.49 640	0.43 651	0.48 634	0.98 676	0.49 626	0.48 639

ASD4	9.96 696	8.86 699	17.78 695	7.17 698	9.80 698	16.08 700	28.92 706	9.77 698	8.20 692	7.02 697	7.08 695	8.47 695	9.57 695	11.17 699	20.26 702	4.12 696	4.14 701	5.57 704	4.74 701	5.53 699	4.90 699

SGM-ForestM	4.04 684	0.32 511	0.46 352	0.43 426	0.27 392	7.50 691	1.45 676	3.84 686	4.24 686	8.19 698	6.76 694	19.00 709	9.08 693	10.74 698	6.62 688	0.31 579	0.33 627	0.32 588	0.32 605	0.29 544	0.29 553

USTest	12.99 699	14.18 701	20.00 697	16.24 703	14.97 700	20.80 702	31.95 709	16.20 704	10.91 693	8.79 699	9.48 699	13.94 700	10.50 696	16.11 701	21.44 704	3.17 694	4.82 702	5.08 701	5.36 703	8.81 703	7.13 700

coex-ft	6.43 692	1.51 674	87.33 725	0.49 523	0.38 553	1.34 620	1.21 659	1.16 554	8.09 691	12.12 700	2.79 659	2.77 662	3.31 682	1.16 592	3.15 669	0.24 521	0.23 559	0.27 556	0.24 545	0.45 617	0.37 601

iinet-test	16.76 702	17.57 702	22.97 701	19.69 705	18.39 704	24.48 704	34.18 710	20.02 705	15.35 703	12.55 701	12.85 700	18.13 707	15.39 703	19.59 702	24.25 707	8.86 705	8.72 707	8.95 707	9.28 705	12.74 705	11.26 706

IINet	16.76 702	17.57 702	22.97 701	19.69 705	18.39 704	24.48 704	34.18 710	20.02 705	15.35 703	12.55 701	12.85 700	18.13 707	15.39 703	19.59 702	24.25 707	8.86 705	8.72 707	8.95 707	9.28 705	12.74 705	11.26 706

Anonymous_1	33.25 710	18.26 704	23.92 703	20.54 707	21.28 708	25.59 706	35.94 712	22.01 714	15.57 705	13.33 703	13.49 706	18.08 706	15.29 702	20.36 704	24.60 709	16.28 714	8.84 709	66.59 723	118.00 725	155.73 728	11.23 705

DPSM_ROB	17.78 704	18.63 705	24.31 707	20.90 708	19.47 706	25.97 707	36.21 713	21.23 712	16.24 706	13.38 704	14.06 707	19.18 710	16.30 705	20.78 705	25.67 710	9.38 707	9.23 710	9.49 709	9.82 709	13.51 708	11.91 708

DPSM	17.78 704	18.63 705	24.31 707	20.90 708	19.47 706	25.97 707	36.21 713	21.23 712	16.24 706	13.38 704	14.06 707	19.18 710	16.30 705	20.78 705	25.67 710	9.38 707	9.23 710	9.49 709	9.82 709	13.51 708	11.91 708

HanzoNet	6.76 693	2.45 690	4.22 677	3.19 694	2.94 695	3.62 681	2.28 691	4.79 692	7.20 690	14.00 706	13.19 705	17.49 705	22.30 711	13.25 700	6.19 686	4.20 697	1.93 695	3.10 696	2.56 697	3.35 696	2.88 696

xxxxx1	36.64 717	19.51 707	24.21 704	61.66 721	64.63 722	27.28 710	40.10 715	20.25 707	18.63 709	14.07 707	12.97 702	17.26 702	17.36 707	21.70 708	27.93 712	13.18 711	18.50 715	111.26 726	133.37 726	29.24 717	39.73 719

tt_ll	36.64 717	19.51 707	24.21 704	61.66 721	64.63 722	27.28 710	40.10 715	20.25 707	18.63 709	14.07 707	12.97 702	17.26 702	17.36 707	21.70 708	27.93 712	13.18 711	18.50 715	111.26 726	133.37 726	29.24 717	39.73 719

ff	36.64 717	19.51 707	24.21 704	61.66 721	64.63 722	27.28 710	40.10 715	20.25 707	18.63 709	14.07 707	12.97 702	17.26 702	17.36 707	21.70 708	27.93 712	13.18 711	18.50 715	111.26 726	133.37 726	29.24 717	39.73 719

LE_ROB	4.42 687	0.24 407	2.75 665	0.42 405	0.23 245	1.57 637	0.90 637	1.71 657	17.88 708	16.56 710	4.88 687	5.17 685	18.85 710	1.63 638	14.62 698	0.17 356	0.14 397	0.16 242	0.16 332	0.19 414	0.17 388

Selective-IGEV-i1pa	15.35 701	22.27 710	18.31 696	1.71 672	0.87 650	28.61 714	12.26 701	25.48 715	20.48 712	19.78 711	22.75 711	28.20 714	22.64 712	29.07 713	17.31 700	12.88 710	2.88 697	6.84 705	0.99 677	1.67 670	12.03 710

LRCNet_RVC	21.24 708	31.15 712	21.41 700	28.98 711	23.82 709	3.13 678	0.60 569	20.96 711	1.59 641	25.58 712	28.15 716	21.99 712	14.79 699	21.94 711	16.41 699	28.89 722	14.87 713	33.53 719	31.28 719	29.51 720	26.16 717

Hybrid-DGEV	35.78 714	37.50 720	48.96 722	42.25 718	39.20 713	52.33 721	73.10 720	42.63 722	32.52 716	26.62 713	28.31 719	38.50 717	32.87 719	41.67 719	51.55 718	18.77 719	18.56 718	19.18 716	19.83 717	27.20 711	23.97 712

RAFT-FEzeroshot	35.73 711	37.45 717	48.67 717	42.23 716	39.22 715	52.25 717	73.13 722	42.62 720	32.59 717	26.71 714	27.70 712	38.57 718	32.57 716	41.68 721	51.67 722	18.75 716	18.58 720	19.15 712	19.78 714	27.21 713	23.98 713

RAFT-FE	35.73 711	37.45 717	48.67 717	42.23 716	39.22 715	52.25 717	73.13 722	42.62 720	32.59 717	26.71 714	27.70 712	38.57 718	32.57 716	41.68 721	51.67 722	18.75 716	18.58 720	19.15 712	19.78 714	27.21 713	23.98 713

FlowAnything	35.81 715	37.53 721	48.80 720	42.20 714	39.22 715	52.25 717	73.16 724	42.56 718	32.89 722	26.76 716	28.30 717	38.69 722	33.09 721	41.63 718	51.62 720	18.76 718	18.59 723	19.21 717	19.92 718	27.16 710	23.91 711

CasAABBNet	35.74 713	37.43 716	48.72 719	42.22 715	39.20 713	52.24 716	73.12 721	42.61 719	32.62 720	26.78 717	27.95 714	38.58 720	32.60 718	41.67 719	51.65 721	18.74 715	18.57 719	19.15 712	19.77 713	27.20 711	23.98 713

Selective-RAFT-Error	35.84 716	37.49 719	48.83 721	42.26 719	39.24 718	52.30 720	73.09 719	42.66 723	32.61 719	26.80 718	28.30 717	38.84 723	33.51 722	41.68 721	51.59 719	18.82 720	18.58 720	19.17 715	19.80 716	27.28 715	24.05 716

LSM0	38.95 722	37.60 722	48.58 716	43.57 720	91.06 725	52.57 722	72.57 718	43.17 724	32.63 721	26.97 719	27.97 715	38.65 721	32.94 720	41.86 724	51.78 724	18.89 721	18.41 714	19.13 711	19.63 712	27.29 716	33.77 718

BEATNet-Init1	15.13 700	0.82 644	50.86 723	0.72 642	0.53 620	38.10 715	7.03 698	11.83 700	14.25 700	29.78 720	30.17 720	48.21 724	22.64 712	26.78 712	18.11 701	0.42 629	0.38 637	0.47 629	0.46 636	0.51 629	0.48 639

HaxPig	31.96 709	37.24 715	34.27 709	24.37 710	24.88 710	18.26 701	19.86 703	20.64 710	28.52 715	35.97 721	38.75 721	25.57 713	28.72 715	33.88 714	34.39 715	35.94 723	38.87 724	37.80 720	40.48 722	39.68 721	41.15 722

RSGM-EC	74.81 724	63.03 725	41.60 714	97.74 724	92.11 726	74.93 723	114.81 725	53.77 725	38.96 725	39.88 722	48.98 724	90.73 726	64.81 725	139.63 725	128.53 726	93.27 726	53.96 727	95.12 724	38.31 720	81.45 726	44.63 725

acva	74.81 724	63.03 725	41.60 714	97.74 724	92.11 726	74.93 723	114.81 725	53.77 725	38.96 725	39.88 722	48.98 724	90.73 726	64.81 725	139.63 725	128.53 726	93.27 726	53.96 727	95.12 724	38.31 720	81.45 726	44.63 725

AVERAGE_ROB	37.58 721	40.13 723	40.15 712	34.81 713	33.82 712	28.55 713	25.10 705	32.02 717	34.06 724	41.28 724	40.66 722	34.46 716	34.81 724	39.18 716	37.57 717	42.78 724	43.44 725	43.82 721	43.03 723	40.47 722	41.51 723

MEDIAN_ROB	37.38 720	40.85 724	40.60 713	32.31 712	31.85 711	27.20 709	24.55 704	29.10 716	33.19 723	42.09 725	41.76 723	33.35 715	34.39 723	39.78 717	37.07 716	43.64 725	44.10 726	44.12 722	43.40 724	41.51 723	42.76 724

Selective-IGEV-i16pa	78.59 726	120.99 727	16.46 694	1.04 658	0.66 640	181.07 727	2.17 689	153.90 728	139.75 728	56.45 726	153.05 726	107.32 728	157.92 728	200.46 728	96.57 725	94.09 728	1.23 689	2.69 691	0.31 598	0.96 659	84.68 727

PML	40.80 723	29.24 711	11.87 692	7.20 699	14.47 699	92.13 725	213.69 728	7.63 695	23.35 713	74.72 727	190.14 728	50.17 725	26.15 714	21.39 707	12.70 696	8.76 704	2.92 698	8.45 706	3.25 700	13.26 707	4.42 698

test_example2	176.61 727	205.14 728	198.86 727	188.60 728	190.98 728	152.67 726	170.61 727	94.86 727	123.55 727	178.88 728	179.48 727	158.94 729	141.34 727	192.61 727	198.96 728	203.76 729	236.37 729	164.13 729	173.55 729	218.58 729	160.41 728

ccccc	429.48 728	429.19 729	527.00 728	507.10 729	501.20 729	356.95 728	342.70 729	380.82 729	297.90 729	334.51 729	389.17 729	372.86 730	449.39 729	499.17 729	553.56 729	561.44 730	431.22 730	334.28 730	290.86 730	540.88 730	489.46 729

FADE		2.05 685		1.03 657	0.99 661							2.73 660				11.57 709	1.70 694	23.09 718	15.86 711	0.62 645

Low-res two-view benchmark