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 2	0.33 78	0.20 124	0.16 8	0.22 95	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 64	0.10 9	0.09 18	0.14 153	0.13 224	0.10 4	0.11 59

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.18 13	0.28 14	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

mm2	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

PointNet	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.19 84	0.29 136	0.24 123	0.27 6	0.28 61	0.16 3	0.24 54	0.29 126	0.19 41	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.10 6

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.28 14	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 126	0.19 41	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 145	0.20 63	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 41	0.24 2	0.21 39	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 56	0.31 35	0.21 152	0.19 19	0.19 26	0.30 17	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

StereoAnything_RVC	0.22 47	0.85 639	0.41 226	0.28 3	0.16 12	0.23 45	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 77	0.32 52	0.19 5	0.16 284	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.16 305	0.10 6

qqai	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.32 58	0.19 84	0.22 32	0.18 13	0.32 22	0.27 57	0.18 11	0.20 21	0.28 120	0.18 27	0.34 80	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.11 59

BridgeDepth	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.35 120	0.14 2	0.38 260	0.26 168	0.30 17	0.23 23	0.18 11	0.19 17	0.28 120	0.30 217	0.32 52	0.22 64	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.11 59
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 7	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 52	0.19 5	0.13 102	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	0.10 6

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 67	0.31 35	0.20 124	0.20 22	0.18 13	0.33 26	0.22 19	0.19 15	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 80	0.20 23	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.16 12	0.26 82	0.17 3	0.31 21	0.15 3	0.19 15	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 44	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.23 45	0.20 44	0.24 5	0.16 6	0.19 15	0.16 8	0.21 41	0.19 41	0.27 9	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MGA	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.30 19	0.20 124	0.29 136	0.18 13	0.36 49	0.27 57	0.20 18	0.22 36	0.19 25	0.15 8	0.31 41	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.20 18	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

monster-pro	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 77	0.17 97	0.60 431	0.35 120	0.18 49	0.33 203	0.27 182	0.40 79	0.28 61	0.20 18	0.25 61	0.21 41	0.35 270	0.48 206	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.14 186	0.09 1

LACA1	0.19 12	0.16 69	0.27 32	0.29 8	0.14 2	0.26 82	0.22 95	0.27 6	0.19 10	0.20 18	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 41	0.21 39	0.14 154	0.10 68	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

MonStereo	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

111111	0.22 47	0.15 44	0.29 56	0.37 188	0.23 215	0.21 30	0.19 26	0.46 130	0.29 70	0.20 18	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.44 164	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123

MonSter	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.39 119	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

LiteMatch*	0.21 38	0.15 44	0.33 98	0.31 35	0.23 215	0.24 53	0.21 70	0.33 26	0.33 111	0.21 27	0.19 17	0.24 79	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.12 123

LiteMatch	0.25 99	0.18 143	0.25 7	0.38 213	0.20 124	0.28 119	0.27 182	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.43 337	0.30 28	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

GeoVLM	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.29 126	0.21 77	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

Test_v1	0.20 17	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 53	0.21 70	0.41 87	0.32 103	0.21 27	0.22 36	0.17 6	0.18 27	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

MatchStereo	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.20 44	0.35 45	0.29 70	0.21 27	0.36 160	0.18 17	0.17 19	0.33 66	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59
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 17	0.14 7	0.26 24	0.26 1	0.15 4	0.34 216	0.17 3	0.41 87	0.22 19	0.21 27	0.21 29	0.20 34	0.25 118	0.33 66	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 85	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 124	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.21 77	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

HiDET	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.30 19	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.39 61	0.27 57	0.21 27	0.23 43	0.27 114	0.17 19	0.32 52	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

LCMNet	0.22 47	0.14 7	0.26 24	0.30 19	0.20 124	0.26 82	0.19 26	0.40 79	0.45 216	0.21 27	0.21 29	0.27 114	0.18 27	0.38 113	0.24 114	0.12 54	0.12 269	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 59

S2M2_XL	0.19 12	0.18 143	0.28 44	0.27 2	0.20 124	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 27	0.26 75	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 332	0.16 441	0.15 201	0.14 261	0.15 242	0.12 123
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 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LG-G	0.22 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LGtest1	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.35 120	0.17 27	0.26 82	0.17 3	0.33 26	0.21 17	0.21 27	0.16 8	0.23 59	0.21 77	0.33 66	0.20 23	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

GREAT-IGEV	0.23 63	0.15 44	0.33 98	0.30 19	0.23 215	0.20 22	0.26 168	0.35 45	0.34 118	0.21 27	0.31 122	0.22 50	0.21 77	0.50 221	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-78k	0.25 99	0.17 97	0.69 478	0.36 158	0.17 27	0.26 82	0.28 203	0.39 61	0.30 83	0.22 41	0.29 104	0.23 59	0.36 284	0.43 154	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 217	0.43 565	2.39 651	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.21 70	0.45 118	0.31 92	0.22 41	0.26 75	0.21 41	0.25 118	0.30 28	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

LACA2	0.21 38	0.16 69	0.28 44	0.30 19	0.15 4	0.29 136	0.29 222	0.32 22	0.23 23	0.22 41	0.23 43	0.28 120	0.20 63	0.35 88	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 133	0.10 6

AdaDepth	0.23 63	0.18 143	0.36 159	0.38 213	0.19 84	0.33 203	0.22 95	0.35 45	0.24 29	0.22 41	0.21 29	0.20 34	0.19 41	0.59 288	0.21 39	0.10 9	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.13 183

IGEV	0.21 38	0.13 2	0.25 7	0.31 35	0.20 124	0.22 32	0.19 26	0.42 95	0.30 83	0.22 41	0.34 147	0.20 34	0.15 8	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

IGEV-Stereo+	0.25 99	0.15 44	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 16	0.30 83	0.22 41	0.15 4	0.22 50	0.22 91	0.42 146	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.15 242	1.09 665

CAR	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.23 47	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

aanet-new-70k	0.24 77	0.16 69	0.50 335	0.36 158	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.40 79	0.26 43	0.23 47	0.31 122	0.24 79	0.34 255	0.45 173	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 182	0.57 607	1.38 613	0.32 58	0.20 124	0.21 30	0.21 70	0.47 145	0.29 70	0.23 47	0.32 133	0.25 92	0.24 110	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.24 6	0.31 35	0.17 27	0.29 136	0.20 44	0.40 79	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.26 101	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.12 269	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

252Zero-FE	0.21 38	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.23 45	0.18 13	0.43 101	0.35 128	0.23 47	0.22 36	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 93	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.11 59

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.17 27	0.20 22	0.17 3	0.43 101	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.46 183	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 4	0.12 123

DEFOM-Stereo	0.23 63	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.59 415	0.20 44	0.32 22	0.31 92	0.23 47	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 146	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

IGEV-Stereo++	0.22 47	0.16 69	0.29 56	0.38 213	0.20 124	0.22 32	0.18 13	0.44 110	0.36 135	0.23 47	0.29 104	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

RAStereo	0.25 99	0.17 97	0.33 98	0.40 288	0.21 152	0.24 53	0.26 168	0.45 118	0.46 224	0.23 47	0.34 147	0.30 141	0.19 41	0.34 80	0.26 162	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.11 59

aanet-new-60k	0.25 99	0.17 97	0.60 431	0.37 188	0.17 27	0.38 260	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.24 56	0.25 61	0.26 101	0.31 227	0.45 173	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-8k	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.40 285	0.28 203	0.51 167	0.42 193	0.24 56	0.25 61	0.23 59	0.33 246	0.51 232	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 63	0.17 97	0.39 202	0.34 88	0.18 49	0.25 74	0.24 123	0.47 145	0.28 61	0.24 56	0.35 153	0.20 34	0.25 118	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

LACA3	0.21 38	0.18 143	0.27 32	0.29 8	0.15 4	0.32 187	0.25 144	0.30 17	0.22 19	0.24 56	0.21 29	0.21 41	0.22 91	0.45 173	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.09 1

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 77	0.29 8	0.24 261	0.18 13	0.20 44	0.27 6	0.18 8	0.24 56	0.25 61	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.13 133	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 78	0.23 215	0.16 8	0.19 26	0.21 1	0.23 23	0.24 56	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 98	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.10 4	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.33 98	0.32 58	0.21 152	0.63 435	0.19 26	0.33 26	0.38 151	0.24 56	0.31 122	0.27 114	0.19 41	0.49 216	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.10 6

Replicate-Monster	0.27 141	0.16 69	1.15 588	0.30 19	0.17 27	0.38 260	0.19 26	0.44 110	0.40 176	0.24 56	0.21 29	0.23 59	0.22 91	0.47 196	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.18 382

castereo++	0.26 121	0.17 97	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.74 497	0.20 44	0.41 87	0.49 240	0.24 56	0.24 54	0.35 182	0.27 151	0.41 135	0.20 23	0.14 154	0.09 18	0.14 153	0.09 7	0.11 30	0.11 59

dual_stereo	0.20 17	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.17 27	0.16 8	0.20 44	0.30 17	0.21 17	0.24 56	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 252	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 77	0.17 97	0.52 366	0.35 120	0.18 49	0.37 253	0.21 70	0.39 61	0.26 43	0.25 66	0.28 94	0.26 101	0.34 255	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 121	0.14 7	0.75 505	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 645

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 172	0.25 392	1.23 594	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.21 70	0.46 130	0.34 118	0.25 66	0.31 122	0.32 154	0.27 151	0.34 80	0.21 39	0.12 54	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.10 4	0.12 123

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.18 13	0.21 70	0.34 41	0.24 29	0.25 66	0.34 147	0.22 50	0.27 151	0.28 13	0.22 64	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.33 78	0.17 27	0.38 260	0.18 13	0.32 22	0.22 19	0.25 66	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

S2M2_L	0.26 121	0.23 337	0.34 115	0.32 58	0.25 293	0.24 53	0.13 1	0.36 49	0.42 193	0.25 66	0.37 166	0.29 126	0.25 118	0.31 41	0.26 162	0.22 477	0.19 516	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.19 395
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 47	0.16 69	0.28 44	0.32 58	0.16 12	0.28 119	0.20 44	0.39 61	0.29 70	0.25 66	0.29 104	0.21 41	0.27 151	0.38 113	0.27 186	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

SCV	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.22 178	0.27 103	0.33 309	0.65 260	0.31 92	0.25 66	0.29 104	0.37 193	0.23 102	0.52 237	0.23 93	0.19 415	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.15 242	0.12 123

GIP-stereo	0.25 99	0.19 187	0.32 91	0.38 213	0.25 293	0.26 82	0.20 44	0.50 161	0.41 186	0.25 66	0.39 176	0.35 182	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 121	0.14 7	0.75 505	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 645

CroCo-Stereo Lap2	0.29 172	0.25 392	0.44 266	0.50 521	0.30 453	0.19 19	0.31 272	0.52 174	0.41 186	0.25 66	0.28 94	0.46 266	0.31 227	0.39 119	0.30 244	0.15 233	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.16 306

aanet-new-36k	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.36 158	0.17 27	0.34 216	0.24 123	0.43 101	0.30 83	0.26 77	0.24 54	0.25 92	0.35 270	0.44 164	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 77	0.17 97	0.44 266	0.35 120	0.16 12	0.25 74	0.25 144	0.46 130	0.38 151	0.26 77	0.27 84	0.24 79	0.34 255	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

aanet-new-22k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.30 151	0.19 26	0.48 150	0.42 193	0.26 77	0.24 54	0.26 101	0.29 192	0.33 66	0.23 93	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 63	0.15 44	0.30 67	0.36 158	0.19 84	0.25 74	0.25 144	0.45 118	0.39 161	0.26 77	0.43 191	0.23 59	0.27 151	0.26 5	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 77	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.33 309	0.53 180	0.43 205	0.26 77	0.33 136	0.19 25	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.10 6

WQFJA1++	0.24 77	0.16 69	0.30 67	0.31 35	0.21 152	0.34 216	0.17 3	0.39 61	0.18 8	0.26 77	0.30 115	0.29 126	0.28 172	0.41 135	0.23 93	0.16 284	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.31 553	0.12 123

BStereo	0.28 160	0.18 143	1.08 579	0.34 88	0.22 178	0.22 32	0.33 309	0.39 61	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

Wave_Phase_stereo	0.32 209	0.18 143	1.08 579	0.34 88	0.22 178	0.69 477	0.33 309	0.57 208	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

AIO_rvc	0.24 77	0.17 97	0.37 179	0.35 120	0.20 124	0.26 82	0.33 309	0.45 118	0.23 23	0.26 77	0.25 61	0.33 163	0.15 8	0.55 252	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

HUF	0.25 99	0.17 97	0.38 190	0.33 78	0.19 84	0.25 74	0.39 415	0.53 180	0.36 135	0.26 77	0.23 43	0.33 163	0.27 151	0.36 98	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

AIO_test	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.35 120	0.21 152	0.31 168	0.38 397	0.45 118	0.26 43	0.26 77	0.28 94	0.32 154	0.21 77	0.40 128	0.26 162	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

999	0.28 160	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.25 293	0.30 151	0.27 182	0.55 195	0.42 193	0.26 77	0.31 122	0.39 212	0.24 110	0.65 361	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.12 85	0.15 270

U	3.17 674	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.71 643	57.93 720	0.20 44	0.43 101	0.39 161	0.26 77	0.23 43	0.23 59	0.22 91	0.26 5	0.22 64	0.16 284	0.10 68	0.74 650	0.13 224	0.13 133	0.11 59

RSM++	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.28 119	0.29 222	0.54 188	0.34 118	0.26 77	0.23 43	0.36 192	0.21 77	0.52 237	0.24 114	0.12 54	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.11 59

RSM	0.26 121	0.19 187	0.35 135	0.37 188	0.21 152	0.27 103	0.33 309	0.55 195	0.28 61	0.26 77	0.25 61	0.38 201	0.20 63	0.59 288	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 63	0.16 69	0.41 226	0.34 88	0.18 49	0.23 45	0.25 144	0.46 130	0.25 36	0.27 92	0.27 84	0.22 50	0.30 217	0.33 66	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

aanet-new-10k	0.26 121	0.18 143	0.57 414	0.39 245	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.46 130	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.26 101	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.16 305	0.11 59

Selective-IGEV-i32	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

GEAStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.29 104	0.24 79	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

gasm-f	0.25 99	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.26 332	0.25 74	0.36 364	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.35 153	0.24 79	0.30 217	0.37 103	0.24 114	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.13 183

DDF-Stereo	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.37 188	0.30 453	0.19 19	0.20 44	0.33 26	0.31 92	0.27 92	0.26 75	0.29 126	0.28 172	0.39 119	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.69 643	0.13 183

zero-FE	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.36 158	0.30 453	0.18 13	0.20 44	0.37 55	0.31 92	0.27 92	0.27 84	0.29 126	0.28 172	0.34 80	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.62 642	0.13 183

LG-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.43 260	0.40 288	0.20 124	0.22 32	0.26 168	0.33 26	0.39 161	0.27 92	0.45 198	0.22 50	0.16 17	0.38 113	0.28 209	0.11 31	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.13 133	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 99	0.32 501	0.25 7	0.52 550	0.20 124	0.29 136	0.22 95	0.44 110	0.38 151	0.27 92	0.25 61	0.24 79	0.29 192	0.46 183	0.23 93	0.14 154	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.14 186	0.11 59

IGEV-RUCA	0.26 121	0.16 69	0.36 159	0.40 288	0.27 376	0.32 187	0.20 44	0.39 61	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.25 92	0.21 77	0.50 221	0.24 114	0.20 437	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.16 306

castereo	0.29 172	0.17 97	0.34 115	0.36 158	0.21 152	0.40 285	0.41 450	0.52 174	0.67 317	0.27 92	0.41 183	0.37 193	0.36 284	0.34 80	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

ours_stereo	0.27 141	0.22 304	0.35 135	0.38 213	0.24 261	0.30 151	0.32 291	0.46 130	0.39 161	0.27 92	0.34 147	0.35 182	0.23 102	0.49 216	0.27 186	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.12 123

MaDis-Stereo	0.27 141	0.19 187	0.39 202	0.37 188	0.26 332	0.28 119	0.28 203	0.45 118	0.37 146	0.27 92	0.27 84	0.40 220	0.27 151	0.40 128	0.30 244	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.12 123

Selective-IGEV	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

aanet-32k-new	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.37 188	0.18 49	0.25 74	0.27 182	0.35 45	0.31 92	0.28 106	0.30 115	0.23 59	0.34 255	0.43 154	0.19 5	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-28k	0.24 77	0.18 143	0.48 313	0.36 158	0.17 27	0.32 187	0.23 115	0.38 58	0.28 61	0.28 106	0.23 43	0.29 126	0.33 246	0.31 41	0.22 64	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

aanet-new-16k	0.23 63	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.17 27	0.26 82	0.18 13	0.44 110	0.38 151	0.28 106	0.24 54	0.25 92	0.26 139	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

aanet-new-12k	0.25 99	0.19 187	0.49 323	0.41 319	0.18 49	0.32 187	0.22 95	0.45 118	0.38 151	0.28 106	0.23 43	0.23 59	0.36 284	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.14 153	0.11 141	0.16 305	0.12 123

aanet-new	0.27 141	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.26 332	0.50 349	0.25 144	0.44 110	0.31 92	0.28 106	0.27 84	0.24 79	0.37 294	0.46 183	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.15 242	0.13 183

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 121	0.17 97	0.36 159	0.39 245	0.20 124	0.45 334	0.28 203	0.43 101	0.36 135	0.28 106	0.38 172	0.24 79	0.35 270	0.31 41	0.25 137	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 99	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.43 315	0.24 123	0.46 130	0.36 135	0.28 106	0.35 153	0.37 193	0.34 255	0.29 20	0.26 162	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.10 6

PSi22	0.31 199	0.19 187	0.32 91	0.36 158	0.19 84	0.29 136	0.19 26	0.44 110	0.78 374	0.28 106	0.32 133	0.56 313	0.43 337	0.81 477	0.26 162	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 242	0.12 123

Zero-FE251	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.20 124	0.44 326	0.19 26	0.40 79	0.26 43	0.28 106	0.30 115	0.38 201	0.24 110	0.33 66	0.23 93	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.11 59

asda	0.22 47	0.19 187	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.24 53	0.23 115	0.38 58	0.29 70	0.28 106	0.24 54	0.18 17	0.23 102	0.41 135	0.22 64	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

aanet-new-14k	0.26 121	0.20 231	0.47 298	0.38 213	0.17 27	0.18 13	0.25 144	0.54 188	0.51 254	0.29 118	0.30 115	0.22 50	0.31 227	0.34 80	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.12 123

DispViT+	0.23 63	0.15 44	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.18 13	0.20 44	0.61 232	0.45 216	0.29 118	0.26 75	0.23 59	0.18 27	0.47 196	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 4	0.11 59

NLSM3	0.27 141	0.17 97	0.32 91	0.38 213	0.22 178	0.33 203	0.28 203	0.58 213	0.50 247	0.29 118	0.35 153	0.29 126	0.25 118	0.43 154	0.27 186	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.15 293	0.12 85	0.11 59

2.5w	0.22 47	0.18 143	0.34 115	0.32 58	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.33 26	0.24 29	0.29 118	0.35 153	0.18 17	0.19 41	0.41 135	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

mms	0.27 141	0.21 270	0.36 159	0.38 213	0.25 293	0.31 168	0.32 291	0.43 101	0.33 111	0.29 118	0.34 147	0.34 170	0.20 63	0.48 206	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.13 183

Occ-G	0.27 141	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.32 291	0.44 110	0.34 118	0.29 118	0.43 191	0.49 282	0.25 118	0.50 221	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 485	3.08 692	2.41 652	0.32 58	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.39 61	0.33 111	0.29 118	0.25 61	0.18 17	0.18 27	0.32 52	0.22 64	1.08 666	0.09 18	0.17 286	0.16 324	0.15 242	0.96 658

IGEV++	0.25 99	0.17 97	0.35 135	0.40 288	0.23 215	0.24 53	0.23 115	0.56 203	0.24 29	0.29 118	0.36 160	0.30 141	0.22 91	0.33 66	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.14 229

EGLCR-Stereo	0.27 141	0.17 97	0.36 159	0.35 120	0.21 152	0.37 253	0.20 44	0.58 213	0.37 146	0.29 118	0.28 94	0.42 235	0.18 27	0.47 196	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.12 123

CroCo-Stereo	0.27 141	0.23 337	0.40 216	0.49 510	0.22 178	0.20 22	0.29 222	0.55 195	0.45 216	0.29 118	0.27 84	0.42 235	0.26 139	0.30 28	0.26 162	0.15 233	0.13 346	0.13 97	0.12 179	0.16 305	0.13 183
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 77	0.17 97	0.33 98	0.36 158	0.18 49	0.39 276	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.30 128	0.28 94	0.26 101	0.31 227	0.31 41	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

Foundation-i1c-attn	0.24 77	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 224	0.27 182	0.49 152	0.29 70	0.30 128	0.35 153	0.41 227	0.30 217	0.35 88	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.11 59

GSStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

GS-Stereo							0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

FlowAnything_test	0.30 182	0.20 231	0.41 226	0.48 498	0.26 332	0.46 337	0.25 144	0.45 118	0.33 111	0.30 128	0.26 75	0.35 182	0.26 139	0.41 135	0.39 346	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.26 566	0.17 337	0.17 353

4.25_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.5w_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.40 288	0.21 152	0.18 13	0.21 70	0.36 49	0.27 57	0.30 128	0.52 239	0.28 120	0.28 172	0.27 9	0.24 114	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.14 229

AIO-Stereo	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.18 49	0.28 119	0.30 244	0.52 174	0.29 70	0.30 128	0.31 122	0.32 154	0.17 19	0.55 252	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

UniTT-Stereo	0.27 141	0.18 143	0.40 216	0.40 288	0.28 403	0.30 151	0.28 203	0.40 79	0.33 111	0.30 128	0.46 203	0.27 114	0.25 118	0.48 206	0.35 299	0.17 332	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.13 183

DF	0.27 141	0.16 69	0.41 226	0.36 158	0.19 84	0.28 119	0.25 144	0.44 110	0.29 70	0.31 139	0.49 218	0.50 286	0.22 91	0.51 232	0.21 39	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.13 183

SCV_C0	0.28 160	0.20 231	0.40 216	0.36 158	0.25 293	0.23 45	0.28 203	0.60 225	0.41 186	0.31 139	0.36 160	0.37 193	0.20 63	0.61 307	0.23 93	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

MIF-Stereo (partial)	0.32 209	0.19 187	0.41 226	0.41 319	0.32 495	0.29 136	0.24 123	0.49 152	0.44 211	0.31 139	0.63 281	0.37 193	0.36 284	0.60 300	0.32 267	0.17 332	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.15 270

AEACV	0.28 160	0.18 143	0.34 115	0.36 158	0.45 588	0.27 103	0.27 182	0.41 87	0.39 161	0.31 139	0.46 203	0.31 145	0.36 284	0.38 113	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.13 224	0.13 133	0.13 183

sCroCo_RVC	0.36 251	0.29 474	0.73 498	0.52 550	0.39 553	0.42 310	0.31 272	0.52 174	0.46 224	0.31 139	0.48 211	0.38 201	0.32 238	0.46 183	0.33 278	0.22 477	0.23 554	0.19 377	0.19 443	0.21 439	0.22 465

TS12	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.38 213	0.17 27	0.32 187	0.25 144	0.45 118	0.24 29	0.32 144	0.51 229	0.25 92	0.27 151	0.41 135	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.12 123

Foundation-i1b	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 285	0.28 203	0.53 180	0.26 43	0.32 144	0.33 136	0.42 235	0.29 192	0.37 103	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.51 167	0.66 310	0.32 144	0.48 211	0.42 235	0.25 118	0.42 146	0.29 226	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.15 270

asd	0.22 47	0.18 143	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.26 82	0.22 95	0.37 55	0.25 36	0.32 144	0.23 43	0.19 25	0.23 102	0.46 183	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

1w_stereo	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.35 120	0.18 49	0.32 187	0.41 450	0.41 87	0.44 211	0.32 144	0.39 176	0.17 6	0.27 151	0.46 183	0.24 114	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

MGS-Stereo	0.29 172	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.24 261	0.37 253	0.30 244	0.40 79	0.50 247	0.32 144	0.51 229	0.40 220	0.24 110	0.45 173	0.28 209	0.16 284	0.12 269	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.14 229

plain	0.32 209	0.21 270	0.59 426	0.40 288	0.29 428	0.27 103	0.30 244	0.46 130	0.36 135	0.32 144	0.66 291	0.31 145	0.33 246	0.68 392	0.32 267	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.18 373	0.13 183

DN	0.31 199	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.27 376	0.35 224	0.27 182	0.57 208	0.58 281	0.33 151	0.43 191	0.50 286	0.23 102	0.41 135	0.24 114	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

2.25w	0.23 63	0.19 187	0.35 135	0.31 35	0.18 49	0.30 151	0.18 13	0.34 41	0.32 103	0.33 151	0.37 166	0.20 34	0.25 118	0.47 196	0.25 137	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 69	0.10 4	0.12 123

4.5_new	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

4w-stereo	0.22 47	0.19 187	0.33 98	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.33 26	0.23 23	0.33 151	0.24 54	0.21 41	0.28 172	0.42 146	0.23 93	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

3.75w	0.23 63	0.17 97	0.33 98	0.32 58	0.19 84	0.42 310	0.24 123	0.36 49	0.26 43	0.33 151	0.28 94	0.17 6	0.25 118	0.38 113	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 63	0.18 143	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.27 103	0.22 95	0.39 61	0.30 83	0.33 151	0.27 84	0.24 79	0.29 192	0.52 237	0.25 137	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

3w_stereo	0.25 99	0.20 231	0.40 216	0.33 78	0.17 27	0.32 187	0.41 450	0.42 95	0.39 161	0.33 151	0.28 94	0.16 3	0.29 192	0.35 88	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.12 123

2w_stereo	0.23 63	0.19 187	0.33 98	0.33 78	0.17 27	0.28 119	0.37 379	0.40 79	0.36 135	0.33 151	0.33 136	0.17 6	0.21 77	0.30 28	0.23 93	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.11 59

HART	0.30 182	0.17 97	0.33 98	0.41 319	0.21 152	0.32 187	0.26 168	0.67 278	0.32 103	0.33 151	0.66 291	0.41 227	0.22 91	0.58 279	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.11 141	0.15 242	0.12 123

fffy	0.29 172	0.22 304	0.38 190	0.38 213	0.23 215	0.33 203	0.29 222	0.55 195	0.42 193	0.33 151	0.37 166	0.39 212	0.27 151	0.52 237	0.28 209	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.12 123

LoS_RVC	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.33 78	0.32 495	0.43 315	0.34 327	0.42 95	0.34 118	0.33 151	0.51 229	0.29 126	0.38 303	0.37 103	0.28 209	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.26 515

ProNet	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.36 158	0.25 293	0.33 203	0.42 461	0.62 239	0.41 186	0.33 151	0.31 122	0.32 154	0.28 172	0.60 300	0.28 209	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.14 229

monsterstereo	0.23 63	0.15 44	0.28 44	0.35 120	0.19 84	0.22 32	0.20 44	0.38 58	0.37 146	0.34 164	0.40 180	0.19 25	0.19 41	0.46 183	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.09 1

AE-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.47 298	0.49 510	0.31 469	0.50 349	0.34 327	0.72 327	0.73 349	0.34 164	0.55 259	0.52 297	0.28 172	0.48 206	0.31 258	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

CES	0.29 172	0.15 44	0.25 7	0.31 35	0.71 643	0.36 241	0.27 182	0.51 167	0.47 232	0.34 164	0.48 211	0.27 114	0.23 102	0.40 128	0.24 114	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.13 133	0.32 561

DA	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

GGEV	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

GCAP-BAT	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

rvit_stereo_ft	0.35 241	0.26 429	0.54 388	0.53 561	0.32 495	0.33 203	0.46 487	0.52 174	0.52 257	0.35 167	0.41 183	0.41 227	0.34 255	0.49 216	0.36 310	0.22 477	0.14 385	0.19 377	0.18 415	0.19 408	0.15 270

GCAPDPT-zeroshot	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

CAS	0.37 270	0.13 2	0.27 32	1.34 663	0.31 469	0.46 337	0.38 397	0.50 161	0.48 236	0.35 167	0.52 239	0.24 79	0.19 41	0.30 28	0.28 209	1.03 665	0.08 1	0.12 44	0.08 1	0.12 85	0.28 536

LoS	0.30 182	0.16 69	0.32 91	0.30 19	0.19 84	0.32 187	0.29 222	0.54 188	0.73 349	0.35 167	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.48 206	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.12 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DNS	0.28 160	0.18 143	0.41 226	0.38 213	0.22 178	0.38 260	0.23 115	0.54 188	0.35 128	0.36 174	0.35 153	0.48 275	0.25 118	0.29 20	0.22 64	0.20 437	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.17 337	0.17 353

Foundation-i1a	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 285	0.29 222	0.53 180	0.28 61	0.36 174	0.36 160	0.43 247	0.30 217	0.36 98	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

depthmonostereo	0.30 182	0.15 44	0.36 159	0.35 120	0.18 49	0.45 334	0.27 182	0.71 316	0.57 277	0.36 174	0.43 191	0.34 170	0.40 324	0.36 98	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.11 30	0.12 123

2.75w_new	0.22 47	0.18 143	0.30 67	0.29 8	0.18 49	0.23 45	0.33 309	0.37 55	0.29 70	0.36 174	0.27 84	0.18 17	0.25 118	0.37 103	0.24 114	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

rvit_stereo_0080	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

whm_eth	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

MSCF	0.25 99	0.17 97	0.36 159	0.41 319	0.21 152	0.20 22	0.31 272	0.47 145	0.32 103	0.37 180	0.33 136	0.23 59	0.34 255	0.37 103	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.13 183

qwe	0.23 63	0.18 143	0.30 67	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.22 95	0.39 61	0.33 111	0.37 180	0.30 115	0.20 34	0.22 91	0.45 173	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

monsters	0.22 47	0.14 7	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.46 130	0.34 118	0.37 180	0.30 115	0.16 3	0.20 63	0.45 173	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

AIO-test2	0.40 316	0.21 270	0.44 266	0.48 498	0.26 332	0.44 326	0.38 397	0.79 376	1.28 600	0.37 180	0.87 397	0.38 201	0.30 217	0.50 221	0.28 209	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.24 541	0.15 242	0.15 270

fffft	0.26 121	0.18 143	0.39 202	0.37 188	0.23 215	0.29 136	0.35 350	0.46 130	0.26 43	0.37 180	0.23 43	0.27 114	0.22 91	0.55 252	0.28 209	0.12 54	0.09 18	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

rvit_stereo_0082	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

MoCha-V2	0.26 121	0.16 69	0.30 67	0.41 319	0.18 49	0.27 103	0.26 168	0.57 208	0.28 61	0.37 180	0.27 84	0.33 163	0.34 255	0.56 262	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.13 183

GLC_STEREO	0.30 182	0.20 231	0.28 44	0.44 430	0.19 84	0.31 168	0.25 144	0.49 152	0.43 205	0.37 180	0.47 209	0.40 220	0.23 102	0.51 232	0.37 321	0.15 233	0.18 493	0.19 377	0.16 324	0.16 305	0.14 229

Foundation-i1	0.27 141	0.14 7	0.26 24	0.34 88	0.22 178	0.38 260	0.26 168	0.64 257	0.40 176	0.38 189	0.38 172	0.46 266	0.29 192	0.35 88	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.11 59

WQFJA1	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.53 263	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.51 232	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

NLMM	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.52 257	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.50 221	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

NLSM1	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.40 288	0.25 293	0.65 453	0.27 182	0.59 220	0.52 257	0.38 189	0.53 246	0.29 126	0.29 192	0.56 262	0.33 278	0.16 284	0.17 474	0.18 340	0.15 293	0.14 186	0.13 183

GASTEREO	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.22 32	0.30 244	0.47 145	0.32 103	0.38 189	0.33 136	0.22 50	0.33 246	0.43 154	0.24 114	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.12 123

MM-Stereo_test2	0.30 182	0.18 143	0.41 226	0.41 319	0.25 293	0.41 299	0.41 450	0.65 260	0.43 205	0.38 189	0.36 160	0.31 145	0.26 139	0.55 252	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.15 242	0.12 123

SMoEStereo_RVC	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.23 215	0.36 241	0.31 272	0.43 101	0.36 135	0.38 189	0.30 115	0.32 154	0.24 110	0.56 262	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.12 85	0.12 123

rvit_stereo_0083	0.34 234	0.25 392	0.53 375	0.45 445	0.28 403	0.35 224	0.35 350	0.47 145	0.64 299	0.38 189	0.47 209	0.42 235	0.37 294	0.41 135	0.39 346	0.22 477	0.20 525	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.15 270

gcap-zeroshot	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

MyStereo07	0.33 217	0.23 337	0.37 179	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	0.78 369	0.38 151	0.38 189	0.34 147	0.32 154	0.30 217	0.63 343	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

testlalala	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

MC-Stereo	0.29 172	0.18 143	0.35 135	0.40 288	0.21 152	0.26 82	0.26 168	0.53 180	0.40 176	0.38 189	0.61 276	0.41 227	0.31 227	0.57 274	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.22 178	0.34 216	0.31 272	0.50 161	0.51 254	0.39 201	0.54 250	0.24 79	0.20 63	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

gcap_with_dpt	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.35 120	0.21 152	0.35 224	0.35 350	0.45 118	0.42 193	0.39 201	0.54 250	0.23 59	0.22 91	0.29 20	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

3.25w_new	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

3.25w	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

Pointernet	0.27 141	0.15 44	0.35 135	0.36 158	0.23 215	0.35 224	0.21 70	0.74 346	0.41 186	0.39 201	0.37 166	0.34 170	0.25 118	0.37 103	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

test_for_model	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

H2IRNET	0.38 287	0.21 270	0.36 159	0.39 245	0.25 293	0.26 82	0.24 123	0.61 232	0.74 355	0.39 201	0.89 404	0.74 432	0.53 388	0.53 243	0.44 395	0.16 284	0.13 346	0.19 377	0.20 467	0.17 337	0.15 270

ff7	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

IGEVStereo-DCA	0.30 182	0.24 361	0.42 242	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.16 306

ffff	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

rrr	0.31 199	0.24 361	0.56 405	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.31 272	0.56 203	0.44 211	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

11t	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

ccc-4	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

sAnonymous2	0.42 338	0.41 557	0.96 563	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 612

CroCo_RVC	0.42 338	0.41 557	0.96 563	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 612

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.22 178	0.33 203	0.30 244	0.46 130	0.47 232	0.40 217	0.54 250	0.24 79	0.19 41	0.37 103	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

WQFJX1	0.33 217	0.20 231	0.35 135	0.42 359	0.28 403	0.52 363	0.33 309	0.56 203	0.55 266	0.40 217	0.36 160	0.33 163	0.30 217	0.72 424	0.40 369	0.15 233	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.16 306

WQFJX	0.33 217	0.19 187	0.34 115	0.39 245	0.27 376	0.60 421	0.30 244	0.58 213	0.52 257	0.40 217	0.38 172	0.34 170	0.35 270	0.63 343	0.41 376	0.15 233	0.17 474	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.16 306

rvit_stereo_0081_aga	0.32 209	0.29 474	0.50 335	0.43 403	0.29 428	0.36 241	0.32 291	0.46 130	0.42 193	0.40 217	0.44 196	0.41 227	0.34 255	0.43 154	0.31 258	0.23 504	0.17 474	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.15 270

anonymousdsp	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.31 168	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

IGEV-Stereo	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.30 151	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
water-stereo	0.29 172	0.15 44	0.32 91	0.36 158	0.20 124	0.36 241	0.24 123	0.65 260	0.39 161	0.41 223	0.61 276	0.44 254	0.39 319	0.29 20	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

AIO-test1	0.39 300	0.18 143	0.42 242	0.51 533	0.25 293	0.44 326	0.30 244	0.74 346	1.20 587	0.41 223	0.71 307	0.45 262	0.29 192	0.56 262	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.21 489	0.13 133	0.18 382

tt45	0.28 160	0.18 143	0.36 159	0.36 158	0.24 261	0.37 253	0.28 203	0.50 161	0.31 92	0.41 223	0.27 84	0.38 201	0.25 118	0.61 307	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.12 85	0.15 270

rvit_0105_6	0.40 316	0.28 460	0.68 469	0.51 533	0.30 453	0.39 276	0.41 450	0.53 180	0.68 319	0.41 223	0.45 198	0.50 286	0.45 354	0.55 252	0.37 321	0.28 555	0.26 581	0.24 510	0.22 510	0.22 466	0.17 353

Selective-RAFT	0.36 251	0.23 337	0.54 388	0.45 445	0.22 178	0.64 445	0.27 182	0.62 239	0.65 305	0.41 223	0.38 172	0.55 307	0.39 319	0.59 288	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.16 305	0.14 229

NLMM1	0.34 234	0.21 270	0.38 190	0.41 319	0.26 332	0.55 382	0.32 291	0.58 213	0.65 305	0.42 228	0.45 198	0.30 141	0.27 151	0.64 351	0.39 346	0.16 284	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.14 229

ACVNet-DCA	0.36 251	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

xx1	0.40 316	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 578	0.42 228	0.50 220	0.65 377	0.56 407	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

1test111	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

cc1	0.38 287	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 578	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

tt1	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.43 403	0.23 215	0.52 363	0.37 379	0.72 327	1.13 566	0.42 228	0.46 203	0.35 182	0.44 347	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

trnet	0.28 160	0.15 44	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 260	0.23 115	0.53 180	0.77 369	0.43 234	0.52 239	0.34 170	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.11 59

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 234	0.28 460	0.48 313	0.37 188	0.25 293	0.47 341	0.30 244	0.60 225	0.92 475	0.43 234	0.37 166	0.30 141	0.29 192	0.50 221	0.30 244	0.17 332	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.18 373	0.16 306

CREStereo	0.28 160	0.16 69	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.52 174	0.76 366	0.43 234	0.51 229	0.32 154	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123
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
test_xeample3	0.31 199	0.23 337	0.56 405	0.36 158	0.26 332	0.35 224	0.32 291	0.60 225	0.38 151	0.44 237	0.32 133	0.33 163	0.28 172	0.66 373	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.14 229

quiztm	0.30 182	0.20 231	0.38 190	0.40 288	0.24 261	0.27 103	0.32 291	0.68 284	0.47 232	0.45 238	0.60 272	0.39 212	0.18 27	0.42 146	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.12 123

DLNR-FE	20.09 703	36.45 710	38.39 708	170.32 723	60.71 717	0.23 45	0.20 44	13.60 700	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.49 698	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.83 722	0.13 183

rvit_0105_4	0.42 338	0.30 489	0.77 512	0.52 550	0.29 428	0.41 299	0.44 477	0.57 208	0.75 359	0.45 238	0.48 211	0.56 313	0.49 377	0.58 279	0.37 321	0.28 555	0.26 581	0.25 523	0.22 510	0.24 499	0.19 395

WCG-NET（raft）	0.31 199	0.16 69	0.39 202	0.33 78	0.19 84	0.35 224	0.27 182	0.54 188	0.79 382	0.45 238	0.55 259	0.47 271	0.27 151	0.56 262	0.28 209	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.12 85	0.12 123

DLNR_Zeroshot_test	20.12 704	36.36 709	38.38 707	170.13 722	62.28 718	0.22 32	0.20 44	13.43 699	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.57 699	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.31 721	0.13 183

HH	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

HanStereo	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

RCA-Stereo	0.36 251	0.18 143	0.37 179	0.38 213	0.23 215	0.31 168	0.33 309	0.70 308	1.25 593	0.45 238	0.65 286	0.46 266	0.43 337	0.40 128	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

WCG-NET	0.29 172	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.32 187	0.27 182	0.42 95	0.82 415	0.46 246	0.49 218	0.39 212	0.25 118	0.42 146	0.27 186	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

StereoVision	0.43 352	0.29 474	0.54 388	0.50 521	0.28 403	0.37 253	0.38 397	0.75 355	0.63 295	0.46 246	1.11 511	0.53 302	0.38 303	0.57 274	0.34 290	0.21 454	0.24 563	0.25 523	0.24 541	0.26 520	0.17 353

PMTNet	0.33 217	0.17 97	0.26 24	0.29 8	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.57 208	0.66 310	0.46 246	0.54 250	0.38 201	0.34 255	0.50 221	0.25 137	0.75 653	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123

NLCSM	0.35 241	0.21 270	0.36 159	0.44 430	0.29 428	0.53 369	0.40 429	0.54 188	0.51 254	0.47 249	0.37 166	0.33 163	0.34 255	0.75 438	0.42 383	0.16 284	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.17 353

xyz-stereo-finetune	0.34 234	0.19 187	0.38 190	0.34 88	0.18 49	0.57 399	0.32 291	0.60 225	0.70 330	0.47 249	0.54 250	0.38 201	0.35 270	0.57 274	0.38 336	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183

MM-Stereo_test3	0.35 241	0.19 187	0.33 98	0.42 359	0.26 332	0.34 216	0.44 477	0.74 346	0.93 481	0.47 249	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.46 183	0.29 226	0.17 332	0.15 414	0.17 286	0.13 224	0.14 186	0.15 270

EKT-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.44 266	0.44 430	0.30 453	0.37 253	0.30 244	0.72 327	0.68 319	0.47 249	0.63 281	0.49 282	0.28 172	0.59 288	0.34 290	0.19 415	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.16 305	0.18 382

GCAP-Stereo	0.29 172	0.21 270	0.45 274	0.39 245	0.20 124	0.39 276	0.22 95	0.60 225	0.46 224	0.47 249	0.50 220	0.39 212	0.27 151	0.34 80	0.24 114	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.12 123

CREStereo++_RVC	0.32 209	0.16 69	0.25 7	0.32 58	0.24 261	0.27 103	0.22 95	0.48 150	0.89 457	0.47 249	0.80 357	0.29 126	0.25 118	0.37 103	0.34 290	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.52 652	0.14 186	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.38 287	0.18 143	0.52 366	0.58 597	0.38 545	0.39 276	0.20 44	0.62 239	0.31 92	0.47 249	1.29 564	0.72 423	0.25 118	0.59 288	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.11 59

FSD					0.46 597	0.48 346	0.52 530	0.54 188	0.49 240	0.48 256	0.48 211	0.50 286	0.48 371	0.51 232	0.49 433	0.45 630	0.43 648	0.47 628	0.46 635	0.46 615

tg	0.34 234	0.19 187	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.38 260	0.26 168	0.74 346	0.60 291	0.48 256	0.65 286	0.42 235	0.24 110	0.57 274	0.33 278	0.14 154	0.10 68	0.18 340	0.17 383	0.14 186	0.12 123

CAS++	0.33 217	0.25 392	0.39 202	0.38 213	0.26 332	0.32 187	0.24 123	0.87 401	0.53 263	0.48 256	0.46 203	0.26 101	0.21 77	0.50 221	0.26 162	0.23 504	0.20 525	0.22 473	0.17 383	0.21 439	0.17 353
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 287	0.19 187	0.47 298	0.45 445	0.33 508	0.45 334	0.40 429	0.66 267	0.53 263	0.49 259	0.95 433	0.57 319	0.39 319	0.53 243	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.15 270

test-1	0.37 270	0.20 231	0.76 509	0.47 491	0.27 376	0.44 326	0.36 364	0.63 247	0.65 305	0.49 259	0.67 298	0.54 304	0.35 270	0.42 146	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.18 382

iRaftStereo_RVC	0.33 217	0.20 231	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.31 168	0.29 222	0.70 308	0.55 266	0.49 259	0.66 291	0.37 193	0.23 102	0.47 196	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.13 183

Selective-IGEV-i16pc	0.57 490	0.21 270	1.29 602	0.41 319	0.31 469	1.98 650	0.62 571	0.70 308	1.12 560	0.51 262	0.82 367	0.67 397	0.35 270	0.71 418	0.41 376	0.32 582	0.18 493	0.17 286	0.19 443	0.19 408	0.20 427

rvit_0105_5	0.44 359	0.32 501	0.79 516	0.51 533	0.29 428	0.44 326	0.43 469	0.62 239	0.76 366	0.51 262	0.52 239	0.61 352	0.53 388	0.58 279	0.38 336	0.28 555	0.25 571	0.25 523	0.24 541	0.22 466	0.20 427

RAFT+CT+SA	0.40 316	0.24 361	0.40 216	0.53 561	0.27 376	0.28 119	0.45 484	0.79 376	0.81 402	0.51 262	0.90 410	0.42 235	0.39 319	0.81 477	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.15 242	0.15 270

RALCasStereoNet	0.37 270	0.23 337	0.41 226	0.44 430	0.28 403	0.36 241	0.38 397	0.66 267	0.67 317	0.51 262	0.74 323	0.51 293	0.29 192	0.64 351	0.38 336	0.17 332	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.17 337	0.17 353

Reg-Stereo(zero)	0.31 199	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.19 84	0.33 203	0.21 70	0.64 257	0.72 339	0.52 266	0.52 239	0.51 293	0.29 192	0.48 206	0.27 186	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.13 183

MSKI-zero shot	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.41 319	0.22 178	0.32 187	0.22 95	0.65 260	0.45 216	0.52 266	0.64 284	0.60 350	0.19 41	0.78 465	0.27 186	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.13 183

riskmin	0.41 331	0.21 270	0.44 266	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.32 291	0.70 308	0.86 434	0.52 266	0.57 264	0.78 453	0.60 435	0.58 279	0.39 346	0.17 332	0.12 269	0.19 377	0.13 224	0.19 408	0.22 465

Anonymous3	0.47 389	0.35 518	0.91 555	0.50 521	0.38 545	0.81 523	0.55 546	0.76 359	0.66 310	0.52 266	0.65 286	0.44 254	0.45 354	0.66 373	0.39 346	0.25 528	0.25 571	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.24 502

raft+_RVC	0.38 287	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.27 376	0.44 326	0.35 350	0.81 381	0.90 462	0.52 266	0.78 341	0.50 286	0.29 192	0.56 262	0.41 376	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.13 183

111	0.42 338	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.52 363	0.28 203	0.76 359	1.16 575	0.52 266	0.92 424	0.65 377	0.51 385	0.65 361	0.37 321	0.15 233	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.16 306

EAI-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.46 286	0.40 288	0.22 178	0.33 203	0.36 364	1.22 552	0.32 103	0.52 266	0.75 325	0.35 182	0.28 172	0.65 361	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.14 261	0.14 186	0.13 183

CCAANet	0.42 338	0.19 187	0.39 202	0.38 213	0.25 293	0.65 453	0.39 415	0.76 359	0.58 281	0.52 266	1.05 487	0.65 377	0.60 435	0.62 330	0.47 417	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.16 324	0.15 242	0.16 306

xyz-stereo-finetune2	0.37 270	0.20 231	0.40 216	0.32 58	0.19 84	0.80 517	0.29 222	0.56 203	0.33 111	0.53 274	0.79 346	0.43 247	0.48 371	0.70 408	0.46 406	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.13 224	0.12 85	0.14 229

TRStereo	0.39 300	0.32 501	0.64 449	0.49 510	0.41 564	0.30 151	0.30 244	0.97 442	0.63 295	0.53 274	0.43 191	0.52 297	0.26 139	0.77 457	0.29 226	0.18 375	0.12 269	0.19 377	0.19 443	0.13 133	0.13 183

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 359	0.22 304	0.83 528	0.39 245	0.45 588	0.41 299	0.26 168	1.04 465	0.50 247	0.54 276	0.76 328	1.03 533	0.43 337	0.67 383	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.21 446

CASnet	0.30 182	0.20 231	0.34 115	0.42 359	0.17 27	0.25 74	0.24 123	0.53 180	0.56 268	0.54 276	0.54 250	0.39 212	0.24 110	0.41 135	0.26 162	0.15 233	0.10 68	0.22 473	0.18 415	0.18 373	0.12 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Stereo-weight	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.23 215	0.28 119	0.29 222	0.69 295	0.83 421	0.55 278	0.51 229	0.58 335	0.20 63	0.48 206	0.30 244	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

LL-Strereo2	0.36 251	0.25 392	0.52 366	0.43 403	0.27 376	0.36 241	0.27 182	0.70 308	0.46 224	0.55 278	0.53 246	0.65 377	0.24 110	0.69 400	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.23 494	0.20 467	0.19 408	0.14 229

XX-TBD	0.32 209	0.53 590	0.26 24	0.53 561	0.21 152	0.38 260	0.24 123	0.41 87	0.77 369	0.55 278	0.70 305	0.31 145	0.26 139	0.33 66	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.11 59

rvit_stereo_0075_2	0.48 399	0.38 537	0.74 502	0.54 573	0.46 597	0.43 315	0.35 350	0.85 394	0.68 319	0.56 281	0.73 311	0.59 345	0.47 366	0.64 351	0.47 417	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.26 566	0.32 561	0.26 515

Any-RAFT	0.36 251	0.17 97	0.31 77	0.35 120	0.21 152	0.51 355	0.21 70	0.93 427	0.75 359	0.56 281	0.73 311	0.66 390	0.29 192	0.48 206	0.25 137	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.13 183

TestStereo	0.39 300	0.32 501	0.42 242	0.45 445	0.20 124	0.41 299	0.38 397	0.69 295	0.66 310	0.56 281	0.78 341	0.48 275	0.43 337	0.59 288	0.37 321	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.23 486	0.14 229

anonymousdsp2	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.38 213	0.24 261	0.48 346	0.31 272	0.91 416	0.68 319	0.57 284	0.51 229	0.51 293	0.34 255	0.59 288	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.16 305	0.16 306

qqq	0.42 338	0.28 460	0.50 335	0.37 188	0.22 178	0.47 341	0.39 415	0.91 416	0.59 284	0.57 284	0.71 307	0.65 377	0.56 407	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.17 474	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

GMStereo	0.40 316	0.38 537	0.61 435	0.41 319	0.27 376	0.47 341	0.35 350	0.62 239	1.04 534	0.57 284	0.54 250	0.38 201	0.36 284	0.56 262	0.41 376	0.20 437	0.13 346	0.16 238	0.17 383	0.24 499	0.20 427
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
s12784h	0.37 270	0.15 44	0.26 24	0.34 88	0.15 4	0.80 517	0.29 222	0.83 389	0.87 441	0.58 287	0.58 267	0.43 247	0.41 329	0.59 288	0.35 299	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.09 7	0.14 186	0.10 6

DilatedVolume-Stereo	0.31 199	0.16 69	0.38 190	0.34 88	0.21 152	0.54 376	0.25 144	0.58 213	0.43 205	0.59 288	0.50 220	0.37 193	0.32 238	0.50 221	0.29 226	0.13 102	0.12 269	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.12 123

rafts_anoy	0.38 287	0.22 304	0.38 190	0.43 403	0.28 403	0.32 187	0.32 291	0.70 308	0.91 469	0.59 288	0.66 291	0.45 262	0.33 246	0.49 216	0.41 376	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.23 526	0.18 373	0.16 306

raftrobust	0.35 241	0.20 231	0.39 202	0.43 403	0.29 428	0.31 168	0.25 144	0.73 339	0.66 310	0.59 288	0.56 262	0.44 254	0.45 354	0.55 252	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.14 229

FACV-RUCA	0.45 368	0.28 460	0.51 345	0.46 470	0.33 508	0.62 429	0.34 327	0.87 401	0.75 359	0.60 291	0.84 377	0.48 275	0.54 395	0.56 262	0.39 346	0.22 477	0.15 414	0.35 596	0.16 324	0.29 541	0.22 465

x	0.41 331	0.25 392	0.46 286	0.36 158	0.24 261	0.54 376	0.31 272	0.94 432	0.58 281	0.60 291	0.72 309	0.61 352	0.53 388	0.52 237	0.50 437	0.18 375	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.18 382

test_4	0.37 270	0.19 187	0.34 115	0.45 445	0.26 332	0.20 22	0.34 327	0.58 213	0.42 193	0.60 291	1.45 597	0.43 247	0.26 139	0.67 383	0.29 226	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.12 123

dd	0.44 359	0.40 551	0.62 440	0.44 430	0.26 332	0.51 355	0.38 397	0.72 327	1.07 548	0.60 291	0.66 291	0.43 247	0.40 324	0.68 392	0.53 457	0.24 515	0.15 414	0.21 458	0.16 324	0.24 499	0.19 395

TANstereo	0.31 199	0.16 69	0.34 115	0.31 35	0.17 27	0.55 382	0.23 115	0.46 130	0.56 268	0.60 291	0.69 302	0.37 193	0.26 139	0.36 98	0.28 209	0.16 284	0.16 441	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.15 270

Select-FE	0.48 399	0.26 429	0.96 563	0.42 359	0.36 534	0.34 216	0.20 44	1.02 458	0.37 146	0.61 296	1.01 467	1.04 538	0.79 543	0.74 430	0.29 226	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.20 467	0.15 242	0.25 511

MM-Stereo_test1	0.34 234	0.19 187	0.37 179	0.42 359	0.23 215	0.35 224	0.44 477	0.62 239	0.56 268	0.61 296	0.51 229	0.38 201	0.36 284	0.65 361	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.13 183

ToySt	0.52 454	0.27 445	0.93 556	0.42 359	0.28 403	0.67 470	0.56 551	0.88 409	0.79 382	0.61 296	0.85 386	0.92 506	0.70 495	0.72 424	0.61 489	0.16 284	0.17 474	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.21 446

SA	0.45 368	0.26 429	0.50 335	0.47 491	0.24 261	0.46 337	0.36 364	0.79 376	1.00 518	0.61 296	1.04 484	0.50 286	0.50 380	0.98 543	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.19 443	0.15 242	0.14 229

MyStereo04	0.45 368	0.23 337	0.52 366	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	1.02 458	1.12 560	0.62 300	0.58 267	0.55 307	0.56 407	0.77 457	0.45 401	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

11t1	0.38 287	0.23 337	0.49 323	0.36 158	0.23 215	0.61 423	0.31 272	0.74 346	0.47 232	0.62 300	0.55 259	0.55 307	0.49 377	0.58 279	0.45 401	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

RAFT-Test	0.35 241	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.24 261	0.50 349	0.23 115	0.74 346	0.44 211	0.62 300	0.85 386	0.64 371	0.28 172	0.48 206	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

iRaft-Stereo_5w	0.46 376	0.22 304	0.53 375	0.43 403	0.30 453	0.30 151	0.53 535	0.66 267	0.71 337	0.62 300	0.89 404	1.01 529	0.67 479	0.76 450	0.67 504	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.15 242	0.17 353

PSMNet-ADL	0.50 426	0.28 460	0.43 260	0.49 510	0.31 469	0.70 478	0.38 397	0.94 432	0.81 402	0.62 300	0.80 357	0.91 500	0.62 447	0.76 450	0.68 509	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.20 467	0.22 466	0.22 465

cross-raft	0.34 234	0.20 231	0.38 190	0.45 445	0.24 261	0.32 187	0.35 350	0.77 365	0.42 193	0.62 300	0.77 332	0.58 335	0.27 151	0.46 183	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.12 123

Gwc-CoAtRS	0.35 241	0.18 143	0.46 286	0.39 245	0.23 215	0.34 216	0.22 95	0.74 346	0.77 369	0.62 300	0.60 272	0.58 335	0.29 192	0.47 196	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.13 183

RT-Monster	0.33 217	0.18 143	0.33 98	0.35 120	0.26 332	0.39 276	0.21 70	0.58 213	0.77 369	0.63 307	0.65 286	0.49 282	0.29 192	0.43 154	0.31 258	0.14 154	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.15 270

test_5	0.44 359	0.25 392	0.48 313	0.53 561	0.28 403	0.28 119	0.42 461	0.77 365	0.87 441	0.63 307	0.91 418	0.73 428	0.53 388	0.82 484	0.36 310	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.16 306

Patchmatch Stereo++	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306
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	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

KMStereo	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

PSM-adaLoss	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.59 288	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo_v2	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.20 44	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iGMRVC	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.29 222	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iRAFT	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

RAFT-IKP	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.27 182	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

IGEV-FE	0.36 251	0.19 187	0.71 485	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

MyStereo06	0.40 316	0.22 304	0.65 454	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	1.05 472	0.43 205	0.64 318	0.54 250	0.78 453	0.27 151	0.53 243	0.31 258	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

IGEV_Zeroshot_test	0.36 251	0.19 187	0.71 485	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

GANet-ADL	0.44 359	0.27 445	0.48 313	0.44 430	0.30 453	0.54 376	0.36 364	0.94 432	0.88 452	0.64 318	0.72 309	0.68 401	0.44 347	0.55 252	0.44 395	0.22 477	0.15 414	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.21 446

HUI-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.22 95	0.63 247	0.40 176	0.64 318	0.73 311	0.58 335	0.38 303	0.53 243	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

Selective-IGEV-i1	0.46 376	0.21 270	0.60 431	0.43 403	0.24 261	0.67 470	0.53 535	1.07 482	0.90 462	0.65 323	0.82 367	0.80 464	0.38 303	0.56 262	0.40 369	0.16 284	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.16 305	0.17 353

model_zeroshot	0.35 241	0.20 231	0.56 405	0.41 319	0.30 453	0.51 355	0.26 168	0.69 295	0.48 236	0.65 323	0.51 229	0.52 297	0.25 118	0.46 183	0.27 186	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.14 229

ACV-stereo	0.63 527	0.37 529	1.03 575	0.44 430	0.31 469	1.27 611	0.41 450	0.78 369	0.84 422	0.65 323	0.76 328	2.07 646	1.00 594	0.84 491	0.68 509	0.22 477	0.17 474	0.19 377	0.18 415	0.22 466	0.23 490

UDGNet	0.50 426	0.82 634	0.56 405	0.51 533	0.32 495	0.41 299	0.34 327	0.71 316	0.93 481	0.65 323	0.60 272	0.58 335	0.44 347	0.65 361	0.43 386	0.33 590	0.15 414	0.67 649	0.20 467	0.49 623	0.23 490

NRIStereo	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.23 215	0.33 203	0.25 144	0.68 284	0.59 284	0.65 323	0.63 281	0.55 307	0.37 294	0.67 383	0.40 369	0.16 284	0.12 269	0.18 340	0.15 293	0.17 337	0.15 270

CRE-IMP	0.37 270	0.23 337	0.53 375	0.42 359	0.24 261	0.40 285	0.21 70	0.61 232	0.45 216	0.65 323	0.73 311	0.53 302	0.37 294	0.63 343	0.40 369	0.18 375	0.11 192	0.19 377	0.16 324	0.21 439	0.19 395

DIP-Stereo	0.40 316	0.22 304	0.58 418	0.42 359	0.29 428	0.62 429	0.27 182	0.87 401	0.42 193	0.65 323	0.86 390	0.52 297	0.35 270	0.67 383	0.43 386	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.17 353
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	0.48 399	0.35 518	0.85 541	0.56 585	0.31 469	0.48 346	0.48 502	0.65 260	0.81 402	0.66 330	0.59 269	0.66 390	0.56 407	0.66 373	0.41 376	0.30 573	0.27 588	0.29 571	0.28 580	0.21 439	0.21 446

test_sample1	0.44 359	0.24 361	0.52 366	0.35 120	0.23 215	0.59 415	0.36 364	1.05 472	0.57 277	0.66 330	0.78 341	0.70 405	0.71 500	0.62 330	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.18 382

4D-IteraStereo	0.33 217	0.19 187	0.43 260	0.40 288	0.24 261	0.32 187	0.27 182	0.59 220	0.72 339	0.66 330	0.53 246	0.42 235	0.22 91	0.46 183	0.30 244	0.14 154	0.09 18	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.12 123

test_3	0.37 270	0.19 187	0.50 335	0.45 445	0.24 261	0.47 341	0.36 364	0.69 295	0.84 422	0.66 330	0.46 203	0.68 401	0.25 118	0.45 173	0.32 267	0.12 54	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.12 123

NF-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

OCTAStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.58 335	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

RE-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

TVStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

AFF-stereo	0.39 300	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.22 178	0.27 103	0.31 272	0.67 278	0.72 339	0.66 330	1.12 513	0.75 437	0.38 303	0.57 274	0.35 299	0.11 31	0.09 18	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.12 123

Selective-IGEV-i16pb	0.95 591	0.25 392	6.90 679	0.42 359	0.32 495	1.73 641	0.55 546	1.12 502	1.58 634	0.67 339	1.19 542	0.97 514	0.55 399	0.83 486	0.63 496	0.28 555	0.17 474	0.18 340	0.20 467	0.21 439	0.23 490

Hybrid-DGEV-2	0.43 352	0.23 337	0.47 298	0.48 498	0.30 453	0.57 399	0.24 123	0.84 392	1.00 518	0.67 339	0.67 298	0.59 345	0.73 516	0.61 307	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.13 183

FE-Mocha	0.33 217	0.20 231	0.55 392	0.39 245	0.27 376	0.31 168	0.20 44	0.77 365	0.38 151	0.67 339	0.56 262	0.57 319	0.26 139	0.38 113	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.16 324	0.13 133	0.13 183

UGAM-zero	0.48 399	0.21 270	0.66 457	0.38 213	0.23 215	0.36 241	0.22 95	1.30 584	0.43 205	0.67 339	0.61 276	1.74 634	0.89 576	0.79 469	0.27 186	0.15 233	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.13 133	0.14 229

test_sample2	0.45 368	0.24 361	0.49 323	0.34 88	0.21 152	0.60 421	0.43 469	1.01 455	0.73 349	0.67 339	0.80 357	0.70 405	0.64 460	0.65 361	0.41 376	0.19 415	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

STrans-v2	0.47 389	0.21 270	0.49 323	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.49 515	1.16 519	0.82 415	0.67 339	1.05 487	0.71 408	0.67 479	0.74 430	0.34 290	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.14 229

TransformOpticalFlow	0.46 376	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.24 261	0.36 241	0.46 487	1.04 465	0.84 422	0.67 339	1.14 524	0.73 428	0.56 407	0.78 465	0.33 278	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

CFNet-RSSM	0.35 241	0.18 143	0.47 298	0.39 245	0.22 178	0.35 224	0.23 115	0.78 369	0.86 434	0.67 339	0.54 250	0.56 313	0.28 172	0.49 216	0.28 209	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

ACVNet	0.47 389	0.24 361	0.39 202	0.40 288	0.28 403	0.58 405	0.40 429	0.91 416	0.81 402	0.67 339	0.96 437	0.79 460	0.66 470	0.65 361	0.71 515	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

CFNet-ft	0.50 426	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

CFNet_RVC	0.50 426	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

NVstereo2D	0.62 524	0.32 501	0.82 524	0.50 521	0.44 582	0.88 540	0.48 502	1.12 502	1.17 578	0.67 339	0.90 410	0.90 494	0.69 490	1.02 557	0.69 511	0.33 590	0.16 441	0.29 571	0.20 467	0.43 608	0.46 623

Lsterematch	0.39 300	0.18 143	0.40 216	0.38 213	0.20 124	0.41 299	0.27 182	0.59 220	0.75 359	0.68 351	1.01 467	0.49 282	0.43 337	0.60 300	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

MIPNet	0.39 300	0.22 304	0.66 457	0.40 288	0.25 293	0.53 369	0.29 222	0.78 369	0.74 355	0.68 351	0.60 272	0.40 220	0.48 371	0.45 173	0.39 346	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

ICVP	0.48 399	0.26 429	0.42 242	0.49 510	0.28 403	0.63 435	0.43 469	1.05 472	0.72 339	0.68 351	0.95 433	0.75 437	0.56 407	0.55 252	0.61 489	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.17 383	0.19 408	0.21 446
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.58 503	0.39 542	1.26 597	0.45 445	0.32 495	0.55 382	0.34 327	1.12 502	0.90 462	0.68 351	0.90 410	0.61 352	0.71 500	1.03 559	0.80 536	0.21 454	0.18 493	0.27 551	0.23 526	0.33 566	0.30 548

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 454	0.23 337	1.38 613	0.40 288	0.53 617	0.29 136	0.30 244	1.49 622	0.45 216	0.69 355	1.15 527	0.98 517	0.32 238	0.70 408	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.20 467	0.22 466	0.27 525

knoymous	0.37 270	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.22 178	0.38 260	0.29 222	0.63 247	0.65 305	0.69 355	0.69 302	0.60 350	0.40 324	0.61 307	0.36 310	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.12 179	0.18 373	0.19 395

DeepStereo_RVC	0.37 270	0.22 304	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.26 82	0.22 95	0.64 257	0.40 176	0.69 355	0.67 298	0.57 319	0.50 380	0.58 279	0.42 383	0.17 332	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

RALAANet	0.40 316	0.24 361	0.56 405	0.43 403	0.30 453	0.36 241	0.25 144	0.89 410	0.69 326	0.69 355	0.65 286	0.61 352	0.30 217	0.63 343	0.35 299	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.15 293	0.21 439	0.14 229

NOSS_ROB	0.59 507	0.40 551	0.42 242	0.45 445	0.31 469	0.79 511	0.53 535	1.09 491	1.12 560	0.69 355	0.92 424	0.77 450	0.63 452	0.81 477	0.52 446	0.39 618	0.38 633	0.44 623	0.42 633	0.38 594	0.36 584

DFGA-Net	0.47 389	0.31 498	0.93 556	0.43 403	0.33 508	0.56 390	0.35 350	0.81 381	0.89 457	0.70 360	0.76 328	0.48 275	0.43 337	0.78 465	0.64 499	0.16 284	0.14 385	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.19 395

TestStereo1	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

DCANet-4	0.38 287	0.22 304	0.58 418	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.69 295	0.97 506	0.70 360	0.79 346	0.40 220	0.46 361	0.46 183	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

fff	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

SA-5K	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

test_1	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.70 360	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

csc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

cscssc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

FADNet	0.63 527	0.53 590	1.20 591	0.46 470	0.44 582	0.66 461	0.41 450	1.24 557	1.07 548	0.70 360	0.84 377	0.98 517	0.65 468	0.87 498	0.54 463	0.29 566	0.30 602	0.27 551	0.30 587	0.48 619	0.36 584

UCFNet_RVC	0.50 426	0.27 445	0.37 179	0.40 288	0.27 376	0.66 461	0.42 461	1.18 530	0.86 434	0.70 360	0.89 404	0.91 500	0.60 435	0.62 330	0.48 424	0.24 515	0.18 493	0.28 562	0.27 573	0.25 510	0.24 502

IGEV_i1	0.45 368	0.23 337	0.57 414	0.40 288	0.23 215	0.64 445	0.42 461	1.05 472	0.65 305	0.71 370	0.70 305	0.76 444	0.47 366	0.75 438	0.45 401	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.18 382

FADNet-RVC	0.62 524	0.56 605	1.29 602	0.47 491	0.39 553	0.63 435	0.40 429	1.16 519	0.91 469	0.71 370	0.86 390	1.04 538	0.55 399	0.99 548	0.78 528	0.27 544	0.26 581	0.28 562	0.29 586	0.32 561	0.31 557

MIM_Stereo	0.39 300	0.18 143	0.59 426	0.38 213	0.25 293	0.27 103	0.24 123	0.72 327	0.56 268	0.72 372	1.00 462	0.62 360	0.29 192	0.67 383	0.39 346	0.13 102	0.14 385	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.12 123

ADStereo(finetuned)	0.39 300	0.18 143	0.58 418	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.68 488	0.46 183	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

test-3	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.72 372	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

LCNet	0.42 338	0.21 270	0.34 115	0.44 430	0.24 261	0.47 341	0.28 203	0.69 295	0.57 277	0.72 372	1.03 481	0.66 390	0.58 423	0.60 300	0.35 299	0.15 233	0.10 68	0.19 377	0.19 443	0.22 466	0.37 590

AnonymousM	0.42 338	0.86 640	0.31 77	0.35 120	0.23 215	0.30 151	0.37 379	0.56 203	0.44 211	0.72 372	0.50 220	0.47 271	0.29 192	0.42 146	0.35 299	0.16 284	0.12 269	1.51 666	0.32 600	0.12 85	0.11 59

DCANet	0.38 287	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.56 407	0.47 196	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 270	0.18 143	0.45 274	0.36 158	0.19 84	0.33 203	0.28 203	0.67 278	0.77 369	0.72 372	0.99 458	0.56 313	0.39 319	0.44 164	0.31 258	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.11 59

MyStereo8	0.42 338	0.21 270	0.64 449	0.43 403	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.72 327	0.50 247	0.73 379	1.01 467	0.57 319	0.44 347	0.52 237	0.52 446	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.19 408	0.21 446

Anonymous_2	0.84 574	0.45 570	0.66 457	0.41 319	0.45 588	0.82 526	0.53 535	0.81 381	0.81 402	0.73 379	0.61 276	0.91 500	0.76 536	0.77 457	0.61 489	0.51 641	0.55 658	0.54 641	4.92 700	0.54 633	0.42 607

iRaft-Stereo_20w	0.42 338	0.20 231	0.63 444	0.39 245	0.27 376	0.33 203	0.25 144	1.76 653	0.37 146	0.73 379	0.53 246	0.63 365	0.42 334	0.86 496	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.13 224	0.15 242	0.15 270

GwcNet-ADL	0.45 368	0.24 361	0.51 345	0.46 470	0.30 453	0.41 299	0.40 429	0.95 435	0.98 511	0.73 379	0.78 341	0.61 352	0.41 329	0.67 383	0.55 465	0.20 437	0.14 385	0.15 201	0.14 261	0.19 408	0.22 465

GANet-RSSM	0.49 413	0.22 304	0.42 242	0.39 245	0.26 332	0.58 405	0.41 450	1.12 502	0.82 415	0.73 379	1.02 471	0.88 486	0.75 527	0.67 383	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.18 340	0.19 443	0.18 373	0.18 382

HITNet	0.43 352	0.27 445	0.50 335	0.34 88	0.18 49	0.65 453	0.32 291	0.99 448	0.70 330	0.73 379	0.86 390	0.66 390	0.56 407	0.61 307	0.47 417	0.14 154	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.13 183
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	0.45 368	0.27 445	0.74 502	0.41 319	0.29 428	0.43 315	0.29 222	0.80 379	0.78 374	0.73 379	1.08 505	0.48 275	0.45 354	0.81 477	0.40 369	0.15 233	0.12 269	0.21 458	0.19 443	0.18 373	0.17 353

PAM_32	0.50 426	0.20 231	0.69 478	0.40 288	0.24 261	1.09 586	0.29 222	1.12 502	0.40 176	0.74 386	0.44 196	1.98 644	0.64 460	0.64 351	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

RAFT-345	0.41 331	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.23 215	0.32 187	0.25 144	0.62 239	0.56 268	0.74 386	1.77 621	0.44 254	0.35 270	0.67 383	0.37 321	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.14 261	0.14 186	0.13 183

FENet	0.43 352	0.23 337	0.40 216	0.40 288	0.24 261	0.54 376	0.33 309	0.83 389	0.72 339	0.74 386	0.73 311	0.63 365	0.56 407	0.65 361	0.45 401	0.19 415	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.20 427

CFNet	0.53 461	0.30 489	0.53 375	0.42 359	0.28 403	0.73 491	0.35 350	1.21 544	1.01 521	0.74 386	1.07 498	0.85 473	0.60 435	0.83 486	0.58 480	0.19 415	0.15 414	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.17 353

PAM	0.50 426	0.21 270	0.75 505	0.41 319	0.26 332	1.11 592	0.37 379	1.10 495	0.39 161	0.75 390	0.46 203	1.92 641	0.61 442	0.62 330	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.15 270

GES	0.46 376	0.25 392	0.62 440	0.41 319	0.30 453	0.62 429	0.37 379	1.06 478	0.70 330	0.75 390	0.83 374	0.47 271	0.52 387	0.69 400	0.46 406	0.23 504	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.24 502

HCRNet	0.46 376	0.35 518	0.45 274	0.54 573	0.26 332	0.52 363	0.29 222	0.87 401	0.64 299	0.75 390	0.82 367	0.76 444	0.53 388	0.70 408	0.38 336	0.24 515	0.16 441	0.24 510	0.20 467	0.21 439	0.20 427

xxxx	1.07 606	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.22 178	0.83 529	0.36 364	1.41 610	0.95 494	0.75 390	0.99 458	0.97 514	0.64 460	0.70 408	11.37 692	0.20 437	0.17 474	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

PSMNet-RSSM	0.50 426	0.24 361	0.41 226	0.43 403	0.26 332	0.51 355	0.40 429	1.16 519	0.79 382	0.75 390	1.07 498	0.87 483	0.69 490	0.66 373	0.52 446	0.24 515	0.16 441	0.23 494	0.26 566	0.20 426	0.20 427

GwcNet-RSSM	0.51 440	0.25 392	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.56 390	0.41 450	0.97 442	0.96 501	0.75 390	1.17 537	0.89 491	0.66 470	0.66 373	0.74 522	0.22 477	0.15 414	0.19 377	0.21 489	0.17 337	0.16 306

ffm	0.47 389	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 566	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

ff1	0.56 485	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 566	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

mmx	0.59 507	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

1111x	0.64 529	0.23 337	0.61 435	0.39 245	0.21 152	0.68 475	0.46 487	1.32 592	1.03 530	0.76 396	1.02 471	0.95 509	0.72 511	1.13 571	2.15 651	0.18 375	0.18 493	0.18 340	0.19 443	0.20 426	0.19 395

xxx	0.59 507	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

CASS	0.46 376	0.28 460	0.45 274	0.48 498	0.22 178	0.63 435	0.34 327	0.99 448	0.66 310	0.76 396	0.86 390	0.61 352	0.58 423	0.58 279	0.44 395	0.29 566	0.16 441	0.22 473	0.18 415	0.23 486	0.28 536
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo05	0.46 376	0.22 304	0.51 345	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	0.96 440	1.12 560	0.77 402	0.62 280	0.51 293	0.57 419	0.79 469	0.43 386	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

mmm	0.47 389	0.28 460	0.51 345	0.39 245	0.25 293	0.61 423	0.38 397	1.00 454	0.60 291	0.77 402	1.07 498	0.65 377	0.53 388	0.61 307	0.49 433	0.18 375	0.15 414	0.23 494	0.20 467	0.21 439	0.20 427

BUS	0.47 389	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.78 505	0.34 327	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.64 371	0.54 395	0.66 373	0.56 467	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

BSDual-CNN	0.48 399	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

hknet	0.51 440	0.26 429	0.58 418	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.89 457	0.77 402	0.80 357	0.96 512	0.67 479	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

ASMatch	0.48 399	0.20 231	0.47 298	0.39 245	0.28 403	0.37 253	0.26 168	0.76 359	0.72 339	0.77 402	2.29 640	0.61 352	0.51 385	0.64 351	0.39 346	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.22 465

IRAFT_RVC	0.43 352	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.24 261	0.26 82	0.51 524	0.76 359	0.78 374	0.77 402	0.80 357	0.73 428	0.50 380	0.74 430	0.39 346	0.18 375	0.10 68	0.21 458	0.17 383	0.17 337	0.15 270

GMM-Stereo	0.44 359	0.20 231	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.50 349	0.44 477	0.72 327	0.57 277	0.77 402	1.37 580	0.76 444	0.38 303	0.62 330	0.34 290	0.15 233	0.10 68	0.20 414	0.19 443	0.17 337	0.28 536

cf-r	0.49 413	0.24 361	0.49 323	0.40 288	0.23 215	0.58 405	0.38 397	0.92 425	0.87 441	0.77 402	1.06 494	0.98 517	0.67 479	0.59 288	0.61 489	0.21 454	0.14 385	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.16 306

RASNet	0.57 490	0.24 361	0.61 435	0.39 245	0.23 215	0.71 483	0.40 429	1.02 458	0.93 481	0.77 402	1.05 487	1.05 543	0.98 593	0.99 548	1.03 583	0.16 284	0.14 385	0.14 153	0.17 383	0.15 242	0.14 229

AdaStereo	0.52 454	0.34 514	0.53 375	0.49 510	0.25 293	0.71 483	0.36 364	1.24 557	0.91 469	0.77 402	0.98 450	0.75 437	0.50 380	0.71 418	0.51 441	0.27 544	0.13 346	0.28 562	0.18 415	0.23 486	0.18 382
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	0.54 466	0.23 337	0.51 345	0.46 470	0.26 332	0.40 285	0.52 530	0.65 260	1.19 584	0.78 413	1.15 527	1.38 609	0.56 407	1.03 559	0.56 467	0.18 375	0.15 414	0.25 523	0.21 489	0.15 242	0.13 183

RAFT_CTSACE	0.46 376	0.20 231	0.48 313	0.46 470	0.27 376	0.34 216	0.39 415	0.62 239	0.74 355	0.78 413	1.44 593	0.86 477	0.38 303	1.09 567	0.27 186	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.16 305	0.12 123

OMP-Stereo	0.43 352	0.23 337	0.50 335	0.53 561	0.25 293	0.36 241	0.24 123	0.73 339	0.81 402	0.78 413	0.64 284	0.88 486	0.41 329	0.95 532	0.36 310	0.15 233	0.12 269	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.13 183

DMCA	0.47 389	0.27 445	0.59 426	0.39 245	0.29 428	0.53 369	0.34 327	0.98 444	0.70 330	0.78 413	0.83 374	0.79 460	0.55 399	0.54 251	0.57 473	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.16 324	0.19 408	0.22 465

BEATNet_4x	0.49 413	0.35 518	0.72 492	0.38 213	0.20 124	0.65 453	0.36 364	1.08 488	0.78 374	0.78 413	0.88 401	0.73 428	0.64 460	0.71 418	0.60 483	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.15 293	0.24 499	0.18 382

PSMNet-RUCA	0.78 562	0.78 632	1.23 594	1.01 651	0.91 648	0.68 475	0.53 535	1.16 519	1.06 540	0.79 418	1.10 507	0.82 469	0.72 511	0.94 526	0.70 512	0.55 647	0.27 588	0.76 652	0.46 635	0.70 645	0.49 629

test_sample3	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.21 544	0.87 441	0.79 418	0.84 377	0.66 390	0.53 388	0.70 408	0.50 437	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.19 443	0.21 439	0.21 446

DispNO	0.48 399	0.24 361	0.84 535	0.40 288	0.31 469	0.58 405	0.39 415	0.91 416	0.79 382	0.79 418	0.83 374	0.71 408	0.59 429	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.14 385	0.20 414	0.18 415	0.16 305	0.17 353

raft_robust	0.41 331	0.24 361	0.39 202	0.43 403	0.22 178	0.40 285	0.33 309	0.80 379	0.98 511	0.80 421	0.88 401	0.41 227	0.32 238	0.89 506	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.18 415	0.15 242	0.13 183

IPLGR	0.40 316	0.22 304	0.70 482	0.40 288	0.22 178	0.51 355	0.29 222	0.78 369	0.78 374	0.80 421	0.77 332	0.44 254	0.41 329	0.48 206	0.40 369	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.16 305	0.14 229

RAFT + AFF	0.54 466	0.30 489	0.84 535	0.51 533	0.32 495	0.63 435	0.57 554	1.05 472	0.95 494	0.80 421	0.87 397	0.85 473	0.57 419	0.87 498	0.51 441	0.18 375	0.21 535	0.23 494	0.22 510	0.19 408	0.19 395

PS-NSSS	0.60 514	0.46 575	0.68 469	0.43 403	0.34 520	0.66 461	0.57 554	1.05 472	0.91 469	0.80 421	1.28 560	0.72 423	0.67 479	0.89 506	0.61 489	0.32 582	0.26 581	0.40 615	0.27 573	0.35 579	0.29 543

DStereoRT	0.77 561	0.21 270	0.72 492	0.52 550	0.34 520	1.07 583	0.36 364	0.86 398	0.80 391	0.81 425	1.07 498	0.54 304	0.73 516	0.78 465	0.53 457	0.17 332	0.14 385	3.96 698	1.38 688	0.20 426	0.16 306

test_sample5	0.50 426	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.81 425	0.97 446	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

SFCPSM	0.48 399	0.22 304	0.59 426	0.41 319	0.27 376	0.85 535	0.36 364	1.39 604	0.79 382	0.81 425	0.85 386	0.54 304	0.50 380	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.20 467	0.17 337	0.16 306

MultiAttention	3.62 676	0.25 392	0.65 454	0.56 585	0.34 520	23.66 700	2.61 689	1.65 645	1.14 572	0.82 428	1.83 624	1.13 571	0.42 334	35.16 713	0.72 518	0.18 375	0.12 269	0.23 494	0.23 526	0.35 579	0.33 570

rvit_105_1	0.56 485	0.42 562	0.84 535	0.59 600	0.37 538	0.59 415	0.68 586	0.73 339	0.97 506	0.82 428	0.69 302	0.75 437	0.63 452	0.80 472	0.56 467	0.34 599	0.29 597	0.31 582	0.34 609	0.23 486	0.23 490

ITSA-stereo	0.54 466	0.29 474	0.55 392	0.41 319	0.23 215	0.59 415	0.35 350	1.31 586	1.25 593	0.82 428	0.80 357	0.72 423	0.58 423	0.89 506	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.23 494	0.22 510	0.22 466	0.29 543

test_sample4	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.22 552	0.86 434	0.82 428	0.86 390	0.62 360	0.58 423	0.71 418	0.49 433	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.20 467	0.22 466	0.21 446

CBFPSM	0.61 518	0.25 392	1.41 617	0.39 245	0.27 376	1.10 587	0.67 583	0.83 389	0.84 422	0.82 428	0.81 365	1.33 598	0.85 561	0.72 424	0.86 545	0.16 284	0.15 414	0.15 201	0.17 383	0.17 337	0.23 490

ACRE	0.42 338	0.23 337	0.73 498	0.45 445	0.33 508	0.50 349	0.33 309	0.68 284	0.70 330	0.82 428	0.92 424	0.46 266	0.32 238	0.53 243	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.16 306

HSM	0.53 461	0.25 392	0.46 286	0.40 288	0.25 293	0.74 497	0.44 477	1.29 581	0.78 374	0.82 428	0.92 424	1.21 579	0.75 527	0.90 514	0.48 424	0.18 375	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.17 337	0.18 382

PSMNet_ROB	0.67 532	0.39 542	0.76 509	0.57 591	0.43 576	1.00 566	0.85 627	1.25 563	0.93 481	0.82 428	1.04 484	1.08 553	0.64 460	0.89 506	1.02 582	0.29 566	0.21 535	0.31 582	0.31 596	0.27 530	0.25 511

AACVNet	0.52 454	0.25 392	0.56 405	0.48 498	0.29 428	0.55 382	0.38 397	0.96 440	0.59 284	0.83 436	1.03 481	1.03 533	0.77 541	0.91 517	0.58 480	0.22 477	0.18 493	0.24 510	0.18 415	0.24 499	0.22 465

RAFT	0.46 376	0.23 337	0.52 366	0.48 498	0.27 376	0.55 382	0.47 495	0.68 284	0.60 291	0.83 436	0.82 367	1.00 525	0.56 407	0.76 450	0.37 321	0.18 375	0.16 441	0.22 473	0.20 467	0.16 305	0.14 229

CFNet_pseudo	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.03 481	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.13 346	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

FADNet-RVC-Resample	0.58 503	0.35 518	1.34 610	0.50 521	0.34 520	0.73 491	0.43 469	1.09 491	0.96 501	0.83 436	0.87 397	0.76 444	0.66 470	0.77 457	0.52 446	0.19 415	0.18 493	0.26 542	0.27 573	0.28 539	0.29 543

PA-Net	0.70 541	0.46 575	0.96 563	0.51 533	0.53 617	0.94 553	0.73 604	1.14 512	1.15 573	0.83 436	0.90 410	0.88 486	0.76 536	1.19 581	0.96 569	0.25 528	0.41 643	0.29 571	0.44 634	0.27 530	0.39 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.02 471	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

z-ln-s-r	0.70 541	0.39 542	1.51 622	0.40 288	0.27 376	0.58 405	0.62 571	0.87 401	1.09 557	0.84 442	1.44 593	0.91 500	0.87 568	1.20 584	2.07 647	0.16 284	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.21 439	0.17 353

test_sample6	0.51 440	0.27 445	0.55 392	0.38 213	0.23 215	0.64 445	0.39 415	1.18 530	0.88 452	0.84 442	1.06 494	0.66 390	0.61 442	0.75 438	0.52 446	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.22 510	0.24 499	0.23 490

CoDeX	0.48 399	0.21 270	0.53 375	0.43 403	0.25 293	0.74 497	0.38 397	1.36 602	0.82 415	0.84 442	0.96 437	0.63 365	0.57 419	0.63 343	0.40 369	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.15 293	0.16 305	0.15 270

DualNet	0.51 440	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.84 442	1.06 494	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

NINENet	0.52 454	0.30 489	0.55 392	0.46 470	0.33 508	0.78 505	0.34 327	1.18 530	0.91 469	0.84 442	0.97 446	0.64 371	0.54 395	0.74 430	0.56 467	0.23 504	0.20 525	0.25 523	0.18 415	0.22 466	0.22 465

CIPLG	0.42 338	0.23 337	0.71 485	0.45 445	0.33 508	0.51 355	0.33 309	0.68 284	0.68 319	0.84 442	0.96 437	0.47 271	0.33 246	0.56 262	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

IPLGR_C	0.42 338	0.23 337	0.71 485	0.46 470	0.33 508	0.51 355	0.34 327	0.69 295	0.69 326	0.84 442	0.92 424	0.46 266	0.33 246	0.53 243	0.53 457	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

IIG-Stereo	0.45 368	0.22 304	0.48 313	0.51 533	0.26 332	0.43 315	0.21 70	0.73 339	0.80 391	0.84 442	0.95 433	0.82 469	0.46 361	0.95 532	0.37 321	0.16 284	0.12 269	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.12 123

APVNet	0.73 546	0.39 542	1.01 571	0.58 597	0.45 588	1.16 600	0.68 586	1.47 621	0.87 441	0.84 442	1.15 527	1.04 538	0.84 557	1.14 573	1.18 603	0.27 544	0.28 595	0.32 588	0.31 596	0.29 541	0.32 561

hitnet-ft	0.57 490	0.29 474	0.43 260	0.42 359	0.29 428	0.81 523	0.40 429	0.98 444	0.91 469	0.84 442	1.01 467	1.13 571	0.72 511	0.83 486	0.71 515	0.28 555	0.21 535	0.28 562	0.22 510	0.29 541	0.27 525

CC-Net-ROB	0.84 574	1.01 651	0.93 556	0.60 602	0.45 588	1.25 609	0.71 593	1.20 541	1.05 536	0.84 442	1.24 550	0.90 494	0.78 542	1.14 573	0.70 512	0.48 637	0.34 626	1.71 669	0.38 618	0.78 648	0.40 599

TDLM	0.59 507	0.35 518	0.57 414	0.53 561	0.32 495	0.67 470	0.72 599	1.09 491	1.03 530	0.84 442	1.11 511	0.84 471	0.71 500	0.96 534	0.61 489	0.28 555	0.18 493	0.26 542	0.22 510	0.27 530	0.21 446

DISCO	0.72 545	0.27 445	0.72 492	0.45 445	0.31 469	1.12 594	0.53 535	1.32 592	1.25 593	0.84 442	1.07 498	1.52 625	0.87 568	1.82 641	1.08 596	0.20 437	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.24 499	0.24 502

SMFormer	0.53 461	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

tta	0.53 461	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.15 242	0.16 306

qqq1	0.51 440	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

fff1	0.51 440	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

HBP-ISP	0.61 518	0.47 582	0.45 274	0.46 470	0.33 508	0.79 511	0.29 222	1.15 516	1.05 536	0.85 455	1.18 541	0.67 397	0.71 500	0.92 519	0.57 473	0.37 612	0.38 633	0.47 628	0.41 628	0.39 598	0.32 561

Sa-1000	0.49 413	0.25 392	0.45 274	0.46 470	0.25 293	0.64 445	0.34 327	0.85 394	0.95 494	0.85 455	1.51 604	0.55 307	0.44 347	0.94 526	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.20 467	0.15 242	0.14 229

IPLG	0.40 316	0.21 270	0.64 449	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.27 182	0.77 365	0.68 319	0.85 455	0.82 367	0.33 163	0.32 238	0.64 351	0.49 433	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

ADLNet2	0.57 490	0.26 429	0.71 485	0.48 498	0.31 469	0.83 529	0.51 524	1.10 495	0.99 514	0.85 455	0.99 458	0.99 522	0.70 495	0.79 469	0.78 528	0.21 454	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.22 466	0.22 465

PFNet+	0.41 331	0.20 231	0.53 375	0.40 288	0.25 293	0.28 119	0.22 95	0.66 267	0.76 366	0.85 455	0.79 346	0.63 365	0.34 255	0.75 438	0.37 321	0.20 437	0.14 385	0.23 494	0.20 467	0.17 337	0.21 446

GEStereo_RVC	0.56 485	0.30 489	0.70 482	0.51 533	0.31 469	0.70 478	0.54 543	1.31 586	0.93 481	0.85 455	0.86 390	0.84 471	0.63 452	0.92 519	0.67 504	0.24 515	0.16 441	0.19 377	0.17 383	0.21 439	0.23 490

G2L-ROB	0.49 413	0.20 231	0.48 313	0.36 158	0.22 178	0.58 405	0.42 461	1.19 534	0.74 355	0.86 465	0.76 328	1.08 553	0.59 429	0.81 477	0.60 483	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.20 427

G2L-Stereo	0.51 440	0.25 392	0.55 392	0.44 430	0.27 376	0.46 337	0.47 495	0.98 444	0.81 402	0.86 465	0.90 410	0.91 500	0.56 407	0.88 504	0.80 536	0.21 454	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.17 337	0.22 465

DDVS	0.53 461	0.32 501	0.63 444	0.42 359	0.31 469	0.71 483	0.35 350	0.95 435	0.69 326	0.86 465	0.90 410	1.11 563	0.46 361	0.90 514	0.67 504	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.25 510	0.28 536

iinet-f	0.69 540	0.29 474	2.34 649	0.41 319	0.31 469	1.16 600	0.58 561	0.87 401	0.85 428	0.86 465	1.17 537	1.04 538	0.83 554	0.76 450	1.26 608	0.21 454	0.18 493	0.17 286	0.16 324	0.21 439	0.21 446

DeepPruner_ROB	0.55 475	0.37 529	0.67 462	0.42 359	0.31 469	0.50 349	0.43 469	1.22 552	0.73 349	0.86 465	1.05 487	0.85 473	0.58 423	0.90 514	0.56 467	0.29 566	0.23 554	0.22 473	0.22 510	0.26 520	0.26 515

coex_refinement	0.54 466	0.22 304	0.44 266	0.45 445	0.31 469	0.75 501	0.40 429	1.16 519	0.92 475	0.87 470	1.12 513	0.99 522	0.57 419	0.69 400	0.90 555	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.16 324	0.21 439	0.22 465

TCMNet	0.68 535	0.41 557	1.08 579	0.60 602	0.61 633	0.97 558	0.55 546	1.11 497	0.93 481	0.87 470	1.14 524	0.89 491	0.65 468	0.92 519	1.06 590	0.26 533	0.26 581	0.31 582	0.28 580	0.33 566	0.30 548

PCWNet_CMD	0.49 413	0.25 392	0.56 405	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.98 444	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.78 453	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.21 458	0.16 324	0.26 520	0.20 427

LL-Strereo	0.58 503	0.29 474	0.83 528	0.48 498	0.35 527	0.39 276	0.48 502	1.04 465	0.99 514	0.87 470	0.79 346	1.08 553	1.15 616	1.35 610	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.17 337	0.21 446

HHNet	0.42 338	0.19 187	0.43 260	0.35 120	0.38 545	0.33 203	0.33 309	0.71 316	0.78 374	0.87 470	1.30 566	0.52 297	0.36 284	0.53 243	0.37 321	0.16 284	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.25 511

test_xeample	1.06 604	0.23 337	0.51 345	0.37 188	0.22 178	0.71 483	0.39 415	1.31 586	0.92 475	0.87 470	1.08 505	0.70 405	0.64 460	0.75 438	11.43 693	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.18 373	0.19 395

psm_up	0.57 490	0.27 445	0.52 366	0.50 521	0.33 508	0.65 453	0.60 567	1.07 482	0.84 422	0.87 470	0.91 418	1.00 525	1.06 604	0.80 472	0.66 501	0.22 477	0.25 571	0.26 542	0.23 526	0.22 466	0.21 446

UNet	0.55 475	0.27 445	0.72 492	0.45 445	0.41 564	0.97 558	0.40 429	1.01 455	0.80 391	0.87 470	0.90 410	1.03 533	0.75 527	0.76 450	0.67 504	0.19 415	0.15 414	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.18 382

MSMDNet	0.49 413	0.25 392	0.56 405	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.99 448	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.79 460	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.20 414	0.16 324	0.25 510	0.20 427

AANet_RVC	0.59 507	0.35 518	0.68 469	0.47 491	0.28 403	0.57 399	0.47 495	1.04 465	1.28 600	0.87 470	1.33 571	0.86 477	0.63 452	1.16 577	0.89 549	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.18 373	0.20 427

GMStereo_Zeroshot	0.51 440	0.46 575	0.80 517	0.50 521	0.28 403	0.57 399	0.30 244	0.75 355	0.79 382	0.88 480	0.94 429	0.90 494	0.37 294	0.77 457	0.46 406	0.27 544	0.14 385	0.26 542	0.15 293	0.39 598	0.19 395

anonymousa	0.51 440	0.21 270	0.47 298	0.39 245	0.25 293	0.89 543	0.36 364	0.78 369	0.63 295	0.88 480	1.54 606	1.09 559	0.67 479	0.53 243	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.19 377	0.21 489	0.16 305	0.16 306

DisPM	0.40 316	0.20 231	0.50 335	0.42 359	0.27 376	0.24 53	0.30 244	0.68 284	0.61 294	0.88 480	0.87 397	0.59 345	0.32 238	0.80 472	0.34 290	0.19 415	0.12 269	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.21 446

IER	0.48 399	0.25 392	0.60 431	0.38 213	0.28 403	0.67 470	0.38 397	0.82 387	0.68 319	0.88 480	0.95 433	0.74 432	0.79 543	0.62 330	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

AASNet	0.55 475	0.27 445	0.62 440	0.51 533	0.32 495	0.73 491	0.44 477	1.55 630	0.88 452	0.88 480	0.94 429	0.64 371	0.63 452	0.62 330	0.84 542	0.23 504	0.20 525	0.20 414	0.16 324	0.22 466	0.20 427

DGSMNet	0.80 564	0.58 611	1.42 618	0.61 607	0.65 636	0.94 553	0.75 609	1.35 598	1.16 575	0.88 480	1.26 555	1.00 525	0.75 527	1.07 563	0.89 549	0.36 608	0.31 610	0.41 619	0.40 623	0.60 641	0.59 644

CVANet_RVC	0.59 507	0.35 518	0.54 388	0.49 510	0.33 508	0.70 478	0.67 583	1.12 502	0.97 506	0.88 480	1.05 487	1.01 529	0.72 511	0.94 526	0.55 465	0.30 573	0.20 525	0.28 562	0.26 566	0.32 561	0.23 490

G2L-Stereo_test	0.50 426	0.22 304	0.46 286	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.59 564	1.14 512	0.79 382	0.89 487	0.96 437	0.96 512	0.59 429	0.72 424	0.67 504	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

CFNet_ucs	0.51 440	0.25 392	0.58 418	0.39 245	0.31 469	0.59 415	0.35 350	1.04 465	0.95 494	0.89 487	1.19 542	0.80 464	0.49 377	0.66 373	0.45 401	0.21 454	0.16 441	0.26 542	0.18 415	0.27 530	0.23 490

GMOStereo	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

error version	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test-v	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test-2	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

HGLStereo	0.58 503	0.30 489	0.65 454	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.45 484	1.07 482	0.82 415	0.89 487	1.16 532	0.88 486	0.91 580	0.80 472	0.74 522	0.21 454	0.21 535	0.20 414	0.18 415	0.19 408	0.22 465

iResNet	0.52 454	0.31 498	0.86 542	0.44 430	0.22 178	0.66 461	0.47 495	0.92 425	1.02 526	0.89 487	1.12 513	0.69 403	0.55 399	0.86 496	0.60 483	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.17 353

HI	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 569	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

CoSv	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 569	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

DEmStereo	0.49 413	0.18 143	0.53 375	0.39 245	0.26 332	0.57 399	0.33 309	0.65 260	0.75 359	0.90 495	1.65 613	0.57 319	1.02 598	0.63 343	0.44 395	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

Pruner-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.41 319	0.25 293	0.22 32	0.24 123	0.71 316	0.59 284	0.90 495	0.75 325	0.67 397	0.30 217	0.64 351	0.39 346	0.19 415	0.12 269	0.20 414	0.17 383	0.17 337	0.19 395

LMCR-Stereo	0.55 475	0.33 509	0.57 414	0.60 602	0.30 453	0.80 517	0.36 364	1.30 584	0.79 382	0.90 495	1.04 484	0.57 319	0.64 460	0.87 498	0.73 521	0.20 437	0.15 414	0.19 377	0.14 261	0.25 510	0.18 382

delet	0.57 490	0.25 392	0.63 444	0.46 470	0.34 520	1.05 582	0.51 524	1.04 465	0.94 490	0.90 495	0.99 458	0.90 494	0.68 488	0.87 498	0.78 528	0.18 375	0.18 493	0.20 414	0.21 489	0.17 337	0.17 353

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 544	0.84 638	0.80 517	0.55 581	0.38 545	1.38 618	0.57 554	1.07 482	0.81 402	0.90 495	0.94 429	0.95 509	0.54 395	1.01 554	0.61 489	0.41 623	0.30 602	0.57 643	0.31 596	0.86 650	0.39 594

R-Stereo Train	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229

RAFT-Stereo	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	0.75 555	0.45 570	1.38 613	0.48 498	0.46 597	0.98 563	1.00 640	1.22 552	1.69 643	0.91 504	1.25 551	0.74 432	0.74 524	1.09 567	0.82 540	0.37 612	0.31 610	0.27 551	0.24 541	0.35 579	0.34 574

RT-IGEV	0.55 475	0.20 231	0.70 482	0.42 359	0.25 293	0.89 543	0.63 576	1.27 570	0.80 391	0.92 505	1.00 462	1.23 583	0.67 479	0.68 392	0.33 278	0.19 415	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.22 465

ARAFT	0.48 399	0.25 392	0.82 524	0.42 359	0.25 293	0.56 390	0.54 543	0.82 387	0.82 415	0.92 505	0.75 325	0.75 437	0.48 371	0.89 506	0.37 321	0.15 233	0.12 269	0.23 494	0.22 510	0.14 186	0.14 229

UPFNet	0.55 475	0.26 429	0.59 426	0.46 470	0.38 545	0.83 529	0.48 502	1.03 464	0.80 391	0.92 505	0.91 418	0.85 473	0.67 479	0.87 498	0.78 528	0.20 437	0.21 535	0.20 414	0.20 467	0.20 426	0.15 270

HSM-Net_RVC	0.55 475	0.23 337	0.37 179	0.38 213	0.22 178	0.86 537	0.40 429	1.31 586	0.93 481	0.92 505	1.15 527	1.26 584	0.71 500	0.75 438	0.53 457	0.17 332	0.14 385	0.16 238	0.15 293	0.17 337	0.17 353
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DualNet (step1)	0.60 514	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.42 625	0.22 544	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

test_sample9	1.17 618	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	1.29 597	2.03 645	0.42 625	9.50 707	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

test_sample7	0.54 466	0.30 489	0.55 392	0.37 188	0.28 403	0.63 435	0.47 495	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.27 544	0.22 544	0.27 551	0.26 566	0.27 530	0.26 515

SQANet	0.87 582	0.76 628	0.76 509	1.16 658	0.99 657	1.10 587	0.51 524	1.12 502	0.85 428	0.93 509	1.05 487	1.03 533	0.76 536	1.07 563	0.70 512	0.79 654	0.25 571	1.04 661	0.36 613	1.56 665	0.70 648

UDG	0.93 586	1.03 652	0.75 505	1.00 650	0.97 654	1.02 573	0.57 554	1.18 530	1.01 521	0.93 509	1.02 471	1.32 593	1.03 599	0.88 504	0.92 560	0.55 647	0.33 622	1.82 671	0.41 628	1.20 661	0.74 650

Nwc_Net	0.82 567	0.40 551	0.86 542	0.62 611	0.56 622	1.04 577	0.57 554	1.72 650	1.08 552	0.93 509	1.88 627	1.44 613	1.24 621	1.19 581	0.94 564	0.31 577	0.25 571	0.36 601	0.39 620	0.31 553	0.31 557

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 475	0.33 509	0.71 485	0.46 470	0.31 469	0.66 461	0.43 469	1.07 482	0.89 457	0.93 509	0.91 418	0.98 517	0.61 442	0.76 450	0.64 499	0.22 477	0.18 493	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.24 502
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	0.51 440	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 648	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 577	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

KYRaft	0.48 399	0.21 270	0.41 226	0.45 445	0.23 215	0.43 315	0.36 364	0.68 284	0.45 216	0.94 516	1.72 619	0.78 453	0.40 324	0.65 361	0.32 267	0.16 284	0.11 192	0.18 340	0.22 510	0.17 337	0.76 651

DeepStereo_LL	0.51 440	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 648	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 577	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

ac_64	0.54 466	0.24 361	0.58 418	0.46 470	0.28 403	0.79 511	0.44 477	1.11 497	0.63 295	0.94 516	0.85 386	1.06 547	0.70 495	0.76 450	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.16 306

iResNet_ROB	0.55 475	0.24 361	0.61 435	0.38 213	0.22 178	0.66 461	0.30 244	1.59 639	1.33 610	0.94 516	1.05 487	0.81 467	0.69 490	0.84 491	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.09 7	0.15 242	0.20 427

gwcnet-sp	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

scenet	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

ssnet	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

psmg	0.50 426	0.26 429	0.47 298	0.42 359	0.29 428	0.82 526	0.42 461	1.07 482	0.80 391	0.95 521	0.94 429	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.20 467	0.19 408	0.19 395

DAS	0.54 466	0.26 429	0.66 457	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.89 506	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

SepStereo	0.54 466	0.26 429	0.66 457	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.97 541	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

Syn2CoEx	0.74 551	0.55 603	1.17 590	0.66 621	0.45 588	0.89 543	0.56 551	1.54 629	1.15 573	0.95 521	1.35 576	1.03 533	1.03 599	0.96 534	0.89 549	0.31 577	0.27 588	0.29 571	0.24 541	0.23 486	0.27 525

DMCA-RVC	0.54 466	0.32 501	0.83 528	0.51 533	0.32 495	0.59 415	0.38 397	0.89 410	0.70 330	0.95 521	0.88 401	0.90 494	0.69 490	0.75 438	0.63 496	0.23 504	0.18 493	0.31 582	0.24 541	0.27 530	0.21 446

NCC-stereo	0.82 567	0.43 565	0.87 547	0.63 614	0.68 641	0.88 540	0.72 599	1.60 641	1.12 560	0.95 521	1.41 585	1.37 605	1.37 629	1.26 593	0.94 564	0.32 582	0.30 602	0.37 606	0.49 646	0.34 574	0.35 578

Abc-Net	0.82 567	0.43 565	0.87 547	0.63 614	0.68 641	0.88 540	0.72 599	1.60 641	1.12 560	0.95 521	1.41 585	1.37 605	1.37 629	1.26 593	0.94 564	0.32 582	0.30 602	0.37 606	0.49 646	0.34 574	0.35 578
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.93 586	0.55 603	3.88 665	0.70 633	0.81 647	0.72 487	0.74 606	1.28 576	1.97 652	0.95 521	1.02 471	0.87 483	0.85 561	1.16 577	1.07 593	0.35 605	0.29 597	0.43 621	0.40 623	0.31 553	0.33 570

CBMV_ROB	0.62 524	0.39 542	0.41 226	0.41 319	0.28 403	0.86 537	0.28 203	1.06 478	1.02 526	0.95 521	1.33 571	0.81 467	0.84 557	0.94 526	0.56 467	0.37 612	0.37 632	0.43 621	0.40 623	0.33 566	0.32 561

Hybrid-DGEV-03	0.46 376	0.20 231	0.36 159	0.43 403	0.28 403	0.55 382	0.25 144	0.69 295	0.75 359	0.96 533	1.92 629	0.61 352	0.32 238	0.58 279	0.36 310	0.15 233	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.12 123

Prome-Stereo	0.46 376	0.20 231	0.37 179	0.45 445	0.26 332	0.40 285	0.42 461	0.69 295	0.49 240	0.96 533	1.84 625	0.58 335	0.64 460	0.63 343	0.32 267	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.17 337	0.30 548

MMNet	0.57 490	0.26 429	0.67 462	0.45 445	0.35 527	1.04 577	0.39 415	0.93 427	0.98 511	0.96 533	0.97 446	0.86 477	0.80 548	0.83 486	0.80 536	0.16 284	0.15 414	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.17 353

MLCV	0.49 413	0.26 429	0.73 498	0.38 213	0.18 49	0.64 445	0.33 309	0.84 392	0.89 457	0.96 533	1.12 513	0.72 423	0.45 354	1.00 553	0.59 482	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.14 229

ssnet_v2	0.61 518	0.29 474	0.69 478	0.45 445	0.30 453	0.93 550	0.62 571	1.20 541	1.03 530	0.97 537	0.81 365	0.98 517	0.67 479	0.84 491	0.97 574	0.26 533	0.23 554	0.23 494	0.24 541	0.20 426	0.21 446

AAGNet	1.40 639	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.26 332	0.29 136	0.29 222	0.67 278	0.71 337	0.97 537	0.86 390	0.66 390	0.60 435	0.66 373	19.98 701	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.20 426	0.13 183

222	1.25 628	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.23 215	0.78 505	0.37 379	1.41 610	0.93 481	0.97 537	1.13 520	0.74 432	0.71 500	0.74 430	14.86 696	0.20 437	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.20 427

GASNet	0.70 541	0.77 629	1.16 589	0.71 635	0.49 605	0.62 429	0.48 502	1.12 502	1.05 536	0.98 540	0.84 377	0.94 508	0.82 552	1.41 614	0.85 544	0.33 590	0.22 544	0.29 571	0.28 580	0.44 611	0.26 515

CSP-Net	0.57 490	0.29 474	0.55 392	0.42 359	0.29 428	1.20 607	0.49 515	1.29 581	0.75 359	0.98 540	0.97 446	0.88 486	0.69 490	0.85 494	0.66 501	0.27 544	0.18 493	0.17 286	0.17 383	0.18 373	0.19 395

DDUNet	1.10 610	2.58 688	0.83 528	1.21 660	1.27 667	1.02 573	0.69 590	1.17 528	0.95 494	0.98 540	1.26 555	1.28 587	0.84 557	0.97 541	0.79 535	0.85 657	0.40 641	2.00 674	0.60 656	1.34 663	0.94 655

RAFT_R40	0.41 331	0.20 231	0.47 298	0.44 430	0.25 293	0.23 45	0.25 144	0.69 295	0.70 330	0.98 540	0.78 341	0.72 423	0.43 337	0.80 472	0.39 346	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.18 373	0.15 270

S-Stereo	0.76 558	0.36 527	1.10 582	0.57 591	0.46 597	0.83 529	0.59 564	1.31 586	1.62 638	0.98 540	1.41 585	1.11 563	0.93 584	0.85 494	1.07 593	0.27 544	0.31 610	0.28 562	0.25 554	0.33 566	0.50 632

GCST	0.85 579	1.25 661	0.80 517	1.58 666	1.03 660	1.04 577	0.24 123	0.81 381	0.81 402	0.99 545	0.67 298	0.78 453	0.35 270	0.98 543	0.38 336	0.97 661	0.65 663	1.20 663	0.81 667	0.93 653	0.72 649

z-mn7	1.07 606	0.56 605	2.36 650	0.54 573	0.37 538	1.74 643	0.71 593	1.28 576	2.32 660	1.00 546	2.56 651	1.43 612	1.01 596	2.34 662	1.74 632	0.23 504	0.20 525	0.21 458	0.20 467	0.27 530	0.27 525

acv_ft	0.52 454	0.24 361	0.64 449	0.45 445	0.28 403	0.85 535	0.40 429	0.95 435	0.81 402	1.00 546	0.96 437	0.79 460	0.62 447	0.65 361	0.88 547	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

NCCL2	0.74 551	0.45 570	0.77 512	0.65 619	0.45 588	0.97 558	1.16 650	1.16 519	1.02 526	1.00 546	0.98 450	1.48 619	0.88 573	0.99 548	0.89 549	0.31 577	0.27 588	0.39 612	0.39 620	0.33 566	0.34 574

Ntro	1.15 615	1.00 650	1.00 570	1.49 665	1.20 666	1.69 639	0.81 619	1.39 604	1.25 593	1.01 549	1.28 560	1.31 591	1.00 594	1.31 605	0.89 549	1.10 667	0.43 648	1.36 665	0.51 650	1.95 671	0.99 661

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 532	0.30 489	1.20 591	0.42 359	0.31 469	1.00 566	0.58 561	1.16 519	1.07 548	1.01 549	1.25 551	1.08 553	0.75 527	1.18 580	1.03 583	0.20 437	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.22 466	0.22 465

PFNet	0.43 352	0.19 187	0.61 435	0.44 430	0.24 261	0.42 310	0.31 272	0.76 359	0.81 402	1.01 549	0.74 323	0.67 397	0.41 329	0.75 438	0.39 346	0.16 284	0.10 68	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.14 229

STTStereo	0.57 490	0.39 542	0.87 547	0.45 445	0.32 495	0.62 429	0.45 484	1.01 455	0.87 441	1.01 549	0.91 418	0.95 509	0.58 423	0.77 457	0.66 501	0.25 528	0.24 563	0.27 551	0.33 606	0.25 510	0.26 515

DRaft	0.49 413	0.18 143	0.50 335	0.38 213	0.25 293	0.57 399	0.39 415	0.67 278	0.86 434	1.02 553	1.75 620	0.50 286	0.79 543	0.65 361	0.42 383	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

pcwnet_v2	0.60 514	0.29 474	0.89 552	0.46 470	0.36 534	0.62 429	0.38 397	1.33 595	1.24 591	1.02 553	1.27 559	0.71 408	0.59 429	0.71 418	0.51 441	0.28 555	0.21 535	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.30 548

iResNetv2_ROB	0.55 475	0.29 474	0.86 542	0.39 245	0.25 293	0.67 470	0.37 379	1.21 544	1.02 526	1.02 553	1.10 507	0.89 491	0.79 543	0.74 430	0.43 386	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.11 141	0.19 408	0.16 306

THIR-Stereo	0.51 440	0.19 187	0.47 298	0.39 245	0.23 215	0.74 497	0.64 581	0.68 284	0.88 452	1.03 556	1.40 583	0.71 408	0.75 527	0.64 351	0.43 386	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.18 415	0.15 242	0.17 353

ADLNet	0.57 490	0.29 474	0.58 418	0.46 470	0.35 527	0.80 517	0.46 487	1.14 512	0.88 452	1.03 556	0.98 450	0.92 506	0.66 470	0.71 418	0.83 541	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.23 490

AF-Net	0.85 579	0.41 557	0.87 547	0.66 621	0.54 620	0.96 557	0.52 530	1.66 646	1.37 613	1.03 556	2.04 636	1.46 615	1.36 627	1.19 581	1.05 589	0.34 599	0.24 563	0.39 612	0.28 580	0.31 553	0.26 515

RP	0.80 564	0.38 537	0.73 498	0.67 623	0.59 628	0.82 526	0.57 554	1.21 544	1.28 600	1.03 556	1.68 615	1.45 614	1.49 638	1.08 566	0.90 555	0.36 608	0.31 610	0.37 606	0.30 587	0.36 585	0.36 584

GANetREF_RVC	0.82 567	0.77 629	0.95 562	0.68 627	0.43 576	1.15 598	1.06 643	1.19 534	1.20 587	1.03 556	1.02 471	1.10 561	0.89 576	1.20 584	0.78 528	0.49 638	0.39 638	0.58 644	0.39 620	0.69 643	0.49 629
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	0.99 599	0.80 633	3.00 657	0.57 591	0.46 597	0.94 553	1.22 655	1.40 608	1.28 600	1.04 561	1.33 571	1.46 615	0.90 579	2.06 649	1.65 630	0.26 533	0.24 563	0.25 523	0.26 566	0.33 566	0.30 548

Wz-Net-LNSev	0.75 555	0.54 597	1.59 629	0.51 533	0.41 564	1.16 600	0.79 617	1.27 570	1.13 566	1.04 561	1.14 524	1.11 563	0.94 587	0.93 523	1.00 577	0.24 515	0.22 544	0.21 458	0.19 443	0.26 520	0.27 525

SACVNet	0.61 518	0.36 527	0.67 462	0.57 591	0.37 538	0.65 453	0.47 495	1.16 519	0.80 391	1.04 561	1.06 494	1.02 531	0.81 551	0.99 548	0.57 473	0.28 555	0.21 535	0.25 523	0.24 541	0.30 549	0.39 594

GrayStereo	0.49 413	0.20 231	0.44 266	0.47 491	0.29 428	0.51 355	0.62 571	0.71 316	0.66 310	1.04 561	1.46 598	0.77 450	0.73 516	0.58 279	0.35 299	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.15 242	0.30 548

PWCDC_ROB	0.93 586	0.54 597	0.97 568	0.78 642	0.41 564	1.03 575	0.42 461	1.39 604	2.34 663	1.04 561	3.73 672	0.80 464	1.12 611	1.29 597	1.04 587	0.37 612	0.22 544	0.24 510	0.20 467	0.36 585	0.31 557

xyz-stereo	4.31 681	0.17 97	61.72 721	0.35 120	0.16 12	13.86 696	0.38 397	0.61 232	0.69 326	1.05 566	3.09 663	0.77 450	0.88 573	1.24 589	0.46 406	0.13 102	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.13 133	0.11 59

ACVNet-4b	1.43 641	1.34 663	1.28 601	1.95 675	1.60 670	1.93 649	0.77 612	1.59 639	1.64 641	1.05 566	1.60 612	2.10 647	0.92 582	1.79 640	0.84 542	1.76 677	0.35 629	2.03 677	0.67 658	2.16 677	1.18 666

SDNR	0.89 584	0.39 542	1.66 638	0.42 359	0.39 553	3.35 675	0.32 291	0.95 435	1.05 536	1.05 566	2.12 638	0.62 360	0.71 500	1.40 611	0.78 528	0.53 643	0.56 660	0.36 601	0.27 573	0.46 615	0.50 632

fast-acv-ft	0.66 531	0.32 501	0.80 517	0.46 470	0.34 520	1.26 610	0.50 521	0.91 416	1.00 518	1.05 566	1.36 577	1.28 587	0.84 557	0.81 477	0.90 555	0.22 477	0.24 563	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.22 465

CRFU-Net	0.59 507	0.29 474	0.62 440	0.47 491	0.31 469	1.20 607	0.51 524	1.19 534	0.59 284	1.05 566	1.00 462	1.06 547	0.87 568	0.83 486	0.77 527	0.22 477	0.19 516	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.20 427

dad	0.61 518	0.53 590	0.72 492	0.44 430	0.31 469	0.64 445	0.37 379	0.85 394	1.28 600	1.05 566	1.17 537	1.18 577	0.61 442	0.70 408	0.54 463	0.36 608	0.23 554	0.37 606	0.21 489	0.31 553	0.23 490

GwcNet	0.73 546	0.39 542	1.37 612	0.53 561	0.43 576	1.10 587	0.52 530	1.27 570	1.19 584	1.05 566	1.41 585	1.06 547	0.86 565	0.98 543	1.01 578	0.26 533	0.24 563	0.24 510	0.23 526	0.23 486	0.28 536

FAT-Stereo	0.75 555	0.34 514	0.81 523	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.63 576	1.39 604	1.32 608	1.05 566	1.40 583	1.58 630	1.14 614	0.92 519	0.91 558	0.29 566	0.28 595	0.28 562	0.23 526	0.28 539	0.41 604

stereogan	0.83 572	0.33 509	0.89 552	0.61 607	0.51 612	1.80 645	0.50 521	1.41 610	1.39 616	1.05 566	1.47 600	1.56 629	1.04 601	1.32 607	0.87 546	0.29 566	0.29 597	0.29 571	0.25 554	0.39 598	0.40 599

MSAF-DinoV2	1.18 620	0.44 568	3.00 657	0.56 585	0.30 453	0.91 546	0.74 606	1.58 637	1.25 593	1.06 575	1.41 585	2.98 661	1.57 640	3.25 672	3.12 666	0.22 477	0.14 385	0.20 414	0.22 510	0.33 566	0.34 574

Consistency-Raft	1.01 601	0.82 634	1.27 600	0.85 645	0.97 654	0.81 523	0.83 623	1.35 598	1.61 637	1.06 575	1.66 614	1.11 563	0.93 584	0.93 523	1.11 597	0.65 651	0.75 670	0.79 654	0.91 671	1.09 660	0.79 652

DLCB_ROB	0.60 514	0.29 474	0.53 375	0.50 521	0.33 508	0.76 504	0.51 524	1.02 458	0.94 490	1.07 577	1.16 532	1.21 579	0.73 516	0.98 543	0.75 524	0.21 454	0.20 525	0.22 473	0.23 526	0.22 466	0.20 427

anonymity	0.98 597	0.89 642	1.06 578	0.93 649	1.04 662	0.97 558	0.82 621	1.33 595	0.93 481	1.08 578	0.98 450	1.02 531	0.95 589	1.02 557	0.93 562	0.96 660	0.96 684	0.90 658	0.91 671	0.92 652	0.95 657

PSM-AAD	0.48 399	0.21 270	0.39 202	0.44 430	0.23 215	0.56 390	0.47 495	0.67 278	0.73 349	1.08 578	1.12 513	0.58 335	0.87 568	0.63 343	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.25 523	0.26 566	0.18 373	0.42 607

SST-Stereo	0.41 331	0.20 231	0.48 313	0.43 403	0.25 293	0.25 74	0.21 70	0.68 284	0.50 247	1.08 578	0.79 346	0.71 408	0.42 334	0.81 477	0.38 336	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.19 408	0.15 270

DSFCA	0.57 490	0.27 445	0.71 485	0.41 319	0.36 534	0.78 505	0.53 535	1.08 488	0.85 428	1.08 578	0.84 377	0.90 494	0.66 470	1.05 562	0.63 496	0.26 533	0.22 544	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.20 427

ISRNet	0.57 490	0.25 392	0.72 492	0.57 591	0.36 534	0.43 315	0.28 203	0.85 394	0.84 422	1.09 582	1.25 551	0.91 500	0.61 442	0.68 392	0.60 483	0.35 605	0.26 581	0.36 601	0.33 606	0.30 549	0.42 607

FTStereo	0.56 485	0.21 270	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.39 276	0.73 604	0.69 295	0.45 216	1.09 582	3.23 664	0.69 403	0.71 500	0.55 252	0.34 290	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.15 242	0.32 561

GANet	0.74 551	0.38 537	0.63 444	0.54 573	0.35 527	1.01 571	0.95 635	1.15 516	0.95 494	1.09 582	2.00 633	1.14 573	0.92 582	1.29 597	0.75 524	0.25 528	0.27 588	0.27 551	0.23 526	0.32 561	0.24 502

PDISCO_ROB	0.96 593	0.51 585	1.13 585	1.03 654	1.00 658	1.81 646	0.77 612	1.72 650	1.60 636	1.09 582	1.19 542	1.34 601	0.80 548	1.62 628	1.01 578	0.58 649	0.22 544	0.45 624	0.40 623	0.50 625	0.41 604

otaku	1.10 610	0.96 646	0.96 563	1.37 664	1.06 663	1.65 635	0.72 599	1.46 620	1.19 584	1.10 586	1.32 569	1.32 593	0.95 589	1.29 597	0.81 539	0.89 659	0.46 653	1.24 664	0.50 649	1.86 668	0.89 654

SuperB	1.00 600	0.41 557	4.03 668	0.45 445	0.32 495	0.99 565	0.49 515	1.09 491	2.09 656	1.10 586	1.10 507	0.74 432	0.83 554	1.13 571	1.75 633	0.20 437	0.15 414	0.17 286	0.15 293	2.50 685	0.27 525

RYNet	0.76 558	0.37 529	0.74 502	0.54 573	0.67 639	1.35 615	0.68 586	1.28 576	1.21 590	1.10 586	0.90 410	1.31 591	0.94 587	1.01 554	1.30 610	0.22 477	0.16 441	0.27 551	0.23 526	0.43 608	0.45 619

DCVSM-stereo	0.51 440	0.28 460	0.56 405	0.39 245	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.78 369	0.78 374	1.11 589	0.77 332	1.04 538	0.76 536	0.65 361	0.52 446	0.20 437	0.20 525	0.24 510	0.21 489	0.25 510	0.31 557

SGM-Forest	0.65 530	0.33 509	0.43 260	0.44 430	0.30 453	1.01 571	0.54 543	1.13 510	1.09 557	1.11 589	1.21 545	1.10 561	0.76 536	0.99 548	0.71 515	0.32 582	0.33 622	0.33 593	0.30 587	0.30 549	0.28 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.82 567	0.62 615	0.80 517	0.67 623	0.66 638	0.91 546	0.59 564	1.35 598	1.09 557	1.12 591	1.46 598	1.50 621	1.09 607	1.28 596	0.97 574	0.34 599	0.30 602	0.48 633	0.40 623	0.38 594	0.38 593

DPSNet	1.08 609	0.44 568	2.64 653	0.54 573	0.42 573	1.59 631	1.25 656	2.39 667	1.50 628	1.13 592	1.12 513	1.51 623	2.19 665	1.44 618	1.51 625	0.35 605	0.25 571	0.25 523	0.21 489	0.49 623	0.39 594

StereoDRNet	0.67 532	0.35 518	0.82 524	0.53 561	0.44 582	1.03 575	0.53 535	1.51 626	1.06 540	1.13 592	0.91 418	1.07 552	0.74 524	0.87 498	0.95 567	0.24 515	0.19 516	0.25 523	0.23 526	0.27 530	0.22 465

ccnet	0.84 574	0.59 613	0.86 542	0.56 585	0.60 631	1.11 592	0.72 599	1.44 617	0.97 506	1.15 594	1.44 593	1.28 587	0.95 589	1.01 554	1.33 613	0.49 638	0.43 648	0.50 638	0.47 639	0.52 631	0.48 628

StereoDRNet-Refined	0.61 518	0.33 509	0.63 444	0.47 491	0.31 469	0.94 553	0.41 450	1.04 465	0.97 506	1.15 594	1.13 520	1.00 525	0.74 524	0.93 523	0.93 562	0.18 375	0.13 346	0.22 473	0.21 489	0.20 426	0.21 446
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-RH_RVC	0.57 490	0.18 143	0.44 266	0.38 213	0.23 215	0.56 390	0.24 123	0.61 232	0.73 349	1.18 596	3.90 675	0.55 307	0.40 324	0.67 383	0.38 336	0.14 154	0.11 192	0.20 414	0.15 293	0.12 85	0.14 229

DRN-Test	0.68 535	0.34 514	0.77 512	0.52 550	0.40 558	1.14 596	0.61 569	1.56 634	1.04 534	1.18 596	1.10 507	1.05 543	0.72 511	0.82 484	1.01 578	0.24 515	0.18 493	0.26 542	0.25 554	0.26 520	0.23 490

ETE_ROB	0.73 546	0.52 587	0.93 556	0.57 591	0.37 538	0.80 517	0.86 628	1.19 534	0.95 494	1.20 598	1.22 547	1.39 611	0.86 565	1.07 563	0.88 547	0.27 544	0.21 535	0.31 582	0.27 573	0.34 574	0.35 578

YMNet	0.68 535	0.40 551	1.01 571	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 599	1.31 567	1.11 563	0.73 516	0.89 506	0.96 569	0.27 544	0.31 610	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

YMNet_1	0.68 535	0.40 551	1.01 571	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 599	1.31 567	1.11 563	0.73 516	0.89 506	0.96 569	0.27 544	0.31 610	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

XQC	0.97 595	0.70 622	1.54 626	0.70 633	0.55 621	1.48 624	0.81 619	1.41 610	1.57 632	1.21 599	1.12 513	1.33 598	1.04 601	1.55 625	2.00 643	0.39 618	0.25 571	0.37 606	0.32 600	0.55 635	0.49 629

ADCP+	1.18 620	0.37 529	3.09 659	0.50 521	0.52 615	1.48 624	0.61 569	1.32 592	1.07 548	1.21 599	1.16 532	1.08 553	1.11 609	1.63 629	7.17 686	0.20 437	0.16 441	0.24 510	0.22 510	0.29 541	0.22 465

ADCRef	0.84 574	0.46 575	1.60 632	0.52 550	0.45 588	1.08 585	0.52 530	1.13 510	1.03 530	1.22 603	1.43 592	0.87 483	0.93 584	0.91 517	3.35 668	0.19 415	0.16 441	0.23 494	0.23 526	0.23 486	0.22 465

DANet	0.74 551	0.47 582	0.98 569	0.60 602	0.41 564	0.92 549	0.41 450	1.02 458	0.87 441	1.22 603	1.22 547	1.33 598	0.88 573	1.26 593	1.37 614	0.27 544	0.24 563	0.31 582	0.25 554	0.37 591	0.36 584
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	1.42 640	1.53 670	1.31 607	1.93 674	1.46 668	1.52 629	1.03 641	1.67 647	1.55 630	1.23 605	1.59 611	1.54 626	1.21 618	1.40 611	1.03 583	1.70 675	0.70 665	1.82 671	0.80 666	2.11 676	1.22 667

LALA_ROB	0.76 558	0.46 575	0.86 542	0.55 581	0.41 564	1.00 566	0.93 634	1.25 563	1.13 566	1.23 605	1.15 527	1.55 627	0.80 548	1.11 570	0.96 569	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.30 587	0.35 579	0.32 561

DStereoO	1.07 606	0.77 629	0.87 547	0.67 623	0.49 605	0.91 546	1.30 659	1.15 516	1.41 617	1.24 607	1.33 571	1.06 547	2.39 669	1.32 607	1.11 597	2.03 679	0.38 633	0.77 653	0.31 596	1.55 664	0.43 612

CBMV	0.68 535	0.37 529	0.50 335	0.43 403	0.26 332	1.00 566	0.71 593	1.17 528	1.16 575	1.24 607	1.29 564	1.06 547	0.86 565	0.98 543	0.75 524	0.29 566	0.30 602	0.34 595	0.30 587	0.26 520	0.27 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.83 572	0.46 575	2.93 655	0.54 573	0.39 553	0.93 550	0.63 576	1.16 519	1.18 582	1.25 609	1.32 569	1.09 559	1.05 603	1.23 588	1.07 593	0.21 454	0.20 525	0.23 494	0.22 510	0.26 520	0.24 502

Wz-Net-TNSev	1.23 627	1.24 659	5.25 674	0.51 533	0.43 576	1.49 627	1.09 644	1.58 637	1.42 620	1.25 609	1.26 555	1.58 630	1.52 639	1.97 646	1.95 638	0.33 590	0.32 617	0.26 542	0.30 587	0.41 602	0.43 612

PASM	0.96 593	0.71 625	2.05 645	0.72 636	0.72 645	0.84 534	0.92 631	1.14 512	1.34 611	1.25 609	1.22 547	1.34 601	1.07 605	1.31 605	1.11 597	0.53 643	0.57 661	0.59 645	0.67 658	0.56 640	0.57 643

ADCPNet	1.11 613	0.53 590	3.26 663	0.55 581	0.44 582	1.47 623	0.83 623	1.21 544	1.17 578	1.26 612	1.42 590	1.67 633	1.12 611	1.48 622	3.86 675	0.30 573	0.29 597	0.30 581	0.32 600	0.37 591	0.37 590

NaN_ROB	0.73 546	0.46 575	0.89 552	0.52 550	0.34 520	0.98 563	1.11 645	1.28 576	1.20 587	1.27 613	0.96 437	1.08 553	0.79 543	1.34 609	0.78 528	0.24 515	0.30 602	0.23 494	0.24 541	0.23 486	0.26 515

DStereoSA	2.42 667	0.66 620	2.95 656	0.89 646	1.12 665	1.75 644	6.75 694	1.53 627	1.63 640	1.28 614	8.81 695	0.99 522	10.14 690	1.68 633	3.37 669	0.44 629	0.34 626	0.64 647	0.68 660	1.21 662	1.60 680

edge stereo	0.79 563	0.40 551	0.82 524	0.52 550	0.44 582	0.83 529	0.58 561	1.34 597	1.08 552	1.30 615	1.38 581	1.79 636	1.13 613	1.15 576	0.92 560	0.34 599	0.32 617	0.42 620	0.28 580	0.33 566	0.39 594

Wz-Net-MNSev	0.81 566	0.42 562	1.64 635	0.51 533	0.41 564	1.46 622	0.95 635	1.24 557	1.26 598	1.31 616	1.25 551	1.17 576	0.83 554	1.21 587	1.06 590	0.22 477	0.19 516	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.26 515

ADCL	1.10 610	0.42 562	1.57 628	0.51 533	0.41 564	1.71 640	0.92 631	1.36 602	1.45 623	1.33 617	1.56 608	1.22 582	1.26 623	1.45 619	5.27 681	0.22 477	0.19 516	0.25 523	0.25 554	0.29 541	0.29 543

MADNet+	2.28 666	2.56 686	10.82 684	1.25 661	0.96 653	2.77 665	1.44 667	2.34 665	1.76 645	1.36 618	1.78 622	1.84 639	1.74 651	6.33 688	4.57 679	0.67 652	0.66 664	0.59 645	0.54 653	0.84 649	0.81 653

CSAN	0.88 583	0.52 587	0.93 556	0.61 607	0.42 573	1.19 606	1.11 645	1.27 570	1.48 627	1.37 619	1.44 593	1.37 605	1.30 624	1.46 621	1.01 578	0.39 618	0.31 610	0.36 601	0.37 615	0.35 579	0.36 584

XPNet_ROB	0.73 546	0.38 537	0.80 517	0.53 561	0.40 558	0.80 517	0.83 623	1.21 544	0.96 501	1.37 619	1.17 537	1.37 605	0.87 568	1.14 573	0.99 576	0.33 590	0.25 571	0.27 551	0.24 541	0.31 553	0.29 543

FBW_ROB	0.94 590	0.54 597	1.03 575	0.56 585	0.42 573	1.16 600	0.76 611	1.56 634	1.41 617	1.38 621	1.33 571	1.47 617	1.07 605	2.94 671	1.14 601	0.26 533	0.32 617	0.45 624	0.30 587	0.34 574	0.30 548

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 604	0.61 614	1.82 640	0.69 630	0.51 612	2.62 659	1.69 675	1.28 576	1.44 622	1.39 622	1.56 608	1.34 601	0.91 580	1.68 633	0.95 567	0.38 617	0.39 638	0.46 627	0.61 657	0.41 602	0.43 612

ACVNet_1	1.55 645	1.36 664	1.35 611	1.96 676	1.63 671	1.83 647	0.96 638	2.09 661	1.85 650	1.43 623	1.54 606	2.31 651	1.68 649	1.42 615	1.18 603	1.76 677	0.51 657	2.05 679	0.59 655	2.24 680	1.30 671

zh-sn7	1.20 623	0.86 640	4.54 671	0.58 597	0.43 576	1.10 587	0.92 631	1.24 557	1.34 611	1.45 624	2.00 633	1.26 584	1.62 643	2.13 653	2.79 663	0.26 533	0.26 581	0.26 542	0.27 573	0.35 579	0.33 570

psmorigin	0.84 574	0.53 590	2.21 647	0.50 521	0.41 564	0.86 537	0.57 554	1.08 488	0.90 462	1.50 625	1.42 590	1.50 621	1.09 607	1.29 597	1.03 583	0.32 582	0.33 622	0.27 551	0.27 573	0.34 574	0.45 619

test_sample8	1.36 636	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.19 534	0.79 382	1.51 626	0.96 437	3.29 668	1.64 646	1.29 597	2.03 645	0.42 625	9.50 707	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

AnyNet_C32	1.27 630	0.72 626	3.33 664	0.59 600	0.56 622	1.51 628	1.53 668	1.27 570	1.28 600	1.52 627	1.48 601	1.38 609	1.23 620	1.64 630	5.26 680	0.30 573	0.29 597	0.29 571	0.34 609	0.38 594	0.44 617

RTSC	0.93 586	0.54 597	1.59 629	0.56 585	0.40 558	1.17 604	0.55 546	1.44 617	1.82 648	1.53 628	1.26 555	1.15 574	0.82 552	1.70 635	2.44 655	0.26 533	0.20 525	0.23 494	0.24 541	0.31 553	0.32 561

w-ln-seven	1.02 602	0.52 587	2.86 654	0.55 581	0.51 612	1.37 616	0.75 609	1.72 650	1.84 649	1.54 629	1.52 605	1.27 586	0.95 589	1.30 603	2.07 647	0.24 515	0.22 544	0.25 523	0.25 554	0.31 553	0.28 536

WZ-Net	1.29 632	0.64 617	5.42 675	0.64 617	0.52 615	1.37 616	1.29 658	1.41 610	1.77 646	1.56 630	1.69 617	1.74 634	1.41 631	2.50 666	2.16 652	0.28 555	0.21 535	0.23 494	0.25 554	0.39 598	0.41 604

SANet	1.15 615	0.45 570	1.40 616	0.50 521	0.32 495	1.54 630	1.21 653	1.49 622	3.35 677	1.61 631	2.41 646	2.32 653	1.80 653	1.57 626	1.27 609	0.28 555	0.25 571	0.26 542	0.24 541	0.36 585	0.32 561

MFN_U_SF_RVC	1.14 614	0.63 616	2.33 648	0.69 630	0.46 597	2.04 651	0.70 591	1.90 657	1.37 613	1.62 632	1.56 608	1.94 642	1.36 627	1.73 637	1.90 637	0.41 623	0.38 633	0.45 624	0.48 643	0.45 612	0.47 625

NVStereoNet_ROB	1.31 634	0.96 646	1.33 609	0.90 648	0.92 649	1.15 598	1.05 642	1.49 622	1.62 638	1.63 633	2.51 649	2.31 651	1.62 643	2.16 655	1.42 616	0.81 656	0.73 666	0.79 654	1.02 675	0.73 646	0.97 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 637	0.91 643	2.11 646	0.89 646	0.57 626	4.27 682	1.79 679	1.55 630	2.00 654	1.64 634	1.85 626	1.83 637	1.44 633	1.89 645	1.49 623	0.49 638	0.40 641	0.56 642	0.58 654	0.75 647	0.52 638

SAMSARA	1.15 615	0.69 621	1.44 620	1.09 656	0.93 650	2.10 653	1.87 682	1.64 644	1.47 626	1.64 634	1.21 545	2.06 645	1.14 614	1.61 627	1.50 624	0.39 618	0.45 651	0.36 601	0.38 618	0.50 625	0.51 636

DStereoFS	2.16 664	0.91 643	1.29 602	0.84 644	0.72 645	3.56 677	0.95 635	2.01 658	2.03 655	1.65 636	2.06 637	2.73 657	13.30 696	4.76 684	1.95 638	0.47 634	0.33 622	0.84 657	0.49 646	0.95 655	1.42 676

SHD	0.98 597	0.54 597	1.30 606	0.63 614	0.50 610	1.14 596	0.50 521	1.80 655	2.20 657	1.66 637	1.39 582	1.47 617	1.21 618	1.40 611	1.80 634	0.32 582	0.27 588	0.32 588	0.34 609	0.41 602	0.44 617

PWC_ROB	0.92 585	0.57 607	1.64 635	0.53 561	0.33 508	0.93 550	0.39 415	1.42 615	1.51 629	1.66 637	2.57 652	1.18 577	1.11 609	1.50 623	1.54 626	0.26 533	0.18 493	0.28 562	0.20 467	0.30 549	0.32 561

IMH-64-1	1.96 654	1.64 675	1.26 597	2.26 680	1.91 680	2.30 657	1.35 663	2.99 672	2.29 658	1.70 639	2.79 659	2.47 654	1.66 647	2.33 660	1.95 638	2.07 681	0.74 668	2.44 683	1.04 677	2.40 682	1.59 678

IMH-64	1.96 654	1.64 675	1.26 597	2.26 680	1.91 680	2.30 657	1.35 663	2.99 672	2.29 658	1.70 639	2.79 659	2.47 654	1.66 647	2.33 660	1.95 638	2.07 681	0.74 668	2.44 683	1.04 677	2.40 682	1.59 678

AnyNet_C01	1.63 647	1.16 657	7.38 680	0.65 619	0.56 622	2.25 655	1.53 668	1.53 627	1.46 625	1.71 641	1.95 630	1.83 637	1.41 631	2.48 664	4.42 678	0.33 590	0.32 617	0.32 588	0.34 609	0.45 612	0.50 632

MFMNet_re	1.17 618	0.99 648	1.31 607	1.02 653	0.95 652	1.32 613	1.32 660	1.44 617	1.58 634	1.72 642	1.70 618	1.21 579	1.57 640	1.16 577	1.04 587	0.88 658	0.76 672	0.79 654	0.75 663	0.90 651	0.94 655

G-Net	0.95 591	0.48 584	1.13 585	0.67 623	0.49 605	2.07 652	0.63 576	1.02 458	0.90 462	1.77 643	2.62 655	1.28 587	1.60 642	1.09 567	1.06 590	0.37 612	0.30 602	0.35 596	0.25 554	0.46 615	0.45 619

zh-mn7	1.21 624	0.75 627	5.81 676	0.52 550	0.39 553	1.18 605	0.63 576	1.21 544	1.79 647	1.81 644	2.33 641	1.16 575	1.01 596	2.20 656	2.00 643	0.25 528	0.22 544	0.22 473	0.22 510	0.25 510	0.30 548

ACVNet_2	1.74 650	1.30 662	1.62 634	1.81 669	1.63 671	2.28 656	1.34 662	2.35 666	2.64 668	1.82 645	2.55 650	2.99 662	1.71 650	1.67 632	1.20 606	1.48 673	0.59 662	1.81 670	0.71 661	2.09 675	1.29 670

pmcnn	1.27 630	0.31 498	1.14 587	0.41 319	0.23 215	0.97 558	0.71 593	1.23 556	1.32 608	1.83 646	2.34 643	11.25 695	0.89 576	1.04 561	0.96 569	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.15 242	0.16 306

IMH	2.15 663	1.66 677	1.29 602	2.25 679	1.92 682	2.87 668	1.33 661	3.25 675	3.04 674	1.87 647	3.33 670	3.00 663	2.03 660	2.80 670	1.95 638	2.09 683	0.78 673	2.45 685	1.05 680	2.44 684	1.62 681

DispFullNet	1.64 648	2.64 689	3.14 661	2.57 683	1.78 677	1.32 613	0.55 546	1.42 615	1.45 623	1.89 648	1.48 601	1.55 627	2.35 667	2.08 651	1.12 600	0.60 650	0.19 516	2.33 682	0.73 662	2.35 681	1.30 671

RTS	2.03 657	1.03 652	11.50 686	0.68 627	0.63 634	2.71 661	1.56 670	1.55 630	2.32 660	1.93 649	2.57 652	1.32 593	1.32 625	5.20 685	4.30 676	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

RTSA	2.03 657	1.03 652	11.50 686	0.68 627	0.63 634	2.71 661	1.56 670	1.55 630	2.32 660	1.93 649	2.57 652	1.32 593	1.32 625	5.20 685	4.30 676	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

LVE	2.20 665	1.47 667	1.44 620	2.06 677	1.80 678	2.79 666	1.77 678	2.96 671	3.94 684	1.95 651	4.29 681	3.47 673	1.97 656	2.48 664	1.85 636	2.06 680	0.88 677	2.06 680	1.13 682	2.17 678	1.53 677

ADCS	1.60 646	0.70 622	4.02 667	0.61 607	0.53 617	1.31 612	1.11 645	1.71 649	1.86 651	1.97 652	1.68 615	1.51 623	1.46 634	2.07 650	9.20 689	0.34 599	0.32 617	0.33 593	0.36 613	0.45 612	0.46 623

WAO-6	2.11 662	1.52 669	1.25 596	1.73 668	1.69 675	2.72 663	1.62 672	3.15 674	3.64 679	2.01 653	3.28 666	3.52 674	2.20 666	2.59 667	2.48 658	1.31 671	0.92 679	2.04 678	1.22 687	1.89 669	1.35 675

Dean	2.07 661	1.39 665	1.69 639	2.17 678	1.83 679	2.75 664	1.28 657	3.49 680	3.80 682	2.13 654	3.30 667	3.18 666	1.98 658	1.78 639	1.72 631	1.73 676	0.79 676	1.99 673	0.91 671	2.17 678	1.34 674

LSM	4.83 685	0.83 637	11.23 685	0.76 641	56.73 716	1.10 587	1.18 651	1.35 598	1.70 644	2.13 654	2.34 643	1.34 601	1.19 617	1.52 624	1.23 607	0.34 599	0.50 656	0.39 612	0.47 639	0.51 628	9.82 698

SPS-STEREO	1.29 632	0.94 645	1.10 582	1.05 655	1.03 660	1.48 624	0.91 629	1.57 636	1.24 591	2.13 654	1.90 628	1.94 642	1.46 634	1.77 638	1.64 629	0.97 661	0.94 683	0.90 658	0.89 670	0.96 656	0.97 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 625	0.57 607	3.17 662	0.54 573	0.44 582	1.07 583	0.77 612	1.31 586	1.13 566	2.14 657	1.48 601	1.49 620	1.47 636	1.65 631	5.30 682	0.26 533	0.24 563	0.29 571	0.32 600	0.38 594	0.36 584

JetBlue	3.02 672	1.39 665	7.91 681	1.17 659	1.49 669	8.53 688	7.94 695	2.82 670	1.98 653	2.15 658	2.69 657	3.32 670	3.01 677	6.66 689	3.81 673	0.79 654	0.78 673	0.75 651	0.76 664	1.04 657	1.33 673

PVD	1.34 635	0.70 622	1.42 618	0.78 642	0.65 636	1.68 638	0.91 629	2.12 663	3.01 673	2.25 659	2.35 645	1.90 640	1.99 659	1.98 647	2.14 650	0.40 622	0.38 633	0.49 636	0.37 615	0.51 628	0.67 647

WAO-7	1.96 654	1.24 659	1.52 623	1.28 662	1.06 663	2.92 670	1.64 673	3.32 676	3.05 675	2.28 660	3.32 668	3.19 667	2.38 668	3.39 674	2.49 659	1.02 664	0.92 679	1.06 662	1.04 677	1.05 658	0.99 661

MonStereo1	2.06 659	1.51 668	1.56 627	1.85 672	1.70 676	2.84 667	0.78 616	2.52 668	3.49 678	2.33 661	4.36 682	3.41 672	2.72 672	2.32 659	1.83 635	1.32 672	0.55 658	1.66 668	0.88 669	1.94 670	1.70 682

AANet	1.18 620	1.03 652	3.09 659	0.46 470	0.40 558	1.00 566	0.56 551	1.29 581	2.47 665	2.36 662	2.42 647	2.21 648	1.62 643	1.20 584	1.55 627	0.33 590	0.25 571	0.28 562	0.25 554	0.37 591	0.37 590

PWCK	2.06 659	1.75 678	4.11 669	1.69 667	0.93 650	3.13 674	2.86 691	2.18 664	2.41 664	2.38 663	2.33 641	2.22 649	1.85 654	3.52 676	2.20 653	1.65 674	0.73 666	1.52 667	0.83 668	1.81 666	1.02 664

SGM_RVC	1.04 603	0.30 489	0.47 298	0.41 319	0.23 215	1.73 641	0.77 612	1.63 643	1.30 606	2.39 664	1.99 632	2.64 656	1.78 652	2.22 657	1.40 615	0.28 555	0.27 588	0.27 551	0.25 554	0.25 510	0.25 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.54 675	1.89 679	1.59 629	2.62 686	2.29 684	6.88 687	1.72 676	4.72 690	11.88 692	2.43 665	5.46 691	8.16 691	2.80 675	4.13 682	3.03 665	2.25 686	0.75 670	2.57 687	1.09 681	2.65 688	1.84 684

aanetorigin	0.85 579	0.58 611	1.98 643	0.50 521	0.40 558	0.66 461	0.70 591	0.72 327	1.01 521	2.44 666	2.00 633	1.32 593	1.25 622	0.96 534	1.16 602	0.20 437	0.19 516	0.20 414	0.20 467	0.27 530	0.33 570

KSHMR	2.64 668	1.96 681	1.86 642	2.69 687	2.44 686	2.88 669	2.04 683	3.46 679	6.31 688	2.51 667	3.27 665	3.39 671	1.97 656	2.59 667	2.08 649	2.48 688	1.41 689	2.80 692	1.51 691	2.98 690	2.09 686

MSMD_ROB	1.25 628	0.51 585	0.64 449	0.60 602	0.50 610	1.66 636	0.67 583	1.26 565	1.26 598	2.64 668	3.82 673	3.06 664	3.20 679	1.45 619	0.91 558	0.46 631	0.41 643	0.49 636	0.51 650	0.47 618	0.45 619

tt	6.21 689	0.22 304	5.88 677	3.55 693	2.07 683	11.25 693	19.19 701	11.84 697	5.47 687	2.71 669	2.18 639	4.87 679	6.25 689	3.71 677	7.09 685	8.31 701	11.17 709	4.91 699	5.39 702	5.72 697	2.42 689

ktn	3.02 672	2.27 684	1.85 641	2.89 688	2.54 690	3.72 678	2.14 685	3.79 684	5.33 686	2.82 670	5.09 688	5.95 686	2.54 670	3.34 673	2.58 661	2.65 690	1.44 690	2.78 691	2.03 694	2.61 687	2.10 687

WAO-8	3.00 670	1.60 672	1.52 623	1.82 670	1.65 673	5.57 684	1.35 663	4.65 688	12.37 694	2.89 671	4.04 678	4.89 680	2.78 673	3.73 678	2.44 655	1.29 669	0.93 681	2.00 674	1.16 684	2.02 673	1.23 668

Venus	3.00 670	1.60 672	1.52 623	1.82 670	1.65 673	5.57 684	1.35 663	4.65 688	12.37 694	2.89 671	4.04 678	4.89 680	2.78 673	3.73 678	2.44 655	1.29 669	0.93 681	2.00 674	1.16 684	2.02 673	1.23 668

notaker	2.87 669	2.31 685	2.01 644	3.03 689	2.60 691	2.94 671	1.82 680	3.43 678	3.06 676	2.89 671	4.21 680	6.15 688	2.71 671	3.42 675	2.90 664	2.67 691	1.18 687	3.00 694	1.67 692	3.13 691	2.26 688

MDST_ROB	0.97 595	0.29 474	1.02 574	0.64 617	0.43 576	2.64 660	0.82 621	1.68 648	1.18 582	2.89 671	1.82 623	0.97 514	0.75 527	1.83 642	0.89 549	0.26 533	0.22 544	0.32 588	0.28 580	0.26 520	0.26 515

SGM+DAISY	1.52 644	0.99 648	1.61 633	1.01 651	1.02 659	1.86 648	1.19 652	1.49 622	1.38 615	2.96 675	3.00 662	2.79 659	1.94 655	1.88 643	1.62 628	0.98 663	0.97 685	0.91 660	0.91 671	0.94 654	0.99 661

UNDER WATER	3.63 677	2.12 683	4.11 669	3.17 690	2.51 688	3.77 680	2.45 687	3.53 681	13.66 697	2.98 676	2.92 661	5.75 684	4.13 685	3.85 680	3.75 672	2.84 692	1.11 686	2.71 690	1.41 689	3.26 693	2.50 690

WCMA_ROB	1.22 625	0.39 542	0.93 556	0.51 533	0.45 588	1.44 621	0.79 617	1.20 541	1.30 606	2.99 677	3.94 676	3.30 669	2.17 664	1.42 615	1.31 611	0.46 631	0.35 629	0.35 596	0.37 615	0.41 602	0.42 607

UNDER WATER-64	3.72 678	2.07 682	4.57 672	3.30 692	2.52 689	5.61 686	2.63 690	3.67 682	12.27 693	3.09 678	2.66 656	5.99 687	4.74 687	3.93 681	3.57 670	2.54 689	1.24 688	2.65 688	1.48 690	3.21 692	2.62 691

TorneroNet	4.49 682	1.92 680	1.65 637	2.60 685	2.29 684	14.95 697	1.86 681	4.86 691	19.56 710	3.10 679	7.52 694	7.00 690	2.90 676	4.48 683	3.66 671	2.24 685	0.78 673	2.68 689	1.14 683	2.79 689	1.80 683

EDNetEfficientorigin	9.96 693	1.17 658	175.17 723	0.49 510	0.37 538	1.13 595	0.74 606	1.27 570	2.70 669	3.16 680	2.49 648	2.28 650	2.15 663	1.88 643	2.27 654	0.21 454	0.19 516	0.25 523	0.20 467	0.54 633	0.53 640

FCDSN-DC	1.43 641	0.57 607	0.69 478	0.74 638	0.59 628	1.42 620	0.65 582	1.40 608	1.41 617	3.31 681	4.42 683	4.57 676	3.01 677	1.70 635	1.19 605	0.46 631	0.42 645	0.48 633	0.47 639	0.51 628	0.51 636
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 652	0.64 617	1.20 591	0.74 638	0.59 628	2.18 654	2.53 688	2.10 662	2.85 672	3.46 682	3.41 671	3.12 665	4.11 684	2.69 669	2.53 660	0.54 646	0.47 654	0.51 640	0.48 643	0.55 635	0.55 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.47 643	0.82 634	6.28 678	0.48 498	0.40 558	0.73 491	0.83 623	0.95 435	2.77 670	3.48 683	1.95 630	1.64 632	2.12 662	1.42 615	3.84 674	0.21 454	0.19 516	0.21 458	0.21 489	0.43 608	0.42 607

ELAS	1.77 653	0.64 617	1.10 582	0.72 636	0.58 627	3.37 676	1.76 677	2.54 669	2.57 666	3.77 684	3.96 677	2.83 660	3.44 680	2.34 662	2.73 662	0.53 643	0.47 654	0.50 638	0.48 643	0.55 635	0.55 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 688	6.17 693	12.68 689	2.38 682	2.85 692	12.60 694	11.17 698	4.60 687	3.74 680	3.87 685	3.85 674	4.83 678	4.13 685	6.81 690	12.18 694	2.18 684	2.95 696	2.19 681	1.98 693	3.49 694	3.01 693

MeshStereo	1.38 637	0.45 570	0.58 418	0.45 445	0.35 527	1.63 634	0.60 567	2.07 660	1.43 621	4.49 686	3.32 668	4.67 677	2.08 661	2.08 651	1.32 612	0.36 608	0.36 631	0.37 606	0.32 600	0.32 561	0.34 574
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++	4.18 680	2.72 691	4.00 666	3.80 694	3.44 694	4.72 683	4.05 693	4.01 685	3.74 680	4.52 687	5.14 689	4.20 675	4.89 688	7.04 691	6.39 683	3.79 694	3.70 698	3.27 696	2.70 697	3.68 695	3.74 695

TCMNet-wrong-test	9.08 692	10.58 696	9.58 683	19.64 700	17.64 700	12.69 695	8.93 696	13.77 701	2.58 667	4.67 688	5.19 690	14.57 698	11.02 695	7.21 692	9.81 690	5.58 700	0.89 678	3.76 697	3.10 698	10.41 701	10.02 699

FC-DCNN	1.67 649	0.53 590	0.68 469	0.62 611	0.49 605	1.62 633	0.71 593	1.77 654	1.55 630	4.73 689	4.66 685	5.82 685	3.94 683	2.13 653	1.42 616	0.47 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 619	0.47 625

FC-DCNN v2	1.74 650	0.53 590	0.68 469	0.62 611	0.49 605	1.67 637	0.71 593	1.85 656	1.57 632	4.84 690	5.01 687	6.42 689	3.92 682	2.24 658	1.43 618	0.47 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 619	0.47 625

DPSimNet_ROB	5.19 687	2.71 690	18.56 693	2.59 684	2.49 687	4.25 681	10.93 697	3.33 677	3.93 683	5.02 691	4.52 684	5.74 683	10.18 691	5.44 687	8.79 688	2.40 687	2.47 694	2.48 686	2.54 695	2.56 686	2.87 692

light-stereo	4.16 679	1.10 656	14.81 690	10.11 698	7.60 695	3.03 672	0.68 586	3.75 683	2.81 671	5.31 692	5.96 692	9.76 694	1.47 636	7.39 693	1.47 622	1.22 668	1.45 691	0.66 648	0.78 665	1.84 667	2.07 685

DGTPSM_ROB	12.12 694	8.03 694	21.12 695	8.97 696	16.81 698	10.68 691	30.77 705	9.14 695	15.23 699	6.55 693	15.49 707	9.02 692	15.13 698	9.26 695	21.71 703	4.58 696	8.60 700	5.07 700	9.26 703	5.88 698	11.06 700

DPSMNet_ROB	12.13 695	8.03 694	21.13 696	9.02 697	16.82 699	10.68 691	30.78 706	9.15 696	15.24 700	6.56 694	15.50 708	9.02 692	15.13 698	9.28 696	21.71 703	4.59 697	8.60 700	5.08 701	9.26 703	5.89 699	11.06 700

MANE	4.73 683	0.54 597	0.77 512	0.69 630	0.60 631	10.35 690	1.67 674	8.68 694	12.66 696	6.90 695	9.43 696	11.59 696	10.59 693	8.26 694	8.41 687	0.51 641	0.45 651	0.48 633	1.02 675	0.50 625	0.50 632

SGM-ForestM	4.73 683	0.34 514	1.05 577	0.46 470	0.28 403	10.26 689	3.48 692	4.52 686	5.16 685	8.68 696	7.48 693	18.87 706	10.80 694	11.26 697	10.01 691	0.32 582	0.34 626	0.32 588	0.32 600	0.29 541	0.30 548

USTest	12.98 696	14.10 697	19.89 694	16.19 699	14.95 697	20.69 699	31.85 707	16.52 702	10.99 691	8.83 697	9.55 697	13.88 697	10.36 692	16.06 699	21.35 702	3.19 693	4.82 699	5.08 701	5.36 701	8.77 700	7.20 697

coex-ft	6.50 690	1.57 671	87.99 722	0.49 510	0.38 545	1.41 619	1.21 653	1.21 544	7.96 690	12.14 698	2.78 658	2.74 658	3.83 681	1.30 603	3.19 667	0.24 515	0.23 554	0.27 551	0.24 541	0.48 619	0.40 599

iinet-test	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 701	24.34 701	34.09 709	20.39 703	15.46 701	12.61 699	12.84 698	18.06 704	15.24 701	19.55 700	24.17 705	8.84 703	8.72 702	8.93 705	9.26 703	12.70 702	11.43 703

IINet	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 701	24.34 701	34.08 708	20.39 703	15.46 701	12.61 699	12.85 699	18.06 704	15.24 701	19.55 700	24.17 705	8.84 703	8.72 702	8.93 705	9.26 703	12.70 702	11.43 703

Anonymous_1	33.12 707	18.23 700	23.86 700	20.53 703	21.18 705	25.45 703	35.84 710	22.44 712	15.68 703	13.41 701	13.70 704	18.00 703	15.15 700	20.31 702	24.47 707	14.56 711	8.84 704	66.24 720	117.79 722	155.41 725	11.40 702

DPSM_ROB	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 703	25.83 704	36.10 711	21.62 710	16.41 704	13.46 702	14.26 705	19.11 707	16.15 703	20.74 703	25.59 708	9.37 705	9.23 705	9.47 707	9.81 707	13.47 704	12.09 705

DPSM	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 703	25.83 704	36.10 711	21.62 710	16.41 704	13.46 702	14.26 705	19.11 707	16.15 703	20.74 703	25.59 708	9.37 705	9.23 705	9.47 707	9.81 707	13.47 704	12.09 705

xxxxx1	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

tt_ll	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

ff	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

HanzoNet	6.97 691	2.57 687	4.66 673	3.29 691	2.96 693	3.75 679	2.35 686	5.08 692	7.11 689	14.46 707	13.06 700	17.69 702	22.95 710	13.72 698	6.61 684	4.36 695	1.96 693	3.14 695	2.59 696	3.88 696	3.19 694

LE_ROB	4.86 686	0.27 445	9.43 682	0.45 445	0.24 261	1.61 632	0.96 638	2.05 659	17.75 706	16.36 708	4.84 686	5.17 682	19.48 708	2.05 648	15.49 697	0.17 332	0.15 414	0.16 238	0.16 324	0.20 426	0.19 395

Selective-IGEV-i1pa	15.72 698	22.55 706	18.18 692	1.88 673	0.97 654	29.25 711	11.89 699	25.83 713	20.69 711	20.14 709	22.94 709	28.39 711	23.24 711	29.37 711	18.71 699	12.83 707	3.29 697	6.89 703	1.18 686	2.01 672	14.15 707

LRCNet_RVC	21.27 705	31.14 708	21.46 697	28.97 707	23.77 706	3.11 673	0.62 571	20.94 708	1.64 641	25.57 710	28.13 712	21.96 709	14.74 697	21.99 709	16.44 698	29.16 719	14.92 710	33.57 716	31.28 716	29.67 717	26.33 714

Hybrid-DGEV	35.79 711	37.44 716	48.86 719	42.22 712	39.24 711	52.03 718	72.89 718	43.41 720	32.74 714	26.76 711	28.72 715	38.35 714	32.61 717	41.58 717	51.39 716	18.72 714	18.56 712	19.14 713	19.80 714	27.10 708	24.25 708

RAFT-FEzeroshot	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 714	51.96 715	72.92 719	43.38 718	32.90 716	26.87 712	28.06 710	38.42 715	32.28 714	41.59 719	51.51 720	18.73 715	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.12 710	24.33 710

RAFT-FE	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 714	51.96 715	72.92 719	43.38 718	32.90 716	26.87 712	28.06 710	38.42 715	32.28 714	41.59 719	51.51 720	18.73 715	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.12 710	24.33 710

FlowAnything	35.84 712	37.49 717	48.69 717	42.17 710	39.26 712	51.95 713	72.95 722	43.35 716	33.23 720	26.92 714	28.67 714	38.55 719	32.78 719	41.53 716	51.47 718	18.71 712	18.59 716	19.17 715	19.88 715	27.07 707	24.26 709

CasAABBNet	35.77 710	37.38 712	48.59 716	42.20 711	39.23 710	51.95 713	72.92 719	43.36 717	33.03 719	26.93 715	28.31 713	38.43 717	32.32 716	41.58 717	51.50 719	18.71 712	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.11 709	24.33 710

Selective-RAFT-Error	35.87 713	37.42 715	48.73 718	42.24 713	39.28 713	52.00 717	72.87 717	43.41 720	32.95 718	26.97 716	28.72 715	38.71 720	33.15 720	41.59 719	51.42 717	18.77 717	18.60 717	19.14 713	19.78 713	27.19 712	24.42 713

LSM0	38.96 719	37.52 718	48.37 713	43.79 716	91.31 722	52.31 719	72.38 716	43.71 722	32.75 715	27.16 717	28.73 717	38.51 718	32.63 718	41.75 722	51.59 722	18.85 718	18.43 711	19.09 709	19.60 709	27.21 713	33.44 715

BEATNet-Init1	15.65 697	1.62 674	54.26 720	0.75 640	0.56 622	37.03 712	13.39 700	13.20 698	14.59 698	29.41 718	29.29 718	47.69 721	21.87 709	26.91 710	19.58 700	0.43 628	0.39 638	0.47 628	0.47 639	0.52 631	0.52 638

HaxPig	31.93 706	37.19 711	34.22 706	24.41 706	24.94 707	18.53 698	20.18 702	21.15 709	28.84 713	35.74 719	38.86 719	26.18 710	28.75 713	33.85 712	34.15 713	35.89 720	38.80 721	37.79 717	40.52 719	39.33 718	39.33 719

RSGM-EC	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 723	73.48 721	113.87 723	59.44 723	38.62 723	39.84 720	49.02 722	90.35 723	61.68 723	138.81 723	126.03 724	92.92 723	53.83 724	94.52 721	37.88 717	81.03 723	46.84 722

acva	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 723	73.48 721	113.87 723	59.44 723	38.62 723	39.84 720	49.02 722	90.35 723	61.68 723	138.81 723	126.03 724	92.92 723	53.83 724	94.52 721	37.88 717	81.03 723	46.84 722

AVERAGE_ROB	37.53 718	40.05 719	40.01 709	34.74 709	33.76 709	28.46 710	25.14 704	32.31 715	34.08 722	41.20 722	40.52 720	34.51 713	34.78 722	39.11 714	37.48 715	42.68 721	43.32 722	43.80 718	42.99 720	40.42 719	41.31 720

MEDIAN_ROB	37.35 717	40.72 720	40.37 710	32.26 708	31.80 708	27.29 706	25.02 703	29.47 714	33.43 721	41.99 723	41.60 721	33.48 712	34.37 721	39.66 715	36.94 714	43.49 722	43.96 723	44.07 719	43.35 721	41.32 720	42.43 721

Selective-IGEV-i16pa	80.76 723	120.64 723	16.47 691	1.09 656	0.67 639	181.14 725	2.07 684	155.24 726	142.81 726	57.79 724	156.23 724	108.46 725	171.50 726	201.35 726	101.88 723	96.20 725	1.70 692	2.81 693	0.33 606	1.06 659	95.73 724

PML	40.49 720	30.31 707	12.46 688	7.19 695	14.30 696	91.44 723	212.44 726	7.73 693	23.24 712	74.44 725	185.05 726	49.81 722	25.78 712	21.34 705	12.84 695	8.71 702	2.93 695	8.43 704	3.24 699	13.77 706	4.45 696

test_example2	176.82 724	204.75 724	198.54 724	188.58 724	191.23 725	151.28 724	169.77 725	97.63 725	125.81 725	179.94 726	183.74 725	158.20 726	139.14 725	192.16 725	198.12 726	203.48 726	236.37 726	163.71 726	173.22 726	217.79 726	162.95 725

ccccc		430.66 725		506.24 725	500.20 726	349.93 726		384.19 727		330.97 727		370.48 727		498.75 727		557.84 727	430.47 727	334.14 727	290.91 727	547.74 727

Low-res two-view benchmark