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 82	0.20 152	0.16 12	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 7	0.22 87	0.10 14	0.09 27	0.14 170	0.13 242	0.10 8	0.10 63

mm2	0.18 8	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.15 7	0.19 31	0.31 36	0.24 47	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.15 7	0.19 31	0.25 11	0.24 47	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

PointNet	0.20 30	0.15 72	0.25 32	0.32 82	0.18 73	0.29 146	0.23 127	0.25 11	0.27 75	0.15 2	0.24 68	0.28 133	0.17 24	0.34 102	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 16	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 50	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 121	0.10 97	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 7	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 58	0.20 75	0.23 2	0.20 30	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 78	0.30 26	0.20 152	0.20 27	0.19 31	0.27 20	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 22	0.17 24	0.33 92	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 10	0.14 2	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 133	0.19 60	0.26 11	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 13	0.15 10	0.15 7	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 155	0.21 89	0.25 7	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 51	0.68 664	0.39 281	0.28 8	0.15 10	0.23 50	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 103	0.30 52	0.18 4	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 335	0.09 6

derf	0.19 18	0.14 27	0.26 46	0.32 82	0.19 106	0.21 34	0.18 15	0.30 28	0.24 47	0.17 11	0.20 21	0.28 133	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 55	0.16 29	0.24 64	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 58	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 78	0.29 13	0.18 73	0.17 16	0.29 244	0.27 20	0.17 10	0.18 13	0.29 127	0.14 2	0.16 18	0.24 3	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

qqai	0.19 18	0.14 27	0.27 60	0.32 82	0.19 106	0.22 39	0.18 15	0.30 28	0.25 63	0.18 13	0.20 21	0.29 141	0.17 24	0.33 92	0.21 60	0.13 121	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

BridgeDepth	0.21 51	0.14 27	0.26 46	0.34 133	0.14 7	0.40 308	0.27 205	0.28 23	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 133	0.29 214	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.10 63
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 78	0.30 26	0.19 106	0.20 27	0.18 15	0.30 28	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 29	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 60	0.33 103	0.17 43	0.24 64	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 60	0.34 133	0.15 10	0.27 111	0.17 5	0.28 23	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.16 29	0.23 50	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 38	0.19 60	0.26 11	0.21 60	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 30	0.18 195	0.22 3	0.25 1	0.20 152	0.23 50	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 113	0.12 1	0.22 103	0.24 3	0.26 210	0.12 61	0.14 420	0.18 366	0.27 608	0.17 376	0.19 468

MGA	0.19 18	0.14 27	0.26 46	0.30 26	0.20 152	0.29 146	0.18 15	0.35 65	0.27 75	0.19 20	0.21 32	0.19 29	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 138

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.19 106	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.19 20	0.25 79	0.17 8	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

monster-pro	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 89	0.16 101	0.45 367	0.35 180	0.17 43	0.33 218	0.27 205	0.38 91	0.26 70	0.20 23	0.24 68	0.21 50	0.35 293	0.46 226	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 72	0.26 46	0.29 13	0.14 7	0.25 82	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 29	0.18 42	0.30 52	0.21 60	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

MatchStereo	0.19 18	0.14 27	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 20	0.21 77	0.32 45	0.28 88	0.20 23	0.35 172	0.18 22	0.17 24	0.31 63	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63
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 30	0.13 5	0.26 46	0.30 26	0.19 106	0.23 50	0.18 15	0.36 73	0.26 70	0.20 23	0.23 52	0.27 127	0.16 18	0.30 52	0.23 128	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

111111	0.21 51	0.14 27	0.27 60	0.37 240	0.22 218	0.21 34	0.19 31	0.43 150	0.27 75	0.20 23	0.20 21	0.29 141	0.14 2	0.41 163	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.12 104	0.12 201

GREAT-IGEV	0.22 71	0.15 72	0.31 129	0.29 13	0.22 218	0.21 34	0.26 182	0.33 56	0.31 120	0.20 23	0.30 132	0.22 58	0.22 103	0.47 236	0.22 87	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63
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 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.38 134	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

over-8	0.21 51	0.19 242	0.27 60	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.34 61	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 117	0.25 143	0.41 163	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 138

over-9	0.21 51	0.19 242	0.27 60	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.35 65	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 117	0.25 143	0.41 163	0.20 30	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 138

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 26	0.14 7	0.29 146	0.25 159	0.30 28	0.15 5	0.21 33	0.28 113	0.21 50	0.18 42	0.24 3	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

PhaseNet	0.25 135	0.16 101	0.31 129	0.35 180	0.22 218	0.33 218	0.22 97	0.45 165	0.33 142	0.21 33	0.28 113	0.38 222	0.23 118	0.42 177	0.28 254	0.13 121	0.10 97	0.15 224	0.15 319	0.13 157	0.12 201

LiteMatch*	0.20 30	0.14 27	0.31 129	0.31 55	0.23 273	0.24 64	0.21 77	0.31 36	0.30 109	0.21 33	0.19 18	0.24 92	0.19 60	0.31 63	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 138

LiteMatch	0.24 115	0.17 152	0.24 17	0.37 240	0.20 152	0.27 111	0.27 205	0.31 36	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 141	0.40 356	0.29 32	0.43 436	0.16 326	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.14 209	0.14 301

GeoVLM	0.19 18	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 141	0.20 75	0.29 32	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 30	0.15 72	0.26 46	0.30 26	0.15 10	0.29 146	0.29 244	0.30 28	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 133	0.20 75	0.34 102	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.09 15	0.12 104	0.09 6

Test_v1	0.20 30	0.14 27	0.22 3	0.28 8	0.18 73	0.24 64	0.21 77	0.39 99	0.31 120	0.21 33	0.22 45	0.17 8	0.17 24	0.34 102	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 30	0.14 27	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 248	0.17 5	0.40 111	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 38	0.24 129	0.33 92	0.25 180	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 104	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 18	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 141	0.19 60	0.29 32	0.21 60	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LCMNet	0.21 51	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.20 152	0.26 93	0.19 31	0.38 91	0.43 236	0.21 33	0.21 32	0.27 127	0.17 24	0.36 116	0.23 128	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

AdaDepth	0.22 71	0.17 152	0.32 152	0.37 240	0.18 73	0.34 237	0.22 97	0.33 56	0.23 40	0.21 33	0.21 32	0.20 38	0.20 75	0.56 312	0.21 60	0.10 14	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.12 201

S2M2_XL	0.19 18	0.18 195	0.27 60	0.27 3	0.20 152	0.15 7	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 8	0.17 24	0.24 3	0.21 60	0.17 381	0.16 486	0.15 224	0.13 242	0.15 276	0.12 201
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 51	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 117	0.19 60	0.37 126	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LG-G	0.21 51	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 117	0.19 60	0.37 126	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LGtest1	0.19 18	0.14 27	0.29 88	0.34 133	0.16 29	0.26 93	0.17 5	0.32 45	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 74	0.20 75	0.32 75	0.20 30	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.11 138

IGEV-Stereo+	0.23 89	0.14 27	0.26 46	0.32 82	0.19 106	0.12 1	0.17 5	0.29 25	0.29 101	0.21 33	0.15 5	0.22 58	0.22 103	0.40 151	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.15 276	0.86 696

aanet-new-78k	0.24 115	0.17 152	0.51 460	0.36 214	0.16 29	0.26 93	0.29 244	0.36 73	0.29 101	0.22 51	0.29 127	0.23 74	0.37 331	0.42 177	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 234	0.38 586	2.34 695	0.33 103	0.19 106	0.20 27	0.22 97	0.43 150	0.29 101	0.22 51	0.25 79	0.22 58	0.26 163	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

CSFM-Stereo	0.20 30	0.14 27	0.23 7	0.30 26	0.17 43	0.29 146	0.20 50	0.39 99	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 117	0.20 75	0.30 52	0.20 30	0.13 121	0.12 306	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 30	0.15 72	0.26 46	0.33 103	0.19 106	0.23 50	0.18 15	0.41 122	0.34 150	0.22 51	0.21 32	0.19 29	0.18 42	0.28 19	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 63

IGEV	0.20 30	0.12 2	0.23 7	0.31 55	0.20 152	0.23 50	0.19 31	0.40 111	0.29 101	0.22 51	0.34 164	0.20 38	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.10 63

IGEV-Stereo++	0.21 51	0.15 72	0.27 60	0.37 240	0.19 106	0.22 39	0.18 15	0.42 131	0.35 163	0.22 51	0.28 113	0.24 92	0.18 42	0.27 16	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 89	0.20 294	0.31 129	0.37 240	0.19 106	0.28 133	0.22 97	0.33 56	0.26 70	0.23 57	0.29 127	0.23 74	0.18 42	0.39 141	0.28 254	0.13 121	0.12 306	0.17 312	0.16 357	0.17 376	0.12 201

over v1	0.21 51	0.19 242	0.26 46	0.35 180	0.13 1	0.35 248	0.20 50	0.31 36	0.16 9	0.23 57	0.23 52	0.25 107	0.27 178	0.41 163	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 201

Anonymus	0.24 115	0.14 27	0.29 88	0.37 240	0.23 273	0.30 166	0.22 97	0.39 99	0.32 134	0.23 57	0.20 21	0.38 222	0.26 163	0.45 207	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.13 242	0.12 104	0.13 253

CAR	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.19 106	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.23 57	0.25 79	0.17 8	0.14 2	0.29 32	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

aanet-new-70k	0.23 89	0.16 101	0.41 306	0.35 180	0.17 43	0.38 289	0.25 159	0.36 73	0.25 63	0.23 57	0.31 146	0.24 92	0.35 293	0.43 190	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 186	0.51 632	1.28 656	0.31 55	0.19 106	0.22 39	0.22 97	0.45 165	0.28 88	0.23 57	0.32 149	0.25 107	0.24 129	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 71	0.16 101	0.35 213	0.33 103	0.18 73	0.24 64	0.24 147	0.45 165	0.27 75	0.23 57	0.35 172	0.20 38	0.26 163	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

LACA3	0.20 30	0.17 152	0.25 32	0.29 13	0.15 10	0.32 206	0.25 159	0.29 25	0.22 31	0.23 57	0.21 32	0.21 50	0.22 103	0.44 202	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

VIP-Stereo	0.24 115	0.17 152	0.29 88	0.32 82	0.21 184	0.64 490	0.19 31	0.31 36	0.37 190	0.23 57	0.30 132	0.27 127	0.19 60	0.47 236	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 55	0.16 29	0.19 23	0.17 5	0.42 131	0.24 47	0.23 57	0.21 32	0.17 8	0.16 18	0.45 207	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 138

Replicate-Monster	0.26 154	0.15 72	1.07 631	0.30 26	0.17 43	0.38 289	0.19 31	0.43 150	0.39 212	0.23 57	0.21 32	0.23 74	0.21 89	0.45 207	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 301

castereo++	0.26 154	0.16 101	0.26 46	0.33 103	0.19 106	0.75 538	0.20 50	0.37 81	0.47 266	0.23 57	0.23 52	0.35 199	0.28 195	0.39 141	0.19 12	0.14 186	0.09 27	0.14 170	0.09 15	0.11 36	0.10 63

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.15 72	0.26 46	0.33 103	0.20 152	0.61 462	0.21 77	0.30 28	0.31 120	0.23 57	0.19 18	0.18 22	0.18 42	0.41 163	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 138

dual_stereo	0.19 18	0.14 27	0.24 17	0.31 55	0.16 29	0.16 12	0.20 50	0.29 25	0.20 27	0.23 57	0.20 21	0.22 58	0.14 2	0.52 276	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

RAStereo	0.24 115	0.17 152	0.29 88	0.40 356	0.21 184	0.23 50	0.26 182	0.42 131	0.45 253	0.23 57	0.34 164	0.30 155	0.19 60	0.34 102	0.25 180	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.11 138

over-6	0.22 71	0.18 195	0.28 78	0.34 133	0.13 1	0.32 206	0.22 97	0.49 191	0.25 63	0.24 72	0.24 68	0.21 50	0.25 143	0.38 134	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.10 63

aanet-new-60k	0.24 115	0.16 101	0.48 418	0.36 214	0.17 43	0.39 302	0.24 147	0.36 73	0.30 109	0.24 72	0.25 79	0.26 117	0.32 256	0.45 207	0.18 4	0.10 14	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-40k	0.23 89	0.17 152	0.39 281	0.34 133	0.18 73	0.38 289	0.20 50	0.36 73	0.26 70	0.24 72	0.28 113	0.25 107	0.35 293	0.25 7	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 135	0.19 242	0.32 152	0.37 240	0.20 152	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.39 212	0.24 72	0.25 79	0.22 58	0.34 287	0.49 253	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 186	0.23 402	1.22 651	0.34 133	0.21 184	0.29 146	0.21 77	0.41 122	0.33 142	0.24 72	0.30 132	0.32 166	0.28 195	0.33 92	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 138

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 129	0.29 13	0.23 273	0.17 16	0.20 50	0.27 20	0.18 14	0.24 72	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 11	0.18 4	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.17 416	0.13 157	0.10 63

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 82	0.23 273	0.16 12	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 72	0.18 16	0.17 8	0.11 1	0.35 112	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 224	0.14 285	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test3	0.20 30	0.13 5	0.27 60	0.33 103	0.17 43	0.38 289	0.18 15	0.30 28	0.19 20	0.24 72	0.15 5	0.26 117	0.17 24	0.32 75	0.21 60	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

SGD-Stereo	0.22 71	0.15 72	0.27 60	0.31 55	0.15 10	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.29 101	0.24 72	0.29 127	0.21 50	0.27 178	0.36 116	0.25 180	0.16 326	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

SCV	0.26 154	0.19 242	0.33 173	0.35 180	0.21 184	0.27 111	0.34 354	0.56 237	0.28 88	0.24 72	0.28 113	0.37 213	0.23 118	0.49 253	0.22 87	0.18 417	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.15 276	0.11 138

GIP-stereo	0.24 115	0.18 195	0.30 106	0.37 240	0.24 309	0.26 93	0.20 50	0.46 173	0.36 173	0.24 72	0.39 196	0.35 199	0.20 75	0.31 63	0.21 60	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 138

CroCo-Stereo Lap2	0.28 186	0.24 440	0.39 281	0.50 572	0.29 480	0.20 27	0.31 293	0.49 191	0.38 200	0.24 72	0.27 100	0.46 299	0.31 250	0.39 141	0.30 284	0.14 186	0.15 453	0.16 264	0.13 242	0.16 335	0.15 335

LSFM	0.21 51	0.14 27	0.29 88	0.30 26	0.23 273	0.14 2	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 75	0.31 63	0.23 128	0.20 477	0.19 550	0.18 366	0.16 357	0.20 463	0.21 514

flow	0.21 51	0.14 27	0.29 88	0.30 26	0.23 273	0.14 2	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 75	0.30 52	0.23 128	0.20 477	0.19 550	0.18 366	0.16 357	0.20 463	0.21 514

anonymous	0.20 30	0.16 101	0.29 88	0.32 82	0.21 184	0.14 2	0.21 77	0.24 9	0.28 88	0.25 84	0.36 181	0.18 22	0.16 18	0.27 16	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.10 63

aanet-new-36k	0.23 89	0.17 152	0.30 106	0.35 180	0.16 29	0.35 248	0.25 159	0.40 111	0.30 109	0.25 84	0.24 68	0.25 107	0.36 321	0.41 163	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.31 186	0.19 31	0.46 173	0.42 232	0.25 84	0.23 52	0.25 107	0.30 233	0.32 75	0.22 87	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 89	0.14 27	0.27 60	0.35 180	0.18 73	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.38 200	0.25 84	0.43 214	0.23 74	0.28 195	0.25 7	0.22 87	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 135	0.14 27	0.74 575	0.33 103	0.19 106	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

WQFJA1++	0.23 89	0.15 72	0.27 60	0.30 26	0.21 184	0.31 186	0.18 15	0.36 73	0.17 10	0.25 84	0.30 132	0.29 141	0.28 195	0.40 151	0.22 87	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.42 645	0.11 138

Wavelet-MonSter	0.20 30	0.13 5	0.27 60	0.33 103	0.18 73	0.17 16	0.21 77	0.32 45	0.23 40	0.25 84	0.34 164	0.22 58	0.24 129	0.27 16	0.21 60	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 154	0.22 380	0.33 173	0.31 55	0.25 342	0.24 64	0.13 1	0.35 65	0.41 221	0.25 84	0.36 181	0.30 155	0.25 143	0.30 52	0.26 210	0.22 523	0.19 550	0.17 312	0.19 476	0.21 489	0.18 433
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 115	0.16 101	0.33 173	0.32 82	0.18 73	0.25 82	0.40 476	0.42 131	0.34 150	0.25 84	0.23 52	0.32 166	0.28 195	0.34 102	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.10 63

AIO_test	0.23 89	0.16 101	0.28 78	0.34 133	0.20 152	0.30 166	0.39 464	0.38 91	0.25 63	0.25 84	0.28 113	0.32 166	0.22 103	0.38 134	0.25 180	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

RSM++	0.25 135	0.18 195	0.34 196	0.36 214	0.20 152	0.28 133	0.30 265	0.51 205	0.32 134	0.25 84	0.22 45	0.37 213	0.21 89	0.50 261	0.24 148	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.14 209	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 135	0.14 27	0.74 575	0.33 103	0.19 106	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

LGCAT	0.20 30	0.14 27	0.24 17	0.29 13	0.19 106	0.14 2	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 98	0.20 21	0.20 38	0.19 60	0.32 75	0.21 60	0.23 541	0.18 531	0.11 5	0.14 285	0.10 8	0.19 468

aanet-new-34k	0.23 89	0.16 101	0.37 246	0.34 133	0.16 29	0.24 64	0.24 147	0.43 150	0.36 173	0.26 98	0.27 100	0.23 74	0.35 293	0.28 19	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 71	0.15 72	0.35 213	0.33 103	0.17 43	0.23 50	0.25 159	0.42 131	0.24 47	0.26 98	0.26 92	0.21 50	0.30 233	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 89	0.14 27	0.31 129	0.33 103	0.18 73	0.21 34	0.33 336	0.52 215	0.42 232	0.26 98	0.33 152	0.19 29	0.30 233	0.28 19	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

BStereo	0.27 178	0.16 101	0.88 606	0.34 133	0.22 218	0.22 39	0.31 293	0.39 99	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 60	0.42 177	0.28 254	0.10 14	0.12 306	0.12 55	0.16 357	0.12 104	0.14 301

Anonymus123	0.30 219	0.16 101	0.88 606	0.34 133	0.22 218	0.64 490	0.31 293	0.54 230	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 60	0.42 177	0.28 254	0.10 14	0.12 306	0.12 55	0.16 357	0.12 104	0.14 301

GEAStereo	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.25 342	0.36 263	0.30 265	0.42 131	0.28 88	0.26 98	0.28 113	0.24 92	0.21 89	0.32 75	0.22 87	0.18 417	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.12 201

gasm-f	0.24 115	0.16 101	0.27 60	0.33 103	0.25 342	0.25 82	0.36 403	0.42 131	0.28 88	0.26 98	0.35 172	0.24 92	0.30 233	0.36 116	0.23 128	0.18 417	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.15 276	0.12 201

DDF-Stereo	0.26 154	0.15 72	0.30 106	0.36 214	0.29 480	0.19 23	0.20 50	0.32 45	0.31 120	0.26 98	0.26 92	0.29 141	0.29 214	0.38 134	0.24 148	0.17 381	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.70 685	0.12 201

zero-FE	0.25 135	0.15 72	0.30 106	0.35 180	0.29 480	0.19 23	0.20 50	0.35 65	0.31 120	0.26 98	0.27 100	0.29 141	0.29 214	0.33 92	0.24 148	0.17 381	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.64 682	0.12 201

LG-Stereo	0.24 115	0.18 195	0.40 295	0.39 312	0.20 152	0.22 39	0.27 205	0.32 45	0.36 173	0.26 98	0.44 216	0.22 58	0.16 18	0.37 126	0.27 231	0.11 36	0.12 306	0.16 264	0.15 319	0.13 157	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 135	0.31 541	0.24 17	0.51 588	0.19 106	0.29 146	0.22 97	0.40 111	0.37 190	0.26 98	0.24 68	0.24 92	0.31 250	0.44 202	0.22 87	0.14 186	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 209	0.10 63

AIO_rvc	0.23 89	0.16 101	0.32 152	0.34 133	0.19 106	0.26 93	0.33 336	0.40 111	0.22 31	0.26 98	0.24 68	0.34 184	0.15 8	0.51 269	0.24 148	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

IGEV-RUCA	0.25 135	0.16 101	0.34 196	0.39 312	0.27 425	0.33 218	0.20 50	0.38 91	0.36 173	0.26 98	0.31 146	0.25 107	0.21 89	0.48 247	0.24 148	0.20 477	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.17 376	0.15 335

castereo	0.28 186	0.16 101	0.32 152	0.35 180	0.21 184	0.40 308	0.42 503	0.50 202	0.66 357	0.26 98	0.41 205	0.37 213	0.36 321	0.33 92	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

999	0.27 178	0.16 101	0.35 213	0.36 214	0.24 309	0.31 186	0.27 205	0.49 191	0.38 200	0.26 98	0.30 132	0.39 231	0.23 118	0.63 403	0.25 180	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.14 301

ours_stereo	0.26 154	0.21 339	0.33 173	0.38 280	0.23 273	0.30 166	0.33 336	0.42 131	0.38 200	0.26 98	0.34 164	0.35 199	0.23 118	0.47 236	0.27 231	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.12 194	0.14 209	0.10 63

U	0.45 416	0.16 101	0.32 152	0.40 356	0.71 681	3.55 716	0.20 50	0.41 122	0.38 200	0.26 98	0.23 52	0.24 92	0.22 103	0.26 11	0.22 87	0.15 266	0.09 27	0.88 693	0.13 242	0.13 157	0.11 138

RSM	0.25 135	0.18 195	0.33 173	0.36 214	0.20 152	0.27 111	0.34 354	0.51 205	0.27 75	0.26 98	0.23 52	0.39 231	0.21 89	0.56 312	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.14 209	0.10 63

depth_test_26	0.21 51	0.14 27	0.28 78	0.30 26	0.19 106	0.16 12	0.20 50	0.30 28	0.23 40	0.27 117	0.37 187	0.22 58	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 417	0.14 420	0.15 224	0.15 319	0.15 276	0.14 301

aanet-32k-new	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.36 214	0.17 43	0.26 93	0.26 182	0.33 56	0.30 109	0.27 117	0.30 132	0.23 74	0.34 287	0.42 177	0.18 4	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.15 276	0.10 63

aanet-new-32k	0.23 89	0.15 72	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 47	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-30k	0.23 89	0.15 72	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 47	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-28k	0.23 89	0.17 152	0.40 295	0.36 214	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.35 65	0.27 75	0.27 117	0.23 52	0.29 141	0.34 287	0.31 63	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.16 335	0.12 201

aanet-new-10k	0.25 135	0.18 195	0.44 354	0.38 280	0.18 73	0.45 358	0.21 77	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.31 146	0.25 107	0.30 233	0.28 19	0.21 60	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.16 335	0.10 63

aanet-new-12k	0.24 115	0.19 242	0.39 281	0.41 394	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.41 122	0.37 190	0.27 117	0.23 52	0.22 58	0.35 293	0.29 32	0.24 148	0.12 61	0.08 2	0.14 170	0.11 153	0.16 335	0.11 138

aanet-new	0.26 154	0.19 242	0.34 196	0.38 280	0.25 342	0.51 385	0.24 147	0.40 111	0.30 109	0.27 117	0.27 100	0.23 74	0.36 321	0.43 190	0.22 87	0.14 186	0.09 27	0.14 170	0.10 88	0.15 276	0.12 201

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 135	0.14 27	0.30 106	0.34 133	0.21 184	0.44 349	0.25 159	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.35 172	0.37 213	0.35 293	0.28 19	0.26 210	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.11 36	0.09 6

PSi22	0.30 219	0.18 195	0.30 106	0.36 214	0.19 106	0.30 166	0.19 31	0.42 131	0.73 396	0.27 117	0.32 149	0.57 355	0.43 373	0.77 513	0.25 180	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.14 209	0.11 138

Selective-IGEV-i32	0.24 115	0.18 195	0.35 213	0.35 180	0.19 106	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 40	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 60	0.58 347	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

Zero-FE251	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.20 152	0.44 349	0.19 31	0.37 81	0.25 63	0.27 117	0.29 127	0.38 222	0.24 129	0.32 75	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

asda	0.21 51	0.19 242	0.29 88	0.31 55	0.17 43	0.25 82	0.23 127	0.36 73	0.28 88	0.27 117	0.24 68	0.18 22	0.21 89	0.40 151	0.21 60	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

MaDis-Stereo	0.26 154	0.18 195	0.36 228	0.36 214	0.26 390	0.27 111	0.27 205	0.43 150	0.35 163	0.27 117	0.26 92	0.41 257	0.28 195	0.40 151	0.28 254	0.16 326	0.14 420	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.12 201

Selective-IGEV	0.24 115	0.18 195	0.35 213	0.35 180	0.19 106	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 40	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 60	0.58 347	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

MCSU-Stereo	0.20 30	0.12 2	0.24 17	0.30 26	0.13 1	0.25 82	0.31 293	0.33 56	0.32 134	0.28 132	0.25 79	0.23 74	0.17 24	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

aanet-new-16k	0.22 71	0.17 152	0.35 213	0.37 240	0.17 43	0.26 93	0.18 15	0.41 122	0.37 190	0.28 132	0.23 52	0.25 107	0.26 163	0.29 32	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.10 63

aanet-new-14k	0.25 135	0.19 242	0.38 259	0.38 280	0.17 43	0.18 20	0.25 159	0.52 215	0.49 278	0.28 132	0.30 132	0.21 50	0.33 274	0.33 92	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.17 376	0.11 138

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 135	0.16 101	0.33 173	0.38 280	0.20 152	0.46 364	0.27 205	0.41 122	0.34 150	0.28 132	0.38 191	0.24 92	0.35 293	0.29 32	0.24 148	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

Foundation-i1c-attn	0.23 89	0.13 5	0.23 7	0.29 13	0.15 10	0.35 248	0.27 205	0.45 165	0.28 88	0.28 132	0.34 164	0.40 245	0.30 233	0.33 92	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 89	0.14 27	0.27 60	0.29 13	0.17 43	0.19 23	0.20 50	0.59 261	0.45 253	0.28 132	0.26 92	0.24 92	0.17 24	0.46 226	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 63

NLSM3	0.26 154	0.16 101	0.30 106	0.38 280	0.21 184	0.34 237	0.27 205	0.57 246	0.47 266	0.28 132	0.35 172	0.29 141	0.24 129	0.42 177	0.27 231	0.12 61	0.10 97	0.16 264	0.15 319	0.12 104	0.10 63

2.5w	0.21 51	0.18 195	0.31 129	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.25 159	0.31 36	0.23 40	0.28 132	0.35 172	0.18 22	0.17 24	0.39 141	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 89	0.16 101	0.32 152	0.39 312	0.21 184	0.18 20	0.21 77	0.34 61	0.26 70	0.28 132	0.51 252	0.28 133	0.29 214	0.26 11	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.12 201

mms	0.26 154	0.21 339	0.33 173	0.37 240	0.25 342	0.30 166	0.33 336	0.40 111	0.32 134	0.28 132	0.34 164	0.34 184	0.20 75	0.45 207	0.26 210	0.12 61	0.11 234	0.16 264	0.12 194	0.14 209	0.11 138

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 538	3.08 730	2.43 698	0.31 55	0.18 73	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.32 134	0.28 132	0.24 68	0.18 22	0.18 42	0.31 63	0.22 87	1.09 704	0.08 2	0.17 312	0.16 357	0.14 209	0.97 705

IGEV++	0.24 115	0.17 152	0.31 129	0.38 280	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.50 202	0.23 40	0.28 132	0.35 172	0.30 155	0.22 103	0.31 63	0.28 254	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.13 253

EGLCR-Stereo	0.25 135	0.16 101	0.33 173	0.34 133	0.20 152	0.35 248	0.20 50	0.52 215	0.36 173	0.28 132	0.27 100	0.41 257	0.18 42	0.45 207	0.26 210	0.14 186	0.10 97	0.16 264	0.14 285	0.13 157	0.11 138

CroCo-Stereo	0.26 154	0.22 380	0.36 228	0.48 543	0.22 218	0.20 27	0.29 244	0.51 205	0.44 244	0.28 132	0.23 52	0.42 268	0.26 163	0.29 32	0.26 210	0.15 266	0.13 380	0.13 113	0.11 153	0.16 335	0.12 201
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	0.24 115	0.16 101	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.36 263	0.17 5	0.37 81	0.37 190	0.29 146	0.23 52	0.23 74	0.24 129	0.29 32	0.22 87	0.16 326	0.15 453	0.21 488	0.17 416	0.19 443	0.15 335

DF	0.26 154	0.15 72	0.38 259	0.35 180	0.19 106	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.27 75	0.29 146	0.49 238	0.50 321	0.22 103	0.48 247	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 138

FlowAnything_test	0.29 201	0.19 242	0.39 281	0.47 535	0.26 390	0.46 364	0.25 159	0.43 150	0.31 120	0.29 146	0.26 92	0.35 199	0.26 163	0.40 151	0.37 389	0.21 496	0.15 453	0.22 504	0.26 601	0.16 335	0.16 386

4.25_new	0.22 71	0.21 339	0.32 152	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 47	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 118	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 71	0.21 339	0.32 152	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 47	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 118	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 71	0.21 339	0.32 152	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 47	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 118	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Occ-G	0.26 154	0.14 27	0.28 78	0.34 133	0.20 152	0.27 111	0.34 354	0.41 122	0.31 120	0.29 146	0.43 214	0.49 315	0.25 143	0.47 236	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.12 201

AIO-Stereo	0.25 135	0.18 195	0.34 196	0.37 240	0.18 73	0.28 133	0.30 265	0.48 186	0.27 75	0.29 146	0.30 132	0.32 166	0.17 24	0.52 276	0.23 128	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.10 63

UniTT-Stereo	0.27 178	0.17 152	0.37 246	0.40 356	0.27 425	0.30 166	0.28 235	0.39 99	0.31 120	0.29 146	0.46 225	0.27 127	0.25 143	0.47 236	0.34 333	0.17 381	0.13 380	0.13 113	0.12 194	0.14 209	0.12 201

aanet-new-24k	0.23 89	0.16 101	0.29 88	0.35 180	0.17 43	0.39 302	0.23 127	0.35 65	0.30 109	0.30 155	0.27 100	0.25 107	0.32 256	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.10 63

GSStereo	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.25 342	0.36 263	0.30 265	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 89	0.32 75	0.22 87	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.12 201

GS-Stereo							0.30 265	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 89	0.32 75	0.22 87	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.12 201

AEACV	0.27 178	0.17 152	0.31 129	0.34 133	0.45 629	0.26 93	0.28 235	0.37 81	0.32 134	0.30 155	0.46 225	0.31 163	0.37 331	0.36 116	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.12 194	0.13 157	0.11 138

TS12	0.24 115	0.15 72	0.29 88	0.37 240	0.17 43	0.32 206	0.26 182	0.42 131	0.24 47	0.31 159	0.51 252	0.25 107	0.27 178	0.40 151	0.29 276	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63

Foundation-i1b	0.24 115	0.13 5	0.23 7	0.29 13	0.15 10	0.40 308	0.26 182	0.48 186	0.25 63	0.31 159	0.33 152	0.40 245	0.30 233	0.35 112	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.09 6

asd	0.21 51	0.18 195	0.29 88	0.32 82	0.18 73	0.27 111	0.22 97	0.35 65	0.22 31	0.31 159	0.22 45	0.19 29	0.21 89	0.44 202	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.25w	0.22 71	0.18 195	0.31 129	0.31 55	0.18 73	0.31 186	0.18 15	0.32 45	0.31 120	0.31 159	0.37 187	0.20 38	0.22 103	0.45 207	0.24 148	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

4w-stereo	0.21 51	0.19 242	0.31 129	0.31 55	0.17 43	0.29 146	0.19 31	0.31 36	0.21 29	0.31 159	0.24 68	0.20 38	0.24 129	0.41 163	0.22 87	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 71	0.17 152	0.30 106	0.31 55	0.19 106	0.43 340	0.24 147	0.35 65	0.24 47	0.31 159	0.27 100	0.17 8	0.22 103	0.37 126	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 71	0.18 195	0.29 88	0.30 26	0.18 73	0.27 111	0.23 127	0.37 81	0.28 88	0.31 159	0.26 92	0.22 58	0.26 163	0.50 261	0.24 148	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3w_stereo	0.24 115	0.20 294	0.37 246	0.33 103	0.16 29	0.32 206	0.42 503	0.41 122	0.38 200	0.31 159	0.27 100	0.16 6	0.26 163	0.34 102	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.11 138

1w_stereo	0.24 115	0.15 72	0.29 88	0.34 133	0.18 73	0.31 186	0.41 492	0.40 111	0.43 236	0.31 159	0.38 191	0.17 8	0.24 129	0.45 207	0.23 128	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

SCV_C0	0.26 154	0.18 195	0.34 196	0.35 180	0.24 309	0.23 50	0.28 235	0.51 205	0.36 173	0.31 159	0.36 181	0.37 213	0.20 75	0.57 324	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.16 335	0.12 201

MGS-Stereo	0.28 186	0.19 242	0.40 295	0.36 214	0.23 273	0.37 276	0.30 265	0.39 99	0.44 244	0.31 159	0.51 252	0.40 245	0.24 129	0.43 190	0.26 210	0.15 266	0.12 306	0.15 224	0.13 242	0.14 209	0.13 253

plain	0.31 227	0.20 294	0.50 445	0.39 312	0.29 480	0.27 111	0.30 265	0.44 158	0.35 163	0.31 159	0.66 321	0.30 155	0.31 250	0.65 425	0.31 293	0.17 381	0.13 380	0.20 446	0.15 319	0.17 376	0.12 201

MIF-Stereo (partial)	0.31 227	0.18 195	0.37 246	0.41 394	0.31 521	0.28 133	0.23 127	0.47 177	0.42 232	0.31 159	0.63 305	0.36 209	0.35 293	0.57 324	0.31 293	0.17 381	0.13 380	0.19 413	0.17 416	0.18 407	0.14 301

LoS_RVC	0.27 178	0.16 101	0.27 60	0.32 82	0.30 499	0.44 349	0.34 354	0.41 122	0.33 142	0.31 159	0.51 252	0.29 141	0.32 256	0.36 116	0.28 254	0.11 36	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 468

sCroCo_RVC	0.35 285	0.28 515	0.69 552	0.51 588	0.39 594	0.41 328	0.31 293	0.49 191	0.45 253	0.31 159	0.48 234	0.38 222	0.32 256	0.46 226	0.32 303	0.21 496	0.22 582	0.19 413	0.19 476	0.21 489	0.20 494

DN	0.30 219	0.17 152	0.33 173	0.37 240	0.26 390	0.35 248	0.27 205	0.54 230	0.55 308	0.32 174	0.42 208	0.50 321	0.23 118	0.39 141	0.22 87	0.21 496	0.14 420	0.16 264	0.13 242	0.17 376	0.18 433

VMStereo-Base	0.28 186	0.16 101	0.27 60	0.30 26	0.17 43	0.30 166	0.27 205	0.50 202	0.65 353	0.32 174	0.47 231	0.42 268	0.24 129	0.41 163	0.27 231	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.14 301

4.5_new	0.21 51	0.20 294	0.29 88	0.30 26	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 88	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 24	0.29 32	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 51	0.20 294	0.29 88	0.30 26	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 88	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 24	0.29 32	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

2w_stereo	0.22 71	0.18 195	0.30 106	0.32 82	0.16 29	0.28 133	0.38 442	0.38 91	0.35 163	0.32 174	0.33 152	0.17 8	0.18 42	0.29 32	0.22 87	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.12 104	0.10 63

fffy	0.28 186	0.21 339	0.34 196	0.37 240	0.23 273	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.41 221	0.32 174	0.37 187	0.39 231	0.27 178	0.50 261	0.27 231	0.12 61	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.11 138

AE-Stereo	0.34 266	0.21 339	0.42 327	0.48 543	0.31 521	0.48 373	0.35 380	0.61 281	0.62 329	0.32 174	0.55 282	0.52 333	0.27 178	0.47 236	0.29 276	0.13 121	0.13 380	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.12 201

Foundation-i1a	0.24 115	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.25 63	0.33 181	0.35 172	0.40 245	0.30 233	0.34 102	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

monsterstereo	0.22 71	0.14 27	0.26 46	0.34 133	0.18 73	0.21 34	0.20 50	0.37 81	0.35 163	0.33 181	0.40 202	0.19 29	0.18 42	0.45 207	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.08 1

HART	0.29 201	0.16 101	0.32 152	0.40 356	0.21 184	0.32 206	0.26 182	0.62 286	0.31 120	0.33 181	0.65 314	0.41 257	0.22 103	0.55 299	0.25 180	0.12 61	0.10 97	0.15 224	0.11 153	0.15 276	0.11 138

ProNet	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.35 180	0.24 309	0.32 206	0.43 511	0.57 246	0.37 190	0.33 181	0.30 132	0.32 166	0.28 195	0.57 324	0.26 210	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.13 253

DNS	0.26 154	0.17 152	0.36 228	0.37 240	0.22 218	0.33 218	0.23 127	0.47 177	0.30 109	0.34 185	0.34 164	0.45 291	0.24 129	0.28 19	0.21 60	0.19 451	0.11 234	0.13 113	0.12 194	0.16 335	0.16 386

DA	0.29 201	0.17 152	0.31 129	0.40 356	0.20 152	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 148	0.15 266	0.11 234	0.16 264	0.11 153	0.15 276	0.10 63

GGEV	0.29 201	0.17 152	0.31 129	0.40 356	0.20 152	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 148	0.15 266	0.11 234	0.16 264	0.11 153	0.15 276	0.10 63

2.75w_new	0.21 51	0.18 195	0.28 78	0.29 13	0.17 43	0.23 50	0.34 354	0.36 73	0.28 88	0.34 185	0.26 92	0.17 8	0.22 103	0.36 116	0.23 128	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 186	0.15 72	0.42 327	0.33 103	0.21 184	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 148	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.11 36	0.12 201

rvit_stereo_ft	0.33 254	0.25 466	0.47 397	0.52 601	0.32 538	0.33 218	0.47 535	0.49 191	0.50 284	0.34 185	0.41 205	0.41 257	0.32 256	0.48 247	0.34 333	0.22 523	0.14 420	0.19 413	0.18 445	0.19 443	0.14 301

GCAPDPT-zeroshot	0.28 186	0.15 72	0.42 327	0.33 103	0.21 184	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 148	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.11 36	0.12 201

CAS	0.34 266	0.13 5	0.25 32	1.28 701	0.30 499	0.46 364	0.38 442	0.48 186	0.47 266	0.34 185	0.52 264	0.24 92	0.19 60	0.29 32	0.27 231	0.69 690	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.15 335

LoS	0.29 201	0.15 72	0.30 106	0.29 13	0.18 73	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.72 389	0.34 185	0.52 264	0.41 257	0.28 195	0.47 236	0.28 254	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.11 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 186	0.14 27	0.23 7	0.30 26	0.70 680	0.37 276	0.27 205	0.48 186	0.46 259	0.34 185	0.48 234	0.27 127	0.22 103	0.39 141	0.23 128	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.13 157	0.17 413

Foundation-i1	0.26 154	0.14 27	0.25 32	0.33 103	0.21 184	0.39 302	0.26 182	0.60 273	0.38 200	0.35 195	0.38 191	0.44 288	0.29 214	0.32 75	0.26 210	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

qwe	0.22 71	0.18 195	0.28 78	0.31 55	0.18 73	0.29 146	0.21 77	0.38 91	0.32 134	0.35 195	0.30 132	0.20 38	0.20 75	0.43 190	0.21 60	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6

depthmonostereo	0.29 201	0.14 27	0.31 129	0.35 180	0.17 43	0.46 364	0.27 205	0.69 353	0.57 318	0.35 195	0.42 208	0.31 163	0.35 293	0.35 112	0.27 231	0.14 186	0.12 306	0.13 113	0.12 194	0.11 36	0.10 63

rvit_stereo_0080	0.31 227	0.25 466	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 317	0.22 523	0.17 507	0.17 312	0.16 357	0.22 513	0.15 335

whm_eth	0.31 227	0.25 466	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 317	0.22 523	0.17 507	0.17 312	0.16 357	0.22 513	0.15 335

MSCF	0.25 135	0.16 101	0.33 173	0.39 312	0.20 152	0.20 27	0.31 293	0.43 150	0.31 120	0.36 200	0.33 152	0.23 74	0.35 293	0.36 116	0.23 128	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.13 157	0.11 138

monsters	0.22 71	0.14 27	0.26 46	0.31 55	0.19 106	0.23 50	0.19 31	0.44 158	0.33 142	0.36 200	0.30 132	0.16 6	0.18 42	0.43 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

AIO-test2	0.39 354	0.21 339	0.41 306	0.47 535	0.25 342	0.45 358	0.35 380	0.77 416	1.27 644	0.36 200	0.87 438	0.37 213	0.30 233	0.47 236	0.27 231	0.15 266	0.13 380	0.21 488	0.23 561	0.15 276	0.13 253

fffft	0.25 135	0.17 152	0.37 246	0.36 214	0.22 218	0.28 133	0.36 403	0.42 131	0.24 47	0.36 200	0.23 52	0.27 127	0.22 103	0.52 276	0.27 231	0.12 61	0.09 27	0.16 264	0.12 194	0.12 104	0.12 201
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 234	0.24 440	0.47 397	0.43 461	0.26 390	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 317	0.22 523	0.16 486	0.19 413	0.16 357	0.19 443	0.13 253

rvit_stereo_0082	0.32 234	0.24 440	0.47 397	0.43 461	0.26 390	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 317	0.22 523	0.16 486	0.19 413	0.16 357	0.19 443	0.13 253

MoCha-V2	0.25 135	0.15 72	0.29 88	0.40 356	0.18 73	0.27 111	0.26 182	0.49 191	0.27 75	0.36 200	0.27 100	0.33 180	0.35 293	0.49 253	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.11 138

WQFJA1	0.32 234	0.19 242	0.34 196	0.39 312	0.26 390	0.62 470	0.30 265	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.50 261	0.42 428	0.14 186	0.18 531	0.16 264	0.14 285	0.14 209	0.13 253

NLMM	0.32 234	0.19 242	0.34 196	0.39 312	0.26 390	0.62 470	0.30 265	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.49 253	0.42 428	0.14 186	0.18 531	0.16 264	0.14 285	0.14 209	0.13 253

NLSM1	0.32 234	0.18 195	0.34 196	0.39 312	0.25 342	0.66 502	0.27 205	0.57 246	0.50 284	0.37 207	0.53 269	0.29 141	0.28 195	0.54 292	0.32 303	0.16 326	0.17 507	0.18 366	0.15 319	0.14 209	0.12 201

GASTEREO	0.25 135	0.16 101	0.32 152	0.40 356	0.20 152	0.22 39	0.30 265	0.43 150	0.31 120	0.37 207	0.33 152	0.22 58	0.35 293	0.41 163	0.23 128	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.11 138

3.25w_new	0.23 89	0.17 152	0.32 152	0.31 55	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 143	0.42 177	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

3.25w	0.23 89	0.17 152	0.32 152	0.31 55	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 143	0.42 177	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

MM-Stereo_test2	0.30 219	0.18 195	0.39 281	0.40 356	0.24 309	0.42 335	0.42 503	0.63 296	0.41 221	0.37 207	0.35 172	0.32 166	0.26 163	0.53 285	0.25 180	0.12 61	0.10 97	0.15 224	0.12 194	0.15 276	0.10 63

SMoEStereo_RVC	0.26 154	0.19 242	0.35 213	0.35 180	0.22 218	0.36 263	0.32 324	0.39 99	0.34 150	0.37 207	0.30 132	0.33 180	0.24 129	0.53 285	0.24 148	0.12 61	0.10 97	0.16 264	0.12 194	0.12 104	0.11 138

rvit_stereo_0083	0.34 266	0.24 440	0.50 445	0.44 481	0.27 425	0.34 237	0.35 380	0.45 165	0.62 329	0.37 207	0.47 231	0.42 268	0.35 293	0.40 151	0.36 370	0.22 523	0.20 564	0.20 446	0.17 416	0.20 463	0.14 301

MyStereo07	0.32 234	0.22 380	0.34 196	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	0.72 384	0.37 190	0.37 207	0.34 164	0.32 166	0.31 250	0.59 365	0.27 231	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.16 386

MC-Stereo	0.28 186	0.17 152	0.32 152	0.38 280	0.20 152	0.26 93	0.26 182	0.49 191	0.37 190	0.37 207	0.61 300	0.41 257	0.31 250	0.55 299	0.25 180	0.13 121	0.09 27	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.11 138

GLC_STEREO	0.29 201	0.19 242	0.27 60	0.44 481	0.19 106	0.31 186	0.26 182	0.47 177	0.43 236	0.37 207	0.47 231	0.41 257	0.23 118	0.50 261	0.34 333	0.14 186	0.18 531	0.19 413	0.16 357	0.16 335	0.13 253

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 154	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 42	0.29 32	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.11 138

gcap_with_dpt	0.26 154	0.16 101	0.32 152	0.34 133	0.21 184	0.35 248	0.36 403	0.44 158	0.41 221	0.38 219	0.54 272	0.22 58	0.21 89	0.28 19	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

gcap-zeroshot	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 42	0.28 19	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

test_for_model	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 42	0.29 32	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.11 138

ff7	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

IGEVStereo-DCA	0.29 201	0.22 380	0.38 259	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.30 132	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 87	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.12 194	0.13 157	0.15 335

ffff	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

rrr	0.29 201	0.22 380	0.41 306	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.32 324	0.52 215	0.42 232	0.38 219	0.30 132	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 87	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.14 301

11t	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

testlalala	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 42	0.28 19	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

ccc-4	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

sAnonymous2	0.40 366	0.39 594	0.85 599	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 284	0.19 451	0.14 420	0.18 366	0.17 416	0.57 674	0.44 659

CroCo_RVC	0.40 366	0.39 594	0.85 599	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 284	0.19 451	0.14 420	0.18 366	0.17 416	0.57 674	0.44 659

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 154	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.22 218	0.34 237	0.31 293	0.48 186	0.50 284	0.39 232	0.54 272	0.23 74	0.19 60	0.29 32	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

WQFJX1	0.33 254	0.19 242	0.34 196	0.41 394	0.28 450	0.53 399	0.33 336	0.51 205	0.50 284	0.39 232	0.36 181	0.34 184	0.31 250	0.69 462	0.39 406	0.15 266	0.18 531	0.16 264	0.14 285	0.16 335	0.14 301

WQFJX	0.32 234	0.18 195	0.33 173	0.39 312	0.27 425	0.60 459	0.30 265	0.53 227	0.47 266	0.39 232	0.38 191	0.34 184	0.33 274	0.61 380	0.40 414	0.14 186	0.17 507	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.14 301

water-stereo	0.28 186	0.14 27	0.29 88	0.35 180	0.19 106	0.36 263	0.23 127	0.62 286	0.38 200	0.39 232	0.62 304	0.41 257	0.35 293	0.28 19	0.27 231	0.14 186	0.13 380	0.13 113	0.12 194	0.12 104	0.10 63

rvit_stereo_0081_aga	0.31 227	0.28 515	0.44 354	0.42 440	0.29 480	0.34 237	0.31 293	0.44 158	0.40 217	0.39 232	0.44 216	0.40 245	0.32 256	0.42 177	0.29 276	0.23 541	0.17 507	0.19 413	0.16 357	0.20 463	0.15 335

Pointernet	0.27 178	0.14 27	0.33 173	0.35 180	0.23 273	0.35 248	0.21 77	0.72 384	0.38 200	0.39 232	0.36 181	0.34 184	0.25 143	0.36 116	0.25 180	0.15 266	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

H2IRNET	0.37 320	0.20 294	0.33 173	0.38 280	0.25 342	0.27 111	0.23 127	0.59 261	0.72 389	0.39 232	0.90 454	0.74 472	0.55 453	0.52 276	0.43 436	0.15 266	0.13 380	0.18 366	0.20 503	0.16 335	0.13 253

anonymousdsp	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.37 240	0.25 342	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 152	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

IGEV-Stereo	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.37 240	0.25 342	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 152	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ManiGeoR	0.33 254	0.17 152	0.43 342	0.31 55	0.22 218	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 326	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.16 386

HLf10	0.33 254	0.17 152	0.43 342	0.31 55	0.22 218	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 326	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.16 386

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.34 133	0.21 184	0.33 218	0.31 293	0.45 165	0.45 253	0.40 241	0.54 272	0.24 92	0.18 42	0.36 116	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

AIO-test1	0.38 337	0.18 195	0.38 259	0.50 572	0.24 309	0.46 364	0.30 265	0.70 369	1.19 625	0.40 241	0.71 340	0.45 291	0.29 214	0.53 285	0.27 231	0.15 266	0.13 380	0.19 413	0.21 526	0.13 157	0.17 413

tt45	0.27 178	0.17 152	0.34 196	0.35 180	0.23 273	0.38 289	0.28 235	0.46 173	0.28 88	0.40 241	0.27 100	0.38 222	0.25 143	0.57 324	0.26 210	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.12 104	0.14 301

rvit_0105_6	0.38 337	0.28 515	0.64 525	0.50 572	0.30 499	0.39 302	0.38 442	0.51 205	0.67 362	0.40 241	0.45 220	0.50 321	0.41 364	0.54 292	0.36 370	0.27 584	0.26 618	0.24 542	0.21 526	0.22 513	0.16 386

Selective-RAFT	0.35 285	0.23 402	0.51 460	0.44 481	0.21 184	0.64 490	0.27 205	0.59 261	0.63 340	0.40 241	0.38 191	0.55 346	0.40 356	0.57 324	0.35 352	0.13 121	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.16 335	0.13 253

Weightmod	0.32 234	0.18 195	0.30 106	0.34 133	0.19 106	0.54 406	0.34 354	0.56 237	0.50 284	0.41 248	0.52 264	0.48 307	0.33 274	0.46 226	0.29 276	0.15 266	0.23 592	0.16 264	0.15 319	0.14 209	0.11 138

ACVNet-DCA	0.35 285	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.18 407	0.17 413

xx1	0.39 354	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.65 419	0.53 435	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.20 446	0.19 476	0.18 407	0.17 413

1test111	0.36 303	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.55 299	0.45 463	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.18 407	0.17 413

cc1	0.37 320	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.16 335	0.15 335

tt1	0.36 303	0.24 440	0.32 152	0.41 394	0.22 218	0.54 406	0.38 442	0.68 344	1.04 585	0.41 248	0.46 225	0.35 199	0.45 389	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.16 335	0.16 386

NLMM1	0.33 254	0.21 339	0.36 228	0.41 394	0.25 342	0.55 413	0.33 336	0.55 233	0.63 340	0.42 254	0.44 216	0.30 155	0.25 143	0.63 403	0.38 398	0.16 326	0.18 531	0.17 312	0.14 285	0.15 276	0.13 253

trnet	0.27 178	0.14 27	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 276	0.23 127	0.52 215	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.34 184	0.26 163	0.39 141	0.25 180	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 266	0.27 501	0.45 367	0.36 214	0.25 342	0.48 373	0.30 265	0.58 254	0.90 516	0.42 254	0.36 181	0.30 155	0.29 214	0.49 253	0.30 284	0.16 326	0.14 420	0.18 366	0.15 319	0.18 407	0.15 335

CREStereo	0.28 186	0.15 72	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 276	0.25 159	0.51 205	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.32 166	0.26 163	0.38 134	0.25 180	0.16 326	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 138
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	0.35 285	0.20 294	0.47 397	0.40 356	0.25 342	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 180	0.15 266	0.11 234	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

HanStereo	0.35 285	0.20 294	0.47 397	0.40 356	0.25 342	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 180	0.15 266	0.11 234	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

test_xeample3	0.29 201	0.21 339	0.41 306	0.35 180	0.26 390	0.35 248	0.32 324	0.56 237	0.36 173	0.43 258	0.32 149	0.34 184	0.28 195	0.54 292	0.23 128	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.12 194	0.14 209	0.13 253

Weightmod_eth	0.31 227	0.19 242	0.31 129	0.35 180	0.18 73	0.45 358	0.35 380	0.62 286	0.39 212	0.44 261	0.39 196	0.48 307	0.41 364	0.45 207	0.23 128	0.17 381	0.16 486	0.15 224	0.14 285	0.15 276	0.09 6

HLf8	0.33 254	0.17 152	0.39 281	0.30 26	0.22 218	0.43 340	0.27 205	0.71 378	0.67 362	0.44 261	0.60 295	0.36 209	0.30 233	0.58 347	0.35 352	0.18 417	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.17 376	0.18 433

DLNR-FE	20.05 743	36.38 750	38.08 748	170.06 764	60.08 757	0.23 50	0.20 50	14.13 739	0.36 173	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 89	0.63 403	0.28 254	5.38 735	0.10 97	0.15 224	0.11 153	73.09 762	0.11 138

StereoVision	0.42 387	0.28 515	0.45 367	0.49 558	0.28 450	0.38 289	0.38 442	0.72 384	0.62 329	0.44 261	1.14 563	0.54 341	0.39 350	0.56 312	0.34 333	0.21 496	0.24 602	0.25 555	0.24 577	0.26 559	0.16 386

DLNR_Zeroshot_test	20.09 744	36.28 749	38.04 747	169.85 763	61.80 758	0.23 50	0.20 50	13.88 738	0.37 190	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 89	0.62 390	0.28 254	5.46 736	0.10 97	0.15 224	0.11 153	72.60 761	0.11 138

quiztm	0.29 201	0.19 242	0.35 213	0.40 356	0.23 273	0.27 111	0.33 336	0.63 296	0.39 212	0.45 266	0.60 295	0.39 231	0.18 42	0.40 151	0.26 210	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.14 209	0.10 63

xyz-stereo-finetune	0.33 254	0.18 195	0.36 228	0.33 103	0.18 73	0.57 434	0.31 293	0.58 254	0.69 375	0.45 266	0.54 272	0.38 222	0.33 274	0.56 312	0.36 370	0.12 61	0.12 306	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.12 201

rvit_0105_4	0.41 379	0.29 527	0.71 561	0.50 572	0.29 480	0.41 328	0.41 492	0.55 233	0.73 396	0.45 266	0.48 234	0.55 346	0.44 384	0.57 324	0.36 370	0.28 595	0.26 618	0.25 555	0.22 544	0.23 530	0.18 433

WCG-NET（raft）	0.31 227	0.15 72	0.36 228	0.32 82	0.19 106	0.35 248	0.27 205	0.51 205	0.78 438	0.45 266	0.55 282	0.48 307	0.27 178	0.54 292	0.26 210	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.12 104	0.11 138

EKT-Stereo	0.35 285	0.23 402	0.39 281	0.43 461	0.29 480	0.38 289	0.31 293	0.69 353	0.64 348	0.45 266	0.63 305	0.49 315	0.27 178	0.56 312	0.33 317	0.18 417	0.14 420	0.18 366	0.15 319	0.16 335	0.16 386

GCAP-Stereo	0.28 186	0.19 242	0.40 295	0.38 280	0.19 106	0.38 289	0.23 127	0.57 246	0.41 221	0.45 266	0.49 238	0.39 231	0.27 178	0.33 92	0.23 128	0.14 186	0.12 306	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.11 138

RCA-Stereo	0.35 285	0.17 152	0.34 196	0.38 280	0.22 218	0.31 186	0.34 354	0.68 344	1.24 634	0.45 266	0.65 314	0.47 302	0.43 373	0.38 134	0.27 231	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.11 138

TestStereo_HLe17	0.34 266	0.17 152	0.46 384	0.32 82	0.21 184	0.42 335	0.31 293	0.70 369	0.66 357	0.46 273	0.68 330	0.36 209	0.30 233	0.61 380	0.36 370	0.16 326	0.10 97	0.14 170	0.13 242	0.15 276	0.15 335

NLCSM	0.34 266	0.21 339	0.34 196	0.44 481	0.29 480	0.54 406	0.36 403	0.52 215	0.47 266	0.46 273	0.37 187	0.34 184	0.34 287	0.71 475	0.41 420	0.16 326	0.17 507	0.17 312	0.16 357	0.17 376	0.16 386

MM-Stereo_test3	0.34 266	0.19 242	0.31 129	0.41 394	0.25 342	0.35 248	0.44 520	0.72 384	0.92 528	0.46 273	0.52 264	0.41 257	0.29 214	0.44 202	0.28 254	0.16 326	0.15 453	0.17 312	0.13 242	0.14 209	0.13 253

WCG-NET	0.28 186	0.15 72	0.33 173	0.33 103	0.19 106	0.33 218	0.27 205	0.39 99	0.80 449	0.46 273	0.49 238	0.39 231	0.25 143	0.40 151	0.25 180	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.10 63

CREStereo++_RVC	0.32 234	0.15 72	0.23 7	0.31 55	0.24 309	0.27 111	0.22 97	0.46 173	0.88 498	0.46 273	0.80 392	0.30 155	0.26 163	0.36 116	0.33 317	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.51 687	0.13 157	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	0.37 320	0.17 152	0.45 367	0.55 626	0.36 571	0.38 289	0.20 50	0.60 273	0.30 109	0.46 273	1.30 606	0.73 466	0.26 163	0.56 312	0.26 210	0.16 326	0.11 234	0.17 312	0.16 357	0.14 209	0.10 63

PMTNet	0.32 234	0.16 101	0.24 17	0.29 13	0.18 73	0.45 358	0.22 97	0.56 237	0.63 340	0.46 273	0.54 272	0.39 231	0.34 287	0.48 247	0.24 148	0.75 692	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 138

tg	0.33 254	0.18 195	0.37 246	0.39 312	0.22 218	0.38 289	0.26 182	0.70 369	0.56 316	0.47 280	0.65 314	0.42 268	0.24 129	0.55 299	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.18 366	0.17 416	0.14 209	0.11 138

CAS++	0.32 234	0.24 440	0.36 228	0.37 240	0.26 390	0.28 133	0.23 127	0.87 458	0.50 284	0.47 280	0.45 220	0.26 117	0.21 89	0.49 253	0.24 148	0.23 541	0.19 550	0.22 504	0.17 416	0.21 489	0.16 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 320	0.18 195	0.46 384	0.45 506	0.32 538	0.42 335	0.37 420	0.63 296	0.51 290	0.47 280	0.94 465	0.56 349	0.36 321	0.52 276	0.32 303	0.14 186	0.13 380	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.13 253

FSD	0.48 455	0.47 619	0.53 473	0.54 618	0.46 637	0.48 373	0.52 573	0.53 227	0.48 274	0.48 283	0.48 234	0.49 315	0.48 407	0.51 269	0.49 488	0.45 666	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.46 654	0.45 663

test-1	0.36 303	0.19 242	0.71 561	0.46 527	0.26 390	0.44 349	0.36 403	0.60 273	0.59 321	0.48 283	0.67 327	0.53 337	0.36 321	0.40 151	0.29 276	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.14 285	0.15 276	0.16 386

HLF11	0.34 266	0.17 152	0.42 327	0.30 26	0.23 273	0.36 263	0.22 97	0.69 353	0.48 274	0.49 285	0.66 321	0.43 277	0.37 331	0.70 469	0.45 463	0.15 266	0.12 306	0.13 113	0.11 153	0.15 276	0.17 413

riskmin	0.38 337	0.20 294	0.39 281	0.32 82	0.23 273	0.53 399	0.30 265	0.63 296	0.80 449	0.49 285	0.56 285	0.73 466	0.58 472	0.55 299	0.36 370	0.17 381	0.11 234	0.19 413	0.13 242	0.19 443	0.20 494

iRaftStereo_RVC	0.32 234	0.19 242	0.37 246	0.39 312	0.22 218	0.31 186	0.29 244	0.68 344	0.51 290	0.49 285	0.66 321	0.37 213	0.23 118	0.45 207	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.18 366	0.17 416	0.15 276	0.12 201

EAI-Stereo	0.34 266	0.19 242	0.44 354	0.39 312	0.21 184	0.31 186	0.30 265	1.15 581	0.30 109	0.49 285	0.75 357	0.36 209	0.28 195	0.62 390	0.27 231	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.13 242	0.13 157	0.12 201

GGDA	0.32 234	0.18 195	0.32 152	0.31 55	0.21 184	0.31 186	0.26 182	0.59 261	0.66 357	0.50 289	0.68 330	0.40 245	0.36 321	0.55 299	0.35 352	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.12 194	0.15 276	0.15 335

TestStereo-Hl	0.34 266	0.20 294	0.32 152	0.32 82	0.22 218	0.32 206	0.27 205	0.64 311	0.59 321	0.50 289	0.67 327	0.46 299	0.45 389	0.60 371	0.34 333	0.14 186	0.11 234	0.13 113	0.13 242	0.15 276	0.15 335

Reg-Stereo(zero)	0.30 219	0.16 101	0.28 78	0.34 133	0.18 73	0.32 206	0.20 50	0.63 296	0.68 368	0.50 289	0.52 264	0.51 327	0.30 233	0.45 207	0.25 180	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.11 138

RALCasStereoNet	0.36 303	0.21 339	0.37 246	0.42 440	0.26 390	0.35 248	0.38 442	0.63 296	0.64 348	0.50 289	0.72 341	0.51 327	0.29 214	0.59 365	0.36 370	0.16 326	0.14 420	0.15 224	0.13 242	0.17 376	0.16 386

111	0.40 366	0.17 152	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.52 391	0.28 235	0.74 399	1.16 619	0.50 289	0.91 457	0.63 400	0.48 407	0.61 380	0.35 352	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.13 157	0.13 253

SE	0.32 234	0.26 483	0.34 196	0.34 133	0.21 184	0.50 380	0.33 336	0.58 254	0.52 293	0.51 294	0.54 272	0.32 166	0.35 293	0.31 63	0.25 180	0.17 381	0.13 380	0.19 413	0.16 357	0.21 489	0.18 433

Selective-IGEV-i16pc	0.56 538	0.20 294	1.13 637	0.40 356	0.31 521	2.00 689	0.66 622	0.68 344	1.11 608	0.51 294	0.81 399	0.68 432	0.36 321	0.67 445	0.40 414	0.31 613	0.17 507	0.17 312	0.18 445	0.19 443	0.20 494

xyz-stereo-finetune2	0.36 303	0.19 242	0.38 259	0.32 82	0.19 106	0.82 571	0.29 244	0.52 215	0.32 134	0.51 294	0.78 379	0.43 277	0.45 389	0.69 462	0.44 454	0.13 121	0.12 306	0.17 312	0.13 242	0.12 104	0.13 253

rvit_0105_5	0.42 387	0.31 541	0.73 570	0.50 572	0.29 480	0.44 349	0.42 503	0.61 281	0.74 405	0.51 294	0.51 252	0.60 385	0.47 402	0.57 324	0.38 398	0.27 584	0.25 610	0.25 555	0.23 561	0.22 513	0.18 433

RAFT+CT+SA	0.39 354	0.23 402	0.36 228	0.51 588	0.27 425	0.29 146	0.46 527	0.75 406	0.80 449	0.51 294	0.89 450	0.41 257	0.40 356	0.78 518	0.32 303	0.14 186	0.11 234	0.18 366	0.18 445	0.15 276	0.14 301

Anonymous3	0.46 427	0.34 558	0.86 604	0.50 572	0.37 578	0.81 563	0.50 554	0.72 384	0.65 353	0.51 294	0.65 314	0.45 291	0.45 389	0.64 418	0.38 398	0.24 554	0.24 602	0.22 504	0.21 526	0.23 530	0.23 541

raft+_RVC	0.38 337	0.19 242	0.35 213	0.37 240	0.25 342	0.45 358	0.37 420	0.78 422	0.89 513	0.51 294	0.78 379	0.50 321	0.29 214	0.53 285	0.40 414	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.12 201

MSKI-zero shot	0.32 234	0.17 152	0.34 196	0.39 312	0.21 184	0.32 206	0.22 97	0.61 281	0.43 236	0.52 301	0.64 311	0.61 391	0.20 75	0.74 495	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.12 104	0.12 201

CASnet	0.30 219	0.20 294	0.33 173	0.41 394	0.16 29	0.26 93	0.24 147	0.52 215	0.53 297	0.52 301	0.54 272	0.39 231	0.24 129	0.40 151	0.26 210	0.14 186	0.10 97	0.22 504	0.18 445	0.18 407	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 320	0.27 501	0.59 499	0.47 535	0.41 606	0.29 146	0.30 265	0.84 444	0.59 321	0.52 301	0.41 205	0.52 333	0.26 163	0.73 488	0.27 231	0.17 381	0.12 306	0.19 413	0.19 476	0.13 157	0.11 138

S0	0.37 320	0.18 195	0.33 173	0.40 356	0.21 184	0.79 552	0.56 593	0.63 296	0.45 253	0.53 304	0.61 300	0.44 288	0.36 321	0.45 207	0.31 293	0.22 523	0.21 574	0.26 574	0.22 544	0.16 335	0.12 201

PStereo	0.50 490	0.75 669	0.42 327	0.37 240	0.28 450	0.55 413	0.46 527	0.54 230	0.88 498	0.53 304	0.33 152	0.51 327	0.51 426	0.78 518	0.67 554	0.51 677	0.25 610	0.30 615	0.27 608	0.59 678	0.49 676

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 387	0.20 294	0.74 575	0.38 280	0.43 618	0.39 302	0.26 182	0.94 484	0.49 278	0.53 304	0.77 367	0.93 545	0.45 389	0.63 403	0.24 148	0.16 326	0.10 97	0.17 312	0.18 445	0.20 463	0.20 494

RAFT-Stereo-weight	0.32 234	0.18 195	0.33 173	0.39 312	0.22 218	0.26 93	0.29 244	0.67 334	0.80 449	0.53 304	0.51 252	0.58 364	0.20 75	0.47 236	0.27 231	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.11 138

Any-RAFT	0.35 285	0.16 101	0.30 106	0.34 133	0.21 184	0.52 391	0.22 97	0.88 463	0.73 396	0.53 304	0.73 346	0.64 406	0.28 195	0.46 226	0.24 148	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.12 201

TestStereo	0.38 337	0.31 541	0.40 295	0.45 506	0.20 152	0.40 308	0.37 420	0.66 324	0.65 353	0.53 304	0.78 379	0.47 302	0.40 356	0.55 299	0.37 389	0.18 417	0.13 380	0.20 446	0.15 319	0.22 513	0.13 253

SMOE	0.36 303	0.20 294	0.35 213	0.36 214	0.17 43	0.63 482	0.41 492	0.65 313	0.55 308	0.54 310	0.72 341	0.49 315	0.38 337	0.40 151	0.30 284	0.19 451	0.12 306	0.28 596	0.15 319	0.19 443	0.14 301

TestStereo_HL2	0.33 254	0.18 195	0.33 173	0.31 55	0.22 218	0.32 206	0.25 159	0.58 254	0.61 325	0.54 310	0.68 330	0.41 257	0.36 321	0.57 324	0.36 370	0.16 326	0.11 234	0.13 113	0.11 153	0.15 276	0.16 386

LL-Strereo2	0.35 285	0.24 440	0.48 418	0.41 394	0.26 390	0.35 248	0.24 147	0.67 334	0.44 244	0.54 310	0.51 252	0.66 424	0.25 143	0.66 434	0.30 284	0.14 186	0.12 306	0.23 525	0.20 503	0.18 407	0.13 253

XX-TBD	0.32 234	0.53 643	0.26 46	0.51 588	0.20 152	0.37 276	0.24 147	0.40 111	0.73 396	0.54 310	0.69 334	0.31 163	0.25 143	0.32 75	0.27 231	0.16 326	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.11 138

rvit_stereo_0075_2	0.47 442	0.37 576	0.70 556	0.53 611	0.46 637	0.43 340	0.36 403	0.81 434	0.67 362	0.55 314	0.74 355	0.59 379	0.43 373	0.63 403	0.43 436	0.32 625	0.23 592	0.35 632	0.25 586	0.30 587	0.25 557

anonymousdsp2	0.35 285	0.20 294	0.43 342	0.37 240	0.24 309	0.48 373	0.31 293	0.86 451	0.65 353	0.55 314	0.50 242	0.50 321	0.34 287	0.56 312	0.31 293	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.16 335	0.14 301

GMStereo	0.39 354	0.37 576	0.54 479	0.40 356	0.26 390	0.42 335	0.36 403	0.59 261	1.04 585	0.55 314	0.51 252	0.37 213	0.35 293	0.54 292	0.41 420	0.19 451	0.13 380	0.16 264	0.17 416	0.24 543	0.18 433
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SME	0.40 366	0.20 294	0.35 213	0.36 214	0.19 106	0.79 552	0.31 293	0.79 426	0.73 396	0.56 317	0.77 367	0.43 277	0.51 426	0.57 324	0.36 370	0.16 326	0.17 507	0.19 413	0.19 476	0.18 407	0.16 386

DilatedVolume-Stereo	0.30 219	0.15 72	0.34 196	0.33 103	0.20 152	0.53 399	0.25 159	0.56 237	0.43 236	0.56 317	0.50 242	0.35 199	0.29 214	0.49 253	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

qqq	0.40 366	0.26 483	0.44 354	0.36 214	0.22 218	0.46 364	0.36 403	0.85 447	0.54 301	0.56 317	0.69 334	0.65 419	0.53 435	0.55 299	0.45 463	0.17 381	0.16 486	0.20 446	0.19 476	0.18 407	0.17 413

s12784h	0.36 303	0.15 72	0.24 17	0.34 133	0.15 10	0.77 545	0.29 244	0.80 430	0.83 467	0.56 317	0.57 287	0.43 277	0.40 356	0.57 324	0.33 317	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.09 15	0.14 209	0.09 6

FACV-RUCA	0.43 397	0.28 515	0.47 397	0.45 506	0.33 550	0.58 440	0.34 354	0.82 436	0.73 396	0.57 321	0.84 417	0.47 302	0.50 421	0.54 292	0.39 406	0.22 523	0.15 453	0.35 632	0.16 357	0.28 574	0.21 514

x	0.39 354	0.24 440	0.41 306	0.34 133	0.23 273	0.52 391	0.32 324	0.86 451	0.52 293	0.57 321	0.70 338	0.59 379	0.50 421	0.49 253	0.46 474	0.17 381	0.15 453	0.17 312	0.15 319	0.17 376	0.16 386

rafts_anoy	0.37 320	0.21 339	0.36 228	0.41 394	0.26 390	0.30 166	0.33 336	0.67 334	0.90 516	0.58 323	0.66 321	0.45 291	0.33 274	0.47 236	0.39 406	0.16 326	0.11 234	0.21 488	0.23 561	0.17 376	0.14 301

raftrobust	0.34 266	0.19 242	0.36 228	0.41 394	0.27 425	0.30 166	0.25 159	0.71 378	0.63 340	0.58 323	0.55 282	0.45 291	0.46 396	0.51 269	0.29 276	0.16 326	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.13 253

SA	0.44 405	0.25 466	0.46 384	0.46 527	0.24 309	0.43 340	0.36 403	0.75 406	0.96 548	0.59 325	1.03 518	0.48 307	0.52 430	0.94 593	0.32 303	0.16 326	0.12 306	0.21 488	0.19 476	0.15 276	0.13 253

test_4	0.36 303	0.18 195	0.31 129	0.44 481	0.25 342	0.20 27	0.34 354	0.56 237	0.41 221	0.59 325	1.45 635	0.43 277	0.25 143	0.63 403	0.28 254	0.12 61	0.10 97	0.17 312	0.19 476	0.15 276	0.11 138

dd	0.43 397	0.38 586	0.55 484	0.44 481	0.25 342	0.47 370	0.38 442	0.70 369	1.05 589	0.59 325	0.65 314	0.42 268	0.39 350	0.66 434	0.50 490	0.24 554	0.15 453	0.21 488	0.15 319	0.22 513	0.18 433

TANstereo	0.30 219	0.15 72	0.31 129	0.30 26	0.17 43	0.55 413	0.23 127	0.44 158	0.55 308	0.59 325	0.68 330	0.37 213	0.26 163	0.35 112	0.27 231	0.15 266	0.16 486	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.14 301

S	0.40 366	0.20 294	0.35 213	0.39 312	0.24 309	0.71 522	0.42 503	0.62 286	0.61 325	0.60 329	0.97 491	0.39 231	0.46 396	0.42 177	0.32 303	0.30 609	0.17 507	0.31 616	0.31 632	0.18 407	0.13 253

Select-FE	0.46 427	0.24 440	0.88 606	0.42 440	0.35 566	0.33 218	0.19 31	0.90 470	0.37 190	0.60 329	1.01 504	0.97 554	0.80 592	0.72 481	0.28 254	0.16 326	0.12 306	0.17 312	0.20 503	0.15 276	0.24 550

MM-Stereo_test1	0.33 254	0.19 242	0.36 228	0.41 394	0.23 273	0.36 263	0.45 523	0.58 254	0.54 301	0.60 329	0.50 242	0.38 222	0.37 331	0.60 371	0.26 210	0.15 266	0.13 380	0.17 312	0.14 285	0.15 276	0.12 201

11t1	0.36 303	0.21 339	0.42 327	0.35 180	0.22 218	0.62 470	0.29 244	0.69 353	0.43 236	0.60 329	0.53 269	0.53 337	0.48 407	0.56 312	0.40 414	0.18 417	0.14 420	0.16 264	0.13 242	0.17 376	0.17 413

RAFT-Test	0.34 266	0.18 195	0.37 246	0.38 280	0.23 273	0.50 380	0.23 127	0.69 353	0.40 217	0.60 329	0.85 427	0.61 391	0.28 195	0.46 226	0.27 231	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.12 201

ToySt	0.49 474	0.27 501	0.75 581	0.40 356	0.27 425	0.64 490	0.49 549	0.84 444	0.77 428	0.60 329	0.83 411	0.88 526	0.66 527	0.70 469	0.56 522	0.16 326	0.17 507	0.21 488	0.20 503	0.21 489	0.19 468

cross-raft	0.34 266	0.20 294	0.37 246	0.44 481	0.23 273	0.32 206	0.35 380	0.74 399	0.40 217	0.60 329	0.77 367	0.57 355	0.27 178	0.43 190	0.28 254	0.12 61	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.15 276	0.11 138

Gwc-CoAtRS	0.34 266	0.17 152	0.44 354	0.39 312	0.23 273	0.34 237	0.22 97	0.70 369	0.75 410	0.60 329	0.59 293	0.58 364	0.29 214	0.45 207	0.26 210	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.12 201

TestStereo_HL3	0.37 320	0.19 242	0.49 431	0.34 133	0.24 309	0.51 385	0.39 464	0.60 273	0.43 236	0.61 337	0.83 411	0.56 349	0.46 396	0.55 299	0.28 254	0.15 266	0.11 234	0.14 170	0.13 242	0.14 209	0.17 413

RT-Monster	0.32 234	0.17 152	0.30 106	0.34 133	0.26 390	0.38 289	0.20 50	0.56 237	0.76 419	0.61 337	0.64 311	0.49 315	0.28 195	0.41 163	0.30 284	0.14 186	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.13 253

model_zeroshot	0.33 254	0.18 195	0.48 418	0.39 312	0.28 450	0.45 358	0.25 159	0.63 296	0.45 253	0.61 337	0.50 242	0.51 327	0.25 143	0.45 207	0.26 210	0.16 326	0.13 380	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.13 253

PSMNet-ADL	0.48 455	0.27 501	0.40 295	0.48 543	0.30 499	0.68 510	0.37 420	0.90 470	0.80 449	0.61 337	0.80 392	0.92 542	0.62 496	0.72 481	0.63 543	0.23 541	0.18 531	0.18 366	0.20 503	0.22 513	0.20 494

IGEV-FE	0.34 266	0.18 195	0.67 541	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 143	0.53 285	0.27 231	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

test_sample1	0.42 387	0.22 380	0.46 384	0.34 133	0.23 273	0.58 440	0.35 380	0.99 504	0.49 278	0.62 341	0.75 357	0.69 437	0.61 489	0.58 347	0.44 454	0.18 417	0.14 420	0.17 312	0.15 319	0.17 376	0.17 413

MyStereo06	0.38 337	0.21 339	0.61 507	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.95 491	0.35 163	0.62 341	0.54 272	0.76 481	0.27 178	0.50 261	0.29 276	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.15 335

MyStereo04	0.44 405	0.22 380	0.44 354	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	1.00 509	1.08 604	0.62 341	0.58 292	0.55 346	0.57 462	0.71 475	0.44 454	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.16 386

IGEV_Zeroshot_test	0.34 266	0.18 195	0.67 541	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 143	0.53 285	0.27 231	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

test_5	0.43 397	0.24 440	0.43 342	0.52 601	0.28 450	0.28 133	0.42 503	0.72 384	0.82 462	0.62 341	0.91 457	0.72 455	0.55 453	0.79 525	0.35 352	0.14 186	0.11 234	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.16 386

iRaft-Stereo_5w	0.45 416	0.21 339	0.48 418	0.42 440	0.28 450	0.31 186	0.54 582	0.63 296	0.62 329	0.62 341	0.89 450	1.01 568	0.69 540	0.75 501	0.66 551	0.13 121	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.15 335

PSM-softLoss	0.38 337	0.20 294	0.48 418	0.41 394	0.26 390	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 451	0.12 306	0.20 446	0.18 445	0.16 335	0.22 534

KMStereo	0.38 337	0.20 294	0.48 418	0.41 394	0.26 390	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 451	0.12 306	0.20 446	0.18 445	0.16 335	0.22 534

Selective-IGEV-i1	0.44 405	0.20 294	0.53 473	0.41 394	0.22 218	0.62 470	0.50 554	1.01 519	0.88 498	0.63 350	0.81 399	0.79 491	0.38 337	0.54 292	0.38 398	0.16 326	0.13 380	0.15 224	0.13 242	0.15 276	0.15 335

test_sample2	0.42 387	0.22 380	0.43 342	0.33 103	0.21 184	0.58 440	0.39 464	0.95 491	0.67 362	0.63 350	0.77 367	0.69 437	0.57 462	0.61 380	0.38 398	0.19 451	0.14 420	0.18 366	0.16 357	0.19 443	0.18 433

GANet-ADL	0.42 387	0.25 466	0.45 367	0.43 461	0.29 480	0.54 406	0.35 380	0.89 465	0.86 485	0.63 350	0.72 341	0.68 432	0.42 367	0.52 276	0.41 420	0.21 496	0.14 420	0.15 224	0.13 242	0.18 407	0.19 468

Patchmatch Stereo++	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335
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	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.56 312	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

ROB_FTStereo_v2	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.57 324	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

ROB_FTStereo	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.25 82	0.21 77	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.57 324	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

HUI-Stereo	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.60 273	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.50 261	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

iGMRVC	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.30 265	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

iRAFT	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

RAFT-IKP	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.28 235	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

CCAANet	0.47 442	0.20 294	0.47 397	0.41 394	0.28 450	0.67 507	0.31 293	0.99 504	0.75 410	0.63 350	1.22 585	0.69 437	0.52 430	0.79 525	0.42 428	0.14 186	0.13 380	0.19 413	0.19 476	0.15 276	0.19 468

Hybrid-DGEV-2	0.41 379	0.21 339	0.42 327	0.47 535	0.29 480	0.59 452	0.23 127	0.82 436	0.99 560	0.64 362	0.63 305	0.60 385	0.65 519	0.58 347	0.33 317	0.14 186	0.12 306	0.18 366	0.16 357	0.14 209	0.12 201

ACV-stereo	0.62 566	0.34 558	1.00 622	0.43 461	0.31 521	1.20 644	0.40 476	0.75 406	0.83 467	0.64 362	0.77 367	2.10 682	1.03 642	0.81 530	0.64 546	0.21 496	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.21 489	0.21 514

test_3	0.36 303	0.19 242	0.44 354	0.44 481	0.23 273	0.48 373	0.36 403	0.66 324	0.82 462	0.64 362	0.45 220	0.68 432	0.25 143	0.41 163	0.31 293	0.12 61	0.10 97	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.11 138

NRIStereo	0.36 303	0.20 294	0.45 367	0.41 394	0.23 273	0.34 237	0.26 182	0.65 313	0.55 308	0.64 362	0.63 305	0.56 349	0.37 331	0.65 425	0.37 389	0.15 266	0.11 234	0.18 366	0.15 319	0.17 376	0.14 301

AFF-stereo	0.38 337	0.19 242	0.39 281	0.37 240	0.21 184	0.27 111	0.31 293	0.65 313	0.66 357	0.64 362	1.13 558	0.76 481	0.39 350	0.55 299	0.33 317	0.11 36	0.09 27	0.16 264	0.16 357	0.13 157	0.11 138

ACVNet	0.46 427	0.23 402	0.36 228	0.39 312	0.28 450	0.58 440	0.40 476	0.87 458	0.80 449	0.64 362	0.96 478	0.79 491	0.60 483	0.63 403	0.67 554	0.17 381	0.15 453	0.16 264	0.15 319	0.18 407	0.15 335

CFNet-ft	0.48 455	0.23 402	0.36 228	0.40 356	0.26 390	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 541	0.15 453	0.24 542	0.21 526	0.23 530	0.18 433

DIP-Stereo	0.39 354	0.21 339	0.50 445	0.41 394	0.28 450	0.62 470	0.27 205	0.77 416	0.40 217	0.64 362	0.86 430	0.52 333	0.33 274	0.66 434	0.42 428	0.15 266	0.13 380	0.17 312	0.14 285	0.15 276	0.15 335
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	0.48 455	0.23 402	0.36 228	0.40 356	0.26 390	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 541	0.15 453	0.24 542	0.21 526	0.23 530	0.18 433

FE-Mocha	0.32 234	0.19 242	0.50 445	0.38 280	0.27 425	0.30 166	0.20 50	0.71 378	0.36 173	0.65 371	0.56 285	0.54 341	0.25 143	0.38 134	0.22 87	0.15 266	0.10 97	0.17 312	0.16 357	0.13 157	0.12 201

rvit_0105_3	0.47 442	0.34 558	0.77 591	0.54 618	0.31 521	0.49 378	0.47 535	0.63 296	0.79 447	0.65 371	0.59 293	0.64 406	0.50 421	0.65 425	0.39 406	0.29 602	0.27 627	0.29 606	0.28 616	0.21 489	0.20 494

4D-IteraStereo	0.33 254	0.18 195	0.40 295	0.40 356	0.24 309	0.32 206	0.27 205	0.58 254	0.72 389	0.65 371	0.54 272	0.42 268	0.23 118	0.45 207	0.28 254	0.14 186	0.09 27	0.19 413	0.16 357	0.16 335	0.11 138

UDGNet	0.48 455	0.77 673	0.50 445	0.48 543	0.31 521	0.41 328	0.34 354	0.70 369	0.92 528	0.65 371	0.60 295	0.58 364	0.43 373	0.63 403	0.41 420	0.32 625	0.15 453	0.66 684	0.19 476	0.36 623	0.21 514

MIPNet	0.37 320	0.21 339	0.59 499	0.39 312	0.25 342	0.50 380	0.28 235	0.77 416	0.70 376	0.65 371	0.60 295	0.40 245	0.49 411	0.44 202	0.37 389	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.13 253

STrans-v2	0.46 427	0.20 294	0.48 418	0.40 356	0.24 309	0.55 413	0.50 554	1.07 543	0.73 396	0.65 371	1.05 528	0.72 455	0.69 540	0.72 481	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.14 285	0.13 157	0.12 201

TransformOpticalFlow	0.44 405	0.20 294	0.47 397	0.41 394	0.23 273	0.37 276	0.47 535	0.94 484	0.76 419	0.65 371	1.14 563	0.73 466	0.56 460	0.76 505	0.32 303	0.15 266	0.10 97	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.13 253

NF-Stereo	0.38 337	0.20 294	0.45 367	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.57 355	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

OCTAStereo	0.38 337	0.20 294	0.46 384	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

RE-Stereo	0.38 337	0.20 294	0.46 384	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

TVStereo	0.38 337	0.20 294	0.46 384	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

CRE-IMP	0.36 303	0.23 402	0.49 431	0.42 440	0.24 309	0.41 328	0.21 77	0.57 246	0.41 221	0.65 371	0.72 341	0.53 337	0.37 331	0.61 380	0.38 398	0.17 381	0.11 234	0.19 413	0.15 319	0.21 489	0.18 433

CFNet-RSSM	0.34 266	0.17 152	0.45 367	0.39 312	0.22 218	0.35 248	0.23 127	0.73 395	0.84 472	0.65 371	0.54 272	0.57 355	0.28 195	0.46 226	0.26 210	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.13 157	0.11 138

Selective-IGEV-i16pb	1.07 654	0.24 440	9.45 721	0.41 394	0.32 538	1.76 683	0.59 601	1.00 509	1.54 671	0.66 384	1.20 583	0.98 558	0.57 462	0.78 518	0.62 539	0.27 584	0.17 507	0.18 366	0.20 503	0.21 489	0.23 541

Lsterematch	0.38 337	0.17 152	0.38 259	0.37 240	0.20 152	0.42 335	0.27 205	0.57 246	0.71 387	0.66 384	1.02 513	0.49 315	0.40 356	0.57 324	0.43 436	0.16 326	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.14 209	0.14 301

DFGA-Net	0.45 416	0.29 527	0.80 595	0.42 440	0.32 538	0.53 399	0.35 380	0.78 422	0.89 513	0.66 384	0.75 357	0.48 307	0.39 350	0.74 495	0.60 532	0.15 266	0.13 380	0.19 413	0.18 445	0.20 463	0.17 413

UGAM-zero	0.46 427	0.19 242	0.62 510	0.37 240	0.23 273	0.34 237	0.21 77	1.15 581	0.39 212	0.66 384	0.61 300	1.70 670	0.91 617	0.75 501	0.25 180	0.14 186	0.11 234	0.15 224	0.12 194	0.13 157	0.13 253

NVstereo2D	0.60 563	0.30 536	0.75 581	0.48 543	0.43 618	0.89 583	0.48 543	1.05 535	1.15 618	0.66 384	0.86 430	0.88 526	0.70 553	0.99 596	0.65 548	0.32 625	0.15 453	0.28 596	0.20 503	0.40 635	0.36 630

knoymous	0.36 303	0.20 294	0.31 129	0.31 55	0.22 218	0.36 263	0.29 244	0.61 281	0.64 348	0.67 389	0.70 338	0.60 385	0.40 356	0.58 347	0.34 333	0.17 381	0.11 234	0.20 446	0.11 153	0.17 376	0.18 433

ICVP	0.46 427	0.25 466	0.38 259	0.48 543	0.28 450	0.58 440	0.43 511	1.00 509	0.70 376	0.67 389	0.95 474	0.75 474	0.55 453	0.53 285	0.54 515	0.23 541	0.17 507	0.19 413	0.17 416	0.19 443	0.20 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 337	0.23 402	0.48 418	0.42 440	0.29 480	0.35 248	0.25 159	0.86 451	0.64 348	0.67 389	0.65 314	0.60 385	0.29 214	0.60 371	0.34 333	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.21 489	0.13 253

FADNet_RVC	0.55 527	0.37 576	1.17 645	0.44 481	0.31 521	0.56 428	0.34 354	1.06 539	0.88 498	0.67 389	0.90 454	0.61 391	0.65 519	0.93 586	0.70 562	0.21 496	0.18 531	0.26 574	0.23 561	0.31 593	0.28 580

UCFNet_RVC	0.49 474	0.26 483	0.35 213	0.39 312	0.26 390	0.64 490	0.36 403	1.15 581	0.84 472	0.67 389	0.88 446	0.88 526	0.59 479	0.58 347	0.45 463	0.24 554	0.17 507	0.27 588	0.27 608	0.25 552	0.23 541

NOSS_ROB	0.57 546	0.39 594	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.73 531	0.54 582	1.03 527	1.08 604	0.67 389	0.87 438	0.76 481	0.57 462	0.77 513	0.47 481	0.38 652	0.38 672	0.44 659	0.42 669	0.37 628	0.34 623

IGEV_i1	0.43 397	0.22 380	0.50 445	0.39 312	0.22 218	0.64 490	0.40 476	0.96 495	0.61 325	0.68 395	0.69 334	0.75 474	0.45 389	0.72 481	0.41 420	0.15 266	0.13 380	0.16 264	0.13 242	0.17 376	0.16 386

PAM_32	0.46 427	0.19 242	0.67 541	0.39 312	0.24 309	0.75 538	0.27 205	0.95 491	0.34 150	0.68 395	0.44 216	1.91 678	0.65 519	0.62 390	0.26 210	0.15 266	0.10 97	0.16 264	0.15 319	0.14 209	0.13 253

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 455	0.21 339	1.26 655	0.39 312	0.51 650	0.28 133	0.30 265	1.25 629	0.44 244	0.68 395	1.11 547	0.86 515	0.33 274	0.67 445	0.27 231	0.15 266	0.11 234	0.17 312	0.20 503	0.22 513	0.24 550

TestStereo1	0.43 397	0.23 402	0.41 306	0.51 588	0.24 309	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 303	0.16 326	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.14 209	0.13 253

SA-5K	0.43 397	0.23 402	0.41 306	0.51 588	0.24 309	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 303	0.16 326	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.14 209	0.13 253

test_1	0.34 266	0.16 101	0.43 342	0.39 312	0.21 184	0.43 340	0.23 127	0.63 296	0.78 438	0.68 395	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 293	0.12 61	0.09 27	0.17 312	0.13 242	0.12 104	0.10 63

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 303	0.17 152	0.41 306	0.35 180	0.19 106	0.33 218	0.29 244	0.65 313	0.73 396	0.68 395	1.01 504	0.56 349	0.40 356	0.42 177	0.30 284	0.11 36	0.09 27	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.10 63

GANet-RSSM	0.47 442	0.21 339	0.37 246	0.38 280	0.25 342	0.58 440	0.36 403	1.07 543	0.78 438	0.68 395	1.01 504	0.86 515	0.67 530	0.62 390	0.44 454	0.21 496	0.15 453	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.17 413

DCANet-4	0.36 303	0.20 294	0.48 418	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.66 324	0.92 528	0.69 403	0.78 379	0.40 245	0.47 402	0.45 207	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

fff	0.37 320	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

iRaft-Stereo_20w	0.39 354	0.19 242	0.57 494	0.37 240	0.27 425	0.31 186	0.24 147	1.44 666	0.29 101	0.69 403	0.53 269	0.60 385	0.42 367	0.83 541	0.27 231	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.13 242	0.15 276	0.13 253

DeepStereo_RVC	0.36 303	0.21 339	0.47 397	0.40 356	0.24 309	0.26 93	0.22 97	0.60 273	0.38 200	0.69 403	0.67 327	0.57 355	0.51 426	0.56 312	0.39 406	0.16 326	0.12 306	0.18 366	0.15 319	0.19 443	0.18 433

csc	0.37 320	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

cscssc	0.37 320	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

PAM	0.46 427	0.19 242	0.70 556	0.40 356	0.26 390	0.75 538	0.33 336	0.85 447	0.34 150	0.70 409	0.46 225	1.83 673	0.63 502	0.61 380	0.26 210	0.15 266	0.10 97	0.16 264	0.14 285	0.14 209	0.13 253

ADStereo(finetuned)	0.37 320	0.16 101	0.49 431	0.34 133	0.19 106	0.30 166	0.30 265	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.69 540	0.45 207	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.12 201

AnonymousM	0.41 379	0.81 676	0.29 88	0.34 133	0.22 218	0.28 133	0.38 442	0.53 227	0.41 221	0.70 409	0.49 238	0.47 302	0.27 178	0.41 163	0.31 293	0.15 266	0.12 306	1.51 702	0.26 601	0.12 104	0.10 63

DCANet	0.36 303	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.30 166	0.30 265	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.57 462	0.45 207	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.12 201

PSMNet-RSSM	0.48 455	0.22 380	0.38 259	0.42 440	0.25 342	0.50 380	0.37 420	1.10 554	0.77 428	0.70 409	1.06 535	0.84 508	0.64 513	0.62 390	0.47 481	0.23 541	0.15 453	0.23 525	0.25 586	0.20 463	0.19 468

FADNet-RVC	0.60 563	0.53 643	1.14 639	0.46 527	0.39 594	0.61 462	0.39 464	1.12 566	0.87 494	0.70 409	0.84 417	1.04 577	0.55 453	0.94 593	0.69 559	0.26 574	0.25 610	0.28 596	0.28 616	0.31 593	0.31 606

FADNet	0.61 565	0.51 632	1.10 633	0.45 506	0.44 625	0.65 500	0.41 492	1.19 598	1.05 589	0.70 409	0.84 417	0.98 558	0.66 527	0.82 533	0.50 490	0.29 602	0.30 641	0.27 588	0.30 624	0.46 654	0.35 628

MyStereo8	0.40 366	0.20 294	0.54 479	0.41 394	0.29 480	0.53 399	0.29 244	0.65 313	0.49 278	0.71 416	0.98 493	0.58 364	0.43 373	0.50 261	0.51 500	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.14 285	0.19 443	0.19 468

1111x	0.55 527	0.22 380	0.46 384	0.38 280	0.20 152	0.66 502	0.43 511	1.23 618	0.99 560	0.71 416	0.99 498	0.95 549	0.69 540	0.90 570	1.08 643	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.19 476	0.20 463	0.18 433

CASS	0.45 416	0.27 501	0.42 327	0.48 543	0.22 218	0.61 462	0.34 354	0.97 499	0.62 329	0.71 416	0.85 427	0.61 391	0.55 453	0.57 324	0.41 420	0.29 602	0.16 486	0.22 504	0.18 445	0.22 513	0.28 580
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 613	0.44 612	0.63 520	0.40 356	0.43 618	0.80 558	0.52 573	0.72 384	0.77 428	0.71 416	0.60 295	0.87 521	0.76 574	0.75 501	0.58 525	0.52 679	0.54 694	0.54 677	4.82 737	0.56 672	0.40 647

test-3	0.34 266	0.16 101	0.43 342	0.39 312	0.21 184	0.43 340	0.22 97	0.63 296	0.78 438	0.71 416	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 293	0.12 61	0.09 27	0.17 312	0.13 242	0.12 104	0.10 63

GwcNet-ADL	0.44 405	0.22 380	0.48 418	0.45 506	0.30 499	0.40 308	0.37 420	0.92 477	0.97 551	0.71 416	0.78 379	0.61 391	0.42 367	0.62 390	0.50 490	0.19 451	0.14 420	0.15 224	0.14 285	0.18 407	0.18 433

HCRNet	0.44 405	0.34 558	0.41 306	0.53 611	0.26 390	0.53 399	0.29 244	0.83 441	0.63 340	0.71 416	0.81 399	0.77 487	0.50 421	0.66 434	0.36 370	0.24 554	0.16 486	0.24 542	0.20 503	0.21 489	0.18 433

xxxx	1.01 642	0.22 380	0.43 342	0.36 214	0.21 184	0.82 571	0.36 403	1.32 643	0.88 498	0.71 416	0.94 465	0.97 554	0.63 502	0.64 418	10.58 729	0.20 477	0.16 486	0.18 366	0.17 416	0.19 443	0.19 468

FENet	0.42 387	0.22 380	0.38 259	0.39 312	0.24 309	0.55 413	0.32 324	0.79 426	0.70 376	0.71 416	0.72 341	0.63 400	0.57 462	0.62 390	0.44 454	0.19 451	0.13 380	0.19 413	0.17 416	0.18 407	0.19 468

GwcNet-RSSM	0.49 474	0.24 440	0.42 327	0.40 356	0.23 273	0.55 413	0.38 442	0.93 479	0.93 534	0.71 416	1.16 574	0.86 515	0.60 483	0.62 390	0.66 551	0.21 496	0.14 420	0.19 413	0.20 503	0.16 335	0.15 335

HITNet	0.41 379	0.26 483	0.45 367	0.33 103	0.17 43	0.63 482	0.30 265	0.93 479	0.64 348	0.71 416	0.82 405	0.64 406	0.52 430	0.59 365	0.43 436	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.19 443	0.12 201
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	0.44 405	0.27 501	0.46 384	0.38 280	0.24 309	0.61 462	0.35 380	0.94 484	0.53 297	0.72 427	1.05 528	0.63 400	0.50 421	0.57 324	0.45 463	0.18 417	0.15 453	0.23 525	0.20 503	0.20 463	0.18 433

MIM_Stereo	0.38 337	0.17 152	0.53 473	0.37 240	0.24 309	0.27 111	0.24 147	0.70 369	0.54 301	0.72 427	1.00 501	0.63 400	0.29 214	0.64 418	0.38 398	0.13 121	0.14 420	0.17 312	0.16 357	0.14 209	0.11 138

LCNet	0.41 379	0.20 294	0.32 152	0.44 481	0.24 309	0.47 370	0.29 244	0.67 334	0.53 297	0.72 427	1.03 518	0.66 424	0.60 483	0.58 347	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.19 413	0.19 476	0.21 489	0.36 630

cf-r	0.47 442	0.23 402	0.41 306	0.39 312	0.23 273	0.59 452	0.37 420	0.88 463	0.85 480	0.72 427	1.05 528	0.94 547	0.62 496	0.56 312	0.54 515	0.21 496	0.14 420	0.17 312	0.19 476	0.15 276	0.15 335

CFNet	0.51 498	0.29 527	0.46 384	0.41 394	0.27 425	0.70 517	0.32 324	1.13 568	1.00 567	0.72 427	1.07 538	0.85 510	0.60 483	0.76 505	0.52 507	0.19 451	0.14 420	0.23 525	0.23 561	0.21 489	0.16 386

DN-CSS_ROB	0.43 397	0.26 483	0.62 510	0.40 356	0.29 480	0.44 349	0.27 205	0.77 416	0.75 410	0.72 427	1.09 544	0.48 307	0.43 373	0.69 462	0.37 389	0.15 266	0.12 306	0.21 488	0.19 476	0.18 407	0.16 386

ffm	0.44 405	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.25 555	0.21 526	0.16 335	0.16 386

ff1	0.49 474	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 605	0.16 326	0.10 97	0.25 555	0.21 526	0.16 335	0.16 386

mmx	0.53 513	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 605	0.20 477	0.15 453	0.25 555	0.21 526	0.22 513	0.20 494

xxx	0.53 513	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 605	0.20 477	0.15 453	0.25 555	0.21 526	0.22 513	0.20 494

RASNet	0.53 513	0.22 380	0.52 466	0.38 280	0.22 218	0.68 510	0.38 442	0.97 499	0.88 498	0.73 433	1.04 524	1.03 575	0.92 622	0.90 570	0.86 595	0.16 326	0.14 420	0.14 170	0.17 416	0.15 276	0.13 253

RAFT-345	0.40 366	0.18 195	0.40 295	0.38 280	0.22 218	0.33 218	0.26 182	0.61 281	0.51 290	0.74 438	1.79 660	0.45 291	0.33 274	0.66 434	0.36 370	0.14 186	0.11 234	0.18 366	0.14 285	0.13 157	0.13 253

GES	0.44 405	0.23 402	0.57 494	0.40 356	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.96 495	0.68 368	0.74 438	0.83 411	0.47 302	0.48 407	0.67 445	0.43 436	0.22 523	0.16 486	0.17 312	0.16 357	0.18 407	0.23 541

test_sample3	0.46 427	0.25 466	0.50 445	0.35 180	0.23 273	0.69 512	0.37 420	1.15 581	0.81 457	0.75 440	0.79 389	0.66 424	0.49 411	0.63 403	0.46 474	0.21 496	0.15 453	0.20 446	0.19 476	0.21 489	0.19 468

DispNO	0.47 442	0.23 402	0.71 561	0.39 312	0.31 521	0.60 459	0.38 442	0.89 465	0.77 428	0.75 440	0.84 417	0.72 455	0.54 447	0.73 488	0.46 474	0.19 451	0.14 420	0.20 446	0.18 445	0.16 335	0.17 413

BUS	0.45 416	0.25 466	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.70 517	0.34 354	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.65 419	0.49 411	0.64 418	0.51 500	0.20 477	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.18 407	0.18 433

BSDual-CNN	0.46 427	0.25 466	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 477	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.18 407	0.18 433

hknet	0.49 474	0.25 466	0.51 460	0.45 506	0.29 480	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.83 467	0.75 440	0.80 392	0.97 554	0.61 489	0.73 488	0.45 463	0.18 417	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.18 407	0.18 433

DMCA	0.45 416	0.26 483	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.51 385	0.34 354	0.93 479	0.68 368	0.75 440	0.83 411	0.79 491	0.53 435	0.51 269	0.54 515	0.21 496	0.16 486	0.21 488	0.16 357	0.19 443	0.21 514

AdaStereo	0.50 490	0.32 545	0.47 397	0.48 543	0.25 342	0.67 507	0.32 324	1.17 594	0.88 498	0.75 440	0.99 498	0.75 474	0.49 411	0.67 445	0.46 474	0.27 584	0.12 306	0.28 596	0.18 445	0.23 530	0.18 433
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	0.52 506	0.22 380	0.46 384	0.45 506	0.25 342	0.41 328	0.52 573	0.62 286	1.16 619	0.76 447	1.13 558	1.32 634	0.57 462	1.00 599	0.53 510	0.17 381	0.14 420	0.25 555	0.21 526	0.15 276	0.13 253

MyStereo05	0.44 405	0.21 339	0.45 367	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.93 479	1.09 606	0.76 447	0.61 300	0.51 327	0.57 462	0.73 488	0.42 428	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.15 335

RAFT_CTSACE	0.45 416	0.20 294	0.44 354	0.45 506	0.27 425	0.34 237	0.39 464	0.60 273	0.73 396	0.76 447	1.44 632	0.83 505	0.38 337	1.08 616	0.26 210	0.12 61	0.13 380	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.11 138

ASMatch	0.48 455	0.19 242	0.45 367	0.39 312	0.28 450	0.37 276	0.26 182	0.74 399	0.68 368	0.76 447	2.34 680	0.61 391	0.52 430	0.62 390	0.37 389	0.14 186	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.21 514

IRAFT_RVC	0.42 387	0.20 294	0.48 418	0.44 481	0.24 309	0.27 111	0.54 582	0.74 399	0.77 428	0.76 447	0.80 392	0.73 466	0.51 426	0.70 469	0.36 370	0.17 381	0.10 97	0.21 488	0.16 357	0.16 335	0.14 301

GMM-Stereo	0.44 405	0.19 242	0.36 228	0.42 440	0.25 342	0.51 385	0.47 535	0.71 378	0.53 297	0.76 447	1.37 616	0.76 481	0.38 337	0.60 371	0.33 317	0.15 266	0.10 97	0.20 446	0.19 476	0.16 335	0.27 573

test_sample5	0.47 442	0.26 483	0.49 431	0.36 214	0.22 218	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.77 453	0.94 465	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 496	0.16 486	0.22 504	0.20 503	0.22 513	0.20 494

OMP-Stereo	0.42 387	0.22 380	0.46 384	0.52 601	0.24 309	0.36 263	0.25 159	0.71 378	0.78 438	0.77 453	0.64 311	0.89 530	0.39 350	0.91 577	0.35 352	0.15 266	0.12 306	0.20 446	0.15 319	0.15 276	0.12 201

BEATNet_4x	0.46 427	0.32 545	0.56 490	0.37 240	0.19 106	0.63 482	0.35 380	1.01 519	0.72 389	0.77 453	0.83 411	0.70 442	0.59 479	0.68 456	0.53 510	0.16 326	0.12 306	0.16 264	0.14 285	0.24 543	0.16 386

PS-NSSS	0.58 553	0.44 612	0.62 510	0.42 440	0.33 550	0.66 502	0.58 598	1.02 523	0.86 485	0.77 453	1.28 599	0.72 455	0.64 513	0.82 533	0.59 530	0.31 613	0.26 618	0.40 650	0.27 608	0.33 606	0.26 563

DStereoRT	0.74 596	0.19 242	0.50 445	0.51 588	0.33 550	1.10 627	0.34 354	0.82 436	0.76 419	0.78 457	1.05 528	0.51 327	0.73 564	0.76 505	0.48 485	0.16 326	0.13 380	3.96 734	1.37 724	0.19 443	0.14 301

PSMNet-RUCA	0.76 599	0.75 669	1.08 632	1.01 691	0.90 687	0.69 512	0.50 554	1.11 560	1.03 579	0.78 457	1.11 547	0.80 500	0.72 561	0.88 562	0.63 543	0.53 683	0.27 627	0.76 687	0.46 671	0.66 683	0.47 670

test_sample4	0.47 442	0.26 483	0.50 445	0.35 180	0.22 218	0.69 512	0.38 442	1.15 581	0.81 457	0.78 457	0.82 405	0.62 398	0.53 435	0.63 403	0.44 454	0.21 496	0.15 453	0.21 488	0.19 476	0.21 489	0.19 468

IPLGR	0.39 354	0.21 339	0.63 520	0.39 312	0.22 218	0.49 378	0.29 244	0.76 413	0.74 405	0.78 457	0.77 367	0.44 288	0.42 367	0.47 236	0.38 398	0.13 121	0.12 306	0.16 264	0.14 285	0.15 276	0.13 253

RAFT + AFF	0.53 513	0.29 527	0.75 581	0.51 588	0.32 538	0.63 482	0.60 604	1.00 509	0.91 523	0.78 457	0.87 438	0.83 505	0.58 472	0.80 527	0.47 481	0.17 381	0.20 564	0.23 525	0.22 544	0.18 407	0.18 433

raft_robust	0.41 379	0.23 402	0.36 228	0.42 440	0.21 184	0.40 308	0.33 336	0.79 426	0.98 555	0.79 462	0.87 438	0.39 231	0.33 274	0.84 546	0.29 276	0.13 121	0.12 306	0.16 264	0.17 416	0.15 276	0.12 201

PSMNet_ROB	0.64 569	0.37 576	0.65 531	0.56 629	0.42 612	0.97 600	0.83 661	1.21 605	0.92 528	0.79 462	1.02 513	1.08 590	0.63 502	0.82 533	0.91 619	0.29 602	0.20 564	0.31 616	0.31 632	0.26 559	0.23 541

MultiAttention	3.58 716	0.24 440	0.62 510	0.54 618	0.34 559	22.90 739	2.72 730	1.60 683	1.13 614	0.80 464	1.81 661	1.14 611	0.43 373	35.29 752	0.61 536	0.17 381	0.12 306	0.23 525	0.23 561	0.34 612	0.29 587

z-ln-s-r	0.66 573	0.36 569	1.30 660	0.39 312	0.26 390	0.57 434	0.63 613	0.80 430	1.03 579	0.80 464	1.43 629	0.91 537	0.76 574	1.08 616	1.87 685	0.16 326	0.12 306	0.17 312	0.14 285	0.20 463	0.16 386

ITSA-stereo	0.53 513	0.28 515	0.52 466	0.40 356	0.23 273	0.56 428	0.34 354	1.24 625	1.24 634	0.80 464	0.81 399	0.72 455	0.58 472	0.82 533	0.65 548	0.21 496	0.17 507	0.23 525	0.21 526	0.22 513	0.26 563

test_sample6	0.49 474	0.26 483	0.50 445	0.37 240	0.22 218	0.63 482	0.40 476	1.12 566	0.83 467	0.80 464	1.03 518	0.66 424	0.55 453	0.67 445	0.46 474	0.22 523	0.16 486	0.22 504	0.22 544	0.23 530	0.21 514

DualNet	0.48 455	0.26 483	0.49 431	0.36 214	0.22 218	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.80 464	1.03 518	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 496	0.16 486	0.22 504	0.20 503	0.22 513	0.20 494

CBFPSM	0.59 560	0.22 380	1.31 661	0.38 280	0.27 425	1.12 632	0.65 619	0.79 426	0.82 462	0.80 464	0.81 399	1.35 643	0.87 610	0.67 445	0.76 575	0.16 326	0.15 453	0.15 224	0.16 357	0.17 376	0.22 534

iinet-f	0.67 578	0.26 483	2.15 692	0.39 312	0.31 521	1.19 643	0.56 593	0.84 444	0.84 472	0.80 464	1.17 576	1.05 581	0.84 604	0.71 475	1.21 654	0.20 477	0.18 531	0.17 312	0.15 319	0.20 463	0.20 494

NINENet	0.50 490	0.29 527	0.51 460	0.45 506	0.32 538	0.70 517	0.34 354	1.10 554	0.88 498	0.80 464	0.94 465	0.65 419	0.49 411	0.73 488	0.51 500	0.22 523	0.20 564	0.25 555	0.18 445	0.22 513	0.21 514

ACRE	0.40 366	0.21 339	0.65 531	0.45 506	0.33 550	0.51 385	0.33 336	0.66 324	0.63 340	0.80 464	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.45 463	0.16 326	0.12 306	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.14 301

ADLNet2	0.55 527	0.25 466	0.65 531	0.47 535	0.30 499	0.83 574	0.50 554	1.05 535	0.95 547	0.80 464	0.98 493	0.99 560	0.69 540	0.77 513	0.73 570	0.20 477	0.16 486	0.17 312	0.18 445	0.21 489	0.21 514

RAFT	0.45 416	0.22 380	0.45 367	0.47 535	0.26 390	0.54 406	0.47 535	0.66 324	0.58 320	0.80 464	0.82 405	0.94 547	0.57 462	0.75 501	0.34 333	0.17 381	0.15 453	0.22 504	0.20 503	0.16 335	0.12 201

SFCPSM	0.47 442	0.21 339	0.55 484	0.40 356	0.27 425	0.87 582	0.37 420	1.33 645	0.77 428	0.80 464	0.84 417	0.54 341	0.49 411	0.57 324	0.37 389	0.18 417	0.13 380	0.18 366	0.20 503	0.16 335	0.15 335

PA-Net	0.67 578	0.43 607	0.83 597	0.50 572	0.53 655	0.94 592	0.68 630	1.10 554	1.14 617	0.80 464	0.88 446	0.87 521	0.77 581	1.02 605	0.88 605	0.24 554	0.41 679	0.29 606	0.44 670	0.26 559	0.34 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 498	0.23 402	0.62 510	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.16 357	0.18 407	0.18 433

tta	0.51 498	0.23 402	0.62 510	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.14 301

qqq1	0.49 474	0.23 402	0.62 510	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 333	0.19 451	0.15 453	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.14 301

fff1	0.49 474	0.23 402	0.62 510	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 333	0.19 451	0.15 453	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.14 301

AACVNet	0.50 490	0.23 402	0.49 431	0.46 527	0.29 480	0.52 391	0.38 442	0.90 470	0.55 308	0.81 477	1.03 518	1.00 564	0.70 553	0.83 541	0.54 515	0.21 496	0.18 531	0.24 542	0.18 445	0.23 530	0.20 494

test_xeample	1.01 642	0.21 339	0.42 327	0.35 180	0.21 184	0.71 522	0.39 464	1.23 618	0.86 485	0.81 477	1.04 524	0.69 437	0.61 489	0.69 462	10.93 730	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.17 416	0.18 407	0.17 413

APVNet	0.71 589	0.37 576	0.89 610	0.56 629	0.45 629	1.18 642	0.68 630	1.41 662	0.85 480	0.81 477	1.15 569	1.04 577	0.81 593	1.10 620	1.17 651	0.26 574	0.28 631	0.32 623	0.31 632	0.29 578	0.30 596

HSM	0.51 498	0.24 440	0.41 306	0.39 312	0.24 309	0.75 538	0.40 476	1.22 613	0.75 410	0.81 477	0.91 457	1.21 616	0.69 540	0.87 559	0.46 474	0.17 381	0.13 380	0.17 312	0.14 285	0.17 376	0.17 413

DISCO	0.70 585	0.26 483	0.68 546	0.44 481	0.31 521	1.14 634	0.51 570	1.23 618	1.23 632	0.81 477	1.05 528	1.50 658	0.85 605	1.82 683	1.03 637	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.16 357	0.24 543	0.23 541

rvit_105_1	0.54 525	0.40 599	0.76 586	0.58 637	0.37 578	0.59 452	0.68 630	0.70 369	0.94 541	0.82 486	0.69 334	0.73 466	0.58 472	0.78 518	0.54 515	0.32 625	0.29 636	0.31 616	0.34 645	0.23 530	0.20 494

CoDeX	0.47 442	0.20 294	0.49 431	0.42 440	0.25 342	0.75 538	0.36 403	1.27 633	0.80 449	0.82 486	0.96 478	0.62 398	0.57 462	0.60 371	0.36 370	0.17 381	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.16 335	0.14 301

Sa-1000	0.48 455	0.24 440	0.41 306	0.45 506	0.25 342	0.59 452	0.34 354	0.81 434	0.93 534	0.82 486	1.50 639	0.53 337	0.45 389	0.92 580	0.30 284	0.15 266	0.12 306	0.21 488	0.19 476	0.15 276	0.13 253

CIPLG	0.41 379	0.21 339	0.63 520	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.33 336	0.65 313	0.60 324	0.82 486	0.96 478	0.46 299	0.32 256	0.55 299	0.44 454	0.16 326	0.12 306	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.14 301

IPLGR_C	0.40 366	0.21 339	0.64 525	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.34 354	0.66 324	0.62 329	0.82 486	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.46 474	0.17 381	0.12 306	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.14 301

GEStereo_RVC	0.55 527	0.29 527	0.63 520	0.49 558	0.31 521	0.70 517	0.54 582	1.22 613	0.92 528	0.82 486	0.85 427	0.85 510	0.63 502	0.90 570	0.65 548	0.24 554	0.16 486	0.19 413	0.16 357	0.21 489	0.22 534

CFNet_pseudo	0.46 427	0.24 440	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.30 265	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.03 518	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 381	0.12 306	0.24 542	0.16 357	0.24 543	0.19 468

psm_up	0.55 527	0.26 483	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.65 500	0.56 593	1.04 530	0.82 462	0.82 486	0.88 446	1.01 568	0.94 628	0.74 495	0.61 536	0.21 496	0.25 610	0.26 574	0.23 561	0.21 489	0.20 494

hitnet-ft	0.55 527	0.27 501	0.39 281	0.41 394	0.28 450	0.78 549	0.40 476	0.92 477	0.90 516	0.82 486	1.01 504	1.13 608	0.70 553	0.78 518	0.67 554	0.28 595	0.20 564	0.28 596	0.22 544	0.29 578	0.26 563

FADNet-RVC-Resample	0.56 538	0.33 553	1.16 640	0.49 558	0.34 559	0.71 522	0.43 511	1.01 519	0.93 534	0.82 486	0.87 438	0.74 472	0.67 530	0.73 488	0.45 463	0.18 417	0.18 531	0.26 574	0.27 608	0.26 559	0.27 573

TDLM	0.57 546	0.33 553	0.49 431	0.51 588	0.30 499	0.66 502	0.73 650	1.03 527	1.01 571	0.82 486	1.10 546	0.84 508	0.70 553	0.86 557	0.58 525	0.28 595	0.17 507	0.25 555	0.22 544	0.26 559	0.19 468

ccs_rob	0.46 427	0.24 440	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.31 293	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.02 513	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 381	0.12 306	0.24 542	0.16 357	0.24 543	0.19 468

LL-Strereo	0.57 546	0.27 501	0.68 546	0.48 543	0.34 559	0.39 302	0.48 543	0.94 484	0.97 551	0.83 498	0.78 379	1.10 598	1.18 657	1.33 652	0.49 488	0.17 381	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.16 335	0.17 413

HBP-ISP	0.59 560	0.45 616	0.43 342	0.45 506	0.33 550	0.70 517	0.28 235	1.11 560	1.00 567	0.83 498	1.18 578	0.65 419	0.68 536	0.88 562	0.52 507	0.35 644	0.38 672	0.47 664	0.41 665	0.38 632	0.31 606

IER	0.46 427	0.23 402	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.69 512	0.35 380	0.80 430	0.66 357	0.83 498	0.94 465	0.75 474	0.77 581	0.60 371	0.42 428	0.17 381	0.14 420	0.17 312	0.17 416	0.17 376	0.15 335

IIG-Stereo	0.43 397	0.21 339	0.44 354	0.50 572	0.25 342	0.44 349	0.21 77	0.71 378	0.76 419	0.83 498	0.95 474	0.83 505	0.43 373	0.90 570	0.35 352	0.15 266	0.12 306	0.19 413	0.14 285	0.15 276	0.11 138

DGSMNet	0.76 599	0.55 645	1.29 659	0.58 637	0.62 671	0.94 592	0.70 640	1.26 631	1.11 608	0.83 498	1.24 592	1.00 564	0.71 557	1.03 607	0.81 585	0.34 640	0.29 636	0.41 654	0.40 660	0.57 674	0.55 683

UNet	0.54 525	0.26 483	0.66 537	0.44 481	0.40 599	0.99 605	0.41 492	0.98 502	0.75 410	0.83 498	0.89 450	1.04 577	0.72 561	0.73 488	0.62 539	0.19 451	0.14 420	0.20 446	0.17 416	0.20 463	0.17 413

CC-Net-ROB	0.82 613	0.96 688	0.85 599	0.58 637	0.45 629	1.27 652	0.70 640	1.17 594	1.02 574	0.83 498	1.23 590	0.90 535	0.77 581	1.06 610	0.69 559	0.46 668	0.34 664	1.71 705	0.38 653	0.59 678	0.36 630

G2L-ROB	0.47 442	0.19 242	0.42 327	0.35 180	0.22 218	0.57 434	0.42 503	1.14 577	0.71 387	0.84 505	0.75 357	1.09 594	0.53 435	0.74 495	0.53 510	0.17 381	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.17 376	0.19 468

G2L-Stereo	0.49 474	0.23 402	0.48 418	0.43 461	0.26 390	0.47 370	0.42 503	0.93 479	0.78 438	0.84 505	0.86 430	0.91 537	0.52 430	0.78 518	0.70 562	0.20 477	0.17 507	0.22 504	0.18 445	0.17 376	0.21 514

TCMNet	0.66 573	0.39 594	0.98 620	0.59 641	0.61 670	0.96 598	0.55 587	1.05 535	0.90 516	0.84 505	1.14 563	0.89 530	0.65 519	0.85 552	1.01 636	0.26 574	0.26 618	0.31 616	0.28 616	0.32 599	0.29 587

IPLG	0.39 354	0.20 294	0.59 499	0.40 356	0.24 309	0.54 406	0.27 205	0.75 406	0.63 340	0.84 505	0.81 399	0.32 166	0.32 256	0.60 371	0.45 463	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.12 201

coex_refinement	0.53 513	0.21 339	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.76 544	0.39 464	1.09 551	0.90 516	0.85 509	1.12 551	1.00 564	0.56 460	0.63 403	0.81 585	0.21 496	0.13 380	0.16 264	0.16 357	0.20 463	0.21 514

DDVS	0.52 506	0.30 536	0.56 490	0.41 394	0.31 521	0.71 522	0.34 354	0.91 475	0.67 362	0.85 509	0.89 450	1.12 602	0.46 396	0.86 557	0.60 532	0.22 523	0.16 486	0.22 504	0.18 445	0.25 552	0.26 563

anonymousa	0.49 474	0.20 294	0.42 327	0.38 280	0.23 273	0.91 586	0.35 380	0.75 406	0.62 329	0.85 509	1.54 644	1.06 583	0.66 527	0.51 269	0.43 436	0.16 326	0.13 380	0.19 413	0.21 526	0.16 335	0.14 301

PFNet+	0.40 366	0.19 242	0.49 431	0.39 312	0.25 342	0.28 133	0.23 127	0.64 311	0.70 376	0.85 509	0.79 389	0.64 406	0.35 293	0.72 481	0.34 333	0.19 451	0.14 420	0.23 525	0.20 503	0.16 335	0.20 494

delet	0.55 527	0.24 440	0.55 484	0.44 481	0.33 550	1.07 619	0.50 554	1.00 509	0.86 485	0.85 509	0.96 478	0.90 535	0.63 502	0.83 541	0.74 573	0.18 417	0.18 531	0.20 446	0.21 526	0.16 335	0.15 335

CVANet_RVC	0.57 546	0.33 553	0.44 354	0.47 535	0.32 538	0.67 507	0.61 609	1.05 535	0.93 534	0.85 509	1.04 524	1.01 568	0.73 564	0.83 541	0.52 507	0.29 602	0.19 550	0.27 588	0.25 586	0.31 593	0.21 514

DeepPruner_ROB	0.53 513	0.34 558	0.59 499	0.41 394	0.30 499	0.50 380	0.43 511	1.19 598	0.70 376	0.85 509	1.05 528	0.86 515	0.55 453	0.84 546	0.51 500	0.29 602	0.23 592	0.22 504	0.22 544	0.26 559	0.25 557

G2L-Stereo_test	0.48 455	0.20 294	0.40 295	0.34 133	0.23 273	0.57 434	0.58 598	1.10 554	0.77 428	0.86 516	0.94 465	0.95 549	0.54 447	0.68 456	0.60 532	0.16 326	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.15 335

GMStereo_Zeroshot	0.49 474	0.44 612	0.74 575	0.49 558	0.27 425	0.56 428	0.29 244	0.73 395	0.76 419	0.86 516	0.94 465	0.91 537	0.36 321	0.74 495	0.43 436	0.26 574	0.14 420	0.26 574	0.15 319	0.36 623	0.18 433

PCWNet_CMD	0.48 455	0.24 440	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 265	0.95 491	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 381	0.12 306	0.21 488	0.16 357	0.24 543	0.19 468

AASNet	0.53 513	0.25 466	0.52 466	0.49 558	0.32 538	0.74 532	0.40 476	1.50 672	0.86 485	0.86 516	0.92 461	0.64 406	0.59 479	0.59 365	0.79 580	0.23 541	0.19 550	0.20 446	0.16 357	0.21 489	0.19 468

HHNet	0.41 379	0.17 152	0.41 306	0.34 133	0.37 578	0.33 218	0.34 354	0.69 353	0.75 410	0.86 516	1.30 606	0.52 333	0.32 256	0.52 276	0.35 352	0.15 266	0.11 234	0.19 413	0.15 319	0.15 276	0.24 550

HGLStereo	0.56 538	0.28 515	0.57 494	0.50 572	0.37 578	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.78 438	0.86 516	1.14 563	0.89 530	0.82 597	0.76 505	0.73 570	0.21 496	0.20 564	0.19 413	0.18 445	0.19 443	0.21 514

MSMDNet	0.48 455	0.24 440	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 265	0.96 495	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 381	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.23 530	0.19 468

AANet_RVC	0.57 546	0.32 545	0.54 479	0.45 506	0.27 425	0.57 434	0.48 543	1.00 509	1.28 646	0.86 516	1.33 610	0.87 521	0.58 472	1.07 613	0.75 574	0.18 417	0.12 306	0.15 224	0.13 242	0.18 407	0.18 433

fast-iter	0.45 416	0.21 339	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 594	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 97	0.17 312	0.17 416	0.17 376	0.15 335

CoSv	0.45 416	0.21 339	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 594	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 97	0.17 312	0.17 416	0.17 376	0.15 335

DisPM	0.39 354	0.19 242	0.44 354	0.41 394	0.27 425	0.24 64	0.31 293	0.65 313	0.57 318	0.87 524	0.87 438	0.60 385	0.32 256	0.76 505	0.32 303	0.18 417	0.12 306	0.19 413	0.17 416	0.15 276	0.20 494

GMOStereo	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

error version	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

test-v	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

test-2	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

FINET	0.67 578	0.42 605	1.00 622	0.46 527	0.43 618	0.83 574	0.89 669	1.08 547	1.50 667	0.87 524	1.14 563	0.71 446	0.68 536	0.92 580	0.70 562	0.36 648	0.30 641	0.26 574	0.24 577	0.35 617	0.33 615

UPFNet	0.53 513	0.24 440	0.51 460	0.45 506	0.38 588	0.84 577	0.49 549	0.99 504	0.75 410	0.87 524	0.88 446	0.86 515	0.64 513	0.80 527	0.71 567	0.20 477	0.20 564	0.20 446	0.20 503	0.19 443	0.15 335

iResNet	0.49 474	0.29 527	0.79 593	0.42 440	0.21 184	0.61 462	0.40 476	0.82 436	0.99 560	0.87 524	1.12 551	0.69 437	0.53 435	0.78 518	0.51 500	0.15 266	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.17 376	0.15 335

CFNet_ucs	0.50 490	0.24 440	0.55 484	0.38 280	0.31 521	0.58 440	0.33 336	0.98 502	0.93 534	0.88 534	1.19 582	0.80 500	0.49 411	0.63 403	0.43 436	0.21 496	0.15 453	0.26 574	0.18 445	0.26 559	0.22 534

LMCR-Stereo	0.53 513	0.30 536	0.53 473	0.58 637	0.30 499	0.83 574	0.36 403	1.19 598	0.76 419	0.88 534	1.04 524	0.56 349	0.62 496	0.82 533	0.67 554	0.19 451	0.15 453	0.19 413	0.14 285	0.23 530	0.17 413

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 578	0.81 676	0.73 570	0.53 611	0.37 578	1.40 658	0.53 578	1.04 530	0.79 447	0.88 534	0.94 465	0.95 549	0.53 435	0.93 586	0.58 525	0.39 654	0.30 641	0.57 679	0.31 632	0.53 668	0.30 596

Nwc_Net	0.78 605	0.38 586	0.73 570	0.60 647	0.55 659	1.05 617	0.55 587	1.67 689	1.05 589	0.88 534	1.86 665	1.40 648	1.09 648	1.10 620	0.87 601	0.30 609	0.25 610	0.36 637	0.38 653	0.29 578	0.29 587

RT-IGEV	0.52 506	0.19 242	0.59 499	0.40 356	0.25 342	0.79 552	0.62 611	1.15 581	0.74 405	0.89 538	0.99 498	1.18 615	0.61 489	0.65 425	0.31 293	0.19 451	0.13 380	0.17 312	0.13 242	0.15 276	0.20 494

DAS	0.51 498	0.25 466	0.60 505	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.82 533	0.43 436	0.17 381	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.20 463	0.18 433

SepStereo	0.51 498	0.25 466	0.60 505	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.93 586	0.43 436	0.17 381	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.20 463	0.18 433

DEmStereo	0.48 455	0.17 152	0.50 445	0.38 280	0.25 342	0.59 452	0.34 354	0.63 296	0.74 405	0.89 538	1.66 652	0.58 364	1.06 645	0.60 371	0.42 428	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.16 357	0.14 209	0.15 335

Pruner-Stereo	0.38 337	0.20 294	0.45 367	0.40 356	0.25 342	0.22 39	0.24 147	0.67 334	0.55 308	0.89 538	0.76 363	0.68 432	0.29 214	0.62 390	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.17 416	0.17 376	0.18 433

ARAFT	0.47 442	0.24 440	0.79 593	0.42 440	0.25 342	0.55 413	0.55 587	0.75 406	0.81 457	0.89 538	0.75 357	0.73 466	0.47 402	0.88 562	0.37 389	0.15 266	0.12 306	0.23 525	0.22 544	0.14 209	0.13 253

R-Stereo Train	0.39 354	0.18 195	0.42 327	0.42 440	0.26 390	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 303	0.15 266	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.14 209	0.13 253

RAFT-Stereo	0.39 354	0.18 195	0.42 327	0.42 440	0.26 390	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 303	0.15 266	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.14 209	0.13 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 625	0.82 679	0.67 541	1.00 690	0.96 692	1.02 609	0.57 597	1.13 568	0.99 560	0.90 546	0.97 491	1.31 629	0.99 637	0.85 552	0.84 590	0.54 684	0.32 656	1.77 706	0.40 660	0.94 692	0.66 687

NCC-stereo	0.78 605	0.40 599	0.76 586	0.61 649	0.67 676	0.81 563	0.69 635	1.54 680	1.11 608	0.90 546	1.36 613	1.33 637	1.16 654	1.19 631	0.88 605	0.31 613	0.30 641	0.37 642	0.48 680	0.33 606	0.33 615

Abc-Net	0.78 605	0.40 599	0.76 586	0.61 649	0.67 676	0.81 563	0.69 635	1.54 680	1.11 608	0.90 546	1.36 613	1.33 637	1.16 654	1.19 631	0.88 605	0.31 613	0.30 641	0.37 642	0.48 680	0.33 606	0.33 615
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	0.53 513	0.22 380	0.35 213	0.37 240	0.21 184	0.85 578	0.37 420	1.23 618	0.93 534	0.90 546	1.15 569	1.26 621	0.63 502	0.72 481	0.48 485	0.17 381	0.13 380	0.16 264	0.15 319	0.17 376	0.15 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 506	0.21 339	0.53 473	0.37 240	0.21 184	0.61 462	0.29 244	1.51 675	1.32 651	0.90 546	1.02 513	0.80 500	0.62 496	0.76 505	0.43 436	0.16 326	0.12 306	0.13 113	0.09 15	0.15 276	0.18 433

SQANet	0.82 613	0.74 668	0.67 541	1.13 696	0.98 695	1.11 628	0.47 535	1.07 543	0.83 467	0.91 551	1.05 528	1.03 575	0.74 567	1.01 600	0.64 546	0.61 687	0.24 602	1.03 697	0.35 648	1.18 701	0.58 684

gwcnet-sp	0.48 455	0.23 402	0.70 556	0.40 356	0.26 390	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.18 433

scenet	0.48 455	0.23 402	0.70 556	0.40 356	0.26 390	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.18 433

ssnet	0.48 455	0.23 402	0.70 556	0.40 356	0.26 390	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.18 433

psmg	0.49 474	0.25 466	0.43 342	0.41 394	0.28 450	0.85 578	0.43 511	0.99 504	0.76 419	0.91 551	0.94 465	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 477	0.15 453	0.20 446	0.20 503	0.18 407	0.18 433

MMNet	0.55 527	0.25 466	0.61 507	0.43 461	0.34 559	1.07 619	0.39 464	0.87 458	0.91 523	0.91 551	0.93 464	0.86 515	0.76 574	0.81 530	0.76 575	0.15 266	0.14 420	0.18 366	0.19 476	0.20 463	0.16 386

ac_64	0.52 506	0.22 380	0.50 445	0.45 506	0.28 450	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.61 325	0.91 551	0.83 411	1.07 588	0.68 536	0.74 495	0.70 562	0.21 496	0.18 531	0.20 446	0.19 476	0.18 407	0.15 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 513	0.32 545	0.64 525	0.44 481	0.30 499	0.66 502	0.44 520	1.04 530	0.88 498	0.91 551	0.91 457	0.99 560	0.60 483	0.68 456	0.60 532	0.21 496	0.17 507	0.22 504	0.22 544	0.21 489	0.21 514
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)	0.57 546	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.41 659	0.20 564	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

test_sample9	1.05 651	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	1.20 633	1.36 663	0.41 659	8.41 738	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

test_sample7	0.52 506	0.29 527	0.50 445	0.36 214	0.27 425	0.62 470	0.41 492	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.26 574	0.20 564	0.27 588	0.26 601	0.27 570	0.24 550

222	1.18 667	0.22 380	0.44 354	0.37 240	0.22 218	0.79 552	0.37 420	1.31 642	0.89 513	0.92 559	1.08 541	0.72 455	0.71 557	0.66 434	13.89 733	0.20 477	0.15 453	0.17 312	0.16 357	0.18 407	0.19 468

ssnet_v2	0.58 553	0.28 515	0.56 490	0.43 461	0.29 480	0.95 595	0.59 601	1.13 568	0.99 560	0.93 563	0.80 392	0.99 560	0.64 513	0.82 533	0.94 621	0.25 564	0.22 582	0.23 525	0.24 577	0.20 463	0.19 468

Syn2CoEx	0.71 589	0.51 632	0.95 615	0.64 656	0.45 629	0.91 586	0.53 578	1.48 669	1.13 614	0.93 563	1.35 612	1.02 573	0.99 637	0.92 580	0.80 582	0.30 609	0.27 627	0.28 596	0.24 577	0.23 530	0.24 550

DeepPrunerF	0.89 627	0.52 640	3.43 706	0.68 671	0.81 683	0.72 530	0.72 648	1.22 613	1.99 691	0.93 563	1.01 504	0.87 521	0.86 607	1.08 616	0.95 624	0.34 640	0.28 631	0.43 656	0.39 657	0.30 587	0.32 610

Hybrid-DGEV-03	0.45 416	0.19 242	0.33 173	0.43 461	0.27 425	0.56 428	0.26 182	0.65 313	0.74 405	0.94 566	1.92 667	0.61 391	0.30 233	0.55 299	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.18 366	0.16 357	0.14 209	0.11 138

GASNet	0.67 578	0.72 666	0.96 617	0.70 674	0.48 642	0.62 470	0.47 535	1.08 547	1.03 579	0.94 566	0.82 405	0.93 545	0.83 602	1.33 652	0.80 582	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.28 616	0.44 647	0.24 550

CrosDoStereo	0.50 490	0.18 195	0.45 367	0.38 280	0.24 309	0.40 308	1.18 691	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 616	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.18 445	0.14 209	0.14 301

KYRaft	0.48 455	0.20 294	0.38 259	0.44 481	0.23 273	0.44 349	0.37 420	0.66 324	0.41 221	0.94 566	1.73 656	0.79 491	0.41 364	0.63 403	0.31 293	0.16 326	0.11 234	0.18 366	0.22 544	0.16 335	0.78 691

DeepStereo_LL	0.50 490	0.18 195	0.45 367	0.38 280	0.24 309	0.40 308	1.18 691	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 616	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.18 445	0.14 209	0.14 301

DMCA-RVC	0.51 498	0.30 536	0.59 499	0.50 572	0.32 538	0.54 406	0.38 442	0.86 451	0.68 368	0.94 566	0.86 430	0.91 537	0.68 536	0.70 469	0.59 530	0.23 541	0.18 531	0.31 616	0.23 561	0.26 559	0.19 468

MLCV	0.47 442	0.24 440	0.61 507	0.37 240	0.17 43	0.61 462	0.33 336	0.80 430	0.87 494	0.94 566	1.13 558	0.72 455	0.43 373	0.89 568	0.51 500	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.14 209	0.12 201

CBMV_ROB	0.59 560	0.37 576	0.38 259	0.39 312	0.28 450	0.74 532	0.28 235	1.00 509	0.98 555	0.94 566	1.25 594	0.81 503	0.78 586	0.87 559	0.50 490	0.36 648	0.37 670	0.43 656	0.40 660	0.33 606	0.30 596

CSP-Net	0.56 538	0.27 501	0.49 431	0.41 394	0.28 450	1.22 646	0.50 554	1.23 618	0.72 389	0.95 574	0.95 474	0.89 530	0.62 496	0.83 541	0.62 539	0.26 574	0.17 507	0.17 312	0.17 416	0.18 407	0.17 413

z-mn7	1.00 641	0.50 628	1.70 683	0.53 611	0.36 571	1.75 682	0.71 646	1.22 613	2.28 697	0.96 575	2.54 687	1.42 649	0.95 631	2.19 699	1.54 670	0.22 523	0.19 550	0.21 488	0.20 503	0.27 570	0.25 557

DDUNet	1.06 652	2.56 727	0.68 546	1.21 698	1.26 704	1.03 612	0.69 635	1.11 560	0.94 541	0.96 575	1.22 585	1.27 623	0.82 597	0.93 586	0.72 569	0.84 695	0.38 672	1.99 709	0.60 692	1.10 700	0.85 695

Prome-Stereo	0.46 427	0.19 242	0.35 213	0.44 481	0.26 390	0.40 308	0.45 523	0.68 344	0.44 244	0.96 575	1.84 663	0.59 379	0.67 530	0.61 380	0.32 303	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.14 285	0.16 335	0.29 587

S-Stereo	0.74 596	0.35 564	0.96 617	0.56 629	0.45 629	0.82 571	0.60 604	1.24 625	1.60 679	0.96 575	1.41 624	1.12 602	0.94 628	0.80 527	1.04 640	0.26 574	0.31 650	0.28 596	0.25 586	0.32 599	0.47 670

AF-Net	0.81 612	0.39 594	0.68 546	0.64 656	0.54 657	0.91 586	0.51 570	1.61 685	1.31 650	0.96 575	2.02 673	1.46 652	1.26 665	1.11 622	0.99 631	0.32 625	0.24 602	0.39 647	0.27 608	0.30 587	0.25 557

GCST	0.83 619	1.22 699	0.74 575	1.58 704	1.01 698	1.06 618	0.23 127	0.78 422	0.78 438	0.97 580	0.65 314	0.78 489	0.35 293	0.92 580	0.34 333	0.96 698	0.65 700	1.20 699	0.81 703	0.91 690	0.70 688

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 568	0.28 515	0.99 621	0.40 356	0.30 499	1.03 612	0.56 593	1.10 554	0.99 560	0.97 580	1.22 585	1.06 583	0.69 540	1.07 613	0.95 624	0.19 451	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.22 513	0.21 514

AAGNet	1.43 681	0.20 294	0.48 418	0.44 481	0.25 342	0.29 146	0.31 293	0.65 313	0.68 368	0.97 580	0.86 430	0.67 431	0.62 496	0.64 418	20.63 739	0.16 326	0.11 234	0.19 413	0.15 319	0.19 443	0.12 201

acv_ft	0.51 498	0.23 402	0.56 490	0.44 481	0.28 450	0.86 581	0.39 464	0.91 475	0.80 449	0.97 580	0.96 478	0.79 491	0.59 479	0.63 403	0.87 601	0.17 381	0.15 453	0.16 264	0.15 319	0.17 376	0.15 335

RP	0.76 599	0.36 569	0.63 520	0.66 664	0.58 667	0.80 558	0.55 587	1.14 577	1.22 631	0.97 580	1.65 650	1.43 651	1.32 667	1.01 600	0.84 590	0.33 634	0.30 641	0.36 637	0.30 624	0.34 612	0.34 623

RAFT_R40	0.40 366	0.19 242	0.44 354	0.43 461	0.25 342	0.23 50	0.26 182	0.67 334	0.67 362	0.98 585	0.78 379	0.72 455	0.43 373	0.76 505	0.35 352	0.16 326	0.11 234	0.20 446	0.16 357	0.18 407	0.14 301

STTRV1_RVC	0.82 613	0.59 650	1.16 640	0.67 667	0.81 683	1.11 628	0.63 613	1.30 640	1.11 608	0.98 585	1.33 610	1.08 590	0.95 631	1.26 643	0.87 601	0.55 685	0.25 610	0.43 656	0.39 657	0.58 677	0.40 647

NCCL2	0.72 593	0.41 603	0.65 531	0.64 656	0.44 625	0.98 604	1.20 693	1.11 560	1.00 567	0.98 585	0.96 478	1.49 657	0.87 610	0.90 570	0.79 580	0.31 613	0.26 618	0.39 647	0.39 657	0.32 599	0.32 610

SDNR	0.86 622	0.37 576	1.47 676	0.40 356	0.38 588	3.38 715	0.33 336	0.90 470	0.98 555	0.99 588	2.09 676	0.59 379	0.71 557	1.29 647	0.70 562	0.51 677	0.56 696	0.36 637	0.26 601	0.43 646	0.46 665

pcwnet_v2	0.58 553	0.28 515	0.84 598	0.45 506	0.35 566	0.61 462	0.35 380	1.27 633	1.21 629	0.99 588	1.27 597	0.72 455	0.58 472	0.67 445	0.48 485	0.27 584	0.21 574	0.24 542	0.23 561	0.29 578	0.29 587

ADLNet	0.55 527	0.27 501	0.51 460	0.44 481	0.35 566	0.78 549	0.46 527	1.08 547	0.86 485	0.99 588	0.98 493	0.92 542	0.63 502	0.69 462	0.81 585	0.22 523	0.16 486	0.22 504	0.22 544	0.21 489	0.21 514

STTStereo	0.55 527	0.37 576	0.76 586	0.44 481	0.31 521	0.60 459	0.44 520	0.96 495	0.86 485	0.99 588	0.90 454	0.96 552	0.58 472	0.71 475	0.61 536	0.25 564	0.23 592	0.26 574	0.32 640	0.24 543	0.23 541

iResNetv2_ROB	0.52 506	0.27 501	0.69 552	0.38 280	0.25 342	0.62 470	0.35 380	1.17 594	1.01 571	0.99 588	1.06 535	0.88 526	0.67 530	0.66 434	0.39 406	0.19 451	0.13 380	0.15 224	0.11 153	0.18 407	0.16 386

Ntro	1.09 658	0.97 691	0.91 613	1.44 703	1.19 703	1.69 680	0.80 659	1.35 651	1.25 640	1.00 593	1.29 603	1.31 629	0.97 635	1.26 643	0.84 590	0.84 695	0.43 686	1.36 701	0.50 685	1.56 704	0.78 691

CRFU-Net	0.57 546	0.27 501	0.57 494	0.46 527	0.30 499	1.20 644	0.52 573	1.10 554	0.56 316	1.00 593	0.98 493	1.06 583	0.79 588	0.81 530	0.71 567	0.21 496	0.19 550	0.18 366	0.16 357	0.18 407	0.19 468

PFNet	0.42 387	0.18 195	0.58 498	0.43 461	0.24 309	0.43 340	0.32 324	0.74 399	0.78 438	1.00 593	0.74 355	0.68 432	0.39 350	0.72 481	0.37 389	0.16 326	0.10 97	0.20 446	0.15 319	0.16 335	0.13 253

GwcNet	0.69 583	0.36 569	1.10 633	0.51 588	0.42 612	1.08 623	0.50 554	1.21 605	1.16 619	1.00 593	1.37 616	1.06 583	0.79 588	0.92 580	0.94 621	0.25 564	0.24 602	0.24 542	0.22 544	0.23 530	0.26 563

stereogan	0.80 609	0.31 541	0.71 561	0.59 641	0.50 646	1.72 681	0.48 543	1.35 651	1.37 654	1.00 593	1.46 637	1.56 664	0.95 631	1.29 647	0.84 590	0.28 595	0.29 636	0.29 606	0.25 586	0.38 632	0.38 641

xyz-stereo	4.23 721	0.17 152	61.76 762	0.34 133	0.16 29	12.16 732	0.37 420	0.58 254	0.68 368	1.01 598	3.36 707	0.77 487	0.82 597	1.21 637	0.40 414	0.12 61	0.10 97	0.16 264	0.11 153	0.13 157	0.10 63

dad	0.58 553	0.50 628	0.64 525	0.43 461	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.78 422	1.25 640	1.01 598	1.17 576	1.15 612	0.53 435	0.68 456	0.50 490	0.35 644	0.23 592	0.37 642	0.21 526	0.29 578	0.20 494

GANetREF_RVC	0.80 609	0.75 669	0.86 604	0.66 664	0.42 612	1.15 636	0.98 679	1.14 577	1.19 625	1.01 598	1.02 513	1.10 598	0.90 616	1.15 625	0.76 575	0.48 672	0.39 676	0.57 679	0.38 653	0.63 681	0.46 665
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	0.64 569	0.30 536	0.73 570	0.45 506	0.34 559	1.17 640	0.49 549	0.86 451	0.98 555	1.02 601	1.36 613	1.29 626	0.85 605	0.76 505	0.81 585	0.21 496	0.23 592	0.23 525	0.23 561	0.21 489	0.20 494

Wz-Net-SNSev	0.91 631	0.73 667	2.13 691	0.56 629	0.45 629	0.95 595	1.13 690	1.34 647	1.24 634	1.02 601	1.30 606	1.46 652	0.86 607	1.81 682	1.50 669	0.25 564	0.23 592	0.25 555	0.26 601	0.32 599	0.29 587

Wz-Net-LNSev	0.71 589	0.51 632	1.36 670	0.50 572	0.41 606	1.15 636	0.69 635	1.21 605	1.07 601	1.02 601	1.12 551	1.08 590	0.87 610	0.89 568	0.89 615	0.24 554	0.22 582	0.21 488	0.19 476	0.26 559	0.26 563

SACVNet	0.58 553	0.34 558	0.55 484	0.55 626	0.36 571	0.63 482	0.48 543	1.13 568	0.77 428	1.02 601	1.06 535	1.02 573	0.74 567	0.90 570	0.51 500	0.27 584	0.21 574	0.25 555	0.24 577	0.29 578	0.36 630

THIR-Stereo	0.50 490	0.18 195	0.45 367	0.38 280	0.23 273	0.75 538	0.67 625	0.66 324	0.87 494	1.02 601	1.40 622	0.72 455	0.76 574	0.62 390	0.42 428	0.15 266	0.11 234	0.17 312	0.18 445	0.14 209	0.15 335

DRaft	0.49 474	0.17 152	0.47 397	0.37 240	0.25 342	0.58 440	0.40 476	0.65 313	0.85 480	1.02 601	1.75 659	0.50 321	0.82 597	0.63 403	0.40 414	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.16 357	0.14 209	0.15 335

GrayStereo	0.49 474	0.19 242	0.42 327	0.46 527	0.28 450	0.53 399	0.67 625	0.69 353	0.63 340	1.02 601	1.47 638	0.78 489	0.76 574	0.56 312	0.33 317	0.14 186	0.12 306	0.17 312	0.17 416	0.15 276	0.29 587

PWCDC_ROB	0.89 627	0.49 624	0.80 595	0.74 678	0.40 599	1.03 612	0.39 464	1.33 645	2.35 702	1.02 601	3.77 709	0.81 503	0.92 622	1.20 633	0.90 617	0.34 640	0.22 582	0.24 542	0.20 503	0.34 612	0.29 587

FAT-Stereo	0.73 595	0.33 553	0.75 581	0.49 558	0.37 578	0.71 522	0.59 601	1.36 654	1.30 649	1.03 609	1.40 622	1.59 667	1.15 653	0.87 559	0.86 595	0.28 595	0.28 631	0.28 596	0.23 561	0.28 574	0.38 641

GANet	0.70 585	0.37 576	0.55 484	0.51 588	0.34 559	0.94 592	0.96 678	1.08 547	0.94 541	1.04 610	1.98 671	1.13 608	0.88 614	1.12 623	0.66 551	0.25 564	0.26 618	0.27 588	0.22 544	0.31 593	0.22 534

DLCB_ROB	0.58 553	0.28 515	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.77 545	0.50 554	0.99 504	0.92 528	1.04 610	1.14 563	1.21 616	0.69 540	0.88 562	0.69 559	0.20 477	0.20 564	0.22 504	0.22 544	0.21 489	0.18 433

MSAF-DinoV2	1.04 647	0.38 586	1.32 663	0.54 618	0.29 480	0.89 583	0.72 648	1.52 678	1.24 634	1.05 612	1.41 624	2.98 698	1.49 677	2.74 708	2.83 703	0.22 523	0.14 420	0.20 446	0.22 544	0.32 599	0.32 610

ACVNet-4b	1.35 677	1.31 702	1.10 633	1.90 713	1.59 707	1.92 686	0.77 654	1.52 678	1.62 680	1.05 612	1.60 648	2.11 683	0.94 628	1.64 674	0.77 579	1.30 710	0.35 666	2.03 713	0.67 696	1.88 715	0.84 694

Consistency-Raft	1.01 642	0.81 676	1.24 653	0.84 683	0.97 693	0.81 563	0.84 664	1.30 640	1.59 676	1.05 612	1.68 655	1.12 602	0.91 617	0.92 580	1.11 645	0.65 688	0.74 704	0.79 690	0.90 707	1.06 699	0.79 693

RYNet	0.72 593	0.35 564	0.64 525	0.53 611	0.67 676	1.31 654	0.67 625	1.20 603	1.18 623	1.05 612	0.87 438	1.27 623	0.93 627	0.93 586	1.27 659	0.22 523	0.16 486	0.26 574	0.23 561	0.40 635	0.39 644

DSFCA	0.55 527	0.25 466	0.62 510	0.40 356	0.36 571	0.74 532	0.52 573	1.04 530	0.82 462	1.06 616	0.84 417	0.89 530	0.63 502	0.99 596	0.58 525	0.25 564	0.21 574	0.21 488	0.21 526	0.21 489	0.19 468

PDISCO_ROB	0.91 631	0.48 620	1.06 628	0.99 688	0.97 693	1.67 679	0.63 613	1.64 687	1.59 676	1.06 616	1.18 578	1.31 629	0.79 588	1.55 665	0.97 627	0.49 674	0.22 582	0.45 660	0.40 660	0.45 651	0.37 635

SGM-Forest	0.62 566	0.32 545	0.39 281	0.43 461	0.30 499	1.02 609	0.55 587	1.09 551	1.05 589	1.06 616	1.18 578	1.10 598	0.67 530	0.88 562	0.62 539	0.31 613	0.33 662	0.33 628	0.30 624	0.30 587	0.28 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 538	0.24 440	0.66 537	0.56 629	0.36 571	0.44 349	0.25 159	0.82 436	0.84 472	1.07 619	1.25 594	0.91 537	0.60 483	0.66 434	0.58 525	0.35 644	0.26 618	0.36 637	0.33 643	0.30 587	0.42 652

anonymity	0.97 638	0.89 683	1.05 627	0.92 686	1.03 699	0.97 600	0.81 660	1.29 637	0.91 523	1.07 619	0.98 493	1.00 564	0.95 631	1.02 605	0.92 620	0.96 698	0.95 720	0.90 694	0.91 710	0.92 691	0.94 699

PSM-AAD	0.48 455	0.20 294	0.37 246	0.43 461	0.23 273	0.56 428	0.50 554	0.65 313	0.70 376	1.07 619	1.12 551	0.58 364	0.92 622	0.61 380	0.32 303	0.15 266	0.11 234	0.25 555	0.26 601	0.18 407	0.43 658

RGC	0.79 608	0.59 650	0.71 561	0.65 661	0.65 674	0.92 591	0.58 598	1.29 637	1.05 589	1.07 619	1.45 635	1.47 655	1.03 642	1.21 637	0.88 605	0.32 625	0.30 641	0.48 669	0.40 660	0.37 628	0.37 635

otaku	1.04 647	0.93 685	0.88 606	1.33 702	1.05 701	1.66 677	0.70 640	1.40 661	1.18 623	1.08 623	1.32 609	1.33 637	0.91 617	1.23 640	0.76 575	0.72 691	0.46 691	1.24 700	0.50 685	1.40 702	0.75 689

SST-Stereo	0.40 366	0.19 242	0.45 367	0.42 440	0.25 342	0.25 82	0.21 77	0.66 324	0.47 266	1.08 623	0.79 389	0.72 455	0.43 373	0.77 513	0.35 352	0.16 326	0.11 234	0.20 446	0.16 357	0.19 443	0.15 335

FTStereo	0.56 538	0.20 294	0.37 246	0.41 394	0.25 342	0.40 308	0.79 658	0.66 324	0.43 236	1.09 625	3.27 702	0.70 442	0.73 564	0.55 299	0.33 317	0.14 186	0.13 380	0.19 413	0.17 416	0.15 276	0.30 596

SuperB	1.04 647	0.37 576	4.81 714	0.43 461	0.31 521	0.99 605	0.46 527	1.02 523	2.09 692	1.09 625	1.09 544	0.75 474	0.81 593	1.06 610	1.76 678	0.19 451	0.15 453	0.17 312	0.15 319	2.82 728	0.26 563

DPSNet	0.99 640	0.42 605	1.88 688	0.53 611	0.41 606	1.59 673	1.26 699	2.21 702	1.43 660	1.10 627	1.11 547	1.46 652	1.95 699	1.34 654	1.26 657	0.34 640	0.25 610	0.25 555	0.21 526	0.46 654	0.37 635

StereoDRNet	0.64 569	0.33 553	0.68 546	0.51 588	0.43 618	1.03 612	0.53 578	1.47 668	0.99 560	1.10 627	0.87 438	1.07 588	0.71 557	0.82 533	0.88 605	0.23 541	0.19 550	0.25 555	0.23 561	0.27 570	0.19 468

DCVSM-stereo	0.49 474	0.27 501	0.53 473	0.39 312	0.29 480	0.51 385	0.26 182	0.75 406	0.75 410	1.11 629	0.75 357	1.05 581	0.72 561	0.60 371	0.47 481	0.20 477	0.19 550	0.24 542	0.20 503	0.25 552	0.30 596

ccnet	0.82 613	0.57 648	0.75 581	0.54 618	0.59 668	1.09 626	0.66 622	1.38 657	0.94 541	1.12 630	1.44 632	1.29 626	0.92 622	0.95 595	1.24 655	0.49 674	0.42 681	0.50 674	0.47 678	0.51 663	0.46 665

StereoDRNet-Refined	0.58 553	0.32 545	0.54 479	0.46 527	0.30 499	0.96 598	0.40 476	1.00 509	0.94 541	1.12 630	1.08 541	0.96 552	0.67 530	0.90 570	0.89 615	0.17 381	0.13 380	0.22 504	0.21 526	0.20 463	0.19 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 573	0.32 545	0.66 537	0.50 572	0.39 594	1.15 636	0.61 609	1.49 671	1.01 571	1.12 630	1.08 541	1.06 583	0.69 540	0.77 513	0.94 621	0.23 541	0.17 507	0.26 574	0.25 586	0.25 552	0.21 514

XQC	0.89 627	0.65 660	1.31 661	0.67 667	0.52 654	1.22 646	0.68 630	1.26 631	1.52 668	1.14 633	1.11 547	1.28 625	1.04 644	1.40 662	1.77 679	0.38 652	0.24 602	0.37 642	0.31 632	0.53 668	0.47 670

ADCP+	1.06 652	0.35 564	1.51 678	0.49 558	0.51 650	1.45 665	0.55 587	1.25 629	1.03 579	1.16 634	1.15 569	1.10 598	1.07 647	1.56 667	6.75 725	0.19 451	0.16 486	0.23 525	0.21 526	0.28 574	0.21 514

ADCRef	0.80 609	0.43 607	1.32 663	0.50 572	0.45 629	1.07 619	0.51 570	1.07 543	0.98 555	1.17 635	1.42 626	0.87 521	0.91 617	0.85 552	3.19 705	0.18 417	0.16 486	0.23 525	0.23 561	0.22 513	0.21 514

CBMV	0.64 569	0.35 564	0.41 306	0.42 440	0.25 342	1.01 607	0.77 654	1.13 568	1.09 606	1.17 635	1.22 585	1.04 577	0.75 571	0.88 562	0.63 543	0.28 595	0.30 641	0.34 630	0.30 624	0.26 559	0.26 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 573	0.38 586	0.90 611	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 637	1.29 603	1.12 602	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 584	0.31 650	0.25 555	0.25 586	0.24 543	0.23 541

YMNet_1	0.66 573	0.38 586	0.90 611	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 637	1.29 603	1.12 602	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 584	0.31 650	0.25 555	0.25 586	0.24 543	0.23 541

DStereoO	0.96 636	0.70 665	0.72 566	0.62 653	0.45 629	0.74 532	0.92 675	1.09 551	1.29 648	1.19 639	1.23 590	0.99 560	1.71 690	1.29 647	0.99 631	2.01 721	0.35 666	0.77 688	0.30 624	1.42 703	0.38 641

w-ln-seven-2	0.76 599	0.43 607	2.32 694	0.52 601	0.38 588	0.90 585	0.65 619	1.11 560	1.12 613	1.19 639	1.28 599	1.09 594	0.99 637	1.07 613	0.87 601	0.20 477	0.19 550	0.23 525	0.22 544	0.26 559	0.22 534

RAFT-RH_RVC	0.56 538	0.17 152	0.41 306	0.37 240	0.23 273	0.57 434	0.24 147	0.60 273	0.70 376	1.19 639	3.94 714	0.56 349	0.38 337	0.65 425	0.36 370	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.14 285	0.12 104	0.13 253

PASM	0.90 630	0.64 659	1.69 681	0.69 673	0.69 679	0.78 549	0.84 664	1.03 527	1.26 643	1.19 639	1.15 569	1.31 629	0.98 636	1.24 641	1.03 637	0.52 679	0.56 696	0.59 682	0.66 695	0.56 672	0.54 682

ETE_ROB	0.70 585	0.49 624	0.73 570	0.56 629	0.36 571	0.79 552	0.87 668	1.14 577	0.93 534	1.19 639	1.18 578	1.39 646	0.82 597	0.99 596	0.80 582	0.26 574	0.21 574	0.31 616	0.26 601	0.33 606	0.34 623

RainbowNet	1.35 677	1.49 707	1.19 647	1.88 712	1.45 705	1.48 666	1.07 687	1.61 685	1.55 672	1.20 644	1.59 647	1.54 662	1.13 651	1.34 654	0.97 627	1.36 713	0.70 701	1.82 707	0.79 702	1.71 707	1.07 708

DANet	0.71 589	0.45 616	0.91 613	0.59 641	0.40 599	0.81 563	0.40 476	0.97 499	0.84 472	1.20 644	1.22 585	1.33 637	0.88 614	1.16 627	1.24 655	0.27 584	0.23 592	0.31 616	0.25 586	0.35 617	0.32 610
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	1.14 662	1.06 696	4.32 713	0.49 558	0.42 612	1.51 668	1.11 689	1.48 669	1.40 659	1.22 646	1.26 596	1.58 666	1.43 674	1.76 680	1.70 674	0.32 625	0.31 650	0.26 574	0.30 624	0.41 641	0.41 651

ADCPNet	1.03 646	0.48 620	2.70 699	0.54 618	0.42 612	1.40 658	0.75 652	1.13 568	1.07 601	1.22 646	1.42 626	1.68 669	1.09 648	1.36 659	3.45 709	0.30 609	0.28 631	0.29 606	0.32 640	0.37 628	0.35 628

LALA_ROB	0.74 596	0.43 607	0.69 552	0.54 618	0.40 599	1.01 607	0.95 677	1.21 605	1.07 601	1.22 646	1.12 551	1.56 664	0.79 588	1.04 609	0.86 595	0.33 634	0.22 582	0.35 632	0.30 624	0.35 617	0.31 606

DStereoSA	1.73 692	0.63 658	1.57 680	0.80 682	0.79 682	1.26 651	1.30 700	1.34 647	1.43 660	1.24 649	7.52 732	0.92 542	7.68 728	1.65 678	2.29 698	0.41 659	0.29 636	0.63 683	0.60 692	1.04 697	1.18 715

NaN_ROB	0.69 583	0.44 612	0.69 552	0.51 588	0.33 550	0.97 600	1.06 685	1.22 613	1.19 625	1.24 649	0.96 478	1.08 590	0.78 586	1.20 633	0.67 554	0.24 554	0.30 641	0.23 525	0.24 577	0.23 530	0.25 557

Wz-Net-MNSev	0.76 599	0.40 599	1.34 665	0.50 572	0.40 599	1.44 664	0.83 661	1.15 581	1.16 619	1.25 651	1.20 583	1.13 608	0.81 593	1.16 627	1.00 635	0.22 523	0.19 550	0.24 542	0.23 561	0.28 574	0.26 563

edge stereo	0.76 599	0.38 586	0.74 575	0.52 601	0.43 618	0.80 558	0.53 578	1.28 636	1.06 595	1.28 652	1.38 621	1.81 672	1.11 650	1.08 616	0.85 594	0.33 634	0.32 656	0.41 654	0.28 616	0.32 599	0.36 630

ADCL	1.04 647	0.38 586	1.35 666	0.50 572	0.39 594	1.61 674	0.89 669	1.29 637	1.39 657	1.29 653	1.50 639	1.24 619	1.24 662	1.37 660	4.87 718	0.21 496	0.19 550	0.25 555	0.25 586	0.29 578	0.27 573

MADNet+	2.23 705	2.43 724	10.85 724	1.22 699	0.91 689	2.76 703	1.40 708	2.12 701	1.67 682	1.32 654	1.74 658	1.86 677	1.74 691	6.25 725	4.41 716	0.65 688	0.64 699	0.58 681	0.54 689	0.80 687	0.76 690

CSAN	0.83 619	0.49 624	0.77 591	0.60 647	0.41 606	1.14 634	1.06 685	1.19 598	1.46 665	1.32 654	1.43 629	1.37 644	1.19 659	1.27 646	0.86 595	0.39 654	0.31 650	0.36 637	0.37 650	0.35 617	0.34 623

FBW_ROB	0.88 625	0.50 628	0.85 599	0.55 626	0.40 599	1.17 640	0.78 656	1.50 672	1.37 654	1.33 656	1.27 597	1.48 656	1.00 640	2.57 707	0.98 630	0.25 564	0.32 656	0.45 660	0.30 624	0.34 612	0.28 580

XPNet_ROB	0.70 585	0.35 564	0.68 546	0.52 601	0.40 599	0.79 552	0.85 667	1.16 589	0.94 541	1.33 656	1.15 569	1.38 645	0.83 602	1.03 607	0.90 617	0.32 625	0.25 610	0.26 574	0.24 577	0.31 593	0.28 580

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 645	0.57 648	1.51 678	0.67 667	0.50 646	2.57 699	1.66 715	1.20 603	1.43 660	1.38 658	1.57 646	1.33 637	0.92 622	1.64 674	0.88 605	0.37 651	0.39 676	0.46 663	0.60 692	0.41 641	0.40 647

ACVNet_1	1.46 682	1.33 703	1.12 636	1.91 714	1.62 708	1.83 685	0.98 679	2.00 699	1.85 688	1.39 659	1.53 643	2.32 688	1.53 678	1.34 654	1.11 645	1.30 710	0.50 693	2.06 715	0.58 691	1.93 717	0.95 701

zh-sn7	1.09 658	0.75 669	3.23 704	0.57 635	0.42 612	1.11 628	0.89 669	1.19 598	1.27 644	1.41 660	1.98 671	1.25 620	1.47 676	1.99 691	2.62 700	0.26 574	0.26 618	0.26 574	0.27 608	0.35 617	0.30 596

psmorigin	0.82 613	0.51 632	2.09 690	0.49 558	0.41 606	0.85 578	0.50 554	1.04 530	0.88 498	1.45 661	1.43 629	1.50 658	1.06 645	1.22 639	0.97 627	0.31 613	0.32 656	0.27 588	0.27 608	0.33 606	0.42 652

w-ln-seven	0.96 636	0.48 620	2.41 697	0.54 618	0.50 646	1.41 660	0.70 640	1.67 689	1.81 686	1.49 662	1.50 639	1.26 621	0.87 610	1.15 625	1.80 683	0.23 541	0.21 574	0.25 555	0.25 586	0.31 593	0.26 563

AnyNet_C32	1.16 666	0.62 657	2.40 696	0.57 635	0.55 659	1.41 660	1.34 705	1.18 597	1.24 634	1.49 662	1.42 626	1.39 646	1.20 661	1.55 665	4.82 717	0.29 602	0.28 631	0.29 606	0.34 645	0.38 632	0.42 652

test_sample8	1.25 672	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.13 568	0.75 410	1.50 664	0.95 474	3.29 706	1.59 684	1.20 633	1.36 663	0.41 659	8.41 738	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

SAMSARA	1.07 654	0.65 660	1.19 647	1.06 695	0.90 687	1.76 683	1.76 719	1.46 667	1.44 663	1.51 665	1.16 574	2.00 681	1.14 652	1.48 663	1.31 661	0.39 654	0.44 688	0.35 632	0.38 653	0.49 660	0.49 676

RTSC	0.87 623	0.48 620	1.23 652	0.52 601	0.37 578	1.13 633	0.50 554	1.34 647	1.79 685	1.51 665	1.24 592	1.12 602	0.81 593	1.62 671	2.16 691	0.25 564	0.19 550	0.23 525	0.24 577	0.30 587	0.31 606

DStereoFS	1.87 695	0.85 681	1.03 625	0.75 681	0.62 671	2.04 691	0.65 619	1.74 693	1.55 672	1.52 667	1.90 666	2.36 690	12.92 734	3.85 718	1.74 676	0.44 664	0.31 650	0.82 692	0.46 671	0.84 688	1.10 709

WZ-Net	1.19 668	0.59 650	4.07 711	0.62 653	0.51 650	1.34 655	1.31 704	1.32 643	1.74 683	1.53 668	1.65 650	1.74 671	1.28 666	2.25 701	2.01 688	0.27 584	0.21 574	0.23 525	0.25 586	0.40 635	0.39 644

SHD	0.93 634	0.50 628	1.18 646	0.59 641	0.46 637	0.97 600	0.48 543	1.70 691	2.15 693	1.58 669	1.37 616	1.42 649	1.19 659	1.31 650	1.60 672	0.31 613	0.26 618	0.32 623	0.33 643	0.40 635	0.42 652

SANet	1.07 654	0.41 603	1.06 628	0.48 543	0.30 499	1.41 660	0.94 676	1.42 663	3.36 715	1.58 669	2.43 684	2.33 689	1.70 689	1.34 654	1.07 642	0.28 595	0.24 602	0.26 574	0.23 561	0.34 612	0.30 596

NVStereoNet_ROB	1.24 671	0.90 684	1.13 637	0.86 684	0.88 686	1.11 628	0.99 681	1.42 663	1.53 669	1.59 671	2.48 685	2.24 686	1.53 678	1.96 690	1.30 660	0.76 693	0.70 701	0.78 689	1.00 713	0.71 686	0.88 697
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	1.09 658	0.59 650	1.97 689	0.67 667	0.44 625	1.93 687	0.60 604	1.85 695	1.36 652	1.61 672	1.54 644	1.95 680	1.37 670	1.64 674	1.73 675	0.40 658	0.37 670	0.45 660	0.48 680	0.44 647	0.44 659

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 675	0.87 682	1.76 685	0.86 684	0.56 662	4.29 720	1.79 720	1.50 672	1.98 690	1.61 672	1.85 664	1.84 674	1.41 672	1.89 685	1.36 663	0.48 672	0.40 678	0.56 678	0.57 690	0.69 684	0.48 673

PWC_ROB	0.87 623	0.52 640	1.28 656	0.50 572	0.32 538	0.91 586	0.37 420	1.36 654	1.46 665	1.61 672	2.59 691	1.16 613	1.01 641	1.34 654	1.40 667	0.25 564	0.18 531	0.28 596	0.20 503	0.29 578	0.28 580

AnyNet_C01	1.56 685	1.05 694	7.45 718	0.64 656	0.54 657	1.99 688	1.38 707	1.43 665	1.36 652	1.63 675	1.92 667	1.84 674	1.33 669	2.40 703	4.03 712	0.33 634	0.32 656	0.32 623	0.34 645	0.44 647	0.45 663

IMH-64-1	1.86 693	1.62 712	1.16 640	2.20 717	1.89 717	2.33 696	1.30 700	2.89 708	2.29 698	1.66 676	2.80 696	2.49 692	1.61 685	2.10 694	1.78 681	1.60 714	0.74 704	2.43 719	1.02 714	2.12 718	1.17 713

IMH-64	1.86 693	1.62 712	1.16 640	2.20 717	1.89 717	2.33 696	1.30 700	2.89 708	2.29 698	1.66 676	2.80 696	2.49 692	1.61 685	2.10 694	1.78 681	1.60 714	0.74 704	2.43 719	1.02 714	2.12 718	1.17 713

pmcnn	1.23 670	0.29 527	0.96 617	0.40 356	0.23 273	0.95 595	0.69 635	1.16 589	1.28 646	1.67 678	2.33 679	11.15 734	0.86 607	0.93 586	0.88 605	0.15 266	0.12 306	0.12 55	0.10 88	0.15 276	0.15 335

MFMNet_re	1.14 662	0.97 691	1.19 647	0.99 688	0.95 691	1.25 650	1.22 696	1.39 658	1.55 672	1.69 679	1.67 654	1.21 616	1.53 678	1.12 623	0.99 631	0.87 697	0.75 708	0.79 690	0.75 699	0.90 689	0.94 699

zh-mn7	1.08 657	0.65 660	4.00 710	0.52 601	0.38 588	1.16 639	0.62 611	1.15 581	1.77 684	1.74 680	2.31 677	1.17 614	0.91 617	2.10 694	1.77 679	0.24 554	0.21 574	0.22 504	0.22 544	0.25 552	0.28 580

G-Net	0.95 635	0.46 618	1.04 626	0.64 656	0.48 642	2.12 694	0.64 617	1.01 519	0.87 494	1.75 681	2.82 698	1.30 628	1.64 688	1.06 610	0.96 626	0.36 648	0.29 636	0.35 632	0.25 586	0.45 651	0.42 652

FADE	5.17 725	2.05 720	13.14 729	1.03 692	0.99 696	2.09 692	0.91 673	3.91 722	3.00 710	1.76 682	1.60 648	2.73 695	6.73 727	5.95 724	3.95 711	11.57 745	1.70 729	23.09 755	15.86 747	0.62 680	0.65 686

ACVNet_2	1.65 690	1.27 701	1.41 673	1.75 708	1.62 708	2.22 695	1.20 693	2.30 703	2.62 704	1.78 683	2.56 688	3.03 699	1.61 685	1.54 664	1.12 649	1.06 703	0.58 698	1.82 707	0.70 698	1.82 711	0.96 702

IMH	2.04 702	1.62 712	1.20 650	2.20 717	1.89 717	2.91 712	1.30 700	3.11 711	3.03 711	1.81 684	3.35 706	3.03 699	1.90 696	2.48 704	1.80 683	1.66 717	0.77 710	2.45 721	1.04 717	2.15 720	1.19 717

DispFullNet	1.60 687	2.63 728	2.75 700	2.56 723	1.79 715	1.24 649	0.47 535	1.37 656	1.45 664	1.87 685	1.50 639	1.55 663	2.46 705	2.04 693	1.04 640	0.59 686	0.18 531	2.32 718	0.68 697	2.29 721	1.14 710

RTS	1.98 698	0.96 688	11.36 725	0.65 661	0.57 665	2.77 704	1.40 708	1.39 658	2.26 695	1.89 686	2.56 688	1.32 634	1.25 663	5.20 722	4.05 713	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 622	0.40 635	0.37 635

RTSA	1.98 698	0.96 688	11.36 725	0.65 661	0.57 665	2.77 704	1.40 708	1.39 658	2.26 695	1.89 686	2.56 688	1.32 634	1.25 663	5.20 722	4.05 713	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 622	0.40 635	0.37 635

LVE	2.12 704	1.44 705	1.36 670	1.99 715	1.78 714	2.75 702	1.79 720	2.82 707	3.95 721	1.90 688	4.33 719	3.52 710	1.81 692	2.24 700	1.74 676	1.74 718	0.87 713	2.06 715	1.13 719	1.91 716	1.35 720

ADCS	1.51 684	0.61 654	3.42 705	0.59 641	0.51 650	1.27 652	1.08 688	1.59 682	1.81 686	1.91 689	1.66 652	1.51 661	1.42 673	1.94 689	8.60 727	0.33 634	0.32 656	0.33 628	0.36 649	0.44 647	0.42 652

WAO-6	2.04 702	1.50 708	1.16 640	1.70 706	1.67 712	2.69 700	1.44 711	3.06 710	3.63 719	1.98 690	3.27 702	3.54 711	2.07 702	2.36 702	2.22 694	1.31 712	0.91 715	2.04 714	1.22 723	1.73 708	1.27 718

LSM	4.74 724	0.77 673	10.16 722	0.70 674	56.56 756	1.02 609	1.00 683	1.24 625	1.62 680	2.04 691	2.34 680	1.33 637	1.17 656	1.38 661	1.09 644	0.33 634	0.49 692	0.39 647	0.46 671	0.51 663	10.09 738

Dean	1.98 698	1.36 704	1.36 670	2.12 716	1.81 716	2.74 701	1.36 706	3.37 717	3.80 720	2.08 692	3.32 704	3.21 704	1.82 693	1.71 679	1.67 673	1.27 707	0.77 710	1.99 709	0.90 707	1.86 712	1.03 707

SPS-STEREO	1.25 672	0.93 685	1.06 628	1.04 693	1.03 699	1.41 660	0.91 673	1.51 675	1.19 625	2.09 693	1.83 662	1.94 679	1.39 671	1.62 671	1.39 666	0.97 700	0.94 719	0.90 694	0.89 706	0.96 694	0.96 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 708	1.26 700	7.04 717	1.16 697	1.48 706	8.00 728	6.02 733	2.60 706	1.92 689	2.12 694	2.64 692	3.34 707	3.05 716	6.49 726	3.39 707	0.78 694	0.76 709	0.75 686	0.76 700	0.97 696	1.18 715

ADCMid	1.14 662	0.52 640	2.23 693	0.53 611	0.43 618	1.07 619	0.75 652	1.23 618	1.05 589	2.15 695	1.44 632	1.50 658	1.43 674	1.56 667	5.01 719	0.26 574	0.24 602	0.29 606	0.31 632	0.37 628	0.33 615

PVD	1.28 674	0.67 663	1.28 656	0.74 678	0.62 671	1.50 667	0.84 664	1.99 698	2.96 709	2.18 696	2.36 682	1.85 676	1.95 699	1.92 687	1.94 686	0.39 654	0.36 669	0.49 672	0.37 650	0.51 663	0.64 685

MonStereo1	1.98 698	1.48 706	1.43 675	1.81 711	1.69 713	2.88 709	0.78 656	2.47 705	3.47 716	2.20 697	4.36 720	3.39 708	2.50 707	2.18 698	1.58 671	1.19 705	0.54 694	1.65 704	0.87 705	1.78 709	1.29 719

WAO-7	1.90 696	1.20 698	1.35 666	1.27 700	1.06 702	2.84 706	1.56 714	3.23 713	3.06 713	2.23 698	3.33 705	3.17 703	2.28 704	3.12 709	2.21 692	1.02 702	0.91 715	1.06 698	1.03 716	1.04 697	0.97 705

SGM_RVC	0.97 638	0.28 515	0.41 306	0.39 312	0.22 218	1.55 670	0.73 650	1.51 675	1.25 640	2.25 699	1.92 667	2.58 694	1.56 682	2.02 692	1.19 653	0.27 584	0.27 627	0.27 588	0.25 586	0.25 552	0.25 557
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 712	1.86 716	1.42 674	2.58 724	2.28 722	6.87 725	1.68 716	4.70 727	12.03 730	2.31 700	5.59 729	8.25 729	2.55 709	3.97 719	2.73 701	1.81 719	0.74 704	2.57 723	1.07 718	2.35 722	1.44 721

AANet	1.13 661	1.01 693	2.99 702	0.44 481	0.37 578	0.91 586	0.54 582	1.27 633	2.31 700	2.35 701	2.37 683	2.22 684	1.53 678	1.18 630	1.43 668	0.32 625	0.23 592	0.28 596	0.25 586	0.35 617	0.33 615

PWCK	1.92 697	1.66 715	3.12 703	1.65 705	0.91 689	2.84 706	2.26 726	2.10 700	2.41 703	2.36 702	2.31 677	2.22 684	1.82 693	3.43 712	2.03 689	1.61 716	0.71 703	1.51 702	0.82 704	1.69 706	0.91 698

aanetorigin	0.83 619	0.56 646	1.87 687	0.49 558	0.38 588	0.56 428	0.66 622	0.70 369	1.00 567	2.42 703	2.02 673	1.31 629	1.18 657	0.93 586	1.13 650	0.20 477	0.18 531	0.20 446	0.19 476	0.27 570	0.30 596

MSMD_ROB	1.21 669	0.49 624	0.62 510	0.59 641	0.50 646	1.62 676	0.67 625	1.23 618	1.24 634	2.45 704	3.77 709	3.09 702	2.98 715	1.32 651	0.81 585	0.45 666	0.41 679	0.49 672	0.51 687	0.47 657	0.44 659

KSHMR	2.57 706	1.93 718	1.69 681	2.63 725	2.42 724	2.86 708	2.07 723	3.27 715	6.50 725	2.49 705	3.36 707	3.41 709	1.92 697	2.49 705	1.94 686	2.13 724	1.40 727	2.79 729	1.50 727	2.73 726	1.77 723

SGM+DAISY	1.35 677	0.94 687	1.25 654	0.96 687	1.00 697	1.52 669	1.02 684	1.34 647	1.21 629	2.64 706	2.65 693	2.44 691	1.56 682	1.64 674	1.26 657	0.97 700	0.95 720	0.90 694	0.90 707	0.94 692	0.96 702

tt	6.20 727	0.20 294	5.89 715	3.55 731	2.07 720	11.26 731	19.21 738	11.74 735	5.46 723	2.69 707	2.04 675	4.87 719	6.25 726	3.70 716	7.09 726	8.32 738	11.17 748	4.93 735	5.41 739	5.74 735	2.37 729

ktn	2.98 711	2.25 722	1.73 684	2.84 726	2.53 727	3.76 719	2.15 724	3.70 719	5.47 724	2.75 708	5.17 728	5.94 723	2.48 706	3.23 710	2.46 699	2.34 728	1.44 728	2.78 728	2.03 730	2.45 724	2.01 727

notaker	2.76 707	2.29 723	1.80 686	2.96 727	2.58 728	2.90 711	1.75 718	3.24 714	3.05 712	2.78 709	4.24 718	6.15 725	2.51 708	3.34 711	2.75 702	2.31 726	1.18 723	3.00 730	1.65 728	2.84 729	1.97 725

MDST_ROB	0.91 631	0.27 501	0.85 599	0.63 655	0.41 606	2.53 698	0.71 646	1.60 683	1.13 614	2.83 710	1.73 656	0.97 554	0.69 540	1.61 670	0.73 570	0.25 564	0.22 582	0.32 623	0.28 616	0.25 552	0.24 550

WAO-8	2.92 709	1.55 710	1.35 666	1.79 709	1.63 710	5.23 722	1.22 696	4.58 725	12.56 733	2.84 711	4.07 717	4.83 716	2.72 712	3.49 713	2.25 695	1.27 707	0.91 715	1.99 709	1.15 721	1.86 712	1.15 711

Venus	2.92 709	1.55 710	1.35 666	1.79 709	1.63 710	5.23 722	1.22 696	4.58 725	12.56 733	2.84 711	4.06 716	4.83 716	2.72 712	3.49 713	2.25 695	1.27 707	0.91 715	1.99 709	1.15 721	1.86 712	1.15 711

WCMA_ROB	1.14 662	0.36 569	0.76 586	0.49 558	0.44 625	1.23 648	0.67 625	1.11 560	1.23 632	2.84 711	3.95 715	3.28 705	1.83 695	1.25 642	0.99 631	0.44 664	0.34 664	0.34 630	0.37 650	0.41 641	0.40 647

TorneroNet	4.53 723	1.89 717	1.48 677	2.55 722	2.27 721	13.78 735	1.69 717	4.84 729	23.73 751	2.89 714	7.70 733	7.06 728	2.69 711	4.26 721	3.42 708	1.84 720	0.77 710	2.68 725	1.13 719	2.42 723	1.47 722

UNDER WATER	3.46 713	2.07 721	3.64 708	3.09 728	2.48 725	3.75 718	2.42 728	3.31 716	13.77 735	2.90 715	2.95 699	5.84 721	3.69 721	3.69 715	3.48 710	2.07 723	1.11 722	2.70 727	1.40 725	2.84 729	1.98 726

UNDER WATER-64	3.53 714	2.01 719	3.94 709	3.22 730	2.49 726	5.41 724	2.60 729	3.43 718	12.41 732	3.03 716	2.68 694	6.07 724	4.04 722	3.79 717	3.33 706	2.02 722	1.24 725	2.63 724	1.46 726	2.78 727	2.08 728

EDNetEfficientorigin	9.93 731	1.15 697	175.16 764	0.48 543	0.36 571	1.04 616	0.68 630	1.24 625	2.69 706	3.17 717	2.50 686	2.30 687	2.07 702	1.76 680	2.21 692	0.20 477	0.18 531	0.24 542	0.19 476	0.51 663	0.50 678

FCDSN-DC	1.39 680	0.56 646	0.65 531	0.74 678	0.59 668	1.38 657	0.63 613	1.35 651	1.39 657	3.26 718	4.50 721	4.61 713	2.63 710	1.58 669	1.03 637	0.46 668	0.42 681	0.48 669	0.47 678	0.50 662	0.50 678
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 687	0.61 654	1.01 624	0.70 674	0.56 662	2.00 689	1.89 722	1.96 697	2.65 705	3.33 719	3.26 701	3.03 699	3.41 720	2.49 705	2.09 690	0.52 679	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 670	0.52 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 682	0.80 675	6.12 716	0.47 535	0.39 594	0.69 512	0.83 661	0.90 470	2.77 708	3.50 720	1.96 670	1.66 668	2.03 701	1.26 643	4.18 715	0.21 496	0.18 531	0.21 488	0.20 503	0.41 641	0.39 644

ELAS	1.63 689	0.61 654	0.95 615	0.68 671	0.55 659	3.01 713	1.55 713	2.39 704	2.33 701	3.64 721	3.89 713	2.75 696	2.90 714	2.15 697	2.27 697	0.52 679	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 670	0.52 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 726	5.84 731	12.81 728	2.36 720	2.83 729	12.23 733	10.50 736	4.46 724	3.60 717	3.86 722	3.83 711	4.85 718	4.18 723	6.78 728	11.96 731	2.17 725	2.96 734	2.18 717	1.97 729	3.38 732	2.68 731

MADNet++	4.03 718	2.70 729	3.44 707	3.72 732	3.44 731	4.44 721	3.52 731	3.95 723	3.61 718	4.46 723	4.98 725	4.10 712	4.58 724	7.00 729	5.89 721	3.74 730	3.67 735	3.27 732	2.71 733	3.70 733	3.66 733

MeshStereo	1.34 675	0.43 607	0.54 479	0.44 481	0.34 559	1.66 677	0.60 604	1.94 696	1.37 654	4.47 724	3.25 700	4.71 715	1.94 698	1.92 687	1.17 651	0.35 644	0.35 666	0.37 642	0.31 632	0.32 599	0.32 610
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	8.97 730	10.42 735	8.74 720	19.56 739	17.61 738	12.53 734	9.01 735	13.59 737	2.18 694	4.64 725	5.11 727	14.63 736	11.09 733	7.19 730	9.73 728	5.56 737	0.89 714	3.77 733	3.11 734	10.34 739	9.80 737

FC-DCNN	1.59 686	0.51 632	0.66 537	0.61 649	0.49 644	1.56 671	0.70 640	1.66 688	1.53 669	4.64 725	4.62 722	5.85 722	3.34 719	1.84 684	1.11 645	0.46 668	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.48 658	0.46 665

DPSimNet_ROB	3.58 716	2.45 725	8.57 719	2.53 721	2.37 723	2.88 709	3.77 732	3.14 712	3.23 714	4.71 727	3.86 712	4.68 714	4.87 725	4.07 720	5.62 720	2.33 727	2.33 731	2.47 722	2.52 731	2.51 725	2.64 730

FC-DCNN v2	1.65 690	0.51 632	0.65 531	0.61 649	0.49 644	1.61 674	0.70 640	1.75 694	1.56 675	4.74 728	4.91 724	6.46 726	3.31 717	1.91 686	1.11 645	0.46 668	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.48 658	0.46 665

light-stereo	3.53 714	1.05 694	10.69 723	9.45 737	6.82 732	2.10 693	0.64 617	3.71 720	2.70 707	4.77 729	4.98 725	6.83 727	1.32 667	6.71 727	1.35 662	1.20 706	1.29 726	0.66 684	0.77 701	1.79 710	1.85 724

DGTPSM_ROB	12.07 733	8.00 732	20.99 734	8.93 735	16.78 736	10.67 729	30.87 743	9.01 732	15.16 737	6.50 730	15.41 746	9.04 731	14.85 736	9.25 732	21.67 741	4.57 733	8.57 740	5.08 736	9.28 740	5.90 736	10.95 739

DPSMNet_ROB	12.08 734	8.00 732	21.00 735	8.97 736	16.79 737	10.67 729	30.89 744	9.02 733	15.17 738	6.51 731	15.41 746	9.04 731	14.85 736	9.27 733	21.67 741	4.58 734	8.57 740	5.09 738	9.29 743	5.90 736	10.95 739

MANE	4.13 720	0.51 632	0.64 525	0.66 664	0.56 662	6.89 726	0.99 681	7.55 730	12.04 731	6.68 732	8.57 734	10.69 733	9.45 730	7.59 731	6.39 723	0.49 674	0.43 686	0.48 669	0.98 711	0.49 660	0.48 673

ASD4	9.96 732	8.86 734	17.78 731	7.17 733	9.80 733	16.08 736	28.92 742	9.77 734	8.20 728	7.02 733	7.08 731	8.47 730	9.57 731	11.17 735	20.26 738	4.12 731	4.14 736	5.57 739	4.74 736	5.53 734	4.90 735

SGM-ForestM	4.04 719	0.32 545	0.46 384	0.43 461	0.27 425	7.50 727	1.45 712	3.84 721	4.24 722	8.19 734	6.76 730	19.00 744	9.08 729	10.74 734	6.62 724	0.31 613	0.33 662	0.32 623	0.32 640	0.29 578	0.29 587

USTest	12.99 735	14.18 736	20.00 733	16.24 738	14.97 735	20.80 738	31.95 745	16.20 740	10.91 729	8.79 735	9.48 735	13.94 735	10.50 732	16.11 737	21.44 740	3.17 729	4.82 737	5.08 736	5.36 738	8.81 738	7.13 736

coex-ft	6.43 728	1.51 709	87.33 763	0.49 558	0.38 588	1.34 655	1.21 695	1.16 589	8.09 727	12.12 736	2.79 695	2.77 697	3.31 717	1.16 627	3.15 704	0.24 554	0.23 592	0.27 588	0.24 577	0.45 651	0.37 635

iinet-test	16.76 738	17.57 737	22.97 737	19.69 740	18.39 739	24.48 740	34.18 746	20.02 741	15.35 739	12.55 737	12.85 736	18.13 742	15.39 739	19.59 738	24.25 743	8.86 740	8.72 742	8.95 742	9.28 740	12.74 740	11.26 742

IINet	16.76 738	17.57 737	22.97 737	19.69 740	18.39 739	24.48 740	34.18 746	20.02 741	15.35 739	12.55 737	12.85 736	18.13 742	15.39 739	19.59 738	24.25 743	8.86 740	8.72 742	8.95 742	9.28 740	12.74 740	11.26 742

Anonymous_1	33.25 747	18.26 739	23.92 739	20.54 742	21.28 744	25.59 742	35.94 748	22.01 750	15.57 741	13.33 739	13.49 742	18.08 741	15.29 738	20.36 740	24.60 745	16.28 750	8.84 744	66.59 760	118.00 762	155.73 765	11.23 741

DPSM_ROB	17.78 740	18.63 740	24.31 743	20.90 743	19.47 741	25.97 743	36.21 749	21.23 748	16.24 742	13.38 740	14.06 743	19.18 745	16.30 741	20.78 741	25.67 746	9.38 742	9.23 745	9.49 744	9.82 744	13.51 743	11.91 744

DPSM	17.78 740	18.63 740	24.31 743	20.90 743	19.47 741	25.97 743	36.21 749	21.23 748	16.24 742	13.38 740	14.06 743	19.18 745	16.30 741	20.78 741	25.67 746	9.38 742	9.23 745	9.49 744	9.82 744	13.51 743	11.91 744

HanzoNet	6.76 729	2.45 725	4.22 712	3.19 729	2.94 730	3.62 717	2.28 727	4.79 728	7.20 726	14.00 742	13.19 741	17.49 740	22.30 748	13.25 736	6.19 722	4.20 732	1.93 730	3.10 731	2.56 732	3.35 731	2.88 732

xxxxx1	36.64 755	19.51 743	24.21 740	61.66 758	64.63 759	27.28 746	40.10 752	20.25 743	18.63 746	14.07 743	12.97 738	17.26 737	17.36 743	21.70 744	27.93 749	13.18 747	18.50 751	111.26 763	133.37 763	29.24 754	39.73 757

tt_ll	36.64 755	19.51 743	24.21 740	61.66 758	64.63 759	27.28 746	40.10 752	20.25 743	18.63 746	14.07 743	12.97 738	17.26 737	17.36 743	21.70 744	27.93 749	13.18 747	18.50 751	111.26 763	133.37 763	29.24 754	39.73 757

ff	36.64 755	19.51 743	24.21 740	61.66 758	64.63 759	27.28 746	40.10 752	20.25 743	18.63 746	14.07 743	12.97 738	17.26 737	17.36 743	21.70 744	27.93 749	13.18 747	18.50 751	111.26 763	133.37 763	29.24 754	39.73 757

real-time stereo	18.86 742	19.13 742	25.10 745	21.98 745	20.64 743	27.70 749	37.36 751	24.94 751	16.89 744	14.12 746	14.79 745	21.16 747	18.29 746	21.71 747	26.43 748	10.17 744	9.37 747	10.44 746	10.39 746	14.04 745	12.58 747

LE_ROB	4.42 722	0.24 440	2.75 700	0.42 440	0.23 273	1.57 672	0.90 672	1.71 692	17.88 745	16.56 747	4.88 723	5.17 720	18.85 747	1.63 673	14.62 734	0.17 381	0.14 420	0.16 264	0.16 357	0.19 443	0.17 413

Selective-IGEV-i1pa	15.35 737	22.27 746	18.31 732	1.71 707	0.87 685	28.61 751	12.26 737	25.48 752	20.48 749	19.78 748	22.75 748	28.20 750	22.64 749	29.07 750	17.31 736	12.88 746	2.88 732	6.84 740	0.99 712	1.67 705	12.03 746

LRCNet_RVC	21.24 745	31.15 748	21.41 736	28.98 747	23.82 745	3.13 714	0.60 604	20.96 747	1.59 676	25.58 749	28.15 754	21.99 748	14.79 735	21.94 748	16.41 735	28.89 759	14.87 749	33.53 756	31.28 756	29.51 757	26.16 755

fast-reg	35.48 748	37.51 757	48.70 756	42.44 756	40.46 755	52.73 760	73.11 758	42.56 755	32.38 753	26.19 750	27.27 749	36.81 753	30.62 753	41.02 755	51.32 755	18.30 751	18.53 754	19.10 747	19.67 749	27.14 746	23.66 748

Hybrid-DGEV	35.78 752	37.50 756	48.96 760	42.25 754	39.20 749	52.33 758	73.10 757	42.63 760	32.52 754	26.62 751	28.31 757	38.50 754	32.87 757	41.67 757	51.55 756	18.77 756	18.56 755	19.18 753	19.83 754	27.20 748	23.97 750

RAFT-FEzeroshot	35.73 749	37.45 753	48.67 754	42.23 752	39.22 751	52.25 754	73.13 760	42.62 758	32.59 755	26.71 752	27.70 750	38.57 755	32.57 754	41.68 759	51.67 760	18.75 753	18.58 757	19.15 749	19.78 751	27.21 750	23.98 751

RAFT-FE	35.73 749	37.45 753	48.67 754	42.23 752	39.22 751	52.25 754	73.13 760	42.62 758	32.59 755	26.71 752	27.70 750	38.57 755	32.57 754	41.68 759	51.67 760	18.75 753	18.58 757	19.15 749	19.78 751	27.21 750	23.98 751

FlowAnything	35.81 753	37.53 758	48.80 758	42.20 750	39.22 751	52.25 754	73.16 762	42.56 755	32.89 760	26.76 754	28.30 755	38.69 759	33.09 759	41.63 756	51.62 758	18.76 755	18.59 760	19.21 754	19.92 755	27.16 747	23.91 749

CasAABBNet	35.74 751	37.43 752	48.72 757	42.22 751	39.20 749	52.24 753	73.12 759	42.61 757	32.62 758	26.78 755	27.95 752	38.58 757	32.60 756	41.67 757	51.65 759	18.74 752	18.57 756	19.15 749	19.77 750	27.20 748	23.98 751

Selective-RAFT-Error	35.84 754	37.49 755	48.83 759	42.26 755	39.24 754	52.30 757	73.09 756	42.66 761	32.61 757	26.80 756	28.30 755	38.84 760	33.51 760	41.68 759	51.59 757	18.82 757	18.58 757	19.17 752	19.80 753	27.28 752	24.05 754

LSM0	38.95 760	37.60 759	48.58 753	43.57 757	91.06 762	52.57 759	72.57 755	43.17 762	32.63 759	26.97 757	27.97 753	38.65 758	32.94 758	41.86 762	51.78 762	18.89 758	18.41 750	19.13 748	19.63 748	27.29 753	33.77 756

BEATNet-Init1	15.13 736	0.82 679	50.86 761	0.72 677	0.53 655	38.10 752	7.03 734	11.83 736	14.25 736	29.78 758	30.17 758	48.21 761	22.64 749	26.78 749	18.11 737	0.42 663	0.38 672	0.47 664	0.46 671	0.51 663	0.48 673

HaxPig	31.96 746	37.24 751	34.27 746	24.37 746	24.88 746	18.26 737	19.86 739	20.64 746	28.52 752	35.97 759	38.75 759	25.57 749	28.72 752	33.88 751	34.39 752	35.94 760	38.87 761	37.80 757	40.48 759	39.68 758	41.15 760

RSGM-EC	74.81 762	63.03 762	41.60 751	97.74 761	92.11 763	74.93 761	114.81 763	53.77 763	38.96 763	39.88 760	48.98 762	90.73 763	64.81 763	139.63 763	128.53 764	93.27 763	53.96 764	95.12 761	38.31 757	81.45 763	44.63 763

acva	74.81 762	63.03 762	41.60 751	97.74 761	92.11 763	74.93 761	114.81 763	53.77 763	38.96 763	39.88 760	48.98 762	90.73 763	64.81 763	139.63 763	128.53 764	93.27 763	53.96 764	95.12 761	38.31 757	81.45 763	44.63 763

AVERAGE_ROB	37.58 759	40.13 760	40.15 749	34.81 749	33.82 748	28.55 750	25.10 741	32.02 754	34.06 762	41.28 762	40.66 760	34.46 752	34.81 762	39.18 753	37.57 754	42.78 761	43.44 762	43.82 758	43.03 760	40.47 759	41.51 761

MEDIAN_ROB	37.38 758	40.85 761	40.60 750	32.31 748	31.85 747	27.20 745	24.55 740	29.10 753	33.19 761	42.09 763	41.76 761	33.35 751	34.39 761	39.78 754	37.07 753	43.64 762	44.10 763	44.12 759	43.40 761	41.51 760	42.76 762

Selective-IGEV-i16pa	78.59 764	120.99 764	16.46 730	1.04 693	0.66 675	181.07 765	2.17 725	153.90 766	139.75 766	56.45 764	153.05 764	107.32 765	157.92 766	200.46 766	96.57 763	94.09 765	1.23 724	2.69 726	0.31 632	0.96 694	84.68 765

PML	40.80 761	29.24 747	11.87 727	7.20 734	14.47 734	92.13 763	213.69 766	7.63 731	23.35 750	74.72 765	190.14 766	50.17 762	26.15 751	21.39 743	12.70 732	8.76 739	2.92 733	8.45 741	3.25 735	13.26 742	4.42 734

test_example2	176.61 765	205.14 765	198.86 765	188.60 765	190.98 765	152.67 764	170.61 765	94.86 765	123.55 765	178.88 766	179.48 765	158.94 766	141.34 765	192.61 765	198.96 766	203.76 766	236.37 766	164.13 766	173.55 766	218.58 766	160.41 766

ccccc	429.48 766	429.19 766	527.00 766	507.10 766	501.20 766	356.95 766	342.70 767	380.82 767	297.90 767	334.51 767	389.17 767	372.86 767	449.39 767	499.17 767	553.56 767	561.44 767	431.22 767	334.28 767	290.86 767	540.88 767	489.46 767

Low-res two-view benchmark