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	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 121	0.24 7	0.24 65	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 24	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.16 238	0.13 6	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.41 6	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 28	0.54 32	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.34 102	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 13	0.50 23	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.35 110	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 37	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 83	0.30 1	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 41	0.10 1

StereoAnything_RVC	0.45 202	1.43 657	0.48 114	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 28	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 121	1.27 358	0.22 1	0.21 354	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 667	0.11 3

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 108	0.31 73	0.31 2	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PointNet	0.27 21	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 63	0.26 86	0.54 32	0.34 59	0.24 9	0.31 40	0.38 117	0.21 8	0.49 78	0.26 54	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.15 78	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 21	0.19 22	0.38 31	0.40 75	0.24 76	0.38 58	0.20 13	0.59 52	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 77	0.27 46	0.90 245	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 45	0.20 40	0.44 79	0.37 32	0.26 121	0.29 22	0.21 28	0.66 99	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 20	1.24 351	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 22	0.38 31	0.41 92	0.20 16	0.42 88	0.20 13	0.66 99	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 77	0.28 51	1.09 312	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

qqai	0.26 12	0.20 40	0.41 58	0.40 75	0.23 54	0.28 19	0.19 7	0.51 24	0.32 42	0.26 13	0.25 12	0.42 136	0.21 8	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

BridgeDepth	0.29 40	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 253	0.32 151	0.60 62	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 161	0.47 70	0.26 54	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 66	0.15 78	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.26 12	0.20 40	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 46	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 191	0.23 8	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.45 202	0.21 68	0.43 74	0.41 92	0.39 391	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 69	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 144	1.43 407	0.30 116	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	1.16 652	1.70 667

MatchStereo	0.28 32	0.21 68	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 50	0.65 91	0.48 132	0.27 17	0.47 117	0.25 19	0.24 24	0.49 78	0.31 143	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.38 52	0.24 76	0.30 25	0.20 13	0.54 32	0.33 50	0.27 17	0.30 39	0.33 77	0.25 27	0.46 59	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

MGA	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.26 121	0.43 97	0.20 13	0.49 15	0.37 76	0.28 19	0.31 40	0.31 55	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.14 128

MSE-Stereo	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.28 19	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

monster-pro	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 90	0.21 68	0.77 365	0.41 92	0.23 54	0.43 97	0.36 203	0.64 81	0.30 28	0.28 19	0.40 72	0.31 55	0.50 237	0.97 271	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 178	0.20 3	0.23 50	0.36 4	0.23 8	0.28 19	0.35 54	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.17 157	0.12 21

LCMNet	0.28 32	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 76	0.31 29	0.20 13	0.57 48	0.57 179	0.28 19	0.32 44	0.33 77	0.29 55	0.54 94	0.30 116	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

MonStereo	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 94	0.37 32	0.25 103	0.26 13	0.20 13	0.78 150	0.28 20	0.28 19	0.26 17	0.24 13	0.26 36	0.91 246	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 68	0.37 32	0.29 202	0.36 51	0.28 103	0.56 43	0.58 183	0.28 19	0.50 137	0.29 42	0.29 55	0.84 223	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128
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	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.29 34	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

LiteMatch*	0.27 21	0.19 22	0.49 122	0.38 52	0.27 151	0.31 29	0.23 50	0.49 15	0.38 84	0.29 30	0.28 28	0.36 95	0.29 55	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.13 71

LACA3	0.27 21	0.21 68	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 54	0.38 236	0.47 12	0.28 20	0.29 30	0.27 24	0.26 24	0.31 73	0.73 176	0.22 1	0.16 121	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 78	0.11 3

LiteMatch	0.32 63	0.24 162	0.37 15	0.45 174	0.25 103	0.34 38	0.31 135	0.49 15	0.32 42	0.29 30	0.27 24	0.40 125	0.48 211	0.45 49	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

GeoVLM	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

LACA2	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.35 11	0.18 3	0.39 63	0.39 253	0.56 43	0.27 18	0.29 30	0.33 45	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 114	0.11 3

Test_v1	0.27 21	0.20 40	0.37 15	0.34 5	0.25 103	0.31 29	0.30 123	0.59 52	0.37 76	0.29 30	0.33 45	0.25 19	0.25 27	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.11 3

MonSter++	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 162	0.39 40	0.34 5	0.24 76	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 30	0.40 72	0.24 13	0.23 22	0.32 3	0.26 54	0.20 319	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.18 200	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LG-G	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LGtest1	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.42 88	0.19 7	0.56 43	0.26 15	0.29 30	0.24 11	0.29 42	0.29 55	0.55 100	0.25 38	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.14 41	0.13 71

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	0.34 5	0.18 3	0.31 29	0.27 96	0.45 10	0.25 12	0.30 41	0.22 8	0.25 19	0.32 83	0.46 59	0.25 38	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.12 66	0.15 78	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 133	0.19 7	0.54 32	0.27 18	0.30 41	0.29 34	0.26 24	0.32 83	0.43 40	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 78	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.39 62	0.21 24	0.40 71	0.21 28	0.53 28	0.29 24	0.30 41	0.28 28	0.31 55	0.29 55	0.47 70	0.25 38	0.15 81	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 68	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 35	0.22 37	0.39 5	0.23 8	0.30 41	0.25 12	0.30 51	0.33 91	0.34 5	0.26 54	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

VIP-Stereo	0.35 102	0.22 101	0.49 122	0.40 75	0.43 430	0.82 413	0.22 37	0.59 52	0.45 118	0.31 45	0.53 155	0.37 108	0.31 73	0.83 218	0.27 69	0.17 179	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.12 21

252Zero-FE	0.27 21	0.22 101	0.40 51	0.41 92	0.24 76	0.29 22	0.19 7	0.59 52	0.46 124	0.31 45	0.33 45	0.22 4	0.25 27	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

AdaDepth	0.30 45	0.22 101	0.49 122	0.44 156	0.27 151	0.44 108	0.24 65	0.52 25	0.30 28	0.31 45	0.37 60	0.26 24	0.32 83	0.79 203	0.25 38	0.12 9	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

IGEV	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.31 254	0.45 112	0.21 28	0.59 52	0.40 90	0.31 45	0.43 93	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 38	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.12 1	0.12 21

111111	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.45 174	0.42 418	0.37 54	0.22 37	0.95 241	0.38 84	0.31 45	0.31 40	0.40 125	0.27 46	0.96 263	0.26 54	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.13 71

S2M2_L	0.34 90	0.28 284	0.45 94	0.40 75	0.30 226	0.31 29	0.16 1	0.60 62	0.64 206	0.31 45	0.48 124	0.47 165	0.34 102	0.38 14	0.32 155	0.25 459	0.22 503	0.20 270	0.22 428	0.25 426	0.22 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-78k	0.35 102	0.22 101	0.91 439	0.43 122	0.21 24	0.33 36	0.36 203	0.65 91	0.32 42	0.32 51	0.40 72	0.31 55	0.59 307	0.91 246	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

AIO_test	0.35 102	0.22 101	0.44 79	0.43 122	0.27 151	0.57 250	0.44 327	0.79 157	0.41 96	0.32 51	0.47 117	0.46 158	0.30 64	0.69 159	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.12 21

castereo++	0.38 135	0.23 136	0.41 58	0.43 122	0.31 254	0.97 469	0.22 37	0.86 196	0.58 183	0.32 51	0.44 102	0.51 191	0.39 134	0.93 256	0.24 14	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.14 128

dual_stereo	0.27 21	0.19 22	0.35 7	0.39 62	0.21 24	0.25 8	0.22 37	0.48 13	0.31 32	0.32 51	0.26 17	0.37 108	0.24 24	0.83 218	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 45	0.20 40	0.40 51	0.46 190	0.30 226	0.33 36	0.22 37	0.75 140	0.45 118	0.32 51	0.41 79	0.32 64	0.48 211	0.38 14	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

RAStereo	0.34 90	0.21 68	0.66 269	0.47 206	0.27 151	0.26 13	0.29 113	0.69 113	0.63 201	0.32 51	0.42 81	0.45 154	0.31 73	0.45 49	0.34 188	0.17 179	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.13 71

aanet-new-60k	0.34 90	0.21 68	0.76 357	0.42 106	0.22 42	0.58 253	0.31 135	0.71 123	0.33 50	0.33 57	0.39 68	0.40 125	0.43 161	0.77 191	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.12 21

aanet-new-70k	0.35 102	0.20 40	0.79 378	0.42 106	0.21 24	0.50 175	0.30 123	0.65 91	0.31 32	0.33 57	0.40 72	0.31 55	0.51 246	1.00 286	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 77	0.22 101	0.81 385	0.40 75	0.25 103	0.52 202	0.23 50	0.67 107	0.32 42	0.33 57	0.47 117	0.33 77	0.52 253	0.35 7	0.28 86	0.13 26	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 55	0.22 101	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.41 78	0.26 86	0.76 143	0.33 50	0.33 57	0.43 93	0.29 42	0.46 186	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.18 273

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 210	1.22 647	2.46 634	0.39 62	0.30 226	0.29 22	0.28 103	0.81 173	0.34 59	0.33 57	0.47 117	0.38 117	0.44 172	0.37 11	0.25 38	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.16 214

DispViT+	0.33 77	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 516	0.30 25	0.23 50	0.72 125	0.55 174	0.33 57	0.34 50	0.30 51	0.25 27	1.12 322	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 6	0.12 21

DDF-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.47 109	0.48 239	0.42 418	0.31 29	0.24 65	0.53 28	0.33 50	0.33 57	0.40 72	0.37 108	0.48 211	0.91 246	0.32 155	0.23 412	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.86 638	0.16 214

zero-FE	0.36 118	0.22 101	0.47 109	0.45 174	0.43 430	0.30 25	0.24 65	0.61 64	0.33 50	0.33 57	0.41 79	0.37 108	0.50 237	0.64 137	0.32 155	0.22 385	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.83 636	0.16 214

AIO_rvc	0.36 118	0.23 136	0.49 122	0.43 122	0.27 151	0.59 264	0.38 236	0.94 236	0.45 118	0.33 57	0.46 113	0.49 181	0.22 20	0.84 223	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

aanet-new-36k	0.33 77	0.21 68	0.52 153	0.42 106	0.21 24	0.52 202	0.32 151	0.64 81	0.36 69	0.34 66	0.38 61	0.36 95	0.56 283	0.81 212	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 77	0.22 101	0.65 258	0.40 75	0.20 16	0.34 38	0.30 123	0.80 166	0.42 101	0.34 66	0.53 155	0.34 85	0.57 295	0.38 14	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 77	0.23 136	0.55 190	0.43 122	0.23 54	0.50 175	0.32 151	0.55 37	0.36 69	0.34 66	0.42 81	0.36 95	0.55 276	0.77 191	0.24 14	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 193	1.50 663	1.55 584	0.37 32	0.33 298	0.41 78	0.26 86	0.79 157	0.35 66	0.34 66	0.46 113	0.41 133	0.41 144	0.45 49	0.24 14	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.18 273

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 166	0.19 22	0.84 398	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 661

Pro-Stereo	0.31 55	0.16 2	0.34 3	0.39 62	0.29 202	0.63 290	0.21 28	0.35 3	0.28 20	0.34 66	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 439	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.18 192	0.17 267	0.13 6	0.12 21

GEAStereo	0.31 55	0.21 68	0.43 74	0.43 122	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.17 157	0.14 128

gasm-f	0.34 90	0.22 101	0.42 68	0.43 122	0.31 254	0.39 63	0.44 327	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.64 197	0.32 64	0.46 186	0.55 100	0.28 86	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.14 128

GIP-stereo	0.34 90	0.23 136	0.45 94	0.50 273	0.36 338	0.38 58	0.23 50	0.78 150	0.52 160	0.34 66	0.51 143	0.46 158	0.38 130	0.51 87	0.27 69	0.20 319	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.14 128

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 166	0.19 22	0.83 394	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 661

CAR	0.27 21	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.35 76	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.49 78	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

aanet-new-22k	0.32 63	0.21 68	0.54 175	0.43 122	0.22 42	0.47 133	0.23 50	0.67 107	0.50 142	0.35 76	0.46 113	0.33 77	0.50 237	0.44 47	0.29 97	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 102	0.23 136	0.50 133	0.45 174	0.25 103	0.54 223	0.36 203	0.68 110	0.49 135	0.35 76	0.42 81	0.32 64	0.62 327	0.68 158	0.28 86	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.13 71

Selective-IGEV-i32	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

MLG-Stereo_test3	0.28 32	0.18 8	0.42 68	0.40 75	0.23 54	0.47 133	0.19 7	0.61 64	0.29 24	0.35 76	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 126	0.25 38	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

SCV	0.46 210	0.26 224	0.55 190	0.47 206	0.25 103	0.39 63	0.38 236	1.98 576	0.60 194	0.35 76	0.48 124	0.55 216	0.36 121	1.28 360	0.32 155	0.24 431	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.14 128

mms	0.40 157	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.32 276	0.43 97	0.46 355	0.70 118	0.46 124	0.35 76	0.58 180	0.44 146	0.30 64	1.36 387	0.33 173	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.19 251	0.15 173

ours_stereo	0.39 142	0.28 284	0.51 143	0.46 190	0.30 226	0.40 71	0.44 327	0.73 131	0.56 177	0.35 76	0.56 172	0.46 158	0.33 91	1.11 318	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.15 192	0.19 251	0.14 128

Selective-IGEV	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 63	0.21 68	0.66 269	0.43 122	0.21 24	0.47 133	0.28 103	0.64 81	0.33 50	0.36 85	0.39 68	0.36 95	0.49 228	0.39 21	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.22 370	0.15 173

aanet-new-16k	0.32 63	0.21 68	0.56 199	0.45 174	0.22 42	0.43 97	0.21 28	0.66 99	0.44 114	0.36 85	0.43 93	0.37 108	0.48 211	0.41 32	0.28 86	0.14 52	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.40 75	0.26 121	0.43 97	0.39 253	0.86 196	0.51 153	0.36 85	0.48 124	0.34 85	0.45 178	0.35 7	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 142	0.52 548	1.32 548	0.44 156	0.38 380	0.38 58	0.23 50	0.95 241	0.41 96	0.36 85	0.43 93	0.41 133	0.42 152	0.45 49	0.29 97	0.14 52	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.14 128

BStereo	0.38 135	0.25 196	1.42 564	0.42 106	0.28 178	0.55 236	0.39 253	0.55 37	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

Wave_Phase_stereo	0.45 202	0.25 196	1.42 564	0.42 106	0.28 178	1.78 597	0.39 253	0.72 125	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

Wavelet-MonSter	0.27 21	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.26 121	0.26 13	0.25 72	0.49 15	0.29 24	0.36 85	0.47 117	0.28 40	0.32 83	0.49 78	0.26 54	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 45	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 19	0.18 2	0.58 50	0.34 59	0.36 85	0.34 50	0.26 24	0.20 5	1.40 404	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

LG-Stereo	0.34 90	0.25 196	0.78 375	0.47 206	0.26 121	0.37 54	0.30 123	0.71 123	0.52 160	0.36 85	0.57 177	0.29 42	0.21 8	0.50 84	0.36 211	0.13 26	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.12 21

HUF	0.36 118	0.23 136	0.52 153	0.40 75	0.22 42	0.54 223	0.47 363	0.82 181	0.43 106	0.36 85	0.43 93	0.50 187	0.42 152	0.64 137	0.29 97	0.17 179	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.14 128

U	9.45 689	0.21 68	0.58 220	0.47 206	53.11 718	61.27 722	0.24 65	0.70 118	0.52 160	0.36 85	0.28 28	0.29 42	0.35 110	0.33 4	0.26 54	0.19 277	0.11 38	60.50 721	8.88 702	0.17 157	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 55	0.20 40	0.57 212	0.40 75	0.22 42	0.36 51	0.33 164	0.73 131	0.31 32	0.37 96	0.40 72	0.31 55	0.44 172	0.50 84	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.13 71

aanet-new	0.39 142	0.25 196	0.54 175	0.47 206	0.37 358	0.74 361	0.28 103	0.62 67	0.34 59	0.37 96	0.50 137	0.36 95	0.74 371	0.98 274	0.30 116	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.14 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 102	0.21 68	0.52 153	0.48 239	0.27 151	0.75 367	0.38 236	0.63 74	0.43 106	0.37 96	0.50 137	0.35 92	0.50 237	0.43 40	0.30 116	0.15 81	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 102	0.20 40	0.50 133	0.42 106	0.37 358	0.58 253	0.30 123	0.68 110	0.42 101	0.37 96	0.53 155	0.47 165	0.60 311	0.39 21	0.34 188	0.15 81	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.44 156	0.30 226	0.40 71	0.34 178	0.73 131	0.43 106	0.37 96	0.61 185	0.41 133	0.51 246	0.36 10	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.14 128

GSStereo	0.33 77	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

GS-Stereo							0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

2.5w	0.31 55	0.23 136	0.46 106	0.39 62	0.24 76	0.42 88	0.39 253	0.61 64	0.30 28	0.37 96	0.53 155	0.24 13	0.25 27	0.77 191	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

DEFOM-Stereo	0.33 77	0.20 40	0.40 51	0.42 106	0.28 178	0.80 402	0.23 50	0.48 13	0.37 76	0.37 96	0.31 40	0.23 6	0.24 24	1.20 341	0.27 69	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.14 128

999	0.48 224	0.22 101	0.49 122	0.48 239	0.34 319	0.75 367	0.31 135	0.85 194	0.55 174	0.37 96	0.48 124	0.50 187	0.36 121	2.45 540	0.39 246	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.16 114	0.19 317

RSM++	0.38 135	0.24 162	0.51 143	0.47 206	0.26 121	0.50 175	0.41 285	0.79 157	0.45 118	0.37 96	0.45 108	0.60 249	0.35 110	1.02 290	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.13 71

IGEV++	0.40 157	0.22 101	0.51 143	0.52 326	0.29 202	0.45 112	0.25 72	1.65 473	0.46 124	0.37 96	0.57 177	0.46 158	0.45 178	0.50 84	0.38 235	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

MaDis-Stereo	0.36 118	0.25 196	0.58 220	0.44 156	0.34 319	0.30 25	0.30 123	0.72 125	0.50 142	0.37 96	0.36 57	0.58 238	0.49 228	0.52 89	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.14 128

aanet-new-10k	0.35 102	0.22 101	0.87 417	0.47 206	0.23 54	0.66 319	0.24 65	0.63 74	0.40 90	0.38 111	0.42 81	0.40 125	0.53 261	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.19 251	0.13 71

aanet-new-12k	0.33 77	0.23 136	0.77 365	0.48 239	0.21 24	0.48 142	0.25 72	0.80 166	0.44 114	0.38 111	0.29 34	0.32 64	0.48 211	0.39 21	0.29 97	0.14 52	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.15 173

WQFJA1++	1.55 598	0.22 101	0.45 94	0.38 52	0.28 178	0.38 58	0.20 13	0.62 67	0.28 20	0.38 111	0.39 68	0.34 85	0.39 134	0.64 137	0.27 69	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.12 66	25.04 709	0.14 128

asda	0.30 45	0.24 162	0.42 68	0.38 52	0.23 54	0.43 97	0.34 178	0.58 50	0.37 76	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.52 89	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.25_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.5w_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.32 42	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

SCV_C0	0.43 179	0.26 224	0.65 258	0.43 122	0.29 202	0.47 133	0.31 135	1.34 388	0.73 247	0.38 111	0.49 134	0.54 211	0.29 55	1.24 351	0.30 116	0.17 179	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.20 298	0.15 173

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 157	0.67 594	0.42 68	0.64 497	0.29 202	0.48 142	0.25 72	0.85 194	0.44 114	0.38 111	0.36 57	0.30 51	0.70 359	1.15 328	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.18 200	0.12 21

castereo	0.41 166	0.22 101	0.46 106	0.44 156	0.30 226	0.61 277	0.56 448	0.97 252	0.80 271	0.38 111	0.69 220	0.45 154	0.69 354	0.51 87	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.12 21

CroCo-Stereo Lap2	0.44 193	0.34 440	0.77 365	0.61 467	0.79 602	0.28 19	0.35 188	0.75 140	0.71 241	0.38 111	0.50 137	0.72 291	0.55 276	0.57 108	0.47 324	0.17 179	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.21 343	0.20 351

aanet-new-14k	0.36 118	0.24 162	0.83 394	0.46 190	0.22 42	0.46 119	0.33 164	0.66 99	0.61 195	0.39 122	0.48 124	0.29 42	0.64 337	0.41 32	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.21 343	0.14 128

IGEV-RUCA	0.37 128	0.23 136	0.48 114	0.49 261	0.36 338	0.60 271	0.23 50	0.64 81	0.49 135	0.39 122	0.49 134	0.44 146	0.31 73	0.85 229	0.30 116	0.24 431	0.13 201	0.16 100	0.12 66	0.20 298	0.19 317

TS12	0.36 118	0.20 40	0.40 51	0.43 122	0.20 16	0.58 253	0.31 135	0.89 208	0.41 96	0.40 124	0.73 234	0.36 95	0.40 140	0.73 176	0.37 223	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.16 114	0.14 128

aanet-new-24k	0.33 77	0.21 68	0.51 143	0.42 106	0.23 54	0.53 213	0.30 123	0.62 67	0.37 76	0.40 124	0.61 185	0.34 85	0.48 211	0.44 47	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.12 21

fffy	0.42 172	0.27 257	0.57 212	0.46 190	0.29 202	0.48 142	0.35 188	0.91 218	0.55 174	0.40 124	0.58 180	0.55 216	0.41 144	1.26 355	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.14 128

NLSM3	0.36 118	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.36 338	0.43 97	0.32 151	0.69 113	0.58 183	0.41 127	0.68 215	0.39 120	0.43 161	0.60 126	0.35 199	0.14 52	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.16 114	0.13 71

asd	0.30 45	0.21 68	0.41 58	0.39 62	0.24 76	0.47 133	0.30 123	0.69 113	0.30 28	0.41 127	0.39 68	0.28 40	0.33 91	0.62 133	0.27 69	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

4w-stereo	0.30 45	0.24 162	0.44 79	0.37 32	0.23 54	0.46 119	0.27 96	0.63 74	0.31 32	0.41 127	0.44 102	0.27 31	0.36 121	0.59 114	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.12 21

3.75w	0.32 63	0.23 136	0.44 79	0.37 32	0.29 202	0.62 286	0.36 203	0.59 52	0.32 42	0.41 127	0.47 117	0.25 19	0.34 102	0.64 137	0.26 54	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.12 21

1w_stereo	0.34 90	0.20 40	0.42 68	0.43 122	0.26 121	0.47 133	0.54 422	0.59 52	0.50 142	0.41 127	0.66 205	0.25 19	0.44 172	0.62 133	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 128	0.25 196	0.51 143	0.47 206	0.23 54	0.45 112	0.39 253	1.07 305	0.52 160	0.41 127	0.48 124	0.52 199	0.25 27	0.72 171	0.30 116	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

RSM	0.39 142	0.24 162	0.49 122	0.46 190	0.26 121	0.47 133	0.40 268	0.92 221	0.44 114	0.41 127	0.42 81	0.65 267	0.33 91	1.07 306	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 102	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 195	0.48 376	0.96 249	0.37 76	0.42 134	0.43 93	0.52 199	0.49 228	0.66 151	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Replicate-Monster	0.41 166	0.26 224	2.03 615	0.36 18	0.21 24	0.46 119	0.23 50	0.67 107	0.48 132	0.42 134	0.27 24	0.31 55	0.30 64	0.98 274	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.28 487

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.23 136	0.54 175	0.50 273	0.28 178	0.36 51	0.22 37	1.02 271	0.39 86	0.42 134	0.64 197	0.36 95	0.51 246	0.39 21	0.29 97	0.18 229	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.18 273

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 51	0.38 52	0.19 9	0.43 97	0.22 37	0.64 81	0.33 50	0.42 134	0.34 50	0.27 31	0.35 110	1.15 328	0.30 116	0.20 319	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.17 157	0.13 71

AEACV	0.37 128	0.24 162	0.52 153	0.47 206	0.51 487	0.37 54	0.38 236	0.65 91	0.53 167	0.42 134	0.56 172	0.46 158	0.60 311	0.53 91	0.30 116	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.14 128

EGLCR-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.51 143	0.43 122	0.26 121	0.44 108	0.22 37	0.99 258	0.48 132	0.42 134	0.42 81	0.67 275	0.29 55	0.86 233	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.17 157	0.15 173

CroCo-Stereo	0.40 157	0.31 376	0.73 326	0.58 427	0.27 151	0.26 13	0.33 164	0.95 241	0.81 274	0.42 134	0.47 117	0.65 267	0.47 197	0.39 21	0.34 188	0.18 229	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.19 251	0.16 214
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	0.38 135	0.22 101	0.60 229	0.46 190	0.26 121	0.46 119	0.31 135	0.84 192	0.47 128	0.43 141	0.66 205	0.58 238	0.31 73	0.79 203	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.15 173

VMStereo-Base	0.38 135	0.23 136	0.44 79	0.36 18	0.22 42	0.39 63	0.34 178	0.70 118	0.86 289	0.43 141	0.69 220	0.60 249	0.33 91	0.73 176	0.35 199	0.17 179	0.14 260	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.17 246

3.5w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.45 94	0.37 32	0.24 76	0.54 223	0.35 188	0.66 99	0.36 69	0.43 141	0.44 102	0.29 42	0.34 102	0.77 191	0.39 246	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.13 71

2w_stereo	0.32 63	0.24 162	0.45 94	0.39 62	0.22 42	0.46 119	0.47 363	0.69 113	0.42 101	0.43 141	0.50 137	0.24 13	0.45 178	0.47 70	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

Occ-G	0.42 172	0.21 68	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.42 88	0.62 484	0.77 147	0.49 135	0.43 141	0.66 205	1.02 412	0.46 186	0.78 198	0.41 264	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.16 114	0.16 214

plain	0.46 210	0.27 257	1.01 477	0.50 273	0.40 402	0.35 46	0.37 228	0.87 198	0.56 177	0.43 141	0.76 243	0.42 136	0.40 140	1.13 325	0.45 303	0.21 354	0.15 323	0.24 406	0.19 316	0.24 413	0.16 214

3w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.52 153	0.40 75	0.21 24	0.53 213	0.54 422	0.65 91	0.46 124	0.44 147	0.48 124	0.23 6	0.45 178	0.46 59	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

monsterstereo	0.34 90	0.20 40	0.44 79	0.45 174	0.35 323	0.27 18	0.29 113	0.53 28	0.51 153	0.44 147	0.61 185	0.26 24	0.25 27	1.19 339	0.27 69	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.10 1

fffft	0.38 135	0.23 136	0.51 143	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.48 376	0.76 143	0.36 69	0.44 147	0.34 50	0.38 117	0.31 73	1.31 368	0.32 155	0.14 52	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 385	3.18 690	2.55 637	0.39 62	0.23 54	0.44 108	0.23 50	0.63 74	0.42 101	0.44 147	0.44 102	0.34 85	0.28 51	0.56 103	0.29 97	1.35 663	0.10 9	0.22 345	0.19 316	0.46 586	1.31 659

LoS_RVC	0.42 172	0.26 224	0.40 51	0.44 156	0.82 611	0.51 195	0.44 327	0.64 81	0.41 96	0.44 147	0.78 248	0.44 146	0.47 197	0.56 103	0.36 211	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.84 643

CES	0.48 224	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 659	0.55 236	0.35 188	0.98 256	0.66 223	0.44 147	0.66 205	0.35 92	0.27 46	0.56 103	0.33 173	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.19 251	1.46 661

ProNet	0.43 179	0.28 284	0.58 220	0.43 122	0.30 226	0.56 245	0.52 408	1.00 262	0.58 183	0.44 147	0.49 134	0.43 140	0.43 161	1.28 360	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

sCroCo_RVC	0.49 233	0.40 496	1.02 484	0.65 511	0.60 540	0.52 202	0.40 268	0.83 186	0.61 195	0.44 147	0.74 239	0.49 181	0.50 237	0.63 136	0.48 329	0.26 482	0.27 548	0.23 386	0.22 428	0.29 483	0.25 440

DN	0.42 172	0.24 162	0.49 122	0.47 206	0.41 412	0.58 253	0.32 151	0.81 173	0.84 285	0.45 155	0.52 148	0.77 303	0.35 110	0.64 137	0.33 173	0.24 431	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

PSi22	0.43 179	0.25 196	0.45 94	0.45 174	0.24 76	0.46 119	0.22 37	0.63 74	0.99 348	0.45 155	0.64 197	0.80 313	0.52 253	1.44 411	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.19 251	0.15 173

FlowAnything_test	0.39 142	0.26 224	0.61 234	0.59 440	0.33 298	0.62 286	0.36 203	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.36 57	0.45 154	0.37 125	0.53 91	0.48 329	0.24 431	0.18 419	0.28 495	0.33 577	0.21 343	0.19 317

2.25w	0.32 63	0.24 162	0.48 114	0.37 32	0.24 76	0.45 112	0.25 72	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.58 180	0.27 31	0.32 83	0.74 185	0.35 199	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.14 128

4.5_new	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

MIF-Stereo (partial)	0.45 202	0.25 196	0.70 297	0.50 273	0.52 499	0.35 46	0.26 86	0.91 218	0.59 192	0.45 155	0.71 228	0.51 191	0.51 246	1.11 318	0.45 303	0.20 319	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.24 413	0.18 273

DA	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

GGEV	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

SMoEStereo_RVC	0.39 142	0.25 196	0.50 133	0.45 174	0.30 226	0.61 277	0.36 203	0.72 125	0.45 118	0.46 162	0.43 93	0.42 136	0.35 110	1.39 398	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.15 192	0.16 114	0.15 173

rvit_stereo_ft	0.47 218	0.35 460	0.87 417	0.67 529	0.42 418	0.40 71	0.59 472	0.81 173	0.74 248	0.46 162	0.55 168	0.57 231	0.49 228	0.65 148	0.50 345	0.25 459	0.17 394	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.17 246

MGS-Stereo	0.42 172	0.26 224	0.58 220	0.44 156	0.28 178	0.50 175	0.34 178	0.57 48	0.83 281	0.46 162	1.31 453	0.52 199	0.33 91	0.65 148	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.16 214

Foundation-i1b	0.36 118	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 213	0.49 388	1.00 262	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.56 227	0.53 261	0.66 151	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.14 15	0.13 127	0.14 41	0.12 21

2.75w_new	0.31 55	0.23 136	0.43 74	0.35 11	0.23 54	0.42 88	0.42 290	0.54 32	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.24 13	0.30 64	0.66 151	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

3.25w_new	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.38 52	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.37 32	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

monsters	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.36 338	0.34 38	0.27 96	0.66 99	0.43 106	0.47 167	0.40 72	0.22 4	0.23 22	1.33 376	0.25 38	0.13 26	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

Pointernet	0.37 128	0.20 40	0.57 212	0.43 122	0.28 178	0.51 195	0.27 96	0.93 230	0.61 195	0.47 167	0.63 192	0.49 181	0.38 130	0.49 78	0.33 173	0.17 179	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

AE-Stereo	0.49 233	0.27 257	0.67 275	0.60 452	0.39 391	0.67 324	0.46 355	1.18 341	1.09 399	0.47 167	0.75 241	0.69 283	0.47 197	0.59 114	0.40 254	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.19 251	0.15 173

IGEVStereo-DCA	0.46 210	0.28 284	0.56 199	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.18 273

rrr	0.46 210	0.28 284	0.73 326	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.38 236	0.76 143	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214

depthmonostereo	0.41 166	0.23 136	0.53 163	0.47 206	0.23 54	0.61 277	0.35 188	1.00 262	0.76 258	0.48 176	0.65 204	0.47 165	0.49 228	0.67 155	0.37 223	0.16 121	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.15 173

rvit_stereo_0081	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

GCAP-BAT	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

rvit_stereo_0082	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

MyStereo07	0.48 224	0.29 319	0.50 133	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.05 290	0.51 153	0.48 176	0.53 155	0.43 140	0.55 276	1.30 366	0.34 188	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

GCAPDPT-zeroshot	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

CAS	0.63 335	0.18 8	0.37 15	2.27 669	0.84 613	0.57 250	0.54 422	0.79 157	0.62 198	0.48 176	0.70 225	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.35 199	2.24 670	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 78	1.06 655

LoS	0.40 157	0.21 68	0.44 79	0.37 32	0.22 42	0.50 175	0.40 268	1.00 262	0.94 322	0.48 176	0.66 205	0.48 172	0.40 140	0.60 126	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.16 100	0.11 12	0.14 41	0.14 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 90	0.23 136	0.51 143	0.45 174	0.29 202	0.58 253	0.24 65	0.82 181	0.34 59	0.49 184	0.38 61	0.52 199	0.42 152	0.47 70	0.27 69	0.18 229	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.13 71

qwe	0.32 63	0.21 68	0.40 51	0.37 32	0.26 121	0.49 159	0.29 113	0.64 81	0.39 86	0.49 184	0.48 124	0.26 24	0.27 46	0.80 206	0.34 188	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.15 78	0.12 21

rvit_stereo_0083	0.47 218	0.33 415	0.81 385	0.56 403	0.36 338	0.50 175	0.44 327	0.68 110	0.95 324	0.49 184	0.57 177	0.55 216	0.49 228	0.88 238	0.46 317	0.25 459	0.25 534	0.24 406	0.20 353	0.24 413	0.17 246

ff7	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ffff	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

11t	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

anonymousdsp	0.43 179	0.27 257	0.53 163	0.44 156	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.89 208	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.33 376	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ccc-4	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

IGEV-Stereo	0.43 179	0.27 257	0.54 175	0.45 174	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.90 216	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.32 372	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJA1	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.11 321	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.71 167	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

NLMM	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.12 324	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.72 171	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

MSCF	0.38 135	0.25 196	0.52 153	0.47 206	0.25 103	0.62 286	0.37 228	0.81 173	0.47 128	0.50 193	0.71 228	0.32 64	0.65 345	0.54 94	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.17 157	0.14 128

rvit_stereo_0080	0.44 193	0.32 392	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

whm_eth	0.44 193	0.32 392	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

sAnonymous2	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 638	0.56 613

CroCo_RVC	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 638	0.56 613

Foundation-i1a	0.37 128	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 195	0.47 363	1.01 269	0.42 101	0.51 200	0.44 102	0.57 231	0.57 295	0.78 198	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.13 71

NLSM1	0.49 233	0.25 196	0.55 190	0.48 239	1.08 639	0.83 419	0.31 135	0.83 186	0.66 223	0.51 200	0.76 243	0.47 165	0.48 211	0.98 274	0.55 375	0.18 229	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.15 173

GASTEREO	0.40 157	0.25 196	0.51 143	0.48 239	0.25 103	0.65 310	0.36 203	0.81 173	0.49 135	0.51 200	0.82 260	0.30 51	0.66 348	0.62 133	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.14 128

tt45	0.45 202	0.23 136	0.46 106	0.45 174	0.33 298	0.79 393	0.32 151	0.78 150	0.41 96	0.51 200	0.44 102	0.49 181	0.37 125	2.14 513	0.34 188	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.18 273

GLC_STEREO	0.39 142	0.25 196	0.41 58	0.54 362	0.23 54	0.48 142	0.30 123	0.73 131	0.58 183	0.52 204	0.73 234	0.51 191	0.31 73	0.64 137	0.42 275	0.17 179	0.20 457	0.23 386	0.19 316	0.21 343	0.17 246

WQFJX	0.51 240	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.87 622	0.75 367	0.39 253	1.29 380	0.77 262	0.53 205	0.52 148	0.55 216	0.55 276	0.95 262	0.60 397	0.17 179	0.19 437	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.18 273

water-stereo	0.39 142	0.20 40	0.48 114	0.44 156	0.27 151	0.50 175	0.26 86	0.92 221	0.51 153	0.53 205	0.78 248	0.55 216	0.49 228	0.42 39	0.42 275	0.16 121	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

gcap-zeroshot	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

MoCha-V2	0.40 157	0.20 40	0.49 122	0.50 273	0.21 24	0.44 108	0.33 164	0.93 230	0.53 167	0.53 205	0.53 155	0.42 136	0.58 306	1.09 312	0.27 69	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.15 173

testlalala	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

test_xeample3	0.42 172	0.28 284	0.69 291	0.43 122	0.33 298	0.56 245	0.38 236	0.79 157	0.45 118	0.53 205	0.46 113	0.44 146	0.44 172	1.38 393	0.31 143	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.17 157	0.16 214

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.41 92	0.37 358	0.49 159	0.41 285	0.64 81	0.59 192	0.54 211	0.66 205	0.31 55	0.26 36	0.41 32	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.15 78	0.13 71

Foundation-i1	0.40 157	0.19 22	0.36 9	0.42 106	0.32 276	0.54 223	0.48 376	1.18 341	0.52 160	0.54 211	0.54 167	0.58 238	0.49 228	0.65 148	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 102	0.22 101	0.56 199	0.42 106	0.35 323	0.50 175	0.45 347	0.62 67	0.49 135	0.54 211	0.66 205	0.32 64	0.30 64	0.38 14	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.14 41	0.13 71

WQFJX1	0.57 302	0.26 224	0.54 175	0.48 239	0.72 576	0.68 331	0.47 363	2.46 648	0.71 241	0.54 211	0.50 137	0.53 206	0.51 246	1.36 387	0.60 397	0.18 229	0.20 457	0.20 270	0.16 238	0.20 298	0.20 351

FSD	0.54 269	0.52 548	0.65 258	0.62 478	0.50 475	0.54 223	0.58 463	0.65 91	0.53 167	0.54 211	0.52 148	0.56 227	0.52 253	0.57 108	0.55 375	0.51 621	0.47 638	0.50 615	0.49 624	0.50 596	0.49 597

rvit_0105_6	0.53 254	0.37 477	0.98 466	0.65 511	0.38 380	0.51 195	0.51 397	0.77 147	1.20 473	0.54 211	0.55 168	0.65 267	0.53 261	0.94 259	0.44 288	0.32 542	0.32 585	0.28 495	0.24 465	0.28 472	0.21 373

test_for_model	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

UniTT-Stereo	0.36 118	0.23 136	0.59 226	0.48 239	0.36 338	0.40 71	0.32 151	0.53 28	0.49 135	0.54 211	0.55 168	0.36 95	0.31 73	0.58 112	0.51 350	0.20 319	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.15 173

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.42 106	0.35 323	0.46 119	0.40 268	0.62 67	0.54 171	0.56 220	0.67 212	0.36 95	0.27 46	0.49 78	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

rvit_0105_4	0.56 294	0.38 484	1.06 497	0.66 517	0.38 380	0.53 213	0.53 416	0.84 192	1.17 452	0.56 220	0.61 185	0.72 291	0.59 307	0.98 274	0.45 303	0.32 542	0.33 590	0.29 506	0.25 479	0.29 483	0.23 413

AIO-test1	0.56 294	0.25 196	0.55 190	0.64 497	0.78 599	0.80 402	0.36 203	1.18 341	1.34 539	0.57 222	0.88 274	0.61 254	0.50 237	1.12 322	0.35 199	0.17 179	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.18 200	0.23 413

tt1	0.62 328	0.32 392	0.51 143	0.54 362	0.26 121	1.16 514	0.48 376	0.95 241	2.47 648	0.57 222	0.77 246	0.49 181	0.81 407	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.15 192	0.19 251	0.20 351

HART	0.45 202	0.22 101	0.54 175	0.50 273	0.26 121	0.41 78	0.29 113	1.03 276	0.50 142	0.58 224	1.45 504	0.61 254	0.35 110	1.08 311	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.14 166	0.19 251	0.14 128

rvit_stereo_0081_aga	0.44 193	0.34 440	0.73 326	0.51 305	0.41 412	0.50 175	0.40 268	0.81 173	0.57 179	0.58 224	0.56 172	0.53 206	0.43 161	0.66 151	0.40 254	0.26 482	0.21 481	0.22 345	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ACVNet-DCA	0.56 294	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

xx1	0.67 375	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 662	0.58 224	0.79 254	0.95 386	0.77 385	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

1test111	0.54 269	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	0.88 238	0.59 389	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

cc1	0.64 347	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 662	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.19 251	0.19 317

Selective-RAFT	0.52 242	0.28 284	0.79 378	0.55 387	0.27 151	0.91 442	0.33 164	0.80 166	0.88 298	0.58 224	0.63 192	0.81 318	0.77 385	1.29 364	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.17 246

CREStereo	0.39 142	0.21 68	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 213	0.29 113	0.77 147	1.11 408	0.58 224	0.71 228	0.51 191	0.41 144	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.14 128
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
DNS	0.39 142	0.27 257	0.57 212	0.47 206	0.28 178	0.49 159	0.25 72	0.90 216	0.50 142	0.59 232	0.55 168	0.66 271	0.39 134	0.43 40	0.27 69	0.23 412	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.21 343	0.20 351

NLMM1	0.56 294	0.27 257	0.60 229	0.47 206	0.74 584	0.68 331	0.43 313	1.83 533	1.04 370	0.59 232	0.62 189	0.51 191	0.47 197	1.33 376	0.57 382	0.18 229	0.21 481	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.15 173

MM-Stereo_test2	0.43 179	0.24 162	0.67 275	0.51 305	0.32 276	0.55 236	0.45 347	0.97 252	0.77 262	0.59 232	0.51 143	0.49 181	0.42 152	0.80 206	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.14 128

trnet	0.39 142	0.21 68	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 213	0.29 113	0.78 150	1.12 412	0.59 232	0.71 228	0.53 206	0.42 152	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.13 71

MC-Stereo	0.43 179	0.23 136	0.48 114	0.51 305	0.28 178	0.39 63	0.32 151	0.88 207	0.68 231	0.60 236	0.84 263	0.56 227	0.61 321	1.03 291	0.31 143	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.13 71

xyz-stereo-finetune	0.48 224	0.25 196	0.54 175	0.42 106	0.23 54	0.80 402	0.42 290	0.80 166	0.80 271	0.61 237	0.62 189	0.54 211	0.43 161	1.70 463	0.58 386	0.15 81	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.15 173

H2IRNET	0.56 294	0.26 224	0.66 269	0.47 206	0.35 323	0.41 78	0.26 86	0.92 221	1.17 452	0.61 237	1.28 442	1.08 430	0.86 435	0.99 281	0.63 409	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.25 479	0.21 343	0.18 273

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 210	0.36 470	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.67 324	0.35 188	0.78 150	1.12 412	0.61 237	0.62 189	0.39 120	0.39 134	0.71 167	0.39 246	0.20 319	0.17 394	0.22 345	0.18 291	0.23 398	0.19 317

MM-Stereo_test3	0.50 238	0.24 162	0.54 175	0.54 362	0.74 584	0.49 159	0.53 416	1.09 312	1.05 375	0.62 240	0.95 287	0.61 254	0.42 152	0.77 191	0.38 235	0.20 319	0.17 394	0.20 270	0.16 238	0.18 200	0.18 273

NLCSM	0.52 242	0.28 284	0.55 190	0.52 326	0.74 584	0.72 351	0.46 355	0.96 249	0.65 220	0.63 241	0.51 143	0.48 172	0.61 321	1.32 372	0.70 433	0.19 277	0.20 457	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.20 351

AIO-test2	0.57 302	0.28 284	0.63 244	0.61 467	0.58 529	0.79 393	0.51 397	1.18 341	1.40 570	0.63 241	1.15 388	0.51 191	0.43 161	1.09 312	0.35 199	0.21 354	0.17 394	0.26 464	0.30 551	0.20 298	0.19 317

rvit_0105_5	0.58 309	0.39 489	1.05 493	0.66 517	0.37 358	0.58 253	0.56 448	0.94 236	1.18 459	0.64 243	0.68 215	0.75 297	0.63 333	0.88 238	0.50 345	0.32 542	0.32 585	0.30 519	0.27 509	0.28 472	0.25 440

PMTNet	0.46 210	0.21 68	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 348	0.27 96	0.74 137	1.04 370	0.64 243	0.70 225	0.55 216	0.47 197	0.86 233	0.35 199	1.00 652	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.15 78	0.13 71

xyz-stereo-finetune2	0.58 309	0.27 257	0.57 212	0.40 75	0.24 76	1.09 500	0.32 151	0.79 157	0.53 167	0.65 245	1.07 341	0.58 238	0.80 403	2.47 545	0.80 473	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.16 114	0.17 246

GCAP-Stereo	0.40 157	0.28 284	0.68 279	0.47 206	0.25 103	0.53 213	0.32 151	0.82 181	0.58 183	0.65 245	0.69 220	0.58 238	0.42 152	0.47 70	0.29 97	0.17 179	0.14 260	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.14 128

XX-Stereo	0.63 335	0.26 224	1.90 610	0.81 596	0.67 563	0.43 97	0.23 50	1.03 276	0.58 183	0.65 245	1.56 536	1.41 516	0.39 134	1.28 360	0.35 199	0.20 319	0.14 260	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.14 128

DLNR-FE	23.17 706	48.55 724	42.94 711	176.85 727	78.48 720	0.35 46	0.21 28	23.51 704	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.55 433	0.44 288	9.85 705	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 724	0.16 214

DLNR_Zeroshot_test	23.17 706	48.52 723	43.29 712	176.68 726	78.69 721	0.35 46	0.21 28	23.41 703	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.56 436	0.44 288	9.57 701	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 724	0.16 214

RCA-Stereo	0.50 238	0.23 136	0.58 220	0.48 239	0.33 298	0.55 236	0.45 347	0.97 252	1.38 560	0.68 250	1.05 335	0.63 261	0.80 403	0.59 114	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.14 128

HH	0.63 335	0.30 341	0.77 365	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 561	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

HanStereo	0.63 335	0.30 341	0.77 365	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 561	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

RAFT+CT+SA	0.58 309	0.29 319	0.60 229	0.66 517	0.37 358	0.42 88	0.55 440	1.27 375	1.03 365	0.70 253	1.22 416	0.60 249	0.70 359	1.64 450	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.22 428	0.21 343	0.18 273

RALCasStereoNet	0.54 269	0.30 341	0.66 269	0.59 440	0.51 487	0.61 277	0.52 408	0.94 236	0.93 318	0.70 253	1.01 311	0.78 307	0.44 172	1.33 376	0.47 324	0.20 319	0.16 362	0.18 192	0.16 238	0.20 298	0.19 317

CCAANet	0.60 317	0.24 162	0.61 234	0.47 206	0.42 418	0.94 455	0.59 472	1.20 354	0.84 285	0.70 253	1.16 393	1.02 412	0.77 385	1.30 366	0.65 414	0.20 319	0.15 323	0.19 217	0.19 316	0.18 200	0.18 273

WCG-NET（raft）	0.45 202	0.21 68	0.55 190	0.40 75	0.24 76	0.50 175	0.36 203	0.73 131	1.09 399	0.71 256	0.76 243	0.92 372	0.51 246	0.84 223	0.34 188	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.14 128

CAS++	0.47 218	0.31 376	0.56 199	0.47 206	0.32 276	0.42 88	0.28 103	1.76 507	0.72 243	0.71 256	0.72 232	0.37 108	0.28 51	0.69 159	0.33 173	0.27 498	0.22 503	0.26 464	0.21 399	0.29 483	0.19 317
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 355	0.34 440	0.86 405	0.59 440	0.40 402	0.50 175	0.41 285	1.09 312	0.93 318	0.71 256	2.50 630	0.82 323	0.57 295	1.03 291	0.49 338	0.25 459	0.28 555	0.29 506	0.28 530	0.36 534	0.20 351

EKT-Stereo	0.53 254	0.30 341	0.73 326	0.58 427	0.60 540	0.51 195	0.48 376	0.94 236	0.90 305	0.71 256	0.88 274	0.77 303	0.43 161	1.07 306	0.40 254	0.22 385	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.22 393

EAI-Stereo	0.65 355	0.28 284	0.69 291	0.53 345	0.27 151	0.60 271	0.40 268	2.28 632	0.64 206	0.71 256	3.18 644	0.57 231	0.43 161	1.06 302	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.17 267	0.17 157	0.17 246

Anonymous3	0.61 324	0.44 513	1.11 514	0.59 440	0.49 468	0.93 454	0.65 493	0.93 230	0.81 274	0.72 261	0.88 274	0.65 267	0.69 354	1.06 302	0.53 364	0.35 568	0.30 571	0.26 464	0.26 497	0.31 502	0.27 475

riskmin	0.56 294	0.27 257	0.60 229	0.43 122	0.31 254	0.83 419	0.42 290	1.14 330	1.04 370	0.73 262	0.75 241	1.11 447	1.01 506	0.81 212	0.51 350	0.20 319	0.14 260	0.24 406	0.15 192	0.24 413	0.25 440

WCG-NET	0.42 172	0.21 68	0.54 175	0.40 75	0.25 103	0.47 133	0.32 151	0.73 131	1.15 439	0.76 263	0.73 234	0.58 238	0.45 178	0.60 126	0.34 188	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.13 71

rvit_stereo_0075_2	0.64 347	0.46 522	1.05 493	0.66 517	0.66 559	0.53 213	0.48 376	1.20 354	1.12 412	0.76 263	0.92 281	0.78 307	0.53 261	1.03 291	0.59 389	0.37 576	0.28 555	0.40 593	0.31 559	0.37 538	0.32 524

test_5	0.65 355	0.30 341	0.75 347	0.67 529	0.50 475	0.92 449	0.52 408	1.39 400	1.12 412	0.76 263	1.11 363	1.00 403	0.90 452	1.53 429	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.23 386	0.22 428	0.21 343	0.19 317

raft+_RVC	0.53 254	0.26 224	0.54 175	0.60 452	0.47 463	0.54 223	0.54 422	1.27 375	0.99 348	0.76 263	1.03 329	0.70 287	0.56 283	0.93 256	0.47 324	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.18 291	0.18 200	0.15 173

XX-TBD	0.46 210	0.70 602	0.35 7	0.79 590	0.25 103	0.58 253	0.26 86	0.69 113	1.27 508	0.76 263	1.00 306	0.45 154	0.33 91	0.47 70	0.37 223	0.19 277	0.15 323	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128

DilatedVolume-Stereo	0.43 179	0.21 68	0.55 190	0.43 122	0.32 276	0.72 351	0.29 113	0.80 166	0.51 153	0.77 268	0.73 234	0.48 172	0.40 140	1.13 325	0.39 246	0.15 81	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.16 114	0.14 128

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 394	0.35 460	1.70 595	0.49 261	0.56 516	0.63 290	0.38 236	2.41 644	0.65 220	0.77 268	1.07 341	1.82 589	0.95 477	0.93 256	0.43 285	0.20 319	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.28 472	0.26 464

anonymousdsp2	0.53 254	0.27 257	0.74 343	0.48 239	0.29 202	0.76 375	0.47 363	1.61 464	0.82 280	0.77 268	0.77 246	0.75 297	0.47 197	1.03 291	0.40 254	0.18 229	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.19 251	0.18 273

DCRE	0.82 460	0.26 224	0.70 297	0.58 427	0.44 439	0.54 223	0.48 376	0.95 241	0.78 266	0.78 271	7.33 678	0.86 344	0.52 253	0.76 188	0.41 264	0.16 121	0.16 362	0.19 217	0.17 267	0.18 200	0.17 246

dd	0.59 314	0.48 531	0.97 463	0.55 387	0.32 276	0.64 294	0.47 363	1.02 271	1.34 539	0.78 271	0.86 267	0.58 238	0.54 268	1.01 287	0.86 490	0.28 512	0.18 419	0.26 464	0.19 316	0.32 511	0.24 428

test-1	0.52 242	0.26 224	1.04 492	0.56 403	0.32 276	0.61 277	0.38 236	1.10 315	0.91 310	0.78 271	1.01 311	0.77 303	0.52 253	0.60 126	0.42 275	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.23 413

quiztm	0.48 224	0.26 224	0.52 153	0.49 261	0.55 512	0.45 112	0.42 290	1.45 417	0.81 274	0.79 274	1.14 379	0.57 231	0.32 83	0.58 112	0.36 211	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.15 173

iRaft-Stereo_5w	0.85 475	0.29 319	0.91 439	0.53 345	0.43 430	0.49 159	0.68 506	0.99 258	0.87 294	0.79 274	1.34 469	1.46 528	0.91 455	5.11 611	1.11 536	0.17 179	0.14 260	0.22 345	0.18 291	0.20 298	0.20 351

TRStereo	0.60 317	0.60 582	0.97 463	0.74 576	0.67 563	0.46 119	0.38 236	1.85 538	0.89 301	0.79 274	0.80 259	0.88 352	0.39 134	1.10 315	0.41 264	0.23 412	0.15 323	0.23 386	0.24 465	0.17 157	0.15 173

Selective-IGEV-i16pc	2.07 636	0.29 319	19.83 691	0.53 345	0.39 391	2.74 648	1.51 637	1.13 328	1.28 513	0.80 277	1.21 413	1.06 423	0.64 337	7.77 670	0.79 468	0.40 587	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.22 370	0.23 413

qqq	0.57 302	0.34 440	0.71 308	0.47 206	0.27 151	0.64 294	0.62 484	1.42 405	0.78 266	0.80 277	0.92 281	0.95 386	0.77 385	0.88 238	0.59 389	0.21 354	0.20 457	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

CREStereo++_RVC	0.47 218	0.21 68	0.38 31	0.45 174	0.38 380	0.45 112	0.25 72	0.75 140	1.29 518	0.80 277	1.21 413	0.47 165	0.37 125	0.53 91	0.44 288	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.80 653	0.18 200	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.64 347	0.39 489	0.71 308	0.51 305	0.27 151	0.56 245	0.42 290	1.03 276	0.91 310	0.80 277	1.00 306	0.68 277	0.52 253	3.25 575	0.45 303	0.22 385	0.15 323	0.24 406	0.18 291	0.27 453	0.16 214

111	0.60 317	0.23 136	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.72 351	0.42 290	1.18 341	1.41 576	0.80 277	1.38 483	1.10 443	0.79 397	0.96 263	0.58 386	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.19 317

ACV-stereo	0.99 515	0.51 544	1.41 562	0.56 403	0.41 412	2.43 637	0.57 459	1.15 332	1.18 459	0.81 282	1.01 311	3.39 654	2.14 645	1.60 443	1.07 527	0.27 498	0.22 503	0.22 345	0.22 428	0.28 472	0.32 524

x	0.54 269	0.31 376	0.61 234	0.47 206	0.30 226	0.67 324	0.47 363	1.53 443	0.79 270	0.81 282	0.83 261	0.78 307	0.70 359	0.70 163	0.62 404	0.21 354	0.19 437	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.20 351

UDGNet	0.72 394	1.17 645	0.80 384	0.77 586	0.41 412	0.77 382	0.38 236	0.97 252	1.34 539	0.81 282	0.88 274	0.71 290	0.60 311	1.21 343	0.54 370	0.52 622	0.19 437	1.02 657	0.26 497	0.71 632	0.31 517

s12784h	0.52 242	0.20 40	0.38 31	0.41 92	0.19 9	0.96 465	0.34 178	1.17 336	1.25 497	0.81 282	0.90 278	0.63 261	0.50 237	1.45 412	0.42 275	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.11 12	0.18 200	0.11 3

rvit_0105_3	0.63 335	0.44 513	1.08 506	0.72 564	0.40 402	0.64 294	0.71 515	1.03 276	1.17 452	0.82 286	0.70 225	0.80 313	0.70 359	0.91 246	0.56 379	0.35 568	0.34 592	0.34 559	0.32 567	0.27 453	0.28 487

GMStereo	0.55 285	0.45 520	0.94 451	0.50 273	0.32 276	0.64 294	0.43 313	1.00 262	1.40 570	0.82 286	0.73 234	0.51 191	0.45 178	0.85 229	0.55 375	0.24 431	0.15 323	0.20 270	0.21 399	0.31 502	0.24 428
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 242	0.24 162	0.61 234	0.49 261	0.30 226	0.90 438	0.29 113	1.07 305	0.83 281	0.83 288	1.02 319	0.62 258	0.43 161	1.35 382	0.41 264	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.17 157	0.15 173

CASnet	0.41 166	0.25 196	0.48 114	0.50 273	0.20 16	0.50 175	0.36 203	0.81 173	0.80 271	0.83 288	0.68 215	0.48 172	0.31 73	0.54 94	0.32 155	0.18 229	0.12 100	0.27 480	0.22 428	0.23 398	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 394	0.35 460	0.62 241	0.69 546	0.46 458	1.14 506	0.44 327	1.37 393	1.01 357	0.83 288	1.17 397	1.33 501	0.96 484	1.43 407	0.95 508	0.33 551	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.27 453	0.29 494

MM-Stereo_test1	0.49 233	0.24 162	0.56 199	0.51 305	0.30 226	0.50 175	0.54 422	0.91 218	1.03 365	0.84 291	0.69 220	0.54 211	0.60 311	1.16 332	0.33 173	0.18 229	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.15 173

11t1	0.52 242	0.28 284	0.68 279	0.51 305	0.28 178	0.83 419	0.39 253	1.22 364	0.63 201	0.84 291	0.74 239	0.68 277	0.68 350	0.91 246	0.57 382	0.21 354	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

ToySt	0.66 364	0.33 415	1.23 532	0.51 305	0.33 298	0.86 432	0.68 506	1.10 315	0.97 336	0.84 291	1.08 346	1.25 479	0.94 472	1.01 287	0.74 446	0.19 277	0.19 437	0.24 406	0.24 465	0.27 453	0.23 413

rafts_anoy	0.52 242	0.29 319	0.59 226	0.59 440	0.50 475	0.53 213	0.40 268	1.11 321	1.03 365	0.84 291	0.83 261	0.68 277	0.54 268	0.72 171	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.26 497	0.21 343	0.18 273

iRaftStereo_RVC	0.47 218	0.26 224	0.64 251	0.50 273	0.29 202	0.53 213	0.33 164	1.05 290	0.77 262	0.84 291	1.00 306	0.55 216	0.37 125	0.81 212	0.40 254	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.19 251	0.15 173

model_zeroshot	0.48 224	0.29 319	0.86 405	0.51 305	0.36 338	0.69 337	0.37 228	1.12 324	0.62 198	0.85 296	0.84 263	0.66 271	0.37 125	0.73 176	0.34 188	0.20 319	0.16 362	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

Any-RAFT	0.53 254	0.24 162	0.47 109	0.47 206	0.27 151	1.00 477	0.25 72	1.58 455	1.05 375	0.85 296	0.99 302	1.06 423	0.47 197	0.70 163	0.32 155	0.18 229	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.16 214

FACV-RUCA	0.63 335	0.34 440	0.82 389	0.62 478	0.65 555	0.81 411	0.41 285	1.44 412	1.07 385	0.86 298	1.14 379	0.61 254	0.69 354	0.80 206	0.53 364	0.28 512	0.19 437	0.47 610	0.21 399	0.35 527	0.25 440

RT-Monster	0.45 202	0.23 136	0.47 109	0.44 156	0.40 402	0.51 195	0.25 72	0.87 198	1.01 357	0.87 299	0.86 267	0.68 277	0.41 144	0.67 155	0.40 254	0.16 121	0.14 260	0.15 49	0.13 127	0.14 41	0.17 246

Selective-IGEV-i1	0.66 364	0.27 257	0.86 405	0.54 362	0.33 298	1.01 478	0.78 532	1.75 500	1.18 459	0.88 300	1.19 406	1.19 462	0.56 283	0.98 274	0.54 370	0.19 277	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.20 351

test_sample2	0.62 328	0.29 319	0.74 343	0.50 273	0.28 178	0.80 402	0.61 481	1.61 464	1.00 354	0.88 300	0.99 302	0.94 377	0.83 420	1.16 332	0.51 350	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.22 393

FADNet_RVC	0.83 466	0.51 544	1.83 608	0.54 362	0.42 418	1.19 521	0.46 355	1.51 435	1.09 399	0.89 302	1.24 422	0.91 364	0.87 440	2.11 511	1.11 536	0.27 498	0.22 503	0.31 525	0.28 530	0.43 569	0.38 557

Reg-Stereo(zero)	0.44 193	0.22 101	0.45 94	0.43 122	0.23 54	0.38 58	0.25 72	0.76 143	1.08 391	0.90 303	0.78 248	0.90 361	0.47 197	0.70 163	0.36 211	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

test_sample1	0.61 324	0.29 319	0.75 347	0.50 273	0.31 254	0.76 375	0.48 376	1.59 457	0.84 285	0.90 303	0.94 286	0.88 352	0.95 477	1.16 332	0.67 425	0.22 385	0.18 419	0.20 270	0.19 316	0.21 343	0.21 373

ICVP	0.63 335	0.33 415	0.57 212	0.61 467	0.40 402	0.80 402	0.58 463	1.61 464	0.89 301	0.90 303	1.24 422	0.88 352	0.73 369	0.72 171	0.88 492	0.29 523	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.24 413	0.27 475
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 485	0.67 594	1.93 612	0.60 452	0.48 464	0.91 442	0.60 477	1.71 490	1.18 459	0.90 303	0.96 290	1.36 507	0.92 458	2.25 526	1.17 545	0.30 528	0.29 566	0.32 540	0.32 567	0.41 558	0.35 540

MyStereo04	0.67 375	0.29 319	1.07 502	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.50 429	1.40 570	0.91 307	0.91 279	0.74 294	0.86 435	1.52 425	0.62 404	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

MSKI-zero shot	0.55 285	0.26 224	0.57 212	0.51 305	0.26 121	0.69 337	0.28 103	1.18 341	0.64 206	0.91 307	1.32 460	0.82 323	0.33 91	1.92 491	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.16 214

test_4	0.53 254	0.22 101	0.56 199	0.54 362	0.32 276	0.64 294	0.39 253	0.80 166	0.62 198	0.92 309	1.87 591	0.68 277	0.42 152	1.16 332	0.37 223	0.15 81	0.13 201	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.15 173

TANstereo	0.44 193	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.65 310	0.26 86	0.79 157	0.83 281	0.93 310	0.98 300	0.51 191	0.46 186	0.54 94	0.35 199	0.18 229	0.24 525	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.26 464

ACVNet	0.63 335	0.31 376	0.54 175	0.54 362	0.36 338	0.80 402	0.46 355	1.37 393	1.07 385	0.93 310	1.30 447	1.08 430	0.85 427	0.80 206	0.94 504	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.18 273

CFNet-ft	0.72 394	0.32 392	0.54 175	0.66 517	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 548	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

FADNet	0.92 495	0.61 584	1.81 604	0.62 478	0.55 512	0.96 465	0.57 459	1.78 515	1.33 536	0.93 310	1.01 311	1.36 507	1.01 506	2.71 556	0.75 451	0.33 551	0.34 592	0.31 525	0.34 583	0.59 616	0.40 561

CFNet_RVC	0.72 394	0.32 392	0.54 175	0.66 517	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 548	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

PSMNet-RUCA	1.02 529	0.97 627	1.44 567	1.23 652	1.10 640	1.40 555	0.62 484	1.69 483	1.38 560	0.94 315	1.53 525	0.97 394	0.83 420	1.17 336	0.93 502	0.69 644	0.34 592	0.99 655	0.60 642	0.97 643	0.64 630

LL-Strereo2	0.52 242	0.33 415	0.69 291	0.52 326	0.37 358	0.70 344	0.30 123	1.13 328	0.67 225	0.94 315	0.78 248	0.91 364	0.42 152	1.05 300	0.42 275	0.17 179	0.16 362	0.29 506	0.25 479	0.21 343	0.16 214

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 513	0.39 489	3.21 646	0.50 273	0.63 550	0.64 294	0.39 253	2.36 639	0.75 249	0.95 317	4.63 661	1.81 586	0.56 283	0.96 263	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.26 497	0.32 511	0.35 540

GANet-ADL	0.60 317	0.35 460	0.72 314	0.64 497	0.40 402	0.68 331	0.51 397	1.49 425	1.12 412	0.95 317	1.08 346	0.91 364	0.57 295	0.76 188	0.55 375	0.26 482	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.23 398	0.25 440

Lsterematch	0.52 242	0.24 162	0.64 251	0.45 174	0.25 103	0.71 348	0.31 135	0.81 173	1.05 375	0.96 319	1.28 442	0.69 283	0.48 211	0.84 223	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

RAFT-Test	0.54 269	0.25 196	0.64 251	0.47 206	0.30 226	0.97 469	0.27 96	1.24 370	0.81 274	0.96 319	1.12 370	1.28 490	0.48 211	0.71 167	0.36 211	0.17 179	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.16 214

Anonymous_2	1.30 573	0.55 560	0.82 389	0.52 326	0.58 529	1.01 478	0.64 491	1.25 372	0.97 336	0.96 319	0.78 248	1.33 501	1.29 571	1.03 291	0.74 446	0.62 638	0.64 658	1.06 658	9.63 703	1.16 652	0.49 597

SA	0.66 364	0.30 341	0.82 389	0.61 467	0.30 226	0.58 253	0.38 236	1.44 412	1.30 524	0.96 319	1.36 476	0.66 271	0.95 477	1.85 486	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.25 445	0.23 451	0.21 343	0.17 246

Selective-IGEV-i16pb	2.29 644	0.33 415	20.08 692	0.56 403	0.40 402	2.61 644	1.54 640	2.60 654	1.87 623	0.97 323	1.68 566	1.38 512	1.01 506	8.19 677	0.92 501	0.37 576	0.21 481	0.22 345	0.26 497	0.25 426	0.28 487

TestStereo1	0.63 335	0.28 284	0.75 347	0.76 583	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

RAFT_CTSACE	0.63 335	0.26 224	0.88 426	0.55 387	0.51 487	0.71 348	0.44 327	0.80 166	0.97 336	0.97 323	1.84 586	1.18 461	0.68 350	1.47 418	0.36 211	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.20 298	0.14 128

SA-5K	0.63 335	0.28 284	0.75 347	0.76 583	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

UCFNet_RVC	0.69 381	0.35 460	0.49 122	0.64 497	0.39 391	0.85 431	0.58 463	1.75 500	1.14 427	0.97 323	1.19 406	1.17 458	0.93 467	0.99 281	0.62 404	0.28 512	0.20 457	0.34 559	0.31 559	0.32 511	0.27 475

UGAM	1.14 556	0.27 257	0.95 455	0.53 345	0.42 418	0.70 344	0.72 518	0.95 241	1.32 532	0.98 328	1.48 516	1.78 585	0.87 440	9.65 687	0.87 491	0.21 354	0.18 419	0.30 519	0.24 465	0.19 251	0.16 214

knoymous	0.51 240	0.29 319	0.47 109	0.43 122	0.30 226	0.55 236	0.55 440	1.02 271	0.77 262	0.98 328	0.85 265	0.94 377	0.56 283	0.85 229	0.45 303	0.20 319	0.14 260	0.26 464	0.14 166	0.23 398	0.23 413

AnonymousM	0.59 314	1.11 639	0.41 58	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.47 363	1.05 290	0.64 206	0.98 328	0.63 192	0.67 275	0.43 161	0.59 114	0.41 264	0.20 319	0.15 323	1.84 667	0.84 655	0.14 41	0.13 71

DFGA-Net	0.72 394	0.40 496	1.40 557	0.52 326	0.45 446	0.83 419	0.44 327	1.28 379	1.08 391	0.99 331	1.19 406	0.70 287	0.55 276	2.14 513	1.16 542	0.18 229	0.16 362	0.24 406	0.23 451	0.27 453	0.25 440

rvit_105_1	0.72 394	0.52 548	1.01 477	0.78 588	0.49 468	0.75 367	0.87 561	1.12 324	1.18 459	0.99 331	0.79 254	0.90 361	0.77 385	1.26 355	0.75 451	0.41 592	0.36 608	0.36 576	0.41 604	0.30 493	0.33 530

RAFT-Stereo-weight	0.47 218	0.24 162	0.53 163	0.48 239	0.27 151	0.60 271	0.35 188	1.02 271	1.07 385	0.99 331	0.78 248	0.76 301	0.28 51	0.76 188	0.36 211	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

CFNet	0.96 503	0.36 470	1.01 477	0.62 478	0.42 418	0.99 475	0.47 363	1.90 553	1.32 532	0.99 331	1.39 487	1.10 443	0.86 435	5.58 627	0.79 468	0.23 412	0.17 394	0.28 495	0.27 509	0.26 439	0.21 373

NVstereo2D	0.92 495	0.41 503	1.48 579	0.72 564	0.72 576	1.20 523	0.87 561	1.75 500	1.38 560	0.99 331	1.13 375	1.26 483	0.98 494	2.21 523	0.89 495	0.43 602	0.20 457	0.38 582	0.24 465	0.57 612	0.63 626

IGEV_i1	0.66 364	0.29 319	0.89 432	0.55 387	0.28 178	0.92 449	0.60 477	1.98 576	0.83 281	1.00 336	1.04 332	1.09 440	0.68 350	1.29 364	0.62 404	0.20 319	0.17 394	0.21 309	0.17 267	0.21 343	0.21 373

FE-Mocha	0.49 233	0.30 341	0.87 417	0.48 239	0.36 338	0.45 112	0.22 37	1.58 455	0.49 135	1.00 336	1.09 351	0.74 294	0.41 144	0.55 100	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.21 309	0.20 353	0.17 157	0.15 173

IGEV-FE	0.53 254	0.30 341	0.99 467	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.94 377	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

IGEV_Zeroshot_test	0.53 254	0.30 341	0.99 467	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.95 386	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

MIM_Stereo	0.57 302	0.24 162	0.92 444	0.46 190	0.30 226	0.54 223	0.28 103	1.27 375	0.75 249	1.00 336	1.16 393	0.93 374	0.53 261	1.45 412	0.61 401	0.16 121	0.16 362	0.20 270	0.19 316	0.17 157	0.14 128

FENet	0.60 317	0.28 284	0.63 244	0.54 362	0.33 298	0.83 419	0.38 236	1.27 375	1.07 385	1.00 336	0.86 267	0.99 402	0.85 427	0.96 263	0.68 429	0.22 385	0.15 323	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.23 413

UGAM-zero	1.00 520	0.30 341	0.93 446	0.47 206	0.30 226	0.57 250	0.25 72	2.25 628	0.63 201	1.01 342	1.10 357	2.73 642	1.85 627	6.26 638	0.40 254	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.17 246

cross-raft	0.54 269	0.25 196	0.61 234	0.52 326	0.29 202	0.68 331	0.37 228	1.46 419	0.76 258	1.01 342	1.06 337	1.28 490	0.46 186	0.71 167	0.35 199	0.15 81	0.12 100	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.14 128

Gwc-CoAtRS	0.52 242	0.24 162	0.68 279	0.48 239	0.29 202	0.64 294	0.25 72	1.16 334	1.08 391	1.01 342	1.00 306	1.12 448	0.56 283	0.69 159	0.37 223	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.15 78	0.15 173

NOSS_ROB	1.26 570	0.46 522	0.62 241	0.56 403	0.38 380	1.06 491	0.78 532	1.73 492	1.40 570	1.01 342	1.43 496	1.10 443	0.75 374	10.62 692	0.65 414	0.45 608	0.43 626	0.48 612	0.45 614	0.44 575	0.41 566

PAM_32	0.77 434	0.28 284	1.03 488	0.52 326	0.30 226	1.32 541	0.35 188	1.97 574	0.65 220	1.02 346	1.06 337	3.05 648	1.49 597	0.96 263	0.36 211	0.19 277	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.19 251	0.19 317

GES	0.66 364	0.34 440	0.90 436	0.59 440	0.38 380	0.94 455	0.57 459	2.11 602	0.86 289	1.02 346	1.11 363	0.66 271	0.79 397	0.99 281	0.61 401	0.27 498	0.19 437	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.30 507

HCRNet	0.70 385	0.39 489	0.73 326	0.60 452	0.59 537	0.76 375	0.35 188	1.22 364	1.13 424	1.02 346	0.99 302	1.02 412	0.76 382	2.19 521	0.70 433	0.28 512	0.19 437	0.28 495	0.23 451	0.25 426	0.23 413

RASNet	1.12 551	0.30 341	0.91 439	0.66 517	0.77 597	0.97 469	0.57 459	1.37 393	1.35 548	1.02 346	1.34 469	2.11 618	1.43 587	7.09 658	1.39 574	0.19 277	0.17 394	0.17 149	0.19 316	0.18 200	0.16 214

MyStereo06	0.61 324	0.28 284	0.95 455	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.78 515	0.67 225	1.03 350	1.12 370	1.13 453	0.56 283	0.78 198	0.41 264	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

4D-IteraStereo	0.48 224	0.24 162	0.76 357	0.50 273	0.44 439	0.66 319	0.31 135	0.87 198	1.02 361	1.03 350	0.72 232	0.78 307	0.32 83	0.64 137	0.37 223	0.17 179	0.11 38	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.13 71

DN-CSS_ROB	0.64 347	0.32 392	1.05 493	0.55 387	0.40 402	0.54 223	0.45 347	1.21 356	0.93 318	1.03 350	1.47 511	0.69 283	0.63 333	1.76 476	0.49 338	0.18 229	0.14 260	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.20 351

GANet-RSSM	0.72 394	0.28 284	0.63 244	0.64 497	0.58 529	0.80 402	0.58 463	1.89 550	1.08 391	1.04 353	1.25 426	1.15 456	1.04 517	1.49 420	0.62 404	0.25 459	0.19 437	0.22 345	0.22 428	0.22 370	0.21 373

Select-FE	0.74 417	0.39 489	1.56 585	0.55 387	0.46 458	0.40 71	0.22 37	1.86 541	0.68 231	1.05 354	1.31 453	1.82 589	1.74 617	1.11 318	0.38 235	0.21 354	0.16 362	0.21 309	0.25 479	0.19 251	0.31 517

PAM	0.76 432	0.29 319	1.08 506	0.52 326	0.33 298	1.38 551	0.39 253	2.01 584	0.67 225	1.06 355	0.96 290	2.89 646	1.43 587	0.86 233	0.35 199	0.19 277	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.20 351

MIPNet	0.56 294	0.28 284	0.94 451	0.49 261	0.33 298	0.66 319	0.38 236	1.35 390	1.08 391	1.06 355	0.92 281	0.60 249	0.79 397	0.73 176	0.52 357	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

CFNet-RSSM	0.54 269	0.24 162	0.70 297	0.48 239	0.28 178	0.60 271	0.27 96	1.49 425	1.14 427	1.06 355	0.93 284	1.08 430	0.54 268	0.70 163	0.35 199	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.14 128

mmm	0.63 335	0.35 460	0.72 314	0.51 305	0.30 226	0.86 432	0.54 422	1.59 457	0.86 289	1.07 358	1.38 483	0.79 311	0.75 374	0.91 246	0.58 386	0.22 385	0.18 419	0.29 506	0.25 479	0.25 426	0.23 413

test_sample3	0.68 379	0.32 392	0.88 426	0.52 326	0.30 226	0.97 469	0.52 408	1.86 541	1.15 439	1.08 359	1.11 363	0.88 352	0.71 364	1.17 336	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.25 445	0.25 479	0.25 426	0.25 440

AACVNet	0.86 480	0.35 460	0.79 378	0.82 604	0.39 391	0.76 375	0.49 388	1.61 464	0.81 274	1.08 359	1.33 462	1.30 494	0.93 467	4.34 596	0.74 446	0.25 459	0.21 481	0.28 495	0.22 428	0.29 483	0.25 440

GwcNet-ADL	0.64 347	0.31 376	0.79 378	0.56 403	0.41 412	0.60 271	0.58 463	1.41 403	1.26 502	1.08 359	1.13 375	0.91 364	0.60 311	1.04 297	0.78 462	0.27 498	0.18 419	0.18 192	0.18 291	0.25 426	0.29 494

RAFT	0.64 347	0.30 341	0.73 326	0.59 440	0.33 298	0.68 331	0.58 463	1.04 282	0.76 258	1.08 359	1.19 406	1.65 567	0.93 467	1.06 302	0.56 379	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.24 465	0.22 370	0.17 246

APVNet	1.06 536	0.53 554	1.42 564	0.84 608	0.79 602	1.92 610	0.82 547	1.90 553	1.08 391	1.08 359	1.43 496	1.56 547	1.13 541	3.07 568	1.58 597	0.31 535	0.34 592	0.42 598	0.36 592	0.36 534	0.37 551

FADNet-RVC-Resample	0.84 471	0.47 527	2.10 619	0.61 467	0.45 446	1.07 493	0.61 481	1.59 457	1.20 473	1.08 359	0.98 300	1.03 417	0.98 494	2.17 516	0.72 442	0.23 412	0.22 503	0.30 519	0.32 567	0.35 527	0.34 535

CBFPSM	0.92 495	0.33 415	1.86 609	0.49 261	0.38 380	1.75 590	0.84 551	1.39 400	1.12 412	1.09 365	0.99 302	2.37 628	1.66 614	1.32 372	1.42 583	0.19 277	0.18 419	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.33 530

TransformOpticalFlow	0.96 503	0.28 284	0.89 432	0.52 326	0.31 254	0.66 319	0.54 422	1.75 500	1.12 412	1.09 365	1.44 501	1.37 510	1.01 506	6.70 651	0.42 275	0.19 277	0.12 100	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.19 317

CRE-IMP	0.55 285	0.30 341	0.74 343	0.52 326	0.29 202	0.79 393	0.25 72	1.04 282	0.72 243	1.09 365	0.95 287	0.81 318	0.57 295	1.10 315	0.50 345	0.21 354	0.14 260	0.23 386	0.19 316	0.28 472	0.22 393

RALAANet	0.60 317	0.33 415	0.87 417	0.62 478	0.50 475	0.69 337	0.31 135	1.21 356	1.06 380	1.09 365	1.16 393	0.88 352	0.46 186	1.22 344	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.17 246

xxxx	1.51 595	0.28 284	0.68 279	0.54 362	0.28 178	1.16 514	0.44 327	2.19 621	1.29 518	1.09 365	1.36 476	1.22 468	0.85 427	1.79 479	15.70 695	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.20 353	0.22 370	0.23 413

PSMNet-RSSM	0.72 394	0.30 341	0.61 234	0.63 488	0.42 418	0.73 356	0.56 448	1.92 560	1.10 406	1.09 365	1.37 478	1.22 468	0.98 494	1.28 360	0.72 442	0.27 498	0.19 437	0.27 480	0.29 542	0.24 413	0.24 428

GwcNet-RSSM	0.77 434	0.32 392	1.01 477	0.62 478	0.54 506	0.78 387	0.51 397	1.73 492	1.20 473	1.09 365	1.37 478	1.46 528	0.85 427	1.53 429	1.09 530	0.25 459	0.18 419	0.23 386	0.24 465	0.20 298	0.19 317

PSMNet_ROB	0.90 490	0.52 548	1.17 526	0.72 564	0.61 543	1.27 533	1.12 608	1.76 507	1.12 412	1.09 365	1.28 442	1.45 525	0.89 451	1.65 451	1.42 583	0.33 551	0.25 534	0.37 579	0.39 599	0.35 527	0.29 494

DCANet-4	0.54 269	0.26 224	1.07 502	0.42 106	0.24 76	0.48 142	0.36 203	0.99 258	1.30 524	1.10 373	1.02 319	0.56 227	0.75 374	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

fff	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

ASMatch	0.88 485	0.26 224	0.69 291	0.51 305	0.35 323	0.48 142	0.37 228	1.12 324	0.92 316	1.10 373	3.28 646	0.96 392	0.98 494	4.90 608	0.49 338	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.19 316	0.19 251	0.27 475

csc	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

cscssc	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

CC-Net-ROB	1.49 592	1.26 649	1.27 541	0.88 623	0.79 602	1.76 592	1.00 593	1.79 521	1.26 502	1.10 373	1.61 550	1.21 466	0.99 502	8.13 674	0.84 485	1.09 659	0.41 623	2.20 669	0.46 617	1.20 655	0.48 593

TCMNet	1.01 526	0.60 582	2.10 619	0.86 615	1.33 658	1.14 506	0.67 502	1.69 483	1.23 488	1.11 379	1.57 540	1.30 494	0.97 487	2.01 501	1.50 594	0.31 535	0.31 577	0.38 582	0.34 583	0.42 563	0.36 546

test_sample5	0.69 381	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.11 379	1.25 426	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

z-ln-s-r	1.02 529	0.55 560	2.09 618	0.52 326	0.55 512	0.78 387	0.87 561	1.47 421	1.34 539	1.12 381	1.62 552	1.37 510	1.06 524	2.62 553	3.32 647	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.21 373

GMStereo_Zeroshot	0.67 375	0.61 584	1.01 477	0.64 497	0.37 358	0.84 428	0.35 188	1.05 290	1.12 412	1.12 381	1.06 337	1.27 487	0.54 268	1.19 339	0.59 389	0.32 542	0.17 394	0.31 525	0.18 291	0.52 603	0.22 393

ADStereo(finetuned)	0.57 302	0.24 162	1.06 497	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.35 188	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	1.20 556	0.84 223	0.51 350	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

Patchmatch Stereo++	0.55 285	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273
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
STrans-v2	1.04 535	0.28 284	0.96 461	0.49 261	0.32 276	0.68 331	0.79 536	2.47 649	1.12 412	1.12 381	1.46 510	1.40 513	1.46 592	6.70 651	0.43 285	0.18 229	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.18 273

PSM-adaLoss	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.41 285	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.82 323	0.61 321	1.06 302	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ROB_FTStereo_v2	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.42 290	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.12 322	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ROB_FTStereo	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.25 72	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.95 287	0.82 323	0.61 321	1.15 328	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

HUI-Stereo	0.52 242	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.30 123	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	0.79 203	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

iGMRVC	0.56 294	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.38 236	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.52 425	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

iRAFT	0.55 285	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

RAFT-IKP	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.59 264	0.36 203	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.61 321	1.22 344	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

DCANet	0.54 269	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.36 203	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	0.92 458	0.81 212	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

TDLM	1.06 536	0.44 513	0.79 378	0.63 488	0.50 475	0.89 435	1.44 633	1.48 423	1.26 502	1.12 381	1.40 489	1.08 430	0.98 494	6.65 647	0.78 462	0.33 551	0.21 481	0.33 549	0.26 497	0.37 538	0.24 428

AdaStereo	0.70 385	0.43 510	0.75 347	0.73 572	0.37 358	0.92 449	0.53 416	1.85 538	1.18 459	1.12 381	1.23 420	1.07 429	0.65 345	0.96 263	0.63 409	0.31 535	0.15 323	0.32 540	0.21 399	0.29 483	0.22 393
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.
ITSA-stereo	0.82 460	0.36 470	0.82 389	0.54 362	0.31 254	0.80 402	0.47 363	2.17 618	1.67 606	1.13 396	1.13 375	0.94 377	0.86 435	2.46 543	1.00 518	0.26 482	0.23 516	0.28 495	0.27 509	0.28 472	0.36 546

1111x	1.70 615	0.29 319	0.86 405	0.51 305	0.27 151	1.01 478	0.68 506	2.22 625	1.28 513	1.13 396	1.40 489	1.21 466	1.10 533	5.53 624	15.20 693	0.22 385	0.21 481	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.22 393

cf-r	0.73 412	0.30 341	0.77 365	0.55 387	0.63 550	0.78 387	0.48 376	1.79 521	1.15 439	1.13 396	1.26 433	1.43 518	0.87 440	1.40 404	0.85 488	0.25 459	0.18 419	0.22 345	0.23 451	0.19 251	0.19 317

test_sample6	0.71 392	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.82 413	0.58 463	1.79 521	1.15 439	1.14 399	1.33 462	0.91 364	0.79 397	1.31 368	0.74 446	0.27 498	0.21 481	0.27 480	0.29 542	0.28 472	0.27 475

test_sample4	0.69 381	0.33 415	0.91 439	0.51 305	0.30 226	0.92 449	0.52 408	1.87 544	1.15 439	1.14 399	1.18 399	0.87 348	0.75 374	1.18 338	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.26 497	0.26 439	0.25 440

DualNet	0.70 385	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.14 399	1.33 462	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

NINENet	0.77 434	0.37 477	0.78 375	0.62 478	0.51 487	2.34 633	0.42 290	1.83 533	1.04 370	1.14 399	1.23 420	1.03 417	0.62 327	1.24 351	0.70 433	0.28 512	0.23 516	0.31 525	0.21 399	0.26 439	0.25 440

NRIStereo	0.60 317	0.29 319	0.69 291	0.53 345	0.28 178	0.63 290	0.33 164	1.08 311	0.87 294	1.14 399	0.87 272	0.91 364	0.59 307	2.24 524	0.49 338	0.20 319	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.21 343	0.17 246

PS-NSSS	0.99 515	0.58 571	0.93 446	0.58 427	0.57 520	0.91 442	0.80 542	1.81 527	1.14 427	1.14 399	1.67 564	1.00 403	0.83 420	4.62 601	0.78 462	0.37 576	0.31 577	0.52 619	0.32 567	0.45 579	0.38 557

MyStereo05	0.66 364	0.28 284	1.07 502	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.34 388	1.41 576	1.15 405	0.91 279	0.77 303	0.80 403	1.41 406	0.63 409	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

ffm	0.72 394	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 648	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

ff1	1.37 582	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 648	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

mmx	1.39 585	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

xxx	1.39 585	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

iRaft-Stereo_20w	0.65 355	0.31 376	1.00 473	0.47 206	0.34 319	0.73 356	0.30 123	2.96 659	0.70 237	1.15 405	1.14 379	0.76 301	0.65 345	1.11 318	0.38 235	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.18 273

FINET	0.97 509	0.54 555	1.60 589	0.63 488	0.79 602	1.08 494	1.07 603	1.56 453	2.20 641	1.15 405	1.49 518	0.94 377	0.88 445	2.32 531	1.05 522	0.42 596	0.35 603	0.32 540	0.28 530	0.43 569	0.38 557

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 546	1.02 632	1.00 473	0.82 604	0.67 563	1.93 611	0.93 578	1.62 468	1.11 408	1.15 405	1.25 426	1.50 537	0.79 397	1.96 497	0.76 454	1.89 666	0.34 592	0.79 646	0.36 592	1.25 656	0.83 642

MSMDNet	0.66 364	0.32 392	0.87 417	0.49 261	0.37 358	0.79 393	0.40 268	1.43 411	1.31 528	1.15 405	1.31 453	1.24 475	0.63 333	0.88 238	0.57 382	0.21 354	0.16 362	0.26 464	0.19 316	0.39 551	0.24 428

DISCO	1.03 532	0.34 440	1.11 514	0.69 546	0.45 446	2.07 620	0.84 551	2.13 603	1.50 589	1.15 405	1.33 462	2.40 630	1.07 528	2.60 551	1.51 595	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.20 353	0.31 502	0.27 475

MyStereo8	0.65 355	0.29 319	1.00 473	0.58 427	0.49 468	0.91 442	0.35 188	1.18 341	1.31 528	1.16 415	1.27 436	0.90 361	0.64 337	0.72 171	0.95 508	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.18 291	0.22 370	0.26 464

CoDeX	0.73 412	0.29 319	0.93 446	0.54 362	0.36 338	1.14 506	0.61 481	2.34 638	1.17 452	1.16 415	1.25 426	0.91 364	0.87 440	1.33 376	0.64 413	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.18 273

PCWNet_CMD	0.66 364	0.32 392	0.88 426	0.49 261	0.37 358	0.78 387	0.40 268	1.42 405	1.31 528	1.16 415	1.31 453	1.25 479	0.62 327	0.89 243	0.57 382	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.19 316	0.40 555	0.25 440

raft_robust	0.68 379	0.30 341	0.64 251	0.52 326	0.26 121	0.54 223	0.35 188	1.33 383	1.24 494	1.16 415	1.07 341	0.60 249	0.54 268	3.58 585	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.16 214

DeepStereo_RVC	0.55 285	0.29 319	0.72 314	0.51 305	0.30 226	0.59 264	0.33 164	1.03 276	0.70 237	1.16 415	0.93 284	0.83 330	0.94 472	0.96 263	0.54 370	0.21 354	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.24 413	0.24 428

GEStereo_RVC	0.90 490	0.37 477	0.99 467	0.64 497	0.50 475	0.95 459	0.79 536	2.42 645	1.17 452	1.16 415	1.11 363	1.26 483	0.92 458	3.24 574	0.90 498	0.29 523	0.19 437	0.23 386	0.20 353	0.27 453	0.29 494

CFNet_pseudo	0.66 364	0.32 392	0.86 405	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.24 475	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.33 549	0.19 316	0.36 534	0.25 440

PA-Net	1.01 526	0.57 568	1.29 543	0.64 497	0.74 584	1.19 521	0.84 551	1.69 483	1.43 581	1.16 415	1.19 406	1.32 499	1.19 553	3.42 580	1.25 552	0.29 523	0.45 633	0.33 549	0.49 624	0.32 511	0.47 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 364	0.33 415	0.86 405	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.23 473	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.35 568	0.20 353	0.37 538	0.25 440

DispNO	0.93 498	0.30 341	1.34 554	0.55 387	0.55 512	0.89 435	0.49 388	1.48 423	1.21 479	1.17 424	1.27 436	1.19 462	0.90 452	5.23 614	0.74 446	0.22 385	0.17 394	0.24 406	0.21 399	0.19 251	0.20 351

AFF-stereo	0.58 309	0.25 196	0.64 251	0.46 190	0.29 202	0.34 38	0.38 236	1.15 332	1.14 427	1.17 424	1.60 546	1.10 443	0.71 364	0.97 271	0.43 285	0.13 26	0.11 38	0.19 217	0.19 316	0.17 157	0.14 128

SFCPSM	0.70 385	0.28 284	1.02 484	0.51 305	0.38 380	1.37 548	0.66 498	2.00 580	1.03 365	1.17 424	1.21 413	0.82 323	0.78 393	1.03 291	0.53 364	0.21 354	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.21 343	0.19 317

DMCA	0.67 375	0.34 440	0.90 436	0.51 305	0.44 439	0.86 432	0.47 363	1.42 405	1.02 361	1.17 424	1.12 370	1.23 473	0.75 374	0.78 198	0.95 508	0.25 459	0.19 437	0.27 480	0.19 316	0.24 413	0.27 475

DeepPrunerF	1.60 604	0.73 605	5.81 664	0.88 623	1.19 652	0.91 442	0.95 583	2.19 621	5.24 681	1.17 424	1.30 447	1.19 462	1.30 575	4.90 608	1.66 602	0.42 596	0.34 592	0.52 619	0.47 619	0.41 558	0.40 561

iinet-f	0.99 515	0.45 520	3.71 651	0.55 387	0.43 430	1.81 600	0.68 506	1.14 330	1.14 427	1.18 429	1.42 492	1.58 551	1.44 589	1.34 381	1.59 599	0.24 431	0.23 516	0.20 270	0.19 316	0.26 439	0.25 440

IPLGR	0.58 309	0.27 257	1.14 522	0.48 239	0.28 178	0.65 310	0.33 164	1.22 364	1.13 424	1.18 429	1.05 335	0.69 283	0.66 348	0.96 263	0.52 357	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.18 273

ac_64	0.82 460	0.29 319	0.81 385	0.71 560	0.60 540	1.05 488	0.54 422	1.99 579	0.92 316	1.18 429	1.06 337	1.99 609	1.08 529	1.94 495	0.97 513	0.27 498	0.22 503	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.19 317

HITNet	0.65 355	0.40 496	0.77 365	0.48 239	0.24 76	1.05 488	0.49 388	1.76 507	1.02 361	1.18 429	1.18 399	0.89 360	0.80 403	0.85 229	0.79 468	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.17 267	0.29 483	0.15 173
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.55 285	0.23 136	0.71 308	0.53 345	0.28 178	0.61 277	0.40 268	0.92 221	1.05 375	1.19 433	0.68 215	0.93 374	0.44 172	1.67 456	0.39 246	0.15 81	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.14 128

LCNet	0.72 394	0.28 284	0.52 153	0.55 387	0.31 254	0.69 337	0.54 422	1.00 262	0.88 298	1.19 433	1.34 469	0.97 394	1.34 580	2.56 549	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.27 453	0.73 638

HGLStereo	0.85 475	0.38 484	0.94 451	0.80 593	1.03 635	1.17 516	0.58 463	1.52 437	1.20 473	1.19 433	1.62 552	1.13 453	1.20 556	1.80 480	1.06 524	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.21 399	0.23 398	0.27 475

hitnet-ft	0.79 446	0.35 460	0.57 212	0.58 427	0.42 418	0.96 465	0.46 355	1.47 421	1.33 536	1.19 433	1.22 416	1.81 586	0.98 494	1.66 455	0.94 504	0.33 551	0.28 555	0.34 559	0.27 509	0.35 527	0.31 517

DDVS	0.78 442	0.41 503	0.94 451	0.60 452	0.43 430	1.30 538	0.43 313	1.40 402	0.91 310	1.20 437	1.15 388	1.43 518	0.64 337	2.18 519	0.89 495	0.28 512	0.22 503	0.26 464	0.23 451	0.31 502	0.33 530

BUS	0.74 417	0.32 392	0.68 279	0.54 362	0.44 439	2.34 633	0.42 290	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.03 417	0.62 327	0.91 246	0.70 433	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

BSDual-CNN	0.71 392	0.32 392	0.68 279	0.54 362	0.44 439	1.27 533	0.65 493	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

hknet	0.77 434	0.32 392	0.95 455	0.54 362	0.38 380	1.27 533	0.65 493	2.16 612	1.07 385	1.20 437	1.11 363	1.59 552	0.81 407	1.37 389	0.66 420	0.22 385	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

Ntro	1.64 608	1.15 643	1.23 532	2.48 674	1.83 665	2.09 622	1.16 613	1.96 570	1.38 560	1.21 441	1.62 552	1.62 556	1.29 571	1.87 488	1.11 536	3.04 678	0.56 652	1.82 666	0.64 644	2.80 674	2.05 672

psmg	0.72 394	0.32 392	0.68 279	0.50 273	0.44 439	1.48 566	0.75 524	1.94 567	0.98 341	1.21 441	1.33 462	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.19 437	0.25 445	0.25 479	0.23 398	0.22 393

ADLNet2	0.88 485	0.34 440	1.17 526	0.77 586	0.64 553	1.12 504	0.76 527	1.74 497	1.24 494	1.21 441	1.65 559	1.71 574	1.05 521	1.67 456	1.17 545	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.22 428	0.26 439	0.29 494

UNet	0.83 466	0.34 440	1.31 545	0.58 427	0.74 584	1.58 576	0.49 388	1.41 403	1.04 370	1.21 441	1.08 346	1.54 544	1.12 537	1.65 451	1.09 530	0.23 412	0.17 394	0.25 445	0.20 353	0.25 426	0.22 393

BEATNet_4x	0.73 412	0.49 534	1.17 526	0.53 345	0.26 121	1.03 485	0.55 440	1.82 528	1.06 380	1.21 441	1.22 416	0.96 392	0.91 455	1.01 287	1.06 524	0.21 354	0.14 260	0.24 406	0.19 316	0.37 538	0.21 373

DualNet (step1)	0.83 466	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.57 631	0.28 555	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

test_sample9	1.86 625	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	2.27 528	7.92 675	0.57 631	12.61 710	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

test_sample7	0.74 417	0.37 477	0.76 357	0.52 326	0.35 323	0.91 442	0.67 502	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.31 535	0.28 555	0.32 540	0.31 559	0.33 520	0.29 494

CFNet_ucs	0.70 385	0.33 415	0.88 426	0.50 273	0.43 430	0.74 361	0.44 327	1.60 461	1.29 518	1.22 446	1.54 530	1.09 440	0.63 333	0.99 281	0.59 389	0.25 459	0.20 457	0.37 579	0.21 399	0.40 555	0.28 487

AASNet	0.76 432	0.35 460	0.91 439	0.79 590	0.81 609	1.14 506	0.56 448	2.02 588	1.08 391	1.22 446	1.24 422	0.93 374	0.76 382	0.77 191	1.16 542	0.27 498	0.23 516	0.24 406	0.20 353	0.28 472	0.24 428

IRAFT_RVC	0.88 485	0.28 284	0.76 357	0.63 488	0.31 254	0.65 310	1.02 596	1.22 364	0.94 322	1.22 446	1.04 332	1.01 410	0.98 494	5.82 632	0.53 364	0.22 385	0.12 100	0.25 445	0.20 353	0.20 298	0.19 317

SMFormer	0.75 426	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.24 428

tta	0.75 426	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.18 200	0.18 273

qqq1	0.72 394	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

fff1	0.72 394	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

IER	0.70 385	0.31 376	1.02 484	0.48 239	0.52 499	1.34 545	0.51 397	1.17 336	0.99 348	1.23 452	1.34 469	1.12 448	1.11 534	0.99 281	0.71 439	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.21 399	0.20 298	0.19 317

UDG	1.41 588	2.65 686	0.99 467	1.44 659	1.64 664	1.34 545	0.80 542	1.60 461	1.23 488	1.23 452	1.71 569	2.01 611	1.34 580	1.47 418	1.41 579	0.90 650	0.54 651	2.29 671	0.75 650	1.84 661	1.04 652

iResNetv2_ROB	0.80 449	0.37 477	1.71 597	0.56 403	0.37 358	0.94 455	0.64 491	1.73 492	1.34 539	1.23 452	1.42 492	1.26 483	0.92 458	1.85 486	0.56 379	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.14 166	0.24 413	0.19 317

G2L-ROB	0.73 412	0.25 196	0.76 357	0.54 362	0.39 391	0.95 459	0.66 498	1.66 478	1.09 399	1.24 459	1.02 319	1.64 564	0.71 364	1.63 448	1.02 520	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.20 298	0.22 393

PSM-softLoss	0.78 442	0.31 376	0.77 365	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

KMStereo	0.78 442	0.31 376	0.77 365	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

test_xeample	1.45 591	0.28 284	0.65 258	0.51 305	0.28 178	0.94 455	0.59 472	2.14 607	1.29 518	1.24 459	1.51 523	0.88 352	0.86 435	1.46 414	15.10 692	0.22 385	0.20 457	0.22 345	0.20 353	0.22 370	0.22 393

acv_ft	0.75 426	0.31 376	0.95 455	0.70 552	0.86 620	1.24 529	0.53 416	1.44 412	1.07 385	1.24 459	1.30 447	1.08 430	0.92 458	0.80 206	1.34 565	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.21 343	0.18 273

CSP-Net	0.97 509	0.38 484	0.83 394	0.53 345	0.41 412	1.63 580	0.77 530	2.00 580	1.05 375	1.25 464	1.20 411	1.33 501	0.83 420	4.93 610	0.85 488	0.32 542	0.22 503	0.20 270	0.20 353	0.23 398	0.25 440

HHNet	0.62 328	0.26 224	0.63 244	0.43 122	0.45 446	0.50 175	0.58 463	1.07 305	1.01 357	1.25 464	2.23 616	0.70 287	0.61 321	1.07 306	0.47 324	0.20 319	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.30 507

Syn2CoEx	1.14 556	0.69 599	1.66 592	0.80 593	0.67 563	1.40 555	0.88 564	2.06 597	1.54 595	1.25 464	1.58 543	1.42 517	1.50 599	4.09 590	1.40 575	0.36 572	0.32 585	0.34 559	0.29 542	0.29 483	0.34 535

DIP-Stereo	0.62 328	0.30 341	0.83 394	0.48 239	0.36 338	0.95 459	0.33 164	2.37 641	0.67 225	1.25 464	1.00 306	0.68 277	0.51 246	0.91 246	0.61 401	0.18 229	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.19 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 638	1.41 655	1.64 590	2.80 676	2.31 675	2.31 632	1.24 619	2.32 634	2.14 639	1.26 468	2.39 623	2.66 639	1.48 595	5.95 636	1.06 524	3.20 682	0.45 633	2.37 673	0.89 658	2.83 677	2.37 677

DGSMNet	1.14 556	0.76 611	2.49 636	0.81 596	0.86 620	1.39 553	1.39 630	2.13 603	1.35 548	1.26 468	1.63 556	1.48 535	0.98 494	1.75 471	1.10 533	0.45 608	0.43 626	0.55 630	0.49 624	0.75 635	0.70 635

psm_up	0.77 434	0.34 440	0.70 297	0.66 517	0.58 529	1.05 488	0.92 574	1.52 437	1.12 412	1.26 468	1.16 393	1.31 498	1.23 562	1.20 341	0.81 475	0.25 459	0.29 566	0.31 525	0.27 509	0.27 453	0.25 440

GANetREF_RVC	1.07 538	0.86 620	1.31 545	0.82 604	0.53 502	1.41 560	1.31 626	1.76 507	1.52 592	1.27 471	1.31 453	1.46 528	1.24 565	2.03 503	0.96 512	0.56 630	0.45 633	0.67 641	0.50 628	0.88 641	0.59 620
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
iResNet_ROB	0.77 434	0.30 341	0.99 467	0.57 421	0.36 338	0.83 419	0.36 203	2.33 635	1.58 599	1.27 471	1.30 447	1.25 479	0.84 424	1.65 451	0.79 468	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.27 475

RT-IGEV	0.77 434	0.28 284	0.93 446	0.55 387	0.33 298	1.01 478	0.83 550	2.03 591	0.93 318	1.28 473	1.58 543	1.77 582	1.17 545	1.04 297	0.49 338	0.23 412	0.16 362	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.26 464

G2L-Stereo_test	0.73 412	0.27 257	0.74 343	0.49 261	0.40 402	0.90 438	0.81 545	1.53 443	1.14 427	1.28 473	1.27 436	1.52 542	0.72 367	1.62 446	0.94 504	0.19 277	0.14 260	0.16 100	0.15 192	0.18 200	0.19 317

anonymousa	0.72 394	0.27 257	0.75 347	0.47 206	0.63 550	1.43 562	0.45 347	1.24 370	0.89 301	1.28 473	1.75 576	1.62 556	1.13 541	0.69 159	0.59 389	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.25 479	0.20 298	0.18 273

Wz-Net-LNSev	1.03 532	0.67 594	2.71 642	0.64 497	0.84 613	1.75 590	1.00 593	1.80 524	1.32 532	1.28 473	1.25 426	1.65 567	1.22 560	1.39 398	1.40 575	0.28 512	0.26 540	0.24 406	0.23 451	0.33 520	0.32 524

Sa-1000	0.72 394	0.29 319	0.76 357	0.59 440	0.30 226	0.73 356	0.37 228	1.62 468	1.33 536	1.28 473	2.04 607	0.86 344	0.75 374	1.84 483	0.38 235	0.19 277	0.14 260	0.25 445	0.23 451	0.20 298	0.16 214

test_1	0.54 269	0.22 101	0.68 279	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.28 473	0.68 215	0.87 348	0.45 178	1.67 456	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

iResNet	0.75 426	0.40 496	1.36 555	0.67 529	0.29 202	0.92 449	0.59 472	1.52 437	1.25 497	1.28 473	1.48 516	0.94 377	0.76 382	1.62 446	0.78 462	0.18 229	0.14 260	0.18 192	0.15 192	0.22 370	0.23 413

GCST	1.08 541	1.47 660	0.93 446	1.73 663	1.14 648	1.30 538	0.31 135	1.33 383	1.16 449	1.29 480	0.97 299	0.98 396	0.49 228	2.08 508	0.46 317	1.19 662	0.70 662	1.30 662	0.85 657	1.02 647	0.89 645

fast-acv-ft	0.94 500	0.44 513	1.40 557	0.58 427	0.51 487	1.77 595	0.69 510	1.36 392	1.42 579	1.29 480	1.86 589	1.74 578	1.25 566	1.52 425	1.38 571	0.26 482	0.28 555	0.28 495	0.28 530	0.27 453	0.26 464

anonymity	1.12 551	0.97 627	1.21 529	1.07 645	1.12 644	1.08 494	0.89 566	1.95 569	1.16 449	1.29 480	1.26 433	1.22 468	1.09 532	1.15 328	1.01 519	1.02 655	1.00 678	0.97 652	0.97 664	0.98 644	0.99 649

NF-Stereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.02 319	0.82 323	0.57 295	5.40 622	0.48 329	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

OCTAStereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.82 323	0.57 295	5.35 616	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

RE-Stereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

TVStereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

STTRV1_RVC	1.58 601	0.68 598	1.96 614	0.88 623	1.12 644	1.57 575	0.90 571	2.25 628	1.75 616	1.29 480	2.02 605	1.40 513	1.22 560	9.77 689	1.31 561	0.81 648	0.33 590	0.54 625	0.49 624	0.73 634	0.52 606

PWCDC_ROB	1.29 571	0.75 610	1.33 551	1.05 642	0.88 624	1.73 589	0.52 408	1.89 550	3.28 664	1.29 480	4.88 666	1.22 468	1.46 592	1.77 478	1.45 587	0.60 636	0.26 540	0.29 506	0.25 479	0.52 603	0.37 551

gwcnet-sp	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

scenet	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

CASS	0.65 355	0.34 440	0.72 314	0.56 403	0.27 151	0.78 387	0.42 290	1.59 457	0.86 289	1.30 489	1.25 426	0.87 348	0.84 424	0.84 223	0.54 370	0.35 568	0.19 437	0.26 464	0.21 399	0.28 472	0.42 570
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

HBP-ISP	0.96 503	0.58 571	0.72 314	0.61 467	0.46 458	1.64 582	0.76 527	1.86 541	1.28 513	1.30 489	1.53 525	0.86 344	0.94 472	3.27 576	0.69 432	0.45 608	0.44 629	0.54 625	0.48 621	0.47 587	0.40 561

IPLG	0.69 381	0.27 257	0.97 463	0.51 305	0.43 430	0.79 393	0.33 164	1.21 356	1.06 380	1.30 489	1.10 357	0.52 199	0.55 276	3.16 573	0.63 409	0.16 121	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

raftrobust	0.52 242	0.25 196	0.56 199	0.65 511	0.52 499	0.49 159	0.34 178	0.98 256	0.91 310	1.30 489	0.87 272	0.63 261	0.81 407	0.78 198	0.41 264	0.19 277	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.16 214

RAFT + AFF	1.00 520	0.42 507	1.09 509	0.67 529	0.50 475	1.22 527	1.24 619	2.24 627	1.19 468	1.30 489	1.56 536	1.17 458	1.49 597	3.44 582	0.83 482	0.21 354	0.25 534	0.30 519	0.26 497	0.27 453	0.27 475

UPFNet	0.80 449	0.32 392	0.90 436	0.59 440	0.74 584	1.26 532	0.80 542	1.52 437	1.10 406	1.30 489	1.12 370	1.30 494	0.84 424	1.67 456	1.09 530	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.23 451	0.25 426	0.18 273

HSM	1.19 565	0.32 392	0.65 258	0.57 421	0.38 380	1.23 528	0.59 472	2.25 628	1.19 468	1.30 489	1.25 426	1.94 603	1.03 515	9.32 682	0.71 439	0.22 385	0.16 362	0.20 270	0.16 238	0.21 343	0.21 373

HI	0.64 347	0.32 392	0.68 279	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 499	1.43 496	1.62 556	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

CoSv	0.64 347	0.32 392	0.68 279	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 499	1.43 496	1.62 556	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

GASNet	0.99 515	0.97 627	1.72 598	0.98 637	0.68 569	0.83 419	0.67 502	1.60 461	1.28 513	1.31 499	1.22 416	1.22 468	1.21 559	2.41 538	1.41 579	0.43 602	0.26 540	0.36 576	0.34 583	0.55 609	0.31 517

222	1.61 606	0.29 319	0.67 275	0.56 403	0.29 202	1.06 491	0.42 290	2.17 618	1.31 528	1.31 499	1.52 524	0.92 372	0.94 472	1.76 476	17.65 696	0.24 431	0.20 457	0.21 309	0.19 316	0.22 370	0.23 413

Hybrid-DGEV-2	0.65 355	0.31 376	0.73 326	0.60 452	0.37 358	1.08 494	0.28 103	1.45 417	1.40 570	1.32 503	0.85 265	1.03 417	1.01 506	1.05 300	0.48 329	0.18 229	0.15 323	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.15 173

SQANet	1.31 574	0.88 623	1.08 506	1.83 665	1.44 660	1.44 563	0.75 524	1.74 497	1.09 399	1.32 503	1.26 433	1.28 490	1.01 506	1.50 422	0.83 482	2.50 673	0.34 592	1.47 663	0.55 635	2.32 666	1.57 664

test-3	0.54 269	0.22 101	0.68 279	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.32 503	0.69 220	0.87 348	0.45 178	1.68 461	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

RAFT-345	0.84 471	0.25 196	0.66 269	0.50 273	0.27 151	0.54 223	0.42 290	0.83 186	1.11 408	1.32 503	2.34 621	0.86 344	0.54 268	5.72 629	0.47 324	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.17 267	0.17 157	0.16 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 269	0.25 196	0.68 279	0.43 122	0.24 76	0.40 71	0.34 178	1.04 282	1.09 399	1.32 503	1.60 546	0.80 313	0.68 350	0.67 155	0.39 246	0.13 26	0.10 9	0.18 192	0.17 267	0.17 157	0.13 71

delet	0.85 475	0.32 392	0.95 455	0.65 511	0.66 559	1.64 582	0.84 551	1.75 500	1.35 548	1.32 503	1.30 447	1.30 494	0.88 445	1.68 461	1.10 533	0.21 354	0.21 481	0.24 406	0.24 465	0.21 343	0.21 373

NCC-stereo	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 503	1.74 573	1.88 593	1.74 617	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 610	0.45 605	0.58 638	0.42 563	0.42 570

Nwc_Net	1.09 544	0.49 534	1.33 551	0.89 627	0.80 607	1.49 568	0.66 498	2.19 621	1.27 508	1.32 503	2.26 617	1.96 606	1.54 600	1.92 491	1.34 565	0.40 587	0.30 571	0.43 600	0.45 614	0.38 547	0.37 551

Abc-Net	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 503	1.74 573	1.88 593	1.74 617	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 610	0.45 605	0.58 638	0.42 563	0.42 570
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 449	0.32 392	0.95 455	0.60 452	0.42 418	0.78 387	0.69 510	1.50 429	1.09 399	1.33 512	1.14 379	1.45 525	0.72 367	2.45 540	1.10 533	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.21 399	0.20 298	0.26 464

SDNR	1.62 607	0.51 544	2.17 624	0.53 345	0.56 516	3.80 667	0.45 347	1.54 446	1.29 518	1.33 512	2.41 625	1.08 430	0.96 484	11.18 693	1.16 542	0.66 642	0.63 657	0.43 600	0.32 567	0.64 623	0.67 632

PFNet+	0.59 314	0.28 284	0.77 365	0.53 345	0.30 226	0.59 264	0.31 135	0.92 221	1.14 427	1.33 512	1.10 357	0.79 311	0.57 295	1.31 368	0.49 338	0.25 459	0.17 394	0.28 495	0.26 497	0.21 343	0.25 440

CVANet_RVC	1.07 538	0.43 510	0.76 357	0.60 452	0.50 475	0.90 438	0.97 586	1.52 437	1.26 502	1.33 512	1.38 483	1.24 475	1.18 550	6.75 653	0.75 451	0.34 561	0.23 516	0.34 559	0.29 542	0.42 563	0.27 475

SACVNet	0.85 475	0.46 522	0.85 399	0.81 596	0.56 516	0.80 402	0.79 536	1.68 481	1.12 412	1.34 516	1.33 462	1.25 479	0.94 472	2.39 537	0.76 454	0.34 561	0.26 540	0.31 525	0.29 542	0.35 527	0.44 580

CrosDoStereo	1.58 601	0.24 162	0.72 314	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 696	1.10 315	0.98 341	1.34 516	1.75 576	1.00 403	1.89 630	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

DeepStereo_LL	1.58 601	0.24 162	0.72 314	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 696	1.10 315	0.98 341	1.34 516	1.75 576	1.00 403	1.89 630	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

THIR-Stereo	1.02 529	0.27 257	0.69 291	0.49 261	0.28 178	0.95 459	1.34 628	1.03 276	0.97 336	1.34 516	1.90 594	1.17 458	1.58 603	6.44 643	0.78 462	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.22 428	0.19 251	0.20 351

AANet_RVC	1.16 562	0.52 548	1.49 581	0.65 511	0.45 446	0.75 367	0.69 510	1.42 405	1.55 597	1.34 516	1.87 591	1.53 543	0.78 393	7.43 664	1.38 571	0.25 459	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.22 370	0.26 464

coex_refinement	0.80 449	0.28 284	0.73 326	0.70 552	0.51 487	0.95 459	0.60 477	1.78 515	1.23 488	1.36 521	1.37 478	1.82 589	0.81 407	1.32 372	1.13 539	0.26 482	0.17 394	0.19 217	0.20 353	0.24 413	0.25 440

Consistency-Raft	1.25 569	0.99 630	1.93 612	1.02 641	1.21 653	0.96 465	1.01 595	1.75 500	1.92 628	1.36 521	2.12 611	1.44 523	1.01 506	1.14 327	1.40 575	0.72 645	0.82 665	0.89 650	0.98 666	1.31 658	0.95 647

GMM-Stereo	0.74 417	0.25 196	0.59 226	0.54 362	0.34 319	0.72 351	0.99 591	1.01 269	0.87 294	1.36 521	1.78 579	1.12 448	0.81 407	2.09 509	0.46 317	0.18 229	0.12 100	0.25 445	0.25 479	0.20 298	0.85 644

DStereoRT	1.36 580	0.32 392	1.41 562	0.67 529	0.50 475	2.07 620	0.60 477	1.44 412	0.91 310	1.37 524	1.44 501	0.73 293	1.30 575	6.39 642	0.90 498	0.23 412	0.17 394	4.29 695	1.94 685	0.24 413	0.20 351

ssnet_v2	0.88 485	0.36 470	1.02 484	0.62 478	0.38 380	1.32 541	0.97 586	2.07 598	1.34 539	1.37 524	1.18 399	1.54 544	0.92 458	1.10 315	1.65 600	0.30 528	0.27 548	0.30 519	0.28 530	0.27 453	0.26 464

ACRE	0.61 324	0.33 415	1.01 477	0.58 427	0.49 468	0.75 367	0.47 363	1.06 303	0.95 324	1.37 524	1.55 532	0.62 258	0.46 186	0.83 218	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.21 373

MMNet	0.84 471	0.32 392	1.09 509	0.60 452	0.59 537	1.85 605	0.49 388	1.51 435	1.27 508	1.37 524	1.15 388	1.26 483	1.18 550	1.67 456	1.22 549	0.19 277	0.18 419	0.23 386	0.22 428	0.25 426	0.21 373

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 446	0.43 510	1.05 493	0.64 497	0.58 529	0.95 459	0.53 416	1.53 443	1.18 459	1.37 524	1.15 388	1.43 518	0.88 445	1.61 445	0.84 485	0.25 459	0.22 503	0.27 480	0.27 509	0.29 483	0.29 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 576	0.65 592	1.44 567	1.36 654	1.46 661	2.55 640	0.92 574	2.45 647	2.07 637	1.37 524	1.49 518	1.65 567	1.00 504	2.82 558	1.35 568	1.01 653	0.27 548	0.54 625	0.47 619	0.71 632	0.73 638

xyz-stereo	7.16 685	0.22 101	69.90 723	0.42 106	0.21 24	32.92 712	0.49 388	0.87 198	0.76 258	1.38 530	27.04 706	1.19 462	1.16 544	4.69 602	0.97 513	0.16 121	0.12 100	0.20 270	0.14 166	0.16 114	0.12 21

CRFU-Net	0.86 480	0.39 489	1.00 473	0.65 511	0.57 520	1.78 597	0.86 559	2.15 609	0.81 274	1.38 530	1.18 399	1.64 564	1.19 553	1.35 382	0.90 498	0.26 482	0.22 503	0.21 309	0.19 316	0.23 398	0.24 428

DDUNet	1.50 594	2.69 687	1.12 516	1.77 664	1.88 666	1.84 604	0.92 574	1.70 488	1.16 449	1.38 530	1.79 580	1.60 554	1.12 537	1.37 389	1.08 528	1.10 660	0.76 663	2.37 673	0.94 662	2.00 662	1.37 660

STTStereo	0.78 442	0.50 541	1.22 531	0.64 497	0.54 506	0.89 435	0.54 422	1.44 412	1.11 408	1.38 530	1.09 351	1.27 487	0.85 427	1.43 407	0.83 482	0.29 523	0.27 548	0.33 549	0.39 599	0.32 511	0.30 507

RYNet	1.17 563	0.49 534	1.24 535	0.70 552	0.97 633	1.71 586	0.92 574	1.91 557	1.46 584	1.38 530	1.14 379	1.88 593	1.30 575	4.24 592	1.87 609	0.26 482	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.55 609	0.54 609

DeepPruner_ROB	0.74 417	0.48 531	0.87 417	0.57 421	0.44 439	0.79 393	0.54 422	1.73 492	0.96 329	1.38 530	1.27 436	1.24 475	0.73 369	1.43 407	0.73 445	0.34 561	0.28 555	0.27 480	0.26 497	0.31 502	0.31 517

DEmStereo	0.97 509	0.23 136	0.79 378	0.47 206	0.32 276	1.04 487	0.56 448	0.93 230	0.89 301	1.39 536	2.14 613	1.02 412	2.07 642	5.64 628	0.77 460	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.20 351

CIPLG	0.62 328	0.33 415	0.96 461	0.58 427	0.50 475	0.75 367	0.48 376	1.05 290	0.96 329	1.40 537	1.57 540	0.64 264	0.48 211	0.89 243	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

IPLGR_C	0.62 328	0.33 415	0.99 467	0.58 427	0.49 468	0.76 375	0.48 376	1.10 315	0.96 329	1.40 537	1.56 536	0.62 258	0.48 211	0.80 206	0.71 439	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

GMOStereo	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

error version	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-v	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-2	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

GwcNet	1.08 541	0.51 544	2.33 630	0.79 590	1.18 651	1.76 592	0.70 513	1.68 481	1.47 585	1.41 539	1.64 557	1.74 578	1.04 517	2.20 522	1.41 579	0.30 528	0.29 566	0.29 506	0.27 509	0.30 493	0.35 540

CBMV_ROB	0.90 490	0.44 513	0.63 244	0.51 305	0.37 358	1.25 531	0.49 388	1.77 511	1.27 508	1.41 539	2.00 602	1.33 501	1.08 529	2.17 516	0.76 454	0.43 602	0.42 625	0.47 610	0.44 612	0.41 558	0.36 546

pcwnet_v2	0.97 509	0.37 477	4.33 654	0.62 478	0.54 506	0.79 393	0.45 347	2.02 588	1.58 599	1.42 545	1.64 557	1.09 440	0.79 397	1.24 351	0.67 425	0.32 542	0.25 534	0.29 506	0.27 509	0.37 538	0.35 540

otaku	1.60 604	1.11 639	1.21 529	2.20 668	1.56 662	1.97 614	1.24 619	2.07 598	1.36 552	1.44 546	1.62 552	1.73 576	1.19 553	1.73 469	0.98 516	2.89 677	0.57 653	1.74 664	0.60 642	2.78 673	1.94 670

dad	0.86 480	0.66 593	1.06 497	0.56 403	0.37 358	0.76 375	0.44 327	1.17 336	1.50 589	1.44 546	1.27 436	1.34 505	0.75 374	2.52 548	0.84 485	0.42 596	0.27 548	0.83 647	0.26 497	0.41 558	0.29 494

Prome-Stereo	0.75 426	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.32 276	0.59 264	0.97 586	0.89 208	0.88 298	1.45 548	2.46 628	0.91 364	1.41 585	1.58 439	0.44 288	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.20 298	0.92 646

StereoDRNet-Refined	0.80 449	0.41 503	0.88 426	0.62 478	0.42 418	1.33 543	0.48 376	1.52 437	1.17 452	1.45 548	1.44 501	1.44 523	0.90 452	1.26 355	1.24 551	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.24 465	0.25 426	0.28 487
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 394	0.34 440	1.10 512	0.51 305	0.23 54	0.91 442	0.39 253	1.33 383	1.23 488	1.46 550	1.55 532	1.01 410	0.64 337	1.95 496	0.80 473	0.18 229	0.12 100	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.17 246

AAGNet	1.83 622	0.28 284	0.72 314	0.61 467	0.32 276	0.67 324	0.51 397	0.96 249	0.98 341	1.47 551	1.20 411	1.00 403	1.18 550	2.83 559	22.77 703	0.22 385	0.13 201	0.22 345	0.19 316	0.23 398	0.15 173

SST-Stereo	0.83 466	0.28 284	0.72 314	0.59 440	0.31 254	0.72 351	0.26 86	1.09 312	0.86 289	1.47 551	1.10 357	1.00 403	0.87 440	5.73 630	0.45 303	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.23 398	0.18 273

RAFT_R40	0.83 466	0.28 284	0.73 326	0.59 440	0.31 254	0.69 337	0.44 327	1.10 315	0.95 324	1.47 551	1.10 357	1.00 403	0.85 427	5.53 624	0.46 317	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.20 353	0.23 398	0.18 273

PFNet	0.91 493	0.26 224	1.10 512	0.63 488	0.32 276	0.64 294	0.56 448	1.17 336	0.99 348	1.47 551	1.08 346	0.98 396	0.69 354	6.62 646	0.54 370	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.19 316	0.20 298	0.17 246

ccnet	1.12 551	0.67 594	1.01 477	0.78 588	0.73 583	1.72 588	0.99 591	1.84 537	1.26 502	1.47 551	1.85 588	1.75 581	1.29 571	1.75 471	1.88 611	0.57 631	0.53 648	0.57 635	0.55 635	0.59 616	0.54 609

S-Stereo	1.15 560	0.46 522	2.17 624	0.81 596	0.80 607	1.21 525	1.19 616	1.93 565	2.02 634	1.47 551	2.11 610	1.57 548	1.17 545	2.05 506	1.41 579	0.40 587	0.40 621	0.35 568	0.31 559	0.44 575	0.70 635

Wz-Net-SNSev	1.49 592	1.23 648	6.27 666	0.68 542	0.67 563	1.37 548	1.41 631	2.00 580	1.39 565	1.48 557	1.61 550	2.29 623	1.32 578	3.93 587	2.14 623	0.31 535	0.28 555	0.31 525	0.33 577	0.42 563	0.36 546

DPSNet	1.69 614	0.59 574	4.33 654	0.70 552	0.57 520	2.02 618	1.62 647	3.35 665	1.78 617	1.48 557	1.38 483	2.17 619	2.84 661	4.77 604	3.66 650	0.48 616	0.31 577	0.29 506	0.25 479	0.64 623	0.48 593

GANet	1.36 580	0.47 527	0.86 405	0.67 529	0.45 446	1.34 545	1.73 650	1.64 472	1.24 494	1.49 559	2.38 622	1.55 546	1.20 556	9.30 681	0.93 502	0.30 528	0.31 577	0.33 549	0.28 530	0.39 551	0.30 507

RainbowNet	1.97 632	1.76 668	1.57 587	2.81 677	2.21 671	1.98 616	1.81 653	2.54 651	1.89 625	1.50 560	1.84 586	1.96 606	1.65 610	2.14 513	1.25 552	3.33 684	0.85 670	2.39 676	0.98 666	2.82 676	2.22 673

SuperB	2.53 653	0.59 574	18.45 689	0.69 546	0.50 475	1.87 607	0.88 564	1.67 480	2.39 645	1.50 560	1.42 492	1.14 455	1.15 543	4.28 595	5.07 660	0.24 431	0.19 437	0.22 345	0.19 316	7.86 700	0.34 535

NCCL2	1.00 520	0.56 564	1.06 497	0.75 580	0.57 520	1.31 540	1.72 649	1.77 511	1.36 552	1.50 560	1.17 397	1.91 598	1.17 545	1.54 431	1.29 559	0.35 568	0.31 577	0.45 605	0.44 612	0.40 555	0.40 561

DStereoO	1.44 590	1.11 639	1.69 594	1.16 648	0.72 576	1.21 525	1.56 641	1.74 497	1.63 603	1.52 563	1.67 564	1.51 539	3.16 666	1.73 469	1.72 603	2.35 672	0.45 633	0.97 652	0.42 607	2.01 663	0.53 607

ADLNet	0.85 475	0.36 470	0.89 432	0.85 613	0.72 576	1.24 529	0.76 527	1.82 528	1.36 552	1.52 563	1.35 475	1.27 487	0.99 502	1.23 346	1.15 541	0.27 498	0.20 457	0.26 464	0.25 479	0.28 472	0.30 507

MSAF-DinoV2	1.97 632	0.80 615	10.38 679	0.86 615	0.48 464	1.39 553	0.97 586	2.55 652	1.72 612	1.53 565	1.65 559	3.59 656	2.20 648	5.39 621	3.94 654	0.27 498	0.17 394	0.26 464	0.28 530	0.47 587	0.46 586

z-mn7	1.56 600	0.84 616	4.36 656	0.71 560	0.51 487	2.60 642	1.04 598	1.73 492	2.70 657	1.53 565	2.99 641	1.94 603	1.34 580	4.78 605	2.41 629	0.29 523	0.24 525	0.27 480	0.24 465	0.34 524	0.31 517

Pruner-Stereo	0.62 328	0.29 319	0.70 297	0.61 467	0.31 254	0.63 290	0.43 313	1.17 336	0.99 348	1.53 565	1.08 346	0.95 386	0.55 276	1.35 382	0.51 350	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.21 343	0.23 413

LMCR-Stereo	0.82 460	0.46 522	0.88 426	0.75 580	0.43 430	1.33 543	0.56 448	2.43 646	0.98 341	1.53 565	1.49 518	0.74 294	1.00 504	1.63 448	0.89 495	0.28 512	0.17 394	0.22 345	0.17 267	0.29 483	0.20 351

DMCA-RVC	0.74 417	0.40 496	1.27 541	0.66 517	0.49 468	0.77 382	0.47 363	1.35 390	1.01 357	1.53 565	1.01 311	1.29 493	0.82 412	1.31 368	0.78 462	0.27 498	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.32 511	0.24 428

HSM-Net_RVC	0.87 484	0.29 319	0.53 163	0.53 345	0.30 226	1.15 512	0.55 440	3.57 668	1.28 513	1.53 565	1.74 573	1.68 570	0.93 467	1.49 420	0.77 460	0.22 385	0.17 394	0.19 217	0.18 291	0.20 298	0.19 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 515	0.40 496	1.82 606	0.66 517	0.62 549	2.05 619	0.78 532	1.91 557	1.29 518	1.54 571	1.42 492	1.51 539	1.23 562	1.99 499	1.33 563	0.23 412	0.14 260	0.20 270	0.15 192	0.27 453	0.26 464

RGC	1.14 556	0.79 613	1.26 538	0.91 631	0.96 632	1.52 570	0.77 530	1.92 560	1.26 502	1.54 571	1.93 596	2.02 613	1.54 600	2.25 526	1.31 561	0.44 607	0.35 603	0.58 636	0.48 621	0.47 587	0.46 586

ADCP+	1.99 634	0.48 531	7.73 670	0.66 517	0.91 625	2.30 631	1.05 600	1.82 528	1.34 539	1.54 571	1.32 460	1.74 578	1.61 607	2.17 516	13.37 688	0.24 431	0.21 481	0.32 540	0.28 530	0.37 538	0.29 494

RP	1.09 544	0.50 541	1.12 516	0.90 628	1.04 636	1.11 501	0.84 551	1.80 524	1.62 601	1.55 574	2.00 602	1.90 597	1.78 621	1.84 483	1.25 552	0.52 622	0.36 608	0.48 612	0.36 592	0.45 579	0.43 577

LL-Strereo	1.33 577	0.39 489	1.38 556	0.61 467	0.61 543	0.75 367	0.66 498	1.63 470	1.17 452	1.56 575	1.60 546	2.03 614	2.12 644	9.72 688	0.97 513	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.23 451	0.22 370	0.25 440

DisPM	0.66 364	0.28 284	0.72 314	0.61 467	0.35 323	0.62 286	0.45 347	1.02 271	0.99 348	1.56 575	1.10 357	0.80 313	0.59 307	2.37 535	0.41 264	0.23 412	0.14 260	0.23 386	0.21 399	0.20 298	0.25 440

DSFCA	0.93 498	0.34 440	1.06 497	0.52 326	0.65 555	1.55 573	0.93 578	1.49 425	1.19 468	1.56 575	1.15 388	1.50 537	0.96 484	3.07 568	1.02 520	0.30 528	0.26 540	0.25 445	0.25 479	0.28 472	0.24 428

AF-Net	1.13 554	0.52 548	1.33 551	0.86 615	0.91 625	1.38 551	0.71 515	2.16 612	1.62 601	1.56 575	2.40 624	1.99 609	1.65 610	1.81 482	1.48 592	0.48 616	0.28 555	0.49 614	0.33 577	0.39 551	0.32 524

Wz-Net-TNSev	1.88 626	2.08 680	7.66 669	0.67 529	0.64 553	2.42 636	1.83 655	2.33 635	1.74 615	1.57 579	1.56 536	2.58 636	1.90 632	4.86 606	3.12 641	0.39 584	0.37 610	0.33 549	0.37 595	0.53 605	0.58 618

ADCRef	1.35 579	0.55 560	2.37 632	0.72 564	0.77 597	1.94 612	0.78 532	1.91 557	1.27 508	1.57 579	1.59 545	1.36 507	1.41 585	1.54 431	7.53 670	0.23 412	0.20 457	0.32 540	0.30 551	0.29 483	0.29 494

OMP-Stereo	0.94 500	0.33 415	0.72 314	0.90 628	0.31 254	0.49 159	0.36 203	1.16 334	1.06 380	1.58 581	1.12 370	1.46 528	0.69 354	6.94 654	0.49 338	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.18 291	0.20 298	0.14 128

ISRNet	0.80 449	0.33 415	1.07 502	0.81 596	0.66 559	0.60 271	0.34 178	1.19 352	1.13 424	1.59 582	1.53 525	1.35 506	0.77 385	1.27 358	0.94 504	0.39 584	0.34 592	0.43 600	0.38 597	0.34 524	0.49 597

MultiAttention	4.51 674	0.33 415	0.82 389	0.73 572	0.45 446	30.98 709	4.50 691	2.18 620	1.40 570	1.61 583	2.41 625	2.43 632	0.70 359	38.42 713	1.36 569	0.22 385	0.15 323	0.29 506	0.30 551	0.47 587	0.43 577

R-Stereo Train	0.57 302	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 583	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246

RAFT-Stereo	0.57 302	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 583	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 513	0.47 527	1.70 595	0.76 583	0.94 629	1.51 569	0.91 572	1.92 560	1.32 532	1.61 583	1.13 375	1.47 533	0.97 487	1.75 471	1.46 590	0.28 512	0.23 516	0.29 506	0.27 509	0.35 527	0.27 475

KYRaft	0.75 426	0.28 284	0.62 241	0.56 403	0.29 202	0.67 324	0.86 559	0.94 236	0.84 285	1.62 587	2.21 615	1.16 457	1.02 513	1.57 437	0.40 254	0.20 319	0.13 201	0.22 345	0.28 530	0.20 298	1.02 650

ARAFT	0.77 434	0.36 470	1.49 581	0.51 305	0.31 254	0.90 438	0.82 547	1.90 553	1.06 380	1.62 587	1.24 422	1.02 412	0.64 337	1.84 483	0.50 345	0.18 229	0.14 260	0.28 495	0.27 509	0.17 157	0.16 214

YMNet	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 616	1.87 607	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 589	1.99 600	1.77 582	0.97 487	1.50 422	1.45 587	0.33 551	0.37 610	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

YMNet_1	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 616	1.87 607	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 589	1.99 600	1.77 582	0.97 487	1.50 422	1.45 587	0.33 551	0.37 610	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

DLCB_ROB	0.86 480	0.40 496	0.78 375	0.68 542	0.54 506	1.11 501	0.84 551	1.49 425	1.23 488	1.64 591	1.65 559	1.70 573	0.91 455	1.70 463	1.05 522	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.27 509	0.27 453	0.24 428

w-ln-seven-2	1.18 564	0.61 584	4.25 653	0.68 542	0.61 543	1.20 523	0.93 578	1.63 470	1.35 548	1.66 592	1.53 525	1.47 533	1.37 583	3.00 567	1.74 604	0.25 459	0.24 525	0.29 506	0.26 497	0.33 520	0.28 487

PSM-AAD	0.79 446	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.28 178	0.77 382	1.24 619	0.99 258	0.91 310	1.66 592	1.57 540	0.81 318	2.19 647	1.65 451	0.44 288	0.19 277	0.14 260	0.38 582	0.32 567	0.21 343	0.70 635

MADNet+	2.69 657	3.22 691	11.53 681	1.44 659	1.12 644	3.19 658	1.81 653	2.85 657	2.37 644	1.68 594	2.07 609	2.85 645	2.18 646	7.41 663	5.23 661	0.79 647	0.76 663	0.69 644	0.65 645	0.98 644	0.95 647

IIG-Stereo	0.96 503	0.31 376	0.72 314	0.88 623	0.33 298	0.61 277	0.26 86	1.19 352	1.03 365	1.69 595	1.37 478	1.46 528	0.75 374	6.96 656	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.23 386	0.18 291	0.20 298	0.14 128

edge stereo	1.11 549	0.50 541	1.30 544	0.71 560	0.65 555	1.14 506	0.75 524	1.93 565	1.37 556	1.71 596	1.83 584	2.54 635	1.44 589	2.43 539	1.23 550	0.42 596	0.41 623	0.54 625	0.35 588	0.42 563	0.46 586

stereogan	1.15 560	0.42 507	1.40 557	0.86 615	0.84 613	2.38 635	0.71 515	1.88 547	1.73 613	1.72 597	1.94 598	2.31 625	1.29 571	2.07 507	1.08 528	0.36 572	0.35 603	0.39 588	0.31 559	0.51 601	0.46 586

Hybrid-DGEV-03	0.65 355	0.26 224	0.56 199	0.53 345	0.36 338	0.73 356	0.39 253	0.89 208	1.15 439	1.73 598	2.52 631	0.84 339	0.56 283	0.97 271	0.44 288	0.18 229	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.14 128

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 620	0.87 621	3.56 648	0.80 593	0.75 593	3.72 664	2.44 679	1.82 528	1.82 621	1.74 599	1.91 595	1.92 601	1.26 568	7.69 669	1.28 558	0.45 608	0.47 638	0.52 619	0.77 651	0.50 596	0.50 600

FTStereo	0.91 493	0.26 224	0.56 199	0.54 362	0.33 298	0.66 319	1.87 658	1.00 262	0.75 249	1.75 600	4.15 656	1.04 421	1.65 610	1.57 437	0.46 317	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.21 399	0.18 200	0.63 626

FAT-Stereo	1.07 538	0.41 503	1.32 548	0.72 564	0.58 529	1.08 494	0.89 566	1.96 570	1.65 604	1.75 600	1.98 599	2.03 614	1.48 595	2.02 502	1.18 548	0.42 596	0.35 603	0.34 559	0.29 542	0.35 527	0.53 607

FBW_ROB	1.71 618	0.62 588	1.45 572	0.67 529	0.61 543	1.81 600	1.08 604	2.52 650	1.70 609	1.77 602	1.73 571	1.98 608	1.25 566	12.57 695	1.84 608	0.34 561	0.37 610	0.56 633	0.38 597	0.45 579	0.43 577

DRaft	0.80 449	0.24 162	0.70 297	0.45 174	0.30 226	0.97 469	0.53 416	1.05 290	0.97 336	1.78 603	2.02 605	0.80 313	1.74 617	2.73 557	0.72 442	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.21 373

DANet	1.08 541	0.61 584	1.32 548	0.85 613	0.72 576	1.37 548	0.51 397	1.54 446	1.15 439	1.78 603	1.54 530	2.01 611	1.11 534	2.90 562	2.00 617	0.33 551	0.30 571	0.40 593	0.30 551	0.44 575	0.45 582
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 520	0.44 513	1.13 518	0.70 552	0.81 609	1.62 579	0.79 536	2.14 607	1.44 582	1.78 603	1.33 462	1.43 518	1.05 521	2.18 519	1.53 596	0.27 498	0.21 481	0.31 525	0.30 551	0.32 511	0.28 487

DCVSM-stereo	0.72 394	0.35 460	0.76 357	0.55 387	0.42 418	0.73 356	0.38 236	1.21 356	1.02 361	1.79 606	1.04 332	1.62 556	1.03 515	1.04 297	0.79 468	0.24 431	0.27 548	0.29 506	0.24 465	0.30 493	0.36 546

Wz-Net-MNSev	1.11 549	0.58 571	2.23 628	0.66 517	0.71 574	1.95 613	1.46 634	1.98 576	1.45 583	1.79 606	1.43 496	1.49 536	1.33 579	1.97 498	1.42 583	0.27 498	0.23 516	0.28 495	0.28 530	0.34 524	0.31 517

DAS	0.84 471	0.34 440	1.03 488	0.64 497	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 606	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.83 559	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

SepStereo	0.82 460	0.34 440	1.03 488	0.64 497	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 606	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.30 530	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

LALA_ROB	1.01 526	0.59 574	1.16 524	0.67 529	0.51 487	1.63 580	1.26 623	1.69 483	1.38 560	1.81 610	1.37 478	1.94 603	1.02 513	1.58 439	1.38 571	0.37 576	0.27 548	0.43 600	0.37 595	0.43 569	0.37 551

ACVNet_1	2.18 639	1.45 658	1.72 598	2.85 678	2.33 677	2.28 629	1.46 634	3.08 661	2.22 642	1.82 611	2.05 608	3.56 655	1.98 636	3.09 571	1.40 575	3.17 679	0.60 655	2.40 677	0.92 660	2.91 680	2.37 677

PASM	1.34 578	0.92 624	2.62 640	0.86 615	0.87 622	1.03 485	1.08 604	1.50 429	1.51 591	1.82 611	1.41 491	1.68 570	1.26 568	4.87 607	1.34 565	0.61 637	0.65 660	0.68 642	0.78 652	0.69 630	0.68 634

DStereoSA	4.44 673	0.92 624	6.79 668	1.58 662	2.54 680	2.29 630	14.04 698	2.33 635	2.31 643	1.85 613	10.58 692	1.32 499	13.05 694	7.07 657	11.18 686	0.67 643	1.97 690	0.88 649	3.29 692	1.69 659	2.44 680

XPNet_ROB	0.96 503	0.49 534	1.09 509	0.72 564	0.57 520	1.11 501	1.14 610	1.66 478	1.23 488	1.85 613	1.39 487	1.64 564	1.11 534	1.80 480	1.42 583	0.38 581	0.30 571	0.33 549	0.29 542	0.37 538	0.34 535

zh-sn7	1.76 621	1.38 651	6.58 667	0.74 576	0.72 576	1.78 597	1.31 626	1.88 547	1.56 598	1.86 615	2.47 629	1.81 586	2.08 643	5.12 612	3.80 652	0.32 542	0.32 585	0.32 540	0.32 567	0.44 575	0.40 561

XQC	1.37 582	0.87 621	2.56 638	0.84 608	0.69 571	1.83 603	0.89 566	2.07 598	1.88 624	1.88 616	1.53 525	1.91 598	1.55 602	2.85 561	3.05 639	0.48 616	0.29 566	0.44 604	0.39 599	0.69 630	0.60 623

ADCPNet	1.85 624	0.69 599	8.07 671	0.71 560	0.58 529	2.79 651	1.22 618	1.94 567	1.54 595	1.88 616	1.69 567	2.46 634	2.04 638	2.37 535	6.48 665	0.38 581	0.37 610	0.38 582	0.43 610	0.47 587	0.45 582

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 637	1.15 643	3.10 645	1.05 642	0.76 596	5.03 679	2.40 678	2.16 612	2.62 654	1.89 618	2.28 618	2.69 640	1.65 610	9.35 683	2.04 618	0.64 641	0.51 646	0.68 642	0.71 649	1.09 651	0.67 632

ADCL	1.72 619	0.57 568	3.66 649	0.67 529	0.61 543	2.61 644	1.85 656	1.96 570	1.67 606	1.90 619	1.83 584	2.06 617	1.90 632	2.13 512	9.15 679	0.26 482	0.24 525	0.34 559	0.32 567	0.38 547	0.35 540

ETE_ROB	0.96 503	0.64 591	1.16 524	0.69 546	0.48 464	1.14 506	1.13 609	1.77 511	1.19 468	1.91 620	1.45 504	1.73 576	1.05 521	1.60 443	1.14 540	0.32 542	0.26 540	0.38 582	0.34 583	0.39 551	0.41 566

NVStereoNet_ROB	1.88 626	1.07 634	1.45 572	1.07 645	1.17 649	1.47 565	1.48 636	1.89 550	1.93 630	1.94 621	4.67 664	3.08 651	1.80 623	6.51 644	1.65 600	1.06 658	0.86 672	1.08 659	1.32 672	0.93 642	1.26 658
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	1.52 596	0.84 616	3.42 647	0.87 622	0.66 559	2.56 641	0.95 583	2.36 639	1.70 609	1.98 622	1.86 589	2.45 633	1.79 622	2.95 563	2.58 631	0.52 622	0.48 640	0.55 630	0.59 641	0.59 616	0.61 624

w-ln-seven	1.38 584	0.70 602	3.91 652	0.75 580	0.72 576	2.69 647	0.95 583	2.02 588	1.99 632	1.99 623	1.73 571	1.82 589	1.17 545	2.45 540	2.84 636	0.28 512	0.25 534	0.31 525	0.30 551	0.41 558	0.33 530

GrayStereo	0.82 460	0.26 224	0.58 220	0.63 488	0.37 358	0.76 375	1.86 657	1.11 321	0.87 294	1.99 623	1.89 593	1.08 430	1.82 626	1.39 398	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.21 399	0.18 200	0.39 560

psmorigin	1.52 596	0.69 599	10.52 680	0.68 542	0.59 537	1.13 505	0.70 513	1.57 454	1.19 468	1.99 623	1.79 580	2.26 622	1.47 594	2.09 509	1.36 569	0.39 584	0.40 621	0.34 559	0.33 577	0.43 569	0.56 613

CBMV	0.95 502	0.44 513	0.66 269	0.53 345	0.35 323	1.53 571	1.63 648	1.69 483	1.42 579	2.00 626	1.60 546	1.43 518	1.17 545	1.59 442	0.99 517	0.34 561	0.34 592	0.39 588	0.33 577	0.33 520	0.32 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 532	0.24 162	0.67 275	0.49 261	0.28 178	0.81 411	0.33 164	0.83 186	1.08 391	2.05 627	4.65 663	1.04 421	0.57 295	5.98 637	0.50 345	0.18 229	0.13 201	0.26 464	0.20 353	0.16 114	0.17 246

WZ-Net	1.95 630	0.95 626	10.10 676	0.86 615	0.78 599	1.69 585	1.60 646	2.20 624	1.98 631	2.08 628	1.93 596	2.30 624	1.97 635	5.30 615	3.17 644	0.34 561	0.26 540	0.29 506	0.31 559	0.51 601	0.47 590

NaN_ROB	1.13 554	0.55 560	1.15 523	0.64 497	0.48 464	1.61 578	2.03 666	1.72 491	1.48 586	2.09 629	1.27 436	1.40 513	1.08 529	3.94 588	1.30 560	0.28 512	0.34 592	0.28 495	0.28 530	0.30 493	0.33 530

SGM-Forest	1.24 567	0.38 484	0.60 229	0.52 326	0.37 358	1.56 574	1.30 625	1.65 473	1.36 552	2.11 630	1.79 580	1.63 561	0.93 467	7.48 666	0.95 508	0.36 572	0.37 610	0.39 588	0.34 583	0.37 538	0.32 524
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 651	1.41 655	2.04 616	2.62 675	2.24 672	2.63 646	1.88 659	3.31 663	3.01 661	2.19 631	3.45 649	4.62 664	2.04 638	4.50 599	1.47 591	2.55 674	0.64 658	2.22 670	0.84 655	2.69 672	2.29 675

RTSC	1.29 571	0.73 605	2.44 633	0.83 607	0.57 520	1.85 605	0.65 493	1.88 547	2.00 633	2.20 632	1.66 562	1.60 554	1.26 568	2.33 532	3.92 653	0.32 542	0.23 516	0.27 480	0.29 542	0.37 538	0.37 551

test_sample8	2.19 640	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.82 528	1.15 439	2.26 633	1.30 447	4.94 671	2.52 657	2.27 528	7.92 675	0.57 631	12.61 710	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

MFMNet_re	1.40 587	1.14 642	1.68 593	1.39 656	1.07 637	1.48 566	1.43 632	1.87 544	1.82 621	2.26 633	2.19 614	1.51 539	1.86 628	1.52 425	1.25 552	0.93 651	0.83 666	0.84 648	0.80 653	0.99 646	1.05 654

PWC_ROB	1.24 567	0.76 611	2.46 634	0.72 564	0.78 599	1.15 512	0.49 388	1.75 500	1.92 628	2.31 635	3.07 642	1.59 552	1.40 584	2.46 543	2.10 621	0.33 551	0.22 503	0.35 568	0.24 465	0.38 547	0.41 566

IMH-64-1	2.70 658	1.79 670	1.46 574	3.26 686	2.66 681	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 593	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 682	2.60 684

IMH-64	2.70 658	1.79 670	1.46 574	3.26 686	2.66 681	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 593	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 682	2.60 684

LVE	3.31 667	1.67 667	1.64 590	2.85 678	2.42 678	3.20 659	2.26 674	4.78 680	5.05 680	2.35 638	6.91 674	6.02 677	2.37 652	9.15 679	2.17 624	3.19 681	1.08 683	2.38 675	1.47 679	2.81 675	2.40 679

CSAN	1.41 588	0.59 574	1.26 538	0.70 552	0.50 475	1.76 592	1.78 651	1.77 511	1.90 627	2.35 638	2.32 619	1.92 601	1.94 634	5.56 626	1.49 593	0.43 602	0.35 603	0.40 593	0.41 604	0.43 569	0.41 566

WAO-6	2.81 661	1.60 665	1.46 574	2.36 672	2.28 674	3.55 662	2.29 675	4.21 675	4.56 678	2.36 640	4.51 658	4.88 670	2.66 659	4.60 600	4.07 656	1.72 665	1.15 684	2.31 672	1.46 678	2.31 665	1.85 668

SANet	1.88 626	0.57 568	2.18 626	0.63 488	0.40 402	2.80 652	1.57 644	2.39 643	5.88 684	2.36 640	3.57 650	3.72 659	2.97 663	4.74 603	1.76 605	0.34 561	0.30 571	0.32 540	0.29 542	0.48 592	0.37 551

SHD	1.31 574	0.71 604	2.34 631	0.86 615	0.75 593	1.77 595	0.65 493	2.22 625	2.50 651	2.40 642	1.71 569	1.91 598	1.60 606	1.93 494	2.37 628	0.38 581	0.31 577	0.38 582	0.40 603	0.48 592	0.50 600

zh-mn7	1.70 615	1.21 646	8.30 674	0.69 546	0.53 502	1.45 564	0.84 551	1.70 488	2.09 638	2.41 643	2.67 635	1.68 570	1.23 562	4.49 597	2.87 637	0.30 528	0.26 540	0.27 480	0.27 509	0.31 502	0.35 540

AnyNet_C32	1.96 631	1.10 636	5.17 660	0.90 628	1.11 642	2.12 624	2.37 677	1.85 538	1.48 586	2.45 644	1.70 568	2.05 616	1.64 609	2.50 547	10.28 683	0.37 576	0.34 592	0.35 568	0.41 604	0.49 595	0.54 609

DispFullNet	2.34 646	2.85 688	3.66 649	3.08 684	2.27 673	1.97 614	0.67 502	2.00 580	1.70 609	2.52 645	2.00 602	2.23 620	5.86 682	3.44 582	1.58 597	1.01 653	0.32 585	2.64 682	1.94 685	2.85 678	2.24 674

AnyNet_C01	2.26 642	1.78 669	10.22 678	0.93 634	0.74 584	2.92 654	2.20 672	2.29 633	1.80 619	2.53 646	2.41 625	2.71 641	1.73 616	3.41 579	6.72 667	0.41 592	0.39 619	0.40 593	0.42 607	0.67 628	0.63 626

RTS	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 609	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 639	5.71 663	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

RTSA	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 609	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 639	5.71 663	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

pmcnn	2.37 647	0.42 507	2.71 642	0.63 488	0.43 430	1.54 572	1.19 616	2.01 584	1.53 594	2.64 649	7.60 679	18.07 700	1.45 591	3.44 582	2.78 635	0.18 229	0.15 323	0.15 49	0.12 66	0.20 298	0.18 273

IMH	3.21 666	1.85 674	1.48 579	3.25 685	2.69 683	4.07 671	2.02 665	4.41 677	3.80 671	2.72 650	7.11 677	4.75 667	2.92 662	5.92 634	2.55 630	3.85 692	0.88 673	2.78 685	1.36 675	3.19 684	2.59 683

JetBlue	3.97 669	2.01 675	10.19 677	1.38 655	2.84 685	10.53 688	9.54 693	3.60 669	2.41 646	2.73 651	3.39 648	4.54 663	4.31 677	7.85 673	6.84 668	0.88 649	0.93 676	0.89 650	0.91 659	1.74 660	1.91 669

SAMSARA	1.55 598	0.84 616	2.61 639	1.22 651	1.07 637	2.50 639	1.93 661	2.05 592	1.89 625	2.75 652	1.66 562	2.81 643	1.69 615	3.08 570	1.97 616	0.46 614	0.51 646	0.42 598	0.46 617	0.58 614	0.59 620

Dean	2.91 664	1.53 664	2.07 617	2.96 683	2.51 679	3.15 657	2.14 670	4.75 679	4.41 677	2.76 653	6.10 671	5.53 675	2.37 652	2.97 565	1.92 613	3.18 680	0.85 670	2.51 680	1.04 669	2.88 679	2.47 681

G-Net	1.66 610	0.63 589	1.56 585	1.11 647	0.74 584	2.98 656	0.91 572	1.55 450	1.22 485	2.76 653	8.18 685	2.32 626	2.53 658	1.92 491	1.87 609	0.48 616	0.44 629	0.45 605	0.31 559	0.60 620	0.57 617

ADCS	2.25 641	0.99 630	5.55 661	0.81 596	0.74 584	2.19 626	1.80 652	2.27 631	2.14 639	2.80 655	2.13 612	2.40 630	2.03 637	2.64 554	13.69 689	0.41 592	0.39 619	0.40 593	0.45 614	0.58 614	0.56 613

ADCMid	1.89 629	0.73 605	5.06 658	0.72 564	0.67 563	2.00 617	1.14 610	1.97 574	1.48 586	2.86 656	1.81 583	2.37 628	2.05 640	2.24 524	10.39 684	0.33 551	0.31 577	0.39 588	0.43 610	0.50 596	0.44 580

WAO-7	2.66 654	1.40 654	1.73 600	1.39 656	1.17 649	3.93 668	1.94 662	4.11 674	3.88 672	2.92 657	5.50 668	4.18 662	3.00 665	7.63 668	3.71 651	1.13 661	1.00 678	1.17 660	1.13 671	1.18 654	1.09 656

tt	6.58 683	0.26 224	6.10 665	3.77 692	2.16 668	11.55 690	19.63 700	13.33 698	5.74 683	2.96 658	2.65 634	4.97 673	6.33 687	3.81 586	7.24 669	9.15 700	11.32 709	5.89 700	6.24 701	6.03 696	2.55 682

LSM	6.33 681	1.10 636	13.19 682	1.41 658	68.17 719	1.64 582	1.90 660	1.92 560	2.46 647	2.99 659	3.11 643	1.88 593	1.80 623	2.61 552	2.06 620	0.41 592	0.58 654	0.50 615	0.57 637	0.64 623	17.66 709

KSHMR	8.75 688	2.06 679	2.11 621	3.53 690	3.11 687	4.13 672	2.69 680	5.60 683	61.37 725	3.00 660	55.83 723	4.98 674	2.45 655	4.49 597	2.61 634	3.46 685	1.55 688	3.14 689	1.94 685	3.72 689	3.18 689

PVD	1.70 615	0.84 616	2.26 629	0.94 636	0.83 612	2.48 638	0.97 586	2.59 653	3.35 665	3.01 661	2.77 637	2.34 627	2.47 656	2.67 555	3.14 642	0.47 615	0.45 633	0.59 637	0.48 621	0.59 616	0.75 640

PWCK	2.88 663	2.05 678	5.72 663	2.08 667	1.11 642	3.55 662	3.90 688	2.86 658	3.54 670	3.03 662	3.63 651	3.10 652	2.31 651	8.15 676	3.09 640	2.12 669	0.91 675	1.75 665	0.98 666	2.57 671	1.18 657

SPS-STEREO	1.67 611	1.04 633	1.23 532	1.21 650	1.13 647	1.82 602	1.11 606	2.16 612	1.52 592	3.07 663	2.32 619	2.82 644	1.80 623	4.11 591	2.04 618	1.03 656	0.99 677	0.97 652	0.94 662	1.03 649	1.02 650
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 665	1.66 666	1.81 604	2.43 673	2.32 676	5.80 682	1.58 645	3.52 667	4.70 679	3.09 664	8.22 686	4.76 668	3.36 668	6.52 645	2.29 627	2.33 671	0.61 656	1.91 668	1.05 670	2.44 668	2.34 676

AANet	1.64 608	1.27 650	5.08 659	0.67 529	0.65 555	1.41 560	0.84 551	1.92 560	2.90 660	3.11 665	3.20 645	2.91 647	2.06 641	2.49 546	2.10 621	0.42 596	0.29 566	0.34 559	0.30 551	0.45 579	0.45 582

DStereoFS	3.67 668	1.49 662	2.18 626	1.32 653	1.32 657	4.41 674	1.26 623	3.75 671	9.27 688	3.36 666	6.80 673	4.81 669	13.54 696	6.95 655	4.76 659	0.73 646	0.69 661	1.17 660	2.40 691	1.27 657	1.95 671

aanetorigin	1.23 566	0.79 613	2.78 644	0.70 552	0.79 602	0.99 475	1.06 602	1.06 303	1.37 556	3.52 667	2.61 633	1.72 575	1.63 608	1.99 499	1.78 606	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.25 479	0.38 547	0.45 582

SGM_RVC	1.68 613	0.36 470	0.61 234	0.59 440	0.29 202	2.25 628	1.18 615	2.38 642	1.68 608	3.60 668	2.67 635	3.69 658	2.42 654	8.13 674	1.90 612	0.31 535	0.31 577	0.30 519	0.28 530	0.30 493	0.29 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 677	2.33 683	5.55 661	3.94 695	3.51 691	5.20 680	2.72 682	5.61 684	16.52 701	3.84 669	4.60 660	9.21 687	5.89 683	5.90 633	8.66 678	3.75 688	1.34 685	3.18 690	1.88 683	4.33 695	3.61 692

WAO-8	4.40 671	1.82 672	1.79 602	2.34 670	2.20 669	9.19 685	1.53 638	6.09 686	16.46 699	3.94 670	7.84 683	7.32 679	3.72 674	9.41 685	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 669	1.68 665

Venus	4.40 671	1.82 672	1.79 602	2.34 670	2.20 669	9.19 685	1.53 638	6.09 686	16.46 699	3.94 670	7.84 683	7.32 679	3.72 674	9.41 685	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 669	1.68 665

UNDER WATER-64	5.27 678	2.32 682	8.78 675	3.93 694	3.54 692	7.61 683	3.03 686	5.84 685	14.19 693	4.04 672	4.04 655	9.39 688	6.26 685	5.93 635	8.48 677	3.60 687	1.51 687	3.13 688	1.88 683	4.29 694	3.61 692

WCMA_ROB	1.84 623	0.47 527	1.31 545	0.69 546	0.57 520	2.11 623	1.14 610	1.87 544	1.73 613	4.04 672	6.43 672	5.62 676	3.61 671	2.59 550	1.94 614	0.52 622	0.44 629	0.39 588	0.42 607	0.48 592	0.47 590

ktn	4.70 675	2.38 684	2.12 622	3.76 691	3.24 688	4.85 677	2.95 685	5.52 682	7.37 687	4.07 674	19.32 703	7.46 681	3.47 669	7.39 662	2.95 638	4.04 693	1.85 689	3.26 691	2.22 689	3.08 681	2.65 686

notaker	3.98 670	2.40 685	2.68 641	3.82 693	3.27 690	3.97 670	2.14 670	4.78 680	3.45 668	4.12 675	6.94 675	7.65 683	3.26 667	7.82 672	5.30 662	4.04 693	1.41 686	3.36 692	2.10 688	3.88 690	3.31 690

MSMD_ROB	1.99 634	0.59 574	0.89 432	0.70 552	0.61 543	3.95 669	0.94 581	1.80 524	1.79 618	4.41 676	4.43 657	8.17 685	3.66 672	3.40 578	1.33 563	0.52 622	0.48 640	0.54 625	0.58 638	0.53 605	0.50 600

JetRed	6.91 684	8.80 697	25.96 704	2.85 678	3.25 689	13.98 696	11.87 695	6.25 688	4.28 676	4.45 677	4.56 659	6.69 678	5.46 681	7.46 665	14.05 690	2.59 675	3.31 694	2.59 681	2.29 690	4.20 693	3.36 691

MDST_ROB	1.67 611	0.34 440	1.58 588	0.92 633	0.58 529	4.26 673	1.11 606	2.83 656	1.41 576	4.49 678	2.55 632	1.45 525	0.97 487	7.79 671	1.17 545	0.31 535	0.25 534	0.37 579	0.33 577	0.31 502	0.30 507

ELAS_RVC	2.48 652	0.74 608	1.90 610	1.05 642	0.92 627	2.76 649	4.01 689	2.76 655	4.11 674	4.69 679	4.63 661	4.62 664	5.96 684	3.97 589	3.96 655	0.63 640	0.53 648	0.56 633	0.52 632	0.64 623	0.63 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 691	1.47 660	177.42 726	0.67 529	0.53 502	1.58 576	1.16 613	1.90 553	3.37 666	4.71 680	3.38 647	3.10 652	2.69 660	3.13 572	3.58 649	0.25 459	0.23 516	0.33 549	0.27 509	0.83 636	0.81 641

EDNetEfficient	2.37 647	1.10 636	8.08 672	0.74 576	0.71 574	0.98 474	1.56 641	1.46 419	4.06 673	4.90 681	2.82 638	2.25 621	3.48 670	2.95 563	9.97 680	0.26 482	0.24 525	0.26 464	0.30 551	0.68 629	0.61 624

MADNet++	5.01 676	3.14 689	4.91 657	4.55 697	3.94 694	5.20 680	4.41 690	4.40 676	4.13 675	4.95 682	6.08 670	4.74 666	5.37 680	9.40 684	10.67 685	4.65 695	4.15 697	3.97 694	3.34 694	4.09 692	4.08 696

TorneroNet-64	5.30 679	2.03 676	1.74 601	3.43 688	2.81 684	10.09 687	2.12 669	9.10 693	17.12 704	4.96 683	9.27 689	10.72 694	3.70 673	9.20 680	4.55 658	3.31 683	0.84 667	2.88 686	1.55 680	3.49 687	3.04 687

ELAS	2.37 647	0.74 608	1.54 583	0.99 638	0.92 627	4.78 676	2.33 676	3.33 664	3.37 666	5.05 684	4.77 665	3.67 657	4.53 679	3.42 580	4.50 657	0.62 638	0.53 648	0.55 630	0.53 633	0.63 621	0.64 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 690	11.40 699	14.84 684	20.96 706	18.45 700	13.80 695	10.76 694	15.78 699	3.53 669	5.20 685	5.52 669	16.26 698	12.61 692	7.51 667	10.15 681	7.43 698	2.37 691	4.31 696	3.43 695	11.36 702	10.61 700

FCDSN-DC	2.32 645	0.63 589	0.81 385	0.84 608	0.75 593	2.23 627	0.94 581	2.09 601	1.80 619	5.45 686	7.72 682	7.77 684	6.93 689	3.39 577	1.80 607	0.52 622	0.48 640	0.52 619	0.51 631	0.57 612	0.58 618
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 650	1.07 634	2.14 623	1.18 649	1.10 640	2.14 625	1.36 629	1.96 570	1.66 605	5.46 687	7.07 676	4.95 672	4.32 678	5.50 623	2.26 625	1.04 657	1.02 680	0.99 655	0.97 664	1.02 647	1.04 652

FC-DCNN	2.72 660	0.59 574	0.86 405	0.73 572	0.57 520	2.91 653	1.04 598	3.01 660	2.60 652	6.83 688	7.64 680	9.92 689	6.33 687	5.21 613	3.14 642	0.53 628	0.48 640	0.51 617	0.50 628	0.53 605	0.51 604

FC-DCNN v2	2.81 661	0.59 574	0.85 399	0.73 572	0.57 520	2.97 655	1.05 600	3.39 666	2.61 653	6.98 689	7.67 681	10.38 692	6.31 686	5.75 631	3.37 648	0.53 628	0.48 640	0.51 617	0.50 628	0.53 605	0.51 604

DGTPSM_ROB	13.01 696	8.23 695	21.87 694	9.51 699	18.10 698	11.56 691	32.01 707	10.63 695	16.20 697	7.03 690	19.48 704	10.15 690	16.66 699	9.83 690	22.42 700	4.75 696	8.68 701	5.37 697	10.25 706	6.16 697	11.36 701

DPSMNet_ROB	13.02 697	8.23 695	21.91 695	9.53 700	18.11 699	11.56 691	32.02 708	10.64 696	16.23 698	7.05 691	19.49 705	10.16 691	16.66 699	9.85 691	22.43 701	4.77 697	8.68 701	5.38 698	10.26 707	6.17 698	11.36 701

TorneroNet	10.70 692	2.03 676	1.82 606	3.43 688	3.01 686	43.83 713	2.22 673	8.87 692	67.47 726	7.17 692	27.36 707	10.68 693	3.85 676	8.67 678	7.65 674	3.59 686	0.88 673	3.04 687	1.57 681	3.71 688	3.17 688

MeshStereo	2.26 642	0.56 564	0.92 444	0.61 467	0.49 468	2.60 642	1.02 596	3.18 662	2.05 636	7.40 693	4.98 667	7.58 682	2.98 664	6.37 641	1.96 615	0.43 602	0.43 626	0.45 605	0.39 599	0.43 569	0.42 570
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
MANE	6.19 680	0.59 574	1.03 488	0.93 634	1.22 654	13.38 693	2.69 680	12.81 697	17.94 705	8.21 694	10.82 693	14.72 696	11.68 691	11.39 694	11.90 687	0.59 635	0.50 645	0.52 619	1.76 682	0.55 609	0.54 609

USTest	14.33 698	14.94 701	21.04 693	17.44 702	16.05 697	23.26 698	33.84 709	21.73 701	11.80 692	9.36 695	10.14 690	15.97 697	13.20 695	17.28 699	22.43 701	3.78 691	5.01 698	6.17 701	6.16 700	9.25 701	7.72 699

ASD4	15.85 699	10.99 698	19.63 690	10.21 701	11.70 696	19.24 697	31.10 706	19.35 700	10.68 690	11.14 696	10.18 691	12.59 695	12.64 693	14.74 697	24.83 704	12.93 708	9.94 708	26.83 715	19.40 710	16.23 707	12.70 708

SGM-ForestM	6.52 682	0.38 484	1.26 538	0.63 488	0.35 323	13.59 694	5.32 692	6.32 689	6.70 686	11.14 696	9.18 688	22.51 710	13.93 697	16.89 698	20.07 698	0.36 572	0.37 610	0.36 576	0.35 588	0.36 534	0.34 535

iinet-test	17.98 700	18.06 702	23.82 700	20.87 704	19.70 701	26.55 699	35.70 710	25.04 705	15.93 694	13.33 698	13.25 695	20.58 701	17.79 701	20.62 701	25.11 705	9.58 702	8.78 703	9.88 703	9.85 704	13.23 703	11.95 703

IINet	17.98 700	18.06 702	23.81 699	20.87 704	19.70 701	26.55 699	35.70 710	25.04 705	15.93 694	13.33 698	13.25 695	20.58 701	17.79 701	20.62 701	25.11 705	9.58 702	8.78 703	9.88 703	9.85 704	13.23 703	11.95 703

DPSM_ROB	19.08 702	19.14 705	25.17 702	22.15 708	20.85 704	28.17 702	37.82 713	26.56 707	16.85 702	14.14 700	14.84 698	21.70 704	18.75 704	21.87 704	26.55 709	10.16 706	9.30 706	10.47 705	10.42 708	14.03 705	12.61 706

DPSM	19.08 702	19.14 705	25.17 702	22.15 708	20.85 704	28.17 702	37.82 713	26.56 707	16.85 702	14.14 700	14.84 698	21.70 704	18.75 704	21.87 704	26.55 709	10.16 706	9.30 706	10.47 705	10.42 708	14.03 705	12.61 706

Anonymous_1	43.04 719	18.73 704	24.79 701	21.81 707	46.26 717	27.80 701	37.60 712	28.08 709	16.14 696	14.66 702	14.30 697	20.65 703	17.88 703	21.56 703	25.94 708	117.93 726	8.92 705	100.65 722	126.50 724	158.64 728	12.08 705

DPSimNet_ROB	11.20 694	4.98 694	35.43 708	2.90 681	4.52 695	7.89 684	17.09 699	4.66 678	6.06 685	14.89 703	10.93 694	17.29 699	36.81 714	13.18 696	15.68 694	2.86 676	6.29 700	5.75 699	5.09 699	3.91 691	7.70 698

light-stereo	12.42 695	1.45 658	18.02 688	17.94 703	23.64 706	11.13 689	0.82 547	9.91 694	5.73 682	15.42 704	42.83 718	55.24 723	1.88 629	28.77 711	2.26 625	1.61 664	3.00 693	0.78 645	0.93 661	3.48 686	3.62 694

xxxxx1	54.10 721	25.67 707	27.13 705	113.43 723	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 712	25.60 707	17.75 705	17.27 700	21.81 706	21.02 706	24.43 707	33.82 711	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 724

tt_ll	54.10 721	25.67 707	27.13 705	113.43 723	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 712	25.60 707	17.75 705	17.27 700	21.81 706	21.02 706	24.43 707	33.82 711	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 724

ff	54.10 721	25.67 707	27.13 705	113.43 723	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 712	25.60 707	17.75 705	17.27 700	21.81 706	21.02 706	24.43 707	33.82 711	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 724

coex-ft	8.13 687	2.13 681	98.04 725	0.67 529	0.53 502	1.71 586	1.56 641	1.65 473	11.11 691	18.17 708	3.75 652	3.88 660	7.61 690	2.98 566	6.49 666	0.30 528	0.30 571	0.32 540	0.31 559	0.66 627	0.50 600

Selective-IGEV-i1pa	19.94 704	26.52 710	23.52 697	2.94 682	1.59 663	31.97 711	20.54 701	30.88 711	25.25 706	23.87 709	27.58 708	33.01 712	26.91 710	32.38 712	25.47 707	20.69 716	5.85 699	12.49 707	4.43 697	3.35 685	19.48 710

LE_ROB	8.05 686	0.37 477	23.53 698	0.74 576	0.33 298	2.77 650	2.87 684	3.71 670	27.24 710	25.39 710	8.87 687	8.46 686	26.71 709	6.65 647	21.99 699	0.21 354	0.19 437	0.20 270	0.21 399	0.25 426	0.22 393

LRCNet_RVC	22.74 705	32.10 711	21.97 696	29.84 710	26.23 707	4.42 675	0.81 545	22.66 702	2.02 634	26.93 711	29.26 710	23.06 711	15.59 698	23.84 706	18.88 697	31.75 717	19.90 720	34.65 717	32.13 718	30.54 717	28.32 717

FlowAnything	38.37 713	38.41 713	50.38 718	44.76 718	41.94 715	56.64 714	76.34 719	53.28 723	34.23 719	28.25 712	29.72 714	43.60 717	37.79 719	43.83 717	53.38 719	20.39 714	18.71 719	21.07 709	21.14 717	28.23 710	25.29 711

Hybrid-DGEV	38.35 712	38.46 716	50.28 714	44.82 719	41.90 714	56.66 715	76.35 720	53.24 719	33.80 716	28.29 713	29.84 715	43.58 716	37.86 720	43.84 720	53.39 720	20.34 712	18.69 714	21.06 708	21.00 711	28.25 712	25.34 712

RAFT-FEzeroshot	38.32 709	38.45 714	50.28 714	44.74 715	41.87 712	56.68 716	76.38 722	53.24 719	33.76 714	28.29 713	29.37 711	43.69 720	37.66 716	43.83 717	53.41 721	20.32 710	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.25 712	25.35 714

RAFT-FE	38.32 709	38.45 714	50.28 714	44.74 715	41.87 712	56.68 716	76.38 722	53.24 719	33.76 714	28.29 713	29.37 711	43.69 720	37.66 716	43.83 717	53.41 721	20.32 710	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.25 712	25.35 714

CasAABBNet	38.33 711	38.46 716	50.35 717	44.75 717	41.84 711	56.68 716	76.37 721	53.22 718	33.83 717	28.31 716	29.54 713	43.62 719	37.71 718	43.84 720	53.41 721	20.30 709	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.24 711	25.34 712

Selective-RAFT-Error	38.39 714	38.47 718	50.44 719	44.73 714	41.97 716	56.68 716	76.38 722	53.24 719	33.92 718	28.34 717	29.85 716	43.60 717	38.20 721	43.75 716	53.34 718	20.38 713	18.70 715	21.09 713	21.05 712	28.30 715	25.43 716

LSM0	42.82 718	38.75 719	50.81 720	47.07 720	109.38 727	57.00 720	76.02 718	53.74 724	33.71 713	29.02 718	30.41 717	43.87 722	37.22 715	43.91 722	53.54 724	20.52 715	18.62 713	21.10 714	21.11 716	28.41 716	42.22 718

HanzoNet	11.04 693	3.62 692	8.10 673	4.08 696	3.55 693	4.90 678	2.73 683	7.19 690	10.10 689	31.86 719	28.92 709	21.96 709	36.36 712	18.08 700	10.17 682	7.94 699	3.32 695	3.47 693	3.31 693	7.06 699	4.04 695

HaxPig	38.92 715	41.40 720	41.64 709	29.95 711	32.27 708	28.90 704	27.60 703	29.73 710	37.71 720	43.82 720	43.87 719	33.17 713	35.56 711	41.53 714	40.37 716	43.94 721	47.51 725	45.82 718	47.08 720	42.38 718	44.15 720

AVERAGE_ROB	40.43 716	42.37 721	42.73 710	36.96 713	35.58 710	30.50 705	27.61 704	36.71 717	38.39 721	44.91 721	44.36 720	37.45 715	36.70 713	41.88 715	40.35 715	45.43 722	46.81 724	47.11 719	46.35 719	42.51 719	43.87 719

RSGM-EC	88.84 724	82.86 725	51.22 721	105.38 721	99.51 725	94.51 723	125.67 725	90.02 725	46.43 723	45.14 722	57.50 724	101.22 726	88.55 725	154.40 725	153.26 726	105.54 724	59.55 727	113.88 723	53.02 722	92.89 726	56.17 722

acva	88.84 724	82.86 725	51.22 721	105.38 721	99.51 725	94.51 723	125.67 725	90.02 725	46.43 723	45.14 722	57.50 724	101.22 726	88.55 725	154.40 725	153.26 726	105.54 724	59.55 727	113.88 723	53.02 722	92.89 726	56.17 722

MEDIAN_ROB	42.00 717	44.40 722	44.29 713	35.15 712	34.95 709	31.28 710	29.60 705	35.88 716	40.02 722	47.20 724	46.64 721	37.37 714	38.48 722	44.35 723	42.45 717	48.03 723	49.39 726	49.71 720	49.03 721	45.14 720	46.65 721

BEATNet-Init1	26.87 708	13.43 700	70.68 724	0.91 631	0.68 569	57.02 721	21.06 702	32.82 715	32.67 712	52.12 725	53.61 722	66.05 724	49.56 723	48.79 724	34.71 714	0.49 620	0.44 629	0.53 624	0.53 633	0.63 621	0.59 620

PML	51.67 720	36.25 712	13.28 683	7.46 698	20.81 703	108.69 725	232.22 728	8.72 691	27.82 711	87.01 726	269.67 728	69.67 725	61.95 724	24.76 710	14.20 691	9.74 704	3.40 696	9.62 702	4.70 698	18.74 708	4.72 697

Selective-IGEV-i16pa	97.29 726	136.83 727	17.95 687	1.52 661	1.00 634	188.16 727	3.63 687	183.02 728	169.43 728	88.01 727	178.60 726	119.35 728	191.45 728	226.33 728	135.51 725	131.38 727	17.89 712	32.25 716	3.46 696	2.02 664	117.94 727

test_example2	192.40 727	210.76 728	206.48 727	199.83 728	204.73 728	172.94 726	183.52 727	133.93 727	133.41 727	191.38 728	196.19 727	187.13 729	178.77 727	205.33 727	208.00 728	222.09 729	238.72 729	186.54 729	190.54 729	227.34 729	170.31 728

ccccc	497.63 728	492.34 729	595.97 728	530.87 729	530.37 729	478.08 728	442.62 729	491.76 729	343.70 729	448.18 729	520.80 729	476.12 730	550.57 729	541.64 729	605.32 729	663.49 730	459.54 730	353.94 730	309.79 730	586.66 730	530.90 729

FADE		4.78 693		1.89 666	1.92 667							4.13 661				188.09 728	2.77 692	123.78 725	127.92 725	1.06 650

Low-res two-view benchmark