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

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 16	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 50	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 7	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 58	0.20 75	0.23 2	0.20 30	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

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

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

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

S2M2_XL	0.19 18	0.18 195	0.27 60	0.27 3	0.20 152	0.15 7	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 8	0.17 24	0.24 3	0.21 60	0.17 381	0.16 486	0.15 224	0.13 242	0.15 276	0.12 201
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.23 89	0.17 152	0.39 281	0.34 133	0.18 73	0.38 289	0.20 50	0.36 73	0.26 70	0.24 72	0.28 113	0.25 107	0.35 293	0.25 7	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.09 6

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

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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 82	0.20 152	0.16 12	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 7	0.22 87	0.10 14	0.09 27	0.14 170	0.13 242	0.10 8	0.10 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 115	0.16 101	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.36 263	0.17 5	0.37 81	0.37 190	0.29 146	0.23 52	0.23 74	0.24 129	0.29 32	0.22 87	0.16 326	0.15 453	0.21 488	0.17 416	0.19 443	0.15 335

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MonSter++	0.19 18	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 141	0.19 60	0.29 32	0.21 60	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 154	0.22 380	0.36 228	0.48 543	0.22 218	0.20 27	0.29 244	0.51 205	0.44 244	0.28 132	0.23 52	0.42 268	0.26 163	0.29 32	0.26 210	0.15 266	0.13 380	0.13 113	0.11 153	0.16 335	0.12 201
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
flow	0.21 51	0.14 27	0.29 88	0.30 26	0.23 273	0.14 2	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 75	0.30 52	0.23 128	0.20 477	0.19 550	0.18 366	0.16 357	0.20 463	0.21 514

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

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

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

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

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

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

HiDET	0.20 30	0.13 5	0.26 46	0.30 26	0.19 106	0.23 50	0.18 15	0.36 73	0.26 70	0.20 23	0.23 52	0.27 127	0.16 18	0.30 52	0.23 128	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

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

S2M2_L	0.26 154	0.22 380	0.33 173	0.31 55	0.25 342	0.24 64	0.13 1	0.35 65	0.41 221	0.25 84	0.36 181	0.30 155	0.25 143	0.30 52	0.26 210	0.22 523	0.19 550	0.17 312	0.19 476	0.21 489	0.18 433
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.21 51	0.68 664	0.39 281	0.28 8	0.15 10	0.23 50	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 103	0.30 52	0.18 4	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 335	0.09 6

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.19 18	0.14 27	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 20	0.21 77	0.32 45	0.28 88	0.20 23	0.35 172	0.18 22	0.17 24	0.31 63	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
IGEV	0.20 30	0.12 2	0.23 7	0.31 55	0.20 152	0.23 50	0.19 31	0.40 111	0.29 101	0.22 51	0.34 164	0.20 38	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.10 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.21 51	0.14 27	0.26 46	0.34 133	0.14 7	0.40 308	0.27 205	0.28 23	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 133	0.29 214	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.10 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.25 342	0.36 263	0.30 265	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 89	0.32 75	0.22 87	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.12 201

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.20 30	0.14 27	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 248	0.17 5	0.40 111	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 38	0.24 129	0.33 92	0.25 180	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
zero-FE	0.25 135	0.15 72	0.30 106	0.35 180	0.29 480	0.19 23	0.20 50	0.35 65	0.31 120	0.26 98	0.27 100	0.29 141	0.29 214	0.33 92	0.24 148	0.17 381	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.64 682	0.12 201

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 78	0.30 26	0.19 106	0.20 27	0.18 15	0.30 28	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 29	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.08 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HUF	0.24 115	0.16 101	0.33 173	0.32 82	0.18 73	0.25 82	0.40 476	0.42 131	0.34 150	0.25 84	0.23 52	0.32 166	0.28 195	0.34 102	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.10 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 234	0.15 72	0.23 7	0.31 55	0.24 309	0.27 111	0.22 97	0.46 173	0.88 498	0.46 273	0.80 392	0.30 155	0.26 163	0.36 116	0.33 317	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.51 687	0.13 157	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
3.75w	0.22 71	0.17 152	0.30 106	0.31 55	0.19 106	0.43 340	0.24 147	0.35 65	0.24 47	0.31 159	0.27 100	0.17 8	0.22 103	0.37 126	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-G_1	0.21 51	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 117	0.19 60	0.37 126	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MonSter	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.38 134	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

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

CREStereo	0.28 186	0.15 72	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 276	0.25 159	0.51 205	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.32 166	0.26 163	0.38 134	0.25 180	0.16 326	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 138
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GREATEN-IGEV_RVC	0.23 89	0.20 294	0.31 129	0.37 240	0.19 106	0.28 133	0.22 97	0.33 56	0.26 70	0.23 57	0.29 127	0.23 74	0.18 42	0.39 141	0.28 254	0.13 121	0.12 306	0.17 312	0.16 357	0.17 376	0.12 201

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.28 186	0.14 27	0.23 7	0.30 26	0.70 680	0.37 276	0.27 205	0.48 186	0.46 259	0.34 185	0.48 234	0.27 127	0.22 103	0.39 141	0.23 128	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.13 157	0.17 413

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.30 219	0.20 294	0.33 173	0.41 394	0.16 29	0.26 93	0.24 147	0.52 215	0.53 297	0.52 301	0.54 272	0.39 231	0.24 129	0.40 151	0.26 210	0.14 186	0.10 97	0.22 504	0.18 445	0.18 407	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 303	0.19 242	0.71 561	0.46 527	0.26 390	0.44 349	0.36 403	0.60 273	0.59 321	0.48 283	0.67 327	0.53 337	0.36 321	0.40 151	0.29 276	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.14 285	0.15 276	0.16 386

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.39 354	0.18 195	0.42 327	0.42 440	0.26 390	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 303	0.15 266	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.14 209	0.13 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-70k	0.23 89	0.16 101	0.41 306	0.35 180	0.17 43	0.38 289	0.25 159	0.36 73	0.25 63	0.23 57	0.31 146	0.24 92	0.35 293	0.43 190	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

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

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

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

rvit_stereo_0081	0.32 234	0.24 440	0.47 397	0.43 461	0.26 390	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 317	0.22 523	0.16 486	0.19 413	0.16 357	0.19 443	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.22 71	0.15 72	0.31 129	0.29 13	0.22 218	0.21 34	0.26 182	0.33 56	0.31 120	0.20 23	0.30 132	0.22 58	0.22 103	0.47 236	0.22 87	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.39 354	0.21 339	0.41 306	0.47 535	0.25 342	0.45 358	0.35 380	0.77 416	1.27 644	0.36 200	0.87 438	0.37 213	0.30 233	0.47 236	0.27 231	0.15 266	0.13 380	0.21 488	0.23 561	0.15 276	0.13 253

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

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

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

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

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

LoS	0.29 201	0.15 72	0.30 106	0.29 13	0.18 73	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.72 389	0.34 185	0.52 264	0.41 257	0.28 195	0.47 236	0.28 254	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.11 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 354	0.21 339	0.63 520	0.39 312	0.22 218	0.49 378	0.29 244	0.76 413	0.74 405	0.78 457	0.77 367	0.44 288	0.42 367	0.47 236	0.38 398	0.13 121	0.12 306	0.16 264	0.14 285	0.15 276	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.32 234	0.24 440	0.36 228	0.37 240	0.26 390	0.28 133	0.23 127	0.87 458	0.50 284	0.47 280	0.45 220	0.26 117	0.21 89	0.49 253	0.24 148	0.23 541	0.19 550	0.22 504	0.17 416	0.21 489	0.16 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 135	0.15 72	0.29 88	0.40 356	0.18 73	0.27 111	0.26 182	0.49 191	0.27 75	0.36 200	0.27 100	0.33 180	0.35 293	0.49 253	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.11 138

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.25 135	0.17 152	0.37 246	0.36 214	0.22 218	0.28 133	0.36 403	0.42 131	0.24 47	0.36 200	0.23 52	0.27 127	0.22 103	0.52 276	0.27 231	0.12 61	0.09 27	0.16 264	0.12 194	0.12 104	0.12 201
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 18	0.14 27	0.24 17	0.31 55	0.16 29	0.16 12	0.20 50	0.29 25	0.20 27	0.23 57	0.20 21	0.22 58	0.14 2	0.52 276	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

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

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

DCRE	0.37 320	0.18 195	0.46 384	0.45 506	0.32 538	0.42 335	0.37 420	0.63 296	0.51 290	0.47 280	0.94 465	0.56 349	0.36 321	0.52 276	0.32 303	0.14 186	0.13 380	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 427	0.25 466	0.38 259	0.48 543	0.28 450	0.58 440	0.43 511	1.00 509	0.70 376	0.67 389	0.95 474	0.75 474	0.55 453	0.53 285	0.54 515	0.23 541	0.17 507	0.19 413	0.17 416	0.19 443	0.20 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 337	0.19 242	0.35 213	0.37 240	0.25 342	0.45 358	0.37 420	0.78 422	0.89 513	0.51 294	0.78 379	0.50 321	0.29 214	0.53 285	0.40 414	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.12 201

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.39 354	0.37 576	0.54 479	0.40 356	0.26 390	0.42 335	0.36 403	0.59 261	1.04 585	0.55 314	0.51 252	0.37 213	0.35 293	0.54 292	0.41 420	0.19 451	0.13 380	0.16 264	0.17 416	0.24 543	0.18 433
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.37 320	0.19 242	0.49 431	0.34 133	0.24 309	0.51 385	0.39 464	0.60 273	0.43 236	0.61 337	0.83 411	0.56 349	0.46 396	0.55 299	0.28 254	0.15 266	0.11 234	0.14 170	0.13 242	0.14 209	0.17 413

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	0.37 320	0.17 152	0.45 367	0.55 626	0.36 571	0.38 289	0.20 50	0.60 273	0.30 109	0.46 273	1.30 606	0.73 466	0.26 163	0.56 312	0.26 210	0.16 326	0.11 234	0.17 312	0.16 357	0.14 209	0.10 63

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

SME	0.40 366	0.20 294	0.35 213	0.36 214	0.19 106	0.79 552	0.31 293	0.79 426	0.73 396	0.56 317	0.77 367	0.43 277	0.51 426	0.57 324	0.36 370	0.16 326	0.17 507	0.19 413	0.19 476	0.18 407	0.16 386

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

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

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

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

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

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

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

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

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

mmm	0.44 405	0.27 501	0.46 384	0.38 280	0.24 309	0.61 462	0.35 380	0.94 484	0.53 297	0.72 427	1.05 528	0.63 400	0.50 421	0.57 324	0.45 463	0.18 417	0.15 453	0.23 525	0.20 503	0.20 463	0.18 433

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

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

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

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

CASS	0.45 416	0.27 501	0.42 327	0.48 543	0.22 218	0.61 462	0.34 354	0.97 499	0.62 329	0.71 416	0.85 427	0.61 391	0.55 453	0.57 324	0.41 420	0.29 602	0.16 486	0.22 504	0.18 445	0.22 513	0.28 580
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 285	0.23 402	0.51 460	0.44 481	0.21 184	0.64 490	0.27 205	0.59 261	0.63 340	0.40 241	0.38 191	0.55 346	0.40 356	0.57 324	0.35 352	0.13 121	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.16 335	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.30 265	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.37 240	0.25 342	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 152	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 513	0.25 466	0.52 466	0.49 558	0.32 538	0.74 532	0.40 476	1.50 672	0.86 485	0.86 516	0.92 461	0.64 406	0.59 479	0.59 365	0.79 580	0.23 541	0.19 550	0.20 446	0.16 357	0.21 489	0.19 468

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

HITNet	0.41 379	0.26 483	0.45 367	0.33 103	0.17 43	0.63 482	0.30 265	0.93 479	0.64 348	0.71 416	0.82 405	0.64 406	0.52 430	0.59 365	0.43 436	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.19 443	0.12 201
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
TestStereo-Hl	0.34 266	0.20 294	0.32 152	0.32 82	0.22 218	0.32 206	0.27 205	0.64 311	0.59 321	0.50 289	0.67 327	0.46 299	0.45 389	0.60 371	0.34 333	0.14 186	0.11 234	0.13 113	0.13 242	0.15 276	0.15 335

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

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

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

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

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

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

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

RALAANet	0.38 337	0.23 402	0.48 418	0.42 440	0.29 480	0.35 248	0.25 159	0.86 451	0.64 348	0.67 389	0.65 314	0.60 385	0.29 214	0.60 371	0.34 333	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.21 489	0.13 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ISRNet	0.56 538	0.24 440	0.66 537	0.56 629	0.36 571	0.44 349	0.25 159	0.82 436	0.84 472	1.07 619	1.25 594	0.91 537	0.60 483	0.66 434	0.58 525	0.35 644	0.26 618	0.36 637	0.33 643	0.30 587	0.42 652

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.39 354	0.21 339	0.50 445	0.41 394	0.28 450	0.62 470	0.27 205	0.77 416	0.40 217	0.64 362	0.86 430	0.52 333	0.33 274	0.66 434	0.42 428	0.15 266	0.13 380	0.17 312	0.14 285	0.15 276	0.15 335
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 506	0.27 501	0.69 552	0.38 280	0.25 342	0.62 470	0.35 380	1.17 594	1.01 571	0.99 588	1.06 535	0.88 526	0.67 530	0.66 434	0.39 406	0.19 451	0.13 380	0.15 224	0.11 153	0.18 407	0.16 386

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.50 490	0.32 545	0.47 397	0.48 543	0.25 342	0.67 507	0.32 324	1.17 594	0.88 498	0.75 440	0.99 498	0.75 474	0.49 411	0.67 445	0.46 474	0.27 584	0.12 306	0.28 596	0.18 445	0.23 530	0.18 433
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
G2L-Stereo_test	0.48 455	0.20 294	0.40 295	0.34 133	0.23 273	0.57 434	0.58 598	1.10 554	0.77 428	0.86 516	0.94 465	0.95 549	0.54 447	0.68 456	0.60 532	0.16 326	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.15 335

DualNet (step1)	0.57 546	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.41 659	0.20 564	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 513	0.32 545	0.64 525	0.44 481	0.30 499	0.66 502	0.44 520	1.04 530	0.88 498	0.91 551	0.91 457	0.99 560	0.60 483	0.68 456	0.60 532	0.21 496	0.17 507	0.22 504	0.22 544	0.21 489	0.21 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJX1	0.33 254	0.19 242	0.34 196	0.41 394	0.28 450	0.53 399	0.33 336	0.51 205	0.50 284	0.39 232	0.36 181	0.34 184	0.31 250	0.69 462	0.39 406	0.15 266	0.18 531	0.16 264	0.14 285	0.16 335	0.14 301

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 513	0.22 380	0.35 213	0.37 240	0.21 184	0.85 578	0.37 420	1.23 618	0.93 534	0.90 546	1.15 569	1.26 621	0.63 502	0.72 481	0.48 485	0.17 381	0.13 380	0.16 264	0.15 319	0.17 376	0.15 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 442	0.23 402	0.71 561	0.39 312	0.31 521	0.60 459	0.38 442	0.89 465	0.77 428	0.75 440	0.84 417	0.72 455	0.54 447	0.73 488	0.46 474	0.19 451	0.14 420	0.20 446	0.18 445	0.16 335	0.17 413

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

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

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

TRStereo	0.37 320	0.27 501	0.59 499	0.47 535	0.41 606	0.29 146	0.30 265	0.84 444	0.59 321	0.52 301	0.41 205	0.52 333	0.26 163	0.73 488	0.27 231	0.17 381	0.12 306	0.19 413	0.19 476	0.13 157	0.11 138

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous_2	0.82 613	0.44 612	0.63 520	0.40 356	0.43 618	0.80 558	0.52 573	0.72 384	0.77 428	0.71 416	0.60 295	0.87 521	0.76 574	0.75 501	0.58 525	0.52 679	0.54 694	0.54 677	4.82 737	0.56 672	0.40 647

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

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

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

fast-acv-ft	0.64 569	0.30 536	0.73 570	0.45 506	0.34 559	1.17 640	0.49 549	0.86 451	0.98 555	1.02 601	1.36 613	1.29 626	0.85 605	0.76 505	0.81 585	0.21 496	0.23 592	0.23 525	0.23 561	0.21 489	0.20 494

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

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

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

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

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

iResNet_ROB	0.52 506	0.21 339	0.53 473	0.37 240	0.21 184	0.61 462	0.29 244	1.51 675	1.32 651	0.90 546	1.02 513	0.80 500	0.62 496	0.76 505	0.43 436	0.16 326	0.12 306	0.13 113	0.09 15	0.15 276	0.18 433

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

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

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

DRN-Test	0.66 573	0.32 545	0.66 537	0.50 572	0.39 594	1.15 636	0.61 609	1.49 671	1.01 571	1.12 630	1.08 541	1.06 583	0.69 540	0.77 513	0.94 621	0.23 541	0.17 507	0.26 574	0.25 586	0.25 552	0.21 514

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SMFormer	0.51 498	0.23 402	0.62 510	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.16 357	0.18 407	0.18 433

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

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

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

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

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

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

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

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

UDG	0.88 625	0.82 679	0.67 541	1.00 690	0.96 692	1.02 609	0.57 597	1.13 568	0.99 560	0.90 546	0.97 491	1.31 629	0.99 637	0.85 552	0.84 590	0.54 684	0.32 656	1.77 706	0.40 660	0.94 692	0.66 687

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.62 566	0.32 545	0.39 281	0.43 461	0.30 499	1.02 609	0.55 587	1.09 551	1.05 589	1.06 616	1.18 578	1.10 598	0.67 530	0.88 562	0.62 539	0.31 613	0.33 662	0.33 628	0.30 624	0.30 587	0.28 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 569	0.35 564	0.41 306	0.42 440	0.25 342	1.01 607	0.77 654	1.13 568	1.09 606	1.17 635	1.22 585	1.04 577	0.75 571	0.88 562	0.63 543	0.28 595	0.30 641	0.34 630	0.30 624	0.26 559	0.26 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 589	0.51 632	1.36 670	0.50 572	0.41 606	1.15 636	0.69 635	1.21 605	1.07 601	1.02 601	1.12 551	1.08 590	0.87 610	0.89 568	0.89 615	0.24 554	0.22 582	0.21 488	0.19 476	0.26 559	0.26 563

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.58 553	0.32 545	0.54 479	0.46 527	0.30 499	0.96 598	0.40 476	1.00 509	0.94 541	1.12 630	1.08 541	0.96 552	0.67 530	0.90 570	0.89 615	0.17 381	0.13 380	0.22 504	0.21 526	0.20 463	0.19 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 593	0.41 603	0.65 531	0.64 656	0.44 625	0.98 604	1.20 693	1.11 560	1.00 567	0.98 585	0.96 478	1.49 657	0.87 610	0.90 570	0.79 580	0.31 613	0.26 618	0.39 647	0.39 657	0.32 599	0.32 610

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UGAM	0.52 506	0.22 380	0.46 384	0.45 506	0.25 342	0.41 328	0.52 573	0.62 286	1.16 619	0.76 447	1.13 558	1.32 634	0.57 462	1.00 599	0.53 510	0.17 381	0.14 420	0.25 555	0.21 526	0.15 276	0.13 253

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.67 578	0.43 607	0.83 597	0.50 572	0.53 655	0.94 592	0.68 630	1.10 554	1.14 617	0.80 464	0.88 446	0.87 521	0.77 581	1.02 605	0.88 605	0.24 554	0.41 679	0.29 606	0.44 670	0.26 559	0.34 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 599	0.55 645	1.29 659	0.58 637	0.62 671	0.94 592	0.70 640	1.26 631	1.11 608	0.83 498	1.24 592	1.00 564	0.71 557	1.03 607	0.81 585	0.34 640	0.29 636	0.41 654	0.40 660	0.57 674	0.55 683

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.80 609	0.75 669	0.86 604	0.66 664	0.42 612	1.15 636	0.98 679	1.14 577	1.19 625	1.01 598	1.02 513	1.10 598	0.90 616	1.15 625	0.76 575	0.48 672	0.39 676	0.57 679	0.38 653	0.63 681	0.46 665
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
coex-ft	6.43 728	1.51 709	87.33 763	0.49 558	0.38 588	1.34 655	1.21 695	1.16 589	8.09 727	12.12 736	2.79 695	2.77 697	3.31 717	1.16 627	3.15 704	0.24 554	0.23 592	0.27 588	0.24 577	0.45 651	0.37 635

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

DANet	0.71 589	0.45 616	0.91 613	0.59 641	0.40 599	0.81 563	0.40 476	0.97 499	0.84 472	1.20 644	1.22 585	1.33 637	0.88 614	1.16 627	1.24 655	0.27 584	0.23 592	0.31 616	0.25 586	0.35 617	0.32 610
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet	1.13 661	1.01 693	2.99 702	0.44 481	0.37 578	0.91 586	0.54 582	1.27 633	2.31 700	2.35 701	2.37 683	2.22 684	1.53 678	1.18 630	1.43 668	0.32 625	0.23 592	0.28 596	0.25 586	0.35 617	0.33 615

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

Abc-Net	0.78 605	0.40 599	0.76 586	0.61 649	0.67 676	0.81 563	0.69 635	1.54 680	1.11 608	0.90 546	1.36 613	1.33 637	1.16 654	1.19 631	0.88 605	0.31 613	0.30 641	0.37 642	0.48 680	0.33 606	0.33 615
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 651	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	1.20 633	1.36 663	0.41 659	8.41 738	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.46 682	0.80 675	6.12 716	0.47 535	0.39 594	0.69 512	0.83 661	0.90 470	2.77 708	3.50 720	1.96 670	1.66 668	2.03 701	1.26 643	4.18 715	0.21 496	0.18 531	0.21 488	0.20 503	0.41 641	0.39 644

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.39 680	0.56 646	0.65 531	0.74 678	0.59 668	1.38 657	0.63 613	1.35 651	1.39 657	3.26 718	4.50 721	4.61 713	2.63 710	1.58 669	1.03 637	0.46 668	0.42 681	0.48 669	0.47 678	0.50 662	0.50 678
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 631	0.27 501	0.85 599	0.63 655	0.41 606	2.53 698	0.71 646	1.60 683	1.13 614	2.83 710	1.73 656	0.97 554	0.69 540	1.61 670	0.73 570	0.25 564	0.22 582	0.32 623	0.28 616	0.25 552	0.24 550

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

SPS-STEREO	1.25 672	0.93 685	1.06 628	1.04 693	1.03 699	1.41 660	0.91 673	1.51 675	1.19 625	2.09 693	1.83 662	1.94 679	1.39 671	1.62 671	1.39 666	0.97 700	0.94 719	0.90 694	0.89 706	0.96 694	0.96 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 722	0.24 440	2.75 700	0.42 440	0.23 273	1.57 672	0.90 672	1.71 692	17.88 745	16.56 747	4.88 723	5.17 720	18.85 747	1.63 673	14.62 734	0.17 381	0.14 420	0.16 264	0.16 357	0.19 443	0.17 413

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

MFN_U_SF_RVC	1.09 658	0.59 650	1.97 689	0.67 667	0.44 625	1.93 687	0.60 604	1.85 695	1.36 652	1.61 672	1.54 644	1.95 680	1.37 670	1.64 674	1.73 675	0.40 658	0.37 670	0.45 660	0.48 680	0.44 647	0.44 659

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	1.14 662	1.06 696	4.32 713	0.49 558	0.42 612	1.51 668	1.11 689	1.48 669	1.40 659	1.22 646	1.26 596	1.58 666	1.43 674	1.76 680	1.70 674	0.32 625	0.31 650	0.26 574	0.30 624	0.41 641	0.41 651

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.34 675	0.43 607	0.54 479	0.44 481	0.34 559	1.66 677	0.60 604	1.94 696	1.37 654	4.47 724	3.25 700	4.71 715	1.94 698	1.92 687	1.17 651	0.35 644	0.35 666	0.37 642	0.31 632	0.32 599	0.32 610
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ADCS	1.51 684	0.61 654	3.42 705	0.59 641	0.51 650	1.27 652	1.08 688	1.59 682	1.81 686	1.91 689	1.66 652	1.51 661	1.42 673	1.94 689	8.60 727	0.33 634	0.32 656	0.33 628	0.36 649	0.44 647	0.42 652

NVStereoNet_ROB	1.24 671	0.90 684	1.13 637	0.86 684	0.88 686	1.11 628	0.99 681	1.42 663	1.53 669	1.59 671	2.48 685	2.24 686	1.53 678	1.96 690	1.30 660	0.76 693	0.70 701	0.78 689	1.00 713	0.71 686	0.88 697
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-sn7	1.09 658	0.75 669	3.23 704	0.57 635	0.42 612	1.11 628	0.89 669	1.19 598	1.27 644	1.41 660	1.98 671	1.25 620	1.47 676	1.99 691	2.62 700	0.26 574	0.26 618	0.26 574	0.27 608	0.35 617	0.30 596

SGM_RVC	0.97 638	0.28 515	0.41 306	0.39 312	0.22 218	1.55 670	0.73 650	1.51 675	1.25 640	2.25 699	1.92 667	2.58 694	1.56 682	2.02 692	1.19 653	0.27 584	0.27 627	0.27 588	0.25 586	0.25 552	0.25 557
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 687	2.63 728	2.75 700	2.56 723	1.79 715	1.24 649	0.47 535	1.37 656	1.45 664	1.87 685	1.50 639	1.55 663	2.46 705	2.04 693	1.04 640	0.59 686	0.18 531	2.32 718	0.68 697	2.29 721	1.14 710

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

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

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

ELAS	1.63 689	0.61 654	0.95 615	0.68 671	0.55 659	3.01 713	1.55 713	2.39 704	2.33 701	3.64 721	3.89 713	2.75 696	2.90 714	2.15 697	2.27 697	0.52 679	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 670	0.52 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	1.98 698	1.48 706	1.43 675	1.81 711	1.69 713	2.88 709	0.78 656	2.47 705	3.47 716	2.20 697	4.36 720	3.39 708	2.50 707	2.18 698	1.58 671	1.19 705	0.54 694	1.65 704	0.87 705	1.78 709	1.29 719

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.60 687	0.61 654	1.01 624	0.70 674	0.56 662	2.00 689	1.89 722	1.96 697	2.65 705	3.33 719	3.26 701	3.03 699	3.41 720	2.49 705	2.09 690	0.52 679	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 670	0.52 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 625	0.50 628	0.85 599	0.55 626	0.40 599	1.17 640	0.78 656	1.50 672	1.37 654	1.33 656	1.27 597	1.48 656	1.00 640	2.57 707	0.98 630	0.25 564	0.32 656	0.45 660	0.30 624	0.34 612	0.28 580

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet-64	3.44 712	1.86 716	1.42 674	2.58 724	2.28 722	6.87 725	1.68 716	4.70 727	12.03 730	2.31 700	5.59 729	8.25 729	2.55 709	3.97 719	2.73 701	1.81 719	0.74 704	2.57 723	1.07 718	2.35 722	1.44 721

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

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

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

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

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

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

JetBlue	2.78 708	1.26 700	7.04 717	1.16 697	1.48 706	8.00 728	6.02 733	2.60 706	1.92 689	2.12 694	2.64 692	3.34 707	3.05 716	6.49 726	3.39 707	0.78 694	0.76 709	0.75 686	0.76 700	0.97 696	1.18 715

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

JetRed	5.27 726	5.84 731	12.81 728	2.36 720	2.83 729	12.23 733	10.50 736	4.46 724	3.60 717	3.86 722	3.83 711	4.85 718	4.18 723	6.78 728	11.96 731	2.17 725	2.96 734	2.18 717	1.97 729	3.38 732	2.68 731

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

TCMNet-wrong-test	8.97 730	10.42 735	8.74 720	19.56 739	17.61 738	12.53 734	9.01 735	13.59 737	2.18 694	4.64 725	5.11 727	14.63 736	11.09 733	7.19 730	9.73 728	5.56 737	0.89 714	3.77 733	3.11 734	10.34 739	9.80 737

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark