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

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.20 86	0.20 10	0.19 19	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

StereoAnything_RVC	0.21 23	0.68 549	0.39 187	0.28 5	0.15 2	0.23 27	0.18 12	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 63	0.30 15	0.18 1	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.08 1	0.16 240	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 25	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

BridgeDepth	0.21 23	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.14 1	0.40 223	0.27 132	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 76	0.29 155	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
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 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.19 59	0.20 10	0.18 12	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 23	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.34 74	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.16 12	0.23 27	0.20 30	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 32	0.26 2	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 7	0.14 14	0.23 1	0.27 2	0.15 2	0.18 5	0.21 50	0.32 18	0.28 42	0.20 9	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.31 19	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

HiDET	0.20 13	0.13 2	0.26 22	0.30 11	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.36 38	0.26 34	0.20 9	0.23 27	0.27 69	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

MonStereo	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

111111	0.21 23	0.14 14	0.27 31	0.37 148	0.22 132	0.21 16	0.19 19	0.43 89	0.27 36	0.20 9	0.20 13	0.29 78	0.14 1	0.41 93	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 130

GREAT-IGEV	0.22 37	0.15 36	0.31 76	0.29 7	0.22 132	0.21 16	0.26 115	0.33 29	0.31 62	0.20 9	0.30 74	0.22 36	0.22 63	0.47 148	0.22 35	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.10 37

MonSter	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.14 14	0.24 7	0.26 1	0.15 2	0.35 180	0.17 3	0.40 64	0.22 15	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.24 85	0.33 38	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 19	0.31 14	0.24 25	0.21 16	0.20 13	0.29 78	0.19 32	0.29 9	0.21 21	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 23	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 19	0.38 50	0.43 160	0.21 16	0.21 16	0.27 69	0.17 14	0.36 54	0.23 62	0.12 40	0.11 161	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

AdaDepth	0.22 37	0.17 87	0.32 89	0.37 148	0.18 39	0.34 170	0.22 61	0.33 29	0.23 20	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.20 42	0.56 215	0.21 21	0.10 13	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 130

S2M2_XL	0.19 7	0.18 115	0.27 31	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 16	0.26 45	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 280	0.16 389	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.12 130
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 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 49	0.34 74	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 42	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

IGEV-Stereo+	0.23 51	0.14 14	0.26 22	0.32 44	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 52	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 63	0.40 84	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.15 196	0.86 580

CSFM-Stereo	0.20 13	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 30	0.39 55	0.22 15	0.22 25	0.21 16	0.26 60	0.20 42	0.30 15	0.20 13	0.13 75	0.12 219	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 13	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.41 71	0.34 86	0.22 25	0.21 16	0.19 19	0.18 23	0.28 7	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

IGEV	0.20 13	0.12 1	0.23 1	0.31 24	0.20 86	0.23 27	0.19 19	0.40 64	0.29 52	0.22 25	0.34 96	0.20 25	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 23	0.15 36	0.27 31	0.37 148	0.19 59	0.22 19	0.18 12	0.42 76	0.35 100	0.22 25	0.28 62	0.24 53	0.18 23	0.27 5	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

VIP-Stereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.32 44	0.21 111	0.64 384	0.19 19	0.31 14	0.37 124	0.23 29	0.30 74	0.27 69	0.19 32	0.47 148	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.19 7	0.17 3	0.42 76	0.24 25	0.23 29	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 126	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

Replicate-Monster	0.26 81	0.15 36	1.07 520	0.30 11	0.17 23	0.38 211	0.19 19	0.43 89	0.39 141	0.23 29	0.21 16	0.23 46	0.21 51	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 218

castereo++	0.26 81	0.16 55	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.75 429	0.20 30	0.37 41	0.47 185	0.23 29	0.23 27	0.35 120	0.28 141	0.39 77	0.19 5	0.14 117	0.09 26	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.20 86	0.61 360	0.21 50	0.30 11	0.31 62	0.23 29	0.19 11	0.18 13	0.18 23	0.41 93	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 82

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.31 24	0.16 12	0.16 3	0.20 30	0.29 9	0.20 11	0.23 29	0.20 13	0.22 36	0.14 1	0.52 184	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

RAStereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.40 250	0.21 111	0.23 27	0.26 115	0.42 76	0.45 176	0.23 29	0.34 96	0.30 84	0.19 32	0.34 44	0.25 97	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

MLG-Stereo_test3	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.38 211	0.18 12	0.30 11	0.19 8	0.24 36	0.15 3	0.26 60	0.17 14	0.32 25	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

SGD-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.27 31	0.31 24	0.15 2	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.29 52	0.24 36	0.29 72	0.21 35	0.27 126	0.36 54	0.25 97	0.16 235	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.10 37

SCV	0.26 81	0.19 154	0.33 106	0.35 111	0.21 111	0.27 73	0.34 251	0.56 149	0.28 42	0.24 36	0.28 62	0.37 133	0.23 75	0.49 163	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.15 196	0.11 82

GIP-stereo	0.24 60	0.18 115	0.30 62	0.37 148	0.24 203	0.26 59	0.20 30	0.46 102	0.36 108	0.24 36	0.39 118	0.35 120	0.20 42	0.31 19	0.21 21	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

CroCo-Stereo Lap2	0.28 105	0.24 325	0.39 187	0.50 455	0.29 365	0.20 10	0.31 205	0.49 112	0.38 131	0.24 36	0.27 52	0.46 201	0.31 182	0.39 77	0.30 196	0.14 117	0.15 355	0.16 175	0.13 166	0.16 240	0.15 245

Wavelet-MonSter	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.18 39	0.17 4	0.21 50	0.32 18	0.23 20	0.25 41	0.34 96	0.22 36	0.24 85	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_L	0.26 81	0.22 267	0.33 106	0.31 24	0.25 238	0.24 39	0.13 1	0.35 34	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 127	0.22 412	0.19 440	0.17 216	0.19 369	0.21 376	0.18 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 60	0.16 55	0.33 106	0.32 44	0.18 39	0.25 53	0.40 368	0.42 76	0.34 86	0.25 41	0.23 27	0.32 95	0.28 141	0.34 44	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

AIO_test	0.23 51	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.30 116	0.39 357	0.38 50	0.25 32	0.25 41	0.28 62	0.32 95	0.22 63	0.38 71	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

RSM++	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.36 131	0.20 86	0.28 91	0.30 179	0.51 122	0.32 75	0.25 41	0.22 25	0.37 133	0.21 51	0.50 170	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.10 37

BStereo	0.27 95	0.16 55	0.88 496	0.34 74	0.22 132	0.22 19	0.31 205	0.39 55	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

Wave_Phase_stereo	0.30 134	0.16 55	0.88 496	0.34 74	0.22 132	0.64 384	0.31 205	0.54 145	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

GEAStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.28 62	0.24 53	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

gasm-f	0.24 60	0.16 55	0.27 31	0.33 57	0.25 238	0.25 53	0.36 297	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.35 102	0.24 53	0.30 173	0.36 54	0.23 62	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.15 196	0.12 130

DDF-Stereo	0.26 81	0.15 36	0.30 62	0.36 131	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.32 18	0.31 62	0.26 46	0.26 45	0.29 78	0.29 155	0.38 71	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.70 568	0.12 130

zero-FE	0.25 70	0.15 36	0.30 62	0.35 111	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.35 34	0.31 62	0.26 46	0.27 52	0.29 78	0.29 155	0.33 38	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.64 565	0.12 130

LG-Stereo	0.24 60	0.18 115	0.40 199	0.39 212	0.20 86	0.22 19	0.27 132	0.32 18	0.36 108	0.26 46	0.44 132	0.22 36	0.16 11	0.37 63	0.27 145	0.11 28	0.12 219	0.16 175	0.15 224	0.13 101	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 70	0.31 429	0.24 7	0.51 471	0.19 59	0.29 103	0.22 61	0.40 64	0.37 124	0.26 46	0.24 34	0.24 53	0.31 182	0.44 122	0.22 35	0.14 117	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.14 146	0.10 37

AIO_rvc	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.34 74	0.19 59	0.26 59	0.33 238	0.40 64	0.22 15	0.26 46	0.24 34	0.34 111	0.15 4	0.51 177	0.24 76	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 70	0.16 55	0.34 123	0.39 212	0.27 314	0.33 159	0.20 30	0.38 50	0.36 108	0.26 46	0.31 84	0.25 59	0.21 51	0.48 159	0.24 76	0.20 369	0.11 161	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 245

castereo	0.28 105	0.16 55	0.32 89	0.35 111	0.21 111	0.40 223	0.42 393	0.50 120	0.66 255	0.26 46	0.41 124	0.37 133	0.36 228	0.33 38	0.24 76	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

999	0.27 95	0.16 55	0.35 133	0.36 131	0.24 203	0.31 133	0.27 132	0.49 112	0.38 131	0.26 46	0.30 74	0.39 146	0.23 75	0.63 297	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.14 218

ours_stereo	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.38 179	0.23 174	0.30 116	0.33 238	0.42 76	0.38 131	0.26 46	0.34 96	0.35 120	0.23 75	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.10 37

U	0.45 305	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.71 562	3.55 597	0.20 30	0.41 71	0.38 131	0.26 46	0.23 27	0.24 53	0.22 63	0.26 2	0.22 35	0.15 182	0.09 26	0.88 575	0.13 166	0.13 101	0.11 82

RSM	0.25 70	0.18 115	0.33 106	0.36 131	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.51 122	0.27 36	0.26 46	0.23 27	0.39 146	0.21 51	0.56 215	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.14 146	0.10 37

Zero-FE251	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.20 86	0.44 256	0.19 19	0.37 41	0.25 32	0.27 61	0.29 72	0.38 141	0.24 85	0.32 25	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

asda	0.21 23	0.19 154	0.29 49	0.31 24	0.17 23	0.25 53	0.23 78	0.36 38	0.28 42	0.27 61	0.24 34	0.18 13	0.21 51	0.40 84	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MaDis-Stereo	0.26 81	0.18 115	0.36 140	0.36 131	0.26 283	0.27 73	0.27 132	0.43 89	0.35 100	0.27 61	0.26 45	0.41 164	0.28 141	0.40 84	0.28 167	0.16 235	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.12 130

Selective-IGEV	0.24 60	0.18 115	0.35 133	0.35 111	0.19 59	0.27 73	0.25 101	0.55 146	0.23 20	0.27 61	0.25 41	0.34 111	0.19 32	0.58 248	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.10 37

NLSM3	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.21 111	0.34 170	0.27 132	0.57 154	0.47 185	0.28 65	0.35 102	0.29 78	0.24 85	0.42 101	0.27 145	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.12 59	0.10 37

2.5w	0.21 23	0.18 115	0.31 76	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.25 101	0.31 14	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.39 77	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.39 212	0.21 111	0.18 5	0.21 50	0.34 31	0.26 34	0.28 65	0.51 165	0.28 76	0.29 155	0.26 2	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

mms	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.33 238	0.40 64	0.32 75	0.28 65	0.34 96	0.34 111	0.20 42	0.45 126	0.26 127	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.11 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 426	3.08 610	2.43 582	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.32 75	0.28 65	0.24 34	0.18 13	0.18 23	0.31 19	0.22 35	1.09 586	0.08 2	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.97 589

IGEV++	0.24 60	0.17 87	0.31 76	0.38 179	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.50 120	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.30 84	0.22 63	0.31 19	0.28 167	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.13 174

EGLCR-Stereo	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.34 74	0.20 86	0.35 180	0.20 30	0.52 131	0.36 108	0.28 65	0.27 52	0.41 164	0.18 23	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.13 101	0.11 82

CroCo-Stereo	0.26 81	0.22 267	0.36 140	0.48 424	0.22 132	0.20 10	0.29 163	0.51 122	0.44 167	0.28 65	0.23 27	0.42 176	0.26 115	0.29 9	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130
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
NLMM	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.24 203	0.25 53	0.27 132	0.52 131	0.49 190	0.29 73	0.36 108	0.26 60	0.25 97	0.42 101	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.10 6	0.10 37

NLCSM	0.27 95	0.18 115	0.32 89	0.38 179	0.25 238	0.32 151	0.25 101	0.55 146	0.55 212	0.29 73	0.26 45	0.30 84	0.30 173	0.40 84	0.28 167	0.12 40	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.11 21	0.10 37

FlowAnything_test	0.29 117	0.19 154	0.39 187	0.47 417	0.26 283	0.46 270	0.25 101	0.43 89	0.31 62	0.29 73	0.26 45	0.35 120	0.26 115	0.40 84	0.37 289	0.21 386	0.15 355	0.22 394	0.26 490	0.16 240	0.16 291

4.25_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Occ-G	0.26 81	0.14 14	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.41 71	0.31 62	0.29 73	0.43 131	0.49 216	0.25 97	0.47 148	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.12 130

AIO-Stereo	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.37 148	0.18 39	0.28 91	0.30 179	0.48 109	0.27 36	0.29 73	0.30 74	0.32 95	0.17 14	0.52 184	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.10 37

UniTT-Stereo	0.27 95	0.17 87	0.37 156	0.40 250	0.27 314	0.30 116	0.28 153	0.39 55	0.31 62	0.29 73	0.46 140	0.27 69	0.25 97	0.47 148	0.34 240	0.17 280	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.14 146	0.12 130

NLMM1	0.28 105	0.15 36	0.32 89	0.38 179	0.24 203	0.35 180	0.23 78	0.65 210	0.58 223	0.30 82	0.37 113	0.27 69	0.24 85	0.59 263	0.28 167	0.12 40	0.08 2	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

GSStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

GS-Stereo							0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

AEACV	0.27 95	0.17 87	0.31 76	0.34 74	0.45 512	0.26 59	0.28 153	0.37 41	0.32 75	0.30 82	0.46 140	0.31 92	0.37 233	0.36 54	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.11 82

asd	0.21 23	0.18 115	0.29 49	0.32 44	0.18 39	0.27 73	0.22 61	0.35 34	0.22 15	0.31 86	0.22 25	0.19 19	0.21 51	0.44 122	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.25w	0.22 37	0.18 115	0.31 76	0.31 24	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 18	0.31 62	0.31 86	0.37 113	0.20 25	0.22 63	0.45 126	0.24 76	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4w-stereo	0.21 23	0.19 154	0.31 76	0.31 24	0.17 23	0.29 103	0.19 19	0.31 14	0.21 13	0.31 86	0.24 34	0.20 25	0.24 85	0.41 93	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

3.75w	0.22 37	0.17 87	0.30 62	0.31 24	0.19 59	0.43 248	0.24 93	0.35 34	0.24 25	0.31 86	0.27 52	0.17 4	0.22 63	0.37 63	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.29 49	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 78	0.37 41	0.28 42	0.31 86	0.26 45	0.22 36	0.26 115	0.50 170	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3w_stereo	0.24 60	0.20 191	0.37 156	0.33 57	0.16 12	0.32 151	0.42 393	0.41 71	0.38 131	0.31 86	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

1w_stereo	0.24 60	0.15 36	0.29 49	0.34 74	0.18 39	0.31 133	0.41 383	0.40 64	0.43 160	0.31 86	0.38 116	0.17 4	0.24 85	0.45 126	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SCV_C0	0.26 81	0.18 115	0.34 123	0.35 111	0.24 203	0.23 27	0.28 153	0.51 122	0.36 108	0.31 86	0.36 108	0.37 133	0.20 42	0.57 228	0.22 35	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130

MGS-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.36 131	0.23 174	0.37 198	0.30 179	0.39 55	0.44 167	0.31 86	0.51 165	0.40 158	0.24 85	0.43 111	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.14 146	0.13 174

plain	0.31 141	0.20 191	0.50 341	0.39 212	0.29 365	0.27 73	0.30 179	0.44 96	0.35 100	0.31 86	0.66 221	0.30 84	0.31 182	0.65 318	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.17 278	0.12 130

MIF-Stereo (partial)	0.31 141	0.18 115	0.37 156	0.41 284	0.31 404	0.28 91	0.23 78	0.47 105	0.42 158	0.31 86	0.63 208	0.36 131	0.35 210	0.57 228	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.14 218

LoS_RVC	0.27 95	0.16 55	0.27 31	0.32 44	0.30 382	0.44 256	0.34 251	0.41 71	0.33 81	0.31 86	0.51 165	0.29 78	0.32 187	0.36 54	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 364

sCroCo_RVC	0.35 180	0.28 402	0.69 445	0.51 471	0.39 476	0.41 238	0.31 205	0.49 112	0.45 176	0.31 86	0.48 148	0.38 141	0.32 187	0.46 141	0.32 213	0.21 386	0.22 470	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.20 387

NLSM1	0.27 95	0.17 87	0.29 49	0.37 148	0.24 203	0.31 133	0.26 115	0.52 131	0.40 143	0.32 99	0.41 124	0.26 60	0.27 126	0.49 163	0.29 189	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.12 59	0.12 130

4.5_new	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

2w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.30 62	0.32 44	0.16 12	0.28 91	0.38 334	0.38 50	0.35 100	0.32 99	0.33 87	0.17 4	0.18 23	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

fffy	0.28 105	0.21 228	0.34 123	0.37 148	0.23 174	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.41 148	0.32 99	0.37 113	0.39 146	0.27 126	0.50 170	0.27 145	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

AE-Stereo	0.34 164	0.21 228	0.42 230	0.48 424	0.31 404	0.48 278	0.35 275	0.61 182	0.62 229	0.32 99	0.55 186	0.52 227	0.27 126	0.47 148	0.29 189	0.13 75	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.12 130

monsterstereo	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.18 39	0.21 16	0.20 30	0.37 41	0.35 100	0.33 105	0.40 121	0.19 19	0.18 23	0.45 126	0.21 21	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.08 1

HART	0.29 117	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 188	0.31 62	0.33 105	0.65 214	0.41 164	0.22 63	0.55 205	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.11 97	0.15 196	0.11 82

ProNet	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.35 111	0.24 203	0.32 151	0.43 400	0.57 154	0.37 124	0.33 105	0.30 74	0.32 95	0.28 141	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.13 174

DA	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

GGEV	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

2.75w_new	0.21 23	0.18 115	0.28 42	0.29 7	0.17 23	0.23 27	0.34 251	0.36 38	0.28 42	0.34 108	0.26 45	0.17 4	0.22 63	0.36 54	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

rvit_stereo_ft	0.33 158	0.25 350	0.47 294	0.52 483	0.32 420	0.33 159	0.47 423	0.49 112	0.50 195	0.34 108	0.41 124	0.41 164	0.32 187	0.48 159	0.34 240	0.22 412	0.14 324	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.14 218

CAS	0.34 164	0.13 2	0.25 14	1.28 581	0.30 382	0.46 270	0.38 334	0.48 109	0.47 185	0.34 108	0.52 174	0.24 53	0.19 32	0.29 9	0.27 145	0.69 572	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 245

LoS	0.29 117	0.15 36	0.30 62	0.29 7	0.18 39	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.72 283	0.34 108	0.52 174	0.41 164	0.28 141	0.47 148	0.28 167	0.15 182	0.11 161	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 105	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.70 561	0.37 198	0.27 132	0.48 109	0.46 180	0.34 108	0.48 148	0.27 69	0.22 63	0.39 77	0.23 62	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.13 101	0.17 313

qwe	0.22 37	0.18 115	0.28 42	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.21 50	0.38 50	0.32 75	0.35 115	0.30 74	0.20 25	0.20 42	0.43 111	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

depthmonostereo	0.29 117	0.14 14	0.31 76	0.35 111	0.17 23	0.46 270	0.27 132	0.69 248	0.57 221	0.35 115	0.42 128	0.31 92	0.35 210	0.35 52	0.27 145	0.14 117	0.12 219	0.13 68	0.12 128	0.11 21	0.10 37

rvit_stereo_0080	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

whm_eth	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

MSCF	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.39 212	0.20 86	0.20 10	0.31 205	0.43 89	0.31 62	0.36 119	0.33 87	0.23 46	0.35 210	0.36 54	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.13 101	0.11 82

monsters	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.31 24	0.19 59	0.23 27	0.19 19	0.44 96	0.33 81	0.36 119	0.30 74	0.16 2	0.18 23	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

AIO-test2	0.39 246	0.21 228	0.41 209	0.47 417	0.25 238	0.45 265	0.35 275	0.77 308	1.27 531	0.36 119	0.87 329	0.37 133	0.30 173	0.47 148	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.21 377	0.23 451	0.15 196	0.13 174

fffft	0.25 70	0.17 87	0.37 156	0.36 131	0.22 132	0.28 91	0.36 297	0.42 76	0.24 25	0.36 119	0.23 27	0.27 69	0.22 63	0.52 184	0.27 145	0.12 40	0.09 26	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.12 130
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

rvit_stereo_0082	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

MoCha-V2	0.25 70	0.15 36	0.29 49	0.40 250	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 112	0.27 36	0.36 119	0.27 52	0.33 107	0.35 210	0.49 163	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.11 82

GASTEREO	0.25 70	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.20 86	0.22 19	0.30 179	0.43 89	0.31 62	0.37 126	0.33 87	0.22 36	0.35 210	0.41 93	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.11 82

3.25w_new	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

MM-Stereo_test2	0.30 134	0.18 115	0.39 187	0.40 250	0.24 203	0.42 245	0.42 393	0.63 196	0.41 148	0.37 126	0.35 102	0.32 95	0.26 115	0.53 193	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.15 196	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 81	0.19 154	0.35 133	0.35 111	0.22 132	0.36 191	0.32 228	0.39 55	0.34 86	0.37 126	0.30 74	0.33 107	0.24 85	0.53 193	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.11 82

rvit_stereo_0083	0.34 164	0.24 325	0.50 341	0.44 364	0.27 314	0.34 170	0.35 275	0.45 100	0.62 229	0.37 126	0.47 146	0.42 176	0.35 210	0.40 84	0.36 273	0.22 412	0.20 452	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.14 218

MyStereo07	0.32 147	0.22 267	0.34 123	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	0.72 276	0.37 124	0.37 126	0.34 96	0.32 95	0.31 182	0.59 263	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

MC-Stereo	0.28 105	0.17 87	0.32 89	0.38 179	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 112	0.37 124	0.37 126	0.61 204	0.41 164	0.31 182	0.55 205	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

GLC_STEREO	0.29 117	0.19 154	0.27 31	0.44 364	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 105	0.43 160	0.37 126	0.47 146	0.41 164	0.23 75	0.50 170	0.34 240	0.14 117	0.18 426	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.13 174

ff7	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

IGEVStereo-DCA	0.29 117	0.22 267	0.38 168	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.12 128	0.13 101	0.15 245

ffff	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

rrr	0.29 117	0.22 267	0.41 209	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.32 228	0.52 131	0.42 158	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.14 218

11t	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

ccc-4	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

sAnonymous2	0.40 258	0.39 481	0.85 489	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 544

CroCo_RVC	0.40 258	0.39 481	0.85 489	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 544

water-stereo	0.28 105	0.14 14	0.29 49	0.35 111	0.19 59	0.36 191	0.23 78	0.62 188	0.38 131	0.39 143	0.62 207	0.41 164	0.35 210	0.28 7	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.12 59	0.10 37

rvit_stereo_0081_aga	0.31 141	0.28 402	0.44 253	0.42 324	0.29 365	0.34 170	0.31 205	0.44 96	0.40 143	0.39 143	0.44 132	0.40 158	0.32 187	0.42 101	0.29 189	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.16 257	0.20 352	0.15 245

Pointernet	0.27 95	0.14 14	0.33 106	0.35 111	0.23 174	0.35 180	0.21 50	0.72 276	0.38 131	0.39 143	0.36 108	0.34 111	0.25 97	0.36 54	0.25 97	0.15 182	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

H2IRNET	0.37 215	0.20 191	0.33 106	0.38 179	0.25 238	0.27 73	0.23 78	0.59 166	0.72 283	0.39 143	0.90 345	0.74 361	0.55 343	0.52 184	0.43 326	0.15 182	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.13 174

anonymousdsp	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

IGEV-Stereo	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-test1	0.38 230	0.18 115	0.38 168	0.50 455	0.24 203	0.46 270	0.30 179	0.70 263	1.19 512	0.40 149	0.71 234	0.45 193	0.29 155	0.53 193	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.13 101	0.17 313

tt45	0.27 95	0.17 87	0.34 123	0.35 111	0.23 174	0.38 211	0.28 153	0.46 102	0.28 42	0.40 149	0.27 52	0.38 141	0.25 97	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.12 59	0.14 218

rvit_0105_6	0.38 230	0.28 402	0.64 417	0.50 455	0.30 382	0.39 219	0.38 334	0.51 122	0.67 258	0.40 149	0.45 135	0.50 219	0.41 262	0.54 200	0.36 273	0.27 472	0.26 503	0.24 433	0.21 417	0.22 398	0.16 291

Selective-RAFT	0.35 180	0.23 288	0.51 354	0.44 364	0.21 111	0.64 384	0.27 132	0.59 166	0.63 240	0.40 149	0.38 116	0.55 240	0.40 254	0.57 228	0.35 257	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.16 240	0.13 174

ACVNet-DCA	0.35 180	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

xx1	0.39 246	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.65 310	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

1test111	0.36 198	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.55 205	0.45 351	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

cc1	0.37 215	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.15 245

tt1	0.36 198	0.24 325	0.32 89	0.41 284	0.22 132	0.54 308	0.38 334	0.68 240	1.04 472	0.41 153	0.46 140	0.35 120	0.45 285	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.16 291

trnet	0.27 95	0.14 14	0.23 1	0.28 5	0.15 2	0.37 198	0.23 78	0.52 131	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.34 111	0.26 115	0.39 77	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 164	0.27 386	0.45 265	0.36 131	0.25 238	0.48 278	0.30 179	0.58 161	0.90 402	0.42 158	0.36 108	0.30 84	0.29 155	0.49 163	0.30 196	0.16 235	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.18 302	0.15 245

CREStereo	0.28 105	0.15 36	0.24 7	0.27 2	0.17 23	0.37 198	0.25 101	0.51 122	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.32 95	0.26 115	0.38 71	0.25 97	0.16 235	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

HanStereo	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

test_xeample3	0.29 117	0.21 228	0.41 209	0.35 111	0.26 283	0.35 180	0.32 228	0.56 149	0.36 108	0.43 161	0.32 86	0.34 111	0.28 141	0.54 200	0.23 62	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.13 174

DLNR-FE	20.05 620	36.38 627	38.08 624	170.06 638	60.08 631	0.23 27	0.20 30	14.13 620	0.36 108	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.63 297	0.28 167	5.38 616	0.10 64	0.15 144	0.11 97	73.09 636	0.11 82

StereoVision	0.42 276	0.28 402	0.45 265	0.49 441	0.28 338	0.38 211	0.38 334	0.72 276	0.62 229	0.44 164	1.14 452	0.54 235	0.39 248	0.56 215	0.34 240	0.21 386	0.24 488	0.25 446	0.24 467	0.26 445	0.16 291

DLNR_Zeroshot_test	20.09 621	36.28 626	38.04 623	169.85 637	61.80 632	0.23 27	0.20 30	13.88 619	0.37 124	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.62 286	0.28 167	5.46 617	0.10 64	0.15 144	0.11 97	72.60 635	0.11 82

xyz-stereo-finetune	0.33 158	0.18 115	0.36 140	0.33 57	0.18 39	0.57 333	0.31 205	0.58 161	0.69 270	0.45 167	0.54 180	0.38 141	0.33 199	0.56 215	0.36 273	0.12 40	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

rvit_0105_4	0.41 269	0.29 414	0.71 454	0.50 455	0.29 365	0.41 238	0.41 383	0.55 146	0.73 290	0.45 167	0.48 148	0.55 240	0.44 280	0.57 228	0.36 273	0.28 482	0.26 503	0.25 446	0.22 435	0.23 415	0.18 331

WCG-NET（raft）	0.31 141	0.15 36	0.36 140	0.32 44	0.19 59	0.35 180	0.27 132	0.51 122	0.78 325	0.45 167	0.55 186	0.48 210	0.27 126	0.54 200	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.11 97	0.12 59	0.11 82

EKT-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.39 187	0.43 345	0.29 365	0.38 211	0.31 205	0.69 248	0.64 247	0.45 167	0.63 208	0.49 216	0.27 126	0.56 215	0.33 225	0.18 314	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.16 240	0.16 291

GCAP-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.38 179	0.19 59	0.38 211	0.23 78	0.57 154	0.41 148	0.45 167	0.49 152	0.39 146	0.27 126	0.33 38	0.23 62	0.14 117	0.12 219	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.11 82

RCA-Stereo	0.35 180	0.17 87	0.34 123	0.38 179	0.22 132	0.31 133	0.34 251	0.68 240	1.24 521	0.45 167	0.65 214	0.47 205	0.43 270	0.38 71	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.11 82

MM-Stereo_test3	0.34 164	0.19 154	0.31 76	0.41 284	0.25 238	0.35 180	0.44 409	0.72 276	0.92 416	0.46 173	0.52 174	0.41 164	0.29 155	0.44 122	0.28 167	0.16 235	0.15 355	0.17 216	0.13 166	0.14 146	0.13 174

WCG-NET	0.28 105	0.15 36	0.33 106	0.33 57	0.19 59	0.33 159	0.27 132	0.39 55	0.80 336	0.46 173	0.49 152	0.39 146	0.25 97	0.40 84	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.10 37

CREStereo++_RVC	0.32 147	0.15 36	0.23 1	0.31 24	0.24 203	0.27 73	0.22 61	0.46 102	0.88 386	0.46 173	0.80 286	0.30 84	0.26 115	0.36 54	0.33 225	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.51 570	0.13 101	0.09 4
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	0.37 215	0.17 87	0.45 265	0.55 508	0.36 454	0.38 211	0.20 30	0.60 176	0.30 57	0.46 173	1.30 492	0.73 355	0.26 115	0.56 215	0.26 127	0.16 235	0.11 161	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.10 37

PMTNet	0.32 147	0.16 55	0.24 7	0.29 7	0.18 39	0.45 265	0.22 61	0.56 149	0.63 240	0.46 173	0.54 180	0.39 146	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.75 574	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

tg	0.33 158	0.18 115	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.38 211	0.26 115	0.70 263	0.56 219	0.47 178	0.65 214	0.42 176	0.24 85	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.14 146	0.11 82

CAS++	0.32 147	0.24 325	0.36 140	0.37 148	0.26 283	0.28 91	0.23 78	0.87 347	0.50 195	0.47 178	0.45 135	0.26 60	0.21 51	0.49 163	0.24 76	0.23 429	0.19 440	0.22 394	0.17 310	0.21 376	0.16 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 215	0.18 115	0.46 282	0.45 387	0.32 420	0.42 245	0.37 312	0.63 196	0.51 197	0.47 178	0.94 357	0.56 243	0.36 228	0.52 184	0.32 213	0.14 117	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.13 174

FSD	0.48 343	0.47 506	0.53 367	0.54 500	0.46 519	0.48 278	0.52 462	0.53 143	0.48 189	0.48 181	0.48 148	0.49 216	0.48 299	0.51 177	0.49 374	0.45 549	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.46 538	0.45 548

test-1	0.36 198	0.19 154	0.71 454	0.46 408	0.26 283	0.44 256	0.36 297	0.60 176	0.59 225	0.48 181	0.67 226	0.53 231	0.36 228	0.40 84	0.29 189	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.16 291

riskmin	0.38 230	0.20 191	0.39 187	0.32 44	0.23 174	0.53 302	0.30 179	0.63 196	0.80 336	0.49 183	0.56 189	0.73 355	0.58 361	0.55 205	0.36 273	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.13 166	0.19 336	0.20 387

iRaftStereo_RVC	0.32 147	0.19 154	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.31 133	0.29 163	0.68 240	0.51 197	0.49 183	0.66 221	0.37 133	0.23 75	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.15 196	0.12 130

EAI-Stereo	0.34 164	0.19 154	0.44 253	0.39 212	0.21 111	0.31 133	0.30 179	1.15 466	0.30 57	0.49 183	0.75 252	0.36 131	0.28 141	0.62 286	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.13 101	0.12 130

Reg-Stereo(zero)	0.30 134	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.18 39	0.32 151	0.20 30	0.63 196	0.68 263	0.50 186	0.52 174	0.51 223	0.30 173	0.45 126	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

RALCasStereoNet	0.36 198	0.21 228	0.37 156	0.42 324	0.26 283	0.35 180	0.38 334	0.63 196	0.64 247	0.50 186	0.72 237	0.51 223	0.29 155	0.59 263	0.36 273	0.16 235	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.17 278	0.16 291

111	0.40 258	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.52 294	0.28 153	0.74 289	1.16 506	0.50 186	0.91 348	0.63 290	0.48 299	0.61 278	0.35 257	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.13 174

WQFJA1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

WQFJX1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

xyz-stereo-finetune2	0.36 198	0.19 154	0.38 168	0.32 44	0.19 59	0.82 459	0.29 163	0.52 131	0.32 75	0.51 189	0.78 273	0.43 184	0.45 285	0.69 353	0.44 342	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.13 174

rvit_0105_5	0.42 276	0.31 429	0.73 462	0.50 455	0.29 365	0.44 256	0.42 393	0.61 182	0.74 297	0.51 189	0.51 165	0.60 277	0.47 294	0.57 228	0.38 298	0.27 472	0.25 496	0.25 446	0.23 451	0.22 398	0.18 331

testlalala_base	0.46 315	0.25 350	0.41 209	0.46 408	0.33 433	0.58 339	0.25 101	0.57 154	0.34 86	0.51 189	0.56 189	0.46 201	0.30 173	0.43 111	0.31 203	1.47 595	0.11 161	0.14 101	0.09 10	1.59 584	0.13 174

RAFT+CT+SA	0.39 246	0.23 288	0.36 140	0.51 471	0.27 314	0.29 103	0.46 416	0.75 296	0.80 336	0.51 189	0.89 341	0.41 164	0.40 254	0.78 403	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.15 196	0.14 218

Anonymous3	0.46 315	0.34 446	0.86 494	0.50 455	0.37 461	0.81 451	0.50 444	0.72 276	0.65 252	0.51 189	0.65 214	0.45 193	0.45 285	0.64 311	0.38 298	0.24 441	0.24 488	0.22 394	0.21 417	0.23 415	0.23 430

raft+_RVC	0.38 230	0.19 154	0.35 133	0.37 148	0.25 238	0.45 265	0.37 312	0.78 314	0.89 399	0.51 189	0.78 273	0.50 219	0.29 155	0.53 193	0.40 313	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.12 130

MSKI-zero shot	0.32 147	0.17 87	0.34 123	0.39 212	0.21 111	0.32 151	0.22 61	0.61 182	0.43 160	0.52 197	0.64 211	0.61 282	0.20 42	0.74 382	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.12 59	0.12 130

CASnet	0.30 134	0.20 191	0.33 106	0.41 284	0.16 12	0.26 59	0.24 93	0.52 131	0.53 203	0.52 197	0.54 180	0.39 146	0.24 85	0.40 84	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.22 394	0.18 337	0.18 302	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 215	0.27 386	0.59 392	0.47 417	0.41 488	0.29 103	0.30 179	0.84 333	0.59 225	0.52 197	0.41 124	0.52 227	0.26 115	0.73 375	0.27 145	0.17 280	0.12 219	0.19 304	0.19 369	0.13 101	0.11 82

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 276	0.20 191	0.74 467	0.38 179	0.43 501	0.39 219	0.26 115	0.94 373	0.49 190	0.53 200	0.77 262	0.93 432	0.45 285	0.63 297	0.24 76	0.16 235	0.10 64	0.17 216	0.18 337	0.20 352	0.20 387

RAFT-Stereo-weight	0.32 147	0.18 115	0.33 106	0.39 212	0.22 132	0.26 59	0.29 163	0.67 230	0.80 336	0.53 200	0.51 165	0.58 256	0.20 42	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.11 82

Any-RAFT	0.35 180	0.16 55	0.30 62	0.34 74	0.21 111	0.52 294	0.22 61	0.88 352	0.73 290	0.53 200	0.73 241	0.64 297	0.28 141	0.46 141	0.24 76	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.12 130

TestStereo	0.38 230	0.31 429	0.40 199	0.45 387	0.20 86	0.40 223	0.37 312	0.66 220	0.65 252	0.53 200	0.78 273	0.47 205	0.40 254	0.55 205	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.22 398	0.13 174

LL-Strereo2	0.35 180	0.24 325	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.35 180	0.24 93	0.67 230	0.44 167	0.54 204	0.51 165	0.66 315	0.25 97	0.66 326	0.30 196	0.14 117	0.12 219	0.23 416	0.20 394	0.18 302	0.13 174

XX-TBD	0.32 147	0.53 529	0.26 22	0.51 471	0.20 86	0.37 198	0.24 93	0.40 64	0.73 290	0.54 204	0.69 229	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 145	0.16 235	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.11 82

rvit_stereo_0075_2	0.47 331	0.37 464	0.70 449	0.53 493	0.46 519	0.43 248	0.36 297	0.81 325	0.67 258	0.55 206	0.74 250	0.59 271	0.43 270	0.63 297	0.43 326	0.32 510	0.23 480	0.35 518	0.25 476	0.30 473	0.25 446

anonymousdsp2	0.35 180	0.20 191	0.43 241	0.37 148	0.24 203	0.48 278	0.31 205	0.86 340	0.65 252	0.55 206	0.50 156	0.50 219	0.34 207	0.56 215	0.31 203	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.16 240	0.14 218

GMStereo	0.39 246	0.37 464	0.54 372	0.40 250	0.26 283	0.42 245	0.36 297	0.59 166	1.04 472	0.55 206	0.51 165	0.37 133	0.35 210	0.54 200	0.41 317	0.19 346	0.13 290	0.16 175	0.17 310	0.24 428	0.18 331
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 134	0.15 36	0.34 123	0.33 57	0.20 86	0.53 302	0.25 101	0.56 149	0.43 160	0.56 209	0.50 156	0.35 120	0.29 155	0.49 163	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.11 97	0.11 21	0.10 37

qqq	0.40 258	0.26 369	0.44 253	0.36 131	0.22 132	0.46 270	0.36 297	0.85 336	0.54 207	0.56 209	0.69 229	0.65 310	0.53 325	0.55 205	0.45 351	0.17 280	0.16 389	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

s12784h	0.36 198	0.15 36	0.24 7	0.34 74	0.15 2	0.77 436	0.29 163	0.80 321	0.83 354	0.56 209	0.57 193	0.43 184	0.40 254	0.57 228	0.33 225	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.09 10	0.14 146	0.09 4

FACV-RUCA	0.43 288	0.28 402	0.47 294	0.45 387	0.33 433	0.58 339	0.34 251	0.82 327	0.73 290	0.57 212	0.84 308	0.47 205	0.50 314	0.54 200	0.39 304	0.22 412	0.15 355	0.35 518	0.16 257	0.28 460	0.21 405

x	0.39 246	0.24 325	0.41 209	0.34 74	0.23 174	0.52 294	0.32 228	0.86 340	0.52 200	0.57 212	0.70 232	0.59 271	0.50 314	0.49 163	0.46 361	0.17 280	0.15 355	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.16 291

rafts_anoy	0.37 215	0.21 228	0.36 140	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.33 238	0.67 230	0.90 402	0.58 214	0.66 221	0.45 193	0.33 199	0.47 148	0.39 304	0.16 235	0.11 161	0.21 377	0.23 451	0.17 278	0.14 218

raftrobust	0.34 164	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.27 314	0.30 116	0.25 101	0.71 271	0.63 240	0.58 214	0.55 186	0.45 193	0.46 290	0.51 177	0.29 189	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.13 174

SA	0.44 295	0.25 350	0.46 282	0.46 408	0.24 203	0.43 248	0.36 297	0.75 296	0.96 436	0.59 216	1.03 407	0.48 210	0.52 321	0.94 479	0.32 213	0.16 235	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

test_4	0.36 198	0.18 115	0.31 76	0.44 364	0.25 238	0.20 10	0.34 251	0.56 149	0.41 148	0.59 216	1.45 521	0.43 184	0.25 97	0.63 297	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.11 82

dd	0.43 288	0.38 474	0.55 377	0.44 364	0.25 238	0.47 275	0.38 334	0.70 263	1.05 476	0.59 216	0.65 214	0.42 176	0.39 248	0.66 326	0.50 376	0.24 441	0.15 355	0.21 377	0.15 224	0.22 398	0.18 331

TANstereo	0.30 134	0.15 36	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 78	0.44 96	0.55 212	0.59 216	0.68 228	0.37 133	0.26 115	0.35 52	0.27 145	0.15 182	0.16 389	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.14 218

Select-FE	0.46 315	0.24 325	0.88 496	0.42 324	0.35 449	0.33 159	0.19 19	0.90 359	0.37 124	0.60 220	1.01 394	0.97 441	0.80 478	0.72 369	0.28 167	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.20 394	0.15 196	0.24 438

MM-Stereo_test1	0.33 158	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.23 174	0.36 191	0.45 412	0.58 161	0.54 207	0.60 220	0.50 156	0.38 141	0.37 233	0.60 270	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.12 130

GCAP-BAT	0.30 134	0.21 228	0.42 230	0.33 57	0.27 314	0.26 59	0.27 132	0.45 100	0.30 57	0.60 220	0.64 211	0.45 193	0.23 75	0.56 215	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.10 63	0.12 59	0.11 82

11t1	0.36 198	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.62 368	0.29 163	0.69 248	0.43 160	0.60 220	0.53 178	0.53 231	0.48 299	0.56 215	0.40 313	0.18 314	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.17 278	0.17 313

RAFT-Test	0.34 164	0.18 115	0.37 156	0.38 179	0.23 174	0.50 286	0.23 78	0.69 248	0.40 143	0.60 220	0.85 318	0.61 282	0.28 141	0.46 141	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

ToySt	0.49 362	0.27 386	0.75 471	0.40 250	0.27 314	0.64 384	0.49 439	0.84 333	0.77 315	0.60 220	0.83 303	0.88 414	0.66 414	0.70 359	0.56 409	0.16 235	0.17 409	0.21 377	0.20 394	0.21 376	0.19 364

cross-raft	0.34 164	0.20 191	0.37 156	0.44 364	0.23 174	0.32 151	0.35 275	0.74 289	0.40 143	0.60 220	0.77 262	0.57 248	0.27 126	0.43 111	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.11 82

Gwc-CoAtRS	0.34 164	0.17 87	0.44 253	0.39 212	0.23 174	0.34 170	0.22 61	0.70 263	0.75 300	0.60 220	0.59 199	0.58 256	0.29 155	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.12 130

model_zeroshot	0.33 158	0.18 115	0.48 316	0.39 212	0.28 338	0.45 265	0.25 101	0.63 196	0.45 176	0.61 228	0.50 156	0.51 223	0.25 97	0.45 126	0.26 127	0.16 235	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.13 174

PSMNet-ADL	0.48 343	0.27 386	0.40 199	0.48 424	0.30 382	0.68 402	0.37 312	0.90 359	0.80 336	0.61 228	0.80 286	0.92 430	0.62 384	0.72 369	0.63 430	0.23 429	0.18 426	0.18 264	0.20 394	0.22 398	0.20 387

IGEV-FE	0.34 164	0.18 115	0.67 434	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

test_sample1	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.34 74	0.23 174	0.58 339	0.35 275	0.99 392	0.49 190	0.62 230	0.75 252	0.69 327	0.61 378	0.58 248	0.44 342	0.18 314	0.14 324	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.17 313

MyStereo06	0.38 230	0.21 228	0.61 399	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.95 380	0.35 100	0.62 230	0.54 180	0.76 369	0.27 126	0.50 170	0.29 189	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

MyStereo04	0.44 295	0.22 267	0.44 253	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	1.00 396	1.08 492	0.62 230	0.58 198	0.55 240	0.57 352	0.71 364	0.44 342	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

IGEV_Zeroshot_test	0.34 164	0.18 115	0.67 434	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

test_5	0.43 288	0.24 325	0.43 241	0.52 483	0.28 338	0.28 91	0.42 393	0.72 276	0.82 349	0.62 230	0.91 348	0.72 344	0.55 343	0.79 408	0.35 257	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.16 291

iRaft-Stereo_5w	0.45 305	0.21 228	0.48 316	0.42 324	0.28 338	0.31 133	0.54 471	0.63 196	0.62 229	0.62 230	0.89 341	1.01 453	0.69 427	0.75 388	0.66 438	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.15 245

PSM-softLoss	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

KMStereo	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

test_sample2	0.42 276	0.22 267	0.43 241	0.33 57	0.21 111	0.58 339	0.39 357	0.95 380	0.67 258	0.63 239	0.77 262	0.69 327	0.57 352	0.61 278	0.38 298	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.16 257	0.19 336	0.18 331

GANet-ADL	0.42 276	0.25 350	0.45 265	0.43 345	0.29 365	0.54 308	0.35 275	0.89 354	0.86 373	0.63 239	0.72 237	0.68 323	0.42 264	0.52 184	0.41 317	0.21 386	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.19 364

Patchmatch Stereo++	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245
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	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.56 215	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo_v2	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.57 228	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.25 53	0.21 50	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.57 228	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

HUI-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.60 176	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.50 170	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

iGMRVC	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.30 179	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

iRAFT	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

RAFT-IKP	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.28 153	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ACV-stereo	0.62 453	0.34 446	1.00 512	0.43 345	0.31 404	1.20 530	0.40 368	0.75 296	0.83 354	0.64 249	0.77 262	2.10 566	1.03 528	0.81 414	0.64 433	0.21 386	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.21 376	0.21 405

gcap-zeroshot	0.34 164	0.18 115	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.49 283	0.27 132	0.52 131	0.34 86	0.64 249	0.50 156	0.83 392	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.13 75	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.12 130

test_3	0.36 198	0.19 154	0.44 253	0.44 364	0.23 174	0.48 278	0.36 297	0.66 220	0.82 349	0.64 249	0.45 135	0.68 323	0.25 97	0.41 93	0.31 203	0.12 40	0.10 64	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

NRIStereo	0.36 198	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.23 174	0.34 170	0.26 115	0.65 210	0.55 212	0.64 249	0.63 208	0.56 243	0.37 233	0.65 318	0.37 289	0.15 182	0.11 161	0.18 264	0.15 224	0.17 278	0.14 218

AFF-stereo	0.38 230	0.19 154	0.39 187	0.37 148	0.21 111	0.27 73	0.31 205	0.65 210	0.66 255	0.64 249	1.13 447	0.76 369	0.39 248	0.55 205	0.33 225	0.11 28	0.09 26	0.16 175	0.16 257	0.13 101	0.11 82

ACVNet	0.46 315	0.23 288	0.36 140	0.39 212	0.28 338	0.58 339	0.40 368	0.87 347	0.80 336	0.64 249	0.96 370	0.79 379	0.60 372	0.63 297	0.67 441	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.18 302	0.15 245

CFNet-ft	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

DIP-Stereo	0.39 246	0.21 228	0.50 341	0.41 284	0.28 338	0.62 368	0.27 132	0.77 308	0.40 143	0.64 249	0.86 321	0.52 227	0.33 199	0.66 326	0.42 321	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.15 245
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	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

FE-Mocha	0.32 147	0.19 154	0.50 341	0.38 179	0.27 314	0.30 116	0.20 30	0.71 271	0.36 108	0.65 258	0.56 189	0.54 235	0.25 97	0.38 71	0.22 35	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.16 257	0.13 101	0.12 130

rvit_0105_3	0.47 331	0.34 446	0.77 481	0.54 500	0.31 404	0.49 283	0.47 423	0.63 196	0.79 334	0.65 258	0.59 199	0.64 297	0.50 314	0.65 318	0.39 304	0.29 489	0.27 512	0.29 494	0.28 503	0.21 376	0.20 387

4D-IteraStereo	0.33 158	0.18 115	0.40 199	0.40 250	0.24 203	0.32 151	0.27 132	0.58 161	0.72 283	0.65 258	0.54 180	0.42 176	0.23 75	0.45 126	0.28 167	0.14 117	0.09 26	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.11 82

UDGNet	0.48 343	0.77 556	0.50 341	0.48 424	0.31 404	0.41 238	0.34 251	0.70 263	0.92 416	0.65 258	0.60 201	0.58 256	0.43 270	0.63 297	0.41 317	0.32 510	0.15 355	0.66 569	0.19 369	0.36 508	0.21 405

MIPNet	0.37 215	0.21 228	0.59 392	0.39 212	0.25 238	0.50 286	0.28 153	0.77 308	0.70 271	0.65 258	0.60 201	0.40 158	0.49 303	0.44 122	0.37 289	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.13 174

STrans-v2	0.46 315	0.20 191	0.48 316	0.40 250	0.24 203	0.55 313	0.50 444	1.07 429	0.73 290	0.65 258	1.05 417	0.72 344	0.69 427	0.72 369	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.14 197	0.13 101	0.12 130

TransformOpticalFlow	0.44 295	0.20 191	0.47 294	0.41 284	0.23 174	0.37 198	0.47 423	0.94 373	0.76 308	0.65 258	1.14 452	0.73 355	0.56 350	0.76 392	0.32 213	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.13 174

NF-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.57 248	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

OCTAStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

RE-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

TVStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

CRE-IMP	0.36 198	0.23 288	0.49 328	0.42 324	0.24 203	0.41 238	0.21 50	0.57 154	0.41 148	0.65 258	0.72 237	0.53 231	0.37 233	0.61 278	0.38 298	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.21 376	0.18 331

CFNet-RSSM	0.34 164	0.17 87	0.45 265	0.39 212	0.22 132	0.35 180	0.23 78	0.73 287	0.84 359	0.65 258	0.54 180	0.57 248	0.28 141	0.46 141	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.11 82

DFGA-Net	0.45 305	0.29 414	0.80 485	0.42 324	0.32 420	0.53 302	0.35 275	0.78 314	0.89 399	0.66 271	0.75 252	0.48 210	0.39 248	0.74 382	0.60 420	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.18 337	0.20 352	0.17 313

UGAM-zero	0.46 315	0.19 154	0.62 402	0.37 148	0.23 174	0.34 170	0.21 50	1.15 466	0.39 141	0.66 271	0.61 204	1.70 554	0.91 503	0.75 388	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.13 174

NVstereo2D	0.60 450	0.30 423	0.75 471	0.48 424	0.43 501	0.89 471	0.48 431	1.05 421	1.15 505	0.66 271	0.86 321	0.88 414	0.70 440	0.99 482	0.65 435	0.32 510	0.15 355	0.28 486	0.20 394	0.40 520	0.36 516

knoymous	0.36 198	0.20 191	0.31 76	0.31 24	0.22 132	0.36 191	0.29 163	0.61 182	0.64 247	0.67 274	0.70 232	0.60 277	0.40 254	0.58 248	0.34 240	0.17 280	0.11 161	0.20 335	0.11 97	0.17 278	0.18 331

ICVP	0.46 315	0.25 350	0.38 168	0.48 424	0.28 338	0.58 339	0.43 400	1.00 396	0.70 271	0.67 274	0.95 366	0.75 363	0.55 343	0.53 193	0.54 402	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.17 310	0.19 336	0.20 387
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 230	0.23 288	0.48 316	0.42 324	0.29 365	0.35 180	0.25 101	0.86 340	0.64 247	0.67 274	0.65 214	0.60 277	0.29 155	0.60 270	0.34 240	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.21 376	0.13 174

FADNet_RVC	0.55 415	0.37 464	1.17 533	0.44 364	0.31 404	0.56 328	0.34 251	1.06 425	0.88 386	0.67 274	0.90 345	0.61 282	0.65 407	0.93 472	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.26 465	0.23 451	0.31 479	0.28 469

UCFNet_RVC	0.49 362	0.26 369	0.35 133	0.39 212	0.26 283	0.64 384	0.36 297	1.15 466	0.84 359	0.67 274	0.88 337	0.88 414	0.59 368	0.58 248	0.45 351	0.24 441	0.17 409	0.27 478	0.27 497	0.25 438	0.23 430

NOSS_ROB	0.57 433	0.39 481	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.73 423	0.54 471	1.03 413	1.08 492	0.67 274	0.87 329	0.76 369	0.57 352	0.77 399	0.47 368	0.38 537	0.38 554	0.44 545	0.42 553	0.37 513	0.34 509

PAM_32	0.46 315	0.19 154	0.67 434	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.27 132	0.95 380	0.34 86	0.68 280	0.44 132	1.91 562	0.65 407	0.62 286	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.14 146	0.13 174

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 343	0.21 228	1.26 542	0.39 212	0.51 532	0.28 91	0.30 179	1.25 514	0.44 167	0.68 280	1.11 436	0.86 403	0.33 199	0.67 337	0.27 145	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.20 394	0.22 398	0.24 438

testlalala2	0.36 198	0.18 115	0.45 265	0.89 566	0.53 537	0.44 256	0.26 115	0.61 182	0.49 190	0.68 280	0.56 189	0.44 191	0.24 85	0.34 44	0.31 203	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.10 63	0.13 101	0.13 174

testlalala	0.28 105	0.19 154	0.43 241	0.34 74	0.23 174	0.45 265	0.30 179	0.43 89	0.29 52	0.68 280	0.49 152	0.35 120	0.25 97	0.32 25	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.11 82

TestStereo1	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

SA-5K	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

test_1	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.23 78	0.63 196	0.78 325	0.68 280	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 198	0.17 87	0.41 209	0.35 111	0.19 59	0.33 159	0.29 163	0.65 210	0.73 290	0.68 280	1.01 394	0.56 243	0.40 254	0.42 101	0.30 196	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.10 37

GANet-RSSM	0.47 331	0.21 228	0.37 156	0.38 179	0.25 238	0.58 339	0.36 297	1.07 429	0.78 325	0.68 280	1.01 394	0.86 403	0.67 417	0.62 286	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.17 313

DCANet-4	0.36 198	0.20 191	0.48 316	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.66 220	0.92 416	0.69 289	0.78 273	0.40 158	0.47 294	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

fff	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

iRaft-Stereo_20w	0.39 246	0.19 154	0.57 387	0.37 148	0.27 314	0.31 133	0.24 93	1.44 549	0.29 52	0.69 289	0.53 178	0.60 277	0.42 264	0.83 425	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.15 196	0.13 174

DeepStereo_RVC	0.36 198	0.21 228	0.47 294	0.40 250	0.24 203	0.26 59	0.22 61	0.60 176	0.38 131	0.69 289	0.67 226	0.57 248	0.51 319	0.56 215	0.39 304	0.16 235	0.12 219	0.18 264	0.15 224	0.19 336	0.18 331

csc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

cscssc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

PAM	0.46 315	0.19 154	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.75 429	0.33 238	0.85 336	0.34 86	0.70 295	0.46 140	1.83 557	0.63 390	0.61 278	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.14 146	0.13 174

ADStereo(finetuned)	0.37 215	0.16 55	0.49 328	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.69 427	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

AnonymousM	0.41 269	0.81 559	0.29 49	0.34 74	0.22 132	0.28 91	0.38 334	0.53 143	0.41 148	0.70 295	0.49 152	0.47 205	0.27 126	0.41 93	0.31 203	0.15 182	0.12 219	1.51 584	0.26 490	0.12 59	0.10 37

DCANet	0.36 198	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.57 352	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

PSMNet-RSSM	0.48 343	0.22 267	0.38 168	0.42 324	0.25 238	0.50 286	0.37 312	1.10 439	0.77 315	0.70 295	1.06 423	0.84 396	0.64 401	0.62 286	0.47 368	0.23 429	0.15 355	0.23 416	0.25 476	0.20 352	0.19 364

FADNet-RVC	0.60 450	0.53 529	1.14 527	0.46 408	0.39 476	0.61 360	0.39 357	1.12 451	0.87 382	0.70 295	0.84 308	1.04 462	0.55 343	0.94 479	0.69 445	0.26 462	0.25 496	0.28 486	0.28 503	0.31 479	0.31 493

FADNet	0.61 452	0.51 519	1.10 522	0.45 387	0.44 508	0.65 393	0.41 383	1.19 483	1.05 476	0.70 295	0.84 308	0.98 445	0.66 414	0.82 417	0.50 376	0.29 489	0.30 525	0.27 478	0.30 511	0.46 538	0.35 514

WQFJX	0.51 385	0.30 423	0.65 423	0.59 523	0.42 494	0.71 414	0.77 536	1.01 405	0.84 359	0.71 302	0.92 352	0.46 201	0.36 228	0.92 465	0.51 386	0.16 235	0.14 324	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.14 218

test_for_model	0.82 499	3.60 611	0.39 187	2.35 599	2.07 599	0.39 219	0.28 153	0.42 76	0.45 176	0.71 302	0.31 84	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 97	0.34 524	0.11 161	0.13 68	0.09 10	3.49 611	0.18 331

MyStereo8	0.40 258	0.20 191	0.54 372	0.41 284	0.29 365	0.53 302	0.29 163	0.65 210	0.49 190	0.71 302	0.98 384	0.58 256	0.43 270	0.50 170	0.51 386	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.19 336	0.19 364

1111x	0.55 415	0.22 267	0.46 282	0.38 179	0.20 86	0.66 396	0.43 400	1.23 503	0.99 448	0.71 302	0.99 389	0.95 436	0.69 427	0.90 455	1.08 528	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.18 331

CASS	0.45 305	0.27 386	0.42 230	0.48 424	0.22 132	0.61 360	0.34 251	0.97 387	0.62 229	0.71 302	0.85 318	0.61 282	0.55 343	0.57 228	0.41 317	0.29 489	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.22 398	0.28 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 499	0.44 499	0.63 412	0.40 250	0.43 501	0.80 446	0.52 462	0.72 276	0.77 315	0.71 302	0.60 201	0.87 409	0.76 460	0.75 388	0.58 412	0.52 561	0.54 576	0.54 563	4.82 616	0.56 556	0.40 532

test-3	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.22 61	0.63 196	0.78 325	0.71 302	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

GwcNet-ADL	0.44 295	0.22 267	0.48 316	0.45 387	0.30 382	0.40 223	0.37 312	0.92 366	0.97 439	0.71 302	0.78 273	0.61 282	0.42 264	0.62 286	0.50 376	0.19 346	0.14 324	0.15 144	0.14 197	0.18 302	0.18 331

HCRNet	0.44 295	0.34 446	0.41 209	0.53 493	0.26 283	0.53 302	0.29 163	0.83 330	0.63 240	0.71 302	0.81 293	0.77 375	0.50 314	0.66 326	0.36 273	0.24 441	0.16 389	0.24 433	0.20 394	0.21 376	0.18 331

xxxx	1.01 528	0.22 267	0.43 241	0.36 131	0.21 111	0.82 459	0.36 297	1.32 527	0.88 386	0.71 302	0.94 357	0.97 441	0.63 390	0.64 311	10.58 610	0.20 369	0.16 389	0.18 264	0.17 310	0.19 336	0.19 364

FENet	0.42 276	0.22 267	0.38 168	0.39 212	0.24 203	0.55 313	0.32 228	0.79 318	0.70 271	0.71 302	0.72 237	0.63 290	0.57 352	0.62 286	0.44 342	0.19 346	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.19 364

GwcNet-RSSM	0.49 362	0.24 325	0.42 230	0.40 250	0.23 174	0.55 313	0.38 334	0.93 368	0.93 422	0.71 302	1.16 463	0.86 403	0.60 372	0.62 286	0.66 438	0.21 386	0.14 324	0.19 304	0.20 394	0.16 240	0.15 245

HITNet	0.41 269	0.26 369	0.45 265	0.33 57	0.17 23	0.63 377	0.30 179	0.93 368	0.64 247	0.71 302	0.82 297	0.64 297	0.52 321	0.59 263	0.43 326	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.19 336	0.12 130
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	0.44 295	0.27 386	0.46 282	0.38 179	0.24 203	0.61 360	0.35 275	0.94 373	0.53 203	0.72 315	1.05 417	0.63 290	0.50 314	0.57 228	0.45 351	0.18 314	0.15 355	0.23 416	0.20 394	0.20 352	0.18 331

ttt	0.51 385	0.25 350	0.43 241	0.38 179	0.24 203	0.65 393	0.38 334	1.18 481	1.05 476	0.72 315	1.08 429	0.63 290	0.49 303	0.84 430	0.59 417	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.20 394	0.24 428	0.24 438

MIM_Stereo	0.38 230	0.17 87	0.53 367	0.37 148	0.24 203	0.27 73	0.24 93	0.70 263	0.54 207	0.72 315	1.00 391	0.63 290	0.29 155	0.64 311	0.38 298	0.13 75	0.14 324	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.11 82

LCNet	0.41 269	0.20 191	0.32 89	0.44 364	0.24 203	0.47 275	0.29 163	0.67 230	0.53 203	0.72 315	1.03 407	0.66 315	0.60 372	0.58 248	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.36 516

cf-r	0.47 331	0.23 288	0.41 209	0.39 212	0.23 174	0.59 352	0.37 312	0.88 352	0.85 368	0.72 315	1.05 417	0.94 434	0.62 384	0.56 215	0.54 402	0.21 386	0.14 324	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.15 245

CFNet	0.51 385	0.29 414	0.46 282	0.41 284	0.27 314	0.70 409	0.32 228	1.13 453	1.00 454	0.72 315	1.07 426	0.85 398	0.60 372	0.76 392	0.52 394	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.16 291

DN-CSS_ROB	0.43 288	0.26 369	0.62 402	0.40 250	0.29 365	0.44 256	0.27 132	0.77 308	0.75 300	0.72 315	1.09 433	0.48 210	0.43 270	0.69 353	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.18 302	0.16 291

ffm	0.44 295	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

ff1	0.49 362	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

mmx	0.53 401	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

xxx	0.53 401	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

RASNet	0.53 401	0.22 267	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.68 402	0.38 334	0.97 387	0.88 386	0.73 322	1.04 413	1.03 460	0.92 508	0.90 455	0.86 481	0.16 235	0.14 324	0.14 101	0.17 310	0.15 196	0.13 174

RAFT-345	0.40 258	0.18 115	0.40 199	0.38 179	0.22 132	0.33 159	0.26 115	0.61 182	0.51 197	0.74 327	1.79 546	0.45 193	0.33 199	0.66 326	0.36 273	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.14 197	0.13 101	0.13 174

GES	0.44 295	0.23 288	0.57 387	0.40 250	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.96 384	0.68 263	0.74 327	0.83 303	0.47 205	0.48 299	0.67 337	0.43 326	0.22 412	0.16 389	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.23 430

test_sample3	0.46 315	0.25 350	0.50 341	0.35 111	0.23 174	0.69 404	0.37 312	1.15 466	0.81 344	0.75 329	0.79 283	0.66 315	0.49 303	0.63 297	0.46 361	0.21 386	0.15 355	0.20 335	0.19 369	0.21 376	0.19 364

DispNO	0.47 331	0.23 288	0.71 454	0.39 212	0.31 404	0.60 358	0.38 334	0.89 354	0.77 315	0.75 329	0.84 308	0.72 344	0.54 337	0.73 375	0.46 361	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.17 313

BUS	0.45 305	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.70 409	0.34 251	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.65 310	0.49 303	0.64 311	0.51 386	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

BSDual-CNN	0.46 315	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

hknet	0.49 362	0.25 350	0.51 354	0.45 387	0.29 365	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.83 354	0.75 329	0.80 286	0.97 441	0.61 378	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

DMCA	0.45 305	0.26 369	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.51 290	0.34 251	0.93 368	0.68 263	0.75 329	0.83 303	0.79 379	0.53 325	0.51 177	0.54 402	0.21 386	0.16 389	0.21 377	0.16 257	0.19 336	0.21 405

AdaStereo	0.50 378	0.32 433	0.47 294	0.48 424	0.25 238	0.67 400	0.32 228	1.17 478	0.88 386	0.75 329	0.99 389	0.75 363	0.49 303	0.67 337	0.46 361	0.27 472	0.12 219	0.28 486	0.18 337	0.23 415	0.18 331
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	0.52 395	0.22 267	0.46 282	0.45 387	0.25 238	0.41 238	0.52 462	0.62 188	1.16 506	0.76 336	1.13 447	1.32 518	0.57 352	1.00 485	0.53 397	0.17 280	0.14 324	0.25 446	0.21 417	0.15 196	0.13 174

MyStereo05	0.44 295	0.21 228	0.45 265	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.93 368	1.09 494	0.76 336	0.61 204	0.51 223	0.57 352	0.73 375	0.42 321	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

RAFT_CTSACE	0.45 305	0.20 191	0.44 253	0.45 387	0.27 314	0.34 170	0.39 357	0.60 176	0.73 290	0.76 336	1.44 518	0.83 392	0.38 237	1.08 502	0.26 127	0.12 40	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

ASMatch	0.48 343	0.19 154	0.45 265	0.39 212	0.28 338	0.37 198	0.26 115	0.74 289	0.68 263	0.76 336	2.34 564	0.61 282	0.52 321	0.62 286	0.37 289	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.21 405

IRAFT_RVC	0.42 276	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.24 203	0.27 73	0.54 471	0.74 289	0.77 315	0.76 336	0.80 286	0.73 355	0.51 319	0.70 359	0.36 273	0.17 280	0.10 64	0.21 377	0.16 257	0.16 240	0.14 218

GMM-Stereo	0.44 295	0.19 154	0.36 140	0.42 324	0.25 238	0.51 290	0.47 423	0.71 271	0.53 203	0.76 336	1.37 502	0.76 369	0.38 237	0.60 270	0.33 225	0.15 182	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.16 240	0.27 462

test_sample5	0.47 331	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.77 342	0.94 357	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

OMP-Stereo	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.52 483	0.24 203	0.36 191	0.25 101	0.71 271	0.78 325	0.77 342	0.64 211	0.89 418	0.39 248	0.91 462	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.20 335	0.15 224	0.15 196	0.12 130

BEATNet_4x	0.46 315	0.32 433	0.56 383	0.37 148	0.19 59	0.63 377	0.35 275	1.01 405	0.72 283	0.77 342	0.83 303	0.70 331	0.59 368	0.68 347	0.53 397	0.16 235	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.24 428	0.16 291

PS-NSSS	0.58 440	0.44 499	0.62 402	0.42 324	0.33 433	0.66 396	0.58 485	1.02 409	0.86 373	0.77 342	1.28 485	0.72 344	0.64 401	0.82 417	0.59 417	0.31 499	0.26 503	0.40 536	0.27 497	0.33 492	0.26 452

PSMNet-RUCA	0.76 485	0.75 553	1.08 521	1.01 572	0.90 566	0.69 404	0.50 444	1.11 445	1.03 466	0.78 346	1.11 436	0.80 387	0.72 448	0.88 447	0.63 430	0.53 565	0.27 512	0.76 571	0.46 555	0.66 566	0.47 555

test_sample4	0.47 331	0.26 369	0.50 341	0.35 111	0.22 132	0.69 404	0.38 334	1.15 466	0.81 344	0.78 346	0.82 297	0.62 288	0.53 325	0.63 297	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.21 377	0.19 369	0.21 376	0.19 364

IPLGR	0.39 246	0.21 228	0.63 412	0.39 212	0.22 132	0.49 283	0.29 163	0.76 303	0.74 297	0.78 346	0.77 262	0.44 191	0.42 264	0.47 148	0.38 298	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.13 174

RAFT + AFF	0.53 401	0.29 414	0.75 471	0.51 471	0.32 420	0.63 377	0.60 490	1.00 396	0.91 409	0.78 346	0.87 329	0.83 392	0.58 361	0.80 411	0.47 368	0.17 280	0.20 452	0.23 416	0.22 435	0.18 302	0.18 331

raft_robust	0.41 269	0.23 288	0.36 140	0.42 324	0.21 111	0.40 223	0.33 238	0.79 318	0.98 443	0.79 350	0.87 329	0.39 146	0.33 199	0.84 430	0.29 189	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.17 310	0.15 196	0.12 130

PSMNet_ROB	0.64 456	0.37 464	0.65 423	0.56 511	0.42 494	0.97 487	0.83 544	1.21 490	0.92 416	0.79 350	1.02 403	1.08 475	0.63 390	0.82 417	0.91 505	0.29 489	0.20 452	0.31 503	0.31 518	0.26 445	0.23 430

MultiAttention	3.58 597	0.24 325	0.62 402	0.54 500	0.34 442	22.90 620	2.72 610	1.60 566	1.13 501	0.80 352	1.81 547	1.14 496	0.43 270	35.29 629	0.61 424	0.17 280	0.12 219	0.23 416	0.23 451	0.34 498	0.29 476

z-ln-s-r	0.66 460	0.36 457	1.30 546	0.39 212	0.26 283	0.57 333	0.63 498	0.80 321	1.03 466	0.80 352	1.43 515	0.91 425	0.76 460	1.08 502	1.87 567	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.14 197	0.20 352	0.16 291

ITSA-stereo	0.53 401	0.28 402	0.52 359	0.40 250	0.23 174	0.56 328	0.34 251	1.24 510	1.24 521	0.80 352	0.81 293	0.72 344	0.58 361	0.82 417	0.65 435	0.21 386	0.17 409	0.23 416	0.21 417	0.22 398	0.26 452

test_sample6	0.49 362	0.26 369	0.50 341	0.37 148	0.22 132	0.63 377	0.40 368	1.12 451	0.83 354	0.80 352	1.03 407	0.66 315	0.55 343	0.67 337	0.46 361	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.23 415	0.21 405

DualNet	0.48 343	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.80 352	1.03 407	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

CBFPSM	0.59 447	0.22 267	1.31 547	0.38 179	0.27 314	1.12 518	0.65 503	0.79 318	0.82 349	0.80 352	0.81 293	1.35 527	0.87 496	0.67 337	0.76 461	0.16 235	0.15 355	0.15 144	0.16 257	0.17 278	0.22 423

iinet-f	0.67 465	0.26 369	2.15 577	0.39 212	0.31 404	1.19 529	0.56 481	0.84 333	0.84 359	0.80 352	1.17 465	1.05 466	0.84 490	0.71 364	1.21 539	0.20 369	0.18 426	0.17 216	0.15 224	0.20 352	0.20 387

NINENet	0.50 378	0.29 414	0.51 354	0.45 387	0.32 420	0.70 409	0.34 251	1.10 439	0.88 386	0.80 352	0.94 357	0.65 310	0.49 303	0.73 375	0.51 386	0.22 412	0.20 452	0.25 446	0.18 337	0.22 398	0.21 405

ACRE	0.40 258	0.21 228	0.65 423	0.45 387	0.33 433	0.51 290	0.33 238	0.66 220	0.63 240	0.80 352	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.45 351	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

ADLNet2	0.55 415	0.25 350	0.65 423	0.47 417	0.30 382	0.83 462	0.50 444	1.05 421	0.95 435	0.80 352	0.98 384	0.99 446	0.69 427	0.77 399	0.73 456	0.20 369	0.16 389	0.17 216	0.18 337	0.21 376	0.21 405

RAFT	0.45 305	0.22 267	0.45 265	0.47 417	0.26 283	0.54 308	0.47 423	0.66 220	0.58 223	0.80 352	0.82 297	0.94 434	0.57 352	0.75 388	0.34 240	0.17 280	0.15 355	0.22 394	0.20 394	0.16 240	0.12 130

SFCPSM	0.47 331	0.21 228	0.55 377	0.40 250	0.27 314	0.87 470	0.37 312	1.33 529	0.77 315	0.80 352	0.84 308	0.54 235	0.49 303	0.57 228	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.15 245

PA-Net	0.67 465	0.43 494	0.83 487	0.50 455	0.53 537	0.94 479	0.68 512	1.10 439	1.14 504	0.80 352	0.88 337	0.87 409	0.77 467	1.02 491	0.88 491	0.24 441	0.41 561	0.29 494	0.44 554	0.26 445	0.34 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 385	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.18 331

tta	0.51 385	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.14 218

qqq1	0.49 362	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

fff1	0.49 362	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

AACVNet	0.50 378	0.23 288	0.49 328	0.46 408	0.29 365	0.52 294	0.38 334	0.90 359	0.55 212	0.81 365	1.03 407	1.00 449	0.70 440	0.83 425	0.54 402	0.21 386	0.18 426	0.24 433	0.18 337	0.23 415	0.20 387

test_xeample	1.01 528	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.21 111	0.71 414	0.39 357	1.23 503	0.86 373	0.81 365	1.04 413	0.69 327	0.61 378	0.69 353	10.93 611	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.17 310	0.18 302	0.17 313

APVNet	0.71 476	0.37 464	0.89 500	0.56 511	0.45 512	1.18 528	0.68 512	1.41 545	0.85 368	0.81 365	1.15 458	1.04 462	0.81 479	1.10 506	1.17 536	0.26 462	0.28 516	0.32 509	0.31 518	0.29 464	0.30 485

HSM	0.51 385	0.24 325	0.41 209	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.40 368	1.22 498	0.75 300	0.81 365	0.91 348	1.21 500	0.69 427	0.87 444	0.46 361	0.17 280	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.17 278	0.17 313

DISCO	0.70 472	0.26 369	0.68 439	0.44 364	0.31 404	1.14 520	0.51 459	1.23 503	1.23 519	0.81 365	1.05 417	1.50 542	0.85 491	1.82 566	1.03 522	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.24 428	0.23 430

rvit_105_1	0.54 413	0.40 486	0.76 476	0.58 519	0.37 461	0.59 352	0.68 512	0.70 263	0.94 429	0.82 374	0.69 229	0.73 355	0.58 361	0.78 403	0.54 402	0.32 510	0.29 521	0.31 503	0.34 529	0.23 415	0.20 387

CoDeX	0.47 331	0.20 191	0.49 328	0.42 324	0.25 238	0.75 429	0.36 297	1.27 518	0.80 336	0.82 374	0.96 370	0.62 288	0.57 352	0.60 270	0.36 273	0.17 280	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.16 240	0.14 218

Sa-1000	0.48 343	0.24 325	0.41 209	0.45 387	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.81 325	0.93 422	0.82 374	1.50 525	0.53 231	0.45 285	0.92 465	0.30 196	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

CIPLG	0.41 269	0.21 228	0.63 412	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.33 238	0.65 210	0.60 227	0.82 374	0.96 370	0.46 201	0.32 187	0.55 205	0.44 342	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

IPLGR_C	0.40 258	0.21 228	0.64 417	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.34 251	0.66 220	0.62 229	0.82 374	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.46 361	0.17 280	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

GEStereo_RVC	0.55 415	0.29 414	0.63 412	0.49 441	0.31 404	0.70 409	0.54 471	1.22 498	0.92 416	0.82 374	0.85 318	0.85 398	0.63 390	0.90 455	0.65 435	0.24 441	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.21 376	0.22 423

CFNet_pseudo	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.30 179	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.03 407	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

psm_up	0.55 415	0.26 369	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.65 393	0.56 481	1.04 416	0.82 349	0.82 374	0.88 337	1.01 453	0.94 514	0.74 382	0.61 424	0.21 386	0.25 496	0.26 465	0.23 451	0.21 376	0.20 387

hitnet-ft	0.55 415	0.27 386	0.39 187	0.41 284	0.28 338	0.78 440	0.40 368	0.92 366	0.90 402	0.82 374	1.01 394	1.13 493	0.70 440	0.78 403	0.67 441	0.28 482	0.20 452	0.28 486	0.22 435	0.29 464	0.26 452

FADNet-RVC-Resample	0.56 426	0.33 441	1.16 528	0.49 441	0.34 442	0.71 414	0.43 400	1.01 405	0.93 422	0.82 374	0.87 329	0.74 361	0.67 417	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.18 426	0.26 465	0.27 497	0.26 445	0.27 462

TDLM	0.57 433	0.33 441	0.49 328	0.51 471	0.30 382	0.66 396	0.73 532	1.03 413	1.01 458	0.82 374	1.10 435	0.84 396	0.70 440	0.86 442	0.58 412	0.28 482	0.17 409	0.25 446	0.22 435	0.26 445	0.19 364

ccs_rob	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.31 205	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.02 403	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

LL-Strereo	0.57 433	0.27 386	0.68 439	0.48 424	0.34 442	0.39 219	0.48 431	0.94 373	0.97 439	0.83 386	0.78 273	1.10 483	1.18 543	1.33 536	0.49 374	0.17 280	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.16 240	0.17 313

HBP-ISP	0.59 447	0.45 503	0.43 241	0.45 387	0.33 433	0.70 409	0.28 153	1.11 445	1.00 454	0.83 386	1.18 467	0.65 310	0.68 423	0.88 447	0.52 394	0.35 529	0.38 554	0.47 550	0.41 549	0.38 517	0.31 493

IER	0.46 315	0.23 288	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.69 404	0.35 275	0.80 321	0.66 255	0.83 386	0.94 357	0.75 363	0.77 467	0.60 270	0.42 321	0.17 280	0.14 324	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

IIG-Stereo	0.43 288	0.21 228	0.44 253	0.50 455	0.25 238	0.44 256	0.21 50	0.71 271	0.76 308	0.83 386	0.95 366	0.83 392	0.43 270	0.90 455	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.19 304	0.14 197	0.15 196	0.11 82

DGSMNet	0.76 485	0.55 531	1.29 545	0.58 519	0.62 554	0.94 479	0.70 522	1.26 516	1.11 496	0.83 386	1.24 478	1.00 449	0.71 444	1.03 493	0.81 471	0.34 524	0.29 521	0.41 540	0.40 544	0.57 558	0.55 567

UNet	0.54 413	0.26 369	0.66 430	0.44 364	0.40 481	0.99 492	0.41 383	0.98 390	0.75 300	0.83 386	0.89 341	1.04 462	0.72 448	0.73 375	0.62 427	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.17 313

CC-Net-ROB	0.82 499	0.96 570	0.85 489	0.58 519	0.45 512	1.27 537	0.70 522	1.17 478	1.02 461	0.83 386	1.23 477	0.90 423	0.77 467	1.06 496	0.69 445	0.46 551	0.34 547	1.71 587	0.38 537	0.59 562	0.36 516

G2L-ROB	0.47 331	0.19 154	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.57 333	0.42 393	1.14 462	0.71 282	0.84 393	0.75 252	1.09 479	0.53 325	0.74 382	0.53 397	0.17 280	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.19 364

G2L-Stereo	0.49 362	0.23 288	0.48 316	0.43 345	0.26 283	0.47 275	0.42 393	0.93 368	0.78 325	0.84 393	0.86 321	0.91 425	0.52 321	0.78 403	0.70 448	0.20 369	0.17 409	0.22 394	0.18 337	0.17 278	0.21 405

TCMNet	0.66 460	0.39 481	0.98 510	0.59 523	0.61 553	0.96 485	0.55 475	1.05 421	0.90 402	0.84 393	1.14 452	0.89 418	0.65 407	0.85 437	1.01 521	0.26 462	0.26 503	0.31 503	0.28 503	0.32 485	0.29 476

IPLG	0.39 246	0.20 191	0.59 392	0.40 250	0.24 203	0.54 308	0.27 132	0.75 296	0.63 240	0.84 393	0.81 293	0.32 95	0.32 187	0.60 270	0.45 351	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

coex_refinement	0.53 401	0.21 228	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.76 435	0.39 357	1.09 437	0.90 402	0.85 397	1.12 440	1.00 449	0.56 350	0.63 297	0.81 471	0.21 386	0.13 290	0.16 175	0.16 257	0.20 352	0.21 405

DDVS	0.52 395	0.30 423	0.56 383	0.41 284	0.31 404	0.71 414	0.34 251	0.91 364	0.67 258	0.85 397	0.89 341	1.12 487	0.46 290	0.86 442	0.60 420	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.25 438	0.26 452

anonymousa	0.49 362	0.20 191	0.42 230	0.38 179	0.23 174	0.91 474	0.35 275	0.75 296	0.62 229	0.85 397	1.54 530	1.06 468	0.66 414	0.51 177	0.43 326	0.16 235	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.16 240	0.14 218

PFNet+	0.40 258	0.19 154	0.49 328	0.39 212	0.25 238	0.28 91	0.23 78	0.64 209	0.70 271	0.85 397	0.79 283	0.64 297	0.35 210	0.72 369	0.34 240	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.20 394	0.16 240	0.20 387

delet	0.55 415	0.24 325	0.55 377	0.44 364	0.33 433	1.07 506	0.50 444	1.00 396	0.86 373	0.85 397	0.96 370	0.90 423	0.63 390	0.83 425	0.74 459	0.18 314	0.18 426	0.20 335	0.21 417	0.16 240	0.15 245

CVANet_RVC	0.57 433	0.33 441	0.44 253	0.47 417	0.32 420	0.67 400	0.61 495	1.05 421	0.93 422	0.85 397	1.04 413	1.01 453	0.73 451	0.83 425	0.52 394	0.29 489	0.19 440	0.27 478	0.25 476	0.31 479	0.21 405

DeepPruner_ROB	0.53 401	0.34 446	0.59 392	0.41 284	0.30 382	0.50 286	0.43 400	1.19 483	0.70 271	0.85 397	1.05 417	0.86 403	0.55 343	0.84 430	0.51 386	0.29 489	0.23 480	0.22 394	0.22 435	0.26 445	0.25 446

G2L-Stereo_test	0.48 343	0.20 191	0.40 199	0.34 74	0.23 174	0.57 333	0.58 485	1.10 439	0.77 315	0.86 404	0.94 357	0.95 436	0.54 337	0.68 347	0.60 420	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.15 245

GMStereo_Zeroshot	0.49 362	0.44 499	0.74 467	0.49 441	0.27 314	0.56 328	0.29 163	0.73 287	0.76 308	0.86 404	0.94 357	0.91 425	0.36 228	0.74 382	0.43 326	0.26 462	0.14 324	0.26 465	0.15 224	0.36 508	0.18 331

PCWNet_CMD	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.95 380	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.21 377	0.16 257	0.24 428	0.19 364

AASNet	0.53 401	0.25 350	0.52 359	0.49 441	0.32 420	0.74 424	0.40 368	1.50 555	0.86 373	0.86 404	0.92 352	0.64 297	0.59 368	0.59 263	0.79 466	0.23 429	0.19 440	0.20 335	0.16 257	0.21 376	0.19 364

HHNet	0.41 269	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.37 461	0.33 159	0.34 251	0.69 248	0.75 300	0.86 404	1.30 492	0.52 227	0.32 187	0.52 184	0.35 257	0.15 182	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.15 196	0.24 438

HGLStereo	0.56 426	0.28 402	0.57 387	0.50 455	0.37 461	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.78 325	0.86 404	1.14 452	0.89 418	0.82 483	0.76 392	0.73 456	0.21 386	0.20 452	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.21 405

MSMDNet	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.96 384	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.23 415	0.19 364

AANet_RVC	0.57 433	0.32 433	0.54 372	0.45 387	0.27 314	0.57 333	0.48 431	1.00 396	1.28 533	0.86 404	1.33 496	0.87 409	0.58 361	1.07 499	0.75 460	0.18 314	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.18 331

HI	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 479	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

CoSv	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 479	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

DisPM	0.39 246	0.19 154	0.44 253	0.41 284	0.27 314	0.24 39	0.31 205	0.65 210	0.57 221	0.87 412	0.87 329	0.60 277	0.32 187	0.76 392	0.32 213	0.18 314	0.12 219	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.20 387

GMOStereo	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

error version	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

test-v	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

test-2	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

FINET	0.67 465	0.42 492	1.00 512	0.46 408	0.43 501	0.83 462	0.89 552	1.08 433	1.50 552	0.87 412	1.14 452	0.71 335	0.68 423	0.92 465	0.70 448	0.36 533	0.30 525	0.26 465	0.24 467	0.35 503	0.33 502

UPFNet	0.53 401	0.24 325	0.51 354	0.45 387	0.38 470	0.84 465	0.49 439	0.99 392	0.75 300	0.87 412	0.88 337	0.86 403	0.64 401	0.80 411	0.71 453	0.20 369	0.20 452	0.20 335	0.20 394	0.19 336	0.15 245

iResNet	0.49 362	0.29 414	0.79 483	0.42 324	0.21 111	0.61 360	0.40 368	0.82 327	0.99 448	0.87 412	1.12 440	0.69 327	0.53 325	0.78 403	0.51 386	0.15 182	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.15 245

CFNet_ucs	0.50 378	0.24 325	0.55 377	0.38 179	0.31 404	0.58 339	0.33 238	0.98 390	0.93 422	0.88 422	1.19 471	0.80 387	0.49 303	0.63 297	0.43 326	0.21 386	0.15 355	0.26 465	0.18 337	0.26 445	0.22 423

LMCR-Stereo	0.53 401	0.30 423	0.53 367	0.58 519	0.30 382	0.83 462	0.36 297	1.19 483	0.76 308	0.88 422	1.04 413	0.56 243	0.62 384	0.82 417	0.67 441	0.19 346	0.15 355	0.19 304	0.14 197	0.23 415	0.17 313

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 465	0.81 559	0.73 462	0.53 493	0.37 461	1.40 543	0.53 467	1.04 416	0.79 334	0.88 422	0.94 357	0.95 436	0.53 325	0.93 472	0.58 412	0.39 539	0.30 525	0.57 565	0.31 518	0.53 552	0.30 485

Nwc_Net	0.78 491	0.38 474	0.73 462	0.60 530	0.55 542	1.05 504	0.55 475	1.67 572	1.05 476	0.88 422	1.86 551	1.40 532	1.09 534	1.10 506	0.87 487	0.30 496	0.25 496	0.36 523	0.38 537	0.29 464	0.29 476

DAS	0.51 385	0.25 350	0.60 397	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.82 417	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

SepStereo	0.51 385	0.25 350	0.60 397	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.93 472	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

DEmStereo	0.48 343	0.17 87	0.50 341	0.38 179	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.63 196	0.74 297	0.89 426	1.66 538	0.58 256	1.06 531	0.60 270	0.42 321	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

Pruner-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.40 250	0.25 238	0.22 19	0.24 93	0.67 230	0.55 212	0.89 426	0.76 258	0.68 323	0.29 155	0.62 286	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.17 310	0.17 278	0.18 331

ARAFT	0.47 331	0.24 325	0.79 483	0.42 324	0.25 238	0.55 313	0.55 475	0.75 296	0.81 344	0.89 426	0.75 252	0.73 355	0.47 294	0.88 447	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.23 416	0.22 435	0.14 146	0.13 174

R-Stereo Train	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174

RAFT-Stereo	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 512	0.82 562	0.67 434	1.00 571	0.96 571	1.02 496	0.57 484	1.13 453	0.99 448	0.90 433	0.97 383	1.31 513	0.99 523	0.85 437	0.84 476	0.54 566	0.32 539	1.77 588	0.40 544	0.94 574	0.66 571

NCC-stereo	0.78 491	0.40 486	0.76 476	0.61 532	0.67 557	0.81 451	0.69 517	1.54 563	1.11 496	0.90 433	1.36 499	1.33 521	1.16 540	1.19 516	0.88 491	0.31 499	0.30 525	0.37 528	0.48 563	0.33 492	0.33 502

Abc-Net	0.78 491	0.40 486	0.76 476	0.61 532	0.67 557	0.81 451	0.69 517	1.54 563	1.11 496	0.90 433	1.36 499	1.33 521	1.16 540	1.19 516	0.88 491	0.31 499	0.30 525	0.37 528	0.48 563	0.33 492	0.33 502
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	0.53 401	0.22 267	0.35 133	0.37 148	0.21 111	0.85 466	0.37 312	1.23 503	0.93 422	0.90 433	1.15 458	1.26 505	0.63 390	0.72 369	0.48 372	0.17 280	0.13 290	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 395	0.21 228	0.53 367	0.37 148	0.21 111	0.61 360	0.29 163	1.51 558	1.32 537	0.90 433	1.02 403	0.80 387	0.62 384	0.76 392	0.43 326	0.16 235	0.12 219	0.13 68	0.09 10	0.15 196	0.18 331

SQANet	0.82 499	0.74 552	0.67 434	1.13 576	0.98 574	1.11 514	0.47 423	1.07 429	0.83 354	0.91 438	1.05 417	1.03 460	0.74 453	1.01 486	0.64 433	0.61 569	0.24 488	1.03 579	0.35 532	1.18 581	0.58 568

gwcnet-sp	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

scenet	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

ssnet	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

psmg	0.49 362	0.25 350	0.43 241	0.41 284	0.28 338	0.85 466	0.43 400	0.99 392	0.76 308	0.91 438	0.94 357	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.15 355	0.20 335	0.20 394	0.18 302	0.18 331

MMNet	0.55 415	0.25 350	0.61 399	0.43 345	0.34 442	1.07 506	0.39 357	0.87 347	0.91 409	0.91 438	0.93 356	0.86 403	0.76 460	0.81 414	0.76 461	0.15 182	0.14 324	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.16 291

ac_64	0.52 395	0.22 267	0.50 341	0.45 387	0.28 338	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.61 228	0.91 438	0.83 303	1.07 473	0.68 423	0.74 382	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.15 245

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 401	0.32 433	0.64 417	0.44 364	0.30 382	0.66 396	0.44 409	1.04 416	0.88 386	0.91 438	0.91 348	0.99 446	0.60 372	0.68 347	0.60 420	0.21 386	0.17 409	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405
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)	0.57 433	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.41 544	0.20 452	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

test_sample9	1.05 537	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	1.20 518	1.36 547	0.41 544	8.41 617	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

test_sample7	0.52 395	0.29 414	0.50 341	0.36 131	0.27 314	0.62 368	0.41 383	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.26 462	0.20 452	0.27 478	0.26 490	0.27 456	0.24 438

222	1.18 551	0.22 267	0.44 253	0.37 148	0.22 132	0.79 443	0.37 312	1.31 526	0.89 399	0.92 446	1.08 429	0.72 344	0.71 444	0.66 326	13.89 614	0.20 369	0.15 355	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.19 364

ssnet_v2	0.58 440	0.28 402	0.56 383	0.43 345	0.29 365	0.95 482	0.59 488	1.13 453	0.99 448	0.93 450	0.80 286	0.99 446	0.64 401	0.82 417	0.94 507	0.25 452	0.22 470	0.23 416	0.24 467	0.20 352	0.19 364

Syn2CoEx	0.71 476	0.51 519	0.95 505	0.64 538	0.45 512	0.91 474	0.53 467	1.48 552	1.13 501	0.93 450	1.35 498	1.02 458	0.99 523	0.92 465	0.80 468	0.30 496	0.27 512	0.28 486	0.24 467	0.23 415	0.24 438

DeepPrunerF	0.89 514	0.52 526	3.43 589	0.68 553	0.81 563	0.72 422	0.72 530	1.22 498	1.99 574	0.93 450	1.01 394	0.87 409	0.86 493	1.08 502	0.95 510	0.34 524	0.28 516	0.43 542	0.39 541	0.30 473	0.32 497

GASNet	0.67 465	0.72 550	0.96 507	0.70 556	0.48 524	0.62 368	0.47 423	1.08 433	1.03 466	0.94 453	0.82 297	0.93 432	0.83 488	1.33 536	0.80 468	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.28 503	0.44 531	0.24 438

CrosDoStereo	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 573	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 502	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

KYRaft	0.48 343	0.20 191	0.38 168	0.44 364	0.23 174	0.44 256	0.37 312	0.66 220	0.41 148	0.94 453	1.73 542	0.79 379	0.41 262	0.63 297	0.31 203	0.16 235	0.11 161	0.18 264	0.22 435	0.16 240	0.78 575

DeepStereo_LL	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 573	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 502	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

DMCA-RVC	0.51 385	0.30 423	0.59 392	0.50 455	0.32 420	0.54 308	0.38 334	0.86 340	0.68 263	0.94 453	0.86 321	0.91 425	0.68 423	0.70 359	0.59 417	0.23 429	0.18 426	0.31 503	0.23 451	0.26 445	0.19 364

MLCV	0.47 331	0.24 325	0.61 399	0.37 148	0.17 23	0.61 360	0.33 238	0.80 321	0.87 382	0.94 453	1.13 447	0.72 344	0.43 270	0.89 453	0.51 386	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.14 146	0.12 130

CBMV_ROB	0.59 447	0.37 464	0.38 168	0.39 212	0.28 338	0.74 424	0.28 153	1.00 396	0.98 443	0.94 453	1.25 480	0.81 390	0.78 472	0.87 444	0.50 376	0.36 533	0.37 552	0.43 542	0.40 544	0.33 492	0.30 485

CSP-Net	0.56 426	0.27 386	0.49 328	0.41 284	0.28 338	1.22 532	0.50 444	1.23 503	0.72 283	0.95 460	0.95 366	0.89 418	0.62 384	0.83 425	0.62 427	0.26 462	0.17 409	0.17 216	0.17 310	0.18 302	0.17 313

z-mn7	1.00 527	0.50 515	1.70 568	0.53 493	0.36 454	1.75 567	0.71 528	1.22 498	2.28 580	0.96 461	2.54 570	1.42 533	0.95 517	2.19 582	1.54 553	0.22 412	0.19 440	0.21 377	0.20 394	0.27 456	0.25 446

DDUNet	1.06 538	2.56 607	0.68 439	1.21 578	1.26 583	1.03 499	0.69 517	1.11 445	0.94 429	0.96 461	1.22 473	1.27 507	0.82 483	0.93 472	0.72 455	0.84 577	0.38 554	1.99 591	0.60 575	1.10 580	0.85 579

Prome-Stereo	0.46 315	0.19 154	0.35 133	0.44 364	0.26 283	0.40 223	0.45 412	0.68 240	0.44 167	0.96 461	1.84 549	0.59 271	0.67 417	0.61 278	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.16 240	0.29 476

S-Stereo	0.74 483	0.35 452	0.96 507	0.56 511	0.45 512	0.82 459	0.60 490	1.24 510	1.60 562	0.96 461	1.41 510	1.12 487	0.94 514	0.80 411	1.04 525	0.26 462	0.31 534	0.28 486	0.25 476	0.32 485	0.47 555

AF-Net	0.81 498	0.39 481	0.68 439	0.64 538	0.54 540	0.91 474	0.51 459	1.61 568	1.31 536	0.96 461	2.02 557	1.46 536	1.26 551	1.11 508	0.99 517	0.32 510	0.24 488	0.39 533	0.27 497	0.30 473	0.25 446

GCST	0.83 506	1.22 579	0.74 467	1.58 584	1.01 577	1.06 505	0.23 78	0.78 314	0.78 325	0.97 466	0.65 214	0.78 377	0.35 210	0.92 465	0.34 240	0.96 580	0.65 582	1.20 581	0.81 584	0.91 572	0.70 572

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 455	0.28 402	0.99 511	0.40 250	0.30 382	1.03 499	0.56 481	1.10 439	0.99 448	0.97 466	1.22 473	1.06 468	0.69 427	1.07 499	0.95 510	0.19 346	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.22 398	0.21 405

AAGNet	1.43 565	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.25 238	0.29 103	0.31 205	0.65 210	0.68 263	0.97 466	0.86 321	0.67 322	0.62 384	0.64 311	20.63 619	0.16 235	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.19 336	0.12 130

acv_ft	0.51 385	0.23 288	0.56 383	0.44 364	0.28 338	0.86 469	0.39 357	0.91 364	0.80 336	0.97 466	0.96 370	0.79 379	0.59 368	0.63 297	0.87 487	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245

RP	0.76 485	0.36 457	0.63 412	0.66 546	0.58 550	0.80 446	0.55 475	1.14 462	1.22 518	0.97 466	1.65 536	1.43 535	1.32 553	1.01 486	0.84 476	0.33 518	0.30 525	0.36 523	0.30 511	0.34 498	0.34 509

RAFT_R40	0.40 258	0.19 154	0.44 253	0.43 345	0.25 238	0.23 27	0.26 115	0.67 230	0.67 258	0.98 471	0.78 273	0.72 344	0.43 270	0.76 392	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.18 302	0.14 218

STTRV1_RVC	0.82 499	0.59 536	1.16 528	0.67 549	0.81 563	1.11 514	0.63 498	1.30 524	1.11 496	0.98 471	1.33 496	1.08 475	0.95 517	1.26 528	0.87 487	0.55 567	0.25 496	0.43 542	0.39 541	0.58 561	0.40 532

NCCL2	0.72 480	0.41 490	0.65 423	0.64 538	0.44 508	0.98 491	1.20 575	1.11 445	1.00 454	0.98 471	0.96 370	1.49 541	0.87 496	0.90 455	0.79 466	0.31 499	0.26 503	0.39 533	0.39 541	0.32 485	0.32 497

SDNR	0.86 509	0.37 464	1.47 562	0.40 250	0.38 470	3.38 596	0.33 238	0.90 359	0.98 443	0.99 474	2.09 560	0.59 271	0.71 444	1.29 532	0.70 448	0.51 560	0.56 578	0.36 523	0.26 490	0.43 530	0.46 550

pcwnet_v2	0.58 440	0.28 402	0.84 488	0.45 387	0.35 449	0.61 360	0.35 275	1.27 518	1.21 516	0.99 474	1.27 483	0.72 344	0.58 361	0.67 337	0.48 372	0.27 472	0.21 462	0.24 433	0.23 451	0.29 464	0.29 476

ADLNet	0.55 415	0.27 386	0.51 354	0.44 364	0.35 449	0.78 440	0.46 416	1.08 433	0.86 373	0.99 474	0.98 384	0.92 430	0.63 390	0.69 353	0.81 471	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405

STTStereo	0.55 415	0.37 464	0.76 476	0.44 364	0.31 404	0.60 358	0.44 409	0.96 384	0.86 373	0.99 474	0.90 345	0.96 439	0.58 361	0.71 364	0.61 424	0.25 452	0.23 480	0.26 465	0.32 524	0.24 428	0.23 430

iResNetv2_ROB	0.52 395	0.27 386	0.69 445	0.38 179	0.25 238	0.62 368	0.35 275	1.17 478	1.01 458	0.99 474	1.06 423	0.88 414	0.67 417	0.66 326	0.39 304	0.19 346	0.13 290	0.15 144	0.11 97	0.18 302	0.16 291

Ntro	1.09 543	0.97 573	0.91 503	1.44 583	1.19 582	1.69 565	0.80 542	1.35 534	1.25 527	1.00 479	1.29 489	1.31 513	0.97 521	1.26 528	0.84 476	0.84 577	0.43 568	1.36 583	0.50 568	1.56 583	0.78 575

CRFU-Net	0.57 433	0.27 386	0.57 387	0.46 408	0.30 382	1.20 530	0.52 462	1.10 439	0.56 219	1.00 479	0.98 384	1.06 468	0.79 474	0.81 414	0.71 453	0.21 386	0.19 440	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.19 364

PFNet	0.42 276	0.18 115	0.58 391	0.43 345	0.24 203	0.43 248	0.32 228	0.74 289	0.78 325	1.00 479	0.74 250	0.68 323	0.39 248	0.72 369	0.37 289	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.15 224	0.16 240	0.13 174

GwcNet	0.69 470	0.36 457	1.10 522	0.51 471	0.42 494	1.08 510	0.50 444	1.21 490	1.16 506	1.00 479	1.37 502	1.06 468	0.79 474	0.92 465	0.94 507	0.25 452	0.24 488	0.24 433	0.22 435	0.23 415	0.26 452

stereogan	0.80 495	0.31 429	0.71 454	0.59 523	0.50 528	1.72 566	0.48 431	1.35 534	1.37 540	1.00 479	1.46 523	1.56 548	0.95 517	1.29 532	0.84 476	0.28 482	0.29 521	0.29 494	0.25 476	0.38 517	0.38 527

xyz-stereo	4.23 602	0.17 87	61.76 636	0.34 74	0.16 12	12.16 613	0.37 312	0.58 161	0.68 263	1.01 484	3.36 590	0.77 375	0.82 483	1.21 522	0.40 313	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.11 97	0.13 101	0.10 37

dad	0.58 440	0.50 515	0.64 417	0.43 345	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.78 314	1.25 527	1.01 484	1.17 465	1.15 497	0.53 325	0.68 347	0.50 376	0.35 529	0.23 480	0.37 528	0.21 417	0.29 464	0.20 387

GANetREF_RVC	0.80 495	0.75 553	0.86 494	0.66 546	0.42 494	1.15 522	0.98 561	1.14 462	1.19 512	1.01 484	1.02 403	1.10 483	0.90 502	1.15 511	0.76 461	0.48 555	0.39 558	0.57 565	0.38 537	0.63 564	0.46 550
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	0.64 456	0.30 423	0.73 462	0.45 387	0.34 442	1.17 526	0.49 439	0.86 340	0.98 443	1.02 487	1.36 499	1.29 510	0.85 491	0.76 392	0.81 471	0.21 386	0.23 480	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.20 387

Wz-Net-SNSev	0.91 518	0.73 551	2.13 576	0.56 511	0.45 512	0.95 482	1.13 572	1.34 531	1.24 521	1.02 487	1.30 492	1.46 536	0.86 493	1.81 565	1.50 552	0.25 452	0.23 480	0.25 446	0.26 490	0.32 485	0.29 476

Wz-Net-LNSev	0.71 476	0.51 519	1.36 556	0.50 455	0.41 488	1.15 522	0.69 517	1.21 490	1.07 489	1.02 487	1.12 440	1.08 475	0.87 496	0.89 453	0.89 501	0.24 441	0.22 470	0.21 377	0.19 369	0.26 445	0.26 452

SACVNet	0.58 440	0.34 446	0.55 377	0.55 508	0.36 454	0.63 377	0.48 431	1.13 453	0.77 315	1.02 487	1.06 423	1.02 458	0.74 453	0.90 455	0.51 386	0.27 472	0.21 462	0.25 446	0.24 467	0.29 464	0.36 516

THIR-Stereo	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.23 174	0.75 429	0.67 507	0.66 220	0.87 382	1.02 487	1.40 508	0.72 344	0.76 460	0.62 286	0.42 321	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.15 245

DRaft	0.49 362	0.17 87	0.47 294	0.37 148	0.25 238	0.58 339	0.40 368	0.65 210	0.85 368	1.02 487	1.75 545	0.50 219	0.82 483	0.63 297	0.40 313	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

GrayStereo	0.49 362	0.19 154	0.42 230	0.46 408	0.28 338	0.53 302	0.67 507	0.69 248	0.63 240	1.02 487	1.47 524	0.78 377	0.76 460	0.56 215	0.33 225	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.17 310	0.15 196	0.29 476

PWCDC_ROB	0.89 514	0.49 511	0.80 485	0.74 560	0.40 481	1.03 499	0.39 357	1.33 529	2.35 584	1.02 487	3.77 592	0.81 390	0.92 508	1.20 518	0.90 503	0.34 524	0.22 470	0.24 433	0.20 394	0.34 498	0.29 476

FAT-Stereo	0.73 482	0.33 441	0.75 471	0.49 441	0.37 461	0.71 414	0.59 488	1.36 537	1.30 535	1.03 495	1.40 508	1.59 551	1.15 539	0.87 444	0.86 481	0.28 482	0.28 516	0.28 486	0.23 451	0.28 460	0.38 527

GANet	0.70 472	0.37 464	0.55 377	0.51 471	0.34 442	0.94 479	0.96 560	1.08 433	0.94 429	1.04 496	1.98 555	1.13 493	0.88 500	1.12 509	0.66 438	0.25 452	0.26 503	0.27 478	0.22 435	0.31 479	0.22 423

DLCB_ROB	0.58 440	0.28 402	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.77 436	0.50 444	0.99 392	0.92 416	1.04 496	1.14 452	1.21 500	0.69 427	0.88 447	0.69 445	0.20 369	0.20 452	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.18 331

MSAF-DinoV2	1.04 533	0.38 474	1.32 549	0.54 500	0.29 365	0.89 471	0.72 530	1.52 561	1.24 521	1.05 498	1.41 510	2.98 580	1.49 562	2.74 591	2.83 584	0.22 412	0.14 324	0.20 335	0.22 435	0.32 485	0.32 497

ACVNet-4b	1.35 561	1.31 582	1.10 522	1.90 592	1.59 586	1.92 570	0.77 536	1.52 561	1.62 563	1.05 498	1.60 534	2.11 567	0.94 514	1.64 558	0.77 465	1.30 591	0.35 549	2.03 595	0.67 578	1.88 593	0.84 578

Consistency-Raft	1.01 528	0.81 559	1.24 540	0.84 563	0.97 572	0.81 451	0.84 547	1.30 524	1.59 559	1.05 498	1.68 541	1.12 487	0.91 503	0.92 465	1.11 530	0.65 570	0.74 586	0.79 573	0.90 588	1.06 579	0.79 577

RYNet	0.72 480	0.35 452	0.64 417	0.53 493	0.67 557	1.31 539	0.67 507	1.20 488	1.18 510	1.05 498	0.87 329	1.27 507	0.93 513	0.93 472	1.27 544	0.22 412	0.16 389	0.26 465	0.23 451	0.40 520	0.39 529

DSFCA	0.55 415	0.25 350	0.62 402	0.40 250	0.36 454	0.74 424	0.52 462	1.04 416	0.82 349	1.06 502	0.84 308	0.89 418	0.63 390	0.99 482	0.58 412	0.25 452	0.21 462	0.21 377	0.21 417	0.21 376	0.19 364

PDISCO_ROB	0.91 518	0.48 507	1.06 517	0.99 569	0.97 572	1.67 564	0.63 498	1.64 570	1.59 559	1.06 502	1.18 467	1.31 513	0.79 474	1.55 549	0.97 513	0.49 557	0.22 470	0.45 546	0.40 544	0.45 535	0.37 521

SGM-Forest	0.62 453	0.32 433	0.39 187	0.43 345	0.30 382	1.02 496	0.55 475	1.09 437	1.05 476	1.06 502	1.18 467	1.10 483	0.67 417	0.88 447	0.62 427	0.31 499	0.33 545	0.33 514	0.30 511	0.30 473	0.28 469
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 426	0.24 325	0.66 430	0.56 511	0.36 454	0.44 256	0.25 101	0.82 327	0.84 359	1.07 505	1.25 480	0.91 425	0.60 372	0.66 326	0.58 412	0.35 529	0.26 503	0.36 523	0.33 527	0.30 473	0.42 537

anonymity	0.97 524	0.89 565	1.05 516	0.92 567	1.03 578	0.97 487	0.81 543	1.29 521	0.91 409	1.07 505	0.98 384	1.00 449	0.95 517	1.02 491	0.92 506	0.96 580	0.95 602	0.90 576	0.91 591	0.92 573	0.94 583

PSM-AAD	0.48 343	0.20 191	0.37 156	0.43 345	0.23 174	0.56 328	0.50 444	0.65 210	0.70 271	1.07 505	1.12 440	0.58 256	0.92 508	0.61 278	0.32 213	0.15 182	0.11 161	0.25 446	0.26 490	0.18 302	0.43 543

RGC	0.79 494	0.59 536	0.71 454	0.65 543	0.65 556	0.92 478	0.58 485	1.29 521	1.05 476	1.07 505	1.45 521	1.47 539	1.03 528	1.21 522	0.88 491	0.32 510	0.30 525	0.48 555	0.40 544	0.37 513	0.37 521

otaku	1.04 533	0.93 567	0.88 496	1.33 582	1.05 580	1.66 562	0.70 522	1.40 544	1.18 510	1.08 509	1.32 495	1.33 521	0.91 503	1.23 525	0.76 461	0.72 573	0.46 573	1.24 582	0.50 568	1.40 582	0.75 573

SST-Stereo	0.40 258	0.19 154	0.45 265	0.42 324	0.25 238	0.25 53	0.21 50	0.66 220	0.47 185	1.08 509	0.79 283	0.72 344	0.43 270	0.77 399	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.19 336	0.15 245

FTStereo	0.56 426	0.20 191	0.37 156	0.41 284	0.25 238	0.40 223	0.79 541	0.66 220	0.43 160	1.09 511	3.27 585	0.70 331	0.73 451	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.30 485

SuperB	1.04 533	0.37 464	4.81 597	0.43 345	0.31 404	0.99 492	0.46 416	1.02 409	2.09 575	1.09 511	1.09 433	0.75 363	0.81 479	1.06 496	1.76 560	0.19 346	0.15 355	0.17 216	0.15 224	2.82 606	0.26 452

DPSNet	0.99 526	0.42 492	1.88 573	0.53 493	0.41 488	1.59 558	1.26 581	2.21 584	1.43 546	1.10 513	1.11 436	1.46 536	1.95 582	1.34 538	1.26 542	0.34 524	0.25 496	0.25 446	0.21 417	0.46 538	0.37 521

StereoDRNet	0.64 456	0.33 441	0.68 439	0.51 471	0.43 501	1.03 499	0.53 467	1.47 551	0.99 448	1.10 513	0.87 329	1.07 473	0.71 444	0.82 417	0.88 491	0.23 429	0.19 440	0.25 446	0.23 451	0.27 456	0.19 364

DCVSM-stereo	0.49 362	0.27 386	0.53 367	0.39 212	0.29 365	0.51 290	0.26 115	0.75 296	0.75 300	1.11 515	0.75 252	1.05 466	0.72 448	0.60 270	0.47 368	0.20 369	0.19 440	0.24 433	0.20 394	0.25 438	0.30 485

ccnet	0.82 499	0.57 534	0.75 471	0.54 500	0.59 551	1.09 513	0.66 505	1.38 540	0.94 429	1.12 516	1.44 518	1.29 510	0.92 508	0.95 481	1.24 540	0.49 557	0.42 563	0.50 560	0.47 561	0.51 547	0.46 550

StereoDRNet-Refined	0.58 440	0.32 433	0.54 372	0.46 408	0.30 382	0.96 485	0.40 368	1.00 396	0.94 429	1.12 516	1.08 429	0.96 439	0.67 417	0.90 455	0.89 501	0.17 280	0.13 290	0.22 394	0.21 417	0.20 352	0.19 364
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 460	0.32 433	0.66 430	0.50 455	0.39 476	1.15 522	0.61 495	1.49 554	1.01 458	1.12 516	1.08 429	1.06 468	0.69 427	0.77 399	0.94 507	0.23 429	0.17 409	0.26 465	0.25 476	0.25 438	0.21 405

XQC	0.89 514	0.65 545	1.31 547	0.67 549	0.52 536	1.22 532	0.68 512	1.26 516	1.52 553	1.14 519	1.11 436	1.28 509	1.04 530	1.40 546	1.77 561	0.38 537	0.24 488	0.37 528	0.31 518	0.53 552	0.47 555

ADCP+	1.06 538	0.35 452	1.51 564	0.49 441	0.51 532	1.45 550	0.55 475	1.25 514	1.03 466	1.16 520	1.15 458	1.10 483	1.07 533	1.56 551	6.75 606	0.19 346	0.16 389	0.23 416	0.21 417	0.28 460	0.21 405

ADCRef	0.80 495	0.43 494	1.32 549	0.50 455	0.45 512	1.07 506	0.51 459	1.07 429	0.98 443	1.17 521	1.42 512	0.87 409	0.91 503	0.85 437	3.19 586	0.18 314	0.16 389	0.23 416	0.23 451	0.22 398	0.21 405

CBMV	0.64 456	0.35 452	0.41 209	0.42 324	0.25 238	1.01 494	0.77 536	1.13 453	1.09 494	1.17 521	1.22 473	1.04 462	0.75 457	0.88 447	0.63 430	0.28 482	0.30 525	0.34 516	0.30 511	0.26 445	0.26 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 460	0.38 474	0.90 501	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 523	1.29 489	1.12 487	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 534	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

YMNet_1	0.66 460	0.38 474	0.90 501	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 523	1.29 489	1.12 487	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 534	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

w-ln-seven-2	0.76 485	0.43 494	2.32 579	0.52 483	0.38 470	0.90 473	0.65 503	1.11 445	1.12 500	1.19 525	1.28 485	1.09 479	0.99 523	1.07 499	0.87 487	0.20 369	0.19 440	0.23 416	0.22 435	0.26 445	0.22 423

RAFT-RH_RVC	0.56 426	0.17 87	0.41 209	0.37 148	0.23 174	0.57 333	0.24 93	0.60 176	0.70 271	1.19 525	3.94 597	0.56 243	0.38 237	0.65 318	0.36 273	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.14 197	0.12 59	0.13 174

PASM	0.90 517	0.64 544	1.69 566	0.69 555	0.69 560	0.78 440	0.84 547	1.03 413	1.26 530	1.19 525	1.15 458	1.31 513	0.98 522	1.24 526	1.03 522	0.52 561	0.56 578	0.59 568	0.66 577	0.56 556	0.54 566

ETE_ROB	0.70 472	0.49 511	0.73 462	0.56 511	0.36 454	0.79 443	0.87 551	1.14 462	0.93 422	1.19 525	1.18 467	1.39 530	0.82 483	0.99 482	0.80 468	0.26 462	0.21 462	0.31 503	0.26 490	0.33 492	0.34 509

RainbowNet	1.35 561	1.49 587	1.19 535	1.88 591	1.45 584	1.48 551	1.07 569	1.61 568	1.55 556	1.20 529	1.59 533	1.54 546	1.13 537	1.34 538	0.97 513	1.36 594	0.70 583	1.82 589	0.79 583	1.71 586	1.07 592

DANet	0.71 476	0.45 503	0.91 503	0.59 523	0.40 481	0.81 451	0.40 368	0.97 387	0.84 359	1.20 529	1.22 473	1.33 521	0.88 500	1.16 513	1.24 540	0.27 472	0.23 480	0.31 503	0.25 476	0.35 503	0.32 497
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	1.14 546	1.06 576	4.32 596	0.49 441	0.42 494	1.51 553	1.11 571	1.48 552	1.40 545	1.22 531	1.26 482	1.58 550	1.43 559	1.76 563	1.70 557	0.32 510	0.31 534	0.26 465	0.30 511	0.41 526	0.41 536

ADCPNet	1.03 532	0.48 507	2.70 583	0.54 500	0.42 494	1.40 543	0.75 534	1.13 453	1.07 489	1.22 531	1.42 512	1.68 553	1.09 534	1.36 543	3.45 590	0.30 496	0.28 516	0.29 494	0.32 524	0.37 513	0.35 514

LALA_ROB	0.74 483	0.43 494	0.69 445	0.54 500	0.40 481	1.01 494	0.95 559	1.21 490	1.07 489	1.22 531	1.12 440	1.56 548	0.79 474	1.04 495	0.86 481	0.33 518	0.22 470	0.35 518	0.30 511	0.35 503	0.31 493

NaN_ROB	0.69 470	0.44 499	0.69 445	0.51 471	0.33 433	0.97 487	1.06 567	1.22 498	1.19 512	1.24 534	0.96 370	1.08 475	0.78 472	1.20 518	0.67 441	0.24 441	0.30 525	0.23 416	0.24 467	0.23 415	0.25 446

Wz-Net-MNSev	0.76 485	0.40 486	1.34 551	0.50 455	0.40 481	1.44 549	0.83 544	1.15 466	1.16 506	1.25 535	1.20 472	1.13 493	0.81 479	1.16 513	1.00 520	0.22 412	0.19 440	0.24 433	0.23 451	0.28 460	0.26 452

edge stereo	0.76 485	0.38 474	0.74 467	0.52 483	0.43 501	0.80 446	0.53 467	1.28 520	1.06 483	1.28 536	1.38 507	1.81 556	1.11 536	1.08 502	0.85 480	0.33 518	0.32 539	0.41 540	0.28 503	0.32 485	0.36 516

ADCL	1.04 533	0.38 474	1.35 552	0.50 455	0.39 476	1.61 559	0.89 552	1.29 521	1.39 543	1.29 537	1.50 525	1.24 503	1.24 548	1.37 544	4.87 599	0.21 386	0.19 440	0.25 446	0.25 476	0.29 464	0.27 462

MADNet+	2.23 587	2.43 604	10.85 605	1.22 579	0.91 568	2.76 584	1.40 589	2.12 583	1.67 565	1.32 538	1.74 544	1.86 561	1.74 574	6.25 607	4.41 597	0.65 570	0.64 581	0.58 567	0.54 572	0.80 570	0.76 574

CSAN	0.83 506	0.49 511	0.77 481	0.60 530	0.41 488	1.14 520	1.06 567	1.19 483	1.46 550	1.32 538	1.43 515	1.37 528	1.19 545	1.27 531	0.86 481	0.39 539	0.31 534	0.36 523	0.37 534	0.35 503	0.34 509

FBW_ROB	0.88 512	0.50 515	0.85 489	0.55 508	0.40 481	1.17 526	0.78 539	1.50 555	1.37 540	1.33 540	1.27 483	1.48 540	1.00 526	2.57 590	0.98 516	0.25 452	0.32 539	0.45 546	0.30 511	0.34 498	0.28 469

XPNet_ROB	0.70 472	0.35 452	0.68 439	0.52 483	0.40 481	0.79 443	0.85 550	1.16 473	0.94 429	1.33 540	1.15 458	1.38 529	0.83 488	1.03 493	0.90 503	0.32 510	0.25 496	0.26 465	0.24 467	0.31 479	0.28 469

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 531	0.57 534	1.51 564	0.67 549	0.50 528	2.57 580	1.66 596	1.20 488	1.43 546	1.38 542	1.57 532	1.33 521	0.92 508	1.64 558	0.88 491	0.37 536	0.39 558	0.46 549	0.60 575	0.41 526	0.40 532

ACVNet_1	1.46 566	1.33 583	1.12 525	1.91 593	1.62 587	1.83 569	0.98 561	2.00 581	1.85 571	1.39 543	1.53 529	2.32 571	1.53 563	1.34 538	1.11 530	1.30 591	0.50 575	2.06 597	0.58 574	1.93 595	0.95 585

zh-sn7	1.09 543	0.75 553	3.23 587	0.57 517	0.42 494	1.11 514	0.89 552	1.19 483	1.27 531	1.41 544	1.98 555	1.25 504	1.47 561	1.99 574	2.62 581	0.26 462	0.26 503	0.26 465	0.27 497	0.35 503	0.30 485

psmorigin	0.82 499	0.51 519	2.09 575	0.49 441	0.41 488	0.85 466	0.50 444	1.04 416	0.88 386	1.45 545	1.43 515	1.50 542	1.06 531	1.22 524	0.97 513	0.31 499	0.32 539	0.27 478	0.27 497	0.33 492	0.42 537

w-ln-seven	0.96 523	0.48 507	2.41 581	0.54 500	0.50 528	1.41 545	0.70 522	1.67 572	1.81 569	1.49 546	1.50 525	1.26 505	0.87 496	1.15 511	1.80 565	0.23 429	0.21 462	0.25 446	0.25 476	0.31 479	0.26 452

AnyNet_C32	1.16 550	0.62 543	2.40 580	0.57 517	0.55 542	1.41 545	1.34 586	1.18 481	1.24 521	1.49 546	1.42 512	1.39 530	1.20 547	1.55 549	4.82 598	0.29 489	0.28 516	0.29 494	0.34 529	0.38 517	0.42 537

test_sample8	1.25 556	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.13 453	0.75 300	1.50 548	0.95 366	3.29 588	1.59 568	1.20 518	1.36 547	0.41 544	8.41 617	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

SAMSARA	1.07 540	0.65 545	1.19 535	1.06 575	0.90 566	1.76 568	1.76 600	1.46 550	1.44 548	1.51 549	1.16 463	2.00 565	1.14 538	1.48 547	1.31 546	0.39 539	0.44 570	0.35 518	0.38 537	0.49 544	0.49 561

RTSC	0.87 510	0.48 507	1.23 539	0.52 483	0.37 461	1.13 519	0.50 444	1.34 531	1.79 568	1.51 549	1.24 478	1.12 487	0.81 479	1.62 555	2.16 573	0.25 452	0.19 440	0.23 416	0.24 467	0.30 473	0.31 493

WZ-Net	1.19 552	0.59 536	4.07 594	0.62 536	0.51 532	1.34 540	1.31 585	1.32 527	1.74 566	1.53 551	1.65 536	1.74 555	1.28 552	2.25 584	2.01 570	0.27 472	0.21 462	0.23 416	0.25 476	0.40 520	0.39 529

SHD	0.93 521	0.50 515	1.18 534	0.59 523	0.46 519	0.97 487	0.48 431	1.70 574	2.15 576	1.58 552	1.37 502	1.42 533	1.19 545	1.31 534	1.60 555	0.31 499	0.26 503	0.32 509	0.33 527	0.40 520	0.42 537

SANet	1.07 540	0.41 490	1.06 517	0.48 424	0.30 382	1.41 545	0.94 558	1.42 546	3.36 596	1.58 552	2.43 567	2.33 572	1.70 573	1.34 538	1.07 527	0.28 482	0.24 488	0.26 465	0.23 451	0.34 498	0.30 485

NVStereoNet_ROB	1.24 555	0.90 566	1.13 526	0.86 564	0.88 565	1.11 514	0.99 563	1.42 546	1.53 554	1.59 554	2.48 568	2.24 569	1.53 563	1.96 573	1.30 545	0.76 575	0.70 583	0.78 572	1.00 593	0.71 569	0.88 581
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	1.09 543	0.59 536	1.97 574	0.67 549	0.44 508	1.93 571	0.60 490	1.85 577	1.36 538	1.61 555	1.54 530	1.95 564	1.37 555	1.64 558	1.73 558	0.40 543	0.37 552	0.45 546	0.48 563	0.44 531	0.44 544

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	0.87 564	1.76 570	0.86 564	0.56 545	4.29 601	1.79 601	1.50 555	1.98 573	1.61 555	1.85 550	1.84 558	1.41 557	1.89 568	1.36 547	0.48 555	0.40 560	0.56 564	0.57 573	0.69 567	0.48 558

PWC_ROB	0.87 510	0.52 526	1.28 543	0.50 455	0.32 420	0.91 474	0.37 312	1.36 537	1.46 550	1.61 555	2.59 574	1.16 498	1.01 527	1.34 538	1.40 551	0.25 452	0.18 426	0.28 486	0.20 394	0.29 464	0.28 469

AnyNet_C01	1.56 569	1.05 575	7.45 601	0.64 538	0.54 540	1.99 572	1.38 588	1.43 548	1.36 538	1.63 558	1.92 552	1.84 558	1.33 554	2.40 586	4.03 593	0.33 518	0.32 539	0.32 509	0.34 529	0.44 531	0.45 548

IMH-64-1	1.86 576	1.62 592	1.16 528	2.20 596	1.89 596	2.33 577	1.30 582	2.89 590	2.29 581	1.66 559	2.80 579	2.49 574	1.61 569	2.10 577	1.78 563	1.60 596	0.74 586	2.43 601	1.02 594	2.12 596	1.17 596

IMH-64	1.86 576	1.62 592	1.16 528	2.20 596	1.89 596	2.33 577	1.30 582	2.89 590	2.29 581	1.66 559	2.80 579	2.49 574	1.61 569	2.10 577	1.78 563	1.60 596	0.74 586	2.43 601	1.02 594	2.12 596	1.17 596

pmcnn	1.23 554	0.29 414	0.96 507	0.40 250	0.23 174	0.95 482	0.69 517	1.16 473	1.28 533	1.67 561	2.33 563	11.15 615	0.86 493	0.93 472	0.88 491	0.15 182	0.12 219	0.12 32	0.10 63	0.15 196	0.15 245

MFMNet_re	1.14 546	0.97 573	1.19 535	0.99 569	0.95 570	1.25 536	1.22 578	1.39 541	1.55 556	1.69 562	1.67 540	1.21 500	1.53 563	1.12 509	0.99 517	0.87 579	0.75 590	0.79 573	0.75 581	0.90 571	0.94 583

zh-mn7	1.08 542	0.65 545	4.00 593	0.52 483	0.38 470	1.16 525	0.62 497	1.15 466	1.77 567	1.74 563	2.31 561	1.17 499	0.91 503	2.10 577	1.77 561	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.22 435	0.25 438	0.28 469

G-Net	0.95 522	0.46 505	1.04 515	0.64 538	0.48 524	2.12 575	0.64 502	1.01 405	0.87 382	1.75 564	2.82 581	1.30 512	1.64 572	1.06 496	0.96 512	0.36 533	0.29 521	0.35 518	0.25 476	0.45 535	0.42 537

FADE	5.17 606	2.05 600	13.14 610	1.03 573	0.99 575	2.09 574	0.91 556	3.91 603	3.00 591	1.76 565	1.60 534	2.73 577	6.73 610	5.95 606	3.95 592	11.57 623	1.70 609	23.09 629	15.86 623	0.62 563	0.65 570

ACVNet_2	1.65 574	1.27 581	1.41 559	1.75 587	1.62 587	2.22 576	1.20 575	2.30 585	2.62 586	1.78 566	2.56 571	3.03 581	1.61 569	1.54 548	1.12 534	1.06 585	0.58 580	1.82 589	0.70 580	1.82 589	0.96 586

IMH	2.04 584	1.62 592	1.20 538	2.20 596	1.89 596	2.91 593	1.30 582	3.11 593	3.03 592	1.81 567	3.35 589	3.03 581	1.90 579	2.48 587	1.80 565	1.66 599	0.77 592	2.45 603	1.04 597	2.15 598	1.19 599

DispFullNet	1.60 571	2.63 608	2.75 584	2.56 603	1.79 594	1.24 535	0.47 423	1.37 539	1.45 549	1.87 568	1.50 525	1.55 547	2.46 588	2.04 576	1.04 525	0.59 568	0.18 426	2.32 600	0.68 579	2.29 599	1.14 593

RTS	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 543	0.57 548	2.77 585	1.40 589	1.39 541	2.26 578	1.89 569	2.56 571	1.32 518	1.25 549	5.20 604	4.05 594	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

RTSA	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 543	0.57 548	2.77 585	1.40 589	1.39 541	2.26 578	1.89 569	2.56 571	1.32 518	1.25 549	5.20 604	4.05 594	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

LVE	2.12 586	1.44 585	1.36 556	1.99 594	1.78 593	2.75 583	1.79 601	2.82 589	3.95 602	1.90 571	4.33 602	3.52 592	1.81 575	2.24 583	1.74 559	1.74 600	0.87 595	2.06 597	1.13 599	1.91 594	1.35 602

ADCS	1.51 568	0.61 540	3.42 588	0.59 523	0.51 532	1.27 537	1.08 570	1.59 565	1.81 569	1.91 572	1.66 538	1.51 545	1.42 558	1.94 572	8.60 608	0.33 518	0.32 539	0.33 514	0.36 533	0.44 531	0.42 537

WAO-6	2.04 584	1.50 588	1.16 528	1.70 586	1.67 591	2.69 581	1.44 592	3.06 592	3.63 600	1.98 573	3.27 585	3.54 593	2.07 585	2.36 585	2.22 576	1.31 593	0.91 597	2.04 596	1.22 603	1.73 587	1.27 600

LSM	4.74 605	0.77 556	10.16 604	0.70 556	56.56 630	1.02 496	1.00 565	1.24 510	1.62 563	2.04 574	2.34 564	1.33 521	1.17 542	1.38 545	1.09 529	0.33 518	0.49 574	0.39 533	0.46 555	0.51 547	10.09 619

Dean	1.98 580	1.36 584	1.36 556	2.12 595	1.81 595	2.74 582	1.36 587	3.37 599	3.80 601	2.08 575	3.32 587	3.21 586	1.82 576	1.71 562	1.67 556	1.27 588	0.77 592	1.99 591	0.90 588	1.86 590	1.03 591

SPS-STEREO	1.25 556	0.93 567	1.06 517	1.04 574	1.03 578	1.41 545	0.91 556	1.51 558	1.19 512	2.09 576	1.83 548	1.94 563	1.39 556	1.62 555	1.39 550	0.97 582	0.94 601	0.90 576	0.89 587	0.96 576	0.96 586
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 590	1.26 580	7.04 600	1.16 577	1.48 585	8.00 609	6.02 613	2.60 588	1.92 572	2.12 577	2.64 575	3.34 589	3.05 599	6.49 608	3.39 588	0.78 576	0.76 591	0.75 570	0.76 582	0.97 577	1.18 598

ADCMid	1.14 546	0.52 526	2.23 578	0.53 493	0.43 501	1.07 506	0.75 534	1.23 503	1.05 476	2.15 578	1.44 518	1.50 542	1.43 559	1.56 551	5.01 600	0.26 462	0.24 488	0.29 494	0.31 518	0.37 513	0.33 502

PVD	1.28 558	0.67 548	1.28 543	0.74 560	0.62 554	1.50 552	0.84 547	1.99 580	2.96 590	2.18 579	2.36 566	1.85 560	1.95 582	1.92 570	1.94 568	0.39 539	0.36 551	0.49 558	0.37 534	0.51 547	0.64 569

MonStereo1	1.98 580	1.48 586	1.43 561	1.81 590	1.69 592	2.88 590	0.78 539	2.47 587	3.47 597	2.20 580	4.36 603	3.39 590	2.50 590	2.18 581	1.58 554	1.19 587	0.54 576	1.65 586	0.87 586	1.78 588	1.29 601

WAO-7	1.90 578	1.20 578	1.35 552	1.27 580	1.06 581	2.84 587	1.56 595	3.23 595	3.06 594	2.23 581	3.33 588	3.17 585	2.28 587	3.12 592	2.21 574	1.02 584	0.91 597	1.06 580	1.03 596	1.04 578	0.97 589

SGM_RVC	0.97 524	0.28 402	0.41 209	0.39 212	0.22 132	1.55 555	0.73 532	1.51 558	1.25 527	2.25 582	1.92 552	2.58 576	1.56 566	2.02 575	1.19 538	0.27 472	0.27 512	0.27 478	0.25 476	0.25 438	0.25 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 594	1.86 596	1.42 560	2.58 604	2.28 602	6.87 606	1.68 597	4.70 608	12.03 611	2.31 583	5.59 611	8.25 610	2.55 592	3.97 601	2.73 582	1.81 601	0.74 586	2.57 605	1.07 598	2.35 600	1.44 603

PWCK	1.92 579	1.66 595	3.12 586	1.65 585	0.91 568	2.84 587	2.26 606	2.10 582	2.41 585	2.36 584	2.31 561	2.22 568	1.82 576	3.43 595	2.03 571	1.61 598	0.71 585	1.51 584	0.82 585	1.69 585	0.91 582

aanetorigin	0.83 506	0.56 532	1.87 572	0.49 441	0.38 470	0.56 328	0.66 505	0.70 263	1.00 454	2.42 585	2.02 557	1.31 513	1.18 543	0.93 472	1.13 535	0.20 369	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.27 456	0.30 485

MSMD_ROB	1.21 553	0.49 511	0.62 402	0.59 523	0.50 528	1.62 561	0.67 507	1.23 503	1.24 521	2.45 586	3.77 592	3.09 584	2.98 598	1.32 535	0.81 471	0.45 549	0.41 561	0.49 558	0.51 570	0.47 541	0.44 544

KSHMR	2.57 588	1.93 598	1.69 566	2.63 605	2.42 604	2.86 589	2.07 604	3.27 597	6.50 606	2.49 587	3.36 590	3.41 591	1.92 580	2.49 588	1.94 568	2.13 605	1.40 607	2.79 610	1.50 606	2.73 604	1.77 605

SGM+DAISY	1.35 561	0.94 569	1.25 541	0.96 568	1.00 576	1.52 554	1.02 566	1.34 531	1.21 516	2.64 588	2.65 576	2.44 573	1.56 566	1.64 558	1.26 542	0.97 582	0.95 602	0.90 576	0.90 588	0.94 574	0.96 586

tt	6.20 608	0.20 191	5.89 598	3.55 611	2.07 599	11.26 612	19.21 617	11.74 616	5.46 604	2.69 589	2.04 559	4.87 601	6.25 609	3.70 599	7.09 607	8.32 619	11.17 624	4.93 615	5.41 618	5.74 614	2.37 610

ktn	2.98 593	2.25 602	1.73 569	2.84 606	2.53 607	3.76 600	2.15 605	3.70 601	5.47 605	2.75 590	5.17 610	5.94 605	2.48 589	3.23 593	2.46 580	2.34 609	1.44 608	2.78 609	2.03 609	2.45 602	2.01 608

notaker	2.76 589	2.29 603	1.80 571	2.96 607	2.58 608	2.90 592	1.75 599	3.24 596	3.05 593	2.78 591	4.24 601	6.15 607	2.51 591	3.34 594	2.75 583	2.31 607	1.18 605	3.00 611	1.65 607	2.84 607	1.97 606

MDST_ROB	0.91 518	0.27 386	0.85 489	0.63 537	0.41 488	2.53 579	0.71 528	1.60 566	1.13 501	2.83 592	1.73 542	0.97 441	0.69 427	1.61 554	0.73 456	0.25 452	0.22 470	0.32 509	0.28 503	0.25 438	0.24 438

WAO-8	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 588	1.63 589	5.23 603	1.22 578	4.58 606	12.56 614	2.84 593	4.07 600	4.83 598	2.72 595	3.49 596	2.25 577	1.27 588	0.91 597	1.99 591	1.15 601	1.86 590	1.15 594

Venus	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 588	1.63 589	5.23 603	1.22 578	4.58 606	12.56 614	2.84 593	4.06 599	4.83 598	2.72 595	3.49 596	2.25 577	1.27 588	0.91 597	1.99 591	1.15 601	1.86 590	1.15 594

WCMA_ROB	1.14 546	0.36 457	0.76 476	0.49 441	0.44 508	1.23 534	0.67 507	1.11 445	1.23 519	2.84 593	3.95 598	3.28 587	1.83 578	1.25 527	0.99 517	0.44 548	0.34 547	0.34 516	0.37 534	0.41 526	0.40 532

TorneroNet	4.53 604	1.89 597	1.48 563	2.55 602	2.27 601	13.78 616	1.69 598	4.84 610	23.73 628	2.89 596	7.70 614	7.06 609	2.69 594	4.26 603	3.42 589	1.84 602	0.77 592	2.68 607	1.13 599	2.42 601	1.47 604

UNDER WATER	3.46 595	2.07 601	3.64 591	3.09 608	2.48 605	3.75 599	2.42 608	3.31 598	13.77 616	2.90 597	2.95 582	5.84 603	3.69 604	3.69 598	3.48 591	2.07 604	1.11 604	2.70 608	1.40 604	2.84 607	1.98 607

UNDER WATER-64	3.53 596	2.01 599	3.94 592	3.22 610	2.49 606	5.41 605	2.60 609	3.43 600	12.41 613	3.03 598	2.68 577	6.07 606	4.04 605	3.79 600	3.33 587	2.02 603	1.24 606	2.63 606	1.46 605	2.78 605	2.08 609

EDNetEfficientorigin	9.93 612	1.15 577	175.16 638	0.48 424	0.36 454	1.04 503	0.68 512	1.24 510	2.69 588	3.17 599	2.50 569	2.30 570	2.07 585	1.76 563	2.21 574	0.20 369	0.18 426	0.24 433	0.19 369	0.51 547	0.50 562

FCDSN-DC	1.39 564	0.56 532	0.65 423	0.74 560	0.59 551	1.38 542	0.63 498	1.35 534	1.39 543	3.26 600	4.50 604	4.61 595	2.63 593	1.58 553	1.03 522	0.46 551	0.42 563	0.48 555	0.47 561	0.50 546	0.50 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 571	0.61 540	1.01 514	0.70 556	0.56 545	2.00 573	1.89 603	1.96 579	2.65 587	3.33 601	3.26 584	3.03 581	3.41 603	2.49 588	2.09 572	0.52 561	0.45 571	0.50 560	0.48 563	0.54 554	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 566	0.80 558	6.12 599	0.47 417	0.39 476	0.69 404	0.83 544	0.90 359	2.77 589	3.50 602	1.96 554	1.66 552	2.03 584	1.26 528	4.18 596	0.21 386	0.18 426	0.21 377	0.20 394	0.41 526	0.39 529

ELAS	1.63 573	0.61 540	0.95 505	0.68 553	0.55 542	3.01 594	1.55 594	2.39 586	2.33 583	3.64 603	3.89 596	2.75 578	2.90 597	2.15 580	2.27 579	0.52 561	0.45 571	0.50 560	0.48 563	0.54 554	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 607	5.84 612	12.81 609	2.36 600	2.83 609	12.23 614	10.50 616	4.46 605	3.60 598	3.86 604	3.83 594	4.85 600	4.18 606	6.78 609	11.96 612	2.17 606	2.96 613	2.18 599	1.97 608	3.38 610	2.68 612

MADNet++	4.03 599	2.70 609	3.44 590	3.72 612	3.44 611	4.44 602	3.52 611	3.95 604	3.61 599	4.46 605	4.98 608	4.10 594	4.58 607	7.00 610	5.89 602	3.74 611	3.67 614	3.27 613	2.71 612	3.70 612	3.66 614

MeshStereo	1.34 559	0.43 494	0.54 372	0.44 364	0.34 442	1.66 562	0.60 490	1.94 578	1.37 540	4.47 606	3.25 583	4.71 597	1.94 581	1.92 570	1.17 536	0.35 529	0.35 549	0.37 528	0.31 518	0.32 485	0.32 497
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	8.97 611	10.42 616	8.74 603	19.56 618	17.61 617	12.53 615	9.01 615	13.59 618	2.18 577	4.64 607	5.11 609	14.63 617	11.09 615	7.19 611	9.73 609	5.56 618	0.89 596	3.77 614	3.11 613	10.34 618	9.80 618

FC-DCNN	1.59 570	0.51 519	0.66 430	0.61 532	0.49 526	1.56 556	0.70 522	1.66 571	1.53 554	4.64 607	4.62 605	5.85 604	3.34 602	1.84 567	1.11 530	0.46 551	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.48 542	0.46 550

DPSimNet_ROB	3.58 597	2.45 605	8.57 602	2.53 601	2.37 603	2.88 590	3.77 612	3.14 594	3.23 595	4.71 609	3.86 595	4.68 596	4.87 608	4.07 602	5.62 601	2.33 608	2.33 611	2.47 604	2.52 610	2.51 603	2.64 611

FC-DCNN v2	1.65 574	0.51 519	0.65 423	0.61 532	0.49 526	1.61 559	0.70 522	1.75 576	1.56 558	4.74 610	4.91 607	6.46 608	3.31 600	1.91 569	1.11 530	0.46 551	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.48 542	0.46 550

DGTPSM_ROB	12.07 614	8.00 613	20.99 613	8.93 615	16.78 615	10.67 610	30.87 622	9.01 613	15.16 618	6.50 611	15.41 624	9.04 612	14.85 617	9.25 613	21.67 621	4.57 614	8.57 619	5.08 616	9.28 619	5.90 615	10.95 620

DPSMNet_ROB	12.08 615	8.00 613	21.00 614	8.97 616	16.79 616	10.67 610	30.89 623	9.02 614	15.17 619	6.51 612	15.41 624	9.04 612	14.85 617	9.27 614	21.67 621	4.58 615	8.57 619	5.09 618	9.29 620	5.90 615	10.95 620

MANE	4.13 601	0.51 519	0.64 417	0.66 546	0.56 545	6.89 607	0.99 563	7.55 611	12.04 612	6.68 613	8.57 615	10.69 614	9.45 612	7.59 612	6.39 604	0.49 557	0.43 568	0.48 555	0.98 592	0.49 544	0.48 558

ASD4	9.96 613	8.86 615	17.78 611	7.17 613	9.80 612	16.08 617	28.92 621	9.77 615	8.20 609	7.02 614	7.08 613	8.47 611	9.57 613	11.17 616	20.26 618	4.12 612	4.14 615	5.57 619	4.74 615	5.53 613	4.90 616

SGM-ForestM	4.04 600	0.32 433	0.46 282	0.43 345	0.27 314	7.50 608	1.45 593	3.84 602	4.24 603	8.19 615	6.76 612	19.00 623	9.08 611	10.74 615	6.62 605	0.31 499	0.33 545	0.32 509	0.32 524	0.29 464	0.29 476

USTest	12.99 616	14.18 617	20.00 612	16.24 617	14.97 614	20.80 619	31.95 624	16.20 621	10.91 610	8.79 616	9.48 616	13.94 616	10.50 614	16.11 618	21.44 620	3.17 610	4.82 616	5.08 616	5.36 617	8.81 617	7.13 617

coex-ft	6.43 609	1.51 589	87.33 637	0.49 441	0.38 470	1.34 540	1.21 577	1.16 473	8.09 608	12.12 617	2.79 578	2.77 579	3.31 600	1.16 513	3.15 585	0.24 441	0.23 480	0.27 478	0.24 467	0.45 535	0.37 521

Anonymous_1	33.25 624	18.26 618	23.92 616	20.54 619	21.28 620	25.59 621	35.94 625	22.01 629	15.57 620	13.33 618	13.49 621	18.08 622	15.29 619	20.36 619	24.60 623	16.28 627	8.84 621	66.59 634	118.00 636	155.73 639	11.23 622

DPSM_ROB	17.78 618	18.63 619	24.31 620	20.90 620	19.47 618	25.97 622	36.21 626	21.23 627	16.24 621	13.38 619	14.06 622	19.18 624	16.30 620	20.78 620	25.67 624	9.38 621	9.23 622	9.49 621	9.82 621	13.51 620	11.91 623

DPSM	17.78 618	18.63 619	24.31 620	20.90 620	19.47 618	25.97 622	36.21 626	21.23 627	16.24 621	13.38 619	14.06 622	19.18 624	16.30 620	20.78 620	25.67 624	9.38 621	9.23 622	9.49 621	9.82 621	13.51 620	11.91 623

HanzoNet	6.76 610	2.45 605	4.22 595	3.19 609	2.94 610	3.62 598	2.28 607	4.79 609	7.20 607	14.00 621	13.19 620	17.49 621	22.30 626	13.25 617	6.19 603	4.20 613	1.93 610	3.10 612	2.56 611	3.35 609	2.88 613

xxxxx1	36.64 630	19.51 621	24.21 617	61.66 632	64.63 633	27.28 625	40.10 628	20.25 622	18.63 624	14.07 622	12.97 617	17.26 618	17.36 622	21.70 623	27.93 626	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 632

tt_ll	36.64 630	19.51 621	24.21 617	61.66 632	64.63 633	27.28 625	40.10 628	20.25 622	18.63 624	14.07 622	12.97 617	17.26 618	17.36 622	21.70 623	27.93 626	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 632

ff	36.64 630	19.51 621	24.21 617	61.66 632	64.63 633	27.28 625	40.10 628	20.25 622	18.63 624	14.07 622	12.97 617	17.26 618	17.36 622	21.70 623	27.93 626	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 632

LE_ROB	4.42 603	0.24 325	2.75 584	0.42 324	0.23 174	1.57 557	0.90 555	1.71 575	17.88 623	16.56 625	4.88 606	5.17 602	18.85 625	1.63 557	14.62 615	0.17 280	0.14 324	0.16 175	0.16 257	0.19 336	0.17 313

LRCNet_RVC	21.24 622	31.15 625	21.41 615	28.98 623	23.82 621	3.13 595	0.60 490	20.96 626	1.59 559	25.58 626	28.15 630	21.99 626	14.79 616	21.94 626	16.41 616	28.89 634	14.87 625	33.53 630	31.28 630	29.51 631	26.16 630

RAFT-FEzeroshot	35.73 625	37.45 630	48.67 630	42.23 628	39.22 626	52.25 631	73.13 634	42.62 634	32.59 630	26.71 627	27.70 626	38.57 630	32.57 630	41.68 634	51.67 635	18.75 629	18.58 631	19.15 624	19.78 626	27.21 624	23.98 626

RAFT-FE	35.73 625	37.45 630	48.67 630	42.23 628	39.22 626	52.25 631	73.13 634	42.62 634	32.59 630	26.71 627	27.70 626	38.57 630	32.57 630	41.68 634	51.67 635	18.75 629	18.58 631	19.15 624	19.78 626	27.21 624	23.98 626

FlowAnything	35.81 628	37.53 633	48.80 633	42.20 626	39.22 626	52.25 631	73.16 636	42.56 632	32.89 635	26.76 629	28.30 631	38.69 634	33.09 634	41.63 632	51.62 633	18.76 631	18.59 634	19.21 628	19.92 629	27.16 622	23.91 625

CasAABBNet	35.74 627	37.43 629	48.72 632	42.22 627	39.20 625	52.24 630	73.12 633	42.61 633	32.62 633	26.78 630	27.95 628	38.58 632	32.60 632	41.67 633	51.65 634	18.74 628	18.57 630	19.15 624	19.77 625	27.20 623	23.98 626

Selective-RAFT-Error	35.84 629	37.49 632	48.83 634	42.26 630	39.24 629	52.30 634	73.09 632	42.66 636	32.61 632	26.80 631	28.30 631	38.84 635	33.51 635	41.68 634	51.59 632	18.82 632	18.58 631	19.17 627	19.80 628	27.28 626	24.05 629

LSM0	38.95 635	37.60 634	48.58 629	43.57 631	91.06 636	52.57 635	72.57 631	43.17 637	32.63 634	26.97 632	27.97 629	38.65 633	32.94 633	41.86 637	51.78 637	18.89 633	18.41 626	19.13 623	19.63 624	27.29 627	33.77 631

BEATNet-Init1	15.13 617	0.82 562	50.86 635	0.72 559	0.53 537	38.10 629	7.03 614	11.83 617	14.25 617	29.78 633	30.17 633	48.21 636	22.64 627	26.78 627	18.11 617	0.42 547	0.38 554	0.47 550	0.46 555	0.51 547	0.48 558

HaxPig	31.96 623	37.24 628	34.27 622	24.37 622	24.88 622	18.26 618	19.86 618	20.64 625	28.52 629	35.97 634	38.75 634	25.57 627	28.72 629	33.88 628	34.39 629	35.94 635	38.87 635	37.80 631	40.48 633	39.68 632	41.15 635

RSGM-EC	74.81 637	63.03 637	41.60 627	97.74 635	92.11 637	74.93 636	114.81 637	53.77 638	38.96 638	39.88 635	48.98 637	90.73 638	64.81 638	139.63 638	128.53 638	93.27 638	53.96 638	95.12 635	38.31 631	81.45 637	44.63 638

acva	74.81 637	63.03 637	41.60 627	97.74 635	92.11 637	74.93 636	114.81 637	53.77 638	38.96 638	39.88 635	48.98 637	90.73 638	64.81 638	139.63 638	128.53 638	93.27 638	53.96 638	95.12 635	38.31 631	81.45 637	44.63 638

AVERAGE_ROB	37.58 634	40.13 635	40.15 625	34.81 625	33.82 624	28.55 628	25.10 620	32.02 631	34.06 637	41.28 637	40.66 635	34.46 629	34.81 637	39.18 630	37.57 631	42.78 636	43.44 636	43.82 632	43.03 634	40.47 633	41.51 636

MEDIAN_ROB	37.38 633	40.85 636	40.60 626	32.31 624	31.85 623	27.20 624	24.55 619	29.10 630	33.19 636	42.09 638	41.76 636	33.35 628	34.39 636	39.78 631	37.07 630	43.64 637	44.10 637	44.12 633	43.40 635	41.51 634	42.76 637

PML	40.80 636	29.24 624	11.87 608	7.20 614	14.47 613	92.13 638	213.69 640	7.63 612	23.35 627	74.72 639	190.14 640	50.17 637	26.15 628	21.39 622	12.70 613	8.76 620	2.92 612	8.45 620	3.25 614	13.26 619	4.42 615

test_example2	176.61 639	205.14 639	198.86 639	188.60 639	190.98 639	152.67 639	170.61 639	94.86 640	123.55 640	178.88 640	179.48 639	158.94 640	141.34 640	192.61 640	198.96 640	203.76 640	236.37 640	164.13 640	173.55 640	218.58 640	160.41 640

ccccc	429.48 640	429.19 640	527.00 640	507.10 640	501.20 640	356.95 640	342.70 641	380.82 641	297.90 641	334.51 641	389.17 641	372.86 641	449.39 641	499.17 641	553.56 641	561.44 641	431.22 641	334.28 641	290.86 641	540.88 641	489.46 641

Low-res two-view benchmark