Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 3	0.33 98	0.20 157	0.16 14	0.22 117	0.21 3	0.23 45	0.14 1	0.18 17	0.16 7	0.14 3	0.26 10	0.22 94	0.10 10	0.09 18	0.14 178	0.13 261	0.10 5	0.11 75

NoBS	0.18 4	0.15 53	0.22 1	0.38 266	0.18 70	0.14 3	0.24 157	0.17 1	0.15 3	0.15 2	0.19 20	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 151	0.14 185	0.12 315	0.19 436	0.16 377	0.16 352	0.11 75

PSi22a	0.17 1	0.14 10	0.23 3	0.28 4	0.15 21	0.17 18	0.18 18	0.28 23	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 68	0.17 26	0.23 3	0.19 19	0.13 121	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 11

mm2	0.19 13	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.19 111	0.15 9	0.19 33	0.33 38	0.26 73	0.16 4	0.20 28	0.29 166	0.19 55	0.31 52	0.21 59	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 11

mm1	0.19 13	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.19 111	0.15 9	0.19 33	0.27 12	0.26 73	0.16 4	0.20 28	0.29 166	0.19 55	0.31 52	0.21 59	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 11

PointNet	0.21 58	0.15 53	0.27 45	0.32 73	0.19 111	0.29 169	0.24 157	0.27 12	0.28 96	0.16 4	0.24 78	0.29 166	0.19 55	0.35 113	0.20 39	0.13 121	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.11 37	0.10 11

PipStereo	0.18 4	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.15 21	0.14 3	0.19 33	0.28 23	0.19 19	0.16 4	0.16 8	0.29 166	0.19 55	0.27 14	0.21 59	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.11 75

PSi22b	0.18 4	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.15 21	0.15 9	0.18 18	0.27 12	0.19 19	0.16 4	0.16 8	0.31 188	0.20 80	0.26 10	0.21 59	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

Foundation-i32	0.17 1	0.14 10	0.23 3	0.28 4	0.13 1	0.15 9	0.19 33	0.27 12	0.14 2	0.16 4	0.14 2	0.23 81	0.19 55	0.24 4	0.21 59	0.13 121	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 10	0.29 76	0.31 41	0.21 192	0.19 29	0.19 33	0.30 26	0.20 27	0.16 4	0.15 4	0.19 34	0.17 26	0.35 113	0.20 39	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.11 37	0.10 11

StereoAnything_RVC	0.22 78	0.85 716	0.41 280	0.28 4	0.16 31	0.23 65	0.18 18	0.23 5	0.19 19	0.16 4	0.16 8	0.15 4	0.21 100	0.32 67	0.19 19	0.16 329	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.16 352	0.10 11

FORCE_4.5	0.20 21	0.16 88	0.31 114	0.35 150	0.14 6	0.21 42	0.28 250	0.39 94	0.21 34	0.17 12	0.23 58	0.17 10	0.23 137	0.38 146	0.17 4	0.13 121	0.09 18	0.13 114	0.12 202	0.10 5	0.10 11

FORCE_4.7	0.21 58	0.17 128	0.28 59	0.39 301	0.15 21	0.26 107	0.31 325	0.34 58	0.23 45	0.18 13	0.23 58	0.20 46	0.21 100	0.33 85	0.16 1	0.13 121	0.09 18	0.15 244	0.15 341	0.14 219	0.10 11

derf	0.20 21	0.15 53	0.28 59	0.32 73	0.19 111	0.21 42	0.18 18	0.31 31	0.26 73	0.18 13	0.21 38	0.27 148	0.18 35	0.33 85	0.21 59	0.12 65	0.11 222	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 75

qqai	0.20 21	0.15 53	0.30 96	0.32 73	0.19 111	0.22 47	0.18 18	0.32 34	0.27 91	0.18 13	0.20 28	0.28 160	0.18 35	0.34 104	0.21 59	0.13 121	0.11 222	0.12 60	0.09 9	0.09 1	0.11 75

BridgeDepth	0.21 58	0.15 53	0.27 45	0.35 150	0.14 6	0.38 311	0.26 209	0.30 26	0.23 45	0.18 13	0.19 20	0.28 160	0.30 262	0.32 67	0.22 94	0.11 34	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.11 37	0.11 75
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 10	0.26 32	0.31 41	0.17 48	0.24 74	0.17 7	0.27 12	0.15 3	0.18 13	0.19 20	0.22 68	0.14 3	0.32 67	0.19 19	0.13 121	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.11 37	0.10 11

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 10	0.28 59	0.34 115	0.17 48	0.24 74	0.17 7	0.27 12	0.13 1	0.18 13	0.14 2	0.23 81	0.15 9	0.32 67	0.20 39	0.12 65	0.09 18	0.13 114	0.09 9	0.10 5	0.10 11

F5.5	0.20 21	0.15 53	0.25 10	0.35 150	0.14 6	0.31 206	0.22 117	0.36 77	0.21 34	0.19 19	0.24 78	0.24 104	0.19 55	0.29 27	0.17 4	0.11 34	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.13 160	0.09 1

small-0shot	0.19 13	0.14 10	0.29 76	0.30 22	0.18 70	0.18 20	0.28 250	0.27 12	0.17 9	0.19 19	0.30 153	0.14 2	0.15 9	0.25 7	0.21 59	0.13 121	0.09 18	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.11 75

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 58	0.19 227	0.23 3	0.25 1	0.20 157	0.23 65	0.23 144	0.19 2	0.20 27	0.19 19	0.28 128	0.13 1	0.22 120	0.24 4	0.26 205	0.13 121	0.14 438	0.17 338	0.27 640	0.18 427	0.20 486

LG-Stereo_L2	0.19 13	0.14 10	0.30 96	0.31 41	0.20 157	0.20 33	0.18 18	0.33 38	0.22 39	0.19 19	0.15 4	0.20 46	0.18 35	0.34 104	0.20 39	0.13 121	0.09 18	0.13 114	0.09 9	0.11 37	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 10	0.28 59	0.34 115	0.16 31	0.26 107	0.17 7	0.31 31	0.15 3	0.19 19	0.15 4	0.23 81	0.15 9	0.32 67	0.20 39	0.11 34	0.09 18	0.13 114	0.09 9	0.10 5	0.10 11

FoundationStereo	0.18 4	0.15 53	0.26 32	0.31 41	0.17 48	0.23 65	0.20 55	0.24 9	0.16 7	0.19 19	0.16 8	0.21 56	0.19 55	0.27 14	0.22 94	0.14 185	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.10 11

FORCE_4.6	0.20 21	0.17 128	0.30 96	0.33 98	0.14 6	0.29 169	0.31 325	0.38 89	0.19 19	0.20 25	0.23 58	0.21 56	0.19 55	0.28 18	0.17 4	0.14 185	0.09 18	0.13 114	0.11 160	0.12 101	0.09 1

FORCE_5	0.20 21	0.14 10	0.27 45	0.37 236	0.14 6	0.26 107	0.19 33	0.41 125	0.17 9	0.20 25	0.23 58	0.27 148	0.20 80	0.35 113	0.18 11	0.12 65	0.09 18	0.13 114	0.12 202	0.13 160	0.10 11

SCION-M(vits-remse)	0.25 136	0.14 10	0.80 584	0.52 618	0.16 31	0.22 47	0.21 85	0.39 94	0.34 159	0.20 25	0.25 88	0.18 22	0.15 9	0.41 172	0.19 19	0.20 497	0.15 470	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

SCION-Mon(vits-remp)	0.31 242	0.34 580	0.80 584	0.52 618	0.43 645	1.18 675	0.21 85	0.39 94	0.34 159	0.20 25	0.25 88	0.18 22	0.15 9	0.41 172	0.19 19	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

SCION-MonSter(vits)	0.48 460	0.14 10	0.27 45	0.31 41	0.16 31	0.22 47	0.21 85	0.93 494	1.08 623	0.20 25	1.10 576	0.73 495	0.60 503	0.79 536	1.29 678	0.20 497	0.15 470	0.33 663	0.34 679	0.27 597	0.26 582

MGA	0.20 21	0.14 10	0.29 76	0.30 22	0.20 157	0.29 169	0.18 18	0.36 77	0.27 91	0.20 25	0.22 48	0.19 34	0.15 9	0.31 52	0.21 59	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.11 37	0.12 156

MSE-Stereo	0.20 21	0.14 10	0.28 59	0.30 22	0.19 111	0.26 107	0.18 18	0.42 134	0.28 96	0.20 25	0.26 107	0.17 10	0.14 3	0.31 52	0.21 59	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.11 37	0.12 156

monster-pro	0.20 21	0.14 10	0.27 45	0.31 41	0.16 31	0.22 47	0.21 85	0.39 94	0.34 159	0.20 25	0.25 88	0.17 10	0.15 9	0.40 163	0.19 19	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

aanet-new-90k	0.24 112	0.17 128	0.60 495	0.35 150	0.18 70	0.33 247	0.27 226	0.40 116	0.28 96	0.20 25	0.25 88	0.21 56	0.35 322	0.48 255	0.18 11	0.11 34	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.14 219	0.09 1

LACA1	0.19 13	0.16 88	0.27 45	0.29 9	0.14 6	0.26 107	0.22 117	0.27 12	0.19 19	0.20 25	0.16 8	0.19 34	0.18 35	0.31 52	0.21 59	0.14 185	0.10 81	0.11 5	0.10 85	0.11 37	0.10 11

MonStereo	0.20 21	0.14 10	0.27 45	0.31 41	0.16 31	0.22 47	0.21 85	0.39 94	0.34 159	0.20 25	0.25 88	0.18 22	0.15 9	0.40 163	0.19 19	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.14 10	0.27 45	0.31 41	0.16 31	0.22 47	0.21 85	0.39 94	0.34 159	0.20 25	0.25 88	0.17 10	0.15 9	0.40 163	0.19 19	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

111111	0.22 78	0.15 53	0.29 76	0.37 236	0.23 263	0.21 42	0.19 33	0.46 169	0.29 106	0.20 25	0.20 28	0.29 166	0.14 3	0.44 209	0.22 94	0.14 185	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.12 101	0.12 156

MonSter	0.20 21	0.14 10	0.27 45	0.31 41	0.16 31	0.22 47	0.21 85	0.39 94	0.34 159	0.20 25	0.25 88	0.18 22	0.15 9	0.39 153	0.19 19	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

F7	0.20 21	0.16 88	0.26 32	0.35 150	0.14 6	0.22 47	0.26 209	0.34 58	0.20 27	0.21 39	0.23 58	0.22 68	0.20 80	0.36 125	0.16 1	0.11 34	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.11 37	0.10 11

FORCE_6	0.20 21	0.16 88	0.26 32	0.35 150	0.14 6	0.30 187	0.23 144	0.33 38	0.21 34	0.21 39	0.24 78	0.19 34	0.18 35	0.36 125	0.18 11	0.11 34	0.09 18	0.14 178	0.13 261	0.13 160	0.10 11

testmc14	0.19 13	0.13 2	0.24 8	0.31 41	0.15 21	0.29 169	0.25 180	0.31 31	0.17 9	0.21 39	0.29 141	0.21 56	0.18 35	0.25 7	0.21 59	0.11 34	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.11 37	0.10 11

LiteMatch*	0.21 58	0.15 53	0.33 137	0.31 41	0.23 263	0.24 74	0.21 85	0.33 38	0.33 151	0.21 39	0.19 20	0.24 104	0.21 100	0.32 67	0.21 59	0.13 121	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.11 37	0.12 156

LiteMatch	0.25 136	0.18 179	0.25 10	0.38 266	0.20 157	0.28 149	0.27 226	0.33 38	0.26 73	0.21 39	0.20 28	0.28 160	0.43 397	0.30 36	0.47 480	0.17 386	0.10 81	0.15 244	0.13 261	0.15 281	0.15 315

GeoVLM	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.19 111	0.28 149	0.19 33	0.33 38	0.26 73	0.21 39	0.20 28	0.29 166	0.21 100	0.30 36	0.22 94	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 75

Test_v1	0.20 21	0.14 10	0.23 3	0.29 9	0.18 70	0.24 74	0.21 85	0.41 125	0.32 142	0.21 39	0.22 48	0.17 10	0.18 35	0.35 113	0.20 39	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.10 5	0.10 11

MatchStereo	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.28 4	0.15 21	0.17 18	0.20 55	0.35 67	0.29 106	0.21 39	0.36 204	0.18 22	0.17 26	0.33 85	0.25 179	0.14 185	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.11 37	0.11 75
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.14 10	0.26 32	0.26 2	0.15 21	0.34 261	0.17 7	0.41 125	0.22 39	0.21 39	0.21 38	0.20 46	0.25 158	0.33 85	0.25 179	0.13 121	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.12 101	0.10 11
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.20 157	0.28 149	0.19 33	0.33 38	0.26 73	0.21 39	0.20 28	0.28 160	0.21 100	0.31 52	0.22 94	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 11

HiDET	0.20 21	0.14 10	0.27 45	0.30 22	0.19 111	0.24 74	0.19 33	0.39 94	0.27 91	0.21 39	0.23 58	0.27 148	0.17 26	0.32 67	0.24 151	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 75

LCMNet	0.22 78	0.14 10	0.26 32	0.30 22	0.20 157	0.26 107	0.19 33	0.40 116	0.45 263	0.21 39	0.21 38	0.27 148	0.18 35	0.38 146	0.24 151	0.12 65	0.12 315	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 75

S2M2_XL	0.19 13	0.18 179	0.28 59	0.27 3	0.20 157	0.15 9	0.16 4	0.23 5	0.16 7	0.21 39	0.26 107	0.17 10	0.17 26	0.24 4	0.21 59	0.17 386	0.16 500	0.15 244	0.14 306	0.15 281	0.12 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.22 78	0.14 10	0.31 114	0.34 115	0.16 31	0.52 423	0.17 7	0.36 77	0.20 27	0.21 39	0.22 48	0.26 133	0.19 55	0.37 134	0.20 39	0.14 185	0.10 81	0.13 114	0.09 9	0.11 37	0.11 75

LG-G	0.22 78	0.14 10	0.31 114	0.34 115	0.16 31	0.52 423	0.17 7	0.36 77	0.20 27	0.21 39	0.22 48	0.26 133	0.19 55	0.37 134	0.20 39	0.14 185	0.10 81	0.13 114	0.09 9	0.11 37	0.11 75

LGtest1	0.20 21	0.15 53	0.30 96	0.35 150	0.17 48	0.26 107	0.17 7	0.33 38	0.21 34	0.21 39	0.16 8	0.23 81	0.21 100	0.33 85	0.20 39	0.15 272	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.11 75

GREAT-IGEV	0.23 98	0.15 53	0.33 137	0.30 22	0.23 263	0.20 33	0.26 209	0.35 67	0.34 159	0.21 39	0.31 162	0.22 68	0.21 100	0.50 270	0.22 94	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.13 160	0.12 156
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
F4.4	0.20 21	0.16 88	0.28 59	0.34 115	0.13 1	0.26 107	0.25 180	0.36 77	0.17 9	0.22 56	0.19 20	0.25 120	0.24 146	0.32 67	0.20 39	0.13 121	0.09 18	0.13 114	0.11 160	0.12 101	0.10 11

F8.5	0.20 21	0.16 88	0.25 10	0.36 199	0.14 6	0.21 42	0.21 85	0.34 58	0.19 19	0.22 56	0.25 88	0.24 104	0.20 80	0.36 125	0.17 4	0.11 34	0.09 18	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.09 1

FORCE_9	0.20 21	0.16 88	0.25 10	0.36 199	0.14 6	0.22 47	0.22 117	0.34 58	0.19 19	0.22 56	0.25 88	0.24 104	0.20 80	0.36 125	0.17 4	0.11 34	0.09 18	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.09 1

TT111	0.21 58	0.15 53	0.30 96	0.31 41	0.20 157	0.24 74	0.19 33	0.39 94	0.25 64	0.22 56	0.17 15	0.35 226	0.20 80	0.31 52	0.22 94	0.12 65	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.10 5	0.11 75

FORCE_4	0.21 58	0.14 10	0.28 59	0.36 199	0.14 6	0.30 187	0.29 271	0.35 67	0.17 9	0.22 56	0.22 48	0.25 120	0.22 120	0.37 134	0.18 11	0.12 65	0.10 81	0.15 244	0.13 261	0.13 160	0.10 11

over-8	0.21 58	0.19 227	0.29 76	0.35 150	0.13 1	0.33 247	0.21 85	0.35 67	0.18 16	0.22 56	0.22 48	0.25 120	0.25 158	0.42 186	0.21 59	0.14 185	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.11 75

over-9	0.21 58	0.19 227	0.29 76	0.35 150	0.13 1	0.32 227	0.21 85	0.36 77	0.17 9	0.22 56	0.22 48	0.26 133	0.26 181	0.42 186	0.21 59	0.14 185	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.11 75

PhaseNet	0.25 136	0.17 128	0.33 137	0.36 199	0.22 221	0.32 227	0.22 117	0.47 184	0.34 159	0.22 56	0.28 128	0.38 248	0.24 146	0.43 197	0.28 253	0.13 121	0.10 81	0.15 244	0.16 377	0.13 160	0.14 266

aanet-new-78k	0.25 136	0.17 128	0.69 544	0.36 199	0.17 48	0.26 107	0.28 250	0.39 94	0.30 121	0.22 56	0.29 141	0.23 81	0.36 336	0.43 197	0.17 4	0.10 10	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.10 11

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 263	0.43 634	2.39 722	0.34 115	0.19 111	0.20 33	0.21 85	0.45 157	0.31 130	0.22 56	0.26 107	0.21 56	0.25 158	0.30 36	0.20 39	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.11 37	0.12 156

LACA2	0.21 58	0.16 88	0.28 59	0.30 22	0.15 21	0.29 169	0.29 271	0.32 34	0.23 45	0.22 56	0.23 58	0.28 160	0.20 80	0.35 113	0.19 19	0.13 121	0.10 81	0.10 1	0.09 9	0.13 160	0.10 11

AdaDepth	0.23 98	0.18 179	0.36 204	0.38 266	0.19 111	0.33 247	0.22 117	0.35 67	0.24 53	0.22 56	0.21 38	0.20 46	0.19 55	0.59 343	0.21 59	0.10 10	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.11 37	0.13 218

IGEV	0.21 58	0.13 2	0.25 10	0.31 41	0.20 157	0.22 47	0.19 33	0.42 134	0.30 121	0.22 56	0.34 189	0.20 46	0.15 9	0.32 67	0.19 19	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.10 5	0.10 11

IGEV-Stereo+	0.25 136	0.15 53	0.28 59	0.32 73	0.19 111	0.13 2	0.17 7	0.29 25	0.30 121	0.22 56	0.15 4	0.22 68	0.22 120	0.42 186	0.22 94	0.14 185	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.15 281	1.09 741

FORCE_8	0.20 21	0.16 88	0.25 10	0.37 236	0.14 6	0.22 47	0.23 144	0.35 67	0.20 27	0.23 70	0.26 107	0.26 133	0.21 100	0.37 134	0.16 1	0.11 34	0.09 18	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.09 1

test410_97500	0.21 58	0.15 53	0.36 204	0.33 98	0.20 157	0.34 261	0.16 4	0.35 67	0.24 53	0.23 70	0.23 58	0.22 68	0.18 35	0.33 85	0.18 11	0.10 10	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 75

test410	0.21 58	0.15 53	0.36 204	0.33 98	0.20 157	0.35 271	0.16 4	0.35 67	0.24 53	0.23 70	0.23 58	0.22 68	0.18 35	0.31 52	0.18 11	0.10 10	0.11 222	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 75

FAST (zero-shot)	0.29 214	0.18 179	0.48 370	0.52 618	0.58 700	0.18 20	0.25 180	0.56 245	0.24 53	0.23 70	0.31 162	0.27 148	0.24 146	0.43 197	0.24 151	0.21 521	0.19 580	0.15 244	0.17 442	0.14 219	0.17 403

DF_test	0.20 21	0.13 2	0.26 32	0.33 98	0.24 320	0.10 1	0.23 144	0.27 12	0.31 130	0.23 70	0.28 128	0.15 4	0.18 35	0.22 2	0.21 59	0.15 272	0.11 222	0.13 114	0.12 202	0.14 219	0.11 75

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 112	0.21 323	0.35 178	0.38 266	0.19 111	0.28 149	0.22 117	0.33 38	0.27 91	0.23 70	0.30 153	0.23 81	0.19 55	0.40 163	0.28 253	0.13 121	0.12 315	0.17 338	0.16 377	0.17 387	0.13 218

Anonymus	0.24 112	0.15 53	0.30 96	0.38 266	0.23 263	0.31 206	0.22 117	0.40 116	0.33 151	0.23 70	0.20 28	0.38 248	0.28 216	0.46 230	0.24 151	0.13 121	0.10 81	0.14 178	0.13 261	0.12 101	0.14 266

CAR	0.20 21	0.14 10	0.28 59	0.30 22	0.19 111	0.26 107	0.18 18	0.42 134	0.28 96	0.23 70	0.26 107	0.17 10	0.14 3	0.30 36	0.22 94	0.12 65	0.09 18	0.12 60	0.10 85	0.11 37	0.12 156

aanet-new-70k	0.24 112	0.16 88	0.50 393	0.36 199	0.17 48	0.38 311	0.25 180	0.40 116	0.26 73	0.23 70	0.31 162	0.24 104	0.34 306	0.45 219	0.18 11	0.10 10	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.13 160	0.10 11

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 225	0.57 678	1.38 683	0.32 73	0.20 157	0.21 42	0.21 85	0.47 184	0.29 106	0.23 70	0.32 174	0.25 120	0.24 146	0.32 67	0.20 39	0.12 65	0.11 222	0.12 60	0.10 85	0.11 37	0.13 218

CSFM-Stereo	0.20 21	0.14 10	0.24 8	0.31 41	0.17 48	0.29 169	0.20 55	0.40 116	0.24 53	0.23 70	0.21 38	0.26 133	0.21 100	0.32 67	0.21 59	0.13 121	0.12 315	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.10 11

252Zero-FE	0.21 58	0.16 88	0.29 76	0.34 115	0.19 111	0.23 65	0.18 18	0.43 140	0.35 172	0.23 70	0.22 48	0.19 34	0.18 35	0.29 27	0.23 126	0.14 185	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.11 75

Monster-pub-mixall	0.20 21	0.14 10	0.27 45	0.31 41	0.17 48	0.20 33	0.17 7	0.43 140	0.24 53	0.23 70	0.21 38	0.17 10	0.16 22	0.46 230	0.19 19	0.13 121	0.10 81	0.11 5	0.08 1	0.10 5	0.12 156

DEFOM-Stereo	0.23 98	0.16 88	0.29 76	0.34 115	0.20 157	0.59 478	0.20 55	0.32 34	0.31 130	0.23 70	0.19 20	0.18 22	0.18 35	0.42 186	0.22 94	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.11 37	0.12 156

IGEV-Stereo++	0.22 78	0.16 88	0.29 76	0.38 266	0.20 157	0.22 47	0.18 18	0.44 149	0.36 178	0.23 70	0.29 141	0.24 104	0.17 26	0.28 18	0.23 126	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.12 101	0.11 75

RAStereo	0.25 136	0.17 128	0.33 137	0.40 345	0.21 192	0.24 74	0.26 209	0.45 157	0.46 272	0.23 70	0.34 189	0.30 182	0.19 55	0.34 104	0.26 205	0.15 272	0.12 315	0.16 287	0.13 261	0.14 219	0.11 75

416test	0.20 21	0.16 88	0.29 76	0.35 150	0.20 157	0.27 131	0.20 55	0.33 38	0.26 73	0.24 86	0.19 20	0.19 34	0.21 100	0.29 27	0.20 39	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.12 101	0.11 75

LACA_dic	0.19 13	0.20 277	0.26 32	0.31 41	0.14 6	0.20 33	0.18 18	0.27 12	0.20 27	0.24 86	0.17 15	0.20 46	0.16 22	0.33 85	0.17 4	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.18 427	0.11 75

over-6	0.22 78	0.18 179	0.29 76	0.34 115	0.14 6	0.32 227	0.22 117	0.50 201	0.26 73	0.24 86	0.24 78	0.21 56	0.25 158	0.39 153	0.21 59	0.15 272	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.12 101	0.11 75

over v1	0.22 78	0.20 277	0.28 59	0.35 150	0.13 1	0.35 271	0.20 55	0.33 38	0.17 9	0.24 86	0.23 58	0.25 120	0.27 194	0.42 186	0.23 126	0.13 121	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.12 156

aanet-new-60k	0.25 136	0.17 128	0.60 495	0.37 236	0.17 48	0.38 311	0.24 157	0.39 94	0.31 130	0.24 86	0.25 88	0.26 133	0.31 274	0.45 219	0.18 11	0.11 34	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.13 160	0.11 75

aanet-new-8k	0.26 163	0.19 227	0.36 204	0.37 236	0.21 192	0.40 336	0.28 250	0.51 208	0.42 239	0.24 86	0.25 88	0.23 81	0.33 295	0.51 281	0.22 94	0.11 34	0.10 81	0.13 114	0.11 160	0.12 101	0.11 75

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 98	0.17 128	0.39 254	0.34 115	0.18 70	0.25 98	0.24 157	0.47 184	0.28 96	0.24 86	0.35 195	0.20 46	0.25 158	0.28 18	0.19 19	0.11 34	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.11 37	0.13 218

LACA3	0.21 58	0.18 179	0.27 45	0.29 9	0.15 21	0.32 227	0.25 180	0.30 26	0.22 39	0.24 86	0.21 38	0.21 56	0.22 120	0.45 219	0.19 19	0.13 121	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.09 1

DepthFocus	0.20 21	0.13 2	0.31 114	0.29 9	0.24 320	0.18 20	0.20 55	0.27 12	0.18 16	0.24 86	0.25 88	0.15 4	0.18 35	0.27 14	0.19 19	0.15 272	0.12 315	0.17 338	0.17 442	0.13 160	0.10 11

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 98	0.23 263	0.16 14	0.19 33	0.21 3	0.23 45	0.24 86	0.18 17	0.17 10	0.11 1	0.36 125	0.21 59	0.11 34	0.09 18	0.15 244	0.14 306	0.10 5	0.10 11

VIP-Stereo	0.25 136	0.18 179	0.33 137	0.32 73	0.21 192	0.63 498	0.19 33	0.33 38	0.38 194	0.24 86	0.31 162	0.27 148	0.19 55	0.49 265	0.23 126	0.13 121	0.10 81	0.13 114	0.09 9	0.12 101	0.10 11

Replicate-Monster	0.27 183	0.16 88	1.15 658	0.30 22	0.17 48	0.38 311	0.19 33	0.44 149	0.40 220	0.24 86	0.21 38	0.23 81	0.22 120	0.47 244	0.20 39	0.11 34	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.09 1	0.18 437

castereo++	0.26 163	0.17 128	0.29 76	0.34 115	0.20 157	0.74 564	0.20 55	0.41 125	0.49 289	0.24 86	0.24 78	0.35 226	0.27 194	0.41 172	0.20 39	0.14 185	0.09 18	0.14 178	0.09 9	0.11 37	0.11 75

dual_stereo	0.20 21	0.15 53	0.27 45	0.32 73	0.17 48	0.16 14	0.20 55	0.30 26	0.21 34	0.24 86	0.20 28	0.25 120	0.14 3	0.55 303	0.25 179	0.14 185	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.10 5	0.10 11

rgla	0.20 21	0.16 88	0.30 96	0.34 115	0.20 157	0.28 149	0.20 55	0.34 58	0.26 73	0.25 100	0.18 17	0.18 22	0.20 80	0.31 52	0.21 59	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.11 75

416test1013	0.21 58	0.16 88	0.29 76	0.35 150	0.21 192	0.29 169	0.19 33	0.33 38	0.29 106	0.25 100	0.19 20	0.19 34	0.21 100	0.30 36	0.21 59	0.13 121	0.11 222	0.11 5	0.09 9	0.12 101	0.11 75

VeloStereo	0.22 78	0.15 53	0.30 96	0.31 41	0.23 263	0.14 3	0.13 1	0.23 5	0.22 39	0.25 100	0.21 38	0.27 148	0.22 120	0.32 67	0.23 126	0.20 497	0.19 580	0.18 396	0.16 377	0.20 488	0.22 527

flow	0.22 78	0.15 53	0.30 96	0.31 41	0.23 263	0.14 3	0.13 1	0.23 5	0.22 39	0.25 100	0.21 38	0.27 148	0.22 120	0.31 52	0.23 126	0.20 497	0.19 580	0.18 396	0.16 377	0.20 488	0.22 527

aanet-new-40k	0.24 112	0.17 128	0.52 426	0.35 150	0.18 70	0.37 303	0.21 85	0.39 94	0.26 73	0.25 100	0.28 128	0.26 133	0.34 306	0.25 7	0.21 59	0.11 34	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.10 11

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 163	0.14 10	0.75 572	0.34 115	0.19 111	0.28 149	0.21 85	0.41 125	0.30 121	0.25 100	0.22 48	0.23 81	0.31 274	0.28 18	0.19 19	0.11 34	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.61 717

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 214	0.25 455	1.23 664	0.35 150	0.21 192	0.28 149	0.21 85	0.46 169	0.34 159	0.25 100	0.31 162	0.32 197	0.27 194	0.34 104	0.21 59	0.12 65	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.10 5	0.12 156

Wavelet-MonSter	0.20 21	0.14 10	0.29 76	0.34 115	0.19 111	0.18 20	0.21 85	0.34 58	0.24 53	0.25 100	0.34 189	0.22 68	0.27 194	0.28 18	0.22 94	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 11

MLG-Stereo_test3	0.20 21	0.14 10	0.28 59	0.33 98	0.17 48	0.38 311	0.18 18	0.32 34	0.22 39	0.25 100	0.16 8	0.25 120	0.17 26	0.32 67	0.21 59	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.11 37	0.11 75

S2M2_L	0.26 163	0.23 397	0.34 155	0.32 73	0.25 356	0.24 74	0.13 1	0.36 77	0.42 239	0.25 100	0.37 211	0.29 166	0.25 158	0.31 52	0.26 205	0.22 545	0.19 580	0.17 338	0.19 506	0.21 504	0.19 453
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 78	0.16 88	0.28 59	0.32 73	0.16 31	0.28 149	0.20 55	0.39 94	0.29 106	0.25 100	0.29 141	0.21 56	0.27 194	0.38 146	0.27 230	0.16 329	0.09 18	0.13 114	0.11 160	0.13 160	0.11 75

SCV	0.27 183	0.20 277	0.37 227	0.36 199	0.22 221	0.27 131	0.33 366	0.65 312	0.31 130	0.25 100	0.29 141	0.37 240	0.23 137	0.52 287	0.23 126	0.19 475	0.11 222	0.14 178	0.11 160	0.15 281	0.12 156

GIP-stereo	0.25 136	0.19 227	0.32 129	0.38 266	0.25 356	0.26 107	0.20 55	0.50 201	0.41 231	0.25 100	0.39 224	0.35 226	0.20 80	0.33 85	0.22 94	0.16 329	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.12 156

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 163	0.14 10	0.75 572	0.34 115	0.19 111	0.28 149	0.21 85	0.41 125	0.30 121	0.25 100	0.22 48	0.23 81	0.31 274	0.28 18	0.19 19	0.11 34	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.61 717

CroCo-Stereo Lap2	0.29 214	0.25 455	0.44 322	0.50 589	0.30 520	0.19 29	0.31 325	0.52 215	0.41 231	0.25 100	0.28 128	0.46 323	0.31 274	0.39 153	0.30 291	0.15 272	0.15 470	0.16 287	0.13 261	0.17 387	0.16 354

anonymous	0.20 21	0.16 88	0.30 96	0.33 98	0.21 192	0.14 3	0.21 85	0.25 11	0.29 106	0.26 115	0.37 211	0.18 22	0.16 22	0.28 18	0.20 39	0.12 65	0.10 81	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.11 75

aanet-new-36k	0.24 112	0.17 128	0.35 178	0.36 199	0.17 48	0.34 261	0.24 157	0.43 140	0.30 121	0.26 115	0.24 78	0.25 120	0.35 322	0.44 209	0.20 39	0.10 10	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.10 11

aanet-new-34k	0.24 112	0.17 128	0.44 322	0.35 150	0.16 31	0.25 98	0.25 180	0.46 169	0.38 194	0.26 115	0.27 117	0.24 104	0.34 306	0.29 27	0.21 59	0.11 34	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.10 11

aanet-new-22k	0.24 112	0.16 88	0.36 204	0.36 199	0.18 70	0.30 187	0.19 33	0.48 190	0.42 239	0.26 115	0.24 78	0.26 133	0.29 237	0.33 85	0.23 126	0.11 34	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.12 101	0.11 75

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 98	0.15 53	0.30 96	0.36 199	0.19 111	0.25 98	0.25 180	0.45 157	0.39 204	0.26 115	0.43 239	0.23 81	0.27 194	0.26 10	0.22 94	0.11 34	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.11 37	0.11 75

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 112	0.15 53	0.35 178	0.34 115	0.19 111	0.20 33	0.33 366	0.53 221	0.43 251	0.26 115	0.33 177	0.19 34	0.29 237	0.29 27	0.22 94	0.11 34	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.11 37	0.10 11

WQFJA1++	0.24 112	0.16 88	0.30 96	0.31 41	0.21 192	0.34 261	0.17 7	0.39 94	0.18 16	0.26 115	0.30 153	0.29 166	0.28 216	0.41 172	0.23 126	0.16 329	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.31 621	0.12 156

BStereo	0.28 202	0.18 179	1.08 649	0.34 115	0.22 221	0.22 47	0.33 366	0.39 94	0.42 239	0.26 115	0.25 88	0.26 133	0.19 55	0.44 209	0.30 291	0.10 10	0.12 315	0.12 60	0.16 377	0.12 101	0.15 315

Anonymus123	0.32 253	0.18 179	1.08 649	0.34 115	0.22 221	0.69 541	0.33 366	0.57 253	0.42 239	0.26 115	0.25 88	0.26 133	0.19 55	0.44 209	0.30 291	0.10 10	0.12 315	0.12 60	0.16 377	0.12 101	0.15 315

AIO_rvc	0.24 112	0.17 128	0.37 227	0.35 150	0.20 157	0.26 107	0.33 366	0.45 157	0.23 45	0.26 115	0.25 88	0.33 206	0.15 9	0.55 303	0.24 151	0.12 65	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.11 75

HUF	0.25 136	0.17 128	0.38 239	0.33 98	0.19 111	0.25 98	0.39 477	0.53 221	0.36 178	0.26 115	0.23 58	0.33 206	0.27 194	0.36 125	0.25 179	0.14 185	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.12 156

AIO_test	0.24 112	0.17 128	0.33 137	0.35 150	0.21 192	0.31 206	0.38 458	0.45 157	0.26 73	0.26 115	0.28 128	0.32 197	0.21 100	0.40 163	0.26 205	0.13 121	0.10 81	0.13 114	0.11 160	0.13 160	0.11 75

999	0.28 202	0.17 128	0.38 239	0.37 236	0.25 356	0.30 187	0.27 226	0.55 237	0.42 239	0.26 115	0.31 162	0.39 261	0.24 146	0.65 422	0.26 205	0.14 185	0.11 222	0.15 244	0.12 202	0.12 101	0.15 315

U	3.17 750	0.17 128	0.35 178	0.41 379	0.71 721	57.93 805	0.20 55	0.43 140	0.39 204	0.26 115	0.23 58	0.23 81	0.22 120	0.26 10	0.22 94	0.16 329	0.10 81	0.74 728	0.13 261	0.13 160	0.11 75

RSM++	0.26 163	0.19 227	0.36 204	0.37 236	0.21 192	0.28 149	0.29 271	0.54 231	0.34 159	0.26 115	0.23 58	0.36 237	0.21 100	0.52 287	0.24 151	0.12 65	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.14 219	0.11 75

RSM	0.26 163	0.19 227	0.35 178	0.37 236	0.21 192	0.27 131	0.33 366	0.55 237	0.28 96	0.26 115	0.25 88	0.38 248	0.20 80	0.59 343	0.23 126	0.12 65	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.14 219	0.11 75

depth_test_26	0.21 58	0.15 53	0.29 76	0.31 41	0.20 157	0.16 14	0.20 55	0.30 26	0.23 45	0.27 131	0.37 211	0.22 68	0.15 9	0.30 36	0.20 39	0.18 431	0.14 438	0.15 244	0.15 341	0.15 281	0.15 315

LGCAT	0.20 21	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.19 111	0.14 3	0.19 33	0.24 9	0.19 19	0.27 131	0.20 28	0.20 46	0.21 100	0.34 104	0.22 94	0.23 573	0.19 580	0.11 5	0.14 306	0.10 5	0.19 453

DNS	0.82 637	1.54 748	0.30 96	0.29 9	0.18 70	0.19 29	0.23 144	0.53 221	0.28 96	0.27 131	0.35 195	0.30 182	0.22 120	2.71 742	1.46 688	0.16 329	0.14 438	0.16 287	0.09 9	3.54 772	3.49 771

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 98	0.16 88	0.41 280	0.34 115	0.18 70	0.23 65	0.25 180	0.46 169	0.25 64	0.27 131	0.27 117	0.22 68	0.30 262	0.33 85	0.21 59	0.11 34	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.11 75

aanet-new-10k	0.26 163	0.18 179	0.57 477	0.39 301	0.18 70	0.44 380	0.22 117	0.46 169	0.36 178	0.27 131	0.31 162	0.26 133	0.29 237	0.29 27	0.22 94	0.13 121	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.16 352	0.11 75

Selective-IGEV-i32	0.25 136	0.18 179	0.37 227	0.37 236	0.20 157	0.27 131	0.25 180	0.59 266	0.25 64	0.27 131	0.26 107	0.34 214	0.18 35	0.62 388	0.23 126	0.12 65	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.11 75

GEAStereo	0.24 112	0.16 88	0.31 114	0.35 150	0.26 394	0.35 271	0.29 271	0.46 169	0.30 121	0.27 131	0.29 141	0.24 104	0.20 80	0.33 85	0.22 94	0.18 431	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.13 218

gasm-f	0.25 136	0.17 128	0.30 96	0.35 150	0.26 394	0.25 98	0.36 425	0.46 169	0.30 121	0.27 131	0.35 195	0.24 104	0.30 262	0.37 134	0.24 151	0.18 431	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.15 281	0.13 218

DDF-Stereo	0.26 163	0.16 88	0.33 137	0.37 236	0.30 520	0.19 29	0.20 55	0.33 38	0.31 130	0.27 131	0.26 107	0.29 166	0.28 216	0.39 153	0.25 179	0.17 386	0.10 81	0.14 178	0.10 85	0.69 717	0.13 218

zero-FE	0.26 163	0.16 88	0.33 137	0.36 199	0.30 520	0.18 20	0.20 55	0.37 86	0.31 130	0.27 131	0.27 117	0.29 166	0.28 216	0.34 104	0.25 179	0.17 386	0.10 81	0.14 178	0.10 85	0.62 714	0.13 218

LG-Stereo	0.25 136	0.18 179	0.43 316	0.40 345	0.20 157	0.22 47	0.26 209	0.33 38	0.39 204	0.27 131	0.45 247	0.22 68	0.16 22	0.38 146	0.28 253	0.11 34	0.12 315	0.17 338	0.15 341	0.13 160	0.10 11

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 136	0.32 566	0.25 10	0.52 618	0.20 157	0.29 169	0.22 117	0.44 149	0.38 194	0.27 131	0.25 88	0.24 104	0.29 237	0.46 230	0.23 126	0.14 185	0.09 18	0.12 60	0.09 9	0.14 219	0.11 75

IGEV-RUCA	0.26 163	0.16 88	0.36 204	0.40 345	0.27 440	0.32 227	0.20 55	0.39 94	0.36 178	0.27 131	0.31 162	0.25 120	0.21 100	0.50 270	0.24 151	0.20 497	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.17 387	0.16 354

castereo	0.29 214	0.17 128	0.34 155	0.36 199	0.21 192	0.40 336	0.41 513	0.52 215	0.67 375	0.27 131	0.41 231	0.37 240	0.36 336	0.34 104	0.25 179	0.13 121	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.10 11

ours_stereo	0.27 183	0.22 364	0.35 178	0.38 266	0.24 320	0.30 187	0.32 347	0.46 169	0.39 204	0.27 131	0.34 189	0.35 226	0.23 137	0.49 265	0.27 230	0.13 121	0.11 222	0.16 287	0.12 202	0.14 219	0.12 156

MaDis-Stereo	0.27 183	0.19 227	0.39 254	0.37 236	0.26 394	0.28 149	0.28 250	0.45 157	0.37 189	0.27 131	0.27 117	0.40 270	0.27 194	0.40 163	0.30 291	0.16 329	0.14 438	0.16 287	0.13 261	0.15 281	0.12 156

Selective-IGEV	0.25 136	0.18 179	0.37 227	0.37 236	0.20 157	0.27 131	0.25 180	0.59 266	0.25 64	0.27 131	0.26 107	0.34 214	0.18 35	0.62 388	0.23 126	0.12 65	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.11 75

aanet-32k-new	0.24 112	0.17 128	0.35 178	0.37 236	0.18 70	0.25 98	0.27 226	0.35 67	0.31 130	0.28 148	0.30 153	0.23 81	0.34 306	0.43 197	0.19 19	0.14 185	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.15 281	0.10 11

aanet-new-32k	0.24 112	0.16 88	0.36 204	0.36 199	0.18 70	0.38 311	0.21 85	0.43 140	0.26 73	0.28 148	0.23 58	0.34 214	0.34 306	0.32 67	0.19 19	0.12 65	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.13 160	0.11 75

aanet-new-30k	0.24 112	0.16 88	0.36 204	0.36 199	0.18 70	0.38 311	0.21 85	0.43 140	0.26 73	0.28 148	0.23 58	0.34 214	0.34 306	0.32 67	0.19 19	0.12 65	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.13 160	0.11 75

aanet-new-28k	0.24 112	0.18 179	0.48 370	0.36 199	0.17 48	0.32 227	0.23 144	0.38 89	0.28 96	0.28 148	0.23 58	0.29 166	0.33 295	0.31 52	0.22 94	0.13 121	0.10 81	0.13 114	0.11 160	0.16 352	0.13 218

aanet-new-16k	0.23 98	0.17 128	0.38 239	0.37 236	0.17 48	0.26 107	0.18 18	0.44 149	0.38 194	0.28 148	0.24 78	0.25 120	0.26 181	0.31 52	0.22 94	0.12 65	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.11 75

aanet-new-12k	0.25 136	0.19 227	0.49 381	0.41 379	0.18 70	0.32 227	0.22 117	0.45 157	0.38 194	0.28 148	0.23 58	0.23 81	0.36 336	0.30 36	0.24 151	0.12 65	0.09 18	0.14 178	0.11 160	0.16 352	0.12 156

aanet-new	0.27 183	0.20 277	0.38 239	0.39 301	0.26 394	0.50 408	0.25 180	0.44 149	0.31 130	0.28 148	0.27 117	0.24 104	0.37 349	0.46 230	0.22 94	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.10 85	0.15 281	0.13 218

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 163	0.17 128	0.36 204	0.39 301	0.20 157	0.45 390	0.28 250	0.43 140	0.36 178	0.28 148	0.38 220	0.24 104	0.35 322	0.31 52	0.25 179	0.12 65	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.13 160	0.12 156

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 136	0.15 53	0.32 129	0.35 150	0.21 192	0.43 368	0.24 157	0.46 169	0.36 178	0.28 148	0.35 195	0.37 240	0.34 306	0.29 27	0.26 205	0.12 65	0.09 18	0.13 114	0.11 160	0.11 37	0.10 11

PSi22	0.31 242	0.19 227	0.32 129	0.36 199	0.19 111	0.29 169	0.19 33	0.44 149	0.78 439	0.28 148	0.32 174	0.56 376	0.43 397	0.81 546	0.26 205	0.12 65	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.15 281	0.12 156

Zero-FE251	0.24 112	0.17 128	0.33 137	0.34 115	0.20 157	0.44 380	0.19 33	0.40 116	0.26 73	0.28 148	0.30 153	0.38 248	0.24 146	0.33 85	0.23 126	0.15 272	0.11 222	0.13 114	0.10 85	0.11 37	0.11 75

asda	0.22 78	0.19 227	0.31 114	0.32 73	0.18 70	0.24 74	0.23 144	0.38 89	0.29 106	0.28 148	0.24 78	0.18 22	0.23 137	0.41 172	0.22 94	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

GEAR-Net	0.25 136	0.21 323	0.35 178	0.40 345	0.23 263	0.24 74	0.23 144	0.56 245	0.24 53	0.29 160	0.36 204	0.30 182	0.22 120	0.33 85	0.29 272	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.10 85	0.13 160	0.14 266

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 136	0.17 128	0.34 155	0.36 199	0.18 70	0.39 326	0.17 7	0.38 89	0.40 220	0.29 160	0.23 58	0.23 81	0.24 146	0.30 36	0.22 94	0.17 386	0.15 470	0.21 523	0.17 442	0.20 488	0.17 403

MCSU-Stereo	0.21 58	0.13 2	0.26 32	0.30 22	0.14 6	0.25 98	0.31 325	0.35 67	0.32 142	0.29 160	0.25 88	0.23 81	0.17 26	0.32 67	0.21 59	0.13 121	0.10 81	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.10 11

aanet-new-14k	0.26 163	0.20 277	0.47 355	0.38 266	0.17 48	0.18 20	0.25 180	0.54 231	0.51 304	0.29 160	0.30 153	0.22 68	0.31 274	0.34 104	0.24 151	0.13 121	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.17 387	0.12 156

DispViT+	0.23 98	0.15 53	0.29 76	0.30 22	0.18 70	0.18 20	0.20 55	0.61 278	0.45 263	0.29 160	0.26 107	0.23 81	0.18 35	0.47 244	0.24 151	0.13 121	0.10 81	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 75

NLSM3	0.27 183	0.17 128	0.32 129	0.38 266	0.22 221	0.33 247	0.28 250	0.58 258	0.50 296	0.29 160	0.35 195	0.29 166	0.25 158	0.43 197	0.27 230	0.12 65	0.10 81	0.16 287	0.15 341	0.12 101	0.11 75

2.5w	0.22 78	0.18 179	0.34 155	0.32 73	0.18 70	0.31 206	0.27 226	0.33 38	0.24 53	0.29 160	0.35 195	0.18 22	0.19 55	0.41 172	0.21 59	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 101	0.10 11

mms	0.27 183	0.21 323	0.36 204	0.38 266	0.25 356	0.31 206	0.32 347	0.43 140	0.33 151	0.29 160	0.34 189	0.34 214	0.20 80	0.48 255	0.26 205	0.13 121	0.11 222	0.16 287	0.13 261	0.15 281	0.13 218

Occ-G	0.27 183	0.15 53	0.32 129	0.35 150	0.21 192	0.28 149	0.32 347	0.44 149	0.34 159	0.29 160	0.43 239	0.49 342	0.25 158	0.50 270	0.30 291	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.13 218

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 551	3.08 771	2.41 723	0.32 73	0.18 70	0.29 169	0.20 55	0.39 94	0.33 151	0.29 160	0.25 88	0.18 22	0.18 35	0.32 67	0.22 94	1.08 745	0.09 18	0.17 338	0.16 377	0.15 281	0.96 734

IGEV++	0.25 136	0.17 128	0.35 178	0.40 345	0.23 263	0.24 74	0.23 144	0.56 245	0.24 53	0.29 160	0.36 204	0.30 182	0.22 120	0.33 85	0.29 272	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.10 85	0.13 160	0.14 266

EGLCR-Stereo	0.27 183	0.17 128	0.36 204	0.35 150	0.21 192	0.37 303	0.20 55	0.58 258	0.37 189	0.29 160	0.28 128	0.42 288	0.18 35	0.47 244	0.27 230	0.14 185	0.10 81	0.16 287	0.14 306	0.13 160	0.12 156

CroCo-Stereo	0.27 183	0.23 397	0.40 269	0.49 578	0.22 221	0.20 33	0.29 271	0.55 237	0.45 263	0.29 160	0.27 117	0.42 288	0.26 181	0.30 36	0.26 205	0.15 272	0.13 396	0.13 114	0.12 202	0.16 352	0.13 218
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
aanet-new-24k	0.24 112	0.17 128	0.33 137	0.36 199	0.18 70	0.39 326	0.24 157	0.39 94	0.31 130	0.30 173	0.28 128	0.26 133	0.31 274	0.31 52	0.20 39	0.11 34	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.11 75

Foundation-i1c-attn	0.24 112	0.13 2	0.25 10	0.29 9	0.16 31	0.35 271	0.27 226	0.49 192	0.29 106	0.30 173	0.35 195	0.41 277	0.30 262	0.35 113	0.25 179	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.10 5	0.11 75

GSStereo	0.24 112	0.16 88	0.31 114	0.35 150	0.26 394	0.35 271	0.29 271	0.50 201	0.29 106	0.30 173	0.29 141	0.23 81	0.20 80	0.33 85	0.22 94	0.16 329	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.13 218

GS-Stereo							0.29 271	0.50 201	0.29 106	0.30 173	0.29 141	0.23 81	0.20 80	0.33 85	0.22 94	0.16 329	0.09 18	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.13 218

FlowAnything_test	0.30 225	0.20 277	0.41 280	0.48 566	0.26 394	0.46 395	0.25 180	0.45 157	0.33 151	0.30 173	0.26 107	0.35 226	0.26 181	0.41 172	0.39 405	0.21 521	0.15 470	0.22 539	0.26 633	0.17 387	0.17 403

4.25_new	0.22 78	0.22 364	0.34 155	0.32 73	0.19 111	0.31 206	0.28 250	0.33 38	0.25 64	0.30 173	0.28 128	0.21 56	0.26 181	0.35 113	0.25 179	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

4.5w_new	0.22 78	0.22 364	0.34 155	0.32 73	0.19 111	0.31 206	0.28 250	0.33 38	0.25 64	0.30 173	0.28 128	0.21 56	0.26 181	0.35 113	0.25 179	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

4.25w-stereo	0.22 78	0.22 364	0.34 155	0.32 73	0.19 111	0.31 206	0.28 250	0.33 38	0.25 64	0.30 173	0.28 128	0.21 56	0.26 181	0.35 113	0.25 179	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 112	0.17 128	0.34 155	0.40 345	0.21 192	0.18 20	0.21 85	0.36 77	0.27 91	0.30 173	0.52 289	0.28 160	0.28 216	0.27 14	0.24 151	0.14 185	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.14 266

AIO-Stereo	0.26 163	0.19 227	0.36 204	0.39 301	0.18 70	0.28 149	0.30 295	0.52 215	0.29 106	0.30 173	0.31 162	0.32 197	0.17 26	0.55 303	0.23 126	0.13 121	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.11 75

UniTT-Stereo	0.27 183	0.18 179	0.40 269	0.40 345	0.28 467	0.30 187	0.28 250	0.40 116	0.33 151	0.30 173	0.46 252	0.27 148	0.25 158	0.48 255	0.35 351	0.17 386	0.13 396	0.14 178	0.12 202	0.14 219	0.13 218

DF	0.27 183	0.16 88	0.41 280	0.36 199	0.19 111	0.28 149	0.25 180	0.44 149	0.29 106	0.31 184	0.49 267	0.50 347	0.22 120	0.51 281	0.21 59	0.15 272	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.12 101	0.13 218

SCV_C0	0.28 202	0.20 277	0.40 269	0.36 199	0.25 356	0.23 65	0.28 250	0.60 271	0.41 231	0.31 184	0.36 204	0.37 240	0.20 80	0.61 364	0.23 126	0.13 121	0.11 222	0.13 114	0.11 160	0.16 352	0.13 218

MIF-Stereo (partial)	0.32 253	0.19 227	0.41 280	0.41 379	0.32 564	0.29 169	0.24 157	0.49 192	0.44 257	0.31 184	0.63 336	0.37 240	0.36 336	0.60 355	0.32 316	0.17 386	0.13 396	0.19 436	0.17 442	0.18 427	0.15 315

AEACV	0.28 202	0.18 179	0.34 155	0.36 199	0.45 658	0.27 131	0.27 226	0.41 125	0.39 204	0.31 184	0.46 252	0.31 188	0.36 336	0.38 146	0.25 179	0.14 185	0.11 222	0.15 244	0.13 261	0.13 160	0.13 218

sCroCo_RVC	0.36 306	0.29 539	0.73 565	0.52 618	0.39 622	0.42 361	0.31 325	0.52 215	0.46 272	0.31 184	0.48 260	0.38 248	0.32 285	0.46 230	0.33 329	0.22 545	0.23 624	0.19 436	0.19 506	0.21 504	0.22 527

TS12	0.25 136	0.15 53	0.31 114	0.38 266	0.17 48	0.32 227	0.25 180	0.45 157	0.24 53	0.32 189	0.51 278	0.25 120	0.27 194	0.41 172	0.31 306	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.13 160	0.12 156

Foundation-i1b	0.25 136	0.14 10	0.25 10	0.30 22	0.16 31	0.40 336	0.28 250	0.53 221	0.26 73	0.32 189	0.33 177	0.42 288	0.29 237	0.37 134	0.24 151	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.11 160	0.11 37	0.10 11

VMStereo-Base	0.28 202	0.17 128	0.29 76	0.30 22	0.18 70	0.31 206	0.27 226	0.51 208	0.66 368	0.32 189	0.48 260	0.42 288	0.25 158	0.42 186	0.29 272	0.15 272	0.12 315	0.12 60	0.10 85	0.13 160	0.15 315

asd	0.22 78	0.18 179	0.31 114	0.32 73	0.18 70	0.26 107	0.22 117	0.37 86	0.25 64	0.32 189	0.23 58	0.19 34	0.23 137	0.46 230	0.21 59	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 101	0.10 11

1w_stereo	0.25 136	0.15 53	0.31 114	0.35 150	0.18 70	0.32 227	0.41 513	0.41 125	0.44 257	0.32 189	0.39 224	0.17 10	0.27 194	0.46 230	0.24 151	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.10 11

MGS-Stereo	0.29 214	0.20 277	0.42 296	0.37 236	0.24 320	0.37 303	0.30 295	0.40 116	0.50 296	0.32 189	0.51 278	0.40 270	0.24 146	0.45 219	0.28 253	0.16 329	0.12 315	0.15 244	0.13 261	0.15 281	0.14 266

plain	0.32 253	0.21 323	0.59 489	0.40 345	0.29 495	0.27 131	0.30 295	0.46 169	0.36 178	0.32 189	0.66 348	0.31 188	0.33 295	0.68 455	0.32 316	0.18 431	0.13 396	0.20 478	0.15 341	0.18 427	0.13 218

DN	0.31 242	0.19 227	0.35 178	0.39 301	0.27 440	0.35 271	0.27 226	0.57 253	0.58 336	0.33 196	0.43 239	0.50 347	0.23 137	0.41 172	0.24 151	0.21 521	0.14 438	0.16 287	0.13 261	0.17 387	0.19 453

2.25w	0.23 98	0.19 227	0.35 178	0.31 41	0.18 70	0.30 187	0.18 18	0.34 58	0.32 142	0.33 196	0.37 211	0.20 46	0.25 158	0.47 244	0.25 179	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.10 85	0.10 5	0.12 156

4.5_new	0.21 58	0.20 277	0.31 114	0.31 41	0.18 70	0.24 74	0.26 209	0.34 58	0.29 106	0.33 196	0.29 141	0.19 34	0.19 55	0.30 36	0.21 59	0.10 10	0.08 1	0.12 60	0.11 160	0.14 219	0.10 11

4.5w-stereo	0.21 58	0.20 277	0.31 114	0.31 41	0.18 70	0.24 74	0.26 209	0.34 58	0.29 106	0.33 196	0.29 141	0.19 34	0.19 55	0.30 36	0.21 59	0.10 10	0.08 1	0.12 60	0.11 160	0.14 219	0.10 11

4w-stereo	0.22 78	0.19 227	0.33 137	0.31 41	0.18 70	0.29 169	0.20 55	0.33 38	0.23 45	0.33 196	0.24 78	0.21 56	0.28 216	0.42 186	0.23 126	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.11 37	0.10 11

3.75w	0.23 98	0.17 128	0.33 137	0.32 73	0.19 111	0.42 361	0.24 157	0.36 77	0.26 73	0.33 196	0.28 128	0.17 10	0.25 158	0.38 146	0.21 59	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.11 37	0.10 11

3.5w_stereo	0.23 98	0.18 179	0.31 114	0.31 41	0.18 70	0.27 131	0.22 117	0.39 94	0.30 121	0.33 196	0.27 117	0.24 104	0.29 237	0.52 287	0.25 179	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.11 75

3w_stereo	0.25 136	0.20 277	0.40 269	0.33 98	0.17 48	0.32 227	0.41 513	0.42 134	0.39 204	0.33 196	0.28 128	0.16 7	0.29 237	0.35 113	0.22 94	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 101	0.12 156

2w_stereo	0.23 98	0.19 227	0.33 137	0.33 98	0.17 48	0.28 149	0.37 440	0.40 116	0.36 178	0.33 196	0.33 177	0.17 10	0.21 100	0.30 36	0.23 126	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 101	0.11 75

HART	0.30 225	0.17 128	0.33 137	0.41 379	0.21 192	0.32 227	0.26 209	0.67 331	0.32 142	0.33 196	0.66 348	0.41 277	0.22 120	0.58 334	0.25 179	0.12 65	0.11 222	0.15 244	0.11 160	0.15 281	0.12 156

fffy	0.29 214	0.22 364	0.38 239	0.38 266	0.23 263	0.33 247	0.29 271	0.55 237	0.42 239	0.33 196	0.37 211	0.39 261	0.27 194	0.52 287	0.28 253	0.13 121	0.12 315	0.16 287	0.13 261	0.14 219	0.12 156

LoS_RVC	0.28 202	0.17 128	0.29 76	0.33 98	0.32 564	0.43 368	0.34 386	0.42 134	0.34 159	0.33 196	0.51 278	0.29 166	0.38 358	0.37 134	0.28 253	0.11 34	0.10 81	0.11 5	0.08 1	0.11 37	0.26 582

ProNet	0.30 225	0.22 364	0.41 280	0.36 199	0.25 356	0.33 247	0.42 524	0.62 286	0.41 231	0.33 196	0.31 162	0.32 197	0.28 216	0.60 355	0.28 253	0.13 121	0.11 222	0.16 287	0.13 261	0.13 160	0.14 266

GELT-Stereo	0.25 136	0.17 128	0.29 76	0.38 266	0.22 221	0.24 74	0.26 209	0.58 258	0.44 257	0.34 209	0.27 117	0.27 148	0.21 100	0.35 113	0.22 94	0.11 34	0.09 18	0.14 178	0.13 261	0.11 37	0.11 75

DNSM	0.88 654	1.57 749	0.29 76	0.30 22	0.18 70	0.28 149	0.24 157	0.53 221	0.25 64	0.34 209	0.37 211	0.29 166	0.25 158	2.85 746	1.96 715	0.16 329	0.13 396	0.12 60	0.10 85	3.92 775	3.53 772

monsterstereo	0.23 98	0.15 53	0.28 59	0.35 150	0.19 111	0.22 47	0.20 55	0.38 89	0.37 189	0.34 209	0.40 228	0.19 34	0.19 55	0.46 230	0.22 94	0.11 34	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.13 160	0.09 1

AE-Stereo	0.36 306	0.21 323	0.47 355	0.49 578	0.31 538	0.50 408	0.34 386	0.72 385	0.73 411	0.34 209	0.55 311	0.52 359	0.28 216	0.48 255	0.31 306	0.13 121	0.13 396	0.18 396	0.16 377	0.15 281	0.14 266

CES	0.29 214	0.15 53	0.25 10	0.31 41	0.71 721	0.36 290	0.27 226	0.51 208	0.47 281	0.34 209	0.48 260	0.27 148	0.23 137	0.40 163	0.24 151	0.13 121	0.11 222	0.12 60	0.08 1	0.13 160	0.32 631

EE1	0.28 202	0.16 88	0.36 204	0.37 236	0.24 320	0.18 20	0.25 180	0.63 297	0.39 204	0.35 214	0.35 195	0.46 323	0.34 306	0.56 313	0.23 126	0.16 329	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.14 219	0.13 218

DA	0.31 242	0.18 179	0.35 178	0.41 379	0.21 192	0.73 558	0.33 366	0.51 208	0.46 272	0.35 214	0.42 233	0.40 270	0.35 322	0.33 85	0.27 230	0.16 329	0.11 222	0.16 287	0.11 160	0.15 281	0.12 156

GGEV	0.31 242	0.18 179	0.35 178	0.41 379	0.21 192	0.73 558	0.33 366	0.51 208	0.46 272	0.35 214	0.42 233	0.40 270	0.35 322	0.33 85	0.27 230	0.16 329	0.11 222	0.16 287	0.11 160	0.15 281	0.12 156

GCAP-BAT	0.28 202	0.16 88	0.45 330	0.34 115	0.22 221	0.26 107	0.24 157	0.49 192	0.56 323	0.35 214	0.42 233	0.43 301	0.27 194	0.50 270	0.24 151	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.13 218

rvit_stereo_ft	0.35 291	0.26 493	0.54 451	0.53 632	0.32 564	0.33 247	0.46 555	0.52 215	0.52 308	0.35 214	0.41 231	0.41 277	0.34 306	0.49 265	0.36 363	0.22 545	0.14 438	0.19 436	0.18 476	0.19 466	0.15 315

GCAPDPT-zeroshot	0.28 202	0.16 88	0.45 330	0.34 115	0.22 221	0.26 107	0.24 157	0.49 192	0.56 323	0.35 214	0.42 233	0.43 301	0.27 194	0.50 270	0.24 151	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.13 218

CAS	0.37 327	0.13 2	0.27 45	1.34 742	0.31 538	0.46 395	0.38 458	0.50 201	0.48 285	0.35 214	0.52 289	0.24 104	0.19 55	0.30 36	0.28 253	1.03 744	0.08 1	0.12 60	0.08 1	0.12 101	0.28 604

LoS	0.30 225	0.16 88	0.32 129	0.30 22	0.19 111	0.32 227	0.29 271	0.54 231	0.73 411	0.35 214	0.52 289	0.42 288	0.29 237	0.48 255	0.29 272	0.15 272	0.11 222	0.13 114	0.09 9	0.12 101	0.12 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Foundation-i1a	0.25 136	0.14 10	0.25 10	0.29 9	0.16 31	0.40 336	0.29 271	0.53 221	0.28 96	0.36 222	0.36 204	0.43 301	0.30 262	0.36 125	0.23 126	0.13 121	0.10 81	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.11 75

depthmonostereo	0.30 225	0.15 53	0.36 204	0.35 150	0.18 70	0.45 390	0.27 226	0.71 374	0.57 332	0.36 222	0.43 239	0.34 214	0.40 383	0.36 125	0.27 230	0.14 185	0.12 315	0.13 114	0.12 202	0.11 37	0.12 156

2.75w_new	0.22 78	0.18 179	0.30 96	0.29 9	0.18 70	0.23 65	0.33 366	0.37 86	0.29 106	0.36 222	0.27 117	0.18 22	0.25 158	0.37 134	0.24 151	0.11 34	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 11

rvit_stereo_0080	0.32 253	0.26 493	0.45 330	0.39 301	0.28 467	0.27 131	0.46 555	0.51 208	0.46 272	0.36 222	0.42 233	0.41 277	0.29 237	0.41 172	0.34 342	0.22 545	0.17 535	0.17 338	0.16 377	0.23 553	0.16 354

whm_eth	0.32 253	0.26 493	0.45 330	0.39 301	0.28 467	0.27 131	0.46 555	0.51 208	0.46 272	0.36 222	0.42 233	0.41 277	0.29 237	0.41 172	0.34 342	0.22 545	0.17 535	0.17 338	0.16 377	0.23 553	0.16 354

MSCF	0.25 136	0.17 128	0.36 204	0.41 379	0.21 192	0.20 33	0.31 325	0.47 184	0.32 142	0.37 227	0.33 177	0.23 81	0.34 306	0.37 134	0.23 126	0.15 272	0.10 81	0.13 114	0.11 160	0.13 160	0.13 218

qwe	0.23 98	0.18 179	0.30 96	0.31 41	0.18 70	0.29 169	0.22 117	0.39 94	0.33 151	0.37 227	0.30 153	0.20 46	0.22 120	0.45 219	0.22 94	0.10 10	0.08 1	0.11 5	0.10 85	0.12 101	0.10 11

monsters	0.22 78	0.14 10	0.28 59	0.32 73	0.19 111	0.24 74	0.19 33	0.46 169	0.34 159	0.37 227	0.30 153	0.16 7	0.20 80	0.45 219	0.20 39	0.12 65	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 37	0.11 75

AIO-test2	0.40 376	0.21 323	0.44 322	0.48 566	0.26 394	0.44 380	0.38 458	0.79 441	1.28 673	0.37 227	0.87 465	0.38 248	0.30 262	0.50 270	0.28 253	0.16 329	0.13 396	0.21 523	0.24 607	0.15 281	0.15 315

fffft	0.26 163	0.18 179	0.39 254	0.37 236	0.23 263	0.29 169	0.35 410	0.46 169	0.26 73	0.37 227	0.23 58	0.27 148	0.22 120	0.55 303	0.28 253	0.12 65	0.09 18	0.16 287	0.13 261	0.13 160	0.13 218
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.33 263	0.25 455	0.49 381	0.43 467	0.26 394	0.31 206	0.37 440	0.45 157	0.56 323	0.37 227	0.40 228	0.39 261	0.38 358	0.44 209	0.35 351	0.22 545	0.16 500	0.19 436	0.16 377	0.20 488	0.14 266

rvit_stereo_0082	0.33 263	0.25 455	0.49 381	0.43 467	0.26 394	0.31 206	0.37 440	0.45 157	0.56 323	0.37 227	0.40 228	0.39 261	0.38 358	0.44 209	0.35 351	0.22 545	0.16 500	0.19 436	0.16 377	0.20 488	0.14 266

MoCha-V2	0.26 163	0.16 88	0.30 96	0.41 379	0.18 70	0.27 131	0.26 209	0.57 253	0.28 96	0.37 227	0.27 117	0.33 206	0.34 306	0.56 313	0.23 126	0.12 65	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.13 160	0.13 218

GLC_STEREO	0.30 225	0.20 277	0.28 59	0.44 497	0.19 111	0.31 206	0.25 180	0.49 192	0.43 251	0.37 227	0.47 258	0.40 270	0.23 137	0.51 281	0.37 375	0.15 272	0.18 556	0.19 436	0.16 377	0.16 352	0.14 266

Foundation-i1	0.27 183	0.14 10	0.26 32	0.34 115	0.22 221	0.38 311	0.26 209	0.64 308	0.40 220	0.38 236	0.38 220	0.46 323	0.29 237	0.35 113	0.27 230	0.14 185	0.10 81	0.12 60	0.11 160	0.11 37	0.11 75

WQFJA1	0.33 263	0.19 227	0.35 178	0.39 301	0.26 394	0.61 486	0.30 295	0.61 278	0.53 317	0.38 236	0.39 224	0.38 248	0.36 336	0.51 281	0.43 446	0.14 185	0.18 556	0.16 287	0.14 306	0.15 281	0.14 266

NLMM	0.33 263	0.19 227	0.35 178	0.39 301	0.26 394	0.61 486	0.30 295	0.61 278	0.52 308	0.38 236	0.39 224	0.38 248	0.36 336	0.50 270	0.43 446	0.14 185	0.18 556	0.16 287	0.14 306	0.15 281	0.14 266

NLSM1	0.33 263	0.19 227	0.36 204	0.40 345	0.25 356	0.65 516	0.27 226	0.59 266	0.52 308	0.38 236	0.53 297	0.29 166	0.29 237	0.56 313	0.33 329	0.16 329	0.17 535	0.18 396	0.15 341	0.14 219	0.13 218

GASTEREO	0.26 163	0.17 128	0.35 178	0.41 379	0.21 192	0.22 47	0.30 295	0.47 184	0.32 142	0.38 236	0.33 177	0.22 68	0.33 295	0.43 197	0.24 151	0.15 272	0.10 81	0.13 114	0.11 160	0.13 160	0.12 156

MM-Stereo_test2	0.30 225	0.18 179	0.41 280	0.41 379	0.25 356	0.41 350	0.41 513	0.65 312	0.43 251	0.38 236	0.36 204	0.31 188	0.26 181	0.55 303	0.25 179	0.12 65	0.11 222	0.15 244	0.12 202	0.15 281	0.12 156

SMoEStereo_RVC	0.27 183	0.20 277	0.37 227	0.36 199	0.23 263	0.36 290	0.31 325	0.43 140	0.36 178	0.38 236	0.30 153	0.32 197	0.24 146	0.56 313	0.24 151	0.12 65	0.10 81	0.16 287	0.12 202	0.12 101	0.12 156

rvit_stereo_0083	0.34 282	0.25 455	0.53 437	0.45 512	0.28 467	0.35 271	0.35 410	0.47 184	0.64 357	0.38 236	0.47 258	0.42 288	0.37 349	0.41 172	0.39 405	0.22 545	0.20 593	0.20 478	0.17 442	0.21 504	0.15 315

gcap-zeroshot	0.26 163	0.17 128	0.34 155	0.33 98	0.23 263	0.35 271	0.31 325	0.49 192	0.48 285	0.38 236	0.50 269	0.26 133	0.20 80	0.28 18	0.25 179	0.13 121	0.09 18	0.15 244	0.12 202	0.11 37	0.11 75

MyStereo07	0.33 263	0.23 397	0.37 227	0.43 467	0.29 495	0.40 336	0.48 571	0.78 433	0.38 194	0.38 236	0.34 189	0.32 197	0.30 262	0.63 400	0.28 253	0.14 185	0.13 396	0.19 436	0.17 442	0.18 427	0.17 403

testlalala	0.26 163	0.17 128	0.34 155	0.33 98	0.23 263	0.35 271	0.31 325	0.49 192	0.48 285	0.38 236	0.50 269	0.26 133	0.20 80	0.28 18	0.25 179	0.13 121	0.09 18	0.15 244	0.12 202	0.11 37	0.11 75

MC-Stereo	0.29 214	0.18 179	0.35 178	0.40 345	0.21 192	0.26 107	0.26 209	0.53 221	0.40 220	0.38 236	0.61 330	0.41 277	0.31 274	0.57 327	0.27 230	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.12 156

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 183	0.17 128	0.33 137	0.34 115	0.23 263	0.35 271	0.31 325	0.49 192	0.49 289	0.39 248	0.51 278	0.25 120	0.19 55	0.30 36	0.25 179	0.13 121	0.10 81	0.15 244	0.12 202	0.11 37	0.11 75

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 183	0.17 128	0.33 137	0.34 115	0.22 221	0.34 261	0.31 325	0.50 201	0.51 304	0.39 248	0.54 302	0.24 104	0.20 80	0.30 36	0.24 151	0.12 65	0.09 18	0.15 244	0.12 202	0.11 37	0.11 75

gcap_with_dpt	0.26 163	0.17 128	0.35 178	0.35 150	0.21 192	0.35 271	0.35 410	0.45 157	0.42 239	0.39 248	0.54 302	0.23 81	0.22 120	0.29 27	0.24 151	0.12 65	0.09 18	0.15 244	0.12 202	0.11 37	0.11 75

3.25w_new	0.24 112	0.17 128	0.34 155	0.31 41	0.18 70	0.43 368	0.20 55	0.39 94	0.32 142	0.39 248	0.29 141	0.23 81	0.27 194	0.43 197	0.23 126	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 75

3.25w	0.24 112	0.17 128	0.34 155	0.31 41	0.18 70	0.43 368	0.20 55	0.39 94	0.32 142	0.39 248	0.29 141	0.23 81	0.27 194	0.43 197	0.23 126	0.10 10	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 75

Pointernet	0.27 183	0.15 53	0.35 178	0.36 199	0.23 263	0.35 271	0.21 85	0.74 406	0.41 231	0.39 248	0.37 211	0.34 214	0.25 158	0.37 134	0.27 230	0.15 272	0.11 222	0.12 60	0.09 9	0.11 37	0.11 75

test_for_model	0.27 183	0.17 128	0.34 155	0.34 115	0.23 263	0.35 271	0.31 325	0.49 192	0.49 289	0.39 248	0.51 278	0.25 120	0.19 55	0.30 36	0.25 179	0.13 121	0.10 81	0.15 244	0.12 202	0.11 37	0.11 75

H2IRNET	0.38 345	0.21 323	0.36 204	0.39 301	0.25 356	0.26 107	0.24 157	0.61 278	0.74 417	0.39 248	0.89 472	0.74 500	0.53 454	0.53 293	0.44 457	0.16 329	0.13 396	0.19 436	0.20 530	0.17 387	0.15 315

ff7	0.30 225	0.22 364	0.42 296	0.37 236	0.26 394	0.31 206	0.34 386	0.66 319	0.35 172	0.39 248	0.33 177	0.31 188	0.28 216	0.61 364	0.26 205	0.14 185	0.11 222	0.17 338	0.12 202	0.15 281	0.16 354

IGEVStereo-DCA	0.30 225	0.24 421	0.42 296	0.36 199	0.27 440	0.38 311	0.34 386	0.66 319	0.35 172	0.39 248	0.31 162	0.35 226	0.27 194	0.62 388	0.25 179	0.16 329	0.12 315	0.16 287	0.12 202	0.14 219	0.16 354

ffff	0.30 225	0.22 364	0.42 296	0.37 236	0.26 394	0.31 206	0.34 386	0.66 319	0.35 172	0.39 248	0.33 177	0.31 188	0.28 216	0.61 364	0.26 205	0.14 185	0.11 222	0.17 338	0.12 202	0.15 281	0.16 354

rrr	0.31 242	0.24 421	0.56 468	0.36 199	0.27 440	0.38 311	0.31 325	0.56 245	0.44 257	0.39 248	0.31 162	0.35 226	0.27 194	0.62 388	0.25 179	0.16 329	0.12 315	0.16 287	0.13 261	0.14 219	0.14 266

11t	0.30 225	0.22 364	0.42 296	0.37 236	0.26 394	0.31 206	0.34 386	0.66 319	0.35 172	0.39 248	0.33 177	0.31 188	0.28 216	0.61 364	0.26 205	0.14 185	0.11 222	0.17 338	0.12 202	0.15 281	0.16 354

ccc-4	0.30 225	0.22 364	0.42 296	0.37 236	0.26 394	0.31 206	0.34 386	0.66 319	0.35 172	0.39 248	0.33 177	0.31 188	0.28 216	0.61 364	0.26 205	0.14 185	0.11 222	0.17 338	0.12 202	0.15 281	0.16 354

sAnonymous2	0.42 399	0.41 625	0.96 632	0.48 566	0.37 607	0.41 350	0.48 571	0.60 271	0.52 308	0.39 248	0.48 260	0.35 226	0.44 407	0.44 209	0.30 291	0.19 475	0.14 438	0.19 436	0.17 442	0.55 706	0.43 682

CroCo_RVC	0.42 399	0.41 625	0.96 632	0.48 566	0.37 607	0.41 350	0.48 571	0.60 271	0.52 308	0.39 248	0.48 260	0.35 226	0.44 407	0.44 209	0.30 291	0.19 475	0.14 438	0.19 436	0.17 442	0.55 706	0.43 682

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 183	0.17 128	0.34 155	0.34 115	0.22 221	0.33 247	0.30 295	0.46 169	0.47 281	0.40 264	0.54 302	0.24 104	0.19 55	0.37 134	0.24 151	0.12 65	0.10 81	0.15 244	0.12 202	0.11 37	0.11 75

WQFJX1	0.33 263	0.20 277	0.35 178	0.42 420	0.28 467	0.52 423	0.33 366	0.56 245	0.55 321	0.40 264	0.36 204	0.33 206	0.30 262	0.72 487	0.40 428	0.15 272	0.18 556	0.17 338	0.14 306	0.16 352	0.16 354

WQFJX	0.33 263	0.19 227	0.34 155	0.39 301	0.27 440	0.60 484	0.30 295	0.58 258	0.52 308	0.40 264	0.38 220	0.34 214	0.35 322	0.63 400	0.41 435	0.15 272	0.17 535	0.16 287	0.13 261	0.15 281	0.16 354

rvit_stereo_0081_aga	0.32 253	0.29 539	0.50 393	0.43 467	0.29 495	0.36 290	0.32 347	0.46 169	0.42 239	0.40 264	0.44 244	0.41 277	0.34 306	0.43 197	0.31 306	0.23 573	0.17 535	0.19 436	0.16 377	0.20 488	0.15 315

anonymousdsp	0.30 225	0.22 364	0.41 280	0.38 266	0.26 394	0.31 206	0.35 410	0.68 339	0.36 178	0.40 264	0.33 177	0.32 197	0.28 216	0.62 388	0.26 205	0.14 185	0.10 81	0.17 338	0.12 202	0.15 281	0.16 354

IGEV-Stereo	0.30 225	0.22 364	0.41 280	0.38 266	0.26 394	0.30 187	0.35 410	0.68 339	0.36 178	0.40 264	0.33 177	0.32 197	0.28 216	0.62 388	0.26 205	0.14 185	0.10 81	0.17 338	0.12 202	0.15 281	0.16 354
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
water-stereo	0.29 214	0.15 53	0.32 129	0.36 199	0.20 157	0.36 290	0.24 157	0.65 312	0.39 204	0.41 270	0.61 330	0.44 308	0.39 376	0.29 27	0.28 253	0.14 185	0.13 396	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.12 156

AIO-test1	0.39 360	0.18 179	0.42 296	0.51 601	0.25 356	0.44 380	0.30 295	0.74 406	1.20 659	0.41 270	0.71 368	0.45 317	0.29 237	0.56 313	0.27 230	0.15 272	0.13 396	0.19 436	0.21 554	0.13 160	0.18 437

tt45	0.28 202	0.18 179	0.36 204	0.36 199	0.24 320	0.37 303	0.28 250	0.50 201	0.31 130	0.41 270	0.27 117	0.38 248	0.25 158	0.61 364	0.26 205	0.13 121	0.11 222	0.16 287	0.13 261	0.12 101	0.15 315

rvit_0105_6	0.40 376	0.28 525	0.68 535	0.51 601	0.30 520	0.39 326	0.41 513	0.53 221	0.68 379	0.41 270	0.45 247	0.50 347	0.45 414	0.55 303	0.37 375	0.28 625	0.26 653	0.24 576	0.22 575	0.22 533	0.17 403

Selective-RAFT	0.36 306	0.23 397	0.54 451	0.45 512	0.22 221	0.64 508	0.27 226	0.62 286	0.65 363	0.41 270	0.38 220	0.55 369	0.39 376	0.59 343	0.36 363	0.14 185	0.12 315	0.14 178	0.12 202	0.16 352	0.14 266

ManiGeoR	0.35 291	0.18 179	0.51 403	0.32 73	0.23 263	0.42 361	0.27 226	0.76 421	0.52 308	0.42 275	0.64 339	0.41 277	0.33 295	0.65 422	0.43 446	0.16 329	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.15 281	0.17 403

HLf10	0.35 291	0.18 179	0.51 403	0.32 73	0.23 263	0.42 361	0.27 226	0.76 421	0.52 308	0.42 275	0.64 339	0.41 277	0.33 295	0.65 422	0.43 446	0.16 329	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.15 281	0.17 403

NLMM1	0.34 282	0.21 323	0.38 239	0.41 379	0.26 394	0.55 443	0.32 347	0.58 258	0.65 363	0.42 275	0.45 247	0.30 182	0.27 194	0.64 410	0.39 405	0.16 329	0.18 556	0.17 338	0.14 306	0.15 281	0.14 266

ACVNet-DCA	0.36 306	0.25 455	0.35 178	0.42 420	0.23 263	0.53 429	0.37 440	0.91 483	0.59 339	0.42 275	0.50 269	0.34 214	0.47 427	0.61 364	0.26 205	0.17 386	0.11 222	0.19 436	0.13 261	0.18 427	0.19 453

xx1	0.40 376	0.25 455	0.35 178	0.42 420	0.23 263	0.53 429	0.37 440	0.71 374	1.17 650	0.42 275	0.50 269	0.65 442	0.56 475	0.61 364	0.26 205	0.17 386	0.11 222	0.20 478	0.19 506	0.18 427	0.19 453

1test111	0.37 327	0.25 455	0.35 178	0.42 420	0.23 263	0.53 429	0.37 440	0.91 483	0.59 339	0.42 275	0.50 269	0.34 214	0.47 427	0.59 343	0.48 489	0.17 386	0.11 222	0.19 436	0.13 261	0.18 427	0.19 453

cc1	0.38 345	0.25 455	0.35 178	0.42 420	0.23 263	0.53 429	0.37 440	0.71 374	1.17 650	0.42 275	0.50 269	0.34 214	0.47 427	0.61 364	0.26 205	0.17 386	0.11 222	0.19 436	0.13 261	0.16 352	0.17 403

tt1	0.37 327	0.25 455	0.35 178	0.43 467	0.23 263	0.52 423	0.37 440	0.72 385	1.13 638	0.42 275	0.46 252	0.35 226	0.44 407	0.61 364	0.26 205	0.17 386	0.11 222	0.19 436	0.13 261	0.16 352	0.17 403

Weightmod	0.33 263	0.19 227	0.34 155	0.35 150	0.19 111	0.54 436	0.34 386	0.61 278	0.50 296	0.43 283	0.53 297	0.47 329	0.32 285	0.53 293	0.31 306	0.15 272	0.23 624	0.16 287	0.15 341	0.14 219	0.12 156

trnet	0.28 202	0.15 53	0.25 10	0.29 9	0.16 31	0.38 311	0.23 144	0.53 221	0.77 433	0.43 283	0.52 289	0.34 214	0.28 216	0.39 153	0.27 230	0.15 272	0.11 222	0.12 60	0.08 1	0.11 37	0.11 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 282	0.28 525	0.48 370	0.37 236	0.25 356	0.47 399	0.30 295	0.60 271	0.92 544	0.43 283	0.37 211	0.30 182	0.29 237	0.50 270	0.30 291	0.17 386	0.14 438	0.18 396	0.15 341	0.18 427	0.16 354

CREStereo	0.28 202	0.16 88	0.25 10	0.28 4	0.17 48	0.38 311	0.25 180	0.52 215	0.76 428	0.43 283	0.51 278	0.32 197	0.28 216	0.39 153	0.27 230	0.16 329	0.11 222	0.12 60	0.09 9	0.12 101	0.12 156
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
AnonStereo	0.32 253	0.20 277	0.40 269	0.40 345	0.24 320	0.27 131	0.33 366	0.68 339	0.51 304	0.44 287	0.35 195	0.55 369	0.32 285	0.56 313	0.24 151	0.16 329	0.10 81	0.15 244	0.13 261	0.17 387	0.14 266

Weightmod_eth	0.32 253	0.20 277	0.34 155	0.36 199	0.19 111	0.48 404	0.35 410	0.66 319	0.41 231	0.44 287	0.44 244	0.48 335	0.42 393	0.51 281	0.24 151	0.18 431	0.16 500	0.15 244	0.14 306	0.15 281	0.11 75

test_xeample3	0.31 242	0.23 397	0.56 468	0.36 199	0.26 394	0.35 271	0.32 347	0.60 271	0.38 194	0.44 287	0.32 174	0.33 206	0.28 216	0.66 436	0.27 230	0.14 185	0.12 315	0.16 287	0.12 202	0.14 219	0.14 266

quiztm	0.30 225	0.20 277	0.38 239	0.40 345	0.24 320	0.27 131	0.32 347	0.68 339	0.47 281	0.45 290	0.60 325	0.39 261	0.18 35	0.42 186	0.27 230	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.14 219	0.12 156

DLNR-FE	20.09 787	36.45 794	38.39 792	170.32 812	60.71 804	0.23 65	0.20 55	13.60 778	0.40 220	0.45 290	0.66 348	0.42 288	0.21 100	0.64 410	0.32 316	5.49 778	0.10 81	0.15 244	0.11 160	72.83 811	0.13 218

rvit_0105_4	0.42 399	0.30 554	0.77 579	0.52 618	0.29 495	0.41 350	0.44 545	0.57 253	0.75 421	0.45 290	0.48 260	0.56 376	0.49 440	0.58 334	0.37 375	0.28 625	0.26 653	0.25 589	0.22 575	0.24 566	0.19 453

WCG-NET（raft）	0.31 242	0.16 88	0.39 254	0.33 98	0.19 111	0.35 271	0.27 226	0.54 231	0.79 447	0.45 290	0.55 311	0.47 329	0.27 194	0.56 313	0.28 253	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.11 160	0.12 101	0.12 156

DLNR_Zeroshot_test	20.12 788	36.36 793	38.38 791	170.13 811	62.28 805	0.22 47	0.20 55	13.43 777	0.40 220	0.45 290	0.66 348	0.42 288	0.21 100	0.64 410	0.32 316	5.57 783	0.10 81	0.15 244	0.11 160	72.31 810	0.13 218

HH	0.37 327	0.22 364	0.49 381	0.41 379	0.26 394	0.36 290	0.30 295	0.87 467	0.41 231	0.45 290	0.59 322	0.78 523	0.43 397	0.77 522	0.26 205	0.15 272	0.11 222	0.15 244	0.14 306	0.14 219	0.14 266

HanStereo	0.37 327	0.22 364	0.49 381	0.41 379	0.26 394	0.36 290	0.30 295	0.87 467	0.41 231	0.45 290	0.59 322	0.78 523	0.43 397	0.77 522	0.26 205	0.15 272	0.11 222	0.15 244	0.14 306	0.14 219	0.14 266

RCA-Stereo	0.36 306	0.18 179	0.37 227	0.38 266	0.23 263	0.31 206	0.33 366	0.70 366	1.25 665	0.45 290	0.65 343	0.46 323	0.43 397	0.40 163	0.29 272	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.12 156

monster_256*512	0.36 306	0.24 421	0.32 129	0.43 467	0.23 263	0.45 390	0.42 524	0.76 421	0.72 400	0.46 298	0.52 289	0.61 416	0.39 376	0.40 163	0.35 351	0.13 121	0.11 222	0.17 338	0.15 341	0.17 387	0.14 266

HLf8	0.35 291	0.19 227	0.46 342	0.31 41	0.23 263	0.44 380	0.27 226	0.75 415	0.68 379	0.46 298	0.60 325	0.36 237	0.30 262	0.60 355	0.37 375	0.18 431	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.17 387	0.18 437

WCG-NET	0.29 214	0.15 53	0.35 178	0.34 115	0.19 111	0.32 227	0.27 226	0.42 134	0.82 481	0.46 298	0.49 267	0.39 261	0.25 158	0.42 186	0.27 230	0.12 65	0.09 18	0.13 114	0.11 160	0.12 101	0.11 75

StereoVision	0.43 413	0.29 539	0.54 451	0.50 589	0.28 467	0.37 303	0.38 458	0.75 415	0.63 351	0.46 298	1.11 581	0.53 364	0.38 358	0.57 327	0.34 342	0.21 521	0.24 634	0.25 589	0.24 607	0.26 587	0.17 403

PMTNet	0.33 263	0.17 128	0.26 32	0.29 9	0.18 70	0.44 380	0.22 117	0.57 253	0.66 368	0.46 298	0.54 302	0.38 248	0.34 306	0.50 270	0.25 179	0.75 732	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.13 160	0.12 156

NLCSM	0.35 291	0.21 323	0.36 204	0.44 497	0.29 495	0.53 429	0.40 491	0.54 231	0.51 304	0.47 303	0.37 211	0.33 206	0.34 306	0.75 502	0.42 443	0.16 329	0.17 535	0.17 338	0.16 377	0.17 387	0.17 403

xyz-stereo-finetune	0.34 282	0.19 227	0.38 239	0.34 115	0.18 70	0.57 462	0.32 347	0.60 271	0.70 391	0.47 303	0.54 302	0.38 248	0.35 322	0.57 327	0.38 393	0.13 121	0.12 315	0.16 287	0.13 261	0.13 160	0.13 218

MM-Stereo_test3	0.35 291	0.19 227	0.33 137	0.42 420	0.26 394	0.34 261	0.44 545	0.74 406	0.93 550	0.47 303	0.52 289	0.42 288	0.29 237	0.46 230	0.29 272	0.17 386	0.15 470	0.17 338	0.13 261	0.14 219	0.15 315

EKT-Stereo	0.36 306	0.24 421	0.44 322	0.44 497	0.30 520	0.37 303	0.30 295	0.72 385	0.68 379	0.47 303	0.63 336	0.49 342	0.28 216	0.59 343	0.34 342	0.19 475	0.14 438	0.18 396	0.15 341	0.16 352	0.18 437

GCAP-Stereo	0.29 214	0.21 323	0.45 330	0.39 301	0.20 157	0.39 326	0.22 117	0.60 271	0.46 272	0.47 303	0.50 269	0.39 261	0.27 194	0.34 104	0.24 151	0.14 185	0.12 315	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.12 156

CREStereo++_RVC	0.32 253	0.16 88	0.25 10	0.32 73	0.24 320	0.27 131	0.22 117	0.48 190	0.89 524	0.47 303	0.80 422	0.29 166	0.25 158	0.37 134	0.34 342	0.14 185	0.09 18	0.13 114	0.52 729	0.14 219	0.10 11
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	0.38 345	0.18 179	0.52 426	0.58 669	0.38 614	0.39 326	0.20 55	0.62 286	0.31 130	0.47 303	1.29 636	0.72 490	0.25 158	0.59 343	0.28 253	0.16 329	0.11 222	0.17 338	0.16 377	0.14 219	0.11 75

TestStereo_HLe17	0.35 291	0.18 179	0.53 437	0.33 98	0.21 192	0.44 380	0.30 295	0.73 397	0.67 375	0.48 310	0.68 359	0.36 237	0.30 262	0.64 410	0.38 393	0.16 329	0.10 81	0.14 178	0.13 261	0.16 352	0.16 354

FSD					0.46 668	0.48 404	0.52 600	0.54 231	0.49 289	0.48 310	0.48 260	0.50 347	0.48 434	0.51 281	0.49 498	0.45 704	0.43 725	0.47 701	0.46 711	0.46 684

tg	0.34 282	0.19 227	0.40 269	0.40 345	0.23 263	0.38 311	0.26 209	0.74 406	0.60 346	0.48 310	0.65 343	0.42 288	0.24 146	0.57 327	0.33 329	0.14 185	0.10 81	0.18 396	0.17 442	0.14 219	0.12 156

CAS++	0.33 263	0.25 455	0.39 254	0.38 266	0.26 394	0.32 227	0.24 157	0.87 467	0.53 317	0.48 310	0.46 252	0.26 133	0.21 100	0.50 270	0.26 205	0.23 573	0.20 593	0.22 539	0.17 442	0.21 504	0.17 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 345	0.19 227	0.47 355	0.45 512	0.33 577	0.45 390	0.40 491	0.66 319	0.53 317	0.49 314	0.95 501	0.57 383	0.39 376	0.53 293	0.32 316	0.14 185	0.13 396	0.15 244	0.14 306	0.14 219	0.15 315

test-1	0.37 327	0.20 277	0.76 576	0.47 559	0.27 440	0.44 380	0.36 425	0.63 297	0.65 363	0.49 314	0.67 355	0.54 366	0.35 322	0.42 186	0.30 291	0.14 185	0.12 315	0.16 287	0.14 306	0.15 281	0.18 437

iRaftStereo_RVC	0.33 263	0.20 277	0.40 269	0.40 345	0.23 263	0.31 206	0.29 271	0.70 366	0.55 321	0.49 314	0.66 348	0.37 240	0.23 137	0.47 244	0.33 329	0.14 185	0.11 222	0.19 436	0.17 442	0.16 352	0.13 218

noway7	0.79 632	0.32 566	8.40 758	0.43 467	0.23 263	0.45 390	0.39 477	0.75 415	0.76 428	0.51 317	0.51 278	0.74 500	0.51 449	0.45 219	0.41 435	0.14 185	0.11 222	0.16 287	0.14 306	0.17 387	0.14 266

Selective-IGEV-i16pc	0.57 557	0.21 323	1.29 672	0.41 379	0.31 538	1.98 724	0.62 642	0.70 366	1.12 632	0.51 317	0.82 433	0.67 461	0.35 322	0.71 481	0.41 435	0.32 653	0.18 556	0.17 338	0.19 506	0.19 466	0.20 486

rvit_0105_5	0.44 420	0.32 566	0.79 583	0.51 601	0.29 495	0.44 380	0.43 535	0.62 286	0.76 428	0.51 317	0.52 289	0.61 416	0.53 454	0.58 334	0.38 393	0.28 625	0.25 642	0.25 589	0.24 607	0.22 533	0.20 486

RAFT+CT+SA	0.40 376	0.24 421	0.40 269	0.53 632	0.27 440	0.28 149	0.45 552	0.79 441	0.81 467	0.51 317	0.90 478	0.42 288	0.39 376	0.81 546	0.33 329	0.15 272	0.11 222	0.18 396	0.18 476	0.15 281	0.15 315

RALCasStereoNet	0.37 327	0.23 397	0.41 280	0.44 497	0.28 467	0.36 290	0.38 458	0.66 319	0.67 375	0.51 317	0.74 387	0.51 354	0.29 237	0.64 410	0.38 393	0.17 386	0.14 438	0.15 244	0.13 261	0.17 387	0.17 403

zzzzzzz1	0.77 629	0.37 596	7.45 756	0.43 467	0.26 394	0.43 368	0.42 524	0.78 433	0.81 467	0.52 322	0.70 365	0.71 473	0.47 427	0.63 400	0.47 480	0.14 185	0.12 315	0.17 338	0.16 377	0.18 427	0.15 315

HLF11	0.36 306	0.19 227	0.52 426	0.31 41	0.23 263	0.37 303	0.22 117	0.73 397	0.52 308	0.52 322	0.69 360	0.44 308	0.39 376	0.73 493	0.47 480	0.16 329	0.12 315	0.13 114	0.11 160	0.15 281	0.18 437

Reg-Stereo(zero)	0.31 242	0.17 128	0.30 96	0.35 150	0.19 111	0.33 247	0.21 85	0.64 308	0.72 400	0.52 322	0.52 289	0.51 354	0.29 237	0.48 255	0.27 230	0.13 121	0.10 81	0.12 60	0.10 85	0.12 101	0.13 218

MSKI-zero shot	0.33 263	0.19 227	0.36 204	0.41 379	0.22 221	0.32 227	0.22 117	0.65 312	0.45 263	0.52 322	0.64 339	0.60 414	0.19 55	0.78 530	0.27 230	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.10 85	0.13 160	0.13 218

riskmin	0.41 391	0.21 323	0.44 322	0.34 115	0.24 320	0.58 468	0.32 347	0.70 366	0.86 500	0.52 322	0.57 317	0.78 523	0.60 503	0.58 334	0.39 405	0.17 386	0.12 315	0.19 436	0.13 261	0.19 466	0.22 527

Anonymous3	0.47 450	0.35 585	0.91 624	0.50 589	0.38 614	0.81 593	0.55 616	0.76 421	0.66 368	0.52 322	0.65 343	0.44 308	0.45 414	0.66 436	0.39 405	0.25 598	0.25 642	0.22 539	0.21 554	0.23 553	0.24 569

raft+_RVC	0.38 345	0.20 277	0.38 239	0.39 301	0.27 440	0.44 380	0.35 410	0.81 446	0.90 530	0.52 322	0.78 406	0.50 347	0.29 237	0.56 313	0.41 435	0.15 272	0.12 315	0.17 338	0.15 341	0.14 219	0.13 218

111	0.42 399	0.18 179	0.46 342	0.35 150	0.19 111	0.52 423	0.28 250	0.76 421	1.16 647	0.52 322	0.92 492	0.65 442	0.51 449	0.65 422	0.37 375	0.15 272	0.10 81	0.14 178	0.12 202	0.13 160	0.16 354

EAI-Stereo	0.36 306	0.21 323	0.46 342	0.40 345	0.22 221	0.33 247	0.36 425	1.22 624	0.32 142	0.52 322	0.75 389	0.35 226	0.28 216	0.65 422	0.30 291	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.14 306	0.14 219	0.13 218

SE	0.33 263	0.27 509	0.38 239	0.36 199	0.22 221	0.50 408	0.33 366	0.64 308	0.54 320	0.53 331	0.56 314	0.33 206	0.36 336	0.32 67	0.25 179	0.17 386	0.13 396	0.19 436	0.16 377	0.21 504	0.20 486

GGDA	0.34 282	0.20 277	0.37 227	0.32 73	0.22 221	0.32 227	0.26 209	0.62 286	0.67 375	0.53 331	0.71 368	0.41 277	0.36 336	0.57 327	0.37 375	0.15 272	0.11 222	0.13 114	0.12 202	0.15 281	0.16 354

xyz-stereo-finetune2	0.37 327	0.20 277	0.40 269	0.32 73	0.19 111	0.80 587	0.29 271	0.56 245	0.33 151	0.53 331	0.79 411	0.43 301	0.48 434	0.70 471	0.46 468	0.13 121	0.12 315	0.17 338	0.13 261	0.12 101	0.14 266

TRStereo	0.39 360	0.32 566	0.64 514	0.49 578	0.41 633	0.30 187	0.30 295	0.97 510	0.63 351	0.53 331	0.43 239	0.52 359	0.26 181	0.77 522	0.29 272	0.18 431	0.12 315	0.19 436	0.19 506	0.13 160	0.13 218

PStereo	0.51 503	0.76 704	0.42 296	0.37 236	0.28 467	0.56 452	0.46 555	0.56 245	0.89 524	0.54 335	0.33 177	0.51 354	0.51 449	0.80 540	0.68 576	0.53 720	0.25 642	0.30 649	0.27 640	0.62 714	0.52 709

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 420	0.22 364	0.83 597	0.39 301	0.45 658	0.41 350	0.26 209	1.04 535	0.50 296	0.54 335	0.76 392	1.03 604	0.43 397	0.67 446	0.28 253	0.16 329	0.11 222	0.17 338	0.19 506	0.21 504	0.21 508

CASnet	0.30 225	0.20 277	0.34 155	0.42 420	0.17 48	0.25 98	0.24 157	0.53 221	0.56 323	0.54 335	0.54 302	0.39 261	0.24 146	0.41 172	0.26 205	0.15 272	0.10 81	0.22 539	0.18 476	0.18 427	0.12 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S0	0.38 345	0.19 227	0.38 239	0.41 379	0.22 221	0.78 574	0.55 616	0.69 352	0.46 272	0.55 338	0.62 334	0.45 317	0.36 336	0.47 244	0.32 316	0.22 545	0.21 604	0.26 608	0.23 591	0.16 352	0.14 266

TestStereo-Hl	0.35 291	0.21 323	0.39 254	0.33 98	0.22 221	0.36 290	0.29 271	0.68 339	0.61 349	0.55 338	0.69 360	0.47 329	0.46 421	0.63 400	0.36 363	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.13 261	0.15 281	0.16 354

RAFT-Stereo-weight	0.33 263	0.19 227	0.36 204	0.39 301	0.23 263	0.28 149	0.29 271	0.69 352	0.83 487	0.55 338	0.51 278	0.58 399	0.20 80	0.48 255	0.30 291	0.13 121	0.10 81	0.14 178	0.12 202	0.13 160	0.12 156

LL-Strereo2	0.36 306	0.25 455	0.52 426	0.43 467	0.27 440	0.36 290	0.27 226	0.70 366	0.46 272	0.55 338	0.53 297	0.65 442	0.24 146	0.69 463	0.32 316	0.14 185	0.13 396	0.23 560	0.20 530	0.19 466	0.14 266

XX-TBD	0.32 253	0.53 660	0.26 32	0.53 632	0.21 192	0.38 311	0.24 157	0.41 125	0.77 433	0.55 338	0.70 365	0.31 188	0.26 181	0.33 85	0.28 253	0.16 329	0.10 81	0.12 60	0.09 9	0.13 160	0.11 75

SMOE	0.37 327	0.21 323	0.41 280	0.37 236	0.18 70	0.66 524	0.40 491	0.67 331	0.58 336	0.56 343	0.72 371	0.49 342	0.38 358	0.41 172	0.32 316	0.20 497	0.12 315	0.27 618	0.15 341	0.19 466	0.15 315

rvit_stereo_0075_2	0.48 460	0.38 605	0.74 569	0.54 644	0.46 668	0.43 368	0.35 410	0.85 460	0.68 379	0.56 343	0.73 374	0.59 409	0.47 427	0.64 410	0.47 480	0.33 661	0.23 624	0.35 667	0.26 633	0.32 629	0.26 582

Any-RAFT	0.36 306	0.17 128	0.31 114	0.35 150	0.21 192	0.51 415	0.21 85	0.93 494	0.75 421	0.56 343	0.73 374	0.66 454	0.29 237	0.48 255	0.25 179	0.15 272	0.10 81	0.13 114	0.10 85	0.13 160	0.13 218

TestStereo	0.39 360	0.32 566	0.42 296	0.45 512	0.20 157	0.41 350	0.38 458	0.69 352	0.66 368	0.56 343	0.78 406	0.48 335	0.43 397	0.59 343	0.37 375	0.18 431	0.13 396	0.20 478	0.15 341	0.23 553	0.14 266

TestStereo_HL2	0.34 282	0.20 277	0.38 239	0.32 73	0.23 263	0.34 261	0.25 180	0.62 286	0.63 351	0.57 347	0.73 374	0.42 288	0.38 358	0.60 355	0.38 393	0.16 329	0.11 222	0.13 114	0.12 202	0.15 281	0.17 403

anonymousdsp2	0.37 327	0.21 323	0.49 381	0.38 266	0.24 320	0.48 404	0.31 325	0.91 483	0.68 379	0.57 347	0.51 278	0.51 354	0.34 306	0.59 343	0.33 329	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.10 85	0.16 352	0.16 354

qqq	0.42 399	0.28 525	0.50 393	0.37 236	0.22 221	0.47 399	0.39 477	0.91 483	0.59 339	0.57 347	0.71 368	0.65 442	0.56 475	0.59 343	0.48 489	0.17 386	0.17 535	0.20 478	0.19 506	0.18 427	0.19 453

GMStereo	0.40 376	0.38 605	0.61 500	0.41 379	0.27 440	0.47 399	0.35 410	0.62 286	1.04 604	0.57 347	0.54 302	0.38 248	0.36 336	0.56 313	0.41 435	0.20 497	0.13 396	0.16 287	0.17 442	0.24 566	0.20 486
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
s12784h	0.37 327	0.15 53	0.26 32	0.34 115	0.15 21	0.80 587	0.29 271	0.83 455	0.87 507	0.58 351	0.58 320	0.43 301	0.41 388	0.59 343	0.35 351	0.12 65	0.10 81	0.14 178	0.09 9	0.14 219	0.10 11

SME	0.41 391	0.21 323	0.39 254	0.38 266	0.19 111	0.77 572	0.32 347	0.81 446	0.77 433	0.59 352	0.77 396	0.45 317	0.55 466	0.61 364	0.37 375	0.17 386	0.17 535	0.19 436	0.20 530	0.19 466	0.17 403

DVStereo	0.31 242	0.16 88	0.38 239	0.34 115	0.21 192	0.54 436	0.25 180	0.58 258	0.43 251	0.59 352	0.50 269	0.37 240	0.32 285	0.50 270	0.29 272	0.13 121	0.12 315	0.13 114	0.11 160	0.11 37	0.12 156

rafts_anoy	0.38 345	0.22 364	0.38 239	0.43 467	0.28 467	0.32 227	0.32 347	0.70 366	0.91 538	0.59 352	0.66 348	0.45 317	0.33 295	0.49 265	0.41 435	0.16 329	0.12 315	0.21 523	0.23 591	0.18 427	0.16 354

raftrobust	0.35 291	0.20 277	0.39 254	0.43 467	0.29 495	0.31 206	0.25 180	0.73 397	0.66 368	0.59 352	0.56 314	0.44 308	0.45 414	0.55 303	0.31 306	0.16 329	0.12 315	0.14 178	0.12 202	0.12 101	0.14 266

FACV-RUCA	0.45 429	0.28 525	0.51 403	0.46 537	0.33 577	0.62 492	0.34 386	0.87 467	0.75 421	0.60 356	0.84 443	0.48 335	0.54 462	0.56 313	0.39 405	0.22 545	0.15 470	0.35 667	0.16 377	0.29 609	0.22 527

x	0.41 391	0.25 455	0.46 342	0.36 199	0.24 320	0.54 436	0.31 325	0.94 500	0.58 336	0.60 356	0.72 371	0.61 416	0.53 454	0.52 287	0.50 502	0.18 431	0.16 500	0.17 338	0.16 377	0.17 387	0.18 437

test_4	0.37 327	0.19 227	0.34 155	0.45 512	0.26 394	0.20 33	0.34 386	0.58 258	0.42 239	0.60 356	1.45 669	0.43 301	0.26 181	0.67 446	0.29 272	0.12 65	0.10 81	0.17 338	0.19 506	0.15 281	0.12 156

dd	0.44 420	0.40 619	0.62 505	0.44 497	0.26 394	0.51 415	0.38 458	0.72 385	1.07 618	0.60 356	0.66 348	0.43 301	0.40 383	0.68 455	0.53 522	0.24 585	0.15 470	0.21 523	0.16 377	0.24 566	0.19 453

TANstereo	0.31 242	0.16 88	0.34 155	0.31 41	0.17 48	0.55 443	0.23 144	0.46 169	0.56 323	0.60 356	0.69 360	0.37 240	0.26 181	0.36 125	0.28 253	0.16 329	0.16 500	0.13 114	0.10 85	0.14 219	0.15 315

S	0.42 399	0.21 323	0.42 296	0.40 345	0.26 394	0.72 553	0.43 535	0.67 331	0.63 351	0.61 361	0.97 515	0.39 261	0.47 427	0.44 209	0.33 329	0.30 643	0.17 535	0.31 651	0.32 669	0.18 427	0.14 266

Select-FE	0.48 460	0.26 493	0.96 632	0.42 420	0.36 603	0.34 261	0.20 55	1.02 527	0.37 189	0.61 361	1.01 537	1.04 610	0.79 613	0.74 494	0.29 272	0.17 386	0.13 396	0.17 338	0.20 530	0.15 281	0.25 578

MM-Stereo_test1	0.34 282	0.19 227	0.37 227	0.42 420	0.23 263	0.35 271	0.44 545	0.62 286	0.56 323	0.61 361	0.51 278	0.38 248	0.36 336	0.65 422	0.27 230	0.15 272	0.13 396	0.17 338	0.14 306	0.15 281	0.13 218

ToySt	0.52 518	0.27 509	0.93 625	0.42 420	0.28 467	0.67 534	0.56 622	0.88 475	0.79 447	0.61 361	0.85 452	0.92 577	0.70 563	0.72 487	0.61 555	0.16 329	0.17 535	0.21 523	0.21 554	0.22 533	0.21 508

SA	0.45 429	0.26 493	0.50 393	0.47 559	0.24 320	0.46 395	0.36 425	0.79 441	1.00 588	0.61 361	1.04 554	0.50 347	0.50 443	0.98 613	0.33 329	0.16 329	0.13 396	0.21 523	0.19 506	0.15 281	0.14 266

MyStereo04	0.45 429	0.23 397	0.52 426	0.43 467	0.29 495	0.40 336	0.48 571	1.02 527	1.12 632	0.62 366	0.58 320	0.55 369	0.56 475	0.77 522	0.45 463	0.14 185	0.13 396	0.19 436	0.17 442	0.18 427	0.17 403

11t1	0.38 345	0.23 397	0.49 381	0.36 199	0.23 263	0.61 486	0.31 325	0.74 406	0.47 281	0.62 366	0.55 311	0.55 369	0.49 440	0.58 334	0.45 463	0.18 431	0.15 470	0.16 287	0.13 261	0.17 387	0.19 453

RAFT-Test	0.35 291	0.19 227	0.42 296	0.39 301	0.24 320	0.50 408	0.23 144	0.74 406	0.44 257	0.62 366	0.85 452	0.64 436	0.28 216	0.48 255	0.30 291	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.13 218

iRaft-Stereo_5w	0.46 437	0.22 364	0.53 437	0.43 467	0.30 520	0.30 187	0.53 605	0.66 319	0.71 398	0.62 366	0.89 472	1.01 600	0.67 547	0.76 514	0.67 571	0.13 121	0.12 315	0.17 338	0.15 341	0.15 281	0.17 403

PSMNet-ADL	0.50 489	0.28 525	0.43 316	0.49 578	0.31 538	0.70 542	0.38 458	0.94 500	0.81 467	0.62 366	0.80 422	0.91 570	0.62 515	0.76 514	0.68 576	0.24 585	0.18 556	0.19 436	0.20 530	0.22 533	0.22 527

cross-raft	0.34 282	0.20 277	0.38 239	0.45 512	0.24 320	0.32 227	0.35 410	0.77 429	0.42 239	0.62 366	0.77 396	0.58 399	0.27 194	0.46 230	0.31 306	0.12 65	0.10 81	0.15 244	0.13 261	0.15 281	0.12 156

Gwc-CoAtRS	0.35 291	0.18 179	0.46 342	0.39 301	0.23 263	0.34 261	0.22 117	0.74 406	0.77 433	0.62 366	0.60 325	0.58 399	0.29 237	0.47 244	0.29 272	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.12 202	0.13 160	0.13 218

RT-Monster	0.33 263	0.18 179	0.33 137	0.35 150	0.26 394	0.39 326	0.21 85	0.58 258	0.77 433	0.63 373	0.65 343	0.49 342	0.29 237	0.43 197	0.31 306	0.14 185	0.11 222	0.12 60	0.10 85	0.12 101	0.15 315

test_5	0.44 420	0.25 455	0.48 370	0.53 632	0.28 467	0.28 149	0.42 524	0.77 429	0.87 507	0.63 373	0.91 486	0.73 495	0.53 454	0.82 553	0.36 363	0.14 185	0.11 222	0.18 396	0.18 476	0.18 427	0.16 354

Patchmatch Stereo++	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.21 85	0.63 297	0.39 204	0.63 373	0.73 374	0.57 383	0.38 358	0.61 364	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354
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-softLoss	0.40 376	0.21 323	0.53 437	0.42 420	0.26 394	0.29 169	0.34 386	0.70 366	0.49 289	0.63 373	0.82 433	0.59 409	0.33 295	0.75 502	0.43 446	0.20 497	0.12 315	0.20 478	0.18 476	0.17 387	0.22 527

KMStereo	0.40 376	0.21 323	0.53 437	0.42 420	0.26 394	0.29 169	0.34 386	0.70 366	0.49 289	0.63 373	0.82 433	0.59 409	0.33 295	0.75 502	0.43 446	0.20 497	0.12 315	0.20 478	0.18 476	0.17 387	0.22 527

PSM-adaLoss	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.31 325	0.63 297	0.39 204	0.63 373	0.73 374	0.57 383	0.38 358	0.59 343	0.38 393	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354

ROB_FTStereo_v2	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.31 325	0.63 297	0.39 204	0.63 373	0.73 374	0.57 383	0.38 358	0.60 355	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354

ROB_FTStereo	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.20 55	0.63 297	0.39 204	0.63 373	0.73 374	0.57 383	0.38 358	0.60 355	0.38 393	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354

iGMRVC	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.29 271	0.63 297	0.39 204	0.63 373	0.73 374	0.57 383	0.38 358	0.61 364	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354

iRAFT	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.21 85	0.63 297	0.39 204	0.63 373	0.73 374	0.57 383	0.38 358	0.61 364	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354

RAFT-IKP	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.27 226	0.63 297	0.39 204	0.63 373	0.73 374	0.57 383	0.38 358	0.61 364	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354

TestStereo_HL3	0.38 345	0.20 277	0.59 489	0.35 150	0.24 320	0.55 443	0.38 458	0.62 286	0.45 263	0.64 384	0.86 456	0.56 376	0.50 443	0.57 327	0.30 291	0.15 272	0.11 222	0.14 178	0.13 261	0.14 219	0.18 437

IGEV-FE	0.36 306	0.19 227	0.71 552	0.41 379	0.29 495	0.30 187	0.25 180	0.86 464	0.40 220	0.64 384	0.57 317	0.56 376	0.25 158	0.56 313	0.29 272	0.15 272	0.11 222	0.16 287	0.14 306	0.14 219	0.14 266

MyStereo06	0.40 376	0.22 364	0.65 519	0.42 420	0.29 495	0.43 368	0.48 571	1.05 542	0.43 251	0.64 384	0.54 302	0.78 523	0.27 194	0.53 293	0.31 306	0.14 185	0.13 396	0.18 396	0.17 442	0.17 387	0.17 403

IGEV_Zeroshot_test	0.36 306	0.19 227	0.71 552	0.41 379	0.29 495	0.30 187	0.25 180	0.86 464	0.40 220	0.64 384	0.57 317	0.56 376	0.25 158	0.56 313	0.29 272	0.15 272	0.11 222	0.16 287	0.14 306	0.14 219	0.14 266

GANet-ADL	0.44 420	0.27 509	0.48 370	0.44 497	0.30 520	0.54 436	0.36 425	0.94 500	0.88 518	0.64 384	0.72 371	0.68 465	0.44 407	0.55 303	0.44 457	0.22 545	0.15 470	0.15 244	0.13 261	0.18 427	0.21 508

HUI-Stereo	0.36 306	0.24 421	0.51 403	0.42 420	0.22 221	0.24 74	0.22 117	0.63 297	0.40 220	0.64 384	0.73 374	0.58 399	0.38 358	0.53 293	0.38 393	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.21 504	0.16 354

CCAANet	0.48 460	0.21 323	0.52 426	0.42 420	0.28 467	0.65 516	0.30 295	1.03 533	0.76 428	0.64 384	1.22 618	0.69 467	0.53 454	0.83 555	0.47 480	0.15 272	0.13 396	0.19 436	0.20 530	0.15 281	0.20 486

Selective-IGEV-i1	0.46 437	0.21 323	0.60 495	0.43 467	0.24 320	0.67 534	0.53 605	1.07 553	0.90 530	0.65 391	0.82 433	0.80 534	0.38 358	0.56 313	0.40 428	0.16 329	0.14 438	0.15 244	0.13 261	0.16 352	0.17 403

model_zeroshot	0.35 291	0.20 277	0.56 468	0.41 379	0.30 520	0.51 415	0.26 209	0.69 352	0.48 285	0.65 391	0.51 278	0.52 359	0.25 158	0.46 230	0.27 230	0.17 386	0.13 396	0.15 244	0.14 306	0.13 160	0.14 266

ACV-stereo	0.63 594	0.37 596	1.03 645	0.44 497	0.31 538	1.27 682	0.41 513	0.78 433	0.84 488	0.65 391	0.76 392	2.07 718	1.00 666	0.84 561	0.68 576	0.22 545	0.17 535	0.19 436	0.18 476	0.22 533	0.23 555

UDGNet	0.50 489	0.82 711	0.56 468	0.51 601	0.32 564	0.41 350	0.34 386	0.71 374	0.93 550	0.65 391	0.60 325	0.58 399	0.44 407	0.65 422	0.43 446	0.33 661	0.15 470	0.67 727	0.20 530	0.49 692	0.23 555

NRIStereo	0.37 327	0.21 323	0.49 381	0.42 420	0.23 263	0.33 247	0.25 180	0.68 339	0.59 339	0.65 391	0.63 336	0.55 369	0.37 349	0.67 446	0.40 428	0.16 329	0.12 315	0.18 396	0.15 341	0.17 387	0.15 315

CRE-IMP	0.37 327	0.23 397	0.53 437	0.42 420	0.24 320	0.40 336	0.21 85	0.61 278	0.45 263	0.65 391	0.73 374	0.53 364	0.37 349	0.63 400	0.40 428	0.18 431	0.11 222	0.19 436	0.16 377	0.21 504	0.19 453

DIP-Stereo	0.40 376	0.22 364	0.58 481	0.42 420	0.29 495	0.62 492	0.27 226	0.87 467	0.42 239	0.65 391	0.86 456	0.52 359	0.35 322	0.67 446	0.43 446	0.15 272	0.13 396	0.17 338	0.14 306	0.15 281	0.17 403
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_3	0.48 460	0.35 585	0.85 610	0.56 657	0.31 538	0.48 404	0.48 571	0.65 312	0.81 467	0.66 398	0.59 322	0.66 454	0.56 475	0.66 436	0.41 435	0.30 643	0.27 660	0.29 639	0.28 649	0.21 504	0.21 508

test_sample1	0.44 420	0.24 421	0.52 426	0.35 150	0.23 263	0.59 478	0.36 425	1.05 542	0.57 332	0.66 398	0.78 406	0.70 470	0.71 568	0.62 388	0.51 506	0.18 431	0.15 470	0.17 338	0.16 377	0.18 427	0.18 437

4D-IteraStereo	0.33 263	0.19 227	0.43 316	0.40 345	0.24 320	0.32 227	0.27 226	0.59 266	0.72 400	0.66 398	0.53 297	0.42 288	0.22 120	0.46 230	0.30 291	0.14 185	0.09 18	0.20 478	0.16 377	0.16 352	0.12 156

test_3	0.37 327	0.19 227	0.50 393	0.45 512	0.24 320	0.47 399	0.36 425	0.69 352	0.84 488	0.66 398	0.46 252	0.68 465	0.25 158	0.45 219	0.32 316	0.12 65	0.10 81	0.18 396	0.16 377	0.15 281	0.12 156

NF-Stereo	0.39 360	0.21 323	0.51 403	0.42 420	0.25 356	0.26 107	0.30 295	0.71 374	0.72 400	0.66 398	0.77 396	0.57 383	0.31 274	0.69 463	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.16 352	0.27 593

OCTAStereo	0.39 360	0.21 323	0.51 403	0.42 420	0.25 356	0.26 107	0.30 295	0.71 374	0.72 400	0.66 398	0.77 396	0.58 399	0.31 274	0.69 463	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.16 352	0.27 593

RE-Stereo	0.39 360	0.21 323	0.51 403	0.42 420	0.25 356	0.26 107	0.30 295	0.71 374	0.72 400	0.66 398	0.77 396	0.57 383	0.31 274	0.70 471	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.16 352	0.27 593

TVStereo	0.39 360	0.21 323	0.51 403	0.42 420	0.25 356	0.26 107	0.30 295	0.71 374	0.72 400	0.66 398	0.77 396	0.57 383	0.31 274	0.70 471	0.39 405	0.18 431	0.12 315	0.20 478	0.16 377	0.16 352	0.27 593

AFF-stereo	0.39 360	0.20 277	0.42 296	0.37 236	0.22 221	0.27 131	0.31 325	0.67 331	0.72 400	0.66 398	1.12 583	0.75 507	0.38 358	0.57 327	0.35 351	0.11 34	0.09 18	0.16 287	0.16 377	0.14 219	0.12 156

Selective-IGEV-i16pb	0.95 663	0.25 455	6.90 754	0.42 420	0.32 564	1.73 714	0.55 616	1.12 573	1.58 707	0.67 407	1.19 613	0.97 585	0.55 466	0.83 555	0.63 563	0.28 625	0.17 535	0.18 396	0.20 530	0.21 504	0.23 555

Hybrid-DGEV-2	0.43 413	0.23 397	0.47 355	0.48 566	0.30 520	0.57 462	0.24 157	0.84 458	1.00 588	0.67 407	0.67 355	0.59 409	0.73 585	0.61 364	0.36 363	0.14 185	0.12 315	0.18 396	0.16 377	0.14 219	0.13 218

FE-Mocha	0.33 263	0.20 277	0.55 455	0.39 301	0.27 440	0.31 206	0.20 55	0.77 429	0.38 194	0.67 407	0.56 314	0.57 383	0.26 181	0.38 146	0.23 126	0.15 272	0.10 81	0.17 338	0.16 377	0.13 160	0.13 218

UGAM-zero	0.48 460	0.21 323	0.66 522	0.38 266	0.23 263	0.36 290	0.22 117	1.30 656	0.43 251	0.67 407	0.61 330	1.74 706	0.89 648	0.79 536	0.27 230	0.15 272	0.12 315	0.15 244	0.12 202	0.13 160	0.14 266

test_sample2	0.45 429	0.24 421	0.49 381	0.34 115	0.21 192	0.60 484	0.43 535	1.01 524	0.73 411	0.67 407	0.80 422	0.70 470	0.64 528	0.65 422	0.41 435	0.19 475	0.15 470	0.18 396	0.16 377	0.19 466	0.19 453

STrans-v2	0.47 450	0.21 323	0.49 381	0.41 379	0.25 356	0.54 436	0.49 584	1.16 590	0.82 481	0.67 407	1.05 557	0.71 473	0.67 547	0.74 494	0.34 342	0.15 272	0.11 222	0.17 338	0.15 341	0.14 219	0.14 266

TransformOpticalFlow	0.46 437	0.21 323	0.49 381	0.42 420	0.24 320	0.36 290	0.46 555	1.04 535	0.84 488	0.67 407	1.14 594	0.73 495	0.56 475	0.78 530	0.33 329	0.15 272	0.10 81	0.17 338	0.15 341	0.14 219	0.15 315

CFNet-RSSM	0.35 291	0.18 179	0.47 355	0.39 301	0.22 221	0.35 271	0.23 144	0.78 433	0.86 500	0.67 407	0.54 302	0.56 376	0.28 216	0.49 265	0.28 253	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.12 202	0.13 160	0.12 156

ACVNet	0.47 450	0.24 421	0.39 254	0.40 345	0.28 467	0.58 468	0.40 491	0.91 483	0.81 467	0.67 407	0.96 506	0.79 530	0.66 538	0.65 422	0.71 583	0.18 431	0.15 470	0.16 287	0.15 341	0.18 427	0.15 315

CFNet-ft	0.50 489	0.25 455	0.39 254	0.41 379	0.26 394	0.66 524	0.37 440	0.91 483	0.87 507	0.67 407	1.00 532	1.05 615	0.70 563	0.68 455	0.57 539	0.23 573	0.16 500	0.24 576	0.21 554	0.24 566	0.19 453

CFNet_RVC	0.50 489	0.25 455	0.39 254	0.41 379	0.26 394	0.66 524	0.37 440	0.91 483	0.87 507	0.67 407	1.00 532	1.05 615	0.70 563	0.68 455	0.57 539	0.23 573	0.16 500	0.24 576	0.21 554	0.24 566	0.19 453

NVstereo2D	0.62 591	0.32 566	0.82 593	0.50 589	0.44 652	0.88 610	0.48 571	1.12 573	1.17 650	0.67 407	0.90 478	0.90 564	0.69 558	1.02 627	0.69 579	0.33 661	0.16 500	0.29 639	0.20 530	0.43 677	0.46 693

Lsterematch	0.39 360	0.18 179	0.40 269	0.38 266	0.20 157	0.41 350	0.27 226	0.59 266	0.75 421	0.68 419	1.01 537	0.49 342	0.43 397	0.60 355	0.47 480	0.17 386	0.10 81	0.15 244	0.13 261	0.15 281	0.15 315

MIPNet	0.39 360	0.22 364	0.66 522	0.40 345	0.25 356	0.53 429	0.29 271	0.78 433	0.74 417	0.68 419	0.60 325	0.40 270	0.48 434	0.45 219	0.39 405	0.14 185	0.11 222	0.16 287	0.13 261	0.14 219	0.14 266

ICVP	0.48 460	0.26 493	0.42 296	0.49 578	0.28 467	0.63 498	0.43 535	1.05 542	0.72 400	0.68 419	0.95 501	0.75 507	0.56 475	0.55 303	0.61 555	0.24 585	0.18 556	0.19 436	0.17 442	0.19 466	0.21 508
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.58 570	0.39 610	1.26 667	0.45 512	0.32 564	0.55 443	0.34 386	1.12 573	0.90 530	0.68 419	0.90 478	0.61 416	0.71 568	1.03 629	0.80 604	0.21 521	0.18 556	0.27 618	0.23 591	0.33 634	0.30 617

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 518	0.23 397	1.38 683	0.40 345	0.53 689	0.29 169	0.30 295	1.49 694	0.45 263	0.69 423	1.15 597	0.98 588	0.32 285	0.70 471	0.29 272	0.15 272	0.11 222	0.17 338	0.20 530	0.22 533	0.27 593

knoymous	0.37 327	0.22 364	0.34 155	0.32 73	0.22 221	0.38 311	0.29 271	0.63 297	0.65 363	0.69 423	0.69 360	0.60 414	0.40 383	0.61 364	0.36 363	0.17 386	0.11 222	0.20 478	0.12 202	0.18 427	0.19 453

DeepStereo_RVC	0.37 327	0.22 364	0.51 403	0.41 379	0.24 320	0.26 107	0.22 117	0.64 308	0.40 220	0.69 423	0.67 355	0.57 383	0.50 443	0.58 334	0.42 443	0.17 386	0.12 315	0.18 396	0.16 377	0.19 466	0.19 453

RALAANet	0.40 376	0.24 421	0.56 468	0.43 467	0.30 520	0.36 290	0.25 180	0.89 477	0.69 387	0.69 423	0.65 343	0.61 416	0.30 262	0.63 400	0.35 351	0.16 329	0.13 396	0.18 396	0.15 341	0.21 504	0.14 266

NOSS_ROB	0.59 574	0.40 619	0.42 296	0.45 512	0.31 538	0.79 581	0.53 605	1.09 562	1.12 632	0.69 423	0.92 492	0.77 520	0.63 520	0.81 546	0.52 511	0.39 689	0.38 708	0.44 695	0.42 708	0.38 663	0.36 654

DFGA-Net	0.47 450	0.31 563	0.93 625	0.43 467	0.33 577	0.56 452	0.35 410	0.81 446	0.89 524	0.70 428	0.76 392	0.48 335	0.43 397	0.78 530	0.64 566	0.16 329	0.14 438	0.19 436	0.19 506	0.20 488	0.19 453

TestStereo1	0.44 420	0.24 421	0.45 330	0.52 618	0.25 356	0.35 271	0.40 491	0.81 446	0.94 560	0.70 428	0.96 506	0.48 335	0.45 414	0.94 596	0.33 329	0.16 329	0.13 396	0.18 396	0.16 377	0.15 281	0.14 266

DCANet-4	0.38 345	0.22 364	0.58 481	0.35 150	0.19 111	0.30 187	0.30 295	0.69 352	0.97 576	0.70 428	0.79 411	0.40 270	0.46 421	0.46 230	0.37 375	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.12 101	0.15 315

fff	0.39 360	0.18 179	0.46 342	0.35 150	0.19 111	0.30 187	0.30 295	0.73 397	1.08 623	0.70 428	0.79 411	0.44 308	0.62 515	0.47 244	0.37 375	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.12 101	0.15 315

SA-5K	0.44 420	0.24 421	0.45 330	0.52 618	0.25 356	0.35 271	0.40 491	0.81 446	0.94 560	0.70 428	0.96 506	0.48 335	0.45 414	0.94 596	0.33 329	0.16 329	0.13 396	0.18 396	0.16 377	0.15 281	0.14 266

test_1	0.35 291	0.17 128	0.48 370	0.40 345	0.22 221	0.42 361	0.22 117	0.66 319	0.80 456	0.70 428	0.45 247	0.63 430	0.29 237	0.45 219	0.32 316	0.13 121	0.09 18	0.17 338	0.13 261	0.13 160	0.11 75

csc	0.39 360	0.18 179	0.46 342	0.35 150	0.19 111	0.30 187	0.30 295	0.73 397	1.08 623	0.70 428	0.79 411	0.44 308	0.62 515	0.47 244	0.37 375	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.12 101	0.15 315

cscssc	0.39 360	0.18 179	0.46 342	0.35 150	0.19 111	0.30 187	0.30 295	0.73 397	1.08 623	0.70 428	0.79 411	0.44 308	0.62 515	0.47 244	0.37 375	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.12 101	0.15 315

FADNet	0.63 594	0.53 660	1.20 661	0.46 537	0.44 652	0.66 524	0.41 513	1.24 629	1.07 618	0.70 428	0.84 443	0.98 588	0.65 536	0.87 568	0.54 528	0.29 636	0.30 675	0.27 618	0.30 656	0.48 688	0.36 654

UCFNet_RVC	0.50 489	0.27 509	0.37 227	0.40 345	0.27 440	0.66 524	0.42 524	1.18 601	0.86 500	0.70 428	0.89 472	0.91 570	0.60 503	0.62 388	0.48 489	0.24 585	0.18 556	0.28 630	0.27 640	0.25 577	0.24 569

IGEV_i1	0.45 429	0.23 397	0.57 477	0.40 345	0.23 263	0.64 508	0.42 524	1.05 542	0.65 363	0.71 438	0.70 365	0.76 514	0.47 427	0.75 502	0.45 463	0.16 329	0.14 438	0.16 287	0.13 261	0.17 387	0.18 437

FADNet-RVC	0.62 591	0.56 675	1.29 672	0.47 559	0.39 622	0.63 498	0.40 491	1.16 590	0.91 538	0.71 438	0.86 456	1.04 610	0.55 466	0.99 618	0.78 596	0.27 614	0.26 653	0.28 630	0.29 655	0.32 629	0.31 626

MIM_Stereo	0.39 360	0.18 179	0.59 489	0.38 266	0.25 356	0.27 131	0.24 157	0.72 385	0.56 323	0.72 440	1.00 532	0.62 425	0.29 237	0.67 446	0.39 405	0.13 121	0.14 438	0.17 338	0.16 377	0.14 219	0.12 156

ADStereo(finetuned)	0.39 360	0.18 179	0.58 481	0.35 150	0.19 111	0.30 187	0.30 295	0.72 385	0.96 571	0.72 440	0.77 396	0.45 317	0.68 556	0.46 230	0.36 363	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.15 315

test-3	0.35 291	0.17 128	0.48 370	0.40 345	0.22 221	0.42 361	0.22 117	0.66 319	0.80 456	0.72 440	0.45 247	0.63 430	0.29 237	0.45 219	0.32 316	0.13 121	0.09 18	0.17 338	0.13 261	0.13 160	0.11 75

LCNet	0.42 399	0.21 323	0.34 155	0.44 497	0.24 320	0.47 399	0.28 250	0.69 352	0.57 332	0.72 440	1.03 551	0.66 454	0.58 491	0.60 355	0.35 351	0.15 272	0.10 81	0.19 436	0.19 506	0.22 533	0.37 660

AnonymousM	0.42 399	0.86 717	0.31 114	0.35 150	0.23 263	0.30 187	0.37 440	0.56 245	0.44 257	0.72 440	0.50 269	0.47 329	0.29 237	0.42 186	0.35 351	0.16 329	0.12 315	1.51 745	0.32 669	0.12 101	0.11 75

DCANet	0.38 345	0.18 179	0.46 342	0.35 150	0.19 111	0.30 187	0.30 295	0.72 385	0.96 571	0.72 440	0.77 396	0.45 317	0.56 475	0.47 244	0.36 363	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.13 160	0.15 315

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 327	0.18 179	0.45 330	0.36 199	0.19 111	0.33 247	0.28 250	0.67 331	0.77 433	0.72 440	0.99 528	0.56 376	0.39 376	0.44 209	0.31 306	0.11 34	0.09 18	0.15 244	0.14 306	0.13 160	0.11 75

MyStereo8	0.42 399	0.21 323	0.64 514	0.43 467	0.29 495	0.55 443	0.28 250	0.72 385	0.50 296	0.73 447	1.01 537	0.57 383	0.44 407	0.52 287	0.52 511	0.15 272	0.12 315	0.16 287	0.14 306	0.19 466	0.21 508

Anonymous_2	0.84 645	0.45 639	0.66 522	0.41 379	0.45 658	0.82 596	0.53 605	0.81 446	0.81 467	0.73 447	0.61 330	0.91 570	0.76 606	0.77 522	0.61 555	0.51 718	0.55 737	0.54 717	4.92 784	0.54 703	0.42 677

iRaft-Stereo_20w	0.42 399	0.20 277	0.63 509	0.39 301	0.27 440	0.33 247	0.25 180	1.76 726	0.37 189	0.73 447	0.53 297	0.63 430	0.42 393	0.86 566	0.29 272	0.14 185	0.11 222	0.14 178	0.13 261	0.15 281	0.15 315

GwcNet-ADL	0.45 429	0.24 421	0.51 403	0.46 537	0.30 520	0.41 350	0.40 491	0.95 503	0.98 581	0.73 447	0.78 406	0.61 416	0.41 388	0.67 446	0.55 530	0.20 497	0.14 438	0.15 244	0.14 306	0.19 466	0.22 527

GANet-RSSM	0.49 476	0.22 364	0.42 296	0.39 301	0.26 394	0.58 468	0.41 513	1.12 573	0.82 481	0.73 447	1.02 541	0.88 556	0.75 597	0.67 446	0.48 489	0.22 545	0.16 500	0.18 396	0.19 506	0.18 427	0.18 437

HITNet	0.43 413	0.27 509	0.50 393	0.34 115	0.18 70	0.65 516	0.32 347	0.99 517	0.70 391	0.73 447	0.86 456	0.66 454	0.56 475	0.61 364	0.47 480	0.14 185	0.10 81	0.15 244	0.13 261	0.18 427	0.13 218
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
DN-CSS_ROB	0.45 429	0.27 509	0.74 569	0.41 379	0.29 495	0.43 368	0.29 271	0.80 444	0.78 439	0.73 447	1.08 574	0.48 335	0.45 414	0.81 546	0.40 428	0.15 272	0.12 315	0.21 523	0.19 506	0.18 427	0.17 403

PAM_32	0.50 489	0.20 277	0.69 544	0.40 345	0.24 320	1.09 656	0.29 271	1.12 573	0.40 220	0.74 454	0.44 244	1.98 716	0.64 528	0.64 410	0.27 230	0.16 329	0.11 222	0.17 338	0.15 341	0.14 219	0.15 315

RAFT-345	0.41 391	0.19 227	0.42 296	0.39 301	0.23 263	0.32 227	0.25 180	0.62 286	0.56 323	0.74 454	1.77 693	0.44 308	0.35 322	0.67 446	0.37 375	0.14 185	0.11 222	0.18 396	0.14 306	0.14 219	0.13 218

FENet	0.43 413	0.23 397	0.40 269	0.40 345	0.24 320	0.54 436	0.33 366	0.83 455	0.72 400	0.74 454	0.73 374	0.63 430	0.56 475	0.65 422	0.45 463	0.19 475	0.13 396	0.19 436	0.17 442	0.18 427	0.20 486

CFNet	0.53 526	0.30 554	0.53 437	0.42 420	0.28 467	0.73 558	0.35 410	1.21 615	1.01 591	0.74 454	1.07 567	0.85 543	0.60 503	0.83 555	0.58 546	0.19 475	0.15 470	0.23 560	0.23 591	0.21 504	0.17 403

PAM	0.50 489	0.21 323	0.75 572	0.41 379	0.26 394	1.11 662	0.37 440	1.10 566	0.39 204	0.75 458	0.46 252	1.92 713	0.61 510	0.62 388	0.28 253	0.16 329	0.10 81	0.16 287	0.14 306	0.14 219	0.15 315

GES	0.46 437	0.25 455	0.62 505	0.41 379	0.30 520	0.62 492	0.37 440	1.06 549	0.70 391	0.75 458	0.83 440	0.47 329	0.52 453	0.69 463	0.46 468	0.23 573	0.17 535	0.17 338	0.16 377	0.18 427	0.24 569

HCRNet	0.46 437	0.35 585	0.45 330	0.54 644	0.26 394	0.52 423	0.29 271	0.87 467	0.64 357	0.75 458	0.82 433	0.76 514	0.53 454	0.70 471	0.38 393	0.24 585	0.16 500	0.24 576	0.20 530	0.21 504	0.20 486

xxxx	1.07 678	0.23 397	0.53 437	0.38 266	0.22 221	0.83 599	0.36 425	1.41 682	0.95 564	0.75 458	0.99 528	0.97 585	0.64 528	0.70 471	11.37 775	0.20 497	0.17 535	0.18 396	0.17 442	0.19 466	0.20 486

PSMNet-RSSM	0.50 489	0.24 421	0.41 280	0.43 467	0.26 394	0.51 415	0.40 491	1.16 590	0.79 447	0.75 458	1.07 567	0.87 553	0.69 558	0.66 436	0.52 511	0.24 585	0.16 500	0.23 560	0.26 633	0.20 488	0.20 486

GwcNet-RSSM	0.51 503	0.25 455	0.51 403	0.41 379	0.24 320	0.56 452	0.41 513	0.97 510	0.96 571	0.75 458	1.17 608	0.89 561	0.66 538	0.66 436	0.74 590	0.22 545	0.15 470	0.19 436	0.21 554	0.17 387	0.16 354

ffm	0.47 450	0.28 525	0.68 535	0.39 301	0.26 394	0.56 452	0.40 491	0.72 385	1.13 638	0.76 464	0.98 520	0.71 473	0.55 466	0.61 364	0.26 205	0.17 386	0.11 222	0.25 589	0.21 554	0.16 352	0.17 403

ff1	0.56 551	0.28 525	0.68 535	0.39 301	0.26 394	0.56 452	0.40 491	0.72 385	1.13 638	0.76 464	0.98 520	0.71 473	0.55 466	1.25 660	1.46 688	0.17 386	0.11 222	0.25 589	0.21 554	0.16 352	0.17 403

mmx	0.59 574	0.28 525	0.68 535	0.39 301	0.26 394	0.56 452	0.40 491	1.24 629	1.06 610	0.76 464	0.98 520	0.71 473	0.55 466	1.25 660	1.46 688	0.21 521	0.16 500	0.25 589	0.21 554	0.24 566	0.22 527

1111x	0.64 596	0.23 397	0.61 500	0.39 301	0.21 192	0.68 539	0.46 555	1.32 664	1.03 600	0.76 464	1.02 541	0.95 580	0.72 579	1.13 641	2.15 724	0.18 431	0.18 556	0.18 396	0.19 506	0.20 488	0.19 453

xxx	0.59 574	0.28 525	0.68 535	0.39 301	0.26 394	0.56 452	0.40 491	1.24 629	1.06 610	0.76 464	0.98 520	0.71 473	0.55 466	1.25 660	1.46 688	0.21 521	0.16 500	0.25 589	0.21 554	0.24 566	0.22 527

CASS	0.46 437	0.28 525	0.45 330	0.48 566	0.22 221	0.63 498	0.34 386	0.99 517	0.66 368	0.76 464	0.86 456	0.61 416	0.58 491	0.58 334	0.44 457	0.29 636	0.16 500	0.22 539	0.18 476	0.23 553	0.28 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MWSP-net	0.54 531	0.24 421	0.60 495	0.46 537	0.30 520	0.71 548	0.91 700	1.05 542	0.93 550	0.77 470	0.80 422	0.91 570	0.73 585	0.64 410	0.55 530	0.20 497	0.16 500	0.19 436	0.18 476	0.21 504	0.23 555

MyStereo05	0.46 437	0.22 364	0.51 403	0.42 420	0.29 495	0.43 368	0.48 571	0.96 508	1.12 632	0.77 470	0.62 334	0.51 354	0.57 487	0.79 536	0.43 446	0.14 185	0.13 396	0.18 396	0.17 442	0.17 387	0.17 403

mmm	0.47 450	0.28 525	0.51 403	0.39 301	0.25 356	0.61 486	0.38 458	1.00 523	0.60 346	0.77 470	1.07 567	0.65 442	0.53 454	0.61 364	0.49 498	0.18 431	0.15 470	0.23 560	0.20 530	0.21 504	0.20 486

BUS	0.47 450	0.26 493	0.47 355	0.46 537	0.29 495	0.78 574	0.34 386	0.99 517	0.80 456	0.77 470	0.80 422	0.64 436	0.54 462	0.66 436	0.56 533	0.21 521	0.15 470	0.22 539	0.19 506	0.18 427	0.19 453

BSDual-CNN	0.48 460	0.26 493	0.47 355	0.46 537	0.29 495	0.75 568	0.46 555	0.99 517	0.80 456	0.77 470	0.80 422	0.76 514	0.59 497	0.66 436	0.48 489	0.21 521	0.15 470	0.22 539	0.19 506	0.18 427	0.19 453

hknet	0.51 503	0.26 493	0.58 481	0.46 537	0.29 495	0.75 568	0.46 555	0.99 517	0.89 524	0.77 470	0.80 422	0.96 583	0.67 547	0.75 502	0.50 502	0.19 475	0.15 470	0.22 539	0.19 506	0.18 427	0.19 453

ASMatch	0.48 460	0.20 277	0.47 355	0.39 301	0.28 467	0.37 303	0.26 209	0.76 421	0.72 400	0.77 470	2.29 713	0.61 416	0.51 449	0.64 410	0.39 405	0.15 272	0.12 315	0.17 338	0.15 341	0.14 219	0.22 527

IRAFT_RVC	0.43 413	0.20 277	0.52 426	0.45 512	0.24 320	0.26 107	0.51 594	0.76 421	0.78 439	0.77 470	0.80 422	0.73 495	0.50 443	0.74 494	0.39 405	0.18 431	0.10 81	0.21 523	0.17 442	0.17 387	0.15 315

GMM-Stereo	0.44 420	0.20 277	0.39 254	0.42 420	0.25 356	0.50 408	0.44 545	0.72 385	0.57 332	0.77 470	1.37 652	0.76 514	0.38 358	0.62 388	0.34 342	0.15 272	0.10 81	0.20 478	0.19 506	0.17 387	0.28 604

cf-r	0.49 476	0.24 421	0.49 381	0.40 345	0.23 263	0.58 468	0.38 458	0.92 492	0.87 507	0.77 470	1.06 563	0.98 588	0.67 547	0.59 343	0.61 555	0.21 521	0.14 438	0.17 338	0.19 506	0.15 281	0.16 354

RASNet	0.57 557	0.24 421	0.61 500	0.39 301	0.23 263	0.71 548	0.40 491	1.02 527	0.93 550	0.77 470	1.05 557	1.05 615	0.98 665	0.99 618	1.03 651	0.16 329	0.14 438	0.14 178	0.17 442	0.15 281	0.14 266

AdaStereo	0.52 518	0.34 580	0.53 437	0.49 578	0.25 356	0.71 548	0.36 425	1.24 629	0.91 538	0.77 470	0.98 520	0.75 507	0.50 443	0.71 481	0.51 506	0.27 614	0.13 396	0.28 630	0.18 476	0.23 553	0.18 437
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM	0.54 531	0.23 397	0.51 403	0.46 537	0.26 394	0.40 336	0.52 600	0.65 312	1.19 656	0.78 482	1.15 597	1.38 681	0.56 475	1.03 629	0.56 533	0.18 431	0.15 470	0.25 589	0.21 554	0.15 281	0.13 218

RAFT_CTSACE	0.46 437	0.20 277	0.48 370	0.46 537	0.27 440	0.34 261	0.39 477	0.62 286	0.74 417	0.78 482	1.44 665	0.86 547	0.38 358	1.09 637	0.27 230	0.13 121	0.13 396	0.18 396	0.16 377	0.16 352	0.12 156

OMP-Stereo	0.43 413	0.23 397	0.50 393	0.53 632	0.25 356	0.36 290	0.24 157	0.73 397	0.81 467	0.78 482	0.64 339	0.88 556	0.41 388	0.95 602	0.36 363	0.15 272	0.12 315	0.20 478	0.15 341	0.16 352	0.13 218

DMCA	0.47 450	0.27 509	0.59 489	0.39 301	0.29 495	0.53 429	0.34 386	0.98 512	0.70 391	0.78 482	0.83 440	0.79 530	0.55 466	0.54 302	0.57 539	0.21 521	0.16 500	0.21 523	0.16 377	0.19 466	0.22 527

BEATNet_4x	0.49 476	0.35 585	0.72 559	0.38 266	0.20 157	0.65 516	0.36 425	1.08 559	0.78 439	0.78 482	0.88 469	0.73 495	0.64 528	0.71 481	0.60 549	0.16 329	0.12 315	0.16 287	0.15 341	0.24 566	0.18 437

PSMNet-RUCA	0.78 631	0.78 709	1.23 664	1.01 730	0.91 727	0.68 539	0.53 605	1.16 590	1.06 610	0.79 487	1.10 576	0.82 539	0.72 579	0.94 596	0.70 580	0.55 726	0.27 660	0.76 731	0.46 711	0.70 720	0.49 700

test_sample3	0.49 476	0.27 509	0.55 455	0.36 199	0.23 263	0.70 542	0.37 440	1.21 615	0.87 507	0.79 487	0.84 443	0.66 454	0.53 454	0.70 471	0.50 502	0.21 521	0.16 500	0.20 478	0.19 506	0.21 504	0.21 508

DispNO	0.48 460	0.24 421	0.84 604	0.40 345	0.31 538	0.58 468	0.39 477	0.91 483	0.79 447	0.79 487	0.83 440	0.71 473	0.59 497	0.75 502	0.50 502	0.19 475	0.14 438	0.20 478	0.18 476	0.16 352	0.17 403

raft_robust	0.41 391	0.24 421	0.39 254	0.43 467	0.22 221	0.40 336	0.33 366	0.80 444	0.98 581	0.80 490	0.88 469	0.41 277	0.32 285	0.89 576	0.30 291	0.14 185	0.12 315	0.16 287	0.18 476	0.15 281	0.13 218

IPLGR	0.40 376	0.22 364	0.70 548	0.40 345	0.22 221	0.51 415	0.29 271	0.78 433	0.78 439	0.80 490	0.77 396	0.44 308	0.41 388	0.48 255	0.40 428	0.14 185	0.12 315	0.16 287	0.14 306	0.16 352	0.14 266

RAFT + AFF	0.54 531	0.30 554	0.84 604	0.51 601	0.32 564	0.63 498	0.57 625	1.05 542	0.95 564	0.80 490	0.87 465	0.85 543	0.57 487	0.87 568	0.51 506	0.18 431	0.21 604	0.23 560	0.22 575	0.19 466	0.19 453

PS-NSSS	0.60 581	0.46 644	0.68 535	0.43 467	0.34 589	0.66 524	0.57 625	1.05 542	0.91 538	0.80 490	1.28 632	0.72 490	0.67 547	0.89 576	0.61 555	0.32 653	0.26 653	0.40 686	0.27 640	0.35 648	0.29 611

DStereoRT	0.77 629	0.21 323	0.72 559	0.52 618	0.34 589	1.07 653	0.36 425	0.86 464	0.80 456	0.81 494	1.07 567	0.54 366	0.73 585	0.78 530	0.53 522	0.17 386	0.14 438	3.96 782	1.38 767	0.20 488	0.16 354

test_sample5	0.50 489	0.28 525	0.55 455	0.37 236	0.23 263	0.65 516	0.38 458	1.19 605	0.86 500	0.81 494	0.97 515	0.64 436	0.60 503	0.72 487	0.48 489	0.22 545	0.16 500	0.22 539	0.21 554	0.23 553	0.22 527

SFCPSM	0.48 460	0.22 364	0.59 489	0.41 379	0.27 440	0.85 605	0.36 425	1.39 676	0.79 447	0.81 494	0.85 452	0.54 366	0.50 443	0.60 355	0.39 405	0.18 431	0.14 438	0.18 396	0.20 530	0.17 387	0.16 354

MultiAttention	3.62 753	0.25 455	0.65 519	0.56 657	0.34 589	23.66 783	2.61 765	1.65 718	1.14 644	0.82 497	1.83 696	1.13 643	0.42 393	35.16 797	0.72 586	0.18 431	0.12 315	0.23 560	0.23 591	0.35 648	0.33 640

rvit_105_1	0.56 551	0.42 630	0.84 604	0.59 672	0.37 607	0.59 478	0.68 657	0.73 397	0.97 576	0.82 497	0.69 360	0.75 507	0.63 520	0.80 540	0.56 533	0.34 670	0.29 669	0.31 651	0.34 679	0.23 553	0.23 555

ITSA-stereo	0.54 531	0.29 539	0.55 455	0.41 379	0.23 263	0.59 478	0.35 410	1.31 658	1.25 665	0.82 497	0.80 422	0.72 490	0.58 491	0.89 576	0.72 586	0.22 545	0.18 556	0.23 560	0.22 575	0.22 533	0.29 611

test_sample4	0.49 476	0.27 509	0.55 455	0.36 199	0.23 263	0.70 542	0.37 440	1.22 624	0.86 500	0.82 497	0.86 456	0.62 425	0.58 491	0.71 481	0.49 498	0.21 521	0.16 500	0.21 523	0.20 530	0.22 533	0.21 508

CBFPSM	0.61 585	0.25 455	1.41 687	0.39 301	0.27 440	1.10 657	0.67 654	0.83 455	0.84 488	0.82 497	0.81 431	1.33 670	0.85 633	0.72 487	0.86 613	0.16 329	0.15 470	0.15 244	0.17 442	0.17 387	0.23 555

ACRE	0.42 399	0.23 397	0.73 565	0.45 512	0.33 577	0.50 408	0.33 366	0.68 339	0.70 391	0.82 497	0.92 492	0.46 323	0.32 285	0.53 293	0.52 511	0.17 386	0.12 315	0.15 244	0.14 306	0.13 160	0.16 354

HSM	0.53 526	0.25 455	0.46 342	0.40 345	0.25 356	0.74 564	0.44 545	1.29 653	0.78 439	0.82 497	0.92 492	1.21 651	0.75 597	0.90 584	0.48 489	0.18 431	0.14 438	0.17 338	0.14 306	0.17 387	0.18 437

PSMNet_ROB	0.67 599	0.39 610	0.76 576	0.57 663	0.43 645	1.00 636	0.85 698	1.25 635	0.93 550	0.82 497	1.04 554	1.08 625	0.64 528	0.89 576	1.02 650	0.29 636	0.21 604	0.31 651	0.31 665	0.27 597	0.25 578

AACVNet	0.52 518	0.25 455	0.56 468	0.48 566	0.29 495	0.55 443	0.38 458	0.96 508	0.59 339	0.83 505	1.03 551	1.03 604	0.77 611	0.91 587	0.58 546	0.22 545	0.18 556	0.24 576	0.18 476	0.24 566	0.22 527

RAFT	0.46 437	0.23 397	0.52 426	0.48 566	0.27 440	0.55 443	0.47 564	0.68 339	0.60 346	0.83 505	0.82 433	1.00 596	0.56 475	0.76 514	0.37 375	0.18 431	0.16 500	0.22 539	0.20 530	0.16 352	0.14 266

CFNet_pseudo	0.47 450	0.25 455	0.55 455	0.38 266	0.28 467	0.58 468	0.32 347	0.89 477	0.90 530	0.83 505	1.03 551	0.75 507	0.48 434	0.61 364	0.46 468	0.17 386	0.13 396	0.24 576	0.16 377	0.26 587	0.21 508

FADNet-RVC-Resample	0.58 570	0.35 585	1.34 680	0.50 589	0.34 589	0.73 558	0.43 535	1.09 562	0.96 571	0.83 505	0.87 465	0.76 514	0.66 538	0.77 522	0.52 511	0.19 475	0.18 556	0.26 608	0.27 640	0.28 607	0.29 611

PA-Net	0.70 608	0.46 644	0.96 632	0.51 601	0.53 689	0.94 623	0.73 675	1.14 583	1.15 645	0.83 505	0.90 478	0.88 556	0.76 606	1.19 651	0.96 637	0.25 598	0.41 719	0.29 639	0.44 710	0.27 597	0.39 664
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.47 450	0.25 455	0.55 455	0.38 266	0.28 467	0.58 468	0.32 347	0.89 477	0.90 530	0.83 505	1.02 541	0.75 507	0.48 434	0.61 364	0.46 468	0.17 386	0.12 315	0.24 576	0.16 377	0.26 587	0.21 508

SCION-MonSter	0.70 608	0.42 630	1.02 643	0.54 644	0.45 658	1.34 686	0.43 535	0.98 512	1.07 618	0.84 511	1.16 602	0.74 500	0.72 579	0.78 530	1.59 698	0.20 497	0.20 593	0.46 699	0.42 708	0.33 634	0.29 611

z-ln-s-r	0.70 608	0.39 610	1.51 692	0.40 345	0.27 440	0.58 468	0.62 642	0.87 467	1.09 629	0.84 511	1.44 665	0.91 570	0.87 640	1.20 654	2.07 720	0.16 329	0.12 315	0.17 338	0.15 341	0.21 504	0.17 403

test_sample6	0.51 503	0.27 509	0.55 455	0.38 266	0.23 263	0.64 508	0.39 477	1.18 601	0.88 518	0.84 511	1.06 563	0.66 454	0.61 510	0.75 502	0.52 511	0.23 573	0.17 535	0.22 539	0.22 575	0.24 566	0.23 555

CoDeX	0.48 460	0.21 323	0.53 437	0.43 467	0.25 356	0.74 564	0.38 458	1.36 674	0.82 481	0.84 511	0.96 506	0.63 430	0.57 487	0.63 400	0.40 428	0.17 386	0.13 396	0.17 338	0.15 341	0.16 352	0.15 315

DualNet	0.51 503	0.28 525	0.55 455	0.37 236	0.23 263	0.65 516	0.38 458	1.19 605	0.86 500	0.84 511	1.06 563	0.64 436	0.60 503	0.72 487	0.48 489	0.22 545	0.16 500	0.22 539	0.21 554	0.23 553	0.22 527

NINENet	0.52 518	0.30 554	0.55 455	0.46 537	0.33 577	0.78 574	0.34 386	1.18 601	0.91 538	0.84 511	0.97 515	0.64 436	0.54 462	0.74 494	0.56 533	0.23 573	0.20 593	0.25 589	0.18 476	0.22 533	0.22 527

CIPLG	0.42 399	0.23 397	0.71 552	0.45 512	0.33 577	0.51 415	0.33 366	0.68 339	0.68 379	0.84 511	0.96 506	0.47 329	0.33 295	0.56 313	0.52 511	0.17 386	0.12 315	0.16 287	0.14 306	0.13 160	0.16 354

IPLGR_C	0.42 399	0.23 397	0.71 552	0.46 537	0.33 577	0.51 415	0.34 386	0.69 352	0.69 387	0.84 511	0.92 492	0.46 323	0.33 295	0.53 293	0.53 522	0.17 386	0.12 315	0.16 287	0.14 306	0.13 160	0.16 354

IIG-Stereo	0.45 429	0.22 364	0.48 370	0.51 601	0.26 394	0.43 368	0.21 85	0.73 397	0.80 456	0.84 511	0.95 501	0.82 539	0.46 421	0.95 602	0.37 375	0.16 329	0.12 315	0.19 436	0.15 341	0.15 281	0.12 156

APVNet	0.73 614	0.39 610	1.01 640	0.58 669	0.45 658	1.16 670	0.68 657	1.47 693	0.87 507	0.84 511	1.15 597	1.04 610	0.84 628	1.14 643	1.18 671	0.27 614	0.28 667	0.32 658	0.31 665	0.29 609	0.32 631

hitnet-ft	0.57 557	0.29 539	0.43 316	0.42 420	0.29 495	0.81 593	0.40 491	0.98 512	0.91 538	0.84 511	1.01 537	1.13 643	0.72 579	0.83 555	0.71 583	0.28 625	0.21 604	0.28 630	0.22 575	0.29 609	0.27 593

CC-Net-ROB	0.84 645	1.01 728	0.93 625	0.60 674	0.45 658	1.25 680	0.71 664	1.20 612	1.05 606	0.84 511	1.24 622	0.90 564	0.78 612	1.14 643	0.70 580	0.48 713	0.34 700	1.71 748	0.38 690	0.78 724	0.40 669

TDLM	0.59 574	0.35 585	0.57 477	0.53 632	0.32 564	0.67 534	0.72 670	1.09 562	1.03 600	0.84 511	1.11 581	0.84 541	0.71 568	0.96 604	0.61 555	0.28 625	0.18 556	0.26 608	0.22 575	0.27 597	0.21 508

DISCO	0.72 613	0.27 509	0.72 559	0.45 512	0.31 538	1.12 664	0.53 605	1.32 664	1.25 665	0.84 511	1.07 567	1.52 697	0.87 640	1.82 712	1.08 664	0.20 497	0.15 470	0.18 396	0.16 377	0.24 566	0.24 569

SMFormer	0.53 526	0.24 421	0.67 528	0.35 150	0.20 157	0.63 498	0.34 386	1.26 637	1.06 610	0.85 525	1.02 541	0.71 473	0.66 538	0.96 604	0.60 549	0.19 475	0.16 500	0.18 396	0.17 442	0.19 466	0.20 486

tta	0.53 526	0.24 421	0.67 528	0.35 150	0.20 157	0.63 498	0.34 386	1.26 637	1.06 610	0.85 525	1.02 541	0.71 473	0.66 538	0.96 604	0.60 549	0.19 475	0.16 500	0.18 396	0.17 442	0.15 281	0.16 354

qqq1	0.51 503	0.24 421	0.67 528	0.35 150	0.20 157	0.63 498	0.34 386	1.26 637	1.06 610	0.85 525	1.02 541	0.71 473	0.66 538	0.96 604	0.36 363	0.19 475	0.16 500	0.14 178	0.12 202	0.15 281	0.16 354

fff1	0.51 503	0.24 421	0.67 528	0.35 150	0.20 157	0.63 498	0.34 386	1.26 637	1.06 610	0.85 525	1.02 541	0.71 473	0.66 538	0.96 604	0.36 363	0.19 475	0.16 500	0.14 178	0.12 202	0.15 281	0.16 354

HBP-ISP	0.61 585	0.47 651	0.45 330	0.46 537	0.33 577	0.79 581	0.29 271	1.15 587	1.05 606	0.85 525	1.18 612	0.67 461	0.71 568	0.92 589	0.57 539	0.37 683	0.38 708	0.47 701	0.41 702	0.39 667	0.32 631

Sa-1000	0.49 476	0.25 455	0.45 330	0.46 537	0.25 356	0.64 508	0.34 386	0.85 460	0.95 564	0.85 525	1.51 676	0.55 369	0.44 407	0.94 596	0.31 306	0.16 329	0.12 315	0.21 523	0.20 530	0.15 281	0.14 266

IPLG	0.40 376	0.21 323	0.64 514	0.41 379	0.25 356	0.54 436	0.27 226	0.77 429	0.68 379	0.85 525	0.82 433	0.33 206	0.32 285	0.64 410	0.49 498	0.13 121	0.11 222	0.16 287	0.14 306	0.14 219	0.14 266

ADLNet2	0.57 557	0.26 493	0.71 552	0.48 566	0.31 538	0.83 599	0.51 594	1.10 566	0.99 584	0.85 525	0.99 528	0.99 593	0.70 563	0.79 536	0.78 596	0.21 521	0.17 535	0.18 396	0.18 476	0.22 533	0.22 527

PFNet+	0.41 391	0.20 277	0.53 437	0.40 345	0.25 356	0.28 149	0.22 117	0.66 319	0.76 428	0.85 525	0.79 411	0.63 430	0.34 306	0.75 502	0.37 375	0.20 497	0.14 438	0.23 560	0.20 530	0.17 387	0.21 508

GEStereo_RVC	0.56 551	0.30 554	0.70 548	0.51 601	0.31 538	0.70 542	0.54 613	1.31 658	0.93 550	0.85 525	0.86 456	0.84 541	0.63 520	0.92 589	0.67 571	0.24 585	0.16 500	0.19 436	0.17 442	0.21 504	0.23 555

G2L-ROB	0.49 476	0.20 277	0.48 370	0.36 199	0.22 221	0.58 468	0.42 524	1.19 605	0.74 417	0.86 535	0.76 392	1.08 625	0.59 497	0.81 546	0.60 549	0.17 386	0.12 315	0.15 244	0.12 202	0.17 387	0.20 486

G2L-Stereo	0.51 503	0.25 455	0.55 455	0.44 497	0.27 440	0.46 395	0.47 564	0.98 512	0.81 467	0.86 535	0.90 478	0.91 570	0.56 475	0.88 574	0.80 604	0.21 521	0.17 535	0.22 539	0.18 476	0.17 387	0.22 527

DDVS	0.53 526	0.32 566	0.63 509	0.42 420	0.31 538	0.71 548	0.35 410	0.95 503	0.69 387	0.86 535	0.90 478	1.11 635	0.46 421	0.90 584	0.67 571	0.23 573	0.17 535	0.22 539	0.18 476	0.25 577	0.28 604

iinet-f	0.69 607	0.29 539	2.34 720	0.41 379	0.31 538	1.16 670	0.58 632	0.87 467	0.85 494	0.86 535	1.17 608	1.04 610	0.83 625	0.76 514	1.26 676	0.21 521	0.18 556	0.17 338	0.16 377	0.21 504	0.21 508

DeepPruner_ROB	0.55 541	0.37 596	0.67 528	0.42 420	0.31 538	0.50 408	0.43 535	1.22 624	0.73 411	0.86 535	1.05 557	0.85 543	0.58 491	0.90 584	0.56 533	0.29 636	0.23 624	0.22 539	0.22 575	0.26 587	0.26 582

coex_refinement	0.54 531	0.22 364	0.44 322	0.45 512	0.31 538	0.75 568	0.40 491	1.16 590	0.92 544	0.87 540	1.12 583	0.99 593	0.57 487	0.69 463	0.90 623	0.21 521	0.14 438	0.16 287	0.16 377	0.21 504	0.22 527

TCMNet	0.68 602	0.41 625	1.08 649	0.60 674	0.61 709	0.97 628	0.55 616	1.11 568	0.93 550	0.87 540	1.14 594	0.89 561	0.65 536	0.92 589	1.06 658	0.26 603	0.26 653	0.31 651	0.28 649	0.33 634	0.30 617

PCWNet_CMD	0.49 476	0.25 455	0.56 468	0.40 345	0.27 440	0.64 508	0.32 347	0.98 512	0.99 584	0.87 540	1.07 567	0.78 523	0.46 421	0.61 364	0.44 457	0.17 386	0.13 396	0.21 523	0.16 377	0.26 587	0.20 486

LL-Strereo	0.58 570	0.29 539	0.83 597	0.48 566	0.35 596	0.39 326	0.48 571	1.04 535	0.99 584	0.87 540	0.79 411	1.08 625	1.15 688	1.35 680	0.51 506	0.18 431	0.15 470	0.22 539	0.19 506	0.17 387	0.21 508

HHNet	0.42 399	0.19 227	0.43 316	0.35 150	0.38 614	0.33 247	0.33 366	0.71 374	0.78 439	0.87 540	1.30 638	0.52 359	0.36 336	0.53 293	0.37 375	0.16 329	0.11 222	0.19 436	0.15 341	0.15 281	0.25 578

test_xeample	1.06 676	0.23 397	0.51 403	0.37 236	0.22 221	0.71 548	0.39 477	1.31 658	0.92 544	0.87 540	1.08 574	0.70 470	0.64 528	0.75 502	11.43 776	0.19 475	0.16 500	0.18 396	0.17 442	0.18 427	0.19 453

psm_up	0.57 557	0.27 509	0.52 426	0.50 589	0.33 577	0.65 516	0.60 638	1.07 553	0.84 488	0.87 540	0.91 486	1.00 596	1.06 676	0.80 540	0.66 568	0.22 545	0.25 642	0.26 608	0.23 591	0.22 533	0.21 508

UNet	0.55 541	0.27 509	0.72 559	0.45 512	0.41 633	0.97 628	0.40 491	1.01 524	0.80 456	0.87 540	0.90 478	1.03 604	0.75 597	0.76 514	0.67 571	0.19 475	0.15 470	0.20 478	0.17 442	0.21 504	0.18 437

MSMDNet	0.49 476	0.25 455	0.56 468	0.40 345	0.27 440	0.64 508	0.32 347	0.99 517	0.99 584	0.87 540	1.07 567	0.79 530	0.46 421	0.61 364	0.44 457	0.17 386	0.13 396	0.20 478	0.16 377	0.25 577	0.20 486

AANet_RVC	0.59 574	0.35 585	0.68 535	0.47 559	0.28 467	0.57 462	0.47 564	1.04 535	1.28 673	0.87 540	1.33 643	0.86 547	0.63 520	1.16 647	0.89 617	0.19 475	0.13 396	0.15 244	0.14 306	0.18 427	0.20 486

MEA-ACV	0.56 551	0.25 455	0.70 548	0.42 420	0.28 467	0.70 542	0.42 524	1.21 615	0.90 530	0.88 550	0.95 501	1.03 604	0.84 628	0.76 514	0.62 562	0.18 431	0.18 556	0.20 478	0.24 607	0.19 466	0.22 527

GMStereo_Zeroshot	0.51 503	0.46 644	0.80 584	0.50 589	0.28 467	0.57 462	0.30 295	0.75 415	0.79 447	0.88 550	0.94 497	0.90 564	0.37 349	0.77 522	0.46 468	0.27 614	0.14 438	0.26 608	0.15 341	0.39 667	0.19 453

anonymousa	0.51 503	0.21 323	0.47 355	0.39 301	0.25 356	0.89 613	0.36 425	0.78 433	0.63 351	0.88 550	1.54 678	1.09 631	0.67 547	0.53 293	0.46 468	0.17 386	0.14 438	0.19 436	0.21 554	0.16 352	0.16 354

DisPM	0.40 376	0.20 277	0.50 393	0.42 420	0.27 440	0.24 74	0.30 295	0.68 339	0.61 349	0.88 550	0.87 465	0.59 409	0.32 285	0.80 540	0.34 342	0.19 475	0.12 315	0.19 436	0.17 442	0.16 352	0.21 508

IER	0.48 460	0.25 455	0.60 495	0.38 266	0.28 467	0.67 534	0.38 458	0.82 453	0.68 379	0.88 550	0.95 501	0.74 500	0.79 613	0.62 388	0.46 468	0.17 386	0.14 438	0.17 338	0.17 442	0.17 387	0.16 354

AASNet	0.55 541	0.27 509	0.62 505	0.51 601	0.32 564	0.73 558	0.44 545	1.55 702	0.88 518	0.88 550	0.94 497	0.64 436	0.63 520	0.62 388	0.84 610	0.23 573	0.20 593	0.20 478	0.16 377	0.22 533	0.20 486

DGSMNet	0.80 634	0.58 682	1.42 688	0.61 679	0.65 713	0.94 623	0.75 680	1.35 670	1.16 647	0.88 550	1.26 627	1.00 596	0.75 597	1.07 633	0.89 617	0.36 679	0.31 683	0.41 690	0.40 697	0.60 713	0.59 716

CVANet_RVC	0.59 574	0.35 585	0.54 451	0.49 578	0.33 577	0.70 542	0.67 654	1.12 573	0.97 576	0.88 550	1.05 557	1.01 600	0.72 579	0.94 596	0.55 530	0.30 643	0.20 593	0.28 630	0.26 633	0.32 629	0.23 555

G2L-Stereo_test	0.50 489	0.22 364	0.46 342	0.34 115	0.24 320	0.58 468	0.59 635	1.14 583	0.79 447	0.89 558	0.96 506	0.96 583	0.59 497	0.72 487	0.67 571	0.17 386	0.12 315	0.14 178	0.12 202	0.15 281	0.16 354

CFNet_ucs	0.51 503	0.25 455	0.58 481	0.39 301	0.31 538	0.59 478	0.35 410	1.04 535	0.95 564	0.89 558	1.19 613	0.80 534	0.49 440	0.66 436	0.45 463	0.21 521	0.16 500	0.26 608	0.18 476	0.27 597	0.23 555

GMOStereo	0.38 345	0.19 227	0.42 296	0.43 467	0.24 320	0.40 336	0.39 477	0.55 237	0.64 357	0.89 558	0.84 443	0.65 442	0.37 349	0.39 153	0.29 272	0.14 185	0.12 315	0.20 478	0.18 476	0.15 281	0.12 156

error version	0.38 345	0.19 227	0.42 296	0.43 467	0.24 320	0.40 336	0.39 477	0.55 237	0.64 357	0.89 558	0.84 443	0.65 442	0.37 349	0.39 153	0.29 272	0.14 185	0.12 315	0.20 478	0.18 476	0.15 281	0.12 156

test-v	0.38 345	0.19 227	0.42 296	0.43 467	0.24 320	0.40 336	0.39 477	0.55 237	0.64 357	0.89 558	0.84 443	0.65 442	0.37 349	0.39 153	0.29 272	0.14 185	0.12 315	0.20 478	0.18 476	0.15 281	0.12 156

test-2	0.38 345	0.19 227	0.42 296	0.43 467	0.24 320	0.40 336	0.39 477	0.55 237	0.64 357	0.89 558	0.84 443	0.65 442	0.37 349	0.39 153	0.29 272	0.14 185	0.12 315	0.20 478	0.18 476	0.15 281	0.12 156

HGLStereo	0.58 570	0.30 554	0.65 519	0.51 601	0.38 614	0.78 574	0.45 552	1.07 553	0.82 481	0.89 558	1.16 602	0.88 556	0.91 652	0.80 540	0.74 590	0.21 521	0.21 604	0.20 478	0.18 476	0.19 466	0.22 527

iResNet	0.52 518	0.31 563	0.86 611	0.44 497	0.22 221	0.66 524	0.47 564	0.92 492	1.02 596	0.89 558	1.12 583	0.69 467	0.55 466	0.86 566	0.60 549	0.15 272	0.11 222	0.15 244	0.12 202	0.17 387	0.17 403

FLISNet	0.46 437	0.22 364	0.41 280	0.35 150	0.35 596	0.27 131	0.32 347	0.75 415	0.50 296	0.90 566	1.13 590	1.12 641	0.73 585	0.70 471	0.57 539	0.12 65	0.10 81	0.17 338	0.17 442	0.17 387	0.16 354

CoSv	0.46 437	0.22 364	0.41 280	0.35 150	0.35 596	0.27 131	0.32 347	0.75 415	0.50 296	0.90 566	1.13 590	1.12 641	0.73 585	0.70 471	0.57 539	0.12 65	0.10 81	0.17 338	0.17 442	0.17 387	0.16 354

DEmStereo	0.49 476	0.18 179	0.53 437	0.39 301	0.26 394	0.57 462	0.33 366	0.65 312	0.75 421	0.90 566	1.65 685	0.57 383	1.02 670	0.63 400	0.44 457	0.14 185	0.12 315	0.16 287	0.16 377	0.14 219	0.17 403

Pruner-Stereo	0.39 360	0.21 323	0.51 403	0.41 379	0.25 356	0.22 47	0.24 157	0.71 374	0.59 339	0.90 566	0.75 389	0.67 461	0.30 262	0.64 410	0.39 405	0.19 475	0.12 315	0.20 478	0.17 442	0.17 387	0.19 453

LMCR-Stereo	0.55 541	0.33 575	0.57 477	0.60 674	0.30 520	0.80 587	0.36 425	1.30 656	0.79 447	0.90 566	1.04 554	0.57 383	0.64 528	0.87 568	0.73 589	0.20 497	0.15 470	0.19 436	0.14 306	0.25 577	0.18 437

delet	0.57 557	0.25 455	0.63 509	0.46 537	0.34 589	1.05 652	0.51 594	1.04 535	0.94 560	0.90 566	0.99 528	0.90 564	0.68 556	0.87 568	0.78 596	0.18 431	0.18 556	0.20 478	0.21 554	0.17 387	0.17 403

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 612	0.84 715	0.80 584	0.55 653	0.38 614	1.38 690	0.57 625	1.07 553	0.81 467	0.90 566	0.94 497	0.95 580	0.54 462	1.01 624	0.61 555	0.41 695	0.30 675	0.57 719	0.31 665	0.86 726	0.39 664

R-Stereo Train	0.40 376	0.19 227	0.47 355	0.43 467	0.27 440	0.41 350	0.31 325	0.74 406	0.38 194	0.90 566	1.28 632	0.58 399	0.35 322	0.43 197	0.35 351	0.15 272	0.13 396	0.14 178	0.12 202	0.14 219	0.14 266

RAFT-Stereo	0.40 376	0.19 227	0.47 355	0.43 467	0.27 440	0.41 350	0.31 325	0.74 406	0.38 194	0.90 566	1.28 632	0.58 399	0.35 322	0.43 197	0.35 351	0.15 272	0.13 396	0.14 178	0.12 202	0.14 219	0.14 266
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	0.75 623	0.45 639	1.38 683	0.48 566	0.46 668	0.98 633	1.00 712	1.22 624	1.69 716	0.91 575	1.25 623	0.74 500	0.74 594	1.09 637	0.82 608	0.37 683	0.31 683	0.27 618	0.24 607	0.35 648	0.34 644

RT-IGEV	0.55 541	0.20 277	0.70 548	0.42 420	0.25 356	0.89 613	0.63 647	1.27 642	0.80 456	0.92 576	1.00 532	1.23 655	0.67 547	0.68 455	0.33 329	0.19 475	0.14 438	0.17 338	0.14 306	0.16 352	0.22 527

ARAFT	0.48 460	0.25 455	0.82 593	0.42 420	0.25 356	0.56 452	0.54 613	0.82 453	0.82 481	0.92 576	0.75 389	0.75 507	0.48 434	0.89 576	0.37 375	0.15 272	0.12 315	0.23 560	0.22 575	0.14 219	0.14 266

UPFNet	0.55 541	0.26 493	0.59 489	0.46 537	0.38 614	0.83 599	0.48 571	1.03 533	0.80 456	0.92 576	0.91 486	0.85 543	0.67 547	0.87 568	0.78 596	0.20 497	0.21 604	0.20 478	0.20 530	0.20 488	0.15 315

HSM-Net_RVC	0.55 541	0.23 397	0.37 227	0.38 266	0.22 221	0.86 607	0.40 491	1.31 658	0.93 550	0.92 576	1.15 597	1.26 656	0.71 568	0.75 502	0.53 522	0.17 386	0.14 438	0.16 287	0.15 341	0.17 387	0.17 403
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DualNet (step1)	0.60 581	0.37 596	0.83 597	0.39 301	0.31 538	0.72 553	0.49 584	1.11 568	0.92 544	0.93 580	0.89 472	0.86 547	0.71 568	0.74 494	0.53 522	0.42 698	0.22 614	0.40 686	0.41 702	0.36 654	0.35 648

test_sample9	1.17 690	0.37 596	0.83 597	0.39 301	0.31 538	0.72 553	0.49 584	1.11 568	0.92 544	0.93 580	0.89 472	0.86 547	0.71 568	1.29 667	2.03 718	0.42 698	9.50 791	0.40 686	0.41 702	0.36 654	0.35 648

test_sample7	0.54 531	0.30 554	0.55 455	0.37 236	0.28 467	0.63 498	0.47 564	1.11 568	0.92 544	0.93 580	0.89 472	0.86 547	0.71 568	0.74 494	0.53 522	0.27 614	0.22 614	0.27 618	0.26 633	0.27 597	0.26 582

SQANet	0.87 653	0.76 704	0.76 576	1.16 737	0.99 736	1.10 657	0.51 594	1.12 573	0.85 494	0.93 580	1.05 557	1.03 604	0.76 606	1.07 633	0.70 580	0.79 733	0.25 642	1.04 740	0.36 684	1.56 742	0.70 722

UDG	0.93 658	1.03 729	0.75 572	1.00 729	0.97 733	1.02 643	0.57 625	1.18 601	1.01 591	0.93 580	1.02 541	1.32 665	1.03 671	0.88 574	0.92 628	0.55 726	0.33 696	1.82 750	0.41 702	1.20 738	0.74 724

Nwc_Net	0.82 637	0.40 619	0.86 611	0.62 683	0.56 694	1.04 647	0.57 625	1.72 723	1.08 623	0.93 580	1.88 699	1.44 685	1.24 693	1.19 651	0.94 632	0.31 648	0.25 642	0.36 672	0.39 693	0.31 621	0.31 626

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 541	0.33 575	0.71 552	0.46 537	0.31 538	0.66 524	0.43 535	1.07 553	0.89 524	0.93 580	0.91 486	0.98 588	0.61 510	0.76 514	0.64 566	0.22 545	0.18 556	0.22 539	0.22 575	0.22 533	0.24 569
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CrosDoStereo	0.51 503	0.19 227	0.46 342	0.39 301	0.24 320	0.39 326	1.14 720	0.69 352	0.87 507	0.94 587	1.36 649	0.62 425	0.75 597	0.68 455	0.46 468	0.15 272	0.12 315	0.17 338	0.18 476	0.14 219	0.16 354

KYRaft	0.48 460	0.21 323	0.41 280	0.45 512	0.23 263	0.43 368	0.36 425	0.68 339	0.45 263	0.94 587	1.72 691	0.78 523	0.40 383	0.65 422	0.32 316	0.16 329	0.11 222	0.18 396	0.22 575	0.17 387	0.76 725

DeepStereo_LL	0.51 503	0.19 227	0.46 342	0.39 301	0.24 320	0.39 326	1.14 720	0.69 352	0.87 507	0.94 587	1.36 649	0.62 425	0.75 597	0.68 455	0.46 468	0.15 272	0.12 315	0.17 338	0.18 476	0.14 219	0.16 354

ac_64	0.54 531	0.24 421	0.58 481	0.46 537	0.28 467	0.79 581	0.44 545	1.11 568	0.63 351	0.94 587	0.85 452	1.06 619	0.70 563	0.76 514	0.72 586	0.22 545	0.18 556	0.20 478	0.19 506	0.18 427	0.16 354

iResNet_ROB	0.55 541	0.24 421	0.61 500	0.38 266	0.22 221	0.66 524	0.30 295	1.59 712	1.33 683	0.94 587	1.05 557	0.81 537	0.69 558	0.84 561	0.46 468	0.17 386	0.12 315	0.14 178	0.09 9	0.15 281	0.20 486

gwcnet-sp	0.50 489	0.25 455	0.84 604	0.41 379	0.27 440	0.79 581	0.40 491	0.93 494	0.85 494	0.95 592	0.79 411	0.65 442	0.63 520	0.69 463	0.52 511	0.18 431	0.17 535	0.18 396	0.18 476	0.18 427	0.19 453

scenet	0.50 489	0.25 455	0.84 604	0.41 379	0.27 440	0.79 581	0.40 491	0.93 494	0.85 494	0.95 592	0.79 411	0.65 442	0.63 520	0.69 463	0.52 511	0.18 431	0.17 535	0.18 396	0.18 476	0.18 427	0.19 453

ssnet	0.50 489	0.25 455	0.84 604	0.41 379	0.27 440	0.79 581	0.40 491	0.93 494	0.85 494	0.95 592	0.79 411	0.65 442	0.63 520	0.69 463	0.52 511	0.18 431	0.17 535	0.18 396	0.18 476	0.18 427	0.19 453

psmg	0.50 489	0.26 493	0.47 355	0.42 420	0.29 495	0.82 596	0.42 524	1.07 553	0.80 456	0.95 592	0.94 497	0.76 514	0.59 497	0.66 436	0.48 489	0.21 521	0.16 500	0.20 478	0.20 530	0.19 466	0.19 453

DAS	0.54 531	0.26 493	0.66 522	0.49 578	0.31 538	0.61 486	0.43 535	0.89 477	1.01 591	0.95 592	1.16 602	0.71 473	0.85 633	0.89 576	0.47 480	0.18 431	0.14 438	0.18 396	0.15 341	0.22 533	0.19 453

SepStereo	0.54 531	0.26 493	0.66 522	0.49 578	0.31 538	0.61 486	0.43 535	0.89 477	1.01 591	0.95 592	1.16 602	0.71 473	0.85 633	0.97 611	0.47 480	0.18 431	0.14 438	0.18 396	0.15 341	0.22 533	0.19 453

Syn2CoEx	0.74 619	0.55 673	1.17 660	0.66 693	0.45 658	0.89 613	0.56 622	1.54 701	1.15 645	0.95 592	1.35 648	1.03 604	1.03 671	0.96 604	0.89 617	0.31 648	0.27 660	0.29 639	0.24 607	0.23 553	0.27 593

DMCA-RVC	0.54 531	0.32 566	0.83 597	0.51 601	0.32 564	0.59 478	0.38 458	0.89 477	0.70 391	0.95 592	0.88 469	0.90 564	0.69 558	0.75 502	0.63 563	0.23 573	0.18 556	0.31 651	0.24 607	0.27 597	0.21 508

NCC-stereo	0.82 637	0.43 634	0.87 616	0.63 686	0.68 719	0.88 610	0.72 670	1.60 714	1.12 632	0.95 592	1.41 657	1.37 677	1.37 702	1.26 663	0.94 632	0.32 653	0.30 675	0.37 677	0.49 722	0.34 643	0.35 648

Abc-Net	0.82 637	0.43 634	0.87 616	0.63 686	0.68 719	0.88 610	0.72 670	1.60 714	1.12 632	0.95 592	1.41 657	1.37 677	1.37 702	1.26 663	0.94 632	0.32 653	0.30 675	0.37 677	0.49 722	0.34 643	0.35 648
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.93 658	0.55 673	3.88 740	0.70 706	0.81 726	0.72 553	0.74 677	1.28 648	1.97 725	0.95 592	1.02 541	0.87 553	0.85 633	1.16 647	1.07 661	0.35 676	0.29 669	0.43 692	0.40 697	0.31 621	0.33 640

CBMV_ROB	0.62 591	0.39 610	0.41 280	0.41 379	0.28 467	0.86 607	0.28 250	1.06 549	1.02 596	0.95 592	1.33 643	0.81 537	0.84 628	0.94 596	0.56 533	0.37 683	0.37 707	0.43 692	0.40 697	0.33 634	0.32 631

Hybrid-DGEV-03	0.46 437	0.20 277	0.36 204	0.43 467	0.28 467	0.55 443	0.25 180	0.69 352	0.75 421	0.96 604	1.92 701	0.61 416	0.32 285	0.58 334	0.36 363	0.15 272	0.10 81	0.18 396	0.16 377	0.14 219	0.12 156

Prome-Stereo	0.46 437	0.20 277	0.37 227	0.45 512	0.26 394	0.40 336	0.42 524	0.69 352	0.49 289	0.96 604	1.84 697	0.58 399	0.64 528	0.63 400	0.32 316	0.15 272	0.11 222	0.16 287	0.14 306	0.17 387	0.30 617

MMNet	0.57 557	0.26 493	0.67 528	0.45 512	0.35 596	1.04 647	0.39 477	0.93 494	0.98 581	0.96 604	0.97 515	0.86 547	0.80 618	0.83 555	0.80 604	0.16 329	0.15 470	0.19 436	0.19 506	0.20 488	0.17 403

MLCV	0.49 476	0.26 493	0.73 565	0.38 266	0.18 70	0.64 508	0.33 366	0.84 458	0.89 524	0.96 604	1.12 583	0.72 490	0.45 414	1.00 623	0.59 548	0.14 185	0.10 81	0.14 178	0.11 160	0.14 219	0.14 266

ssnet_v2	0.61 585	0.29 539	0.69 544	0.45 512	0.30 520	0.93 620	0.62 642	1.20 612	1.03 600	0.97 608	0.81 431	0.98 588	0.67 547	0.84 561	0.97 642	0.26 603	0.23 624	0.23 560	0.24 607	0.20 488	0.21 508

AAGNet	1.40 712	0.20 277	0.52 426	0.45 512	0.26 394	0.29 169	0.29 271	0.67 331	0.71 398	0.97 608	0.86 456	0.66 454	0.60 503	0.66 436	19.98 785	0.17 386	0.11 222	0.19 436	0.15 341	0.20 488	0.13 218

222	1.25 701	0.23 397	0.53 437	0.38 266	0.23 263	0.78 574	0.37 440	1.41 682	0.93 550	0.97 608	1.13 590	0.74 500	0.71 568	0.74 494	14.86 780	0.20 497	0.16 500	0.17 338	0.16 377	0.18 427	0.20 486

GASNet	0.70 608	0.77 706	1.16 659	0.71 708	0.49 677	0.62 492	0.48 571	1.12 573	1.05 606	0.98 611	0.84 443	0.94 579	0.82 623	1.41 684	0.85 612	0.33 661	0.22 614	0.29 639	0.28 649	0.44 680	0.26 582

CSP-Net	0.57 557	0.29 539	0.55 455	0.42 420	0.29 495	1.20 678	0.49 584	1.29 653	0.75 421	0.98 611	0.97 515	0.88 556	0.69 558	0.85 564	0.66 568	0.27 614	0.18 556	0.17 338	0.17 442	0.18 427	0.19 453

DDUNet	1.10 682	2.58 767	0.83 597	1.21 739	1.27 746	1.02 643	0.69 661	1.17 599	0.95 564	0.98 611	1.26 627	1.28 659	0.84 628	0.97 611	0.79 603	0.85 736	0.40 716	2.00 753	0.60 733	1.34 740	0.94 731

RAFT_R40	0.41 391	0.20 277	0.47 355	0.44 497	0.25 356	0.23 65	0.25 180	0.69 352	0.70 391	0.98 611	0.78 406	0.72 490	0.43 397	0.80 540	0.39 405	0.17 386	0.11 222	0.20 478	0.16 377	0.18 427	0.15 315

S-Stereo	0.76 626	0.36 594	1.10 652	0.57 663	0.46 668	0.83 599	0.59 635	1.31 658	1.62 711	0.98 611	1.41 657	1.11 635	0.93 656	0.85 564	1.07 661	0.27 614	0.31 683	0.28 630	0.25 621	0.33 634	0.50 703

GCST	0.85 650	1.25 738	0.80 584	1.58 745	1.03 739	1.04 647	0.24 157	0.81 446	0.81 467	0.99 616	0.67 355	0.78 523	0.35 322	0.98 613	0.38 393	0.97 740	0.65 742	1.20 742	0.81 746	0.93 729	0.72 723

z-mn7	1.07 678	0.56 675	2.36 721	0.54 644	0.37 607	1.74 716	0.71 664	1.28 648	2.32 734	1.00 617	2.56 724	1.43 684	1.01 668	2.34 733	1.74 703	0.23 573	0.20 593	0.21 523	0.20 530	0.27 597	0.27 593

acv_ft	0.52 518	0.24 421	0.64 514	0.45 512	0.28 467	0.85 605	0.40 491	0.95 503	0.81 467	1.00 617	0.96 506	0.79 530	0.62 515	0.65 422	0.88 615	0.18 431	0.15 470	0.16 287	0.15 341	0.18 427	0.15 315

NCCL2	0.74 619	0.45 639	0.77 579	0.65 691	0.45 658	0.97 628	1.16 722	1.16 590	1.02 596	1.00 617	0.98 520	1.48 691	0.88 645	0.99 618	0.89 617	0.31 648	0.27 660	0.39 683	0.39 693	0.33 634	0.34 644

MWDA-net	0.52 518	0.24 421	0.66 522	0.42 420	0.30 520	0.77 572	0.49 584	0.88 475	0.88 518	1.01 620	0.86 456	0.71 473	0.80 618	0.78 530	0.46 468	0.20 497	0.13 396	0.18 396	0.18 476	0.19 466	0.23 555

Ntro	1.15 687	1.00 727	1.00 639	1.49 744	1.20 745	1.69 711	0.81 690	1.39 676	1.25 665	1.01 620	1.28 632	1.31 663	1.00 666	1.31 675	0.89 617	1.10 746	0.43 725	1.36 744	0.51 727	1.95 748	0.99 737

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 599	0.30 554	1.20 661	0.42 420	0.31 538	1.00 636	0.58 632	1.16 590	1.07 618	1.01 620	1.25 623	1.08 625	0.75 597	1.18 650	1.03 651	0.20 497	0.12 315	0.16 287	0.13 261	0.22 533	0.22 527

PFNet	0.43 413	0.19 227	0.61 500	0.44 497	0.24 320	0.42 361	0.31 325	0.76 421	0.81 467	1.01 620	0.74 387	0.67 461	0.41 388	0.75 502	0.39 405	0.16 329	0.10 81	0.20 478	0.15 341	0.16 352	0.14 266

STTStereo	0.57 557	0.39 610	0.87 616	0.45 512	0.32 564	0.62 492	0.45 552	1.01 524	0.87 507	1.01 620	0.91 486	0.95 580	0.58 491	0.77 522	0.66 568	0.25 598	0.24 634	0.27 618	0.33 676	0.25 577	0.26 582

DRaft	0.49 476	0.18 179	0.50 393	0.38 266	0.25 356	0.57 462	0.39 477	0.67 331	0.86 500	1.02 625	1.75 692	0.50 347	0.79 613	0.65 422	0.42 443	0.14 185	0.11 222	0.16 287	0.16 377	0.14 219	0.17 403

pcwnet_v2	0.60 581	0.29 539	0.89 621	0.46 537	0.36 603	0.62 492	0.38 458	1.33 667	1.24 663	1.02 625	1.27 631	0.71 473	0.59 497	0.71 481	0.51 506	0.28 625	0.21 604	0.24 576	0.23 591	0.29 609	0.30 617

iResNetv2_ROB	0.55 541	0.29 539	0.86 611	0.39 301	0.25 356	0.67 534	0.37 440	1.21 615	1.02 596	1.02 625	1.10 576	0.89 561	0.79 613	0.74 494	0.43 446	0.19 475	0.13 396	0.15 244	0.11 160	0.19 466	0.16 354

THIR-Stereo	0.51 503	0.19 227	0.47 355	0.39 301	0.23 263	0.74 564	0.64 652	0.68 339	0.88 518	1.03 628	1.40 655	0.71 473	0.75 597	0.64 410	0.43 446	0.16 329	0.11 222	0.17 338	0.18 476	0.15 281	0.17 403

ADLNet	0.57 557	0.29 539	0.58 481	0.46 537	0.35 596	0.80 587	0.46 555	1.14 583	0.88 518	1.03 628	0.98 520	0.92 577	0.66 538	0.71 481	0.83 609	0.22 545	0.16 500	0.22 539	0.22 575	0.22 533	0.23 555

AF-Net	0.85 650	0.41 625	0.87 616	0.66 693	0.54 692	0.96 627	0.52 600	1.66 719	1.37 686	1.03 628	2.04 708	1.46 687	1.36 700	1.19 651	1.05 657	0.34 670	0.24 634	0.39 683	0.28 649	0.31 621	0.26 582

RP	0.80 634	0.38 605	0.73 565	0.67 696	0.59 702	0.82 596	0.57 625	1.21 615	1.28 673	1.03 628	1.68 687	1.45 686	1.49 711	1.08 636	0.90 623	0.36 679	0.31 683	0.37 677	0.30 656	0.36 654	0.36 654

GANetREF_RVC	0.82 637	0.77 706	0.95 631	0.68 700	0.43 645	1.15 668	1.06 715	1.19 605	1.20 659	1.03 628	1.02 541	1.10 633	0.89 648	1.20 654	0.78 596	0.49 715	0.39 713	0.58 720	0.39 693	0.69 717	0.49 700
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
Wz-Net-SNSev	0.99 671	0.80 710	3.00 730	0.57 663	0.46 668	0.94 623	1.22 728	1.40 680	1.28 673	1.04 633	1.33 643	1.46 687	0.90 651	2.06 720	1.65 701	0.26 603	0.24 634	0.25 589	0.26 633	0.33 634	0.30 617

Wz-Net-LNSev	0.75 623	0.54 667	1.59 699	0.51 601	0.41 633	1.16 670	0.79 688	1.27 642	1.13 638	1.04 633	1.14 594	1.11 635	0.94 659	0.93 593	1.00 645	0.24 585	0.22 614	0.21 523	0.19 506	0.26 587	0.27 593

SACVNet	0.61 585	0.36 594	0.67 528	0.57 663	0.37 607	0.65 516	0.47 564	1.16 590	0.80 456	1.04 633	1.06 563	1.02 602	0.81 622	0.99 618	0.57 539	0.28 625	0.21 604	0.25 589	0.24 607	0.30 617	0.39 664

GrayStereo	0.49 476	0.20 277	0.44 322	0.47 559	0.29 495	0.51 415	0.62 642	0.71 374	0.66 368	1.04 633	1.46 670	0.77 520	0.73 585	0.58 334	0.35 351	0.15 272	0.12 315	0.17 338	0.17 442	0.15 281	0.30 617

PWCDC_ROB	0.93 658	0.54 667	0.97 637	0.78 716	0.41 633	1.03 645	0.42 524	1.39 676	2.34 737	1.04 633	3.73 747	0.80 534	1.12 683	1.29 667	1.04 655	0.37 683	0.22 614	0.24 576	0.20 530	0.36 654	0.31 626

xyz-stereo	4.31 758	0.17 128	61.72 806	0.35 150	0.16 31	13.86 779	0.38 458	0.61 278	0.69 387	1.05 638	3.09 738	0.77 520	0.88 645	1.24 659	0.46 468	0.13 121	0.10 81	0.16 287	0.12 202	0.13 160	0.11 75

ACVNet-4b	1.43 714	1.34 740	1.28 671	1.95 754	1.60 749	1.93 723	0.77 683	1.59 712	1.64 714	1.05 638	1.60 684	2.10 719	0.92 654	1.79 711	0.84 610	1.76 756	0.35 703	2.03 756	0.67 737	2.16 754	1.18 742

SDNR	0.89 656	0.39 610	1.66 708	0.42 420	0.39 622	3.35 751	0.32 347	0.95 503	1.05 606	1.05 638	2.12 710	0.62 425	0.71 568	1.40 681	0.78 596	0.53 720	0.56 739	0.36 672	0.27 640	0.46 684	0.50 703

fast-acv-ft	0.66 598	0.32 566	0.80 584	0.46 537	0.34 589	1.26 681	0.50 591	0.91 483	1.00 588	1.05 638	1.36 649	1.28 659	0.84 628	0.81 546	0.90 623	0.22 545	0.24 634	0.23 560	0.23 591	0.21 504	0.22 527

CRFU-Net	0.59 574	0.29 539	0.62 505	0.47 559	0.31 538	1.20 678	0.51 594	1.19 605	0.59 339	1.05 638	1.00 532	1.06 619	0.87 640	0.83 555	0.77 595	0.22 545	0.19 580	0.18 396	0.16 377	0.19 466	0.20 486

dad	0.61 585	0.53 660	0.72 559	0.44 497	0.31 538	0.64 508	0.37 440	0.85 460	1.28 673	1.05 638	1.17 608	1.18 649	0.61 510	0.70 471	0.54 528	0.36 679	0.23 624	0.37 677	0.21 554	0.31 621	0.23 555

GwcNet	0.73 614	0.39 610	1.37 682	0.53 632	0.43 645	1.10 657	0.52 600	1.27 642	1.19 656	1.05 638	1.41 657	1.06 619	0.86 637	0.98 613	1.01 646	0.26 603	0.24 634	0.24 576	0.23 591	0.23 553	0.28 604

FAT-Stereo	0.75 623	0.34 580	0.81 592	0.51 601	0.38 614	0.78 574	0.63 647	1.39 676	1.32 681	1.05 638	1.40 655	1.58 702	1.14 686	0.92 589	0.91 626	0.29 636	0.28 667	0.28 630	0.23 591	0.28 607	0.41 674

stereogan	0.83 643	0.33 575	0.89 621	0.61 679	0.51 684	1.80 718	0.50 591	1.41 682	1.39 689	1.05 638	1.47 672	1.56 701	1.04 673	1.32 677	0.87 614	0.29 636	0.29 669	0.29 639	0.25 621	0.39 667	0.40 669

MSAF-DinoV2	1.18 692	0.44 637	3.00 730	0.56 657	0.30 520	0.91 616	0.74 677	1.58 710	1.25 665	1.06 647	1.41 657	2.98 734	1.57 713	3.25 748	3.12 740	0.22 545	0.14 438	0.20 478	0.22 575	0.33 634	0.34 644

Consistency-Raft	1.01 673	0.82 711	1.27 670	0.85 724	0.97 733	0.81 593	0.83 694	1.35 670	1.61 710	1.06 647	1.66 686	1.11 635	0.93 656	0.93 593	1.11 665	0.65 730	0.75 749	0.79 733	0.91 750	1.09 737	0.79 726

DLCB_ROB	0.60 581	0.29 539	0.53 437	0.50 589	0.33 577	0.76 571	0.51 594	1.02 527	0.94 560	1.07 649	1.16 602	1.21 651	0.73 585	0.98 613	0.75 592	0.21 521	0.20 593	0.22 539	0.23 591	0.22 533	0.20 486

anonymity	0.98 669	0.89 719	1.06 648	0.93 728	1.04 741	0.97 628	0.82 692	1.33 667	0.93 550	1.08 650	0.98 520	1.02 602	0.95 661	1.02 627	0.93 630	0.96 739	0.96 768	0.90 737	0.91 750	0.92 728	0.95 733

PSM-AAD	0.48 460	0.21 323	0.39 254	0.44 497	0.23 263	0.56 452	0.47 564	0.67 331	0.73 411	1.08 650	1.12 583	0.58 399	0.87 640	0.63 400	0.33 329	0.15 272	0.11 222	0.25 589	0.26 633	0.18 427	0.42 677

SST-Stereo	0.41 391	0.20 277	0.48 370	0.43 467	0.25 356	0.25 98	0.21 85	0.68 339	0.50 296	1.08 650	0.79 411	0.71 473	0.42 393	0.81 546	0.38 393	0.17 386	0.11 222	0.20 478	0.16 377	0.19 466	0.15 315

DSFCA	0.57 557	0.27 509	0.71 552	0.41 379	0.36 603	0.78 574	0.53 605	1.08 559	0.85 494	1.08 650	0.84 443	0.90 564	0.66 538	1.05 632	0.63 563	0.26 603	0.22 614	0.21 523	0.21 554	0.22 533	0.20 486

ISRNet	0.57 557	0.25 455	0.72 559	0.57 663	0.36 603	0.43 368	0.28 250	0.85 460	0.84 488	1.09 654	1.25 623	0.91 570	0.61 510	0.68 455	0.60 549	0.35 676	0.26 653	0.36 672	0.33 676	0.30 617	0.42 677

FTStereo	0.56 551	0.21 323	0.39 254	0.42 420	0.25 356	0.39 326	0.73 675	0.69 352	0.45 263	1.09 654	3.23 739	0.69 467	0.71 568	0.55 303	0.34 342	0.15 272	0.13 396	0.19 436	0.17 442	0.15 281	0.32 631

GANet	0.74 619	0.38 605	0.63 509	0.54 644	0.35 596	1.01 641	0.95 707	1.15 587	0.95 564	1.09 654	2.00 705	1.14 645	0.92 654	1.29 667	0.75 592	0.25 598	0.27 660	0.27 618	0.23 591	0.32 629	0.24 569

PDISCO_ROB	0.96 665	0.51 655	1.13 655	1.03 733	1.00 737	1.81 719	0.77 683	1.72 723	1.60 709	1.09 654	1.19 613	1.34 673	0.80 618	1.62 699	1.01 646	0.58 728	0.22 614	0.45 696	0.40 697	0.50 694	0.41 674

otaku	1.10 682	0.96 723	0.96 632	1.37 743	1.06 742	1.65 707	0.72 670	1.46 692	1.19 656	1.10 658	1.32 641	1.32 665	0.95 661	1.29 667	0.81 607	0.89 738	0.46 730	1.24 743	0.50 725	1.86 745	0.89 730

SuperB	1.00 672	0.41 625	4.03 743	0.45 512	0.32 564	0.99 635	0.49 584	1.09 562	2.09 730	1.10 658	1.10 576	0.74 500	0.83 625	1.13 641	1.75 704	0.20 497	0.15 470	0.17 338	0.15 341	2.50 762	0.27 593

RYNet	0.76 626	0.37 596	0.74 569	0.54 644	0.67 717	1.35 687	0.68 657	1.28 648	1.21 662	1.10 658	0.90 478	1.31 663	0.94 659	1.01 624	1.30 679	0.22 545	0.16 500	0.27 618	0.23 591	0.43 677	0.45 689

DCVSM-stereo	0.51 503	0.28 525	0.56 468	0.39 301	0.29 495	0.55 443	0.28 250	0.78 433	0.78 439	1.11 661	0.77 396	1.04 610	0.76 606	0.65 422	0.52 511	0.20 497	0.20 593	0.24 576	0.21 554	0.25 577	0.31 626

SGM-Forest	0.65 597	0.33 575	0.43 316	0.44 497	0.30 520	1.01 641	0.54 613	1.13 581	1.09 629	1.11 661	1.21 616	1.10 633	0.76 606	0.99 618	0.71 583	0.32 653	0.33 696	0.33 663	0.30 656	0.30 617	0.28 604
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.82 637	0.62 686	0.80 584	0.67 696	0.66 716	0.91 616	0.59 635	1.35 670	1.09 629	1.12 663	1.46 670	1.50 693	1.09 679	1.28 666	0.97 642	0.34 670	0.30 675	0.48 707	0.40 697	0.38 663	0.38 663

DPSNet	1.08 681	0.44 637	2.64 724	0.54 644	0.42 642	1.59 703	1.25 729	2.39 743	1.50 701	1.13 664	1.12 583	1.51 695	2.19 739	1.44 688	1.51 695	0.35 676	0.25 642	0.25 589	0.21 554	0.49 692	0.39 664

StereoDRNet	0.67 599	0.35 585	0.82 593	0.53 632	0.44 652	1.03 645	0.53 605	1.51 698	1.06 610	1.13 664	0.91 486	1.07 624	0.74 594	0.87 568	0.95 635	0.24 585	0.19 580	0.25 589	0.23 591	0.27 597	0.22 527

ccnet	0.84 645	0.59 684	0.86 611	0.56 657	0.60 707	1.11 662	0.72 670	1.44 689	0.97 576	1.15 666	1.44 665	1.28 659	0.95 661	1.01 624	1.33 682	0.49 715	0.43 725	0.50 713	0.47 715	0.52 701	0.48 698

StereoDRNet-Refined	0.61 585	0.33 575	0.63 509	0.47 559	0.31 538	0.94 623	0.41 513	1.04 535	0.97 576	1.15 666	1.13 590	1.00 596	0.74 594	0.93 593	0.93 630	0.18 431	0.13 396	0.22 539	0.21 554	0.20 488	0.21 508
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-RH_RVC	0.57 557	0.18 179	0.44 322	0.38 266	0.23 263	0.56 452	0.24 157	0.61 278	0.73 411	1.18 668	3.90 750	0.55 369	0.40 383	0.67 446	0.38 393	0.14 185	0.11 222	0.20 478	0.15 341	0.12 101	0.14 266

DRN-Test	0.68 602	0.34 580	0.77 579	0.52 618	0.40 627	1.14 666	0.61 640	1.56 706	1.04 604	1.18 668	1.10 576	1.05 615	0.72 579	0.82 553	1.01 646	0.24 585	0.18 556	0.26 608	0.25 621	0.26 587	0.23 555

ETE_ROB	0.73 614	0.52 657	0.93 625	0.57 663	0.37 607	0.80 587	0.86 699	1.19 605	0.95 564	1.20 670	1.22 618	1.39 683	0.86 637	1.07 633	0.88 615	0.27 614	0.21 604	0.31 651	0.27 640	0.34 643	0.35 648

YMNet	0.68 602	0.40 619	1.01 640	0.53 632	0.46 668	1.04 647	0.48 571	1.06 549	0.81 467	1.21 671	1.31 639	1.11 635	0.73 585	0.89 576	0.96 637	0.27 614	0.31 683	0.25 589	0.25 621	0.25 577	0.24 569

YMNet_1	0.68 602	0.40 619	1.01 640	0.53 632	0.46 668	1.04 647	0.48 571	1.06 549	0.81 467	1.21 671	1.31 639	1.11 635	0.73 585	0.89 576	0.96 637	0.27 614	0.31 683	0.25 589	0.25 621	0.25 577	0.24 569

XQC	0.97 667	0.70 695	1.54 696	0.70 706	0.55 693	1.48 696	0.81 690	1.41 682	1.57 705	1.21 671	1.12 583	1.33 670	1.04 673	1.55 695	2.00 716	0.39 689	0.25 642	0.37 677	0.32 669	0.55 706	0.49 700

ADCP+	1.18 692	0.37 596	3.09 733	0.50 589	0.52 687	1.48 696	0.61 640	1.32 664	1.07 618	1.21 671	1.16 602	1.08 625	1.11 681	1.63 700	7.17 764	0.20 497	0.16 500	0.24 576	0.22 575	0.29 609	0.22 527

ADCRef	0.84 645	0.46 644	1.60 702	0.52 618	0.45 658	1.08 655	0.52 600	1.13 581	1.03 600	1.22 675	1.43 664	0.87 553	0.93 656	0.91 587	3.35 743	0.19 475	0.16 500	0.23 560	0.23 591	0.23 553	0.22 527

DANet	0.74 619	0.47 651	0.98 638	0.60 674	0.41 633	0.92 619	0.41 513	1.02 527	0.87 507	1.22 675	1.22 618	1.33 670	0.88 645	1.26 663	1.37 683	0.27 614	0.24 634	0.31 651	0.25 621	0.37 660	0.36 654
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	1.42 713	1.53 747	1.31 677	1.93 753	1.46 747	1.52 701	1.03 713	1.67 720	1.55 703	1.23 677	1.59 683	1.54 698	1.21 690	1.40 681	1.03 651	1.70 754	0.70 744	1.82 750	0.80 745	2.11 753	1.22 743

LALA_ROB	0.76 626	0.46 644	0.86 611	0.55 653	0.41 633	1.00 636	0.93 706	1.25 635	1.13 638	1.23 677	1.15 597	1.55 699	0.80 618	1.11 640	0.96 637	0.33 661	0.23 624	0.35 667	0.30 656	0.35 648	0.32 631

DStereoO	1.07 678	0.77 706	0.87 616	0.67 696	0.49 677	0.91 616	1.30 732	1.15 587	1.41 690	1.24 679	1.33 643	1.06 619	2.39 743	1.32 677	1.11 665	2.03 758	0.38 708	0.77 732	0.31 665	1.55 741	0.43 682

CBMV	0.68 602	0.37 596	0.50 393	0.43 467	0.26 394	1.00 636	0.71 664	1.17 599	1.16 647	1.24 679	1.29 636	1.06 619	0.86 637	0.98 613	0.75 592	0.29 636	0.30 675	0.34 666	0.30 656	0.26 587	0.27 593
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
2222	1.20 695	0.56 675	1.75 710	0.80 719	0.48 676	1.71 712	1.95 758	1.57 708	1.26 670	1.25 681	2.27 712	3.15 739	1.32 697	1.61 697	1.78 705	0.48 713	0.29 669	0.51 715	0.37 686	0.51 697	0.31 626

w-ln-seven-2	0.83 643	0.46 644	2.93 727	0.54 644	0.39 622	0.93 620	0.63 647	1.16 590	1.18 654	1.25 681	1.32 641	1.09 631	1.05 675	1.23 658	1.07 661	0.21 521	0.20 593	0.23 560	0.22 575	0.26 587	0.24 569

Wz-Net-TNSev	1.23 700	1.24 736	5.25 749	0.51 601	0.43 645	1.49 699	1.09 716	1.58 710	1.42 693	1.25 681	1.26 627	1.58 702	1.52 712	1.97 717	1.95 710	0.33 661	0.32 690	0.26 608	0.30 656	0.41 671	0.43 682

PASM	0.96 665	0.71 698	2.05 716	0.72 709	0.72 723	0.84 604	0.92 703	1.14 583	1.34 684	1.25 681	1.22 618	1.34 673	1.07 677	1.31 675	1.11 665	0.53 720	0.57 740	0.59 721	0.67 737	0.56 711	0.57 715

ADCPNet	1.11 685	0.53 660	3.26 738	0.55 653	0.44 652	1.47 695	0.83 694	1.21 615	1.17 650	1.26 685	1.42 662	1.67 705	1.12 683	1.48 692	3.86 752	0.30 643	0.29 669	0.30 649	0.32 669	0.37 660	0.37 660

NaN_ROB	0.73 614	0.46 644	0.89 621	0.52 618	0.34 589	0.98 633	1.11 717	1.28 648	1.20 659	1.27 686	0.96 506	1.08 625	0.79 613	1.34 679	0.78 596	0.24 585	0.30 675	0.23 560	0.24 607	0.23 553	0.26 582

DStereoSA	2.42 743	0.66 692	2.95 728	0.89 725	1.12 744	1.75 717	6.75 773	1.53 699	1.63 713	1.28 687	8.81 776	0.99 593	10.14 767	1.68 704	3.37 744	0.44 702	0.34 700	0.64 723	0.68 739	1.21 739	1.60 756

edge stereo	0.79 632	0.40 619	0.82 593	0.52 618	0.44 652	0.83 599	0.58 632	1.34 669	1.08 623	1.30 688	1.38 653	1.79 708	1.13 685	1.15 646	0.92 628	0.34 670	0.32 690	0.42 691	0.28 649	0.33 634	0.39 664

Wz-Net-MNSev	0.81 636	0.42 630	1.64 705	0.51 601	0.41 633	1.46 694	0.95 707	1.24 629	1.26 670	1.31 689	1.25 623	1.17 648	0.83 625	1.21 657	1.06 658	0.22 545	0.19 580	0.24 576	0.23 591	0.29 609	0.26 582

ADCL	1.10 682	0.42 630	1.57 698	0.51 601	0.41 633	1.71 712	0.92 703	1.36 674	1.45 696	1.33 690	1.56 680	1.22 654	1.26 695	1.45 689	5.27 759	0.22 545	0.19 580	0.25 589	0.25 621	0.29 609	0.29 611

MADNet+	2.28 742	2.56 765	10.82 762	1.25 740	0.96 732	2.77 740	1.44 741	2.34 741	1.76 718	1.36 691	1.78 694	1.84 711	1.74 724	6.33 766	4.57 756	0.67 731	0.66 743	0.59 721	0.54 730	0.84 725	0.81 728

CSAN	0.88 654	0.52 657	0.93 625	0.61 679	0.42 642	1.19 677	1.11 717	1.27 642	1.48 700	1.37 692	1.44 665	1.37 677	1.30 696	1.46 691	1.01 646	0.39 689	0.31 683	0.36 672	0.37 686	0.35 648	0.36 654

XPNet_ROB	0.73 614	0.38 605	0.80 584	0.53 632	0.40 627	0.80 587	0.83 694	1.21 615	0.96 571	1.37 692	1.17 608	1.37 677	0.87 640	1.14 643	0.99 644	0.33 661	0.25 642	0.27 618	0.24 607	0.31 621	0.29 611

FBW_ROB	0.94 662	0.54 667	1.03 645	0.56 657	0.42 642	1.16 670	0.76 682	1.56 706	1.41 690	1.38 694	1.33 643	1.47 689	1.07 677	2.94 747	1.14 669	0.26 603	0.32 690	0.45 696	0.30 656	0.34 643	0.30 617

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 676	0.61 685	1.82 711	0.69 703	0.51 684	2.62 733	1.69 750	1.28 648	1.44 695	1.39 695	1.56 680	1.34 673	0.91 652	1.68 704	0.95 635	0.38 688	0.39 713	0.46 699	0.61 734	0.41 671	0.43 682

ACVNet_1	1.55 718	1.36 741	1.35 681	1.96 755	1.63 750	1.83 720	0.96 710	2.09 735	1.85 723	1.43 696	1.54 678	2.31 723	1.68 722	1.42 685	1.18 671	1.76 756	0.51 735	2.05 758	0.59 732	2.24 757	1.30 747

zh-sn7	1.20 695	0.86 717	4.54 746	0.58 669	0.43 645	1.10 657	0.92 703	1.24 629	1.34 684	1.45 697	2.00 705	1.26 656	1.62 716	2.13 724	2.79 736	0.26 603	0.26 653	0.26 608	0.27 640	0.35 648	0.33 640

psmorigin	0.84 645	0.53 660	2.21 718	0.50 589	0.41 633	0.86 607	0.57 625	1.08 559	0.90 530	1.50 698	1.42 662	1.50 693	1.09 679	1.29 667	1.03 651	0.32 653	0.33 696	0.27 618	0.27 640	0.34 643	0.45 689

test_sample8	1.36 709	0.37 596	0.83 597	0.39 301	0.31 538	0.72 553	0.49 584	1.19 605	0.79 447	1.51 699	0.96 506	3.29 742	1.64 719	1.29 667	2.03 718	0.42 698	9.50 791	0.40 686	0.41 702	0.36 654	0.35 648

AnyNet_C32	1.27 703	0.72 699	3.33 739	0.59 672	0.56 694	1.51 700	1.53 742	1.27 642	1.28 673	1.52 700	1.48 673	1.38 681	1.23 692	1.64 701	5.26 758	0.30 643	0.29 669	0.29 639	0.34 679	0.38 663	0.44 687

RTSC	0.93 658	0.54 667	1.59 699	0.56 657	0.40 627	1.17 674	0.55 616	1.44 689	1.82 721	1.53 701	1.26 627	1.15 646	0.82 623	1.70 706	2.44 728	0.26 603	0.20 593	0.23 560	0.24 607	0.31 621	0.32 631

w-ln-seven	1.02 674	0.52 657	2.86 726	0.55 653	0.51 684	1.37 688	0.75 680	1.72 723	1.84 722	1.54 702	1.52 677	1.27 658	0.95 661	1.30 673	2.07 720	0.24 585	0.22 614	0.25 589	0.25 621	0.31 621	0.28 604

WZ-Net	1.29 705	0.64 688	5.42 750	0.64 689	0.52 687	1.37 688	1.29 731	1.41 682	1.77 719	1.56 703	1.69 689	1.74 706	1.41 704	2.50 737	2.16 725	0.28 625	0.21 604	0.23 560	0.25 621	0.39 667	0.41 674

SANet	1.15 687	0.45 639	1.40 686	0.50 589	0.32 564	1.54 702	1.21 726	1.49 694	3.35 758	1.61 704	2.41 719	2.32 725	1.80 726	1.57 696	1.27 677	0.28 625	0.25 642	0.26 608	0.24 607	0.36 654	0.32 631

MFN_U_SF_RVC	1.14 686	0.63 687	2.33 719	0.69 703	0.46 668	2.04 725	0.70 662	1.90 731	1.37 686	1.62 705	1.56 680	1.94 714	1.36 700	1.73 708	1.90 709	0.41 695	0.38 708	0.45 696	0.48 719	0.45 681	0.47 695

NVStereoNet_ROB	1.31 707	0.96 723	1.33 679	0.90 727	0.92 728	1.15 668	1.05 714	1.49 694	1.62 711	1.63 706	2.51 722	2.31 723	1.62 716	2.16 726	1.42 685	0.81 735	0.73 745	0.79 733	1.02 754	0.73 722	0.97 735
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 710	0.91 720	2.11 717	0.89 725	0.57 698	4.27 758	1.79 754	1.55 702	2.00 727	1.64 707	1.85 698	1.83 709	1.44 706	1.89 716	1.49 693	0.49 715	0.40 716	0.56 718	0.58 731	0.75 723	0.52 709

SAMSARA	1.15 687	0.69 694	1.44 690	1.09 735	0.93 729	2.10 727	1.87 757	1.64 717	1.47 699	1.64 707	1.21 616	2.06 717	1.14 686	1.61 697	1.50 694	0.39 689	0.45 728	0.36 672	0.38 690	0.50 694	0.51 707

DStereoFS	2.16 740	0.91 720	1.29 672	0.84 722	0.72 723	3.56 753	0.95 707	2.01 732	2.03 728	1.65 709	2.06 709	2.73 730	13.30 779	4.76 761	1.95 710	0.47 710	0.33 696	0.84 736	0.49 722	0.95 731	1.42 752

SHD	0.98 669	0.54 667	1.30 676	0.63 686	0.50 682	1.14 666	0.50 591	1.80 728	2.20 731	1.66 710	1.39 654	1.47 689	1.21 690	1.40 681	1.80 706	0.32 653	0.27 660	0.32 658	0.34 679	0.41 671	0.44 687

PWC_ROB	0.92 657	0.57 678	1.64 705	0.53 632	0.33 577	0.93 620	0.39 477	1.42 687	1.51 702	1.66 710	2.57 725	1.18 649	1.11 681	1.50 693	1.54 696	0.26 603	0.18 556	0.28 630	0.20 530	0.30 617	0.32 631

IMH-64-1	1.96 729	1.64 754	1.26 667	2.26 759	1.91 759	2.30 731	1.35 736	2.99 748	2.29 732	1.70 712	2.79 733	2.47 726	1.66 720	2.33 731	1.95 710	2.07 760	0.74 747	2.44 762	1.04 756	2.40 759	1.59 754

IMH-64	1.96 729	1.64 754	1.26 667	2.26 759	1.91 759	2.30 731	1.35 736	2.99 748	2.29 732	1.70 712	2.79 733	2.47 726	1.66 720	2.33 731	1.95 710	2.07 760	0.74 747	2.44 762	1.04 756	2.40 759	1.59 754

AnyNet_C01	1.63 720	1.16 734	7.38 755	0.65 691	0.56 694	2.25 729	1.53 742	1.53 699	1.46 698	1.71 714	1.95 702	1.83 709	1.41 704	2.48 735	4.42 755	0.33 661	0.32 690	0.32 658	0.34 679	0.45 681	0.50 703

MFMNet_re	1.17 690	0.99 725	1.31 677	1.02 732	0.95 731	1.32 684	1.32 733	1.44 689	1.58 707	1.72 715	1.70 690	1.21 651	1.57 713	1.16 647	1.04 655	0.88 737	0.76 751	0.79 733	0.75 742	0.90 727	0.94 731

G-Net	0.95 663	0.48 654	1.13 655	0.67 696	0.49 677	2.07 726	0.63 647	1.02 527	0.90 530	1.77 716	2.62 728	1.28 659	1.60 715	1.09 637	1.06 658	0.37 683	0.30 675	0.35 667	0.25 621	0.46 684	0.45 689

zh-mn7	1.21 697	0.75 702	5.81 751	0.52 618	0.39 622	1.18 675	0.63 647	1.21 615	1.79 720	1.81 717	2.33 714	1.16 647	1.01 668	2.20 727	2.00 716	0.25 598	0.22 614	0.22 539	0.22 575	0.25 577	0.30 617

ACVNet_2	1.74 724	1.30 739	1.62 704	1.81 748	1.63 750	2.28 730	1.34 735	2.35 742	2.64 746	1.82 718	2.55 723	2.99 735	1.71 723	1.67 703	1.20 674	1.48 752	0.59 741	1.81 749	0.71 740	2.09 752	1.29 746

pmcnn	1.27 703	0.31 563	1.14 657	0.41 379	0.23 263	0.97 628	0.71 664	1.23 628	1.32 681	1.83 719	2.34 716	11.25 771	0.89 648	1.04 631	0.96 637	0.15 272	0.12 315	0.12 60	0.10 85	0.15 281	0.16 354

IMH	2.15 739	1.66 756	1.29 672	2.25 758	1.92 761	2.87 743	1.33 734	3.25 751	3.04 755	1.87 720	3.33 745	3.00 736	2.03 734	2.80 744	1.95 710	2.09 762	0.78 752	2.45 764	1.05 759	2.44 761	1.62 757

DispFullNet	1.64 721	2.64 768	3.14 735	2.57 762	1.78 756	1.32 684	0.55 616	1.42 687	1.45 696	1.89 721	1.48 673	1.55 699	2.35 741	2.08 722	1.12 668	0.60 729	0.19 580	2.33 761	0.73 741	2.35 758	1.30 747

RTS	2.03 732	1.03 729	11.50 765	0.68 700	0.63 711	2.71 735	1.56 744	1.55 702	2.32 734	1.93 722	2.57 725	1.32 665	1.32 697	5.20 763	4.30 753	0.31 648	0.23 624	0.29 639	0.30 656	0.41 671	0.40 669

RTSA	2.03 732	1.03 729	11.50 765	0.68 700	0.63 711	2.71 735	1.56 744	1.55 702	2.32 734	1.93 722	2.57 725	1.32 665	1.32 697	5.20 763	4.30 753	0.31 648	0.23 624	0.29 639	0.30 656	0.41 671	0.40 669

LVE	2.20 741	1.47 744	1.44 690	2.06 756	1.80 757	2.79 741	1.77 753	2.96 747	3.94 765	1.95 724	4.29 756	3.47 748	1.97 729	2.48 735	1.85 708	2.06 759	0.88 760	2.06 759	1.13 761	2.17 755	1.53 753

ADCS	1.60 719	0.70 695	4.02 742	0.61 679	0.53 689	1.31 683	1.11 717	1.71 722	1.86 724	1.97 725	1.68 687	1.51 695	1.46 707	2.07 721	9.20 767	0.34 670	0.32 690	0.33 663	0.36 684	0.45 681	0.46 693

WAO-6	2.11 738	1.52 746	1.25 666	1.73 747	1.69 754	2.72 737	1.62 746	3.15 750	3.64 760	2.01 726	3.28 741	3.52 749	2.20 740	2.59 739	2.48 731	1.31 750	0.92 763	2.04 757	1.22 766	1.89 746	1.35 751

Dean	2.07 736	1.39 742	1.69 709	2.17 757	1.83 758	2.75 738	1.28 730	3.49 756	3.80 763	2.13 727	3.30 742	3.18 740	1.98 731	1.78 710	1.72 702	1.73 755	0.79 755	1.99 752	0.91 750	2.17 755	1.34 750

LSM	4.83 762	0.83 714	11.23 764	0.76 715	56.73 801	1.10 657	1.18 723	1.35 670	1.70 717	2.13 727	2.34 716	1.34 673	1.19 689	1.52 694	1.23 675	0.34 670	0.50 734	0.39 683	0.47 715	0.51 697	9.82 778

SPS-STEREO	1.29 705	0.94 722	1.10 652	1.05 734	1.03 739	1.48 696	0.91 700	1.57 708	1.24 663	2.13 727	1.90 700	1.94 714	1.46 707	1.77 709	1.64 700	0.97 740	0.94 767	0.90 737	0.89 749	0.96 732	0.97 735
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 698	0.57 678	3.17 736	0.54 644	0.44 652	1.07 653	0.77 683	1.31 658	1.13 638	2.14 730	1.48 673	1.49 692	1.47 709	1.65 702	5.30 760	0.26 603	0.24 634	0.29 639	0.32 669	0.38 663	0.36 654

JetBlue	3.02 748	1.39 742	7.91 757	1.17 738	1.49 748	8.53 765	7.94 774	2.82 746	1.98 726	2.15 731	2.69 730	3.32 745	3.01 752	6.66 767	3.81 749	0.79 733	0.78 752	0.75 729	0.76 743	1.04 734	1.33 749

PVD	1.34 708	0.70 695	1.42 688	0.78 716	0.65 713	1.68 710	0.91 700	2.12 738	3.01 754	2.25 732	2.35 718	1.90 712	1.99 732	1.98 718	2.14 723	0.40 693	0.38 708	0.49 711	0.37 686	0.51 697	0.67 721

mmmmmm	1.64 721	0.75 702	2.95 728	0.80 719	0.57 698	2.76 739	1.66 748	1.88 730	2.67 747	2.26 733	2.78 731	2.64 728	1.99 732	2.55 738	3.15 741	0.46 706	0.46 730	0.75 729	0.64 736	0.66 716	0.48 698

WAO-7	1.96 729	1.24 736	1.52 693	1.28 741	1.06 742	2.92 746	1.64 747	3.32 752	3.05 756	2.28 734	3.32 743	3.19 741	2.38 742	3.39 750	2.49 732	1.02 743	0.92 763	1.06 741	1.04 756	1.05 735	0.99 737

MonStereo1	2.06 734	1.51 745	1.56 697	1.85 751	1.70 755	2.84 742	0.78 687	2.52 744	3.49 759	2.33 735	4.36 757	3.41 747	2.72 746	2.32 730	1.83 707	1.32 751	0.55 737	1.66 747	0.88 748	1.94 747	1.70 758

AANet	1.18 692	1.03 729	3.09 733	0.46 537	0.40 627	1.00 636	0.56 622	1.29 653	2.47 740	2.36 736	2.42 720	2.21 720	1.62 716	1.20 654	1.55 697	0.33 661	0.25 642	0.28 630	0.25 621	0.37 660	0.37 660

PWCK	2.06 734	1.75 757	4.11 744	1.69 746	0.93 729	3.13 750	2.86 767	2.18 739	2.41 738	2.38 737	2.33 714	2.22 721	1.85 727	3.52 752	2.20 726	1.65 753	0.73 745	1.52 746	0.83 747	1.81 743	1.02 740

SGM_RVC	1.04 675	0.30 554	0.47 355	0.41 379	0.23 263	1.73 714	0.77 683	1.63 716	1.30 679	2.39 738	1.99 704	2.64 728	1.78 725	2.22 728	1.40 684	0.28 625	0.27 660	0.27 618	0.25 621	0.25 577	0.25 578
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
1111	2.07 736	0.65 691	3.02 732	0.73 711	0.62 710	2.90 745	3.64 769	2.31 740	2.05 729	2.41 739	2.99 736	3.30 743	3.61 756	5.14 762	5.14 757	0.40 693	0.36 705	0.47 701	0.39 693	0.59 712	0.65 719

TorneroNet-64	3.54 752	1.89 758	1.59 699	2.62 765	2.29 763	6.88 763	1.72 751	4.72 767	11.88 774	2.43 740	5.46 767	8.16 767	2.80 749	4.13 759	3.03 739	2.25 765	0.75 749	2.57 766	1.09 760	2.65 765	1.84 760

aanetorigin	0.85 650	0.58 682	1.98 714	0.50 589	0.40 627	0.66 524	0.70 662	0.72 385	1.01 591	2.44 741	2.00 705	1.32 665	1.25 694	0.96 604	1.16 670	0.20 497	0.19 580	0.20 478	0.20 530	0.27 597	0.33 640

KSHMR	2.64 744	1.96 760	1.86 713	2.69 766	2.44 765	2.88 744	2.04 759	3.46 755	6.31 769	2.51 742	3.27 740	3.39 746	1.97 729	2.59 739	2.08 722	2.48 767	1.41 773	2.80 771	1.51 770	2.98 767	2.09 762

MSMD_ROB	1.25 701	0.51 655	0.64 514	0.60 674	0.50 682	1.66 708	0.67 654	1.26 637	1.26 670	2.64 743	3.82 748	3.06 737	3.20 754	1.45 689	0.91 626	0.46 706	0.41 719	0.49 711	0.51 727	0.47 687	0.45 689

tt	6.21 767	0.22 364	5.88 752	3.55 772	2.07 762	11.25 771	19.19 785	11.84 775	5.47 768	2.71 744	2.18 711	4.87 755	6.25 766	3.71 753	7.09 763	8.31 785	11.17 793	4.91 783	5.39 786	5.72 776	2.42 765

nnnnnnn	1.86 728	0.68 693	3.24 737	0.82 721	0.74 725	1.91 722	1.19 724	2.10 736	2.45 739	2.79 745	4.48 759	4.72 753	2.80 749	2.72 743	2.84 737	0.54 724	0.53 736	0.66 724	0.63 735	0.70 720	0.65 719

ktn	3.02 748	2.27 763	1.85 712	2.89 767	2.54 769	3.72 754	2.14 761	3.79 760	5.33 767	2.82 746	5.09 764	5.95 762	2.54 744	3.34 749	2.58 734	2.65 769	1.44 774	2.78 770	2.03 773	2.61 764	2.10 763

WAO-8	3.00 746	1.60 751	1.52 693	1.82 749	1.65 752	5.57 760	1.35 736	4.65 765	12.37 776	2.89 747	4.04 753	4.89 756	2.78 747	3.73 754	2.44 728	1.29 748	0.93 765	2.00 753	1.16 763	2.02 750	1.23 744

Venus	3.00 746	1.60 751	1.52 693	1.82 749	1.65 752	5.57 760	1.35 736	4.65 765	12.37 776	2.89 747	4.04 753	4.89 756	2.78 747	3.73 754	2.44 728	1.29 748	0.93 765	2.00 753	1.16 763	2.02 750	1.23 744

notaker	2.87 745	2.31 764	2.01 715	3.03 768	2.60 770	2.94 747	1.82 755	3.43 754	3.06 757	2.89 747	4.21 755	6.15 764	2.71 745	3.42 751	2.90 738	2.67 770	1.18 771	3.00 773	1.67 771	3.13 768	2.26 764

MDST_ROB	0.97 667	0.29 539	1.02 643	0.64 689	0.43 645	2.64 734	0.82 692	1.68 721	1.18 654	2.89 747	1.82 695	0.97 585	0.75 597	1.83 713	0.89 617	0.26 603	0.22 614	0.32 658	0.28 649	0.26 587	0.26 582

SGM+DAISY	1.52 717	0.99 725	1.61 703	1.01 730	1.02 738	1.86 721	1.19 724	1.49 694	1.38 688	2.96 751	3.00 737	2.79 732	1.94 728	1.88 714	1.62 699	0.98 742	0.97 769	0.91 739	0.91 750	0.94 730	0.99 737

UNDER WATER	3.63 754	2.12 762	4.11 744	3.17 769	2.51 767	3.77 756	2.45 763	3.53 757	13.66 780	2.98 752	2.92 735	5.75 760	4.13 761	3.85 757	3.75 747	2.84 771	1.11 770	2.71 769	1.41 768	3.26 770	2.50 766

WCMA_ROB	1.22 698	0.39 610	0.93 625	0.51 601	0.45 658	1.44 693	0.79 688	1.20 612	1.30 679	2.99 753	3.94 751	3.30 743	2.17 738	1.42 685	1.31 680	0.46 706	0.35 703	0.35 667	0.37 686	0.41 671	0.42 677

UNDER WATER-64	3.72 755	2.07 761	4.57 747	3.30 771	2.52 768	5.61 762	2.63 766	3.67 758	12.27 775	3.09 754	2.66 729	5.99 763	4.74 763	3.93 758	3.57 745	2.54 768	1.24 772	2.65 767	1.48 769	3.21 769	2.62 767

TorneroNet	4.49 759	1.92 759	1.65 707	2.60 764	2.29 763	14.95 780	1.86 756	4.86 768	19.56 793	3.10 755	7.52 775	7.00 766	2.90 751	4.48 760	3.66 746	2.24 764	0.78 752	2.68 768	1.14 762	2.79 766	1.80 759

EDNetEfficientorigin	9.96 776	1.17 735	175.17 812	0.49 578	0.37 607	1.13 665	0.74 677	1.27 642	2.70 748	3.16 756	2.49 721	2.28 722	2.15 737	1.88 714	2.27 727	0.21 521	0.19 580	0.25 589	0.20 530	0.54 703	0.53 712

FCDSN-DC	1.43 714	0.57 678	0.69 544	0.74 712	0.59 702	1.42 692	0.65 653	1.40 680	1.41 690	3.31 757	4.42 758	4.57 751	3.01 752	1.70 706	1.19 673	0.46 706	0.42 722	0.48 707	0.47 715	0.51 697	0.51 707
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 726	0.64 688	1.20 661	0.74 712	0.59 702	2.18 728	2.53 764	2.10 736	2.85 753	3.46 758	3.41 746	3.12 738	4.11 760	2.69 741	2.53 733	0.54 724	0.47 732	0.51 715	0.48 719	0.55 706	0.55 713
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.47 716	0.82 711	6.28 753	0.48 566	0.40 627	0.73 558	0.83 694	0.95 503	2.77 751	3.48 759	1.95 702	1.64 704	2.12 736	1.42 685	3.84 751	0.21 521	0.19 580	0.21 523	0.21 554	0.43 677	0.42 677

ELAS	1.77 727	0.64 688	1.10 652	0.72 709	0.58 700	3.37 752	1.76 752	2.54 745	2.57 743	3.77 760	3.96 752	2.83 733	3.44 755	2.34 733	2.73 735	0.53 720	0.47 732	0.50 713	0.48 719	0.55 706	0.55 713
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 765	6.17 772	12.68 770	2.38 761	2.85 771	12.60 772	11.17 782	4.60 764	3.74 761	3.87 761	3.85 749	4.83 754	4.13 761	6.81 768	12.18 777	2.18 763	2.95 780	2.19 760	1.98 772	3.49 771	3.01 769

MeshStereo	1.38 710	0.45 639	0.58 481	0.45 512	0.35 596	1.63 706	0.60 638	2.07 734	1.43 694	4.49 762	3.32 743	4.67 752	2.08 735	2.08 722	1.32 681	0.36 679	0.36 705	0.37 677	0.32 669	0.32 629	0.34 644
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
MADNet++	4.18 757	2.72 770	4.00 741	3.80 773	3.44 773	4.72 759	4.05 771	4.01 761	3.74 761	4.52 763	5.14 765	4.20 750	4.89 764	7.04 769	6.39 761	3.79 773	3.70 782	3.27 775	2.70 776	3.68 773	3.74 774

TCMNet-wrong-test	9.08 770	10.58 777	9.58 761	19.64 781	17.64 779	12.69 773	8.93 779	13.77 780	2.58 744	4.67 764	5.19 766	14.57 780	11.02 776	7.21 770	9.81 768	5.58 784	0.89 761	3.76 776	3.10 777	10.41 781	10.02 779

FC-DCNN	1.67 723	0.53 660	0.68 535	0.62 683	0.49 677	1.62 705	0.71 664	1.77 727	1.55 703	4.73 765	4.66 761	5.82 761	3.94 759	2.13 724	1.42 685	0.47 710	0.42 722	0.47 701	0.46 711	0.48 688	0.47 695

noway4	9.29 772	11.04 778	10.86 763	19.95 786	17.93 782	12.89 778	8.96 780	13.89 782	2.60 745	4.83 766	5.53 768	14.50 779	11.18 778	7.34 773	10.04 772	5.56 782	0.89 761	3.92 777	3.19 778	10.52 785	10.27 783

FC-DCNN v2	1.74 724	0.53 660	0.68 535	0.62 683	0.49 677	1.67 709	0.71 664	1.85 729	1.57 705	4.84 767	5.01 763	6.42 765	3.92 758	2.24 729	1.43 687	0.47 710	0.42 722	0.47 701	0.46 711	0.48 688	0.47 695

zzzz4	9.41 775	11.20 779	13.33 772	19.85 784	17.93 782	12.87 777	8.81 775	13.98 783	2.75 750	4.88 768	5.65 770	14.41 777	10.97 775	7.35 774	10.09 773	5.53 780	0.87 758	3.92 777	3.19 778	10.47 783	10.21 781

noway1	9.38 774	11.21 780	12.64 769	19.86 785	17.94 784	12.86 776	8.81 775	13.99 784	2.71 749	4.88 768	5.65 770	14.39 776	10.96 774	7.36 775	10.09 773	5.53 780	0.87 758	3.92 777	3.19 778	10.48 784	10.21 781

noway3	9.21 771	10.12 776	12.61 768	19.35 779	17.92 781	12.72 774	8.85 777	13.79 781	2.55 742	4.89 770	5.64 769	14.32 775	10.92 773	7.32 771	9.99 769	5.38 777	0.86 756	3.93 781	3.20 782	10.35 780	9.58 777

noway2	9.29 772	10.00 775	13.21 771	19.46 780	17.91 780	12.76 775	8.86 778	13.76 779	2.52 741	4.89 770	5.65 770	14.42 778	11.02 776	7.33 772	10.02 771	5.50 779	0.86 756	3.92 777	3.19 778	10.41 781	10.11 780

DPSimNet_ROB	5.19 764	2.71 769	18.56 776	2.59 763	2.49 766	4.25 757	10.93 781	3.33 753	3.93 764	5.02 772	4.52 760	5.74 759	10.18 768	5.44 765	8.79 766	2.40 766	2.47 778	2.48 765	2.54 774	2.56 763	2.87 768

light-stereo	4.16 756	1.10 733	14.81 773	10.11 777	7.60 774	3.03 748	0.68 657	3.75 759	2.81 752	5.31 773	5.96 773	9.76 770	1.47 709	7.39 776	1.47 692	1.22 747	1.45 775	0.66 724	0.78 744	1.84 744	2.07 761

fsdfsdds	3.43 751	0.73 700	2.79 725	0.78 716	0.59 702	7.51 764	1.39 740	4.13 762	6.46 770	6.01 774	10.42 779	11.82 773	6.06 765	2.84 745	3.82 750	0.41 695	0.40 716	0.66 724	0.50 725	0.54 703	0.80 727

DGTPSM_ROB	12.12 777	8.03 773	21.12 779	8.97 775	16.81 777	10.68 769	30.77 789	9.14 773	15.23 782	6.55 775	15.49 790	9.02 768	15.13 781	9.26 778	21.71 787	4.58 775	8.60 784	5.07 784	9.26 787	5.88 777	11.06 784

DPSMNet_ROB	12.13 778	8.03 773	21.13 780	9.02 776	16.82 778	10.68 769	30.78 790	9.15 774	15.24 783	6.56 776	15.50 791	9.02 768	15.13 781	9.28 779	21.71 787	4.59 776	8.60 784	5.08 785	9.26 787	5.89 778	11.06 784

MANE	4.73 760	0.54 667	0.77 579	0.69 703	0.60 707	10.35 768	1.67 749	8.68 772	12.66 778	6.90 777	9.43 777	11.59 772	10.59 770	8.26 777	8.41 765	0.51 718	0.45 728	0.48 707	1.02 754	0.50 694	0.50 703

SGM-ForestM	4.73 760	0.34 580	1.05 647	0.46 537	0.28 467	10.26 767	3.48 768	4.52 763	5.16 766	8.68 778	7.48 774	18.87 789	10.80 771	11.26 780	10.01 770	0.32 653	0.34 700	0.32 658	0.32 669	0.29 609	0.30 617

USTest	12.98 780	14.10 781	19.89 778	16.19 778	14.95 776	20.69 782	31.85 791	16.52 785	10.99 773	8.83 779	9.55 778	13.88 774	10.36 769	16.06 783	21.35 786	3.19 772	4.82 783	5.08 785	5.36 785	8.77 779	7.20 776

TARStereo	5.46 766	0.47 651	9.57 760	0.66 693	0.59 702	8.77 766	4.03 770	8.63 771	12.96 779	10.53 780	14.98 789	16.48 781	10.82 772	3.81 756	3.79 748	0.44 702	0.41 719	0.43 692	0.41 702	0.69 717	0.81 728

coex-ft	6.50 768	1.57 749	87.99 811	0.49 578	0.38 614	1.41 691	1.21 726	1.21 615	7.96 772	12.14 781	2.78 731	2.74 731	3.83 757	1.30 673	3.19 742	0.24 585	0.23 624	0.27 618	0.24 607	0.48 688	0.40 669

iinet-test	16.76 783	17.54 782	22.91 782	19.68 782	18.39 785	24.34 784	34.09 793	20.39 786	15.46 784	12.61 782	12.84 780	18.06 787	15.24 784	19.55 784	24.17 789	8.84 787	8.72 786	8.93 789	9.26 787	12.70 786	11.43 787

IINet	16.76 783	17.54 782	22.91 782	19.68 782	18.39 785	24.34 784	34.08 792	20.39 786	15.46 784	12.61 782	12.85 781	18.06 787	15.24 784	19.55 784	24.17 789	8.84 787	8.72 786	8.93 789	9.26 787	12.70 786	11.43 787

Anonymous_1	33.12 791	18.23 784	23.86 784	20.53 787	21.18 789	25.45 787	35.84 794	22.44 796	15.68 786	13.41 784	13.70 786	18.00 786	15.15 783	20.31 786	24.47 791	14.56 795	8.84 788	66.24 809	117.79 811	155.41 814	11.40 786

DPSM_ROB	17.80 785	18.60 785	24.24 788	20.89 788	19.49 787	25.83 788	36.10 795	21.62 794	16.41 787	13.46 785	14.26 787	19.11 790	16.15 786	20.74 787	25.59 792	9.37 789	9.23 789	9.47 791	9.81 791	13.47 788	12.09 789

DPSM	17.80 785	18.60 785	24.24 788	20.89 788	19.49 787	25.83 788	36.10 795	21.62 794	16.41 787	13.46 785	14.26 787	19.11 790	16.15 786	20.74 787	25.59 792	9.37 789	9.23 789	9.47 791	9.81 791	13.47 788	12.09 789

xxxxx1	36.77 799	19.69 787	24.00 785	62.46 802	66.77 806	27.30 791	39.89 797	20.40 788	18.80 790	14.18 787	13.11 783	17.29 782	17.30 788	21.62 790	27.81 794	13.61 792	18.98 803	111.36 812	133.25 812	28.84 799	38.64 804

tt_ll	36.77 799	19.69 787	24.00 785	62.46 802	66.77 806	27.30 791	39.89 797	20.40 788	18.80 790	14.18 787	13.11 783	17.29 782	17.30 788	21.62 790	27.81 794	13.61 792	18.98 803	111.36 812	133.25 812	28.84 799	38.64 804

ff	36.77 799	19.69 787	24.00 785	62.46 802	66.77 806	27.30 791	39.89 797	20.40 788	18.80 790	14.18 787	13.11 783	17.29 782	17.30 788	21.62 790	27.81 794	13.61 792	18.98 803	111.36 812	133.25 812	28.84 799	38.64 804

HanzoNet	6.97 769	2.57 766	4.66 748	3.29 770	2.96 772	3.75 755	2.35 762	5.08 769	7.11 771	14.46 790	13.06 782	17.69 785	22.95 793	13.72 781	6.61 762	4.36 774	1.96 777	3.14 774	2.59 775	3.88 774	3.19 770

LE_ROB	4.86 763	0.27 509	9.43 759	0.45 512	0.24 320	1.61 704	0.96 710	2.05 733	17.75 789	16.36 791	4.84 762	5.17 758	19.48 791	2.05 719	15.49 781	0.17 386	0.15 470	0.16 287	0.16 377	0.20 488	0.19 453

Selective-IGEV-i1pa	15.72 782	22.55 790	18.18 775	1.88 752	0.97 733	29.25 795	11.89 783	25.83 797	20.69 794	20.14 792	22.94 792	28.39 795	23.24 794	29.37 795	18.71 783	12.83 791	3.29 781	6.89 787	1.18 765	2.01 749	14.15 791

UHP	12.86 779	0.73 700	18.98 777	0.84 722	0.65 713	25.19 786	5.35 772	20.84 791	40.56 809	23.45 793	34.37 803	25.42 793	25.81 796	14.12 782	14.55 779	0.45 704	0.32 690	0.48 707	0.38 690	1.02 733	3.66 773

LRCNet_RVC	21.27 789	31.14 792	21.46 781	28.97 791	23.77 790	3.11 749	0.62 642	20.94 792	1.64 714	25.57 794	28.13 796	21.96 792	14.74 780	21.99 793	16.44 782	29.16 806	14.92 794	33.57 805	31.28 803	29.67 802	26.33 799

fast-reg	35.51 792	37.45 801	48.59 800	42.42 800	40.60 800	52.45 804	72.91 803	43.31 800	32.61 797	26.36 795	27.86 793	36.65 798	30.31 798	40.94 800	51.17 800	18.26 796	18.55 796	19.07 793	19.64 794	27.04 791	23.98 792

Hybrid-DGEV	35.79 796	37.44 800	48.86 804	42.22 796	39.24 795	52.03 802	72.89 802	43.41 805	32.74 798	26.76 796	28.72 799	38.35 799	32.61 802	41.58 802	51.39 801	18.72 799	18.56 797	19.14 798	19.80 799	27.10 793	24.25 793

RAFT-FEzeroshot	35.76 793	37.39 797	48.55 798	42.39 798	39.44 798	51.96 799	72.92 804	43.38 803	32.90 800	26.87 797	28.06 794	38.42 800	32.28 799	41.59 804	51.51 805	18.73 800	18.58 798	19.11 795	19.75 795	27.12 795	24.33 795

RAFT-FE	35.76 793	37.39 797	48.55 798	42.39 798	39.44 798	51.96 799	72.92 804	43.38 803	32.90 800	26.87 797	28.06 794	38.42 800	32.28 799	41.59 804	51.51 805	18.73 800	18.58 798	19.11 795	19.75 795	27.12 795	24.33 795

FlowAnything	35.84 797	37.49 802	48.69 802	42.17 794	39.26 796	51.95 797	72.95 807	43.35 801	33.23 804	26.92 799	28.67 798	38.55 804	32.78 804	41.53 801	51.47 803	18.71 797	18.59 801	19.17 800	19.88 800	27.07 792	24.26 794

CasAABBNet	35.77 795	37.38 796	48.59 800	42.20 795	39.23 794	51.95 797	72.92 804	43.36 802	33.03 803	26.93 800	28.31 797	38.43 802	32.32 801	41.58 802	51.50 804	18.71 797	18.58 798	19.11 795	19.75 795	27.11 794	24.33 795

Selective-RAFT-Error	35.87 798	37.42 799	48.73 803	42.24 797	39.28 797	52.00 801	72.87 801	43.41 805	32.95 802	26.97 801	28.72 799	38.71 805	33.15 805	41.59 804	51.42 802	18.77 802	18.60 802	19.14 798	19.78 798	27.19 797	24.42 798

LSM0	38.96 804	37.52 803	48.37 797	43.79 801	91.31 811	52.31 803	72.38 800	43.71 807	32.75 799	27.16 802	28.73 801	38.51 803	32.63 803	41.75 807	51.59 807	18.85 803	18.43 795	19.09 794	19.60 793	27.21 798	33.44 800

BEATNet-Init1	15.65 781	1.62 753	54.26 805	0.75 714	0.56 694	37.03 796	13.39 784	13.20 776	14.59 781	29.41 803	29.29 802	47.69 806	21.87 792	26.91 794	19.58 784	0.43 701	0.39 713	0.47 701	0.47 715	0.52 701	0.52 709

HaxPig	31.93 790	37.19 795	34.22 790	24.41 790	24.94 791	18.53 781	20.18 786	21.15 793	28.84 796	35.74 804	38.86 804	26.18 794	28.75 797	33.85 796	34.15 797	35.89 809	38.80 810	37.79 806	40.52 808	39.33 803	39.33 808

RSGM-EC	74.49 810	61.53 810	40.38 795	97.66 809	92.09 812	73.48 806	113.87 812	59.44 808	38.62 807	39.84 805	49.02 811	90.35 812	61.68 810	138.81 812	126.03 813	92.92 812	53.83 813	94.52 810	37.88 806	81.03 812	46.84 811

acva	74.49 810	61.53 810	40.38 795	97.66 809	92.09 812	73.48 806	113.87 812	59.44 808	38.62 807	39.84 805	49.02 811	90.35 812	61.68 810	138.81 812	126.03 813	92.92 812	53.83 813	94.52 810	37.88 806	81.03 812	46.84 811

zzzz2	53.65 806	56.66 806	73.27 807	63.91 805	58.99 802	77.97 810	109.74 810	64.98 812	48.54 810	40.57 807	42.99 807	57.05 808	47.63 808	61.95 810	76.91 808	27.98 804	27.90 806	28.74 801	29.84 801	40.82 805	36.58 801

noway5	53.65 806	56.66 806	73.27 807	63.91 805	58.99 802	77.97 810	109.74 810	64.98 812	48.54 810	40.57 807	42.99 807	57.05 808	47.63 808	61.95 810	76.91 808	27.98 804	27.90 806	28.74 801	29.84 801	40.82 805	36.58 801

zzzzzz3	56.61 808	57.26 808	74.92 809	78.37 807	76.48 809	77.51 809	91.82 809	62.31 810	50.64 812	40.79 809	45.27 809	70.00 810	62.02 812	61.78 808	76.96 811	29.82 807	27.98 808	31.03 803	32.00 804	46.50 808	38.68 807

zzz1	56.64 809	57.28 809	75.17 810	78.39 808	76.49 810	77.41 808	91.74 808	62.51 811	50.67 813	40.88 810	45.36 810	70.01 811	62.11 813	61.78 808	76.95 810	29.82 807	27.99 809	31.03 803	32.00 804	46.50 808	38.60 803

AVERAGE_ROB	37.53 803	40.05 804	40.01 793	34.74 793	33.76 793	28.46 794	25.14 788	32.31 799	34.08 806	41.20 811	40.52 805	34.51 797	34.78 807	39.11 798	37.48 799	42.68 810	43.32 811	43.80 807	42.99 809	40.42 804	41.31 809

MEDIAN_ROB	37.35 802	40.72 805	40.37 794	32.26 792	31.80 792	27.29 790	25.02 787	29.47 798	33.43 805	41.99 812	41.60 806	33.48 796	34.37 806	39.66 799	36.94 798	43.49 811	43.96 812	44.07 808	43.35 810	41.32 807	42.43 810

Selective-IGEV-i16pa	80.76 812	120.64 812	16.47 774	1.09 735	0.67 717	181.14 814	2.07 760	155.24 815	142.81 815	57.79 813	156.23 813	108.46 814	171.50 815	201.35 815	101.88 812	96.20 814	1.70 776	2.81 772	0.33 676	1.06 736	95.73 813

PML	40.49 805	30.31 791	12.46 767	7.19 774	14.30 775	91.44 812	212.44 815	7.73 770	23.24 795	74.44 814	185.05 815	49.81 807	25.78 795	21.34 789	12.84 778	8.71 786	2.93 779	8.43 788	3.24 783	13.77 790	4.45 775

test_example2	176.82 813	204.75 813	198.54 813	188.58 813	191.23 814	151.28 813	169.77 814	97.63 814	125.81 814	179.94 815	183.74 814	158.20 815	139.14 814	192.16 814	198.12 815	203.48 815	236.37 815	163.71 815	173.22 815	217.79 815	162.95 814

ccccc		430.66 814		506.24 814	500.20 815	349.93 815		384.19 816		330.97 816		370.48 816		498.75 816		557.84 816	430.47 816	334.14 816	290.91 816	547.74 816

Low-res two-view benchmark