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

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 631	0.08 42	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

252Zero-FE	0.62 506	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 714	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 436	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 508	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 572	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 123	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 133	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

LACA2	0.25 89	0.74 497	1.30 193	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 133	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.98 624	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

S2M2_XL	0.20 19	0.32 224	1.10 151	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 229	1.34 665	1.24 179	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 663	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 634

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 180	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 632	0.19 369	0.31 559

gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 639

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 131	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 215	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 414	1.05 141	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 568

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 122	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

U	3.37 704	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 725	19.19 729	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 735	12.81 728	0.10 109	0.08 51

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 123	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

HART	0.38 242	0.53 394	1.66 282	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 683	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

AIO_rvc	0.41 273	0.64 451	1.29 190	0.58 626	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 672

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 151	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 528	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
RAStereo	0.28 131	0.48 369	1.52 257	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 231	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 128	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 123	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 557	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 582	0.09 79	0.20 420

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 420	0.98 131	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 646	0.09 79	0.29 536

WQFJA1++	2.30 688	0.22 57	6.03 699	1.08 672	1.15 683	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 725	0.19 60	3.34 696	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 735	0.14 267

DLNR-FE	13.43 724	20.01 730	23.53 732	121.73 750	33.87 741	0.46 201	0.15 44	8.09 720	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 720	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.82 748	0.18 384

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

S2M2_L	0.24 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 229	0.28 171	1.48 245	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 690	0.07 2	0.26 567	0.21 401	1.03 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

AIO_test	0.39 257	0.37 272	1.19 167	0.73 646	0.67 648	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

castereo++	0.28 131	0.43 330	0.93 120	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.13 201	0.06 1

mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 630

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 173	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

GCAP-BAT	1.13 643	0.30 202	9.45 711	3.22 711	5.97 712	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.26 485	0.18 384

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 129	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 615	0.21 401	0.16 342

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 231	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

MSKI-zero shot	0.46 348	0.38 285	2.47 555	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 607	0.14 234	0.10 118

DLNR_Zeroshot_test	13.43 724	19.94 729	23.55 733	121.61 749	35.03 742	0.46 201	0.15 44	8.02 719	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 719	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.13 747	0.18 384

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 171	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 640	0.30 202	8.70 707	3.22 711	5.88 711	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 193	0.79 653	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 673	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 600

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 129	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 585

DN	0.37 229	0.23 79	1.40 223	0.37 481	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 615	0.12 163	0.19 401

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 354	1.39 222	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 576	0.08 42	0.27 520

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 394	1.28 187	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 649	0.10 109	0.32 568

Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 163	0.53 604	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 659

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 163	0.34 419	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 136	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.10 118

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 136	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 143	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

999	0.29 144	0.25 111	1.05 141	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 292	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 634	0.08 51

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 286	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

XX-TBD	0.34 198	0.77 510	1.75 315	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 385	1.68 286	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 467	0.29 185	1.27 185	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 710	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 590	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 653	1.82 370	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 667	0.18 384

HUF	0.59 487	0.65 458	2.46 549	0.45 565	0.77 659	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 710	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 705

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 633	0.59 649

4D-IteraStereo	0.44 312	0.96 585	2.63 588	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 550

CES	0.30 161	0.27 142	1.09 149	0.23 90	0.50 612	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 634

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 210	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 308	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 592	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 458	0.54 402	3.50 674	0.48 583	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 584	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.17 320	0.14 267

quiztm	0.37 229	0.82 531	1.45 236	0.40 520	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 208	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 153	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 607	0.09 79	0.10 118

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 145	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 187	0.43 330	1.42 230	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.26 485	0.17 364

SCV	0.35 211	0.59 423	1.37 215	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.34 558	0.29 536

fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 167	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

model_zeroshot	0.44 312	0.68 470	1.97 446	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 635	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 248	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 402	0.33 233	0.93 120	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 661	3.16 705	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

ProNet	0.30 161	0.54 402	1.29 190	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

DNS	0.93 623	0.22 57	1.33 200	1.53 688	0.27 410	2.18 691	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 713	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 703

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 364	1.41 225	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 628

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 369	1.33 200	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 394	2.69 598	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 601	0.10 109	0.23 474

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 387	1.51 255	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 559

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 364	1.36 210	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 143	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 123	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 182	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 145	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 198	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

LL-Strereo2	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.44 551	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

test-3	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.28 529

test_1	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.29 536

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 200	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
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
aanet-new-36k	0.29 144	0.63 446	1.51 255	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 419	1.36 210	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 536

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 373	1.73 303	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 373	1.75 315	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 387	1.27 185	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 659	0.08 42	0.39 609

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 650	0.09 79	0.34 582

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 646	0.08 42	0.27 520

PSi22	0.37 229	0.73 492	1.71 299	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 154	0.53 604	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 594	0.71 659

zero-FE	0.80 594	0.27 142	8.23 706	0.49 585	0.98 669	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 657	0.17 42	0.20 69	0.77 552	0.22 173	0.60 363	0.97 568	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 229	0.37 272	1.21 173	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 566	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.13 201	0.15 310

MM-Stereo_test2	0.38 242	0.28 171	2.46 549	0.43 544	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 579	0.22 449

AIO-test2	0.49 390	1.15 639	1.96 441	0.42 539	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 673	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

AIO-test1	0.45 335	0.87 550	2.27 511	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 200	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 402	1.44 233	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 559	1.76 324	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

test_4	0.40 266	0.37 272	2.01 450	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

test_3	0.44 312	0.20 23	1.70 292	0.36 457	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 619	0.29 509	0.28 529

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 351	1.08 145	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	0.09 79
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
TANstereo	0.33 187	0.49 373	1.75 315	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 425	1.61 273	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 609

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

DDF-Stereo	0.37 229	0.27 142	0.79 85	0.39 508	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 561	0.23 199	0.64 374	1.04 586	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 354	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

MM-Stereo_test3	0.40 266	0.58 420	1.75 315	0.36 457	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 609	0.11 148

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

ff7	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

11t	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 430	1.47 242	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

ccc-4	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

iRaftStereo_RVC	0.37 229	0.53 394	1.41 225	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 612	0.37 600

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

tg	0.37 229	0.55 411	1.35 208	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 621	0.36 593

WCG-NET	0.30 161	0.42 324	1.26 182	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

AE-Stereo	0.42 294	0.29 185	1.65 277	0.43 544	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 646	0.22 418	0.19 401

RAFT-Test	0.44 312	0.38 285	2.01 450	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.11 148

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 167	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 559

anonymousdsp	0.34 198	0.53 394	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 257	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 402	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 419	0.27 142	1.78 337	1.79 694	0.19 257	0.62 448	0.45 562	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 577	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

test-1	0.44 312	0.48 369	1.69 288	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 603	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 193	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 187	0.44 341	2.51 569	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 559

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 173	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

NLMM1	0.46 348	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 693	2.38 694	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 133	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 394	1.21 173	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 217	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

rrr	0.46 348	0.34 250	3.08 647	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 582	0.16 296	0.25 500

plain	0.37 229	0.47 364	2.15 485	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 619	0.12 196

anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 162	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 315	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

PSM-softLoss	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

AnonymousM	0.37 229	0.44 341	1.50 252	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 673	0.36 628	0.12 163	0.07 12

cross-raft	0.40 266	0.27 142	2.22 500	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 402	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

test_xeample3	0.46 348	0.34 250	2.99 641	0.37 481	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 638	0.17 320	0.26 511

GMStereo	0.38 242	0.99 603	1.91 413	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 257	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 670	1.64 674	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.41 273	0.39 297	2.29 515	0.38 498	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 604	0.15 310

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 149	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 430	1.18 165	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 238	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 419	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

DCRE	0.50 402	0.63 446	2.13 479	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 674	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.16 296	0.15 310

DisPM	0.43 303	0.33 233	1.78 337	0.57 624	0.18 220	0.59 396	0.63 624	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

PFNet+	0.45 335	0.37 272	1.86 388	0.46 570	0.18 220	0.58 377	0.77 648	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

NF-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

OCTAStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 551	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

RE-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

TVStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

CRE-IMP	0.41 273	0.22 57	1.76 324	0.48 583	0.17 172	0.79 580	0.69 636	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 266	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 273	0.32 224	2.20 495	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 242	0.33 233	1.92 416	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 601	0.11 145	0.09 79

TestStereo_HL2	0.41 273	0.86 546	1.82 370	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GGDA	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

WQFJA1	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.07 690	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

NLMM	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.06 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

DFGA-Net	0.51 419	1.06 621	1.75 315	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 587	0.15 310

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 236	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

rvit_stereo_0075_2	0.40 266	0.40 305	1.88 395	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 225	0.36 457	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 632	0.18 348	0.12 196

IGEV++	0.34 198	0.43 330	1.32 198	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 625

StereoVision	0.45 335	0.72 485	1.94 429	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

EKT-Stereo	1.47 669	0.49 373	1.93 419	2.57 707	19.31 729	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

MIM_Stereo	0.41 273	0.60 425	1.88 395	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 238	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

dd	0.42 294	0.96 585	1.77 333	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

GMOStereo	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-2	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

TestStereo	0.45 335	0.54 402	2.11 473	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

ManiGeoR	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf10	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf8	0.45 335	1.10 626	2.46 549	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

TestStereo_HLe17	0.48 371	1.17 645	2.73 607	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

TestStereo_HL3	0.49 390	0.88 554	3.21 662	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

Selective-IGEV-i1	0.44 312	0.23 79	1.30 193	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 576	0.14 234	0.75 663

Hybrid-DGEV-03	0.45 335	0.88 554	1.75 315	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 622	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

WQFJX1	0.45 335	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 694	2.08 691	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

WQFJX	0.42 294	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 683	1.82 684	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 528	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

Patchmatch Stereo++	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iGMRVC	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

RAFT-345	0.53 439	0.30 202	2.34 523	0.38 498	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 621	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 553	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

iRAFT	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

RAFT-IKP	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

raft+_RVC	0.44 312	0.67 467	1.85 380	0.34 419	0.71 653	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 615

sAnonymous2	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

CroCo_RVC	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

RALCasStereoNet	0.45 335	0.88 554	1.85 380	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 582

HLF11	0.44 312	0.97 593	2.44 545	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 154	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

Selective-IGEV-i16pc	0.75 578	0.29 185	5.48 697	0.32 360	0.19 257	1.18 652	0.62 621	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 245	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

GMStereo_Zeroshot	0.41 273	0.36 269	1.54 259	0.41 528	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

RAFT+CT+SA	0.50 402	0.86 546	1.82 370	0.37 481	0.75 655	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 659	0.29 509	0.41 620

UDGNet	0.44 312	1.02 614	1.74 308	0.35 436	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 647	0.19 517	0.27 496	0.15 310

ACRE	0.56 467	1.14 635	2.77 614	0.76 650	0.28 425	0.60 408	0.56 602	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 579	0.18 384

NRIStereo	0.46 348	0.25 111	1.77 333	0.47 575	0.16 140	0.95 620	0.74 644	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

RAFT-RH_RVC	0.61 501	0.50 381	2.33 521	0.36 457	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 591	1.91 670	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 613	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

Anonymous3	0.42 294	0.35 259	2.09 468	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 533	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

MSCF	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.58 626	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 582	0.15 259	0.21 434

Any-RAFT	0.38 242	0.25 111	1.89 402	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

BUS	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.91 615	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

NINENet	0.50 402	0.33 233	1.69 288	0.55 616	0.25 379	0.91 615	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

CIPLG	0.56 467	1.19 646	2.46 549	0.80 654	0.31 472	0.61 428	0.57 606	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

GANet-ADL	0.44 312	0.41 315	2.31 517	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

rafts_anoy	0.43 303	0.89 559	1.96 441	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

RALAANet	0.43 303	0.98 598	1.90 407	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

DIP-Stereo	0.37 229	0.34 250	1.50 252	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.39 257	0.50 381	1.74 308	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

NLCSM	0.46 348	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 664	1.59 673	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

GASTEREO	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.56 618	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 576	0.14 234	0.20 420

castereo	0.30 161	0.44 341	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 601	0.12 163	0.09 79

rvit_0105_3	0.39 257	0.47 364	1.46 238	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

GCST	0.72 563	1.10 626	2.15 485	1.11 676	0.59 634	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 675	0.45 659	0.84 676	0.64 680	0.69 660	0.54 640

IPLGR_C	0.58 479	1.25 653	2.72 602	0.80 654	0.31 472	0.60 408	0.61 616	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

ARAFT	0.60 493	1.23 650	3.10 650	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 587	0.21 434

DN-CSS_ROB	0.48 371	1.23 650	1.99 447	0.39 508	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 579	0.12 196

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 123	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 635	0.20 420

FSD	0.36 221	0.41 315	0.91 115	0.34 419	0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 633	0.30 592	0.31 528	0.29 536

G2L-ROB	0.51 419	0.95 582	1.96 441	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

OMP-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.56 618	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 553	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 609	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

PFNet	0.60 493	0.33 233	2.47 555	0.41 528	0.55 625	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 599	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 294	0.86 546	1.78 337	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

IGEV_i1	0.44 312	0.26 129	2.01 450	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 529

MyStereo8	0.54 446	0.80 522	2.76 611	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 582

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 225	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 245	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.19 369	0.08 51

Sa-1000	0.51 419	0.72 485	1.90 407	0.31 331	0.60 639	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 582	0.29 509	0.10 118

dad	0.51 419	1.01 609	1.74 308	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 534	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 650	0.18 497	0.22 418	0.14 267

GwcNet-ADL	0.50 402	0.74 497	2.90 632	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

raftrobust	0.38 242	0.68 470	1.54 259	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

AdaStereo	0.44 312	0.38 285	1.79 357	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
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.
x	0.35 211	0.20 23	1.36 210	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

AFF-stereo	0.44 312	0.96 585	1.78 337	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 587	0.10 118

test_sample3	0.50 402	0.41 315	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

H2IRNET	0.40 266	0.61 430	1.90 407	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

tt1	0.44 312	0.64 451	1.83 374	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 608	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 593

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 193	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

ICVP	0.46 348	0.29 185	2.41 537	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 597	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 273	0.52 387	1.26 182	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

SE	0.33 187	0.44 341	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 612	0.32 568

SME	0.53 439	1.10 626	1.55 261	0.35 436	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 631	0.25 500

G2L-Stereo	0.55 458	0.85 543	2.18 492	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

rvit_105_1	0.44 312	0.54 402	1.46 238	0.36 457	0.24 357	0.51 273	0.45 562	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

test_sample6	0.52 433	0.44 341	1.81 364	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

test_sample5	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample4	0.50 402	0.42 324	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

xx1	0.46 348	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

DualNet	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

qqq	0.38 242	0.21 39	1.34 205	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

RAFT_CTSACE	0.46 348	0.76 501	2.07 462	0.35 436	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 612	0.08 51

HCRNet	0.46 348	0.49 373	1.65 277	0.38 498	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

SFCPSM	0.46 348	0.24 97	2.35 526	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

CCAANet	0.55 458	0.73 492	2.47 555	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

MLCV	0.48 371	0.89 559	1.85 380	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 553	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

iResNet	0.51 419	0.76 501	2.59 584	0.41 528	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

LiteMatch	0.25 89	0.69 474	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Lsterematch	0.39 257	0.69 474	1.65 277	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

DDVS	0.62 506	0.40 305	1.40 223	2.21 703	0.35 523	0.87 607	1.00 668	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 601	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

UGAM	0.58 479	0.47 364	2.21 496	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 556	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 619	0.17 364

mmm	0.38 242	0.21 39	1.18 165	0.35 436	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

DCANet-4	0.40 266	0.27 142	2.21 496	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

BSDual-CNN	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

psmg	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

HITNet	0.46 348	0.92 567	2.09 468	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.09 79
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_sample2	0.41 273	0.19 11	1.23 177	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

ACVNet-DCA	0.42 294	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 312	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

cc1	0.47 364	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 615

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 233	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 628	0.23 433	0.25 500

hknet	0.47 364	0.29 185	1.70 292	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 534	0.53 401	0.80 565	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

AASNet	0.56 467	1.03 615	2.34 523	0.37 481	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 621	0.24 488

IIG-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.54 609	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 544	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 625	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

111	0.48 371	1.09 625	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 585

xxxx	0.70 551	0.21 39	1.33 200	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 705	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

FENet	0.44 312	0.30 202	2.42 539	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 586	1.04 616	2.06 460	0.94 665	0.35 523	0.89 612	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 544	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 689	0.31 631	0.36 643	0.21 537	0.53 648	0.55 643

DeepPruner_ROB	0.50 402	0.70 479	1.94 429	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

NOSS_ROB	0.64 517	0.65 458	1.62 275	0.46 570	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 552	0.38 391	2.78 679	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 624	0.26 567	0.27 496	0.39 609

S	0.44 312	0.42 324	1.08 145	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 647	1.29 695

G2L-Stereo_test	0.55 458	0.97 593	1.89 402	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 538	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

ISRNet	0.47 364	0.44 341	1.55 261	0.37 481	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 534	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

ffm	0.47 364	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

ff1	0.73 572	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

mmx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

xxx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

test_xeample	0.72 563	0.21 39	1.36 210	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 704	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

iResNet_ROB	0.50 402	1.15 639	1.73 303	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

CoDeX	0.52 433	0.43 330	2.25 508	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

CASS	0.39 257	0.30 202	1.61 273	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 419	0.87 550	1.99 447	0.37 481	0.65 647	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 603

CSP-Net	0.50 402	0.39 297	1.25 180	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

TRStereo	0.53 439	0.76 501	2.38 531	0.42 539	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 686	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 641	0.13 201	0.32 568

RAFT	0.45 335	0.92 567	1.59 267	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 643	0.13 239

UPFNet	0.46 348	0.28 171	1.73 303	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

ACVNet	0.45 335	0.44 341	1.79 357	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

cf-r	0.53 439	0.81 527	2.15 485	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 544	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

GwcNet-RSSM	0.57 474	0.94 575	2.13 479	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

CFNet	0.58 479	0.96 585	1.78 337	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

IGEV-FE	0.53 439	0.34 250	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 351	1.04 140	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

test_sample1	0.40 266	0.18 7	1.19 167	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

SMFormer	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

tta	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

qqq1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

IGEV_Zeroshot_test	0.53 439	0.33 233	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

HH	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

AACVNet	0.54 446	0.78 518	1.73 303	0.36 457	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

DCANet	0.42 294	0.77 510	1.95 432	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

CFNet-ft	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

CFNet_RVC	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

UCFNet_RVC	0.48 371	0.82 531	1.85 380	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

AANet_RVC	0.68 542	1.00 605	2.09 468	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 611	0.80 565	0.41 425	2.46 657	1.02 583	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

PS-NSSS	0.63 513	1.00 605	1.81 364	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

iResNetv2_ROB	0.59 487	1.43 668	2.96 636	0.40 520	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 621	0.17 364

Hybrid-DGEV-2	0.51 419	0.84 538	1.75 315	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 561	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

MyStereo05	0.49 390	0.41 315	2.72 602	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo04	0.48 371	0.40 305	2.65 592	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

TestStereo1	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

SA-5K	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

GES	0.44 312	0.28 171	1.88 395	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 521	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

222	0.78 590	0.23 79	1.23 177	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 712	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

FADNet_RVC	0.81 603	1.14 635	2.42 539	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 524	0.94 681	0.96 697	0.28 624	1.00 696	0.90 674	1.36 698

BEATNet_4x	0.47 364	0.73 492	1.91 413	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

HSM-Net_RVC	0.67 535	0.34 250	2.23 504	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 661	0.69 493	0.72 579	0.70 551	0.78 556	0.42 443	3.77 699	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 402	0.41 315	1.50 252	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 557	0.68 532	0.73 532	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 479	0.82 531	1.89 402	0.59 631	0.56 628	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 656	0.29 582	0.48 635	0.30 550

gwcnet-sp	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ToySt	0.44 312	0.61 430	1.89 402	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

ssnet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

GMM-Stereo	0.50 402	0.23 79	2.41 537	0.54 609	0.24 357	0.77 571	0.46 565	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 624

PSMNet-RSSM	0.53 439	0.82 531	1.78 337	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

STTStereo	0.51 419	0.69 474	2.14 484	0.36 457	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

PStereo	0.47 364	1.01 609	1.49 248	0.56 618	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 621	0.45 625

CFNet_ucs	0.48 371	0.50 381	2.32 518	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

SACVNet	0.60 493	0.74 497	1.90 407	0.37 481	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 551	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 594	0.24 488

GEStereo_RVC	0.54 446	0.87 550	1.95 432	0.47 575	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

FINET	0.65 525	0.95 582	3.06 646	0.35 436	0.40 566	0.58 377	0.48 577	0.92 543	1.10 643	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

FE-Mocha	0.41 273	0.31 216	1.44 233	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 605	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

z-ln-s-r	0.64 517	0.89 559	2.23 504	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 617	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

fast-iter	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

DualNet (step1)	0.59 487	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 665	0.14 469	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 624	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample7	0.47 364	0.33 233	1.49 248	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

riskmin	0.37 229	0.22 57	1.74 308	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

IPLGR	0.54 446	0.56 414	2.68 595	0.36 457	0.18 220	0.62 448	0.54 593	1.02 624	0.64 443	0.73 583	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

PSMNet-ADL	0.51 419	0.38 285	1.65 277	0.35 436	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

ADLNet	0.60 493	0.71 481	1.95 432	0.35 436	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 563	0.62 481	0.80 565	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

acv_ft	0.48 371	0.44 341	1.76 324	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 612	0.10 118

GANet-RSSM	0.55 458	0.73 492	1.90 407	0.36 457	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

FADNet-RVC-Resample	0.67 535	1.16 644	3.16 656	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 652

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 458	0.92 567	2.36 529	0.38 498	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i16pb	0.86 611	0.33 233	6.08 700	0.32 360	0.21 293	1.08 642	0.68 633	1.06 637	0.92 619	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

TCMNet	0.66 530	0.85 543	2.55 581	0.50 589	0.52 619	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 594	0.27 520

YMNet	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

YMNet_1	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

anonymousa	0.48 371	0.46 354	2.44 545	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 532	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 582	0.10 109	0.19 401

iRaft-Stereo_5w	0.54 446	1.01 609	2.08 467	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 604	0.12 196

FADNet-RVC	0.61 501	1.26 655	2.12 477	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 652	0.28 529

NVstereo2D	0.58 479	0.40 305	2.03 458	0.35 436	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

DLCB_ROB	0.54 446	0.55 411	1.49 248	0.36 457	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 579	0.69 541	0.83 575	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

xyz-stereo	3.02 700	0.29 185	30.64 746	0.23 90	0.12 21	15.52 720	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 713	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 640	0.07 106	0.13 201	0.08 51

DispNO	0.67 535	0.98 598	2.58 582	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 575	0.47 491	2.46 657	0.68 524	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 601	0.16 296	0.17 364

1111x	0.74 575	0.21 39	1.93 419	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 699	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

ssnet_v2	0.55 458	0.60 425	1.86 388	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 534	0.54 413	0.81 568	0.47 491	0.77 422	0.70 528	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 550

SA	0.50 402	0.75 500	1.95 432	0.31 331	0.61 643	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 607	0.30 520	0.10 118

CFNet_pseudo	0.45 335	0.46 354	2.23 504	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

ccs_rob	0.45 335	0.46 354	2.22 500	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

StereoDRNet	0.64 517	0.88 554	2.35 526	0.41 528	0.45 596	0.73 547	0.47 573	0.94 560	0.74 542	0.75 588	0.54 413	0.74 538	0.47 491	1.70 555	0.72 535	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

PSMNet_ROB	0.66 530	1.01 609	2.33 521	0.38 498	0.31 472	0.72 540	0.55 597	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 544	0.47 491	2.00 614	0.82 553	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

coex_refinement	0.58 479	0.94 575	1.87 393	0.38 498	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 568	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

DCVSM-stereo	0.49 390	0.29 185	2.49 560	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 585	0.58 263	0.49 276	0.69 565	0.46 321	0.79 561	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

DAS	0.56 467	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 433	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

ADLNet2	0.68 542	0.84 538	3.19 660	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 609	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

ac_64	0.55 458	0.46 354	1.92 416	0.36 457	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 599	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

TDLM	0.67 535	0.92 567	1.76 324	0.37 481	0.24 357	0.66 501	0.56 602	0.82 453	0.74 542	1.16 648	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 675	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 641	0.14 415	0.32 537	0.16 342

GwcNet	0.69 547	0.71 481	3.12 653	0.36 457	0.45 596	0.81 589	0.44 553	0.86 490	0.84 598	0.60 504	0.74 565	0.82 573	0.49 507	1.65 548	0.66 518	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

ETE_ROB	0.60 493	0.71 481	1.55 261	0.37 481	0.25 379	0.69 526	0.51 582	1.47 671	0.70 503	0.80 601	0.69 541	0.85 584	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

LALA_ROB	0.60 493	0.76 501	1.69 288	0.36 457	0.29 434	0.79 580	0.55 597	0.94 560	0.77 571	0.81 607	0.67 524	0.94 613	0.49 507	0.99 452	0.73 538	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

delet	0.52 433	0.54 402	1.62 275	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 565	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

CC-Net-ROB	0.85 610	1.15 639	2.13 479	0.88 660	0.38 550	0.88 611	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 678	0.51 463	0.93 679	0.39 654	0.87 677	0.29 582	0.54 649	0.54 640

SQANet	0.80 594	1.58 675	2.53 570	0.76 650	0.83 660	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 534	0.69 541	0.73 532	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 676	0.29 626	0.59 667	0.29 582	0.86 673	0.61 651

SDNR	1.22 654	0.80 522	2.71 600	0.33 386	1.48 693	1.98 685	0.23 272	1.93 690	2.44 695	0.89 622	2.52 684	1.36 662	0.51 512	3.65 697	1.93 649	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 593

RAFT_R40	0.50 402	0.21 39	1.76 324	0.50 589	0.40 566	0.61 428	0.53 589	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

IRAFT_RVC	0.54 446	0.53 394	1.78 337	0.46 570	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 581	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

LMCR-Stereo	0.52 433	0.71 481	2.39 533	0.40 520	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

DDUNet	0.77 586	1.12 630	1.88 395	0.76 650	0.69 651	0.84 597	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 557	0.75 568	0.91 603	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 661	0.37 643	0.95 683	0.52 662	0.71 663	0.57 646

CVANet_RVC	0.65 525	0.80 522	2.13 479	0.36 457	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 565	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 587	0.15 310

IER	0.43 303	0.38 285	1.69 288	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

DISCO	0.57 474	0.34 250	1.87 393	0.45 565	0.34 510	0.84 597	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 638	0.53 519	1.10 468	0.82 553	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

XPNet_ROB	0.61 501	0.72 485	1.66 282	0.37 481	0.27 410	0.67 508	0.47 573	0.89 516	0.71 513	0.78 597	0.70 551	0.81 568	0.53 519	1.70 555	0.76 542	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

psm_up	0.57 474	0.61 430	1.83 374	0.35 436	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

UNet	0.54 446	0.44 341	2.83 621	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

HGLStereo	0.54 446	0.69 474	2.00 449	0.35 436	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

PA-Net	0.84 609	1.00 605	3.49 673	0.63 638	0.40 566	0.70 532	0.52 585	0.86 490	0.84 598	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 664	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 576	0.22 418	0.36 593
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 525	0.94 575	1.96 441	0.43 544	0.30 451	0.71 534	0.68 633	0.84 471	0.65 458	0.70 571	0.60 469	0.86 591	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 671	0.25 559	0.22 418	0.24 488

GASNet	0.73 572	1.47 670	3.04 644	0.47 575	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 538	0.55 527	2.03 615	0.65 517	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 643	0.28 529

pcwnet_v2	0.64 517	0.49 373	4.41 689	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 608	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

APVNet	0.70 551	0.67 467	2.71 600	0.38 498	0.36 532	0.85 601	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 544	0.55 527	2.31 638	0.78 546	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

MMNet	0.50 402	0.48 369	1.93 419	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

MultiAttention	2.38 689	0.50 381	1.93 419	1.80 695	2.56 705	10.86 716	2.30 705	1.22 655	0.80 583	0.62 524	1.16 639	1.13 647	0.56 531	16.09 727	1.18 606	0.20 579	0.09 287	0.43 655	1.62 707	0.94 676	1.58 704

Wz-Net-LNSev	0.59 487	0.96 585	2.47 555	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 561	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

DMCA-RVC	0.62 506	0.96 585	2.63 588	0.36 457	0.90 665	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 563	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

MSMDNet	0.46 348	0.44 341	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

DANet	0.80 594	0.65 458	2.21 496	1.19 679	0.48 609	0.74 553	1.25 683	0.89 516	1.53 670	0.89 622	0.71 555	0.96 616	0.56 531	1.83 583	0.96 567	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 536
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	0.64 517	0.43 330	2.44 545	0.39 508	0.44 585	0.80 588	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 601	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 526	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

zh-mn7	0.80 594	1.54 673	3.00 642	0.35 436	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 645	1.00 635	1.28 646	0.75 544	0.57 537	1.87 591	1.18 606	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

w-ln-seven	0.74 575	1.05 619	2.54 576	0.37 481	0.34 510	1.03 632	0.47 573	1.00 613	1.08 640	0.90 624	0.85 592	0.85 584	0.57 537	1.37 501	1.26 616	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

PCWNet_CMD	0.46 348	0.45 351	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 474	0.87 550	2.11 473	0.32 360	0.30 451	0.84 597	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 551	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 531	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

DSFCA	0.54 446	0.35 259	1.41 225	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 657	0.76 394	0.70 503	0.72 579	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

FADNet	0.64 517	1.22 649	2.06 460	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 652	0.24 488

MyStereo06	0.54 446	0.41 315	2.68 595	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 615	0.52 388	0.78 556	0.58 543	0.48 301	1.10 593	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

Anonymous_2	0.74 575	0.32 224	1.65 277	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 580	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 700	3.69 718	0.80 670	0.27 520

RTSC	0.72 563	1.00 605	2.22 500	0.40 520	0.29 434	0.82 592	0.31 446	0.96 579	1.10 643	0.92 627	0.81 580	0.78 556	0.58 543	1.23 488	1.55 634	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 621	0.30 550

z-mn7	0.80 594	1.52 672	2.62 587	0.36 457	0.28 425	1.01 629	0.48 577	0.90 522	1.29 658	0.69 565	1.35 654	0.85 584	0.59 546	2.03 615	1.09 592	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

ITSA-stereo	0.48 371	0.33 233	1.20 171	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

GANetREF_RVC	0.75 578	1.15 639	2.46 549	0.47 575	0.26 397	0.83 595	0.61 616	0.97 588	0.89 612	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 643	0.24 552	0.39 604	0.31 559
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
GANet	0.75 578	0.84 538	2.01 450	0.40 520	0.25 379	0.74 553	0.66 627	0.87 501	0.73 538	0.71 576	1.07 633	0.84 580	0.59 546	2.71 677	1.15 601	0.17 540	0.16 515	0.44 656	0.16 463	0.31 528	0.20 420

Reg-Stereo(zero)	0.46 348	0.17 3	2.10 472	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 593	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 551	0.65 458	3.45 672	0.50 589	0.60 639	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 591	1.30 649	0.81 568	0.60 550	0.57 346	0.82 553	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 644	0.31 528	0.22 449

fast-acv-ft	0.63 513	0.88 554	3.10 650	0.38 498	0.30 451	0.79 580	0.48 577	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 550	0.60 550	0.67 391	0.73 538	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 587	0.16 342

Wz-Net-SNSev	0.76 582	1.32 662	3.11 652	0.40 520	0.31 472	0.71 534	0.60 612	0.98 592	0.87 604	0.67 557	0.83 585	0.96 616	0.60 550	1.67 551	0.97 568	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 579	0.24 488

HHNet	0.60 493	0.65 458	2.60 586	0.36 457	0.25 379	0.64 480	0.61 616	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 638	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 646	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

SST-Stereo	0.52 433	0.20 23	1.76 324	0.62 637	0.53 620	0.62 448	0.66 627	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 635	1.67 680	2.32 518	0.47 575	0.39 556	1.47 660	0.95 662	0.95 574	0.91 615	0.84 615	0.94 611	1.05 636	0.60 550	2.95 685	0.72 535	0.41 650	0.72 689	0.32 637	0.55 664	0.74 664	1.22 693

S-Stereo	0.80 594	0.69 474	3.89 680	0.39 508	0.37 544	0.69 526	0.70 639	0.94 560	0.98 628	0.62 524	0.91 603	0.83 575	0.60 550	2.37 642	0.66 518	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 585

RYNet	0.70 551	0.56 414	2.25 508	0.35 436	0.41 575	0.86 603	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 603	0.60 550	2.70 675	1.00 577	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

RASNet	0.61 501	0.68 470	2.03 458	0.35 436	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 609	0.61 559	2.21 633	0.73 538	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

PASM	0.72 563	0.68 470	1.91 413	0.47 575	0.44 585	0.60 408	0.51 582	0.76 394	0.80 583	0.77 595	0.67 524	0.87 593	0.61 559	2.40 649	0.67 521	0.32 641	0.35 639	0.36 643	0.41 641	0.45 631	0.39 609

FBW_ROB	0.83 607	0.77 510	1.77 333	0.44 551	0.30 451	0.87 607	0.46 565	1.10 644	0.91 615	0.81 607	0.75 568	1.01 627	0.61 559	3.66 698	1.23 613	0.26 622	0.23 595	0.36 643	0.25 559	0.27 496	0.62 652

PDISCO_ROB	0.75 578	1.06 621	2.11 473	0.64 639	0.59 634	1.13 647	0.43 542	1.14 649	1.05 635	0.64 544	0.71 555	0.96 616	0.61 559	1.21 484	0.76 542	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 651	0.32 568

PWCDC_ROB	0.72 563	1.06 621	2.09 468	0.47 575	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 661	0.61 513	2.07 672	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 531	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 655	0.21 434

DGSMNet	2.89 697	0.63 446	3.18 659	3.43 713	4.17 710	2.57 697	6.98 719	0.97 588	0.83 595	0.56 451	1.86 669	0.79 561	0.62 564	1.64 547	1.39 625	4.61 714	5.01 719	5.17 719	4.71 719	4.44 717	4.19 717

DeepPrunerF	0.86 611	0.86 546	2.91 633	0.45 565	0.50 612	0.64 480	0.48 577	1.14 649	2.64 700	0.63 534	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 619	0.23 604	0.19 560	0.30 632	0.28 576	0.36 579	0.25 500

PWC_ROB	0.70 551	0.94 575	1.88 395	0.39 508	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 621	0.91 626	1.29 648	0.77 552	0.62 564	1.62 546	1.03 585	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 643	0.22 449

w-ln-seven-2	0.68 542	1.13 633	2.46 549	0.36 457	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 595	0.69 565	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 601	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

FACV-RUCA	0.58 479	0.40 305	1.78 337	0.43 544	1.67 697	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 668	0.12 352	0.70 661	0.98 680

STTRV1_RVC	0.80 594	0.55 411	2.89 627	0.42 539	0.49 610	0.79 580	0.44 553	1.15 652	0.82 591	0.62 524	0.89 601	0.72 527	0.63 567	2.69 674	0.64 514	0.48 657	0.64 676	0.27 620	0.24 552	0.35 571	0.27 520

otaku	1.03 636	1.68 682	2.72 602	0.95 666	0.73 654	1.03 632	0.59 610	0.99 604	0.86 601	0.69 565	1.61 662	0.98 620	0.64 570	1.46 515	1.14 599	0.95 682	0.46 661	0.72 674	0.40 638	1.24 689	0.78 667

HSM	0.62 506	0.76 501	1.72 300	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 664	0.64 570	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 501	0.61 430	3.35 671	0.33 386	0.58 632	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 583	0.52 388	0.99 623	0.65 572	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 641	0.29 509	0.20 420

fff	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

Wz-Net-MNSev	0.65 525	0.97 593	2.19 494	0.36 457	0.33 497	0.90 613	0.60 612	0.92 543	0.81 590	0.75 588	0.72 560	0.73 532	0.65 572	1.39 503	0.71 531	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

csc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

Ntro	1.00 633	1.68 682	2.80 618	0.95 666	0.85 661	1.06 635	0.53 589	0.98 592	0.90 614	0.62 524	0.76 571	0.93 609	0.66 577	1.66 549	0.98 571	0.99 684	0.45 659	0.75 675	0.40 638	1.19 685	0.75 663

ASMatch	0.60 493	0.43 330	2.58 582	0.91 662	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 642	0.47 380	0.66 577	1.34 498	0.94 564	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

iinet-f	0.57 474	0.93 573	2.27 511	0.31 331	0.25 379	0.83 595	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 532	0.67 579	0.73 410	0.67 521	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 621	0.16 342

UDG	0.77 586	1.23 650	2.15 485	0.67 643	0.59 634	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 627	0.67 579	1.02 457	0.73 538	0.45 654	0.34 637	0.87 677	0.51 659	0.67 659	0.46 628

EAI-Stereo	0.78 590	0.25 111	1.67 284	0.54 609	0.59 634	1.95 680	2.05 702	1.11 648	0.64 443	0.95 632	1.49 659	0.50 396	0.67 579	0.59 356	1.44 629	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 655	0.13 201	0.22 449

PAM	0.70 551	0.35 259	2.72 602	0.56 618	0.62 645	1.08 642	0.53 589	0.85 480	0.44 218	0.93 629	0.92 605	1.24 655	0.68 582	0.64 374	1.01 581	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 653	0.14 234	0.38 603

Nwc_Net	0.68 542	0.83 536	2.53 570	0.41 528	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 619	0.98 620	0.68 582	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 559	0.23 433	0.18 384

iRaft-Stereo_20w	0.58 479	0.39 297	1.96 441	0.45 565	0.32 482	0.92 617	0.57 606	1.14 649	0.56 357	0.81 607	0.40 284	0.55 418	0.69 584	0.65 385	1.04 586	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 628	0.17 320	0.25 500

stereogan	0.69 547	0.51 385	2.44 545	0.39 508	0.39 556	1.01 629	0.41 531	0.94 560	0.92 619	0.73 583	0.85 592	1.15 650	0.69 584	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 579	0.24 488

ACVNet-4b	1.93 681	1.85 692	4.10 686	1.07 671	0.86 662	1.15 649	0.53 589	1.06 637	1.12 646	0.64 544	1.09 634	1.99 677	0.70 586	2.20 632	9.86 720	5.62 716	0.41 657	1.03 688	0.55 664	1.86 702	0.85 672

pmcnn	1.32 658	1.05 619	2.77 614	0.74 648	1.43 688	0.72 540	0.56 602	0.96 579	0.91 615	0.99 634	2.92 695	6.01 711	0.70 586	2.38 645	3.32 688	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

RGC	0.71 560	0.97 593	2.18 492	0.44 551	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 576	1.04 630	1.01 627	0.71 588	1.74 562	0.70 528	0.23 604	0.18 547	0.28 624	0.26 567	0.29 509	0.27 520

edge stereo	0.81 603	0.73 492	3.30 667	0.37 481	1.21 685	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 601	0.88 599	1.14 649	0.71 588	2.18 631	0.71 531	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 594	0.26 511

MDST_ROB	1.17 649	0.42 324	3.87 679	0.54 609	0.44 585	4.11 707	0.58 608	1.31 663	0.84 598	2.12 684	1.12 636	0.98 620	0.71 588	4.24 703	0.99 576	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 585

KYRaft	0.48 371	0.29 185	1.75 315	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 544	0.93 609	0.53 407	0.72 591	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 640

Prome-Stereo	0.49 390	0.30 202	1.76 324	0.60 635	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 627	0.43 340	0.72 591	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 622

Syn2CoEx	0.70 551	1.07 624	2.74 609	0.43 544	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 538	0.72 591	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

AAGNet	0.88 615	0.33 233	1.79 357	0.54 609	0.98 669	0.62 448	0.46 565	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 594	1.23 488	7.48 713	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

psmorigin	1.36 662	0.60 425	13.80 724	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 633	0.88 599	1.17 653	0.73 594	4.00 700	0.86 558	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 536

NCC-stereo	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449

Abc-Net	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 563	0.77 510	2.36 529	0.45 565	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 654	1.07 641	0.84 588	0.90 601	0.73 594	1.09 466	0.98 571	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 559

XQC	0.73 572	0.98 598	2.39 533	0.46 570	0.35 523	0.81 589	0.46 565	1.00 613	1.00 629	0.80 601	0.69 541	0.88 597	0.74 599	1.32 495	1.20 609	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 612	0.33 578

Select-FE	0.65 525	0.67 467	2.76 611	0.49 585	0.55 625	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 615	0.55 423	0.91 603	0.75 600	0.57 346	1.16 603	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 655	0.14 234	0.31 559

raft_robust	0.55 458	0.84 538	1.73 303	0.28 246	0.54 622	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 550	0.75 600	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 592	0.26 485	0.16 342

ADStereo(finetuned)	0.45 335	0.77 510	2.12 477	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 602	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

LCNet	0.54 446	0.37 272	1.78 337	0.92 663	0.22 322	0.96 621	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 602	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 679	0.39 609

RP	0.67 535	0.82 531	1.94 429	0.43 544	0.44 585	0.65 494	0.45 562	0.89 516	0.82 591	0.66 553	0.92 605	0.99 623	0.76 602	1.55 530	0.66 518	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

PAM_32	0.70 551	0.35 259	2.73 607	0.54 609	0.61 643	1.07 640	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 624	0.91 603	1.23 654	0.77 605	0.65 385	1.10 593	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 655	0.15 259	0.38 603

RT-IGEV	0.66 530	0.25 111	2.11 473	0.56 618	0.46 604	0.62 448	0.54 593	0.99 604	0.75 556	0.79 599	0.93 609	0.85 584	0.78 606	0.59 356	1.64 639	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 650	0.28 502	0.30 550

LL-Strereo	0.72 563	1.29 657	2.49 560	0.36 457	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 557	0.58 450	0.85 584	0.79 607	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 609	0.42 621

RainbowNet	1.15 646	1.78 688	2.72 602	1.12 677	0.91 666	1.06 635	0.76 647	1.16 654	1.13 648	0.75 588	0.97 616	1.09 642	0.80 608	1.60 542	1.21 611	1.17 691	1.26 701	1.01 687	0.57 670	1.13 683	0.88 677

RAFT + AFF	0.64 517	1.20 647	1.95 432	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 585	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 608	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 621	0.29 536

FAT-Stereo	0.70 551	0.54 402	2.88 624	0.36 457	0.29 434	0.62 448	0.54 593	0.97 588	0.87 604	0.76 591	0.92 605	0.94 613	0.80 608	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

UGAM-zero	0.63 513	0.39 297	2.49 560	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 595	0.45 313	1.16 652	0.82 611	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 645	0.11 145	0.22 449

CBFPSM	0.56 467	0.91 565	1.82 370	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 631	0.83 612	0.62 369	1.35 622	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

HBP-ISP	0.76 582	1.30 658	3.19 660	0.35 436	0.26 397	0.85 601	0.54 593	1.03 631	0.72 523	0.80 601	0.69 541	0.68 502	0.83 612	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 631	0.25 559	0.28 502	0.24 488

LSM	3.31 703	1.11 629	5.29 695	9.40 720	30.65 740	0.84 597	1.12 677	0.91 534	1.22 652	1.36 667	2.19 677	0.93 609	0.83 612	1.66 549	0.90 559	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 576	0.39 604	6.33 720

AF-Net	0.69 547	0.92 567	2.21 496	0.41 528	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 601	0.69 565	1.03 627	1.04 634	0.84 615	1.19 483	0.78 546	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

TransformOpticalFlow	0.64 517	0.56 414	2.66 593	0.44 551	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 591	0.74 565	0.91 603	0.85 616	1.83 583	0.81 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

RTS	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

RTSA	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

DeepStereo_RVC	0.44 312	0.28 171	1.92 416	0.49 585	0.17 172	0.60 408	0.59 610	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 619	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

zh-sn7	0.89 617	1.73 686	3.09 649	0.39 508	0.30 451	0.82 592	0.63 624	0.96 579	0.87 604	0.79 599	1.12 636	0.84 580	0.87 620	2.42 651	1.63 637	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 536

Wz-Net-TNSev	0.91 619	1.73 686	3.08 647	0.36 457	0.31 472	1.00 628	0.71 640	1.06 637	0.97 625	0.71 576	0.72 560	1.09 642	0.87 620	2.42 651	1.59 635	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 630	0.35 585

anonymity	0.80 594	0.66 465	1.29 190	0.59 631	0.75 655	0.67 508	0.52 585	0.95 574	0.71 513	0.94 630	0.70 551	0.67 495	0.87 620	0.71 407	1.35 622	0.64 668	0.62 675	0.58 665	1.44 704	0.60 655	0.65 655

IPLG	0.69 547	0.84 538	2.43 543	0.35 436	0.21 293	1.65 671	0.61 616	1.36 666	0.58 372	1.39 671	0.51 373	0.37 291	0.87 620	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

ccnet	0.71 560	0.41 315	1.59 267	0.40 520	0.45 596	1.06 635	0.55 597	0.98 592	0.71 513	0.88 620	0.97 616	0.82 573	0.88 624	1.68 552	0.94 564	0.32 641	0.26 615	0.32 637	0.27 572	0.34 558	0.30 550

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	1.70 684	2.50 564	0.56 618	0.40 566	2.15 690	0.99 665	1.24 659	1.26 655	1.02 637	1.10 635	1.29 658	0.88 624	3.10 689	1.08 590	1.66 702	0.83 693	0.68 672	0.88 691	1.57 696	1.80 708

SAMSARA	0.91 619	0.97 593	2.22 500	0.80 654	0.58 632	1.32 655	1.31 685	1.01 621	0.94 621	1.36 667	0.87 596	1.38 663	0.90 626	1.72 559	1.02 583	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 559	0.36 579	0.35 585

ADCS	1.05 638	1.36 667	2.98 640	0.42 539	0.36 532	0.96 621	0.81 653	1.06 637	1.12 646	1.25 659	0.97 616	1.08 640	0.90 626	1.25 492	4.86 703	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 579	0.38 603

STrans-v2	0.67 535	0.56 414	2.64 590	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 627	0.85 592	0.89 599	0.93 628	1.83 583	1.21 611	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

AnyNet_C32	1.00 633	1.33 664	2.53 570	0.49 585	0.54 622	1.15 649	1.14 678	0.91 534	0.89 612	1.11 644	0.95 613	0.87 593	0.93 628	1.50 524	4.07 696	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 594	0.33 578

CBMV_ROB	0.76 582	0.42 324	2.68 595	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 573	0.96 579	0.76 566	1.04 640	0.96 614	0.88 597	0.93 628	2.06 619	1.19 608	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 559	0.25 464	0.28 529

ACV-stereo	0.66 530	0.76 501	2.86 622	0.32 360	0.25 379	1.01 629	0.60 612	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 670	0.94 631	1.40 506	0.69 526	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

MFMNet_re	0.92 621	1.28 656	2.53 570	0.82 658	0.76 658	0.90 613	0.75 645	0.98 592	1.04 634	1.03 638	1.05 631	0.84 580	0.94 631	0.83 431	0.72 535	0.68 670	0.60 673	0.63 669	0.60 676	0.77 668	0.74 661

SPS-STEREO	1.07 639	1.13 633	2.88 624	0.65 641	0.69 651	0.99 625	0.68 633	1.05 636	0.87 604	1.36 667	1.23 643	1.46 666	0.94 631	1.87 591	1.72 643	0.66 669	0.61 674	0.58 665	0.57 670	0.65 657	0.77 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 535	0.80 522	1.90 407	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 631	0.95 634	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 651	0.13 386	0.24 450	0.17 364

MFN_U_SF_RVC	1.55 674	2.39 710	3.16 656	0.65 641	0.41 575	1.12 645	0.46 565	1.23 658	1.33 660	1.61 678	1.20 641	1.43 665	0.98 635	1.76 565	1.97 651	1.90 705	1.80 705	1.98 709	2.15 711	1.63 697	1.77 707

DRaft	0.62 506	0.38 285	1.76 324	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 627	0.53 227	0.53 323	0.67 557	0.99 619	0.38 301	1.00 636	1.44 509	2.10 660	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

ADCMid	0.96 628	1.32 662	2.74 609	0.38 498	0.35 523	0.99 625	0.58 608	0.94 560	0.86 601	1.23 658	1.01 622	1.01 627	1.00 636	1.05 461	3.97 694	0.21 587	0.19 560	0.42 652	0.32 607	0.40 609	0.29 536

G-Net	0.99 629	0.64 451	2.76 611	0.57 624	0.67 648	2.03 686	0.72 643	0.76 394	0.67 482	1.14 647	2.56 686	1.30 661	1.02 638	1.48 523	1.74 644	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 567	0.37 587	0.31 559

ACVNet_2	1.42 668	1.81 689	3.23 665	1.08 672	0.92 667	1.32 655	0.85 655	1.49 673	1.69 676	1.19 657	1.73 666	2.13 679	1.03 639	2.50 661	1.40 627	0.91 678	0.53 669	1.00 686	0.55 664	2.11 704	0.85 672

ACVNet_1	1.33 659	1.91 697	4.03 684	1.09 674	0.88 663	1.19 653	0.66 627	1.24 659	1.17 649	0.94 630	0.96 614	3.09 692	1.04 640	2.37 642	1.11 596	1.04 686	0.48 667	1.03 688	0.48 653	1.12 682	0.83 669

WZ-Net	0.92 621	1.31 659	3.76 677	0.41 528	0.36 532	0.86 603	0.71 640	1.00 613	1.06 638	0.82 612	0.92 605	1.06 638	1.05 641	2.16 630	1.61 636	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 529

Consistency-Raft	0.88 615	0.93 573	3.23 665	0.99 669	0.64 646	0.77 571	0.55 597	0.98 592	0.97 625	0.61 513	1.03 627	0.65 478	1.05 641	0.79 427	1.38 624	0.44 652	0.46 661	0.51 662	0.58 673	0.65 657	0.47 630

NaN_ROB	1.14 644	0.94 575	2.96 636	0.53 604	0.56 628	1.13 647	0.99 665	0.98 592	1.00 629	1.09 643	0.87 596	0.77 552	1.06 643	5.90 708	2.72 675	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 593

aanetorigin	0.77 586	0.80 522	2.59 584	0.43 544	0.44 585	0.58 377	1.01 670	0.57 257	0.68 484	1.53 677	1.23 643	0.81 568	1.08 644	1.07 463	1.07 589	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 649	0.30 550

AnyNet_C01	1.14 644	1.49 671	4.23 688	0.54 609	0.53 620	1.51 664	1.37 689	1.04 635	1.07 639	1.17 654	1.33 652	1.15 650	1.08 644	1.61 545	2.74 676	0.25 618	0.22 587	0.28 624	0.24 552	0.48 635	0.40 615

MSAF-DinoV2	3.10 701	1.86 694	10.68 715	3.61 714	0.30 451	3.34 701	0.82 654	2.81 702	1.79 681	0.80 601	0.87 596	1.56 671	1.10 646	26.49 743	1.96 650	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 708	0.92 675	0.99 685

CBMV	0.71 560	0.76 501	2.64 590	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 649	0.98 592	0.78 575	0.85 619	0.71 555	0.86 591	1.10 646	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 662	1.93 699	5.95 698	0.81 657	0.59 634	1.57 666	1.09 674	1.39 669	1.22 652	0.84 615	1.01 622	1.25 656	1.12 648	3.19 690	2.36 669	0.45 654	0.47 664	0.38 649	0.34 615	0.59 652	0.57 646

PVD	0.90 618	0.85 543	2.15 485	0.53 604	0.50 612	0.99 625	0.56 602	1.15 652	1.64 674	1.41 673	1.41 658	1.11 646	1.13 649	1.35 499	1.31 619	0.26 622	0.28 625	0.28 624	0.26 567	0.37 587	0.49 634

AANet	0.82 606	0.91 565	2.89 627	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 659	1.33 666	1.39 655	1.26 657	1.14 650	1.32 495	0.97 568	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 559

DStereoRT	0.81 603	0.53 394	2.23 504	0.36 457	0.33 497	0.92 617	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 651	1.76 565	1.04 586	0.14 483	0.13 450	2.17 711	0.78 686	0.16 296	0.66 657

ADCPNet	0.99 629	0.99 603	3.93 683	0.37 481	0.68 650	1.36 657	0.62 621	0.87 501	0.76 566	0.78 597	0.81 580	1.08 640	1.18 652	1.14 478	2.49 672	0.21 587	0.69 685	0.21 594	0.95 694	0.29 509	0.37 600

NVStereoNet_ROB	1.16 648	0.95 582	2.54 576	0.58 626	0.55 625	0.78 576	0.63 624	1.00 613	1.08 640	1.03 638	4.07 707	1.48 667	1.22 653	2.88 684	1.27 617	0.50 658	0.46 661	0.54 663	0.62 677	0.50 641	0.63 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 542	0.31 216	2.25 508	0.42 539	0.17 172	0.66 501	0.89 658	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 622	0.45 360	1.26 654	1.54 529	2.26 666	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

LVE	1.96 682	2.17 709	3.14 654	1.68 691	1.80 699	1.63 669	1.03 671	2.34 697	2.81 701	1.25 659	2.89 693	4.24 702	1.29 655	2.79 680	1.44 629	2.85 710	0.91 696	1.18 690	1.46 705	1.23 688	1.10 690

DPSNet	0.86 611	0.60 425	2.34 523	0.58 626	0.36 532	1.07 640	0.75 645	1.30 662	1.05 635	0.70 571	0.68 532	0.94 613	1.29 655	2.08 623	1.82 647	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 635	0.40 615

PWCK	1.49 671	1.90 696	3.22 664	1.09 674	0.54 622	1.71 673	1.73 698	1.49 673	1.53 670	1.44 675	1.80 667	1.82 674	1.30 657	3.34 693	1.76 645	1.07 688	0.56 671	0.97 685	0.58 673	1.38 695	0.65 655

test_sample8	1.12 641	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 656	0.56 435	2.53 686	1.31 658	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

EDNetEfficientorigin	8.18 715	0.98 598	145.96 750	0.51 594	0.89 664	0.72 540	0.48 577	0.85 480	1.56 672	2.12 684	1.49 659	1.29 658	1.31 658	1.83 583	2.13 661	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 604	0.45 625

CSAN	1.25 655	1.12 630	3.04 644	0.51 594	0.37 544	1.06 635	1.15 679	1.22 655	1.08 640	1.17 654	1.91 670	1.04 634	1.31 658	5.96 709	2.43 671	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 550

Dean	1.79 678	1.83 690	3.92 681	1.29 682	1.07 679	1.55 665	1.00 668	1.95 691	2.33 693	1.47 676	4.19 708	4.26 703	1.33 661	2.21 633	1.48 631	1.14 690	0.68 683	1.18 690	0.74 684	1.24 689	0.98 680

CRFU-Net	0.56 467	0.38 285	1.86 388	0.46 570	0.26 397	0.82 592	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 556	1.35 662	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

ADCRef	0.80 594	0.96 585	2.29 515	0.37 481	0.35 523	0.96 621	0.51 582	0.87 501	0.75 556	0.88 620	0.83 585	0.61 458	1.36 663	1.02 457	3.27 685	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

IMH-64-1	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

IMH-64	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

SuperB	1.15 646	1.14 635	5.43 696	0.36 457	0.26 397	0.81 589	0.89 658	0.88 510	1.17 649	0.67 557	0.68 532	0.63 464	1.39 666	1.74 562	3.37 689	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 710	0.25 500

SGM-Forest	1.04 637	0.42 324	3.59 676	0.41 528	0.32 482	1.05 634	1.32 686	0.94 560	0.83 595	1.16 648	2.23 680	1.03 631	1.39 666	2.49 660	2.35 668	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 568
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 629	0.79 520	2.43 543	0.39 508	0.32 482	1.50 663	1.90 700	0.92 543	0.97 625	1.26 663	1.27 645	1.00 625	1.42 668	1.14 478	3.31 687	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

MeshStereo	1.21 651	1.15 639	3.01 643	0.34 419	0.28 425	1.10 644	0.69 636	1.35 665	1.01 631	2.71 699	2.41 683	2.96 689	1.45 669	2.80 681	1.40 627	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 641	0.26 511
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
CrosDoStereo	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

SANet	1.20 650	1.21 648	3.33 670	0.38 498	0.27 410	1.73 675	0.85 655	1.10 644	2.49 697	1.16 648	1.83 668	1.72 673	1.50 672	2.37 642	2.84 678	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 568

ADCP+	0.94 624	1.12 630	3.14 654	0.34 419	0.39 556	1.06 635	0.79 649	0.89 516	0.80 583	0.66 553	0.67 524	0.85 584	1.55 673	0.93 445	4.55 701	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

WAO-6	1.58 675	1.54 673	2.32 518	1.14 678	1.00 673	2.30 693	1.03 671	1.82 687	2.85 702	1.25 659	2.61 688	2.20 680	1.56 674	2.47 659	1.99 653	0.95 682	0.67 679	1.19 693	0.83 689	1.08 680	0.88 677

KSHMR	4.10 705	1.97 700	5.27 694	1.71 693	1.47 692	1.96 681	1.28 684	3.19 704	17.33 731	2.12 684	15.91 726	9.18 716	1.57 675	8.42 714	1.98 652	1.52 700	1.26 701	1.67 706	1.19 701	1.67 699	1.40 699

WAO-7	1.48 670	1.63 676	2.49 560	0.93 664	0.75 655	1.72 674	1.10 675	1.84 688	1.96 688	1.43 674	2.54 685	1.97 676	1.61 676	3.06 687	2.08 657	0.69 671	0.66 678	0.94 682	0.74 684	0.80 670	0.69 658

light-stereo	8.15 714	2.75 711	9.83 713	12.24 723	9.63 715	19.16 728	0.44 553	6.84 717	3.57 705	13.44 724	22.94 743	23.04 735	1.65 677	17.20 731	7.61 714	3.06 711	2.25 714	0.42 652	0.52 662	4.07 715	2.31 711

MIPNet	0.83 607	0.81 527	2.40 536	0.61 636	0.18 220	1.48 661	1.39 691	1.60 678	0.74 542	1.94 682	0.85 592	0.73 532	1.68 678	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 607	0.25 464	0.12 196

IMH	2.02 684	2.15 708	2.69 598	1.68 691	1.12 682	1.66 672	0.92 661	2.10 695	1.92 686	1.32 665	2.66 690	2.21 681	1.69 679	5.78 707	1.68 640	5.54 715	0.96 697	1.31 696	0.71 683	1.32 694	0.99 685

WCMA_ROB	1.12 641	0.83 536	2.66 593	0.58 626	0.34 510	1.17 651	0.71 640	0.93 551	0.94 621	1.74 680	2.63 689	3.09 692	1.71 680	1.70 555	1.84 648	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 622

SGM_RVC	1.89 680	0.92 567	2.50 564	0.96 668	0.93 668	1.63 669	1.37 689	1.52 675	12.43 718	1.85 681	1.69 665	2.40 685	1.74 681	2.81 682	1.71 642	0.53 659	0.47 664	0.42 652	0.47 650	0.74 664	0.74 661
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 629	0.66 465	1.67 284	0.75 649	0.99 672	0.73 547	1.33 687	0.94 560	0.91 615	0.70 571	1.06 632	0.75 544	1.75 682	0.95 448	2.39 670	1.20 693	0.41 657	0.48 659	0.59 675	0.85 672	0.60 650

THIR-Stereo	0.86 611	0.62 436	2.13 479	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 710	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 663	0.97 619	1.80 683	1.69 554	2.25 665	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

JetBlue	1.78 677	1.63 676	3.92 681	0.73 646	1.21 685	4.38 708	3.35 711	1.59 677	1.20 651	1.26 663	1.52 661	2.37 683	1.88 684	3.23 691	3.00 679	0.53 659	0.47 664	0.48 659	0.49 655	1.29 691	0.97 679

MSMD_ROB	1.34 660	0.96 585	2.38 531	0.39 508	0.32 482	1.96 681	0.62 621	0.91 534	1.43 665	2.94 703	2.60 687	4.77 706	1.95 685	2.43 654	1.33 621	0.29 634	0.26 615	0.32 637	0.32 607	0.30 520	0.30 550

DispFullNet	1.67 676	2.10 702	5.22 693	1.53 688	8.90 713	0.86 603	0.31 446	0.96 579	0.96 624	1.37 670	1.01 622	1.13 647	1.98 686	1.51 525	0.91 560	0.54 661	0.31 631	1.18 690	0.63 679	1.13 683	0.80 668

FTStereo	0.76 582	0.18 7	2.35 526	0.71 645	0.21 293	0.73 547	1.79 699	0.57 257	0.53 323	1.07 641	1.63 664	1.29 658	2.13 687	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 615

ELAS	1.39 665	0.79 520	2.86 622	0.53 604	0.50 612	2.81 698	2.20 704	1.61 679	1.50 669	2.28 692	2.35 681	1.82 674	2.13 687	1.73 560	2.22 663	0.35 646	0.37 643	0.35 641	0.35 619	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 656	0.70 479	4.05 685	0.64 639	0.98 669	0.94 619	1.40 692	0.85 480	1.75 679	2.34 693	1.33 652	1.05 636	2.21 689	1.58 539	4.15 697	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 572	0.38 594	0.32 568

JetRed	3.29 702	4.93 714	10.17 714	1.45 685	1.72 698	7.44 712	5.05 717	3.06 703	2.12 692	2.41 695	2.39 682	2.99 690	2.37 690	3.51 696	6.44 710	1.32 697	1.90 709	1.37 698	1.23 703	2.21 705	1.76 706

WAO-8	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

Venus	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

ELAS_RVC	1.37 664	0.78 518	3.21 662	0.55 616	0.50 612	1.49 662	2.48 708	1.48 672	1.71 678	2.13 687	2.09 673	2.07 678	2.56 693	1.90 602	2.02 654	0.35 646	0.36 641	0.37 647	0.34 615	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 694	2.11 705	2.97 639	2.49 706	2.28 703	2.95 699	2.31 706	2.67 699	2.47 696	3.03 704	3.13 698	2.70 688	2.92 694	4.10 701	4.48 700	2.68 709	2.24 713	3.04 716	2.44 713	2.37 706	2.34 712

PSM-AAD	0.63 513	0.22 57	1.77 333	0.37 481	0.23 342	0.86 603	1.17 680	0.59 272	0.60 387	0.64 544	0.71 555	0.68 502	2.93 695	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 578

SGM+DAISY	1.83 679	1.43 668	3.81 678	0.87 659	1.01 674	2.38 695	2.53 709	1.36 666	1.75 679	2.92 702	3.22 699	2.65 687	2.93 695	2.22 636	3.10 682	0.72 672	0.69 685	0.63 669	0.62 677	0.77 668	0.98 680

FC-DCNN	1.49 671	0.59 423	2.88 624	0.44 551	0.39 556	1.97 683	0.66 627	1.67 680	1.70 677	2.72 700	2.89 693	4.22 700	2.97 697	2.55 665	2.19 662	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.39 609

FC-DCNN v2	1.54 673	0.58 420	2.80 618	0.44 551	0.39 556	2.05 687	0.66 627	1.90 689	1.84 685	2.79 701	2.97 696	4.41 704	3.07 698	2.65 670	2.30 667	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.38 603

GrayStereo	0.66 530	0.19 11	1.76 324	0.90 661	0.23 342	0.62 448	1.42 695	0.62 293	0.60 387	0.72 579	0.78 576	0.56 431	3.07 698	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

FCDSN-DC	1.29 657	0.54 402	2.50 564	0.47 575	0.41 575	1.12 645	0.60 612	1.10 644	1.27 656	2.23 690	2.87 692	3.67 697	3.12 700	2.39 648	1.69 641	0.30 637	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.35 571	0.38 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 706	2.10 702	2.89 627	1.80 695	1.49 694	2.13 689	1.41 694	2.26 696	12.72 719	11.41 721	16.43 727	11.15 719	3.75 701	4.36 704	3.18 684	1.82 704	0.98 699	1.73 708	1.21 702	2.97 711	1.27 694

UNDER WATER-64	2.47 690	1.89 695	4.86 691	1.82 698	1.44 690	3.18 700	1.57 697	2.62 698	5.64 709	2.05 683	2.13 675	4.13 699	3.76 702	2.62 668	3.42 690	1.47 699	0.85 694	1.57 704	1.07 699	1.82 701	1.49 700

TorneroNet-64	2.65 691	1.83 690	3.30 667	1.46 686	1.20 684	3.89 704	0.99 665	3.51 710	6.71 713	2.56 696	4.60 709	4.22 700	3.85 703	3.33 692	3.14 683	1.19 692	0.65 677	1.39 699	0.79 688	3.31 712	1.15 691

DStereoSA	2.12 685	0.98 598	2.80 618	1.25 681	2.23 702	1.97 683	4.62 716	1.22 655	2.54 699	1.16 648	3.84 706	1.00 625	4.05 704	2.07 621	5.29 706	0.93 679	1.48 704	0.48 659	1.51 706	0.95 678	1.95 709

notaker	2.66 692	2.07 701	3.31 669	2.61 708	1.43 688	1.76 676	1.11 676	2.76 701	1.79 681	2.26 691	11.53 722	3.96 698	4.29 705	3.09 688	2.76 677	1.55 701	0.88 695	1.70 707	1.07 699	2.00 703	1.35 697

DStereoFS	2.23 686	2.10 702	2.47 555	1.61 690	1.88 701	3.81 703	2.06 703	1.95 691	3.33 704	2.38 694	3.31 700	2.37 683	4.92 706	2.45 656	3.27 685	1.03 685	1.27 703	0.55 664	1.04 697	0.70 661	2.05 710

MANE	2.90 698	1.14 635	2.96 636	1.03 670	1.01 674	5.01 709	2.45 707	5.36 713	6.88 714	3.58 706	4.76 711	5.99 710	4.99 707	4.23 702	4.61 702	0.56 664	0.67 679	0.44 656	0.78 686	0.51 643	1.03 688

tt	4.93 708	0.27 142	4.20 687	2.29 704	1.58 696	10.20 715	16.97 725	9.42 721	5.02 708	1.67 679	1.28 646	4.68 705	5.03 708	3.37 695	5.92 708	6.16 717	9.47 728	2.82 714	3.18 716	3.60 713	1.53 702

UNDER WATER	2.74 693	1.85 692	4.54 690	1.81 697	1.44 690	2.34 694	1.40 692	3.24 705	6.60 712	2.60 697	2.76 691	5.75 709	5.24 709	3.02 686	4.01 695	1.45 698	0.81 692	1.59 705	1.06 698	1.80 700	1.51 701

SGM-ForestM	2.98 699	1.70 684	3.52 675	0.67 643	0.47 607	5.18 710	3.36 712	3.30 708	2.86 703	4.44 708	3.79 705	9.80 717	5.50 710	6.29 710	6.52 711	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 572	0.38 594	0.58 648

TCMNet-wrong-test	5.51 710	6.62 717	6.20 701	13.02 727	11.90 719	7.14 711	5.53 718	6.99 718	1.44 666	2.65 698	3.10 697	8.37 715	5.95 711	4.75 706	6.05 709	3.07 712	0.98 699	2.38 712	1.99 710	6.62 720	5.43 719

TorneroNet	5.50 709	1.92 698	3.16 656	1.47 687	1.25 687	14.07 718	1.06 673	4.90 711	20.99 737	10.17 717	16.48 728	11.88 723	6.93 712	3.34 693	4.20 698	1.30 696	0.69 685	1.45 701	0.86 690	2.61 709	1.20 692

FADE	15.89 727	3.00 713	8.70 707	2.11 701	2.94 706	1.19 653	0.91 660	5.00 712	2.49 697	1.25 659	1.19 640	3.05 691	7.02 713	8.02 713	5.31 707	94.83 750	35.90 747	65.83 746	66.18 747	1.66 698	1.30 696

USTest	8.10 713	7.17 718	8.96 709	9.25 719	9.05 714	15.27 719	23.78 727	9.96 722	9.47 715	5.94 712	6.75 712	7.80 714	7.48 714	8.83 716	11.21 722	2.21 708	3.56 716	2.86 715	3.20 717	5.02 718	4.16 716

coex-ft	5.95 711	1.67 680	60.57 748	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 636	0.74 372	4.41 707	19.22 731	2.15 676	1.62 672	7.97 715	1.81 581	8.96 716	0.44 652	2.08 711	0.18 568	0.19 517	0.38 594	4.62 718

IGEV-RUCA	2.28 687	0.30 202	1.15 159	0.40 520	1.86 700	2.06 688	1.90 700	1.36 666	1.80 683	3.70 707	3.76 704	5.02 707	8.19 716	2.12 628	1.63 637	0.25 618	0.76 690	2.72 713	1.91 709	2.39 707	2.36 713

LRCNet_RVC	13.74 726	19.30 727	12.75 722	19.46 730	12.69 722	1.86 677	0.41 531	12.33 723	1.05 635	15.77 727	18.83 732	12.62 726	8.70 717	12.21 720	9.62 718	22.22 738	8.37 727	25.85 739	24.01 740	19.32 737	17.44 738

LE_ROB	4.43 707	1.35 666	9.38 710	2.79 709	3.93 708	2.43 696	3.46 713	2.68 700	11.19 716	11.66 722	4.73 710	5.26 708	10.46 718	4.50 705	9.49 717	0.82 677	0.69 685	1.34 697	0.98 695	0.75 666	0.76 665

MonStereo1	1.98 683	1.01 609	1.78 337	1.19 679	1.04 676	3.58 702	0.61 616	1.53 676	1.93 687	1.39 671	3.37 701	2.23 682	10.80 719	2.84 683	1.25 615	1.04 686	0.38 647	0.96 684	0.57 670	1.10 681	1.00 687

DPSMNet_ROB	9.48 718	5.64 716	13.01 723	8.82 718	11.82 718	8.54 713	24.20 729	6.41 716	13.65 725	5.32 711	11.47 721	6.33 713	10.92 720	7.69 712	13.89 724	7.25 725	8.19 724	5.06 718	7.78 725	5.31 719	8.26 726

DGTPSM_ROB	8.89 716	5.62 715	12.25 719	5.92 716	11.32 717	8.54 713	24.18 728	6.40 715	13.49 722	5.15 709	11.46 720	6.19 712	10.92 720	7.00 711	13.72 723	4.47 713	7.65 720	3.92 717	7.45 724	4.38 716	7.87 725

iinet-test	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

IINet	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

Anonymous_1	22.91 731	11.20 722	12.13 718	12.75 724	26.28 738	19.43 730	27.92 735	14.08 727	13.61 723	14.96 726	10.58 716	11.26 722	11.19 724	12.55 723	14.57 728	38.28 745	7.88 723	34.96 743	63.99 746	89.57 750	10.94 729

DPSM_ROB	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

DPSM	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

Selective-IGEV-i1pa	9.22 717	12.57 725	9.49 712	2.20 702	1.49 694	16.83 722	8.03 720	14.34 728	11.26 717	10.52 718	15.24 725	14.52 727	11.94 727	18.22 732	9.78 719	7.79 726	3.09 715	5.20 720	2.49 714	2.46 708	6.90 722

ASD4	21.52 730	19.65 728	22.13 730	22.45 732	16.42 727	23.29 736	30.71 738	33.06 746	17.47 732	24.18 745	14.11 723	21.71 732	15.88 728	21.06 735	18.11 732	19.78 737	17.78 740	26.52 740	20.33 738	27.03 739	18.73 739

HanzoNet	7.64 712	2.86 712	5.05 692	7.01 717	3.97 709	2.18 691	1.34 688	3.37 709	4.05 706	13.17 723	10.58 716	10.73 718	16.52 729	8.45 715	10.51 721	10.48 727	9.72 729	5.59 721	13.46 729	6.84 721	6.83 721

HaxPig	19.86 729	22.40 735	22.34 731	17.95 729	17.95 728	11.77 717	11.89 722	16.02 732	15.89 730	21.10 734	21.41 734	18.74 731	18.39 730	20.08 734	19.69 733	23.63 742	23.22 741	24.06 738	23.69 739	23.00 738	23.95 741

BEATNet-Init1	12.10 721	11.19 721	27.29 744	2.99 710	3.51 707	21.84 735	11.10 721	14.34 728	13.83 726	20.34 732	20.33 733	26.35 745	20.03 731	19.06 733	14.80 729	1.74 703	1.81 706	2.05 710	2.49 714	3.69 714	3.12 715

xxxxx1	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

tt_ll	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

ff	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

MEDIAN_ROB	23.96 733	27.05 744	26.39 742	22.16 731	22.13 730	16.12 721	13.97 723	20.24 733	20.05 733	25.50 746	25.31 744	22.96 734	22.63 735	24.39 736	23.24 737	28.20 743	27.23 745	28.62 741	27.75 743	27.50 740	27.76 744

fast-reg	25.26 740	22.76 743	26.49 743	26.66 740	27.60 739	41.51 746	57.03 742	28.84 738	28.98 747	20.78 733	22.21 735	23.55 736	23.30 736	26.97 746	31.44 746	14.39 735	16.67 733	15.16 734	15.84 737	18.23 736	16.71 732

PML	23.15 732	16.83 726	7.78 705	5.49 715	9.93 716	51.13 747	104.50 750	5.76 714	13.62 724	37.30 749	105.93 750	30.86 746	23.50 737	12.07 719	7.87 715	6.30 718	2.12 712	6.32 724	2.43 712	10.44 726	2.90 714

FlowAnything	24.85 737	22.54 737	25.10 738	26.11 737	25.76 733	39.86 741	57.00 741	28.89 742	28.87 745	21.31 741	22.68 742	24.22 740	23.87 738	26.39 740	30.89 745	14.26 729	16.78 739	13.10 731	14.90 736	17.78 728	16.69 731

RAFT-FEzeroshot	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

RAFT-FE	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

LSM0	26.58 741	22.63 742	25.88 741	30.13 741	52.21 749	39.94 745	56.74 740	28.97 743	28.72 741	21.14 736	22.26 736	24.43 743	23.88 739	26.54 744	30.87 741	14.32 734	16.55 732	13.12 733	14.71 730	17.92 734	20.60 740

CasAABBNet	24.81 736	22.53 736	24.83 736	26.08 734	25.74 732	39.86 741	57.06 744	28.87 741	28.83 744	21.16 739	22.54 739	24.22 740	23.89 742	26.38 737	30.87 741	14.25 728	16.71 735	13.09 727	14.81 731	17.78 728	16.71 732

Hybrid-DGEV	24.86 738	22.58 740	25.22 740	26.11 737	25.76 733	39.92 743	57.06 744	29.03 745	29.01 748	21.12 735	22.64 740	24.13 737	23.91 743	26.46 742	30.82 739	14.27 732	16.70 734	13.09 727	14.83 735	17.78 728	16.71 732

Selective-RAFT-Error	24.87 739	22.59 741	25.14 739	26.13 739	25.82 737	39.93 744	57.03 742	28.97 743	28.95 746	21.21 740	22.65 741	24.25 742	23.98 744	26.43 741	30.83 740	14.27 732	16.71 735	13.10 731	14.82 732	17.82 733	16.76 737

DPSimNet_ROB	17.97 728	20.20 734	24.98 737	17.62 728	15.92 726	21.53 734	21.00 726	13.70 726	15.61 729	23.89 744	14.69 724	22.87 733	24.58 745	12.70 724	14.56 727	18.48 736	12.91 730	20.21 737	12.05 727	17.76 727	14.17 730

AVERAGE_ROB	26.93 742	30.34 745	29.27 745	25.82 733	25.34 731	19.48 731	15.17 724	23.55 737	23.00 740	28.45 747	27.87 745	26.25 744	25.86 746	26.96 745	25.55 738	31.30 744	30.07 746	31.76 742	30.81 744	30.79 744	30.93 745

RSGM-EC	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

acva	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

real-time stereo	59.15 749	68.17 749	49.34 747	68.99 747	48.18 748	71.52 748	54.71 739	69.07 750	50.45 749	68.17 750	48.75 748	69.88 750	48.95 749	69.43 749	50.54 747	67.66 749	48.69 750	68.19 750	48.16 745	67.19 749	47.01 750

Selective-IGEV-i16pa	47.65 748	67.17 748	7.20 704	2.47 705	2.32 704	116.02 750	1.42 695	90.41 751	82.69 750	32.69 748	90.10 749	60.10 749	84.41 750	129.53 751	52.52 748	50.16 746	15.10 731	18.00 736	9.63 726	0.94 676	40.09 749

test_example2	115.39 750	123.23 750	94.57 749	115.52 748	123.55 750	101.63 749	114.33 751	53.41 749	99.48 751	134.90 751	135.05 751	85.83 751	85.11 751	111.32 750	106.15 751	152.55 751	205.26 751	99.78 751	114.96 751	140.96 751	110.20 751

ccccc	291.34 751	297.21 751	347.09 751	374.70 751	380.44 751	203.92 751	213.88 752	216.32 752	172.72 752	203.37 752	218.57 752	215.01 752	258.31 752	312.78 752	341.56 752	412.57 752	356.13 752	256.09 752	227.69 752	428.88 752	389.64 752

Low-res two-view benchmark