Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 223	0.10 6	0.10 58

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 133	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 64	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 76	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 626	0.39 250	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 90	0.30 45	0.18 4	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 309	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 282	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 192	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 133	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 331	0.35 155	0.17 37	0.33 199	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 266	0.46 199	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 144	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 188

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 90	0.47 208	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 50	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 323	0.29 27	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 64	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 133	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 64	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 225	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 114	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 50	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 213	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 221	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 214	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 64	0.56 282	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 188

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 353	0.16 456	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.12 188
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 64	0.32 62	0.20 30	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 128

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 90	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 259	0.86 657

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 421	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 300	0.42 155	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 211	0.38 548	2.34 656	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 143	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 133	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 64	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 283	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 274	0.35 155	0.17 37	0.38 263	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 266	0.43 166	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 594	1.28 617	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 114	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 143	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 190	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 90	0.44 178	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 455	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 50	0.47 208	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 183	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 128

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 592	0.30 23	0.17 37	0.38 263	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 76	0.45 183	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 282

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 501	0.20 42	0.37 64	0.47 241	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 173	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 427	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 144	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 248	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 229	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 50	0.34 86	0.25 160	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 380	0.36 183	0.17 37	0.39 276	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 232	0.45 183	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 250	0.34 112	0.18 66	0.38 263	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 266	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 260	0.49 225	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 365	1.22 612	0.34 112	0.21 164	0.29 133	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.13 143	0.10 58

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 263	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 157	0.36 100	0.25 160	0.16 304	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 321	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 104	0.49 225	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 259	0.11 128

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 273	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 64	0.31 53	0.21 51	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 403	0.39 250	0.50 533	0.29 441	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 266	0.31 226	0.39 124	0.30 258	0.14 172	0.15 424	0.16 238	0.13 223	0.16 309	0.15 314

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 225	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 293	0.41 144	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 171	0.19 26	0.46 153	0.42 209	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 211	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 173	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 536	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 171	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 173	0.40 133	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 607	0.11 128

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 114	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

S2M2_L	0.26 133	0.22 343	0.33 148	0.31 43	0.25 305	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 198	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 126	0.30 45	0.26 189	0.22 488	0.19 516	0.17 285	0.19 443	0.21 452	0.18 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 440	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 173	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 152	0.39 429	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 90	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 121	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 76	0.50 233	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 536	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 214	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 266	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 211	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 209	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 567	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

Wave_Phase_stereo	0.30 197	0.16 89	0.88 567	0.34 112	0.22 193	0.64 455	0.31 265	0.54 208	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 305	0.25 71	0.36 368	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 211	0.36 100	0.23 112	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.12 188

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 192	0.38 118	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 646	0.12 188

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 192	0.33 77	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 643	0.12 188

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 263	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 209	0.11 36	0.12 283	0.16 238	0.15 294	0.13 143	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 503	0.24 15	0.51 549	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 226	0.44 178	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 241	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 388	0.33 199	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 76	0.48 219	0.24 129	0.20 444	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.15 314

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 282	0.42 467	0.50 180	0.66 324	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 293	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 273	0.31 171	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 104	0.63 367	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.14 282

ours_stereo	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 152	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 104	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.10 58

U	0.45 379	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 642	3.55 676	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 90	0.26 8	0.22 73	0.15 248	0.09 27	0.88 654	0.13 223	0.13 143	0.11 128

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 76	0.56 282	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 260	0.42 155	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 263	0.36 183	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 260	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 318	0.38 244	0.18 66	0.45 328	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 309	0.10 58

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 250	0.41 356	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 309	0.11 128

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 305	0.51 353	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 293	0.43 166	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 259	0.12 188

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 319	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 266	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

PSi22	0.30 197	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 152	0.19 26	0.42 112	0.73 360	0.27 99	0.32 130	0.57 316	0.43 339	0.77 476	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 128

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 319	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 114	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 76	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 197	0.36 183	0.26 353	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 229	0.28 173	0.40 133	0.28 232	0.16 304	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.12 188

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 143	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 228	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 252	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 248	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.11 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 333	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 225	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 220	0.30 211	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 229	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 199	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 214	0.27 182	0.57 222	0.47 241	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 114	0.42 155	0.27 209	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.12 94	0.10 58

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 192	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

mms	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 64	0.45 183	0.26 189	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.11 128

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 499	3.08 691	2.43 659	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 665	0.08 2	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.97 666

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 90	0.31 53	0.28 232	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 236

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 225	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 229	0.18 34	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.13 143	0.11 128

CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 343	0.36 197	0.48 504	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 220	0.28 113	0.23 42	0.42 239	0.26 143	0.29 27	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DF	0.26 133	0.15 60	0.38 228	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 284	0.22 90	0.48 219	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 250	0.47 496	0.26 353	0.46 333	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 143	0.40 133	0.37 354	0.21 461	0.15 424	0.22 469	0.26 565	0.16 309	0.16 362

4.25_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 279	0.25 126	0.47 208	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 188

AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 121	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 248	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 214	0.40 319	0.27 388	0.30 152	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 126	0.47 208	0.34 304	0.17 353	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.14 194	0.12 188

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 276	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 232	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 590	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 300	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.11 128

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 190	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 157	0.40 133	0.29 251	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 282	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 220	0.30 211	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 76	0.44 178	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 171	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 90	0.45 183	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 133	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 114	0.41 144	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 311	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 90	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 143	0.50 233	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 97	0.20 263	0.37 214	0.33 82	0.16 23	0.32 190	0.42 467	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 143	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 128

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 171	0.41 457	0.40 92	0.43 213	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 114	0.45 183	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 273	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 64	0.57 294	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.36 183	0.23 241	0.37 250	0.30 237	0.39 81	0.44 220	0.31 138	0.51 228	0.40 220	0.24 114	0.43 166	0.26 189	0.15 248	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.13 236

plain	0.31 205	0.20 263	0.50 406	0.39 276	0.29 441	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 291	0.30 136	0.31 226	0.65 389	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.17 348	0.12 188

MIF-Stereo (partial)	0.31 205	0.18 174	0.37 214	0.41 356	0.31 482	0.28 121	0.23 109	0.47 157	0.42 209	0.31 138	0.63 277	0.36 189	0.35 266	0.57 294	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.14 282

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 460	0.44 319	0.34 321	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 232	0.36 100	0.28 232	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 435

sCroCo_RVC	0.35 252	0.28 477	0.69 513	0.51 549	0.39 555	0.41 300	0.31 265	0.49 170	0.45 229	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 232	0.46 199	0.32 275	0.21 461	0.22 545	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.20 458

DN	0.30 197	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 353	0.35 225	0.27 182	0.54 208	0.55 278	0.32 153	0.42 184	0.50 284	0.23 104	0.39 124	0.22 73	0.21 461	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.18 402

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 152	0.27 182	0.50 180	0.65 320	0.32 153	0.47 207	0.42 239	0.24 114	0.41 144	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

4.5_new	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 121	0.38 407	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

fffy	0.28 164	0.21 302	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.41 198	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 157	0.50 233	0.27 209	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

AE-Stereo	0.34 236	0.21 302	0.42 295	0.48 504	0.31 482	0.48 342	0.35 346	0.61 253	0.62 296	0.32 153	0.55 256	0.52 295	0.27 157	0.47 208	0.29 251	0.13 113	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.12 188

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 220	0.30 211	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 183	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 190	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 284	0.41 229	0.22 90	0.55 271	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.11 143	0.15 259	0.11 128

ProNet	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.35 155	0.24 273	0.32 190	0.43 474	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.13 236

DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 321	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 90	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

rvit_stereo_ft	0.33 228	0.25 429	0.47 360	0.52 562	0.32 499	0.33 199	0.47 497	0.49 170	0.50 256	0.34 164	0.41 181	0.41 229	0.32 232	0.48 219	0.34 304	0.22 488	0.14 393	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.14 282

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

CAS	0.34 236	0.13 3	0.25 26	1.28 662	0.30 460	0.46 333	0.38 407	0.48 165	0.47 241	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 50	0.29 27	0.27 209	0.69 651	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 314

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.72 353	0.34 164	0.52 240	0.41 229	0.28 173	0.47 208	0.28 232	0.15 248	0.11 221	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 641	0.37 250	0.27 182	0.48 165	0.46 234	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 90	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 384

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 276	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 257	0.29 192	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 64	0.43 166	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 333	0.27 182	0.69 320	0.57 287	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 266	0.35 96	0.27 209	0.14 172	0.12 283	0.13 102	0.12 181	0.11 30	0.10 58

rvit_stereo_0080	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

whm_eth	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 266	0.36 100	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 128

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 166	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

AIO-test2	0.39 318	0.21 302	0.41 274	0.47 496	0.25 305	0.45 328	0.35 346	0.77 379	1.27 605	0.36 178	0.87 400	0.37 191	0.30 211	0.47 208	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.21 454	0.23 525	0.15 259	0.13 236

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 214	0.36 183	0.22 193	0.28 121	0.36 368	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 90	0.52 248	0.27 209	0.12 60	0.09 27	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.12 188
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

rvit_stereo_0082	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 266	0.49 225	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 128

WQFJA1	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.50 233	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

NLMM	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.49 225	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

NLSM1	0.32 211	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 305	0.66 467	0.27 182	0.57 222	0.50 256	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 173	0.54 264	0.32 275	0.16 304	0.17 476	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.12 188

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 266	0.41 144	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 128

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 197	0.18 174	0.39 250	0.40 319	0.24 273	0.42 307	0.42 467	0.63 266	0.41 198	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 143	0.53 257	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.15 259	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 114	0.53 257	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.11 128

rvit_stereo_0083	0.34 236	0.24 403	0.50 406	0.44 442	0.27 388	0.34 214	0.35 346	0.45 146	0.62 296	0.37 185	0.47 207	0.42 239	0.35 266	0.40 133	0.36 338	0.22 488	0.20 528	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.14 282

MyStereo07	0.32 211	0.22 343	0.34 169	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	0.72 348	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 226	0.59 332	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 273	0.41 229	0.31 226	0.55 271	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.11 128

GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 442	0.19 96	0.31 171	0.26 160	0.47 157	0.43 213	0.37 185	0.47 207	0.41 229	0.23 104	0.50 233	0.34 304	0.14 172	0.18 498	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.13 236

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 225	0.36 368	0.44 139	0.41 198	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 76	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

ff7	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 343	0.38 228	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.12 181	0.13 143	0.15 314

ffff	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

rrr	0.29 179	0.22 343	0.41 274	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.32 292	0.52 193	0.42 209	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.14 282

11t	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

ccc-4	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

sAnonymous2	0.40 330	0.39 556	0.85 560	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 621

CroCo_RVC	0.40 330	0.39 556	0.85 560	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 621

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 214	0.31 265	0.48 165	0.50 256	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 50	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

WQFJX1	0.33 228	0.19 216	0.34 169	0.41 356	0.28 413	0.53 366	0.33 304	0.51 183	0.50 256	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 226	0.69 426	0.39 371	0.15 248	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.14 282

WQFJX	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 388	0.60 424	0.30 237	0.53 205	0.47 241	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 248	0.61 347	0.40 379	0.14 172	0.17 476	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.14 282

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 239	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 276	0.41 229	0.35 266	0.28 15	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.12 94	0.10 58

rvit_stereo_0081_aga	0.31 205	0.28 477	0.44 318	0.42 401	0.29 441	0.34 214	0.31 265	0.44 139	0.40 194	0.39 210	0.44 192	0.40 220	0.32 232	0.42 155	0.29 251	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.16 328	0.20 428	0.15 314

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 225	0.21 67	0.72 348	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 126	0.36 100	0.25 160	0.15 248	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

H2IRNET	0.37 286	0.20 263	0.33 148	0.38 244	0.25 305	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 353	0.39 210	0.90 416	0.74 433	0.55 413	0.52 248	0.43 398	0.15 248	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.13 236

anonymousdsp	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 199	0.31 265	0.45 146	0.45 229	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

AIO-test1	0.38 301	0.18 174	0.38 228	0.50 533	0.24 273	0.46 333	0.30 237	0.70 335	1.19 586	0.40 219	0.71 305	0.45 259	0.29 192	0.53 257	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.13 143	0.17 384

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 263	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 126	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.12 94	0.14 282

rvit_0105_6	0.38 301	0.28 477	0.64 486	0.50 533	0.30 460	0.39 276	0.38 407	0.51 183	0.67 327	0.40 219	0.45 196	0.50 284	0.41 331	0.54 264	0.36 338	0.27 547	0.26 579	0.24 507	0.21 491	0.22 475	0.16 362

Selective-RAFT	0.35 252	0.23 365	0.51 421	0.44 442	0.21 164	0.64 455	0.27 182	0.59 235	0.63 307	0.40 219	0.38 168	0.55 308	0.40 323	0.57 294	0.35 322	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.16 309	0.13 236

ACVNet-DCA	0.35 252	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

xx1	0.39 318	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.65 380	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

1test111	0.36 270	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.55 271	0.45 426	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

cc1	0.37 286	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.15 314

tt1	0.36 270	0.24 403	0.32 129	0.41 356	0.22 193	0.54 373	0.38 407	0.68 311	1.04 546	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 355	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.16 362

NLMM1	0.33 228	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.25 305	0.55 379	0.33 304	0.55 210	0.63 307	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 126	0.63 367	0.38 363	0.16 304	0.18 498	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.13 236

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 250	0.23 109	0.52 193	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 143	0.39 124	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 236	0.27 463	0.45 331	0.36 183	0.25 305	0.48 342	0.30 237	0.58 230	0.90 477	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 192	0.49 225	0.30 258	0.16 304	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.18 376	0.15 314

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 250	0.25 139	0.51 183	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 143	0.38 118	0.25 160	0.16 304	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128
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
HH	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

HanStereo	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

test_xeample3	0.29 179	0.21 302	0.41 274	0.35 155	0.26 353	0.35 225	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 173	0.54 264	0.23 112	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.13 236

DLNR-FE	20.05 702	36.38 710	38.08 707	170.06 723	60.08 716	0.23 40	0.20 42	14.13 700	0.36 152	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.63 367	0.28 232	5.38 696	0.10 94	0.15 200	0.11 143	73.09 721	0.11 128

StereoVision	0.42 350	0.28 477	0.45 331	0.49 519	0.28 413	0.38 263	0.38 407	0.72 348	0.62 296	0.44 236	1.14 525	0.54 303	0.39 317	0.56 282	0.34 304	0.21 461	0.24 564	0.25 520	0.24 541	0.26 521	0.16 362

DLNR_Zeroshot_test	20.09 703	36.28 709	38.04 706	169.85 722	61.80 717	0.23 40	0.20 42	13.88 699	0.37 169	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.62 356	0.28 232	5.46 697	0.10 94	0.15 200	0.11 143	72.60 720	0.11 128

quiztm	0.29 179	0.19 216	0.35 185	0.40 319	0.23 241	0.27 99	0.33 304	0.63 266	0.39 190	0.45 239	0.60 269	0.39 207	0.18 34	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

xyz-stereo-finetune	0.33 228	0.18 174	0.36 197	0.33 82	0.18 66	0.57 399	0.31 265	0.58 230	0.69 339	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 248	0.56 282	0.36 338	0.12 60	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

rvit_0105_4	0.41 341	0.29 489	0.71 522	0.50 533	0.29 441	0.41 300	0.41 457	0.55 210	0.73 360	0.45 239	0.48 210	0.55 308	0.44 350	0.57 294	0.36 338	0.28 558	0.26 579	0.25 520	0.22 509	0.23 492	0.18 402

WCG-NET（raft）	0.31 205	0.15 60	0.36 197	0.32 66	0.19 96	0.35 225	0.27 182	0.51 183	0.78 400	0.45 239	0.55 256	0.48 273	0.27 157	0.54 264	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 128

EKT-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.39 250	0.43 422	0.29 441	0.38 263	0.31 265	0.69 320	0.64 315	0.45 239	0.63 277	0.49 279	0.27 157	0.56 282	0.33 288	0.18 388	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.16 309	0.16 362

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.38 244	0.19 96	0.38 263	0.23 109	0.57 222	0.41 198	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 157	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 283	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 128

RCA-Stereo	0.35 252	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 171	0.34 321	0.68 311	1.24 595	0.45 239	0.65 284	0.47 268	0.43 339	0.38 118	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 128

NLCSM	0.34 236	0.21 302	0.34 169	0.44 442	0.29 441	0.54 373	0.36 368	0.52 193	0.47 241	0.46 246	0.37 165	0.34 164	0.34 260	0.71 438	0.41 385	0.16 304	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.17 348	0.16 362

MM-Stereo_test3	0.34 236	0.19 216	0.31 109	0.41 356	0.25 305	0.35 225	0.44 483	0.72 348	0.92 489	0.46 246	0.52 240	0.41 229	0.29 192	0.44 178	0.28 232	0.16 304	0.15 424	0.17 285	0.13 223	0.14 194	0.13 236

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 199	0.27 182	0.39 81	0.80 411	0.46 246	0.49 214	0.39 207	0.25 126	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

CREStereo++_RVC	0.32 211	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 273	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 460	0.46 246	0.80 355	0.30 136	0.26 143	0.36 100	0.33 288	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 648	0.13 143	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.37 286	0.17 137	0.45 331	0.55 587	0.36 532	0.38 263	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 246	1.30 567	0.73 427	0.26 143	0.56 282	0.26 189	0.16 304	0.11 221	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.10 58

PMTNet	0.32 211	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 328	0.22 84	0.56 214	0.63 307	0.46 246	0.54 247	0.39 207	0.34 260	0.48 219	0.24 129	0.75 653	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128

tg	0.33 228	0.18 174	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.38 263	0.26 160	0.70 335	0.56 285	0.47 252	0.65 284	0.42 239	0.24 114	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.14 194	0.11 128

CAS++	0.32 211	0.24 403	0.36 197	0.37 207	0.26 353	0.28 121	0.23 109	0.87 420	0.50 256	0.47 252	0.45 196	0.26 106	0.21 76	0.49 225	0.24 129	0.23 505	0.19 516	0.22 469	0.17 384	0.21 452	0.16 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 286	0.18 174	0.46 348	0.45 467	0.32 499	0.42 307	0.37 385	0.63 266	0.51 261	0.47 252	0.94 427	0.56 311	0.36 293	0.52 248	0.32 275	0.14 172	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.13 236

FSD	0.48 417	0.47 581	0.53 434	0.54 579	0.46 598	0.48 342	0.52 535	0.53 205	0.48 249	0.48 255	0.48 210	0.49 279	0.48 370	0.51 241	0.49 450	0.45 628	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.46 616	0.45 625

test-1	0.36 270	0.19 216	0.71 522	0.46 488	0.26 353	0.44 319	0.36 368	0.60 246	0.59 291	0.48 255	0.67 296	0.53 299	0.36 293	0.40 133	0.29 251	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.16 362

riskmin	0.38 301	0.20 263	0.39 250	0.32 66	0.23 241	0.53 366	0.30 237	0.63 266	0.80 411	0.49 257	0.56 259	0.73 427	0.58 432	0.55 271	0.36 338	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.13 223	0.19 410	0.20 458

iRaftStereo_RVC	0.32 211	0.19 216	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.31 171	0.29 217	0.68 311	0.51 261	0.49 257	0.66 291	0.37 191	0.23 104	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.15 259	0.12 188

EAI-Stereo	0.34 236	0.19 216	0.44 318	0.39 276	0.21 164	0.31 171	0.30 237	1.15 542	0.30 92	0.49 257	0.75 321	0.36 189	0.28 173	0.62 356	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.13 143	0.12 188

Reg-Stereo(zero)	0.30 197	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 190	0.20 42	0.63 266	0.68 332	0.50 260	0.52 240	0.51 290	0.30 211	0.45 183	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 128

RALCasStereoNet	0.36 270	0.21 302	0.37 214	0.42 401	0.26 353	0.35 225	0.38 407	0.63 266	0.64 315	0.50 260	0.72 306	0.51 290	0.29 192	0.59 332	0.36 338	0.16 304	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.17 348	0.16 362

111	0.40 330	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.52 358	0.28 208	0.74 362	1.16 580	0.50 260	0.91 419	0.63 361	0.48 370	0.61 347	0.35 322	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.13 236

Selective-IGEV-i16pc	0.56 499	0.20 263	1.13 598	0.40 319	0.31 482	2.00 650	0.66 583	0.68 311	1.11 569	0.51 263	0.81 362	0.68 394	0.36 293	0.67 409	0.40 379	0.31 575	0.17 476	0.17 285	0.18 412	0.19 410	0.20 458

xyz-stereo-finetune2	0.36 270	0.19 216	0.38 228	0.32 66	0.19 96	0.82 532	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 263	0.78 342	0.43 248	0.45 355	0.69 426	0.44 417	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.13 236

rvit_0105_5	0.42 350	0.31 503	0.73 531	0.50 533	0.29 441	0.44 319	0.42 467	0.61 253	0.74 368	0.51 263	0.51 228	0.60 346	0.47 365	0.57 294	0.38 363	0.27 547	0.25 572	0.25 520	0.23 525	0.22 475	0.18 402

RAFT+CT+SA	0.39 318	0.23 365	0.36 197	0.51 549	0.27 388	0.29 133	0.46 490	0.75 369	0.80 411	0.51 263	0.89 412	0.41 229	0.40 323	0.78 481	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.15 259	0.14 282

Anonymous3	0.46 390	0.34 520	0.86 565	0.50 533	0.37 539	0.81 524	0.50 516	0.72 348	0.65 320	0.51 263	0.65 284	0.45 259	0.45 355	0.64 382	0.38 363	0.24 517	0.24 564	0.22 469	0.21 491	0.23 492	0.23 503

raft+_RVC	0.38 301	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 305	0.45 328	0.37 385	0.78 385	0.89 474	0.51 263	0.78 342	0.50 284	0.29 192	0.53 257	0.40 379	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.12 188

CCAANet	0.41 341	0.18 174	0.37 214	0.37 207	0.24 273	0.62 435	0.40 440	0.73 359	0.57 287	0.51 263	1.04 485	0.65 380	0.58 432	0.60 338	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.15 200	0.16 328	0.15 259	0.15 314

MSKI-zero shot	0.32 211	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 190	0.22 84	0.61 253	0.43 213	0.52 270	0.64 281	0.61 352	0.20 64	0.74 458	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 188

CASnet	0.30 197	0.20 263	0.33 148	0.41 356	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 267	0.52 270	0.54 247	0.39 207	0.24 114	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 469	0.18 412	0.18 376	0.11 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 286	0.27 463	0.59 460	0.47 496	0.41 567	0.29 133	0.30 237	0.84 406	0.59 291	0.52 270	0.41 181	0.52 295	0.26 143	0.73 451	0.27 209	0.17 353	0.12 283	0.19 382	0.19 443	0.13 143	0.11 128

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 350	0.20 263	0.74 536	0.38 244	0.43 579	0.39 276	0.26 160	0.94 446	0.49 252	0.53 273	0.77 331	0.93 506	0.45 355	0.63 367	0.24 129	0.16 304	0.10 94	0.17 285	0.18 412	0.20 428	0.20 458

RAFT-Stereo-weight	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 301	0.80 411	0.53 273	0.51 228	0.58 325	0.20 64	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 128

Any-RAFT	0.35 252	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 358	0.22 84	0.88 425	0.73 360	0.53 273	0.73 310	0.64 367	0.28 173	0.46 199	0.24 129	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 188

TestStereo	0.38 301	0.31 503	0.40 263	0.45 467	0.20 133	0.40 282	0.37 385	0.66 291	0.65 320	0.53 273	0.78 342	0.47 268	0.40 323	0.55 271	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.22 475	0.13 236

LL-Strereo2	0.35 252	0.24 403	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.35 225	0.24 127	0.67 301	0.44 220	0.54 277	0.51 228	0.66 386	0.25 126	0.66 398	0.30 258	0.14 172	0.12 283	0.23 490	0.20 468	0.18 376	0.13 236

XX-TBD	0.32 211	0.53 605	0.26 40	0.51 549	0.20 133	0.37 250	0.24 127	0.40 92	0.73 360	0.54 277	0.69 299	0.31 144	0.25 126	0.32 62	0.27 209	0.16 304	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 128

rvit_stereo_0075_2	0.47 405	0.37 538	0.70 517	0.53 572	0.46 598	0.43 311	0.36 368	0.81 396	0.67 327	0.55 279	0.74 319	0.59 340	0.43 339	0.63 367	0.43 398	0.32 587	0.23 555	0.35 593	0.25 550	0.30 549	0.25 519

anonymousdsp2	0.35 252	0.20 263	0.43 308	0.37 207	0.24 273	0.48 342	0.31 265	0.86 413	0.65 320	0.55 279	0.50 218	0.50 284	0.34 260	0.56 282	0.31 266	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 309	0.14 282

GMStereo	0.39 318	0.37 538	0.54 440	0.40 319	0.26 353	0.42 307	0.36 368	0.59 235	1.04 546	0.55 279	0.51 228	0.37 191	0.35 266	0.54 264	0.41 385	0.19 420	0.13 354	0.16 238	0.17 384	0.24 505	0.18 402
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 197	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 366	0.25 139	0.56 214	0.43 213	0.56 282	0.50 218	0.35 179	0.29 192	0.49 225	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

qqq	0.40 330	0.26 446	0.44 318	0.36 183	0.22 193	0.46 333	0.36 368	0.85 409	0.54 271	0.56 282	0.69 299	0.65 380	0.53 395	0.55 271	0.45 426	0.17 353	0.16 456	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

s12784h	0.36 270	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 508	0.29 217	0.80 392	0.83 429	0.56 282	0.57 261	0.43 248	0.40 323	0.57 294	0.33 288	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

FACV-RUCA	0.43 360	0.28 477	0.47 360	0.45 467	0.33 511	0.58 405	0.34 321	0.82 398	0.73 360	0.57 285	0.84 379	0.47 268	0.50 384	0.54 264	0.39 371	0.22 488	0.15 424	0.35 593	0.16 328	0.28 536	0.21 478

x	0.39 318	0.24 403	0.41 274	0.34 112	0.23 241	0.52 358	0.32 292	0.86 413	0.52 264	0.57 285	0.70 303	0.59 340	0.50 384	0.49 225	0.46 436	0.17 353	0.15 424	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.16 362

rafts_anoy	0.37 286	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.33 304	0.67 301	0.90 477	0.58 287	0.66 291	0.45 259	0.33 248	0.47 208	0.39 371	0.16 304	0.11 221	0.21 454	0.23 525	0.17 348	0.14 282

raftrobust	0.34 236	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.27 388	0.30 152	0.25 139	0.71 343	0.63 307	0.58 287	0.55 256	0.45 259	0.46 361	0.51 241	0.29 251	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.13 236

SA	0.44 368	0.25 429	0.46 348	0.46 488	0.24 273	0.43 311	0.36 368	0.75 369	0.96 509	0.59 289	1.03 479	0.48 273	0.52 391	0.94 554	0.32 275	0.16 304	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

test_4	0.36 270	0.18 174	0.31 109	0.44 442	0.25 305	0.20 19	0.34 321	0.56 214	0.41 198	0.59 289	1.45 596	0.43 248	0.25 126	0.63 367	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.11 128

dd	0.43 360	0.38 548	0.55 445	0.44 442	0.25 305	0.47 339	0.38 407	0.70 335	1.05 550	0.59 289	0.65 284	0.42 239	0.39 317	0.66 398	0.50 452	0.24 517	0.15 424	0.21 454	0.15 294	0.22 475	0.18 402

TANstereo	0.30 197	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 379	0.23 109	0.44 139	0.55 278	0.59 289	0.68 298	0.37 191	0.26 143	0.35 96	0.27 209	0.15 248	0.16 456	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

Select-FE	0.46 390	0.24 403	0.88 567	0.42 401	0.35 527	0.33 199	0.19 26	0.90 432	0.37 169	0.60 293	1.01 465	0.97 515	0.80 553	0.72 444	0.28 232	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.20 468	0.15 259	0.24 512

MM-Stereo_test1	0.33 228	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.23 241	0.36 239	0.45 486	0.58 230	0.54 271	0.60 293	0.50 218	0.38 200	0.37 300	0.60 338	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.12 188

11t1	0.36 270	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.62 435	0.29 217	0.69 320	0.43 213	0.60 293	0.53 244	0.53 299	0.48 370	0.56 282	0.40 379	0.18 388	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.17 384

RAFT-Test	0.34 236	0.18 174	0.37 214	0.38 244	0.23 241	0.50 349	0.23 109	0.69 320	0.40 194	0.60 293	0.85 389	0.61 352	0.28 173	0.46 199	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

ToySt	0.49 436	0.27 463	0.75 542	0.40 319	0.27 388	0.64 455	0.49 511	0.84 406	0.77 390	0.60 293	0.83 374	0.88 487	0.66 488	0.70 433	0.56 484	0.16 304	0.17 476	0.21 454	0.20 468	0.21 452	0.19 435

cross-raft	0.34 236	0.20 263	0.37 214	0.44 442	0.23 241	0.32 190	0.35 346	0.74 362	0.40 194	0.60 293	0.77 331	0.57 316	0.27 157	0.43 166	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.11 128

Gwc-CoAtRS	0.34 236	0.17 137	0.44 318	0.39 276	0.23 241	0.34 214	0.22 84	0.70 335	0.75 373	0.60 293	0.59 267	0.58 325	0.29 192	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.12 188

RT-Monster	0.32 211	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 353	0.38 263	0.20 42	0.56 214	0.76 381	0.61 300	0.64 281	0.49 279	0.28 173	0.41 144	0.30 258	0.14 172	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 236

model_zeroshot	0.33 228	0.18 174	0.48 380	0.39 276	0.28 413	0.45 328	0.25 139	0.63 266	0.45 229	0.61 300	0.50 218	0.51 290	0.25 126	0.45 183	0.26 189	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.13 236

PSMNet-ADL	0.48 417	0.27 463	0.40 263	0.48 504	0.30 460	0.68 474	0.37 385	0.90 432	0.80 411	0.61 300	0.80 355	0.92 503	0.62 457	0.72 444	0.63 505	0.23 505	0.18 498	0.18 338	0.20 468	0.22 475	0.20 458

IGEV-FE	0.34 236	0.18 174	0.67 502	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

test_sample1	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.34 112	0.23 241	0.58 405	0.35 346	0.99 466	0.49 252	0.62 303	0.75 321	0.69 399	0.61 450	0.58 315	0.44 417	0.18 388	0.14 393	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.17 384

MyStereo06	0.38 301	0.21 302	0.61 468	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.95 453	0.35 142	0.62 303	0.54 247	0.76 442	0.27 157	0.50 233	0.29 251	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

MyStereo04	0.44 368	0.22 343	0.44 318	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	1.00 470	1.08 565	0.62 303	0.58 266	0.55 308	0.57 422	0.71 438	0.44 417	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

IGEV_Zeroshot_test	0.34 236	0.18 174	0.67 502	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

test_5	0.43 360	0.24 403	0.43 308	0.52 562	0.28 413	0.28 121	0.42 467	0.72 348	0.82 424	0.62 303	0.91 419	0.72 416	0.55 413	0.79 487	0.35 322	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.16 362

iRaft-Stereo_5w	0.45 379	0.21 302	0.48 380	0.42 401	0.28 413	0.31 171	0.54 544	0.63 266	0.62 296	0.62 303	0.89 412	1.01 529	0.69 501	0.75 464	0.66 513	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.15 314

PSM-softLoss	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

KMStereo	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

Selective-IGEV-i1	0.44 368	0.20 263	0.53 434	0.41 356	0.22 193	0.62 435	0.50 516	1.01 480	0.88 460	0.63 312	0.81 362	0.79 452	0.38 305	0.54 264	0.38 363	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.15 314

test_sample2	0.42 350	0.22 343	0.43 308	0.33 82	0.21 164	0.58 405	0.39 429	0.95 453	0.67 327	0.63 312	0.77 331	0.69 399	0.57 422	0.61 347	0.38 363	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.16 328	0.19 410	0.18 402

GANet-ADL	0.42 350	0.25 429	0.45 331	0.43 422	0.29 441	0.54 373	0.35 346	0.89 427	0.86 447	0.63 312	0.72 306	0.68 394	0.42 333	0.52 248	0.41 385	0.21 461	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.19 435

Patchmatch Stereo++	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.56 282	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo_v2	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.57 294	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.57 294	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

HUI-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.50 233	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

iGMRVC	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

iRAFT	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

RAFT-IKP	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

Hybrid-DGEV-2	0.41 341	0.21 302	0.42 295	0.47 496	0.29 441	0.59 417	0.23 109	0.82 398	0.99 521	0.64 323	0.63 277	0.60 346	0.65 480	0.58 315	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.12 188

ACV-stereo	0.62 527	0.34 520	1.00 583	0.43 422	0.31 482	1.20 605	0.40 440	0.75 369	0.83 429	0.64 323	0.77 331	2.10 643	1.03 603	0.81 491	0.64 508	0.21 461	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.21 452	0.21 478

test_3	0.36 270	0.19 216	0.44 318	0.44 442	0.23 241	0.48 342	0.36 368	0.66 291	0.82 424	0.64 323	0.45 196	0.68 394	0.25 126	0.41 144	0.31 266	0.12 60	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

NRIStereo	0.36 270	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.23 241	0.34 214	0.26 160	0.65 281	0.55 278	0.64 323	0.63 277	0.56 311	0.37 300	0.65 389	0.37 354	0.15 248	0.11 221	0.18 338	0.15 294	0.17 348	0.14 282

AFF-stereo	0.38 301	0.19 216	0.39 250	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 281	0.66 324	0.64 323	1.13 520	0.76 442	0.39 317	0.55 271	0.33 288	0.11 36	0.09 27	0.16 238	0.16 328	0.13 143	0.11 128

ACVNet	0.46 390	0.23 365	0.36 197	0.39 276	0.28 413	0.58 405	0.40 440	0.87 420	0.80 411	0.64 323	0.96 440	0.79 452	0.60 444	0.63 367	0.67 516	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.18 376	0.15 314

CFNet-ft	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

DIP-Stereo	0.39 318	0.21 302	0.50 406	0.41 356	0.28 413	0.62 435	0.27 182	0.77 379	0.40 194	0.64 323	0.86 392	0.52 295	0.33 248	0.66 398	0.42 391	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.15 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

FE-Mocha	0.32 211	0.19 216	0.50 406	0.38 244	0.27 388	0.30 152	0.20 42	0.71 343	0.36 152	0.65 332	0.56 259	0.54 303	0.25 126	0.38 118	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.16 328	0.13 143	0.12 188

rvit_0105_3	0.47 405	0.34 520	0.77 552	0.54 579	0.31 482	0.49 347	0.47 497	0.63 266	0.79 409	0.65 332	0.59 267	0.64 367	0.50 384	0.65 389	0.39 371	0.29 565	0.27 588	0.29 569	0.28 578	0.21 452	0.20 458

4D-IteraStereo	0.33 228	0.18 174	0.40 263	0.40 319	0.24 273	0.32 190	0.27 182	0.58 230	0.72 353	0.65 332	0.54 247	0.42 239	0.23 104	0.45 183	0.28 232	0.14 172	0.09 27	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.11 128

UDGNet	0.48 417	0.77 634	0.50 406	0.48 504	0.31 482	0.41 300	0.34 321	0.70 335	0.92 489	0.65 332	0.60 269	0.58 325	0.43 339	0.63 367	0.41 385	0.32 587	0.15 424	0.66 645	0.19 443	0.36 585	0.21 478

MIPNet	0.37 286	0.21 302	0.59 460	0.39 276	0.25 305	0.50 349	0.28 208	0.77 379	0.70 340	0.65 332	0.60 269	0.40 220	0.49 374	0.44 178	0.37 354	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.13 236

STrans-v2	0.46 390	0.20 263	0.48 380	0.40 319	0.24 273	0.55 379	0.50 516	1.07 504	0.73 360	0.65 332	1.05 490	0.72 416	0.69 501	0.72 444	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.14 262	0.13 143	0.12 188

TransformOpticalFlow	0.44 368	0.20 263	0.47 360	0.41 356	0.23 241	0.37 250	0.47 497	0.94 446	0.76 381	0.65 332	1.14 525	0.73 427	0.56 420	0.76 468	0.32 275	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.13 236

NF-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.57 316	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

OCTAStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

RE-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

TVStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

CRE-IMP	0.36 270	0.23 365	0.49 393	0.42 401	0.24 273	0.41 300	0.21 67	0.57 222	0.41 198	0.65 332	0.72 306	0.53 299	0.37 300	0.61 347	0.38 363	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.21 452	0.18 402

CFNet-RSSM	0.34 236	0.17 137	0.45 331	0.39 276	0.22 193	0.35 225	0.23 109	0.73 359	0.84 434	0.65 332	0.54 247	0.57 316	0.28 173	0.46 199	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.11 128

Selective-IGEV-i16pb	1.07 615	0.24 403	9.45 682	0.41 356	0.32 499	1.76 644	0.59 562	1.00 470	1.54 632	0.66 345	1.20 545	0.98 519	0.57 422	0.78 481	0.62 501	0.27 547	0.17 476	0.18 338	0.20 468	0.21 452	0.23 503

Lsterematch	0.38 301	0.17 137	0.38 228	0.37 207	0.20 133	0.42 307	0.27 182	0.57 222	0.71 351	0.66 345	1.02 474	0.49 279	0.40 323	0.57 294	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

DFGA-Net	0.45 379	0.29 489	0.80 556	0.42 401	0.32 499	0.53 366	0.35 346	0.78 385	0.89 474	0.66 345	0.75 321	0.48 273	0.39 317	0.74 458	0.60 494	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.18 412	0.20 428	0.17 384

UGAM-zero	0.46 390	0.19 216	0.62 471	0.37 207	0.23 241	0.34 214	0.21 67	1.15 542	0.39 190	0.66 345	0.61 273	1.70 631	0.91 578	0.75 464	0.25 160	0.14 172	0.11 221	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.13 236

NVstereo2D	0.60 524	0.30 498	0.75 542	0.48 504	0.43 579	0.89 544	0.48 505	1.05 496	1.15 579	0.66 345	0.86 392	0.88 487	0.70 514	0.99 557	0.65 510	0.32 587	0.15 424	0.28 560	0.20 468	0.40 597	0.36 592

knoymous	0.36 270	0.20 263	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 239	0.29 217	0.61 253	0.64 315	0.67 350	0.70 303	0.60 346	0.40 323	0.58 315	0.34 304	0.17 353	0.11 221	0.20 412	0.11 143	0.17 348	0.18 402

ICVP	0.46 390	0.25 429	0.38 228	0.48 504	0.28 413	0.58 405	0.43 474	1.00 470	0.70 340	0.67 350	0.95 436	0.75 435	0.55 413	0.53 257	0.54 477	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.17 384	0.19 410	0.20 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 301	0.23 365	0.48 380	0.42 401	0.29 441	0.35 225	0.25 139	0.86 413	0.64 315	0.67 350	0.65 284	0.60 346	0.29 192	0.60 338	0.34 304	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.21 452	0.13 236

FADNet_RVC	0.55 488	0.37 538	1.17 606	0.44 442	0.31 482	0.56 393	0.34 321	1.06 500	0.88 460	0.67 350	0.90 416	0.61 352	0.65 480	0.93 547	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.26 539	0.23 525	0.31 555	0.28 542

UCFNet_RVC	0.49 436	0.26 446	0.35 185	0.39 276	0.26 353	0.64 455	0.36 368	1.15 542	0.84 434	0.67 350	0.88 408	0.88 487	0.59 440	0.58 315	0.45 426	0.24 517	0.17 476	0.27 552	0.27 572	0.25 514	0.23 503

NOSS_ROB	0.57 507	0.39 556	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.73 494	0.54 544	1.03 488	1.08 565	0.67 350	0.87 400	0.76 442	0.57 422	0.77 476	0.47 443	0.38 614	0.38 633	0.44 620	0.42 630	0.37 590	0.34 585

IGEV_i1	0.43 360	0.22 343	0.50 406	0.39 276	0.22 193	0.64 455	0.40 440	0.96 457	0.61 294	0.68 356	0.69 299	0.75 435	0.45 355	0.72 444	0.41 385	0.15 248	0.13 354	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.16 362

PAM_32	0.46 390	0.19 216	0.67 502	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.27 182	0.95 453	0.34 129	0.68 356	0.44 192	1.91 639	0.65 480	0.62 356	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.14 194	0.13 236

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 417	0.21 302	1.26 616	0.39 276	0.51 611	0.28 121	0.30 237	1.25 590	0.44 220	0.68 356	1.11 509	0.86 476	0.33 248	0.67 409	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.20 468	0.22 475	0.24 512

TestStereo1	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

SA-5K	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

test_1	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.23 109	0.63 266	0.78 400	0.68 356	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 270	0.17 137	0.41 274	0.35 155	0.19 96	0.33 199	0.29 217	0.65 281	0.73 360	0.68 356	1.01 465	0.56 311	0.40 323	0.42 155	0.30 258	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.10 58

GANet-RSSM	0.47 405	0.21 302	0.37 214	0.38 244	0.25 305	0.58 405	0.36 368	1.07 504	0.78 400	0.68 356	1.01 465	0.86 476	0.67 491	0.62 356	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.17 384

DCANet-4	0.36 270	0.20 263	0.48 380	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.66 291	0.92 489	0.69 364	0.78 342	0.40 220	0.47 365	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

fff	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

iRaft-Stereo_20w	0.39 318	0.19 216	0.57 455	0.37 207	0.27 388	0.31 171	0.24 127	1.44 627	0.29 84	0.69 364	0.53 244	0.60 346	0.42 333	0.83 502	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.15 259	0.13 236

DeepStereo_RVC	0.36 270	0.21 302	0.47 360	0.40 319	0.24 273	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 364	0.67 296	0.57 316	0.51 389	0.56 282	0.39 371	0.16 304	0.12 283	0.18 338	0.15 294	0.19 410	0.18 402

csc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

cscssc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

PAM	0.46 390	0.19 216	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.75 501	0.33 304	0.85 409	0.34 129	0.70 370	0.46 201	1.83 634	0.63 463	0.61 347	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

ADStereo(finetuned)	0.37 286	0.16 89	0.49 393	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.69 501	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

AnonymousM	0.41 341	0.81 637	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 121	0.38 407	0.53 205	0.41 198	0.70 370	0.49 214	0.47 268	0.27 157	0.41 144	0.31 266	0.15 248	0.12 283	1.51 663	0.26 565	0.12 94	0.10 58

DCANet	0.36 270	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.57 422	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

PSMNet-RSSM	0.48 417	0.22 343	0.38 228	0.42 401	0.25 305	0.50 349	0.37 385	1.10 515	0.77 390	0.70 370	1.06 497	0.84 469	0.64 474	0.62 356	0.47 443	0.23 505	0.15 424	0.23 490	0.25 550	0.20 428	0.19 435

FADNet-RVC	0.60 524	0.53 605	1.14 600	0.46 488	0.39 555	0.61 427	0.39 429	1.12 527	0.87 456	0.70 370	0.84 379	1.04 538	0.55 413	0.94 554	0.69 520	0.26 537	0.25 572	0.28 560	0.28 578	0.31 555	0.31 568

FADNet	0.61 526	0.51 594	1.10 594	0.45 467	0.44 586	0.65 465	0.41 457	1.19 559	1.05 550	0.70 370	0.84 379	0.98 519	0.66 488	0.82 494	0.50 452	0.29 565	0.30 602	0.27 552	0.30 586	0.46 616	0.35 590

MyStereo8	0.40 330	0.20 263	0.54 440	0.41 356	0.29 441	0.53 366	0.29 217	0.65 281	0.49 252	0.71 377	0.98 454	0.58 325	0.43 339	0.50 233	0.51 462	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.19 410	0.19 435

1111x	0.55 488	0.22 343	0.46 348	0.38 244	0.20 133	0.66 467	0.43 474	1.23 579	0.99 521	0.71 377	0.99 459	0.95 510	0.69 501	0.90 531	1.08 604	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.18 402

CASS	0.45 379	0.27 463	0.42 295	0.48 504	0.22 193	0.61 427	0.34 321	0.97 461	0.62 296	0.71 377	0.85 389	0.61 352	0.55 413	0.57 294	0.41 385	0.29 565	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.22 475	0.28 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 574	0.44 574	0.63 481	0.40 319	0.43 579	0.80 519	0.52 535	0.72 348	0.77 390	0.71 377	0.60 269	0.87 482	0.76 535	0.75 464	0.58 487	0.52 640	0.54 655	0.54 638	4.82 698	0.56 634	0.40 609

test-3	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.22 84	0.63 266	0.78 400	0.71 377	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

GwcNet-ADL	0.44 368	0.22 343	0.48 380	0.45 467	0.30 460	0.40 282	0.37 385	0.92 439	0.97 512	0.71 377	0.78 342	0.61 352	0.42 333	0.62 356	0.50 452	0.19 420	0.14 393	0.15 200	0.14 262	0.18 376	0.18 402

HCRNet	0.44 368	0.34 520	0.41 274	0.53 572	0.26 353	0.53 366	0.29 217	0.83 403	0.63 307	0.71 377	0.81 362	0.77 448	0.50 384	0.66 398	0.36 338	0.24 517	0.16 456	0.24 507	0.20 468	0.21 452	0.18 402

xxxx	1.01 603	0.22 343	0.43 308	0.36 183	0.21 164	0.82 532	0.36 368	1.32 604	0.88 460	0.71 377	0.94 427	0.97 515	0.63 463	0.64 382	10.58 689	0.20 444	0.16 456	0.18 338	0.17 384	0.19 410	0.19 435

FENet	0.42 350	0.22 343	0.38 228	0.39 276	0.24 273	0.55 379	0.32 292	0.79 389	0.70 340	0.71 377	0.72 306	0.63 361	0.57 422	0.62 356	0.44 417	0.19 420	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.19 435

GwcNet-RSSM	0.49 436	0.24 403	0.42 295	0.40 319	0.23 241	0.55 379	0.38 407	0.93 441	0.93 495	0.71 377	1.16 536	0.86 476	0.60 444	0.62 356	0.66 513	0.21 461	0.14 393	0.19 382	0.20 468	0.16 309	0.15 314

HITNet	0.41 341	0.26 446	0.45 331	0.33 82	0.17 37	0.63 448	0.30 237	0.93 441	0.64 315	0.71 377	0.82 368	0.64 367	0.52 391	0.59 332	0.43 398	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.19 410	0.12 188
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	0.44 368	0.27 463	0.46 348	0.38 244	0.24 273	0.61 427	0.35 346	0.94 446	0.53 267	0.72 388	1.05 490	0.63 361	0.50 384	0.57 294	0.45 426	0.18 388	0.15 424	0.23 490	0.20 468	0.20 428	0.18 402

MIM_Stereo	0.38 301	0.17 137	0.53 434	0.37 207	0.24 273	0.27 99	0.24 127	0.70 335	0.54 271	0.72 388	1.00 462	0.63 361	0.29 192	0.64 382	0.38 363	0.13 113	0.14 393	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.11 128

LCNet	0.41 341	0.20 263	0.32 129	0.44 442	0.24 273	0.47 339	0.29 217	0.67 301	0.53 267	0.72 388	1.03 479	0.66 386	0.60 444	0.58 315	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.36 592

cf-r	0.47 405	0.23 365	0.41 274	0.39 276	0.23 241	0.59 417	0.37 385	0.88 425	0.85 442	0.72 388	1.05 490	0.94 508	0.62 457	0.56 282	0.54 477	0.21 461	0.14 393	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.15 314

CFNet	0.51 459	0.29 489	0.46 348	0.41 356	0.27 388	0.70 481	0.32 292	1.13 529	1.00 528	0.72 388	1.07 500	0.85 471	0.60 444	0.76 468	0.52 469	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.16 362

DN-CSS_ROB	0.43 360	0.26 446	0.62 471	0.40 319	0.29 441	0.44 319	0.27 182	0.77 379	0.75 373	0.72 388	1.09 506	0.48 273	0.43 339	0.69 426	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.18 376	0.16 362

ffm	0.44 368	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

ff1	0.49 436	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

mmx	0.53 474	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

xxx	0.53 474	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

RASNet	0.53 474	0.22 343	0.52 427	0.38 244	0.22 193	0.68 474	0.38 407	0.97 461	0.88 460	0.73 394	1.04 485	1.03 536	0.92 583	0.90 531	0.86 556	0.16 304	0.14 393	0.14 154	0.17 384	0.15 259	0.13 236

RAFT-345	0.40 330	0.18 174	0.40 263	0.38 244	0.22 193	0.33 199	0.26 160	0.61 253	0.51 261	0.74 399	1.79 620	0.45 259	0.33 248	0.66 398	0.36 338	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.14 262	0.13 143	0.13 236

GES	0.44 368	0.23 365	0.57 455	0.40 319	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.96 457	0.68 332	0.74 399	0.83 374	0.47 268	0.48 370	0.67 409	0.43 398	0.22 488	0.16 456	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.23 503

test_sample3	0.46 390	0.25 429	0.50 406	0.35 155	0.23 241	0.69 476	0.37 385	1.15 542	0.81 419	0.75 401	0.79 352	0.66 386	0.49 374	0.63 367	0.46 436	0.21 461	0.15 424	0.20 412	0.19 443	0.21 452	0.19 435

DispNO	0.47 405	0.23 365	0.71 522	0.39 276	0.31 482	0.60 424	0.38 407	0.89 427	0.77 390	0.75 401	0.84 379	0.72 416	0.54 407	0.73 451	0.46 436	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.17 384

BUS	0.45 379	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.70 481	0.34 321	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.65 380	0.49 374	0.64 382	0.51 462	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

BSDual-CNN	0.46 390	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

hknet	0.49 436	0.25 429	0.51 421	0.45 467	0.29 441	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.83 429	0.75 401	0.80 355	0.97 515	0.61 450	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

DMCA	0.45 379	0.26 446	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.51 353	0.34 321	0.93 441	0.68 332	0.75 401	0.83 374	0.79 452	0.53 395	0.51 241	0.54 477	0.21 461	0.16 456	0.21 454	0.16 328	0.19 410	0.21 478

AdaStereo	0.50 452	0.32 507	0.47 360	0.48 504	0.25 305	0.67 472	0.32 292	1.17 555	0.88 460	0.75 401	0.99 459	0.75 435	0.49 374	0.67 409	0.46 436	0.27 547	0.12 283	0.28 560	0.18 412	0.23 492	0.18 402
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM	0.52 467	0.22 343	0.46 348	0.45 467	0.25 305	0.41 300	0.52 535	0.62 258	1.16 580	0.76 408	1.13 520	1.32 595	0.57 422	1.00 560	0.53 472	0.17 353	0.14 393	0.25 520	0.21 491	0.15 259	0.13 236

MyStereo05	0.44 368	0.21 302	0.45 331	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.93 441	1.09 567	0.76 408	0.61 273	0.51 290	0.57 422	0.73 451	0.42 391	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

RAFT_CTSACE	0.45 379	0.20 263	0.44 318	0.45 467	0.27 388	0.34 214	0.39 429	0.60 246	0.73 360	0.76 408	1.44 593	0.83 466	0.38 305	1.08 577	0.26 189	0.12 60	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

ASMatch	0.48 417	0.19 216	0.45 331	0.39 276	0.28 413	0.37 250	0.26 160	0.74 362	0.68 332	0.76 408	2.34 640	0.61 352	0.52 391	0.62 356	0.37 354	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.21 478

IRAFT_RVC	0.42 350	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.24 273	0.27 99	0.54 544	0.74 362	0.77 390	0.76 408	0.80 355	0.73 427	0.51 389	0.70 433	0.36 338	0.17 353	0.10 94	0.21 454	0.16 328	0.16 309	0.14 282

GMM-Stereo	0.44 368	0.19 216	0.36 197	0.42 401	0.25 305	0.51 353	0.47 497	0.71 343	0.53 267	0.76 408	1.37 577	0.76 442	0.38 305	0.60 338	0.33 288	0.15 248	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.16 309	0.27 535

test_sample5	0.47 405	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.77 414	0.94 427	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

OMP-Stereo	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.52 562	0.24 273	0.36 239	0.25 139	0.71 343	0.78 400	0.77 414	0.64 281	0.89 491	0.39 317	0.91 538	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.20 412	0.15 294	0.15 259	0.12 188

BEATNet_4x	0.46 390	0.32 507	0.56 451	0.37 207	0.19 96	0.63 448	0.35 346	1.01 480	0.72 353	0.77 414	0.83 374	0.70 403	0.59 440	0.68 420	0.53 472	0.16 304	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.24 505	0.16 362

PS-NSSS	0.58 514	0.44 574	0.62 471	0.42 401	0.33 511	0.66 467	0.58 559	1.02 484	0.86 447	0.77 414	1.28 560	0.72 416	0.64 474	0.82 494	0.59 492	0.31 575	0.26 579	0.40 611	0.27 572	0.33 568	0.26 525

DStereoRT	0.74 557	0.19 216	0.50 406	0.51 549	0.33 511	1.10 588	0.34 321	0.82 398	0.76 381	0.78 418	1.05 490	0.51 290	0.73 525	0.76 468	0.48 447	0.16 304	0.13 354	3.96 695	1.37 685	0.19 410	0.14 282

PSMNet-RUCA	0.76 560	0.75 631	1.08 593	1.01 652	0.90 648	0.69 476	0.50 516	1.11 521	1.03 540	0.78 418	1.11 509	0.80 461	0.72 522	0.88 523	0.63 505	0.53 644	0.27 588	0.76 648	0.46 632	0.66 644	0.47 632

test_sample4	0.47 405	0.26 446	0.50 406	0.35 155	0.22 193	0.69 476	0.38 407	1.15 542	0.81 419	0.78 418	0.82 368	0.62 359	0.53 395	0.63 367	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.21 454	0.19 443	0.21 452	0.19 435

IPLGR	0.39 318	0.21 302	0.63 481	0.39 276	0.22 193	0.49 347	0.29 217	0.76 376	0.74 368	0.78 418	0.77 331	0.44 257	0.42 333	0.47 208	0.38 363	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.13 236

RAFT + AFF	0.53 474	0.29 489	0.75 542	0.51 549	0.32 499	0.63 448	0.60 565	1.00 470	0.91 484	0.78 418	0.87 400	0.83 466	0.58 432	0.80 488	0.47 443	0.17 353	0.20 528	0.23 490	0.22 509	0.18 376	0.18 402

raft_robust	0.41 341	0.23 365	0.36 197	0.42 401	0.21 164	0.40 282	0.33 304	0.79 389	0.98 516	0.79 423	0.87 400	0.39 207	0.33 248	0.84 507	0.29 251	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.17 384	0.15 259	0.12 188

PSMNet_ROB	0.64 530	0.37 538	0.65 492	0.56 590	0.42 573	0.97 561	0.83 622	1.21 566	0.92 489	0.79 423	1.02 474	1.08 551	0.63 463	0.82 494	0.91 580	0.29 565	0.20 528	0.31 578	0.31 594	0.26 521	0.23 503

MultiAttention	3.58 677	0.24 403	0.62 471	0.54 579	0.34 520	22.90 699	2.72 690	1.60 644	1.13 575	0.80 425	1.81 621	1.14 572	0.43 339	35.29 712	0.61 498	0.17 353	0.12 283	0.23 490	0.23 525	0.34 574	0.29 549

z-ln-s-r	0.66 534	0.36 531	1.30 621	0.39 276	0.26 353	0.57 399	0.63 574	0.80 392	1.03 540	0.80 425	1.43 590	0.91 498	0.76 535	1.08 577	1.87 646	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.14 262	0.20 428	0.16 362

ITSA-stereo	0.53 474	0.28 477	0.52 427	0.40 319	0.23 241	0.56 393	0.34 321	1.24 586	1.24 595	0.80 425	0.81 362	0.72 416	0.58 432	0.82 494	0.65 510	0.21 461	0.17 476	0.23 490	0.21 491	0.22 475	0.26 525

test_sample6	0.49 436	0.26 446	0.50 406	0.37 207	0.22 193	0.63 448	0.40 440	1.12 527	0.83 429	0.80 425	1.03 479	0.66 386	0.55 413	0.67 409	0.46 436	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.23 492	0.21 478

DualNet	0.48 417	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.80 425	1.03 479	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

CBFPSM	0.59 521	0.22 343	1.31 622	0.38 244	0.27 388	1.12 593	0.65 580	0.79 389	0.82 424	0.80 425	0.81 362	1.35 604	0.87 571	0.67 409	0.76 536	0.16 304	0.15 424	0.15 200	0.16 328	0.17 348	0.22 496

iinet-f	0.67 539	0.26 446	2.15 653	0.39 276	0.31 482	1.19 604	0.56 555	0.84 406	0.84 434	0.80 425	1.17 538	1.05 542	0.84 565	0.71 438	1.21 615	0.20 444	0.18 498	0.17 285	0.15 294	0.20 428	0.20 458

NINENet	0.50 452	0.29 489	0.51 421	0.45 467	0.32 499	0.70 481	0.34 321	1.10 515	0.88 460	0.80 425	0.94 427	0.65 380	0.49 374	0.73 451	0.51 462	0.22 488	0.20 528	0.25 520	0.18 412	0.22 475	0.21 478

ACRE	0.40 330	0.21 302	0.65 492	0.45 467	0.33 511	0.51 353	0.33 304	0.66 291	0.63 307	0.80 425	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.45 426	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

ADLNet2	0.55 488	0.25 429	0.65 492	0.47 496	0.30 460	0.83 535	0.50 516	1.05 496	0.95 508	0.80 425	0.98 454	0.99 521	0.69 501	0.77 476	0.73 531	0.20 444	0.16 456	0.17 285	0.18 412	0.21 452	0.21 478

RAFT	0.45 379	0.22 343	0.45 331	0.47 496	0.26 353	0.54 373	0.47 497	0.66 291	0.58 290	0.80 425	0.82 368	0.94 508	0.57 422	0.75 464	0.34 304	0.17 353	0.15 424	0.22 469	0.20 468	0.16 309	0.12 188

SFCPSM	0.47 405	0.21 302	0.55 445	0.40 319	0.27 388	0.87 543	0.37 385	1.33 606	0.77 390	0.80 425	0.84 379	0.54 303	0.49 374	0.57 294	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.15 314

PA-Net	0.67 539	0.43 569	0.83 558	0.50 533	0.53 616	0.94 553	0.68 591	1.10 515	1.14 578	0.80 425	0.88 408	0.87 482	0.77 542	1.02 566	0.88 566	0.24 517	0.41 640	0.29 569	0.44 631	0.26 521	0.34 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 459	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.18 402

tta	0.51 459	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.14 282

qqq1	0.49 436	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

fff1	0.49 436	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

AACVNet	0.50 452	0.23 365	0.49 393	0.46 488	0.29 441	0.52 358	0.38 407	0.90 432	0.55 278	0.81 438	1.03 479	1.00 525	0.70 514	0.83 502	0.54 477	0.21 461	0.18 498	0.24 507	0.18 412	0.23 492	0.20 458

test_xeample	1.01 603	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.21 164	0.71 486	0.39 429	1.23 579	0.86 447	0.81 438	1.04 485	0.69 399	0.61 450	0.69 426	10.93 690	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.17 384	0.18 376	0.17 384

APVNet	0.71 550	0.37 538	0.89 571	0.56 590	0.45 590	1.18 603	0.68 591	1.41 623	0.85 442	0.81 438	1.15 531	1.04 538	0.81 554	1.10 581	1.17 612	0.26 537	0.28 592	0.32 584	0.31 594	0.29 540	0.30 558

HSM	0.51 459	0.24 403	0.41 274	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.40 440	1.22 574	0.75 373	0.81 438	0.91 419	1.21 577	0.69 501	0.87 520	0.46 436	0.17 353	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.17 348	0.17 384

DISCO	0.70 546	0.26 446	0.68 507	0.44 442	0.31 482	1.14 595	0.51 532	1.23 579	1.23 593	0.81 438	1.05 490	1.50 619	0.85 566	1.82 644	1.03 598	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.24 505	0.23 503

rvit_105_1	0.54 486	0.40 561	0.76 547	0.58 598	0.37 539	0.59 417	0.68 591	0.70 335	0.94 502	0.82 447	0.69 299	0.73 427	0.58 432	0.78 481	0.54 477	0.32 587	0.29 597	0.31 578	0.34 606	0.23 492	0.20 458

CoDeX	0.47 405	0.20 263	0.49 393	0.42 401	0.25 305	0.75 501	0.36 368	1.27 594	0.80 411	0.82 447	0.96 440	0.62 359	0.57 422	0.60 338	0.36 338	0.17 353	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.16 309	0.14 282

Sa-1000	0.48 417	0.24 403	0.41 274	0.45 467	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.81 396	0.93 495	0.82 447	1.50 600	0.53 299	0.45 355	0.92 541	0.30 258	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

CIPLG	0.41 341	0.21 302	0.63 481	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.33 304	0.65 281	0.60 293	0.82 447	0.96 440	0.46 266	0.32 232	0.55 271	0.44 417	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

IPLGR_C	0.40 330	0.21 302	0.64 486	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.34 321	0.66 291	0.62 296	0.82 447	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.46 436	0.17 353	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

GEStereo_RVC	0.55 488	0.29 489	0.63 481	0.49 519	0.31 482	0.70 481	0.54 544	1.22 574	0.92 489	0.82 447	0.85 389	0.85 471	0.63 463	0.90 531	0.65 510	0.24 517	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.21 452	0.22 496

CFNet_pseudo	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.30 237	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.03 479	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

psm_up	0.55 488	0.26 446	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.65 465	0.56 555	1.04 491	0.82 424	0.82 447	0.88 408	1.01 529	0.94 589	0.74 458	0.61 498	0.21 461	0.25 572	0.26 539	0.23 525	0.21 452	0.20 458

hitnet-ft	0.55 488	0.27 463	0.39 250	0.41 356	0.28 413	0.78 512	0.40 440	0.92 439	0.90 477	0.82 447	1.01 465	1.13 569	0.70 514	0.78 481	0.67 516	0.28 558	0.20 528	0.28 560	0.22 509	0.29 540	0.26 525

FADNet-RVC-Resample	0.56 499	0.33 515	1.16 601	0.49 519	0.34 520	0.71 486	0.43 474	1.01 480	0.93 495	0.82 447	0.87 400	0.74 433	0.67 491	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.18 498	0.26 539	0.27 572	0.26 521	0.27 535

TDLM	0.57 507	0.33 515	0.49 393	0.51 549	0.30 460	0.66 467	0.73 611	1.03 488	1.01 532	0.82 447	1.10 508	0.84 469	0.70 514	0.86 518	0.58 487	0.28 558	0.17 476	0.25 520	0.22 509	0.26 521	0.19 435

ccs_rob	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.31 265	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.02 474	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

LL-Strereo	0.57 507	0.27 463	0.68 507	0.48 504	0.34 520	0.39 276	0.48 505	0.94 446	0.97 512	0.83 459	0.78 342	1.10 559	1.18 618	1.33 613	0.49 450	0.17 353	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.16 309	0.17 384

HBP-ISP	0.59 521	0.45 578	0.43 308	0.45 467	0.33 511	0.70 481	0.28 208	1.11 521	1.00 528	0.83 459	1.18 540	0.65 380	0.68 497	0.88 523	0.52 469	0.35 606	0.38 633	0.47 625	0.41 626	0.38 594	0.31 568

IER	0.46 390	0.23 365	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.69 476	0.35 346	0.80 392	0.66 324	0.83 459	0.94 427	0.75 435	0.77 542	0.60 338	0.42 391	0.17 353	0.14 393	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

IIG-Stereo	0.43 360	0.21 302	0.44 318	0.50 533	0.25 305	0.44 319	0.21 67	0.71 343	0.76 381	0.83 459	0.95 436	0.83 466	0.43 339	0.90 531	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.19 382	0.14 262	0.15 259	0.11 128

DGSMNet	0.76 560	0.55 607	1.29 620	0.58 598	0.62 632	0.94 553	0.70 601	1.26 592	1.11 569	0.83 459	1.24 553	1.00 525	0.71 518	1.03 568	0.81 546	0.34 602	0.29 597	0.41 615	0.40 621	0.57 636	0.55 644

UNet	0.54 486	0.26 446	0.66 498	0.44 442	0.40 560	0.99 566	0.41 457	0.98 464	0.75 373	0.83 459	0.89 412	1.04 538	0.72 522	0.73 451	0.62 501	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.17 384

CC-Net-ROB	0.82 574	0.96 649	0.85 560	0.58 598	0.45 590	1.27 613	0.70 601	1.17 555	1.02 535	0.83 459	1.23 551	0.90 496	0.77 542	1.06 571	0.69 520	0.46 630	0.34 625	1.71 666	0.38 614	0.59 640	0.36 592

G2L-ROB	0.47 405	0.19 216	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.57 399	0.42 467	1.14 538	0.71 351	0.84 466	0.75 321	1.09 555	0.53 395	0.74 458	0.53 472	0.17 353	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.19 435

G2L-Stereo	0.49 436	0.23 365	0.48 380	0.43 422	0.26 353	0.47 339	0.42 467	0.93 441	0.78 400	0.84 466	0.86 392	0.91 498	0.52 391	0.78 481	0.70 523	0.20 444	0.17 476	0.22 469	0.18 412	0.17 348	0.21 478

TCMNet	0.66 534	0.39 556	0.98 581	0.59 602	0.61 631	0.96 559	0.55 549	1.05 496	0.90 477	0.84 466	1.14 525	0.89 491	0.65 480	0.85 513	1.01 597	0.26 537	0.26 579	0.31 578	0.28 578	0.32 561	0.29 549

IPLG	0.39 318	0.20 263	0.59 460	0.40 319	0.24 273	0.54 373	0.27 182	0.75 369	0.63 307	0.84 466	0.81 362	0.32 147	0.32 232	0.60 338	0.45 426	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

coex_refinement	0.53 474	0.21 302	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.76 507	0.39 429	1.09 512	0.90 477	0.85 470	1.12 513	1.00 525	0.56 420	0.63 367	0.81 546	0.21 461	0.13 354	0.16 238	0.16 328	0.20 428	0.21 478

DDVS	0.52 467	0.30 498	0.56 451	0.41 356	0.31 482	0.71 486	0.34 321	0.91 437	0.67 327	0.85 470	0.89 412	1.12 563	0.46 361	0.86 518	0.60 494	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.25 514	0.26 525

anonymousa	0.49 436	0.20 263	0.42 295	0.38 244	0.23 241	0.91 547	0.35 346	0.75 369	0.62 296	0.85 470	1.54 605	1.06 544	0.66 488	0.51 241	0.43 398	0.16 304	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.16 309	0.14 282

PFNet+	0.40 330	0.19 216	0.49 393	0.39 276	0.25 305	0.28 121	0.23 109	0.64 280	0.70 340	0.85 470	0.79 352	0.64 367	0.35 266	0.72 444	0.34 304	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.20 468	0.16 309	0.20 458

delet	0.55 488	0.24 403	0.55 445	0.44 442	0.33 511	1.07 580	0.50 516	1.00 470	0.86 447	0.85 470	0.96 440	0.90 496	0.63 463	0.83 502	0.74 534	0.18 388	0.18 498	0.20 412	0.21 491	0.16 309	0.15 314

CVANet_RVC	0.57 507	0.33 515	0.44 318	0.47 496	0.32 499	0.67 472	0.61 570	1.05 496	0.93 495	0.85 470	1.04 485	1.01 529	0.73 525	0.83 502	0.52 469	0.29 565	0.19 516	0.27 552	0.25 550	0.31 555	0.21 478

DeepPruner_ROB	0.53 474	0.34 520	0.59 460	0.41 356	0.30 460	0.50 349	0.43 474	1.19 559	0.70 340	0.85 470	1.05 490	0.86 476	0.55 413	0.84 507	0.51 462	0.29 565	0.23 555	0.22 469	0.22 509	0.26 521	0.25 519

G2L-Stereo_test	0.48 417	0.20 263	0.40 263	0.34 112	0.23 241	0.57 399	0.58 559	1.10 515	0.77 390	0.86 477	0.94 427	0.95 510	0.54 407	0.68 420	0.60 494	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.15 314

GMStereo_Zeroshot	0.49 436	0.44 574	0.74 536	0.49 519	0.27 388	0.56 393	0.29 217	0.73 359	0.76 381	0.86 477	0.94 427	0.91 498	0.36 293	0.74 458	0.43 398	0.26 537	0.14 393	0.26 539	0.15 294	0.36 585	0.18 402

PCWNet_CMD	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.95 453	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.21 454	0.16 328	0.24 505	0.19 435

AASNet	0.53 474	0.25 429	0.52 427	0.49 519	0.32 499	0.74 495	0.40 440	1.50 633	0.86 447	0.86 477	0.92 423	0.64 367	0.59 440	0.59 332	0.79 541	0.23 505	0.19 516	0.20 412	0.16 328	0.21 452	0.19 435

HHNet	0.41 341	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.37 539	0.33 199	0.34 321	0.69 320	0.75 373	0.86 477	1.30 567	0.52 295	0.32 232	0.52 248	0.35 322	0.15 248	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.15 259	0.24 512

HGLStereo	0.56 499	0.28 477	0.57 455	0.50 533	0.37 539	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.78 400	0.86 477	1.14 525	0.89 491	0.82 558	0.76 468	0.73 531	0.21 461	0.20 528	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.21 478

MSMDNet	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.96 457	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.23 492	0.19 435

AANet_RVC	0.57 507	0.32 507	0.54 440	0.45 467	0.27 388	0.57 399	0.48 505	1.00 470	1.28 607	0.86 477	1.33 571	0.87 482	0.58 432	1.07 574	0.75 535	0.18 388	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.18 402

HI	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 555	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

CoSv	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 555	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

DisPM	0.39 318	0.19 216	0.44 318	0.41 356	0.27 388	0.24 53	0.31 265	0.65 281	0.57 287	0.87 485	0.87 400	0.60 346	0.32 232	0.76 468	0.32 275	0.18 388	0.12 283	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.20 458

GMOStereo	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

error version	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

test-v	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

test-2	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

FINET	0.67 539	0.42 567	1.00 583	0.46 488	0.43 579	0.83 535	0.89 630	1.08 508	1.50 628	0.87 485	1.14 525	0.71 407	0.68 497	0.92 541	0.70 523	0.36 610	0.30 602	0.26 539	0.24 541	0.35 579	0.33 577

UPFNet	0.53 474	0.24 403	0.51 421	0.45 467	0.38 549	0.84 538	0.49 511	0.99 466	0.75 373	0.87 485	0.88 408	0.86 476	0.64 474	0.80 488	0.71 528	0.20 444	0.20 528	0.20 412	0.20 468	0.19 410	0.15 314

iResNet	0.49 436	0.29 489	0.79 554	0.42 401	0.21 164	0.61 427	0.40 440	0.82 398	0.99 521	0.87 485	1.12 513	0.69 399	0.53 395	0.78 481	0.51 462	0.15 248	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.15 314

CFNet_ucs	0.50 452	0.24 403	0.55 445	0.38 244	0.31 482	0.58 405	0.33 304	0.98 464	0.93 495	0.88 495	1.19 544	0.80 461	0.49 374	0.63 367	0.43 398	0.21 461	0.15 424	0.26 539	0.18 412	0.26 521	0.22 496

LMCR-Stereo	0.53 474	0.30 498	0.53 434	0.58 598	0.30 460	0.83 535	0.36 368	1.19 559	0.76 381	0.88 495	1.04 485	0.56 311	0.62 457	0.82 494	0.67 516	0.19 420	0.15 424	0.19 382	0.14 262	0.23 492	0.17 384

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 539	0.81 637	0.73 531	0.53 572	0.37 539	1.40 619	0.53 540	1.04 491	0.79 409	0.88 495	0.94 427	0.95 510	0.53 395	0.93 547	0.58 487	0.39 616	0.30 602	0.57 640	0.31 594	0.53 630	0.30 558

Nwc_Net	0.78 566	0.38 548	0.73 531	0.60 608	0.55 620	1.05 578	0.55 549	1.67 650	1.05 550	0.88 495	1.86 625	1.40 609	1.09 609	1.10 581	0.87 562	0.30 572	0.25 572	0.36 598	0.38 614	0.29 540	0.29 549

RT-IGEV	0.52 467	0.19 216	0.59 460	0.40 319	0.25 305	0.79 515	0.62 572	1.15 542	0.74 368	0.89 499	0.99 459	1.18 576	0.61 450	0.65 389	0.31 266	0.19 420	0.13 354	0.17 285	0.13 223	0.15 259	0.20 458

DAS	0.51 459	0.25 429	0.60 466	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.82 494	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

SepStereo	0.51 459	0.25 429	0.60 466	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.93 547	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

DEmStereo	0.48 417	0.17 137	0.50 406	0.38 244	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.63 266	0.74 368	0.89 499	1.66 612	0.58 325	1.06 606	0.60 338	0.42 391	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

Pruner-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.40 319	0.25 305	0.22 30	0.24 127	0.67 301	0.55 278	0.89 499	0.76 327	0.68 394	0.29 192	0.62 356	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.17 384	0.17 348	0.18 402

ARAFT	0.47 405	0.24 403	0.79 554	0.42 401	0.25 305	0.55 379	0.55 549	0.75 369	0.81 419	0.89 499	0.75 321	0.73 427	0.47 365	0.88 523	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.23 490	0.22 509	0.14 194	0.13 236

R-Stereo Train	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236

RAFT-Stereo	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 586	0.82 640	0.67 502	1.00 651	0.96 653	1.02 570	0.57 558	1.13 529	0.99 521	0.90 507	0.97 453	1.31 590	0.99 598	0.85 513	0.84 551	0.54 645	0.32 617	1.77 667	0.40 621	0.94 653	0.66 648

NCC-stereo	0.78 566	0.40 561	0.76 547	0.61 610	0.67 637	0.81 524	0.69 596	1.54 641	1.11 569	0.90 507	1.36 574	1.33 598	1.16 615	1.19 592	0.88 566	0.31 575	0.30 602	0.37 603	0.48 641	0.33 568	0.33 577

Abc-Net	0.78 566	0.40 561	0.76 547	0.61 610	0.67 637	0.81 524	0.69 596	1.54 641	1.11 569	0.90 507	1.36 574	1.33 598	1.16 615	1.19 592	0.88 566	0.31 575	0.30 602	0.37 603	0.48 641	0.33 568	0.33 577
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 474	0.22 343	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 539	0.37 385	1.23 579	0.93 495	0.90 507	1.15 531	1.26 582	0.63 463	0.72 444	0.48 447	0.17 353	0.13 354	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 467	0.21 302	0.53 434	0.37 207	0.21 164	0.61 427	0.29 217	1.51 636	1.32 612	0.90 507	1.02 474	0.80 461	0.62 457	0.76 468	0.43 398	0.16 304	0.12 283	0.13 102	0.09 12	0.15 259	0.18 402

SQANet	0.82 574	0.74 630	0.67 502	1.13 657	0.98 656	1.11 589	0.47 497	1.07 504	0.83 429	0.91 512	1.05 490	1.03 536	0.74 528	1.01 561	0.64 508	0.61 648	0.24 564	1.03 658	0.35 609	1.18 662	0.58 645

gwcnet-sp	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

scenet	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

ssnet	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

psmg	0.49 436	0.25 429	0.43 308	0.41 356	0.28 413	0.85 539	0.43 474	0.99 466	0.76 381	0.91 512	0.94 427	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.15 424	0.20 412	0.20 468	0.18 376	0.18 402

MMNet	0.55 488	0.25 429	0.61 468	0.43 422	0.34 520	1.07 580	0.39 429	0.87 420	0.91 484	0.91 512	0.93 426	0.86 476	0.76 535	0.81 491	0.76 536	0.15 248	0.14 393	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.16 362

ac_64	0.52 467	0.22 343	0.50 406	0.45 467	0.28 413	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.61 294	0.91 512	0.83 374	1.07 549	0.68 497	0.74 458	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.15 314

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 474	0.32 507	0.64 486	0.44 442	0.30 460	0.66 467	0.44 483	1.04 491	0.88 460	0.91 512	0.91 419	0.99 521	0.60 444	0.68 420	0.60 494	0.21 461	0.17 476	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 507	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.41 621	0.20 528	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

test_sample9	1.05 612	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	1.20 594	1.36 624	0.41 621	8.41 699	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

test_sample7	0.52 467	0.29 489	0.50 406	0.36 183	0.27 388	0.62 435	0.41 457	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.26 537	0.20 528	0.27 552	0.26 565	0.27 532	0.24 512

222	1.18 628	0.22 343	0.44 318	0.37 207	0.22 193	0.79 515	0.37 385	1.31 603	0.89 474	0.92 520	1.08 503	0.72 416	0.71 518	0.66 398	13.89 693	0.20 444	0.15 424	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.19 435

ssnet_v2	0.58 514	0.28 477	0.56 451	0.43 422	0.29 441	0.95 556	0.59 562	1.13 529	0.99 521	0.93 524	0.80 355	0.99 521	0.64 474	0.82 494	0.94 582	0.25 527	0.22 545	0.23 490	0.24 541	0.20 428	0.19 435

Syn2CoEx	0.71 550	0.51 594	0.95 576	0.64 617	0.45 590	0.91 547	0.53 540	1.48 630	1.13 575	0.93 524	1.35 573	1.02 534	0.99 598	0.92 541	0.80 543	0.30 572	0.27 588	0.28 560	0.24 541	0.23 492	0.24 512

DeepPrunerF	0.89 588	0.52 602	3.43 667	0.68 632	0.81 644	0.72 493	0.72 609	1.22 574	1.99 652	0.93 524	1.01 465	0.87 482	0.86 568	1.08 577	0.95 585	0.34 602	0.28 592	0.43 617	0.39 618	0.30 549	0.32 572

Hybrid-DGEV-03	0.45 379	0.19 216	0.33 148	0.43 422	0.27 388	0.56 393	0.26 160	0.65 281	0.74 368	0.94 527	1.92 627	0.61 352	0.30 211	0.55 271	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.11 128

GASNet	0.67 539	0.72 628	0.96 578	0.70 635	0.48 603	0.62 435	0.47 497	1.08 508	1.03 540	0.94 527	0.82 368	0.93 506	0.83 563	1.33 613	0.80 543	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.28 578	0.44 609	0.24 512

CrosDoStereo	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 651	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 577	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

KYRaft	0.48 417	0.20 263	0.38 228	0.44 442	0.23 241	0.44 319	0.37 385	0.66 291	0.41 198	0.94 527	1.73 616	0.79 452	0.41 331	0.63 367	0.31 266	0.16 304	0.11 221	0.18 338	0.22 509	0.16 309	0.78 652

DeepStereo_LL	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 651	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 577	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

DMCA-RVC	0.51 459	0.30 498	0.59 460	0.50 533	0.32 499	0.54 373	0.38 407	0.86 413	0.68 332	0.94 527	0.86 392	0.91 498	0.68 497	0.70 433	0.59 492	0.23 505	0.18 498	0.31 578	0.23 525	0.26 521	0.19 435

MLCV	0.47 405	0.24 403	0.61 468	0.37 207	0.17 37	0.61 427	0.33 304	0.80 392	0.87 456	0.94 527	1.13 520	0.72 416	0.43 339	0.89 529	0.51 462	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 188

CBMV_ROB	0.59 521	0.37 538	0.38 228	0.39 276	0.28 413	0.74 495	0.28 208	1.00 470	0.98 516	0.94 527	1.25 555	0.81 464	0.78 547	0.87 520	0.50 452	0.36 610	0.37 631	0.43 617	0.40 621	0.33 568	0.30 558

CSP-Net	0.56 499	0.27 463	0.49 393	0.41 356	0.28 413	1.22 607	0.50 516	1.23 579	0.72 353	0.95 535	0.95 436	0.89 491	0.62 457	0.83 502	0.62 501	0.26 537	0.17 476	0.17 285	0.17 384	0.18 376	0.17 384

z-mn7	1.00 602	0.50 590	1.70 644	0.53 572	0.36 532	1.75 643	0.71 607	1.22 574	2.28 658	0.96 536	2.54 647	1.42 610	0.95 592	2.19 660	1.54 631	0.22 488	0.19 516	0.21 454	0.20 468	0.27 532	0.25 519

DDUNet	1.06 613	2.56 688	0.68 507	1.21 659	1.26 665	1.03 573	0.69 596	1.11 521	0.94 502	0.96 536	1.22 547	1.27 584	0.82 558	0.93 547	0.72 530	0.84 656	0.38 633	1.99 670	0.60 653	1.10 661	0.85 656

Prome-Stereo	0.46 390	0.19 216	0.35 185	0.44 442	0.26 353	0.40 282	0.45 486	0.68 311	0.44 220	0.96 536	1.84 623	0.59 340	0.67 491	0.61 347	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.29 549

S-Stereo	0.74 557	0.35 526	0.96 578	0.56 590	0.45 590	0.82 532	0.60 565	1.24 586	1.60 640	0.96 536	1.41 585	1.12 563	0.94 589	0.80 488	1.04 601	0.26 537	0.31 611	0.28 560	0.25 550	0.32 561	0.47 632

AF-Net	0.81 573	0.39 556	0.68 507	0.64 617	0.54 618	0.91 547	0.51 532	1.61 646	1.31 611	0.96 536	2.02 633	1.46 613	1.26 626	1.11 583	0.99 592	0.32 587	0.24 564	0.39 608	0.27 572	0.30 549	0.25 519

GCST	0.83 580	1.22 660	0.74 536	1.58 665	1.01 659	1.06 579	0.23 109	0.78 385	0.78 400	0.97 541	0.65 284	0.78 450	0.35 266	0.92 541	0.34 304	0.96 659	0.65 661	1.20 660	0.81 664	0.91 651	0.70 649

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 529	0.28 477	0.99 582	0.40 319	0.30 460	1.03 573	0.56 555	1.10 515	0.99 521	0.97 541	1.22 547	1.06 544	0.69 501	1.07 574	0.95 585	0.19 420	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.22 475	0.21 478

AAGNet	1.43 642	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.25 305	0.29 133	0.31 265	0.65 281	0.68 332	0.97 541	0.86 392	0.67 393	0.62 457	0.64 382	20.63 699	0.16 304	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.19 410	0.12 188

acv_ft	0.51 459	0.23 365	0.56 451	0.44 442	0.28 413	0.86 542	0.39 429	0.91 437	0.80 411	0.97 541	0.96 440	0.79 452	0.59 440	0.63 367	0.87 562	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314

RP	0.76 560	0.36 531	0.63 481	0.66 625	0.58 628	0.80 519	0.55 549	1.14 538	1.22 592	0.97 541	1.65 610	1.43 612	1.32 628	1.01 561	0.84 551	0.33 596	0.30 602	0.36 598	0.30 586	0.34 574	0.34 585

RAFT_R40	0.40 330	0.19 216	0.44 318	0.43 422	0.25 305	0.23 40	0.26 160	0.67 301	0.67 327	0.98 546	0.78 342	0.72 416	0.43 339	0.76 468	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.18 376	0.14 282

STTRV1_RVC	0.82 574	0.59 612	1.16 601	0.67 628	0.81 644	1.11 589	0.63 574	1.30 601	1.11 569	0.98 546	1.33 571	1.08 551	0.95 592	1.26 604	0.87 562	0.55 646	0.25 572	0.43 617	0.39 618	0.58 639	0.40 609

NCCL2	0.72 554	0.41 565	0.65 492	0.64 617	0.44 586	0.98 565	1.20 653	1.11 521	1.00 528	0.98 546	0.96 440	1.49 618	0.87 571	0.90 531	0.79 541	0.31 575	0.26 579	0.39 608	0.39 618	0.32 561	0.32 572

SDNR	0.86 583	0.37 538	1.47 637	0.40 319	0.38 549	3.38 675	0.33 304	0.90 432	0.98 516	0.99 549	2.09 636	0.59 340	0.71 518	1.29 608	0.70 523	0.51 639	0.56 657	0.36 598	0.26 565	0.43 608	0.46 627

pcwnet_v2	0.58 514	0.28 477	0.84 559	0.45 467	0.35 527	0.61 427	0.35 346	1.27 594	1.21 590	0.99 549	1.27 558	0.72 416	0.58 432	0.67 409	0.48 447	0.27 547	0.21 538	0.24 507	0.23 525	0.29 540	0.29 549

ADLNet	0.55 488	0.27 463	0.51 421	0.44 442	0.35 527	0.78 512	0.46 490	1.08 508	0.86 447	0.99 549	0.98 454	0.92 503	0.63 463	0.69 426	0.81 546	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478

STTStereo	0.55 488	0.37 538	0.76 547	0.44 442	0.31 482	0.60 424	0.44 483	0.96 457	0.86 447	0.99 549	0.90 416	0.96 513	0.58 432	0.71 438	0.61 498	0.25 527	0.23 555	0.26 539	0.32 601	0.24 505	0.23 503

iResNetv2_ROB	0.52 467	0.27 463	0.69 513	0.38 244	0.25 305	0.62 435	0.35 346	1.17 555	1.01 532	0.99 549	1.06 497	0.88 487	0.67 491	0.66 398	0.39 371	0.19 420	0.13 354	0.15 200	0.11 143	0.18 376	0.16 362

Ntro	1.09 619	0.97 652	0.91 574	1.44 664	1.19 664	1.69 641	0.80 620	1.35 612	1.25 601	1.00 554	1.29 564	1.31 590	0.97 596	1.26 604	0.84 551	0.84 656	0.43 647	1.36 662	0.50 646	1.56 665	0.78 652

CRFU-Net	0.57 507	0.27 463	0.57 455	0.46 488	0.30 460	1.20 605	0.52 535	1.10 515	0.56 285	1.00 554	0.98 454	1.06 544	0.79 549	0.81 491	0.71 528	0.21 461	0.19 516	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.19 435

PFNet	0.42 350	0.18 174	0.58 459	0.43 422	0.24 273	0.43 311	0.32 292	0.74 362	0.78 400	1.00 554	0.74 319	0.68 394	0.39 317	0.72 444	0.37 354	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.15 294	0.16 309	0.13 236

GwcNet	0.69 544	0.36 531	1.10 594	0.51 549	0.42 573	1.08 584	0.50 516	1.21 566	1.16 580	1.00 554	1.37 577	1.06 544	0.79 549	0.92 541	0.94 582	0.25 527	0.24 564	0.24 507	0.22 509	0.23 492	0.26 525

stereogan	0.80 570	0.31 503	0.71 522	0.59 602	0.50 607	1.72 642	0.48 505	1.35 612	1.37 615	1.00 554	1.46 598	1.56 625	0.95 592	1.29 608	0.84 551	0.28 558	0.29 597	0.29 569	0.25 550	0.38 594	0.38 603

xyz-stereo	4.23 682	0.17 137	61.76 720	0.34 112	0.16 23	12.16 692	0.37 385	0.58 230	0.68 332	1.01 559	3.36 667	0.77 448	0.82 558	1.21 598	0.40 379	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.11 143	0.13 143	0.10 58

dad	0.58 514	0.50 590	0.64 486	0.43 422	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.78 385	1.25 601	1.01 559	1.17 538	1.15 573	0.53 395	0.68 420	0.50 452	0.35 606	0.23 555	0.37 603	0.21 491	0.29 540	0.20 458

GANetREF_RVC	0.80 570	0.75 631	0.86 565	0.66 625	0.42 573	1.15 597	0.98 639	1.14 538	1.19 586	1.01 559	1.02 474	1.10 559	0.90 577	1.15 586	0.76 536	0.48 634	0.39 637	0.57 640	0.38 614	0.63 642	0.46 627
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.64 530	0.30 498	0.73 531	0.45 467	0.34 520	1.17 601	0.49 511	0.86 413	0.98 516	1.02 562	1.36 574	1.29 587	0.85 566	0.76 468	0.81 546	0.21 461	0.23 555	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.20 458

Wz-Net-SNSev	0.91 592	0.73 629	2.13 652	0.56 590	0.45 590	0.95 556	1.13 650	1.34 608	1.24 595	1.02 562	1.30 567	1.46 613	0.86 568	1.81 643	1.50 630	0.25 527	0.23 555	0.25 520	0.26 565	0.32 561	0.29 549

Wz-Net-LNSev	0.71 550	0.51 594	1.36 631	0.50 533	0.41 567	1.15 597	0.69 596	1.21 566	1.07 562	1.02 562	1.12 513	1.08 551	0.87 571	0.89 529	0.89 576	0.24 517	0.22 545	0.21 454	0.19 443	0.26 521	0.26 525

SACVNet	0.58 514	0.34 520	0.55 445	0.55 587	0.36 532	0.63 448	0.48 505	1.13 529	0.77 390	1.02 562	1.06 497	1.02 534	0.74 528	0.90 531	0.51 462	0.27 547	0.21 538	0.25 520	0.24 541	0.29 540	0.36 592

THIR-Stereo	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.23 241	0.75 501	0.67 586	0.66 291	0.87 456	1.02 562	1.40 583	0.72 416	0.76 535	0.62 356	0.42 391	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.15 314

DRaft	0.49 436	0.17 137	0.47 360	0.37 207	0.25 305	0.58 405	0.40 440	0.65 281	0.85 442	1.02 562	1.75 619	0.50 284	0.82 558	0.63 367	0.40 379	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

GrayStereo	0.49 436	0.19 216	0.42 295	0.46 488	0.28 413	0.53 366	0.67 586	0.69 320	0.63 307	1.02 562	1.47 599	0.78 450	0.76 535	0.56 282	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.15 259	0.29 549

PWCDC_ROB	0.89 588	0.49 586	0.80 556	0.74 639	0.40 560	1.03 573	0.39 429	1.33 606	2.35 663	1.02 562	3.77 669	0.81 464	0.92 583	1.20 594	0.90 578	0.34 602	0.22 545	0.24 507	0.20 468	0.34 574	0.29 549

FAT-Stereo	0.73 556	0.33 515	0.75 542	0.49 519	0.37 539	0.71 486	0.59 562	1.36 615	1.30 610	1.03 570	1.40 583	1.59 628	1.15 614	0.87 520	0.86 556	0.28 558	0.28 592	0.28 560	0.23 525	0.28 536	0.38 603

GANet	0.70 546	0.37 538	0.55 445	0.51 549	0.34 520	0.94 553	0.96 638	1.08 508	0.94 502	1.04 571	1.98 631	1.13 569	0.88 575	1.12 584	0.66 513	0.25 527	0.26 579	0.27 552	0.22 509	0.31 555	0.22 496

DLCB_ROB	0.58 514	0.28 477	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.77 508	0.50 516	0.99 466	0.92 489	1.04 571	1.14 525	1.21 577	0.69 501	0.88 523	0.69 520	0.20 444	0.20 528	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.18 402

MSAF-DinoV2	1.04 608	0.38 548	1.32 624	0.54 579	0.29 441	0.89 544	0.72 609	1.52 639	1.24 595	1.05 573	1.41 585	2.98 659	1.49 638	2.74 669	2.83 664	0.22 488	0.14 393	0.20 412	0.22 509	0.32 561	0.32 572

ACVNet-4b	1.35 638	1.31 663	1.10 594	1.90 674	1.59 668	1.92 647	0.77 615	1.52 639	1.62 641	1.05 573	1.60 609	2.11 644	0.94 589	1.64 635	0.77 540	1.30 671	0.35 627	2.03 674	0.67 657	1.88 676	0.84 655

Consistency-Raft	1.01 603	0.81 637	1.24 614	0.84 644	0.97 654	0.81 524	0.84 625	1.30 601	1.59 637	1.05 573	1.68 615	1.12 563	0.91 578	0.92 541	1.11 606	0.65 649	0.74 665	0.79 651	0.90 668	1.06 660	0.79 654

RYNet	0.72 554	0.35 526	0.64 486	0.53 572	0.67 637	1.31 615	0.67 586	1.20 564	1.18 584	1.05 573	0.87 400	1.27 584	0.93 588	0.93 547	1.27 620	0.22 488	0.16 456	0.26 539	0.23 525	0.40 597	0.39 606

DSFCA	0.55 488	0.25 429	0.62 471	0.40 319	0.36 532	0.74 495	0.52 535	1.04 491	0.82 424	1.06 577	0.84 379	0.89 491	0.63 463	0.99 557	0.58 487	0.25 527	0.21 538	0.21 454	0.21 491	0.21 452	0.19 435

PDISCO_ROB	0.91 592	0.48 582	1.06 589	0.99 649	0.97 654	1.67 640	0.63 574	1.64 648	1.59 637	1.06 577	1.18 540	1.31 590	0.79 549	1.55 626	0.97 588	0.49 636	0.22 545	0.45 621	0.40 621	0.45 613	0.37 597

SGM-Forest	0.62 527	0.32 507	0.39 250	0.43 422	0.30 460	1.02 570	0.55 549	1.09 512	1.05 550	1.06 577	1.18 540	1.10 559	0.67 491	0.88 523	0.62 501	0.31 575	0.33 623	0.33 589	0.30 586	0.30 549	0.28 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 499	0.24 403	0.66 498	0.56 590	0.36 532	0.44 319	0.25 139	0.82 398	0.84 434	1.07 580	1.25 555	0.91 498	0.60 444	0.66 398	0.58 487	0.35 606	0.26 579	0.36 598	0.33 604	0.30 549	0.42 614

anonymity	0.97 599	0.89 644	1.05 588	0.92 647	1.03 660	0.97 561	0.81 621	1.29 598	0.91 484	1.07 580	0.98 454	1.00 525	0.95 592	1.02 566	0.92 581	0.96 659	0.95 681	0.90 655	0.91 671	0.92 652	0.94 660

PSM-AAD	0.48 417	0.20 263	0.37 214	0.43 422	0.23 241	0.56 393	0.50 516	0.65 281	0.70 340	1.07 580	1.12 513	0.58 325	0.92 583	0.61 347	0.32 275	0.15 248	0.11 221	0.25 520	0.26 565	0.18 376	0.43 620

RGC	0.79 569	0.59 612	0.71 522	0.65 622	0.65 635	0.92 552	0.58 559	1.29 598	1.05 550	1.07 580	1.45 596	1.47 616	1.03 603	1.21 598	0.88 566	0.32 587	0.30 602	0.48 630	0.40 621	0.37 590	0.37 597

otaku	1.04 608	0.93 646	0.88 567	1.33 663	1.05 662	1.66 638	0.70 601	1.40 622	1.18 584	1.08 584	1.32 570	1.33 598	0.91 578	1.23 601	0.76 536	0.72 652	0.46 652	1.24 661	0.50 646	1.40 663	0.75 650

SST-Stereo	0.40 330	0.19 216	0.45 331	0.42 401	0.25 305	0.25 71	0.21 67	0.66 291	0.47 241	1.08 584	0.79 352	0.72 416	0.43 339	0.77 476	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.19 410	0.15 314

FTStereo	0.56 499	0.20 263	0.37 214	0.41 356	0.25 305	0.40 282	0.79 619	0.66 291	0.43 213	1.09 586	3.27 662	0.70 403	0.73 525	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.30 558

SuperB	1.04 608	0.37 538	4.81 675	0.43 422	0.31 482	0.99 566	0.46 490	1.02 484	2.09 653	1.09 586	1.09 506	0.75 435	0.81 554	1.06 571	1.76 639	0.19 420	0.15 424	0.17 285	0.15 294	2.82 689	0.26 525

DPSNet	0.99 601	0.42 567	1.88 649	0.53 572	0.41 567	1.59 634	1.26 659	2.21 663	1.43 621	1.10 588	1.11 509	1.46 613	1.95 660	1.34 615	1.26 618	0.34 602	0.25 572	0.25 520	0.21 491	0.46 616	0.37 597

StereoDRNet	0.64 530	0.33 515	0.68 507	0.51 549	0.43 579	1.03 573	0.53 540	1.47 629	0.99 521	1.10 588	0.87 400	1.07 549	0.71 518	0.82 494	0.88 566	0.23 505	0.19 516	0.25 520	0.23 525	0.27 532	0.19 435

DCVSM-stereo	0.49 436	0.27 463	0.53 434	0.39 276	0.29 441	0.51 353	0.26 160	0.75 369	0.75 373	1.11 590	0.75 321	1.05 542	0.72 522	0.60 338	0.47 443	0.20 444	0.19 516	0.24 507	0.20 468	0.25 514	0.30 558

ccnet	0.82 574	0.57 610	0.75 542	0.54 579	0.59 629	1.09 587	0.66 583	1.38 618	0.94 502	1.12 591	1.44 593	1.29 587	0.92 583	0.95 556	1.24 616	0.49 636	0.42 642	0.50 635	0.47 639	0.51 625	0.46 627

StereoDRNet-Refined	0.58 514	0.32 507	0.54 440	0.46 488	0.30 460	0.96 559	0.40 440	1.00 470	0.94 502	1.12 591	1.08 503	0.96 513	0.67 491	0.90 531	0.89 576	0.17 353	0.13 354	0.22 469	0.21 491	0.20 428	0.19 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 534	0.32 507	0.66 498	0.50 533	0.39 555	1.15 597	0.61 570	1.49 632	1.01 532	1.12 591	1.08 503	1.06 544	0.69 501	0.77 476	0.94 582	0.23 505	0.17 476	0.26 539	0.25 550	0.25 514	0.21 478

XQC	0.89 588	0.65 622	1.31 622	0.67 628	0.52 615	1.22 607	0.68 591	1.26 592	1.52 629	1.14 594	1.11 509	1.28 586	1.04 605	1.40 623	1.77 640	0.38 614	0.24 564	0.37 603	0.31 594	0.53 630	0.47 632

ADCP+	1.06 613	0.35 526	1.51 639	0.49 519	0.51 611	1.45 626	0.55 549	1.25 590	1.03 540	1.16 595	1.15 531	1.10 559	1.07 608	1.56 628	6.75 685	0.19 420	0.16 456	0.23 490	0.21 491	0.28 536	0.21 478

ADCRef	0.80 570	0.43 569	1.32 624	0.50 533	0.45 590	1.07 580	0.51 532	1.07 504	0.98 516	1.17 596	1.42 587	0.87 482	0.91 578	0.85 513	3.19 666	0.18 388	0.16 456	0.23 490	0.23 525	0.22 475	0.21 478

CBMV	0.64 530	0.35 526	0.41 274	0.42 401	0.25 305	1.01 568	0.77 615	1.13 529	1.09 567	1.17 596	1.22 547	1.04 538	0.75 532	0.88 523	0.63 505	0.28 558	0.30 602	0.34 591	0.30 586	0.26 521	0.26 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 534	0.38 548	0.90 572	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 598	1.29 564	1.12 563	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 611	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

YMNet_1	0.66 534	0.38 548	0.90 572	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 598	1.29 564	1.12 563	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 611	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

DStereoO	0.96 597	0.70 627	0.72 527	0.62 614	0.45 590	0.74 495	0.92 635	1.09 512	1.29 609	1.19 600	1.23 551	0.99 521	1.71 651	1.29 608	0.99 592	2.01 682	0.35 627	0.77 649	0.30 586	1.42 664	0.38 603

w-ln-seven-2	0.76 560	0.43 569	2.32 655	0.52 562	0.38 549	0.90 546	0.65 580	1.11 521	1.12 574	1.19 600	1.28 560	1.09 555	0.99 598	1.07 574	0.87 562	0.20 444	0.19 516	0.23 490	0.22 509	0.26 521	0.22 496

RAFT-RH_RVC	0.56 499	0.17 137	0.41 274	0.37 207	0.23 241	0.57 399	0.24 127	0.60 246	0.70 340	1.19 600	3.94 674	0.56 311	0.38 305	0.65 389	0.36 338	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.14 262	0.12 94	0.13 236

PASM	0.90 591	0.64 621	1.69 642	0.69 634	0.69 640	0.78 512	0.84 625	1.03 488	1.26 604	1.19 600	1.15 531	1.31 590	0.98 597	1.24 602	1.03 598	0.52 640	0.56 657	0.59 643	0.66 656	0.56 634	0.54 643

ETE_ROB	0.70 546	0.49 586	0.73 531	0.56 590	0.36 532	0.79 515	0.87 629	1.14 538	0.93 495	1.19 600	1.18 540	1.39 607	0.82 558	0.99 557	0.80 543	0.26 537	0.21 538	0.31 578	0.26 565	0.33 568	0.34 585

RainbowNet	1.35 638	1.49 668	1.19 608	1.88 673	1.45 666	1.48 627	1.07 647	1.61 646	1.55 633	1.20 605	1.59 608	1.54 623	1.13 612	1.34 615	0.97 588	1.36 674	0.70 662	1.82 668	0.79 663	1.71 668	1.07 669

DANet	0.71 550	0.45 578	0.91 574	0.59 602	0.40 560	0.81 524	0.40 440	0.97 461	0.84 434	1.20 605	1.22 547	1.33 598	0.88 575	1.16 588	1.24 616	0.27 547	0.23 555	0.31 578	0.25 550	0.35 579	0.32 572
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 623	1.06 657	4.32 674	0.49 519	0.42 573	1.51 629	1.11 649	1.48 630	1.40 620	1.22 607	1.26 557	1.58 627	1.43 635	1.76 641	1.70 635	0.32 587	0.31 611	0.26 539	0.30 586	0.41 603	0.41 613

ADCPNet	1.03 607	0.48 582	2.70 660	0.54 579	0.42 573	1.40 619	0.75 613	1.13 529	1.07 562	1.22 607	1.42 587	1.68 630	1.09 609	1.36 620	3.45 670	0.30 572	0.28 592	0.29 569	0.32 601	0.37 590	0.35 590

LALA_ROB	0.74 557	0.43 569	0.69 513	0.54 579	0.40 560	1.01 568	0.95 637	1.21 566	1.07 562	1.22 607	1.12 513	1.56 625	0.79 549	1.04 570	0.86 556	0.33 596	0.22 545	0.35 593	0.30 586	0.35 579	0.31 568

DStereoSA	1.73 653	0.63 620	1.57 641	0.80 643	0.79 643	1.26 612	1.30 660	1.34 608	1.43 621	1.24 610	7.52 692	0.92 503	7.68 688	1.65 639	2.29 659	0.41 621	0.29 597	0.63 644	0.60 653	1.04 658	1.18 676

NaN_ROB	0.69 544	0.44 574	0.69 513	0.51 549	0.33 511	0.97 561	1.06 645	1.22 574	1.19 586	1.24 610	0.96 440	1.08 551	0.78 547	1.20 594	0.67 516	0.24 517	0.30 602	0.23 490	0.24 541	0.23 492	0.25 519

Wz-Net-MNSev	0.76 560	0.40 561	1.34 626	0.50 533	0.40 560	1.44 625	0.83 622	1.15 542	1.16 580	1.25 612	1.20 545	1.13 569	0.81 554	1.16 588	1.00 596	0.22 488	0.19 516	0.24 507	0.23 525	0.28 536	0.26 525

edge stereo	0.76 560	0.38 548	0.74 536	0.52 562	0.43 579	0.80 519	0.53 540	1.28 597	1.06 556	1.28 613	1.38 582	1.81 633	1.11 611	1.08 577	0.85 555	0.33 596	0.32 617	0.41 615	0.28 578	0.32 561	0.36 592

ADCL	1.04 608	0.38 548	1.35 627	0.50 533	0.39 555	1.61 635	0.89 630	1.29 598	1.39 618	1.29 614	1.50 600	1.24 580	1.24 623	1.37 621	4.87 678	0.21 461	0.19 516	0.25 520	0.25 550	0.29 540	0.27 535

MADNet+	2.23 666	2.43 685	10.85 685	1.22 660	0.91 650	2.76 663	1.40 668	2.12 662	1.67 643	1.32 615	1.74 618	1.86 638	1.74 652	6.25 686	4.41 676	0.65 649	0.64 660	0.58 642	0.54 650	0.80 648	0.76 651

CSAN	0.83 580	0.49 586	0.77 552	0.60 608	0.41 567	1.14 595	1.06 645	1.19 559	1.46 626	1.32 615	1.43 590	1.37 605	1.19 620	1.27 607	0.86 556	0.39 616	0.31 611	0.36 598	0.37 611	0.35 579	0.34 585

FBW_ROB	0.88 586	0.50 590	0.85 560	0.55 587	0.40 560	1.17 601	0.78 617	1.50 633	1.37 615	1.33 617	1.27 558	1.48 617	1.00 601	2.57 668	0.98 591	0.25 527	0.32 617	0.45 621	0.30 586	0.34 574	0.28 542

XPNet_ROB	0.70 546	0.35 526	0.68 507	0.52 562	0.40 560	0.79 515	0.85 628	1.16 550	0.94 502	1.33 617	1.15 531	1.38 606	0.83 563	1.03 568	0.90 578	0.32 587	0.25 572	0.26 539	0.24 541	0.31 555	0.28 542

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 606	0.57 610	1.51 639	0.67 628	0.50 607	2.57 659	1.66 675	1.20 564	1.43 621	1.38 619	1.57 607	1.33 598	0.92 583	1.64 635	0.88 566	0.37 613	0.39 637	0.46 624	0.60 653	0.41 603	0.40 609

ACVNet_1	1.46 643	1.33 664	1.12 597	1.91 675	1.62 669	1.83 646	0.98 639	2.00 660	1.85 649	1.39 620	1.53 604	2.32 649	1.53 639	1.34 615	1.11 606	1.30 671	0.50 654	2.06 676	0.58 652	1.93 678	0.95 662

zh-sn7	1.09 619	0.75 631	3.23 665	0.57 596	0.42 573	1.11 589	0.89 630	1.19 559	1.27 605	1.41 621	1.98 631	1.25 581	1.47 637	1.99 652	2.62 661	0.26 537	0.26 579	0.26 539	0.27 572	0.35 579	0.30 558

psmorigin	0.82 574	0.51 594	2.09 651	0.49 519	0.41 567	0.85 539	0.50 516	1.04 491	0.88 460	1.45 622	1.43 590	1.50 619	1.06 606	1.22 600	0.97 588	0.31 575	0.32 617	0.27 552	0.27 572	0.33 568	0.42 614

w-ln-seven	0.96 597	0.48 582	2.41 658	0.54 579	0.50 607	1.41 621	0.70 601	1.67 650	1.81 647	1.49 623	1.50 600	1.26 582	0.87 571	1.15 586	1.80 644	0.23 505	0.21 538	0.25 520	0.25 550	0.31 555	0.26 525

AnyNet_C32	1.16 627	0.62 619	2.40 657	0.57 596	0.55 620	1.41 621	1.34 665	1.18 558	1.24 595	1.49 623	1.42 587	1.39 607	1.20 622	1.55 626	4.82 677	0.29 565	0.28 592	0.29 569	0.34 606	0.38 594	0.42 614

test_sample8	1.25 633	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.13 529	0.75 373	1.50 625	0.95 436	3.29 667	1.59 645	1.20 594	1.36 624	0.41 621	8.41 699	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

SAMSARA	1.07 615	0.65 622	1.19 608	1.06 656	0.90 648	1.76 644	1.76 679	1.46 628	1.44 624	1.51 626	1.16 536	2.00 642	1.14 613	1.48 624	1.31 622	0.39 616	0.44 649	0.35 593	0.38 614	0.49 622	0.49 638

RTSC	0.87 584	0.48 582	1.23 613	0.52 562	0.37 539	1.13 594	0.50 516	1.34 608	1.79 646	1.51 626	1.24 553	1.12 563	0.81 554	1.62 632	2.16 652	0.25 527	0.19 516	0.23 490	0.24 541	0.30 549	0.31 568

DStereoFS	1.87 656	0.85 642	1.03 586	0.75 642	0.62 632	2.04 652	0.65 580	1.74 654	1.55 633	1.52 628	1.90 626	2.36 651	12.92 694	3.85 679	1.74 637	0.44 626	0.31 611	0.82 653	0.46 632	0.84 649	1.10 670

WZ-Net	1.19 629	0.59 612	4.07 672	0.62 614	0.51 611	1.34 616	1.31 664	1.32 604	1.74 644	1.53 629	1.65 610	1.74 632	1.28 627	2.25 662	2.01 649	0.27 547	0.21 538	0.23 490	0.25 550	0.40 597	0.39 606

SHD	0.93 595	0.50 590	1.18 607	0.59 602	0.46 598	0.97 561	0.48 505	1.70 652	2.15 654	1.58 630	1.37 577	1.42 610	1.19 620	1.31 611	1.60 633	0.31 575	0.26 579	0.32 584	0.33 604	0.40 597	0.42 614

SANet	1.07 615	0.41 565	1.06 589	0.48 504	0.30 460	1.41 621	0.94 636	1.42 624	3.36 676	1.58 630	2.43 644	2.33 650	1.70 650	1.34 615	1.07 603	0.28 558	0.24 564	0.26 539	0.23 525	0.34 574	0.30 558

NVStereoNet_ROB	1.24 632	0.90 645	1.13 598	0.86 645	0.88 647	1.11 589	0.99 641	1.42 624	1.53 630	1.59 632	2.48 645	2.24 647	1.53 639	1.96 651	1.30 621	0.76 654	0.70 662	0.78 650	1.00 674	0.71 647	0.88 658
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	1.09 619	0.59 612	1.97 650	0.67 628	0.44 586	1.93 648	0.60 565	1.85 656	1.36 613	1.61 633	1.54 605	1.95 641	1.37 631	1.64 635	1.73 636	0.40 620	0.37 631	0.45 621	0.48 641	0.44 609	0.44 621

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 636	0.87 643	1.76 646	0.86 645	0.56 623	4.29 680	1.79 680	1.50 633	1.98 651	1.61 633	1.85 624	1.84 635	1.41 633	1.89 646	1.36 624	0.48 634	0.40 639	0.56 639	0.57 651	0.69 645	0.48 635

PWC_ROB	0.87 584	0.52 602	1.28 617	0.50 533	0.32 499	0.91 547	0.37 385	1.36 615	1.46 626	1.61 633	2.59 651	1.16 574	1.01 602	1.34 615	1.40 628	0.25 527	0.18 498	0.28 560	0.20 468	0.29 540	0.28 542

AnyNet_C01	1.56 646	1.05 655	7.45 679	0.64 617	0.54 618	1.99 649	1.38 667	1.43 626	1.36 613	1.63 636	1.92 627	1.84 635	1.33 630	2.40 664	4.03 672	0.33 596	0.32 617	0.32 584	0.34 606	0.44 609	0.45 625

IMH-64-1	1.86 654	1.62 673	1.16 601	2.20 678	1.89 678	2.33 656	1.30 660	2.89 669	2.29 659	1.66 637	2.80 656	2.49 653	1.61 646	2.10 655	1.78 642	1.60 675	0.74 665	2.43 680	1.02 675	2.12 679	1.17 674

IMH-64	1.86 654	1.62 673	1.16 601	2.20 678	1.89 678	2.33 656	1.30 660	2.89 669	2.29 659	1.66 637	2.80 656	2.49 653	1.61 646	2.10 655	1.78 642	1.60 675	0.74 665	2.43 680	1.02 675	2.12 679	1.17 674

pmcnn	1.23 631	0.29 489	0.96 578	0.40 319	0.23 241	0.95 556	0.69 596	1.16 550	1.28 607	1.67 639	2.33 639	11.15 695	0.86 568	0.93 547	0.88 566	0.15 248	0.12 283	0.12 44	0.10 78	0.15 259	0.15 314

MFMNet_re	1.14 623	0.97 652	1.19 608	0.99 649	0.95 652	1.25 611	1.22 656	1.39 619	1.55 633	1.69 640	1.67 614	1.21 577	1.53 639	1.12 584	0.99 592	0.87 658	0.75 669	0.79 651	0.75 660	0.90 650	0.94 660

zh-mn7	1.08 618	0.65 622	4.00 671	0.52 562	0.38 549	1.16 600	0.62 572	1.15 542	1.77 645	1.74 641	2.31 637	1.17 575	0.91 578	2.10 655	1.77 640	0.24 517	0.21 538	0.22 469	0.22 509	0.25 514	0.28 542

G-Net	0.95 596	0.46 580	1.04 587	0.64 617	0.48 603	2.12 654	0.64 578	1.01 480	0.87 456	1.75 642	2.82 658	1.30 589	1.64 649	1.06 571	0.96 587	0.36 610	0.29 597	0.35 593	0.25 550	0.45 613	0.42 614

FADE		2.05 681		1.03 653	0.99 657			3.91 683	3.00 671	1.76 643		2.73 656		5.95 685		11.57 705	1.70 690	23.09 714	15.86 707	0.62 641	0.65 647

ACVNet_2	1.65 651	1.27 662	1.41 634	1.75 669	1.62 669	2.22 655	1.20 653	2.30 664	2.62 665	1.78 644	2.56 648	3.03 660	1.61 646	1.54 625	1.12 610	1.06 664	0.58 659	1.82 668	0.70 659	1.82 672	0.96 663

IMH	2.04 663	1.62 673	1.20 611	2.20 678	1.89 678	2.91 672	1.30 660	3.11 672	3.03 672	1.81 645	3.35 666	3.03 660	1.90 657	2.48 665	1.80 644	1.66 678	0.77 671	2.45 682	1.04 678	2.15 681	1.19 678

DispFullNet	1.60 648	2.63 689	2.75 661	2.56 684	1.79 676	1.24 610	0.47 497	1.37 617	1.45 625	1.87 646	1.50 600	1.55 624	2.46 666	2.04 654	1.04 601	0.59 647	0.18 498	2.32 679	0.68 658	2.29 682	1.14 671

RTS	1.98 659	0.96 649	11.36 686	0.65 622	0.57 626	2.77 664	1.40 668	1.39 619	2.26 656	1.89 647	2.56 648	1.32 595	1.25 624	5.20 683	4.05 673	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

RTSA	1.98 659	0.96 649	11.36 686	0.65 622	0.57 626	2.77 664	1.40 668	1.39 619	2.26 656	1.89 647	2.56 648	1.32 595	1.25 624	5.20 683	4.05 673	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

LVE	2.12 665	1.44 666	1.36 631	1.99 676	1.78 675	2.75 662	1.79 680	2.82 668	3.95 682	1.90 649	4.33 679	3.52 671	1.81 653	2.24 661	1.74 637	1.74 679	0.87 674	2.06 676	1.13 680	1.91 677	1.35 681

ADCS	1.51 645	0.61 616	3.42 666	0.59 602	0.51 611	1.27 613	1.08 648	1.59 643	1.81 647	1.91 650	1.66 612	1.51 622	1.42 634	1.94 650	8.60 687	0.33 596	0.32 617	0.33 589	0.36 610	0.44 609	0.42 614

WAO-6	2.04 663	1.50 669	1.16 601	1.70 667	1.67 673	2.69 660	1.44 671	3.06 671	3.63 680	1.98 651	3.27 662	3.54 672	2.07 663	2.36 663	2.22 655	1.31 673	0.91 676	2.04 675	1.22 684	1.73 669	1.27 679

LSM	4.74 685	0.77 634	10.16 683	0.70 635	56.56 715	1.02 570	1.00 643	1.24 586	1.62 641	2.04 652	2.34 640	1.33 598	1.17 617	1.38 622	1.09 605	0.33 596	0.49 653	0.39 608	0.46 632	0.51 625	10.09 699

Dean	1.98 659	1.36 665	1.36 631	2.12 677	1.81 677	2.74 661	1.36 666	3.37 678	3.80 681	2.08 653	3.32 664	3.21 665	1.82 654	1.71 640	1.67 634	1.27 668	0.77 671	1.99 670	0.90 668	1.86 673	1.03 668

SPS-STEREO	1.25 633	0.93 646	1.06 589	1.04 654	1.03 660	1.41 621	0.91 634	1.51 636	1.19 586	2.09 654	1.83 622	1.94 640	1.39 632	1.62 632	1.39 627	0.97 661	0.94 680	0.90 655	0.89 667	0.96 655	0.96 663
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 669	1.26 661	7.04 678	1.16 658	1.48 667	8.00 688	6.02 693	2.60 667	1.92 650	2.12 655	2.64 652	3.34 668	3.05 677	6.49 687	3.39 668	0.78 655	0.76 670	0.75 647	0.76 661	0.97 657	1.18 676

ADCMid	1.14 623	0.52 602	2.23 654	0.53 572	0.43 579	1.07 580	0.75 613	1.23 579	1.05 550	2.15 656	1.44 593	1.50 619	1.43 635	1.56 628	5.01 679	0.26 537	0.24 564	0.29 569	0.31 594	0.37 590	0.33 577

PVD	1.28 635	0.67 625	1.28 617	0.74 639	0.62 632	1.50 628	0.84 625	1.99 659	2.96 670	2.18 657	2.36 642	1.85 637	1.95 660	1.92 648	1.94 647	0.39 616	0.36 630	0.49 633	0.37 611	0.51 625	0.64 646

MonStereo1	1.98 659	1.48 667	1.43 636	1.81 672	1.69 674	2.88 669	0.78 617	2.47 666	3.47 677	2.20 658	4.36 680	3.39 669	2.50 668	2.18 659	1.58 632	1.19 666	0.54 655	1.65 665	0.87 666	1.78 670	1.29 680

WAO-7	1.90 657	1.20 659	1.35 627	1.27 661	1.06 663	2.84 666	1.56 674	3.23 674	3.06 674	2.23 659	3.33 665	3.17 664	2.28 665	3.12 670	2.21 653	1.02 663	0.91 676	1.06 659	1.03 677	1.04 658	0.97 666

SGM_RVC	0.97 599	0.28 477	0.41 274	0.39 276	0.22 193	1.55 631	0.73 611	1.51 636	1.25 601	2.25 660	1.92 627	2.58 655	1.56 643	2.02 653	1.19 614	0.27 547	0.27 588	0.27 552	0.25 550	0.25 514	0.25 519
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 673	1.86 677	1.42 635	2.58 685	2.28 683	6.87 685	1.68 676	4.70 688	12.03 691	2.31 661	5.59 689	8.25 690	2.55 670	3.97 680	2.73 662	1.81 680	0.74 665	2.57 684	1.07 679	2.35 683	1.44 682

AANet	1.13 622	1.01 654	2.99 663	0.44 442	0.37 539	0.91 547	0.54 544	1.27 594	2.31 661	2.35 662	2.37 643	2.22 645	1.53 639	1.18 591	1.43 629	0.32 587	0.23 555	0.28 560	0.25 550	0.35 579	0.33 577

PWCK	1.92 658	1.66 676	3.12 664	1.65 666	0.91 650	2.84 666	2.26 686	2.10 661	2.41 664	2.36 663	2.31 637	2.22 645	1.82 654	3.43 673	2.03 650	1.61 677	0.71 664	1.51 663	0.82 665	1.69 667	0.91 659

aanetorigin	0.83 580	0.56 608	1.87 648	0.49 519	0.38 549	0.56 393	0.66 583	0.70 335	1.00 528	2.42 664	2.02 633	1.31 590	1.18 618	0.93 547	1.13 611	0.20 444	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.27 532	0.30 558

MSMD_ROB	1.21 630	0.49 586	0.62 471	0.59 602	0.50 607	1.62 637	0.67 586	1.23 579	1.24 595	2.45 665	3.77 669	3.09 663	2.98 676	1.32 612	0.81 546	0.45 628	0.41 640	0.49 633	0.51 648	0.47 619	0.44 621

KSHMR	2.57 667	1.93 679	1.69 642	2.63 686	2.42 685	2.86 668	2.07 683	3.27 676	6.50 686	2.49 666	3.36 667	3.41 670	1.92 658	2.49 666	1.94 647	2.13 685	1.40 688	2.79 690	1.50 688	2.73 687	1.77 684

SGM+DAISY	1.35 638	0.94 648	1.25 615	0.96 648	1.00 658	1.52 630	1.02 644	1.34 608	1.21 590	2.64 667	2.65 653	2.44 652	1.56 643	1.64 635	1.26 618	0.97 661	0.95 681	0.90 655	0.90 668	0.94 653	0.96 663

tt	6.20 687	0.20 263	5.89 676	3.55 692	2.07 681	11.26 691	19.21 698	11.74 696	5.46 684	2.69 668	2.04 635	4.87 680	6.25 687	3.70 677	7.09 686	8.32 699	11.17 708	4.93 696	5.41 700	5.74 696	2.37 690

ktn	2.98 672	2.25 683	1.73 645	2.84 687	2.53 688	3.76 679	2.15 684	3.70 680	5.47 685	2.75 669	5.17 688	5.94 684	2.48 667	3.23 671	2.46 660	2.34 689	1.44 689	2.78 689	2.03 691	2.45 685	2.01 688

notaker	2.76 668	2.29 684	1.80 647	2.96 688	2.58 689	2.90 671	1.75 678	3.24 675	3.05 673	2.78 670	4.24 678	6.15 686	2.51 669	3.34 672	2.75 663	2.31 687	1.18 684	3.00 691	1.65 689	2.84 690	1.97 686

MDST_ROB	0.91 592	0.27 463	0.85 560	0.63 616	0.41 567	2.53 658	0.71 607	1.60 644	1.13 575	2.83 671	1.73 616	0.97 515	0.69 501	1.61 631	0.73 531	0.25 527	0.22 545	0.32 584	0.28 578	0.25 514	0.24 512

WAO-8	2.92 670	1.55 671	1.35 627	1.79 670	1.63 671	5.23 682	1.22 656	4.58 686	12.56 694	2.84 672	4.07 677	4.83 677	2.72 673	3.49 674	2.25 656	1.27 668	0.91 676	1.99 670	1.15 682	1.86 673	1.15 672

Venus	2.92 670	1.55 671	1.35 627	1.79 670	1.63 671	5.23 682	1.22 656	4.58 686	12.56 694	2.84 672	4.06 676	4.83 677	2.72 673	3.49 674	2.25 656	1.27 668	0.91 676	1.99 670	1.15 682	1.86 673	1.15 672

WCMA_ROB	1.14 623	0.36 531	0.76 547	0.49 519	0.44 586	1.23 609	0.67 586	1.11 521	1.23 593	2.84 672	3.95 675	3.28 666	1.83 656	1.25 603	0.99 592	0.44 626	0.34 625	0.34 591	0.37 611	0.41 603	0.40 609

TorneroNet	4.53 684	1.89 678	1.48 638	2.55 683	2.27 682	13.78 695	1.69 677	4.84 690	23.73 711	2.89 675	7.70 693	7.06 689	2.69 672	4.26 682	3.42 669	1.84 681	0.77 671	2.68 686	1.13 680	2.42 684	1.47 683

UNDER WATER	3.46 674	2.07 682	3.64 669	3.09 689	2.48 686	3.75 678	2.42 688	3.31 677	13.77 696	2.90 676	2.95 659	5.84 682	3.69 682	3.69 676	3.48 671	2.07 684	1.11 683	2.70 688	1.40 686	2.84 690	1.98 687

UNDER WATER-64	3.53 675	2.01 680	3.94 670	3.22 691	2.49 687	5.41 684	2.60 689	3.43 679	12.41 693	3.03 677	2.68 654	6.07 685	4.04 683	3.79 678	3.33 667	2.02 683	1.24 686	2.63 685	1.46 687	2.78 688	2.08 689

EDNetEfficientorigin	9.93 691	1.15 658	175.16 722	0.48 504	0.36 532	1.04 577	0.68 591	1.24 586	2.69 667	3.17 678	2.50 646	2.30 648	2.07 663	1.76 641	2.21 653	0.20 444	0.18 498	0.24 507	0.19 443	0.51 625	0.50 639

FCDSN-DC	1.39 641	0.56 608	0.65 492	0.74 639	0.59 629	1.38 618	0.63 574	1.35 612	1.39 618	3.26 679	4.50 681	4.61 674	2.63 671	1.58 630	1.03 598	0.46 630	0.42 642	0.48 630	0.47 639	0.50 624	0.50 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 648	0.61 616	1.01 585	0.70 635	0.56 623	2.00 650	1.89 682	1.96 658	2.65 666	3.33 680	3.26 661	3.03 660	3.41 681	2.49 666	2.09 651	0.52 640	0.45 650	0.50 635	0.48 641	0.54 632	0.52 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 643	0.80 636	6.12 677	0.47 496	0.39 555	0.69 476	0.83 622	0.90 432	2.77 669	3.50 681	1.96 630	1.66 629	2.03 662	1.26 604	4.18 675	0.21 461	0.18 498	0.21 454	0.20 468	0.41 603	0.39 606

ELAS	1.63 650	0.61 616	0.95 576	0.68 632	0.55 620	3.01 673	1.55 673	2.39 665	2.33 662	3.64 682	3.89 673	2.75 657	2.90 675	2.15 658	2.27 658	0.52 640	0.45 650	0.50 635	0.48 641	0.54 632	0.52 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 686	5.84 692	12.81 689	2.36 681	2.83 690	12.23 693	10.50 696	4.46 685	3.60 678	3.86 683	3.83 671	4.85 679	4.18 684	6.78 689	11.96 691	2.17 686	2.96 695	2.18 678	1.97 690	3.38 693	2.68 692

MADNet++	4.03 679	2.70 690	3.44 668	3.72 693	3.44 692	4.44 681	3.52 691	3.95 684	3.61 679	4.46 684	4.98 685	4.10 673	4.58 685	7.00 690	5.89 681	3.74 691	3.67 696	3.27 693	2.71 694	3.70 694	3.66 694

MeshStereo	1.34 636	0.43 569	0.54 440	0.44 442	0.34 520	1.66 638	0.60 565	1.94 657	1.37 615	4.47 685	3.25 660	4.71 676	1.94 659	1.92 648	1.17 612	0.35 606	0.35 627	0.37 603	0.31 594	0.32 561	0.32 572
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet-wrong-test	8.97 690	10.42 696	8.74 681	19.56 700	17.61 699	12.53 694	9.01 695	13.59 698	2.18 655	4.64 686	5.11 687	14.63 697	11.09 693	7.19 691	9.73 688	5.56 698	0.89 675	3.77 694	3.11 695	10.34 700	9.80 698

FC-DCNN	1.59 647	0.51 594	0.66 498	0.61 610	0.49 605	1.56 632	0.70 601	1.66 649	1.53 630	4.64 686	4.62 682	5.85 683	3.34 680	1.84 645	1.11 606	0.46 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 620	0.46 627

DPSimNet_ROB	3.58 677	2.45 686	8.57 680	2.53 682	2.37 684	2.88 669	3.77 692	3.14 673	3.23 675	4.71 688	3.86 672	4.68 675	4.87 686	4.07 681	5.62 680	2.33 688	2.33 692	2.47 683	2.52 692	2.51 686	2.64 691

FC-DCNN v2	1.65 651	0.51 594	0.65 492	0.61 610	0.49 605	1.61 635	0.70 601	1.75 655	1.56 636	4.74 689	4.91 684	6.46 687	3.31 678	1.91 647	1.11 606	0.46 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 620	0.46 627

light-stereo	3.53 675	1.05 655	10.69 684	9.45 698	6.82 693	2.10 653	0.64 578	3.71 681	2.70 668	4.77 690	4.98 685	6.83 688	1.32 628	6.71 688	1.35 623	1.20 667	1.29 687	0.66 645	0.77 662	1.79 671	1.85 685

DGTPSM_ROB	12.07 693	8.00 693	20.99 694	8.93 696	16.78 697	10.67 689	30.87 703	9.01 693	15.16 698	6.50 691	15.41 705	9.04 692	14.85 696	9.25 693	21.67 701	4.57 694	8.57 701	5.08 697	9.28 701	5.90 697	10.95 700

DPSMNet_ROB	12.08 694	8.00 693	21.00 695	8.97 697	16.79 698	10.67 689	30.89 704	9.02 694	15.17 699	6.51 692	15.41 705	9.04 692	14.85 696	9.27 694	21.67 701	4.58 695	8.57 701	5.09 699	9.29 704	5.90 697	10.95 700

MANE	4.13 681	0.51 594	0.64 486	0.66 625	0.56 623	6.89 686	0.99 641	7.55 691	12.04 692	6.68 693	8.57 694	10.69 694	9.45 690	7.59 692	6.39 683	0.49 636	0.43 647	0.48 630	0.98 672	0.49 622	0.48 635

ASD4	9.96 692	8.86 695	17.78 691	7.17 694	9.80 694	16.08 696	28.92 702	9.77 695	8.20 689	7.02 694	7.08 691	8.47 691	9.57 691	11.17 696	20.26 698	4.12 692	4.14 697	5.57 700	4.74 697	5.53 695	4.90 696

SGM-ForestM	4.04 680	0.32 507	0.46 348	0.43 422	0.27 388	7.50 687	1.45 672	3.84 682	4.24 683	8.19 695	6.76 690	19.00 705	9.08 689	10.74 695	6.62 684	0.31 575	0.33 623	0.32 584	0.32 601	0.29 540	0.29 549

USTest	12.99 695	14.18 697	20.00 693	16.24 699	14.97 696	20.80 698	31.95 705	16.20 701	10.91 690	8.79 696	9.48 695	13.94 696	10.50 692	16.11 698	21.44 700	3.17 690	4.82 698	5.08 697	5.36 699	8.81 699	7.13 697

coex-ft	6.43 688	1.51 670	87.33 721	0.49 519	0.38 549	1.34 616	1.21 655	1.16 550	8.09 688	12.12 697	2.79 655	2.77 658	3.31 678	1.16 588	3.15 665	0.24 517	0.23 555	0.27 552	0.24 541	0.45 613	0.37 597

iinet-test	16.76 698	17.57 698	22.97 697	19.69 701	18.39 700	24.48 700	34.18 706	20.02 702	15.35 700	12.55 698	12.85 696	18.13 703	15.39 699	19.59 699	24.25 703	8.86 701	8.72 703	8.95 703	9.28 701	12.74 701	11.26 703

IINet	16.76 698	17.57 698	22.97 697	19.69 701	18.39 700	24.48 700	34.18 706	20.02 702	15.35 700	12.55 698	12.85 696	18.13 703	15.39 699	19.59 699	24.25 703	8.86 701	8.72 703	8.95 703	9.28 701	12.74 701	11.26 703

Anonymous_1	33.25 706	18.26 700	23.92 699	20.54 703	21.28 704	25.59 702	35.94 708	22.01 711	15.57 702	13.33 700	13.49 702	18.08 702	15.29 698	20.36 701	24.60 705	16.28 710	8.84 705	66.59 719	118.00 721	155.73 724	11.23 702

DPSM_ROB	17.78 700	18.63 701	24.31 703	20.90 704	19.47 702	25.97 703	36.21 709	21.23 709	16.24 703	13.38 701	14.06 703	19.18 706	16.30 701	20.78 702	25.67 706	9.38 703	9.23 706	9.49 705	9.82 705	13.51 704	11.91 705

DPSM	17.78 700	18.63 701	24.31 703	20.90 704	19.47 702	25.97 703	36.21 709	21.23 709	16.24 703	13.38 701	14.06 703	19.18 706	16.30 701	20.78 702	25.67 706	9.38 703	9.23 706	9.49 705	9.82 705	13.51 704	11.91 705

HanzoNet	6.76 689	2.45 686	4.22 673	3.19 690	2.94 691	3.62 677	2.28 687	4.79 689	7.20 687	14.00 703	13.19 701	17.49 701	22.30 707	13.25 697	6.19 682	4.20 693	1.93 691	3.10 692	2.56 693	3.35 692	2.88 693

xxxxx1	36.64 713	19.51 703	24.21 700	61.66 717	64.63 718	27.28 706	40.10 711	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 698	17.26 698	17.36 703	21.70 705	27.93 708	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

tt_ll	36.64 713	19.51 703	24.21 700	61.66 717	64.63 718	27.28 706	40.10 711	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 698	17.26 698	17.36 703	21.70 705	27.93 708	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

ff	36.64 713	19.51 703	24.21 700	61.66 717	64.63 718	27.28 706	40.10 711	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 698	17.26 698	17.36 703	21.70 705	27.93 708	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

LE_ROB	4.42 683	0.24 403	2.75 661	0.42 401	0.23 241	1.57 633	0.90 633	1.71 653	17.88 705	16.56 707	4.88 683	5.17 681	18.85 706	1.63 634	14.62 694	0.17 353	0.14 393	0.16 238	0.16 328	0.19 410	0.17 384

Selective-IGEV-i1pa	15.35 697	22.27 706	18.31 692	1.71 668	0.87 646	28.61 710	12.26 697	25.48 712	20.48 709	19.78 708	22.75 707	28.20 710	22.64 708	29.07 710	17.31 696	12.88 706	2.88 693	6.84 701	0.99 673	1.67 666	12.03 707

LRCNet_RVC	21.24 704	31.15 708	21.41 696	28.98 707	23.82 705	3.13 674	0.60 565	20.96 708	1.59 637	25.58 709	28.15 712	21.99 708	14.79 695	21.94 708	16.41 695	28.89 718	14.87 709	33.53 715	31.28 715	29.51 716	26.16 714

Hybrid-DGEV	35.78 710	37.50 716	48.96 718	42.25 714	39.20 709	52.33 717	73.10 716	42.63 719	32.52 713	26.62 710	28.31 715	38.50 713	32.87 715	41.67 716	51.55 714	18.77 715	18.56 714	19.18 712	19.83 713	27.20 707	23.97 709

RAFT-FEzeroshot	35.73 707	37.45 713	48.67 713	42.23 712	39.22 711	52.25 713	73.13 718	42.62 717	32.59 714	26.71 711	27.70 708	38.57 714	32.57 712	41.68 718	51.67 718	18.75 712	18.58 716	19.15 708	19.78 710	27.21 709	23.98 710

RAFT-FE	35.73 707	37.45 713	48.67 713	42.23 712	39.22 711	52.25 713	73.13 718	42.62 717	32.59 714	26.71 711	27.70 708	38.57 714	32.57 712	41.68 718	51.67 718	18.75 712	18.58 716	19.15 708	19.78 710	27.21 709	23.98 710

FlowAnything	35.81 711	37.53 717	48.80 716	42.20 710	39.22 711	52.25 713	73.16 720	42.56 715	32.89 719	26.76 713	28.30 713	38.69 718	33.09 717	41.63 715	51.62 716	18.76 714	18.59 719	19.21 713	19.92 714	27.16 706	23.91 708

CasAABBNet	35.74 709	37.43 712	48.72 715	42.22 711	39.20 709	52.24 712	73.12 717	42.61 716	32.62 717	26.78 714	27.95 710	38.58 716	32.60 714	41.67 716	51.65 717	18.74 711	18.57 715	19.15 708	19.77 709	27.20 707	23.98 710

Selective-RAFT-Error	35.84 712	37.49 715	48.83 717	42.26 715	39.24 714	52.30 716	73.09 715	42.66 720	32.61 716	26.80 715	28.30 713	38.84 719	33.51 718	41.68 718	51.59 715	18.82 716	18.58 716	19.17 711	19.80 712	27.28 711	24.05 713

LSM0	38.95 718	37.60 718	48.58 712	43.57 716	91.06 721	52.57 718	72.57 714	43.17 721	32.63 718	26.97 716	27.97 711	38.65 717	32.94 716	41.86 721	51.78 720	18.89 717	18.41 710	19.13 707	19.63 708	27.29 712	33.77 715

BEATNet-Init1	15.13 696	0.82 640	50.86 719	0.72 638	0.53 616	38.10 711	7.03 694	11.83 697	14.25 697	29.78 717	30.17 716	48.21 720	22.64 708	26.78 709	18.11 697	0.42 625	0.38 633	0.47 625	0.46 632	0.51 625	0.48 635

HaxPig	31.96 705	37.24 711	34.27 705	24.37 706	24.88 706	18.26 697	19.86 699	20.64 707	28.52 712	35.97 718	38.75 717	25.57 709	28.72 711	33.88 711	34.39 711	35.94 719	38.87 720	37.80 716	40.48 718	39.68 717	41.15 719

RSGM-EC	74.81 720	63.03 721	41.60 710	97.74 720	92.11 722	74.93 719	114.81 721	53.77 722	38.96 722	39.88 719	48.98 720	90.73 722	64.81 721	139.63 722	128.53 722	93.27 722	53.96 723	95.12 720	38.31 716	81.45 722	44.63 722

acva	74.81 720	63.03 721	41.60 710	97.74 720	92.11 722	74.93 719	114.81 721	53.77 722	38.96 722	39.88 719	48.98 720	90.73 722	64.81 721	139.63 722	128.53 722	93.27 722	53.96 723	95.12 720	38.31 716	81.45 722	44.63 722

AVERAGE_ROB	37.58 717	40.13 719	40.15 708	34.81 709	33.82 708	28.55 709	25.10 701	32.02 714	34.06 721	41.28 721	40.66 718	34.46 712	34.81 720	39.18 713	37.57 713	42.78 720	43.44 721	43.82 717	43.03 719	40.47 718	41.51 720

MEDIAN_ROB	37.38 716	40.85 720	40.60 709	32.31 708	31.85 707	27.20 705	24.55 700	29.10 713	33.19 720	42.09 722	41.76 719	33.35 711	34.39 719	39.78 714	37.07 712	43.64 721	44.10 722	44.12 718	43.40 720	41.51 719	42.76 721

Selective-IGEV-i16pa	78.59 722	120.99 723	16.46 690	1.04 654	0.66 636	181.07 723	2.17 685	153.90 725	139.75 725	56.45 723	153.05 722	107.32 724	157.92 724	200.46 725	96.57 721	94.09 724	1.23 685	2.69 687	0.31 594	0.96 655	84.68 724

PML	40.80 719	29.24 707	11.87 688	7.20 695	14.47 695	92.13 721	213.69 724	7.63 692	23.35 710	74.72 724	190.14 724	50.17 721	26.15 710	21.39 704	12.70 692	8.76 700	2.92 694	8.45 702	3.25 696	13.26 703	4.42 695

test_example2	176.61 723	205.14 724	198.86 723	188.60 724	190.98 724	152.67 722	170.61 723	94.86 724	123.55 724	178.88 725	179.48 723	158.94 725	141.34 723	192.61 724	198.96 724	203.76 725	236.37 725	164.13 725	173.55 725	218.58 725	160.41 725

ccccc	429.48 724	429.19 725	527.00 724	507.10 725	501.20 725	356.95 724	342.70 725	380.82 726	297.90 726	334.51 726	389.17 725	372.86 726	449.39 725	499.17 726	553.56 725	561.44 726	431.22 726	334.28 726	290.86 726	540.88 726	489.46 726

Low-res two-view benchmark