Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 267	0.13 7	0.13 77

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 192	0.22 51	0.16 3	0.26 101	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 12	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 104	0.18 252	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.20 334	0.13 77

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 720	0.48 142	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 405	0.22 2	0.21 397	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 730	0.11 3

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 75	0.23 66	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 10	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 65	0.20 50	0.44 100	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 396	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 57	0.19 28	0.38 37	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 66	1.09 353	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 187	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 1	0.28 66	0.36 12	0.32 180	0.15 91	0.20 502	0.26 516	0.34 638	0.24 461	0.24 475

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 90	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 90	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

BridgeDepth	0.29 57	0.19 28	0.37 20	0.40 90	0.17 5	0.58 295	0.32 184	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 11	0.34 104	0.20 6	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 94	0.41 111	0.39 442	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 457	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 714	1.70 731

MatchStereo	0.28 42	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 585	0.67 585	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 457	0.18 460	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 240	0.48 583	1.23 585	0.67 585	1.31 721	1.59 635	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-MonSter(vits)	0.65 404	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	1.40 455	1.21 536	0.28 22	1.36 530	1.10 494	0.78 445	1.22 388	1.81 664	0.23 457	0.18 460	0.38 637	0.40 660	0.41 612	0.31 571

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

monster-pro	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 409	0.41 111	0.23 66	0.43 115	0.36 240	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.17 176	0.12 23

LCMNet	0.28 42	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonStereo	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

LG-Stereo_L2	0.29 57	0.20 50	0.45 116	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 125	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 326	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 216	0.15 86	0.13 77

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 136	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 4	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 151	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 274	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

LiteMatch	0.32 86	0.24 187	0.37 20	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 162	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 58	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 291	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

S2M2_XL	0.24 5	0.24 187	0.39 47	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 359	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 12	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 129	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 12	0.26 31	0.28 66	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

test410_97500	0.28 42	0.20 50	0.49 151	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 42	0.21 83	0.50 163	0.38 60	0.27 175	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.15 195

over-8	0.29 57	0.23 158	0.40 60	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

over-9	0.29 57	0.24 187	0.41 70	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

depth_test_26	0.29 57	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 294	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 429	0.16 398	0.18 219	0.17 299	0.19 284	0.17 274

PhaseNet	0.33 102	0.23 158	0.44 100	0.43 153	0.28 205	0.57 288	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.17 274

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 117	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 47	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 7	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

rgla	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 12	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

over-6	0.31 76	0.22 119	0.42 86	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 162	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 310	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

over v1	0.30 65	0.24 187	0.41 70	0.42 133	0.16 1	0.49 186	0.27 117	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 151	0.40 90	0.43 482	0.82 461	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

252Zero-FE	0.27 27	0.22 119	0.40 60	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

AdaDepth	0.30 65	0.22 119	0.49 151	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

IGEV	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

111111	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.42 471	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

S2M2_L	0.34 117	0.28 329	0.45 116	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 18	0.32 180	0.25 510	0.22 552	0.20 305	0.22 478	0.25 478	0.22 439
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
416test1013	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 45	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 299	0.71 351	0.64 552	1.27 720	0.49 186	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 510	0.23 570	0.18 219	0.20 400	0.17 176	0.19 354

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 76	0.25 229	0.46 129	0.43 153	0.23 66	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 218	0.17 197	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.14 147

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

flow	0.28 42	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 486	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 240	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 350	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 100	0.43 153	0.27 175	0.57 288	0.44 372	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

castereo++	0.38 163	0.23 158	0.41 70	0.43 153	0.31 287	0.97 518	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 65	0.20 50	0.40 60	0.46 233	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 18	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 312	0.47 250	0.27 175	0.26 21	0.29 136	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 58	0.34 218	0.17 197	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.13 77

LACA_dic	0.25 11	0.24 187	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 382	0.12 23

Anonymus	0.32 86	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 299	0.15 86	0.16 239

DNS	1.01 581	1.88 739	0.39 47	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 162	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 617	1.63 655	0.19 310	0.22 552	0.20 305	0.11 15	4.26 757	4.24 761

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 401	0.42 133	0.22 51	0.58 295	0.31 162	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 50	0.79 422	0.42 133	0.21 31	0.50 207	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 285	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 429	0.40 90	0.25 121	0.52 235	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 293	0.35 9	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 76	0.22 119	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 240	1.22 709	2.46 691	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 125	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 14	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 239

DispViT+	0.33 102	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 571	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 364	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 135	0.48 284	0.42 471	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 457	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 698	0.16 239

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 135	0.45 213	0.43 482	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 429	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 695	0.16 239

AIO_rvc	0.36 146	0.23 158	0.49 151	0.43 153	0.27 175	0.59 306	0.38 274	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 189	0.42 133	0.21 31	0.52 235	0.32 184	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 325	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 300	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 338	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 158	0.55 229	0.43 153	0.23 66	0.50 207	0.32 184	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 317	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 726	1.55 641	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 58	0.24 18	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 194	0.19 28	0.84 443	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 724

Pro-Stereo	0.31 76	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 336	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 493	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 299	0.13 7	0.12 23

GEAStereo	0.31 76	0.21 83	0.43 94	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 147

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 86	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 372	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 231	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

GIP-stereo	0.34 117	0.23 158	0.45 116	0.50 319	0.36 387	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 359	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 28	0.83 438	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 724

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 551	0.22 552	0.13 1	0.17 299	0.13 7	0.21 416

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 214	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 53	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 158	0.50 163	0.45 213	0.25 121	0.54 256	0.36 240	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 371	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

MLG-Stereo_test3	0.28 42	0.18 10	0.42 86	0.40 90	0.23 66	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

SCV	0.46 240	0.26 264	0.55 229	0.47 250	0.25 121	0.39 78	0.38 274	1.98 636	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 407	0.32 180	0.24 482	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

mms	0.40 184	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.32 313	0.43 115	0.46 403	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 211	0.44 176	0.30 82	1.36 435	0.33 202	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.19 284	0.15 195

ours_stereo	0.39 170	0.28 329	0.51 175	0.46 233	0.30 257	0.40 86	0.44 372	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 359	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.15 216	0.19 284	0.14 147

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 312	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 125	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 25	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 411	0.15 195

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 240	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 38	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 291	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 601	1.32 603	0.44 192	0.38 431	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

BStereo	0.38 163	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	0.55 271	0.39 291	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Anonymus123	0.45 231	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	1.78 655	0.39 291	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Monster-pub-mixall	0.30 65	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 6	1.40 454	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

LG-Stereo	0.34 117	0.25 229	0.78 419	0.47 250	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 243	0.13 29	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.12 23

HUF	0.36 146	0.23 158	0.52 189	0.40 90	0.22 51	0.54 256	0.47 413	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

U	9.45 754	0.21 83	0.58 262	0.47 250	53.11 790	61.27 794	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 6	0.26 68	0.19 310	0.11 40	60.50 797	8.88 773	0.17 176	0.13 77

GEAR-Net	0.40 184	0.26 264	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 534	0.46 153	0.37 124	0.58 211	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

MCSU-Stereo	0.28 42	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 291	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 76	0.20 50	0.57 254	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 197	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

aanet-new	0.39 170	0.25 229	0.54 214	0.47 250	0.37 409	0.74 409	0.28 125	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 421	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 189	0.48 284	0.27 175	0.75 415	0.38 274	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 47	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 50	0.50 163	0.42 133	0.37 409	0.58 295	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 354	0.39 25	0.34 218	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 212	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 218	0.41 162	0.51 285	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

GS-Stereo							0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

2.5w	0.31 76	0.23 158	0.46 129	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 291	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 50	0.40 60	0.42 133	0.28 205	0.80 450	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 385	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

999	0.48 256	0.22 119	0.49 151	0.48 284	0.34 361	0.75 415	0.31 162	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 595	0.39 280	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.16 128	0.19 354

RSM++	0.38 163	0.24 187	0.51 175	0.47 250	0.26 143	0.50 207	0.41 326	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 330	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 529	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 229	0.58 262	0.44 192	0.34 361	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.14 147

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 158	0.50 163	0.42 133	0.22 51	0.49 186	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 58	0.28 104	0.21 397	0.17 434	0.24 456	0.19 356	0.27 506	0.20 392

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 462	0.47 250	0.23 66	0.66 365	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 302	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 158	0.77 409	0.48 284	0.21 31	0.48 169	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 25	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

WQFJA1++	1.55 657	0.22 119	0.45 116	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 780	0.14 147

asda	0.30 65	0.24 187	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 115	0.34 212	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

SCV_C0	0.43 207	0.26 264	0.65 300	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 162	1.34 439	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 396	0.30 138	0.17 197	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 649	0.42 86	0.64 552	0.29 230	0.48 169	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 408	1.15 370	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 129	0.44 192	0.30 257	0.61 320	0.56 502	0.97 290	0.80 309	0.38 141	0.69 254	0.45 184	0.69 402	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 492	0.77 409	0.61 521	0.79 660	0.28 28	0.35 223	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 338	0.55 317	0.57 130	0.47 367	0.17 197	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.21 382	0.20 392

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 187	0.83 438	0.46 233	0.22 51	0.46 140	0.33 197	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 382	0.41 38	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 382	0.14 147

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 158	0.48 142	0.49 306	0.36 387	0.60 314	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 482	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 354

TS12	0.36 146	0.20 50	0.40 60	0.43 153	0.20 23	0.58 295	0.31 162	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 268	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 255	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 175	0.42 133	0.23 66	0.53 246	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 218	0.34 104	0.48 244	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

fffy	0.42 200	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.29 230	0.48 169	0.35 223	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 211	0.55 251	0.41 173	1.26 401	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.14 147

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.36 387	0.43 115	0.32 184	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 249	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 231	0.14 57	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.16 128	0.13 77

asd	0.30 65	0.21 83	0.41 70	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

4w-stereo	0.30 65	0.24 187	0.44 100	0.37 38	0.23 66	0.46 140	0.27 117	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

3.75w	0.32 86	0.23 158	0.44 100	0.37 38	0.29 230	0.62 330	0.36 240	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

1w_stereo	0.34 117	0.20 50	0.42 86	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 476	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 239	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 229	0.51 175	0.47 250	0.23 66	0.45 132	0.39 291	1.07 349	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

RSM	0.39 170	0.24 187	0.49 151	0.46 233	0.26 143	0.47 157	0.40 307	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 311	0.33 114	1.07 346	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

anonymous	0.28 42	0.22 119	0.43 94	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 215	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 227	0.48 426	0.96 286	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Replicate-Monster	0.41 194	0.26 264	2.03 672	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 540

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 158	0.54 214	0.50 319	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 313	0.39 108	0.42 165	0.64 231	0.36 117	0.51 285	0.39 25	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 305

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 370	0.30 138	0.20 359	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

AEACV	0.37 156	0.24 187	0.52 189	0.47 250	0.51 539	0.37 69	0.38 274	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 354	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.14 147

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 175	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 299	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 321	0.29 72	0.86 269	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.17 176	0.15 195

CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 424	0.73 370	0.58 478	0.27 175	0.26 21	0.33 197	0.95 276	0.81 313	0.42 165	0.47 147	0.65 311	0.47 230	0.39 25	0.34 218	0.18 252	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 239
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
DNSM	1.07 594	1.92 740	0.40 60	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 290	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 625	2.08 678	0.20 359	0.18 460	0.15 65	0.12 82	4.57 760	4.29 762

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 272	0.46 233	0.26 143	0.46 140	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 239	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

VMStereo-Base	0.38 163	0.23 158	0.44 100	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 212	0.70 148	0.86 329	0.43 173	0.69 254	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 231	0.17 197	0.14 293	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 274

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.45 116	0.37 38	0.24 91	0.54 256	0.35 223	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 280	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

2w_stereo	0.32 86	0.24 187	0.45 116	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 413	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 538	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 239	1.02 463	0.46 218	0.78 232	0.41 300	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 239

plain	0.46 240	0.27 299	1.01 527	0.50 319	0.40 454	0.35 59	0.37 266	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 277	0.42 165	0.40 169	1.13 367	0.45 343	0.21 397	0.15 359	0.24 456	0.19 356	0.24 461	0.16 239

3w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.52 189	0.40 90	0.21 31	0.53 246	0.54 476	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

monsterstereo	0.34 117	0.20 50	0.44 100	0.45 213	0.35 369	0.27 27	0.29 136	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 218	0.26 31	0.25 35	1.19 382	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

fffft	0.38 163	0.23 158	0.51 175	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 426	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 414	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 435	3.18 756	2.55 694	0.39 75	0.23 66	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 729	0.10 9	0.22 390	0.19 356	0.46 641	1.31 722

LoS_RVC	0.42 200	0.26 264	0.40 60	0.44 192	0.82 669	0.51 227	0.44 372	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 282	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 243	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 704

CES	0.48 256	0.20 50	0.37 20	0.39 75	1.39 724	0.55 271	0.35 223	0.98 296	0.66 258	0.44 180	0.66 239	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 202	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 724

ProNet	0.43 207	0.28 329	0.58 262	0.43 153	0.30 257	0.56 283	0.52 461	1.00 303	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 407	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

sCroCo_RVC	0.49 266	0.40 548	1.02 534	0.65 567	0.60 595	0.52 235	0.40 307	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 273	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 373	0.26 535	0.27 605	0.23 431	0.22 478	0.29 537	0.25 490

DN	0.42 200	0.24 187	0.49 151	0.47 250	0.41 465	0.58 295	0.32 184	0.81 203	0.84 325	0.45 188	0.52 179	0.77 352	0.35 134	0.64 165	0.33 202	0.24 482	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

PSi22	0.43 207	0.25 229	0.45 116	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 394	0.45 188	0.64 231	0.80 362	0.52 293	1.44 461	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

FlowAnything_test	0.39 170	0.26 264	0.61 277	0.59 493	0.33 337	0.62 330	0.36 240	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 373	0.24 482	0.18 460	0.28 548	0.33 631	0.21 382	0.19 354

2.25w	0.32 86	0.24 187	0.48 142	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 211	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 231	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

4.5_new	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 229	0.70 340	0.50 319	0.52 552	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 262	0.51 224	0.51 285	1.11 359	0.45 343	0.20 359	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.24 461	0.18 305

DA	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

GGEV	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 229	0.50 163	0.45 213	0.30 257	0.61 320	0.36 240	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 448	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.15 216	0.16 128	0.15 195

rvit_stereo_ft	0.47 250	0.35 512	0.87 462	0.67 585	0.42 471	0.40 86	0.59 527	0.81 203	0.74 285	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 390	0.25 510	0.17 434	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.17 274

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 264	0.58 262	0.44 192	0.28 205	0.50 207	0.34 212	0.57 72	0.83 321	0.46 195	1.31 505	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.16 239

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 246	0.49 438	1.00 303	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 302	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 76	0.23 158	0.43 94	0.35 12	0.23 66	0.42 105	0.42 333	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.38 60	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.37 38	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

monsters	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.36 387	0.34 50	0.27 117	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 422	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

Pointernet	0.37 156	0.20 50	0.57 254	0.43 153	0.28 205	0.51 227	0.27 117	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 226	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 202	0.17 197	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

AE-Stereo	0.49 266	0.27 299	0.67 318	0.60 505	0.39 442	0.67 371	0.46 403	1.18 392	1.09 451	0.47 200	0.75 275	0.69 329	0.47 230	0.59 139	0.40 290	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.19 284	0.15 195

IGEVStereo-DCA	0.46 240	0.28 329	0.56 240	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.18 305

rrr	0.46 240	0.28 329	0.73 370	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.38 274	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239

depthmonostereo	0.41 194	0.23 158	0.53 200	0.47 250	0.23 66	0.61 320	0.35 223	1.00 303	0.76 295	0.48 209	0.65 238	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 255	0.16 137	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

MyStereo07	0.48 256	0.29 364	0.50 163	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.05 333	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 317	1.30 413	0.34 218	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

CAS	0.63 383	0.18 10	0.37 20	2.27 735	0.84 671	0.57 288	0.54 476	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 259	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 231	2.24 736	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 716

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 100	0.37 38	0.22 51	0.50 207	0.40 307	1.00 303	0.94 365	0.48 209	0.66 239	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 117	0.23 158	0.51 175	0.45 213	0.29 230	0.58 295	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 143	0.49 186	0.29 136	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 218	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

rvit_stereo_0083	0.47 250	0.33 467	0.81 429	0.56 453	0.36 387	0.50 207	0.44 372	0.68 140	0.95 367	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 358	0.25 510	0.25 590	0.24 456	0.20 400	0.24 461	0.17 274

ff7	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ffff	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

11t	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

anonymousdsp	0.43 207	0.27 299	0.53 200	0.44 192	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 422	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ccc-4	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 299	0.54 214	0.45 213	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 418	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJA1	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.11 366	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

NLMM	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.12 369	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

MSCF	0.38 163	0.25 229	0.52 189	0.47 250	0.25 121	0.62 330	0.37 266	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 262	0.32 80	0.65 390	0.54 112	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 147

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

whm_eth	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

sAnonymous2	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

CroCo_RVC	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 227	0.47 413	1.01 311	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 338	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

NLSM1	0.49 266	0.25 229	0.55 229	0.48 284	1.08 700	0.83 467	0.31 162	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 277	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 421	0.18 252	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.15 195

GASTEREO	0.40 184	0.25 229	0.51 175	0.48 284	0.25 121	0.65 356	0.36 240	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 295	0.30 62	0.66 394	0.62 160	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

tt45	0.45 231	0.23 158	0.46 129	0.45 213	0.33 337	0.79 441	0.32 184	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 568	0.34 218	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.18 305

GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 116	0.44 192	0.36 387	0.32 45	0.29 136	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 229	0.41 70	0.54 412	0.23 66	0.48 169	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 268	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 314	0.17 197	0.20 502	0.23 431	0.19 356	0.21 382	0.17 274

WQFJX	0.51 275	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.87 680	0.75 415	0.39 291	1.29 431	0.77 299	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 317	0.95 299	0.60 445	0.17 197	0.19 481	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.18 305

water-stereo	0.39 170	0.20 50	0.48 142	0.44 192	0.27 175	0.50 207	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 282	0.55 251	0.49 261	0.42 45	0.42 314	0.16 137	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

MoCha-V2	0.40 184	0.20 50	0.49 151	0.50 319	0.21 31	0.44 128	0.33 197	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 349	1.09 353	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 195

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

test_xeample3	0.42 200	0.28 329	0.69 334	0.43 153	0.33 337	0.56 283	0.38 274	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 441	0.31 166	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.17 176	0.16 239

ManiGeoR	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf10	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.41 111	0.37 409	0.49 186	0.41 326	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 239	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Foundation-i1	0.40 184	0.19 28	0.36 13	0.42 133	0.32 313	0.54 256	0.48 426	1.18 392	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 240	0.42 133	0.35 369	0.50 207	0.45 393	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 239	0.32 80	0.30 82	0.38 18	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.14 46	0.13 77

WQFJX1	0.57 349	0.26 264	0.54 214	0.48 284	0.72 632	0.68 379	0.47 413	2.46 709	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 285	1.36 435	0.60 445	0.18 252	0.20 502	0.20 305	0.16 267	0.20 334	0.20 392

FSD	0.54 314	0.52 601	0.65 300	0.62 533	0.50 527	0.54 256	0.58 517	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 293	0.57 130	0.55 421	0.51 680	0.47 701	0.50 673	0.49 685	0.50 651	0.49 654

rvit_0105_6	0.53 296	0.37 529	0.98 516	0.65 567	0.38 431	0.51 227	0.51 450	0.77 177	1.20 529	0.54 245	0.55 199	0.65 311	0.53 302	0.94 296	0.44 328	0.32 598	0.32 644	0.28 548	0.24 517	0.28 526	0.21 416

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 158	0.59 268	0.48 284	0.36 387	0.40 86	0.32 184	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 395	0.20 359	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.42 133	0.35 369	0.46 140	0.40 307	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 246	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

rvit_0105_4	0.56 340	0.38 536	1.06 549	0.66 573	0.38 431	0.53 246	0.53 469	0.84 222	1.17 507	0.56 256	0.61 218	0.72 338	0.59 350	0.98 311	0.45 343	0.32 598	0.33 649	0.29 559	0.25 531	0.29 537	0.23 459

AIO-test1	0.56 340	0.25 229	0.55 229	0.64 552	0.78 657	0.80 450	0.36 240	1.18 392	1.34 598	0.57 258	0.88 318	0.61 294	0.50 270	1.12 364	0.35 231	0.17 197	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.18 228	0.23 459

tt1	0.62 375	0.32 443	0.51 175	0.54 412	0.26 143	1.16 569	0.48 426	0.95 276	2.47 709	0.57 258	0.77 280	0.49 212	0.81 460	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.15 216	0.19 284	0.20 392

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 214	0.50 319	0.26 143	0.41 93	0.29 136	1.03 318	0.50 173	0.58 260	1.45 561	0.61 294	0.35 134	1.08 351	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.14 185	0.19 284	0.14 147

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 492	0.73 370	0.51 351	0.41 465	0.50 207	0.40 307	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 290	0.26 535	0.21 530	0.22 390	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ACVNet-DCA	0.56 340	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

xx1	0.67 425	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.95 437	0.77 437	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

1test111	0.54 314	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	0.88 274	0.59 437	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

cc1	0.64 396	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.19 284	0.19 354

Selective-RAFT	0.52 280	0.28 329	0.79 422	0.55 437	0.27 175	0.91 491	0.33 197	0.80 196	0.88 338	0.58 260	0.63 226	0.81 369	0.77 437	1.29 411	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.17 274

CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 246	0.29 136	0.77 177	1.11 461	0.58 260	0.71 262	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
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
EE1	0.45 231	0.22 119	0.59 268	0.45 213	0.33 337	0.49 186	0.30 148	0.97 290	0.73 283	0.59 268	0.62 222	0.63 304	0.52 293	1.24 396	0.32 180	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.17 176	0.15 195

monster_256*512	0.50 272	0.31 424	0.53 200	0.51 351	0.35 369	0.51 227	0.46 403	1.03 318	0.92 358	0.59 268	0.87 313	1.10 494	0.69 402	0.69 188	0.46 358	0.16 137	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

NLMM1	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.47 250	0.74 640	0.68 379	0.43 357	1.83 592	1.04 418	0.59 268	0.62 222	0.51 224	0.47 230	1.33 422	0.57 430	0.18 252	0.21 530	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.15 195

MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 187	0.67 318	0.51 351	0.32 313	0.55 271	0.45 393	0.97 290	0.77 299	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 246	0.29 136	0.78 180	1.12 465	0.59 268	0.71 262	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

MC-Stereo	0.43 207	0.23 158	0.48 142	0.51 351	0.28 205	0.39 78	0.32 184	0.88 239	0.68 266	0.60 273	0.84 300	0.56 265	0.61 365	1.03 331	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

HLf8	0.51 275	0.25 229	0.96 508	0.40 90	0.33 337	0.62 330	0.36 240	1.17 384	1.07 435	0.61 274	0.83 296	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 358	0.20 359	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 416

TestStereo_HLe17	0.54 314	0.24 187	1.22 583	0.41 111	0.30 257	0.61 320	0.41 326	1.22 414	1.09 451	0.61 274	0.86 307	0.53 239	0.46 218	1.33 422	0.45 343	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.18 305

xyz-stereo-finetune	0.48 256	0.25 229	0.54 214	0.42 133	0.23 66	0.80 450	0.42 333	0.80 196	0.80 309	0.61 274	0.62 222	0.54 245	0.43 190	1.70 518	0.58 434	0.15 91	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.15 195

H2IRNET	0.56 340	0.26 264	0.66 312	0.47 250	0.35 369	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 507	0.61 274	1.28 494	1.08 481	0.86 488	0.99 318	0.63 457	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.25 531	0.21 382	0.18 305

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 240	0.36 522	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.67 371	0.35 223	0.78 180	1.12 465	0.61 274	0.62 222	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 280	0.20 359	0.17 434	0.22 390	0.18 328	0.23 441	0.19 354

MM-Stereo_test3	0.50 272	0.24 187	0.54 214	0.54 412	0.74 640	0.49 186	0.53 469	1.09 356	1.05 423	0.62 279	0.95 332	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 268	0.20 359	0.17 434	0.20 305	0.16 267	0.18 228	0.18 305

NLCSM	0.52 280	0.28 329	0.55 229	0.52 373	0.74 640	0.72 399	0.46 403	0.96 286	0.65 255	0.63 280	0.51 174	0.48 203	0.61 365	1.32 418	0.70 483	0.19 310	0.20 502	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.20 392

AIO-test2	0.57 349	0.28 329	0.63 286	0.61 521	0.58 584	0.79 441	0.51 450	1.18 392	1.40 629	0.63 280	1.15 438	0.51 224	0.43 190	1.09 353	0.35 231	0.21 397	0.17 434	0.26 516	0.30 605	0.20 334	0.19 354

HLF11	0.53 296	0.25 229	1.02 534	0.41 111	0.35 369	0.47 157	0.28 125	1.17 384	0.96 373	0.64 282	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.51 475	0.63 457	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 392

rvit_0105_5	0.58 356	0.39 541	1.05 545	0.66 573	0.37 409	0.58 295	0.56 502	0.94 270	1.18 515	0.64 282	0.68 249	0.75 346	0.63 378	0.88 274	0.50 390	0.32 598	0.32 644	0.30 573	0.27 562	0.28 526	0.25 490

PMTNet	0.46 240	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 396	0.27 117	0.74 167	1.04 418	0.64 282	0.70 259	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 231	1.00 718	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

Weightmod_eth	0.52 280	0.25 229	0.48 142	0.45 213	0.39 442	0.59 306	0.43 357	0.96 286	0.57 211	0.65 285	1.50 578	0.66 316	0.76 433	1.19 382	0.32 180	0.33 607	0.19 481	0.18 219	0.17 299	0.18 228	0.13 77

xyz-stereo-finetune2	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.40 90	0.24 91	1.09 552	0.32 184	0.79 187	0.53 198	0.65 285	1.07 388	0.58 278	0.80 456	2.47 600	0.80 525	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.16 128	0.17 274

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 329	0.68 322	0.47 250	0.25 121	0.53 246	0.32 184	0.82 211	0.58 216	0.65 285	0.69 254	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 293	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 147

XX-Stereo	0.63 383	0.26 264	1.90 667	0.81 655	0.67 619	0.43 115	0.23 60	1.03 318	0.58 216	0.65 285	1.56 595	1.41 573	0.39 162	1.28 407	0.35 231	0.20 359	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.14 147

PStereo	0.63 383	0.99 691	0.51 175	0.47 250	0.35 369	1.07 544	0.63 543	0.65 119	0.95 367	0.66 289	0.41 105	0.55 251	0.66 394	1.00 324	0.76 504	0.62 701	0.27 605	0.38 637	0.33 631	0.74 692	0.68 692

DLNR-FE	23.17 777	48.55 796	42.94 782	176.85 803	78.48 794	0.35 59	0.21 35	23.51 775	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.55 484	0.44 328	9.85 776	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

DLNR_Zeroshot_test	23.17 777	48.52 795	43.29 783	176.68 802	78.69 795	0.35 59	0.21 35	23.41 774	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.56 489	0.44 328	9.57 772	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

RCA-Stereo	0.50 272	0.23 158	0.58 262	0.48 284	0.33 337	0.55 271	0.45 393	0.97 290	1.38 619	0.68 292	1.05 382	0.63 304	0.80 456	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

HH	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

HanStereo	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

AnonStereo	0.46 240	0.24 187	0.65 300	0.47 250	0.34 361	0.47 157	0.40 307	0.95 276	0.78 303	0.70 295	0.57 207	0.80 362	0.50 270	1.00 324	0.33 202	0.20 359	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.22 411	0.16 239

RAFT+CT+SA	0.58 356	0.29 364	0.60 272	0.66 573	0.37 409	0.42 105	0.55 494	1.27 426	1.03 413	0.70 295	1.22 468	0.60 289	0.70 408	1.64 505	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.22 478	0.21 382	0.18 305

RALCasStereoNet	0.54 314	0.30 387	0.66 312	0.59 493	0.51 539	0.61 320	0.52 461	0.94 270	0.93 361	0.70 295	1.01 358	0.78 356	0.44 202	1.33 422	0.47 367	0.20 359	0.16 398	0.18 219	0.16 267	0.20 334	0.19 354

zzzzzzz1	1.31 632	1.54 728	13.00 745	0.52 373	0.65 610	0.62 330	0.46 403	1.35 441	1.02 407	0.71 298	0.95 332	1.33 557	0.98 549	1.16 374	0.80 525	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.24 461	0.18 305

Weightmod	0.53 296	0.25 229	0.46 129	0.41 111	0.31 287	0.85 479	0.40 307	0.86 227	0.61 229	0.71 298	1.39 542	0.73 341	0.60 354	1.56 489	0.41 300	0.18 252	0.28 613	0.20 305	0.18 328	0.17 176	0.14 147

SMOE	0.52 280	0.25 229	0.55 229	0.47 250	0.22 51	0.92 498	0.65 548	0.92 253	0.81 313	0.71 298	1.21 464	0.69 329	0.67 397	0.55 119	0.41 300	0.28 567	0.15 359	0.38 637	0.19 356	0.23 441	0.18 305

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 229	0.40 90	0.24 91	0.50 207	0.36 240	0.73 161	1.09 451	0.71 298	0.76 277	0.92 423	0.51 285	0.84 259	0.34 218	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

CAS++	0.47 250	0.31 424	0.56 240	0.47 250	0.32 313	0.42 105	0.28 125	1.76 566	0.72 278	0.71 298	0.72 266	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 202	0.27 551	0.22 552	0.26 516	0.21 447	0.29 537	0.19 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 404	0.34 492	0.86 450	0.59 493	0.40 454	0.50 207	0.41 326	1.09 356	0.93 361	0.71 298	2.50 689	0.82 374	0.57 338	1.03 331	0.49 383	0.25 510	0.28 613	0.29 559	0.28 583	0.36 588	0.20 392

EKT-Stereo	0.53 296	0.30 387	0.73 370	0.58 478	0.60 595	0.51 227	0.48 426	0.94 270	0.90 345	0.71 298	0.88 318	0.77 352	0.43 190	1.07 346	0.40 290	0.22 429	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.22 439

EAI-Stereo	0.65 404	0.28 329	0.69 334	0.53 395	0.27 175	0.60 314	0.40 307	2.28 692	0.64 241	0.71 298	3.18 704	0.57 271	0.43 190	1.06 342	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.17 299	0.17 176	0.17 274

noway7	1.29 628	1.22 709	14.37 748	0.52 373	0.33 337	0.57 288	0.42 333	1.14 375	1.02 407	0.72 306	0.83 296	1.12 502	0.93 521	0.80 240	0.67 474	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.17 299	0.21 382	0.16 239

Anonymous3	0.61 371	0.44 565	1.11 566	0.59 493	0.49 520	0.93 504	0.65 548	0.93 264	0.81 313	0.72 306	0.88 318	0.65 311	0.69 402	1.06 342	0.53 410	0.35 625	0.30 630	0.26 516	0.26 549	0.31 556	0.27 526

riskmin	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.43 153	0.31 287	0.83 467	0.42 333	1.14 375	1.04 418	0.73 308	0.75 275	1.11 501	1.01 562	0.81 247	0.51 395	0.20 359	0.14 293	0.24 456	0.15 216	0.24 461	0.25 490

S0	0.53 296	0.24 187	0.52 189	0.49 306	0.32 313	1.14 560	0.68 562	0.90 248	0.58 216	0.76 309	1.32 512	0.65 311	0.55 317	0.70 194	0.39 280	0.27 551	0.25 590	0.29 559	0.26 549	0.20 334	0.17 274

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 214	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 184	0.73 161	1.15 494	0.76 309	0.73 268	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 218	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

rvit_stereo_0075_2	0.64 396	0.46 574	1.05 545	0.66 573	0.66 615	0.53 246	0.48 426	1.20 405	1.12 465	0.76 309	0.92 326	0.78 356	0.53 302	1.03 331	0.59 437	0.37 633	0.28 613	0.40 651	0.31 613	0.37 592	0.32 579

test_5	0.65 404	0.30 387	0.75 391	0.67 585	0.50 527	0.92 498	0.52 461	1.39 453	1.12 465	0.76 309	1.11 411	1.00 454	0.90 506	1.53 480	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.23 431	0.22 478	0.21 382	0.19 354

raft+_RVC	0.53 296	0.26 264	0.54 214	0.60 505	0.47 515	0.54 256	0.54 476	1.27 426	0.99 394	0.76 309	1.03 376	0.70 334	0.56 325	0.93 293	0.47 367	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.18 328	0.18 228	0.15 195

XX-TBD	0.46 240	0.70 658	0.35 9	0.79 649	0.25 121	0.58 295	0.26 101	0.69 143	1.27 567	0.76 309	1.00 353	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 255	0.19 310	0.15 359	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 229	0.43 153	0.32 313	0.72 399	0.29 136	0.80 196	0.51 184	0.77 315	0.73 268	0.48 203	0.40 169	1.13 367	0.39 280	0.15 91	0.14 293	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 444	0.35 512	1.70 652	0.49 306	0.56 571	0.63 336	0.38 274	2.41 705	0.65 255	0.77 315	1.07 388	1.82 648	0.95 532	0.93 293	0.43 324	0.20 359	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.28 526	0.26 514

anonymousdsp2	0.53 296	0.27 299	0.74 387	0.48 284	0.29 230	0.76 423	0.47 413	1.61 520	0.82 320	0.77 315	0.77 280	0.75 346	0.47 230	1.03 331	0.40 290	0.18 252	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 305

DCRE	0.82 513	0.26 264	0.70 340	0.58 478	0.44 491	0.54 256	0.48 426	0.95 276	0.78 303	0.78 318	7.33 746	0.86 395	0.52 293	0.76 222	0.41 300	0.16 137	0.16 398	0.19 253	0.17 299	0.18 228	0.17 274

dd	0.59 362	0.48 583	0.97 511	0.55 437	0.32 313	0.64 340	0.47 413	1.02 313	1.34 598	0.78 318	0.86 307	0.58 278	0.54 309	1.01 327	0.86 543	0.28 567	0.18 460	0.26 516	0.19 356	0.32 565	0.24 475

test-1	0.52 280	0.26 264	1.04 544	0.56 453	0.32 313	0.61 320	0.38 274	1.10 359	0.91 351	0.78 318	1.01 358	0.77 352	0.52 293	0.60 151	0.42 314	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.23 459

quiztm	0.48 256	0.26 264	0.52 189	0.49 306	0.55 567	0.45 132	0.42 333	1.45 472	0.81 313	0.79 321	1.14 429	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 243	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

iRaft-Stereo_5w	0.85 529	0.29 364	0.91 486	0.53 395	0.43 482	0.49 186	0.68 562	0.99 299	0.87 334	0.79 321	1.34 522	1.46 587	0.91 509	5.11 672	1.11 591	0.17 197	0.14 293	0.22 390	0.18 328	0.20 334	0.20 392

TRStereo	0.60 365	0.60 637	0.97 511	0.74 635	0.67 619	0.46 140	0.38 274	1.85 597	0.89 341	0.79 321	0.80 293	0.88 403	0.39 162	1.10 356	0.41 300	0.23 457	0.15 359	0.23 431	0.24 517	0.17 176	0.15 195

Selective-IGEV-i16pc	2.07 696	0.29 364	19.83 761	0.53 395	0.39 442	2.74 709	1.51 697	1.13 373	1.28 572	0.80 324	1.21 464	1.06 474	0.64 382	7.77 738	0.79 520	0.40 645	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.22 411	0.23 459

qqq	0.57 349	0.34 492	0.71 351	0.47 250	0.27 175	0.64 340	0.62 538	1.42 460	0.78 303	0.80 324	0.92 326	0.95 437	0.77 437	0.88 274	0.59 437	0.21 397	0.20 502	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

CREStereo++_RVC	0.47 250	0.21 83	0.38 37	0.45 213	0.38 431	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 577	0.80 324	1.21 464	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 328	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 718	0.18 228	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.64 396	0.39 541	0.71 351	0.51 351	0.27 175	0.56 283	0.42 333	1.03 318	0.91 351	0.80 324	1.00 353	0.68 323	0.52 293	3.25 634	0.45 343	0.22 429	0.15 359	0.24 456	0.18 328	0.27 506	0.16 239

111	0.60 365	0.23 158	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.72 399	0.42 333	1.18 392	1.41 635	0.80 324	1.38 538	1.10 494	0.79 450	0.96 300	0.58 434	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.19 354

SE	0.48 256	0.30 387	0.51 175	0.45 213	0.25 121	0.66 365	0.49 438	1.10 359	0.72 278	0.81 329	1.17 446	0.50 218	0.56 325	0.44 53	0.34 218	0.25 510	0.16 398	0.23 431	0.19 356	0.24 461	0.26 514

GGDA	0.49 266	0.25 229	0.53 200	0.41 111	0.29 230	0.57 288	0.33 197	0.98 296	0.97 381	0.81 329	0.89 322	0.61 294	0.51 285	1.26 401	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ACV-stereo	0.99 570	0.51 597	1.41 618	0.56 453	0.41 465	2.43 697	0.57 513	1.15 378	1.18 515	0.81 329	1.01 358	3.39 713	2.14 705	1.60 497	1.07 582	0.27 551	0.22 552	0.22 390	0.22 478	0.28 526	0.32 579

x	0.54 314	0.31 424	0.61 277	0.47 250	0.30 257	0.67 371	0.47 413	1.53 499	0.79 308	0.81 329	0.83 296	0.78 356	0.70 408	0.70 194	0.62 452	0.21 397	0.19 481	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.20 392

UDGNet	0.72 444	1.17 707	0.80 428	0.77 645	0.41 465	0.77 430	0.38 274	0.97 290	1.34 598	0.81 329	0.88 318	0.71 337	0.60 354	1.21 387	0.54 416	0.52 682	0.19 481	1.02 723	0.26 549	0.71 689	0.31 571

s12784h	0.52 280	0.20 50	0.38 37	0.41 111	0.19 16	0.96 514	0.34 212	1.17 384	1.25 556	0.81 329	0.90 323	0.63 304	0.50 270	1.45 462	0.42 314	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

TestStereo_HL2	0.51 275	0.27 299	0.56 240	0.42 133	0.32 313	0.57 288	0.34 212	1.00 303	0.91 351	0.82 335	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.55 484	0.48 373	0.19 310	0.13 221	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 354

rvit_0105_3	0.63 383	0.44 565	1.08 558	0.72 623	0.40 454	0.64 340	0.71 572	1.03 318	1.17 507	0.82 335	0.70 259	0.80 362	0.70 408	0.91 282	0.56 427	0.35 625	0.34 651	0.34 613	0.32 621	0.27 506	0.28 540

GMStereo	0.55 331	0.45 572	0.94 498	0.50 319	0.32 313	0.64 340	0.43 357	1.00 303	1.40 629	0.82 335	0.73 268	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 421	0.24 482	0.15 359	0.20 305	0.21 447	0.31 556	0.24 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 280	0.24 187	0.61 277	0.49 306	0.30 257	0.90 487	0.29 136	1.07 349	0.83 321	0.83 338	1.02 366	0.62 301	0.43 190	1.35 430	0.41 300	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.17 176	0.15 195

CASnet	0.41 194	0.25 229	0.48 142	0.50 319	0.20 23	0.50 207	0.36 240	0.81 203	0.80 309	0.83 338	0.68 249	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 533	0.22 478	0.23 441	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 444	0.35 512	0.62 283	0.69 605	0.46 510	1.14 560	0.44 372	1.37 445	1.01 403	0.83 338	1.17 446	1.33 557	0.96 539	1.43 457	0.95 563	0.33 607	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.27 506	0.29 548

MM-Stereo_test1	0.49 266	0.24 187	0.56 240	0.51 351	0.30 257	0.50 207	0.54 476	0.91 250	1.03 413	0.84 341	0.69 254	0.54 245	0.60 354	1.16 374	0.33 202	0.18 252	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.15 195

11t1	0.52 280	0.28 329	0.68 322	0.51 351	0.28 205	0.83 467	0.39 291	1.22 414	0.63 236	0.84 341	0.74 273	0.68 323	0.68 398	0.91 282	0.57 430	0.21 397	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

ToySt	0.66 414	0.33 467	1.23 585	0.51 351	0.33 337	0.86 481	0.68 562	1.10 359	0.97 381	0.84 341	1.08 394	1.25 535	0.94 527	1.01 327	0.74 496	0.19 310	0.19 481	0.24 456	0.24 517	0.27 506	0.23 459

rafts_anoy	0.52 280	0.29 364	0.59 268	0.59 493	0.50 527	0.53 246	0.40 307	1.11 366	1.03 413	0.84 341	0.83 296	0.68 323	0.54 309	0.72 204	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.26 549	0.21 382	0.18 305

iRaftStereo_RVC	0.47 250	0.26 264	0.64 293	0.50 319	0.29 230	0.53 246	0.33 197	1.05 333	0.77 299	0.84 341	1.00 353	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 290	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.19 284	0.15 195

model_zeroshot	0.48 256	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.36 387	0.69 385	0.37 266	1.12 369	0.62 233	0.85 346	0.84 300	0.66 316	0.37 150	0.73 210	0.34 218	0.20 359	0.16 398	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

Any-RAFT	0.53 296	0.24 187	0.47 135	0.47 250	0.27 175	1.00 526	0.25 87	1.58 511	1.05 423	0.85 346	0.99 348	1.06 474	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 239

CCAANet	0.78 492	0.30 387	0.83 438	0.58 478	0.51 539	1.04 537	0.45 393	1.68 538	1.12 465	0.85 346	1.35 528	1.10 494	0.77 437	3.04 626	0.78 513	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.19 284	0.23 459

FACV-RUCA	0.63 383	0.34 492	0.82 433	0.62 533	0.65 610	0.81 459	0.41 326	1.44 467	1.07 435	0.86 349	1.14 429	0.61 294	0.69 402	0.80 240	0.53 410	0.28 567	0.19 481	0.47 668	0.21 447	0.35 581	0.25 490

TestStereo-Hl	0.51 275	0.27 299	0.55 229	0.41 111	0.29 230	0.55 271	0.45 393	1.05 333	0.90 345	0.87 350	0.85 304	0.72 338	0.65 390	1.33 422	0.43 324	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.18 228	0.18 305

RT-Monster	0.45 231	0.23 158	0.47 135	0.44 192	0.40 454	0.51 227	0.25 87	0.87 230	1.01 403	0.87 350	0.86 307	0.68 323	0.41 173	0.67 183	0.40 290	0.16 137	0.14 293	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 274

Selective-IGEV-i1	0.66 414	0.27 299	0.86 450	0.54 412	0.33 337	1.01 527	0.78 590	1.75 559	1.18 515	0.88 352	1.19 456	1.19 518	0.56 325	0.98 311	0.54 416	0.19 310	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.20 392

test_sample2	0.62 375	0.29 364	0.74 387	0.50 319	0.28 205	0.80 450	0.61 535	1.61 520	1.00 400	0.88 352	0.99 348	0.94 428	0.83 473	1.16 374	0.51 395	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.22 439

SME	0.62 375	0.29 364	0.51 175	0.61 521	0.25 121	1.23 583	0.44 372	1.17 384	1.12 465	0.89 354	1.12 418	0.66 316	0.74 421	1.55 484	0.51 395	0.19 310	0.20 502	0.23 431	0.23 501	0.24 461	0.20 392

FADNet_RVC	0.83 520	0.51 597	1.83 665	0.54 412	0.42 471	1.19 576	0.46 403	1.51 490	1.09 451	0.89 354	1.24 474	0.91 415	0.87 493	2.11 566	1.11 591	0.27 551	0.22 552	0.31 579	0.28 583	0.43 624	0.38 614

Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 116	0.43 153	0.23 66	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 442	0.90 356	0.78 282	0.90 412	0.47 230	0.70 194	0.36 243	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

test_sample1	0.61 371	0.29 364	0.75 391	0.50 319	0.31 287	0.76 423	0.48 426	1.59 513	0.84 325	0.90 356	0.94 331	0.88 403	0.95 532	1.16 374	0.67 474	0.22 429	0.18 460	0.20 305	0.19 356	0.21 382	0.21 416

ICVP	0.63 383	0.33 467	0.57 254	0.61 521	0.40 454	0.80 450	0.58 517	1.61 520	0.89 341	0.90 356	1.24 474	0.88 403	0.73 419	0.72 204	0.88 545	0.29 579	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.24 461	0.27 526
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 539	0.67 649	1.93 669	0.60 505	0.48 516	0.91 491	0.60 531	1.71 548	1.18 515	0.90 356	0.96 336	1.36 564	0.92 512	2.25 581	1.17 600	0.30 584	0.29 625	0.32 594	0.32 621	0.41 612	0.35 596

MyStereo04	0.67 425	0.29 364	1.07 554	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.50 484	1.40 629	0.91 360	0.91 324	0.74 343	0.86 488	1.52 476	0.62 452	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

MSKI-zero shot	0.55 331	0.26 264	0.57 254	0.51 351	0.26 143	0.69 385	0.28 125	1.18 392	0.64 241	0.91 360	1.32 512	0.82 374	0.33 114	1.92 546	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 239

test_4	0.53 296	0.22 119	0.56 240	0.54 412	0.32 313	0.64 340	0.39 291	0.80 196	0.62 233	0.92 362	1.87 650	0.68 323	0.42 181	1.16 374	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.15 195

TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.65 356	0.26 101	0.79 187	0.83 321	0.93 363	0.98 346	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 231	0.18 252	0.24 580	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 514

ACVNet	0.63 383	0.31 424	0.54 214	0.54 412	0.36 387	0.80 450	0.46 403	1.37 445	1.07 435	0.93 363	1.30 499	1.08 481	0.85 480	0.80 240	0.94 559	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.18 305

CFNet-ft	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

FADNet	0.92 549	0.61 639	1.81 661	0.62 533	0.55 567	0.96 514	0.57 513	1.78 574	1.33 595	0.93 363	1.01 358	1.36 564	1.01 562	2.71 611	0.75 501	0.33 607	0.34 651	0.31 579	0.34 638	0.59 672	0.40 618

CFNet_RVC	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

PSMNet-RUCA	1.02 585	0.97 687	1.44 623	1.23 717	1.10 701	1.40 612	0.62 538	1.69 541	1.38 619	0.94 368	1.53 584	0.97 445	0.83 473	1.17 379	0.93 555	0.69 710	0.34 651	0.99 721	0.60 705	0.97 704	0.64 688

LL-Strereo2	0.52 280	0.33 467	0.69 334	0.52 373	0.37 409	0.70 392	0.30 148	1.13 373	0.67 260	0.94 368	0.78 282	0.91 415	0.42 181	1.05 340	0.42 314	0.17 197	0.16 398	0.29 559	0.25 531	0.21 382	0.16 239

S	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.54 560	1.03 534	0.58 517	0.94 270	0.80 309	0.95 370	1.42 548	0.56 265	0.71 413	0.60 151	0.41 300	0.38 638	0.20 502	0.37 633	0.36 648	0.22 411	0.17 274

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 568	0.39 541	3.21 703	0.50 319	0.63 605	0.64 340	0.39 291	2.36 700	0.75 286	0.95 370	4.63 723	1.81 645	0.56 325	0.96 300	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.26 549	0.32 565	0.35 596

GANet-ADL	0.60 365	0.35 512	0.72 358	0.64 552	0.40 454	0.68 379	0.51 450	1.49 480	1.12 465	0.95 370	1.08 394	0.91 415	0.57 338	0.76 222	0.55 421	0.26 535	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.23 441	0.25 490

TestStereo_HL3	0.56 340	0.26 264	1.40 612	0.44 192	0.34 361	0.67 371	0.53 469	0.92 253	0.84 325	0.96 373	0.99 348	0.80 362	0.62 371	1.08 351	0.39 280	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.16 267	0.17 176	0.21 416

Lsterematch	0.52 280	0.24 187	0.64 293	0.45 213	0.25 121	0.71 396	0.31 162	0.81 203	1.05 423	0.96 373	1.28 494	0.69 329	0.48 244	0.84 259	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

RAFT-Test	0.54 314	0.25 229	0.64 293	0.47 250	0.30 257	0.97 518	0.27 117	1.24 421	0.81 313	0.96 373	1.12 418	1.28 546	0.48 244	0.71 200	0.36 243	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 239

Anonymous_2	1.30 631	0.55 613	0.82 433	0.52 373	0.58 584	1.01 527	0.64 546	1.25 423	0.97 381	0.96 373	0.78 282	1.33 557	1.29 628	1.03 331	0.74 496	0.62 701	0.64 723	1.06 724	9.63 774	1.16 714	0.49 654

SA	0.66 414	0.30 387	0.82 433	0.61 521	0.30 257	0.58 295	0.38 274	1.44 467	1.30 583	0.96 373	1.36 530	0.66 316	0.95 532	1.85 541	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.25 497	0.23 501	0.21 382	0.17 274

Selective-IGEV-i16pb	2.29 705	0.33 467	20.08 762	0.56 453	0.40 454	2.61 705	1.54 700	2.60 716	1.87 683	0.97 378	1.68 625	1.38 569	1.01 562	8.19 746	0.92 554	0.37 633	0.21 530	0.22 390	0.26 549	0.25 478	0.28 540

TestStereo1	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

RAFT_CTSACE	0.63 383	0.26 264	0.88 471	0.55 437	0.51 539	0.71 396	0.44 372	0.80 196	0.97 381	0.97 378	1.84 645	1.18 517	0.68 398	1.47 468	0.36 243	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.20 334	0.14 147

SA-5K	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

UCFNet_RVC	0.69 431	0.35 512	0.49 151	0.64 552	0.39 442	0.85 479	0.58 517	1.75 559	1.14 482	0.97 378	1.19 456	1.17 514	0.93 521	0.99 318	0.62 452	0.28 567	0.20 502	0.34 613	0.31 613	0.32 565	0.27 526

UGAM	1.14 613	0.27 299	0.95 502	0.53 395	0.42 471	0.70 392	0.72 575	0.95 276	1.32 591	0.98 383	1.48 573	1.78 644	0.87 493	9.65 757	0.87 544	0.21 397	0.18 460	0.30 573	0.24 517	0.19 284	0.16 239

knoymous	0.51 275	0.29 364	0.47 135	0.43 153	0.30 257	0.55 271	0.55 494	1.02 313	0.77 299	0.98 383	0.85 304	0.94 428	0.56 325	0.85 265	0.45 343	0.20 359	0.14 293	0.26 516	0.14 185	0.23 441	0.23 459

AnonymousM	0.59 362	1.11 701	0.41 70	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 413	1.05 333	0.64 241	0.98 383	0.63 226	0.67 321	0.43 190	0.59 139	0.41 300	0.20 359	0.15 359	1.84 733	0.84 721	0.14 46	0.13 77

DFGA-Net	0.72 444	0.40 548	1.40 612	0.52 373	0.45 498	0.83 467	0.44 372	1.28 430	1.08 442	0.99 386	1.19 456	0.70 334	0.55 317	2.14 568	1.16 597	0.18 252	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.27 506	0.25 490

rvit_105_1	0.72 444	0.52 601	1.01 527	0.78 647	0.49 520	0.75 415	0.87 619	1.12 369	1.18 515	0.99 386	0.79 288	0.90 412	0.77 437	1.26 401	0.75 501	0.41 650	0.36 668	0.36 630	0.41 662	0.30 547	0.33 585

RAFT-Stereo-weight	0.47 250	0.24 187	0.53 200	0.48 284	0.27 175	0.60 314	0.35 223	1.02 313	1.07 435	0.99 386	0.78 282	0.76 350	0.28 66	0.76 222	0.36 243	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

CFNet	0.96 558	0.36 522	1.01 527	0.62 533	0.42 471	0.99 524	0.47 413	1.90 612	1.32 591	0.99 386	1.39 542	1.10 494	0.86 488	5.58 688	0.79 520	0.23 457	0.17 434	0.28 548	0.27 562	0.26 492	0.21 416

NVstereo2D	0.92 549	0.41 555	1.48 636	0.72 623	0.72 632	1.20 578	0.87 619	1.75 559	1.38 619	0.99 386	1.13 424	1.26 539	0.98 549	2.21 578	0.89 548	0.43 660	0.20 502	0.38 637	0.24 517	0.57 668	0.63 684

IGEV_i1	0.66 414	0.29 364	0.89 478	0.55 437	0.28 205	0.92 498	0.60 531	1.98 636	0.83 321	1.00 391	1.04 379	1.09 491	0.68 398	1.29 411	0.62 452	0.20 359	0.17 434	0.21 349	0.17 299	0.21 382	0.21 416

FE-Mocha	0.49 266	0.30 387	0.87 462	0.48 284	0.36 387	0.45 132	0.22 45	1.58 511	0.49 166	1.00 391	1.09 399	0.74 343	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 349	0.20 400	0.17 176	0.15 195

IGEV-FE	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.94 428	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

IGEV_Zeroshot_test	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.95 437	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

MIM_Stereo	0.57 349	0.24 187	0.92 491	0.46 233	0.30 257	0.54 256	0.28 125	1.27 426	0.75 286	1.00 391	1.16 443	0.93 425	0.53 302	1.45 462	0.61 449	0.16 137	0.16 398	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.14 147

FENet	0.60 365	0.28 329	0.63 286	0.54 412	0.33 337	0.83 467	0.38 274	1.27 426	1.07 435	1.00 391	0.86 307	0.99 453	0.85 480	0.96 300	0.68 479	0.22 429	0.15 359	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.23 459

UGAM-zero	1.00 575	0.30 387	0.93 493	0.47 250	0.30 257	0.57 288	0.25 87	2.25 688	0.63 236	1.01 397	1.10 405	2.73 701	1.85 687	6.26 700	0.40 290	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.17 274

cross-raft	0.54 314	0.25 229	0.61 277	0.52 373	0.29 230	0.68 379	0.37 266	1.46 474	0.76 295	1.01 397	1.06 384	1.28 546	0.46 218	0.71 200	0.35 231	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.14 147

Gwc-CoAtRS	0.52 280	0.24 187	0.68 322	0.48 284	0.29 230	0.64 340	0.25 87	1.16 380	1.08 442	1.01 397	1.00 353	1.12 502	0.56 325	0.69 188	0.37 255	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.15 86	0.15 195

NOSS_ROB	1.26 627	0.46 574	0.62 283	0.56 453	0.38 431	1.06 542	0.78 590	1.73 550	1.40 629	1.01 397	1.43 553	1.10 494	0.75 425	10.62 763	0.65 463	0.45 666	0.43 688	0.48 670	0.45 673	0.44 630	0.41 623

PAM_32	0.77 484	0.28 329	1.03 539	0.52 373	0.30 257	1.32 598	0.35 223	1.97 634	0.65 255	1.02 401	1.06 384	3.05 707	1.49 656	0.96 300	0.36 243	0.19 310	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.19 284	0.19 354

GES	0.66 414	0.34 492	0.90 483	0.59 493	0.38 431	0.94 505	0.57 513	2.11 662	0.86 329	1.02 401	1.11 411	0.66 316	0.79 450	0.99 318	0.61 449	0.27 551	0.19 481	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.30 561

HCRNet	0.70 435	0.39 541	0.73 370	0.60 505	0.59 592	0.76 423	0.35 223	1.22 414	1.13 479	1.02 401	0.99 348	1.02 463	0.76 433	2.19 576	0.70 483	0.28 567	0.19 481	0.28 548	0.23 501	0.25 478	0.23 459

RASNet	1.12 608	0.30 387	0.91 486	0.66 573	0.77 654	0.97 518	0.57 513	1.37 445	1.35 607	1.02 401	1.34 522	2.11 677	1.43 646	7.09 721	1.39 629	0.19 310	0.17 434	0.17 170	0.19 356	0.18 228	0.16 239

SCION-MonSter	0.94 554	0.59 628	1.44 623	0.67 585	1.14 709	1.80 658	0.50 448	1.40 455	1.24 552	1.03 405	1.50 578	1.03 467	0.89 504	1.11 359	2.12 681	0.23 457	0.24 580	0.52 678	0.50 689	0.51 656	0.33 585

MyStereo06	0.61 371	0.28 329	0.95 502	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.78 574	0.67 260	1.03 405	1.12 418	1.13 508	0.56 325	0.78 232	0.41 300	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

4D-IteraStereo	0.48 256	0.24 187	0.76 401	0.50 319	0.44 491	0.66 365	0.31 162	0.87 230	1.02 407	1.03 405	0.72 266	0.78 356	0.32 104	0.64 165	0.37 255	0.17 197	0.11 40	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.13 77

DN-CSS_ROB	0.64 396	0.32 443	1.05 545	0.55 437	0.40 454	0.54 256	0.45 393	1.21 406	0.93 361	1.03 405	1.47 568	0.69 329	0.63 378	1.76 531	0.49 383	0.18 252	0.14 293	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.20 392

GANet-RSSM	0.72 444	0.28 329	0.63 286	0.64 552	0.58 584	0.80 450	0.58 517	1.89 609	1.08 442	1.04 409	1.25 478	1.15 511	1.04 573	1.49 470	0.62 452	0.25 510	0.19 481	0.22 390	0.22 478	0.22 411	0.21 416

Select-FE	0.74 467	0.39 541	1.56 642	0.55 437	0.46 510	0.40 86	0.22 45	1.86 600	0.68 266	1.05 410	1.31 505	1.82 648	1.74 677	1.11 359	0.38 268	0.21 397	0.16 398	0.21 349	0.25 531	0.19 284	0.31 571

MWSP-net	0.78 492	0.31 424	0.89 478	0.60 505	0.40 454	1.09 552	1.50 696	1.52 492	1.17 507	1.06 411	1.07 388	1.44 580	1.32 636	0.91 282	0.93 555	0.23 457	0.20 502	0.23 431	0.21 447	0.25 478	0.28 540

PAM	0.76 482	0.29 364	1.08 558	0.52 373	0.33 337	1.38 608	0.39 291	2.01 644	0.67 260	1.06 411	0.96 336	2.89 705	1.43 646	0.86 269	0.35 231	0.19 310	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.20 392

MIPNet	0.56 340	0.28 329	0.94 498	0.49 306	0.33 337	0.66 365	0.38 274	1.35 441	1.08 442	1.06 411	0.92 326	0.60 289	0.79 450	0.73 210	0.52 403	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

CFNet-RSSM	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.48 284	0.28 205	0.60 314	0.27 117	1.49 480	1.14 482	1.06 411	0.93 329	1.08 481	0.54 309	0.70 194	0.35 231	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.14 147

mmm	0.63 383	0.35 512	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.86 481	0.54 476	1.59 513	0.86 329	1.07 415	1.38 538	0.79 360	0.75 425	0.91 282	0.58 434	0.22 429	0.18 460	0.29 559	0.25 531	0.25 478	0.23 459

test_sample3	0.68 429	0.32 443	0.88 471	0.52 373	0.30 257	0.97 518	0.52 461	1.86 600	1.15 494	1.08 416	1.11 411	0.88 403	0.71 413	1.17 379	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.25 497	0.25 531	0.25 478	0.25 490

AACVNet	0.86 534	0.35 512	0.79 422	0.82 663	0.39 442	0.76 423	0.49 438	1.61 520	0.81 313	1.08 416	1.33 515	1.30 550	0.93 521	4.34 657	0.74 496	0.25 510	0.21 530	0.28 548	0.22 478	0.29 537	0.25 490

GwcNet-ADL	0.64 396	0.31 424	0.79 422	0.56 453	0.41 465	0.60 314	0.58 517	1.41 458	1.26 561	1.08 416	1.13 424	0.91 415	0.60 354	1.04 337	0.78 513	0.27 551	0.18 460	0.18 219	0.18 328	0.25 478	0.29 548

RAFT	0.64 396	0.30 387	0.73 370	0.59 493	0.33 337	0.68 379	0.58 517	1.04 325	0.76 295	1.08 416	1.19 456	1.65 626	0.93 521	1.06 342	0.56 427	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.24 517	0.22 411	0.17 274

APVNet	1.06 592	0.53 607	1.42 620	0.84 667	0.79 660	1.92 669	0.82 605	1.90 612	1.08 442	1.08 416	1.43 553	1.56 606	1.13 597	3.07 627	1.58 652	0.31 591	0.34 651	0.42 656	0.36 648	0.36 588	0.37 607

FADNet-RVC-Resample	0.84 525	0.47 579	2.10 676	0.61 521	0.45 498	1.07 544	0.61 535	1.59 513	1.20 529	1.08 416	0.98 346	1.03 467	0.98 549	2.17 571	0.72 492	0.23 457	0.22 552	0.30 573	0.32 621	0.35 581	0.34 591

CBFPSM	0.92 549	0.33 467	1.86 666	0.49 306	0.38 431	1.75 648	0.84 609	1.39 453	1.12 465	1.09 422	0.99 348	2.37 687	1.66 674	1.32 418	1.42 638	0.19 310	0.18 460	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.33 585

TransformOpticalFlow	0.96 558	0.28 329	0.89 478	0.52 373	0.31 287	0.66 365	0.54 476	1.75 559	1.12 465	1.09 422	1.44 558	1.37 567	1.01 562	6.70 714	0.42 314	0.19 310	0.12 106	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.19 354

CRE-IMP	0.55 331	0.30 387	0.74 387	0.52 373	0.29 230	0.79 441	0.25 87	1.04 325	0.72 278	1.09 422	0.95 332	0.81 369	0.57 338	1.10 356	0.50 390	0.21 397	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.28 526	0.22 439

RALAANet	0.60 365	0.33 467	0.87 462	0.62 533	0.50 527	0.69 385	0.31 162	1.21 406	1.06 430	1.09 422	1.16 443	0.88 403	0.46 218	1.22 388	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.17 274

xxxx	1.51 654	0.28 329	0.68 322	0.54 412	0.28 205	1.16 569	0.44 372	2.19 681	1.29 577	1.09 422	1.36 530	1.22 524	0.85 480	1.79 534	15.70 765	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.20 400	0.22 411	0.23 459

PSMNet-RSSM	0.72 444	0.30 387	0.61 277	0.63 543	0.42 471	0.73 404	0.56 502	1.92 619	1.10 459	1.09 422	1.37 533	1.22 524	0.98 549	1.28 407	0.72 492	0.27 551	0.19 481	0.27 533	0.29 596	0.24 461	0.24 475

GwcNet-RSSM	0.77 484	0.32 443	1.01 527	0.62 533	0.54 560	0.78 435	0.51 450	1.73 550	1.20 529	1.09 422	1.37 533	1.46 587	0.85 480	1.53 480	1.09 585	0.25 510	0.18 460	0.23 431	0.24 517	0.20 334	0.19 354

PSMNet_ROB	0.90 544	0.52 601	1.17 578	0.72 623	0.61 598	1.27 590	1.12 666	1.76 566	1.12 465	1.09 422	1.28 494	1.45 583	0.89 504	1.65 506	1.42 638	0.33 607	0.25 590	0.37 633	0.39 656	0.35 581	0.29 548

DCANet-4	0.54 314	0.26 264	1.07 554	0.42 133	0.24 91	0.48 169	0.36 240	0.99 299	1.30 583	1.10 430	1.02 366	0.56 265	0.75 425	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

fff	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

ASMatch	0.88 539	0.26 264	0.69 334	0.51 351	0.35 369	0.48 169	0.37 266	1.12 369	0.92 358	1.10 430	3.28 706	0.96 443	0.98 549	4.90 669	0.49 383	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.19 356	0.19 284	0.27 526

csc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

cscssc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

CC-Net-ROB	1.49 651	1.26 712	1.27 596	0.88 683	0.79 660	1.76 650	1.00 651	1.79 580	1.26 561	1.10 430	1.61 609	1.21 522	0.99 558	8.13 743	0.84 538	1.09 725	0.41 684	2.20 735	0.46 676	1.20 717	0.48 650

TCMNet	1.01 581	0.60 637	2.10 676	0.86 674	1.33 723	1.14 560	0.67 558	1.69 541	1.23 546	1.11 436	1.57 599	1.30 550	0.97 542	2.01 556	1.50 649	0.31 591	0.31 636	0.38 637	0.34 638	0.42 618	0.36 602

test_sample5	0.69 431	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.11 436	1.25 478	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

z-ln-s-r	1.02 585	0.55 613	2.09 675	0.52 373	0.55 567	0.78 435	0.87 619	1.47 476	1.34 598	1.12 438	1.62 611	1.37 567	1.06 580	2.62 608	3.32 706	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.21 416

GMStereo_Zeroshot	0.67 425	0.61 639	1.01 527	0.64 552	0.37 409	0.84 476	0.35 223	1.05 333	1.12 465	1.12 438	1.06 384	1.27 543	0.54 309	1.19 382	0.59 437	0.32 598	0.17 434	0.31 579	0.18 328	0.52 659	0.22 439

ADStereo(finetuned)	0.57 349	0.24 187	1.06 549	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.35 223	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	1.20 612	0.84 259	0.51 395	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

Patchmatch Stereo++	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	1.04 591	0.28 329	0.96 508	0.49 306	0.32 313	0.68 379	0.79 594	2.47 710	1.12 465	1.12 438	1.46 567	1.40 570	1.46 651	6.70 714	0.43 324	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.18 305

PSM-adaLoss	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.41 326	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.82 374	0.61 365	1.06 342	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo_v2	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.42 333	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.12 364	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.25 87	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.95 332	0.82 374	0.61 365	1.15 370	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

HUI-Stereo	0.52 280	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.30 148	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	0.79 237	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

iGMRVC	0.56 340	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.38 274	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.52 476	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

iRAFT	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

RAFT-IKP	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.59 306	0.36 240	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.61 365	1.22 388	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

DCANet	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.36 240	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	0.92 512	0.81 247	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

TDLM	1.06 592	0.44 565	0.79 422	0.63 543	0.50 527	0.89 484	1.44 691	1.48 478	1.26 561	1.12 438	1.40 545	1.08 481	0.98 549	6.65 710	0.78 513	0.33 607	0.21 530	0.33 603	0.26 549	0.37 592	0.24 475

AdaStereo	0.70 435	0.43 562	0.75 391	0.73 631	0.37 409	0.92 498	0.53 469	1.85 597	1.18 515	1.12 438	1.23 472	1.07 480	0.65 390	0.96 300	0.63 457	0.31 591	0.15 359	0.32 594	0.21 447	0.29 537	0.22 439
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ITSA-stereo	0.82 513	0.36 522	0.82 433	0.54 412	0.31 287	0.80 450	0.47 413	2.17 678	1.67 666	1.13 453	1.13 424	0.94 428	0.86 488	2.46 598	1.00 573	0.26 535	0.23 570	0.28 548	0.27 562	0.28 526	0.36 602

1111x	1.70 674	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.27 175	1.01 527	0.68 562	2.22 685	1.28 572	1.13 453	1.40 545	1.21 522	1.10 589	5.53 685	15.20 763	0.22 429	0.21 530	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.22 439

cf-r	0.73 462	0.30 387	0.77 409	0.55 437	0.63 605	0.78 435	0.48 426	1.79 580	1.15 494	1.13 453	1.26 485	1.43 575	0.87 493	1.40 454	0.85 541	0.25 510	0.18 460	0.22 390	0.23 501	0.19 284	0.19 354

test_sample6	0.71 442	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.82 461	0.58 517	1.79 580	1.15 494	1.14 456	1.33 515	0.91 415	0.79 450	1.31 414	0.74 496	0.27 551	0.21 530	0.27 533	0.29 596	0.28 526	0.27 526

test_sample4	0.69 431	0.33 467	0.91 486	0.51 351	0.30 257	0.92 498	0.52 461	1.87 603	1.15 494	1.14 456	1.18 449	0.87 399	0.75 425	1.18 381	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.26 549	0.26 492	0.25 490

DualNet	0.70 435	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.14 456	1.33 515	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

NINENet	0.77 484	0.37 529	0.78 419	0.62 533	0.51 539	2.34 693	0.42 333	1.83 592	1.04 418	1.14 456	1.23 472	1.03 467	0.62 371	1.24 396	0.70 483	0.28 567	0.23 570	0.31 579	0.21 447	0.26 492	0.25 490

NRIStereo	0.60 365	0.29 364	0.69 334	0.53 395	0.28 205	0.63 336	0.33 197	1.08 355	0.87 334	1.14 456	0.87 313	0.91 415	0.59 350	2.24 579	0.49 383	0.20 359	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.21 382	0.17 274

PS-NSSS	0.99 570	0.58 625	0.93 493	0.58 478	0.57 575	0.91 491	0.80 600	1.81 586	1.14 482	1.14 456	1.67 623	1.00 454	0.83 473	4.62 662	0.78 513	0.37 633	0.31 636	0.52 678	0.32 621	0.45 634	0.38 614

MyStereo05	0.66 414	0.28 329	1.07 554	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.34 439	1.41 635	1.15 462	0.91 324	0.77 352	0.80 456	1.41 456	0.63 457	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

ffm	0.72 444	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

ff1	1.37 641	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

mmx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

xxx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

iRaft-Stereo_20w	0.65 404	0.31 424	1.00 523	0.47 250	0.34 361	0.73 404	0.30 148	2.96 722	0.70 272	1.15 462	1.14 429	0.76 350	0.65 390	1.11 359	0.38 268	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.18 305

FINET	0.97 564	0.54 608	1.60 646	0.63 543	0.79 660	1.08 546	1.07 661	1.56 509	2.20 701	1.15 462	1.49 575	0.94 428	0.88 498	2.32 586	1.05 577	0.42 654	0.35 663	0.32 594	0.28 583	0.43 624	0.38 614

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 603	1.02 694	1.00 523	0.82 663	0.67 619	1.93 670	0.93 636	1.62 524	1.11 461	1.15 462	1.25 478	1.50 596	0.79 450	1.96 552	0.76 504	1.89 732	0.34 651	0.79 710	0.36 648	1.25 718	0.83 703

MSMDNet	0.66 414	0.32 443	0.87 462	0.49 306	0.37 409	0.79 441	0.40 307	1.43 466	1.31 587	1.15 462	1.31 505	1.24 531	0.63 378	0.88 274	0.57 430	0.21 397	0.16 398	0.26 516	0.19 356	0.39 605	0.24 475

DISCO	1.03 588	0.34 492	1.11 566	0.69 605	0.45 498	2.07 680	0.84 609	2.13 663	1.50 648	1.15 462	1.33 515	2.40 689	1.07 584	2.60 606	1.51 650	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.20 400	0.31 556	0.27 526

MyStereo8	0.65 404	0.29 364	1.00 523	0.58 478	0.49 520	0.91 491	0.35 223	1.18 392	1.31 587	1.16 472	1.27 488	0.90 412	0.64 382	0.72 204	0.95 563	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.18 328	0.22 411	0.26 514

CoDeX	0.73 462	0.29 364	0.93 493	0.54 412	0.36 387	1.14 560	0.61 535	2.34 699	1.17 507	1.16 472	1.25 478	0.91 415	0.87 493	1.33 422	0.64 462	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

PCWNet_CMD	0.66 414	0.32 443	0.88 471	0.49 306	0.37 409	0.78 435	0.40 307	1.42 460	1.31 587	1.16 472	1.31 505	1.25 535	0.62 371	0.89 279	0.57 430	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.19 356	0.40 609	0.25 490

raft_robust	0.68 429	0.30 387	0.64 293	0.52 373	0.26 143	0.54 256	0.35 223	1.33 434	1.24 552	1.16 472	1.07 388	0.60 289	0.54 309	3.58 644	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.16 239

DeepStereo_RVC	0.55 331	0.29 364	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.59 306	0.33 197	1.03 318	0.70 272	1.16 472	0.93 329	0.83 381	0.94 527	0.96 300	0.54 416	0.21 397	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.24 461	0.24 475

GEStereo_RVC	0.90 544	0.37 529	0.99 517	0.64 552	0.50 527	0.95 508	0.79 594	2.42 706	1.17 507	1.16 472	1.11 411	1.26 539	0.92 512	3.24 633	0.90 551	0.29 579	0.19 481	0.23 431	0.20 400	0.27 506	0.29 548

CFNet_pseudo	0.66 414	0.32 443	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.24 531	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.33 603	0.19 356	0.36 588	0.25 490

PA-Net	1.01 581	0.57 622	1.29 598	0.64 552	0.74 640	1.19 576	0.84 609	1.69 541	1.43 640	1.16 472	1.19 456	1.32 555	1.19 609	3.42 639	1.25 607	0.29 579	0.45 695	0.33 603	0.49 685	0.32 565	0.47 647
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 414	0.33 467	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.23 529	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.35 622	0.20 400	0.37 592	0.25 490

DispNO	0.93 552	0.30 387	1.34 609	0.55 437	0.55 567	0.89 484	0.49 438	1.48 478	1.21 536	1.17 481	1.27 488	1.19 518	0.90 506	5.23 675	0.74 496	0.22 429	0.17 434	0.24 456	0.21 447	0.19 284	0.20 392

AFF-stereo	0.58 356	0.25 229	0.64 293	0.46 233	0.29 230	0.34 50	0.38 274	1.15 378	1.14 482	1.17 481	1.60 605	1.10 494	0.71 413	0.97 308	0.43 324	0.13 29	0.11 40	0.19 253	0.19 356	0.17 176	0.14 147

SFCPSM	0.70 435	0.28 329	1.02 534	0.51 351	0.38 431	1.37 605	0.66 554	2.00 640	1.03 413	1.17 481	1.21 464	0.82 374	0.78 445	1.03 331	0.53 410	0.21 397	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.21 382	0.19 354

DMCA	0.67 425	0.34 492	0.90 483	0.51 351	0.44 491	0.86 481	0.47 413	1.42 460	1.02 407	1.17 481	1.12 418	1.23 529	0.75 425	0.78 232	0.95 563	0.25 510	0.19 481	0.27 533	0.19 356	0.24 461	0.27 526

DeepPrunerF	1.60 663	0.73 661	5.81 724	0.88 683	1.19 715	0.91 491	0.95 641	2.19 681	5.24 750	1.17 481	1.30 499	1.19 518	1.30 632	4.90 669	1.66 658	0.42 654	0.34 651	0.52 678	0.47 680	0.41 612	0.40 618

iinet-f	0.99 570	0.45 572	3.71 709	0.55 437	0.43 482	1.81 659	0.68 562	1.14 375	1.14 482	1.18 486	1.42 548	1.58 610	1.44 648	1.34 429	1.59 654	0.24 482	0.23 570	0.20 305	0.19 356	0.26 492	0.25 490

IPLGR	0.58 356	0.27 299	1.14 574	0.48 284	0.28 205	0.65 356	0.33 197	1.22 414	1.13 479	1.18 486	1.05 382	0.69 329	0.66 394	0.96 300	0.52 403	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.18 305

ac_64	0.82 513	0.29 364	0.81 429	0.71 619	0.60 595	1.05 539	0.54 476	1.99 639	0.92 358	1.18 486	1.06 384	1.99 668	1.08 585	1.94 550	0.97 568	0.27 551	0.22 552	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.19 354

HITNet	0.65 404	0.40 548	0.77 409	0.48 284	0.24 91	1.05 539	0.49 438	1.76 566	1.02 407	1.18 486	1.18 449	0.89 411	0.80 456	0.85 265	0.79 520	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.17 299	0.29 537	0.15 195
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.55 331	0.23 158	0.71 351	0.53 395	0.28 205	0.61 320	0.40 307	0.92 253	1.05 423	1.19 490	0.68 249	0.93 425	0.44 202	1.67 511	0.39 280	0.15 91	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.14 147

LCNet	0.72 444	0.28 329	0.52 189	0.55 437	0.31 287	0.69 385	0.54 476	1.00 303	0.88 338	1.19 490	1.34 522	0.97 445	1.34 639	2.56 604	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.27 506	0.73 697

HGLStereo	0.85 529	0.38 536	0.94 498	0.80 652	1.03 696	1.17 571	0.58 517	1.52 492	1.20 529	1.19 490	1.62 611	1.13 508	1.20 612	1.80 535	1.06 579	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.21 447	0.23 441	0.27 526

hitnet-ft	0.79 498	0.35 512	0.57 254	0.58 478	0.42 471	0.96 514	0.46 403	1.47 476	1.33 595	1.19 490	1.22 468	1.81 645	0.98 549	1.66 510	0.94 559	0.33 607	0.28 613	0.34 613	0.27 562	0.35 581	0.31 571

DDVS	0.78 492	0.41 555	0.94 498	0.60 505	0.43 482	1.30 595	0.43 357	1.40 455	0.91 351	1.20 494	1.15 438	1.43 575	0.64 382	2.18 574	0.89 548	0.28 567	0.22 552	0.26 516	0.23 501	0.31 556	0.33 585

BUS	0.74 467	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	2.34 693	0.42 333	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.03 467	0.62 371	0.91 282	0.70 483	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

BSDual-CNN	0.71 442	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	1.27 590	0.65 548	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

hknet	0.77 484	0.32 443	0.95 502	0.54 412	0.38 431	1.27 590	0.65 548	2.16 672	1.07 435	1.20 494	1.11 411	1.59 611	0.81 460	1.37 437	0.66 469	0.22 429	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

MEA-ACV	0.80 501	0.31 424	1.03 539	0.56 453	0.36 387	1.26 588	0.50 448	1.74 555	1.20 529	1.21 498	1.19 456	1.45 583	1.31 635	1.61 499	0.93 555	0.20 359	0.22 552	0.23 431	0.28 583	0.23 441	0.27 526

Ntro	1.64 667	1.15 705	1.23 585	2.48 740	1.83 731	2.09 682	1.16 671	1.96 630	1.38 619	1.21 498	1.62 611	1.62 615	1.29 628	1.87 543	1.11 591	3.04 744	0.56 717	1.82 732	0.64 707	2.80 737	2.05 736

psmg	0.72 444	0.32 443	0.68 322	0.50 319	0.44 491	1.48 623	0.75 582	1.94 627	0.98 387	1.21 498	1.33 515	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.19 481	0.25 497	0.25 531	0.23 441	0.22 439

ADLNet2	0.88 539	0.34 492	1.17 578	0.77 645	0.64 608	1.12 557	0.76 585	1.74 555	1.24 552	1.21 498	1.65 618	1.71 633	1.05 577	1.67 511	1.17 600	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.22 478	0.26 492	0.29 548

UNet	0.83 520	0.34 492	1.31 600	0.58 478	0.74 640	1.58 633	0.49 438	1.41 458	1.04 418	1.21 498	1.08 394	1.54 603	1.12 593	1.65 506	1.09 585	0.23 457	0.17 434	0.25 497	0.20 400	0.25 478	0.22 439

BEATNet_4x	0.73 462	0.49 587	1.17 578	0.53 395	0.26 143	1.03 534	0.55 494	1.82 587	1.06 430	1.21 498	1.22 468	0.96 443	0.91 509	1.01 327	1.06 579	0.21 397	0.14 293	0.24 456	0.19 356	0.37 592	0.21 416

DualNet (step1)	0.83 520	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.57 693	0.28 613	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample9	1.86 685	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample7	0.74 467	0.37 529	0.76 401	0.52 373	0.35 369	0.91 491	0.67 558	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.31 591	0.28 613	0.32 594	0.31 613	0.33 574	0.29 548

CFNet_ucs	0.70 435	0.33 467	0.88 471	0.50 319	0.43 482	0.74 409	0.44 372	1.60 517	1.29 577	1.22 504	1.54 589	1.09 491	0.63 378	0.99 318	0.59 437	0.25 510	0.20 502	0.37 633	0.21 447	0.40 609	0.28 540

AASNet	0.76 482	0.35 512	0.91 486	0.79 649	0.81 667	1.14 560	0.56 502	2.02 648	1.08 442	1.22 504	1.24 474	0.93 425	0.76 433	0.77 225	1.16 597	0.27 551	0.23 570	0.24 456	0.20 400	0.28 526	0.24 475

IRAFT_RVC	0.88 539	0.28 329	0.76 401	0.63 543	0.31 287	0.65 356	1.02 654	1.22 414	0.94 365	1.22 504	1.04 379	1.01 461	0.98 549	5.82 694	0.53 410	0.22 429	0.12 106	0.25 497	0.20 400	0.20 334	0.19 354

SMFormer	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.24 475

tta	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.18 228	0.18 305

qqq1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

fff1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IER	0.70 435	0.31 424	1.02 534	0.48 284	0.52 552	1.34 602	0.51 450	1.17 384	0.99 394	1.23 510	1.34 522	1.12 502	1.11 590	0.99 318	0.71 489	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.20 334	0.19 354

UDG	1.41 647	2.65 752	0.99 517	1.44 725	1.64 729	1.34 602	0.80 600	1.60 517	1.23 546	1.23 510	1.71 628	2.01 670	1.34 639	1.47 468	1.41 634	0.90 716	0.54 716	2.29 737	0.75 714	1.84 724	1.04 713

iResNetv2_ROB	0.80 501	0.37 529	1.71 654	0.56 453	0.37 409	0.94 505	0.64 546	1.73 550	1.34 598	1.23 510	1.42 548	1.26 539	0.92 512	1.85 541	0.56 427	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.14 185	0.24 461	0.19 354

G2L-ROB	0.73 462	0.25 229	0.76 401	0.54 412	0.39 442	0.95 508	0.66 554	1.66 534	1.09 451	1.24 517	1.02 366	1.64 623	0.71 413	1.63 503	1.02 575	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.20 334	0.22 439

PSM-softLoss	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

KMStereo	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

test_xeample	1.45 650	0.28 329	0.65 300	0.51 351	0.28 205	0.94 505	0.59 527	2.14 667	1.29 577	1.24 517	1.51 582	0.88 403	0.86 488	1.46 464	15.10 762	0.22 429	0.20 502	0.22 390	0.20 400	0.22 411	0.22 439

acv_ft	0.75 476	0.31 424	0.95 502	0.70 611	0.86 678	1.24 585	0.53 469	1.44 467	1.07 435	1.24 517	1.30 499	1.08 481	0.92 512	0.80 240	1.34 620	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.18 305

CSP-Net	0.97 564	0.38 536	0.83 438	0.53 395	0.41 465	1.63 638	0.77 588	2.00 640	1.05 423	1.25 522	1.20 462	1.33 557	0.83 473	4.93 671	0.85 541	0.32 598	0.22 552	0.20 305	0.20 400	0.23 441	0.25 490

HHNet	0.62 375	0.26 264	0.63 286	0.43 153	0.45 498	0.50 207	0.58 517	1.07 349	1.01 403	1.25 522	2.23 675	0.70 334	0.61 365	1.07 346	0.47 367	0.20 359	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.30 561

Syn2CoEx	1.14 613	0.69 654	1.66 649	0.80 652	0.67 619	1.40 612	0.88 622	2.06 657	1.54 655	1.25 522	1.58 602	1.42 574	1.50 658	4.09 650	1.40 630	0.36 629	0.32 644	0.34 613	0.29 596	0.29 537	0.34 591

DIP-Stereo	0.62 375	0.30 387	0.83 438	0.48 284	0.36 387	0.95 508	0.33 197	2.37 702	0.67 260	1.25 522	1.00 353	0.68 323	0.51 285	0.91 282	0.61 449	0.18 252	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.19 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 698	1.41 718	1.64 647	2.80 742	2.31 741	2.31 692	1.24 677	2.32 695	2.14 699	1.26 526	2.39 682	2.66 698	1.48 654	5.95 698	1.06 579	3.20 748	0.45 695	2.37 739	0.89 724	2.83 740	2.37 741

DGSMNet	1.14 613	0.76 668	2.49 693	0.81 655	0.86 678	1.39 610	1.39 688	2.13 663	1.35 607	1.26 526	1.63 615	1.48 594	0.98 549	1.75 526	1.10 588	0.45 666	0.43 688	0.55 691	0.49 685	0.75 693	0.70 694

psm_up	0.77 484	0.34 492	0.70 340	0.66 573	0.58 584	1.05 539	0.92 632	1.52 492	1.12 465	1.26 526	1.16 443	1.31 554	1.23 618	1.20 385	0.81 528	0.25 510	0.29 625	0.31 579	0.27 562	0.27 506	0.25 490

GANetREF_RVC	1.07 594	0.86 678	1.31 600	0.82 663	0.53 556	1.41 617	1.31 684	1.76 566	1.52 651	1.27 529	1.31 505	1.46 587	1.24 621	2.03 558	0.96 567	0.56 692	0.45 695	0.67 704	0.50 689	0.88 701	0.59 678
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.77 484	0.30 387	0.99 517	0.57 472	0.36 387	0.83 467	0.36 240	2.33 696	1.58 659	1.27 529	1.30 499	1.25 535	0.84 477	1.65 506	0.79 520	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 526

RT-IGEV	0.77 484	0.28 329	0.93 493	0.55 437	0.33 337	1.01 527	0.83 608	2.03 651	0.93 361	1.28 531	1.58 602	1.77 641	1.17 601	1.04 337	0.49 383	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.26 514

G2L-Stereo_test	0.73 462	0.27 299	0.74 387	0.49 306	0.40 454	0.90 487	0.81 603	1.53 499	1.14 482	1.28 531	1.27 488	1.52 601	0.72 417	1.62 501	0.94 559	0.19 310	0.14 293	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.19 354

anonymousa	0.72 444	0.27 299	0.75 391	0.47 250	0.63 605	1.43 619	0.45 393	1.24 421	0.89 341	1.28 531	1.75 635	1.62 615	1.13 597	0.69 188	0.59 437	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.25 531	0.20 334	0.18 305

Wz-Net-LNSev	1.03 588	0.67 649	2.71 699	0.64 552	0.84 671	1.75 648	1.00 651	1.80 583	1.32 591	1.28 531	1.25 478	1.65 626	1.22 616	1.39 448	1.40 630	0.28 567	0.26 597	0.24 456	0.23 501	0.33 574	0.32 579

Sa-1000	0.72 444	0.29 364	0.76 401	0.59 493	0.30 257	0.73 404	0.37 266	1.62 524	1.33 595	1.28 531	2.04 666	0.86 395	0.75 425	1.84 538	0.38 268	0.19 310	0.14 293	0.25 497	0.23 501	0.20 334	0.16 239

test_1	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.28 531	0.68 249	0.87 399	0.45 209	1.67 511	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

iResNet	0.75 476	0.40 548	1.36 610	0.67 585	0.29 230	0.92 498	0.59 527	1.52 492	1.25 556	1.28 531	1.48 573	0.94 428	0.76 433	1.62 501	0.78 513	0.18 252	0.14 293	0.18 219	0.15 216	0.22 411	0.23 459

GCST	1.08 598	1.47 723	0.93 493	1.73 729	1.14 709	1.30 595	0.31 162	1.33 434	1.16 504	1.29 538	0.97 345	0.98 447	0.49 261	2.08 563	0.46 358	1.19 728	0.70 728	1.30 728	0.85 723	1.02 708	0.89 706

fast-acv-ft	0.94 554	0.44 565	1.40 612	0.58 478	0.51 539	1.77 653	0.69 567	1.36 444	1.42 638	1.29 538	1.86 648	1.74 637	1.25 622	1.52 476	1.38 626	0.26 535	0.28 613	0.28 548	0.28 583	0.27 506	0.26 514

anonymity	1.12 608	0.97 687	1.21 581	1.07 709	1.12 705	1.08 546	0.89 624	1.95 629	1.16 504	1.29 538	1.26 485	1.22 524	1.09 588	1.15 370	1.01 574	1.02 721	1.00 744	0.97 718	0.97 730	0.98 705	0.99 710

NF-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.02 366	0.82 374	0.57 338	5.40 683	0.48 373	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

OCTAStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.82 374	0.57 338	5.35 677	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

RE-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

TVStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

STTRV1_RVC	1.58 660	0.68 653	1.96 671	0.88 683	1.12 705	1.57 632	0.90 629	2.25 688	1.75 676	1.29 538	2.02 664	1.40 570	1.22 616	9.77 759	1.31 616	0.81 714	0.33 649	0.54 686	0.49 685	0.73 691	0.52 663

PWCDC_ROB	1.29 628	0.75 667	1.33 606	1.05 706	0.88 682	1.73 647	0.52 461	1.89 609	3.28 726	1.29 538	4.88 728	1.22 524	1.46 651	1.77 533	1.45 642	0.60 698	0.26 597	0.29 559	0.25 531	0.52 659	0.37 607

gwcnet-sp	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

scenet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

CASS	0.65 404	0.34 492	0.72 358	0.56 453	0.27 175	0.78 435	0.42 333	1.59 513	0.86 329	1.30 547	1.25 478	0.87 399	0.84 477	0.84 259	0.54 416	0.35 625	0.19 481	0.26 516	0.21 447	0.28 526	0.42 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

HBP-ISP	0.96 558	0.58 625	0.72 358	0.61 521	0.46 510	1.64 640	0.76 585	1.86 600	1.28 572	1.30 547	1.53 584	0.86 395	0.94 527	3.27 635	0.69 482	0.45 666	0.44 691	0.54 686	0.48 682	0.47 642	0.40 618

IPLG	0.69 431	0.27 299	0.97 511	0.51 351	0.43 482	0.79 441	0.33 197	1.21 406	1.06 430	1.30 547	1.10 405	0.52 232	0.55 317	3.16 632	0.63 457	0.16 137	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

raftrobust	0.52 280	0.25 229	0.56 240	0.65 567	0.52 552	0.49 186	0.34 212	0.98 296	0.91 351	1.30 547	0.87 313	0.63 304	0.81 460	0.78 232	0.41 300	0.19 310	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 239

RAFT + AFF	1.00 575	0.42 559	1.09 561	0.67 585	0.50 527	1.22 582	1.24 677	2.24 687	1.19 524	1.30 547	1.56 595	1.17 514	1.49 656	3.44 641	0.83 535	0.21 397	0.25 590	0.30 573	0.26 549	0.27 506	0.27 526

UPFNet	0.80 501	0.32 443	0.90 483	0.59 493	0.74 640	1.26 588	0.80 600	1.52 492	1.10 459	1.30 547	1.12 418	1.30 550	0.84 477	1.67 511	1.09 585	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.23 501	0.25 478	0.18 305

HSM	1.19 622	0.32 443	0.65 300	0.57 472	0.38 431	1.23 583	0.59 527	2.25 688	1.19 524	1.30 547	1.25 478	1.94 662	1.03 571	9.32 752	0.71 489	0.22 429	0.16 398	0.20 305	0.16 267	0.21 382	0.21 416

FLISNet	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

CoSv	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

GASNet	0.99 570	0.97 687	1.72 655	0.98 700	0.68 625	0.83 467	0.67 558	1.60 517	1.28 572	1.31 557	1.22 468	1.22 524	1.21 615	2.41 593	1.41 634	0.43 660	0.26 597	0.36 630	0.34 638	0.55 665	0.31 571

222	1.61 665	0.29 364	0.67 318	0.56 453	0.29 230	1.06 542	0.42 333	2.17 678	1.31 587	1.31 557	1.52 583	0.92 423	0.94 527	1.76 531	17.65 766	0.24 482	0.20 502	0.21 349	0.19 356	0.22 411	0.23 459

MWDA-net	0.82 513	0.32 443	0.88 471	0.58 478	0.52 552	1.13 558	0.73 576	1.37 445	1.08 442	1.32 561	1.13 424	1.15 511	1.28 627	2.86 617	0.65 463	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.23 441	0.27 526

Hybrid-DGEV-2	0.65 404	0.31 424	0.73 370	0.60 505	0.37 409	1.08 546	0.28 125	1.45 472	1.40 629	1.32 561	0.85 304	1.03 467	1.01 562	1.05 340	0.48 373	0.18 252	0.15 359	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.15 195

SQANet	1.31 632	0.88 681	1.08 558	1.83 731	1.44 725	1.44 620	0.75 582	1.74 555	1.09 451	1.32 561	1.26 485	1.28 546	1.01 562	1.50 472	0.83 535	2.50 739	0.34 651	1.47 729	0.55 698	2.32 729	1.57 728

test-3	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.32 561	0.69 254	0.87 399	0.45 209	1.68 516	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

RAFT-345	0.84 525	0.25 229	0.66 312	0.50 319	0.27 175	0.54 256	0.42 333	0.83 216	1.11 461	1.32 561	2.34 680	0.86 395	0.54 309	5.72 691	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.17 299	0.17 176	0.16 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 314	0.25 229	0.68 322	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 212	1.04 325	1.09 451	1.32 561	1.60 605	0.80 362	0.68 398	0.67 183	0.39 280	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 299	0.17 176	0.13 77

delet	0.85 529	0.32 443	0.95 502	0.65 567	0.66 615	1.64 640	0.84 609	1.75 559	1.35 607	1.32 561	1.30 499	1.30 550	0.88 498	1.68 516	1.10 588	0.21 397	0.21 530	0.24 456	0.24 517	0.21 382	0.21 416

NCC-stereo	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627

Nwc_Net	1.09 601	0.49 587	1.33 606	0.89 687	0.80 665	1.49 625	0.66 554	2.19 681	1.27 567	1.32 561	2.26 676	1.96 665	1.54 659	1.92 546	1.34 620	0.40 645	0.30 630	0.43 658	0.45 673	0.38 601	0.37 607

Abc-Net	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 501	0.32 443	0.95 502	0.60 505	0.42 471	0.78 435	0.69 567	1.50 484	1.09 451	1.33 571	1.14 429	1.45 583	0.72 417	2.45 595	1.10 588	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.21 447	0.20 334	0.26 514

SDNR	1.62 666	0.51 597	2.17 681	0.53 395	0.56 571	3.80 729	0.45 393	1.54 502	1.29 577	1.33 571	2.41 684	1.08 481	0.96 539	11.18 764	1.16 597	0.66 708	0.63 722	0.43 658	0.32 621	0.64 680	0.67 690

PFNet+	0.59 362	0.28 329	0.77 409	0.53 395	0.30 257	0.59 306	0.31 162	0.92 253	1.14 482	1.33 571	1.10 405	0.79 360	0.57 338	1.31 414	0.49 383	0.25 510	0.17 434	0.28 548	0.26 549	0.21 382	0.25 490

CVANet_RVC	1.07 594	0.43 562	0.76 401	0.60 505	0.50 527	0.90 487	0.97 644	1.52 492	1.26 561	1.33 571	1.38 538	1.24 531	1.18 606	6.75 716	0.75 501	0.34 618	0.23 570	0.34 613	0.29 596	0.42 618	0.27 526

SACVNet	0.85 529	0.46 574	0.85 444	0.81 655	0.56 571	0.80 450	0.79 594	1.68 538	1.12 465	1.34 575	1.33 515	1.25 535	0.94 527	2.39 592	0.76 504	0.34 618	0.26 597	0.31 579	0.29 596	0.35 581	0.44 637

CrosDoStereo	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

DeepStereo_LL	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

THIR-Stereo	1.02 585	0.27 299	0.69 334	0.49 306	0.28 205	0.95 508	1.34 686	1.03 318	0.97 381	1.34 575	1.90 653	1.17 514	1.58 662	6.44 706	0.78 513	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.22 478	0.19 284	0.20 392

AANet_RVC	1.16 619	0.52 601	1.49 638	0.65 567	0.45 498	0.75 415	0.69 567	1.42 460	1.55 657	1.34 575	1.87 650	1.53 602	0.78 445	7.43 727	1.38 626	0.25 510	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.22 411	0.26 514

coex_refinement	0.80 501	0.28 329	0.73 370	0.70 611	0.51 539	0.95 508	0.60 531	1.78 574	1.23 546	1.36 580	1.37 533	1.82 648	0.81 460	1.32 418	1.13 594	0.26 535	0.17 434	0.19 253	0.20 400	0.24 461	0.25 490

Consistency-Raft	1.25 626	0.99 691	1.93 669	1.02 704	1.21 716	0.96 514	1.01 653	1.75 559	1.92 688	1.36 580	2.12 670	1.44 580	1.01 562	1.14 369	1.40 630	0.72 711	0.82 731	0.89 715	0.98 732	1.31 720	0.95 708

GMM-Stereo	0.74 467	0.25 229	0.59 268	0.54 412	0.34 361	0.72 399	0.99 649	1.01 311	0.87 334	1.36 580	1.78 638	1.12 502	0.81 460	2.09 564	0.46 358	0.18 252	0.12 106	0.25 497	0.25 531	0.20 334	0.85 705

DStereoRT	1.36 639	0.32 443	1.41 618	0.67 585	0.50 527	2.07 680	0.60 531	1.44 467	0.91 351	1.37 583	1.44 558	0.73 341	1.30 632	6.39 705	0.90 551	0.23 457	0.17 434	4.29 761	1.94 751	0.24 461	0.20 392

ssnet_v2	0.88 539	0.36 522	1.02 534	0.62 533	0.38 431	1.32 598	0.97 644	2.07 658	1.34 598	1.37 583	1.18 449	1.54 603	0.92 512	1.10 356	1.65 656	0.30 584	0.27 605	0.30 573	0.28 583	0.27 506	0.26 514

ACRE	0.61 371	0.33 467	1.01 527	0.58 478	0.49 520	0.75 415	0.47 413	1.06 347	0.95 367	1.37 583	1.55 591	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.21 416

MMNet	0.84 525	0.32 443	1.09 561	0.60 505	0.59 592	1.85 664	0.49 438	1.51 490	1.27 567	1.37 583	1.15 438	1.26 539	1.18 606	1.67 511	1.22 604	0.19 310	0.18 460	0.23 431	0.22 478	0.25 478	0.21 416

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 498	0.43 562	1.05 545	0.64 552	0.58 584	0.95 508	0.53 469	1.53 499	1.18 515	1.37 583	1.15 438	1.43 575	0.88 498	1.61 499	0.84 538	0.25 510	0.22 552	0.27 533	0.27 562	0.29 537	0.29 548
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 635	0.65 647	1.44 623	1.36 720	1.46 726	2.55 700	0.92 632	2.45 708	2.07 697	1.37 583	1.49 575	1.65 626	1.00 560	2.82 613	1.35 623	1.01 719	0.27 605	0.54 686	0.47 680	0.71 689	0.73 697

xyz-stereo	7.16 749	0.22 119	69.90 795	0.42 133	0.21 31	32.92 783	0.49 438	0.87 230	0.76 295	1.38 589	27.04 776	1.19 518	1.16 600	4.69 663	0.97 568	0.16 137	0.12 106	0.20 305	0.14 185	0.16 128	0.12 23

CRFU-Net	0.86 534	0.39 541	1.00 523	0.65 567	0.57 575	1.78 655	0.86 617	2.15 669	0.81 313	1.38 589	1.18 449	1.64 623	1.19 609	1.35 430	0.90 551	0.26 535	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

DDUNet	1.50 653	2.69 753	1.12 568	1.77 730	1.88 732	1.84 663	0.92 632	1.70 546	1.16 504	1.38 589	1.79 639	1.60 613	1.12 593	1.37 437	1.08 583	1.10 726	0.76 729	2.37 739	0.94 728	2.00 725	1.37 723

STTStereo	0.78 492	0.50 594	1.22 583	0.64 552	0.54 560	0.89 484	0.54 476	1.44 467	1.11 461	1.38 589	1.09 399	1.27 543	0.85 480	1.43 457	0.83 535	0.29 579	0.27 605	0.33 603	0.39 656	0.32 565	0.30 561

RYNet	1.17 620	0.49 587	1.24 590	0.70 611	0.97 693	1.71 644	0.92 632	1.91 616	1.46 643	1.38 589	1.14 429	1.88 652	1.30 632	4.24 653	1.87 666	0.26 535	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.55 665	0.54 666

DeepPruner_ROB	0.74 467	0.48 583	0.87 462	0.57 472	0.44 491	0.79 441	0.54 476	1.73 550	0.96 373	1.38 589	1.27 488	1.24 531	0.73 419	1.43 457	0.73 495	0.34 618	0.28 613	0.27 533	0.26 549	0.31 556	0.31 571

DEmStereo	0.97 564	0.23 158	0.79 422	0.47 250	0.32 313	1.04 537	0.56 502	0.93 264	0.89 341	1.39 595	2.14 672	1.02 463	2.07 702	5.64 689	0.77 511	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.20 392

CIPLG	0.62 375	0.33 467	0.96 508	0.58 478	0.50 527	0.75 415	0.48 426	1.05 333	0.96 373	1.40 596	1.57 599	0.64 308	0.48 244	0.89 279	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

IPLGR_C	0.62 375	0.33 467	0.99 517	0.58 478	0.49 520	0.76 423	0.48 426	1.10 359	0.96 373	1.40 596	1.56 595	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 489	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

GMOStereo	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-2	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

GwcNet	1.08 598	0.51 597	2.33 687	0.79 649	1.18 714	1.76 650	0.70 570	1.68 538	1.47 644	1.41 598	1.64 616	1.74 637	1.04 573	2.20 577	1.41 634	0.30 584	0.29 625	0.29 559	0.27 562	0.30 547	0.35 596

CBMV_ROB	0.90 544	0.44 565	0.63 286	0.51 351	0.37 409	1.25 587	0.49 438	1.77 570	1.27 567	1.41 598	2.00 661	1.33 557	1.08 585	2.17 571	0.76 504	0.43 660	0.42 686	0.47 668	0.44 671	0.41 612	0.36 602

pcwnet_v2	0.97 564	0.37 529	4.33 713	0.62 533	0.54 560	0.79 441	0.45 393	2.02 648	1.58 659	1.42 604	1.64 616	1.09 491	0.79 450	1.24 396	0.67 474	0.32 598	0.25 590	0.29 559	0.27 562	0.37 592	0.35 596

otaku	1.60 663	1.11 701	1.21 581	2.20 734	1.56 727	1.97 673	1.24 677	2.07 658	1.36 611	1.44 605	1.62 611	1.73 635	1.19 609	1.73 524	0.98 571	2.89 743	0.57 718	1.74 730	0.60 705	2.78 736	1.94 734

dad	0.86 534	0.66 648	1.06 549	0.56 453	0.37 409	0.76 423	0.44 372	1.17 384	1.50 648	1.44 605	1.27 488	1.34 562	0.75 425	2.52 603	0.84 538	0.42 654	0.27 605	0.83 711	0.26 549	0.41 612	0.29 548

Prome-Stereo	0.75 476	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.32 313	0.59 306	0.97 644	0.89 240	0.88 338	1.45 607	2.46 687	0.91 415	1.41 644	1.58 493	0.44 328	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.20 334	0.92 707

StereoDRNet-Refined	0.80 501	0.41 555	0.88 471	0.62 533	0.42 471	1.33 600	0.48 426	1.52 492	1.17 507	1.45 607	1.44 558	1.44 580	0.90 506	1.26 401	1.24 606	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.24 517	0.25 478	0.28 540
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 444	0.34 492	1.10 564	0.51 351	0.23 66	0.91 491	0.39 291	1.33 434	1.23 546	1.46 609	1.55 591	1.01 461	0.64 382	1.95 551	0.80 525	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 274

AAGNet	1.83 682	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.32 313	0.67 371	0.51 450	0.96 286	0.98 387	1.47 610	1.20 462	1.00 454	1.18 606	2.83 614	22.77 774	0.22 429	0.13 221	0.22 390	0.19 356	0.23 441	0.15 195

SST-Stereo	0.83 520	0.28 329	0.72 358	0.59 493	0.31 287	0.72 399	0.26 101	1.09 356	0.86 329	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.87 493	5.73 692	0.45 343	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.23 441	0.18 305

RAFT_R40	0.83 520	0.28 329	0.73 370	0.59 493	0.31 287	0.69 385	0.44 372	1.10 359	0.95 367	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.85 480	5.53 685	0.46 358	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.20 400	0.23 441	0.18 305

PFNet	0.91 547	0.26 264	1.10 564	0.63 543	0.32 313	0.64 340	0.56 502	1.17 384	0.99 394	1.47 610	1.08 394	0.98 447	0.69 402	6.62 709	0.54 416	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.19 356	0.20 334	0.17 274

ccnet	1.12 608	0.67 649	1.01 527	0.78 647	0.73 639	1.72 646	0.99 649	1.84 596	1.26 561	1.47 610	1.85 647	1.75 640	1.29 628	1.75 526	1.88 668	0.57 693	0.53 712	0.57 697	0.55 698	0.59 672	0.54 666

S-Stereo	1.15 617	0.46 574	2.17 681	0.81 655	0.80 665	1.21 580	1.19 674	1.93 624	2.02 694	1.47 610	2.11 669	1.57 607	1.17 601	2.05 561	1.41 634	0.40 645	0.40 681	0.35 622	0.31 613	0.44 630	0.70 694

Wz-Net-SNSev	1.49 651	1.23 711	6.27 726	0.68 601	0.67 619	1.37 605	1.41 689	2.00 640	1.39 624	1.48 616	1.61 609	2.29 682	1.32 636	3.93 646	2.14 682	0.31 591	0.28 613	0.31 579	0.33 631	0.42 618	0.36 602

DPSNet	1.69 673	0.59 628	4.33 713	0.70 611	0.57 575	2.02 677	1.62 707	3.35 728	1.78 677	1.48 616	1.38 538	2.17 678	2.84 722	4.77 665	3.66 709	0.48 674	0.31 636	0.29 559	0.25 531	0.64 680	0.48 650

GANet	1.36 639	0.47 579	0.86 450	0.67 585	0.45 498	1.34 602	1.73 710	1.64 528	1.24 552	1.49 618	2.38 681	1.55 605	1.20 612	9.30 751	0.93 555	0.30 584	0.31 636	0.33 603	0.28 583	0.39 605	0.30 561

RainbowNet	1.97 692	1.76 732	1.57 644	2.81 743	2.21 737	1.98 675	1.81 713	2.54 713	1.89 685	1.50 619	1.84 645	1.96 665	1.65 670	2.14 568	1.25 607	3.33 750	0.85 736	2.39 742	0.98 732	2.82 739	2.22 737

SuperB	2.53 714	0.59 628	18.45 759	0.69 605	0.50 527	1.87 666	0.88 622	1.67 537	2.39 706	1.50 619	1.42 548	1.14 510	1.15 599	4.28 656	5.07 723	0.24 482	0.19 481	0.22 390	0.19 356	7.86 766	0.34 591

NCCL2	1.00 575	0.56 618	1.06 549	0.75 639	0.57 575	1.31 597	1.72 709	1.77 570	1.36 611	1.50 619	1.17 446	1.91 657	1.17 601	1.54 482	1.29 614	0.35 625	0.31 636	0.45 663	0.44 671	0.40 609	0.40 618

DStereoO	1.44 649	1.11 701	1.69 651	1.16 712	0.72 632	1.21 580	1.56 701	1.74 555	1.63 663	1.52 622	1.67 623	1.51 598	3.16 727	1.73 524	1.72 659	2.35 738	0.45 695	0.97 718	0.42 665	2.01 726	0.53 664

ADLNet	0.85 529	0.36 522	0.89 478	0.85 672	0.72 632	1.24 585	0.76 585	1.82 587	1.36 611	1.52 622	1.35 528	1.27 543	0.99 558	1.23 391	1.15 596	0.27 551	0.20 502	0.26 516	0.25 531	0.28 526	0.30 561

MSAF-DinoV2	1.97 692	0.80 673	10.38 741	0.86 674	0.48 516	1.39 610	0.97 644	2.55 714	1.72 672	1.53 624	1.65 618	3.59 716	2.20 708	5.39 682	3.94 714	0.27 551	0.17 434	0.26 516	0.28 583	0.47 642	0.46 643

z-mn7	1.56 659	0.84 674	4.36 715	0.71 619	0.51 539	2.60 702	1.04 656	1.73 550	2.70 718	1.53 624	2.99 701	1.94 662	1.34 639	4.78 666	2.41 688	0.29 579	0.24 580	0.27 533	0.24 517	0.34 578	0.31 571

Pruner-Stereo	0.62 375	0.29 364	0.70 340	0.61 521	0.31 287	0.63 336	0.43 357	1.17 384	0.99 394	1.53 624	1.08 394	0.95 437	0.55 317	1.35 430	0.51 395	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.21 382	0.23 459

LMCR-Stereo	0.82 513	0.46 574	0.88 471	0.75 639	0.43 482	1.33 600	0.56 502	2.43 707	0.98 387	1.53 624	1.49 575	0.74 343	1.00 560	1.63 503	0.89 548	0.28 567	0.17 434	0.22 390	0.17 299	0.29 537	0.20 392

DMCA-RVC	0.74 467	0.40 548	1.27 596	0.66 573	0.49 520	0.77 430	0.47 413	1.35 441	1.01 403	1.53 624	1.01 358	1.29 549	0.82 465	1.31 414	0.78 513	0.27 551	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.32 565	0.24 475

HSM-Net_RVC	0.87 538	0.29 364	0.53 200	0.53 395	0.30 257	1.15 567	0.55 494	3.57 731	1.28 572	1.53 624	1.74 632	1.68 629	0.93 521	1.49 470	0.77 511	0.22 429	0.17 434	0.19 253	0.18 328	0.20 334	0.19 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 570	0.40 548	1.82 663	0.66 573	0.62 604	2.05 678	0.78 590	1.91 616	1.29 577	1.54 630	1.42 548	1.51 598	1.23 618	1.99 554	1.33 618	0.23 457	0.14 293	0.20 305	0.15 216	0.27 506	0.26 514

RGC	1.14 613	0.79 670	1.26 593	0.91 692	0.96 691	1.52 627	0.77 588	1.92 619	1.26 561	1.54 630	1.93 655	2.02 672	1.54 659	2.25 581	1.31 616	0.44 665	0.35 663	0.58 699	0.48 682	0.47 642	0.46 643

ADCP+	1.99 694	0.48 583	7.73 731	0.66 573	0.91 683	2.30 691	1.05 658	1.82 587	1.34 598	1.54 630	1.32 512	1.74 637	1.61 666	2.17 571	13.37 758	0.24 482	0.21 530	0.32 594	0.28 583	0.37 592	0.29 548

RP	1.09 601	0.50 594	1.12 568	0.90 689	1.04 697	1.11 554	0.84 609	1.80 583	1.62 661	1.55 633	2.00 661	1.90 656	1.78 681	1.84 538	1.25 607	0.52 682	0.36 668	0.48 670	0.36 648	0.45 634	0.43 634

LL-Strereo	1.33 636	0.39 541	1.38 611	0.61 521	0.61 598	0.75 415	0.66 554	1.63 526	1.17 507	1.56 634	1.60 605	2.03 673	2.12 704	9.72 758	0.97 568	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.23 501	0.22 411	0.25 490

DisPM	0.66 414	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.35 369	0.62 330	0.45 393	1.02 313	0.99 394	1.56 634	1.10 405	0.80 362	0.59 350	2.37 590	0.41 300	0.23 457	0.14 293	0.23 431	0.21 447	0.20 334	0.25 490

DSFCA	0.93 552	0.34 492	1.06 549	0.52 373	0.65 610	1.55 630	0.93 636	1.49 480	1.19 524	1.56 634	1.15 438	1.50 596	0.96 539	3.07 627	1.02 575	0.30 584	0.26 597	0.25 497	0.25 531	0.28 526	0.24 475

AF-Net	1.13 611	0.52 601	1.33 606	0.86 674	0.91 683	1.38 608	0.71 572	2.16 672	1.62 661	1.56 634	2.40 683	1.99 668	1.65 670	1.81 537	1.48 647	0.48 674	0.28 613	0.49 672	0.33 631	0.39 605	0.32 579

Wz-Net-TNSev	1.88 686	2.08 746	7.66 730	0.67 585	0.64 608	2.42 696	1.83 715	2.33 696	1.74 675	1.57 638	1.56 595	2.58 695	1.90 692	4.86 667	3.12 700	0.39 642	0.37 670	0.33 603	0.37 652	0.53 661	0.58 675

ADCRef	1.35 638	0.55 613	2.37 689	0.72 623	0.77 654	1.94 671	0.78 590	1.91 616	1.27 567	1.57 638	1.59 604	1.36 564	1.41 644	1.54 482	7.53 734	0.23 457	0.20 502	0.32 594	0.30 605	0.29 537	0.29 548

OMP-Stereo	0.94 554	0.33 467	0.72 358	0.90 689	0.31 287	0.49 186	0.36 240	1.16 380	1.06 430	1.58 640	1.12 418	1.46 587	0.69 402	6.94 717	0.49 383	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.18 328	0.20 334	0.14 147

ISRNet	0.80 501	0.33 467	1.07 554	0.81 655	0.66 615	0.60 314	0.34 212	1.19 403	1.13 479	1.59 641	1.53 584	1.35 563	0.77 437	1.27 405	0.94 559	0.39 642	0.34 651	0.43 658	0.38 654	0.34 578	0.49 654

MultiAttention	4.51 737	0.33 467	0.82 433	0.73 631	0.45 498	30.98 780	4.50 755	2.18 680	1.40 629	1.61 642	2.41 684	2.43 691	0.70 408	38.42 785	1.36 624	0.22 429	0.15 359	0.29 559	0.30 605	0.47 642	0.43 634

R-Stereo Train	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274

RAFT-Stereo	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 568	0.47 579	1.70 652	0.76 642	0.94 688	1.51 626	0.91 630	1.92 619	1.32 591	1.61 642	1.13 424	1.47 592	0.97 542	1.75 526	1.46 645	0.28 567	0.23 570	0.29 559	0.27 562	0.35 581	0.27 526

KYRaft	0.75 476	0.28 329	0.62 283	0.56 453	0.29 230	0.67 371	0.86 617	0.94 270	0.84 325	1.62 646	2.21 674	1.16 513	1.02 569	1.57 491	0.40 290	0.20 359	0.13 221	0.22 390	0.28 583	0.20 334	1.02 711

ARAFT	0.77 484	0.36 522	1.49 638	0.51 351	0.31 287	0.90 487	0.82 605	1.90 612	1.06 430	1.62 646	1.24 474	1.02 463	0.64 382	1.84 538	0.50 390	0.18 252	0.14 293	0.28 548	0.27 562	0.17 176	0.16 239

YMNet	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

YMNet_1	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

DLCB_ROB	0.86 534	0.40 548	0.78 419	0.68 601	0.54 560	1.11 554	0.84 609	1.49 480	1.23 546	1.64 650	1.65 618	1.70 632	0.91 509	1.70 518	1.05 577	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.27 562	0.27 506	0.24 475

w-ln-seven-2	1.18 621	0.61 639	4.25 712	0.68 601	0.61 598	1.20 578	0.93 636	1.63 526	1.35 607	1.66 651	1.53 584	1.47 592	1.37 642	3.00 624	1.74 660	0.25 510	0.24 580	0.29 559	0.26 549	0.33 574	0.28 540

PSM-AAD	0.79 498	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.28 205	0.77 430	1.24 677	0.99 299	0.91 351	1.66 651	1.57 599	0.81 369	2.19 707	1.65 506	0.44 328	0.19 310	0.14 293	0.38 637	0.32 621	0.21 382	0.70 694

MADNet+	2.69 718	3.22 757	11.53 744	1.44 725	1.12 705	3.19 719	1.81 713	2.85 720	2.37 705	1.68 653	2.07 668	2.85 704	2.18 706	7.41 726	5.23 724	0.79 713	0.76 729	0.69 707	0.65 708	0.98 705	0.95 708

IIG-Stereo	0.96 558	0.31 424	0.72 358	0.88 683	0.33 337	0.61 320	0.26 101	1.19 403	1.03 413	1.69 654	1.37 533	1.46 587	0.75 425	6.96 719	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.23 431	0.18 328	0.20 334	0.14 147

2222	1.81 681	0.69 654	3.87 710	0.95 698	0.74 640	2.06 679	2.60 741	1.93 624	1.53 653	1.70 655	2.79 697	5.05 736	1.61 666	4.13 652	3.67 710	0.60 698	0.34 651	0.57 697	0.42 665	0.60 676	0.37 607

edge stereo	1.11 606	0.50 594	1.30 599	0.71 619	0.65 610	1.14 560	0.75 582	1.93 624	1.37 615	1.71 656	1.83 643	2.54 694	1.44 648	2.43 594	1.23 605	0.42 654	0.41 684	0.54 686	0.35 644	0.42 618	0.46 643

stereogan	1.15 617	0.42 559	1.40 612	0.86 674	0.84 671	2.38 695	0.71 572	1.88 606	1.73 673	1.72 657	1.94 657	2.31 684	1.29 628	2.07 562	1.08 583	0.36 629	0.35 663	0.39 646	0.31 613	0.51 656	0.46 643

Hybrid-DGEV-03	0.65 404	0.26 264	0.56 240	0.53 395	0.36 387	0.73 404	0.39 291	0.89 240	1.15 494	1.73 658	2.52 690	0.84 390	0.56 325	0.97 308	0.44 328	0.18 252	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.14 147

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 679	0.87 679	3.56 706	0.80 652	0.75 650	3.72 726	2.44 740	1.82 587	1.82 681	1.74 659	1.91 654	1.92 660	1.26 624	7.69 737	1.28 613	0.45 666	0.47 701	0.52 678	0.77 716	0.50 651	0.50 657

FTStereo	0.91 547	0.26 264	0.56 240	0.54 412	0.33 337	0.66 365	1.87 718	1.00 303	0.75 286	1.75 660	4.15 718	1.04 472	1.65 670	1.57 491	0.46 358	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.21 447	0.18 228	0.63 684

FAT-Stereo	1.07 594	0.41 555	1.32 603	0.72 623	0.58 584	1.08 546	0.89 624	1.96 630	1.65 664	1.75 660	1.98 658	2.03 673	1.48 654	2.02 557	1.18 603	0.42 654	0.35 663	0.34 613	0.29 596	0.35 581	0.53 664

FBW_ROB	1.71 677	0.62 643	1.45 629	0.67 585	0.61 598	1.81 659	1.08 662	2.52 711	1.70 669	1.77 662	1.73 630	1.98 667	1.25 622	12.57 766	1.84 665	0.34 618	0.37 670	0.56 694	0.38 654	0.45 634	0.43 634

DRaft	0.80 501	0.24 187	0.70 340	0.45 213	0.30 257	0.97 518	0.53 469	1.05 333	0.97 381	1.78 663	2.02 664	0.80 362	1.74 677	2.73 612	0.72 492	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.21 416

DANet	1.08 598	0.61 639	1.32 603	0.85 672	0.72 632	1.37 605	0.51 450	1.54 502	1.15 494	1.78 663	1.54 589	2.01 670	1.11 590	2.90 619	2.00 674	0.33 607	0.30 630	0.40 651	0.30 605	0.44 630	0.45 639
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 575	0.44 565	1.13 570	0.70 611	0.81 667	1.62 637	0.79 594	2.14 667	1.44 641	1.78 663	1.33 515	1.43 575	1.05 577	2.18 574	1.53 651	0.27 551	0.21 530	0.31 579	0.30 605	0.32 565	0.28 540

DCVSM-stereo	0.72 444	0.35 512	0.76 401	0.55 437	0.42 471	0.73 404	0.38 274	1.21 406	1.02 407	1.79 666	1.04 379	1.62 615	1.03 571	1.04 337	0.79 520	0.24 482	0.27 605	0.29 559	0.24 517	0.30 547	0.36 602

Wz-Net-MNSev	1.11 606	0.58 625	2.23 685	0.66 573	0.71 630	1.95 672	1.46 693	1.98 636	1.45 642	1.79 666	1.43 553	1.49 595	1.33 638	1.97 553	1.42 638	0.27 551	0.23 570	0.28 548	0.28 583	0.34 578	0.31 571

DAS	0.84 525	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.83 614	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

SepStereo	0.82 513	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.30 585	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

LALA_ROB	1.01 581	0.59 628	1.16 576	0.67 585	0.51 539	1.63 638	1.26 681	1.69 541	1.38 619	1.81 670	1.37 533	1.94 662	1.02 569	1.58 493	1.38 626	0.37 633	0.27 605	0.43 658	0.37 652	0.43 624	0.37 607

ACVNet_1	2.18 699	1.45 721	1.72 655	2.85 744	2.33 743	2.28 689	1.46 693	3.08 724	2.22 702	1.82 671	2.05 667	3.56 715	1.98 696	3.09 630	1.40 630	3.17 745	0.60 720	2.40 743	0.92 726	2.91 743	2.37 741

PASM	1.34 637	0.92 683	2.62 697	0.86 674	0.87 680	1.03 534	1.08 662	1.50 484	1.51 650	1.82 671	1.41 547	1.68 629	1.26 624	4.87 668	1.34 620	0.61 700	0.65 726	0.68 705	0.78 717	0.69 687	0.68 692

DStereoSA	4.44 736	0.92 683	6.79 728	1.58 728	2.54 746	2.29 690	14.04 767	2.33 696	2.31 704	1.85 673	10.58 760	1.32 555	13.05 763	7.07 720	11.18 756	0.67 709	1.97 756	0.88 714	3.29 758	1.69 722	2.44 744

XPNet_ROB	0.96 558	0.49 587	1.09 561	0.72 623	0.57 575	1.11 554	1.14 668	1.66 534	1.23 546	1.85 673	1.39 542	1.64 623	1.11 590	1.80 535	1.42 638	0.38 638	0.30 630	0.33 603	0.29 596	0.37 592	0.34 591

zh-sn7	1.76 680	1.38 714	6.58 727	0.74 635	0.72 632	1.78 655	1.31 684	1.88 606	1.56 658	1.86 675	2.47 688	1.81 645	2.08 703	5.12 673	3.80 712	0.32 598	0.32 644	0.32 594	0.32 621	0.44 630	0.40 618

XQC	1.37 641	0.87 679	2.56 695	0.84 667	0.69 627	1.83 662	0.89 624	2.07 658	1.88 684	1.88 676	1.53 584	1.91 657	1.55 661	2.85 616	3.05 698	0.48 674	0.29 625	0.44 662	0.39 656	0.69 687	0.60 681

ADCPNet	1.85 684	0.69 654	8.07 732	0.71 619	0.58 584	2.79 712	1.22 676	1.94 627	1.54 655	1.88 676	1.69 626	2.46 693	2.04 698	2.37 590	6.48 728	0.38 638	0.37 670	0.38 637	0.43 669	0.47 642	0.45 639

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 697	1.15 705	3.10 702	1.05 706	0.76 653	5.03 742	2.40 739	2.16 672	2.62 715	1.89 678	2.28 677	2.69 699	1.65 670	9.35 753	2.04 675	0.64 706	0.51 710	0.68 705	0.71 713	1.09 712	0.67 690

ADCL	1.72 678	0.57 622	3.66 707	0.67 585	0.61 598	2.61 705	1.85 716	1.96 630	1.67 666	1.90 679	1.83 643	2.06 676	1.90 692	2.13 567	9.15 744	0.26 535	0.24 580	0.34 613	0.32 621	0.38 601	0.35 596

ETE_ROB	0.96 558	0.64 646	1.16 576	0.69 605	0.48 516	1.14 560	1.13 667	1.77 570	1.19 524	1.91 680	1.45 561	1.73 635	1.05 577	1.60 497	1.14 595	0.32 598	0.26 597	0.38 637	0.34 638	0.39 605	0.41 623

NVStereoNet_ROB	1.88 686	1.07 696	1.45 629	1.07 709	1.17 712	1.47 622	1.48 695	1.89 609	1.93 690	1.94 681	4.67 726	3.08 710	1.80 683	6.51 707	1.65 656	1.06 724	0.86 738	1.08 725	1.32 738	0.93 702	1.26 721
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 655	0.84 674	3.42 705	0.87 681	0.66 615	2.56 701	0.95 641	2.36 700	1.70 669	1.98 682	1.86 648	2.45 692	1.79 682	2.95 620	2.58 690	0.52 682	0.48 703	0.55 691	0.59 704	0.59 672	0.61 682

w-ln-seven	1.38 643	0.70 658	3.91 711	0.75 639	0.72 632	2.69 708	0.95 641	2.02 648	1.99 692	1.99 683	1.73 630	1.82 648	1.17 601	2.45 595	2.84 695	0.28 567	0.25 590	0.31 579	0.30 605	0.41 612	0.33 585

GrayStereo	0.82 513	0.26 264	0.58 262	0.63 543	0.37 409	0.76 423	1.86 717	1.11 366	0.87 334	1.99 683	1.89 652	1.08 481	1.82 686	1.39 448	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.21 447	0.18 228	0.39 617

psmorigin	1.52 655	0.69 654	10.52 742	0.68 601	0.59 592	1.13 558	0.70 570	1.57 510	1.19 524	1.99 683	1.79 639	2.26 681	1.47 653	2.09 564	1.36 624	0.39 642	0.40 681	0.34 613	0.33 631	0.43 624	0.56 670

CBMV	0.95 557	0.44 565	0.66 312	0.53 395	0.35 369	1.53 628	1.63 708	1.69 541	1.42 638	2.00 686	1.60 605	1.43 575	1.17 601	1.59 496	0.99 572	0.34 618	0.34 651	0.39 646	0.33 631	0.33 574	0.32 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 588	0.24 187	0.67 318	0.49 306	0.28 205	0.81 459	0.33 197	0.83 216	1.08 442	2.05 687	4.65 725	1.04 472	0.57 338	5.98 699	0.50 390	0.18 252	0.13 221	0.26 516	0.20 400	0.16 128	0.17 274

WZ-Net	1.95 690	0.95 686	10.10 738	0.86 674	0.78 657	1.69 643	1.60 706	2.20 684	1.98 691	2.08 688	1.93 655	2.30 683	1.97 695	5.30 676	3.17 703	0.34 618	0.26 597	0.29 559	0.31 613	0.51 656	0.47 647

NaN_ROB	1.13 611	0.55 613	1.15 575	0.64 552	0.48 516	1.61 636	2.03 727	1.72 549	1.48 645	2.09 689	1.27 488	1.40 570	1.08 585	3.94 647	1.30 615	0.28 567	0.34 651	0.28 548	0.28 583	0.30 547	0.33 585

SGM-Forest	1.24 624	0.38 536	0.60 272	0.52 373	0.37 409	1.56 631	1.30 683	1.65 529	1.36 611	2.11 690	1.79 639	1.63 620	0.93 521	7.48 729	0.95 563	0.36 629	0.37 670	0.39 646	0.34 638	0.37 592	0.32 579
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 712	1.41 718	2.04 673	2.62 741	2.24 738	2.63 707	1.88 719	3.31 726	3.01 722	2.19 691	3.45 709	4.62 725	2.04 698	4.50 660	1.47 646	2.55 740	0.64 723	2.22 736	0.84 721	2.69 735	2.29 739

RTSC	1.29 628	0.73 661	2.44 690	0.83 666	0.57 575	1.85 664	0.65 548	1.88 606	2.00 693	2.20 692	1.66 621	1.60 613	1.26 624	2.33 587	3.92 713	0.32 598	0.23 570	0.27 533	0.29 596	0.37 592	0.37 607

test_sample8	2.19 700	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.82 587	1.15 494	2.26 693	1.30 499	4.94 732	2.52 718	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

MFMNet_re	1.40 646	1.14 704	1.68 650	1.39 722	1.07 698	1.48 623	1.43 690	1.87 603	1.82 681	2.26 693	2.19 673	1.51 598	1.86 688	1.52 476	1.25 607	0.93 717	0.83 732	0.84 712	0.80 718	0.99 707	1.05 715

PWC_ROB	1.24 624	0.76 668	2.46 691	0.72 623	0.78 657	1.15 567	0.49 438	1.75 559	1.92 688	2.31 695	3.07 702	1.59 611	1.40 643	2.46 598	2.10 679	0.33 607	0.22 552	0.35 622	0.24 517	0.38 601	0.41 623

IMH-64-1	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 748

IMH-64	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 748

LVE	3.31 730	1.67 731	1.64 647	2.85 744	2.42 744	3.20 720	2.26 735	4.78 743	5.05 749	2.35 698	6.91 742	6.02 739	2.37 712	9.15 749	2.17 683	3.19 747	1.08 749	2.38 741	1.47 745	2.81 738	2.40 743

CSAN	1.41 647	0.59 628	1.26 593	0.70 611	0.50 527	1.76 650	1.78 711	1.77 570	1.90 687	2.35 698	2.32 678	1.92 660	1.94 694	5.56 687	1.49 648	0.43 660	0.35 663	0.40 651	0.41 662	0.43 624	0.41 623

WAO-6	2.81 723	1.60 729	1.46 631	2.36 738	2.28 740	3.55 724	2.29 736	4.21 738	4.56 746	2.36 700	4.51 720	4.88 731	2.66 720	4.60 661	4.07 716	1.72 731	1.15 750	2.31 738	1.46 744	2.31 728	1.85 732

SANet	1.88 686	0.57 622	2.18 683	0.63 543	0.40 454	2.80 713	1.57 704	2.39 704	5.88 753	2.36 700	3.57 711	3.72 719	2.97 724	4.74 664	1.76 661	0.34 618	0.30 630	0.32 594	0.29 596	0.48 647	0.37 607

SHD	1.31 632	0.71 660	2.34 688	0.86 674	0.75 650	1.77 653	0.65 548	2.22 685	2.50 712	2.40 702	1.71 628	1.91 657	1.60 665	1.93 549	2.37 687	0.38 638	0.31 636	0.38 637	0.40 660	0.48 647	0.50 657

zh-mn7	1.70 674	1.21 708	8.30 735	0.69 605	0.53 556	1.45 621	0.84 609	1.70 546	2.09 698	2.41 703	2.67 694	1.68 629	1.23 618	4.49 658	2.87 696	0.30 584	0.26 597	0.27 533	0.27 562	0.31 556	0.35 596

AnyNet_C32	1.96 691	1.10 698	5.17 720	0.90 689	1.11 703	2.12 684	2.37 738	1.85 597	1.48 645	2.45 704	1.70 627	2.05 675	1.64 669	2.50 602	10.28 750	0.37 633	0.34 651	0.35 622	0.41 662	0.49 650	0.54 666

DispFullNet	2.34 707	2.85 754	3.66 707	3.08 750	2.27 739	1.97 673	0.67 558	2.00 640	1.70 669	2.52 705	2.00 661	2.23 679	5.86 745	3.44 641	1.58 652	1.01 719	0.32 644	2.64 748	1.94 751	2.85 741	2.24 738

AnyNet_C01	2.26 702	1.78 733	10.22 740	0.93 695	0.74 640	2.92 715	2.20 733	2.29 694	1.80 679	2.53 706	2.41 684	2.71 700	1.73 676	3.41 638	6.72 731	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.42 665	0.67 685	0.63 684

RTS	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

RTSA	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

pmcnn	2.37 708	0.42 559	2.71 699	0.63 543	0.43 482	1.54 629	1.19 674	2.01 644	1.53 653	2.64 709	7.60 747	18.07 769	1.45 650	3.44 641	2.78 694	0.18 252	0.15 359	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 305

IMH	3.21 729	1.85 738	1.48 636	3.25 751	2.69 749	4.07 733	2.02 726	4.41 740	3.80 737	2.72 710	7.11 745	4.75 728	2.92 723	5.92 696	2.55 689	3.85 758	0.88 739	2.78 751	1.36 741	3.19 747	2.59 747

JetBlue	3.97 732	2.01 741	10.19 739	1.38 721	2.84 751	10.53 752	9.54 757	3.60 732	2.41 707	2.73 711	3.39 708	4.54 724	4.31 739	7.85 741	6.84 732	0.88 715	0.93 742	0.89 715	0.91 725	1.74 723	1.91 733

SAMSARA	1.55 657	0.84 674	2.61 696	1.22 716	1.07 698	2.50 699	1.93 722	2.05 652	1.89 685	2.75 712	1.66 621	2.81 702	1.69 675	3.08 629	1.97 673	0.46 672	0.51 710	0.42 656	0.46 676	0.58 670	0.59 678

Dean	2.91 726	1.53 727	2.07 674	2.96 749	2.51 745	3.15 718	2.14 731	4.75 742	4.41 745	2.76 713	6.10 739	5.53 737	2.37 712	2.97 622	1.92 670	3.18 746	0.85 736	2.51 746	1.04 735	2.88 742	2.47 745

G-Net	1.66 669	0.63 644	1.56 642	1.11 711	0.74 640	2.98 717	0.91 630	1.55 506	1.22 543	2.76 713	8.18 753	2.32 685	2.53 719	1.92 546	1.87 666	0.48 674	0.44 691	0.45 663	0.31 613	0.60 676	0.57 674

ADCS	2.25 701	0.99 691	5.55 721	0.81 655	0.74 640	2.19 686	1.80 712	2.27 691	2.14 699	2.80 715	2.13 671	2.40 689	2.03 697	2.64 609	13.69 759	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.45 673	0.58 670	0.56 670

ADCMid	1.89 689	0.73 661	5.06 718	0.72 623	0.67 619	2.00 676	1.14 668	1.97 634	1.48 645	2.86 716	1.81 642	2.37 687	2.05 700	2.24 579	10.39 754	0.33 607	0.31 636	0.39 646	0.43 669	0.50 651	0.44 637

WAO-7	2.66 715	1.40 717	1.73 657	1.39 722	1.17 712	3.93 730	1.94 723	4.11 737	3.88 739	2.92 717	5.50 730	4.18 723	3.00 726	7.63 736	3.71 711	1.13 727	1.00 744	1.17 726	1.13 737	1.18 716	1.09 717

FADE		4.78 759		1.89 732	1.92 733			5.58 746	5.04 748	2.92 717		4.13 722		10.23 762		188.09 804	2.77 763	123.78 801	127.92 801	1.06 711	1.10 718

tt	6.58 747	0.26 264	6.10 725	3.77 758	2.16 734	11.55 754	19.63 771	13.33 764	5.74 752	2.96 719	2.65 693	4.97 734	6.33 750	3.81 645	7.24 733	9.15 771	11.32 780	5.89 771	6.24 772	6.03 761	2.55 746

LSM	6.33 745	1.10 698	13.19 746	1.41 724	68.17 793	1.64 640	1.90 720	1.92 619	2.46 708	2.99 720	3.11 703	1.88 652	1.80 683	2.61 607	2.06 677	0.41 650	0.58 719	0.50 673	0.57 700	0.64 680	17.66 781

KSHMR	8.75 753	2.06 745	2.11 678	3.53 756	3.11 753	4.13 735	2.69 742	5.60 747	61.37 802	3.00 721	55.83 799	4.98 735	2.45 716	4.49 658	2.61 693	3.46 751	1.55 754	3.14 755	1.94 751	3.72 752	3.18 753

PVD	1.70 674	0.84 674	2.26 686	0.94 697	0.83 670	2.48 698	0.97 644	2.59 715	3.35 727	3.01 722	2.77 696	2.34 686	2.47 717	2.67 610	3.14 701	0.47 673	0.45 695	0.59 700	0.48 682	0.59 672	0.75 699

PWCK	2.88 725	2.05 744	5.72 723	2.08 733	1.11 703	3.55 724	3.90 751	2.86 721	3.54 732	3.03 723	3.63 712	3.10 711	2.31 711	8.15 745	3.09 699	2.12 735	0.91 741	1.75 731	0.98 732	2.57 734	1.18 720

SPS-STEREO	1.67 670	1.04 695	1.23 585	1.21 715	1.13 708	1.82 661	1.11 664	2.16 672	1.52 651	3.07 724	2.32 678	2.82 703	1.80 683	4.11 651	2.04 675	1.03 722	0.99 743	0.97 718	0.94 728	1.03 710	1.02 711
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 728	1.66 730	1.81 661	2.43 739	2.32 742	5.80 745	1.58 705	3.52 730	4.70 747	3.09 725	8.22 754	4.76 729	3.36 729	6.52 708	2.29 686	2.33 737	0.61 721	1.91 734	1.05 736	2.44 731	2.34 740

AANet	1.64 667	1.27 713	5.08 719	0.67 585	0.65 610	1.41 617	0.84 609	1.92 619	2.90 721	3.11 726	3.20 705	2.91 706	2.06 701	2.49 601	2.10 679	0.42 654	0.29 625	0.34 613	0.30 605	0.45 634	0.45 639

mmmmmm	2.28 704	0.90 682	4.87 716	0.95 698	0.77 654	4.11 734	1.92 721	2.28 692	4.17 743	3.33 727	3.56 710	3.40 714	2.38 714	3.95 648	4.88 720	0.55 691	0.53 712	0.90 717	0.80 718	0.81 694	0.58 675

DStereoFS	3.67 731	1.49 725	2.18 683	1.32 719	1.32 722	4.41 737	1.26 681	3.75 734	9.27 758	3.36 728	6.80 741	4.81 730	13.54 765	6.95 718	4.76 719	0.73 712	0.69 727	1.17 726	2.40 757	1.27 719	1.95 735

1111	3.02 727	0.74 664	9.12 737	0.87 681	0.91 683	3.30 723	4.31 753	2.81 718	2.28 703	3.44 729	3.80 714	3.98 721	4.35 741	8.06 742	8.88 743	0.48 674	0.42 686	0.53 684	0.46 676	0.93 702	0.79 701

aanetorigin	1.23 623	0.79 670	2.78 701	0.70 611	0.79 660	0.99 524	1.06 660	1.06 347	1.37 615	3.52 730	2.61 692	1.72 634	1.63 668	1.99 554	1.78 662	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.25 531	0.38 601	0.45 639

nnnnnnn	2.69 718	0.79 670	6.98 729	1.03 705	0.96 691	2.60 702	1.44 691	2.53 712	3.17 725	3.58 731	5.81 732	6.25 740	3.67 734	5.65 690	4.98 721	0.65 707	0.64 723	0.78 708	0.75 714	0.83 695	0.75 699

SGM_RVC	1.68 672	0.36 522	0.61 277	0.59 493	0.29 230	2.25 688	1.18 673	2.38 703	1.68 668	3.60 732	2.67 694	3.69 718	2.42 715	8.13 743	1.90 669	0.31 591	0.31 636	0.30 573	0.28 583	0.30 547	0.29 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 741	2.33 749	5.55 721	3.94 761	3.51 757	5.20 743	2.72 744	5.61 748	16.52 772	3.84 733	4.60 722	9.21 750	5.89 746	5.90 695	8.66 742	3.75 754	1.34 751	3.18 756	1.88 749	4.33 759	3.61 756

WAO-8	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 750	16.46 770	3.94 734	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 729

Venus	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 750	16.46 770	3.94 734	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 729

UNDER WATER-64	5.27 742	2.32 748	8.78 736	3.93 760	3.54 758	7.61 746	3.03 748	5.84 749	14.19 763	4.04 736	4.04 717	9.39 751	6.26 748	5.93 697	8.48 741	3.60 753	1.51 753	3.13 754	1.88 749	4.29 758	3.61 756

WCMA_ROB	1.84 683	0.47 579	1.31 600	0.69 605	0.57 575	2.11 683	1.14 668	1.87 603	1.73 673	4.04 736	6.43 740	5.62 738	3.61 732	2.59 605	1.94 671	0.52 682	0.44 691	0.39 646	0.42 665	0.48 647	0.47 647

ktn	4.70 739	2.38 750	2.12 679	3.76 757	3.24 754	4.85 740	2.95 747	5.52 745	7.37 757	4.07 738	19.32 773	7.46 744	3.47 730	7.39 725	2.95 697	4.04 759	1.85 755	3.26 757	2.22 755	3.08 744	2.65 750

notaker	3.98 733	2.40 751	2.68 698	3.82 759	3.27 756	3.97 732	2.14 731	4.78 743	3.45 730	4.12 739	6.94 743	7.65 746	3.26 728	7.82 740	5.30 725	4.04 759	1.41 752	3.36 758	2.10 754	3.88 753	3.31 754

MSMD_ROB	1.99 694	0.59 628	0.89 478	0.70 611	0.61 598	3.95 731	0.94 639	1.80 583	1.79 678	4.41 740	4.43 719	8.17 748	3.66 733	3.40 637	1.33 618	0.52 682	0.48 703	0.54 686	0.58 701	0.53 661	0.50 657

JetRed	6.91 748	8.80 763	25.96 774	2.85 744	3.25 755	13.98 760	11.87 764	6.25 752	4.28 744	4.45 741	4.56 721	6.69 741	5.46 744	7.46 728	14.05 760	2.59 741	3.31 765	2.59 747	2.29 756	4.20 756	3.36 755

MDST_ROB	1.67 670	0.34 492	1.58 645	0.92 694	0.58 584	4.26 736	1.11 664	2.83 719	1.41 635	4.49 742	2.55 691	1.45 583	0.97 542	7.79 739	1.17 600	0.31 591	0.25 590	0.37 633	0.33 631	0.31 556	0.30 561

ELAS_RVC	2.48 713	0.74 664	1.90 667	1.05 706	0.92 686	2.76 710	4.01 752	2.76 717	4.11 741	4.69 743	4.63 723	4.62 725	5.96 747	3.97 649	3.96 715	0.63 705	0.53 712	0.56 694	0.52 695	0.64 680	0.63 684
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 760	1.47 723	177.42 802	0.67 585	0.53 556	1.58 633	1.16 671	1.90 612	3.37 728	4.71 744	3.38 707	3.10 711	2.69 721	3.13 631	3.58 708	0.25 510	0.23 570	0.33 603	0.27 562	0.83 695	0.81 702

EDNetEfficient	2.37 708	1.10 698	8.08 733	0.74 635	0.71 630	0.98 523	1.56 701	1.46 474	4.06 740	4.90 745	2.82 698	2.25 680	3.48 731	2.95 620	9.97 745	0.26 535	0.24 580	0.26 516	0.30 605	0.68 686	0.61 682

MADNet++	5.01 740	3.14 755	4.91 717	4.55 763	3.94 760	5.20 743	4.41 754	4.40 739	4.13 742	4.95 746	6.08 738	4.74 727	5.37 743	9.40 754	10.67 755	4.65 761	4.15 768	3.97 760	3.34 760	4.09 755	4.08 760

TorneroNet-64	5.30 743	2.03 742	1.74 658	3.43 754	2.81 750	10.09 750	2.12 730	9.10 758	17.12 775	4.96 747	9.27 757	10.72 757	3.70 735	9.20 750	4.55 718	3.31 749	0.84 733	2.88 752	1.55 746	3.49 750	3.04 751

ELAS	2.37 708	0.74 664	1.54 640	0.99 701	0.92 686	4.78 739	2.33 737	3.33 727	3.37 728	5.05 748	4.77 727	3.67 717	4.53 742	3.42 639	4.50 717	0.62 701	0.53 712	0.55 691	0.53 696	0.63 678	0.64 688
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 755	11.40 767	14.84 749	20.96 774	18.45 766	13.80 759	10.76 763	15.78 765	3.53 731	5.20 749	5.52 731	16.26 765	12.61 758	7.51 730	10.15 746	7.43 766	2.37 757	4.31 762	3.43 761	11.36 769	10.61 766

noway4	10.57 760	11.82 768	15.74 754	21.37 777	19.02 769	14.35 766	10.72 762	15.85 767	3.82 738	5.34 750	5.85 733	16.62 767	12.73 761	7.51 730	10.29 751	7.45 769	2.57 762	4.33 765	3.51 763	11.47 773	11.08 771

noway1	10.55 758	11.90 770	15.90 755	21.17 775	19.04 771	14.32 764	10.58 759	16.25 770	3.67 735	5.37 751	5.92 736	16.18 763	12.57 756	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 769

zzzz4	10.56 759	11.89 769	15.95 756	21.17 775	19.03 770	14.33 765	10.58 759	16.24 769	3.67 735	5.38 752	5.93 737	16.23 764	12.58 757	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 769

noway2	10.40 757	10.97 764	15.08 751	20.56 771	18.94 767	14.22 763	10.66 761	15.84 766	3.63 734	5.40 753	5.90 735	16.26 765	12.75 762	7.52 732	10.27 748	7.37 765	2.47 759	4.33 765	3.54 767	11.37 770	10.96 768

FCDSN-DC	2.32 706	0.63 644	0.81 429	0.84 667	0.75 650	2.23 687	0.94 639	2.09 661	1.80 679	5.45 754	7.72 750	7.77 747	6.93 752	3.39 636	1.80 663	0.52 682	0.48 703	0.52 678	0.51 693	0.57 668	0.58 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
noway3	10.35 756	11.00 766	15.02 750	20.39 770	18.94 767	14.12 761	10.56 758	15.98 768	3.54 732	5.46 755	5.85 733	16.09 762	12.69 760	7.52 732	10.27 748	7.32 764	2.42 758	4.36 767	3.53 766	11.32 768	10.69 767

SGM+DAISY	2.41 711	1.07 696	2.14 680	1.18 714	1.10 701	2.14 685	1.36 687	1.96 630	1.66 665	5.46 755	7.07 744	4.95 733	4.32 740	5.50 684	2.26 684	1.04 723	1.02 746	0.99 721	0.97 730	1.02 708	1.04 713

FC-DCNN	2.72 722	0.59 628	0.86 450	0.73 631	0.57 575	2.91 714	1.04 656	3.01 723	2.60 713	6.83 757	7.64 748	9.92 752	6.33 750	5.21 674	3.14 701	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

FC-DCNN v2	2.81 723	0.59 628	0.85 444	0.73 631	0.57 575	2.97 716	1.05 658	3.39 729	2.61 714	6.98 758	7.67 749	10.38 755	6.31 749	5.75 693	3.37 707	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

DGTPSM_ROB	13.01 766	8.23 761	21.87 764	9.51 765	18.10 764	11.56 755	32.01 778	10.63 760	16.20 768	7.03 759	19.48 774	10.15 753	16.66 769	9.83 760	22.42 771	4.75 762	8.68 772	5.37 768	10.25 777	6.16 762	11.36 772

DPSMNet_ROB	13.02 767	8.23 761	21.91 765	9.53 766	18.11 765	11.56 755	32.02 779	10.64 761	16.23 769	7.05 760	19.49 775	10.16 754	16.66 769	9.85 761	22.43 772	4.77 763	8.68 772	5.38 769	10.26 778	6.17 763	11.36 772

TorneroNet	10.70 762	2.03 742	1.82 663	3.43 754	3.01 752	43.83 784	2.22 734	8.87 757	67.47 803	7.17 761	27.36 777	10.68 756	3.85 738	8.67 747	7.65 738	3.59 752	0.88 739	3.04 753	1.57 747	3.71 751	3.17 752

MeshStereo	2.26 702	0.56 618	0.92 491	0.61 521	0.49 520	2.60 702	1.02 654	3.18 725	2.05 696	7.40 762	4.98 729	7.58 745	2.98 725	6.37 704	1.96 672	0.43 660	0.43 688	0.45 663	0.39 656	0.43 624	0.42 627
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
fsdfsdds	4.69 738	0.92 683	3.39 704	1.17 713	1.02 695	10.40 751	3.81 750	6.28 753	7.20 756	8.04 763	12.16 763	14.15 759	8.24 754	6.36 703	5.03 722	0.52 682	0.48 703	0.85 713	0.65 708	1.65 721	1.48 727

MANE	6.19 744	0.59 628	1.03 539	0.93 695	1.22 717	13.38 757	2.69 742	12.81 763	17.94 776	8.21 764	10.82 761	14.72 760	11.68 755	11.39 765	11.90 757	0.59 697	0.50 709	0.52 678	1.76 748	0.55 665	0.54 666

USTest	14.33 768	14.94 772	21.04 763	17.44 768	16.05 763	23.26 768	33.84 780	21.73 772	11.80 762	9.36 765	10.14 758	15.97 761	13.20 764	17.28 770	22.43 772	3.78 757	5.01 769	6.17 772	6.16 771	9.25 767	7.72 765

ASD4	15.85 769	10.99 765	19.63 760	10.21 767	11.70 762	19.24 767	31.10 777	19.35 771	10.68 760	11.14 766	10.18 759	12.59 758	12.64 759	14.74 768	24.83 775	12.93 779	9.94 779	26.83 787	19.40 781	16.23 778	12.70 779

SGM-ForestM	6.52 746	0.38 536	1.26 593	0.63 543	0.35 369	13.59 758	5.32 756	6.32 754	6.70 755	11.14 766	9.18 756	22.51 780	13.93 767	16.89 769	20.07 768	0.36 629	0.37 670	0.36 630	0.35 644	0.36 588	0.34 591

iinet-test	17.98 771	18.06 773	23.82 770	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 776	15.93 765	13.33 768	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 773	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 774

IINet	17.98 771	18.06 773	23.81 769	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 776	15.93 765	13.33 768	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 773	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 774

TARStereo	7.64 750	0.55 613	10.78 743	0.89 687	1.14 709	14.12 761	16.70 768	12.14 762	14.87 764	13.67 770	15.71 769	19.03 770	13.57 766	8.77 748	6.66 730	0.51 680	0.45 695	0.50 673	0.51 693	1.14 713	1.12 719

DPSM_ROB	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 778	16.85 773	14.14 771	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 776	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 777

DPSM	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 778	16.85 773	14.14 771	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 776	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 777

Anonymous_1	43.04 791	18.73 775	24.79 771	21.81 778	46.26 789	27.80 771	37.60 783	28.08 780	16.14 767	14.66 773	14.30 766	20.65 773	17.88 773	21.56 775	25.94 779	117.93 802	8.92 776	100.65 798	126.50 800	158.64 804	12.08 776

DPSimNet_ROB	11.20 764	4.98 760	35.43 779	2.90 747	4.52 761	7.89 747	17.09 769	4.66 741	6.06 754	14.89 774	10.93 762	17.29 768	36.81 786	13.18 767	15.68 764	2.86 742	6.29 771	5.75 770	5.09 770	3.91 754	7.70 764

light-stereo	12.42 765	1.45 721	18.02 758	17.94 769	23.64 777	11.13 753	0.82 605	9.91 759	5.73 751	15.42 775	42.83 790	55.24 795	1.88 689	28.77 783	2.26 684	1.61 730	3.00 764	0.78 708	0.93 727	3.48 749	3.62 758

xxxxx1	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 783	25.60 778	17.75 776	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 779	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 801

tt_ll	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 783	25.60 778	17.75 776	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 779	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 801

ff	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 783	25.60 778	17.75 776	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 779	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 801

coex-ft	8.13 752	2.13 747	98.04 801	0.67 585	0.53 556	1.71 644	1.56 701	1.65 529	11.11 761	18.17 779	3.75 713	3.88 720	7.61 753	2.98 623	6.49 729	0.30 584	0.30 630	0.32 594	0.31 613	0.66 684	0.50 657

Selective-IGEV-i1pa	19.94 775	26.52 781	23.52 767	2.94 748	1.59 728	31.97 782	20.54 772	30.88 782	25.25 777	23.87 780	27.58 778	33.01 783	26.91 780	32.38 784	25.47 778	20.69 788	5.85 770	12.49 778	4.43 768	3.35 748	19.48 782

LE_ROB	8.05 751	0.37 529	23.53 768	0.74 635	0.33 337	2.77 711	2.87 746	3.71 733	27.24 781	25.39 781	8.87 755	8.46 749	26.71 779	6.65 710	21.99 770	0.21 397	0.19 481	0.20 305	0.21 447	0.25 478	0.22 439

LRCNet_RVC	22.74 776	32.10 782	21.97 766	29.84 781	26.23 778	4.42 738	0.81 603	22.66 773	2.02 694	26.93 782	29.26 780	23.06 781	15.59 768	23.84 778	18.88 767	31.75 791	19.90 792	34.65 791	32.13 792	30.54 789	28.32 790

UHP	17.70 770	0.98 690	28.07 778	1.23 717	1.64 729	29.27 775	18.20 770	33.51 787	47.04 797	27.38 783	39.32 789	28.10 782	34.64 781	19.10 772	21.07 769	0.62 701	0.40 681	0.56 694	0.46 676	7.45 765	14.94 780

fast-reg	37.99 780	38.31 784	50.02 785	45.00 791	43.04 788	57.29 793	76.35 791	53.18 790	33.49 784	28.15 784	29.55 784	41.27 787	35.82 783	42.63 788	52.86 789	19.57 780	18.63 785	20.88 779	20.79 782	28.20 781	24.79 783

FlowAnything	38.37 785	38.41 785	50.38 790	44.76 789	41.94 786	56.64 785	76.34 790	53.28 796	34.23 791	28.25 785	29.72 785	43.60 789	37.79 791	43.83 790	53.38 791	20.39 786	18.71 791	21.07 781	21.14 789	28.23 782	25.29 784

Hybrid-DGEV	38.35 784	38.46 788	50.28 786	44.82 790	41.90 785	56.66 786	76.35 791	53.24 792	33.80 788	28.29 786	29.84 786	43.58 788	37.86 792	43.84 793	53.39 792	20.34 784	18.69 786	21.06 780	21.00 783	28.25 784	25.34 785

RAFT-FEzeroshot	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 792	33.76 786	28.29 786	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 790	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 787

RAFT-FE	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 792	33.76 786	28.29 786	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 790	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 787

CasAABBNet	38.33 783	38.46 788	50.35 789	44.75 788	41.84 782	56.68 787	76.37 793	53.22 791	33.83 789	28.31 789	29.54 783	43.62 791	37.71 790	43.84 793	53.41 793	20.30 781	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.24 783	25.34 785

Selective-RAFT-Error	38.39 786	38.47 790	50.44 791	44.73 785	41.97 787	56.68 787	76.38 794	53.24 792	33.92 790	28.34 790	29.85 787	43.60 789	38.20 793	43.75 789	53.34 790	20.38 785	18.70 787	21.09 785	21.05 784	28.30 787	25.43 789

LSM0	42.82 790	38.75 791	50.81 792	47.07 792	109.38 803	57.00 791	76.02 789	53.74 797	33.71 785	29.02 791	30.41 788	43.87 794	37.22 787	43.91 795	53.54 796	20.52 787	18.62 784	21.10 786	21.11 788	28.41 788	42.22 793

HanzoNet	11.04 763	3.62 758	8.10 734	4.08 762	3.55 759	4.90 741	2.73 745	7.19 755	10.10 759	31.86 792	28.92 779	21.96 779	36.36 784	18.08 771	10.17 747	7.94 770	3.32 766	3.47 759	3.31 759	7.06 764	4.04 759

zzzz2	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 798	50.68 798	42.39 793	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 798	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 791

noway5	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 798	50.68 798	42.39 793	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 798	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 791

zzzzzz3	61.80 799	59.14 799	84.88 799	83.84 795	80.20 796	82.87 796	99.25 797	85.10 800	52.26 800	43.57 795	48.41 796	77.21 801	69.20 800	65.22 800	79.68 800	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 794

zzz1	61.79 798	59.16 800	84.91 800	83.86 796	80.22 797	82.74 795	99.25 797	85.15 801	52.28 801	43.59 796	48.47 797	77.02 800	69.19 799	65.23 801	79.63 799	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 794

HaxPig	38.92 787	41.40 792	41.64 780	29.95 782	32.27 779	28.90 774	27.60 774	29.73 781	37.71 792	43.82 797	43.87 791	33.17 784	35.56 782	41.53 786	40.37 787	43.94 797	47.51 801	45.82 794	47.08 796	42.38 790	44.15 797

AVERAGE_ROB	40.43 788	42.37 793	42.73 781	36.96 784	35.58 781	30.50 776	27.61 775	36.71 789	38.39 793	44.91 798	44.36 794	37.45 786	36.70 785	41.88 787	40.35 786	45.43 798	46.81 800	47.11 795	46.35 795	42.51 791	43.87 796

RSGM-EC	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 802	46.43 795	45.14 799	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 802	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 799

acva	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 802	46.43 795	45.14 799	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 802	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 799

MEDIAN_ROB	42.00 789	44.40 794	44.29 784	35.15 783	34.95 780	31.28 781	29.60 776	35.88 788	40.02 794	47.20 801	46.64 795	37.37 785	38.48 794	44.35 796	42.45 788	48.03 799	49.39 802	49.71 796	49.03 797	45.14 794	46.65 798

BEATNet-Init1	26.87 779	13.43 771	70.68 796	0.91 692	0.68 625	57.02 792	21.06 773	32.82 786	32.67 783	52.12 802	53.61 798	66.05 798	49.56 795	48.79 797	34.71 785	0.49 679	0.44 691	0.53 684	0.53 696	0.63 678	0.59 678

PML	51.67 792	36.25 783	13.28 747	7.46 764	20.81 774	108.69 801	232.22 804	8.72 756	27.82 782	87.01 803	269.67 804	69.67 799	61.95 798	24.76 782	14.20 761	9.74 775	3.40 767	9.62 773	4.70 769	18.74 779	4.72 763

Selective-IGEV-i16pa	97.29 802	136.83 803	17.95 757	1.52 727	1.00 694	188.16 803	3.63 749	183.02 805	169.43 805	88.01 804	178.60 802	119.35 804	191.45 804	226.33 805	135.51 801	131.38 803	17.89 783	32.25 790	3.46 762	2.02 727	117.94 804

test_example2	192.40 803	210.76 804	206.48 803	199.83 804	204.73 804	172.94 802	183.52 803	133.93 804	133.41 804	191.38 805	196.19 803	187.13 805	178.77 803	205.33 804	208.00 804	222.09 805	238.72 805	186.54 805	190.54 805	227.34 805	170.31 805

ccccc	497.63 804	492.34 805	595.97 804	530.87 805	530.37 805	478.08 804	442.62 805	491.76 806	343.70 806	448.18 806	520.80 805	476.12 806	550.57 805	541.64 806	605.32 805	663.49 806	459.54 806	353.94 806	309.79 806	586.66 806	530.90 806

Low-res two-view benchmark