Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 121	0.24 7	0.24 65	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 24	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.16 238	0.13 6	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.41 6	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 28	0.54 32	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.34 102	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 13	0.50 23	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.35 110	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 37	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 83	0.30 1	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 41	0.10 1

StereoAnything_RVC	0.45 202	1.43 657	0.48 114	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 28	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 121	1.27 358	0.22 1	0.21 354	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 667	0.11 3

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 108	0.31 73	0.31 2	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PointNet	0.27 21	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 63	0.26 86	0.54 32	0.34 59	0.24 9	0.31 40	0.38 117	0.21 8	0.49 78	0.26 54	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.15 78	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 21	0.19 22	0.38 31	0.40 75	0.24 76	0.38 58	0.20 13	0.59 52	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 77	0.27 46	0.90 245	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 45	0.20 40	0.44 79	0.37 32	0.26 121	0.29 22	0.21 28	0.66 99	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 20	1.24 351	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 22	0.38 31	0.41 92	0.20 16	0.42 88	0.20 13	0.66 99	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 77	0.28 51	1.09 312	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

qqai	0.26 12	0.20 40	0.41 58	0.40 75	0.23 54	0.28 19	0.19 7	0.51 24	0.32 42	0.26 13	0.25 12	0.42 136	0.21 8	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

BridgeDepth	0.29 40	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 253	0.32 151	0.60 62	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 161	0.47 70	0.26 54	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 66	0.15 78	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.26 12	0.20 40	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 46	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 191	0.23 8	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.45 202	0.21 68	0.43 74	0.41 92	0.39 391	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 69	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 144	1.43 407	0.30 116	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	1.16 652	1.70 668

MatchStereo	0.28 32	0.21 68	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 50	0.65 91	0.48 132	0.27 17	0.47 117	0.25 19	0.24 24	0.49 78	0.31 143	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.38 52	0.24 76	0.30 25	0.20 13	0.54 32	0.33 50	0.27 17	0.30 39	0.33 77	0.25 27	0.46 59	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

MGA	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.26 121	0.43 97	0.20 13	0.49 15	0.37 76	0.28 19	0.31 40	0.31 55	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.14 128

MSE-Stereo	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.28 19	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

monster-pro	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 90	0.21 68	0.77 365	0.41 92	0.23 54	0.43 97	0.36 203	0.64 81	0.30 28	0.28 19	0.40 72	0.31 55	0.50 237	0.97 271	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 178	0.20 3	0.23 50	0.36 4	0.23 8	0.28 19	0.35 54	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.17 157	0.12 21

LCMNet	0.28 32	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 76	0.31 29	0.20 13	0.57 48	0.57 179	0.28 19	0.32 44	0.33 77	0.29 55	0.54 94	0.30 116	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

MonStereo	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 94	0.37 32	0.25 103	0.26 13	0.20 13	0.78 150	0.28 20	0.28 19	0.26 17	0.24 13	0.26 36	0.91 246	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 68	0.37 32	0.29 202	0.36 51	0.28 103	0.56 43	0.58 183	0.28 19	0.50 137	0.29 42	0.29 55	0.84 223	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.29 34	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

LiteMatch*	0.27 21	0.19 22	0.49 122	0.38 52	0.27 151	0.31 29	0.23 50	0.49 15	0.38 84	0.29 30	0.28 28	0.36 95	0.29 55	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.13 71

LACA3	0.27 21	0.21 68	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 54	0.38 236	0.47 12	0.28 20	0.29 30	0.27 24	0.26 24	0.31 73	0.73 176	0.22 1	0.16 121	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 78	0.11 3

LiteMatch	0.32 63	0.24 162	0.37 15	0.45 174	0.25 103	0.34 38	0.31 135	0.49 15	0.32 42	0.29 30	0.27 24	0.40 125	0.48 211	0.45 49	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

GeoVLM	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

LACA2	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.35 11	0.18 3	0.39 63	0.39 253	0.56 43	0.27 18	0.29 30	0.33 45	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 114	0.11 3

Test_v1	0.27 21	0.20 40	0.37 15	0.34 5	0.25 103	0.31 29	0.30 123	0.59 52	0.37 76	0.29 30	0.33 45	0.25 19	0.25 27	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.11 3

MonSter++	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 162	0.39 40	0.34 5	0.24 76	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 30	0.40 72	0.24 13	0.23 22	0.32 3	0.26 54	0.20 319	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.18 200	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LG-G	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LGtest1	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.42 88	0.19 7	0.56 43	0.26 15	0.29 30	0.24 11	0.29 42	0.29 55	0.55 100	0.25 38	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.14 41	0.13 71

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	0.34 5	0.18 3	0.31 29	0.27 96	0.45 10	0.25 12	0.30 41	0.22 8	0.25 19	0.32 83	0.46 59	0.25 38	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.12 66	0.15 78	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 133	0.19 7	0.54 32	0.27 18	0.30 41	0.29 34	0.26 24	0.32 83	0.43 40	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 78	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.39 62	0.21 24	0.40 71	0.21 28	0.53 28	0.29 24	0.30 41	0.28 28	0.31 55	0.29 55	0.47 70	0.25 38	0.15 81	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 68	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 35	0.22 37	0.39 5	0.23 8	0.30 41	0.25 12	0.30 51	0.33 91	0.34 5	0.26 54	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

VIP-Stereo	0.35 102	0.22 101	0.49 122	0.40 75	0.43 430	0.82 413	0.22 37	0.59 52	0.45 118	0.31 45	0.53 155	0.37 108	0.31 73	0.83 218	0.27 69	0.17 179	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.12 21

252Zero-FE	0.27 21	0.22 101	0.40 51	0.41 92	0.24 76	0.29 22	0.19 7	0.59 52	0.46 124	0.31 45	0.33 45	0.22 4	0.25 27	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

AdaDepth	0.30 45	0.22 101	0.49 122	0.44 156	0.27 151	0.44 108	0.24 65	0.52 25	0.30 28	0.31 45	0.37 60	0.26 24	0.32 83	0.79 203	0.25 38	0.12 9	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

IGEV	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.31 254	0.45 112	0.21 28	0.59 52	0.40 90	0.31 45	0.43 93	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 38	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.12 1	0.12 21

111111	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.45 174	0.42 418	0.37 54	0.22 37	0.95 241	0.38 84	0.31 45	0.31 40	0.40 125	0.27 46	0.96 263	0.26 54	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.13 71

S2M2_L	0.34 90	0.28 284	0.45 94	0.40 75	0.30 226	0.31 29	0.16 1	0.60 62	0.64 206	0.31 45	0.48 124	0.47 165	0.34 102	0.38 14	0.32 155	0.25 459	0.22 503	0.20 270	0.22 428	0.25 426	0.22 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-78k	0.35 102	0.22 101	0.91 439	0.43 122	0.21 24	0.33 36	0.36 203	0.65 91	0.32 42	0.32 51	0.40 72	0.31 55	0.59 307	0.91 246	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

AIO_test	0.35 102	0.22 101	0.44 79	0.43 122	0.27 151	0.57 250	0.44 327	0.79 157	0.41 96	0.32 51	0.47 117	0.46 158	0.30 64	0.69 159	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.12 21

castereo++	0.38 135	0.23 136	0.41 58	0.43 122	0.31 254	0.97 469	0.22 37	0.86 196	0.58 183	0.32 51	0.44 102	0.51 191	0.39 134	0.93 256	0.24 14	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.14 128

dual_stereo	0.27 21	0.19 22	0.35 7	0.39 62	0.21 24	0.25 8	0.22 37	0.48 13	0.31 32	0.32 51	0.26 17	0.37 108	0.24 24	0.83 218	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 45	0.20 40	0.40 51	0.46 190	0.30 226	0.33 36	0.22 37	0.75 140	0.45 118	0.32 51	0.41 79	0.32 64	0.48 211	0.38 14	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

RAStereo	0.34 90	0.21 68	0.66 269	0.47 206	0.27 151	0.26 13	0.29 113	0.69 113	0.63 201	0.32 51	0.42 81	0.45 154	0.31 73	0.45 49	0.34 188	0.17 179	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.13 71

aanet-new-60k	0.34 90	0.21 68	0.76 357	0.42 106	0.22 42	0.58 253	0.31 135	0.71 123	0.33 50	0.33 57	0.39 68	0.40 125	0.43 161	0.77 191	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.12 21

aanet-new-70k	0.35 102	0.20 40	0.79 378	0.42 106	0.21 24	0.50 175	0.30 123	0.65 91	0.31 32	0.33 57	0.40 72	0.31 55	0.51 246	1.00 286	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 77	0.22 101	0.81 385	0.40 75	0.25 103	0.52 202	0.23 50	0.67 107	0.32 42	0.33 57	0.47 117	0.33 77	0.52 253	0.35 7	0.28 86	0.13 26	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 55	0.22 101	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.41 78	0.26 86	0.76 143	0.33 50	0.33 57	0.43 93	0.29 42	0.46 186	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.18 273

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 210	1.22 647	2.46 634	0.39 62	0.30 226	0.29 22	0.28 103	0.81 173	0.34 59	0.33 57	0.47 117	0.38 117	0.44 172	0.37 11	0.25 38	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.16 214

DispViT+	0.33 77	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 516	0.30 25	0.23 50	0.72 125	0.55 174	0.33 57	0.34 50	0.30 51	0.25 27	1.12 322	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 6	0.12 21

DDF-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.47 109	0.48 239	0.42 418	0.31 29	0.24 65	0.53 28	0.33 50	0.33 57	0.40 72	0.37 108	0.48 211	0.91 246	0.32 155	0.23 412	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.86 638	0.16 214

zero-FE	0.36 118	0.22 101	0.47 109	0.45 174	0.43 430	0.30 25	0.24 65	0.61 64	0.33 50	0.33 57	0.41 79	0.37 108	0.50 237	0.64 137	0.32 155	0.22 385	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.83 636	0.16 214

AIO_rvc	0.36 118	0.23 136	0.49 122	0.43 122	0.27 151	0.59 264	0.38 236	0.94 236	0.45 118	0.33 57	0.46 113	0.49 181	0.22 20	0.84 223	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

aanet-new-36k	0.33 77	0.21 68	0.52 153	0.42 106	0.21 24	0.52 202	0.32 151	0.64 81	0.36 69	0.34 66	0.38 61	0.36 95	0.56 283	0.81 212	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 77	0.22 101	0.65 258	0.40 75	0.20 16	0.34 38	0.30 123	0.80 166	0.42 101	0.34 66	0.53 155	0.34 85	0.57 295	0.38 14	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 77	0.23 136	0.55 190	0.43 122	0.23 54	0.50 175	0.32 151	0.55 37	0.36 69	0.34 66	0.42 81	0.36 95	0.55 276	0.77 191	0.24 14	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 193	1.50 663	1.55 584	0.37 32	0.33 298	0.41 78	0.26 86	0.79 157	0.35 66	0.34 66	0.46 113	0.41 133	0.41 144	0.45 49	0.24 14	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.18 273

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 166	0.19 22	0.84 398	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 662

Pro-Stereo	0.31 55	0.16 2	0.34 3	0.39 62	0.29 202	0.63 290	0.21 28	0.35 3	0.28 20	0.34 66	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 439	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.18 192	0.17 267	0.13 6	0.12 21

GEAStereo	0.31 55	0.21 68	0.43 74	0.43 122	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.17 157	0.14 128

gasm-f	0.34 90	0.22 101	0.42 68	0.43 122	0.31 254	0.39 63	0.44 327	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.64 197	0.32 64	0.46 186	0.55 100	0.28 86	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.14 128

GIP-stereo	0.34 90	0.23 136	0.45 94	0.50 273	0.36 338	0.38 58	0.23 50	0.78 150	0.52 160	0.34 66	0.51 143	0.46 158	0.38 130	0.51 87	0.27 69	0.20 319	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.14 128

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 166	0.19 22	0.83 394	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 662

CAR	0.27 21	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.35 76	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.49 78	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

aanet-new-22k	0.32 63	0.21 68	0.54 175	0.43 122	0.22 42	0.47 133	0.23 50	0.67 107	0.50 142	0.35 76	0.46 113	0.33 77	0.50 237	0.44 47	0.29 97	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 102	0.23 136	0.50 133	0.45 174	0.25 103	0.54 223	0.36 203	0.68 110	0.49 135	0.35 76	0.42 81	0.32 64	0.62 327	0.68 158	0.28 86	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.13 71

Selective-IGEV-i32	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

MLG-Stereo_test3	0.28 32	0.18 8	0.42 68	0.40 75	0.23 54	0.47 133	0.19 7	0.61 64	0.29 24	0.35 76	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 126	0.25 38	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

SCV	0.46 210	0.26 224	0.55 190	0.47 206	0.25 103	0.39 63	0.38 236	1.98 576	0.60 194	0.35 76	0.48 124	0.55 216	0.36 121	1.28 360	0.32 155	0.24 431	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.14 128

mms	0.40 157	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.32 276	0.43 97	0.46 355	0.70 118	0.46 124	0.35 76	0.58 180	0.44 146	0.30 64	1.36 387	0.33 173	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.19 251	0.15 173

ours_stereo	0.39 142	0.28 284	0.51 143	0.46 190	0.30 226	0.40 71	0.44 327	0.73 131	0.56 177	0.35 76	0.56 172	0.46 158	0.33 91	1.11 318	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.15 192	0.19 251	0.14 128

Selective-IGEV	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 63	0.21 68	0.66 269	0.43 122	0.21 24	0.47 133	0.28 103	0.64 81	0.33 50	0.36 85	0.39 68	0.36 95	0.49 228	0.39 21	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.22 370	0.15 173

aanet-new-16k	0.32 63	0.21 68	0.56 199	0.45 174	0.22 42	0.43 97	0.21 28	0.66 99	0.44 114	0.36 85	0.43 93	0.37 108	0.48 211	0.41 32	0.28 86	0.14 52	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.40 75	0.26 121	0.43 97	0.39 253	0.86 196	0.51 153	0.36 85	0.48 124	0.34 85	0.45 178	0.35 7	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 142	0.52 548	1.32 548	0.44 156	0.38 380	0.38 58	0.23 50	0.95 241	0.41 96	0.36 85	0.43 93	0.41 133	0.42 152	0.45 49	0.29 97	0.14 52	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.14 128

BStereo	0.38 135	0.25 196	1.42 564	0.42 106	0.28 178	0.55 236	0.39 253	0.55 37	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

Wave_Phase_stereo	0.45 202	0.25 196	1.42 564	0.42 106	0.28 178	1.78 597	0.39 253	0.72 125	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

Wavelet-MonSter	0.27 21	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.26 121	0.26 13	0.25 72	0.49 15	0.29 24	0.36 85	0.47 117	0.28 40	0.32 83	0.49 78	0.26 54	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 45	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 19	0.18 2	0.58 50	0.34 59	0.36 85	0.34 50	0.26 24	0.20 5	1.40 404	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

LG-Stereo	0.34 90	0.25 196	0.78 375	0.47 206	0.26 121	0.37 54	0.30 123	0.71 123	0.52 160	0.36 85	0.57 177	0.29 42	0.21 8	0.50 84	0.36 211	0.13 26	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.12 21

HUF	0.36 118	0.23 136	0.52 153	0.40 75	0.22 42	0.54 223	0.47 363	0.82 181	0.43 106	0.36 85	0.43 93	0.50 187	0.42 152	0.64 137	0.29 97	0.17 179	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.14 128

U	9.45 689	0.21 68	0.58 220	0.47 206	53.11 718	61.27 723	0.24 65	0.70 118	0.52 160	0.36 85	0.28 28	0.29 42	0.35 110	0.33 4	0.26 54	0.19 277	0.11 38	60.50 721	8.88 702	0.17 157	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 55	0.20 40	0.57 212	0.40 75	0.22 42	0.36 51	0.33 164	0.73 131	0.31 32	0.37 96	0.40 72	0.31 55	0.44 172	0.50 84	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.13 71

aanet-new	0.39 142	0.25 196	0.54 175	0.47 206	0.37 358	0.74 361	0.28 103	0.62 67	0.34 59	0.37 96	0.50 137	0.36 95	0.74 371	0.98 274	0.30 116	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.14 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 102	0.21 68	0.52 153	0.48 239	0.27 151	0.75 367	0.38 236	0.63 74	0.43 106	0.37 96	0.50 137	0.35 92	0.50 237	0.43 40	0.30 116	0.15 81	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 102	0.20 40	0.50 133	0.42 106	0.37 358	0.58 253	0.30 123	0.68 110	0.42 101	0.37 96	0.53 155	0.47 165	0.60 311	0.39 21	0.34 188	0.15 81	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.44 156	0.30 226	0.40 71	0.34 178	0.73 131	0.43 106	0.37 96	0.61 185	0.41 133	0.51 246	0.36 10	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.14 128

GSStereo	0.33 77	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

GS-Stereo							0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

2.5w	0.31 55	0.23 136	0.46 106	0.39 62	0.24 76	0.42 88	0.39 253	0.61 64	0.30 28	0.37 96	0.53 155	0.24 13	0.25 27	0.77 191	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

DEFOM-Stereo	0.33 77	0.20 40	0.40 51	0.42 106	0.28 178	0.80 402	0.23 50	0.48 13	0.37 76	0.37 96	0.31 40	0.23 6	0.24 24	1.20 341	0.27 69	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.14 128

999	0.48 224	0.22 101	0.49 122	0.48 239	0.34 319	0.75 367	0.31 135	0.85 194	0.55 174	0.37 96	0.48 124	0.50 187	0.36 121	2.45 540	0.39 246	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.16 114	0.19 317

RSM++	0.38 135	0.24 162	0.51 143	0.47 206	0.26 121	0.50 175	0.41 285	0.79 157	0.45 118	0.37 96	0.45 108	0.60 249	0.35 110	1.02 290	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.13 71

IGEV++	0.40 157	0.22 101	0.51 143	0.52 326	0.29 202	0.45 112	0.25 72	1.65 473	0.46 124	0.37 96	0.57 177	0.46 158	0.45 178	0.50 84	0.38 235	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

MaDis-Stereo	0.36 118	0.25 196	0.58 220	0.44 156	0.34 319	0.30 25	0.30 123	0.72 125	0.50 142	0.37 96	0.36 57	0.58 238	0.49 228	0.52 89	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.14 128

aanet-new-10k	0.35 102	0.22 101	0.87 417	0.47 206	0.23 54	0.66 319	0.24 65	0.63 74	0.40 90	0.38 111	0.42 81	0.40 125	0.53 261	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.19 251	0.13 71

aanet-new-12k	0.33 77	0.23 136	0.77 365	0.48 239	0.21 24	0.48 142	0.25 72	0.80 166	0.44 114	0.38 111	0.29 34	0.32 64	0.48 211	0.39 21	0.29 97	0.14 52	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.15 173

WQFJA1++	1.55 598	0.22 101	0.45 94	0.38 52	0.28 178	0.38 58	0.20 13	0.62 67	0.28 20	0.38 111	0.39 68	0.34 85	0.39 134	0.64 137	0.27 69	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.12 66	25.04 709	0.14 128

asda	0.30 45	0.24 162	0.42 68	0.38 52	0.23 54	0.43 97	0.34 178	0.58 50	0.37 76	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.52 89	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.25_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.5w_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.32 42	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

SCV_C0	0.43 179	0.26 224	0.65 258	0.43 122	0.29 202	0.47 133	0.31 135	1.34 388	0.73 247	0.38 111	0.49 134	0.54 211	0.29 55	1.24 351	0.30 116	0.17 179	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.20 298	0.15 173

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 157	0.67 594	0.42 68	0.64 497	0.29 202	0.48 142	0.25 72	0.85 194	0.44 114	0.38 111	0.36 57	0.30 51	0.70 359	1.15 328	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.18 200	0.12 21

castereo	0.41 166	0.22 101	0.46 106	0.44 156	0.30 226	0.61 277	0.56 448	0.97 252	0.80 271	0.38 111	0.69 220	0.45 154	0.69 354	0.51 87	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.12 21

CroCo-Stereo Lap2	0.44 193	0.34 440	0.77 365	0.61 467	0.79 602	0.28 19	0.35 188	0.75 140	0.71 241	0.38 111	0.50 137	0.72 291	0.55 276	0.57 108	0.47 324	0.17 179	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.21 343	0.20 351

aanet-new-14k	0.36 118	0.24 162	0.83 394	0.46 190	0.22 42	0.46 119	0.33 164	0.66 99	0.61 195	0.39 122	0.48 124	0.29 42	0.64 337	0.41 32	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.21 343	0.14 128

IGEV-RUCA	0.37 128	0.23 136	0.48 114	0.49 261	0.36 338	0.60 271	0.23 50	0.64 81	0.49 135	0.39 122	0.49 134	0.44 146	0.31 73	0.85 229	0.30 116	0.24 431	0.13 201	0.16 100	0.12 66	0.20 298	0.19 317

TS12	0.36 118	0.20 40	0.40 51	0.43 122	0.20 16	0.58 253	0.31 135	0.89 208	0.41 96	0.40 124	0.73 234	0.36 95	0.40 140	0.73 176	0.37 223	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.16 114	0.14 128

aanet-new-24k	0.33 77	0.21 68	0.51 143	0.42 106	0.23 54	0.53 213	0.30 123	0.62 67	0.37 76	0.40 124	0.61 185	0.34 85	0.48 211	0.44 47	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.12 21

fffy	0.42 172	0.27 257	0.57 212	0.46 190	0.29 202	0.48 142	0.35 188	0.91 218	0.55 174	0.40 124	0.58 180	0.55 216	0.41 144	1.26 355	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.14 128

NLSM3	0.36 118	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.36 338	0.43 97	0.32 151	0.69 113	0.58 183	0.41 127	0.68 215	0.39 120	0.43 161	0.60 126	0.35 199	0.14 52	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.16 114	0.13 71

asd	0.30 45	0.21 68	0.41 58	0.39 62	0.24 76	0.47 133	0.30 123	0.69 113	0.30 28	0.41 127	0.39 68	0.28 40	0.33 91	0.62 133	0.27 69	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

4w-stereo	0.30 45	0.24 162	0.44 79	0.37 32	0.23 54	0.46 119	0.27 96	0.63 74	0.31 32	0.41 127	0.44 102	0.27 31	0.36 121	0.59 114	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.12 21

3.75w	0.32 63	0.23 136	0.44 79	0.37 32	0.29 202	0.62 286	0.36 203	0.59 52	0.32 42	0.41 127	0.47 117	0.25 19	0.34 102	0.64 137	0.26 54	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.12 21

1w_stereo	0.34 90	0.20 40	0.42 68	0.43 122	0.26 121	0.47 133	0.54 422	0.59 52	0.50 142	0.41 127	0.66 205	0.25 19	0.44 172	0.62 133	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 128	0.25 196	0.51 143	0.47 206	0.23 54	0.45 112	0.39 253	1.07 305	0.52 160	0.41 127	0.48 124	0.52 199	0.25 27	0.72 171	0.30 116	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

RSM	0.39 142	0.24 162	0.49 122	0.46 190	0.26 121	0.47 133	0.40 268	0.92 221	0.44 114	0.41 127	0.42 81	0.65 267	0.33 91	1.07 306	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 102	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 195	0.48 376	0.96 249	0.37 76	0.42 134	0.43 93	0.52 199	0.49 228	0.66 151	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Replicate-Monster	0.41 166	0.26 224	2.03 615	0.36 18	0.21 24	0.46 119	0.23 50	0.67 107	0.48 132	0.42 134	0.27 24	0.31 55	0.30 64	0.98 274	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.28 487

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.23 136	0.54 175	0.50 273	0.28 178	0.36 51	0.22 37	1.02 271	0.39 86	0.42 134	0.64 197	0.36 95	0.51 246	0.39 21	0.29 97	0.18 229	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.18 273

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 51	0.38 52	0.19 9	0.43 97	0.22 37	0.64 81	0.33 50	0.42 134	0.34 50	0.27 31	0.35 110	1.15 328	0.30 116	0.20 319	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.17 157	0.13 71

AEACV	0.37 128	0.24 162	0.52 153	0.47 206	0.51 487	0.37 54	0.38 236	0.65 91	0.53 167	0.42 134	0.56 172	0.46 158	0.60 311	0.53 91	0.30 116	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.14 128

EGLCR-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.51 143	0.43 122	0.26 121	0.44 108	0.22 37	0.99 258	0.48 132	0.42 134	0.42 81	0.67 275	0.29 55	0.86 233	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.17 157	0.15 173

CroCo-Stereo	0.40 157	0.31 376	0.73 326	0.58 427	0.27 151	0.26 13	0.33 164	0.95 241	0.81 274	0.42 134	0.47 117	0.65 267	0.47 197	0.39 21	0.34 188	0.18 229	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.19 251	0.16 214
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
DF	0.38 135	0.22 101	0.60 229	0.46 190	0.26 121	0.46 119	0.31 135	0.84 192	0.47 128	0.43 141	0.66 205	0.58 238	0.31 73	0.79 203	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.15 173

VMStereo-Base	0.38 135	0.23 136	0.44 79	0.36 18	0.22 42	0.39 63	0.34 178	0.70 118	0.86 289	0.43 141	0.69 220	0.60 249	0.33 91	0.73 176	0.35 199	0.17 179	0.14 260	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.17 246

3.5w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.45 94	0.37 32	0.24 76	0.54 223	0.35 188	0.66 99	0.36 69	0.43 141	0.44 102	0.29 42	0.34 102	0.77 191	0.39 246	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.13 71

2w_stereo	0.32 63	0.24 162	0.45 94	0.39 62	0.22 42	0.46 119	0.47 363	0.69 113	0.42 101	0.43 141	0.50 137	0.24 13	0.45 178	0.47 70	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

Occ-G	0.42 172	0.21 68	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.42 88	0.62 484	0.77 147	0.49 135	0.43 141	0.66 205	1.02 412	0.46 186	0.78 198	0.41 264	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.16 114	0.16 214

plain	0.46 210	0.27 257	1.01 477	0.50 273	0.40 402	0.35 46	0.37 228	0.87 198	0.56 177	0.43 141	0.76 243	0.42 136	0.40 140	1.13 325	0.45 303	0.21 354	0.15 323	0.24 406	0.19 316	0.24 413	0.16 214

3w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.52 153	0.40 75	0.21 24	0.53 213	0.54 422	0.65 91	0.46 124	0.44 147	0.48 124	0.23 6	0.45 178	0.46 59	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

monsterstereo	0.34 90	0.20 40	0.44 79	0.45 174	0.35 323	0.27 18	0.29 113	0.53 28	0.51 153	0.44 147	0.61 185	0.26 24	0.25 27	1.19 339	0.27 69	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.10 1

fffft	0.38 135	0.23 136	0.51 143	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.48 376	0.76 143	0.36 69	0.44 147	0.34 50	0.38 117	0.31 73	1.31 368	0.32 155	0.14 52	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 385	3.18 690	2.55 637	0.39 62	0.23 54	0.44 108	0.23 50	0.63 74	0.42 101	0.44 147	0.44 102	0.34 85	0.28 51	0.56 103	0.29 97	1.35 663	0.10 9	0.22 345	0.19 316	0.46 586	1.31 660

LoS_RVC	0.42 172	0.26 224	0.40 51	0.44 156	0.82 611	0.51 195	0.44 327	0.64 81	0.41 96	0.44 147	0.78 248	0.44 146	0.47 197	0.56 103	0.36 211	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.84 643

CES	0.48 224	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 659	0.55 236	0.35 188	0.98 256	0.66 223	0.44 147	0.66 205	0.35 92	0.27 46	0.56 103	0.33 173	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.19 251	1.46 662

ProNet	0.43 179	0.28 284	0.58 220	0.43 122	0.30 226	0.56 245	0.52 408	1.00 262	0.58 183	0.44 147	0.49 134	0.43 140	0.43 161	1.28 360	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

sCroCo_RVC	0.49 233	0.40 496	1.02 484	0.65 511	0.60 540	0.52 202	0.40 268	0.83 186	0.61 195	0.44 147	0.74 239	0.49 181	0.50 237	0.63 136	0.48 329	0.26 482	0.27 548	0.23 386	0.22 428	0.29 483	0.25 440

DN	0.42 172	0.24 162	0.49 122	0.47 206	0.41 412	0.58 253	0.32 151	0.81 173	0.84 285	0.45 155	0.52 148	0.77 303	0.35 110	0.64 137	0.33 173	0.24 431	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

PSi22	0.43 179	0.25 196	0.45 94	0.45 174	0.24 76	0.46 119	0.22 37	0.63 74	0.99 348	0.45 155	0.64 197	0.80 313	0.52 253	1.44 411	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.19 251	0.15 173

FlowAnything_test	0.39 142	0.26 224	0.61 234	0.59 440	0.33 298	0.62 286	0.36 203	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.36 57	0.45 154	0.37 125	0.53 91	0.48 329	0.24 431	0.18 419	0.28 495	0.33 577	0.21 343	0.19 317

2.25w	0.32 63	0.24 162	0.48 114	0.37 32	0.24 76	0.45 112	0.25 72	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.58 180	0.27 31	0.32 83	0.74 185	0.35 199	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.14 128

4.5_new	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

MIF-Stereo (partial)	0.45 202	0.25 196	0.70 297	0.50 273	0.52 499	0.35 46	0.26 86	0.91 218	0.59 192	0.45 155	0.71 228	0.51 191	0.51 246	1.11 318	0.45 303	0.20 319	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.24 413	0.18 273

DA	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

GGEV	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

SMoEStereo_RVC	0.39 142	0.25 196	0.50 133	0.45 174	0.30 226	0.61 277	0.36 203	0.72 125	0.45 118	0.46 162	0.43 93	0.42 136	0.35 110	1.39 398	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.15 192	0.16 114	0.15 173

rvit_stereo_ft	0.47 218	0.35 460	0.87 417	0.67 529	0.42 418	0.40 71	0.59 472	0.81 173	0.74 248	0.46 162	0.55 168	0.57 231	0.49 228	0.65 148	0.50 345	0.25 459	0.17 394	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.17 246

MGS-Stereo	0.42 172	0.26 224	0.58 220	0.44 156	0.28 178	0.50 175	0.34 178	0.57 48	0.83 281	0.46 162	1.31 453	0.52 199	0.33 91	0.65 148	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.16 214

Foundation-i1b	0.36 118	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 213	0.49 388	1.00 262	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.56 227	0.53 261	0.66 151	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.14 15	0.13 127	0.14 41	0.12 21

2.75w_new	0.31 55	0.23 136	0.43 74	0.35 11	0.23 54	0.42 88	0.42 290	0.54 32	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.24 13	0.30 64	0.66 151	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

3.25w_new	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.38 52	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.37 32	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

monsters	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.36 338	0.34 38	0.27 96	0.66 99	0.43 106	0.47 167	0.40 72	0.22 4	0.23 22	1.33 376	0.25 38	0.13 26	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

Pointernet	0.37 128	0.20 40	0.57 212	0.43 122	0.28 178	0.51 195	0.27 96	0.93 230	0.61 195	0.47 167	0.63 192	0.49 181	0.38 130	0.49 78	0.33 173	0.17 179	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

AE-Stereo	0.49 233	0.27 257	0.67 275	0.60 452	0.39 391	0.67 324	0.46 355	1.18 341	1.09 399	0.47 167	0.75 241	0.69 283	0.47 197	0.59 114	0.40 254	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.19 251	0.15 173

IGEVStereo-DCA	0.46 210	0.28 284	0.56 199	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.18 273

rrr	0.46 210	0.28 284	0.73 326	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.38 236	0.76 143	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214

depthmonostereo	0.41 166	0.23 136	0.53 163	0.47 206	0.23 54	0.61 277	0.35 188	1.00 262	0.76 258	0.48 176	0.65 204	0.47 165	0.49 228	0.67 155	0.37 223	0.16 121	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.15 173

rvit_stereo_0081	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

GCAP-BAT	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

rvit_stereo_0082	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

MyStereo07	0.48 224	0.29 319	0.50 133	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.05 290	0.51 153	0.48 176	0.53 155	0.43 140	0.55 276	1.30 366	0.34 188	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

GCAPDPT-zeroshot	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

CAS	0.63 335	0.18 8	0.37 15	2.27 669	0.84 613	0.57 250	0.54 422	0.79 157	0.62 198	0.48 176	0.70 225	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.35 199	2.24 670	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 78	1.06 655

LoS	0.40 157	0.21 68	0.44 79	0.37 32	0.22 42	0.50 175	0.40 268	1.00 262	0.94 322	0.48 176	0.66 205	0.48 172	0.40 140	0.60 126	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.16 100	0.11 12	0.14 41	0.14 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 90	0.23 136	0.51 143	0.45 174	0.29 202	0.58 253	0.24 65	0.82 181	0.34 59	0.49 184	0.38 61	0.52 199	0.42 152	0.47 70	0.27 69	0.18 229	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.13 71

qwe	0.32 63	0.21 68	0.40 51	0.37 32	0.26 121	0.49 159	0.29 113	0.64 81	0.39 86	0.49 184	0.48 124	0.26 24	0.27 46	0.80 206	0.34 188	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.15 78	0.12 21

rvit_stereo_0083	0.47 218	0.33 415	0.81 385	0.56 403	0.36 338	0.50 175	0.44 327	0.68 110	0.95 324	0.49 184	0.57 177	0.55 216	0.49 228	0.88 238	0.46 317	0.25 459	0.25 534	0.24 406	0.20 353	0.24 413	0.17 246

ff7	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ffff	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

11t	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

anonymousdsp	0.43 179	0.27 257	0.53 163	0.44 156	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.89 208	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.33 376	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ccc-4	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

IGEV-Stereo	0.43 179	0.27 257	0.54 175	0.45 174	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.90 216	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.32 372	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJA1	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.11 321	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.71 167	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

NLMM	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.12 324	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.72 171	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

MSCF	0.38 135	0.25 196	0.52 153	0.47 206	0.25 103	0.62 286	0.37 228	0.81 173	0.47 128	0.50 193	0.71 228	0.32 64	0.65 345	0.54 94	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.17 157	0.14 128

rvit_stereo_0080	0.44 193	0.32 392	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

whm_eth	0.44 193	0.32 392	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

sAnonymous2	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 638	0.56 613

CroCo_RVC	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 638	0.56 613

Foundation-i1a	0.37 128	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 195	0.47 363	1.01 269	0.42 101	0.51 200	0.44 102	0.57 231	0.57 295	0.78 198	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.13 71

NLSM1	0.49 233	0.25 196	0.55 190	0.48 239	1.08 639	0.83 419	0.31 135	0.83 186	0.66 223	0.51 200	0.76 243	0.47 165	0.48 211	0.98 274	0.55 375	0.18 229	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.15 173

GASTEREO	0.40 157	0.25 196	0.51 143	0.48 239	0.25 103	0.65 310	0.36 203	0.81 173	0.49 135	0.51 200	0.82 260	0.30 51	0.66 348	0.62 133	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.14 128

tt45	0.45 202	0.23 136	0.46 106	0.45 174	0.33 298	0.79 393	0.32 151	0.78 150	0.41 96	0.51 200	0.44 102	0.49 181	0.37 125	2.14 513	0.34 188	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.18 273

GLC_STEREO	0.39 142	0.25 196	0.41 58	0.54 362	0.23 54	0.48 142	0.30 123	0.73 131	0.58 183	0.52 204	0.73 234	0.51 191	0.31 73	0.64 137	0.42 275	0.17 179	0.20 457	0.23 386	0.19 316	0.21 343	0.17 246

WQFJX	0.51 240	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.87 622	0.75 367	0.39 253	1.29 380	0.77 262	0.53 205	0.52 148	0.55 216	0.55 276	0.95 262	0.60 397	0.17 179	0.19 437	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.18 273

water-stereo	0.39 142	0.20 40	0.48 114	0.44 156	0.27 151	0.50 175	0.26 86	0.92 221	0.51 153	0.53 205	0.78 248	0.55 216	0.49 228	0.42 39	0.42 275	0.16 121	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

gcap-zeroshot	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

MoCha-V2	0.40 157	0.20 40	0.49 122	0.50 273	0.21 24	0.44 108	0.33 164	0.93 230	0.53 167	0.53 205	0.53 155	0.42 136	0.58 306	1.09 312	0.27 69	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.15 173

testlalala	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

test_xeample3	0.42 172	0.28 284	0.69 291	0.43 122	0.33 298	0.56 245	0.38 236	0.79 157	0.45 118	0.53 205	0.46 113	0.44 146	0.44 172	1.38 393	0.31 143	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.17 157	0.16 214

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.41 92	0.37 358	0.49 159	0.41 285	0.64 81	0.59 192	0.54 211	0.66 205	0.31 55	0.26 36	0.41 32	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.15 78	0.13 71

Foundation-i1	0.40 157	0.19 22	0.36 9	0.42 106	0.32 276	0.54 223	0.48 376	1.18 341	0.52 160	0.54 211	0.54 167	0.58 238	0.49 228	0.65 148	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 102	0.22 101	0.56 199	0.42 106	0.35 323	0.50 175	0.45 347	0.62 67	0.49 135	0.54 211	0.66 205	0.32 64	0.30 64	0.38 14	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.14 41	0.13 71

WQFJX1	0.57 302	0.26 224	0.54 175	0.48 239	0.72 576	0.68 331	0.47 363	2.46 648	0.71 241	0.54 211	0.50 137	0.53 206	0.51 246	1.36 387	0.60 397	0.18 229	0.20 457	0.20 270	0.16 238	0.20 298	0.20 351

FSD	0.54 269	0.52 548	0.65 258	0.62 478	0.50 475	0.54 223	0.58 463	0.65 91	0.53 167	0.54 211	0.52 148	0.56 227	0.52 253	0.57 108	0.55 375	0.51 621	0.47 638	0.50 615	0.49 624	0.50 596	0.49 597

rvit_0105_6	0.53 254	0.37 477	0.98 466	0.65 511	0.38 380	0.51 195	0.51 397	0.77 147	1.20 473	0.54 211	0.55 168	0.65 267	0.53 261	0.94 259	0.44 288	0.32 542	0.32 585	0.28 495	0.24 465	0.28 472	0.21 373

test_for_model	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

UniTT-Stereo	0.36 118	0.23 136	0.59 226	0.48 239	0.36 338	0.40 71	0.32 151	0.53 28	0.49 135	0.54 211	0.55 168	0.36 95	0.31 73	0.58 112	0.51 350	0.20 319	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.15 173

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.42 106	0.35 323	0.46 119	0.40 268	0.62 67	0.54 171	0.56 220	0.67 212	0.36 95	0.27 46	0.49 78	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

rvit_0105_4	0.56 294	0.38 484	1.06 497	0.66 517	0.38 380	0.53 213	0.53 416	0.84 192	1.17 452	0.56 220	0.61 185	0.72 291	0.59 307	0.98 274	0.45 303	0.32 542	0.33 590	0.29 506	0.25 479	0.29 483	0.23 413

AIO-test1	0.56 294	0.25 196	0.55 190	0.64 497	0.78 599	0.80 402	0.36 203	1.18 341	1.34 539	0.57 222	0.88 274	0.61 254	0.50 237	1.12 322	0.35 199	0.17 179	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.18 200	0.23 413

tt1	0.62 328	0.32 392	0.51 143	0.54 362	0.26 121	1.16 514	0.48 376	0.95 241	2.47 648	0.57 222	0.77 246	0.49 181	0.81 407	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.15 192	0.19 251	0.20 351

HART	0.45 202	0.22 101	0.54 175	0.50 273	0.26 121	0.41 78	0.29 113	1.03 276	0.50 142	0.58 224	1.45 504	0.61 254	0.35 110	1.08 311	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.14 166	0.19 251	0.14 128

rvit_stereo_0081_aga	0.44 193	0.34 440	0.73 326	0.51 305	0.41 412	0.50 175	0.40 268	0.81 173	0.57 179	0.58 224	0.56 172	0.53 206	0.43 161	0.66 151	0.40 254	0.26 482	0.21 481	0.22 345	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ACVNet-DCA	0.56 294	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

xx1	0.67 375	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 662	0.58 224	0.79 254	0.95 386	0.77 385	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

1test111	0.54 269	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	0.88 238	0.59 389	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

cc1	0.64 347	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 662	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.19 251	0.19 317

Selective-RAFT	0.52 242	0.28 284	0.79 378	0.55 387	0.27 151	0.91 442	0.33 164	0.80 166	0.88 298	0.58 224	0.63 192	0.81 318	0.77 385	1.29 364	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.17 246

CREStereo	0.39 142	0.21 68	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 213	0.29 113	0.77 147	1.11 408	0.58 224	0.71 228	0.51 191	0.41 144	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.14 128
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
DNS	0.39 142	0.27 257	0.57 212	0.47 206	0.28 178	0.49 159	0.25 72	0.90 216	0.50 142	0.59 232	0.55 168	0.66 271	0.39 134	0.43 40	0.27 69	0.23 412	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.21 343	0.20 351

NLMM1	0.56 294	0.27 257	0.60 229	0.47 206	0.74 584	0.68 331	0.43 313	1.83 533	1.04 370	0.59 232	0.62 189	0.51 191	0.47 197	1.33 376	0.57 382	0.18 229	0.21 481	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.15 173

MM-Stereo_test2	0.43 179	0.24 162	0.67 275	0.51 305	0.32 276	0.55 236	0.45 347	0.97 252	0.77 262	0.59 232	0.51 143	0.49 181	0.42 152	0.80 206	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.14 128

trnet	0.39 142	0.21 68	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 213	0.29 113	0.78 150	1.12 412	0.59 232	0.71 228	0.53 206	0.42 152	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.13 71

MC-Stereo	0.43 179	0.23 136	0.48 114	0.51 305	0.28 178	0.39 63	0.32 151	0.88 207	0.68 231	0.60 236	0.84 263	0.56 227	0.61 321	1.03 291	0.31 143	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.13 71

xyz-stereo-finetune	0.48 224	0.25 196	0.54 175	0.42 106	0.23 54	0.80 402	0.42 290	0.80 166	0.80 271	0.61 237	0.62 189	0.54 211	0.43 161	1.70 463	0.58 386	0.15 81	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.15 173

H2IRNET	0.56 294	0.26 224	0.66 269	0.47 206	0.35 323	0.41 78	0.26 86	0.92 221	1.17 452	0.61 237	1.28 442	1.08 430	0.86 435	0.99 281	0.63 409	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.25 479	0.21 343	0.18 273

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 210	0.36 470	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.67 324	0.35 188	0.78 150	1.12 412	0.61 237	0.62 189	0.39 120	0.39 134	0.71 167	0.39 246	0.20 319	0.17 394	0.22 345	0.18 291	0.23 398	0.19 317

MM-Stereo_test3	0.50 238	0.24 162	0.54 175	0.54 362	0.74 584	0.49 159	0.53 416	1.09 312	1.05 375	0.62 240	0.95 287	0.61 254	0.42 152	0.77 191	0.38 235	0.20 319	0.17 394	0.20 270	0.16 238	0.18 200	0.18 273

NLCSM	0.52 242	0.28 284	0.55 190	0.52 326	0.74 584	0.72 351	0.46 355	0.96 249	0.65 220	0.63 241	0.51 143	0.48 172	0.61 321	1.32 372	0.70 433	0.19 277	0.20 457	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.20 351

AIO-test2	0.57 302	0.28 284	0.63 244	0.61 467	0.58 529	0.79 393	0.51 397	1.18 341	1.40 570	0.63 241	1.15 388	0.51 191	0.43 161	1.09 312	0.35 199	0.21 354	0.17 394	0.26 464	0.30 551	0.20 298	0.19 317

rvit_0105_5	0.58 309	0.39 489	1.05 493	0.66 517	0.37 358	0.58 253	0.56 448	0.94 236	1.18 459	0.64 243	0.68 215	0.75 297	0.63 333	0.88 238	0.50 345	0.32 542	0.32 585	0.30 519	0.27 509	0.28 472	0.25 440

PMTNet	0.46 210	0.21 68	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 348	0.27 96	0.74 137	1.04 370	0.64 243	0.70 225	0.55 216	0.47 197	0.86 233	0.35 199	1.00 652	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.15 78	0.13 71

xyz-stereo-finetune2	0.58 309	0.27 257	0.57 212	0.40 75	0.24 76	1.09 500	0.32 151	0.79 157	0.53 167	0.65 245	1.07 341	0.58 238	0.80 403	2.47 545	0.80 473	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.16 114	0.17 246

GCAP-Stereo	0.40 157	0.28 284	0.68 279	0.47 206	0.25 103	0.53 213	0.32 151	0.82 181	0.58 183	0.65 245	0.69 220	0.58 238	0.42 152	0.47 70	0.29 97	0.17 179	0.14 260	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.14 128

XX-Stereo	0.63 335	0.26 224	1.90 610	0.81 596	0.67 563	0.43 97	0.23 50	1.03 276	0.58 183	0.65 245	1.56 536	1.41 516	0.39 134	1.28 360	0.35 199	0.20 319	0.14 260	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.14 128

DLNR-FE	23.17 706	48.55 724	42.94 712	176.85 727	78.48 720	0.35 46	0.21 28	23.51 705	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.55 433	0.44 288	9.85 705	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 724	0.16 214

DLNR_Zeroshot_test	23.17 706	48.52 723	43.29 713	176.68 726	78.69 721	0.35 46	0.21 28	23.41 704	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.56 436	0.44 288	9.57 701	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 724	0.16 214

RCA-Stereo	0.50 238	0.23 136	0.58 220	0.48 239	0.33 298	0.55 236	0.45 347	0.97 252	1.38 560	0.68 250	1.05 335	0.63 261	0.80 403	0.59 114	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.14 128

HH	0.63 335	0.30 341	0.77 365	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 561	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

HanStereo	0.63 335	0.30 341	0.77 365	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 561	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

RAFT+CT+SA	0.58 309	0.29 319	0.60 229	0.66 517	0.37 358	0.42 88	0.55 440	1.27 375	1.03 365	0.70 253	1.22 416	0.60 249	0.70 359	1.64 450	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.22 428	0.21 343	0.18 273

RALCasStereoNet	0.54 269	0.30 341	0.66 269	0.59 440	0.51 487	0.61 277	0.52 408	0.94 236	0.93 318	0.70 253	1.01 311	0.78 307	0.44 172	1.33 376	0.47 324	0.20 319	0.16 362	0.18 192	0.16 238	0.20 298	0.19 317

CCAANet	0.60 317	0.24 162	0.61 234	0.47 206	0.42 418	0.94 455	0.59 472	1.20 354	0.84 285	0.70 253	1.16 393	1.02 412	0.77 385	1.30 366	0.65 414	0.20 319	0.15 323	0.19 217	0.19 316	0.18 200	0.18 273

WCG-NET（raft）	0.45 202	0.21 68	0.55 190	0.40 75	0.24 76	0.50 175	0.36 203	0.73 131	1.09 399	0.71 256	0.76 243	0.92 372	0.51 246	0.84 223	0.34 188	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.14 128

CAS++	0.47 218	0.31 376	0.56 199	0.47 206	0.32 276	0.42 88	0.28 103	1.76 507	0.72 243	0.71 256	0.72 232	0.37 108	0.28 51	0.69 159	0.33 173	0.27 498	0.22 503	0.26 464	0.21 399	0.29 483	0.19 317
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 355	0.34 440	0.86 405	0.59 440	0.40 402	0.50 175	0.41 285	1.09 312	0.93 318	0.71 256	2.50 631	0.82 323	0.57 295	1.03 291	0.49 338	0.25 459	0.28 555	0.29 506	0.28 530	0.36 534	0.20 351

EKT-Stereo	0.53 254	0.30 341	0.73 326	0.58 427	0.60 540	0.51 195	0.48 376	0.94 236	0.90 305	0.71 256	0.88 274	0.77 303	0.43 161	1.07 306	0.40 254	0.22 385	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.22 393

EAI-Stereo	0.65 355	0.28 284	0.69 291	0.53 345	0.27 151	0.60 271	0.40 268	2.28 632	0.64 206	0.71 256	3.18 645	0.57 231	0.43 161	1.06 302	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.17 267	0.17 157	0.17 246

Anonymous3	0.61 324	0.44 513	1.11 514	0.59 440	0.49 468	0.93 454	0.65 493	0.93 230	0.81 274	0.72 261	0.88 274	0.65 267	0.69 354	1.06 302	0.53 364	0.35 568	0.30 571	0.26 464	0.26 497	0.31 502	0.27 475

riskmin	0.56 294	0.27 257	0.60 229	0.43 122	0.31 254	0.83 419	0.42 290	1.14 330	1.04 370	0.73 262	0.75 241	1.11 447	1.01 506	0.81 212	0.51 350	0.20 319	0.14 260	0.24 406	0.15 192	0.24 413	0.25 440

WCG-NET	0.42 172	0.21 68	0.54 175	0.40 75	0.25 103	0.47 133	0.32 151	0.73 131	1.15 439	0.76 263	0.73 234	0.58 238	0.45 178	0.60 126	0.34 188	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.13 71

rvit_stereo_0075_2	0.64 347	0.46 522	1.05 493	0.66 517	0.66 559	0.53 213	0.48 376	1.20 354	1.12 412	0.76 263	0.92 281	0.78 307	0.53 261	1.03 291	0.59 389	0.37 576	0.28 555	0.40 593	0.31 559	0.37 538	0.32 524

test_5	0.65 355	0.30 341	0.75 347	0.67 529	0.50 475	0.92 449	0.52 408	1.39 400	1.12 412	0.76 263	1.11 363	1.00 403	0.90 452	1.53 429	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.23 386	0.22 428	0.21 343	0.19 317

raft+_RVC	0.53 254	0.26 224	0.54 175	0.60 452	0.47 463	0.54 223	0.54 422	1.27 375	0.99 348	0.76 263	1.03 329	0.70 287	0.56 283	0.93 256	0.47 324	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.18 291	0.18 200	0.15 173

XX-TBD	0.46 210	0.70 602	0.35 7	0.79 590	0.25 103	0.58 253	0.26 86	0.69 113	1.27 508	0.76 263	1.00 306	0.45 154	0.33 91	0.47 70	0.37 223	0.19 277	0.15 323	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128

DilatedVolume-Stereo	0.43 179	0.21 68	0.55 190	0.43 122	0.32 276	0.72 351	0.29 113	0.80 166	0.51 153	0.77 268	0.73 234	0.48 172	0.40 140	1.13 325	0.39 246	0.15 81	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.16 114	0.14 128

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 394	0.35 460	1.70 595	0.49 261	0.56 516	0.63 290	0.38 236	2.41 644	0.65 220	0.77 268	1.07 341	1.82 589	0.95 477	0.93 256	0.43 285	0.20 319	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.28 472	0.26 464

anonymousdsp2	0.53 254	0.27 257	0.74 343	0.48 239	0.29 202	0.76 375	0.47 363	1.61 464	0.82 280	0.77 268	0.77 246	0.75 297	0.47 197	1.03 291	0.40 254	0.18 229	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.19 251	0.18 273

DCRE	0.82 460	0.26 224	0.70 297	0.58 427	0.44 439	0.54 223	0.48 376	0.95 241	0.78 266	0.78 271	7.33 679	0.86 344	0.52 253	0.76 188	0.41 264	0.16 121	0.16 362	0.19 217	0.17 267	0.18 200	0.17 246

dd	0.59 314	0.48 531	0.97 463	0.55 387	0.32 276	0.64 294	0.47 363	1.02 271	1.34 539	0.78 271	0.86 267	0.58 238	0.54 268	1.01 287	0.86 490	0.28 512	0.18 419	0.26 464	0.19 316	0.32 511	0.24 428

test-1	0.52 242	0.26 224	1.04 492	0.56 403	0.32 276	0.61 277	0.38 236	1.10 315	0.91 310	0.78 271	1.01 311	0.77 303	0.52 253	0.60 126	0.42 275	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.23 413

quiztm	0.48 224	0.26 224	0.52 153	0.49 261	0.55 512	0.45 112	0.42 290	1.45 417	0.81 274	0.79 274	1.14 379	0.57 231	0.32 83	0.58 112	0.36 211	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.15 173

iRaft-Stereo_5w	0.85 475	0.29 319	0.91 439	0.53 345	0.43 430	0.49 159	0.68 506	0.99 258	0.87 294	0.79 274	1.34 469	1.46 528	0.91 455	5.11 611	1.11 536	0.17 179	0.14 260	0.22 345	0.18 291	0.20 298	0.20 351

TRStereo	0.60 317	0.60 582	0.97 463	0.74 576	0.67 563	0.46 119	0.38 236	1.85 538	0.89 301	0.79 274	0.80 259	0.88 352	0.39 134	1.10 315	0.41 264	0.23 412	0.15 323	0.23 386	0.24 465	0.17 157	0.15 173

Selective-IGEV-i16pc	2.07 636	0.29 319	19.83 691	0.53 345	0.39 391	2.74 648	1.51 637	1.13 328	1.28 513	0.80 277	1.21 413	1.06 423	0.64 337	7.77 670	0.79 468	0.40 587	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.22 370	0.23 413

qqq	0.57 302	0.34 440	0.71 308	0.47 206	0.27 151	0.64 294	0.62 484	1.42 405	0.78 266	0.80 277	0.92 281	0.95 386	0.77 385	0.88 238	0.59 389	0.21 354	0.20 457	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

CREStereo++_RVC	0.47 218	0.21 68	0.38 31	0.45 174	0.38 380	0.45 112	0.25 72	0.75 140	1.29 518	0.80 277	1.21 413	0.47 165	0.37 125	0.53 91	0.44 288	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.80 653	0.18 200	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.64 347	0.39 489	0.71 308	0.51 305	0.27 151	0.56 245	0.42 290	1.03 276	0.91 310	0.80 277	1.00 306	0.68 277	0.52 253	3.25 575	0.45 303	0.22 385	0.15 323	0.24 406	0.18 291	0.27 453	0.16 214

111	0.60 317	0.23 136	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.72 351	0.42 290	1.18 341	1.41 576	0.80 277	1.38 483	1.10 443	0.79 397	0.96 263	0.58 386	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.19 317

ACV-stereo	0.99 515	0.51 544	1.41 562	0.56 403	0.41 412	2.43 637	0.57 459	1.15 332	1.18 459	0.81 282	1.01 311	3.39 654	2.14 645	1.60 443	1.07 527	0.27 498	0.22 503	0.22 345	0.22 428	0.28 472	0.32 524

x	0.54 269	0.31 376	0.61 234	0.47 206	0.30 226	0.67 324	0.47 363	1.53 443	0.79 270	0.81 282	0.83 261	0.78 307	0.70 359	0.70 163	0.62 404	0.21 354	0.19 437	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.20 351

UDGNet	0.72 394	1.17 645	0.80 384	0.77 586	0.41 412	0.77 382	0.38 236	0.97 252	1.34 539	0.81 282	0.88 274	0.71 290	0.60 311	1.21 343	0.54 370	0.52 622	0.19 437	1.02 657	0.26 497	0.71 632	0.31 517

s12784h	0.52 242	0.20 40	0.38 31	0.41 92	0.19 9	0.96 465	0.34 178	1.17 336	1.25 497	0.81 282	0.90 278	0.63 261	0.50 237	1.45 412	0.42 275	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.11 12	0.18 200	0.11 3

rvit_0105_3	0.63 335	0.44 513	1.08 506	0.72 564	0.40 402	0.64 294	0.71 515	1.03 276	1.17 452	0.82 286	0.70 225	0.80 313	0.70 359	0.91 246	0.56 379	0.35 568	0.34 592	0.34 559	0.32 567	0.27 453	0.28 487

GMStereo	0.55 285	0.45 520	0.94 451	0.50 273	0.32 276	0.64 294	0.43 313	1.00 262	1.40 570	0.82 286	0.73 234	0.51 191	0.45 178	0.85 229	0.55 375	0.24 431	0.15 323	0.20 270	0.21 399	0.31 502	0.24 428
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 242	0.24 162	0.61 234	0.49 261	0.30 226	0.90 438	0.29 113	1.07 305	0.83 281	0.83 288	1.02 319	0.62 258	0.43 161	1.35 382	0.41 264	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.17 157	0.15 173

CASnet	0.41 166	0.25 196	0.48 114	0.50 273	0.20 16	0.50 175	0.36 203	0.81 173	0.80 271	0.83 288	0.68 215	0.48 172	0.31 73	0.54 94	0.32 155	0.18 229	0.12 100	0.27 480	0.22 428	0.23 398	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 394	0.35 460	0.62 241	0.69 546	0.46 458	1.14 506	0.44 327	1.37 393	1.01 357	0.83 288	1.17 397	1.33 501	0.96 484	1.43 407	0.95 508	0.33 551	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.27 453	0.29 494

MM-Stereo_test1	0.49 233	0.24 162	0.56 199	0.51 305	0.30 226	0.50 175	0.54 422	0.91 218	1.03 365	0.84 291	0.69 220	0.54 211	0.60 311	1.16 332	0.33 173	0.18 229	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.15 173

11t1	0.52 242	0.28 284	0.68 279	0.51 305	0.28 178	0.83 419	0.39 253	1.22 364	0.63 201	0.84 291	0.74 239	0.68 277	0.68 350	0.91 246	0.57 382	0.21 354	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

ToySt	0.66 364	0.33 415	1.23 532	0.51 305	0.33 298	0.86 432	0.68 506	1.10 315	0.97 336	0.84 291	1.08 346	1.25 479	0.94 472	1.01 287	0.74 446	0.19 277	0.19 437	0.24 406	0.24 465	0.27 453	0.23 413

rafts_anoy	0.52 242	0.29 319	0.59 226	0.59 440	0.50 475	0.53 213	0.40 268	1.11 321	1.03 365	0.84 291	0.83 261	0.68 277	0.54 268	0.72 171	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.26 497	0.21 343	0.18 273

iRaftStereo_RVC	0.47 218	0.26 224	0.64 251	0.50 273	0.29 202	0.53 213	0.33 164	1.05 290	0.77 262	0.84 291	1.00 306	0.55 216	0.37 125	0.81 212	0.40 254	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.19 251	0.15 173

model_zeroshot	0.48 224	0.29 319	0.86 405	0.51 305	0.36 338	0.69 337	0.37 228	1.12 324	0.62 198	0.85 296	0.84 263	0.66 271	0.37 125	0.73 176	0.34 188	0.20 319	0.16 362	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

Any-RAFT	0.53 254	0.24 162	0.47 109	0.47 206	0.27 151	1.00 477	0.25 72	1.58 455	1.05 375	0.85 296	0.99 302	1.06 423	0.47 197	0.70 163	0.32 155	0.18 229	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.16 214

FACV-RUCA	0.63 335	0.34 440	0.82 389	0.62 478	0.65 555	0.81 411	0.41 285	1.44 412	1.07 385	0.86 298	1.14 379	0.61 254	0.69 354	0.80 206	0.53 364	0.28 512	0.19 437	0.47 610	0.21 399	0.35 527	0.25 440

RT-Monster	0.45 202	0.23 136	0.47 109	0.44 156	0.40 402	0.51 195	0.25 72	0.87 198	1.01 357	0.87 299	0.86 267	0.68 277	0.41 144	0.67 155	0.40 254	0.16 121	0.14 260	0.15 49	0.13 127	0.14 41	0.17 246

Selective-IGEV-i1	0.66 364	0.27 257	0.86 405	0.54 362	0.33 298	1.01 478	0.78 532	1.75 500	1.18 459	0.88 300	1.19 406	1.19 462	0.56 283	0.98 274	0.54 370	0.19 277	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.20 351

test_sample2	0.62 328	0.29 319	0.74 343	0.50 273	0.28 178	0.80 402	0.61 481	1.61 464	1.00 354	0.88 300	0.99 302	0.94 377	0.83 420	1.16 332	0.51 350	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.22 393

FADNet_RVC	0.83 466	0.51 544	1.83 608	0.54 362	0.42 418	1.19 521	0.46 355	1.51 435	1.09 399	0.89 302	1.24 422	0.91 364	0.87 440	2.11 511	1.11 536	0.27 498	0.22 503	0.31 525	0.28 530	0.43 569	0.38 557

Reg-Stereo(zero)	0.44 193	0.22 101	0.45 94	0.43 122	0.23 54	0.38 58	0.25 72	0.76 143	1.08 391	0.90 303	0.78 248	0.90 361	0.47 197	0.70 163	0.36 211	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

test_sample1	0.61 324	0.29 319	0.75 347	0.50 273	0.31 254	0.76 375	0.48 376	1.59 457	0.84 285	0.90 303	0.94 286	0.88 352	0.95 477	1.16 332	0.67 425	0.22 385	0.18 419	0.20 270	0.19 316	0.21 343	0.21 373

ICVP	0.63 335	0.33 415	0.57 212	0.61 467	0.40 402	0.80 402	0.58 463	1.61 464	0.89 301	0.90 303	1.24 422	0.88 352	0.73 369	0.72 171	0.88 492	0.29 523	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.24 413	0.27 475
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 485	0.67 594	1.93 612	0.60 452	0.48 464	0.91 442	0.60 477	1.71 490	1.18 459	0.90 303	0.96 290	1.36 507	0.92 458	2.25 526	1.17 545	0.30 528	0.29 566	0.32 540	0.32 567	0.41 558	0.35 540

MyStereo04	0.67 375	0.29 319	1.07 502	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.50 429	1.40 570	0.91 307	0.91 279	0.74 294	0.86 435	1.52 425	0.62 404	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

MSKI-zero shot	0.55 285	0.26 224	0.57 212	0.51 305	0.26 121	0.69 337	0.28 103	1.18 341	0.64 206	0.91 307	1.32 460	0.82 323	0.33 91	1.92 491	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.16 214

test_4	0.53 254	0.22 101	0.56 199	0.54 362	0.32 276	0.64 294	0.39 253	0.80 166	0.62 198	0.92 309	1.87 591	0.68 277	0.42 152	1.16 332	0.37 223	0.15 81	0.13 201	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.15 173

TANstereo	0.44 193	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.65 310	0.26 86	0.79 157	0.83 281	0.93 310	0.98 300	0.51 191	0.46 186	0.54 94	0.35 199	0.18 229	0.24 525	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.26 464

ACVNet	0.63 335	0.31 376	0.54 175	0.54 362	0.36 338	0.80 402	0.46 355	1.37 393	1.07 385	0.93 310	1.30 447	1.08 430	0.85 427	0.80 206	0.94 504	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.18 273

CFNet-ft	0.72 394	0.32 392	0.54 175	0.66 517	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 548	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

FADNet	0.92 495	0.61 584	1.81 604	0.62 478	0.55 512	0.96 465	0.57 459	1.78 515	1.33 536	0.93 310	1.01 311	1.36 507	1.01 506	2.71 556	0.75 451	0.33 551	0.34 592	0.31 525	0.34 583	0.59 616	0.40 561

CFNet_RVC	0.72 394	0.32 392	0.54 175	0.66 517	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 548	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

PSMNet-RUCA	1.02 529	0.97 627	1.44 567	1.23 652	1.10 640	1.40 555	0.62 484	1.69 483	1.38 560	0.94 315	1.53 525	0.97 394	0.83 420	1.17 336	0.93 502	0.69 644	0.34 592	0.99 655	0.60 642	0.97 643	0.64 630

LL-Strereo2	0.52 242	0.33 415	0.69 291	0.52 326	0.37 358	0.70 344	0.30 123	1.13 328	0.67 225	0.94 315	0.78 248	0.91 364	0.42 152	1.05 300	0.42 275	0.17 179	0.16 362	0.29 506	0.25 479	0.21 343	0.16 214

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 513	0.39 489	3.21 646	0.50 273	0.63 550	0.64 294	0.39 253	2.36 639	0.75 249	0.95 317	4.63 662	1.81 586	0.56 283	0.96 263	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.26 497	0.32 511	0.35 540

GANet-ADL	0.60 317	0.35 460	0.72 314	0.64 497	0.40 402	0.68 331	0.51 397	1.49 425	1.12 412	0.95 317	1.08 346	0.91 364	0.57 295	0.76 188	0.55 375	0.26 482	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.23 398	0.25 440

Lsterematch	0.52 242	0.24 162	0.64 251	0.45 174	0.25 103	0.71 348	0.31 135	0.81 173	1.05 375	0.96 319	1.28 442	0.69 283	0.48 211	0.84 223	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

RAFT-Test	0.54 269	0.25 196	0.64 251	0.47 206	0.30 226	0.97 469	0.27 96	1.24 370	0.81 274	0.96 319	1.12 370	1.28 490	0.48 211	0.71 167	0.36 211	0.17 179	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.16 214

Anonymous_2	1.30 573	0.55 560	0.82 389	0.52 326	0.58 529	1.01 478	0.64 491	1.25 372	0.97 336	0.96 319	0.78 248	1.33 501	1.29 571	1.03 291	0.74 446	0.62 638	0.64 658	1.06 658	9.63 703	1.16 652	0.49 597

SA	0.66 364	0.30 341	0.82 389	0.61 467	0.30 226	0.58 253	0.38 236	1.44 412	1.30 524	0.96 319	1.36 476	0.66 271	0.95 477	1.85 486	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.25 445	0.23 451	0.21 343	0.17 246

Selective-IGEV-i16pb	2.29 644	0.33 415	20.08 692	0.56 403	0.40 402	2.61 644	1.54 640	2.60 654	1.87 623	0.97 323	1.68 566	1.38 512	1.01 506	8.19 677	0.92 501	0.37 576	0.21 481	0.22 345	0.26 497	0.25 426	0.28 487

TestStereo1	0.63 335	0.28 284	0.75 347	0.76 583	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

RAFT_CTSACE	0.63 335	0.26 224	0.88 426	0.55 387	0.51 487	0.71 348	0.44 327	0.80 166	0.97 336	0.97 323	1.84 586	1.18 461	0.68 350	1.47 418	0.36 211	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.20 298	0.14 128

SA-5K	0.63 335	0.28 284	0.75 347	0.76 583	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

UCFNet_RVC	0.69 381	0.35 460	0.49 122	0.64 497	0.39 391	0.85 431	0.58 463	1.75 500	1.14 427	0.97 323	1.19 406	1.17 458	0.93 467	0.99 281	0.62 404	0.28 512	0.20 457	0.34 559	0.31 559	0.32 511	0.27 475

UGAM	1.14 556	0.27 257	0.95 455	0.53 345	0.42 418	0.70 344	0.72 518	0.95 241	1.32 532	0.98 328	1.48 516	1.78 585	0.87 440	9.65 687	0.87 491	0.21 354	0.18 419	0.30 519	0.24 465	0.19 251	0.16 214

knoymous	0.51 240	0.29 319	0.47 109	0.43 122	0.30 226	0.55 236	0.55 440	1.02 271	0.77 262	0.98 328	0.85 265	0.94 377	0.56 283	0.85 229	0.45 303	0.20 319	0.14 260	0.26 464	0.14 166	0.23 398	0.23 413

AnonymousM	0.59 314	1.11 639	0.41 58	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.47 363	1.05 290	0.64 206	0.98 328	0.63 192	0.67 275	0.43 161	0.59 114	0.41 264	0.20 319	0.15 323	1.84 667	0.84 655	0.14 41	0.13 71

DFGA-Net	0.72 394	0.40 496	1.40 557	0.52 326	0.45 446	0.83 419	0.44 327	1.28 379	1.08 391	0.99 331	1.19 406	0.70 287	0.55 276	2.14 513	1.16 542	0.18 229	0.16 362	0.24 406	0.23 451	0.27 453	0.25 440

rvit_105_1	0.72 394	0.52 548	1.01 477	0.78 588	0.49 468	0.75 367	0.87 561	1.12 324	1.18 459	0.99 331	0.79 254	0.90 361	0.77 385	1.26 355	0.75 451	0.41 592	0.36 608	0.36 576	0.41 604	0.30 493	0.33 530

RAFT-Stereo-weight	0.47 218	0.24 162	0.53 163	0.48 239	0.27 151	0.60 271	0.35 188	1.02 271	1.07 385	0.99 331	0.78 248	0.76 301	0.28 51	0.76 188	0.36 211	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

CFNet	0.96 503	0.36 470	1.01 477	0.62 478	0.42 418	0.99 475	0.47 363	1.90 553	1.32 532	0.99 331	1.39 487	1.10 443	0.86 435	5.58 627	0.79 468	0.23 412	0.17 394	0.28 495	0.27 509	0.26 439	0.21 373

NVstereo2D	0.92 495	0.41 503	1.48 579	0.72 564	0.72 576	1.20 523	0.87 561	1.75 500	1.38 560	0.99 331	1.13 375	1.26 483	0.98 494	2.21 523	0.89 495	0.43 602	0.20 457	0.38 582	0.24 465	0.57 612	0.63 626

IGEV_i1	0.66 364	0.29 319	0.89 432	0.55 387	0.28 178	0.92 449	0.60 477	1.98 576	0.83 281	1.00 336	1.04 332	1.09 440	0.68 350	1.29 364	0.62 404	0.20 319	0.17 394	0.21 309	0.17 267	0.21 343	0.21 373

FE-Mocha	0.49 233	0.30 341	0.87 417	0.48 239	0.36 338	0.45 112	0.22 37	1.58 455	0.49 135	1.00 336	1.09 351	0.74 294	0.41 144	0.55 100	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.21 309	0.20 353	0.17 157	0.15 173

IGEV-FE	0.53 254	0.30 341	0.99 467	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.94 377	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

IGEV_Zeroshot_test	0.53 254	0.30 341	0.99 467	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.95 386	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

MIM_Stereo	0.57 302	0.24 162	0.92 444	0.46 190	0.30 226	0.54 223	0.28 103	1.27 375	0.75 249	1.00 336	1.16 393	0.93 374	0.53 261	1.45 412	0.61 401	0.16 121	0.16 362	0.20 270	0.19 316	0.17 157	0.14 128

FENet	0.60 317	0.28 284	0.63 244	0.54 362	0.33 298	0.83 419	0.38 236	1.27 375	1.07 385	1.00 336	0.86 267	0.99 402	0.85 427	0.96 263	0.68 429	0.22 385	0.15 323	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.23 413

UGAM-zero	1.00 520	0.30 341	0.93 446	0.47 206	0.30 226	0.57 250	0.25 72	2.25 628	0.63 201	1.01 342	1.10 357	2.73 642	1.85 627	6.26 638	0.40 254	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.17 246

cross-raft	0.54 269	0.25 196	0.61 234	0.52 326	0.29 202	0.68 331	0.37 228	1.46 419	0.76 258	1.01 342	1.06 337	1.28 490	0.46 186	0.71 167	0.35 199	0.15 81	0.12 100	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.14 128

Gwc-CoAtRS	0.52 242	0.24 162	0.68 279	0.48 239	0.29 202	0.64 294	0.25 72	1.16 334	1.08 391	1.01 342	1.00 306	1.12 448	0.56 283	0.69 159	0.37 223	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.15 78	0.15 173

NOSS_ROB	1.26 570	0.46 522	0.62 241	0.56 403	0.38 380	1.06 491	0.78 532	1.73 492	1.40 570	1.01 342	1.43 496	1.10 443	0.75 374	10.62 693	0.65 414	0.45 608	0.43 626	0.48 612	0.45 614	0.44 575	0.41 566

PAM_32	0.77 434	0.28 284	1.03 488	0.52 326	0.30 226	1.32 541	0.35 188	1.97 574	0.65 220	1.02 346	1.06 337	3.05 648	1.49 597	0.96 263	0.36 211	0.19 277	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.19 251	0.19 317

GES	0.66 364	0.34 440	0.90 436	0.59 440	0.38 380	0.94 455	0.57 459	2.11 602	0.86 289	1.02 346	1.11 363	0.66 271	0.79 397	0.99 281	0.61 401	0.27 498	0.19 437	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.30 507

HCRNet	0.70 385	0.39 489	0.73 326	0.60 452	0.59 537	0.76 375	0.35 188	1.22 364	1.13 424	1.02 346	0.99 302	1.02 412	0.76 382	2.19 521	0.70 433	0.28 512	0.19 437	0.28 495	0.23 451	0.25 426	0.23 413

RASNet	1.12 551	0.30 341	0.91 439	0.66 517	0.77 597	0.97 469	0.57 459	1.37 393	1.35 548	1.02 346	1.34 469	2.11 618	1.43 587	7.09 658	1.39 574	0.19 277	0.17 394	0.17 149	0.19 316	0.18 200	0.16 214

MyStereo06	0.61 324	0.28 284	0.95 455	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.78 515	0.67 225	1.03 350	1.12 370	1.13 453	0.56 283	0.78 198	0.41 264	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

4D-IteraStereo	0.48 224	0.24 162	0.76 357	0.50 273	0.44 439	0.66 319	0.31 135	0.87 198	1.02 361	1.03 350	0.72 232	0.78 307	0.32 83	0.64 137	0.37 223	0.17 179	0.11 38	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.13 71

DN-CSS_ROB	0.64 347	0.32 392	1.05 493	0.55 387	0.40 402	0.54 223	0.45 347	1.21 356	0.93 318	1.03 350	1.47 511	0.69 283	0.63 333	1.76 476	0.49 338	0.18 229	0.14 260	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.20 351

GANet-RSSM	0.72 394	0.28 284	0.63 244	0.64 497	0.58 529	0.80 402	0.58 463	1.89 550	1.08 391	1.04 353	1.25 426	1.15 456	1.04 517	1.49 420	0.62 404	0.25 459	0.19 437	0.22 345	0.22 428	0.22 370	0.21 373

Select-FE	0.74 417	0.39 489	1.56 585	0.55 387	0.46 458	0.40 71	0.22 37	1.86 541	0.68 231	1.05 354	1.31 453	1.82 589	1.74 617	1.11 318	0.38 235	0.21 354	0.16 362	0.21 309	0.25 479	0.19 251	0.31 517

PAM	0.76 432	0.29 319	1.08 506	0.52 326	0.33 298	1.38 551	0.39 253	2.01 584	0.67 225	1.06 355	0.96 290	2.89 646	1.43 587	0.86 233	0.35 199	0.19 277	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.20 351

MIPNet	0.56 294	0.28 284	0.94 451	0.49 261	0.33 298	0.66 319	0.38 236	1.35 390	1.08 391	1.06 355	0.92 281	0.60 249	0.79 397	0.73 176	0.52 357	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

CFNet-RSSM	0.54 269	0.24 162	0.70 297	0.48 239	0.28 178	0.60 271	0.27 96	1.49 425	1.14 427	1.06 355	0.93 284	1.08 430	0.54 268	0.70 163	0.35 199	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.14 128

mmm	0.63 335	0.35 460	0.72 314	0.51 305	0.30 226	0.86 432	0.54 422	1.59 457	0.86 289	1.07 358	1.38 483	0.79 311	0.75 374	0.91 246	0.58 386	0.22 385	0.18 419	0.29 506	0.25 479	0.25 426	0.23 413

test_sample3	0.68 379	0.32 392	0.88 426	0.52 326	0.30 226	0.97 469	0.52 408	1.86 541	1.15 439	1.08 359	1.11 363	0.88 352	0.71 364	1.17 336	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.25 445	0.25 479	0.25 426	0.25 440

AACVNet	0.86 480	0.35 460	0.79 378	0.82 604	0.39 391	0.76 375	0.49 388	1.61 464	0.81 274	1.08 359	1.33 462	1.30 494	0.93 467	4.34 596	0.74 446	0.25 459	0.21 481	0.28 495	0.22 428	0.29 483	0.25 440

GwcNet-ADL	0.64 347	0.31 376	0.79 378	0.56 403	0.41 412	0.60 271	0.58 463	1.41 403	1.26 502	1.08 359	1.13 375	0.91 364	0.60 311	1.04 297	0.78 462	0.27 498	0.18 419	0.18 192	0.18 291	0.25 426	0.29 494

RAFT	0.64 347	0.30 341	0.73 326	0.59 440	0.33 298	0.68 331	0.58 463	1.04 282	0.76 258	1.08 359	1.19 406	1.65 567	0.93 467	1.06 302	0.56 379	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.24 465	0.22 370	0.17 246

APVNet	1.06 536	0.53 554	1.42 564	0.84 608	0.79 602	1.92 610	0.82 547	1.90 553	1.08 391	1.08 359	1.43 496	1.56 547	1.13 541	3.07 568	1.58 597	0.31 535	0.34 592	0.42 598	0.36 592	0.36 534	0.37 551

FADNet-RVC-Resample	0.84 471	0.47 527	2.10 619	0.61 467	0.45 446	1.07 493	0.61 481	1.59 457	1.20 473	1.08 359	0.98 300	1.03 417	0.98 494	2.17 516	0.72 442	0.23 412	0.22 503	0.30 519	0.32 567	0.35 527	0.34 535

CBFPSM	0.92 495	0.33 415	1.86 609	0.49 261	0.38 380	1.75 590	0.84 551	1.39 400	1.12 412	1.09 365	0.99 302	2.37 628	1.66 614	1.32 372	1.42 583	0.19 277	0.18 419	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.33 530

TransformOpticalFlow	0.96 503	0.28 284	0.89 432	0.52 326	0.31 254	0.66 319	0.54 422	1.75 500	1.12 412	1.09 365	1.44 501	1.37 510	1.01 506	6.70 651	0.42 275	0.19 277	0.12 100	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.19 317

CRE-IMP	0.55 285	0.30 341	0.74 343	0.52 326	0.29 202	0.79 393	0.25 72	1.04 282	0.72 243	1.09 365	0.95 287	0.81 318	0.57 295	1.10 315	0.50 345	0.21 354	0.14 260	0.23 386	0.19 316	0.28 472	0.22 393

RALAANet	0.60 317	0.33 415	0.87 417	0.62 478	0.50 475	0.69 337	0.31 135	1.21 356	1.06 380	1.09 365	1.16 393	0.88 352	0.46 186	1.22 344	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.17 246

xxxx	1.51 595	0.28 284	0.68 279	0.54 362	0.28 178	1.16 514	0.44 327	2.19 621	1.29 518	1.09 365	1.36 476	1.22 468	0.85 427	1.79 479	15.70 696	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.20 353	0.22 370	0.23 413

PSMNet-RSSM	0.72 394	0.30 341	0.61 234	0.63 488	0.42 418	0.73 356	0.56 448	1.92 560	1.10 406	1.09 365	1.37 478	1.22 468	0.98 494	1.28 360	0.72 442	0.27 498	0.19 437	0.27 480	0.29 542	0.24 413	0.24 428

GwcNet-RSSM	0.77 434	0.32 392	1.01 477	0.62 478	0.54 506	0.78 387	0.51 397	1.73 492	1.20 473	1.09 365	1.37 478	1.46 528	0.85 427	1.53 429	1.09 530	0.25 459	0.18 419	0.23 386	0.24 465	0.20 298	0.19 317

PSMNet_ROB	0.90 490	0.52 548	1.17 526	0.72 564	0.61 543	1.27 533	1.12 608	1.76 507	1.12 412	1.09 365	1.28 442	1.45 525	0.89 451	1.65 451	1.42 583	0.33 551	0.25 534	0.37 579	0.39 599	0.35 527	0.29 494

DCANet-4	0.54 269	0.26 224	1.07 502	0.42 106	0.24 76	0.48 142	0.36 203	0.99 258	1.30 524	1.10 373	1.02 319	0.56 227	0.75 374	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

fff	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

ASMatch	0.88 485	0.26 224	0.69 291	0.51 305	0.35 323	0.48 142	0.37 228	1.12 324	0.92 316	1.10 373	3.28 647	0.96 392	0.98 494	4.90 608	0.49 338	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.19 316	0.19 251	0.27 475

csc	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

cscssc	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

CC-Net-ROB	1.49 592	1.26 649	1.27 541	0.88 623	0.79 602	1.76 592	1.00 593	1.79 521	1.26 502	1.10 373	1.61 550	1.21 466	0.99 502	8.13 674	0.84 485	1.09 659	0.41 623	2.20 669	0.46 617	1.20 655	0.48 593

TCMNet	1.01 526	0.60 582	2.10 619	0.86 615	1.33 658	1.14 506	0.67 502	1.69 483	1.23 488	1.11 379	1.57 540	1.30 494	0.97 487	2.01 501	1.50 594	0.31 535	0.31 577	0.38 582	0.34 583	0.42 563	0.36 546

test_sample5	0.69 381	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.11 379	1.25 426	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

z-ln-s-r	1.02 529	0.55 560	2.09 618	0.52 326	0.55 512	0.78 387	0.87 561	1.47 421	1.34 539	1.12 381	1.62 552	1.37 510	1.06 524	2.62 553	3.32 647	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.21 373

GMStereo_Zeroshot	0.67 375	0.61 584	1.01 477	0.64 497	0.37 358	0.84 428	0.35 188	1.05 290	1.12 412	1.12 381	1.06 337	1.27 487	0.54 268	1.19 339	0.59 389	0.32 542	0.17 394	0.31 525	0.18 291	0.52 603	0.22 393

ADStereo(finetuned)	0.57 302	0.24 162	1.06 497	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.35 188	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	1.20 556	0.84 223	0.51 350	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

Patchmatch Stereo++	0.55 285	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	1.04 535	0.28 284	0.96 461	0.49 261	0.32 276	0.68 331	0.79 536	2.47 649	1.12 412	1.12 381	1.46 510	1.40 513	1.46 592	6.70 651	0.43 285	0.18 229	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.18 273

PSM-adaLoss	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.41 285	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.82 323	0.61 321	1.06 302	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ROB_FTStereo_v2	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.42 290	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.12 322	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ROB_FTStereo	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.25 72	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.95 287	0.82 323	0.61 321	1.15 328	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

HUI-Stereo	0.52 242	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.30 123	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	0.79 203	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

iGMRVC	0.56 294	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.38 236	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.52 425	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

iRAFT	0.55 285	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

RAFT-IKP	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.59 264	0.36 203	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.61 321	1.22 344	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

DCANet	0.54 269	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.36 203	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	0.92 458	0.81 212	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

TDLM	1.06 536	0.44 513	0.79 378	0.63 488	0.50 475	0.89 435	1.44 633	1.48 423	1.26 502	1.12 381	1.40 489	1.08 430	0.98 494	6.65 647	0.78 462	0.33 551	0.21 481	0.33 549	0.26 497	0.37 538	0.24 428

AdaStereo	0.70 385	0.43 510	0.75 347	0.73 572	0.37 358	0.92 449	0.53 416	1.85 538	1.18 459	1.12 381	1.23 420	1.07 429	0.65 345	0.96 263	0.63 409	0.31 535	0.15 323	0.32 540	0.21 399	0.29 483	0.22 393
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ITSA-stereo	0.82 460	0.36 470	0.82 389	0.54 362	0.31 254	0.80 402	0.47 363	2.17 618	1.67 606	1.13 396	1.13 375	0.94 377	0.86 435	2.46 543	1.00 518	0.26 482	0.23 516	0.28 495	0.27 509	0.28 472	0.36 546

1111x	1.70 615	0.29 319	0.86 405	0.51 305	0.27 151	1.01 478	0.68 506	2.22 625	1.28 513	1.13 396	1.40 489	1.21 466	1.10 533	5.53 624	15.20 694	0.22 385	0.21 481	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.22 393

cf-r	0.73 412	0.30 341	0.77 365	0.55 387	0.63 550	0.78 387	0.48 376	1.79 521	1.15 439	1.13 396	1.26 433	1.43 518	0.87 440	1.40 404	0.85 488	0.25 459	0.18 419	0.22 345	0.23 451	0.19 251	0.19 317

test_sample6	0.71 392	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.82 413	0.58 463	1.79 521	1.15 439	1.14 399	1.33 462	0.91 364	0.79 397	1.31 368	0.74 446	0.27 498	0.21 481	0.27 480	0.29 542	0.28 472	0.27 475

test_sample4	0.69 381	0.33 415	0.91 439	0.51 305	0.30 226	0.92 449	0.52 408	1.87 544	1.15 439	1.14 399	1.18 399	0.87 348	0.75 374	1.18 338	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.26 497	0.26 439	0.25 440

DualNet	0.70 385	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.14 399	1.33 462	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

NINENet	0.77 434	0.37 477	0.78 375	0.62 478	0.51 487	2.34 633	0.42 290	1.83 533	1.04 370	1.14 399	1.23 420	1.03 417	0.62 327	1.24 351	0.70 433	0.28 512	0.23 516	0.31 525	0.21 399	0.26 439	0.25 440

NRIStereo	0.60 317	0.29 319	0.69 291	0.53 345	0.28 178	0.63 290	0.33 164	1.08 311	0.87 294	1.14 399	0.87 272	0.91 364	0.59 307	2.24 524	0.49 338	0.20 319	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.21 343	0.17 246

PS-NSSS	0.99 515	0.58 571	0.93 446	0.58 427	0.57 520	0.91 442	0.80 542	1.81 527	1.14 427	1.14 399	1.67 564	1.00 403	0.83 420	4.62 601	0.78 462	0.37 576	0.31 577	0.52 619	0.32 567	0.45 579	0.38 557

MyStereo05	0.66 364	0.28 284	1.07 502	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.34 388	1.41 576	1.15 405	0.91 279	0.77 303	0.80 403	1.41 406	0.63 409	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

ffm	0.72 394	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 648	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

ff1	1.37 582	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 648	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

mmx	1.39 585	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

xxx	1.39 585	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

iRaft-Stereo_20w	0.65 355	0.31 376	1.00 473	0.47 206	0.34 319	0.73 356	0.30 123	2.96 659	0.70 237	1.15 405	1.14 379	0.76 301	0.65 345	1.11 318	0.38 235	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.18 273

FINET	0.97 509	0.54 555	1.60 589	0.63 488	0.79 602	1.08 494	1.07 603	1.56 453	2.20 641	1.15 405	1.49 518	0.94 377	0.88 445	2.32 531	1.05 522	0.42 596	0.35 603	0.32 540	0.28 530	0.43 569	0.38 557

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 546	1.02 632	1.00 473	0.82 604	0.67 563	1.93 611	0.93 578	1.62 468	1.11 408	1.15 405	1.25 426	1.50 537	0.79 397	1.96 497	0.76 454	1.89 666	0.34 592	0.79 646	0.36 592	1.25 656	0.83 642

MSMDNet	0.66 364	0.32 392	0.87 417	0.49 261	0.37 358	0.79 393	0.40 268	1.43 411	1.31 528	1.15 405	1.31 453	1.24 475	0.63 333	0.88 238	0.57 382	0.21 354	0.16 362	0.26 464	0.19 316	0.39 551	0.24 428

DISCO	1.03 532	0.34 440	1.11 514	0.69 546	0.45 446	2.07 620	0.84 551	2.13 603	1.50 589	1.15 405	1.33 462	2.40 630	1.07 528	2.60 551	1.51 595	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.20 353	0.31 502	0.27 475

MyStereo8	0.65 355	0.29 319	1.00 473	0.58 427	0.49 468	0.91 442	0.35 188	1.18 341	1.31 528	1.16 415	1.27 436	0.90 361	0.64 337	0.72 171	0.95 508	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.18 291	0.22 370	0.26 464

CoDeX	0.73 412	0.29 319	0.93 446	0.54 362	0.36 338	1.14 506	0.61 481	2.34 638	1.17 452	1.16 415	1.25 426	0.91 364	0.87 440	1.33 376	0.64 413	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.18 273

PCWNet_CMD	0.66 364	0.32 392	0.88 426	0.49 261	0.37 358	0.78 387	0.40 268	1.42 405	1.31 528	1.16 415	1.31 453	1.25 479	0.62 327	0.89 243	0.57 382	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.19 316	0.40 555	0.25 440

raft_robust	0.68 379	0.30 341	0.64 251	0.52 326	0.26 121	0.54 223	0.35 188	1.33 383	1.24 494	1.16 415	1.07 341	0.60 249	0.54 268	3.58 585	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.16 214

DeepStereo_RVC	0.55 285	0.29 319	0.72 314	0.51 305	0.30 226	0.59 264	0.33 164	1.03 276	0.70 237	1.16 415	0.93 284	0.83 330	0.94 472	0.96 263	0.54 370	0.21 354	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.24 413	0.24 428

GEStereo_RVC	0.90 490	0.37 477	0.99 467	0.64 497	0.50 475	0.95 459	0.79 536	2.42 645	1.17 452	1.16 415	1.11 363	1.26 483	0.92 458	3.24 574	0.90 498	0.29 523	0.19 437	0.23 386	0.20 353	0.27 453	0.29 494

CFNet_pseudo	0.66 364	0.32 392	0.86 405	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.24 475	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.33 549	0.19 316	0.36 534	0.25 440

PA-Net	1.01 526	0.57 568	1.29 543	0.64 497	0.74 584	1.19 521	0.84 551	1.69 483	1.43 581	1.16 415	1.19 406	1.32 499	1.19 553	3.42 580	1.25 552	0.29 523	0.45 633	0.33 549	0.49 624	0.32 511	0.47 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 364	0.33 415	0.86 405	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.23 473	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.35 568	0.20 353	0.37 538	0.25 440

DispNO	0.93 498	0.30 341	1.34 554	0.55 387	0.55 512	0.89 435	0.49 388	1.48 423	1.21 479	1.17 424	1.27 436	1.19 462	0.90 452	5.23 614	0.74 446	0.22 385	0.17 394	0.24 406	0.21 399	0.19 251	0.20 351

AFF-stereo	0.58 309	0.25 196	0.64 251	0.46 190	0.29 202	0.34 38	0.38 236	1.15 332	1.14 427	1.17 424	1.60 546	1.10 443	0.71 364	0.97 271	0.43 285	0.13 26	0.11 38	0.19 217	0.19 316	0.17 157	0.14 128

SFCPSM	0.70 385	0.28 284	1.02 484	0.51 305	0.38 380	1.37 548	0.66 498	2.00 580	1.03 365	1.17 424	1.21 413	0.82 323	0.78 393	1.03 291	0.53 364	0.21 354	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.21 343	0.19 317

DMCA	0.67 375	0.34 440	0.90 436	0.51 305	0.44 439	0.86 432	0.47 363	1.42 405	1.02 361	1.17 424	1.12 370	1.23 473	0.75 374	0.78 198	0.95 508	0.25 459	0.19 437	0.27 480	0.19 316	0.24 413	0.27 475

DeepPrunerF	1.60 604	0.73 605	5.81 664	0.88 623	1.19 652	0.91 442	0.95 583	2.19 621	5.24 682	1.17 424	1.30 447	1.19 462	1.30 575	4.90 608	1.66 602	0.42 596	0.34 592	0.52 619	0.47 619	0.41 558	0.40 561

iinet-f	0.99 515	0.45 520	3.71 651	0.55 387	0.43 430	1.81 600	0.68 506	1.14 330	1.14 427	1.18 429	1.42 492	1.58 551	1.44 589	1.34 381	1.59 599	0.24 431	0.23 516	0.20 270	0.19 316	0.26 439	0.25 440

IPLGR	0.58 309	0.27 257	1.14 522	0.48 239	0.28 178	0.65 310	0.33 164	1.22 364	1.13 424	1.18 429	1.05 335	0.69 283	0.66 348	0.96 263	0.52 357	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.18 273

ac_64	0.82 460	0.29 319	0.81 385	0.71 560	0.60 540	1.05 488	0.54 422	1.99 579	0.92 316	1.18 429	1.06 337	1.99 609	1.08 529	1.94 495	0.97 513	0.27 498	0.22 503	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.19 317

HITNet	0.65 355	0.40 496	0.77 365	0.48 239	0.24 76	1.05 488	0.49 388	1.76 507	1.02 361	1.18 429	1.18 399	0.89 360	0.80 403	0.85 229	0.79 468	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.17 267	0.29 483	0.15 173
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.55 285	0.23 136	0.71 308	0.53 345	0.28 178	0.61 277	0.40 268	0.92 221	1.05 375	1.19 433	0.68 215	0.93 374	0.44 172	1.67 456	0.39 246	0.15 81	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.14 128

LCNet	0.72 394	0.28 284	0.52 153	0.55 387	0.31 254	0.69 337	0.54 422	1.00 262	0.88 298	1.19 433	1.34 469	0.97 394	1.34 580	2.56 549	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.27 453	0.73 638

HGLStereo	0.85 475	0.38 484	0.94 451	0.80 593	1.03 635	1.17 516	0.58 463	1.52 437	1.20 473	1.19 433	1.62 552	1.13 453	1.20 556	1.80 480	1.06 524	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.21 399	0.23 398	0.27 475

hitnet-ft	0.79 446	0.35 460	0.57 212	0.58 427	0.42 418	0.96 465	0.46 355	1.47 421	1.33 536	1.19 433	1.22 416	1.81 586	0.98 494	1.66 455	0.94 504	0.33 551	0.28 555	0.34 559	0.27 509	0.35 527	0.31 517

DDVS	0.78 442	0.41 503	0.94 451	0.60 452	0.43 430	1.30 538	0.43 313	1.40 402	0.91 310	1.20 437	1.15 388	1.43 518	0.64 337	2.18 519	0.89 495	0.28 512	0.22 503	0.26 464	0.23 451	0.31 502	0.33 530

BUS	0.74 417	0.32 392	0.68 279	0.54 362	0.44 439	2.34 633	0.42 290	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.03 417	0.62 327	0.91 246	0.70 433	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

BSDual-CNN	0.71 392	0.32 392	0.68 279	0.54 362	0.44 439	1.27 533	0.65 493	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

hknet	0.77 434	0.32 392	0.95 455	0.54 362	0.38 380	1.27 533	0.65 493	2.16 612	1.07 385	1.20 437	1.11 363	1.59 552	0.81 407	1.37 389	0.66 420	0.22 385	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

Ntro	1.64 608	1.15 643	1.23 532	2.48 674	1.83 665	2.09 622	1.16 613	1.96 570	1.38 560	1.21 441	1.62 552	1.62 556	1.29 571	1.87 488	1.11 536	3.04 678	0.56 652	1.82 666	0.64 644	2.80 674	2.05 673

psmg	0.72 394	0.32 392	0.68 279	0.50 273	0.44 439	1.48 566	0.75 524	1.94 567	0.98 341	1.21 441	1.33 462	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.19 437	0.25 445	0.25 479	0.23 398	0.22 393

ADLNet2	0.88 485	0.34 440	1.17 526	0.77 586	0.64 553	1.12 504	0.76 527	1.74 497	1.24 494	1.21 441	1.65 559	1.71 574	1.05 521	1.67 456	1.17 545	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.22 428	0.26 439	0.29 494

UNet	0.83 466	0.34 440	1.31 545	0.58 427	0.74 584	1.58 576	0.49 388	1.41 403	1.04 370	1.21 441	1.08 346	1.54 544	1.12 537	1.65 451	1.09 530	0.23 412	0.17 394	0.25 445	0.20 353	0.25 426	0.22 393

BEATNet_4x	0.73 412	0.49 534	1.17 526	0.53 345	0.26 121	1.03 485	0.55 440	1.82 528	1.06 380	1.21 441	1.22 416	0.96 392	0.91 455	1.01 287	1.06 524	0.21 354	0.14 260	0.24 406	0.19 316	0.37 538	0.21 373

DualNet (step1)	0.83 466	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.57 631	0.28 555	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

test_sample9	1.86 625	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	2.27 528	7.92 675	0.57 631	12.61 710	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

test_sample7	0.74 417	0.37 477	0.76 357	0.52 326	0.35 323	0.91 442	0.67 502	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.31 535	0.28 555	0.32 540	0.31 559	0.33 520	0.29 494

CFNet_ucs	0.70 385	0.33 415	0.88 426	0.50 273	0.43 430	0.74 361	0.44 327	1.60 461	1.29 518	1.22 446	1.54 530	1.09 440	0.63 333	0.99 281	0.59 389	0.25 459	0.20 457	0.37 579	0.21 399	0.40 555	0.28 487

AASNet	0.76 432	0.35 460	0.91 439	0.79 590	0.81 609	1.14 506	0.56 448	2.02 588	1.08 391	1.22 446	1.24 422	0.93 374	0.76 382	0.77 191	1.16 542	0.27 498	0.23 516	0.24 406	0.20 353	0.28 472	0.24 428

IRAFT_RVC	0.88 485	0.28 284	0.76 357	0.63 488	0.31 254	0.65 310	1.02 596	1.22 364	0.94 322	1.22 446	1.04 332	1.01 410	0.98 494	5.82 632	0.53 364	0.22 385	0.12 100	0.25 445	0.20 353	0.20 298	0.19 317

SMFormer	0.75 426	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.24 428

tta	0.75 426	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.18 200	0.18 273

qqq1	0.72 394	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

fff1	0.72 394	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

IER	0.70 385	0.31 376	1.02 484	0.48 239	0.52 499	1.34 545	0.51 397	1.17 336	0.99 348	1.23 452	1.34 469	1.12 448	1.11 534	0.99 281	0.71 439	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.21 399	0.20 298	0.19 317

UDG	1.41 588	2.65 686	0.99 467	1.44 659	1.64 664	1.34 545	0.80 542	1.60 461	1.23 488	1.23 452	1.71 569	2.01 611	1.34 580	1.47 418	1.41 579	0.90 650	0.54 651	2.29 671	0.75 650	1.84 661	1.04 652

iResNetv2_ROB	0.80 449	0.37 477	1.71 597	0.56 403	0.37 358	0.94 455	0.64 491	1.73 492	1.34 539	1.23 452	1.42 492	1.26 483	0.92 458	1.85 486	0.56 379	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.14 166	0.24 413	0.19 317

G2L-ROB	0.73 412	0.25 196	0.76 357	0.54 362	0.39 391	0.95 459	0.66 498	1.66 478	1.09 399	1.24 459	1.02 319	1.64 564	0.71 364	1.63 448	1.02 520	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.20 298	0.22 393

PSM-softLoss	0.78 442	0.31 376	0.77 365	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

KMStereo	0.78 442	0.31 376	0.77 365	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

test_xeample	1.45 591	0.28 284	0.65 258	0.51 305	0.28 178	0.94 455	0.59 472	2.14 607	1.29 518	1.24 459	1.51 523	0.88 352	0.86 435	1.46 414	15.10 693	0.22 385	0.20 457	0.22 345	0.20 353	0.22 370	0.22 393

acv_ft	0.75 426	0.31 376	0.95 455	0.70 552	0.86 620	1.24 529	0.53 416	1.44 412	1.07 385	1.24 459	1.30 447	1.08 430	0.92 458	0.80 206	1.34 565	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.21 343	0.18 273

CSP-Net	0.97 509	0.38 484	0.83 394	0.53 345	0.41 412	1.63 580	0.77 530	2.00 580	1.05 375	1.25 464	1.20 411	1.33 501	0.83 420	4.93 610	0.85 488	0.32 542	0.22 503	0.20 270	0.20 353	0.23 398	0.25 440

HHNet	0.62 328	0.26 224	0.63 244	0.43 122	0.45 446	0.50 175	0.58 463	1.07 305	1.01 357	1.25 464	2.23 617	0.70 287	0.61 321	1.07 306	0.47 324	0.20 319	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.30 507

Syn2CoEx	1.14 556	0.69 599	1.66 592	0.80 593	0.67 563	1.40 555	0.88 564	2.06 597	1.54 595	1.25 464	1.58 543	1.42 517	1.50 599	4.09 590	1.40 575	0.36 572	0.32 585	0.34 559	0.29 542	0.29 483	0.34 535

DIP-Stereo	0.62 328	0.30 341	0.83 394	0.48 239	0.36 338	0.95 459	0.33 164	2.37 641	0.67 225	1.25 464	1.00 306	0.68 277	0.51 246	0.91 246	0.61 401	0.18 229	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.19 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 638	1.41 655	1.64 590	2.80 676	2.31 675	2.31 632	1.24 619	2.32 634	2.14 639	1.26 468	2.39 624	2.66 639	1.48 595	5.95 636	1.06 524	3.20 682	0.45 633	2.37 673	0.89 658	2.83 677	2.37 678

DGSMNet	1.14 556	0.76 611	2.49 636	0.81 596	0.86 620	1.39 553	1.39 630	2.13 603	1.35 548	1.26 468	1.63 556	1.48 535	0.98 494	1.75 471	1.10 533	0.45 608	0.43 626	0.55 630	0.49 624	0.75 635	0.70 635

psm_up	0.77 434	0.34 440	0.70 297	0.66 517	0.58 529	1.05 488	0.92 574	1.52 437	1.12 412	1.26 468	1.16 393	1.31 498	1.23 562	1.20 341	0.81 475	0.25 459	0.29 566	0.31 525	0.27 509	0.27 453	0.25 440

GANetREF_RVC	1.07 538	0.86 620	1.31 545	0.82 604	0.53 502	1.41 560	1.31 626	1.76 507	1.52 592	1.27 471	1.31 453	1.46 528	1.24 565	2.03 503	0.96 512	0.56 630	0.45 633	0.67 641	0.50 628	0.88 641	0.59 620
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.77 434	0.30 341	0.99 467	0.57 421	0.36 338	0.83 419	0.36 203	2.33 635	1.58 599	1.27 471	1.30 447	1.25 479	0.84 424	1.65 451	0.79 468	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.27 475

RT-IGEV	0.77 434	0.28 284	0.93 446	0.55 387	0.33 298	1.01 478	0.83 550	2.03 591	0.93 318	1.28 473	1.58 543	1.77 582	1.17 545	1.04 297	0.49 338	0.23 412	0.16 362	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.26 464

G2L-Stereo_test	0.73 412	0.27 257	0.74 343	0.49 261	0.40 402	0.90 438	0.81 545	1.53 443	1.14 427	1.28 473	1.27 436	1.52 542	0.72 367	1.62 446	0.94 504	0.19 277	0.14 260	0.16 100	0.15 192	0.18 200	0.19 317

anonymousa	0.72 394	0.27 257	0.75 347	0.47 206	0.63 550	1.43 562	0.45 347	1.24 370	0.89 301	1.28 473	1.75 576	1.62 556	1.13 541	0.69 159	0.59 389	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.25 479	0.20 298	0.18 273

Wz-Net-LNSev	1.03 532	0.67 594	2.71 642	0.64 497	0.84 613	1.75 590	1.00 593	1.80 524	1.32 532	1.28 473	1.25 426	1.65 567	1.22 560	1.39 398	1.40 575	0.28 512	0.26 540	0.24 406	0.23 451	0.33 520	0.32 524

Sa-1000	0.72 394	0.29 319	0.76 357	0.59 440	0.30 226	0.73 356	0.37 228	1.62 468	1.33 536	1.28 473	2.04 607	0.86 344	0.75 374	1.84 483	0.38 235	0.19 277	0.14 260	0.25 445	0.23 451	0.20 298	0.16 214

test_1	0.54 269	0.22 101	0.68 279	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.28 473	0.68 215	0.87 348	0.45 178	1.67 456	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

iResNet	0.75 426	0.40 496	1.36 555	0.67 529	0.29 202	0.92 449	0.59 472	1.52 437	1.25 497	1.28 473	1.48 516	0.94 377	0.76 382	1.62 446	0.78 462	0.18 229	0.14 260	0.18 192	0.15 192	0.22 370	0.23 413

GCST	1.08 541	1.47 660	0.93 446	1.73 663	1.14 648	1.30 538	0.31 135	1.33 383	1.16 449	1.29 480	0.97 299	0.98 396	0.49 228	2.08 508	0.46 317	1.19 662	0.70 662	1.30 662	0.85 657	1.02 647	0.89 645

fast-acv-ft	0.94 500	0.44 513	1.40 557	0.58 427	0.51 487	1.77 595	0.69 510	1.36 392	1.42 579	1.29 480	1.86 589	1.74 578	1.25 566	1.52 425	1.38 571	0.26 482	0.28 555	0.28 495	0.28 530	0.27 453	0.26 464

anonymity	1.12 551	0.97 627	1.21 529	1.07 645	1.12 644	1.08 494	0.89 566	1.95 569	1.16 449	1.29 480	1.26 433	1.22 468	1.09 532	1.15 328	1.01 519	1.02 655	1.00 678	0.97 652	0.97 664	0.98 644	0.99 649

NF-Stereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.02 319	0.82 323	0.57 295	5.40 622	0.48 329	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

OCTAStereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.82 323	0.57 295	5.35 616	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

RE-Stereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

TVStereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

STTRV1_RVC	1.58 601	0.68 598	1.96 614	0.88 623	1.12 644	1.57 575	0.90 571	2.25 628	1.75 616	1.29 480	2.02 605	1.40 513	1.22 560	9.77 689	1.31 561	0.81 648	0.33 590	0.54 625	0.49 624	0.73 634	0.52 606

PWCDC_ROB	1.29 571	0.75 610	1.33 551	1.05 642	0.88 624	1.73 589	0.52 408	1.89 550	3.28 664	1.29 480	4.88 667	1.22 468	1.46 592	1.77 478	1.45 587	0.60 636	0.26 540	0.29 506	0.25 479	0.52 603	0.37 551

gwcnet-sp	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

scenet	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

CASS	0.65 355	0.34 440	0.72 314	0.56 403	0.27 151	0.78 387	0.42 290	1.59 457	0.86 289	1.30 489	1.25 426	0.87 348	0.84 424	0.84 223	0.54 370	0.35 568	0.19 437	0.26 464	0.21 399	0.28 472	0.42 570
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

HBP-ISP	0.96 503	0.58 571	0.72 314	0.61 467	0.46 458	1.64 582	0.76 527	1.86 541	1.28 513	1.30 489	1.53 525	0.86 344	0.94 472	3.27 576	0.69 432	0.45 608	0.44 629	0.54 625	0.48 621	0.47 587	0.40 561

IPLG	0.69 381	0.27 257	0.97 463	0.51 305	0.43 430	0.79 393	0.33 164	1.21 356	1.06 380	1.30 489	1.10 357	0.52 199	0.55 276	3.16 573	0.63 409	0.16 121	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

raftrobust	0.52 242	0.25 196	0.56 199	0.65 511	0.52 499	0.49 159	0.34 178	0.98 256	0.91 310	1.30 489	0.87 272	0.63 261	0.81 407	0.78 198	0.41 264	0.19 277	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.16 214

RAFT + AFF	1.00 520	0.42 507	1.09 509	0.67 529	0.50 475	1.22 527	1.24 619	2.24 627	1.19 468	1.30 489	1.56 536	1.17 458	1.49 597	3.44 582	0.83 482	0.21 354	0.25 534	0.30 519	0.26 497	0.27 453	0.27 475

UPFNet	0.80 449	0.32 392	0.90 436	0.59 440	0.74 584	1.26 532	0.80 542	1.52 437	1.10 406	1.30 489	1.12 370	1.30 494	0.84 424	1.67 456	1.09 530	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.23 451	0.25 426	0.18 273

HSM	1.19 565	0.32 392	0.65 258	0.57 421	0.38 380	1.23 528	0.59 472	2.25 628	1.19 468	1.30 489	1.25 426	1.94 603	1.03 515	9.32 682	0.71 439	0.22 385	0.16 362	0.20 270	0.16 238	0.21 343	0.21 373

HI	0.64 347	0.32 392	0.68 279	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 499	1.43 496	1.62 556	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

CoSv	0.64 347	0.32 392	0.68 279	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 499	1.43 496	1.62 556	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

GASNet	0.99 515	0.97 627	1.72 598	0.98 637	0.68 569	0.83 419	0.67 502	1.60 461	1.28 513	1.31 499	1.22 416	1.22 468	1.21 559	2.41 538	1.41 579	0.43 602	0.26 540	0.36 576	0.34 583	0.55 609	0.31 517

222	1.61 606	0.29 319	0.67 275	0.56 403	0.29 202	1.06 491	0.42 290	2.17 618	1.31 528	1.31 499	1.52 524	0.92 372	0.94 472	1.76 476	17.65 697	0.24 431	0.20 457	0.21 309	0.19 316	0.22 370	0.23 413

Hybrid-DGEV-2	0.65 355	0.31 376	0.73 326	0.60 452	0.37 358	1.08 494	0.28 103	1.45 417	1.40 570	1.32 503	0.85 265	1.03 417	1.01 506	1.05 300	0.48 329	0.18 229	0.15 323	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.15 173

SQANet	1.31 574	0.88 623	1.08 506	1.83 665	1.44 660	1.44 563	0.75 524	1.74 497	1.09 399	1.32 503	1.26 433	1.28 490	1.01 506	1.50 422	0.83 482	2.50 673	0.34 592	1.47 663	0.55 635	2.32 666	1.57 665

test-3	0.54 269	0.22 101	0.68 279	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.32 503	0.69 220	0.87 348	0.45 178	1.68 461	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

RAFT-345	0.84 471	0.25 196	0.66 269	0.50 273	0.27 151	0.54 223	0.42 290	0.83 186	1.11 408	1.32 503	2.34 622	0.86 344	0.54 268	5.72 629	0.47 324	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.17 267	0.17 157	0.16 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 269	0.25 196	0.68 279	0.43 122	0.24 76	0.40 71	0.34 178	1.04 282	1.09 399	1.32 503	1.60 546	0.80 313	0.68 350	0.67 155	0.39 246	0.13 26	0.10 9	0.18 192	0.17 267	0.17 157	0.13 71

delet	0.85 475	0.32 392	0.95 455	0.65 511	0.66 559	1.64 582	0.84 551	1.75 500	1.35 548	1.32 503	1.30 447	1.30 494	0.88 445	1.68 461	1.10 533	0.21 354	0.21 481	0.24 406	0.24 465	0.21 343	0.21 373

NCC-stereo	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 503	1.74 573	1.88 593	1.74 617	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 610	0.45 605	0.58 638	0.42 563	0.42 570

Nwc_Net	1.09 544	0.49 534	1.33 551	0.89 627	0.80 607	1.49 568	0.66 498	2.19 621	1.27 508	1.32 503	2.26 618	1.96 606	1.54 600	1.92 491	1.34 565	0.40 587	0.30 571	0.43 600	0.45 614	0.38 547	0.37 551

Abc-Net	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 503	1.74 573	1.88 593	1.74 617	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 610	0.45 605	0.58 638	0.42 563	0.42 570
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 449	0.32 392	0.95 455	0.60 452	0.42 418	0.78 387	0.69 510	1.50 429	1.09 399	1.33 512	1.14 379	1.45 525	0.72 367	2.45 540	1.10 533	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.21 399	0.20 298	0.26 464

SDNR	1.62 607	0.51 544	2.17 624	0.53 345	0.56 516	3.80 668	0.45 347	1.54 446	1.29 518	1.33 512	2.41 626	1.08 430	0.96 484	11.18 694	1.16 542	0.66 642	0.63 657	0.43 600	0.32 567	0.64 623	0.67 632

PFNet+	0.59 314	0.28 284	0.77 365	0.53 345	0.30 226	0.59 264	0.31 135	0.92 221	1.14 427	1.33 512	1.10 357	0.79 311	0.57 295	1.31 368	0.49 338	0.25 459	0.17 394	0.28 495	0.26 497	0.21 343	0.25 440

CVANet_RVC	1.07 538	0.43 510	0.76 357	0.60 452	0.50 475	0.90 438	0.97 586	1.52 437	1.26 502	1.33 512	1.38 483	1.24 475	1.18 550	6.75 653	0.75 451	0.34 561	0.23 516	0.34 559	0.29 542	0.42 563	0.27 475

SACVNet	0.85 475	0.46 522	0.85 399	0.81 596	0.56 516	0.80 402	0.79 536	1.68 481	1.12 412	1.34 516	1.33 462	1.25 479	0.94 472	2.39 537	0.76 454	0.34 561	0.26 540	0.31 525	0.29 542	0.35 527	0.44 580

CrosDoStereo	1.58 601	0.24 162	0.72 314	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 697	1.10 315	0.98 341	1.34 516	1.75 576	1.00 403	1.89 630	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

DeepStereo_LL	1.58 601	0.24 162	0.72 314	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 697	1.10 315	0.98 341	1.34 516	1.75 576	1.00 403	1.89 630	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

THIR-Stereo	1.02 529	0.27 257	0.69 291	0.49 261	0.28 178	0.95 459	1.34 628	1.03 276	0.97 336	1.34 516	1.90 594	1.17 458	1.58 603	6.44 643	0.78 462	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.22 428	0.19 251	0.20 351

AANet_RVC	1.16 562	0.52 548	1.49 581	0.65 511	0.45 446	0.75 367	0.69 510	1.42 405	1.55 597	1.34 516	1.87 591	1.53 543	0.78 393	7.43 664	1.38 571	0.25 459	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.22 370	0.26 464

coex_refinement	0.80 449	0.28 284	0.73 326	0.70 552	0.51 487	0.95 459	0.60 477	1.78 515	1.23 488	1.36 521	1.37 478	1.82 589	0.81 407	1.32 372	1.13 539	0.26 482	0.17 394	0.19 217	0.20 353	0.24 413	0.25 440

Consistency-Raft	1.25 569	0.99 630	1.93 612	1.02 641	1.21 653	0.96 465	1.01 595	1.75 500	1.92 628	1.36 521	2.12 611	1.44 523	1.01 506	1.14 327	1.40 575	0.72 645	0.82 665	0.89 650	0.98 666	1.31 658	0.95 647

GMM-Stereo	0.74 417	0.25 196	0.59 226	0.54 362	0.34 319	0.72 351	0.99 591	1.01 269	0.87 294	1.36 521	1.78 579	1.12 448	0.81 407	2.09 509	0.46 317	0.18 229	0.12 100	0.25 445	0.25 479	0.20 298	0.85 644

DStereoRT	1.36 580	0.32 392	1.41 562	0.67 529	0.50 475	2.07 620	0.60 477	1.44 412	0.91 310	1.37 524	1.44 501	0.73 293	1.30 575	6.39 642	0.90 498	0.23 412	0.17 394	4.29 695	1.94 685	0.24 413	0.20 351

ssnet_v2	0.88 485	0.36 470	1.02 484	0.62 478	0.38 380	1.32 541	0.97 586	2.07 598	1.34 539	1.37 524	1.18 399	1.54 544	0.92 458	1.10 315	1.65 600	0.30 528	0.27 548	0.30 519	0.28 530	0.27 453	0.26 464

ACRE	0.61 324	0.33 415	1.01 477	0.58 427	0.49 468	0.75 367	0.47 363	1.06 303	0.95 324	1.37 524	1.55 532	0.62 258	0.46 186	0.83 218	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.21 373

MMNet	0.84 471	0.32 392	1.09 509	0.60 452	0.59 537	1.85 605	0.49 388	1.51 435	1.27 508	1.37 524	1.15 388	1.26 483	1.18 550	1.67 456	1.22 549	0.19 277	0.18 419	0.23 386	0.22 428	0.25 426	0.21 373

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 446	0.43 510	1.05 493	0.64 497	0.58 529	0.95 459	0.53 416	1.53 443	1.18 459	1.37 524	1.15 388	1.43 518	0.88 445	1.61 445	0.84 485	0.25 459	0.22 503	0.27 480	0.27 509	0.29 483	0.29 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 576	0.65 592	1.44 567	1.36 654	1.46 661	2.55 640	0.92 574	2.45 647	2.07 637	1.37 524	1.49 518	1.65 567	1.00 504	2.82 558	1.35 568	1.01 653	0.27 548	0.54 625	0.47 619	0.71 632	0.73 638

xyz-stereo	7.16 685	0.22 101	69.90 724	0.42 106	0.21 24	32.92 713	0.49 388	0.87 198	0.76 258	1.38 530	27.04 707	1.19 462	1.16 544	4.69 602	0.97 513	0.16 121	0.12 100	0.20 270	0.14 166	0.16 114	0.12 21

CRFU-Net	0.86 480	0.39 489	1.00 473	0.65 511	0.57 520	1.78 597	0.86 559	2.15 609	0.81 274	1.38 530	1.18 399	1.64 564	1.19 553	1.35 382	0.90 498	0.26 482	0.22 503	0.21 309	0.19 316	0.23 398	0.24 428

DDUNet	1.50 594	2.69 687	1.12 516	1.77 664	1.88 666	1.84 604	0.92 574	1.70 488	1.16 449	1.38 530	1.79 580	1.60 554	1.12 537	1.37 389	1.08 528	1.10 660	0.76 663	2.37 673	0.94 662	2.00 662	1.37 661

STTStereo	0.78 442	0.50 541	1.22 531	0.64 497	0.54 506	0.89 435	0.54 422	1.44 412	1.11 408	1.38 530	1.09 351	1.27 487	0.85 427	1.43 407	0.83 482	0.29 523	0.27 548	0.33 549	0.39 599	0.32 511	0.30 507

RYNet	1.17 563	0.49 534	1.24 535	0.70 552	0.97 633	1.71 586	0.92 574	1.91 557	1.46 584	1.38 530	1.14 379	1.88 593	1.30 575	4.24 592	1.87 609	0.26 482	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.55 609	0.54 609

DeepPruner_ROB	0.74 417	0.48 531	0.87 417	0.57 421	0.44 439	0.79 393	0.54 422	1.73 492	0.96 329	1.38 530	1.27 436	1.24 475	0.73 369	1.43 407	0.73 445	0.34 561	0.28 555	0.27 480	0.26 497	0.31 502	0.31 517

DEmStereo	0.97 509	0.23 136	0.79 378	0.47 206	0.32 276	1.04 487	0.56 448	0.93 230	0.89 301	1.39 536	2.14 613	1.02 412	2.07 642	5.64 628	0.77 460	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.20 351

CIPLG	0.62 328	0.33 415	0.96 461	0.58 427	0.50 475	0.75 367	0.48 376	1.05 290	0.96 329	1.40 537	1.57 540	0.64 264	0.48 211	0.89 243	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

IPLGR_C	0.62 328	0.33 415	0.99 467	0.58 427	0.49 468	0.76 375	0.48 376	1.10 315	0.96 329	1.40 537	1.56 536	0.62 258	0.48 211	0.80 206	0.71 439	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

GMOStereo	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

error version	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-v	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-2	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

GwcNet	1.08 541	0.51 544	2.33 630	0.79 590	1.18 651	1.76 592	0.70 513	1.68 481	1.47 585	1.41 539	1.64 557	1.74 578	1.04 517	2.20 522	1.41 579	0.30 528	0.29 566	0.29 506	0.27 509	0.30 493	0.35 540

CBMV_ROB	0.90 490	0.44 513	0.63 244	0.51 305	0.37 358	1.25 531	0.49 388	1.77 511	1.27 508	1.41 539	2.00 602	1.33 501	1.08 529	2.17 516	0.76 454	0.43 602	0.42 625	0.47 610	0.44 612	0.41 558	0.36 546

pcwnet_v2	0.97 509	0.37 477	4.33 654	0.62 478	0.54 506	0.79 393	0.45 347	2.02 588	1.58 599	1.42 545	1.64 557	1.09 440	0.79 397	1.24 351	0.67 425	0.32 542	0.25 534	0.29 506	0.27 509	0.37 538	0.35 540

otaku	1.60 604	1.11 639	1.21 529	2.20 668	1.56 662	1.97 614	1.24 619	2.07 598	1.36 552	1.44 546	1.62 552	1.73 576	1.19 553	1.73 469	0.98 516	2.89 677	0.57 653	1.74 664	0.60 642	2.78 673	1.94 671

dad	0.86 480	0.66 593	1.06 497	0.56 403	0.37 358	0.76 375	0.44 327	1.17 336	1.50 589	1.44 546	1.27 436	1.34 505	0.75 374	2.52 548	0.84 485	0.42 596	0.27 548	0.83 647	0.26 497	0.41 558	0.29 494

Prome-Stereo	0.75 426	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.32 276	0.59 264	0.97 586	0.89 208	0.88 298	1.45 548	2.46 629	0.91 364	1.41 585	1.58 439	0.44 288	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.20 298	0.92 646

StereoDRNet-Refined	0.80 449	0.41 503	0.88 426	0.62 478	0.42 418	1.33 543	0.48 376	1.52 437	1.17 452	1.45 548	1.44 501	1.44 523	0.90 452	1.26 355	1.24 551	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.24 465	0.25 426	0.28 487
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 394	0.34 440	1.10 512	0.51 305	0.23 54	0.91 442	0.39 253	1.33 383	1.23 488	1.46 550	1.55 532	1.01 410	0.64 337	1.95 496	0.80 473	0.18 229	0.12 100	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.17 246

AAGNet	1.83 622	0.28 284	0.72 314	0.61 467	0.32 276	0.67 324	0.51 397	0.96 249	0.98 341	1.47 551	1.20 411	1.00 403	1.18 550	2.83 559	22.77 704	0.22 385	0.13 201	0.22 345	0.19 316	0.23 398	0.15 173

SST-Stereo	0.83 466	0.28 284	0.72 314	0.59 440	0.31 254	0.72 351	0.26 86	1.09 312	0.86 289	1.47 551	1.10 357	1.00 403	0.87 440	5.73 630	0.45 303	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.23 398	0.18 273

RAFT_R40	0.83 466	0.28 284	0.73 326	0.59 440	0.31 254	0.69 337	0.44 327	1.10 315	0.95 324	1.47 551	1.10 357	1.00 403	0.85 427	5.53 624	0.46 317	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.20 353	0.23 398	0.18 273

PFNet	0.91 493	0.26 224	1.10 512	0.63 488	0.32 276	0.64 294	0.56 448	1.17 336	0.99 348	1.47 551	1.08 346	0.98 396	0.69 354	6.62 646	0.54 370	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.19 316	0.20 298	0.17 246

ccnet	1.12 551	0.67 594	1.01 477	0.78 588	0.73 583	1.72 588	0.99 591	1.84 537	1.26 502	1.47 551	1.85 588	1.75 581	1.29 571	1.75 471	1.88 611	0.57 631	0.53 648	0.57 635	0.55 635	0.59 616	0.54 609

S-Stereo	1.15 560	0.46 522	2.17 624	0.81 596	0.80 607	1.21 525	1.19 616	1.93 565	2.02 634	1.47 551	2.11 610	1.57 548	1.17 545	2.05 506	1.41 579	0.40 587	0.40 621	0.35 568	0.31 559	0.44 575	0.70 635

Wz-Net-SNSev	1.49 592	1.23 648	6.27 666	0.68 542	0.67 563	1.37 548	1.41 631	2.00 580	1.39 565	1.48 557	1.61 550	2.29 623	1.32 578	3.93 587	2.14 623	0.31 535	0.28 555	0.31 525	0.33 577	0.42 563	0.36 546

DPSNet	1.69 614	0.59 574	4.33 654	0.70 552	0.57 520	2.02 618	1.62 647	3.35 665	1.78 617	1.48 557	1.38 483	2.17 619	2.84 661	4.77 604	3.66 650	0.48 616	0.31 577	0.29 506	0.25 479	0.64 623	0.48 593

GANet	1.36 580	0.47 527	0.86 405	0.67 529	0.45 446	1.34 545	1.73 650	1.64 472	1.24 494	1.49 559	2.38 623	1.55 546	1.20 556	9.30 681	0.93 502	0.30 528	0.31 577	0.33 549	0.28 530	0.39 551	0.30 507

RainbowNet	1.97 632	1.76 668	1.57 587	2.81 677	2.21 671	1.98 616	1.81 653	2.54 651	1.89 625	1.50 560	1.84 586	1.96 606	1.65 610	2.14 513	1.25 552	3.33 684	0.85 670	2.39 676	0.98 666	2.82 676	2.22 674

SuperB	2.53 653	0.59 574	18.45 689	0.69 546	0.50 475	1.87 607	0.88 564	1.67 480	2.39 645	1.50 560	1.42 492	1.14 455	1.15 543	4.28 595	5.07 660	0.24 431	0.19 437	0.22 345	0.19 316	7.86 700	0.34 535

NCCL2	1.00 520	0.56 564	1.06 497	0.75 580	0.57 520	1.31 540	1.72 649	1.77 511	1.36 552	1.50 560	1.17 397	1.91 598	1.17 545	1.54 431	1.29 559	0.35 568	0.31 577	0.45 605	0.44 612	0.40 555	0.40 561

DStereoO	1.44 590	1.11 639	1.69 594	1.16 648	0.72 576	1.21 525	1.56 641	1.74 497	1.63 603	1.52 563	1.67 564	1.51 539	3.16 666	1.73 469	1.72 603	2.35 672	0.45 633	0.97 652	0.42 607	2.01 663	0.53 607

ADLNet	0.85 475	0.36 470	0.89 432	0.85 613	0.72 576	1.24 529	0.76 527	1.82 528	1.36 552	1.52 563	1.35 475	1.27 487	0.99 502	1.23 346	1.15 541	0.27 498	0.20 457	0.26 464	0.25 479	0.28 472	0.30 507

MSAF-DinoV2	1.97 632	0.80 615	10.38 679	0.86 615	0.48 464	1.39 553	0.97 586	2.55 652	1.72 612	1.53 565	1.65 559	3.59 656	2.20 648	5.39 621	3.94 654	0.27 498	0.17 394	0.26 464	0.28 530	0.47 587	0.46 586

z-mn7	1.56 600	0.84 616	4.36 656	0.71 560	0.51 487	2.60 642	1.04 598	1.73 492	2.70 657	1.53 565	2.99 642	1.94 603	1.34 580	4.78 605	2.41 629	0.29 523	0.24 525	0.27 480	0.24 465	0.34 524	0.31 517

Pruner-Stereo	0.62 328	0.29 319	0.70 297	0.61 467	0.31 254	0.63 290	0.43 313	1.17 336	0.99 348	1.53 565	1.08 346	0.95 386	0.55 276	1.35 382	0.51 350	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.21 343	0.23 413

LMCR-Stereo	0.82 460	0.46 522	0.88 426	0.75 580	0.43 430	1.33 543	0.56 448	2.43 646	0.98 341	1.53 565	1.49 518	0.74 294	1.00 504	1.63 448	0.89 495	0.28 512	0.17 394	0.22 345	0.17 267	0.29 483	0.20 351

DMCA-RVC	0.74 417	0.40 496	1.27 541	0.66 517	0.49 468	0.77 382	0.47 363	1.35 390	1.01 357	1.53 565	1.01 311	1.29 493	0.82 412	1.31 368	0.78 462	0.27 498	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.32 511	0.24 428

HSM-Net_RVC	0.87 484	0.29 319	0.53 163	0.53 345	0.30 226	1.15 512	0.55 440	3.57 668	1.28 513	1.53 565	1.74 573	1.68 570	0.93 467	1.49 420	0.77 460	0.22 385	0.17 394	0.19 217	0.18 291	0.20 298	0.19 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 515	0.40 496	1.82 606	0.66 517	0.62 549	2.05 619	0.78 532	1.91 557	1.29 518	1.54 571	1.42 492	1.51 539	1.23 562	1.99 499	1.33 563	0.23 412	0.14 260	0.20 270	0.15 192	0.27 453	0.26 464

RGC	1.14 556	0.79 613	1.26 538	0.91 631	0.96 632	1.52 570	0.77 530	1.92 560	1.26 502	1.54 571	1.93 596	2.02 613	1.54 600	2.25 526	1.31 561	0.44 607	0.35 603	0.58 636	0.48 621	0.47 587	0.46 586

ADCP+	1.99 634	0.48 531	7.73 670	0.66 517	0.91 625	2.30 631	1.05 600	1.82 528	1.34 539	1.54 571	1.32 460	1.74 578	1.61 607	2.17 516	13.37 689	0.24 431	0.21 481	0.32 540	0.28 530	0.37 538	0.29 494

RP	1.09 544	0.50 541	1.12 516	0.90 628	1.04 636	1.11 501	0.84 551	1.80 524	1.62 601	1.55 574	2.00 602	1.90 597	1.78 621	1.84 483	1.25 552	0.52 622	0.36 608	0.48 612	0.36 592	0.45 579	0.43 577

LL-Strereo	1.33 577	0.39 489	1.38 556	0.61 467	0.61 543	0.75 367	0.66 498	1.63 470	1.17 452	1.56 575	1.60 546	2.03 614	2.12 644	9.72 688	0.97 513	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.23 451	0.22 370	0.25 440

DisPM	0.66 364	0.28 284	0.72 314	0.61 467	0.35 323	0.62 286	0.45 347	1.02 271	0.99 348	1.56 575	1.10 357	0.80 313	0.59 307	2.37 535	0.41 264	0.23 412	0.14 260	0.23 386	0.21 399	0.20 298	0.25 440

DSFCA	0.93 498	0.34 440	1.06 497	0.52 326	0.65 555	1.55 573	0.93 578	1.49 425	1.19 468	1.56 575	1.15 388	1.50 537	0.96 484	3.07 568	1.02 520	0.30 528	0.26 540	0.25 445	0.25 479	0.28 472	0.24 428

AF-Net	1.13 554	0.52 548	1.33 551	0.86 615	0.91 625	1.38 551	0.71 515	2.16 612	1.62 601	1.56 575	2.40 625	1.99 609	1.65 610	1.81 482	1.48 592	0.48 616	0.28 555	0.49 614	0.33 577	0.39 551	0.32 524

Wz-Net-TNSev	1.88 626	2.08 680	7.66 669	0.67 529	0.64 553	2.42 636	1.83 655	2.33 635	1.74 615	1.57 579	1.56 536	2.58 636	1.90 632	4.86 606	3.12 641	0.39 584	0.37 610	0.33 549	0.37 595	0.53 605	0.58 618

ADCRef	1.35 579	0.55 560	2.37 632	0.72 564	0.77 597	1.94 612	0.78 532	1.91 557	1.27 508	1.57 579	1.59 545	1.36 507	1.41 585	1.54 431	7.53 670	0.23 412	0.20 457	0.32 540	0.30 551	0.29 483	0.29 494

OMP-Stereo	0.94 500	0.33 415	0.72 314	0.90 628	0.31 254	0.49 159	0.36 203	1.16 334	1.06 380	1.58 581	1.12 370	1.46 528	0.69 354	6.94 654	0.49 338	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.18 291	0.20 298	0.14 128

ISRNet	0.80 449	0.33 415	1.07 502	0.81 596	0.66 559	0.60 271	0.34 178	1.19 352	1.13 424	1.59 582	1.53 525	1.35 506	0.77 385	1.27 358	0.94 504	0.39 584	0.34 592	0.43 600	0.38 597	0.34 524	0.49 597

MultiAttention	4.51 674	0.33 415	0.82 389	0.73 572	0.45 446	30.98 710	4.50 692	2.18 620	1.40 570	1.61 583	2.41 626	2.43 632	0.70 359	38.42 714	1.36 569	0.22 385	0.15 323	0.29 506	0.30 551	0.47 587	0.43 577

R-Stereo Train	0.57 302	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 583	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246

RAFT-Stereo	0.57 302	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 583	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 513	0.47 527	1.70 595	0.76 583	0.94 629	1.51 569	0.91 572	1.92 560	1.32 532	1.61 583	1.13 375	1.47 533	0.97 487	1.75 471	1.46 590	0.28 512	0.23 516	0.29 506	0.27 509	0.35 527	0.27 475

KYRaft	0.75 426	0.28 284	0.62 241	0.56 403	0.29 202	0.67 324	0.86 559	0.94 236	0.84 285	1.62 587	2.21 616	1.16 457	1.02 513	1.57 437	0.40 254	0.20 319	0.13 201	0.22 345	0.28 530	0.20 298	1.02 650

ARAFT	0.77 434	0.36 470	1.49 581	0.51 305	0.31 254	0.90 438	0.82 547	1.90 553	1.06 380	1.62 587	1.24 422	1.02 412	0.64 337	1.84 483	0.50 345	0.18 229	0.14 260	0.28 495	0.27 509	0.17 157	0.16 214

YMNet	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 616	1.87 607	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 589	1.99 600	1.77 582	0.97 487	1.50 422	1.45 587	0.33 551	0.37 610	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

YMNet_1	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 616	1.87 607	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 589	1.99 600	1.77 582	0.97 487	1.50 422	1.45 587	0.33 551	0.37 610	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

DLCB_ROB	0.86 480	0.40 496	0.78 375	0.68 542	0.54 506	1.11 501	0.84 551	1.49 425	1.23 488	1.64 591	1.65 559	1.70 573	0.91 455	1.70 463	1.05 522	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.27 509	0.27 453	0.24 428

w-ln-seven-2	1.18 564	0.61 584	4.25 653	0.68 542	0.61 543	1.20 523	0.93 578	1.63 470	1.35 548	1.66 592	1.53 525	1.47 533	1.37 583	3.00 567	1.74 604	0.25 459	0.24 525	0.29 506	0.26 497	0.33 520	0.28 487

PSM-AAD	0.79 446	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.28 178	0.77 382	1.24 619	0.99 258	0.91 310	1.66 592	1.57 540	0.81 318	2.19 647	1.65 451	0.44 288	0.19 277	0.14 260	0.38 582	0.32 567	0.21 343	0.70 635

MADNet+	2.69 657	3.22 691	11.53 681	1.44 659	1.12 644	3.19 659	1.81 653	2.85 657	2.37 644	1.68 594	2.07 609	2.85 645	2.18 646	7.41 663	5.23 661	0.79 647	0.76 663	0.69 644	0.65 645	0.98 644	0.95 647

IIG-Stereo	0.96 503	0.31 376	0.72 314	0.88 623	0.33 298	0.61 277	0.26 86	1.19 352	1.03 365	1.69 595	1.37 478	1.46 528	0.75 374	6.96 656	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.23 386	0.18 291	0.20 298	0.14 128

edge stereo	1.11 549	0.50 541	1.30 544	0.71 560	0.65 555	1.14 506	0.75 524	1.93 565	1.37 556	1.71 596	1.83 584	2.54 635	1.44 589	2.43 539	1.23 550	0.42 596	0.41 623	0.54 625	0.35 588	0.42 563	0.46 586

stereogan	1.15 560	0.42 507	1.40 557	0.86 615	0.84 613	2.38 635	0.71 515	1.88 547	1.73 613	1.72 597	1.94 598	2.31 625	1.29 571	2.07 507	1.08 528	0.36 572	0.35 603	0.39 588	0.31 559	0.51 601	0.46 586

Hybrid-DGEV-03	0.65 355	0.26 224	0.56 199	0.53 345	0.36 338	0.73 356	0.39 253	0.89 208	1.15 439	1.73 598	2.52 632	0.84 339	0.56 283	0.97 271	0.44 288	0.18 229	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.14 128

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 620	0.87 621	3.56 648	0.80 593	0.75 593	3.72 665	2.44 680	1.82 528	1.82 621	1.74 599	1.91 595	1.92 601	1.26 568	7.69 669	1.28 558	0.45 608	0.47 638	0.52 619	0.77 651	0.50 596	0.50 600

FTStereo	0.91 493	0.26 224	0.56 199	0.54 362	0.33 298	0.66 319	1.87 658	1.00 262	0.75 249	1.75 600	4.15 657	1.04 421	1.65 610	1.57 437	0.46 317	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.21 399	0.18 200	0.63 626

FAT-Stereo	1.07 538	0.41 503	1.32 548	0.72 564	0.58 529	1.08 494	0.89 566	1.96 570	1.65 604	1.75 600	1.98 599	2.03 614	1.48 595	2.02 502	1.18 548	0.42 596	0.35 603	0.34 559	0.29 542	0.35 527	0.53 607

FBW_ROB	1.71 618	0.62 588	1.45 572	0.67 529	0.61 543	1.81 600	1.08 604	2.52 650	1.70 609	1.77 602	1.73 571	1.98 608	1.25 566	12.57 696	1.84 608	0.34 561	0.37 610	0.56 633	0.38 597	0.45 579	0.43 577

DRaft	0.80 449	0.24 162	0.70 297	0.45 174	0.30 226	0.97 469	0.53 416	1.05 290	0.97 336	1.78 603	2.02 605	0.80 313	1.74 617	2.73 557	0.72 442	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.21 373

DANet	1.08 541	0.61 584	1.32 548	0.85 613	0.72 576	1.37 548	0.51 397	1.54 446	1.15 439	1.78 603	1.54 530	2.01 611	1.11 534	2.90 562	2.00 617	0.33 551	0.30 571	0.40 593	0.30 551	0.44 575	0.45 582
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 520	0.44 513	1.13 518	0.70 552	0.81 609	1.62 579	0.79 536	2.14 607	1.44 582	1.78 603	1.33 462	1.43 518	1.05 521	2.18 519	1.53 596	0.27 498	0.21 481	0.31 525	0.30 551	0.32 511	0.28 487

DCVSM-stereo	0.72 394	0.35 460	0.76 357	0.55 387	0.42 418	0.73 356	0.38 236	1.21 356	1.02 361	1.79 606	1.04 332	1.62 556	1.03 515	1.04 297	0.79 468	0.24 431	0.27 548	0.29 506	0.24 465	0.30 493	0.36 546

Wz-Net-MNSev	1.11 549	0.58 571	2.23 628	0.66 517	0.71 574	1.95 613	1.46 634	1.98 576	1.45 583	1.79 606	1.43 496	1.49 536	1.33 579	1.97 498	1.42 583	0.27 498	0.23 516	0.28 495	0.28 530	0.34 524	0.31 517

DAS	0.84 471	0.34 440	1.03 488	0.64 497	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 606	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.83 559	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

SepStereo	0.82 460	0.34 440	1.03 488	0.64 497	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 606	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.30 530	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

LALA_ROB	1.01 526	0.59 574	1.16 524	0.67 529	0.51 487	1.63 580	1.26 623	1.69 483	1.38 560	1.81 610	1.37 478	1.94 603	1.02 513	1.58 439	1.38 571	0.37 576	0.27 548	0.43 600	0.37 595	0.43 569	0.37 551

ACVNet_1	2.18 639	1.45 658	1.72 598	2.85 678	2.33 677	2.28 629	1.46 634	3.08 661	2.22 642	1.82 611	2.05 608	3.56 655	1.98 636	3.09 571	1.40 575	3.17 679	0.60 655	2.40 677	0.92 660	2.91 680	2.37 678

PASM	1.34 578	0.92 624	2.62 640	0.86 615	0.87 622	1.03 485	1.08 604	1.50 429	1.51 591	1.82 611	1.41 491	1.68 570	1.26 568	4.87 607	1.34 565	0.61 637	0.65 660	0.68 642	0.78 652	0.69 630	0.68 634

DStereoSA	4.44 673	0.92 624	6.79 668	1.58 662	2.54 680	2.29 630	14.04 699	2.33 635	2.31 643	1.85 613	10.58 693	1.32 499	13.05 694	7.07 657	11.18 687	0.67 643	1.97 690	0.88 649	3.29 692	1.69 659	2.44 681

XPNet_ROB	0.96 503	0.49 534	1.09 509	0.72 564	0.57 520	1.11 501	1.14 610	1.66 478	1.23 488	1.85 613	1.39 487	1.64 564	1.11 534	1.80 480	1.42 583	0.38 581	0.30 571	0.33 549	0.29 542	0.37 538	0.34 535

zh-sn7	1.76 621	1.38 651	6.58 667	0.74 576	0.72 576	1.78 597	1.31 626	1.88 547	1.56 598	1.86 615	2.47 630	1.81 586	2.08 643	5.12 612	3.80 652	0.32 542	0.32 585	0.32 540	0.32 567	0.44 575	0.40 561

XQC	1.37 582	0.87 621	2.56 638	0.84 608	0.69 571	1.83 603	0.89 566	2.07 598	1.88 624	1.88 616	1.53 525	1.91 598	1.55 602	2.85 561	3.05 639	0.48 616	0.29 566	0.44 604	0.39 599	0.69 630	0.60 623

ADCPNet	1.85 624	0.69 599	8.07 671	0.71 560	0.58 529	2.79 651	1.22 618	1.94 567	1.54 595	1.88 616	1.69 567	2.46 634	2.04 638	2.37 535	6.48 665	0.38 581	0.37 610	0.38 582	0.43 610	0.47 587	0.45 582

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 637	1.15 643	3.10 645	1.05 642	0.76 596	5.03 680	2.40 679	2.16 612	2.62 654	1.89 618	2.28 619	2.69 640	1.65 610	9.35 683	2.04 618	0.64 641	0.51 646	0.68 642	0.71 649	1.09 651	0.67 632

ADCL	1.72 619	0.57 568	3.66 649	0.67 529	0.61 543	2.61 644	1.85 656	1.96 570	1.67 606	1.90 619	1.83 584	2.06 617	1.90 632	2.13 512	9.15 680	0.26 482	0.24 525	0.34 559	0.32 567	0.38 547	0.35 540

ETE_ROB	0.96 503	0.64 591	1.16 524	0.69 546	0.48 464	1.14 506	1.13 609	1.77 511	1.19 468	1.91 620	1.45 504	1.73 576	1.05 521	1.60 443	1.14 540	0.32 542	0.26 540	0.38 582	0.34 583	0.39 551	0.41 566

NVStereoNet_ROB	1.88 626	1.07 634	1.45 572	1.07 645	1.17 649	1.47 565	1.48 636	1.89 550	1.93 630	1.94 621	4.67 665	3.08 651	1.80 623	6.51 644	1.65 600	1.06 658	0.86 672	1.08 659	1.32 672	0.93 642	1.26 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 596	0.84 616	3.42 647	0.87 622	0.66 559	2.56 641	0.95 583	2.36 639	1.70 609	1.98 622	1.86 589	2.45 633	1.79 622	2.95 563	2.58 631	0.52 622	0.48 640	0.55 630	0.59 641	0.59 616	0.61 624

w-ln-seven	1.38 584	0.70 602	3.91 652	0.75 580	0.72 576	2.69 647	0.95 583	2.02 588	1.99 632	1.99 623	1.73 571	1.82 589	1.17 545	2.45 540	2.84 636	0.28 512	0.25 534	0.31 525	0.30 551	0.41 558	0.33 530

GrayStereo	0.82 460	0.26 224	0.58 220	0.63 488	0.37 358	0.76 375	1.86 657	1.11 321	0.87 294	1.99 623	1.89 593	1.08 430	1.82 626	1.39 398	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.21 399	0.18 200	0.39 560

psmorigin	1.52 596	0.69 599	10.52 680	0.68 542	0.59 537	1.13 505	0.70 513	1.57 454	1.19 468	1.99 623	1.79 580	2.26 622	1.47 594	2.09 509	1.36 569	0.39 584	0.40 621	0.34 559	0.33 577	0.43 569	0.56 613

CBMV	0.95 502	0.44 513	0.66 269	0.53 345	0.35 323	1.53 571	1.63 648	1.69 483	1.42 579	2.00 626	1.60 546	1.43 518	1.17 545	1.59 442	0.99 517	0.34 561	0.34 592	0.39 588	0.33 577	0.33 520	0.32 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 532	0.24 162	0.67 275	0.49 261	0.28 178	0.81 411	0.33 164	0.83 186	1.08 391	2.05 627	4.65 664	1.04 421	0.57 295	5.98 637	0.50 345	0.18 229	0.13 201	0.26 464	0.20 353	0.16 114	0.17 246

WZ-Net	1.95 630	0.95 626	10.10 676	0.86 615	0.78 599	1.69 585	1.60 646	2.20 624	1.98 631	2.08 628	1.93 596	2.30 624	1.97 635	5.30 615	3.17 644	0.34 561	0.26 540	0.29 506	0.31 559	0.51 601	0.47 590

NaN_ROB	1.13 554	0.55 560	1.15 523	0.64 497	0.48 464	1.61 578	2.03 667	1.72 491	1.48 586	2.09 629	1.27 436	1.40 513	1.08 529	3.94 588	1.30 560	0.28 512	0.34 592	0.28 495	0.28 530	0.30 493	0.33 530

SGM-Forest	1.24 567	0.38 484	0.60 229	0.52 326	0.37 358	1.56 574	1.30 625	1.65 473	1.36 552	2.11 630	1.79 580	1.63 561	0.93 467	7.48 666	0.95 508	0.36 572	0.37 610	0.39 588	0.34 583	0.37 538	0.32 524
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 651	1.41 655	2.04 616	2.62 675	2.24 672	2.63 646	1.88 659	3.31 663	3.01 661	2.19 631	3.45 650	4.62 664	2.04 638	4.50 599	1.47 591	2.55 674	0.64 658	2.22 670	0.84 655	2.69 672	2.29 676

RTSC	1.29 571	0.73 605	2.44 633	0.83 607	0.57 520	1.85 605	0.65 493	1.88 547	2.00 633	2.20 632	1.66 562	1.60 554	1.26 568	2.33 532	3.92 653	0.32 542	0.23 516	0.27 480	0.29 542	0.37 538	0.37 551

test_sample8	2.19 640	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.82 528	1.15 439	2.26 633	1.30 447	4.94 671	2.52 657	2.27 528	7.92 675	0.57 631	12.61 710	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

MFMNet_re	1.40 587	1.14 642	1.68 593	1.39 656	1.07 637	1.48 566	1.43 632	1.87 544	1.82 621	2.26 633	2.19 615	1.51 539	1.86 628	1.52 425	1.25 552	0.93 651	0.83 666	0.84 648	0.80 653	0.99 646	1.05 654

PWC_ROB	1.24 567	0.76 611	2.46 634	0.72 564	0.78 599	1.15 512	0.49 388	1.75 500	1.92 628	2.31 635	3.07 643	1.59 552	1.40 584	2.46 543	2.10 621	0.33 551	0.22 503	0.35 568	0.24 465	0.38 547	0.41 566

IMH-64-1	2.70 658	1.79 670	1.46 574	3.26 686	2.66 681	3.23 661	2.10 668	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 654	3.06 649	2.22 649	4.25 593	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 682	2.60 685

IMH-64	2.70 658	1.79 670	1.46 574	3.26 686	2.66 681	3.23 661	2.10 668	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 654	3.06 649	2.22 649	4.25 593	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 682	2.60 685

LVE	3.31 667	1.67 667	1.64 590	2.85 678	2.42 678	3.20 660	2.26 675	4.78 680	5.05 681	2.35 638	6.91 675	6.02 677	2.37 652	9.15 679	2.17 624	3.19 681	1.08 683	2.38 675	1.47 679	2.81 675	2.40 680

CSAN	1.41 588	0.59 574	1.26 538	0.70 552	0.50 475	1.76 592	1.78 651	1.77 511	1.90 627	2.35 638	2.32 620	1.92 601	1.94 634	5.56 626	1.49 593	0.43 602	0.35 603	0.40 593	0.41 604	0.43 569	0.41 566

WAO-6	2.81 661	1.60 665	1.46 574	2.36 672	2.28 674	3.55 663	2.29 676	4.21 675	4.56 678	2.36 640	4.51 659	4.88 670	2.66 659	4.60 600	4.07 656	1.72 665	1.15 684	2.31 672	1.46 678	2.31 665	1.85 669

SANet	1.88 626	0.57 568	2.18 626	0.63 488	0.40 402	2.80 652	1.57 644	2.39 643	5.88 685	2.36 640	3.57 651	3.72 659	2.97 663	4.74 603	1.76 605	0.34 561	0.30 571	0.32 540	0.29 542	0.48 592	0.37 551

SHD	1.31 574	0.71 604	2.34 631	0.86 615	0.75 593	1.77 595	0.65 493	2.22 625	2.50 651	2.40 642	1.71 569	1.91 598	1.60 606	1.93 494	2.37 628	0.38 581	0.31 577	0.38 582	0.40 603	0.48 592	0.50 600

zh-mn7	1.70 615	1.21 646	8.30 674	0.69 546	0.53 502	1.45 564	0.84 551	1.70 488	2.09 638	2.41 643	2.67 636	1.68 570	1.23 562	4.49 597	2.87 637	0.30 528	0.26 540	0.27 480	0.27 509	0.31 502	0.35 540

AnyNet_C32	1.96 631	1.10 636	5.17 660	0.90 628	1.11 642	2.12 624	2.37 678	1.85 538	1.48 586	2.45 644	1.70 568	2.05 616	1.64 609	2.50 547	10.28 684	0.37 576	0.34 592	0.35 568	0.41 604	0.49 595	0.54 609

DispFullNet	2.34 646	2.85 688	3.66 649	3.08 684	2.27 673	1.97 614	0.67 502	2.00 580	1.70 609	2.52 645	2.00 602	2.23 620	5.86 682	3.44 582	1.58 597	1.01 653	0.32 585	2.64 682	1.94 685	2.85 678	2.24 675

AnyNet_C01	2.26 642	1.78 669	10.22 678	0.93 634	0.74 584	2.92 655	2.20 673	2.29 633	1.80 619	2.53 646	2.41 626	2.71 641	1.73 616	3.41 579	6.72 667	0.41 592	0.39 619	0.40 593	0.42 607	0.67 628	0.63 626

RTS	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 655	3.78 666	1.96 663	2.15 609	2.62 654	2.61 647	2.85 640	2.60 637	1.59 604	6.27 639	5.71 663	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

RTSA	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 655	3.78 666	1.96 663	2.15 609	2.62 654	2.61 647	2.85 640	2.60 637	1.59 604	6.27 639	5.71 663	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

pmcnn	2.37 647	0.42 507	2.71 642	0.63 488	0.43 430	1.54 572	1.19 616	2.01 584	1.53 594	2.64 649	7.60 680	18.07 700	1.45 591	3.44 582	2.78 635	0.18 229	0.15 323	0.15 49	0.12 66	0.20 298	0.18 273

IMH	3.21 666	1.85 674	1.48 579	3.25 685	2.69 683	4.07 672	2.02 666	4.41 677	3.80 671	2.72 650	7.11 678	4.75 667	2.92 662	5.92 634	2.55 630	3.85 692	0.88 673	2.78 685	1.36 675	3.19 684	2.59 684

JetBlue	3.97 669	2.01 675	10.19 677	1.38 655	2.84 685	10.53 689	9.54 694	3.60 669	2.41 646	2.73 651	3.39 649	4.54 663	4.31 677	7.85 673	6.84 668	0.88 649	0.93 676	0.89 650	0.91 659	1.74 660	1.91 670

SAMSARA	1.55 598	0.84 616	2.61 639	1.22 651	1.07 637	2.50 639	1.93 661	2.05 592	1.89 625	2.75 652	1.66 562	2.81 643	1.69 615	3.08 570	1.97 616	0.46 614	0.51 646	0.42 598	0.46 617	0.58 614	0.59 620

Dean	2.91 664	1.53 664	2.07 617	2.96 683	2.51 679	3.15 658	2.14 671	4.75 679	4.41 677	2.76 653	6.10 672	5.53 675	2.37 652	2.97 565	1.92 613	3.18 680	0.85 670	2.51 680	1.04 669	2.88 679	2.47 682

G-Net	1.66 610	0.63 589	1.56 585	1.11 647	0.74 584	2.98 657	0.91 572	1.55 450	1.22 485	2.76 653	8.18 686	2.32 626	2.53 658	1.92 491	1.87 609	0.48 616	0.44 629	0.45 605	0.31 559	0.60 620	0.57 617

ADCS	2.25 641	0.99 630	5.55 661	0.81 596	0.74 584	2.19 626	1.80 652	2.27 631	2.14 639	2.80 655	2.13 612	2.40 630	2.03 637	2.64 554	13.69 690	0.41 592	0.39 619	0.40 593	0.45 614	0.58 614	0.56 613

ADCMid	1.89 629	0.73 605	5.06 658	0.72 564	0.67 563	2.00 617	1.14 610	1.97 574	1.48 586	2.86 656	1.81 583	2.37 628	2.05 640	2.24 524	10.39 685	0.33 551	0.31 577	0.39 588	0.43 610	0.50 596	0.44 580

WAO-7	2.66 654	1.40 654	1.73 600	1.39 656	1.17 649	3.93 669	1.94 662	4.11 674	3.88 672	2.92 657	5.50 669	4.18 662	3.00 665	7.63 668	3.71 651	1.13 661	1.00 678	1.17 660	1.13 671	1.18 654	1.09 656

FADE	26.59 708	4.78 693	20.96 693	1.89 666	1.92 667	2.91 653	2.00 665	5.58 683	5.04 680	2.92 657	2.16 614	4.13 661	14.18 698	10.23 692	8.46 677	188.09 728	2.77 692	123.78 725	127.92 725	1.06 650	1.10 657

tt	6.58 683	0.26 224	6.10 665	3.77 692	2.16 668	11.55 691	19.63 701	13.33 699	5.74 684	2.96 659	2.65 635	4.97 673	6.33 687	3.81 586	7.24 669	9.15 700	11.32 709	5.89 700	6.24 701	6.03 696	2.55 683

LSM	6.33 681	1.10 636	13.19 682	1.41 658	68.17 719	1.64 582	1.90 660	1.92 560	2.46 647	2.99 660	3.11 644	1.88 593	1.80 623	2.61 552	2.06 620	0.41 592	0.58 654	0.50 615	0.57 637	0.64 623	17.66 710

KSHMR	8.75 688	2.06 679	2.11 621	3.53 690	3.11 687	4.13 673	2.69 681	5.60 684	61.37 726	3.00 661	55.83 724	4.98 674	2.45 655	4.49 597	2.61 634	3.46 685	1.55 688	3.14 689	1.94 685	3.72 689	3.18 690

PVD	1.70 615	0.84 616	2.26 629	0.94 636	0.83 612	2.48 638	0.97 586	2.59 653	3.35 665	3.01 662	2.77 638	2.34 627	2.47 656	2.67 555	3.14 642	0.47 615	0.45 633	0.59 637	0.48 621	0.59 616	0.75 640

PWCK	2.88 663	2.05 678	5.72 663	2.08 667	1.11 642	3.55 663	3.90 689	2.86 658	3.54 670	3.03 663	3.63 652	3.10 652	2.31 651	8.15 676	3.09 640	2.12 669	0.91 675	1.75 665	0.98 666	2.57 671	1.18 658

SPS-STEREO	1.67 611	1.04 633	1.23 532	1.21 650	1.13 647	1.82 602	1.11 606	2.16 612	1.52 592	3.07 664	2.32 620	2.82 644	1.80 623	4.11 591	2.04 618	1.03 656	0.99 677	0.97 652	0.94 662	1.03 649	1.02 650
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 665	1.66 666	1.81 604	2.43 673	2.32 676	5.80 683	1.58 645	3.52 667	4.70 679	3.09 665	8.22 687	4.76 668	3.36 668	6.52 645	2.29 627	2.33 671	0.61 656	1.91 668	1.05 670	2.44 668	2.34 677

AANet	1.64 608	1.27 650	5.08 659	0.67 529	0.65 555	1.41 560	0.84 551	1.92 560	2.90 660	3.11 666	3.20 646	2.91 647	2.06 641	2.49 546	2.10 621	0.42 596	0.29 566	0.34 559	0.30 551	0.45 579	0.45 582

DStereoFS	3.67 668	1.49 662	2.18 626	1.32 653	1.32 657	4.41 675	1.26 623	3.75 671	9.27 689	3.36 667	6.80 674	4.81 669	13.54 696	6.95 655	4.76 659	0.73 646	0.69 661	1.17 660	2.40 691	1.27 657	1.95 672

aanetorigin	1.23 566	0.79 613	2.78 644	0.70 552	0.79 602	0.99 475	1.06 602	1.06 303	1.37 556	3.52 668	2.61 634	1.72 575	1.63 608	1.99 499	1.78 606	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.25 479	0.38 547	0.45 582

SGM_RVC	1.68 613	0.36 470	0.61 234	0.59 440	0.29 202	2.25 628	1.18 615	2.38 642	1.68 608	3.60 669	2.67 636	3.69 658	2.42 654	8.13 674	1.90 612	0.31 535	0.31 577	0.30 519	0.28 530	0.30 493	0.29 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 677	2.33 683	5.55 661	3.94 695	3.51 691	5.20 681	2.72 683	5.61 685	16.52 702	3.84 670	4.60 661	9.21 687	5.89 683	5.90 633	8.66 679	3.75 688	1.34 685	3.18 690	1.88 683	4.33 695	3.61 693

WAO-8	4.40 671	1.82 672	1.79 602	2.34 670	2.20 669	9.19 686	1.53 638	6.09 687	16.46 700	3.94 671	7.84 684	7.32 679	3.72 674	9.41 685	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 669	1.68 666

Venus	4.40 671	1.82 672	1.79 602	2.34 670	2.20 669	9.19 686	1.53 638	6.09 687	16.46 700	3.94 671	7.84 684	7.32 679	3.72 674	9.41 685	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 669	1.68 666

UNDER WATER-64	5.27 678	2.32 682	8.78 675	3.93 694	3.54 692	7.61 684	3.03 687	5.84 686	14.19 694	4.04 673	4.04 656	9.39 688	6.26 685	5.93 635	8.48 678	3.60 687	1.51 687	3.13 688	1.88 683	4.29 694	3.61 693

WCMA_ROB	1.84 623	0.47 527	1.31 545	0.69 546	0.57 520	2.11 623	1.14 610	1.87 544	1.73 613	4.04 673	6.43 673	5.62 676	3.61 671	2.59 550	1.94 614	0.52 622	0.44 629	0.39 588	0.42 607	0.48 592	0.47 590

ktn	4.70 675	2.38 684	2.12 622	3.76 691	3.24 688	4.85 678	2.95 686	5.52 682	7.37 688	4.07 675	19.32 704	7.46 681	3.47 669	7.39 662	2.95 638	4.04 693	1.85 689	3.26 691	2.22 689	3.08 681	2.65 687

notaker	3.98 670	2.40 685	2.68 641	3.82 693	3.27 690	3.97 671	2.14 671	4.78 680	3.45 668	4.12 676	6.94 676	7.65 683	3.26 667	7.82 672	5.30 662	4.04 693	1.41 686	3.36 692	2.10 688	3.88 690	3.31 691

MSMD_ROB	1.99 634	0.59 574	0.89 432	0.70 552	0.61 543	3.95 670	0.94 581	1.80 524	1.79 618	4.41 677	4.43 658	8.17 685	3.66 672	3.40 578	1.33 563	0.52 622	0.48 640	0.54 625	0.58 638	0.53 605	0.50 600

JetRed	6.91 684	8.80 697	25.96 705	2.85 678	3.25 689	13.98 697	11.87 696	6.25 689	4.28 676	4.45 678	4.56 660	6.69 678	5.46 681	7.46 665	14.05 691	2.59 675	3.31 694	2.59 681	2.29 690	4.20 693	3.36 692

MDST_ROB	1.67 611	0.34 440	1.58 588	0.92 633	0.58 529	4.26 674	1.11 606	2.83 656	1.41 576	4.49 679	2.55 633	1.45 525	0.97 487	7.79 671	1.17 545	0.31 535	0.25 534	0.37 579	0.33 577	0.31 502	0.30 507

ELAS_RVC	2.48 652	0.74 608	1.90 610	1.05 642	0.92 627	2.76 649	4.01 690	2.76 655	4.11 674	4.69 680	4.63 662	4.62 664	5.96 684	3.97 589	3.96 655	0.63 640	0.53 648	0.56 633	0.52 632	0.64 623	0.63 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 691	1.47 660	177.42 727	0.67 529	0.53 502	1.58 576	1.16 613	1.90 553	3.37 666	4.71 681	3.38 648	3.10 652	2.69 660	3.13 572	3.58 649	0.25 459	0.23 516	0.33 549	0.27 509	0.83 636	0.81 641

EDNetEfficient	2.37 647	1.10 636	8.08 672	0.74 576	0.71 574	0.98 474	1.56 641	1.46 419	4.06 673	4.90 682	2.82 639	2.25 621	3.48 670	2.95 563	9.97 681	0.26 482	0.24 525	0.26 464	0.30 551	0.68 629	0.61 624

MADNet++	5.01 676	3.14 689	4.91 657	4.55 697	3.94 694	5.20 681	4.41 691	4.40 676	4.13 675	4.95 683	6.08 671	4.74 666	5.37 680	9.40 684	10.67 686	4.65 695	4.15 697	3.97 694	3.34 694	4.09 692	4.08 697

TorneroNet-64	5.30 679	2.03 676	1.74 601	3.43 688	2.81 684	10.09 688	2.12 670	9.10 694	17.12 705	4.96 684	9.27 690	10.72 694	3.70 673	9.20 680	4.55 658	3.31 683	0.84 667	2.88 686	1.55 680	3.49 687	3.04 688

ELAS	2.37 647	0.74 608	1.54 583	0.99 638	0.92 627	4.78 677	2.33 677	3.33 664	3.37 666	5.05 685	4.77 666	3.67 657	4.53 679	3.42 580	4.50 657	0.62 638	0.53 648	0.55 630	0.53 633	0.63 621	0.64 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 690	11.40 699	14.84 684	20.96 706	18.45 700	13.80 696	10.76 695	15.78 700	3.53 669	5.20 686	5.52 670	16.26 698	12.61 692	7.51 667	10.15 682	7.43 698	2.37 691	4.31 696	3.43 695	11.36 702	10.61 701

FCDSN-DC	2.32 645	0.63 589	0.81 385	0.84 608	0.75 593	2.23 627	0.94 581	2.09 601	1.80 619	5.45 687	7.72 683	7.77 684	6.93 689	3.39 577	1.80 607	0.52 622	0.48 640	0.52 619	0.51 631	0.57 612	0.58 618
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 650	1.07 634	2.14 623	1.18 649	1.10 640	2.14 625	1.36 629	1.96 570	1.66 605	5.46 688	7.07 677	4.95 672	4.32 678	5.50 623	2.26 625	1.04 657	1.02 680	0.99 655	0.97 664	1.02 647	1.04 652

FC-DCNN	2.72 660	0.59 574	0.86 405	0.73 572	0.57 520	2.91 653	1.04 598	3.01 660	2.60 652	6.83 689	7.64 681	9.92 689	6.33 687	5.21 613	3.14 642	0.53 628	0.48 640	0.51 617	0.50 628	0.53 605	0.51 604

FC-DCNN v2	2.81 661	0.59 574	0.85 399	0.73 572	0.57 520	2.97 656	1.05 600	3.39 666	2.61 653	6.98 690	7.67 682	10.38 692	6.31 686	5.75 631	3.37 648	0.53 628	0.48 640	0.51 617	0.50 628	0.53 605	0.51 604

DGTPSM_ROB	13.01 696	8.23 695	21.87 695	9.51 699	18.10 698	11.56 692	32.01 708	10.63 696	16.20 698	7.03 691	19.48 705	10.15 690	16.66 700	9.83 690	22.42 701	4.75 696	8.68 701	5.37 697	10.25 706	6.16 697	11.36 702

DPSMNet_ROB	13.02 697	8.23 695	21.91 696	9.53 700	18.11 699	11.56 692	32.02 709	10.64 697	16.23 699	7.05 692	19.49 706	10.16 691	16.66 700	9.85 691	22.43 702	4.77 697	8.68 701	5.38 698	10.26 707	6.17 698	11.36 702

TorneroNet	10.70 692	2.03 676	1.82 606	3.43 688	3.01 686	43.83 714	2.22 674	8.87 693	67.47 727	7.17 693	27.36 708	10.68 693	3.85 676	8.67 678	7.65 674	3.59 686	0.88 673	3.04 687	1.57 681	3.71 688	3.17 689

MeshStereo	2.26 642	0.56 564	0.92 444	0.61 467	0.49 468	2.60 642	1.02 596	3.18 662	2.05 636	7.40 694	4.98 668	7.58 682	2.98 664	6.37 641	1.96 615	0.43 602	0.43 626	0.45 605	0.39 599	0.43 569	0.42 570
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
MANE	6.19 680	0.59 574	1.03 488	0.93 634	1.22 654	13.38 694	2.69 681	12.81 698	17.94 706	8.21 695	10.82 694	14.72 696	11.68 691	11.39 695	11.90 688	0.59 635	0.50 645	0.52 619	1.76 682	0.55 609	0.54 609

USTest	14.33 698	14.94 701	21.04 694	17.44 702	16.05 697	23.26 699	33.84 710	21.73 702	11.80 693	9.36 696	10.14 691	15.97 697	13.20 695	17.28 700	22.43 702	3.78 691	5.01 698	6.17 701	6.16 700	9.25 701	7.72 700

ASD4	15.85 699	10.99 698	19.63 690	10.21 701	11.70 696	19.24 698	31.10 707	19.35 701	10.68 691	11.14 697	10.18 692	12.59 695	12.64 693	14.74 698	24.83 705	12.93 708	9.94 708	26.83 715	19.40 710	16.23 707	12.70 709

SGM-ForestM	6.52 682	0.38 484	1.26 538	0.63 488	0.35 323	13.59 695	5.32 693	6.32 690	6.70 687	11.14 697	9.18 689	22.51 710	13.93 697	16.89 699	20.07 699	0.36 572	0.37 610	0.36 576	0.35 588	0.36 534	0.34 535

iinet-test	17.98 700	18.06 702	23.82 701	20.87 704	19.70 701	26.55 700	35.70 711	25.04 706	15.93 695	13.33 699	13.25 696	20.58 701	17.79 702	20.62 702	25.11 706	9.58 702	8.78 703	9.88 703	9.85 704	13.23 703	11.95 704

IINet	17.98 700	18.06 702	23.81 700	20.87 704	19.70 701	26.55 700	35.70 711	25.04 706	15.93 695	13.33 699	13.25 696	20.58 701	17.79 702	20.62 702	25.11 706	9.58 702	8.78 703	9.88 703	9.85 704	13.23 703	11.95 704

DPSM_ROB	19.08 702	19.14 705	25.17 703	22.15 708	20.85 704	28.17 703	37.82 714	26.56 708	16.85 703	14.14 701	14.84 699	21.70 704	18.75 705	21.87 705	26.55 710	10.16 706	9.30 706	10.47 705	10.42 708	14.03 705	12.61 707

DPSM	19.08 702	19.14 705	25.17 703	22.15 708	20.85 704	28.17 703	37.82 714	26.56 708	16.85 703	14.14 701	14.84 699	21.70 704	18.75 705	21.87 705	26.55 710	10.16 706	9.30 706	10.47 705	10.42 708	14.03 705	12.61 707

Anonymous_1	43.04 720	18.73 704	24.79 702	21.81 707	46.26 717	27.80 702	37.60 713	28.08 710	16.14 697	14.66 703	14.30 698	20.65 703	17.88 704	21.56 704	25.94 709	117.93 726	8.92 705	100.65 722	126.50 724	158.64 728	12.08 706

DPSimNet_ROB	11.20 694	4.98 694	35.43 709	2.90 681	4.52 695	7.89 685	17.09 700	4.66 678	6.06 686	14.89 704	10.93 695	17.29 699	36.81 715	13.18 697	15.68 695	2.86 676	6.29 700	5.75 699	5.09 699	3.91 691	7.70 699

light-stereo	12.42 695	1.45 658	18.02 688	17.94 703	23.64 706	11.13 690	0.82 547	9.91 695	5.73 683	15.42 705	42.83 719	55.24 723	1.88 629	28.77 712	2.26 625	1.61 664	3.00 693	0.78 645	0.93 661	3.48 686	3.62 695

xxxxx1	54.10 722	25.67 707	27.13 706	113.43 723	96.96 722	30.69 707	47.44 716	32.38 713	25.60 708	17.75 706	17.27 701	21.81 706	21.02 707	24.43 708	33.82 712	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 725

tt_ll	54.10 722	25.67 707	27.13 706	113.43 723	96.96 722	30.69 707	47.44 716	32.38 713	25.60 708	17.75 706	17.27 701	21.81 706	21.02 707	24.43 708	33.82 712	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 725

ff	54.10 722	25.67 707	27.13 706	113.43 723	96.96 722	30.69 707	47.44 716	32.38 713	25.60 708	17.75 706	17.27 701	21.81 706	21.02 707	24.43 708	33.82 712	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 725

coex-ft	8.13 687	2.13 681	98.04 726	0.67 529	0.53 502	1.71 586	1.56 641	1.65 473	11.11 692	18.17 709	3.75 653	3.88 660	7.61 690	2.98 566	6.49 666	0.30 528	0.30 571	0.32 540	0.31 559	0.66 627	0.50 600

Selective-IGEV-i1pa	19.94 704	26.52 710	23.52 698	2.94 682	1.59 663	31.97 712	20.54 702	30.88 712	25.25 707	23.87 710	27.58 709	33.01 712	26.91 711	32.38 713	25.47 708	20.69 716	5.85 699	12.49 707	4.43 697	3.35 685	19.48 711

LE_ROB	8.05 686	0.37 477	23.53 699	0.74 576	0.33 298	2.77 650	2.87 685	3.71 670	27.24 711	25.39 711	8.87 688	8.46 686	26.71 710	6.65 647	21.99 700	0.21 354	0.19 437	0.20 270	0.21 399	0.25 426	0.22 393

LRCNet_RVC	22.74 705	32.10 711	21.97 697	29.84 710	26.23 707	4.42 676	0.81 545	22.66 703	2.02 634	26.93 712	29.26 711	23.06 711	15.59 699	23.84 707	18.88 698	31.75 717	19.90 720	34.65 717	32.13 718	30.54 717	28.32 718

FlowAnything	38.37 714	38.41 713	50.38 719	44.76 718	41.94 715	56.64 715	76.34 720	53.28 724	34.23 720	28.25 713	29.72 715	43.60 717	37.79 720	43.83 718	53.38 720	20.39 714	18.71 719	21.07 709	21.14 717	28.23 710	25.29 712

Hybrid-DGEV	38.35 713	38.46 716	50.28 715	44.82 719	41.90 714	56.66 716	76.35 721	53.24 720	33.80 717	28.29 714	29.84 716	43.58 716	37.86 721	43.84 721	53.39 721	20.34 712	18.69 714	21.06 708	21.00 711	28.25 712	25.34 713

RAFT-FEzeroshot	38.32 710	38.45 714	50.28 715	44.74 715	41.87 712	56.68 717	76.38 723	53.24 720	33.76 715	28.29 714	29.37 712	43.69 720	37.66 717	43.83 718	53.41 722	20.32 710	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.25 712	25.35 715

RAFT-FE	38.32 710	38.45 714	50.28 715	44.74 715	41.87 712	56.68 717	76.38 723	53.24 720	33.76 715	28.29 714	29.37 712	43.69 720	37.66 717	43.83 718	53.41 722	20.32 710	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.25 712	25.35 715

CasAABBNet	38.33 712	38.46 716	50.35 718	44.75 717	41.84 711	56.68 717	76.37 722	53.22 719	33.83 718	28.31 717	29.54 714	43.62 719	37.71 719	43.84 721	53.41 722	20.30 709	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.24 711	25.34 713

Selective-RAFT-Error	38.39 715	38.47 718	50.44 720	44.73 714	41.97 716	56.68 717	76.38 723	53.24 720	33.92 719	28.34 718	29.85 717	43.60 717	38.20 722	43.75 717	53.34 719	20.38 713	18.70 715	21.09 713	21.05 712	28.30 715	25.43 717

LSM0	42.82 719	38.75 719	50.81 721	47.07 720	109.38 727	57.00 721	76.02 719	53.74 725	33.71 714	29.02 719	30.41 718	43.87 722	37.22 716	43.91 723	53.54 725	20.52 715	18.62 713	21.10 714	21.11 716	28.41 716	42.22 719

HanzoNet	11.04 693	3.62 692	8.10 673	4.08 696	3.55 693	4.90 679	2.73 684	7.19 691	10.10 690	31.86 720	28.92 710	21.96 709	36.36 713	18.08 701	10.17 683	7.94 699	3.32 695	3.47 693	3.31 693	7.06 699	4.04 696

HaxPig	38.92 716	41.40 720	41.64 710	29.95 711	32.27 708	28.90 705	27.60 704	29.73 711	37.71 721	43.82 721	43.87 720	33.17 713	35.56 712	41.53 715	40.37 717	43.94 721	47.51 725	45.82 718	47.08 720	42.38 718	44.15 721

AVERAGE_ROB	40.43 717	42.37 721	42.73 711	36.96 713	35.58 710	30.50 706	27.61 705	36.71 718	38.39 722	44.91 722	44.36 721	37.45 715	36.70 714	41.88 716	40.35 716	45.43 722	46.81 724	47.11 719	46.35 719	42.51 719	43.87 720

RSGM-EC	88.84 725	82.86 725	51.22 722	105.38 721	99.51 725	94.51 724	125.67 726	90.02 726	46.43 724	45.14 723	57.50 725	101.22 726	88.55 726	154.40 726	153.26 727	105.54 724	59.55 727	113.88 723	53.02 722	92.89 726	56.17 723

acva	88.84 725	82.86 725	51.22 722	105.38 721	99.51 725	94.51 724	125.67 726	90.02 726	46.43 724	45.14 723	57.50 725	101.22 726	88.55 726	154.40 726	153.26 727	105.54 724	59.55 727	113.88 723	53.02 722	92.89 726	56.17 723

MEDIAN_ROB	42.00 718	44.40 722	44.29 714	35.15 712	34.95 709	31.28 711	29.60 706	35.88 717	40.02 723	47.20 725	46.64 722	37.37 714	38.48 723	44.35 724	42.45 718	48.03 723	49.39 726	49.71 720	49.03 721	45.14 720	46.65 722

BEATNet-Init1	26.87 709	13.43 700	70.68 725	0.91 631	0.68 569	57.02 722	21.06 703	32.82 716	32.67 713	52.12 726	53.61 723	66.05 724	49.56 724	48.79 725	34.71 715	0.49 620	0.44 629	0.53 624	0.53 633	0.63 621	0.59 620

PML	51.67 721	36.25 712	13.28 683	7.46 698	20.81 703	108.69 726	232.22 729	8.72 692	27.82 712	87.01 727	269.67 729	69.67 725	61.95 725	24.76 711	14.20 692	9.74 704	3.40 696	9.62 702	4.70 698	18.74 708	4.72 698

Selective-IGEV-i16pa	97.29 727	136.83 727	17.95 687	1.52 661	1.00 634	188.16 728	3.63 688	183.02 729	169.43 729	88.01 728	178.60 727	119.35 728	191.45 729	226.33 729	135.51 726	131.38 727	17.89 712	32.25 716	3.46 696	2.02 664	117.94 728

test_example2	192.40 728	210.76 728	206.48 728	199.83 728	204.73 728	172.94 727	183.52 728	133.93 728	133.41 728	191.38 729	196.19 728	187.13 729	178.77 728	205.33 728	208.00 729	222.09 729	238.72 729	186.54 729	190.54 729	227.34 729	170.31 729

ccccc	497.63 729	492.34 729	595.97 729	530.87 729	530.37 729	478.08 729	442.62 730	491.76 730	343.70 730	448.18 730	520.80 730	476.12 730	550.57 730	541.64 730	605.32 730	663.49 730	459.54 730	353.94 730	309.79 730	586.66 730	530.90 730

Low-res two-view benchmark