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

LACA3	0.10 2	0.11 126	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 82	0.14 96	0.14 5	0.14 19	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.09 1	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 80	0.15 4	0.11 111	0.10 8	0.13 65	0.15 7	0.09 1	0.12 60	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.13 4	0.10 2	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.06 85	0.05 1

LACA2	0.12 21	0.17 385	0.32 139	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 85	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 223	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.10 69	0.14 11	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.05 1

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 371	0.10 8	0.12 32	0.27 156	0.24 181	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.08 255	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 42	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 82	0.10 8	0.21 53	0.15 31	0.10 19	0.10 25	0.09 23	0.12 144	0.14 11	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.06 85	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.11 9	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 163	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 24	0.07 1	0.17 117	0.13 65	0.19 32	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.08 255	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.05 1

RAStereo	0.14 81	0.15 309	0.40 200	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.18 285	0.25 126	0.24 181	0.13 89	0.17 157	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.05 1

CASnet	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.22 257	0.08 8	0.15 46	0.14 96	0.28 170	0.26 221	0.23 255	0.20 199	0.15 182	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.11 465	0.09 373	0.08 234	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo++_RVC	0.16 147	0.09 42	0.42 220	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.23 81	0.31 300	0.21 228	0.31 324	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.16 204	0.07 113	0.04 1	0.06 43	0.15 573	0.06 85	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 179	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.07 1	0.33 468	0.19 332	0.39 329	0.34 339	0.24 263	0.25 264	0.18 225	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.05 1

TS12	0.13 37	0.09 42	0.21 36	0.21 192	0.09 18	0.19 174	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.15 141	0.19 188	0.12 110	0.13 186	0.18 82	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.06 13

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 24	0.09 18	0.09 1	0.14 96	0.11 1	0.16 42	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.06 13

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.13 65	0.11 1	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 174	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.08 274	0.05 4	0.06 13

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 117	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.10 19	0.16 138	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
xyz-stereo	1.43 663	0.11 126	17.43 701	0.18 52	0.08 8	4.86 681	0.18 285	0.31 230	0.35 351	0.37 482	2.75 681	0.41 488	0.31 498	0.58 492	0.33 490	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.06 100	0.06 85	0.06 13

FoundationStereo	0.13 37	0.08 17	0.18 11	0.29 533	0.30 597	0.12 16	0.13 65	0.12 3	0.18 68	0.09 7	0.08 11	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.31 627	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 78	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.21 246	0.14 96	0.14 5	0.17 50	0.11 35	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.21 146	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

WCG-NET	0.15 117	0.12 179	0.31 126	0.18 52	0.09 18	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.29 271	0.18 205	0.22 232	0.15 182	0.12 144	0.19 101	0.13 89	0.06 44	0.12 387	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.06 13

U	1.02 651	0.10 78	0.26 80	0.22 257	3.66 684	6.41 687	0.13 65	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.07 113	0.05 6	5.35 695	2.86 692	0.07 162	0.06 13

trnet	0.14 81	0.09 42	0.26 80	0.15 4	0.07 1	0.21 246	0.12 32	0.25 126	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.15 182	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13

MaDis-Stereo	0.15 117	0.17 385	0.39 185	0.19 100	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.26 141	0.22 145	0.13 89	0.15 125	0.14 163	0.11 103	0.17 66	0.17 234	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.06 13

LoS	0.15 117	0.09 42	0.34 153	0.17 24	0.09 18	0.22 275	0.14 96	0.27 156	0.27 239	0.15 141	0.18 176	0.19 237	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.19 207	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.13 217	0.19 174	0.21 400	0.27 156	0.24 181	0.24 263	0.47 516	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.18 263	0.06 44	0.06 85	0.09 329	0.09 373	0.07 162	0.06 13

CroCo-Stereo	0.15 117	0.16 351	0.34 153	0.25 409	0.12 161	0.11 11	0.18 285	0.35 272	0.24 181	0.13 89	0.13 73	0.18 225	0.12 144	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.06 13
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
XX-TBD	0.16 147	0.21 448	0.43 228	0.22 257	0.10 66	0.23 296	0.15 138	0.23 81	0.28 250	0.22 247	0.26 272	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.14 135	0.08 255	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13

CFNet-RSSM	0.18 179	0.10 78	0.45 245	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.40 338	0.31 300	0.23 255	0.21 219	0.26 340	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.06 13

CREStereo	0.14 81	0.09 42	0.27 96	0.14 2	0.08 8	0.22 275	0.15 138	0.26 141	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.14 163	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-24k	0.13 37	0.14 273	0.32 139	0.20 146	0.12 161	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.16 42	0.13 89	0.16 138	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.07 30

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 32	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.10 25	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.07 30

NLSM1	0.18 179	0.12 179	0.21 36	0.21 192	0.18 432	0.25 335	0.17 230	0.51 464	0.43 452	0.17 183	0.21 219	0.13 132	0.15 237	0.22 174	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

S2M2_XL	0.10 2	0.10 78	0.24 59	0.14 2	0.10 66	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 55	0.09 23	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsterstereo	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.19 100	0.12 161	0.14 30	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.09 30	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.09 373	0.06 85	0.07 30

xyz-stereo-finetune2	0.18 179	0.16 351	0.32 139	0.16 10	0.09 18	0.27 362	0.19 332	0.29 189	0.21 134	0.23 255	0.29 299	0.21 265	0.23 369	0.37 405	0.23 385	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

xyz-stereo-finetune	0.17 168	0.17 385	0.29 108	0.17 24	0.08 8	0.24 317	0.21 400	0.30 209	0.32 310	0.19 211	0.22 232	0.19 237	0.15 237	0.30 332	0.22 365	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 11	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.11 18	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 80	0.19 100	0.09 18	0.15 46	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.08 11	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo	0.14 81	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.19 94	0.12 60	0.18 176	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.14 135	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.07 30

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 37	0.15 309	0.21 36	0.27 487	0.09 18	0.15 46	0.13 65	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.22 174	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

castereo++	0.14 81	0.13 223	0.25 69	0.19 100	0.10 66	0.27 362	0.13 65	0.24 103	0.26 221	0.11 35	0.13 73	0.16 195	0.10 69	0.18 82	0.11 13	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 81	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.20 215	0.19 332	0.32 238	0.28 250	0.13 89	0.18 176	0.16 195	0.16 256	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

rvit_stereo_0081	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

WCG-NET（raft）	0.16 147	0.14 273	0.32 139	0.18 52	0.09 18	0.19 174	0.16 189	0.24 103	0.27 239	0.19 211	0.19 188	0.20 251	0.12 144	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.17 497	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

MGS-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.38 177	0.19 100	0.11 111	0.18 147	0.17 230	0.21 53	0.23 161	0.14 116	0.24 256	0.16 195	0.10 69	0.19 101	0.13 89	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.07 30

plain	0.18 179	0.16 351	0.59 438	0.21 192	0.13 217	0.16 82	0.17 230	0.29 189	0.23 161	0.16 160	0.26 272	0.13 132	0.17 278	0.27 270	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.07 30

UniTT-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.45 245	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.13 65	0.20 38	0.19 94	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.17 234	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.07 30

Any-RAFT	0.18 179	0.09 42	0.33 148	0.19 100	0.10 66	0.29 405	0.16 189	0.44 392	0.32 310	0.25 277	0.27 285	0.29 371	0.16 256	0.23 198	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

RAFT-Test	0.19 207	0.11 126	0.41 210	0.26 450	0.21 510	0.26 355	0.17 230	0.37 299	0.26 221	0.24 263	0.29 299	0.32 412	0.14 216	0.22 174	0.15 175	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

CroCo-Stereo Lap2	0.16 147	0.18 409	0.39 185	0.26 450	0.18 432	0.11 11	0.19 332	0.30 209	0.22 145	0.13 89	0.16 138	0.15 182	0.11 103	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.07 30

raft_robust	0.25 387	0.23 483	0.44 239	0.22 257	0.13 217	0.23 296	0.22 434	0.52 472	0.50 534	0.33 411	0.32 334	0.33 421	0.23 369	0.55 479	0.18 263	0.07 113	0.11 361	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.07 30

RAFT_CTSACE	0.23 332	0.21 448	0.57 413	0.26 450	0.15 329	0.22 275	0.23 462	0.34 263	0.30 289	0.34 432	0.51 533	0.31 401	0.17 278	0.33 367	0.15 175	0.06 44	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.07 30

GLC_STEREO	0.15 117	0.11 126	0.31 126	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.28 250	0.17 183	0.20 199	0.17 210	0.11 103	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

IPLGR	0.22 297	0.14 273	0.75 510	0.21 192	0.11 111	0.25 335	0.18 285	0.44 392	0.38 393	0.29 333	0.28 291	0.21 265	0.19 331	0.37 405	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

GMOStereo	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

error version	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

test-v	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

AAGNet	0.34 517	0.12 179	0.53 371	0.26 450	0.16 371	0.20 215	0.19 332	0.31 230	0.29 271	0.35 451	0.35 375	0.27 345	0.30 481	0.44 431	2.56 680	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.09 325	0.07 30

OMP-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.48 283	0.30 544	0.13 217	0.21 246	0.16 189	0.38 308	0.35 351	0.34 432	0.30 313	0.33 421	0.20 336	0.70 555	0.24 397	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.47 268	0.29 533	0.12 161	0.23 296	0.14 96	0.40 338	0.33 327	0.35 451	0.37 401	0.33 421	0.22 355	0.70 555	0.26 423	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

SST-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.26 221	0.34 432	0.33 356	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.18 263	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

RAFT_R40	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.13 217	0.18 147	0.18 285	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.33 356	0.30 391	0.23 369	0.55 479	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

RAFT-345	0.22 297	0.11 126	0.55 393	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.27 156	0.28 250	0.27 297	0.65 596	0.20 251	0.17 278	0.55 479	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.07 30

test-2	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

cross-raft	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.27 487	0.16 371	0.20 215	0.24 487	0.34 263	0.24 181	0.23 255	0.28 291	0.29 371	0.15 237	0.19 101	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

TestStereo	0.22 297	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.11 111	0.22 275	0.22 434	0.32 238	0.31 300	0.24 263	0.34 367	0.23 287	0.19 331	0.62 524	0.19 293	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.07 187	0.11 441	0.07 30

RALAANet	0.21 272	0.24 495	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.22 275	0.13 65	0.38 308	0.30 289	0.29 333	0.26 272	0.25 320	0.15 237	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.07 30

Gwc-CoAtRS	0.17 168	0.10 78	0.41 210	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.15 138	0.34 263	0.29 271	0.23 255	0.23 246	0.27 345	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

PMTNet	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.15 4	0.09 18	0.23 296	0.15 138	0.26 141	0.24 181	0.17 183	0.21 219	0.16 195	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.29 632	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.07 30

R-Stereo Train	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 37	0.11 126	0.28 102	0.21 192	0.13 217	0.20 215	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.12 60	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.21 219	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

LiteMatch	0.13 37	0.15 309	0.19 15	0.20 146	0.10 66	0.15 46	0.17 230	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.22 355	0.16 48	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

Lsterematch	0.20 236	0.15 309	0.44 239	0.20 146	0.10 66	0.22 275	0.17 230	0.27 156	0.34 339	0.28 308	0.37 401	0.24 307	0.22 355	0.25 233	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

VMStereo-Base	0.14 81	0.09 42	0.29 108	0.16 10	0.09 18	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.25 206	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

NLSM3	0.14 81	0.12 179	0.25 69	0.21 192	0.13 217	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.12 60	0.15 125	0.12 110	0.13 186	0.17 66	0.15 175	0.05 1	0.05 6	0.08 232	0.08 274	0.05 4	0.08 75

VIP-Stereo	0.13 37	0.15 309	0.31 126	0.18 52	0.12 161	0.24 317	0.12 32	0.20 38	0.20 108	0.10 19	0.13 73	0.11 84	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.06 44	0.11 361	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 75

FE-Mocha	0.18 179	0.11 126	0.40 200	0.26 450	0.14 261	0.19 174	0.14 96	0.36 284	0.24 181	0.24 263	0.24 256	0.23 287	0.14 216	0.27 270	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

depthmonostereo	0.15 117	0.12 179	0.34 153	0.19 100	0.09 18	0.20 215	0.15 138	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.18 176	0.16 195	0.18 309	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

DilatedVolume-Stereo	0.15 117	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.21 246	0.14 96	0.24 103	0.22 145	0.22 247	0.21 219	0.16 195	0.15 237	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.08 75

3.75w	0.12 21	0.10 78	0.21 36	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.15 31	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.10 69	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 126	0.21 36	0.17 24	0.09 18	0.17 117	0.09 2	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.22 174	0.13 89	0.05 1	0.11 361	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 75

2w_stereo	0.13 37	0.11 126	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.17 117	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.15 141	0.14 108	0.08 2	0.11 103	0.15 27	0.13 89	0.05 1	0.12 387	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 111	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.08 75

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.08 75

LGtest1	0.10 2	0.09 42	0.19 15	0.18 52	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 23	0.09 30	0.16 48	0.12 39	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

HI	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

CoSv	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

SMoEStereo_RVC	0.14 81	0.15 309	0.29 108	0.19 100	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.21 53	0.21 134	0.15 141	0.13 73	0.12 110	0.11 103	0.25 233	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.08 75

tt45	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.19 100	0.11 111	0.23 296	0.18 285	0.23 81	0.18 68	0.16 160	0.13 73	0.14 163	0.10 69	0.31 347	0.15 175	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.08 75

999	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.25 126	0.20 108	0.14 116	0.16 138	0.14 163	0.11 103	0.36 395	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

rvit_stereo_0083	0.17 168	0.13 223	0.29 108	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.17 230	0.23 81	0.36 367	0.16 160	0.22 232	0.19 237	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

rvit_stereo_0081_aga	0.17 168	0.17 385	0.40 200	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.17 230	0.24 103	0.26 221	0.18 205	0.21 219	0.20 251	0.14 216	0.20 128	0.15 175	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.08 75

Pointernet	0.15 117	0.08 17	0.35 161	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.12 32	0.34 263	0.25 206	0.15 141	0.16 138	0.13 132	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

rvit_stereo_0080	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

rvit_stereo_ft	0.18 179	0.19 424	0.43 228	0.25 409	0.14 261	0.17 117	0.21 400	0.30 209	0.28 250	0.17 183	0.19 188	0.20 251	0.17 278	0.22 174	0.18 263	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.08 75

test_for_model	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

H2IRNET	0.19 207	0.18 409	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.28 170	0.31 300	0.17 183	0.32 334	0.25 320	0.20 336	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.08 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 179	0.15 309	0.27 96	0.20 146	0.13 217	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.37 382	0.43 547	0.17 157	0.13 132	0.12 144	0.20 128	0.16 204	0.08 255	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.08 75

CoDeX	0.24 362	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.14 261	0.29 405	0.21 400	0.55 516	0.42 441	0.29 333	0.36 390	0.28 358	0.23 369	0.48 445	0.20 319	0.09 346	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

whm_eth	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

StereoVision	0.23 332	0.23 483	0.55 393	0.27 487	0.17 403	0.23 296	0.22 434	0.40 338	0.32 310	0.21 228	0.51 533	0.22 272	0.16 256	0.29 316	0.19 293	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.13 543	0.10 389	0.08 75

MIF-Stereo (partial)	0.18 179	0.13 223	0.50 321	0.22 257	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.29 189	0.26 221	0.17 183	0.26 272	0.16 195	0.17 278	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

Selective-RAFT	0.19 207	0.14 273	0.37 173	0.24 368	0.11 111	0.30 419	0.15 138	0.35 272	0.34 339	0.17 183	0.17 157	0.22 272	0.18 309	0.29 316	0.18 263	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.08 75

RCA-Stereo	0.17 168	0.10 78	0.33 148	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.17 230	0.39 329	0.36 367	0.21 228	0.25 264	0.17 210	0.17 278	0.18 82	0.15 175	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

Sa-1000	0.24 362	0.20 437	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.50 452	0.41 429	0.30 356	0.50 530	0.26 340	0.19 331	0.33 367	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.08 75

IPLG	0.23 332	0.19 424	0.65 471	0.21 192	0.12 161	0.28 380	0.17 230	0.45 401	0.32 310	0.33 411	0.32 334	0.16 195	0.17 278	0.50 451	0.23 385	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

MIPNet	0.22 297	0.19 424	0.64 466	0.22 257	0.12 161	0.28 380	0.20 372	0.48 433	0.39 409	0.31 373	0.24 256	0.19 237	0.24 390	0.28 294	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

STrans-v2	0.25 387	0.14 273	0.56 403	0.21 192	0.12 161	0.23 296	0.20 372	0.50 452	0.31 300	0.31 373	0.42 458	0.35 442	0.35 529	0.62 524	0.24 397	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

TransformOpticalFlow	0.24 362	0.14 273	0.57 413	0.24 368	0.11 111	0.21 246	0.19 332	0.43 371	0.34 339	0.30 356	0.43 472	0.36 448	0.31 498	0.61 513	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

DEmStereo	0.26 410	0.10 78	0.52 360	0.19 100	0.13 217	0.31 441	0.25 501	0.29 189	0.38 393	0.36 465	0.57 567	0.24 307	0.48 589	0.53 468	0.44 541	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

THIR-Stereo	0.30 484	0.15 309	0.46 260	0.19 100	0.11 111	0.28 380	0.70 649	0.33 256	0.36 367	0.37 482	0.64 594	0.33 421	0.49 594	0.58 492	0.44 541	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.08 75

DRaft	0.25 387	0.11 126	0.47 268	0.18 52	0.12 161	0.28 380	0.23 462	0.34 263	0.40 419	0.38 491	0.60 579	0.20 251	0.41 561	0.48 445	0.41 526	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

PFNet	0.24 362	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.14 261	0.22 275	0.19 332	0.40 338	0.35 351	0.36 465	0.32 334	0.27 345	0.20 336	0.63 527	0.23 385	0.09 346	0.05 6	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.08 75

RAFT-RH_RVC	0.26 410	0.13 223	0.57 413	0.22 257	0.12 161	0.25 335	0.14 96	0.27 156	0.29 271	0.38 491	1.14 644	0.23 287	0.18 309	0.58 492	0.24 397	0.07 113	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.06 85	0.08 75

IRAFT_RVC	0.23 332	0.15 309	0.54 384	0.26 450	0.12 161	0.19 174	0.23 462	0.41 356	0.39 409	0.31 373	0.30 313	0.29 371	0.24 390	0.55 479	0.23 385	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.08 75

AnonymousM	0.19 207	0.20 437	0.30 117	0.18 52	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.27 239	0.27 297	0.21 219	0.18 225	0.14 216	0.21 146	0.16 204	0.09 346	0.08 238	0.38 642	0.15 573	0.06 85	0.08 75

TANstereo	0.16 147	0.11 126	0.43 228	0.16 10	0.08 8	0.25 335	0.14 96	0.23 81	0.29 271	0.25 277	0.30 313	0.16 195	0.12 144	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

UPFNet	0.27 439	0.15 309	0.47 268	0.25 409	0.20 493	0.37 513	0.27 522	0.50 452	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.37 454	0.29 474	0.40 415	0.34 497	0.10 417	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.10 389	0.08 75

CCAANet	0.22 297	0.11 126	0.39 185	0.20 146	0.13 217	0.32 458	0.18 285	0.41 356	0.28 250	0.24 263	0.48 525	0.30 391	0.26 421	0.37 405	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.08 75

MLCV	0.25 387	0.23 483	0.59 438	0.22 257	0.09 18	0.30 419	0.18 285	0.40 338	0.38 393	0.38 491	0.44 482	0.31 401	0.22 355	0.44 431	0.32 481	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.08 75

DF	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.31 560	0.16 371	0.17 117	0.15 138	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.23 246	0.19 237	0.11 103	0.24 212	0.16 204	0.08 255	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.09 127

BStereo	0.14 81	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.25 126	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

Wave_Phase_stereo	0.16 147	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.41 536	0.15 138	0.30 209	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

WQFJA1	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

WQFJX1	0.20 236	0.12 179	0.21 36	0.23 314	0.17 403	0.24 317	0.19 332	0.63 593	0.56 571	0.17 183	0.16 138	0.14 163	0.16 256	0.27 270	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

NLMM	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

Monster-pub-mixall	0.13 37	0.07 2	0.20 21	0.17 24	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 53	0.13 11	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.08 11	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.35 641	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

asd	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.09 23	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.09 127

qwe	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.11 111	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

4.5_new	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

4.5w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

1w_stereo	0.13 37	0.09 42	0.17 7	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.27 156	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.14 135	0.05 1	0.10 324	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 127

monsters	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.18 52	0.13 217	0.15 46	0.11 18	0.24 103	0.16 42	0.15 141	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.23 198	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.09 127

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 42	0.29 108	0.21 192	0.12 161	0.16 82	0.11 18	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 84	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 255	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.09 127

DFGA-Net	0.26 410	0.33 561	0.70 493	0.22 257	0.15 329	0.25 335	0.17 230	0.41 356	0.40 419	0.30 356	0.32 334	0.21 265	0.18 309	0.61 513	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.09 127

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.17 183	0.20 199	0.18 225	0.11 103	0.16 48	0.17 234	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.09 127

S2M2_L	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.17 24	0.12 161	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 134	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.15 175	0.13 518	0.09 283	0.09 329	0.10 433	0.11 441	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.22 297	0.27 528	0.54 384	0.29 533	0.16 371	0.22 275	0.16 189	0.44 392	0.43 452	0.17 183	0.29 299	0.16 195	0.11 103	0.27 270	0.14 135	0.19 604	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.09 127

fffft	0.14 81	0.12 179	0.30 117	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.18 285	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.11 35	0.13 132	0.10 69	0.24 212	0.18 263	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127
1: 1. 1
rvit_0105_6	0.20 236	0.16 351	0.41 210	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.20 372	0.31 230	0.39 409	0.18 205	0.22 232	0.23 287	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

RAFT-Stereo-weight	0.17 168	0.10 78	0.31 126	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.38 308	0.33 327	0.25 277	0.20 199	0.19 237	0.10 69	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.09 127

CAS++	0.17 168	0.13 223	0.35 161	0.18 52	0.13 217	0.17 117	0.16 189	0.42 362	0.25 206	0.19 211	0.18 176	0.13 132	0.10 69	0.22 174	0.12 39	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.08 274	0.10 389	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

DispNO	0.29 470	0.24 495	0.83 542	0.23 314	0.17 403	0.25 335	0.22 434	0.47 422	0.42 441	0.33 411	0.39 428	0.38 460	0.28 454	0.78 584	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

MSKI-zero shot	0.19 207	0.10 78	0.47 268	0.30 544	0.14 261	0.21 246	0.14 96	0.33 256	0.22 145	0.24 263	0.25 264	0.22 272	0.10 69	0.32 357	0.14 135	0.07 113	0.30 623	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.09 127

testlalala	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

GCAP-Stereo	0.18 179	0.21 448	0.47 268	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.10 8	0.28 170	0.24 181	0.20 221	0.22 232	0.15 182	0.13 186	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.19 523	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

DCANet-4	0.20 236	0.11 126	0.58 429	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.39 329	0.42 441	0.29 333	0.31 324	0.17 210	0.22 355	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

fff	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

IER	0.24 362	0.15 309	0.50 321	0.21 192	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.44 392	0.38 393	0.34 432	0.41 449	0.32 412	0.34 522	0.31 347	0.23 385	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.09 127

SA	0.24 362	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.25 335	0.23 462	0.48 433	0.42 441	0.28 308	0.44 482	0.23 287	0.23 369	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.08 234	0.09 127

psmg	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.14 261	0.35 498	0.23 462	0.54 498	0.36 367	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.08 238	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

CIPLG	0.23 332	0.28 536	0.75 510	0.24 368	0.16 371	0.25 335	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.34 367	0.23 287	0.15 237	0.27 270	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

dd	0.23 332	0.32 557	0.55 393	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.21 400	0.32 238	0.45 478	0.30 356	0.29 299	0.25 320	0.17 278	0.31 347	0.26 423	0.13 518	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.12 483	0.09 127

IPLGR_C	0.23 332	0.29 540	0.81 532	0.24 368	0.16 371	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

ACRE	0.23 332	0.27 528	0.83 542	0.24 368	0.15 329	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.32 310	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

CrosDoStereo	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

Patchmatch Stereo++	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127
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
NRIStereo	0.20 236	0.12 179	0.50 321	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.19 332	0.30 209	0.28 250	0.26 287	0.26 272	0.25 320	0.18 309	0.34 382	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.09 127

PSM-adaLoss	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo_v2	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

HUI-Stereo	0.19 207	0.13 223	0.52 360	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.23 198	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

DeepStereo_LL	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

iGMRVC	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

iRAFT	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

RAFT-IKP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

rafts_anoy	0.21 272	0.22 467	0.49 300	0.25 409	0.24 558	0.19 174	0.17 230	0.34 263	0.32 310	0.24 263	0.25 264	0.20 251	0.16 256	0.25 233	0.21 347	0.08 255	0.19 523	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

raftrobust	0.19 207	0.19 424	0.42 220	0.23 314	0.24 558	0.19 174	0.13 65	0.33 256	0.28 250	0.26 287	0.20 199	0.19 237	0.17 278	0.23 198	0.17 234	0.08 255	0.10 324	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127

HCRNet	0.25 387	0.27 528	0.42 220	0.34 586	0.17 403	0.27 362	0.18 285	0.45 401	0.37 382	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.23 369	0.44 431	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

csc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

cscssc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

ARAFT	0.26 410	0.30 546	0.87 556	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.24 487	0.46 410	0.34 339	0.33 411	0.28 291	0.29 371	0.20 336	0.49 447	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.09 127

GMStereo	0.21 272	0.30 546	0.57 413	0.21 192	0.12 161	0.24 317	0.18 285	0.30 209	0.41 429	0.26 287	0.24 256	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.09 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 332	0.12 179	0.51 340	0.21 192	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.57 536	0.41 429	0.29 333	0.32 334	0.23 287	0.22 355	0.28 294	0.20 319	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.09 127

MMNet	0.28 449	0.19 424	0.54 384	0.24 368	0.17 403	0.47 571	0.22 434	0.47 422	0.53 551	0.40 518	0.43 472	0.36 448	0.34 522	0.40 415	0.35 504	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.09 127

delet	0.29 470	0.18 409	0.58 429	0.24 368	0.19 466	0.41 536	0.30 553	0.52 472	0.51 540	0.35 451	0.42 458	0.37 454	0.31 498	0.49 447	0.36 508	0.10 417	0.09 283	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

UNet	0.28 449	0.16 351	0.70 493	0.24 368	0.20 493	0.44 554	0.21 400	0.52 472	0.42 441	0.36 465	0.40 437	0.43 508	0.33 520	0.41 418	0.32 481	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.09 373	0.10 389	0.09 127

ac_64	0.28 449	0.16 351	0.62 456	0.25 409	0.17 403	0.36 505	0.22 434	0.48 433	0.35 351	0.36 465	0.37 401	0.51 558	0.30 481	0.62 524	0.34 497	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

ACVNet	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.18 52	0.15 329	0.27 362	0.23 462	0.40 338	0.45 478	0.29 333	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.10 389	0.09 127

acv_ft	0.26 410	0.18 409	0.56 403	0.24 368	0.19 466	0.34 483	0.21 400	0.47 422	0.45 478	0.39 509	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.36 508	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.09 127

cf-r	0.26 410	0.22 467	0.66 476	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.22 434	0.44 392	0.42 441	0.32 398	0.42 458	0.43 508	0.27 431	0.44 431	0.27 435	0.11 456	0.07 174	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.09 127

GwcNet-RSSM	0.28 449	0.25 510	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.24 487	0.46 410	0.44 465	0.33 411	0.46 509	0.41 488	0.28 454	0.55 479	0.31 471	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.09 127

HSM-Net_RVC	0.28 449	0.12 179	0.48 283	0.19 100	0.11 111	0.35 498	0.21 400	0.64 599	0.44 465	0.40 518	0.43 472	0.50 555	0.27 431	0.75 574	0.25 411	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 470	0.29 540	0.57 413	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.15 138	0.53 482	0.46 490	0.31 373	0.40 437	0.38 460	0.27 431	0.76 580	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

AdaStereo	0.25 387	0.17 385	0.47 268	0.25 409	0.13 217	0.33 468	0.17 230	0.57 536	0.43 452	0.34 432	0.38 410	0.35 442	0.21 347	0.32 357	0.24 397	0.14 542	0.06 85	0.13 526	0.09 373	0.11 441	0.09 127
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.
DN-CSS_ROB	0.24 362	0.33 561	0.69 487	0.25 409	0.14 261	0.26 355	0.13 65	0.42 362	0.35 351	0.30 356	0.42 458	0.22 272	0.20 336	0.34 382	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

aanet-new-10k	0.14 81	0.15 309	0.37 173	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.13 89	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.10 194

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.19 174	0.15 138	0.25 126	0.22 145	0.16 160	0.22 232	0.10 45	0.09 30	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

RT-Monster	0.16 147	0.09 42	0.25 69	0.18 52	0.14 261	0.20 215	0.12 32	0.31 230	0.33 327	0.25 277	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.10 194

gcap_with_dpt	0.13 37	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.26 141	0.21 134	0.16 160	0.21 219	0.09 23	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

Hybrid-DGEV-03	0.21 272	0.20 437	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.16 189	0.33 256	0.28 250	0.33 411	0.58 570	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.10 194

Hybrid-DGEV-2	0.23 332	0.20 437	0.53 371	0.24 368	0.13 217	0.28 380	0.15 138	0.50 452	0.45 478	0.28 308	0.26 272	0.25 320	0.26 421	0.29 316	0.20 319	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.10 194

NLMM1	0.21 272	0.13 223	0.21 36	0.23 314	0.18 432	0.24 317	0.20 372	0.65 605	0.69 609	0.18 205	0.18 176	0.13 132	0.14 216	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.10 194

NLCSM	0.20 236	0.15 309	0.23 53	0.24 368	0.19 466	0.24 317	0.22 434	0.45 401	0.44 465	0.20 221	0.18 176	0.14 163	0.16 256	0.47 443	0.20 319	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.10 194

252Zero-FE	0.18 179	0.08 17	0.28 102	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.11 18	0.22 66	0.22 145	0.76 631	0.11 35	0.09 23	0.08 11	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.51 657	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.10 194

FlowAnything_test	0.15 117	0.12 179	0.23 53	0.21 192	0.12 161	0.18 147	0.16 189	0.25 126	0.17 50	0.15 141	0.13 73	0.15 182	0.14 216	0.19 101	0.17 234	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.12 511	0.08 234	0.10 194

z-ln-s-r	0.35 524	0.30 546	1.02 587	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.26 513	0.46 410	0.55 564	0.33 411	0.61 587	0.39 474	0.31 498	0.80 592	0.77 608	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.10 194

2.75w_new	0.13 37	0.10 78	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.08 2	0.11 103	0.22 174	0.15 175	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.10 194

3w_stereo	0.14 81	0.11 126	0.31 126	0.19 100	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.28 170	0.20 108	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.10 194

AIO-test1	0.21 272	0.22 467	0.56 403	0.31 560	0.24 558	0.21 246	0.16 189	0.42 362	0.37 382	0.17 183	0.26 272	0.18 225	0.12 144	0.29 316	0.15 175	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.07 162	0.10 194

rvit_0105_5	0.22 297	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.13 217	0.22 275	0.25 501	0.38 308	0.40 419	0.21 228	0.23 246	0.27 345	0.20 336	0.27 270	0.20 319	0.15 558	0.13 408	0.12 500	0.12 511	0.10 389	0.10 194

rvit_0105_4	0.21 272	0.17 385	0.49 300	0.23 314	0.14 261	0.20 215	0.23 462	0.35 272	0.40 419	0.19 211	0.24 256	0.25 320	0.20 336	0.28 294	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.10 194

rvit_0105_3	0.24 362	0.21 448	0.57 413	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.28 538	0.40 338	0.43 452	0.25 277	0.26 272	0.29 371	0.22 355	0.29 316	0.21 347	0.15 558	0.13 408	0.14 550	0.15 573	0.10 389	0.10 194

UGAM	0.28 449	0.18 409	0.57 413	0.26 450	0.13 217	0.23 296	0.26 513	0.33 256	0.45 478	0.32 398	0.42 458	0.45 520	0.22 355	0.92 620	0.23 385	0.08 255	0.09 283	0.14 550	0.13 543	0.10 389	0.10 194

GMStereo_Zeroshot	0.25 387	0.22 467	0.51 340	0.27 487	0.14 261	0.28 380	0.15 138	0.40 338	0.36 367	0.37 482	0.43 472	0.40 479	0.17 278	0.35 389	0.21 347	0.12 496	0.07 174	0.13 526	0.07 187	0.17 555	0.10 194

gwcnet-sp	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

scenet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

knoymous	0.18 179	0.10 78	0.35 161	0.17 24	0.11 111	0.21 246	0.17 230	0.33 256	0.24 181	0.24 263	0.28 291	0.27 345	0.16 256	0.24 212	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.06 100	0.09 325	0.10 194

ssnet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

TestStereo1	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

ADStereo(finetuned)	0.21 272	0.15 309	0.59 438	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.31 498	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

BUS	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.44 554	0.17 230	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.31 401	0.22 355	0.27 270	0.22 365	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

BSDual-CNN	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

hknet	0.26 410	0.15 309	0.49 300	0.25 409	0.16 371	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.40 419	0.34 432	0.35 375	0.43 508	0.28 454	0.38 409	0.26 423	0.09 346	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

SA-5K	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

CSP-Net	0.28 449	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.14 261	0.44 554	0.24 487	0.52 472	0.42 441	0.42 536	0.44 482	0.42 501	0.27 431	0.66 543	0.30 461	0.12 496	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.10 194

test-3	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

test_1	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

test_3	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.26 450	0.14 261	0.22 275	0.25 501	0.34 263	0.33 327	0.25 277	0.18 176	0.23 287	0.13 186	0.25 233	0.20 319	0.06 44	0.14 427	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.10 194

Pruner-Stereo	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.29 533	0.12 161	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.32 334	0.25 320	0.15 237	0.25 233	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

DeepStereo_RVC	0.19 207	0.12 179	0.47 268	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.16 189	0.29 189	0.24 181	0.28 308	0.27 285	0.23 287	0.28 454	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.10 194

CRE-IMP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.24 181	0.27 297	0.26 272	0.24 307	0.17 278	0.24 212	0.19 293	0.09 346	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.10 194

LMCR-Stereo	0.28 449	0.22 467	0.56 403	0.29 533	0.14 261	0.37 513	0.23 462	0.57 536	0.36 367	0.40 518	0.40 437	0.29 371	0.30 481	0.41 418	0.38 516	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.13 497	0.10 194

sCroCo_RVC	0.19 207	0.15 309	0.60 445	0.27 487	0.18 432	0.23 296	0.16 189	0.28 170	0.24 181	0.14 116	0.22 232	0.17 210	0.14 216	0.22 174	0.16 204	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.10 194

XX-Stereo	0.25 387	0.11 126	1.09 598	0.35 592	0.38 624	0.23 296	0.13 65	0.43 371	0.19 94	0.20 221	0.40 437	0.31 401	0.10 69	0.33 367	0.13 89	0.08 255	0.11 361	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.10 194

DCANet	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.23 369	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

EAI-Stereo	0.29 470	0.11 126	0.38 177	0.22 257	0.18 432	0.33 468	1.66 681	0.53 482	0.27 239	0.27 297	0.50 530	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.25 411	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.11 469	0.07 162	0.10 194

GANet-RSSM	0.26 410	0.19 424	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.22 434	0.47 422	0.34 339	0.30 356	0.40 437	0.41 488	0.30 481	0.59 500	0.25 411	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

PSMNet-RSSM	0.26 410	0.21 448	0.50 321	0.21 192	0.14 261	0.25 335	0.21 400	0.50 452	0.38 393	0.31 373	0.45 497	0.40 479	0.27 431	0.53 468	0.24 397	0.12 496	0.08 238	0.11 465	0.13 543	0.10 389	0.10 194

DIP-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.12 32	0.43 371	0.26 221	0.27 297	0.32 334	0.21 265	0.17 278	0.26 255	0.20 319	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.10 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.33 468	0.20 372	0.50 452	0.41 429	0.31 373	0.44 482	0.47 539	0.38 544	0.79 588	0.40 522	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.10 194

HSM	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.15 329	0.33 468	0.20 372	0.55 516	0.39 409	0.36 465	0.39 428	0.67 621	0.32 512	0.88 608	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.10 194

iResNet	0.25 387	0.22 467	0.62 456	0.26 450	0.11 111	0.31 441	0.23 462	0.46 410	0.45 478	0.34 432	0.43 472	0.27 345	0.23 369	0.36 395	0.37 514	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.10 194

aanet-new-14k	0.13 37	0.13 223	0.33 148	0.21 192	0.09 18	0.13 23	0.13 65	0.26 141	0.23 161	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.11 241

aanet-new-8k	0.14 81	0.14 273	0.34 153	0.21 192	0.10 66	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.13 186	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.11 241

Selective-IGEV-i32	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.19 94	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

WQFJX	0.19 207	0.12 179	0.21 36	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.18 285	0.57 536	0.49 527	0.17 183	0.17 157	0.14 163	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.11 241

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 32	0.20 38	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.11 84	0.09 30	0.19 101	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

AdaDepth	0.13 37	0.10 78	0.32 139	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.16 10	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.10 45	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.11 241

water-stereo	0.15 117	0.11 126	0.32 139	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.14 96	0.26 141	0.20 108	0.18 205	0.23 246	0.16 195	0.16 256	0.14 11	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

asda	0.13 37	0.11 126	0.24 59	0.18 52	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.25 126	0.17 50	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.11 241

4.25_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.5w_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.25w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

3.25w_new	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

3.25w	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

G2L-Stereo_test	0.26 410	0.22 467	0.54 384	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.24 487	0.51 464	0.40 419	0.38 491	0.37 401	0.40 479	0.26 421	0.53 468	0.32 481	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

G2L-Stereo	0.27 439	0.23 483	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.19 332	0.48 433	0.37 382	0.33 411	0.38 410	0.40 479	0.23 369	0.61 513	0.33 490	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.11 241

MM-Stereo_test3	0.19 207	0.15 309	0.39 185	0.25 409	0.15 329	0.19 174	0.22 434	0.42 362	0.40 419	0.17 183	0.24 256	0.17 210	0.12 144	0.22 174	0.16 204	0.08 255	0.21 543	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.11 241

Reg-Stereo(zero)	0.18 179	0.08 17	0.39 185	0.19 100	0.19 466	0.24 317	0.18 285	0.29 189	0.29 271	0.24 263	0.21 219	0.24 307	0.18 309	0.22 174	0.21 347	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.07 187	0.06 85	0.11 241

rvit_105_1	0.28 449	0.24 495	0.65 471	0.27 487	0.19 466	0.31 441	0.35 584	0.46 410	0.53 551	0.31 373	0.32 334	0.32 412	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.16 569	0.14 427	0.15 568	0.17 594	0.11 441	0.11 241

RSM++	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.32 569	0.17 403	0.17 117	0.15 138	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.12 55	0.14 163	0.09 30	0.21 146	0.13 89	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

RSM	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.29 533	0.16 371	0.16 82	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.13 89	0.13 73	0.15 182	0.09 30	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

MyStereo07	0.18 179	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.31 230	0.26 221	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.13 186	0.33 367	0.14 135	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

MyStereo06	0.23 332	0.15 309	0.74 506	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.43 371	0.25 206	0.36 465	0.24 256	0.34 429	0.18 309	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

MyStereo05	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.50 452	0.54 556	0.32 398	0.23 246	0.26 340	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

MyStereo04	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.51 464	0.54 556	0.29 333	0.23 246	0.27 345	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

PCWNet_CMD	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.21 192	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.11 241

fast-acv-ft	0.33 508	0.26 520	0.88 563	0.25 409	0.18 432	0.49 584	0.27 522	0.44 392	0.50 534	0.40 518	0.55 557	0.49 549	0.36 534	0.39 412	0.41 526	0.11 456	0.11 361	0.11 465	0.12 511	0.13 497	0.11 241

Selective-IGEV	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

ssnet_v2	0.30 484	0.21 448	0.63 461	0.23 314	0.15 329	0.40 531	0.30 553	0.59 560	0.48 512	0.40 518	0.37 401	0.46 529	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.12 483	0.11 241

CRFU-Net	0.29 470	0.14 273	0.48 283	0.26 450	0.15 329	0.46 565	0.22 434	0.52 472	0.32 310	0.44 553	0.42 458	0.48 543	0.47 585	0.44 431	0.31 471	0.12 496	0.10 324	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.11 241

NINENet	0.27 439	0.16 351	0.49 300	0.23 314	0.16 371	0.44 554	0.17 230	0.63 593	0.49 527	0.33 411	0.38 410	0.31 401	0.22 355	0.43 427	0.22 365	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.08 274	0.12 483	0.11 241

UDGNet	0.24 362	0.37 584	0.53 371	0.25 409	0.14 261	0.24 317	0.18 285	0.32 238	0.44 465	0.29 333	0.28 291	0.24 307	0.20 336	0.30 332	0.21 347	0.16 569	0.07 174	0.21 607	0.11 469	0.16 540	0.11 241

dad	0.30 484	0.38 591	0.60 445	0.22 257	0.14 261	0.32 458	0.21 400	0.35 272	0.51 540	0.45 560	0.45 497	0.46 529	0.23 369	0.41 418	0.27 435	0.21 609	0.11 361	0.20 605	0.11 469	0.15 532	0.11 241

DAS	0.28 449	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.76 580	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

SepStereo	0.27 439	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.64 532	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

GwcNet-ADL	0.23 332	0.15 309	0.58 429	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.24 487	0.51 464	0.41 429	0.28 308	0.29 299	0.30 391	0.20 336	0.27 270	0.28 443	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.11 241

GANet-ADL	0.22 297	0.14 273	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.29 405	0.19 332	0.48 433	0.36 367	0.26 287	0.33 356	0.32 412	0.20 336	0.26 255	0.22 365	0.11 456	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

ADLNet2	0.31 495	0.23 483	0.77 520	0.23 314	0.18 432	0.36 505	0.24 487	0.55 516	0.54 556	0.33 411	0.38 410	0.45 520	0.31 498	0.70 555	0.36 508	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.12 483	0.11 241

ASMatch	0.23 332	0.11 126	0.55 393	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.16 189	0.32 238	0.30 289	0.28 308	0.68 602	0.28 358	0.26 421	0.50 451	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.11 241

ICVP	0.24 362	0.13 223	0.45 245	0.26 450	0.14 261	0.30 419	0.25 501	0.47 422	0.35 351	0.29 333	0.43 472	0.35 442	0.25 403	0.28 294	0.25 411	0.12 496	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.11 441	0.11 241

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 236	0.23 483	0.49 300	0.21 192	0.16 371	0.19 174	0.17 230	0.35 272	0.32 310	0.26 287	0.33 356	0.20 251	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.06 44	0.10 324	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

AFF-stereo	0.20 236	0.24 495	0.49 300	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.18 285	0.35 272	0.29 271	0.25 277	0.36 390	0.25 320	0.17 278	0.25 233	0.17 234	0.06 44	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.11 241

psm_up	0.30 484	0.21 448	0.58 429	0.26 450	0.18 432	0.32 458	0.27 522	0.57 536	0.45 478	0.38 491	0.41 449	0.45 520	0.40 556	0.59 500	0.32 481	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.11 441	0.11 241

FENet	0.22 297	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.12 161	0.27 362	0.18 285	0.43 371	0.37 382	0.31 373	0.32 334	0.29 371	0.23 369	0.27 270	0.24 397	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

CFNet-ft	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

DSFCA	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.17 403	0.39 525	0.32 570	0.49 444	0.44 465	0.44 553	0.38 410	0.40 479	0.30 481	0.53 468	0.38 516	0.12 496	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.11 441	0.11 241

DMCA-RVC	0.30 484	0.27 528	0.93 573	0.28 515	0.17 403	0.30 419	0.21 400	0.43 371	0.36 367	0.40 518	0.38 410	0.39 474	0.36 534	0.44 431	0.34 497	0.13 518	0.10 324	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.11 241

MSMDNet	0.23 332	0.14 273	0.49 300	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.11 241

CFNet_RVC	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

ccs_rob	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.12 483	0.11 241

HITNet	0.22 297	0.23 483	0.60 445	0.20 146	0.09 18	0.27 362	0.15 138	0.45 401	0.33 327	0.29 333	0.33 356	0.27 345	0.22 355	0.29 316	0.27 435	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241
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
iResNetv2_ROB	0.29 470	0.37 584	0.92 569	0.24 368	0.13 217	0.30 419	0.19 332	0.55 516	0.51 540	0.39 509	0.46 509	0.39 474	0.27 431	0.36 395	0.30 461	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.13 497	0.11 241

StereoDRNet-Refined	0.28 449	0.19 424	0.47 268	0.25 409	0.14 261	0.36 505	0.21 400	0.49 444	0.43 452	0.46 566	0.52 540	0.42 501	0.30 481	0.46 439	0.38 516	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 484	0.20 437	0.45 245	0.28 515	0.17 403	0.37 513	0.25 501	0.50 452	0.45 478	0.46 566	0.47 516	0.51 558	0.34 522	0.56 485	0.38 516	0.10 417	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241

iResNet_ROB	0.27 439	0.27 528	0.48 283	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.17 230	0.57 536	0.55 564	0.39 509	0.44 482	0.37 454	0.28 454	0.43 427	0.28 443	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.11 241

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.18 19	0.16 42	0.09 7	0.11 35	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.13 89	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

aanet-new-36k	0.14 81	0.17 385	0.45 245	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

aanet-new-32k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

aanet-new-30k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

aanet-new-12k	0.13 37	0.12 179	0.32 139	0.23 314	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.25 126	0.20 108	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.12 296

Selective-IGEV-i16pc	0.33 508	0.12 179	1.65 648	0.21 192	0.14 261	0.74 627	0.30 553	0.46 410	0.44 465	0.21 228	0.32 334	0.26 340	0.14 216	0.71 561	0.19 293	0.15 558	0.10 324	0.08 232	0.09 373	0.11 441	0.12 296

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.13 11	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.12 387	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.12 296

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 52	0.10 66	0.13 23	0.12 32	0.16 10	0.14 19	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.15 175	0.05 1	0.16 471	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

2.25w	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.15 175	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.12 296

2.5w	0.13 37	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.21 53	0.16 42	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

G2L-ROB	0.25 387	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.12 161	0.28 380	0.21 400	0.48 433	0.34 339	0.35 451	0.31 324	0.41 488	0.23 369	0.51 457	0.31 471	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.12 296

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

coex_refinement	0.28 449	0.22 467	0.50 321	0.23 314	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.51 464	0.43 452	0.35 451	0.42 458	0.45 520	0.27 431	0.56 485	0.41 526	0.10 417	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.11 441	0.12 296

ACV-stereo	0.30 484	0.20 437	0.82 536	0.23 314	0.16 371	0.48 578	0.20 372	0.38 308	0.34 339	0.29 333	0.33 356	0.66 617	0.43 571	0.55 479	0.31 471	0.10 417	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

EKT-Stereo	0.39 544	0.13 223	0.53 371	0.42 627	3.94 686	0.22 275	0.17 230	0.38 308	0.30 289	0.21 228	0.20 199	0.23 287	0.15 237	0.30 332	0.18 263	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.12 296

CBFPSM	0.28 449	0.23 483	0.76 514	0.21 192	0.14 261	0.38 519	0.26 513	0.42 362	0.37 382	0.34 432	0.36 390	0.55 576	0.38 544	0.33 367	0.40 522	0.08 255	0.08 238	0.07 141	0.08 274	0.09 325	0.12 296

iinet-f	0.31 495	0.23 483	1.16 608	0.20 146	0.16 371	0.44 554	0.23 462	0.47 422	0.38 393	0.36 465	0.44 482	0.41 488	0.35 529	0.36 395	0.43 534	0.10 417	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.13 497	0.12 296

GASNet	0.39 544	0.58 635	1.27 621	0.35 592	0.23 541	0.35 498	0.23 462	0.63 593	0.56 571	0.41 530	0.38 410	0.45 520	0.30 481	0.81 596	0.42 530	0.16 569	0.11 361	0.14 550	0.14 562	0.23 605	0.12 296

CASS	0.22 297	0.16 351	0.40 200	0.26 450	0.12 161	0.29 405	0.19 332	0.40 338	0.32 310	0.34 432	0.35 375	0.25 320	0.25 403	0.26 255	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.11 465	0.09 373	0.11 441	0.12 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DisPM	0.20 236	0.11 126	0.52 360	0.24 368	0.13 217	0.18 147	0.19 332	0.30 209	0.31 300	0.33 411	0.34 367	0.23 287	0.16 256	0.34 382	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.12 296

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 508	0.25 510	0.82 536	0.22 257	0.17 403	0.46 565	0.28 538	0.53 482	0.53 551	0.43 547	0.57 567	0.44 514	0.31 498	0.50 451	0.48 554	0.10 417	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.11 441	0.12 296

AASNet	0.29 470	0.27 528	0.67 479	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.21 400	0.64 599	0.49 527	0.36 465	0.41 449	0.32 412	0.26 421	0.33 367	0.39 520	0.12 496	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.14 520	0.12 296

AACVNet	0.28 449	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.19 332	0.43 371	0.33 327	0.39 509	0.42 458	0.44 514	0.29 474	0.73 565	0.28 443	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.12 296

PFNet+	0.21 272	0.11 126	0.54 384	0.22 257	0.12 161	0.17 117	0.18 285	0.31 230	0.36 367	0.33 411	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.33 367	0.18 263	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.08 234	0.12 296

HHNet	0.23 332	0.12 179	0.66 476	0.19 100	0.18 432	0.20 215	0.20 372	0.36 284	0.32 310	0.33 411	0.59 575	0.19 237	0.21 347	0.24 212	0.31 471	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.12 296

PSM-softLoss	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

KMStereo	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

raft+_RVC	0.21 272	0.21 448	0.46 260	0.22 257	0.35 615	0.21 246	0.16 189	0.39 329	0.35 351	0.22 247	0.28 291	0.20 251	0.15 237	0.25 233	0.20 319	0.08 255	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.12 296

GES	0.23 332	0.14 273	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.28 380	0.19 332	0.51 464	0.35 351	0.31 373	0.36 390	0.25 320	0.24 390	0.30 332	0.23 385	0.11 456	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.12 296

HGLStereo	0.29 470	0.19 424	0.60 445	0.24 368	0.21 510	0.33 468	0.23 462	0.52 472	0.44 465	0.36 465	0.49 527	0.41 488	0.35 529	0.46 439	0.34 497	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

DMCA	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.27 362	0.20 372	0.45 401	0.40 419	0.32 398	0.33 356	0.33 421	0.25 403	0.27 270	0.30 461	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.12 296

STTStereo	0.30 484	0.24 495	0.83 542	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.24 487	0.49 444	0.39 409	0.39 509	0.41 449	0.44 514	0.28 454	0.41 418	0.30 461	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.16 583	0.12 483	0.12 296

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 470	0.24 495	0.81 532	0.26 450	0.18 432	0.30 419	0.22 434	0.52 472	0.41 429	0.38 491	0.42 458	0.42 501	0.28 454	0.46 439	0.31 471	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.11 469	0.10 389	0.12 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 508	0.31 550	0.69 487	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.49 444	0.55 564	0.39 509	0.60 579	0.43 508	0.30 481	0.88 608	0.54 573	0.11 456	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.10 389	0.12 296

monster-pro	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

aanet-new-70k	0.13 37	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.22 66	0.16 42	0.11 35	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.13 331

aanet-new	0.14 81	0.13 223	0.39 185	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.15 138	0.25 126	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.16 256	0.19 101	0.11 13	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.13 331

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 37	0.09 42	0.23 53	0.19 100	0.14 261	0.20 215	0.16 189	0.25 126	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.13 331

PSi22	0.17 168	0.18 409	0.42 220	0.20 146	0.09 18	0.16 82	0.11 18	0.30 209	0.25 206	0.13 89	0.15 125	0.21 265	0.13 186	0.30 332	0.16 204	0.06 44	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.08 234	0.13 331

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

MonStereo	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

Monster-pub-eth3d	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.19 101	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

MonSter	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

ours_stereo	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.18 285	0.21 53	0.20 108	0.13 89	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.24 212	0.15 175	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.13 331

tg	0.18 179	0.15 309	0.34 153	0.22 257	0.11 111	0.23 296	0.15 138	0.35 272	0.27 239	0.20 221	0.25 264	0.20 251	0.12 144	0.25 233	0.16 204	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.08 234	0.13 331

PAM	0.26 410	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.18 432	0.53 596	0.29 544	0.44 392	0.28 250	0.36 465	0.27 285	0.59 590	0.26 421	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.12 387	0.07 141	0.10 433	0.07 162	0.13 331

model_zeroshot	0.21 272	0.14 273	0.51 340	0.34 586	0.18 432	0.26 355	0.16 189	0.41 356	0.24 181	0.33 411	0.20 199	0.25 320	0.12 144	0.26 255	0.16 204	0.09 346	0.21 543	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.13 331

tta	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.13 331

qqq1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

fff1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

CFNet_ucs	0.25 387	0.14 273	0.51 340	0.20 146	0.15 329	0.29 405	0.18 285	0.51 464	0.46 490	0.32 398	0.42 458	0.38 460	0.23 369	0.31 347	0.22 365	0.11 456	0.08 238	0.12 500	0.09 373	0.13 497	0.13 331

RAFT+CT+SA	0.23 332	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.18 432	0.23 296	0.29 544	0.42 362	0.38 393	0.24 263	0.39 428	0.20 251	0.17 278	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.12 511	0.09 325	0.13 331

PSMNet-ADL	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.27 487	0.14 261	0.32 458	0.22 434	0.45 401	0.37 382	0.28 308	0.34 367	0.41 488	0.28 454	0.61 513	0.32 481	0.11 456	0.10 324	0.09 329	0.11 469	0.10 389	0.13 331

NF-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.52 465	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

OCTAStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

RE-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

TVStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

RAFT	0.24 362	0.24 495	0.46 260	0.27 487	0.15 329	0.26 355	0.26 513	0.37 299	0.31 300	0.34 432	0.34 367	0.41 488	0.22 355	0.30 332	0.18 263	0.08 255	0.15 458	0.11 465	0.10 433	0.11 441	0.13 331

GEStereo_RVC	0.29 470	0.24 495	0.60 445	0.27 487	0.16 371	0.33 468	0.25 501	0.58 550	0.56 571	0.35 451	0.38 410	0.34 429	0.25 403	0.51 457	0.29 457	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.13 331

Anonymous3	0.24 362	0.19 424	0.76 514	0.27 487	0.18 432	0.41 536	0.24 487	0.45 401	0.36 367	0.23 255	0.27 285	0.20 251	0.18 309	0.28 294	0.19 293	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.13 331

BEATNet_4x	0.25 387	0.25 510	0.66 476	0.23 314	0.10 66	0.29 405	0.14 96	0.49 444	0.34 339	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.26 421	0.34 382	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.13 331

ADCRef	0.41 563	0.33 561	1.05 590	0.26 450	0.21 510	0.49 584	0.27 522	0.54 498	0.51 540	0.51 588	0.59 575	0.35 442	0.47 585	0.54 474	1.35 654	0.09 346	0.08 238	0.12 500	0.12 511	0.12 483	0.13 331

UCFNet_RVC	0.25 387	0.21 448	0.49 300	0.19 100	0.15 329	0.34 483	0.18 285	0.47 422	0.36 367	0.30 356	0.35 375	0.40 479	0.26 421	0.35 389	0.24 397	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.14 562	0.13 497	0.13 331

DRN-Test	0.35 524	0.20 437	0.75 510	0.28 515	0.19 466	0.46 565	0.29 544	0.68 618	0.54 556	0.49 579	0.47 516	0.44 514	0.35 529	0.63 527	0.44 541	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.13 331

StereoDRNet	0.34 517	0.28 536	0.70 493	0.28 515	0.21 510	0.43 549	0.30 553	0.63 593	0.51 540	0.47 572	0.40 437	0.48 543	0.31 498	0.58 492	0.44 541	0.12 496	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.13 331

DISCO	0.33 508	0.16 351	0.55 393	0.26 450	0.16 371	0.48 578	0.25 501	0.52 472	0.58 576	0.38 491	0.45 497	0.63 606	0.37 539	0.65 537	0.50 561	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.13 497	0.13 331

LE_ROB	1.82 674	0.39 595	3.15 674	0.50 640	0.55 648	0.79 633	1.00 665	0.89 653	6.48 689	7.40 693	2.07 674	2.07 668	5.08 687	1.33 657	3.96 685	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.13 331

PSMNet_ROB	0.36 527	0.31 550	0.71 500	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.44 619	0.61 581	0.49 527	0.39 509	0.45 497	0.49 549	0.32 512	0.66 543	0.53 569	0.14 542	0.10 324	0.15 568	0.14 562	0.13 497	0.13 331

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 80	0.16 10	0.11 111	0.13 23	0.13 65	0.19 32	0.15 31	0.10 19	0.09 15	0.09 23	0.11 103	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.14 366

aanet-new-16k	0.13 37	0.14 273	0.39 185	0.20 146	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.20 108	0.12 60	0.12 55	0.12 110	0.11 103	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.14 366

Selective-IGEV-i16pb	0.39 544	0.14 273	2.10 660	0.21 192	0.15 329	0.68 621	0.31 563	0.60 571	0.60 586	0.25 277	0.44 482	0.32 412	0.21 347	0.79 588	0.26 423	0.14 542	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.12 483	0.14 366

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.19 32	0.20 108	0.10 19	0.11 35	0.11 84	0.10 69	0.20 128	0.16 204	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.14 366

YMNet	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

YMNet_1	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

FACV-RUCA	0.22 297	0.15 309	0.38 177	0.24 368	0.23 541	0.26 355	0.19 332	0.41 356	0.35 351	0.26 287	0.32 334	0.22 272	0.25 403	0.24 212	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.15 568	0.08 274	0.16 540	0.14 366

rvit_stereo_0075_2	0.25 387	0.18 409	0.65 471	0.27 487	0.22 526	0.22 275	0.15 138	0.41 356	0.36 367	0.27 297	0.37 401	0.29 371	0.21 347	0.29 316	0.20 319	0.17 583	0.12 387	0.19 600	0.12 511	0.14 520	0.14 366

LoS_RVC	0.14 81	0.11 126	0.32 139	0.18 52	0.16 371	0.20 215	0.18 285	0.21 53	0.18 68	0.14 116	0.20 199	0.12 110	0.17 278	0.17 66	0.14 135	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 366

test_5	0.25 387	0.25 510	0.57 413	0.27 487	0.18 432	0.25 335	0.29 544	0.42 362	0.39 409	0.29 333	0.40 437	0.27 345	0.23 369	0.35 389	0.19 293	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.14 366

iRaft-Stereo_5w	0.25 387	0.24 495	0.50 321	0.23 314	0.18 432	0.19 174	0.19 332	0.39 329	0.35 351	0.28 308	0.36 390	0.34 429	0.23 369	0.66 543	0.28 443	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.14 366

test-1	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.23 462	0.36 284	0.29 271	0.21 228	0.25 264	0.24 307	0.14 216	0.18 82	0.22 365	0.07 113	0.14 427	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.14 366

iRaftStereo_RVC	0.17 168	0.16 351	0.35 161	0.21 192	0.11 111	0.20 215	0.17 230	0.34 263	0.25 206	0.20 221	0.25 264	0.19 237	0.12 144	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.12 387	0.10 409	0.09 373	0.09 325	0.14 366

hitnet-ft	0.31 495	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.14 261	0.40 531	0.23 462	0.46 410	0.42 441	0.37 482	0.46 509	0.53 571	0.35 529	0.76 580	0.35 504	0.14 542	0.10 324	0.14 550	0.10 433	0.15 532	0.14 366

AF-Net	0.40 556	0.31 550	0.74 506	0.33 581	0.24 558	0.43 549	0.30 553	0.64 599	0.67 603	0.44 553	0.69 605	0.65 613	0.52 599	0.59 500	0.48 554	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.14 562	0.16 540	0.14 366

TDLM	0.32 501	0.27 528	0.52 360	0.30 544	0.15 329	0.33 468	0.32 570	0.54 498	0.50 534	0.44 553	0.43 472	0.39 474	0.30 481	0.92 620	0.30 461	0.14 542	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.14 366

DeepPruner_ROB	0.28 449	0.25 510	0.64 466	0.22 257	0.16 371	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.33 327	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.26 421	0.45 437	0.28 443	0.15 558	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.14 366

PS-NSSS	0.33 508	0.36 581	0.61 452	0.24 368	0.18 432	0.33 468	0.24 487	0.59 560	0.42 441	0.38 491	0.52 540	0.36 448	0.31 498	0.80 592	0.32 481	0.18 594	0.14 427	0.21 607	0.15 573	0.17 555	0.14 366

pmcnn	0.54 606	0.24 495	1.06 592	0.25 409	0.26 576	0.40 531	0.31 563	0.55 516	0.55 564	0.56 605	1.22 648	2.53 676	0.39 551	0.84 602	1.08 637	0.09 346	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.10 389	0.14 366

aanet-new-60k	0.14 81	0.15 309	0.54 384	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.10 2	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.15 385

4w-stereo	0.13 37	0.11 126	0.31 126	0.17 24	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.15 385

fffy	0.15 117	0.14 273	0.31 126	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.18 285	0.24 103	0.19 94	0.13 89	0.17 157	0.15 182	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.06 44	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.15 385

PAM_32	0.26 410	0.10 78	0.63 461	0.24 368	0.19 466	0.51 587	0.26 513	0.43 371	0.30 289	0.32 398	0.28 291	0.60 596	0.28 454	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.14 427	0.08 232	0.10 433	0.07 162	0.15 385

DCVSM-stereo	0.25 387	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.14 96	0.35 272	0.35 351	0.42 536	0.33 356	0.46 529	0.30 481	0.31 347	0.27 435	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.10 433	0.12 483	0.15 385

ITSA-stereo	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.11 111	0.28 380	0.18 285	0.58 550	0.59 583	0.32 398	0.32 334	0.33 421	0.28 454	0.51 457	0.34 497	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

test_sample3	0.25 387	0.14 273	0.52 360	0.20 146	0.12 161	0.33 468	0.20 372	0.53 482	0.38 393	0.32 398	0.35 375	0.29 371	0.24 390	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.15 385

MIM_Stereo	0.20 236	0.17 385	0.55 393	0.20 146	0.21 510	0.17 117	0.14 96	0.37 299	0.27 239	0.28 308	0.35 375	0.23 287	0.13 186	0.28 294	0.16 204	0.06 44	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.15 385

Wz-Net-LNSev	0.36 527	0.35 574	1.06 592	0.26 450	0.21 510	0.47 571	0.33 576	0.56 527	0.58 576	0.45 560	0.54 552	0.50 555	0.37 539	0.40 415	0.42 530	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.09 373	0.14 520	0.15 385

Wz-Net-MNSev	0.39 544	0.35 574	0.99 584	0.26 450	0.21 510	0.59 609	0.39 605	0.58 550	0.61 589	0.49 579	0.56 562	0.53 571	0.37 539	0.61 513	0.47 552	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.15 532	0.15 385

GrayStereo	0.26 410	0.10 78	0.45 245	0.27 487	0.14 261	0.23 296	0.46 623	0.36 284	0.33 327	0.40 518	0.47 516	0.30 391	0.78 636	0.29 316	0.17 234	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.15 385

ADLNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.34 483	0.23 462	0.56 527	0.44 465	0.43 547	0.41 449	0.43 508	0.28 454	0.56 485	0.36 508	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

111	0.22 297	0.22 467	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.24 317	0.17 230	0.44 392	0.46 490	0.24 263	0.30 313	0.29 371	0.22 355	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.15 385

GwcNet	0.37 534	0.29 540	1.12 602	0.25 409	0.24 558	0.48 578	0.27 522	0.58 550	0.60 586	0.39 509	0.54 552	0.51 558	0.34 522	0.60 505	0.46 549	0.13 518	0.12 387	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.15 385

Nwc_Net	0.39 544	0.29 540	0.84 546	0.32 569	0.24 558	0.45 562	0.30 553	0.67 613	0.51 540	0.39 509	0.70 606	0.59 590	0.48 589	0.61 513	0.45 548	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.21 608	0.14 520	0.15 385

ADCP+	0.48 590	0.36 581	1.47 638	0.26 450	0.22 526	0.57 603	0.40 609	0.56 527	0.54 556	0.46 566	0.52 540	0.46 529	0.53 604	0.59 500	1.93 671	0.10 417	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.15 385

CVANet_RVC	0.34 517	0.25 510	0.77 520	0.27 487	0.17 403	0.34 483	0.28 538	0.55 516	0.50 534	0.43 547	0.46 509	0.44 514	0.31 498	0.90 613	0.27 435	0.15 558	0.10 324	0.14 550	0.14 562	0.15 532	0.15 385

Foundation-i1	0.16 147	0.08 17	0.21 36	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.15 138	0.33 256	0.32 310	0.16 160	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.16 402

z-mn7	0.48 590	0.52 621	1.28 622	0.26 450	0.19 466	0.62 612	0.34 581	0.59 560	0.96 645	0.45 560	0.97 634	0.53 571	0.41 561	0.99 630	0.70 600	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.14 520	0.16 402

w-ln-seven-2	0.40 556	0.37 584	1.34 628	0.28 515	0.18 432	0.38 519	0.29 544	0.53 482	0.59 583	0.47 572	0.56 562	0.46 529	0.42 567	0.70 555	0.64 592	0.10 417	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.16 402

111111	0.13 37	0.08 17	0.20 21	0.20 146	0.13 217	0.13 23	0.10 8	0.23 81	0.17 50	0.11 35	0.13 73	0.12 110	0.08 11	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.16 402

DDVS	0.26 410	0.16 351	0.45 245	0.25 409	0.17 403	0.34 483	0.21 400	0.43 371	0.31 300	0.34 432	0.41 449	0.47 539	0.21 347	0.52 465	0.29 457	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.16 402

test_sample6	0.27 439	0.15 309	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.22 434	0.54 498	0.39 409	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.58 492	0.26 423	0.11 456	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample5	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.43 472	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample4	0.26 410	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.38 410	0.28 358	0.25 403	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.16 402

MyStereo8	0.25 387	0.20 437	0.69 487	0.24 368	0.17 403	0.31 441	0.16 189	0.50 452	0.32 310	0.29 333	0.38 410	0.25 320	0.19 331	0.33 367	0.29 457	0.08 255	0.20 538	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.16 402

SMFormer	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.10 389	0.16 402

DualNet	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

LL-Strereo2	0.21 272	0.25 510	0.53 371	0.32 569	0.20 493	0.25 335	0.14 96	0.32 238	0.25 206	0.25 277	0.20 199	0.24 307	0.12 144	0.28 294	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.12 500	0.09 373	0.09 325	0.16 402

CAS	0.16 147	0.07 2	0.29 108	0.42 627	0.17 403	0.20 215	0.18 285	0.23 81	0.20 108	0.15 141	0.19 188	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.14 135	0.31 636	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.16 402

HBP-ISP	0.34 517	0.35 574	0.76 514	0.23 314	0.17 403	0.33 468	0.22 434	0.56 527	0.47 504	0.42 536	0.49 527	0.33 421	0.41 561	0.73 565	0.27 435	0.18 594	0.19 523	0.24 616	0.20 606	0.16 540	0.16 402

RAFT + AFF	0.30 484	0.33 561	0.76 514	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.33 576	0.55 516	0.42 441	0.28 308	0.30 313	0.31 401	0.31 498	0.64 532	0.32 481	0.09 346	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.12 483	0.16 402

APVNet	0.38 539	0.26 520	0.87 556	0.26 450	0.22 526	0.52 593	0.35 584	0.64 599	0.46 490	0.40 518	0.52 540	0.48 543	0.39 551	0.84 602	0.48 554	0.13 518	0.14 427	0.15 568	0.16 583	0.16 540	0.16 402

Syn2CoEx	0.39 544	0.39 595	1.08 597	0.35 592	0.21 510	0.41 536	0.29 544	0.63 593	0.51 540	0.43 547	0.56 562	0.45 520	0.45 576	0.69 552	0.39 520	0.17 583	0.14 427	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.16 402

ADCL	0.50 594	0.30 546	1.15 606	0.28 515	0.19 466	0.77 631	0.64 645	0.57 536	0.73 619	0.57 608	0.73 611	0.55 576	0.60 615	0.66 543	1.53 661	0.11 456	0.10 324	0.13 526	0.13 543	0.15 532	0.16 402

GANet	0.40 556	0.28 536	0.67 479	0.31 560	0.18 432	0.43 549	0.39 605	0.60 571	0.46 490	0.48 578	0.78 616	0.55 576	0.45 576	0.96 626	0.55 576	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.15 532	0.16 402

LALA_ROB	0.38 539	0.31 550	0.65 471	0.30 544	0.21 510	0.46 565	0.39 605	0.63 593	0.54 556	0.53 597	0.52 540	0.69 625	0.36 534	0.52 465	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.16 576	0.14 562	0.17 555	0.16 402

PWCDC_ROB	0.41 563	0.41 601	0.77 520	0.34 586	0.21 510	0.43 549	0.20 372	0.60 571	0.90 638	0.44 553	1.24 649	0.36 448	0.38 544	0.56 485	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.20 589	0.16 402

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.19 100	0.10 66	0.15 46	0.16 189	0.24 103	0.17 50	0.11 35	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.17 423

zh-mn7	0.50 594	0.57 632	1.82 655	0.25 409	0.19 466	0.45 562	0.29 544	0.59 560	0.84 631	0.67 621	0.97 634	0.49 549	0.41 561	0.93 622	0.73 603	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.13 497	0.17 423

w-ln-seven	0.45 576	0.40 598	1.40 635	0.27 487	0.22 526	0.58 605	0.33 576	0.65 605	0.83 628	0.59 611	0.63 591	0.53 571	0.39 551	0.66 543	0.81 614	0.12 496	0.11 361	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 410	0.15 309	0.96 578	0.21 192	0.25 572	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.28 250	0.25 277	0.29 299	0.46 529	0.23 369	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.12 511	0.11 441	0.17 423

anonymousa	0.26 410	0.13 223	0.56 403	0.29 533	0.30 597	0.31 441	0.20 372	0.38 308	0.36 367	0.33 411	0.51 533	0.41 488	0.27 431	0.25 233	0.24 397	0.08 255	0.18 509	0.09 329	0.18 599	0.08 234	0.17 423

XPNet_ROB	0.35 524	0.26 520	0.58 429	0.28 515	0.19 466	0.37 513	0.31 563	0.57 536	0.51 540	0.52 591	0.54 552	0.57 583	0.38 544	0.65 537	0.48 554	0.17 583	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

aanet-new-34k	0.14 81	0.16 351	0.39 185	0.19 100	0.09 18	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.11 84	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

aanet-new-28k	0.15 117	0.16 351	0.50 321	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.15 31	0.13 89	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.07 187	0.07 162	0.18 429

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 147	0.20 437	0.79 525	0.19 100	0.12 161	0.12 16	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.10 69	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 174	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.18 429

Zero-FE251	0.17 168	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.20 215	0.13 65	0.20 38	0.15 31	0.75 628	0.13 73	0.13 132	0.11 103	0.16 48	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

sAnonymous2	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

CroCo_RVC	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

pcwnet_v2	0.32 501	0.16 351	1.22 619	0.23 314	0.19 466	0.32 458	0.19 332	0.61 581	0.61 589	0.37 482	0.45 497	0.35 442	0.29 474	0.37 405	0.26 423	0.14 542	0.11 361	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.18 429

FADNet-RVC-Resample	0.31 495	0.32 557	1.16 608	0.27 487	0.17 403	0.33 468	0.21 400	0.49 444	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.34 429	0.27 431	0.54 474	0.27 435	0.10 417	0.10 324	0.14 550	0.13 543	0.13 497	0.18 429

SuperB	0.50 594	0.37 584	2.16 663	0.23 314	0.15 329	0.41 536	0.32 570	0.50 452	0.83 628	0.44 553	0.51 533	0.33 421	0.45 576	0.69 552	1.07 636	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.95 673	0.18 429

NCC-stereo	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429

Abc-Net	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 584	0.37 584	1.50 640	0.34 586	0.30 597	0.36 505	0.37 593	0.64 599	1.15 660	0.41 530	0.45 497	0.40 479	0.41 561	0.82 597	0.53 569	0.18 594	0.14 427	0.23 614	0.21 608	0.17 555	0.18 429

NVstereo2D	0.32 501	0.18 409	0.63 461	0.24 368	0.23 541	0.43 549	0.28 538	0.60 571	0.58 576	0.28 308	0.39 428	0.42 501	0.30 481	0.71 561	0.30 461	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.10 433	0.20 589	0.18 429

NCCL2	0.37 534	0.33 561	0.59 438	0.37 602	0.23 541	0.42 544	0.41 614	0.56 527	0.44 465	0.47 572	0.47 516	0.61 599	0.39 551	0.58 492	0.41 526	0.16 569	0.13 408	0.21 607	0.22 616	0.16 540	0.18 429

NaN_ROB	0.44 573	0.38 591	0.94 576	0.30 544	0.20 493	0.52 593	0.49 630	0.61 581	0.60 586	0.56 605	0.47 516	0.49 549	0.42 567	1.24 648	0.76 607	0.12 496	0.18 509	0.12 500	0.13 543	0.12 483	0.18 429

MDST_ROB	0.51 598	0.16 351	0.97 580	0.31 560	0.21 510	1.35 663	0.34 581	0.80 639	0.59 583	1.09 655	0.74 612	0.49 549	0.37 539	1.31 655	0.60 584	0.14 542	0.12 387	0.16 576	0.13 543	0.13 497	0.18 429

ETE_ROB	0.36 527	0.32 557	0.64 466	0.30 544	0.18 432	0.40 531	0.38 601	0.59 560	0.49 527	0.50 585	0.52 540	0.62 602	0.37 539	0.58 492	0.43 534	0.13 518	0.10 324	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.18 429

PWC_ROB	0.41 563	0.38 591	0.92 569	0.26 450	0.20 493	0.39 525	0.19 332	0.61 581	0.69 609	0.58 610	0.84 624	0.52 566	0.44 574	0.74 569	0.62 588	0.13 518	0.09 283	0.14 550	0.10 433	0.17 555	0.18 429

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 81	0.12 179	0.42 220	0.18 52	0.12 161	0.17 117	0.14 96	0.24 103	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.19 447

DDF-Stereo	0.16 147	0.08 17	0.30 117	0.21 192	0.20 493	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.19 94	0.11 35	0.10 25	0.13 132	0.12 144	0.24 212	0.20 319	0.09 346	0.18 509	0.07 141	0.06 100	0.20 589	0.19 447

TCMNet	0.34 517	0.28 536	0.81 532	0.29 533	0.30 597	0.40 531	0.28 538	0.53 482	0.49 527	0.38 491	0.46 509	0.40 479	0.30 481	0.61 513	0.42 530	0.14 542	0.13 408	0.15 568	0.14 562	0.18 571	0.19 447

IGEV-RUCA	0.21 272	0.09 42	0.26 80	0.20 146	0.19 466	0.28 380	0.23 462	0.24 103	0.22 145	0.21 228	0.23 246	0.29 371	0.48 589	0.26 255	0.19 293	0.09 346	0.08 238	0.18 593	0.14 562	0.18 571	0.19 447

mms	0.15 117	0.14 273	0.25 69	0.20 146	0.15 329	0.17 117	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.09 30	0.26 255	0.15 175	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.19 447

test_sample2	0.23 332	0.12 179	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.28 380	0.22 434	0.45 401	0.33 327	0.27 297	0.34 367	0.30 391	0.25 403	0.46 439	0.23 385	0.09 346	0.15 458	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.19 447

Wz-Net-SNSev	0.45 576	0.53 624	1.42 636	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.45 620	0.64 599	0.68 607	0.46 566	0.66 598	0.62 602	0.40 556	0.78 584	0.65 593	0.12 496	0.11 361	0.12 500	0.13 543	0.17 555	0.19 447

TRStereo	0.22 297	0.21 448	0.62 456	0.40 617	0.19 466	0.22 275	0.16 189	0.58 550	0.30 289	0.21 228	0.21 219	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.14 135	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.11 469	0.06 85	0.19 447

FTStereo	0.28 449	0.11 126	0.56 403	0.24 368	0.13 217	0.21 246	0.52 635	0.36 284	0.28 250	0.38 491	0.94 633	0.30 391	0.56 608	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.19 447

GMM-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.56 403	0.23 314	0.13 217	0.24 317	0.24 487	0.38 308	0.29 271	0.31 373	0.44 482	0.27 345	0.21 347	0.31 347	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.19 447

aanetorigin	0.40 556	0.33 561	1.14 605	0.25 409	0.19 466	0.30 419	0.37 593	0.34 263	0.47 504	0.95 644	0.82 621	0.52 566	0.56 608	0.50 451	0.52 565	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.16 540	0.19 447

EDNetEfficient	0.64 628	0.39 595	2.52 666	0.26 450	0.26 576	0.39 525	0.49 630	0.42 362	1.06 650	1.38 663	0.86 626	0.61 599	0.97 651	0.66 543	1.62 665	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.12 511	0.20 589	0.19 447

RP	0.38 539	0.26 520	0.67 479	0.31 560	0.24 558	0.37 513	0.29 544	0.53 482	0.61 589	0.42 536	0.65 596	0.62 602	0.51 597	0.63 527	0.43 534	0.17 583	0.15 458	0.17 585	0.15 573	0.17 555	0.19 447

stereogan	0.39 544	0.20 437	0.78 524	0.28 515	0.22 526	0.65 618	0.26 513	0.62 589	0.65 598	0.45 560	0.60 579	0.67 621	0.45 576	0.69 552	0.37 514	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.12 511	0.20 589	0.19 447

edge stereo	0.40 556	0.22 467	0.87 556	0.27 487	0.22 526	0.38 519	0.26 513	0.59 560	0.56 571	0.53 597	0.60 579	0.71 629	0.50 595	0.78 584	0.43 534	0.16 569	0.15 458	0.19 600	0.14 562	0.17 555	0.19 447

RTSC	0.43 571	0.37 584	0.95 577	0.30 544	0.20 493	0.50 586	0.23 462	0.65 605	0.86 634	0.56 605	0.54 552	0.51 558	0.36 534	0.71 561	0.92 620	0.13 518	0.14 427	0.11 465	0.13 543	0.18 571	0.19 447

CBMV	0.36 527	0.25 510	0.61 452	0.24 368	0.14 261	0.42 544	0.33 576	0.56 527	0.52 550	0.54 601	0.52 540	0.51 558	0.58 611	0.63 527	0.43 534	0.15 558	0.16 471	0.18 593	0.16 583	0.13 497	0.19 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.60 620	0.31 550	0.71 500	0.22 257	0.17 403	0.66 619	0.36 591	0.81 641	0.63 595	1.48 674	1.32 651	1.65 662	0.83 641	1.18 645	0.74 604	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.14 562	0.17 555	0.19 447
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
WQFJA1++	0.48 590	0.07 2	0.86 553	0.23 314	0.19 466	0.18 147	0.11 18	0.21 53	0.14 19	2.23 679	0.12 55	0.23 287	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.08 255	0.19 523	0.06 43	0.09 373	4.02 689	0.20 465

Select-FE	0.27 439	0.18 409	0.87 556	0.23 314	0.22 526	0.29 405	0.18 285	0.53 482	0.28 250	0.30 356	0.33 356	0.45 520	0.29 474	0.30 332	0.21 347	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.08 234	0.20 465

zh-sn7	0.52 601	0.64 641	1.77 652	0.30 544	0.20 493	0.47 571	0.40 609	0.60 571	0.65 598	0.53 597	0.82 621	0.52 566	0.59 613	1.10 639	0.96 625	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.13 543	0.17 555	0.20 465

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 449	0.17 385	0.96 578	0.29 533	0.31 604	0.29 405	0.21 400	0.53 482	0.28 250	0.27 297	0.55 557	0.41 488	0.18 309	0.30 332	0.22 365	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.12 483	0.20 465

CES	0.14 81	0.08 17	0.24 59	0.17 24	0.23 541	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.20 465

SACVNet	0.32 501	0.25 510	0.59 438	0.26 450	0.19 466	0.35 498	0.25 501	0.54 498	0.41 429	0.43 547	0.45 497	0.46 529	0.34 522	0.71 561	0.30 461	0.14 542	0.10 324	0.12 500	0.12 511	0.16 540	0.20 465

Prome-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.43 228	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.27 239	0.33 411	0.58 570	0.24 307	0.28 454	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.20 465

FAT-Stereo	0.36 527	0.19 424	0.75 510	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.30 553	0.62 589	0.61 589	0.47 572	0.61 587	0.59 590	0.50 595	0.61 513	0.36 508	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.20 465

FADNet-RVC	0.34 517	0.43 605	0.97 580	0.25 409	0.20 493	0.33 468	0.20 372	0.51 464	0.42 441	0.34 432	0.40 437	0.41 488	0.29 474	0.65 537	0.36 508	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.15 573	0.19 581	0.20 465

PA-Net	0.40 556	0.35 574	1.05 590	0.32 569	0.28 582	0.39 525	0.43 617	0.53 482	0.56 571	0.35 451	0.43 472	0.41 488	0.36 534	0.83 601	0.61 587	0.12 496	0.23 568	0.16 576	0.23 620	0.13 497	0.20 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	0.36 527	0.21 448	0.57 413	0.22 257	0.14 261	0.35 498	0.20 372	0.55 516	0.47 504	0.52 591	0.58 570	0.45 520	0.53 604	0.75 574	0.50 561	0.18 594	0.19 523	0.23 614	0.21 608	0.15 532	0.20 465

SANet	0.58 617	0.41 601	1.38 632	0.27 487	0.16 371	0.72 624	0.48 627	0.71 626	1.34 663	0.69 624	0.97 634	0.94 640	0.78 636	0.97 629	0.93 621	0.14 542	0.12 387	0.12 500	0.12 511	0.18 571	0.20 465

Foundation-i1b	0.15 117	0.08 17	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.27 156	0.29 271	0.15 141	0.15 125	0.18 225	0.12 144	0.18 82	0.14 135	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.21 477

Replicate-Monster	0.15 117	0.12 179	0.40 200	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.10 8	0.24 103	0.20 108	0.12 60	0.10 25	0.10 45	0.10 69	0.28 294	0.12 39	0.06 44	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.21 477

MM-Stereo_test1	0.20 236	0.13 223	0.45 245	0.24 368	0.12 161	0.20 215	0.21 400	0.36 284	0.32 310	0.23 255	0.22 232	0.15 182	0.14 216	0.28 294	0.16 204	0.07 113	0.24 584	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.21 477

ISRNet	0.28 449	0.15 309	0.54 384	0.27 487	0.19 466	0.24 317	0.15 138	0.47 422	0.45 478	0.40 518	0.49 527	0.42 501	0.27 431	0.33 367	0.30 461	0.20 607	0.12 387	0.17 585	0.16 583	0.16 540	0.21 477

DualNet (step1)	0.31 495	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.24 616	0.21 543	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample9	0.45 576	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample8	0.52 601	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.57 536	0.38 393	0.63 615	0.39 428	1.16 648	0.68 630	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

PSM-AAD	0.26 410	0.11 126	0.43 228	0.24 368	0.12 161	0.27 362	0.37 593	0.36 284	0.30 289	0.36 465	0.39 428	0.28 358	0.77 635	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.21 477

FADNet	0.34 517	0.43 605	0.88 563	0.24 368	0.22 526	0.37 513	0.19 332	0.56 527	0.49 527	0.32 398	0.36 390	0.43 508	0.32 512	0.65 537	0.30 461	0.17 583	0.16 471	0.14 550	0.16 583	0.25 611	0.21 477

RGC	0.41 563	0.35 574	0.76 514	0.35 592	0.28 582	0.41 536	0.29 544	0.60 571	0.55 564	0.47 572	0.64 594	0.63 606	0.47 585	0.74 569	0.46 549	0.16 569	0.15 458	0.21 607	0.21 608	0.19 581	0.21 477

G-Net	0.47 587	0.26 520	1.02 587	0.34 586	0.28 582	0.89 641	0.35 584	0.47 422	0.46 490	0.68 623	1.20 646	0.64 611	0.59 613	0.61 513	0.60 584	0.16 569	0.14 427	0.17 585	0.13 543	0.22 600	0.21 477

ADCMid	0.53 604	0.45 609	1.46 637	0.27 487	0.22 526	0.51 587	0.38 601	0.61 581	0.58 576	0.75 628	0.67 600	0.62 602	0.66 629	0.66 543	1.75 666	0.13 518	0.12 387	0.17 585	0.17 594	0.20 589	0.21 477

DANet	0.37 534	0.25 510	0.67 479	0.37 602	0.22 526	0.42 544	0.25 501	0.50 452	0.44 465	0.52 591	0.50 530	0.59 590	0.42 567	0.78 584	0.53 569	0.13 518	0.12 387	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.21 477
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.55 607	0.47 612	1.19 616	0.37 602	0.23 541	0.57 603	0.61 643	0.65 605	0.72 616	0.65 618	0.78 616	0.66 617	0.65 628	1.41 660	0.77 608	0.21 609	0.17 497	0.20 605	0.21 608	0.18 571	0.21 477

SGM-Forest	0.42 567	0.44 608	0.92 569	0.24 368	0.16 371	0.45 562	0.40 609	0.58 550	0.50 534	0.54 601	0.63 591	0.52 566	0.51 597	0.91 615	0.66 595	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.15 573	0.15 532	0.21 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 117	0.23 483	0.58 429	0.17 24	0.12 161	0.15 46	0.14 96	0.25 126	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.20 146	0.12 161	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

test_sample1	0.24 362	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.13 217	0.29 405	0.19 332	0.43 371	0.30 289	0.27 297	0.34 367	0.31 401	0.28 454	0.45 437	0.27 435	0.09 346	0.16 471	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.22 492

LL-Strereo	0.32 501	0.33 561	0.77 520	0.26 450	0.24 558	0.22 275	0.23 462	0.58 550	0.44 465	0.35 451	0.32 334	0.41 488	0.40 556	0.93 622	0.25 411	0.08 255	0.13 408	0.11 465	0.09 373	0.09 325	0.22 492

ProNet	0.16 147	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.19 332	0.29 189	0.23 161	0.14 116	0.13 73	0.13 132	0.12 144	0.25 233	0.13 89	0.06 44	0.09 283	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.22 492

LCNet	0.22 297	0.12 179	0.42 220	0.26 450	0.12 161	0.23 296	0.19 332	0.36 284	0.28 250	0.28 308	0.35 375	0.26 340	0.30 481	0.35 389	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.13 497	0.22 492

ADCPNet	0.51 598	0.36 581	1.82 655	0.27 487	0.23 541	0.71 623	0.39 605	0.56 527	0.54 556	0.52 591	0.60 579	0.66 617	0.57 610	0.64 532	1.23 643	0.15 558	0.18 509	0.14 550	0.23 620	0.19 581	0.22 492

RYNet	0.38 539	0.23 483	0.65 471	0.26 450	0.28 582	0.62 612	0.33 576	0.61 581	0.62 593	0.42 536	0.39 428	0.58 589	0.40 556	0.89 610	0.57 580	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.19 581	0.22 492

CC-Net-ROB	0.46 584	0.55 626	0.86 553	0.38 610	0.23 541	0.51 587	0.30 553	0.69 624	0.51 540	0.46 566	0.51 533	0.48 543	0.38 544	0.96 626	0.40 522	0.36 641	0.23 568	0.56 653	0.25 627	0.34 636	0.22 492

PDISCO_ROB	0.45 576	0.37 584	0.89 565	0.44 629	0.37 621	0.70 622	0.35 584	0.75 634	0.78 623	0.45 560	0.53 548	0.65 613	0.40 556	0.68 551	0.52 565	0.22 612	0.12 387	0.21 607	0.19 601	0.26 615	0.22 492

aanet-32k-new	0.15 117	0.18 409	0.43 228	0.21 192	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.22 66	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.09 23	0.13 186	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.23 502

PSMNet-RUCA	0.39 544	0.47 612	0.84 546	0.46 635	0.41 630	0.34 483	0.26 513	0.59 560	0.46 490	0.40 518	0.51 533	0.44 514	0.33 520	0.43 427	0.31 471	0.25 623	0.14 427	0.33 638	0.21 608	0.32 633	0.23 502

ACVNet-DCA	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

xx1	0.23 332	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.28 358	0.25 403	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

1test111	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

11t1	0.21 272	0.12 179	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.37 299	0.28 250	0.27 297	0.25 264	0.24 307	0.23 369	0.28 294	0.25 411	0.09 346	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.23 502

mmx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

1111x	0.39 544	0.17 385	0.80 530	0.23 314	0.15 329	0.33 468	0.27 522	0.62 589	0.48 512	0.32 398	0.43 472	0.40 479	0.29 474	0.86 605	1.60 664	0.09 346	0.23 568	0.09 329	0.12 511	0.10 389	0.23 502

xxx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

qqq	0.24 362	0.16 351	0.46 260	0.20 146	0.15 329	0.23 296	0.20 372	0.43 371	0.32 310	0.26 287	0.31 324	0.28 358	0.25 403	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.22 555	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

WZ-Net	0.56 613	0.49 619	2.14 662	0.30 544	0.24 558	0.58 605	0.48 627	0.65 605	0.80 625	0.51 588	0.72 608	0.68 623	0.60 615	1.06 637	1.01 629	0.13 518	0.10 324	0.11 465	0.12 511	0.19 581	0.23 502

psmorigin	0.52 601	0.29 540	3.10 673	0.24 368	0.19 466	0.39 525	0.24 487	0.52 472	0.45 478	0.66 620	0.68 602	0.70 628	0.52 599	0.86 605	0.49 560	0.15 558	0.17 497	0.13 526	0.14 562	0.16 540	0.23 502

GANetREF_RVC	0.45 576	0.52 621	0.87 556	0.39 612	0.20 493	0.51 587	0.50 632	0.68 618	0.67 603	0.47 572	0.46 509	0.50 555	0.43 571	0.91 615	0.40 522	0.28 631	0.21 543	0.32 635	0.19 601	0.28 626	0.23 502
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
FBW_ROB	0.46 584	0.34 570	0.71 500	0.32 569	0.20 493	0.51 587	0.32 570	0.73 631	0.63 595	0.60 612	0.57 567	0.65 613	0.44 574	1.42 661	0.62 588	0.14 542	0.17 497	0.22 612	0.16 583	0.17 555	0.23 502

GCAP-BAT	0.23 332	0.09 42	1.36 631	0.31 560	0.44 638	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 236	0.74 650	0.71 500	0.17 24	0.08 8	0.15 46	0.15 138	0.19 32	0.18 68	0.13 89	0.12 55	0.10 45	0.08 11	0.16 48	0.14 135	0.34 638	0.12 387	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.24 516

AIO-Stereo	0.16 147	0.12 179	0.29 108	0.30 544	0.20 493	0.16 82	0.14 96	0.28 170	0.22 145	0.14 116	0.15 125	0.13 132	0.08 11	0.20 128	0.15 175	0.06 44	0.16 471	0.07 141	0.08 274	0.06 85	0.24 516

GCAPDPT-zeroshot	0.22 297	0.09 42	1.28 622	0.31 560	0.43 635	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

ToySt	0.28 449	0.19 424	0.68 485	0.22 257	0.19 466	0.31 441	0.31 563	0.43 371	0.43 452	0.28 308	0.38 410	0.42 501	0.32 512	0.33 367	0.32 481	0.08 255	0.14 427	0.10 409	0.12 511	0.11 441	0.24 516

Wz-Net-TNSev	0.55 607	0.72 646	1.90 657	0.26 450	0.21 510	0.64 617	0.45 620	0.66 611	0.71 614	0.52 591	0.55 557	0.71 629	0.63 626	1.04 635	0.94 623	0.16 569	0.15 458	0.13 526	0.15 573	0.21 596	0.24 516

x	0.23 332	0.15 309	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.43 371	0.35 351	0.26 287	0.31 324	0.29 371	0.25 403	0.29 316	0.30 461	0.09 346	0.22 555	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.24 516

FADNet_RVC	0.31 495	0.35 574	0.98 582	0.24 368	0.16 371	0.30 419	0.17 230	0.52 472	0.39 409	0.30 356	0.38 410	0.30 391	0.29 474	0.54 474	0.33 490	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.16 583	0.21 596	0.24 516

XQC	0.47 587	0.45 609	1.07 594	0.40 617	0.28 582	0.58 605	0.38 601	0.67 613	0.76 622	0.53 597	0.47 516	0.59 590	0.47 585	0.74 569	0.80 612	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.16 583	0.26 615	0.24 516

RTS	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

RTSA	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

SGM_RVC	0.57 615	0.22 467	0.60 445	0.26 450	0.16 371	0.97 647	0.46 623	0.76 636	0.90 638	1.03 652	0.92 632	1.16 648	0.93 649	1.21 647	0.72 602	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.16 540	0.24 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RT-IGEV	0.29 470	0.10 78	0.60 445	0.24 368	0.16 371	0.38 519	0.31 563	0.60 571	0.46 490	0.41 530	0.41 449	0.49 549	0.31 498	0.30 332	0.29 457	0.09 346	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.25 528

SCV_C0	0.19 207	0.14 273	0.40 200	0.30 544	0.20 493	0.15 46	0.16 189	0.35 272	0.26 221	0.17 183	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.14 135	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.06 100	0.09 325	0.25 528

test_sample7	0.28 449	0.16 351	0.47 268	0.21 192	0.14 261	0.29 405	0.22 434	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.14 542	0.21 543	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.25 528

MoCha-V2	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.30 544	0.24 558	0.16 82	0.15 138	0.28 170	0.19 94	0.16 160	0.16 138	0.13 132	0.13 186	0.30 332	0.13 89	0.06 44	0.28 605	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.25 528

DCRE	0.24 362	0.15 309	0.45 245	0.26 450	0.26 576	0.23 296	0.21 400	0.37 299	0.29 271	0.23 255	0.81 620	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.18 263	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.25 528

RALCasStereoNet	0.22 297	0.22 467	0.48 283	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.18 285	0.32 238	0.27 239	0.22 247	0.30 313	0.22 272	0.15 237	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.22 555	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.25 528

test_xeample	0.39 544	0.14 273	0.46 260	0.19 100	0.16 371	0.34 483	0.22 434	0.59 560	0.43 452	0.33 411	0.47 516	0.30 391	0.27 431	0.60 505	2.44 679	0.10 417	0.21 543	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.25 528

ccnet	0.43 571	0.34 570	0.62 456	0.28 515	0.33 610	0.60 610	0.34 581	0.68 618	0.47 504	0.54 601	0.66 598	0.56 581	0.46 583	0.73 565	0.66 595	0.26 625	0.19 523	0.24 616	0.22 616	0.27 621	0.25 528

EDNetEfficientorigin	7.48 688	0.57 632	139.59 716	0.25 409	0.17 403	0.44 554	0.30 553	0.48 433	1.04 648	1.29 660	1.02 639	0.82 634	0.87 646	0.76 580	1.02 632	0.10 417	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.22 600	0.25 528

S-Stereo	0.39 544	0.20 437	1.04 589	0.28 515	0.22 526	0.39 525	0.31 563	0.58 550	0.69 609	0.40 518	0.59 575	0.48 543	0.41 561	0.75 574	0.42 530	0.12 496	0.15 458	0.13 526	0.13 543	0.16 540	0.25 528

SHD	0.45 576	0.34 570	0.89 565	0.37 602	0.28 582	0.46 565	0.23 462	0.72 630	0.96 645	0.65 618	0.61 587	0.61 599	0.48 589	0.64 532	0.69 599	0.16 569	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.21 596	0.25 528

AnyNet_C32	0.55 607	0.51 620	1.34 628	0.29 533	0.28 582	0.61 611	0.62 644	0.57 536	0.62 593	0.63 615	0.68 602	0.54 575	0.55 606	0.82 597	1.81 667	0.15 558	0.15 458	0.15 568	0.18 599	0.21 596	0.25 528

NOSS_ROB	0.33 508	0.24 495	0.49 300	0.27 487	0.16 371	0.34 483	0.19 332	0.55 516	0.50 534	0.34 432	0.37 401	0.42 501	0.30 481	0.93 622	0.25 411	0.19 604	0.20 538	0.24 616	0.22 616	0.17 555	0.25 528

aanet-new-78k	0.17 168	0.14 273	0.80 530	0.21 192	0.10 66	0.14 30	0.14 96	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.13 73	0.10 45	0.13 186	0.19 101	0.11 13	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.26 541

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.19 100	0.10 66	0.13 23	0.16 189	0.26 141	0.22 145	0.12 60	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.26 541

Foundation-i1c-attn	0.15 117	0.07 2	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.26 141	0.29 271	0.15 141	0.16 138	0.17 210	0.14 216	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.26 541

Foundation-i1a	0.16 147	0.08 17	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.18 147	0.16 189	0.26 141	0.30 289	0.17 183	0.16 138	0.19 237	0.13 186	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 541

SCV	0.18 179	0.15 309	0.37 173	0.26 450	0.20 493	0.16 82	0.16 189	0.35 272	0.23 161	0.14 116	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.12 39	0.08 255	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.26 541

mmm	0.25 387	0.15 309	0.44 239	0.23 314	0.20 493	0.28 380	0.21 400	0.43 371	0.32 310	0.31 373	0.40 437	0.30 391	0.24 390	0.31 347	0.28 443	0.09 346	0.21 543	0.11 465	0.12 511	0.10 389	0.26 541

SDNR	0.47 587	0.29 540	0.92 569	0.24 368	0.37 621	1.27 659	0.17 230	0.54 498	0.58 576	0.44 553	0.85 625	0.55 576	0.28 454	1.19 646	0.52 565	0.23 613	0.24 584	0.17 585	0.13 543	0.19 581	0.26 541

xxxx	0.39 544	0.14 273	0.47 268	0.20 146	0.16 371	0.38 519	0.20 372	0.61 581	0.43 452	0.30 356	0.44 482	0.38 460	0.25 403	0.50 451	2.41 678	0.11 456	0.21 543	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.26 541

aanet-new-22k	0.15 117	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.13 65	0.24 103	0.19 94	0.12 60	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.27 549

zero-FE	0.21 272	0.08 17	1.10 599	0.24 368	0.27 580	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.20 108	0.12 60	0.11 35	0.13 132	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.09 346	0.23 568	0.07 141	0.08 274	0.19 581	0.27 549

HART	0.20 236	0.14 273	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.17 117	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.15 141	0.26 272	0.17 210	0.09 30	0.24 212	0.14 135	0.06 44	0.36 642	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.27 549

riskmin	0.24 362	0.10 78	0.43 228	0.32 569	0.26 576	0.33 468	0.19 332	0.44 392	0.30 289	0.24 263	0.27 285	0.37 454	0.25 403	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.18 509	0.09 329	0.13 543	0.10 389	0.27 549

222	0.45 576	0.14 273	0.43 228	0.19 100	0.15 329	0.36 505	0.20 372	0.60 571	0.43 452	0.37 482	0.45 497	0.30 391	0.28 454	0.59 500	3.72 684	0.11 456	0.19 523	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.27 549

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 539	0.43 605	0.72 505	0.35 592	0.19 466	0.51 587	0.25 501	0.56 527	0.39 409	0.42 536	0.47 516	0.47 539	0.27 431	0.74 569	0.32 481	0.38 645	0.19 523	0.27 619	0.17 594	0.29 628	0.27 549

ADCS	0.62 623	0.56 628	1.54 643	0.30 544	0.25 572	0.56 601	0.46 623	0.71 626	0.86 634	0.77 634	0.72 608	0.68 623	0.62 624	0.82 597	2.33 677	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.17 594	0.23 605	0.27 549

DPSNet	0.51 598	0.26 520	1.16 608	0.28 515	0.21 510	0.76 628	0.56 640	0.89 653	0.82 627	0.49 579	0.51 533	0.64 611	0.81 640	0.89 610	0.85 617	0.17 583	0.16 471	0.13 526	0.13 543	0.26 615	0.27 549

MSMD_ROB	0.63 626	0.34 570	0.70 493	0.30 544	0.25 572	0.88 640	0.35 584	0.58 550	0.67 603	1.13 656	1.52 658	1.75 665	1.05 655	0.90 613	0.60 584	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.27 635	0.25 611	0.27 549

DLNR-FE	10.53 691	12.31 700	20.33 707	105.85 716	23.36 711	0.14 30	0.13 65	3.25 686	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.31 347	0.16 204	2.59 688	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.66 716	0.28 558

IGEV-Stereo++	0.15 117	0.09 42	0.27 96	0.21 192	0.13 217	0.14 30	0.11 18	0.23 81	0.19 94	0.15 141	0.14 108	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.12 39	0.06 44	0.21 543	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.28 558

rrr	0.22 297	0.17 385	0.79 525	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.27 239	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.28 558

DLNR_Zeroshot_test	10.53 691	12.28 699	20.32 705	105.84 715	23.88 712	0.14 30	0.13 65	3.20 685	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.32 357	0.16 204	2.54 687	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.17 715	0.28 558

SAMSARA	0.62 623	0.47 612	0.93 573	0.70 653	0.50 642	1.15 653	1.29 677	0.79 638	0.70 612	0.77 634	0.55 557	0.92 639	0.58 611	0.87 607	0.77 608	0.19 604	0.27 601	0.18 593	0.19 601	0.27 621	0.28 558

AnyNet_C01	0.68 631	0.69 645	2.64 668	0.33 581	0.27 580	0.93 642	0.64 645	0.66 611	0.65 598	0.70 625	0.97 634	0.75 631	0.63 626	1.01 632	1.52 660	0.17 583	0.16 471	0.17 585	0.17 594	0.24 609	0.28 558

IGEV-Stereo+	0.14 81	0.08 17	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 50	0.14 116	0.08 11	0.10 45	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.07 113	0.15 458	0.06 43	0.06 100	0.16 540	0.29 564

PASM	0.49 593	0.41 601	1.15 606	0.37 602	0.35 615	0.42 544	0.42 615	0.54 498	0.65 598	0.54 601	0.54 552	0.63 606	0.48 589	0.94 625	0.51 564	0.27 629	0.30 623	0.30 630	0.33 640	0.29 628	0.29 564

WCMA_ROB	0.55 607	0.27 528	0.76 514	0.26 450	0.22 526	0.62 612	0.36 591	0.57 536	0.58 576	0.97 646	1.40 654	1.28 654	0.94 650	0.80 592	0.80 612	0.20 607	0.17 497	0.16 576	0.16 583	0.19 581	0.29 564

Occ-G	0.18 179	0.10 78	0.38 177	0.23 314	0.15 329	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.26 221	0.15 141	0.20 199	0.21 265	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.30 567

MC-Stereo	0.18 179	0.10 78	0.36 167	0.28 515	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.21 228	0.24 256	0.16 195	0.13 186	0.25 233	0.14 135	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.30 567

UDG	0.42 567	0.54 625	0.67 479	0.41 624	0.35 615	0.47 571	0.27 522	0.57 536	0.48 512	0.40 518	0.46 509	0.59 590	0.45 576	0.47 443	0.46 549	0.26 625	0.19 523	0.49 649	0.22 616	0.37 637	0.30 567

KYRaft	0.23 332	0.11 126	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.26 221	0.35 451	0.53 548	0.34 429	0.26 421	0.29 316	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.08 234	0.30 567

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 81	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

UGAM-zero	0.26 410	0.11 126	0.56 403	0.20 146	0.16 371	0.28 380	0.18 285	0.48 433	0.25 206	0.31 373	0.28 291	0.56 581	0.32 512	0.66 543	0.17 234	0.07 113	0.10 324	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.31 571

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 81	0.09 42	0.37 173	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

AE-Stereo	0.21 272	0.12 179	0.50 321	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.18 285	0.40 338	0.34 339	0.19 211	0.26 272	0.21 265	0.13 186	0.22 174	0.16 204	0.07 113	0.26 596	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.31 571

HH	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

HanStereo	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

aanet-new-90k	0.15 117	0.14 273	0.49 300	0.21 192	0.11 111	0.15 46	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.10 19	0.12 55	0.10 45	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

MSAF-DinoV2	0.81 643	0.64 641	2.42 665	0.49 638	0.17 403	0.58 605	0.32 570	0.83 644	0.85 632	0.41 530	0.52 540	0.98 644	0.61 619	4.97 687	1.22 642	0.12 496	0.07 174	0.10 409	0.24 622	0.27 621	0.32 577

GIP-stereo	0.16 147	0.12 179	0.25 69	0.24 368	0.22 526	0.15 46	0.14 96	0.32 238	0.21 134	0.11 35	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.07 113	0.13 408	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

FC-DCNN v2	0.75 637	0.33 561	0.82 536	0.33 581	0.28 582	0.85 638	0.40 609	0.88 651	0.86 634	1.46 668	1.65 664	2.08 669	1.40 666	1.14 643	0.95 624	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

FCDSN-DC	0.67 629	0.38 591	0.83 542	0.37 602	0.30 597	0.66 619	0.37 593	0.69 624	0.70 612	1.15 658	1.53 659	1.70 664	1.38 664	1.00 631	0.83 615	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.27 621	0.32 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 633	0.33 561	0.84 546	0.33 581	0.28 582	0.82 637	0.40 609	0.82 642	0.83 628	1.43 666	1.60 663	1.97 667	1.38 664	1.10 639	0.93 621	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

aanet-new-40k	0.14 81	0.15 309	0.43 228	0.20 146	0.13 217	0.16 82	0.14 96	0.21 53	0.15 31	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.33 583

4D-IteraStereo	0.20 236	0.21 448	0.62 456	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.29 189	0.28 250	0.24 263	0.20 199	0.20 251	0.10 69	0.22 174	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.33 583

MFN_U_SF_RVC	0.58 617	0.58 635	1.31 626	0.39 612	0.23 541	0.72 624	0.30 553	0.83 644	0.68 607	0.74 627	0.74 612	0.86 636	0.60 615	0.84 602	0.83 615	0.29 632	0.27 601	0.32 635	0.37 646	0.31 630	0.33 583

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 604	0.60 638	0.98 582	0.40 617	0.25 572	0.87 639	0.57 641	0.60 571	0.64 597	0.60 612	0.67 600	0.63 606	0.42 567	1.13 641	0.50 561	0.23 613	0.28 605	0.27 619	0.35 642	0.25 611	0.33 583

MultiAttention	1.05 652	0.14 273	0.50 321	0.35 592	0.43 635	5.62 683	1.71 684	0.71 626	0.54 556	0.36 465	0.63 591	0.55 576	0.22 355	7.50 692	0.56 577	0.09 346	0.06 85	0.14 550	0.24 622	0.27 621	0.34 587

AIO_test	0.20 236	0.12 179	0.46 260	0.45 632	0.38 624	0.15 46	0.17 230	0.28 170	0.20 108	0.19 211	0.13 73	0.14 163	0.09 30	0.39 412	0.13 89	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.34 587

SQANet	0.44 573	0.57 632	0.89 565	0.49 638	0.39 627	0.47 571	0.23 462	0.53 482	0.44 465	0.41 530	0.48 525	0.47 539	0.34 522	0.58 492	0.43 534	0.38 645	0.15 458	0.40 645	0.21 608	0.50 645	0.34 587

test_xeample3	0.22 297	0.17 385	0.81 532	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.25 206	0.19 211	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.34 382	0.33 490	0.07 113	0.20 538	0.07 141	0.08 274	0.08 234	0.34 587

DStereoO	0.55 607	0.35 574	0.68 485	0.44 629	0.49 640	0.41 536	1.08 672	0.58 550	0.73 619	0.49 579	0.53 548	0.51 558	0.85 642	0.60 505	0.75 605	0.83 669	0.28 605	0.38 642	0.19 601	0.52 647	0.35 591

IGEV-FE	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

IGEV_Zeroshot_test	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

ff7	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

IGEVStereo-DCA	0.20 236	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

ffff	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

11t	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

ccc-4	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

DDUNet	0.45 576	0.60 638	0.71 500	0.45 632	0.39 627	0.46 565	0.32 570	0.53 482	0.44 465	0.46 566	0.53 548	0.57 583	0.38 544	0.51 457	0.43 534	0.34 638	0.21 543	0.56 653	0.25 627	0.41 640	0.36 594

ELAS_RVC	0.80 641	0.40 598	1.10 599	0.40 617	0.35 615	0.93 642	1.10 673	0.87 650	1.12 657	1.40 664	1.39 652	1.27 653	1.55 672	1.13 641	1.13 638	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.28 636	0.31 630	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 641	0.40 598	0.91 568	0.39 612	0.35 615	1.52 668	0.81 659	0.97 655	0.98 647	1.47 673	1.58 661	1.19 650	1.33 663	1.01 632	1.21 641	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.29 638	0.32 633	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV_i1	0.26 410	0.12 179	0.57 413	0.25 409	0.24 558	0.32 458	0.20 372	0.45 401	0.37 382	0.35 451	0.30 313	0.35 442	0.20 336	0.39 412	0.23 385	0.08 255	0.26 596	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.37 602

cc1	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

ffm	0.27 439	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

ff1	0.36 527	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

tt1	0.22 297	0.16 351	0.49 300	0.26 450	0.15 329	0.31 441	0.19 332	0.38 308	0.46 490	0.21 228	0.19 188	0.13 132	0.16 256	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

AEACV	0.20 236	0.09 42	0.32 139	0.39 612	0.34 612	0.21 246	0.16 189	0.30 209	0.18 68	0.17 183	0.17 157	0.13 132	0.16 256	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.37 602

EGLCR-Stereo	0.19 207	0.09 42	0.34 153	0.29 533	0.17 403	0.28 380	0.16 189	0.30 209	0.23 161	0.22 247	0.11 35	0.16 195	0.09 30	0.28 294	0.15 175	0.07 113	0.25 590	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.37 602

Anonymous_2	0.44 573	0.23 483	0.57 413	0.34 586	0.34 612	0.53 596	0.28 538	0.49 444	0.39 409	0.36 465	0.34 367	0.48 543	0.38 544	0.43 427	0.33 490	0.26 625	0.41 647	0.44 647	1.45 685	0.33 635	0.37 602

Consistency-Raft	0.56 613	0.52 621	1.12 602	0.45 632	0.49 640	0.48 578	0.45 620	0.73 631	0.74 621	0.45 560	0.82 621	0.46 529	0.60 615	0.51 457	0.63 591	0.39 647	0.40 645	0.44 647	0.51 659	0.53 648	0.38 610

DStereoRT	0.40 556	0.16 351	0.74 506	0.25 409	0.17 403	0.42 544	0.19 332	0.50 452	0.48 512	0.31 373	0.40 437	0.32 412	0.39 551	0.64 532	0.31 471	0.09 346	0.11 361	1.56 684	0.43 650	0.08 234	0.41 611

MM-Stereo_test2	0.19 207	0.11 126	0.47 268	0.25 409	0.11 111	0.21 246	0.20 372	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.17 157	0.13 132	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.06 44	0.26 596	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.41 611

AIO_rvc	0.20 236	0.16 351	0.49 300	0.41 624	0.29 592	0.15 46	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.17 183	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.35 389	0.13 89	0.07 113	0.19 523	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.41 611

PVD	0.62 623	0.41 601	0.93 573	0.44 629	0.39 627	0.63 616	0.51 634	0.86 649	1.27 661	0.93 642	1.09 641	0.81 633	0.85 642	0.89 610	0.89 619	0.21 609	0.23 568	0.22 612	0.19 601	0.28 626	0.41 611

DN	0.21 272	0.09 42	0.58 429	0.40 617	0.18 432	0.22 275	0.18 285	0.30 209	0.25 206	0.15 141	0.19 188	0.18 225	0.10 69	0.26 255	0.19 293	0.14 542	0.18 509	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.42 615

IGEV++	0.19 207	0.13 223	0.38 177	0.30 544	0.19 466	0.15 46	0.15 138	0.32 238	0.18 68	0.13 89	0.16 138	0.12 110	0.11 103	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.32 632	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.42 615

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 632	0.73 648	1.26 620	0.47 636	0.28 582	1.42 666	0.60 642	0.82 642	0.94 644	0.85 638	0.86 626	0.88 638	0.70 631	1.32 656	0.75 605	0.37 643	0.30 623	0.34 640	0.36 644	0.44 642	0.42 615

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 117	0.13 223	0.41 210	0.20 146	0.11 111	0.14 30	0.14 96	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.13 89	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.43 618

MADNet+	1.05 652	1.26 674	4.77 681	0.73 656	0.50 642	1.25 657	0.97 664	1.05 657	0.93 641	0.67 621	0.78 616	0.87 637	0.85 642	2.14 674	1.83 668	0.40 648	0.42 648	0.32 635	0.28 636	0.45 643	0.43 618

NVStereoNet_ROB	0.74 634	0.64 641	1.20 618	0.55 644	0.43 635	0.54 600	0.48 627	0.75 634	0.87 637	0.88 639	1.72 666	1.06 645	1.03 654	1.29 652	0.98 628	0.35 640	0.42 648	0.41 646	0.48 654	0.38 638	0.43 618
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	0.55 607	0.47 612	1.61 645	0.23 314	0.31 604	0.41 536	0.25 501	0.53 482	1.14 658	0.93 642	0.98 638	0.84 635	0.71 632	0.60 505	0.66 595	0.18 594	0.32 632	0.14 550	0.13 543	0.18 571	0.44 621

anonymousdsp2	0.23 332	0.11 126	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.25 335	0.17 230	0.43 371	0.37 382	0.30 356	0.23 246	0.24 307	0.15 237	0.32 357	0.17 234	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.44 621

FINET	0.58 617	0.48 617	1.35 630	0.38 610	0.37 621	0.96 646	1.13 674	0.84 648	1.05 649	0.50 585	0.70 606	0.45 520	0.61 619	0.63 527	0.62 588	0.26 625	0.28 605	0.14 550	0.13 543	0.20 589	0.44 621

DispFullNet	0.67 629	0.94 660	1.63 646	0.77 659	1.19 678	0.53 596	0.25 501	0.61 581	0.72 616	0.70 625	0.60 579	0.69 625	0.90 647	0.80 592	0.52 565	0.27 629	0.13 408	0.74 661	0.31 639	0.68 657	0.44 621

Foundation-i32	0.14 81	0.07 2	0.18 11	0.24 368	0.22 526	0.10 8	0.12 32	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.17 66	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 625

SGM-ForestM	1.59 668	0.56 628	1.52 642	0.41 624	0.34 612	2.77 678	1.67 682	1.69 674	1.73 672	2.48 681	2.27 678	6.02 688	2.90 683	3.08 679	2.83 681	0.25 623	0.30 623	0.19 600	0.20 606	0.18 571	0.45 625

GCST	0.50 594	0.67 644	0.82 536	1.04 668	0.55 648	0.38 519	0.11 18	0.42 362	0.33 327	0.42 536	0.35 375	0.29 371	0.18 309	0.50 451	0.23 385	0.70 661	0.42 648	0.79 665	0.62 669	0.63 652	0.47 627

coex-ft	3.48 681	0.81 654	48.53 714	0.24 368	0.19 466	0.53 596	0.47 626	0.49 444	2.36 677	7.18 692	1.20 646	0.96 643	2.53 680	0.75 574	2.14 675	0.13 518	0.15 458	0.14 550	0.12 511	0.22 600	0.47 627

iRaft-Stereo_20w	0.29 470	0.11 126	0.86 553	0.33 581	0.24 558	0.32 458	0.26 513	0.60 571	0.26 221	0.41 530	0.21 219	0.28 358	0.19 331	0.32 357	0.24 397	0.07 113	0.31 627	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.47 627

anonymousdsp	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630

IGEV-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PipStereo	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.23 314	0.21 510	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.23 568	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

PSi22b	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.22 257	0.22 526	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 163	0.09 30	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

StereoAnything_RVC	0.22 297	0.47 612	0.67 479	0.30 544	0.31 604	0.11 11	0.11 18	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.11 35	0.09 23	0.09 30	0.27 270	0.12 39	0.09 346	0.39 644	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.49 632

otaku	0.60 620	0.73 648	1.13 604	0.64 647	0.45 639	0.73 626	0.37 593	0.67 613	0.67 603	0.52 591	0.75 614	0.66 617	0.46 583	0.74 569	0.59 583	0.55 652	0.34 638	0.56 653	0.36 644	0.65 654	0.49 632

Ntro	0.61 622	0.75 651	1.16 608	0.67 649	0.50 642	0.76 628	0.37 593	0.68 618	0.71 614	0.50 585	0.59 575	0.65 613	0.52 599	0.79 588	0.58 582	0.58 655	0.32 632	0.57 656	0.34 641	0.69 659	0.50 636

ACVNet_1	0.77 640	0.92 659	1.79 654	0.73 656	0.53 646	0.78 632	0.42 615	0.88 651	0.90 638	0.75 628	0.76 615	1.32 655	0.80 638	1.04 635	0.70 600	0.57 654	0.32 632	0.72 660	0.35 642	0.70 660	0.50 636

ACVNet-4b	0.76 638	0.90 658	1.67 649	0.73 656	0.51 645	0.80 636	0.31 563	0.74 633	0.81 626	0.51 588	0.72 608	0.94 640	0.43 571	1.01 632	1.32 651	1.18 681	0.22 555	0.77 663	0.45 651	0.70 660	0.50 636

PSi22a	0.13 37	0.07 2	0.16 1	0.21 192	0.18 432	0.09 1	0.11 18	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.52 639

Selective-IGEV-i1	0.28 449	0.11 126	0.44 239	0.36 600	0.32 608	0.32 458	0.23 462	0.48 433	0.48 512	0.29 333	0.32 334	0.39 474	0.17 278	0.28 294	0.25 411	0.08 255	0.23 568	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.53 640

GREAT-IGEV	0.19 207	0.11 126	0.39 185	0.22 257	0.33 610	0.14 30	0.15 138	0.18 19	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.09 23	0.09 30	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.50 656	0.06 43	0.06 100	0.07 162	0.53 640
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DA	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

GGEV	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

HUF	0.26 410	0.15 309	0.79 525	0.39 612	0.31 604	0.16 82	0.17 230	0.36 284	0.25 206	0.19 211	0.14 108	0.23 287	0.11 103	0.32 357	0.14 135	0.08 255	0.60 670	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.56 642

GEAStereo	0.20 236	0.10 78	0.31 126	0.35 592	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.08 234	0.57 645

gasm-f	0.20 236	0.12 179	0.36 167	0.35 592	0.36 620	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.19 188	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.19 293	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.57 645

GASTEREO	0.20 236	0.15 309	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.18 205	0.17 157	0.11 84	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.57 645

MSCF	0.20 236	0.14 273	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.17 117	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.17 183	0.16 138	0.11 84	0.13 186	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.07 162	0.57 645

ACVNet_2	0.94 646	0.98 663	1.71 651	0.83 661	0.63 653	1.02 648	0.64 645	1.16 660	1.43 667	1.02 650	1.39 652	1.47 658	0.86 645	1.16 644	0.79 611	0.63 658	0.43 651	0.78 664	0.49 655	0.80 664	0.57 645

PWCK	1.05 652	1.29 675	2.12 661	0.92 663	0.42 632	1.27 659	1.01 666	1.14 659	1.14 658	1.16 659	1.14 644	1.25 652	0.90 647	1.77 669	1.15 639	0.89 672	0.51 657	0.87 667	0.54 661	1.02 675	0.57 645

anonymity	0.57 615	0.55 626	0.74 506	0.48 637	0.63 653	0.56 601	0.43 617	0.71 626	0.51 540	0.64 617	0.55 557	0.57 583	0.61 619	0.65 537	0.57 580	0.55 652	0.55 664	0.50 650	0.54 661	0.51 646	0.61 651

WAO-7	1.05 652	1.00 664	1.19 616	0.83 661	0.67 657	1.22 656	0.84 661	1.43 667	1.56 669	1.13 656	1.75 667	1.46 657	1.25 660	1.56 663	1.28 646	0.61 657	0.62 674	0.70 659	0.68 671	0.66 656	0.62 652

RainbowNet	0.76 638	1.00 664	1.29 624	0.82 660	0.63 653	0.79 633	0.52 635	0.83 644	0.93 641	0.61 614	0.79 619	0.79 632	0.62 624	0.82 597	0.67 598	0.80 668	0.55 664	0.79 665	0.49 655	0.81 665	0.62 652

GSStereo	0.21 272	0.10 78	0.31 126	0.36 600	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

GS-Stereo							0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

JetBlue	1.20 661	0.89 657	2.53 667	0.59 645	0.76 661	3.16 680	2.09 685	1.16 660	0.93 641	0.95 644	1.12 643	1.65 662	1.27 661	2.15 675	1.87 670	0.43 650	0.37 643	0.38 642	0.39 648	0.62 651	0.63 654

MANE	1.63 670	0.58 635	1.16 608	0.59 645	0.60 652	2.71 677	1.53 680	2.63 684	3.62 681	2.33 680	3.26 682	3.66 682	2.98 684	2.26 677	2.26 676	0.37 643	0.40 645	0.31 633	0.49 655	0.31 630	0.63 654

BEATNet-Init1	4.91 684	3.27 684	14.39 700	0.69 652	0.65 656	10.19 693	3.83 690	5.04 689	5.11 687	8.73 694	8.52 691	13.95 703	7.66 692	7.79 693	5.79 689	0.32 637	0.34 638	0.34 640	0.38 647	0.64 653	0.64 658

dual_stereo	0.18 179	0.08 17	0.26 80	0.21 192	0.32 608	0.11 11	0.13 65	0.27 156	0.20 108	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.08 11	0.20 128	0.14 135	0.07 113	0.45 652	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.65 659

IMH-64-1	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

IMH-64	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

MonStereo1	0.96 649	0.61 640	0.99 584	0.70 653	0.59 651	1.37 664	0.35 584	0.97 655	1.27 661	0.97 646	1.92 670	1.53 660	2.13 676	1.29 652	0.87 618	0.71 662	0.34 638	0.75 662	0.47 653	0.75 662	0.68 662

IMH	1.09 657	1.04 667	1.29 624	1.03 667	0.79 664	1.11 650	0.69 648	1.40 666	1.42 666	1.02 650	1.71 665	1.42 656	1.19 659	1.78 670	1.03 633	1.14 679	0.56 668	1.00 671	0.58 666	0.93 670	0.68 662

DGSMNet	0.63 626	0.32 557	1.01 586	0.54 643	0.73 660	0.62 612	1.36 678	0.62 589	0.58 576	0.38 491	0.62 590	0.52 566	0.34 522	0.65 537	0.47 552	0.54 651	0.61 671	0.67 658	0.61 668	0.65 654	0.69 664

MFMNet_re	0.74 634	0.84 655	1.16 608	0.64 647	0.70 658	0.79 633	0.71 650	0.77 637	0.85 632	0.79 636	0.86 626	0.69 625	0.80 638	0.73 565	0.65 593	0.66 659	0.59 669	0.61 657	0.58 666	0.68 657	0.71 665

WAO-6	1.11 658	1.01 666	1.17 614	0.96 664	0.79 664	1.30 661	0.78 656	1.36 665	1.99 675	1.04 653	1.54 660	1.59 661	1.27 661	1.37 658	1.30 647	0.78 666	0.55 664	1.03 673	0.75 675	0.87 666	0.72 666

SPS-STEREO	0.74 634	0.72 646	1.18 615	0.52 642	0.57 650	0.76 628	0.50 632	0.80 639	0.66 602	0.97 646	0.88 629	0.94 640	0.74 633	1.08 638	1.04 634	0.58 655	0.51 657	0.50 650	0.50 658	0.56 649	0.72 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

Venus	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

Dean	1.22 662	1.17 670	1.97 658	1.04 668	0.79 664	1.21 655	0.76 654	1.51 670	1.96 674	1.30 662	1.98 673	2.14 670	1.18 658	1.30 654	1.15 639	0.83 669	0.61 671	1.01 672	0.69 672	0.97 674	0.77 670

LVE	1.18 660	1.16 669	1.67 649	1.04 668	0.81 668	1.32 662	0.82 660	1.49 669	1.94 673	1.08 654	1.90 669	1.89 666	1.07 656	1.51 662	1.04 634	0.96 675	0.61 671	0.94 668	0.69 672	0.92 669	0.79 671

TorneroNet-64	1.47 664	1.15 668	1.51 641	1.11 674	0.86 671	2.27 676	0.76 654	1.84 676	3.76 682	1.29 660	2.22 677	2.68 678	1.46 667	1.81 671	1.55 662	0.79 667	0.51 657	1.10 674	0.67 670	1.31 679	0.81 672

DStereoSA	1.00 650	0.46 611	1.33 627	0.68 650	0.86 671	1.26 658	2.25 687	0.83 644	1.41 665	0.57 608	1.92 670	0.57 583	2.07 675	0.96 626	1.84 669	0.36 641	0.55 664	0.28 626	0.53 660	0.45 643	0.90 673

DStereoFS	1.07 656	0.76 652	1.10 599	0.70 653	0.70 658	1.87 672	1.39 679	1.20 662	1.66 670	1.01 649	1.58 661	1.20 651	2.60 681	1.40 659	1.32 651	0.40 648	0.47 653	0.31 633	0.41 649	0.38 638	0.91 674

TorneroNet	2.26 676	1.20 671	1.55 644	1.15 676	0.91 673	5.84 684	0.84 661	2.12 680	8.45 692	2.59 682	5.32 686	3.84 683	2.15 677	1.84 673	1.98 673	0.88 671	0.54 663	1.16 678	0.74 674	1.31 679	0.91 674

SGM+DAISY	1.12 659	0.86 656	1.64 647	0.68 650	0.80 667	1.68 670	1.68 683	1.08 658	1.10 653	1.53 675	1.76 668	1.47 658	1.53 671	1.24 648	1.42 658	0.66 659	0.65 676	0.52 652	0.54 661	0.57 650	0.91 674

ktn	1.80 673	1.46 679	1.49 639	1.44 680	1.14 677	1.50 667	1.07 669	1.53 672	3.90 685	2.77 683	4.62 684	3.42 681	1.49 668	1.74 667	1.40 657	1.45 683	0.77 681	1.46 682	0.99 682	1.41 683	1.00 677

notaker	1.49 665	1.44 678	1.77 652	1.42 679	1.08 676	1.19 654	0.87 663	1.51 670	1.40 664	1.53 675	3.41 683	2.40 674	1.94 674	1.83 672	1.57 663	1.14 679	0.69 680	1.38 681	0.88 679	1.39 682	1.03 678

light-stereo	2.66 679	0.78 653	4.46 677	4.42 686	3.66 684	5.04 682	0.38 601	2.12 680	1.51 668	4.25 685	6.51 690	7.70 692	0.75 634	5.12 688	1.42 658	0.72 663	1.35 684	0.33 638	0.45 651	1.22 676	1.04 679

UNDER WATER-64	1.61 669	1.30 676	2.93 672	1.33 677	0.96 674	2.20 675	1.25 676	1.47 668	3.15 679	1.46 668	1.31 650	2.61 677	2.22 678	1.69 666	1.93 671	1.13 678	0.67 679	1.29 679	0.94 680	1.26 677	1.09 680

UNDER WATER	1.64 671	1.34 677	2.72 670	1.40 678	1.04 675	1.70 671	1.14 675	1.57 673	3.58 680	1.46 668	1.46 657	2.82 679	2.43 679	1.74 667	2.04 674	1.08 677	0.63 675	1.31 680	0.94 680	1.29 678	1.10 681

KSHMR	1.92 675	1.47 680	1.97 658	1.48 681	1.22 679	1.39 665	1.06 668	1.81 675	5.83 688	1.43 666	5.56 687	2.95 680	1.17 657	2.24 676	1.33 653	1.29 682	1.13 682	1.47 683	1.11 684	1.37 681	1.21 682

tt	4.71 683	0.11 126	3.94 675	2.06 683	1.54 682	10.14 692	16.85 696	9.28 695	4.99 686	1.41 665	1.05 640	4.68 684	4.89 686	3.36 683	5.86 690	5.73 694	9.15 702	2.23 690	2.51 690	3.02 687	1.34 683

JetRed	2.35 678	2.70 683	6.11 684	1.14 675	1.38 681	6.03 686	3.61 689	2.12 680	1.72 671	1.99 678	1.97 672	2.15 671	1.59 673	2.49 678	4.19 686	1.05 676	1.60 685	1.10 674	1.02 683	1.72 684	1.41 684

MADNet++	2.34 677	1.81 681	2.24 664	2.15 684	1.97 683	2.79 679	2.19 686	2.42 683	2.26 676	2.79 684	2.70 680	2.43 675	2.60 681	3.18 680	3.32 682	2.19 686	1.97 688	1.93 685	1.62 686	2.02 685	2.10 685

HanzoNet	3.08 680	1.87 682	2.70 669	1.81 682	1.34 680	1.60 669	1.05 667	2.06 679	2.62 678	5.63 689	5.12 685	5.96 687	7.09 690	4.39 686	3.43 683	3.29 689	2.06 690	1.98 688	2.94 693	2.47 686	2.15 686

LSM	1.68 672	0.48 617	2.91 671	2.28 685	17.60 700	0.52 593	0.55 639	0.65 605	0.78 623	0.84 637	1.11 642	0.63 606	0.55 606	0.79 588	0.53 569	0.16 569	0.25 590	0.18 593	0.21 608	0.25 611	2.37 687

PML	15.86 701	13.12 701	7.07 685	5.22 687	7.66 689	32.93 708	64.30 717	5.37 690	10.12 694	25.87 716	67.29 717	20.25 705	13.20 704	10.09 695	6.81 693	5.94 695	2.00 689	6.03 700	2.18 689	9.13 698	2.62 688

Selective-IGEV-i1pa	5.75 685	8.12 690	4.85 682	1.10 671	0.54 647	13.48 695	3.52 688	9.46 696	7.56 691	7.13 691	10.00 695	9.12 693	7.56 691	14.91 704	6.08 691	3.55 690	1.33 683	1.94 686	0.77 676	0.79 663	3.23 689

USTest	6.84 687	5.16 685	5.45 683	7.18 691	7.26 688	14.27 696	22.53 697	8.48 693	9.29 693	5.44 688	6.42 689	6.27 690	6.69 689	6.83 691	8.49 694	1.95 684	3.27 691	2.16 689	2.54 691	3.76 688	3.31 690

TCMNet-wrong-test	4.33 682	5.65 689	4.76 678	11.36 697	10.39 693	5.87 685	4.45 691	4.24 688	1.10 653	1.93 677	2.43 679	6.07 689	3.54 685	3.87 684	4.51 687	2.00 685	0.47 653	1.96 687	1.68 687	5.78 693	4.48 691

DPSimNet_ROB	6.21 686	5.16 685	9.50 686	5.59 689	5.56 687	7.64 688	10.02 693	4.07 687	7.33 690	6.84 690	6.26 688	7.17 691	10.55 693	4.07 685	5.68 688	5.50 693	4.29 693	5.24 694	3.66 694	4.05 690	5.96 692

iinet-test	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

IINet	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

DGTPSM_ROB	8.38 689	5.24 687	10.71 698	5.32 688	10.19 691	8.34 689	23.49 701	6.11 691	13.43 701	4.93 686	10.93 699	5.64 685	10.55 693	6.17 689	12.73 698	3.74 691	7.56 695	3.68 691	7.24 699	4.09 691	7.49 695

DPSMNet_ROB	8.44 690	5.25 688	10.87 699	5.59 689	10.27 692	8.34 689	23.51 702	6.12 692	13.47 702	4.96 687	10.94 700	5.65 686	10.55 693	6.25 690	12.77 699	4.01 692	7.62 696	3.75 692	7.27 700	4.16 692	7.54 696

DPSM_ROB	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

DPSM	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

Anonymous_1	16.44 702	9.26 693	9.67 690	10.63 694	14.54 698	18.62 703	26.98 705	12.68 702	13.53 703	10.78 702	10.37 698	10.15 697	10.66 696	10.99 699	12.64 697	15.61 710	7.73 697	16.87 708	43.01 714	56.14 717	7.86 699

xxxxx1	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

tt_ll	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

ff	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

LRCNet_RVC	10.94 695	14.45 702	9.66 689	15.38 698	8.02 690	1.08 649	0.35 584	8.72 694	0.72 616	12.63 703	15.84 703	9.73 694	6.52 688	8.58 694	6.38 692	20.33 711	5.39 694	23.79 710	21.95 711	15.35 702	13.96 703

Hybrid-DGEV	23.11 709	19.81 710	20.81 710	22.43 705	22.74 707	38.45 714	55.25 716	27.21 716	28.95 716	20.63 709	22.37 710	22.03 707	22.89 712	23.96 712	27.14 708	13.54 707	16.46 707	12.09 704	14.23 706	15.57 703	15.57 704

FlowAnything	23.08 708	19.70 706	20.48 708	22.45 706	22.73 705	38.34 711	55.18 711	27.00 713	28.79 714	20.83 714	22.42 712	22.10 710	22.83 707	23.85 708	27.23 714	13.53 704	16.54 711	12.10 706	14.29 707	15.59 707	15.58 705

RAFT-FEzeroshot	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

RAFT-FE	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

CasAABBNet	23.04 705	19.69 705	20.32 705	22.42 704	22.73 705	38.35 712	55.23 713	26.99 712	28.74 713	20.67 712	22.28 709	22.11 711	22.86 708	23.84 707	27.17 710	13.52 703	16.47 708	12.08 701	14.21 702	15.57 703	15.60 706

Selective-RAFT-Error	23.11 709	19.77 709	20.60 709	22.49 709	22.80 708	38.46 715	55.19 712	27.13 715	28.90 715	20.73 713	22.38 711	22.11 711	22.91 713	23.94 711	27.18 713	13.54 707	16.57 712	12.09 704	14.21 702	15.61 708	15.65 709

Selective-IGEV-i16pa	31.25 715	41.63 715	4.08 676	0.51 641	0.38 624	97.61 717	0.73 653	61.16 718	60.81 717	17.49 704	65.92 716	39.64 717	53.28 717	107.35 718	27.39 715	20.46 712	3.81 692	4.39 693	1.97 688	0.41 640	16.06 710

LSM0	24.21 711	19.88 711	22.33 711	24.42 710	40.13 716	38.41 713	54.99 710	27.05 714	28.61 710	20.59 708	22.00 706	22.29 713	22.86 708	24.12 713	27.16 709	13.59 709	16.33 706	12.13 707	14.08 701	15.72 709	17.53 711

RSGM-EC	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

acva	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

HaxPig	17.72 703	20.23 712	19.76 702	16.55 699	16.52 699	9.46 691	9.42 692	14.48 705	13.31 698	18.59 705	18.67 704	17.39 704	16.68 705	17.07 705	16.43 705	21.99 713	20.86 713	22.28 709	21.55 710	21.30 710	21.88 714

MEDIAN_ROB	21.20 704	24.56 713	23.42 712	19.57 700	19.62 704	13.29 694	11.21 694	18.04 706	17.02 706	22.07 715	21.92 705	20.84 706	20.24 706	21.02 706	19.68 706	25.59 714	24.08 714	26.20 711	25.19 712	25.31 711	25.19 715

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.01 714	27.22 713	24.60 711	24.16 713	17.78 700	12.87 695	22.39 709	21.40 709	26.72 717	26.08 715	25.18 714	24.52 716	25.07 714	23.57 707	29.94 715	28.36 715	30.60 712	29.57 713	29.83 712	29.66 716

test_example2	100.95 716	107.33 716	67.16 715	98.17 714	106.88 717	89.44 716	101.34 718	37.23 717	97.88 718	129.56 718	131.26 718	65.41 718	67.34 718	91.22 717	79.29 718	143.32 718	199.32 718	81.12 718	102.17 718	121.89 718	101.70 717

FSD					0.41 630	0.28 380	0.27 522	0.32 238	0.30 289	0.27 297	0.27 285	0.29 371	0.27 431	0.35 389	0.28 443	0.23 613	0.49 655	0.27 619	0.26 631	0.26 615

ccccc		256.25 717		351.50 717	361.31 718	144.22 718		153.19 719		152.98 719		161.94 719		268.06 719		387.64 719	346.97 719	244.11 719	219.32 719	413.57 719

Low-res two-view benchmark