Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 158	0.16 13	0.22 100	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 93	0.10 15	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.10 8	0.10 67

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.25 11	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

PointNet	0.20 32	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 155	0.23 134	0.25 11	0.27 81	0.15 2	0.24 71	0.28 141	0.17 27	0.34 106	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.17 17	0.18 17	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 54	0.17 27	0.22 1	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 53	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 62	0.20 81	0.23 3	0.20 35	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.20 158	0.20 30	0.19 34	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 141	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 164	0.21 95	0.25 8	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 55	0.68 680	0.39 290	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 17	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 110	0.30 52	0.18 7	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.08 1	0.16 343	0.09 6

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 17	0.30 30	0.24 52	0.17 11	0.20 22	0.28 141	0.16 20	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 62	0.14 2	0.32 77	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 255	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 134	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.30 30	0.25 68	0.18 13	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.33 96	0.21 66	0.13 126	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

BridgeDepth	0.21 55	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.14 7	0.40 318	0.27 216	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 19	0.28 141	0.29 224	0.32 77	0.20 35	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 17	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 32	0.18 45	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 140	0.15 11	0.27 119	0.17 7	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.32 77	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 53	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 41	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 32	0.18 200	0.22 3	0.25 1	0.20 158	0.23 56	0.23 134	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 120	0.12 1	0.22 110	0.24 4	0.26 217	0.12 65	0.14 432	0.18 379	0.27 624	0.17 385	0.19 479

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 158	0.29 155	0.18 17	0.35 69	0.27 81	0.19 20	0.21 33	0.19 32	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.19 20	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

SCION-M(vits-remse)	0.24 119	0.14 28	0.74 588	0.51 602	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.19 464	0.15 465	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 226	0.32 559	0.74 588	0.51 602	0.42 627	1.15 652	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-MonSter(vits)	0.46 436	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.88 477	1.07 618	0.20 23	1.06 551	0.73 479	0.56 473	0.76 519	1.14 665	0.19 464	0.15 465	0.33 644	0.34 661	0.25 566	0.24 564

monster-pro	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 93	0.16 106	0.45 376	0.35 187	0.17 46	0.33 227	0.27 216	0.38 95	0.26 76	0.20 23	0.24 71	0.21 54	0.35 303	0.46 236	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 90	0.23 134	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 32	0.18 45	0.30 52	0.21 66	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 80	0.32 47	0.28 95	0.20 23	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.31 64	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.20 32	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.36 77	0.26 76	0.20 23	0.23 54	0.27 134	0.16 20	0.30 52	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

111111	0.21 55	0.14 28	0.27 63	0.37 247	0.22 226	0.21 38	0.19 34	0.43 156	0.27 81	0.20 23	0.20 22	0.29 149	0.14 2	0.41 171	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.12 109	0.12 208

GREAT-IGEV	0.22 75	0.15 75	0.31 136	0.29 14	0.22 226	0.21 38	0.26 193	0.33 58	0.31 127	0.20 23	0.30 139	0.22 62	0.22 110	0.47 246	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.38 139	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

over-8	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.34 64	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

over-9	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.35 69	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 155	0.25 167	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 120	0.21 54	0.18 45	0.24 4	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

PhaseNet	0.25 142	0.16 106	0.31 136	0.35 187	0.22 226	0.33 227	0.22 100	0.45 171	0.33 149	0.21 36	0.28 120	0.38 233	0.23 126	0.42 185	0.28 261	0.13 126	0.10 99	0.15 232	0.15 329	0.13 162	0.12 208

LiteMatch*	0.20 32	0.14 28	0.31 136	0.31 58	0.23 281	0.24 70	0.21 80	0.31 38	0.30 116	0.21 36	0.19 19	0.24 98	0.19 66	0.31 64	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

LiteMatch	0.24 119	0.17 157	0.24 17	0.37 247	0.20 158	0.27 119	0.27 216	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.40 366	0.29 32	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.20 81	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 155	0.29 255	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 54	0.28 141	0.20 81	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 109	0.09 6

Test_v1	0.20 32	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 70	0.21 80	0.39 103	0.31 127	0.21 36	0.22 46	0.17 9	0.17 27	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 256	0.17 7	0.40 117	0.22 32	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.24 138	0.33 96	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.19 66	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LCMNet	0.21 55	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 158	0.26 101	0.19 34	0.38 95	0.43 246	0.21 36	0.21 33	0.27 134	0.17 27	0.36 121	0.23 134	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

AdaDepth	0.22 75	0.17 157	0.32 160	0.37 247	0.18 78	0.34 245	0.22 100	0.33 58	0.23 44	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.20 81	0.56 322	0.21 66	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.12 208

S2M2_XL	0.19 19	0.18 200	0.27 63	0.27 3	0.20 158	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 97	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 66	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.12 208
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LGtest1	0.19 19	0.14 28	0.29 94	0.34 140	0.16 32	0.26 101	0.17 7	0.32 47	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 79	0.20 81	0.32 77	0.20 35	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.11 145

IGEV-Stereo+	0.23 93	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 27	0.29 108	0.21 36	0.15 5	0.22 62	0.22 110	0.40 159	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.15 284	0.86 712

test410_97500	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.35 256	0.16 4	0.33 58	0.22 32	0.22 54	0.22 46	0.23 79	0.18 45	0.32 77	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.32 86	0.20 158	0.36 272	0.16 4	0.34 64	0.22 32	0.22 54	0.23 54	0.22 62	0.18 45	0.30 52	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

FAST (zero-shot)	0.28 192	0.18 200	0.46 393	0.51 602	0.57 682	0.18 21	0.25 167	0.54 238	0.22 32	0.22 54	0.31 153	0.27 134	0.25 151	0.42 185	0.24 154	0.21 513	0.18 547	0.15 232	0.17 428	0.14 216	0.17 423

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 319	0.10 1	0.23 134	0.26 19	0.30 116	0.22 54	0.27 106	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 35	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.13 162	0.10 67

aanet-new-78k	0.24 119	0.17 157	0.51 470	0.36 221	0.16 32	0.26 101	0.29 255	0.36 77	0.29 108	0.22 54	0.29 134	0.23 79	0.37 341	0.42 185	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 242	0.38 601	2.34 711	0.33 108	0.19 111	0.20 30	0.22 100	0.43 156	0.29 108	0.22 54	0.25 82	0.22 62	0.26 172	0.29 32	0.20 35	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

CSFM-Stereo	0.20 32	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 155	0.20 53	0.39 103	0.22 32	0.22 54	0.21 33	0.26 123	0.20 81	0.30 52	0.20 35	0.13 126	0.12 314	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.41 128	0.34 159	0.22 54	0.21 33	0.19 32	0.18 45	0.28 20	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.10 67

IGEV	0.20 32	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 158	0.23 56	0.19 34	0.40 117	0.29 108	0.22 54	0.34 172	0.20 41	0.15 8	0.31 64	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.10 67

IGEV-Stereo++	0.21 55	0.15 75	0.27 63	0.37 247	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.42 137	0.35 172	0.22 54	0.28 120	0.24 98	0.18 45	0.27 17	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

LACA_dic	0.18 8	0.20 300	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 17	0.25 11	0.20 27	0.23 64	0.17 15	0.20 41	0.16 20	0.32 77	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 416	0.10 67

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 93	0.20 300	0.31 136	0.37 247	0.19 111	0.28 142	0.22 100	0.33 58	0.26 76	0.23 64	0.29 134	0.23 79	0.18 45	0.39 147	0.28 261	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.12 208

over v1	0.21 55	0.19 248	0.26 48	0.35 187	0.13 1	0.35 256	0.20 53	0.31 38	0.16 9	0.23 64	0.23 54	0.25 113	0.27 188	0.41 171	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 208

Anonymus	0.24 119	0.14 28	0.29 94	0.37 247	0.23 281	0.30 175	0.22 100	0.39 103	0.32 141	0.23 64	0.20 22	0.38 233	0.26 172	0.45 217	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.12 109	0.13 260

CAR	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.23 64	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

aanet-new-70k	0.23 93	0.16 106	0.41 315	0.35 187	0.17 46	0.38 299	0.25 167	0.36 77	0.25 68	0.23 64	0.31 153	0.24 98	0.35 303	0.43 199	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 192	0.51 648	1.28 672	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 100	0.45 171	0.28 95	0.23 64	0.32 157	0.25 113	0.24 138	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 75	0.16 106	0.35 223	0.33 108	0.18 78	0.24 70	0.24 155	0.45 171	0.27 81	0.23 64	0.35 180	0.20 41	0.26 172	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

LACA3	0.20 32	0.17 157	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 215	0.25 167	0.29 27	0.22 32	0.23 64	0.21 33	0.21 54	0.22 110	0.44 212	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

VIP-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.64 503	0.19 34	0.31 38	0.37 199	0.23 64	0.30 139	0.27 134	0.19 66	0.47 246	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 26	0.17 7	0.42 137	0.24 52	0.23 64	0.21 33	0.17 9	0.16 20	0.45 217	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 145

Replicate-Monster	0.26 161	0.15 75	1.07 647	0.30 27	0.17 46	0.38 299	0.19 34	0.43 156	0.39 221	0.23 64	0.21 33	0.23 79	0.21 95	0.45 217	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.09 1	0.14 311

castereo++	0.26 161	0.16 106	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 553	0.20 53	0.37 85	0.47 276	0.23 64	0.23 54	0.35 210	0.28 205	0.39 147	0.19 17	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.09 15	0.11 38	0.10 67

DEFOM-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.20 158	0.61 475	0.21 80	0.30 30	0.31 127	0.23 64	0.19 19	0.18 25	0.18 45	0.41 171	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 53	0.29 27	0.20 27	0.23 64	0.20 22	0.22 62	0.14 2	0.52 286	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

RAStereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.40 364	0.21 191	0.23 56	0.26 193	0.42 137	0.45 263	0.23 64	0.34 172	0.30 164	0.19 66	0.34 106	0.25 187	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

over-6	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.34 140	0.13 1	0.32 215	0.22 100	0.49 197	0.25 68	0.24 80	0.24 71	0.21 54	0.25 151	0.38 139	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.10 67

aanet-new-60k	0.24 119	0.16 106	0.48 428	0.36 221	0.17 46	0.39 312	0.24 155	0.36 77	0.30 116	0.24 80	0.25 82	0.26 123	0.32 266	0.45 217	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-40k	0.23 93	0.17 157	0.39 290	0.34 140	0.18 78	0.38 299	0.20 53	0.36 77	0.26 76	0.24 80	0.28 120	0.25 113	0.35 303	0.25 8	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 142	0.19 248	0.32 160	0.37 247	0.20 158	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.39 221	0.24 80	0.25 82	0.22 62	0.34 297	0.49 263	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 192	0.23 410	1.22 667	0.34 140	0.21 191	0.29 155	0.21 80	0.41 128	0.33 149	0.24 80	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.33 96	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 136	0.29 14	0.23 281	0.17 17	0.20 53	0.27 22	0.18 14	0.24 80	0.25 82	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 7	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.13 162	0.10 67

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 281	0.16 13	0.19 34	0.20 2	0.22 32	0.24 80	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 117	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 299	0.18 17	0.30 30	0.19 20	0.24 80	0.15 5	0.26 123	0.17 27	0.32 77	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

SGD-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.29 108	0.24 80	0.29 134	0.21 54	0.27 188	0.36 121	0.25 187	0.16 336	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

SCV	0.26 161	0.19 248	0.33 181	0.35 187	0.21 191	0.27 119	0.34 366	0.56 246	0.28 95	0.24 80	0.28 120	0.37 224	0.23 126	0.49 263	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.15 284	0.11 145

GIP-stereo	0.24 119	0.18 200	0.30 112	0.37 247	0.24 319	0.26 101	0.20 53	0.46 179	0.36 182	0.24 80	0.39 206	0.35 210	0.20 81	0.31 64	0.21 66	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

CroCo-Stereo Lap2	0.28 192	0.24 452	0.39 290	0.50 586	0.29 493	0.20 30	0.31 304	0.49 197	0.38 209	0.24 80	0.27 106	0.46 309	0.31 260	0.39 147	0.30 292	0.14 192	0.15 465	0.16 273	0.13 250	0.16 343	0.15 346

VeloStereo	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.31 64	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

flow	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.30 52	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

anonymous	0.20 32	0.16 106	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.14 3	0.21 80	0.24 9	0.28 95	0.25 92	0.36 190	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.10 67

aanet-new-36k	0.23 93	0.17 157	0.30 112	0.35 187	0.16 32	0.35 256	0.25 167	0.40 117	0.30 116	0.25 92	0.24 71	0.25 113	0.36 331	0.41 171	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.31 195	0.19 34	0.46 179	0.42 241	0.25 92	0.23 54	0.25 113	0.30 243	0.32 77	0.22 93	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.35 187	0.18 78	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.38 209	0.25 92	0.43 224	0.23 79	0.28 205	0.25 8	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 142	0.14 28	0.74 588	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

WQFJA1++	0.23 93	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 191	0.31 195	0.18 17	0.36 77	0.17 10	0.25 92	0.30 139	0.29 149	0.28 205	0.40 159	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.42 661	0.11 145

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 17	0.21 80	0.32 47	0.23 44	0.25 92	0.34 172	0.22 62	0.24 138	0.27 17	0.21 66	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 161	0.22 388	0.33 181	0.31 58	0.25 353	0.24 70	0.13 1	0.35 69	0.41 230	0.25 92	0.36 190	0.30 164	0.25 151	0.30 52	0.26 217	0.22 541	0.19 567	0.17 323	0.19 491	0.21 502	0.18 444
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 119	0.16 106	0.33 181	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 490	0.42 137	0.34 159	0.25 92	0.23 54	0.32 177	0.28 205	0.34 106	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.10 67

AIO_test	0.23 93	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.30 175	0.39 477	0.38 95	0.25 68	0.25 92	0.28 120	0.32 177	0.22 110	0.38 139	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

RSM++	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.36 221	0.20 158	0.28 142	0.30 276	0.51 213	0.32 141	0.25 92	0.22 46	0.37 224	0.21 95	0.50 271	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 142	0.14 28	0.74 588	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

LGCAT	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 9	0.18 14	0.26 106	0.20 22	0.20 41	0.19 66	0.32 77	0.21 66	0.23 559	0.18 547	0.11 5	0.14 294	0.10 8	0.19 479

DNS	0.75 615	1.52 726	0.28 83	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 134	0.48 191	0.27 81	0.26 106	0.34 172	0.30 164	0.23 126	2.70 724	1.46 685	0.16 336	0.13 390	0.16 273	0.09 15	3.27 747	2.57 746

aanet-new-34k	0.23 93	0.16 106	0.37 255	0.34 140	0.16 32	0.24 70	0.24 155	0.43 156	0.36 182	0.26 106	0.27 106	0.23 79	0.35 303	0.28 20	0.20 35	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 75	0.15 75	0.35 223	0.33 108	0.17 46	0.23 56	0.25 167	0.42 137	0.24 52	0.26 106	0.26 97	0.21 54	0.30 243	0.31 64	0.20 35	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 93	0.14 28	0.31 136	0.33 108	0.18 78	0.21 38	0.33 347	0.52 223	0.42 241	0.26 106	0.33 160	0.19 32	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

BStereo	0.27 184	0.16 106	0.88 621	0.34 140	0.22 226	0.22 43	0.31 304	0.39 103	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

Anonymus123	0.30 226	0.16 106	0.88 621	0.34 140	0.22 226	0.64 503	0.31 304	0.54 238	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

GEAStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.28 120	0.24 98	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

gasm-f	0.24 119	0.16 106	0.27 63	0.33 108	0.25 353	0.25 90	0.36 415	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.35 180	0.24 98	0.30 243	0.36 121	0.23 134	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.12 208

DDF-Stereo	0.26 161	0.15 75	0.30 112	0.36 221	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.32 47	0.31 127	0.26 106	0.26 97	0.29 149	0.29 224	0.38 139	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.70 701	0.12 208

zero-FE	0.25 142	0.15 75	0.30 112	0.35 187	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.35 69	0.31 127	0.26 106	0.27 106	0.29 149	0.29 224	0.33 96	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.64 698	0.12 208

LG-Stereo	0.24 119	0.18 200	0.40 304	0.39 320	0.20 158	0.22 43	0.27 216	0.32 47	0.36 182	0.26 106	0.44 226	0.22 62	0.16 20	0.37 131	0.27 238	0.11 39	0.12 314	0.16 273	0.15 329	0.13 162	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 142	0.31 554	0.24 17	0.51 602	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.40 117	0.37 199	0.26 106	0.24 71	0.24 98	0.31 260	0.44 212	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.14 216	0.10 67

AIO_rvc	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.19 111	0.26 101	0.33 347	0.40 117	0.22 32	0.26 106	0.24 71	0.34 195	0.15 8	0.51 279	0.24 154	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

IGEV-RUCA	0.25 142	0.16 106	0.34 206	0.39 320	0.27 437	0.33 227	0.20 53	0.38 95	0.36 182	0.26 106	0.31 153	0.25 113	0.21 95	0.48 257	0.24 154	0.20 494	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.15 346

castereo	0.28 192	0.16 106	0.32 160	0.35 187	0.21 191	0.40 318	0.42 517	0.50 209	0.66 367	0.26 106	0.41 215	0.37 224	0.36 331	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

999	0.27 184	0.16 106	0.35 223	0.36 221	0.24 319	0.31 195	0.27 216	0.49 197	0.38 209	0.26 106	0.30 139	0.39 242	0.23 126	0.63 415	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.14 311

ours_stereo	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.38 287	0.23 281	0.30 175	0.33 347	0.42 137	0.38 209	0.26 106	0.34 172	0.35 210	0.23 126	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.10 67

U	0.45 425	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.71 699	3.55 734	0.20 53	0.41 128	0.38 209	0.26 106	0.23 54	0.24 98	0.22 110	0.26 12	0.22 93	0.15 275	0.09 28	0.88 711	0.13 250	0.13 162	0.11 145

RSM	0.25 142	0.18 200	0.33 181	0.36 221	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.51 213	0.27 81	0.26 106	0.23 54	0.39 242	0.21 95	0.56 322	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

depth_test_26	0.21 55	0.14 28	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 53	0.30 30	0.23 44	0.27 126	0.37 197	0.22 62	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.18 429	0.14 432	0.15 232	0.15 329	0.15 284	0.14 311

aanet-32k-new	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.36 221	0.17 46	0.26 101	0.26 193	0.33 58	0.30 116	0.27 126	0.30 139	0.23 79	0.34 297	0.42 185	0.18 7	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.10 67

aanet-new-32k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 93	0.17 157	0.40 304	0.36 221	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.35 69	0.27 81	0.27 126	0.23 54	0.29 149	0.34 297	0.31 64	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

aanet-new-10k	0.25 142	0.18 200	0.44 363	0.38 287	0.18 78	0.45 371	0.21 80	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.31 153	0.25 113	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.16 343	0.10 67

aanet-new-12k	0.24 119	0.19 248	0.39 290	0.41 402	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.41 128	0.37 199	0.27 126	0.23 54	0.22 62	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.12 65	0.08 2	0.14 176	0.11 161	0.16 343	0.11 145

aanet-new	0.26 161	0.19 248	0.34 206	0.38 287	0.25 353	0.51 398	0.24 155	0.40 117	0.30 116	0.27 126	0.27 106	0.23 79	0.36 331	0.43 199	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.10 94	0.15 284	0.12 208

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 142	0.14 28	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.44 359	0.25 167	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.35 180	0.37 224	0.35 303	0.28 20	0.26 217	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.11 38	0.09 6

PSi22	0.30 226	0.18 200	0.30 112	0.36 221	0.19 111	0.30 175	0.19 34	0.42 137	0.73 407	0.27 126	0.32 157	0.57 365	0.43 384	0.77 529	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 216	0.11 145

Selective-IGEV-i32	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

Zero-FE251	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.20 158	0.44 359	0.19 34	0.37 85	0.25 68	0.27 126	0.29 134	0.38 233	0.24 138	0.32 77	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

asda	0.21 55	0.19 248	0.29 94	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 134	0.36 77	0.28 95	0.27 126	0.24 71	0.18 25	0.21 95	0.40 159	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MaDis-Stereo	0.26 161	0.18 200	0.36 238	0.36 221	0.26 401	0.27 119	0.27 216	0.43 156	0.35 172	0.27 126	0.26 97	0.41 268	0.28 205	0.40 159	0.28 261	0.16 336	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.12 208

Selective-IGEV	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

GEAR-Net	0.24 119	0.20 300	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.13 162	0.13 260

MCSU-Stereo	0.20 32	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 304	0.33 58	0.32 141	0.28 141	0.25 82	0.23 79	0.17 27	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

aanet-new-16k	0.22 75	0.17 157	0.35 223	0.37 247	0.17 46	0.26 101	0.18 17	0.41 128	0.37 199	0.28 141	0.23 54	0.25 113	0.26 172	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 142	0.19 248	0.38 268	0.38 287	0.17 46	0.18 21	0.25 167	0.52 223	0.49 288	0.28 141	0.30 139	0.21 54	0.33 284	0.33 96	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.11 145

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.38 287	0.20 158	0.46 377	0.27 216	0.41 128	0.34 159	0.28 141	0.38 201	0.24 98	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

Foundation-i1c-attn	0.23 93	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 256	0.27 216	0.45 171	0.28 95	0.28 141	0.34 172	0.40 256	0.30 243	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 53	0.59 271	0.45 263	0.28 141	0.26 97	0.24 98	0.17 27	0.46 236	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

NLSM3	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.38 287	0.21 191	0.34 245	0.27 216	0.57 255	0.47 276	0.28 141	0.35 180	0.29 149	0.24 138	0.42 185	0.27 238	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.12 109	0.10 67

2.5w	0.21 55	0.18 200	0.31 136	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.25 167	0.31 38	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.39 147	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.39 320	0.21 191	0.18 21	0.21 80	0.34 64	0.26 76	0.28 141	0.51 262	0.28 141	0.29 224	0.26 12	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

mms	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.33 347	0.40 117	0.32 141	0.28 141	0.34 172	0.34 195	0.20 81	0.45 217	0.26 217	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.11 145

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 551	3.08 748	2.43 714	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.32 141	0.28 141	0.24 71	0.18 25	0.18 45	0.31 64	0.22 93	1.09 722	0.08 2	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.97 721

IGEV++	0.24 119	0.17 157	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.13 260

EGLCR-Stereo	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.34 140	0.20 158	0.35 256	0.20 53	0.52 223	0.36 182	0.28 141	0.27 106	0.41 268	0.18 45	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.13 162	0.11 145

CroCo-Stereo	0.26 161	0.22 388	0.36 238	0.48 557	0.22 226	0.20 30	0.29 255	0.51 213	0.44 254	0.28 141	0.23 54	0.42 279	0.26 172	0.29 32	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208
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
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 119	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.36 272	0.17 7	0.37 85	0.37 199	0.29 156	0.23 54	0.23 79	0.24 138	0.29 32	0.22 93	0.16 336	0.15 465	0.21 504	0.17 428	0.19 455	0.15 346

DF	0.26 161	0.15 75	0.38 268	0.35 187	0.19 111	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.27 81	0.29 156	0.49 248	0.50 331	0.22 110	0.48 257	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

FlowAnything_test	0.29 208	0.19 248	0.39 290	0.47 549	0.26 401	0.46 377	0.25 167	0.43 156	0.31 127	0.29 156	0.26 97	0.35 210	0.26 172	0.40 159	0.37 398	0.21 513	0.15 465	0.22 520	0.26 617	0.16 343	0.16 397

4.25_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Occ-G	0.26 161	0.14 28	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.41 128	0.31 127	0.29 156	0.43 224	0.49 325	0.25 151	0.47 246	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.12 208

AIO-Stereo	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.37 247	0.18 78	0.28 142	0.30 276	0.48 191	0.27 81	0.29 156	0.30 139	0.32 177	0.17 27	0.52 286	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.10 67

UniTT-Stereo	0.27 184	0.17 157	0.37 255	0.40 364	0.27 437	0.30 175	0.28 246	0.39 103	0.31 127	0.29 156	0.46 235	0.27 134	0.25 151	0.47 246	0.34 342	0.17 393	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.14 216	0.12 208

aanet-new-24k	0.23 93	0.16 106	0.29 94	0.35 187	0.17 46	0.39 312	0.23 134	0.35 69	0.30 116	0.30 165	0.27 106	0.25 113	0.32 266	0.30 52	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

GSStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

GS-Stereo							0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

AEACV	0.27 184	0.17 157	0.31 136	0.34 140	0.45 646	0.26 101	0.28 246	0.37 85	0.32 141	0.30 165	0.46 235	0.31 174	0.37 341	0.36 121	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.11 145

TS12	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.37 247	0.17 46	0.32 215	0.26 193	0.42 137	0.24 52	0.31 169	0.51 262	0.25 113	0.27 188	0.40 159	0.29 284	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67

Foundation-i1b	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 318	0.26 193	0.48 191	0.25 68	0.31 169	0.33 160	0.40 256	0.30 243	0.35 117	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.09 6

asd	0.21 55	0.18 200	0.29 94	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 100	0.35 69	0.22 32	0.31 169	0.22 46	0.19 32	0.21 95	0.44 212	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

2.25w	0.22 75	0.18 200	0.31 136	0.31 58	0.18 78	0.31 195	0.18 17	0.32 47	0.31 127	0.31 169	0.37 197	0.20 41	0.22 110	0.45 217	0.24 154	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4w-stereo	0.21 55	0.19 248	0.31 136	0.31 58	0.17 46	0.29 155	0.19 34	0.31 38	0.21 30	0.31 169	0.24 71	0.20 41	0.24 138	0.41 171	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

3.75w	0.22 75	0.17 157	0.30 112	0.31 58	0.19 111	0.43 350	0.24 155	0.35 69	0.24 52	0.31 169	0.27 106	0.17 9	0.22 110	0.37 131	0.20 35	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.29 94	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 134	0.37 85	0.28 95	0.31 169	0.26 97	0.22 62	0.26 172	0.50 271	0.24 154	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3w_stereo	0.24 119	0.20 300	0.37 255	0.33 108	0.16 32	0.32 215	0.42 517	0.41 128	0.38 209	0.31 169	0.27 106	0.16 6	0.26 172	0.34 106	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.11 145

1w_stereo	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.34 140	0.18 78	0.31 195	0.41 506	0.40 117	0.43 246	0.31 169	0.38 201	0.17 9	0.24 138	0.45 217	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCV_C0	0.26 161	0.18 200	0.34 206	0.35 187	0.24 319	0.23 56	0.28 246	0.51 213	0.36 182	0.31 169	0.36 190	0.37 224	0.20 81	0.57 334	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

MGS-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.36 221	0.23 281	0.37 286	0.30 276	0.39 103	0.44 254	0.31 169	0.51 262	0.40 256	0.24 138	0.43 199	0.26 217	0.15 275	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.13 260

plain	0.31 235	0.20 300	0.50 455	0.39 320	0.29 493	0.27 119	0.30 276	0.44 164	0.35 172	0.31 169	0.66 333	0.30 164	0.31 260	0.65 437	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.17 385	0.12 208

MIF-Stereo (partial)	0.31 235	0.18 200	0.37 255	0.41 402	0.31 536	0.28 142	0.23 134	0.47 183	0.42 241	0.31 169	0.63 317	0.36 220	0.35 303	0.57 334	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.14 311

LoS_RVC	0.27 184	0.16 106	0.27 63	0.32 86	0.30 512	0.44 359	0.34 366	0.41 128	0.33 149	0.31 169	0.51 262	0.29 149	0.32 266	0.36 121	0.28 261	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 479

sCroCo_RVC	0.35 293	0.28 527	0.69 565	0.51 602	0.39 609	0.41 338	0.31 304	0.49 197	0.45 263	0.31 169	0.48 244	0.38 233	0.32 266	0.46 236	0.32 311	0.21 513	0.22 600	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.20 505

DN	0.30 226	0.17 157	0.33 181	0.37 247	0.26 401	0.35 256	0.27 216	0.54 238	0.55 318	0.32 184	0.42 218	0.50 331	0.23 126	0.39 147	0.22 93	0.21 513	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.18 444

VMStereo-Base	0.28 192	0.16 106	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 175	0.27 216	0.50 209	0.65 363	0.32 184	0.47 241	0.42 279	0.24 138	0.41 171	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

4.5_new	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

2w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.30 112	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 455	0.38 95	0.35 172	0.32 184	0.33 160	0.17 9	0.18 45	0.29 32	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.12 109	0.10 67

fffy	0.28 192	0.21 347	0.34 206	0.37 247	0.23 281	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.41 230	0.32 184	0.37 197	0.39 242	0.27 188	0.50 271	0.27 238	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

AE-Stereo	0.34 274	0.21 347	0.42 336	0.48 557	0.31 536	0.48 386	0.35 392	0.61 291	0.62 339	0.32 184	0.55 294	0.52 343	0.27 188	0.47 246	0.29 284	0.13 126	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.12 208

Foundation-i1a	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.25 68	0.33 191	0.35 180	0.40 256	0.30 243	0.34 106	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

monsterstereo	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.18 78	0.21 38	0.20 53	0.37 85	0.35 172	0.33 191	0.40 212	0.19 32	0.18 45	0.45 217	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.08 1

HART	0.29 208	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.21 191	0.32 215	0.26 193	0.62 296	0.31 127	0.33 191	0.65 326	0.41 268	0.22 110	0.55 309	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.11 161	0.15 284	0.11 145

ProNet	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.35 187	0.24 319	0.32 215	0.43 526	0.57 255	0.37 199	0.33 191	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.13 260

GELT-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.27 63	0.37 247	0.21 191	0.24 70	0.25 167	0.57 255	0.42 241	0.34 195	0.26 97	0.26 123	0.21 95	0.34 106	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.11 38	0.09 6

DNSM	0.82 630	1.54 727	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 167	0.49 197	0.25 68	0.34 195	0.36 190	0.29 149	0.26 172	2.84 726	1.96 705	0.16 336	0.12 314	0.12 60	0.10 94	3.66 750	2.58 747

DA	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

GGEV	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

2.75w_new	0.21 55	0.18 200	0.28 83	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 366	0.36 77	0.28 95	0.34 195	0.26 97	0.17 9	0.22 110	0.36 121	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

rvit_stereo_ft	0.33 262	0.25 478	0.47 407	0.52 618	0.32 553	0.33 227	0.47 551	0.49 197	0.50 294	0.34 195	0.41 215	0.41 268	0.32 266	0.48 257	0.34 342	0.22 541	0.14 432	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.14 311

GCAPDPT-zeroshot	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

CAS	0.34 274	0.13 5	0.25 32	1.28 719	0.30 512	0.46 377	0.38 455	0.48 191	0.47 276	0.34 195	0.52 275	0.24 98	0.19 66	0.29 32	0.27 238	0.69 708	0.08 2	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.15 346

LoS	0.29 208	0.15 75	0.30 112	0.29 14	0.18 78	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.72 400	0.34 195	0.52 275	0.41 268	0.28 205	0.47 246	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.11 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 192	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 698	0.37 286	0.27 216	0.48 191	0.46 269	0.34 195	0.48 244	0.27 134	0.22 110	0.39 147	0.23 134	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.13 162	0.17 423

Foundation-i1	0.26 161	0.14 28	0.25 32	0.33 108	0.21 191	0.39 312	0.26 193	0.60 283	0.38 209	0.35 206	0.38 201	0.44 299	0.29 224	0.32 77	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

qwe	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.21 80	0.38 95	0.32 141	0.35 206	0.30 139	0.20 41	0.20 81	0.43 199	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6

depthmonostereo	0.29 208	0.14 28	0.31 136	0.35 187	0.17 46	0.46 377	0.27 216	0.69 363	0.57 328	0.35 206	0.42 218	0.31 174	0.35 303	0.35 117	0.27 238	0.14 192	0.12 314	0.13 119	0.12 202	0.11 38	0.10 67

rvit_stereo_0080	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

whm_eth	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

MSCF	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.39 320	0.20 158	0.20 30	0.31 304	0.43 156	0.31 127	0.36 211	0.33 160	0.23 79	0.35 303	0.36 121	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.13 162	0.11 145

monsters	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 34	0.44 164	0.33 149	0.36 211	0.30 139	0.16 6	0.18 45	0.43 199	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

AIO-test2	0.39 363	0.21 347	0.41 315	0.47 549	0.25 353	0.45 371	0.35 392	0.77 429	1.27 662	0.36 211	0.87 453	0.37 224	0.30 243	0.47 246	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.21 504	0.23 576	0.15 284	0.13 260

fffft	0.25 142	0.17 157	0.37 255	0.36 221	0.22 226	0.28 142	0.36 415	0.42 137	0.24 52	0.36 211	0.23 54	0.27 134	0.22 110	0.52 286	0.27 238	0.12 65	0.09 28	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.12 208
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

rvit_stereo_0082	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

MoCha-V2	0.25 142	0.15 75	0.29 94	0.40 364	0.18 78	0.27 119	0.26 193	0.49 197	0.27 81	0.36 211	0.27 106	0.33 191	0.35 303	0.49 263	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.11 145

WQFJA1	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.50 271	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

NLMM	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.49 263	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

NLSM1	0.32 242	0.18 200	0.34 206	0.39 320	0.25 353	0.66 515	0.27 216	0.57 255	0.50 294	0.37 218	0.53 281	0.29 149	0.28 205	0.54 302	0.32 311	0.16 336	0.17 522	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.12 208

GASTEREO	0.25 142	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.20 158	0.22 43	0.30 276	0.43 156	0.31 127	0.37 218	0.33 160	0.22 62	0.35 303	0.41 171	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.11 145

3.25w_new	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

MM-Stereo_test2	0.30 226	0.18 200	0.39 290	0.40 364	0.24 319	0.42 345	0.42 517	0.63 306	0.41 230	0.37 218	0.35 180	0.32 177	0.26 172	0.53 295	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.15 284	0.10 67

SMoEStereo_RVC	0.26 161	0.19 248	0.35 223	0.35 187	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.39 103	0.34 159	0.37 218	0.30 139	0.33 191	0.24 138	0.53 295	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.11 145

rvit_stereo_0083	0.34 274	0.24 452	0.50 455	0.44 494	0.27 437	0.34 245	0.35 392	0.45 171	0.62 339	0.37 218	0.47 241	0.42 279	0.35 303	0.40 159	0.36 379	0.22 541	0.20 582	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.14 311

MyStereo07	0.32 242	0.22 388	0.34 206	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	0.72 395	0.37 199	0.37 218	0.34 172	0.32 177	0.31 260	0.59 375	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

MC-Stereo	0.28 192	0.17 157	0.32 160	0.38 287	0.20 158	0.26 101	0.26 193	0.49 197	0.37 199	0.37 218	0.61 312	0.41 268	0.31 260	0.55 309	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.11 145

GLC_STEREO	0.29 208	0.19 248	0.27 63	0.44 494	0.19 111	0.31 195	0.26 193	0.47 183	0.43 246	0.37 218	0.47 241	0.41 268	0.23 126	0.50 271	0.34 342	0.14 192	0.18 547	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.13 260

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

gcap_with_dpt	0.26 161	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.21 191	0.35 256	0.36 415	0.44 164	0.41 230	0.38 230	0.54 284	0.22 62	0.21 95	0.28 20	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

gcap-zeroshot	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

ff7	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEVStereo-DCA	0.29 208	0.22 388	0.38 268	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.12 202	0.13 162	0.15 346

ffff	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

rrr	0.29 208	0.22 388	0.41 315	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.32 335	0.52 223	0.42 241	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.14 311

11t	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

testlalala	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

ccc-4	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

sAnonymous2	0.40 375	0.39 609	0.85 614	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 675

CroCo_RVC	0.40 375	0.39 609	0.85 614	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 675

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.34 245	0.31 304	0.48 191	0.50 294	0.39 243	0.54 284	0.23 79	0.19 66	0.29 32	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

WQFJX1	0.33 262	0.19 248	0.34 206	0.41 402	0.28 462	0.53 412	0.33 347	0.51 213	0.50 294	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.31 260	0.69 474	0.39 416	0.15 275	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.14 311

WQFJX	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.27 437	0.60 472	0.30 276	0.53 235	0.47 276	0.39 243	0.38 201	0.34 195	0.33 284	0.61 391	0.40 424	0.14 192	0.17 522	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.14 311

water-stereo	0.28 192	0.14 28	0.29 94	0.35 187	0.19 111	0.36 272	0.23 134	0.62 296	0.38 209	0.39 243	0.62 316	0.41 268	0.35 303	0.28 20	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.12 109	0.10 67

rvit_stereo_0081_aga	0.31 235	0.28 527	0.44 363	0.42 450	0.29 493	0.34 245	0.31 304	0.44 164	0.40 226	0.39 243	0.44 226	0.40 256	0.32 266	0.42 185	0.29 284	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.16 368	0.20 476	0.15 346

Pointernet	0.27 184	0.14 28	0.33 181	0.35 187	0.23 281	0.35 256	0.21 80	0.72 395	0.38 209	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.25 151	0.36 121	0.25 187	0.15 275	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

H2IRNET	0.37 329	0.20 300	0.33 181	0.38 287	0.25 353	0.27 119	0.23 134	0.59 271	0.72 400	0.39 243	0.90 469	0.74 486	0.55 466	0.52 286	0.43 448	0.15 275	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.13 260

anonymousdsp	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEV-Stereo	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ManiGeoR	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

HLf10	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.34 140	0.21 191	0.33 227	0.31 304	0.45 171	0.45 263	0.40 252	0.54 284	0.24 98	0.18 45	0.36 121	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

AIO-test1	0.38 346	0.18 200	0.38 268	0.50 586	0.24 319	0.46 377	0.30 276	0.70 379	1.19 643	0.40 252	0.71 353	0.45 302	0.29 224	0.53 295	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.13 162	0.17 423

tt45	0.27 184	0.17 157	0.34 206	0.35 187	0.23 281	0.38 299	0.28 246	0.46 179	0.28 95	0.40 252	0.27 106	0.38 233	0.25 151	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.12 109	0.14 311

rvit_0105_6	0.38 346	0.28 527	0.64 538	0.50 586	0.30 512	0.39 312	0.38 455	0.51 213	0.67 372	0.40 252	0.45 230	0.50 331	0.41 375	0.54 302	0.36 379	0.27 602	0.26 636	0.24 558	0.21 541	0.22 527	0.16 397

Selective-RAFT	0.35 293	0.23 410	0.51 470	0.44 494	0.21 191	0.64 503	0.27 216	0.59 271	0.63 350	0.40 252	0.38 201	0.55 356	0.40 366	0.57 334	0.35 361	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.16 343	0.13 260

Weightmod	0.32 242	0.18 200	0.30 112	0.34 140	0.19 111	0.54 419	0.34 366	0.56 246	0.50 294	0.41 259	0.52 275	0.48 317	0.33 284	0.46 236	0.29 284	0.15 275	0.23 610	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.11 145

ACVNet-DCA	0.35 293	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

xx1	0.39 363	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.65 430	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

1test111	0.36 312	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.55 309	0.45 475	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

cc1	0.37 329	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.15 346

tt1	0.36 312	0.24 452	0.32 160	0.41 402	0.22 226	0.54 419	0.38 455	0.68 354	1.04 601	0.41 259	0.46 235	0.35 210	0.45 400	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.16 397

NLMM1	0.33 262	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.25 353	0.55 426	0.33 347	0.55 242	0.63 350	0.42 265	0.44 226	0.30 164	0.25 151	0.63 415	0.38 408	0.16 336	0.18 547	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.13 260

trnet	0.27 184	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 286	0.23 134	0.52 223	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.34 195	0.26 172	0.39 147	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 274	0.27 513	0.45 376	0.36 221	0.25 353	0.48 386	0.30 276	0.58 264	0.90 531	0.42 265	0.36 190	0.30 164	0.29 224	0.49 263	0.30 292	0.16 336	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.18 416	0.15 346

CREStereo	0.28 192	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 286	0.25 167	0.51 213	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.32 177	0.26 172	0.38 139	0.25 187	0.16 336	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HH	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

HanStereo	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

test_xeample3	0.29 208	0.21 347	0.41 315	0.35 187	0.26 401	0.35 256	0.32 335	0.56 246	0.36 182	0.43 269	0.32 157	0.34 195	0.28 205	0.54 302	0.23 134	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.13 260

Weightmod_eth	0.31 235	0.19 248	0.31 136	0.35 187	0.18 78	0.45 371	0.35 392	0.62 296	0.39 221	0.44 272	0.39 206	0.48 317	0.41 375	0.45 217	0.23 134	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.14 294	0.15 284	0.09 6

HLf8	0.33 262	0.17 157	0.39 290	0.30 27	0.22 226	0.43 350	0.27 216	0.71 388	0.67 372	0.44 272	0.60 307	0.36 220	0.30 243	0.58 357	0.35 361	0.18 429	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.18 444

DLNR-FE	20.05 766	36.38 773	38.08 771	170.06 791	60.08 782	0.23 56	0.20 53	14.13 762	0.36 182	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.63 415	0.28 261	5.38 754	0.10 99	0.15 232	0.11 161	73.09 789	0.11 145

StereoVision	0.42 396	0.28 527	0.45 376	0.49 572	0.28 462	0.38 299	0.38 455	0.72 395	0.62 339	0.44 272	1.14 581	0.54 351	0.39 360	0.56 322	0.34 342	0.21 513	0.24 620	0.25 571	0.24 592	0.26 574	0.16 397

DLNR_Zeroshot_test	20.09 767	36.28 772	38.04 770	169.85 790	61.80 783	0.23 56	0.20 53	13.88 761	0.37 199	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.62 401	0.28 261	5.46 755	0.10 99	0.15 232	0.11 161	72.60 788	0.11 145

monster_256*512	0.35 293	0.23 410	0.30 112	0.42 450	0.23 281	0.44 359	0.36 415	0.71 388	0.67 372	0.45 277	0.52 275	0.62 408	0.40 366	0.38 139	0.33 325	0.13 126	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.13 260

quiztm	0.29 208	0.19 248	0.35 223	0.40 364	0.23 281	0.27 119	0.33 347	0.63 306	0.39 221	0.45 277	0.60 307	0.39 242	0.18 45	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

xyz-stereo-finetune	0.33 262	0.18 200	0.36 238	0.33 108	0.18 78	0.57 447	0.31 304	0.58 264	0.69 386	0.45 277	0.54 284	0.38 233	0.33 284	0.56 322	0.36 379	0.12 65	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

rvit_0105_4	0.41 388	0.29 539	0.71 574	0.50 586	0.29 493	0.41 338	0.41 506	0.55 242	0.73 407	0.45 277	0.48 244	0.55 356	0.44 395	0.57 334	0.36 379	0.28 613	0.26 636	0.25 571	0.22 559	0.23 544	0.18 444

WCG-NET（raft）	0.31 235	0.15 75	0.36 238	0.32 86	0.19 111	0.35 256	0.27 216	0.51 213	0.78 451	0.45 277	0.55 294	0.48 317	0.27 188	0.54 302	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.12 109	0.11 145

EKT-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.39 290	0.43 473	0.29 493	0.38 299	0.31 304	0.69 363	0.64 358	0.45 277	0.63 317	0.49 325	0.27 188	0.56 322	0.33 325	0.18 429	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.16 343	0.16 397

GCAP-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.38 287	0.19 111	0.38 299	0.23 134	0.57 255	0.41 230	0.45 277	0.49 248	0.39 242	0.27 188	0.33 96	0.23 134	0.14 192	0.12 314	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.11 145

RCA-Stereo	0.35 293	0.17 157	0.34 206	0.38 287	0.22 226	0.31 195	0.34 366	0.68 354	1.24 652	0.45 277	0.65 326	0.47 312	0.43 384	0.38 139	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.11 145

TestStereo_HLe17	0.34 274	0.17 157	0.46 393	0.32 86	0.21 191	0.42 345	0.31 304	0.70 379	0.66 367	0.46 285	0.68 342	0.36 220	0.30 243	0.61 391	0.36 379	0.16 336	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.15 346

NLCSM	0.34 274	0.21 347	0.34 206	0.44 494	0.29 493	0.54 419	0.36 415	0.52 223	0.47 276	0.46 285	0.37 197	0.34 195	0.34 297	0.71 487	0.41 430	0.16 336	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.16 397

MM-Stereo_test3	0.34 274	0.19 248	0.31 136	0.41 402	0.25 353	0.35 256	0.44 536	0.72 395	0.92 543	0.46 285	0.52 275	0.41 268	0.29 224	0.44 212	0.28 261	0.16 336	0.15 465	0.17 323	0.13 250	0.14 216	0.13 260

WCG-NET	0.28 192	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.33 227	0.27 216	0.39 103	0.80 462	0.46 285	0.49 248	0.39 242	0.25 151	0.40 159	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.10 67

CREStereo++_RVC	0.32 242	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 319	0.27 119	0.22 100	0.46 179	0.88 512	0.46 285	0.80 406	0.30 164	0.26 172	0.36 121	0.33 325	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.51 705	0.13 162	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.37 329	0.17 157	0.45 376	0.55 644	0.36 586	0.38 299	0.20 53	0.60 283	0.30 116	0.46 285	1.30 624	0.73 479	0.26 172	0.56 322	0.26 217	0.16 336	0.11 241	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.10 67

PMTNet	0.32 242	0.16 106	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 371	0.22 100	0.56 246	0.63 350	0.46 285	0.54 284	0.39 242	0.34 297	0.48 257	0.24 154	0.75 710	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145

tg	0.33 262	0.18 200	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.38 299	0.26 193	0.70 379	0.56 326	0.47 292	0.65 326	0.42 279	0.24 138	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.14 216	0.11 145

CAS++	0.32 242	0.24 452	0.36 238	0.37 247	0.26 401	0.28 142	0.23 134	0.87 472	0.50 294	0.47 292	0.45 230	0.26 123	0.21 95	0.49 263	0.24 154	0.23 559	0.19 567	0.22 520	0.17 428	0.21 502	0.16 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 329	0.18 200	0.46 393	0.45 519	0.32 553	0.42 345	0.37 433	0.63 306	0.51 300	0.47 292	0.94 480	0.56 359	0.36 331	0.52 286	0.32 311	0.14 192	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.13 260

FSD	0.48 465	0.47 635	0.53 483	0.54 635	0.46 654	0.48 386	0.52 590	0.53 235	0.48 284	0.48 295	0.48 244	0.49 325	0.48 418	0.51 279	0.49 500	0.45 684	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.46 670	0.45 679

test-1	0.36 312	0.19 248	0.71 574	0.46 541	0.26 401	0.44 359	0.36 415	0.60 283	0.59 331	0.48 295	0.67 339	0.53 347	0.36 331	0.40 159	0.29 284	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.16 397

HLF11	0.34 274	0.17 157	0.42 336	0.30 27	0.23 281	0.36 272	0.22 100	0.69 363	0.48 284	0.49 297	0.66 333	0.43 288	0.37 341	0.70 481	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.17 423

riskmin	0.38 346	0.20 300	0.39 290	0.32 86	0.23 281	0.53 412	0.30 276	0.63 306	0.80 462	0.49 297	0.56 297	0.73 479	0.58 486	0.55 309	0.36 379	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.13 250	0.19 455	0.20 505

iRaftStereo_RVC	0.32 242	0.19 248	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.31 195	0.29 255	0.68 354	0.51 300	0.49 297	0.66 333	0.37 224	0.23 126	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.15 284	0.12 208

EAI-Stereo	0.34 274	0.19 248	0.44 363	0.39 320	0.21 191	0.31 195	0.30 276	1.15 598	0.30 116	0.49 297	0.75 370	0.36 220	0.28 205	0.62 401	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.13 162	0.12 208

GGDA	0.32 242	0.18 200	0.32 160	0.31 58	0.21 191	0.31 195	0.26 193	0.59 271	0.66 367	0.50 301	0.68 342	0.40 256	0.36 331	0.55 309	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.15 284	0.15 346

TestStereo-Hl	0.34 274	0.20 300	0.32 160	0.32 86	0.22 226	0.32 215	0.27 216	0.64 321	0.59 331	0.50 301	0.67 339	0.46 309	0.45 400	0.60 381	0.34 342	0.14 192	0.11 241	0.13 119	0.13 250	0.15 284	0.15 346

Reg-Stereo(zero)	0.30 226	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.18 78	0.32 215	0.20 53	0.63 306	0.68 379	0.50 301	0.52 275	0.51 337	0.30 243	0.45 217	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.11 145

RALCasStereoNet	0.36 312	0.21 347	0.37 255	0.42 450	0.26 401	0.35 256	0.38 455	0.63 306	0.64 358	0.50 301	0.72 354	0.51 337	0.29 224	0.59 375	0.36 379	0.16 336	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.17 385	0.16 397

111	0.40 375	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.52 404	0.28 246	0.74 412	1.16 637	0.50 301	0.91 472	0.63 411	0.48 418	0.61 391	0.35 361	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.13 260

zzzzzzz1	0.60 576	0.31 554	4.33 730	0.42 450	0.26 401	0.44 359	0.39 477	0.73 406	0.77 440	0.51 306	0.70 350	0.72 466	0.48 418	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.14 311

noway7	0.60 576	0.29 539	4.94 732	0.43 473	0.23 281	0.44 359	0.33 347	0.73 406	0.73 407	0.51 306	0.51 262	0.75 489	0.52 442	0.43 199	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.13 260

SE	0.32 242	0.26 495	0.34 206	0.34 140	0.21 191	0.50 393	0.33 347	0.58 264	0.52 303	0.51 306	0.54 284	0.32 177	0.35 303	0.31 64	0.25 187	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.18 444

Selective-IGEV-i16pc	0.56 551	0.20 300	1.13 653	0.40 364	0.31 536	2.00 707	0.66 639	0.68 354	1.11 626	0.51 306	0.81 413	0.68 443	0.36 331	0.67 457	0.40 424	0.31 631	0.17 522	0.17 323	0.18 458	0.19 455	0.20 505

xyz-stereo-finetune2	0.36 312	0.19 248	0.38 268	0.32 86	0.19 111	0.82 587	0.29 255	0.52 223	0.32 141	0.51 306	0.78 392	0.43 288	0.45 400	0.69 474	0.44 466	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.13 260

rvit_0105_5	0.42 396	0.31 554	0.73 583	0.50 586	0.29 493	0.44 359	0.42 517	0.61 291	0.74 417	0.51 306	0.51 262	0.60 395	0.47 413	0.57 334	0.38 408	0.27 602	0.25 628	0.25 571	0.23 576	0.22 527	0.18 444

RAFT+CT+SA	0.39 363	0.23 410	0.36 238	0.51 602	0.27 437	0.29 155	0.46 543	0.75 419	0.80 462	0.51 306	0.89 465	0.41 268	0.40 366	0.78 534	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.15 284	0.14 311

Anonymous3	0.46 436	0.34 573	0.86 619	0.50 586	0.37 593	0.81 579	0.50 571	0.72 395	0.65 363	0.51 306	0.65 326	0.45 302	0.45 400	0.64 430	0.38 408	0.24 572	0.24 620	0.22 520	0.21 541	0.23 544	0.23 555

raft+_RVC	0.38 346	0.19 248	0.35 223	0.37 247	0.25 353	0.45 371	0.37 433	0.78 435	0.89 528	0.51 306	0.78 392	0.50 331	0.29 224	0.53 295	0.40 424	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.12 208

MSKI-zero shot	0.32 242	0.17 157	0.34 206	0.39 320	0.21 191	0.32 215	0.22 100	0.61 291	0.43 246	0.52 315	0.64 323	0.61 401	0.20 81	0.74 508	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.12 109	0.12 208

CASnet	0.30 226	0.20 300	0.33 181	0.41 402	0.16 32	0.26 101	0.24 155	0.52 223	0.53 307	0.52 315	0.54 284	0.39 242	0.24 138	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.22 520	0.18 458	0.18 416	0.11 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 329	0.27 513	0.59 511	0.47 549	0.41 621	0.29 155	0.30 276	0.84 458	0.59 331	0.52 315	0.41 215	0.52 343	0.26 172	0.73 500	0.27 238	0.17 393	0.12 314	0.19 427	0.19 491	0.13 162	0.11 145

S0	0.37 329	0.18 200	0.33 181	0.40 364	0.21 191	0.79 568	0.56 610	0.63 306	0.45 263	0.53 318	0.61 312	0.44 299	0.36 331	0.45 217	0.31 301	0.22 541	0.21 592	0.26 590	0.22 559	0.16 343	0.12 208

PStereo	0.50 500	0.75 685	0.42 336	0.37 247	0.28 462	0.55 426	0.46 543	0.54 238	0.88 512	0.53 318	0.33 160	0.51 337	0.51 438	0.78 534	0.67 568	0.51 695	0.25 628	0.30 631	0.27 624	0.59 694	0.49 692

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 396	0.20 300	0.74 588	0.38 287	0.43 634	0.39 312	0.26 193	0.94 500	0.49 288	0.53 318	0.77 380	0.93 562	0.45 400	0.63 415	0.24 154	0.16 336	0.10 99	0.17 323	0.18 458	0.20 476	0.20 505

RAFT-Stereo-weight	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.22 226	0.26 101	0.29 255	0.67 344	0.80 462	0.53 318	0.51 262	0.58 374	0.20 81	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.11 145

Any-RAFT	0.35 293	0.16 106	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.52 404	0.22 100	0.88 477	0.73 407	0.53 318	0.73 359	0.64 417	0.28 205	0.46 236	0.24 154	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.12 208

TestStereo	0.38 346	0.31 554	0.40 304	0.45 519	0.20 158	0.40 318	0.37 433	0.66 334	0.65 363	0.53 318	0.78 392	0.47 312	0.40 366	0.55 309	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.22 527	0.13 260

SMOE	0.36 312	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.17 46	0.63 495	0.41 506	0.65 323	0.55 318	0.54 324	0.72 354	0.49 325	0.38 347	0.40 159	0.30 292	0.19 464	0.12 314	0.28 612	0.15 329	0.19 455	0.14 311

TestStereo_HL2	0.33 262	0.18 200	0.33 181	0.31 58	0.22 226	0.32 215	0.25 167	0.58 264	0.61 335	0.54 324	0.68 342	0.41 268	0.36 331	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.11 241	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.16 397

LL-Strereo2	0.35 293	0.24 452	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.35 256	0.24 155	0.67 344	0.44 254	0.54 324	0.51 262	0.66 435	0.25 151	0.66 446	0.30 292	0.14 192	0.12 314	0.23 541	0.20 518	0.18 416	0.13 260

XX-TBD	0.32 242	0.53 659	0.26 48	0.51 602	0.20 158	0.37 286	0.24 155	0.40 117	0.73 407	0.54 324	0.69 346	0.31 174	0.25 151	0.32 77	0.27 238	0.16 336	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.11 145

rvit_stereo_0075_2	0.47 452	0.37 591	0.70 569	0.53 628	0.46 654	0.43 350	0.36 415	0.81 447	0.67 372	0.55 328	0.74 368	0.59 389	0.43 384	0.63 415	0.43 448	0.32 643	0.23 610	0.35 649	0.25 602	0.30 602	0.25 572

anonymousdsp2	0.35 293	0.20 300	0.43 351	0.37 247	0.24 319	0.48 386	0.31 304	0.86 465	0.65 363	0.55 328	0.50 252	0.50 331	0.34 297	0.56 322	0.31 301	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.16 343	0.14 311

GMStereo	0.39 363	0.37 591	0.54 489	0.40 364	0.26 401	0.42 345	0.36 415	0.59 271	1.04 601	0.55 328	0.51 262	0.37 224	0.35 303	0.54 302	0.41 430	0.19 464	0.13 390	0.16 273	0.17 428	0.24 557	0.18 444
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SME	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.19 111	0.79 568	0.31 304	0.79 439	0.73 407	0.56 331	0.77 380	0.43 288	0.51 438	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.17 522	0.19 427	0.19 491	0.18 416	0.16 397

DVStereo	0.30 226	0.15 75	0.34 206	0.33 108	0.20 158	0.53 412	0.25 167	0.56 246	0.43 246	0.56 331	0.50 252	0.35 210	0.29 224	0.49 263	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

qqq	0.40 375	0.26 495	0.44 363	0.36 221	0.22 226	0.46 377	0.36 415	0.85 461	0.54 311	0.56 331	0.69 346	0.65 430	0.53 448	0.55 309	0.45 475	0.17 393	0.16 501	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

s12784h	0.36 312	0.15 75	0.24 17	0.34 140	0.15 11	0.77 560	0.29 255	0.80 443	0.83 480	0.56 331	0.57 299	0.43 288	0.40 366	0.57 334	0.33 325	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.09 15	0.14 216	0.09 6

FACV-RUCA	0.43 406	0.28 527	0.47 407	0.45 519	0.33 565	0.58 453	0.34 366	0.82 449	0.73 407	0.57 335	0.84 431	0.47 312	0.50 433	0.54 302	0.39 416	0.22 541	0.15 465	0.35 649	0.16 368	0.28 589	0.21 525

x	0.39 363	0.24 452	0.41 315	0.34 140	0.23 281	0.52 404	0.32 335	0.86 465	0.52 303	0.57 335	0.70 350	0.59 389	0.50 433	0.49 263	0.46 486	0.17 393	0.15 465	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.16 397

rafts_anoy	0.37 329	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.33 347	0.67 344	0.90 531	0.58 337	0.66 333	0.45 302	0.33 284	0.47 246	0.39 416	0.16 336	0.11 241	0.21 504	0.23 576	0.17 385	0.14 311

raftrobust	0.34 274	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.27 437	0.30 175	0.25 167	0.71 388	0.63 350	0.58 337	0.55 294	0.45 302	0.46 407	0.51 279	0.29 284	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.13 260

SA	0.44 414	0.25 478	0.46 393	0.46 541	0.24 319	0.43 350	0.36 415	0.75 419	0.96 564	0.59 339	1.03 534	0.48 317	0.52 442	0.94 609	0.32 311	0.16 336	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

test_4	0.36 312	0.18 200	0.31 136	0.44 494	0.25 353	0.20 30	0.34 366	0.56 246	0.41 230	0.59 339	1.45 653	0.43 288	0.25 151	0.63 415	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.11 145

dd	0.43 406	0.38 601	0.55 495	0.44 494	0.25 353	0.47 383	0.38 455	0.70 379	1.05 605	0.59 339	0.65 326	0.42 279	0.39 360	0.66 446	0.50 502	0.24 572	0.15 465	0.21 504	0.15 329	0.22 527	0.18 444

TANstereo	0.30 226	0.15 75	0.31 136	0.30 27	0.17 46	0.55 426	0.23 134	0.44 164	0.55 318	0.59 339	0.68 342	0.37 224	0.26 172	0.35 117	0.27 238	0.15 275	0.16 501	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

S	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.39 320	0.24 319	0.71 536	0.42 517	0.62 296	0.61 335	0.60 343	0.97 507	0.39 242	0.46 407	0.42 185	0.32 311	0.30 627	0.17 522	0.31 632	0.31 648	0.18 416	0.13 260

Select-FE	0.46 436	0.24 452	0.88 621	0.42 450	0.35 581	0.33 227	0.19 34	0.90 485	0.37 199	0.60 343	1.01 520	0.97 571	0.80 608	0.72 493	0.28 261	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.20 518	0.15 284	0.24 564

MM-Stereo_test1	0.33 262	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.23 281	0.36 272	0.45 539	0.58 264	0.54 311	0.60 343	0.50 252	0.38 233	0.37 341	0.60 381	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.12 208

11t1	0.36 312	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.62 483	0.29 255	0.69 363	0.43 246	0.60 343	0.53 281	0.53 347	0.48 418	0.56 322	0.40 424	0.18 429	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.17 423

RAFT-Test	0.34 274	0.18 200	0.37 255	0.38 287	0.23 281	0.50 393	0.23 134	0.69 363	0.40 226	0.60 343	0.85 441	0.61 401	0.28 205	0.46 236	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

ToySt	0.49 484	0.27 513	0.75 596	0.40 364	0.27 437	0.64 503	0.49 566	0.84 458	0.77 440	0.60 343	0.83 425	0.88 542	0.66 541	0.70 481	0.56 535	0.16 336	0.17 522	0.21 504	0.20 518	0.21 502	0.19 479

cross-raft	0.34 274	0.20 300	0.37 255	0.44 494	0.23 281	0.32 215	0.35 392	0.74 412	0.40 226	0.60 343	0.77 380	0.57 365	0.27 188	0.43 199	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.11 145

Gwc-CoAtRS	0.34 274	0.17 157	0.44 363	0.39 320	0.23 281	0.34 245	0.22 100	0.70 379	0.75 422	0.60 343	0.59 305	0.58 374	0.29 224	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.12 208

TestStereo_HL3	0.37 329	0.19 248	0.49 441	0.34 140	0.24 319	0.51 398	0.39 477	0.60 283	0.43 246	0.61 351	0.83 425	0.56 359	0.46 407	0.55 309	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.14 216	0.17 423

RT-Monster	0.32 242	0.17 157	0.30 112	0.34 140	0.26 401	0.38 299	0.20 53	0.56 246	0.76 431	0.61 351	0.64 323	0.49 325	0.28 205	0.41 171	0.30 292	0.14 192	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.13 260

model_zeroshot	0.33 262	0.18 200	0.48 428	0.39 320	0.28 462	0.45 371	0.25 167	0.63 306	0.45 263	0.61 351	0.50 252	0.51 337	0.25 151	0.45 217	0.26 217	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.13 260

PSMNet-ADL	0.48 465	0.27 513	0.40 304	0.48 557	0.30 512	0.68 523	0.37 433	0.90 485	0.80 462	0.61 351	0.80 406	0.92 559	0.62 510	0.72 493	0.63 557	0.23 559	0.18 547	0.18 379	0.20 518	0.22 527	0.20 505

IGEV-FE	0.34 274	0.18 200	0.67 554	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

test_sample1	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.34 140	0.23 281	0.58 453	0.35 392	0.99 520	0.49 288	0.62 355	0.75 370	0.69 448	0.61 503	0.58 357	0.44 466	0.18 429	0.14 432	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.17 423

MyStereo06	0.38 346	0.21 347	0.61 519	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.95 507	0.35 172	0.62 355	0.54 284	0.76 497	0.27 188	0.50 271	0.29 284	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

MyStereo04	0.44 414	0.22 388	0.44 363	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	1.00 525	1.08 622	0.62 355	0.58 304	0.55 356	0.57 476	0.71 487	0.44 466	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

IGEV_Zeroshot_test	0.34 274	0.18 200	0.67 554	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

test_5	0.43 406	0.24 452	0.43 351	0.52 618	0.28 462	0.28 142	0.42 517	0.72 395	0.82 475	0.62 355	0.91 472	0.72 466	0.55 466	0.79 541	0.35 361	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.16 397

iRaft-Stereo_5w	0.45 425	0.21 347	0.48 428	0.42 450	0.28 462	0.31 195	0.54 599	0.63 306	0.62 339	0.62 355	0.89 465	1.01 585	0.69 555	0.75 514	0.66 565	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.15 346

PSM-softLoss	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

KMStereo	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

Selective-IGEV-i1	0.44 414	0.20 300	0.53 483	0.41 402	0.22 226	0.62 483	0.50 571	1.01 535	0.88 512	0.63 364	0.81 413	0.79 507	0.38 347	0.54 302	0.38 408	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.15 346

test_sample2	0.42 396	0.22 388	0.43 351	0.33 108	0.21 191	0.58 453	0.39 477	0.95 507	0.67 372	0.63 364	0.77 380	0.69 448	0.57 476	0.61 391	0.38 408	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.16 368	0.19 455	0.18 444

GANet-ADL	0.42 396	0.25 478	0.45 376	0.43 473	0.29 493	0.54 419	0.35 392	0.89 480	0.86 498	0.63 364	0.72 354	0.68 443	0.42 378	0.52 286	0.41 430	0.21 513	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.19 479

Patchmatch Stereo++	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.56 322	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

ROB_FTStereo_v2	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.57 334	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

ROB_FTStereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.25 90	0.21 80	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.57 334	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

HUI-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.60 283	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.50 271	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iGMRVC	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.30 276	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iRAFT	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

RAFT-IKP	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.28 246	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

CCAANet	0.47 452	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.28 462	0.67 520	0.31 304	0.99 520	0.75 422	0.63 364	1.22 603	0.69 448	0.52 442	0.79 541	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.19 491	0.15 284	0.19 479

Hybrid-DGEV-2	0.41 388	0.21 347	0.42 336	0.47 549	0.29 493	0.59 465	0.23 134	0.82 449	0.99 576	0.64 376	0.63 317	0.60 395	0.65 533	0.58 357	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.12 208

ACV-stereo	0.62 581	0.34 573	1.00 638	0.43 473	0.31 536	1.20 661	0.40 490	0.75 419	0.83 480	0.64 376	0.77 380	2.10 700	1.03 660	0.81 546	0.64 560	0.21 513	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.21 502	0.21 525

test_3	0.36 312	0.19 248	0.44 363	0.44 494	0.23 281	0.48 386	0.36 415	0.66 334	0.82 475	0.64 376	0.45 230	0.68 443	0.25 151	0.41 171	0.31 301	0.12 65	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

NRIStereo	0.36 312	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.23 281	0.34 245	0.26 193	0.65 323	0.55 318	0.64 376	0.63 317	0.56 359	0.37 341	0.65 437	0.37 398	0.15 275	0.11 241	0.18 379	0.15 329	0.17 385	0.14 311

AFF-stereo	0.38 346	0.19 248	0.39 290	0.37 247	0.21 191	0.27 119	0.31 304	0.65 323	0.66 367	0.64 376	1.13 575	0.76 497	0.39 360	0.55 309	0.33 325	0.11 39	0.09 28	0.16 273	0.16 368	0.13 162	0.11 145

ACVNet	0.46 436	0.23 410	0.36 238	0.39 320	0.28 462	0.58 453	0.40 490	0.87 472	0.80 462	0.64 376	0.96 494	0.79 507	0.60 497	0.63 415	0.67 568	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.18 416	0.15 346

CFNet-ft	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

DIP-Stereo	0.39 363	0.21 347	0.50 455	0.41 402	0.28 462	0.62 483	0.27 216	0.77 429	0.40 226	0.64 376	0.86 445	0.52 343	0.33 284	0.66 446	0.42 438	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.15 346
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

FE-Mocha	0.32 242	0.19 248	0.50 455	0.38 287	0.27 437	0.30 175	0.20 53	0.71 388	0.36 182	0.65 385	0.56 297	0.54 351	0.25 151	0.38 139	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.16 368	0.13 162	0.12 208

rvit_0105_3	0.47 452	0.34 573	0.77 606	0.54 635	0.31 536	0.49 391	0.47 551	0.63 306	0.79 460	0.65 385	0.59 305	0.64 417	0.50 433	0.65 437	0.39 416	0.29 620	0.27 645	0.29 622	0.28 632	0.21 502	0.20 505

4D-IteraStereo	0.33 262	0.18 200	0.40 304	0.40 364	0.24 319	0.32 215	0.27 216	0.58 264	0.72 400	0.65 385	0.54 284	0.42 279	0.23 126	0.45 217	0.28 261	0.14 192	0.09 28	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.11 145

UDGNet	0.48 465	0.77 689	0.50 455	0.48 557	0.31 536	0.41 338	0.34 366	0.70 379	0.92 543	0.65 385	0.60 307	0.58 374	0.43 384	0.63 415	0.41 430	0.32 643	0.15 465	0.66 702	0.19 491	0.36 639	0.21 525

MIPNet	0.37 329	0.21 347	0.59 511	0.39 320	0.25 353	0.50 393	0.28 246	0.77 429	0.70 387	0.65 385	0.60 307	0.40 256	0.49 423	0.44 212	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.13 260

STrans-v2	0.46 436	0.20 300	0.48 428	0.40 364	0.24 319	0.55 426	0.50 571	1.07 560	0.73 407	0.65 385	1.05 544	0.72 466	0.69 555	0.72 493	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.14 294	0.13 162	0.12 208

TransformOpticalFlow	0.44 414	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.23 281	0.37 286	0.47 551	0.94 500	0.76 431	0.65 385	1.14 581	0.73 479	0.56 473	0.76 519	0.32 311	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.13 260

NF-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.57 365	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

OCTAStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

RE-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

TVStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

CRE-IMP	0.36 312	0.23 410	0.49 441	0.42 450	0.24 319	0.41 338	0.21 80	0.57 255	0.41 230	0.65 385	0.72 354	0.53 347	0.37 341	0.61 391	0.38 408	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.21 502	0.18 444

CFNet-RSSM	0.34 274	0.17 157	0.45 376	0.39 320	0.22 226	0.35 256	0.23 134	0.73 406	0.84 485	0.65 385	0.54 284	0.57 365	0.28 205	0.46 236	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.11 145

Selective-IGEV-i16pb	1.07 672	0.24 452	9.45 740	0.41 402	0.32 553	1.76 701	0.59 618	1.00 525	1.54 689	0.66 398	1.20 601	0.98 575	0.57 476	0.78 534	0.62 553	0.27 602	0.17 522	0.18 379	0.20 518	0.21 502	0.23 555

Lsterematch	0.38 346	0.17 157	0.38 268	0.37 247	0.20 158	0.42 345	0.27 216	0.57 255	0.71 398	0.66 398	1.02 529	0.49 325	0.40 366	0.57 334	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

DFGA-Net	0.45 425	0.29 539	0.80 610	0.42 450	0.32 553	0.53 412	0.35 392	0.78 435	0.89 528	0.66 398	0.75 370	0.48 317	0.39 360	0.74 508	0.60 546	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.18 458	0.20 476	0.17 423

UGAM-zero	0.46 436	0.19 248	0.62 523	0.37 247	0.23 281	0.34 245	0.21 80	1.15 598	0.39 221	0.66 398	0.61 312	1.70 688	0.91 635	0.75 514	0.25 187	0.14 192	0.11 241	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.13 260

NVstereo2D	0.60 576	0.30 549	0.75 596	0.48 557	0.43 634	0.89 599	0.48 559	1.05 552	1.15 636	0.66 398	0.86 445	0.88 542	0.70 568	0.99 612	0.65 562	0.32 643	0.15 465	0.28 612	0.20 518	0.40 651	0.36 646

knoymous	0.36 312	0.20 300	0.31 136	0.31 58	0.22 226	0.36 272	0.29 255	0.61 291	0.64 358	0.67 403	0.70 350	0.60 395	0.40 366	0.58 357	0.34 342	0.17 393	0.11 241	0.20 461	0.11 161	0.17 385	0.18 444

ICVP	0.46 436	0.25 478	0.38 268	0.48 557	0.28 462	0.58 453	0.43 526	1.00 525	0.70 387	0.67 403	0.95 490	0.75 489	0.55 466	0.53 295	0.54 528	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.17 428	0.19 455	0.20 505
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 346	0.23 410	0.48 428	0.42 450	0.29 493	0.35 256	0.25 167	0.86 465	0.64 358	0.67 403	0.65 326	0.60 395	0.29 224	0.60 381	0.34 342	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.21 502	0.13 260

FADNet_RVC	0.55 540	0.37 591	1.17 661	0.44 494	0.31 536	0.56 441	0.34 366	1.06 556	0.88 512	0.67 403	0.90 469	0.61 401	0.65 533	0.93 602	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.26 590	0.23 576	0.31 609	0.28 596

UCFNet_RVC	0.49 484	0.26 495	0.35 223	0.39 320	0.26 401	0.64 503	0.36 415	1.15 598	0.84 485	0.67 403	0.88 461	0.88 542	0.59 493	0.58 357	0.45 475	0.24 572	0.17 522	0.27 604	0.27 624	0.25 566	0.23 555

NOSS_ROB	0.57 559	0.39 609	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.73 546	0.54 599	1.03 544	1.08 622	0.67 403	0.87 453	0.76 497	0.57 476	0.77 529	0.47 493	0.38 670	0.38 690	0.44 676	0.42 686	0.37 644	0.34 639

IGEV_i1	0.43 406	0.22 388	0.50 455	0.39 320	0.22 226	0.64 503	0.40 490	0.96 511	0.61 335	0.68 409	0.69 346	0.75 489	0.45 400	0.72 493	0.41 430	0.15 275	0.13 390	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.16 397

PAM_32	0.46 436	0.19 248	0.67 554	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.27 216	0.95 507	0.34 159	0.68 409	0.44 226	1.91 696	0.65 533	0.62 401	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.13 260

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 465	0.21 347	1.26 671	0.39 320	0.51 667	0.28 142	0.30 276	1.25 647	0.44 254	0.68 409	1.11 564	0.86 531	0.33 284	0.67 457	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.20 518	0.22 527	0.24 564

TestStereo1	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

SA-5K	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

test_1	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.23 134	0.63 306	0.78 451	0.68 409	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 312	0.17 157	0.41 315	0.35 187	0.19 111	0.33 227	0.29 255	0.65 323	0.73 407	0.68 409	1.01 520	0.56 359	0.40 366	0.42 185	0.30 292	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.10 67

GANet-RSSM	0.47 452	0.21 347	0.37 255	0.38 287	0.25 353	0.58 453	0.36 415	1.07 560	0.78 451	0.68 409	1.01 520	0.86 531	0.67 544	0.62 401	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.17 423

DCANet-4	0.36 312	0.20 300	0.48 428	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.66 334	0.92 543	0.69 417	0.78 392	0.40 256	0.47 413	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

fff	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

iRaft-Stereo_20w	0.39 363	0.19 248	0.57 505	0.37 247	0.27 437	0.31 195	0.24 155	1.44 684	0.29 108	0.69 417	0.53 281	0.60 395	0.42 378	0.83 557	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.13 260

DeepStereo_RVC	0.36 312	0.21 347	0.47 407	0.40 364	0.24 319	0.26 101	0.22 100	0.60 283	0.38 209	0.69 417	0.67 339	0.57 365	0.51 438	0.56 322	0.39 416	0.16 336	0.12 314	0.18 379	0.15 329	0.19 455	0.18 444

csc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

cscssc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

PAM	0.46 436	0.19 248	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.75 553	0.33 347	0.85 461	0.34 159	0.70 423	0.46 235	1.83 691	0.63 516	0.61 391	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

ADStereo(finetuned)	0.37 329	0.16 106	0.49 441	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.69 555	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

AnonymousM	0.41 388	0.81 692	0.29 94	0.34 140	0.22 226	0.28 142	0.38 455	0.53 235	0.41 230	0.70 423	0.49 248	0.47 312	0.27 188	0.41 171	0.31 301	0.15 275	0.12 314	1.51 720	0.26 617	0.12 109	0.10 67

DCANet	0.36 312	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.57 476	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

PSMNet-RSSM	0.48 465	0.22 388	0.38 268	0.42 450	0.25 353	0.50 393	0.37 433	1.10 571	0.77 440	0.70 423	1.06 551	0.84 524	0.64 527	0.62 401	0.47 493	0.23 559	0.15 465	0.23 541	0.25 602	0.20 476	0.19 479

FADNet-RVC	0.60 576	0.53 659	1.14 655	0.46 541	0.39 609	0.61 475	0.39 477	1.12 583	0.87 508	0.70 423	0.84 431	1.04 594	0.55 466	0.94 609	0.69 573	0.26 592	0.25 628	0.28 612	0.28 632	0.31 609	0.31 622

FADNet	0.61 580	0.51 648	1.10 649	0.45 519	0.44 641	0.65 513	0.41 506	1.19 616	1.05 605	0.70 423	0.84 431	0.98 575	0.66 541	0.82 549	0.50 502	0.29 620	0.30 659	0.27 604	0.30 640	0.46 670	0.35 644

MyStereo8	0.40 375	0.20 300	0.54 489	0.41 402	0.29 493	0.53 412	0.29 255	0.65 323	0.49 288	0.71 430	0.98 509	0.58 374	0.43 384	0.50 271	0.51 512	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.19 455	0.19 479

1111x	0.55 540	0.22 388	0.46 393	0.38 287	0.20 158	0.66 515	0.43 526	1.23 636	0.99 576	0.71 430	0.99 514	0.95 566	0.69 555	0.90 586	1.08 657	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.18 444

CASS	0.45 425	0.27 513	0.42 336	0.48 557	0.22 226	0.61 475	0.34 366	0.97 515	0.62 339	0.71 430	0.85 441	0.61 401	0.55 466	0.57 334	0.41 430	0.29 620	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.22 527	0.28 596
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 630	0.44 628	0.63 533	0.40 364	0.43 634	0.80 574	0.52 590	0.72 395	0.77 440	0.71 430	0.60 307	0.87 537	0.76 590	0.75 514	0.58 539	0.52 697	0.54 712	0.54 695	4.82 760	0.56 688	0.40 663

test-3	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.22 100	0.63 306	0.78 451	0.71 430	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

GwcNet-ADL	0.44 414	0.22 388	0.48 428	0.45 519	0.30 512	0.40 318	0.37 433	0.92 493	0.97 567	0.71 430	0.78 392	0.61 401	0.42 378	0.62 401	0.50 502	0.19 464	0.14 432	0.15 232	0.14 294	0.18 416	0.18 444

HCRNet	0.44 414	0.34 573	0.41 315	0.53 628	0.26 401	0.53 412	0.29 255	0.83 454	0.63 350	0.71 430	0.81 413	0.77 503	0.50 433	0.66 446	0.36 379	0.24 572	0.16 501	0.24 558	0.20 518	0.21 502	0.18 444

xxxx	1.01 660	0.22 388	0.43 351	0.36 221	0.21 191	0.82 587	0.36 415	1.32 661	0.88 512	0.71 430	0.94 480	0.97 571	0.63 516	0.64 430	10.58 752	0.20 494	0.16 501	0.18 379	0.17 428	0.19 455	0.19 479

FENet	0.42 396	0.22 388	0.38 268	0.39 320	0.24 319	0.55 426	0.32 335	0.79 439	0.70 387	0.71 430	0.72 354	0.63 411	0.57 476	0.62 401	0.44 466	0.19 464	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.19 479

GwcNet-RSSM	0.49 484	0.24 452	0.42 336	0.40 364	0.23 281	0.55 426	0.38 455	0.93 495	0.93 550	0.71 430	1.16 592	0.86 531	0.60 497	0.62 401	0.66 565	0.21 513	0.14 432	0.19 427	0.20 518	0.16 343	0.15 346

HITNet	0.41 388	0.26 495	0.45 376	0.33 108	0.17 46	0.63 495	0.30 276	0.93 495	0.64 358	0.71 430	0.82 419	0.64 417	0.52 442	0.59 375	0.43 448	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.19 455	0.12 208
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	0.44 414	0.27 513	0.46 393	0.38 287	0.24 319	0.61 475	0.35 392	0.94 500	0.53 307	0.72 441	1.05 544	0.63 411	0.50 433	0.57 334	0.45 475	0.18 429	0.15 465	0.23 541	0.20 518	0.20 476	0.18 444

MIM_Stereo	0.38 346	0.17 157	0.53 483	0.37 247	0.24 319	0.27 119	0.24 155	0.70 379	0.54 311	0.72 441	1.00 517	0.63 411	0.29 224	0.64 430	0.38 408	0.13 126	0.14 432	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.11 145

LCNet	0.41 388	0.20 300	0.32 160	0.44 494	0.24 319	0.47 383	0.29 255	0.67 344	0.53 307	0.72 441	1.03 534	0.66 435	0.60 497	0.58 357	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.36 646

cf-r	0.47 452	0.23 410	0.41 315	0.39 320	0.23 281	0.59 465	0.37 433	0.88 477	0.85 493	0.72 441	1.05 544	0.94 564	0.62 510	0.56 322	0.54 528	0.21 513	0.14 432	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.15 346

CFNet	0.51 509	0.29 539	0.46 393	0.41 402	0.27 437	0.70 530	0.32 335	1.13 585	1.00 583	0.72 441	1.07 555	0.85 526	0.60 497	0.76 519	0.52 519	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.16 397

DN-CSS_ROB	0.43 406	0.26 495	0.62 523	0.40 364	0.29 493	0.44 359	0.27 216	0.77 429	0.75 422	0.72 441	1.09 561	0.48 317	0.43 384	0.69 474	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.18 416	0.16 397

ffm	0.44 414	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

ff1	0.49 484	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

mmx	0.53 525	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

xxx	0.53 525	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

RASNet	0.53 525	0.22 388	0.52 476	0.38 287	0.22 226	0.68 523	0.38 455	0.97 515	0.88 512	0.73 447	1.04 540	1.03 592	0.92 640	0.90 586	0.86 609	0.16 336	0.14 432	0.14 176	0.17 428	0.15 284	0.13 260

RAFT-345	0.40 375	0.18 200	0.40 304	0.38 287	0.22 226	0.33 227	0.26 193	0.61 291	0.51 300	0.74 452	1.79 678	0.45 302	0.33 284	0.66 446	0.36 379	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.14 294	0.13 162	0.13 260

GES	0.44 414	0.23 410	0.57 505	0.40 364	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.96 511	0.68 379	0.74 452	0.83 425	0.47 312	0.48 418	0.67 457	0.43 448	0.22 541	0.16 501	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.23 555

MWSP-net	0.52 517	0.23 410	0.54 489	0.45 519	0.30 512	0.70 530	0.81 677	1.02 539	0.92 543	0.75 454	0.78 392	0.91 553	0.73 579	0.62 401	0.52 519	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.18 458	0.21 502	0.22 547

test_sample3	0.46 436	0.25 478	0.50 455	0.35 187	0.23 281	0.69 525	0.37 433	1.15 598	0.81 470	0.75 454	0.79 403	0.66 435	0.49 423	0.63 415	0.46 486	0.21 513	0.15 465	0.20 461	0.19 491	0.21 502	0.19 479

DispNO	0.47 452	0.23 410	0.71 574	0.39 320	0.31 536	0.60 472	0.38 455	0.89 480	0.77 440	0.75 454	0.84 431	0.72 466	0.54 460	0.73 500	0.46 486	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.17 423

BUS	0.45 425	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.70 530	0.34 366	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.65 430	0.49 423	0.64 430	0.51 512	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

BSDual-CNN	0.46 436	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

hknet	0.49 484	0.25 478	0.51 470	0.45 519	0.29 493	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.83 480	0.75 454	0.80 406	0.97 571	0.61 503	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

DMCA	0.45 425	0.26 495	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.51 398	0.34 366	0.93 495	0.68 379	0.75 454	0.83 425	0.79 507	0.53 448	0.51 279	0.54 528	0.21 513	0.16 501	0.21 504	0.16 368	0.19 455	0.21 525

AdaStereo	0.50 500	0.32 559	0.47 407	0.48 557	0.25 353	0.67 520	0.32 335	1.17 611	0.88 512	0.75 454	0.99 514	0.75 489	0.49 423	0.67 457	0.46 486	0.27 602	0.12 314	0.28 612	0.18 458	0.23 544	0.18 444
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM	0.52 517	0.22 388	0.46 393	0.45 519	0.25 353	0.41 338	0.52 590	0.62 296	1.16 637	0.76 462	1.13 575	1.32 652	0.57 476	1.00 615	0.53 523	0.17 393	0.14 432	0.25 571	0.21 541	0.15 284	0.13 260

MyStereo05	0.44 414	0.21 347	0.45 376	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.93 495	1.09 624	0.76 462	0.61 312	0.51 337	0.57 476	0.73 500	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

RAFT_CTSACE	0.45 425	0.20 300	0.44 363	0.45 519	0.27 437	0.34 245	0.39 477	0.60 283	0.73 407	0.76 462	1.44 650	0.83 521	0.38 347	1.08 632	0.26 217	0.12 65	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

ASMatch	0.48 465	0.19 248	0.45 376	0.39 320	0.28 462	0.37 286	0.26 193	0.74 412	0.68 379	0.76 462	2.34 698	0.61 401	0.52 442	0.62 401	0.37 398	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.21 525

IRAFT_RVC	0.42 396	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.24 319	0.27 119	0.54 599	0.74 412	0.77 440	0.76 462	0.80 406	0.73 479	0.51 438	0.70 481	0.36 379	0.17 393	0.10 99	0.21 504	0.16 368	0.16 343	0.14 311

GMM-Stereo	0.44 414	0.19 248	0.36 238	0.42 450	0.25 353	0.51 398	0.47 551	0.71 388	0.53 307	0.76 462	1.37 634	0.76 497	0.38 347	0.60 381	0.33 325	0.15 275	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.16 343	0.27 589

test_sample5	0.47 452	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.77 468	0.94 480	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

OMP-Stereo	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.52 618	0.24 319	0.36 272	0.25 167	0.71 388	0.78 451	0.77 468	0.64 323	0.89 546	0.39 360	0.91 593	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.20 461	0.15 329	0.15 284	0.12 208

BEATNet_4x	0.46 436	0.32 559	0.56 501	0.37 247	0.19 111	0.63 495	0.35 392	1.01 535	0.72 400	0.77 468	0.83 425	0.70 453	0.59 493	0.68 468	0.53 523	0.16 336	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.24 557	0.16 397

PS-NSSS	0.58 566	0.44 628	0.62 523	0.42 450	0.33 565	0.66 515	0.58 615	1.02 539	0.86 498	0.77 468	1.28 617	0.72 466	0.64 527	0.82 549	0.59 544	0.31 631	0.26 636	0.40 667	0.27 624	0.33 622	0.26 578

DStereoRT	0.74 612	0.19 248	0.50 455	0.51 602	0.33 565	1.10 643	0.34 366	0.82 449	0.76 431	0.78 472	1.05 544	0.51 337	0.73 579	0.76 519	0.48 497	0.16 336	0.13 390	3.96 757	1.37 742	0.19 455	0.14 311

PSMNet-RUCA	0.76 616	0.75 685	1.08 648	1.01 709	0.90 705	0.69 525	0.50 571	1.11 577	1.03 595	0.78 472	1.11 564	0.80 516	0.72 576	0.88 578	0.63 557	0.53 701	0.27 645	0.76 705	0.46 689	0.66 699	0.47 686

test_sample4	0.47 452	0.26 495	0.50 455	0.35 187	0.22 226	0.69 525	0.38 455	1.15 598	0.81 470	0.78 472	0.82 419	0.62 408	0.53 448	0.63 415	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.21 504	0.19 491	0.21 502	0.19 479

IPLGR	0.39 363	0.21 347	0.63 533	0.39 320	0.22 226	0.49 391	0.29 255	0.76 426	0.74 417	0.78 472	0.77 380	0.44 299	0.42 378	0.47 246	0.38 408	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.13 260

RAFT + AFF	0.53 525	0.29 539	0.75 596	0.51 602	0.32 553	0.63 495	0.60 621	1.00 525	0.91 538	0.78 472	0.87 453	0.83 521	0.58 486	0.80 543	0.47 493	0.17 393	0.20 582	0.23 541	0.22 559	0.18 416	0.18 444

SCION-MonSter	0.67 593	0.40 614	0.95 630	0.54 635	0.44 641	1.30 671	0.42 517	0.91 490	1.06 611	0.79 477	1.13 575	0.74 486	0.67 544	0.76 519	1.43 683	0.19 464	0.19 567	0.45 677	0.42 686	0.30 602	0.26 578

raft_robust	0.41 388	0.23 410	0.36 238	0.42 450	0.21 191	0.40 318	0.33 347	0.79 439	0.98 571	0.79 477	0.87 453	0.39 242	0.33 284	0.84 562	0.29 284	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.17 428	0.15 284	0.12 208

PSMNet_ROB	0.64 584	0.37 591	0.65 544	0.56 647	0.42 627	0.97 616	0.83 679	1.21 623	0.92 543	0.79 477	1.02 529	1.08 608	0.63 516	0.82 549	0.91 633	0.29 620	0.20 582	0.31 632	0.31 648	0.26 574	0.23 555

MultiAttention	3.58 734	0.24 452	0.62 523	0.54 635	0.34 574	22.90 762	2.72 748	1.60 701	1.13 632	0.80 480	1.81 679	1.14 629	0.43 384	35.29 775	0.61 550	0.17 393	0.12 314	0.23 541	0.23 576	0.34 628	0.29 603

z-ln-s-r	0.66 588	0.36 584	1.30 676	0.39 320	0.26 401	0.57 447	0.63 630	0.80 443	1.03 595	0.80 480	1.43 647	0.91 553	0.76 590	1.08 632	1.87 702	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.14 294	0.20 476	0.16 397

ITSA-stereo	0.53 525	0.28 527	0.52 476	0.40 364	0.23 281	0.56 441	0.34 366	1.24 643	1.24 652	0.80 480	0.81 413	0.72 466	0.58 486	0.82 549	0.65 562	0.21 513	0.17 522	0.23 541	0.21 541	0.22 527	0.26 578

test_sample6	0.49 484	0.26 495	0.50 455	0.37 247	0.22 226	0.63 495	0.40 490	1.12 583	0.83 480	0.80 480	1.03 534	0.66 435	0.55 466	0.67 457	0.46 486	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.23 544	0.21 525

DualNet	0.48 465	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.80 480	1.03 534	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

CBFPSM	0.59 573	0.22 388	1.31 677	0.38 287	0.27 437	1.12 648	0.65 636	0.79 439	0.82 475	0.80 480	0.81 413	1.35 661	0.87 628	0.67 457	0.76 589	0.16 336	0.15 465	0.15 232	0.16 368	0.17 385	0.22 547

iinet-f	0.67 593	0.26 495	2.15 708	0.39 320	0.31 536	1.19 660	0.56 610	0.84 458	0.84 485	0.80 480	1.17 594	1.05 599	0.84 621	0.71 487	1.21 669	0.20 494	0.18 547	0.17 323	0.15 329	0.20 476	0.20 505

NINENet	0.50 500	0.29 539	0.51 470	0.45 519	0.32 553	0.70 530	0.34 366	1.10 571	0.88 512	0.80 480	0.94 480	0.65 430	0.49 423	0.73 500	0.51 512	0.22 541	0.20 582	0.25 571	0.18 458	0.22 527	0.21 525

ACRE	0.40 375	0.21 347	0.65 544	0.45 519	0.33 565	0.51 398	0.33 347	0.66 334	0.63 350	0.80 480	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.45 475	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

ADLNet2	0.55 540	0.25 478	0.65 544	0.47 549	0.30 512	0.83 590	0.50 571	1.05 552	0.95 563	0.80 480	0.98 509	0.99 577	0.69 555	0.77 529	0.73 584	0.20 494	0.16 501	0.17 323	0.18 458	0.21 502	0.21 525

RAFT	0.45 425	0.22 388	0.45 376	0.47 549	0.26 401	0.54 419	0.47 551	0.66 334	0.58 330	0.80 480	0.82 419	0.94 564	0.57 476	0.75 514	0.34 342	0.17 393	0.15 465	0.22 520	0.20 518	0.16 343	0.12 208

SFCPSM	0.47 452	0.21 347	0.55 495	0.40 364	0.27 437	0.87 598	0.37 433	1.33 663	0.77 440	0.80 480	0.84 431	0.54 351	0.49 423	0.57 334	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.15 346

PA-Net	0.67 593	0.43 623	0.83 612	0.50 586	0.53 672	0.94 608	0.68 647	1.10 571	1.14 635	0.80 480	0.88 461	0.87 537	0.77 597	1.02 621	0.88 619	0.24 572	0.41 697	0.29 622	0.44 688	0.26 574	0.34 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 509	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.18 444

tta	0.51 509	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.14 311

qqq1	0.49 484	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

fff1	0.49 484	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

AACVNet	0.50 500	0.23 410	0.49 441	0.46 541	0.29 493	0.52 404	0.38 455	0.90 485	0.55 318	0.81 493	1.03 534	1.00 581	0.70 568	0.83 557	0.54 528	0.21 513	0.18 547	0.24 558	0.18 458	0.23 544	0.20 505

test_xeample	1.01 660	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.21 191	0.71 536	0.39 477	1.23 636	0.86 498	0.81 493	1.04 540	0.69 448	0.61 503	0.69 474	10.93 753	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.17 428	0.18 416	0.17 423

APVNet	0.71 605	0.37 591	0.89 625	0.56 647	0.45 646	1.18 659	0.68 647	1.41 680	0.85 493	0.81 493	1.15 587	1.04 594	0.81 609	1.10 636	1.17 666	0.26 592	0.28 649	0.32 639	0.31 648	0.29 593	0.30 612

HSM	0.51 509	0.24 452	0.41 315	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.40 490	1.22 631	0.75 422	0.81 493	0.91 472	1.21 634	0.69 555	0.87 575	0.46 486	0.17 393	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.17 385	0.17 423

DISCO	0.70 601	0.26 495	0.68 559	0.44 494	0.31 536	1.14 650	0.51 587	1.23 636	1.23 650	0.81 493	1.05 544	1.50 676	0.85 622	1.82 699	1.03 651	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.24 557	0.23 555

rvit_105_1	0.54 537	0.40 614	0.76 601	0.58 655	0.37 593	0.59 465	0.68 647	0.70 379	0.94 557	0.82 502	0.69 346	0.73 479	0.58 486	0.78 534	0.54 528	0.32 643	0.29 654	0.31 632	0.34 661	0.23 544	0.20 505

CoDeX	0.47 452	0.20 300	0.49 441	0.42 450	0.25 353	0.75 553	0.36 415	1.27 651	0.80 462	0.82 502	0.96 494	0.62 408	0.57 476	0.60 381	0.36 379	0.17 393	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.14 311

Sa-1000	0.48 465	0.24 452	0.41 315	0.45 519	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.81 447	0.93 550	0.82 502	1.50 657	0.53 347	0.45 400	0.92 596	0.30 292	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

CIPLG	0.41 388	0.21 347	0.63 533	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.33 347	0.65 323	0.60 334	0.82 502	0.96 494	0.46 309	0.32 266	0.55 309	0.44 466	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

IPLGR_C	0.40 375	0.21 347	0.64 538	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.34 366	0.66 334	0.62 339	0.82 502	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.46 486	0.17 393	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

GEStereo_RVC	0.55 540	0.29 539	0.63 533	0.49 572	0.31 536	0.70 530	0.54 599	1.22 631	0.92 543	0.82 502	0.85 441	0.85 526	0.63 516	0.90 586	0.65 562	0.24 572	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.22 547

CFNet_pseudo	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.30 276	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.03 534	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

psm_up	0.55 540	0.26 495	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.65 513	0.56 610	1.04 547	0.82 475	0.82 502	0.88 461	1.01 585	0.94 646	0.74 508	0.61 550	0.21 513	0.25 628	0.26 590	0.23 576	0.21 502	0.20 505

hitnet-ft	0.55 540	0.27 513	0.39 290	0.41 402	0.28 462	0.78 564	0.40 490	0.92 493	0.90 531	0.82 502	1.01 520	1.13 626	0.70 568	0.78 534	0.67 568	0.28 613	0.20 582	0.28 612	0.22 559	0.29 593	0.26 578

FADNet-RVC-Resample	0.56 551	0.33 568	1.16 656	0.49 572	0.34 574	0.71 536	0.43 526	1.01 535	0.93 550	0.82 502	0.87 453	0.74 486	0.67 544	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.18 547	0.26 590	0.27 624	0.26 574	0.27 589

TDLM	0.57 559	0.33 568	0.49 441	0.51 602	0.30 512	0.66 515	0.73 667	1.03 544	1.01 587	0.82 502	1.10 563	0.84 524	0.70 568	0.86 573	0.58 539	0.28 613	0.17 522	0.25 571	0.22 559	0.26 574	0.19 479

ccs_rob	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.31 304	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.02 529	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

LL-Strereo	0.57 559	0.27 513	0.68 559	0.48 557	0.34 574	0.39 312	0.48 559	0.94 500	0.97 567	0.83 514	0.78 392	1.10 616	1.18 675	1.33 668	0.49 500	0.17 393	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.16 343	0.17 423

HBP-ISP	0.59 573	0.45 632	0.43 351	0.45 519	0.33 565	0.70 530	0.28 246	1.11 577	1.00 583	0.83 514	1.18 596	0.65 430	0.68 551	0.88 578	0.52 519	0.35 662	0.38 690	0.47 682	0.41 682	0.38 648	0.31 622

IER	0.46 436	0.23 410	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.69 525	0.35 392	0.80 443	0.66 367	0.83 514	0.94 480	0.75 489	0.77 597	0.60 381	0.42 438	0.17 393	0.14 432	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

IIG-Stereo	0.43 406	0.21 347	0.44 363	0.50 586	0.25 353	0.44 359	0.21 80	0.71 388	0.76 431	0.83 514	0.95 490	0.83 521	0.43 384	0.90 586	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.19 427	0.14 294	0.15 284	0.11 145

DGSMNet	0.76 616	0.55 661	1.29 675	0.58 655	0.62 689	0.94 608	0.70 657	1.26 649	1.11 626	0.83 514	1.24 610	1.00 581	0.71 572	1.03 623	0.81 599	0.34 658	0.29 654	0.41 671	0.40 677	0.57 690	0.55 699

UNet	0.54 537	0.26 495	0.66 550	0.44 494	0.40 614	0.99 621	0.41 506	0.98 518	0.75 422	0.83 514	0.89 465	1.04 594	0.72 576	0.73 500	0.62 553	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.17 423

CC-Net-ROB	0.82 630	0.96 704	0.85 614	0.58 655	0.45 646	1.27 669	0.70 657	1.17 611	1.02 590	0.83 514	1.23 608	0.90 551	0.77 597	1.06 626	0.69 573	0.46 686	0.34 682	1.71 723	0.38 670	0.59 694	0.36 646

G2L-ROB	0.47 452	0.19 248	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.57 447	0.42 517	1.14 594	0.71 398	0.84 521	0.75 370	1.09 612	0.53 448	0.74 508	0.53 523	0.17 393	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.19 479

G2L-Stereo	0.49 484	0.23 410	0.48 428	0.43 473	0.26 401	0.47 383	0.42 517	0.93 495	0.78 451	0.84 521	0.86 445	0.91 553	0.52 442	0.78 534	0.70 576	0.20 494	0.17 522	0.22 520	0.18 458	0.17 385	0.21 525

TCMNet	0.66 588	0.39 609	0.98 636	0.59 659	0.61 688	0.96 614	0.55 604	1.05 552	0.90 531	0.84 521	1.14 581	0.89 546	0.65 533	0.85 568	1.01 650	0.26 592	0.26 636	0.31 632	0.28 632	0.32 615	0.29 603

IPLG	0.39 363	0.20 300	0.59 511	0.40 364	0.24 319	0.54 419	0.27 216	0.75 419	0.63 350	0.84 521	0.81 413	0.32 177	0.32 266	0.60 381	0.45 475	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

MEA-ACV	0.54 537	0.23 410	0.61 519	0.41 402	0.28 462	0.71 536	0.43 526	1.18 614	0.88 512	0.85 525	0.94 480	1.04 594	0.85 622	0.73 500	0.57 538	0.18 429	0.17 522	0.20 461	0.24 592	0.18 416	0.21 525

coex_refinement	0.53 525	0.21 347	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.76 559	0.39 477	1.09 568	0.90 531	0.85 525	1.12 568	1.00 581	0.56 473	0.63 415	0.81 599	0.21 513	0.13 390	0.16 273	0.16 368	0.20 476	0.21 525

DDVS	0.52 517	0.30 549	0.56 501	0.41 402	0.31 536	0.71 536	0.34 366	0.91 490	0.67 372	0.85 525	0.89 465	1.12 620	0.46 407	0.86 573	0.60 546	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.25 566	0.26 578

anonymousa	0.49 484	0.20 300	0.42 336	0.38 287	0.23 281	0.91 602	0.35 392	0.75 419	0.62 339	0.85 525	1.54 662	1.06 601	0.66 541	0.51 279	0.43 448	0.16 336	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.16 343	0.14 311

PFNet+	0.40 375	0.19 248	0.49 441	0.39 320	0.25 353	0.28 142	0.23 134	0.64 321	0.70 387	0.85 525	0.79 403	0.64 417	0.35 303	0.72 493	0.34 342	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.20 518	0.16 343	0.20 505

delet	0.55 540	0.24 452	0.55 495	0.44 494	0.33 565	1.07 635	0.50 571	1.00 525	0.86 498	0.85 525	0.96 494	0.90 551	0.63 516	0.83 557	0.74 587	0.18 429	0.18 547	0.20 461	0.21 541	0.16 343	0.15 346

CVANet_RVC	0.57 559	0.33 568	0.44 363	0.47 549	0.32 553	0.67 520	0.61 626	1.05 552	0.93 550	0.85 525	1.04 540	1.01 585	0.73 579	0.83 557	0.52 519	0.29 620	0.19 567	0.27 604	0.25 602	0.31 609	0.21 525

DeepPruner_ROB	0.53 525	0.34 573	0.59 511	0.41 402	0.30 512	0.50 393	0.43 526	1.19 616	0.70 387	0.85 525	1.05 544	0.86 531	0.55 466	0.84 562	0.51 512	0.29 620	0.23 610	0.22 520	0.22 559	0.26 574	0.25 572

G2L-Stereo_test	0.48 465	0.20 300	0.40 304	0.34 140	0.23 281	0.57 447	0.58 615	1.10 571	0.77 440	0.86 533	0.94 480	0.95 566	0.54 460	0.68 468	0.60 546	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.15 346

GMStereo_Zeroshot	0.49 484	0.44 628	0.74 588	0.49 572	0.27 437	0.56 441	0.29 255	0.73 406	0.76 431	0.86 533	0.94 480	0.91 553	0.36 331	0.74 508	0.43 448	0.26 592	0.14 432	0.26 590	0.15 329	0.36 639	0.18 444

PCWNet_CMD	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.95 507	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.21 504	0.16 368	0.24 557	0.19 479

AASNet	0.53 525	0.25 478	0.52 476	0.49 572	0.32 553	0.74 547	0.40 490	1.50 690	0.86 498	0.86 533	0.92 476	0.64 417	0.59 493	0.59 375	0.79 594	0.23 559	0.19 567	0.20 461	0.16 368	0.21 502	0.19 479

HHNet	0.41 388	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.37 593	0.33 227	0.34 366	0.69 363	0.75 422	0.86 533	1.30 624	0.52 343	0.32 266	0.52 286	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.15 284	0.24 564

HGLStereo	0.56 551	0.28 527	0.57 505	0.50 586	0.37 593	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.78 451	0.86 533	1.14 581	0.89 546	0.82 614	0.76 519	0.73 584	0.21 513	0.20 582	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.21 525

MSMDNet	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.96 511	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.23 544	0.19 479

AANet_RVC	0.57 559	0.32 559	0.54 489	0.45 519	0.27 437	0.57 447	0.48 559	1.00 525	1.28 664	0.86 533	1.33 628	0.87 537	0.58 486	1.07 629	0.75 588	0.18 429	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.18 444

FLISNet	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 612	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

CoSv	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 612	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

DisPM	0.39 363	0.19 248	0.44 363	0.41 402	0.27 437	0.24 70	0.31 304	0.65 323	0.57 328	0.87 541	0.87 453	0.60 395	0.32 266	0.76 519	0.32 311	0.18 429	0.12 314	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.20 505

GMOStereo	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

error version	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-v	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-2	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

FINET	0.67 593	0.42 621	1.00 638	0.46 541	0.43 634	0.83 590	0.89 687	1.08 564	1.50 685	0.87 541	1.14 581	0.71 457	0.68 551	0.92 596	0.70 576	0.36 666	0.30 659	0.26 590	0.24 592	0.35 633	0.33 631

UPFNet	0.53 525	0.24 452	0.51 470	0.45 519	0.38 603	0.84 593	0.49 566	0.99 520	0.75 422	0.87 541	0.88 461	0.86 531	0.64 527	0.80 543	0.71 581	0.20 494	0.20 582	0.20 461	0.20 518	0.19 455	0.15 346

iResNet	0.49 484	0.29 539	0.79 608	0.42 450	0.21 191	0.61 475	0.40 490	0.82 449	0.99 576	0.87 541	1.12 568	0.69 448	0.53 448	0.78 534	0.51 512	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.15 346

CFNet_ucs	0.50 500	0.24 452	0.55 495	0.38 287	0.31 536	0.58 453	0.33 347	0.98 518	0.93 550	0.88 551	1.19 600	0.80 516	0.49 423	0.63 415	0.43 448	0.21 513	0.15 465	0.26 590	0.18 458	0.26 574	0.22 547

LMCR-Stereo	0.53 525	0.30 549	0.53 483	0.58 655	0.30 512	0.83 590	0.36 415	1.19 616	0.76 431	0.88 551	1.04 540	0.56 359	0.62 510	0.82 549	0.67 568	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.14 294	0.23 544	0.17 423

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 593	0.81 692	0.73 583	0.53 628	0.37 593	1.40 676	0.53 595	1.04 547	0.79 460	0.88 551	0.94 480	0.95 566	0.53 448	0.93 602	0.58 539	0.39 672	0.30 659	0.57 697	0.31 648	0.53 684	0.30 612

Nwc_Net	0.78 622	0.38 601	0.73 583	0.60 665	0.55 676	1.05 633	0.55 604	1.67 707	1.05 605	0.88 551	1.86 683	1.40 666	1.09 666	1.10 636	0.87 615	0.30 627	0.25 628	0.36 654	0.38 670	0.29 593	0.29 603

RT-IGEV	0.52 517	0.19 248	0.59 511	0.40 364	0.25 353	0.79 568	0.62 628	1.15 598	0.74 417	0.89 555	0.99 514	1.18 633	0.61 503	0.65 437	0.31 301	0.19 464	0.13 390	0.17 323	0.13 250	0.15 284	0.20 505

DAS	0.51 509	0.25 478	0.60 517	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.82 549	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

SepStereo	0.51 509	0.25 478	0.60 517	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.93 602	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

DEmStereo	0.48 465	0.17 157	0.50 455	0.38 287	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.63 306	0.74 417	0.89 555	1.66 670	0.58 374	1.06 663	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

Pruner-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.40 364	0.25 353	0.22 43	0.24 155	0.67 344	0.55 318	0.89 555	0.76 376	0.68 443	0.29 224	0.62 401	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.17 428	0.17 385	0.18 444

ARAFT	0.47 452	0.24 452	0.79 608	0.42 450	0.25 353	0.55 426	0.55 604	0.75 419	0.81 470	0.89 555	0.75 370	0.73 479	0.47 413	0.88 578	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.23 541	0.22 559	0.14 216	0.13 260

R-Stereo Train	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260

RAFT-Stereo	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 643	0.82 695	0.67 554	1.00 708	0.96 710	1.02 625	0.57 614	1.13 585	0.99 576	0.90 563	0.97 507	1.31 647	0.99 655	0.85 568	0.84 604	0.54 702	0.32 674	1.77 724	0.40 677	0.94 708	0.66 703

NCC-stereo	0.78 622	0.40 614	0.76 601	0.61 667	0.67 694	0.81 579	0.69 652	1.54 698	1.11 626	0.90 563	1.36 631	1.33 655	1.16 672	1.19 647	0.88 619	0.31 631	0.30 659	0.37 659	0.48 698	0.33 622	0.33 631

Abc-Net	0.78 622	0.40 614	0.76 601	0.61 667	0.67 694	0.81 579	0.69 652	1.54 698	1.11 626	0.90 563	1.36 631	1.33 655	1.16 672	1.19 647	0.88 619	0.31 631	0.30 659	0.37 659	0.48 698	0.33 622	0.33 631
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 525	0.22 388	0.35 223	0.37 247	0.21 191	0.85 594	0.37 433	1.23 636	0.93 550	0.90 563	1.15 587	1.26 639	0.63 516	0.72 493	0.48 497	0.17 393	0.13 390	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 517	0.21 347	0.53 483	0.37 247	0.21 191	0.61 475	0.29 255	1.51 693	1.32 669	0.90 563	1.02 529	0.80 516	0.62 510	0.76 519	0.43 448	0.16 336	0.12 314	0.13 119	0.09 15	0.15 284	0.18 444

SQANet	0.82 630	0.74 684	0.67 554	1.13 714	0.98 713	1.11 644	0.47 551	1.07 560	0.83 480	0.91 568	1.05 544	1.03 592	0.74 583	1.01 616	0.64 560	0.61 705	0.24 620	1.03 715	0.35 665	1.18 717	0.58 700

gwcnet-sp	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

scenet	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

ssnet	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

psmg	0.49 484	0.25 478	0.43 351	0.41 402	0.28 462	0.85 594	0.43 526	0.99 520	0.76 431	0.91 568	0.94 480	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.15 465	0.20 461	0.20 518	0.18 416	0.18 444

MMNet	0.55 540	0.25 478	0.61 519	0.43 473	0.34 574	1.07 635	0.39 477	0.87 472	0.91 538	0.91 568	0.93 479	0.86 531	0.76 590	0.81 546	0.76 589	0.15 275	0.14 432	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.16 397

ac_64	0.52 517	0.22 388	0.50 455	0.45 519	0.28 462	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.61 335	0.91 568	0.83 425	1.07 606	0.68 551	0.74 508	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.15 346

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 525	0.32 559	0.64 538	0.44 494	0.30 512	0.66 515	0.44 536	1.04 547	0.88 512	0.91 568	0.91 472	0.99 577	0.60 497	0.68 468	0.60 546	0.21 513	0.17 522	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 559	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.41 677	0.20 582	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

test_sample9	1.05 669	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	1.20 649	1.36 678	0.41 677	8.41 761	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

test_sample7	0.52 517	0.29 539	0.50 455	0.36 221	0.27 437	0.62 483	0.41 506	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.26 592	0.20 582	0.27 604	0.26 617	0.27 585	0.24 564

222	1.18 685	0.22 388	0.44 363	0.37 247	0.22 226	0.79 568	0.37 433	1.31 660	0.89 528	0.92 576	1.08 558	0.72 466	0.71 572	0.66 446	13.89 756	0.20 494	0.15 465	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.19 479

ssnet_v2	0.58 566	0.28 527	0.56 501	0.43 473	0.29 493	0.95 611	0.59 618	1.13 585	0.99 576	0.93 580	0.80 406	0.99 577	0.64 527	0.82 549	0.94 635	0.25 582	0.22 600	0.23 541	0.24 592	0.20 476	0.19 479

Syn2CoEx	0.71 605	0.51 648	0.95 630	0.64 674	0.45 646	0.91 602	0.53 595	1.48 687	1.13 632	0.93 580	1.35 630	1.02 590	0.99 655	0.92 596	0.80 596	0.30 627	0.27 645	0.28 612	0.24 592	0.23 544	0.24 564

DeepPrunerF	0.89 645	0.52 656	3.43 722	0.68 689	0.81 701	0.72 545	0.72 665	1.22 631	1.99 709	0.93 580	1.01 520	0.87 537	0.86 625	1.08 632	0.95 638	0.34 658	0.28 649	0.43 673	0.39 674	0.30 602	0.32 626

Hybrid-DGEV-03	0.45 425	0.19 248	0.33 181	0.43 473	0.27 437	0.56 441	0.26 193	0.65 323	0.74 417	0.94 583	1.92 685	0.61 401	0.30 243	0.55 309	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.11 145

GASNet	0.67 593	0.72 682	0.96 633	0.70 692	0.48 659	0.62 483	0.47 551	1.08 564	1.03 595	0.94 583	0.82 419	0.93 562	0.83 619	1.33 668	0.80 596	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.28 632	0.44 663	0.24 564

CrosDoStereo	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 709	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 634	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

KYRaft	0.48 465	0.20 300	0.38 268	0.44 494	0.23 281	0.44 359	0.37 433	0.66 334	0.41 230	0.94 583	1.73 674	0.79 507	0.41 375	0.63 415	0.31 301	0.16 336	0.11 241	0.18 379	0.22 559	0.16 343	0.78 707

DeepStereo_LL	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 709	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 634	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

DMCA-RVC	0.51 509	0.30 549	0.59 511	0.50 586	0.32 553	0.54 419	0.38 455	0.86 465	0.68 379	0.94 583	0.86 445	0.91 553	0.68 551	0.70 481	0.59 544	0.23 559	0.18 547	0.31 632	0.23 576	0.26 574	0.19 479

MLCV	0.47 452	0.24 452	0.61 519	0.37 247	0.17 46	0.61 475	0.33 347	0.80 443	0.87 508	0.94 583	1.13 575	0.72 466	0.43 384	0.89 584	0.51 512	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.14 216	0.12 208

CBMV_ROB	0.59 573	0.37 591	0.38 268	0.39 320	0.28 462	0.74 547	0.28 246	1.00 525	0.98 571	0.94 583	1.25 612	0.81 519	0.78 602	0.87 575	0.50 502	0.36 666	0.37 688	0.43 673	0.40 677	0.33 622	0.30 612

CSP-Net	0.56 551	0.27 513	0.49 441	0.41 402	0.28 462	1.22 663	0.50 571	1.23 636	0.72 400	0.95 591	0.95 490	0.89 546	0.62 510	0.83 557	0.62 553	0.26 592	0.17 522	0.17 323	0.17 428	0.18 416	0.17 423

z-mn7	1.00 659	0.50 644	1.70 699	0.53 628	0.36 586	1.75 700	0.71 663	1.22 631	2.28 718	0.96 592	2.54 705	1.42 667	0.95 649	2.19 715	1.54 687	0.22 541	0.19 567	0.21 504	0.20 518	0.27 585	0.25 572

DDUNet	1.06 670	2.56 745	0.68 559	1.21 716	1.26 722	1.03 628	0.69 652	1.11 577	0.94 557	0.96 592	1.22 603	1.27 641	0.82 614	0.93 602	0.72 583	0.84 713	0.38 690	1.99 727	0.60 710	1.10 716	0.85 711

Prome-Stereo	0.46 436	0.19 248	0.35 223	0.44 494	0.26 401	0.40 318	0.45 539	0.68 354	0.44 254	0.96 592	1.84 681	0.59 389	0.67 544	0.61 391	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.29 603

S-Stereo	0.74 612	0.35 579	0.96 633	0.56 647	0.45 646	0.82 587	0.60 621	1.24 643	1.60 697	0.96 592	1.41 642	1.12 620	0.94 646	0.80 543	1.04 654	0.26 592	0.31 668	0.28 612	0.25 602	0.32 615	0.47 686

AF-Net	0.81 629	0.39 609	0.68 559	0.64 674	0.54 674	0.91 602	0.51 587	1.61 703	1.31 668	0.96 592	2.02 691	1.46 670	1.26 683	1.11 638	0.99 645	0.32 643	0.24 620	0.39 664	0.27 624	0.30 602	0.25 572

GCST	0.83 637	1.22 715	0.74 588	1.58 722	1.01 716	1.06 634	0.23 134	0.78 435	0.78 451	0.97 597	0.65 326	0.78 505	0.35 303	0.92 596	0.34 342	0.96 716	0.65 718	1.20 717	0.81 721	0.91 706	0.70 704

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 583	0.28 527	0.99 637	0.40 364	0.30 512	1.03 628	0.56 610	1.10 571	0.99 576	0.97 597	1.22 603	1.06 601	0.69 555	1.07 629	0.95 638	0.19 464	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.22 527	0.21 525

AAGNet	1.43 699	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.25 353	0.29 155	0.31 304	0.65 323	0.68 379	0.97 597	0.86 445	0.67 442	0.62 510	0.64 430	20.63 762	0.16 336	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.19 455	0.12 208

acv_ft	0.51 509	0.23 410	0.56 501	0.44 494	0.28 462	0.86 597	0.39 477	0.91 490	0.80 462	0.97 597	0.96 494	0.79 507	0.59 493	0.63 415	0.87 615	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346

RP	0.76 616	0.36 584	0.63 533	0.66 682	0.58 685	0.80 574	0.55 604	1.14 594	1.22 649	0.97 597	1.65 668	1.43 669	1.32 685	1.01 616	0.84 604	0.33 652	0.30 659	0.36 654	0.30 640	0.34 628	0.34 639

MWDA-net	0.50 500	0.23 410	0.58 509	0.41 402	0.30 512	0.78 564	0.48 559	0.83 454	0.86 498	0.98 602	0.85 441	0.72 466	0.81 609	0.75 514	0.42 438	0.19 464	0.13 390	0.18 379	0.18 458	0.19 455	0.21 525

RAFT_R40	0.40 375	0.19 248	0.44 363	0.43 473	0.25 353	0.23 56	0.26 193	0.67 344	0.67 372	0.98 602	0.78 392	0.72 466	0.43 384	0.76 519	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.18 416	0.14 311

STTRV1_RVC	0.82 630	0.59 666	1.16 656	0.67 685	0.81 701	1.11 644	0.63 630	1.30 658	1.11 626	0.98 602	1.33 628	1.08 608	0.95 649	1.26 659	0.87 615	0.55 703	0.25 628	0.43 673	0.39 674	0.58 693	0.40 663

NCCL2	0.72 609	0.41 619	0.65 544	0.64 674	0.44 641	0.98 620	1.20 711	1.11 577	1.00 583	0.98 602	0.96 494	1.49 675	0.87 628	0.90 586	0.79 594	0.31 631	0.26 636	0.39 664	0.39 674	0.32 615	0.32 626

SDNR	0.86 640	0.37 591	1.47 692	0.40 364	0.38 603	3.38 733	0.33 347	0.90 485	0.98 571	0.99 606	2.09 694	0.59 389	0.71 572	1.29 663	0.70 576	0.51 695	0.56 714	0.36 654	0.26 617	0.43 662	0.46 681

pcwnet_v2	0.58 566	0.28 527	0.84 613	0.45 519	0.35 581	0.61 475	0.35 392	1.27 651	1.21 647	0.99 606	1.27 615	0.72 466	0.58 486	0.67 457	0.48 497	0.27 602	0.21 592	0.24 558	0.23 576	0.29 593	0.29 603

ADLNet	0.55 540	0.27 513	0.51 470	0.44 494	0.35 581	0.78 564	0.46 543	1.08 564	0.86 498	0.99 606	0.98 509	0.92 559	0.63 516	0.69 474	0.81 599	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525

STTStereo	0.55 540	0.37 591	0.76 601	0.44 494	0.31 536	0.60 472	0.44 536	0.96 511	0.86 498	0.99 606	0.90 469	0.96 569	0.58 486	0.71 487	0.61 550	0.25 582	0.23 610	0.26 590	0.32 656	0.24 557	0.23 555

iResNetv2_ROB	0.52 517	0.27 513	0.69 565	0.38 287	0.25 353	0.62 483	0.35 392	1.17 611	1.01 587	0.99 606	1.06 551	0.88 542	0.67 544	0.66 446	0.39 416	0.19 464	0.13 390	0.15 232	0.11 161	0.18 416	0.16 397

Ntro	1.09 676	0.97 707	0.91 628	1.44 721	1.19 721	1.69 698	0.80 676	1.35 669	1.25 658	1.00 611	1.29 621	1.31 647	0.97 653	1.26 659	0.84 604	0.84 713	0.43 704	1.36 719	0.50 703	1.56 720	0.78 707

CRFU-Net	0.57 559	0.27 513	0.57 505	0.46 541	0.30 512	1.20 661	0.52 590	1.10 571	0.56 326	1.00 611	0.98 509	1.06 601	0.79 604	0.81 546	0.71 581	0.21 513	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.19 479

PFNet	0.42 396	0.18 200	0.58 509	0.43 473	0.24 319	0.43 350	0.32 335	0.74 412	0.78 451	1.00 611	0.74 368	0.68 443	0.39 360	0.72 493	0.37 398	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.15 329	0.16 343	0.13 260

GwcNet	0.69 599	0.36 584	1.10 649	0.51 602	0.42 627	1.08 639	0.50 571	1.21 623	1.16 637	1.00 611	1.37 634	1.06 601	0.79 604	0.92 596	0.94 635	0.25 582	0.24 620	0.24 558	0.22 559	0.23 544	0.26 578

stereogan	0.80 626	0.31 554	0.71 574	0.59 659	0.50 663	1.72 699	0.48 559	1.35 669	1.37 672	1.00 611	1.46 655	1.56 682	0.95 649	1.29 663	0.84 604	0.28 613	0.29 654	0.29 622	0.25 602	0.38 648	0.38 657

xyz-stereo	4.23 739	0.17 157	61.76 785	0.34 140	0.16 32	12.16 750	0.37 433	0.58 264	0.68 379	1.01 616	3.36 725	0.77 503	0.82 614	1.21 653	0.40 424	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.11 161	0.13 162	0.10 67

dad	0.58 566	0.50 644	0.64 538	0.43 473	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.78 435	1.25 658	1.01 616	1.17 594	1.15 630	0.53 448	0.68 468	0.50 502	0.35 662	0.23 610	0.37 659	0.21 541	0.29 593	0.20 505

GANetREF_RVC	0.80 626	0.75 685	0.86 619	0.66 682	0.42 627	1.15 652	0.98 697	1.14 594	1.19 643	1.01 616	1.02 529	1.10 616	0.90 634	1.15 641	0.76 589	0.48 690	0.39 694	0.57 697	0.38 670	0.63 697	0.46 681
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.64 584	0.30 549	0.73 583	0.45 519	0.34 574	1.17 657	0.49 566	0.86 465	0.98 571	1.02 619	1.36 631	1.29 644	0.85 622	0.76 519	0.81 599	0.21 513	0.23 610	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.20 505

Wz-Net-SNSev	0.91 649	0.73 683	2.13 707	0.56 647	0.45 646	0.95 611	1.13 708	1.34 665	1.24 652	1.02 619	1.30 624	1.46 670	0.86 625	1.81 698	1.50 686	0.25 582	0.23 610	0.25 571	0.26 617	0.32 615	0.29 603

Wz-Net-LNSev	0.71 605	0.51 648	1.36 686	0.50 586	0.41 621	1.15 652	0.69 652	1.21 623	1.07 618	1.02 619	1.12 568	1.08 608	0.87 628	0.89 584	0.89 629	0.24 572	0.22 600	0.21 504	0.19 491	0.26 574	0.26 578

SACVNet	0.58 566	0.34 573	0.55 495	0.55 644	0.36 586	0.63 495	0.48 559	1.13 585	0.77 440	1.02 619	1.06 551	1.02 590	0.74 583	0.90 586	0.51 512	0.27 602	0.21 592	0.25 571	0.24 592	0.29 593	0.36 646

THIR-Stereo	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.23 281	0.75 553	0.67 642	0.66 334	0.87 508	1.02 619	1.40 640	0.72 466	0.76 590	0.62 401	0.42 438	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.15 346

DRaft	0.49 484	0.17 157	0.47 407	0.37 247	0.25 353	0.58 453	0.40 490	0.65 323	0.85 493	1.02 619	1.75 677	0.50 331	0.82 614	0.63 415	0.40 424	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

GrayStereo	0.49 484	0.19 248	0.42 336	0.46 541	0.28 462	0.53 412	0.67 642	0.69 363	0.63 350	1.02 619	1.47 656	0.78 505	0.76 590	0.56 322	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.15 284	0.29 603

PWCDC_ROB	0.89 645	0.49 640	0.80 610	0.74 696	0.40 614	1.03 628	0.39 477	1.33 663	2.35 725	1.02 619	3.77 727	0.81 519	0.92 640	1.20 649	0.90 631	0.34 658	0.22 600	0.24 558	0.20 518	0.34 628	0.29 603

FAT-Stereo	0.73 611	0.33 568	0.75 596	0.49 572	0.37 593	0.71 536	0.59 618	1.36 672	1.30 667	1.03 627	1.40 640	1.59 685	1.15 671	0.87 575	0.86 609	0.28 613	0.28 649	0.28 612	0.23 576	0.28 589	0.38 657

GANet	0.70 601	0.37 591	0.55 495	0.51 602	0.34 574	0.94 608	0.96 696	1.08 564	0.94 557	1.04 628	1.98 689	1.13 626	0.88 632	1.12 639	0.66 565	0.25 582	0.26 636	0.27 604	0.22 559	0.31 609	0.22 547

DLCB_ROB	0.58 566	0.28 527	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.77 560	0.50 571	0.99 520	0.92 543	1.04 628	1.14 581	1.21 634	0.69 555	0.88 578	0.69 573	0.20 494	0.20 582	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.18 444

MSAF-DinoV2	1.04 665	0.38 601	1.32 679	0.54 635	0.29 493	0.89 599	0.72 665	1.52 696	1.24 652	1.05 630	1.41 642	2.98 716	1.49 695	2.74 725	2.83 721	0.22 541	0.14 432	0.20 461	0.22 559	0.32 615	0.32 626

ACVNet-4b	1.35 695	1.31 718	1.10 649	1.90 731	1.59 725	1.92 704	0.77 671	1.52 696	1.62 698	1.05 630	1.60 666	2.11 701	0.94 646	1.64 690	0.77 593	1.30 728	0.35 684	2.03 731	0.67 714	1.88 731	0.84 710

Consistency-Raft	1.01 660	0.81 692	1.24 669	0.84 701	0.97 711	0.81 579	0.84 682	1.30 658	1.59 694	1.05 630	1.68 673	1.12 620	0.91 635	0.92 596	1.11 659	0.65 706	0.74 722	0.79 708	0.90 725	1.06 715	0.79 709

RYNet	0.72 609	0.35 579	0.64 538	0.53 628	0.67 694	1.31 672	0.67 642	1.20 621	1.18 641	1.05 630	0.87 453	1.27 641	0.93 645	0.93 602	1.27 674	0.22 541	0.16 501	0.26 590	0.23 576	0.40 651	0.39 660

DSFCA	0.55 540	0.25 478	0.62 523	0.40 364	0.36 586	0.74 547	0.52 590	1.04 547	0.82 475	1.06 634	0.84 431	0.89 546	0.63 516	0.99 612	0.58 539	0.25 582	0.21 592	0.21 504	0.21 541	0.21 502	0.19 479

PDISCO_ROB	0.91 649	0.48 636	1.06 644	0.99 706	0.97 711	1.67 697	0.63 630	1.64 705	1.59 694	1.06 634	1.18 596	1.31 647	0.79 604	1.55 681	0.97 641	0.49 692	0.22 600	0.45 677	0.40 677	0.45 667	0.37 651

SGM-Forest	0.62 581	0.32 559	0.39 290	0.43 473	0.30 512	1.02 625	0.55 604	1.09 568	1.05 605	1.06 634	1.18 596	1.10 616	0.67 544	0.88 578	0.62 553	0.31 631	0.33 680	0.33 644	0.30 640	0.30 602	0.28 596
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 551	0.24 452	0.66 550	0.56 647	0.36 586	0.44 359	0.25 167	0.82 449	0.84 485	1.07 637	1.25 612	0.91 553	0.60 497	0.66 446	0.58 539	0.35 662	0.26 636	0.36 654	0.33 659	0.30 602	0.42 668

anonymity	0.97 656	0.89 699	1.05 643	0.92 704	1.03 717	0.97 616	0.81 677	1.29 655	0.91 538	1.07 637	0.98 509	1.00 581	0.95 649	1.02 621	0.92 634	0.96 716	0.95 743	0.90 712	0.91 728	0.92 707	0.94 715

PSM-AAD	0.48 465	0.20 300	0.37 255	0.43 473	0.23 281	0.56 441	0.50 571	0.65 323	0.70 387	1.07 637	1.12 568	0.58 374	0.92 640	0.61 391	0.32 311	0.15 275	0.11 241	0.25 571	0.26 617	0.18 416	0.43 674

RGC	0.79 625	0.59 666	0.71 574	0.65 679	0.65 692	0.92 607	0.58 615	1.29 655	1.05 605	1.07 637	1.45 653	1.47 673	1.03 660	1.21 653	0.88 619	0.32 643	0.30 659	0.48 687	0.40 677	0.37 644	0.37 651

otaku	1.04 665	0.93 701	0.88 621	1.33 720	1.05 719	1.66 695	0.70 657	1.40 679	1.18 641	1.08 641	1.32 627	1.33 655	0.91 635	1.23 656	0.76 589	0.72 709	0.46 709	1.24 718	0.50 703	1.40 718	0.75 705

SST-Stereo	0.40 375	0.19 248	0.45 376	0.42 450	0.25 353	0.25 90	0.21 80	0.66 334	0.47 276	1.08 641	0.79 403	0.72 466	0.43 384	0.77 529	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.19 455	0.15 346

FTStereo	0.56 551	0.20 300	0.37 255	0.41 402	0.25 353	0.40 318	0.79 675	0.66 334	0.43 246	1.09 643	3.27 720	0.70 453	0.73 579	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.30 612

SuperB	1.04 665	0.37 591	4.81 731	0.43 473	0.31 536	0.99 621	0.46 543	1.02 539	2.09 710	1.09 643	1.09 561	0.75 489	0.81 609	1.06 626	1.76 695	0.19 464	0.15 465	0.17 323	0.15 329	2.82 744	0.26 578

DPSNet	0.99 658	0.42 621	1.88 704	0.53 628	0.41 621	1.59 691	1.26 717	2.21 720	1.43 678	1.10 645	1.11 564	1.46 670	1.95 717	1.34 670	1.26 672	0.34 658	0.25 628	0.25 571	0.21 541	0.46 670	0.37 651

StereoDRNet	0.64 584	0.33 568	0.68 559	0.51 602	0.43 634	1.03 628	0.53 595	1.47 686	0.99 576	1.10 645	0.87 453	1.07 606	0.71 572	0.82 549	0.88 619	0.23 559	0.19 567	0.25 571	0.23 576	0.27 585	0.19 479

DCVSM-stereo	0.49 484	0.27 513	0.53 483	0.39 320	0.29 493	0.51 398	0.26 193	0.75 419	0.75 422	1.11 647	0.75 370	1.05 599	0.72 576	0.60 381	0.47 493	0.20 494	0.19 567	0.24 558	0.20 518	0.25 566	0.30 612

ccnet	0.82 630	0.57 664	0.75 596	0.54 635	0.59 686	1.09 642	0.66 639	1.38 675	0.94 557	1.12 648	1.44 650	1.29 644	0.92 640	0.95 611	1.24 670	0.49 692	0.42 699	0.50 692	0.47 696	0.51 679	0.46 681

StereoDRNet-Refined	0.58 566	0.32 559	0.54 489	0.46 541	0.30 512	0.96 614	0.40 490	1.00 525	0.94 557	1.12 648	1.08 558	0.96 569	0.67 544	0.90 586	0.89 629	0.17 393	0.13 390	0.22 520	0.21 541	0.20 476	0.19 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 588	0.32 559	0.66 550	0.50 586	0.39 609	1.15 652	0.61 626	1.49 689	1.01 587	1.12 648	1.08 558	1.06 601	0.69 555	0.77 529	0.94 635	0.23 559	0.17 522	0.26 590	0.25 602	0.25 566	0.21 525

XQC	0.89 645	0.65 676	1.31 677	0.67 685	0.52 671	1.22 663	0.68 647	1.26 649	1.52 686	1.14 651	1.11 564	1.28 643	1.04 662	1.40 678	1.77 696	0.38 670	0.24 620	0.37 659	0.31 648	0.53 684	0.47 686

ADCP+	1.06 670	0.35 579	1.51 694	0.49 572	0.51 667	1.45 683	0.55 604	1.25 647	1.03 595	1.16 652	1.15 587	1.10 616	1.07 665	1.56 683	6.75 743	0.19 464	0.16 501	0.23 541	0.21 541	0.28 589	0.21 525

ADCRef	0.80 626	0.43 623	1.32 679	0.50 586	0.45 646	1.07 635	0.51 587	1.07 560	0.98 571	1.17 653	1.42 644	0.87 537	0.91 635	0.85 568	3.19 723	0.18 429	0.16 501	0.23 541	0.23 576	0.22 527	0.21 525

CBMV	0.64 584	0.35 579	0.41 315	0.42 450	0.25 353	1.01 623	0.77 671	1.13 585	1.09 624	1.17 653	1.22 603	1.04 594	0.75 587	0.88 578	0.63 557	0.28 613	0.30 659	0.34 647	0.30 640	0.26 574	0.26 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 588	0.38 601	0.90 626	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 655	1.29 621	1.12 620	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 668	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

YMNet_1	0.66 588	0.38 601	0.90 626	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 655	1.29 621	1.12 620	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 668	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

DStereoO	0.96 654	0.70 681	0.72 579	0.62 671	0.45 646	0.74 547	0.92 693	1.09 568	1.29 666	1.19 657	1.23 608	0.99 577	1.71 708	1.29 663	0.99 645	2.01 739	0.35 684	0.77 706	0.30 640	1.42 719	0.38 657

w-ln-seven-2	0.76 616	0.43 623	2.32 710	0.52 618	0.38 603	0.90 601	0.65 636	1.11 577	1.12 631	1.19 657	1.28 617	1.09 612	0.99 655	1.07 629	0.87 615	0.20 494	0.19 567	0.23 541	0.22 559	0.26 574	0.22 547

RAFT-RH_RVC	0.56 551	0.17 157	0.41 315	0.37 247	0.23 281	0.57 447	0.24 155	0.60 283	0.70 387	1.19 657	3.94 732	0.56 359	0.38 347	0.65 437	0.36 379	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.14 294	0.12 109	0.13 260

PASM	0.90 648	0.64 675	1.69 697	0.69 691	0.69 697	0.78 564	0.84 682	1.03 544	1.26 661	1.19 657	1.15 587	1.31 647	0.98 654	1.24 657	1.03 651	0.52 697	0.56 714	0.59 700	0.66 713	0.56 688	0.54 698

ETE_ROB	0.70 601	0.49 640	0.73 583	0.56 647	0.36 586	0.79 568	0.87 686	1.14 594	0.93 550	1.19 657	1.18 596	1.39 664	0.82 614	0.99 612	0.80 596	0.26 592	0.21 592	0.31 632	0.26 617	0.33 622	0.34 639

RainbowNet	1.35 695	1.49 723	1.19 663	1.88 730	1.45 723	1.48 684	1.07 705	1.61 703	1.55 690	1.20 662	1.59 665	1.54 680	1.13 669	1.34 670	0.97 641	1.36 731	0.70 719	1.82 725	0.79 720	1.71 723	1.07 724

DANet	0.71 605	0.45 632	0.91 628	0.59 659	0.40 614	0.81 579	0.40 490	0.97 515	0.84 485	1.20 662	1.22 603	1.33 655	0.88 632	1.16 643	1.24 670	0.27 602	0.23 610	0.31 632	0.25 602	0.35 633	0.32 626
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 680	1.06 712	4.32 729	0.49 572	0.42 627	1.51 686	1.11 707	1.48 687	1.40 677	1.22 664	1.26 614	1.58 684	1.43 692	1.76 696	1.70 691	0.32 643	0.31 668	0.26 590	0.30 640	0.41 657	0.41 667

ADCPNet	1.03 664	0.48 636	2.70 715	0.54 635	0.42 627	1.40 676	0.75 669	1.13 585	1.07 618	1.22 664	1.42 644	1.68 687	1.09 666	1.36 675	3.45 727	0.30 627	0.28 649	0.29 622	0.32 656	0.37 644	0.35 644

LALA_ROB	0.74 612	0.43 623	0.69 565	0.54 635	0.40 614	1.01 623	0.95 695	1.21 623	1.07 618	1.22 664	1.12 568	1.56 682	0.79 604	1.04 625	0.86 609	0.33 652	0.22 600	0.35 649	0.30 640	0.35 633	0.31 622

DStereoSA	1.73 710	0.63 674	1.57 696	0.80 700	0.79 700	1.26 668	1.30 718	1.34 665	1.43 678	1.24 667	7.52 755	0.92 559	7.68 746	1.65 694	2.29 716	0.41 677	0.29 654	0.63 701	0.60 710	1.04 713	1.18 731

NaN_ROB	0.69 599	0.44 628	0.69 565	0.51 602	0.33 565	0.97 616	1.06 703	1.22 631	1.19 643	1.24 667	0.96 494	1.08 608	0.78 602	1.20 649	0.67 568	0.24 572	0.30 659	0.23 541	0.24 592	0.23 544	0.25 572

Wz-Net-MNSev	0.76 616	0.40 614	1.34 681	0.50 586	0.40 614	1.44 682	0.83 679	1.15 598	1.16 637	1.25 669	1.20 601	1.13 626	0.81 609	1.16 643	1.00 649	0.22 541	0.19 567	0.24 558	0.23 576	0.28 589	0.26 578

edge stereo	0.76 616	0.38 601	0.74 588	0.52 618	0.43 634	0.80 574	0.53 595	1.28 654	1.06 611	1.28 670	1.38 639	1.81 690	1.11 668	1.08 632	0.85 608	0.33 652	0.32 674	0.41 671	0.28 632	0.32 615	0.36 646

ADCL	1.04 665	0.38 601	1.35 682	0.50 586	0.39 609	1.61 692	0.89 687	1.29 655	1.39 675	1.29 671	1.50 657	1.24 637	1.24 680	1.37 676	4.87 736	0.21 513	0.19 567	0.25 571	0.25 602	0.29 593	0.27 589

MADNet+	2.23 723	2.43 742	10.85 745	1.22 717	0.91 707	2.76 721	1.40 726	2.12 719	1.67 700	1.32 672	1.74 676	1.86 695	1.74 709	6.25 743	4.41 734	0.65 706	0.64 717	0.58 699	0.54 707	0.80 703	0.76 706

CSAN	0.83 637	0.49 640	0.77 606	0.60 665	0.41 621	1.14 650	1.06 703	1.19 616	1.46 683	1.32 672	1.43 647	1.37 662	1.19 677	1.27 662	0.86 609	0.39 672	0.31 668	0.36 654	0.37 667	0.35 633	0.34 639

FBW_ROB	0.88 643	0.50 644	0.85 614	0.55 644	0.40 614	1.17 657	0.78 673	1.50 690	1.37 672	1.33 674	1.27 615	1.48 674	1.00 658	2.57 723	0.98 644	0.25 582	0.32 674	0.45 677	0.30 640	0.34 628	0.28 596

XPNet_ROB	0.70 601	0.35 579	0.68 559	0.52 618	0.40 614	0.79 568	0.85 685	1.16 606	0.94 557	1.33 674	1.15 587	1.38 663	0.83 619	1.03 623	0.90 631	0.32 643	0.25 628	0.26 590	0.24 592	0.31 609	0.28 596

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 663	0.57 664	1.51 694	0.67 685	0.50 663	2.57 717	1.66 733	1.20 621	1.43 678	1.38 676	1.57 664	1.33 655	0.92 640	1.64 690	0.88 619	0.37 669	0.39 694	0.46 681	0.60 710	0.41 657	0.40 663

ACVNet_1	1.46 700	1.33 719	1.12 652	1.91 732	1.62 726	1.83 703	0.98 697	2.00 717	1.85 706	1.39 677	1.53 661	2.32 706	1.53 696	1.34 670	1.11 659	1.30 728	0.50 711	2.06 733	0.58 709	1.93 733	0.95 717

zh-sn7	1.09 676	0.75 685	3.23 720	0.57 653	0.42 627	1.11 644	0.89 687	1.19 616	1.27 662	1.41 678	1.98 689	1.25 638	1.47 694	1.99 707	2.62 718	0.26 592	0.26 636	0.26 590	0.27 624	0.35 633	0.30 612

psmorigin	0.82 630	0.51 648	2.09 706	0.49 572	0.41 621	0.85 594	0.50 571	1.04 547	0.88 512	1.45 679	1.43 647	1.50 676	1.06 663	1.22 655	0.97 641	0.31 631	0.32 674	0.27 604	0.27 624	0.33 622	0.42 668

w-ln-seven	0.96 654	0.48 636	2.41 713	0.54 635	0.50 663	1.41 678	0.70 657	1.67 707	1.81 704	1.49 680	1.50 657	1.26 639	0.87 628	1.15 641	1.80 700	0.23 559	0.21 592	0.25 571	0.25 602	0.31 609	0.26 578

AnyNet_C32	1.16 684	0.62 673	2.40 712	0.57 653	0.55 676	1.41 678	1.34 723	1.18 614	1.24 652	1.49 680	1.42 644	1.39 664	1.20 679	1.55 681	4.82 735	0.29 620	0.28 649	0.29 622	0.34 661	0.38 648	0.42 668

test_sample8	1.25 690	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.13 585	0.75 422	1.50 682	0.95 490	3.29 724	1.59 702	1.20 649	1.36 678	0.41 677	8.41 761	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

SAMSARA	1.07 672	0.65 676	1.19 663	1.06 713	0.90 705	1.76 701	1.76 737	1.46 685	1.44 681	1.51 683	1.16 592	2.00 699	1.14 670	1.48 679	1.31 676	0.39 672	0.44 706	0.35 649	0.38 670	0.49 676	0.49 692

RTSC	0.87 641	0.48 636	1.23 668	0.52 618	0.37 593	1.13 649	0.50 571	1.34 665	1.79 703	1.51 683	1.24 610	1.12 620	0.81 609	1.62 687	2.16 709	0.25 582	0.19 567	0.23 541	0.24 592	0.30 602	0.31 622

DStereoFS	1.87 713	0.85 697	1.03 641	0.75 699	0.62 689	2.04 709	0.65 636	1.74 711	1.55 690	1.52 685	1.90 684	2.36 708	12.92 757	3.85 736	1.74 693	0.44 682	0.31 668	0.82 710	0.46 689	0.84 704	1.10 725

WZ-Net	1.19 686	0.59 666	4.07 727	0.62 671	0.51 667	1.34 673	1.31 722	1.32 661	1.74 701	1.53 686	1.65 668	1.74 689	1.28 684	2.25 717	2.01 706	0.27 602	0.21 592	0.23 541	0.25 602	0.40 651	0.39 660

SHD	0.93 652	0.50 644	1.18 662	0.59 659	0.46 654	0.97 616	0.48 559	1.70 709	2.15 711	1.58 687	1.37 634	1.42 667	1.19 677	1.31 666	1.60 689	0.31 631	0.26 636	0.32 639	0.33 659	0.40 651	0.42 668

SANet	1.07 672	0.41 619	1.06 644	0.48 557	0.30 512	1.41 678	0.94 694	1.42 681	3.36 738	1.58 687	2.43 702	2.33 707	1.70 707	1.34 670	1.07 656	0.28 613	0.24 620	0.26 590	0.23 576	0.34 628	0.30 612

NVStereoNet_ROB	1.24 689	0.90 700	1.13 653	0.86 702	0.88 704	1.11 644	0.99 699	1.42 681	1.53 687	1.59 689	2.48 703	2.24 704	1.53 696	1.96 706	1.30 675	0.76 711	0.70 719	0.78 707	1.00 731	0.71 702	0.88 713
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 676	0.59 666	1.97 705	0.67 685	0.44 641	1.93 705	0.60 621	1.85 713	1.36 670	1.61 690	1.54 662	1.95 698	1.37 688	1.64 690	1.73 692	0.40 676	0.37 688	0.45 677	0.48 698	0.44 663	0.44 675

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 693	0.87 698	1.76 701	0.86 702	0.56 679	4.29 738	1.79 738	1.50 690	1.98 708	1.61 690	1.85 682	1.84 692	1.41 690	1.89 701	1.36 678	0.48 690	0.40 696	0.56 696	0.57 708	0.69 700	0.48 689

PWC_ROB	0.87 641	0.52 656	1.28 672	0.50 586	0.32 553	0.91 602	0.37 433	1.36 672	1.46 683	1.61 690	2.59 709	1.16 631	1.01 659	1.34 670	1.40 682	0.25 582	0.18 547	0.28 612	0.20 518	0.29 593	0.28 596

AnyNet_C01	1.56 703	1.05 710	7.45 736	0.64 674	0.54 674	1.99 706	1.38 725	1.43 683	1.36 670	1.63 693	1.92 685	1.84 692	1.33 687	2.40 719	4.03 730	0.33 652	0.32 674	0.32 639	0.34 661	0.44 663	0.45 679

IMH-64-1	1.86 711	1.62 730	1.16 656	2.20 735	1.89 735	2.33 714	1.30 718	2.89 726	2.29 719	1.66 694	2.80 714	2.49 710	1.61 703	2.10 710	1.78 698	1.60 732	0.74 722	2.43 737	1.02 732	2.12 734	1.17 729

IMH-64	1.86 711	1.62 730	1.16 656	2.20 735	1.89 735	2.33 714	1.30 718	2.89 726	2.29 719	1.66 694	2.80 714	2.49 710	1.61 703	2.10 710	1.78 698	1.60 732	0.74 722	2.43 737	1.02 732	2.12 734	1.17 729

pmcnn	1.23 688	0.29 539	0.96 633	0.40 364	0.23 281	0.95 611	0.69 652	1.16 606	1.28 664	1.67 696	2.33 697	11.15 752	0.86 625	0.93 602	0.88 619	0.15 275	0.12 314	0.12 60	0.10 94	0.15 284	0.15 346

MFMNet_re	1.14 680	0.97 707	1.19 663	0.99 706	0.95 709	1.25 667	1.22 714	1.39 676	1.55 690	1.69 697	1.67 672	1.21 634	1.53 696	1.12 639	0.99 645	0.87 715	0.75 726	0.79 708	0.75 717	0.90 705	0.94 715

zh-mn7	1.08 675	0.65 676	4.00 726	0.52 618	0.38 603	1.16 656	0.62 628	1.15 598	1.77 702	1.74 698	2.31 695	1.17 632	0.91 635	2.10 710	1.77 696	0.24 572	0.21 592	0.22 520	0.22 559	0.25 566	0.28 596

G-Net	0.95 653	0.46 634	1.04 642	0.64 674	0.48 659	2.12 712	0.64 634	1.01 535	0.87 508	1.75 699	2.82 716	1.30 646	1.64 706	1.06 626	0.96 640	0.36 666	0.29 654	0.35 649	0.25 602	0.45 667	0.42 668

FADE	5.17 743	2.05 738	13.14 752	1.03 710	0.99 714	2.09 710	0.91 691	3.91 740	3.00 733	1.76 700	1.60 666	2.73 713	6.73 745	5.95 742	3.95 729	11.57 768	1.70 752	23.09 778	15.86 770	0.62 696	0.65 702

ACVNet_2	1.65 708	1.27 717	1.41 689	1.75 726	1.62 726	2.22 713	1.20 711	2.30 721	2.62 727	1.78 701	2.56 706	3.03 717	1.61 703	1.54 680	1.12 663	1.06 721	0.58 716	1.82 725	0.70 716	1.82 727	0.96 718

IMH	2.04 720	1.62 730	1.20 666	2.20 735	1.89 735	2.91 730	1.30 718	3.11 729	3.03 734	1.81 702	3.35 724	3.03 717	1.90 714	2.48 720	1.80 700	1.66 735	0.77 728	2.45 739	1.04 735	2.15 736	1.19 733

DispFullNet	1.60 705	2.63 746	2.75 716	2.56 741	1.79 733	1.24 666	0.47 551	1.37 674	1.45 682	1.87 703	1.50 657	1.55 681	2.46 723	2.04 709	1.04 654	0.59 704	0.18 547	2.32 736	0.68 715	2.29 737	1.14 726

RTS	1.98 716	0.96 704	11.36 748	0.65 679	0.57 682	2.77 722	1.40 726	1.39 676	2.26 714	1.89 704	2.56 706	1.32 652	1.25 681	5.20 740	4.05 731	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

RTSA	1.98 716	0.96 704	11.36 748	0.65 679	0.57 682	2.77 722	1.40 726	1.39 676	2.26 714	1.89 704	2.56 706	1.32 652	1.25 681	5.20 740	4.05 731	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

LVE	2.12 722	1.44 721	1.36 686	1.99 733	1.78 732	2.75 720	1.79 738	2.82 725	3.95 744	1.90 706	4.33 737	3.52 728	1.81 710	2.24 716	1.74 693	1.74 736	0.87 734	2.06 733	1.13 737	1.91 732	1.35 736

ADCS	1.51 702	0.61 670	3.42 721	0.59 659	0.51 667	1.27 669	1.08 706	1.59 700	1.81 704	1.91 707	1.66 670	1.51 679	1.42 691	1.94 705	8.60 745	0.33 652	0.32 674	0.33 644	0.36 666	0.44 663	0.42 668

WAO-6	2.04 720	1.50 724	1.16 656	1.70 724	1.67 730	2.69 718	1.44 729	3.06 728	3.63 742	1.98 708	3.27 720	3.54 729	2.07 720	2.36 718	2.22 712	1.31 730	0.91 738	2.04 732	1.22 741	1.73 724	1.27 734

LSM	4.74 742	0.77 689	10.16 741	0.70 692	56.56 779	1.02 625	1.00 701	1.24 643	1.62 698	2.04 709	2.34 698	1.33 655	1.17 674	1.38 677	1.09 658	0.33 652	0.49 710	0.39 664	0.46 689	0.51 679	10.09 761

Dean	1.98 716	1.36 720	1.36 686	2.12 734	1.81 734	2.74 719	1.36 724	3.37 735	3.80 743	2.08 710	3.32 722	3.21 722	1.82 711	1.71 695	1.67 690	1.27 725	0.77 728	1.99 727	0.90 725	1.86 728	1.03 723

SPS-STEREO	1.25 690	0.93 701	1.06 644	1.04 711	1.03 717	1.41 678	0.91 691	1.51 693	1.19 643	2.09 711	1.83 680	1.94 697	1.39 689	1.62 687	1.39 681	0.97 718	0.94 742	0.90 712	0.89 724	0.96 710	0.96 718
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 726	1.26 716	7.04 735	1.16 715	1.48 724	8.00 746	6.02 751	2.60 724	1.92 707	2.12 712	2.64 710	3.34 725	3.05 734	6.49 744	3.39 725	0.78 712	0.76 727	0.75 704	0.76 718	0.97 712	1.18 731

ADCMid	1.14 680	0.52 656	2.23 709	0.53 628	0.43 634	1.07 635	0.75 669	1.23 636	1.05 605	2.15 713	1.44 650	1.50 676	1.43 692	1.56 683	5.01 737	0.26 592	0.24 620	0.29 622	0.31 648	0.37 644	0.33 631

PVD	1.28 692	0.67 679	1.28 672	0.74 696	0.62 689	1.50 685	0.84 682	1.99 716	2.96 732	2.18 714	2.36 700	1.85 694	1.95 717	1.92 703	1.94 703	0.39 672	0.36 687	0.49 690	0.37 667	0.51 679	0.64 701

MonStereo1	1.98 716	1.48 722	1.43 691	1.81 729	1.69 731	2.88 727	0.78 673	2.47 723	3.47 739	2.20 715	4.36 738	3.39 726	2.50 725	2.18 714	1.58 688	1.19 723	0.54 712	1.65 722	0.87 723	1.78 725	1.29 735

WAO-7	1.90 714	1.20 714	1.35 682	1.27 718	1.06 720	2.84 724	1.56 732	3.23 731	3.06 736	2.23 716	3.33 723	3.17 721	2.28 722	3.12 727	2.21 710	1.02 720	0.91 738	1.06 716	1.03 734	1.04 713	0.97 721

SGM_RVC	0.97 656	0.28 527	0.41 315	0.39 320	0.22 226	1.55 688	0.73 667	1.51 693	1.25 658	2.25 717	1.92 685	2.58 712	1.56 700	2.02 708	1.19 668	0.27 602	0.27 645	0.27 604	0.25 602	0.25 566	0.25 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 730	1.86 734	1.42 690	2.58 742	2.28 740	6.87 743	1.68 734	4.70 745	12.03 753	2.31 718	5.59 751	8.25 747	2.55 727	3.97 737	2.73 719	1.81 737	0.74 722	2.57 741	1.07 736	2.35 738	1.44 737

AANet	1.13 679	1.01 709	2.99 718	0.44 494	0.37 593	0.91 602	0.54 599	1.27 651	2.31 722	2.35 719	2.37 701	2.22 702	1.53 696	1.18 646	1.43 683	0.32 643	0.23 610	0.28 612	0.25 602	0.35 633	0.33 631

PWCK	1.92 715	1.66 733	3.12 719	1.65 723	0.91 707	2.84 724	2.26 744	2.10 718	2.41 726	2.36 720	2.31 695	2.22 702	1.82 711	3.43 730	2.03 707	1.61 734	0.71 721	1.51 720	0.82 722	1.69 722	0.91 714

aanetorigin	0.83 637	0.56 662	1.87 703	0.49 572	0.38 603	0.56 441	0.66 639	0.70 379	1.00 583	2.42 721	2.02 691	1.31 647	1.18 675	0.93 602	1.13 664	0.20 494	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.27 585	0.30 612

MSMD_ROB	1.21 687	0.49 640	0.62 523	0.59 659	0.50 663	1.62 694	0.67 642	1.23 636	1.24 652	2.45 722	3.77 727	3.09 720	2.98 733	1.32 667	0.81 599	0.45 684	0.41 697	0.49 690	0.51 705	0.47 673	0.44 675

KSHMR	2.57 724	1.93 736	1.69 697	2.63 743	2.42 742	2.86 726	2.07 741	3.27 733	6.50 748	2.49 723	3.36 725	3.41 727	1.92 715	2.49 721	1.94 703	2.13 742	1.40 750	2.79 747	1.50 745	2.73 742	1.77 739

SGM+DAISY	1.35 695	0.94 703	1.25 670	0.96 705	1.00 715	1.52 687	1.02 702	1.34 665	1.21 647	2.64 724	2.65 711	2.44 709	1.56 700	1.64 690	1.26 672	0.97 718	0.95 743	0.90 712	0.90 725	0.94 708	0.96 718

tt	6.20 745	0.20 300	5.89 733	3.55 749	2.07 738	11.26 749	19.21 761	11.74 753	5.46 746	2.69 725	2.04 693	4.87 737	6.25 744	3.70 734	7.09 744	8.32 761	11.17 771	4.93 758	5.41 762	5.74 753	2.37 745

ktn	2.98 729	2.25 740	1.73 700	2.84 744	2.53 745	3.76 737	2.15 742	3.70 737	5.47 747	2.75 726	5.17 746	5.94 741	2.48 724	3.23 728	2.46 717	2.34 746	1.44 751	2.78 746	2.03 748	2.45 740	2.01 743

notaker	2.76 725	2.29 741	1.80 702	2.96 745	2.58 746	2.90 729	1.75 736	3.24 732	3.05 735	2.78 727	4.24 736	6.15 743	2.51 726	3.34 729	2.75 720	2.31 744	1.18 746	3.00 748	1.65 746	2.84 745	1.97 741

MDST_ROB	0.91 649	0.27 513	0.85 614	0.63 673	0.41 621	2.53 716	0.71 663	1.60 701	1.13 632	2.83 728	1.73 674	0.97 571	0.69 555	1.61 686	0.73 584	0.25 582	0.22 600	0.32 639	0.28 632	0.25 566	0.24 564

WAO-8	2.92 727	1.55 728	1.35 682	1.79 727	1.63 728	5.23 740	1.22 714	4.58 743	12.56 756	2.84 729	4.07 735	4.83 734	2.72 730	3.49 731	2.25 713	1.27 725	0.91 738	1.99 727	1.15 739	1.86 728	1.15 727

Venus	2.92 727	1.55 728	1.35 682	1.79 727	1.63 728	5.23 740	1.22 714	4.58 743	12.56 756	2.84 729	4.06 734	4.83 734	2.72 730	3.49 731	2.25 713	1.27 725	0.91 738	1.99 727	1.15 739	1.86 728	1.15 727

WCMA_ROB	1.14 680	0.36 584	0.76 601	0.49 572	0.44 641	1.23 665	0.67 642	1.11 577	1.23 650	2.84 729	3.95 733	3.28 723	1.83 713	1.25 658	0.99 645	0.44 682	0.34 682	0.34 647	0.37 667	0.41 657	0.40 663

TorneroNet	4.53 741	1.89 735	1.48 693	2.55 740	2.27 739	13.78 758	1.69 735	4.84 747	23.73 774	2.89 732	7.70 756	7.06 746	2.69 729	4.26 739	3.42 726	1.84 738	0.77 728	2.68 743	1.13 737	2.42 739	1.47 738

UNDER WATER	3.46 731	2.07 739	3.64 724	3.09 746	2.48 743	3.75 736	2.42 746	3.31 734	13.77 758	2.90 733	2.95 717	5.84 739	3.69 739	3.69 733	3.48 728	2.07 741	1.11 745	2.70 745	1.40 743	2.84 745	1.98 742

UNDER WATER-64	3.53 732	2.01 737	3.94 725	3.22 748	2.49 744	5.41 742	2.60 747	3.43 736	12.41 755	3.03 734	2.68 712	6.07 742	4.04 740	3.79 735	3.33 724	2.02 740	1.24 748	2.63 742	1.46 744	2.78 743	2.08 744

EDNetEfficientorigin	9.93 754	1.15 713	175.16 791	0.48 557	0.36 586	1.04 632	0.68 647	1.24 643	2.69 729	3.17 735	2.50 704	2.30 705	2.07 720	1.76 696	2.21 710	0.20 494	0.18 547	0.24 558	0.19 491	0.51 679	0.50 694

FCDSN-DC	1.39 698	0.56 662	0.65 544	0.74 696	0.59 686	1.38 675	0.63 630	1.35 669	1.39 675	3.26 736	4.50 739	4.61 731	2.63 728	1.58 685	1.03 651	0.46 686	0.42 699	0.48 687	0.47 696	0.50 678	0.50 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 705	0.61 670	1.01 640	0.70 692	0.56 679	2.00 707	1.89 740	1.96 715	2.65 728	3.33 737	3.26 719	3.03 717	3.41 738	2.49 721	2.09 708	0.52 697	0.45 707	0.50 692	0.48 698	0.54 686	0.52 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 700	0.80 691	6.12 734	0.47 549	0.39 609	0.69 525	0.83 679	0.90 485	2.77 731	3.50 738	1.96 688	1.66 686	2.03 719	1.26 659	4.18 733	0.21 513	0.18 547	0.21 504	0.20 518	0.41 657	0.39 660

ELAS	1.63 707	0.61 670	0.95 630	0.68 689	0.55 676	3.01 731	1.55 731	2.39 722	2.33 723	3.64 739	3.89 731	2.75 714	2.90 732	2.15 713	2.27 715	0.52 697	0.45 707	0.50 692	0.48 698	0.54 686	0.52 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 744	5.84 749	12.81 751	2.36 738	2.83 747	12.23 751	10.50 759	4.46 742	3.60 740	3.86 740	3.83 729	4.85 736	4.18 741	6.78 746	11.96 754	2.17 743	2.96 757	2.18 735	1.97 747	3.38 749	2.68 749

MADNet++	4.03 736	2.70 747	3.44 723	3.72 750	3.44 749	4.44 739	3.52 749	3.95 741	3.61 741	4.46 741	4.98 743	4.10 730	4.58 742	7.00 747	5.89 739	3.74 748	3.67 758	3.27 750	2.71 751	3.70 751	3.66 751

MeshStereo	1.34 693	0.43 623	0.54 489	0.44 494	0.34 574	1.66 695	0.60 621	1.94 714	1.37 672	4.47 742	3.25 718	4.71 733	1.94 716	1.92 703	1.17 666	0.35 662	0.35 684	0.37 659	0.31 648	0.32 615	0.32 626
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet-wrong-test	8.97 748	10.42 755	8.74 738	19.56 759	17.61 756	12.53 753	9.01 757	13.59 756	2.18 712	4.64 743	5.11 745	14.63 759	11.09 754	7.19 748	9.73 746	5.56 760	0.89 736	3.77 751	3.11 752	10.34 758	9.80 757

FC-DCNN	1.59 704	0.51 648	0.66 550	0.61 667	0.49 661	1.56 689	0.70 657	1.66 706	1.53 687	4.64 743	4.62 740	5.85 740	3.34 737	1.84 700	1.11 659	0.46 686	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.48 674	0.46 681

DPSimNet_ROB	3.58 734	2.45 743	8.57 737	2.53 739	2.37 741	2.88 727	3.77 750	3.14 730	3.23 737	4.71 745	3.86 730	4.68 732	4.87 743	4.07 738	5.62 738	2.33 745	2.33 754	2.47 740	2.52 749	2.51 741	2.64 748

FC-DCNN v2	1.65 708	0.51 648	0.65 544	0.61 667	0.49 661	1.61 692	0.70 657	1.75 712	1.56 693	4.74 746	4.91 742	6.46 744	3.31 735	1.91 702	1.11 659	0.46 686	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.48 674	0.46 681

light-stereo	3.53 732	1.05 710	10.69 744	9.45 755	6.82 750	2.10 711	0.64 634	3.71 738	2.70 730	4.77 747	4.98 743	6.83 745	1.32 685	6.71 745	1.35 677	1.20 724	1.29 749	0.66 702	0.77 719	1.79 726	1.85 740

noway4	9.14 751	10.89 756	8.97 739	19.91 764	17.90 759	12.71 757	9.04 758	13.72 758	2.34 724	4.80 748	5.47 747	14.56 758	11.25 756	7.32 751	9.98 749	5.54 759	0.89 736	3.93 752	3.19 753	10.47 762	10.04 760

zzzz4	9.23 753	11.07 757	11.03 746	19.80 762	17.91 760	12.68 756	8.89 753	13.79 759	2.29 719	4.85 749	5.58 749	14.47 756	11.04 753	7.33 752	10.03 750	5.51 757	0.87 734	3.94 755	3.20 754	10.42 760	9.93 758

noway3	9.04 749	9.99 754	10.50 743	19.30 757	17.88 757	12.49 752	8.93 755	13.62 757	2.27 717	4.85 749	5.57 748	14.37 754	10.99 751	7.30 749	9.94 747	5.36 753	0.86 731	3.94 755	3.20 754	10.28 757	9.17 755

noway2	9.12 750	9.84 753	11.24 747	19.40 758	17.88 757	12.54 754	8.94 756	13.58 755	2.22 713	4.85 749	5.59 751	14.48 757	11.09 754	7.31 750	9.96 748	5.48 756	0.86 731	3.93 752	3.20 754	10.34 758	9.76 756

noway1	9.20 752	11.07 757	10.41 742	19.80 762	17.91 760	12.67 755	8.90 754	13.79 759	2.26 714	4.85 749	5.58 749	14.44 755	11.03 752	7.33 752	10.03 750	5.51 757	0.86 731	3.93 752	3.20 754	10.42 760	9.93 758

DGTPSM_ROB	12.07 756	8.00 750	20.99 757	8.93 753	16.78 754	10.67 747	30.87 766	9.01 750	15.16 760	6.50 753	15.41 769	9.04 749	14.85 759	9.25 755	21.67 764	4.57 751	8.57 763	5.08 759	9.28 763	5.90 754	10.95 762

DPSMNet_ROB	12.08 757	8.00 750	21.00 758	8.97 754	16.79 755	10.67 747	30.89 767	9.02 751	15.17 761	6.51 754	15.41 769	9.04 749	14.85 759	9.27 756	21.67 764	4.58 752	8.57 763	5.09 761	9.29 766	5.90 754	10.95 762

MANE	4.13 738	0.51 648	0.64 538	0.66 682	0.56 679	6.89 744	0.99 699	7.55 748	12.04 754	6.68 755	8.57 757	10.69 751	9.45 748	7.59 754	6.39 741	0.49 692	0.43 704	0.48 687	0.98 729	0.49 676	0.48 689

ASD4	9.96 755	8.86 752	17.78 754	7.17 751	9.80 751	16.08 759	28.92 765	9.77 752	8.20 751	7.02 756	7.08 754	8.47 748	9.57 749	11.17 758	20.26 761	4.12 749	4.14 759	5.57 762	4.74 759	5.53 752	4.90 753

SGM-ForestM	4.04 737	0.32 559	0.46 393	0.43 473	0.27 437	7.50 745	1.45 730	3.84 739	4.24 745	8.19 757	6.76 753	19.00 767	9.08 747	10.74 757	6.62 742	0.31 631	0.33 680	0.32 639	0.32 656	0.29 593	0.29 603

USTest	12.99 758	14.18 759	20.00 756	16.24 756	14.97 753	20.80 761	31.95 768	16.20 763	10.91 752	8.79 758	9.48 758	13.94 753	10.50 750	16.11 760	21.44 763	3.17 747	4.82 760	5.08 759	5.36 761	8.81 756	7.13 754

coex-ft	6.43 746	1.51 725	87.33 790	0.49 572	0.38 603	1.34 673	1.21 713	1.16 606	8.09 750	12.12 759	2.79 713	2.77 715	3.31 735	1.16 643	3.15 722	0.24 572	0.23 610	0.27 604	0.24 592	0.45 667	0.37 651

iinet-test	16.76 761	17.57 760	22.97 760	19.69 760	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 763	8.72 765	8.95 765	9.28 763	12.74 763	11.26 765

IINet	16.76 761	17.57 760	22.97 760	19.69 760	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 763	8.72 765	8.95 765	9.28 763	12.74 763	11.26 765

Anonymous_1	33.25 770	18.26 762	23.92 762	20.54 765	21.28 767	25.59 765	35.94 771	22.01 773	15.57 764	13.33 762	13.49 765	18.08 764	15.29 761	20.36 763	24.60 768	16.28 773	8.84 767	66.59 787	118.00 789	155.73 792	11.23 764

DPSM_ROB	17.78 763	18.63 763	24.31 766	20.90 766	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 765	9.23 768	9.49 767	9.82 767	13.51 766	11.91 767

DPSM	17.78 763	18.63 763	24.31 766	20.90 766	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 765	9.23 768	9.49 767	9.82 767	13.51 766	11.91 767

HanzoNet	6.76 747	2.45 743	4.22 728	3.19 747	2.94 748	3.62 735	2.28 745	4.79 746	7.20 749	14.00 765	13.19 764	17.49 763	22.30 771	13.25 759	6.19 740	4.20 750	1.93 753	3.10 749	2.56 750	3.35 748	2.88 750

xxxxx1	36.64 778	19.51 766	24.21 763	61.66 781	64.63 784	27.28 769	40.10 775	20.25 766	18.63 769	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 784

tt_ll	36.64 778	19.51 766	24.21 763	61.66 781	64.63 784	27.28 769	40.10 775	20.25 766	18.63 769	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 784

ff	36.64 778	19.51 766	24.21 763	61.66 781	64.63 784	27.28 769	40.10 775	20.25 766	18.63 769	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 784

real-time stereo	18.86 765	19.13 765	25.10 768	21.98 768	20.64 766	27.70 772	37.36 774	24.94 774	16.89 767	14.12 769	14.79 768	21.16 770	18.29 769	21.71 770	26.43 771	10.17 767	9.37 770	10.44 769	10.39 769	14.04 768	12.58 770

LE_ROB	4.42 740	0.24 452	2.75 716	0.42 450	0.23 281	1.57 690	0.90 690	1.71 710	17.88 768	16.56 770	4.88 741	5.17 738	18.85 770	1.63 689	14.62 757	0.17 393	0.14 432	0.16 273	0.16 368	0.19 455	0.17 423

Selective-IGEV-i1pa	15.35 760	22.27 769	18.31 755	1.71 725	0.87 703	28.61 774	12.26 760	25.48 775	20.48 772	19.78 771	22.75 771	28.20 773	22.64 772	29.07 773	17.31 759	12.88 769	2.88 755	6.84 763	0.99 730	1.67 721	12.03 769

LRCNet_RVC	21.24 768	31.15 771	21.41 759	28.98 770	23.82 768	3.13 732	0.60 621	20.96 770	1.59 694	25.58 772	28.15 777	21.99 771	14.79 758	21.94 771	16.41 758	28.89 784	14.87 772	33.53 783	31.28 781	29.51 780	26.16 778

fast-reg	35.48 771	37.51 780	48.70 779	42.44 779	40.46 778	52.73 783	73.11 781	42.56 778	32.38 776	26.19 773	27.27 772	36.81 776	30.62 776	41.02 778	51.32 778	18.30 774	18.53 777	19.10 770	19.67 772	27.14 769	23.66 771

Hybrid-DGEV	35.78 775	37.50 779	48.96 783	42.25 777	39.20 772	52.33 781	73.10 780	42.63 783	32.52 777	26.62 774	28.31 780	38.50 777	32.87 780	41.67 780	51.55 779	18.77 779	18.56 778	19.18 776	19.83 777	27.20 771	23.97 773

RAFT-FEzeroshot	35.73 772	37.45 776	48.67 777	42.23 775	39.22 774	52.25 777	73.13 783	42.62 781	32.59 778	26.71 775	27.70 773	38.57 778	32.57 777	41.68 782	51.67 783	18.75 776	18.58 780	19.15 772	19.78 774	27.21 773	23.98 774

RAFT-FE	35.73 772	37.45 776	48.67 777	42.23 775	39.22 774	52.25 777	73.13 783	42.62 781	32.59 778	26.71 775	27.70 773	38.57 778	32.57 777	41.68 782	51.67 783	18.75 776	18.58 780	19.15 772	19.78 774	27.21 773	23.98 774

FlowAnything	35.81 776	37.53 781	48.80 781	42.20 773	39.22 774	52.25 777	73.16 785	42.56 778	32.89 783	26.76 777	28.30 778	38.69 782	33.09 782	41.63 779	51.62 781	18.76 778	18.59 783	19.21 777	19.92 778	27.16 770	23.91 772

CasAABBNet	35.74 774	37.43 775	48.72 780	42.22 774	39.20 772	52.24 776	73.12 782	42.61 780	32.62 781	26.78 778	27.95 775	38.58 780	32.60 779	41.67 780	51.65 782	18.74 775	18.57 779	19.15 772	19.77 773	27.20 771	23.98 774

Selective-RAFT-Error	35.84 777	37.49 778	48.83 782	42.26 778	39.24 777	52.30 780	73.09 779	42.66 784	32.61 780	26.80 779	28.30 778	38.84 783	33.51 783	41.68 782	51.59 780	18.82 780	18.58 780	19.17 775	19.80 776	27.28 775	24.05 777

LSM0	38.95 783	37.60 782	48.58 776	43.57 780	91.06 789	52.57 782	72.57 778	43.17 785	32.63 782	26.97 780	27.97 776	38.65 781	32.94 781	41.86 785	51.78 785	18.89 781	18.41 773	19.13 771	19.63 771	27.29 776	33.77 779

BEATNet-Init1	15.13 759	0.82 695	50.86 784	0.72 695	0.53 672	38.10 775	7.03 752	11.83 754	14.25 759	29.78 781	30.17 781	48.21 784	22.64 772	26.78 772	18.11 760	0.42 681	0.38 690	0.47 682	0.46 689	0.51 679	0.48 689

HaxPig	31.96 769	37.24 774	34.27 769	24.37 769	24.88 769	18.26 760	19.86 762	20.64 769	28.52 775	35.97 782	38.75 782	25.57 772	28.72 775	33.88 774	34.39 775	35.94 787	38.87 788	37.80 784	40.48 786	39.68 781	41.15 787

RSGM-EC	74.81 789	63.03 789	41.60 774	97.74 788	92.11 790	74.93 784	114.81 790	53.77 786	38.96 786	39.88 783	48.98 789	90.73 790	64.81 790	139.63 790	128.53 791	93.27 790	53.96 791	95.12 788	38.31 784	81.45 790	44.63 790

acva	74.81 789	63.03 789	41.60 774	97.74 788	92.11 790	74.93 784	114.81 790	53.77 786	38.96 786	39.88 783	48.98 789	90.73 790	64.81 790	139.63 790	128.53 791	93.27 790	53.96 791	95.12 788	38.31 784	81.45 790	44.63 790

zzzz2	53.63 785	56.68 785	73.37 786	63.97 784	58.93 780	78.37 788	110.06 788	64.29 790	48.31 788	40.26 785	42.53 785	57.21 786	47.86 786	62.08 788	77.14 788	28.03 782	27.91 784	28.80 779	29.89 779	40.95 783	35.94 780

noway5	53.63 785	56.68 785	73.37 786	63.97 784	58.93 780	78.37 788	110.06 788	64.29 790	48.31 788	40.26 785	42.53 785	57.21 786	47.86 786	62.08 788	77.14 788	28.03 782	27.91 784	28.80 779	29.89 779	40.95 783	35.94 780

zzzzzz3	56.43 787	57.01 787	74.40 788	78.00 786	76.38 787	77.61 787	92.21 787	62.81 788	50.42 790	40.52 787	45.11 787	70.20 788	62.22 788	61.64 786	77.00 787	29.64 785	27.99 786	31.12 781	32.03 782	45.83 787	36.59 782

zzz1	56.46 788	57.02 788	74.61 789	78.01 787	76.39 788	77.52 786	92.13 786	62.93 789	50.48 791	40.59 788	45.21 788	70.20 788	62.34 789	61.65 787	76.98 786	29.64 785	27.99 786	31.12 781	32.03 782	45.82 786	36.60 783

AVERAGE_ROB	37.58 782	40.13 783	40.15 772	34.81 772	33.82 771	28.55 773	25.10 764	32.02 777	34.06 785	41.28 789	40.66 783	34.46 775	34.81 785	39.18 776	37.57 777	42.78 788	43.44 789	43.82 785	43.03 787	40.47 782	41.51 788

MEDIAN_ROB	37.38 781	40.85 784	40.60 773	32.31 771	31.85 770	27.20 768	24.55 763	29.10 776	33.19 784	42.09 790	41.76 784	33.35 774	34.39 784	39.78 777	37.07 776	43.64 789	44.10 790	44.12 786	43.40 788	41.51 785	42.76 789

Selective-IGEV-i16pa	78.59 791	120.99 791	16.46 753	1.04 711	0.66 693	181.07 792	2.17 743	153.90 793	139.75 793	56.45 791	153.05 791	107.32 792	157.92 793	200.46 793	96.57 790	94.09 792	1.23 747	2.69 744	0.31 648	0.96 710	84.68 792

PML	40.80 784	29.24 770	11.87 750	7.20 752	14.47 752	92.13 790	213.69 793	7.63 749	23.35 773	74.72 792	190.14 793	50.17 785	26.15 774	21.39 766	12.70 755	8.76 762	2.92 756	8.45 764	3.25 758	13.26 765	4.42 752

test_example2	176.61 792	205.14 792	198.86 792	188.60 792	190.98 792	152.67 791	170.61 792	94.86 792	123.55 792	178.88 793	179.48 792	158.94 793	141.34 792	192.61 792	198.96 793	203.76 793	236.37 793	164.13 793	173.55 793	218.58 793	160.41 793

ccccc	429.48 793	429.19 793	527.00 793	507.10 793	501.20 793	356.95 793	342.70 794	380.82 794	297.90 794	334.51 794	389.17 794	372.86 794	449.39 794	499.17 794	553.56 794	561.44 794	431.22 794	334.28 794	290.86 794	540.88 794	489.46 794

Low-res two-view benchmark