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

PSi22a	0.63 373	0.32 60	0.91 11	0.96 585	1.42 622	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 307	0.39 262	0.09 94	1.75 617	0.07 1	0.42 584	0.13 163	3.64 680

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

PipStereo	0.60 326	0.30 34	0.84 5	1.25 612	1.76 646	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 191	0.21 37	0.08 42	1.80 621	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 671

PSi22b	0.61 336	0.30 34	0.87 8	1.18 608	1.89 650	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 198	0.20 25	0.08 42	1.79 618	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 670

Foundation-i32	0.71 445	0.33 74	0.99 19	1.38 622	1.80 647	0.49 207	0.15 44	0.34 20	0.60 269	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 385	0.52 352	0.09 94	2.49 668	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 664

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.09 52	0.08 5

LACA2	0.32 33	1.15 508	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 207	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 184	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 212	0.37 562	0.08 31	0.22 116

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 269	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 65	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.61 336	0.37 124	0.91 11	1.96 658	2.40 669	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 534	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 230	0.32 196	0.10 183	2.98 681	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 255	0.11 284	0.52 446	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 414

LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 184	0.37 246	0.09 94	0.77 493	0.08 58	0.38 567	0.08 31	0.81 468

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 357	0.61 243	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.39 262	0.11 284	0.81 502	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.40 267	0.11 284	0.82 505	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 231	0.59 390	0.09 94	0.58 461	0.07 1	0.44 585	0.07 2	0.73 434

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 156	0.16 487	0.12 228	0.11 292	0.12 276	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 471	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 530

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 294	0.28 152	0.24 232	0.46 171	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 187	0.32 57	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 608

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 159	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 218	0.32 57	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 480

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 313

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 284	0.60 395	0.09 94	0.80 498	0.07 1	0.55 618	0.07 2	0.93 504

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 260	0.53 360	0.12 344	0.85 509	0.07 1	0.50 607	0.07 2	0.79 457

U	3.41 676	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 699	19.65 704	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 709	12.73 702	0.11 104	0.10 15

aanet-new-40k	0.46 180	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 457	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 653

aanet-new-28k	0.49 218	0.88 429	3.07 564	0.26 100	0.39 420	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 147	0.42 134	0.25 105	0.08 42	0.31 394	0.08 58	0.31 517	0.12 128	1.52 581

aanet-new-22k	0.48 202	0.82 404	2.10 250	0.49 469	0.51 478	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 137	0.21 37	0.07 8	0.31 394	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 643

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 147	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 428	0.26 100	0.31 329	0.43 137	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 304	0.34 73	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 484

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 417	0.08 58	0.46 594	0.10 80	1.56 586

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 159	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 222	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 606

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 75	0.08 42	0.49 438	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 369

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 146	0.22 56	0.08 42	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 323

GIP-stereo	0.61 336	0.68 327	1.05 35	0.95 584	1.46 629	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 380	0.59 390	0.10 183	1.33 570	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 632

aanet-new-90k	0.48 202	0.75 375	2.24 289	0.27 126	0.41 437	0.43 137	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 297	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 652

aanet-new-78k	0.62 358	0.73 356	3.88 633	0.27 126	0.43 455	0.43 137	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 218	0.36 94	0.45 307	0.07 8	1.52 596	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 619

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 161	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 590

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 280	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 284	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 497	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 525	0.12 128	0.32 192

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 151	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 147	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 496

DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 457	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 106	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 159	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 65	0.18 6	0.08 42	1.36 572	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 102	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 236	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 235	0.40 116	0.38 255	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 472	0.12 128	0.43 271

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 267	0.20 127	0.57 214	0.58 251	0.20 40	0.27 142	0.32 234	0.17 66	0.34 73	0.22 56	0.09 94	0.54 452	0.09 144	0.29 496	0.15 211	0.52 331

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 207	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 134	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 185	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 57	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 290	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 425

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 420	0.45 159	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 147	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 260

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 185	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 187	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 536

NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 137	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 218	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 212	0.09 135	0.10 80	0.51 323

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 256	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 125	0.41 276	0.09 94	0.62 471	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 414

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 477	0.08 58	0.24 464	0.10 80	0.74 440

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 226	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 313	0.37 246	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 475	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 156	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.77 448

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 444	0.52 482	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 146	0.24 87	0.08 42	0.29 390	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.77 448

RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 284	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.09 10

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 263	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 147	0.32 57	0.31 186	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.11 104	0.12 26

ProNet	0.46 180	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 533	0.49 207	0.25 306	0.53 174	0.57 243	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 198	0.22 56	0.09 94	0.47 433	0.10 212	0.09 135	0.23 385	1.33 565

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 396	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 390	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 587	0.10 80	1.76 604

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.52 581

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 161	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 597	0.09 52	1.29 563

Selective-IGEV-i32	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 386	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.86 484

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 209	0.21 147	0.33 65	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 226	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 608	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 278	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 156	0.69 435	0.07 8	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.30 486	0.45 292
1: 1. 1
RSM++	0.48 202	0.52 253	1.27 79	1.62 636	1.27 615	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 236	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 106	0.23 75	0.09 94	0.11 205	0.09 144	0.35 550	0.29 477	0.80 461

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.53 584

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 475	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 88	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 344

Selective-IGEV	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 401	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.85 480

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 388	0.22 161	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 420	0.49 207	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 161	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 443

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 161	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.51 611	0.08 31	2.00 614

PSi22	0.56 277	1.11 494	2.34 313	0.29 175	0.13 20	0.44 151	0.14 23	0.70 293	0.55 227	0.23 80	0.29 161	0.36 254	0.22 161	0.69 284	0.54 366	0.08 42	1.62 606	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 497

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 137	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 372	0.66 425	0.06 1	1.21 549	0.07 1	0.45 587	0.06 1	0.95 511

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 309	0.24 87	0.07 8	1.53 598	0.07 1	0.46 594	0.07 2	0.92 502

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 335	0.24 87	0.07 8	1.02 529	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 331

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 344	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 311	0.29 37	0.29 156	0.09 94	0.20 344	0.09 144	0.31 517	0.12 128	0.44 287

SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 171	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 156	0.59 390	0.07 8	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.42 260

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 185	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 57	0.23 75	0.10 183	0.24 367	0.07 1	0.13 298	0.10 80	0.51 323

RSM	0.47 188	0.51 248	1.36 97	1.37 620	1.04 591	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 227	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 116	0.22 56	0.09 94	0.24 367	0.09 144	0.35 550	0.24 392	0.80 461

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 567	0.34 369	0.51 236	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 646	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 255

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 209	0.23 187	0.34 73	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.22 367	0.15 53

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 320	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 200	0.35 88	0.25 105	0.15 467	0.17 311	0.12 355	0.11 238	0.15 211	0.15 53

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 280	0.51 482	0.37 403	0.43 137	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 147	0.34 73	0.21 37	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 511

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 451	0.43 137	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 137	0.23 75	0.09 94	1.32 569	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 522

LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 297	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 260

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 292	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 260	0.36 235	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.29 168

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 344	0.59 227	0.55 227	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 251	0.35 88	0.28 144	0.14 436	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.14 195	0.31 186

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 331	0.25 157	0.18 91	0.33 65	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 607	0.10 15

plain	0.43 143	0.73 356	2.80 514	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 218	0.48 170	0.32 196	0.12 344	0.08 72	0.13 418	0.09 135	0.43 592	0.13 31

LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 137	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 269	0.34 73	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

monster-pro	0.47 188	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 226	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

DF	0.70 440	0.34 89	1.60 137	2.29 665	1.43 624	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 246	0.17 66	0.83 343	0.90 489	0.10 183	2.62 673	0.08 58	0.29 496	0.09 52	0.58 369

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 161	0.33 65	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 587	0.08 31	2.53 649

MonStereo	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.48 330	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.80 649	0.07 2	1.01 523

Monster-pub-eth3d	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 350	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.17 257	0.16 66

asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 137	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 385	0.23 75	0.10 183	1.49 590	0.07 1	0.23 460	0.08 31	0.88 490

4w-stereo	0.50 226	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 430	0.33 211	0.09 94	1.56 601	0.07 1	0.72 644	0.07 2	1.23 557

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 151	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 213	0.24 87	0.08 42	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 356

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 161	0.90 365	0.24 87	0.06 1	1.52 596	0.07 1	0.44 585	0.08 31	0.83 473

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 137	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 355	0.17 66	0.30 41	0.37 246	0.10 183	0.18 323	0.11 292	0.10 185	0.24 392	0.43 271

dual_stereo	0.94 560	0.31 46	1.80 165	0.90 575	2.52 671	0.54 277	0.15 44	0.69 283	1.02 589	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 253	0.35 231	0.09 94	3.76 684	0.07 1	0.47 597	0.07 2	4.59 690

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 251	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 251	0.38 102	0.25 105	0.14 436	0.12 228	0.13 418	0.10 185	0.13 163	0.14 43

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

WQFJA1	0.49 218	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

NLMM	0.49 218	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 430	0.49 207	0.21 170	1.54 640	1.71 645	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 235	0.41 125	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.22 367	0.23 126

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 367	0.20 25	0.10 183	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 428

depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 456	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 228	0.29 290	0.64 260	0.33 211	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 316

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 367	0.36 235	0.07 8	1.38 575	0.07 1	0.67 638	0.07 2	0.91 497

MonSter	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 325	0.56 205	0.66 322	0.26 122	0.29 161	0.33 241	0.26 235	0.41 125	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.13 298	0.15 211	0.25 140

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 147	0.33 65	0.25 105	0.14 436	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.14 195	0.18 83

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 470	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 235	0.46 151	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.21 350	0.15 53

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 342	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.30 167	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 267	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 262	0.24 200	0.40 116	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 94	0.26 120	0.09 94	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.15 53

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 195	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 369

WQFJX1	0.51 238	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 195	0.25 306	2.07 665	2.18 662	0.27 135	0.26 128	0.30 218	0.28 269	0.51 193	0.33 211	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.45 292

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

2.75w_new	0.46 180	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 411	0.44 301	0.07 8	1.58 602	0.07 1	0.61 634	0.07 2	0.82 472

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 151	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 235	0.61 243	0.25 105	0.07 8	0.79 495	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 457

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 238	0.43 295	0.09 94	1.09 536	0.07 1	0.70 639	0.07 2	0.65 400

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 451	0.44 151	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 88	0.18 6	0.08 42	1.45 588	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 531	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 222	0.22 56	0.08 42	0.21 353	0.10 212	0.08 98	0.24 392	1.16 543

GCAP-BAT	1.28 614	0.35 101	9.74 683	3.41 682	5.90 686	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

GCAPDPT-zeroshot	1.24 610	0.35 101	9.01 680	3.41 682	5.81 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 185	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 195	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

WQFJX	0.49 218	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 420	0.47 185	0.23 248	1.85 655	1.92 656	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 269	0.43 137	0.36 235	0.10 183	0.12 228	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.54 344

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 374	0.24 87	0.08 42	1.47 589	0.07 1	0.25 472	0.08 31	0.76 444

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 187	0.69 284	0.24 87	0.06 1	1.07 533	0.07 1	0.19 418	0.07 2	0.64 397

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 274	0.44 301	0.07 8	1.12 540	0.07 1	0.81 652	0.08 31	0.53 337

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 456	0.40 430	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 449	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 292

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 386	0.64 261	0.67 335	0.28 150	0.32 203	0.36 254	0.28 269	0.45 146	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.14 321	0.15 211	0.25 140

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 292	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

H2IRNET	0.48 202	1.04 477	2.57 423	0.31 221	0.19 141	0.54 277	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 394	0.47 341	0.35 337	0.47 156	0.40 267	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.14 321	0.37 553	0.26 148

Selective-RAFT	0.46 180	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 389	0.19 102	0.66 268	0.62 287	0.28 150	0.30 172	0.41 290	0.33 326	0.51 193	0.32 196	0.11 284	1.09 536	0.09 144	0.35 550	0.19 312	0.37 222

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 292	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
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
PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 323	0.24 278	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 200	0.41 125	0.24 87	0.42 620	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

NLMM1	0.53 254	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 207	0.24 278	2.08 666	2.47 667	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 218	0.48 170	0.35 231	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.24 392	0.57 362

GSStereo	1.06 589	0.48 224	1.85 179	2.42 669	3.19 677	0.55 292	0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

GS-Stereo							0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

DLNR-FE	13.74 698	20.13 702	23.90 704	121.61 720	34.09 713	0.46 171	0.15 44	8.04 694	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 327	0.36 235	7.40 699	2.94 679	0.09 144	0.38 567	51.06 720	1.95 612

DLNR_Zeroshot_test	13.74 698	20.06 701	23.92 705	121.50 719	35.20 714	0.46 171	0.15 44	7.96 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 331	0.36 235	7.16 698	2.95 680	0.09 144	0.38 567	50.40 719	1.95 612

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 267	0.26 325	0.57 214	0.58 251	0.30 168	0.33 209	0.29 209	0.24 200	0.60 238	0.62 408	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.14 43

HART	0.75 473	0.75 375	2.22 284	0.94 581	1.59 637	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 527	0.30 168	0.52 341	0.39 272	0.16 60	0.81 339	0.43 295	0.08 42	2.61 672	0.10 212	0.07 63	0.36 544	1.61 594

IGEV++	0.74 462	0.70 340	2.05 233	1.11 602	1.09 599	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 251	0.98 384	0.31 186	0.10 183	2.50 669	0.08 58	0.15 345	0.27 453	2.70 655

NLCSM	0.53 254	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 207	0.28 358	1.39 629	1.68 642	0.31 171	0.30 172	0.30 218	0.31 311	1.43 472	0.39 262	0.11 284	0.12 228	0.11 292	0.10 185	0.35 536	0.53 337

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 218	0.45 146	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 440

AIO-test1	0.58 295	1.37 575	2.77 509	0.66 540	1.08 597	0.50 226	0.23 248	0.86 409	0.69 374	0.31 171	0.42 261	0.29 209	0.22 161	0.77 321	0.34 223	0.13 394	0.15 282	0.12 355	0.16 368	0.31 495	0.30 177

AIO-Stereo	0.64 384	0.60 289	1.63 142	1.31 614	1.45 626	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 512	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 106	0.63 415	0.10 183	1.25 554	0.09 144	0.41 579	0.21 350	1.73 601

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 73	0.20 25	0.15 467	0.13 248	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FSD					1.93 654	0.63 425	0.33 438	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 283	0.32 320	1.14 422	0.60 395	0.28 601	2.77 675	0.31 606	0.30 506	0.31 495

zero-FE	1.27 612	0.33 74	9.38 681	1.30 613	2.25 665	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 618	0.32 176	0.22 76	0.77 508	0.22 161	0.69 284	0.96 498	0.21 560	2.25 658	0.09 144	0.61 634	0.32 505	3.25 668

MSCF	0.88 530	0.84 414	1.67 150	2.15 660	1.87 649	0.51 236	0.21 170	0.63 254	0.61 276	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 304	1.06 399	0.67 429	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.31 517	0.19 312	3.72 681

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 250	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 413	0.69 283	0.67 335	0.32 176	0.34 218	0.38 268	0.30 304	0.42 134	0.30 167	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.15 211	0.30 177

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 570	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 408	0.55 631	1.42 583	0.11 292	0.13 298	0.25 417	0.56 356

GASTEREO	0.89 538	0.83 409	1.67 150	2.15 660	1.89 650	0.52 256	0.21 170	0.62 246	0.62 287	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 311	1.11 416	0.68 432	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.29 496	0.19 312	3.79 682

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 333	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 292	0.30 218	0.41 393	0.81 339	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.12 26

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

MM-Stereo_test3	0.59 314	0.85 419	2.28 299	0.53 489	0.31 329	0.45 159	0.30 402	0.78 332	0.76 451	0.33 181	0.43 265	0.32 234	0.23 187	0.61 243	0.54 366	0.10 183	1.65 611	0.10 212	0.08 98	0.42 587	0.68 414

MoCha-V2	0.74 462	0.78 389	2.18 270	1.01 593	1.55 633	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 218	0.27 251	1.56 495	0.47 320	0.09 94	1.94 632	0.08 58	0.37 562	0.18 282	1.62 595

StereoVision	0.52 241	1.12 498	2.70 491	0.34 294	0.32 345	0.47 185	0.26 325	0.73 308	0.61 276	0.33 181	0.89 574	0.45 324	0.26 235	0.52 198	0.39 262	0.14 436	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.22 367	0.14 43

Foundation-i1	0.60 326	0.35 101	1.13 55	0.89 572	0.41 437	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 635	0.34 188	0.31 186	0.59 407	0.23 187	0.87 350	0.57 379	0.09 94	2.03 638	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 544

DDF-Stereo	0.65 393	0.33 74	1.69 153	0.67 543	0.82 560	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 513	0.23 187	0.68 280	1.03 518	0.20 549	1.66 612	0.09 144	0.34 545	0.34 521	2.03 617

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

AIO-test2	0.60 326	1.55 604	2.73 499	0.63 529	0.42 451	0.50 226	0.23 248	0.84 385	0.73 415	0.34 188	0.53 348	0.37 262	0.22 161	0.70 291	0.32 196	0.75 644	0.16 297	0.13 418	0.17 387	0.21 350	0.47 300

Replicate-Monster	0.58 295	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 479	0.21 37	0.11 284	2.71 674	0.07 1	0.35 550	0.08 31	1.81 607

quiztm	0.45 169	1.11 494	2.05 233	0.41 413	0.38 413	0.42 129	0.23 248	0.79 340	0.54 215	0.36 195	0.43 265	0.28 197	0.20 130	0.31 45	0.28 144	0.12 344	0.10 172	0.09 144	0.09 135	0.36 544	0.39 239

DN	0.97 570	0.30 34	4.03 638	3.02 679	0.78 554	0.72 498	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 369	0.36 254	0.18 91	1.20 435	0.91 491	0.72 643	1.86 624	0.11 292	0.34 545	0.12 128	2.60 651

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 295	0.71 345	1.95 203	0.55 499	0.53 489	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 374	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 146	0.51 348	0.08 42	0.32 397	0.08 58	0.28 491	0.12 128	3.41 672

MM-Stereo_test2	0.65 393	0.43 184	2.54 407	0.62 526	0.18 106	0.50 226	0.25 306	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 187	0.40 116	0.38 255	0.08 42	2.33 662	0.09 144	0.10 185	0.38 561	2.66 653

Anonymous3	0.47 188	0.49 231	2.61 441	0.33 267	0.25 243	0.72 498	0.32 424	0.80 347	0.60 269	0.36 195	0.41 258	0.33 241	0.29 290	0.46 151	0.30 167	0.19 538	0.18 323	0.13 418	0.13 298	0.18 282	0.22 116

raft+_RVC	0.62 358	1.18 520	2.43 342	0.36 339	2.08 660	0.52 256	0.25 306	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 286	0.32 234	0.28 269	0.49 184	0.43 295	0.10 183	0.91 513	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.70 425

CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 277	0.25 306	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 450	0.56 394	0.36 341	0.86 348	0.46 314	0.13 394	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.13 163	0.14 43

Selective-IGEV-i16pc	0.76 478	0.44 199	5.34 665	0.32 243	0.19 141	1.17 615	0.61 578	0.94 472	0.80 490	0.37 202	0.51 331	0.53 370	0.29 290	2.08 591	0.38 255	0.23 575	0.23 363	0.12 355	0.16 368	0.22 367	0.21 108

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 202	0.35 225	0.29 209	0.24 200	0.64 260	0.55 372	0.09 94	0.19 329	0.08 58	0.11 238	0.12 128	0.50 316

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 202	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 253	0.40 267	0.08 42	0.73 491	0.08 58	0.53 615	0.09 52	0.52 331

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 323	0.18 93	0.60 234	0.56 236	0.37 202	0.44 278	0.38 268	0.24 200	0.48 170	0.28 144	0.09 94	0.30 392	0.11 292	0.11 238	0.44 596	0.77 448

TRStereo	0.89 538	1.02 470	2.91 537	4.59 687	0.31 329	0.93 582	0.23 248	1.93 661	0.66 322	0.37 202	0.54 369	0.48 349	0.40 381	0.67 274	0.29 156	0.13 394	0.37 406	0.11 292	0.48 601	0.13 163	1.21 551

iRaftStereo_RVC	0.47 188	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 202	0.43 265	0.42 295	0.23 187	0.38 102	0.28 144	0.09 94	0.70 485	0.12 355	0.11 238	0.43 592	0.77 448

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 380	0.25 80	0.16 61	0.54 277	0.15 44	0.42 63	0.57 243	0.37 202	0.52 341	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 506	0.09 52	0.22 116
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
rvit_0105_3	0.46 180	0.86 424	2.24 289	0.33 267	0.19 141	0.44 151	0.35 458	0.74 311	0.70 386	0.38 209	0.38 242	0.41 290	0.33 326	0.46 151	0.32 196	0.19 538	0.17 311	0.17 524	0.18 400	0.15 211	0.22 116

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.59 261	0.38 209	0.41 258	0.26 174	0.24 200	0.37 98	0.24 87	0.08 42	0.81 502	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.52 196	0.38 209	0.35 225	0.46 332	0.25 218	0.41 125	0.26 120	0.08 42	1.08 534	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 247

TestStereo	0.49 218	0.88 429	2.38 320	0.30 196	0.16 61	0.43 137	0.25 306	0.55 198	0.46 145	0.38 209	0.46 286	0.34 246	0.28 269	1.96 577	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.15 211	0.13 31

XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 391	0.35 320	0.13 20	0.51 236	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 209	0.51 331	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 159	0.16 62	0.56 205	0.59 261	0.39 214	0.37 234	0.28 197	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 271

Monster-pub-mixall	0.50 226	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 214	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 398	0.41 276	0.08 42	3.28 682	0.07 1	0.73 646	0.08 31	0.55 354

MLG-Stereo_test2	0.46 180	0.49 231	1.77 159	0.79 563	0.70 540	0.63 425	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 214	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 487	1.21 549	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 402

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 436	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 214	0.51 331	0.40 283	0.29 290	0.46 151	0.31 186	0.21 560	0.15 282	0.22 572	0.15 345	0.18 282	0.33 197

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 185	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 214	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 484	0.12 276	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT+CT+SA	0.60 326	1.25 541	2.49 391	0.38 372	0.75 546	0.55 292	0.34 448	0.83 376	0.68 362	0.39 214	0.55 380	0.44 311	0.29 290	0.75 315	0.28 144	0.09 94	0.24 367	0.11 292	0.51 611	0.30 486	0.74 440

Foundation-i1a	0.59 314	0.27 3	1.10 45	0.55 499	0.63 523	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 655	0.40 220	0.24 101	0.36 254	0.25 218	0.87 350	0.47 320	0.09 94	1.74 616	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 597

Occ-G	0.68 426	0.54 263	2.08 239	0.99 592	0.74 544	0.38 85	0.25 306	0.46 98	0.78 469	0.40 220	0.36 229	0.46 332	0.22 161	0.90 365	0.70 437	0.09 94	1.53 598	0.09 144	0.16 368	0.31 495	2.06 619

EKT-Stereo	1.56 640	0.55 272	2.60 436	2.54 673	19.66 701	0.55 292	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 220	0.36 229	0.43 296	0.27 251	0.74 313	0.42 286	0.13 394	0.17 311	0.11 292	0.16 368	0.20 335	0.50 316

DA	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

GGEV	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

FACV-RUCA	0.61 336	0.44 199	2.11 254	0.43 432	1.73 644	0.49 207	0.28 358	0.74 311	0.68 362	0.41 223	0.53 348	0.34 246	0.64 536	0.41 125	0.33 211	0.13 394	0.11 205	0.62 643	0.12 276	0.72 633	1.02 528

4D-IteraStereo	0.62 358	1.29 549	3.04 559	0.27 126	0.30 316	0.46 171	0.26 325	0.54 186	0.51 184	0.41 223	0.31 186	0.39 272	0.19 112	0.53 208	0.65 422	0.09 94	0.47 433	0.12 355	0.11 238	0.21 350	2.14 624

iRaft-Stereo_5w	0.65 393	1.35 565	2.21 280	0.30 196	0.63 523	0.49 207	0.28 358	0.78 332	0.64 307	0.41 223	0.61 435	0.62 422	0.46 448	1.79 544	0.48 330	0.10 183	0.25 376	0.11 292	0.12 276	0.40 577	0.94 508

rafts_anoy	0.60 326	1.33 558	2.59 428	0.53 489	1.09 599	0.49 207	0.25 306	0.67 273	0.53 209	0.41 223	0.38 242	0.33 241	0.30 304	0.68 280	0.41 276	0.10 183	1.13 541	0.13 418	0.15 345	0.20 335	0.29 168

GMStereo	0.44 162	1.32 553	2.65 457	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 299	0.41 223	0.36 229	0.26 174	0.25 218	0.41 125	0.30 167	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.12 276	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACV-stereo	0.71 445	0.85 419	3.01 553	0.33 267	0.25 243	1.01 593	0.59 569	0.62 246	0.54 215	0.42 230	0.45 281	1.54 643	1.44 633	1.40 466	0.73 451	0.14 436	0.13 248	0.12 355	0.11 238	0.20 335	0.35 213

LL-Strereo2	0.62 358	1.36 570	2.47 380	1.37 620	0.96 577	0.54 277	0.28 358	0.61 240	0.49 165	0.42 230	0.34 218	0.44 311	0.21 147	0.57 222	0.53 360	0.11 284	0.26 380	0.16 505	0.14 321	0.18 282	0.98 520

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 159	0.24 278	0.60 234	0.40 103	0.42 230	0.39 248	0.54 379	0.25 218	0.41 125	0.29 156	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.07 63	0.13 163	0.20 100

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 333	0.23 248	0.84 385	0.66 322	0.42 230	0.44 278	0.28 197	0.35 337	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 524	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 337

UDGNet	0.50 226	1.36 570	2.44 350	0.37 352	0.19 141	0.58 333	0.23 248	0.49 122	0.69 374	0.42 230	0.39 248	0.34 246	0.29 290	0.55 215	0.32 196	0.25 590	0.10 172	0.37 619	0.19 418	0.30 486	0.17 74

dd	0.48 202	1.32 553	2.41 333	0.31 221	0.17 85	0.58 333	0.26 325	0.50 146	0.71 401	0.42 230	0.41 258	0.34 246	0.28 269	0.47 156	0.41 276	0.18 520	0.10 172	0.13 418	0.12 276	0.22 367	0.16 66

test-1	0.61 336	0.54 263	2.09 243	0.31 221	1.37 619	0.51 236	0.28 358	0.83 376	0.50 177	0.42 230	0.55 380	0.54 379	0.24 200	0.38 102	1.25 557	0.10 183	1.08 534	0.10 212	0.17 387	0.11 104	0.77 448

GEAStereo	0.95 563	0.48 224	1.85 179	2.15 660	3.19 677	0.55 292	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 676

gasm-f	0.93 558	0.71 345	2.09 243	2.15 660	2.42 670	0.54 277	0.26 325	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.33 209	0.16 44	0.22 161	0.70 291	0.93 494	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.39 570	3.58 676

MM-Stereo_test1	0.63 373	0.64 309	2.51 398	0.54 497	0.37 403	0.44 151	0.28 358	0.68 278	0.59 261	0.43 237	0.33 209	0.26 174	0.25 218	0.89 364	0.52 352	0.10 183	1.84 623	0.10 212	0.09 135	0.41 584	1.40 574

ToySt	0.67 419	0.88 429	2.61 441	0.39 389	0.73 543	0.61 389	0.38 480	0.78 332	0.73 415	0.43 237	0.70 505	0.72 488	0.45 437	0.66 271	0.62 408	0.14 436	0.63 473	0.13 418	0.33 540	0.24 392	1.18 545

SA	0.61 336	1.14 502	2.79 513	0.32 243	0.63 523	0.57 323	0.30 402	0.97 498	0.78 469	0.43 237	0.63 450	0.39 272	0.46 448	0.70 291	0.31 186	0.10 183	0.44 427	0.13 418	0.32 525	0.31 495	0.51 323

test_4	0.47 188	0.80 397	2.15 263	0.36 339	0.29 300	0.59 355	0.28 358	0.50 146	0.42 114	0.43 237	0.76 540	0.39 272	0.22 161	0.73 309	0.49 341	0.08 42	0.18 323	0.11 292	0.15 345	0.29 477	0.27 155

PSMNet-ADL	0.56 277	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 476	0.27 344	0.77 325	0.58 251	0.43 237	0.53 348	0.70 483	0.45 437	1.89 567	0.64 417	0.16 487	0.13 248	0.11 292	0.13 298	0.15 211	0.51 323

GANet-ADL	0.48 202	0.56 276	2.51 398	0.34 294	0.20 158	0.58 333	0.25 306	0.80 347	0.57 243	0.43 237	0.61 435	0.56 394	0.31 311	0.44 143	0.44 301	0.14 436	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.38 231

RALCasStereoNet	0.65 393	1.34 561	2.56 419	0.43 432	0.96 577	0.50 226	0.26 325	0.62 246	0.56 236	0.43 237	0.49 315	0.36 254	0.28 269	0.72 307	0.53 360	0.10 183	1.18 544	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 559

Selective-IGEV-i16pb	0.87 527	0.49 231	5.92 670	0.33 267	0.21 173	1.07 605	0.67 596	1.13 600	0.97 581	0.44 246	0.77 544	0.66 448	0.46 448	2.29 608	0.54 366	0.24 583	0.25 376	0.15 484	0.19 418	0.26 438	0.28 161

Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 266	0.30 196	0.14 33	0.49 207	0.21 170	0.52 162	0.63 299	0.44 246	0.58 412	0.44 311	0.38 357	0.47 156	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

GCAP-Stereo	0.59 314	1.35 565	2.44 350	0.49 469	1.02 588	0.52 256	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 246	0.50 327	0.30 218	0.22 161	0.68 280	0.41 276	0.09 94	1.30 566	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 344

cross-raft	0.47 188	0.34 89	2.17 266	0.70 551	0.84 563	0.50 226	0.35 458	0.74 311	0.43 121	0.44 246	0.45 281	0.63 426	0.25 218	0.37 98	0.27 129	0.08 42	0.14 264	0.10 212	0.23 460	0.11 104	0.27 155

CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 320	0.28 152	0.43 455	0.53 267	0.20 127	0.86 409	0.52 196	0.44 246	0.36 229	0.53 370	0.26 235	0.40 116	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 567	0.10 80	0.22 116

Foundation-i1c-attn	0.59 314	0.29 16	1.10 45	0.53 489	0.59 507	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 647	0.45 251	0.26 128	0.34 246	0.25 218	0.83 343	0.54 366	0.09 94	1.87 625	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 602

FE-Mocha	0.61 336	0.36 109	1.84 173	1.06 595	0.34 369	0.43 137	0.17 75	0.72 304	0.55 227	0.45 251	0.50 327	0.58 403	0.45 437	2.35 613	1.18 544	0.10 183	0.40 417	0.11 292	0.21 442	0.13 163	0.31 186

UGAM	0.69 433	0.84 414	2.66 461	0.40 402	0.20 158	0.53 267	0.34 448	0.63 254	0.74 436	0.45 251	0.74 530	0.95 578	0.36 341	2.57 631	0.42 286	0.11 284	0.45 428	0.17 524	0.19 418	0.43 592	0.57 362

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 485	0.21 170	0.83 376	0.60 269	0.45 251	0.43 265	0.62 422	0.30 304	0.48 170	0.24 87	0.11 284	0.40 417	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

TestStereo1	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

SA-5K	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

ICVP	0.48 202	0.33 74	2.37 318	0.34 294	0.22 188	0.60 370	0.55 557	0.79 340	0.53 209	0.45 251	0.60 427	0.49 351	0.36 341	0.55 215	0.46 314	0.16 487	0.16 297	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 266	0.24 61	0.11 5	0.64 438	0.24 278	0.85 398	0.70 386	0.45 251	0.54 369	0.28 197	0.27 251	0.51 193	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 385	0.23 46	0.12 8	0.54 277	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 251	0.51 331	0.26 174	0.22 161	0.34 73	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

XX-Stereo	0.98 573	0.57 278	4.45 655	1.64 638	5.33 684	0.55 292	0.16 62	0.96 490	0.43 121	0.45 251	0.65 472	0.85 546	0.19 112	0.79 331	0.26 120	0.11 284	0.80 498	0.10 212	0.32 525	0.17 257	0.78 454

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 236	0.28 152	0.41 437	0.48 195	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 251	0.39 248	0.57 399	0.26 235	0.37 98	0.28 144	0.09 94	0.19 329	0.09 144	0.31 517	0.11 104	0.25 140

FADNet_RVC	0.87 527	1.51 601	2.90 536	0.31 221	0.24 232	0.71 492	0.25 306	1.00 525	0.65 314	0.45 251	0.57 405	0.61 417	0.44 429	1.53 491	0.75 457	0.94 651	0.97 517	0.28 596	1.00 669	0.89 645	1.36 571

FADNet	0.71 445	1.60 616	2.53 403	0.33 267	0.30 316	0.67 476	0.29 386	0.92 460	0.75 442	0.45 251	0.49 315	0.66 448	0.57 506	1.85 558	0.85 483	0.46 627	0.20 344	0.17 524	0.20 431	0.60 623	0.37 222

Foundation-i1b	0.56 277	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 653	0.46 264	0.23 95	0.39 272	0.23 187	0.67 274	0.48 330	0.09 94	1.97 635	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 584

rvit_105_1	0.52 241	0.93 455	2.30 304	0.36 339	0.24 232	0.51 236	0.45 521	0.81 356	0.79 482	0.46 264	0.44 278	0.45 324	0.38 357	0.63 253	0.39 262	0.20 549	0.18 323	0.18 543	0.22 456	0.18 282	0.21 108

FADNet-RVC	0.69 433	1.65 621	2.74 502	0.35 320	0.26 261	0.60 370	0.29 386	0.91 452	0.67 335	0.46 264	0.51 331	0.62 422	0.46 448	1.75 531	0.81 476	0.17 507	0.20 344	0.17 524	0.18 400	0.60 623	0.39 239

DN-CSS_ROB	0.56 277	1.64 620	2.75 504	0.42 419	0.22 188	0.57 323	0.19 102	0.79 340	0.66 322	0.46 264	0.62 442	0.41 290	0.32 320	0.73 309	0.49 341	0.12 344	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.17 74

test_sample2	0.59 314	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 256	0.28 358	0.86 409	0.70 386	0.47 268	0.53 348	0.46 332	0.41 393	1.51 487	0.66 425	0.12 344	0.93 515	0.11 292	0.24 464	0.16 233	1.01 523

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.22 208	0.64 261	0.66 322	0.47 268	0.33 209	0.30 218	0.25 218	0.49 184	0.29 156	0.12 344	0.27 387	0.71 648	0.37 562	0.12 128	0.41 255

CRE-IMP	0.46 180	0.31 46	2.40 329	0.53 489	0.17 85	0.79 538	0.68 599	0.54 186	0.66 322	0.47 268	0.43 265	0.44 311	0.26 235	0.43 137	0.33 211	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.23 126

RAFT-Stereo-weight	0.46 180	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 478	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.67 335	0.48 271	0.38 242	0.36 254	0.17 66	0.39 106	0.27 129	0.09 94	1.28 561	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 255

MyStereo04	0.57 286	0.68 327	2.66 461	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.88 426	0.80 490	0.48 271	0.37 234	0.54 379	0.42 406	0.61 243	0.71 443	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

MIM_Stereo	0.55 269	0.92 450	2.65 457	0.32 243	1.09 599	0.51 236	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 271	0.54 369	0.43 296	0.27 251	0.57 222	0.30 167	0.08 42	0.17 311	0.11 292	0.10 185	0.28 466	0.80 461

qqq	0.65 393	0.63 304	2.10 250	0.30 196	0.64 528	0.46 171	0.27 344	0.81 356	0.83 512	0.48 271	0.56 394	0.46 332	0.37 348	1.03 393	0.75 457	0.11 284	1.41 580	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

GwcNet-ADL	0.54 265	0.78 389	2.85 528	0.31 221	0.20 158	0.58 333	0.29 386	0.93 466	0.67 335	0.48 271	0.47 292	0.56 394	0.33 326	0.48 170	0.80 472	0.13 394	0.12 228	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 247

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31
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	0.50 226	0.34 89	2.44 350	0.52 485	0.16 61	0.94 585	0.73 607	0.52 162	0.65 314	0.48 271	0.40 257	0.59 407	0.29 290	0.78 327	0.33 211	0.11 284	0.13 248	0.11 292	0.09 135	0.22 367	0.25 140

PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.49 184	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.49 469	0.17 85	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.48 170	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 367	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.47 156	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ASMatch	0.61 336	0.47 215	2.72 494	0.91 579	0.36 394	0.56 300	0.24 278	0.54 186	0.67 335	0.48 271	1.20 614	0.47 341	0.65 539	1.33 459	0.93 494	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.10 80	0.17 74

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.57 222	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.16 61	0.60 370	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

CFNet	0.65 393	1.45 592	2.27 297	0.34 294	0.25 243	0.64 438	0.23 248	0.93 466	0.79 482	0.48 271	0.59 418	0.58 403	0.40 381	2.28 607	0.63 415	0.13 394	0.09 137	0.15 484	0.14 321	0.34 521	0.26 148

StereoAnything_RVC	1.22 607	1.71 626	3.17 572	2.52 672	2.63 673	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 287	0.71 520	0.52 367	0.19 112	1.60 511	0.57 379	0.11 284	4.13 688	0.08 58	0.05 1	0.76 638	3.79 682

CoDeX	0.54 265	0.52 253	2.25 294	0.30 196	0.26 261	0.61 389	0.32 424	1.03 551	0.73 415	0.49 287	0.56 394	0.52 367	0.40 381	1.59 508	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.10 185	0.15 211	0.22 116

11t1	0.60 326	0.49 231	2.19 273	0.35 320	0.58 506	0.48 195	0.21 170	0.72 304	0.73 415	0.49 287	0.47 292	0.35 252	0.34 334	0.61 243	0.71 443	0.12 344	1.26 558	0.10 212	0.29 496	0.16 233	1.22 553

PCWNet_CMD	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.43 271

RAFT-Test	0.56 277	0.41 160	2.01 220	0.90 575	1.07 596	0.65 454	0.37 470	0.83 376	0.65 314	0.49 287	0.49 315	0.93 570	0.24 200	0.52 198	0.30 167	0.10 183	0.38 410	0.09 144	0.38 567	0.11 104	0.19 89

raft_robust	0.68 426	1.24 538	2.42 337	0.30 196	0.57 502	0.53 267	0.25 306	0.95 487	0.79 482	0.49 287	0.46 286	1.12 614	0.74 566	1.50 486	0.61 405	0.09 94	0.62 471	0.10 212	0.30 506	0.26 438	0.30 177

test_5	0.61 336	1.25 541	2.76 507	0.39 389	0.64 528	0.58 333	0.35 458	0.85 398	0.66 322	0.49 287	0.56 394	0.55 388	0.40 381	0.79 331	0.32 196	0.10 183	0.19 329	0.12 355	0.12 276	0.33 511	0.85 480

DeepStereo_RVC	0.47 188	0.37 124	2.19 273	0.55 499	0.18 106	0.60 370	0.58 566	0.52 162	0.62 287	0.49 287	0.45 281	0.39 272	0.85 587	0.47 156	0.34 223	0.12 344	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.19 89

RALAANet	0.52 241	1.37 575	2.63 447	0.33 267	0.23 218	0.48 195	0.19 102	0.69 283	0.55 227	0.49 287	0.46 286	0.39 272	0.31 311	0.53 208	0.53 360	0.10 183	0.33 402	0.11 292	0.17 387	0.29 477	0.13 31

GES	0.49 218	0.54 263	2.37 318	0.31 221	0.19 141	0.61 389	0.30 402	0.93 466	0.52 196	0.49 287	0.53 348	0.40 283	0.43 419	0.59 231	0.67 429	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.20 335	0.30 177

HCRNet	0.50 226	0.75 375	2.08 239	0.39 389	0.29 300	0.58 333	0.22 208	0.79 340	0.67 335	0.49 287	0.49 315	0.48 349	0.37 348	1.13 420	0.40 267	0.15 467	0.10 172	0.15 484	0.13 298	0.21 350	0.19 89

AFF-stereo	0.57 286	1.51 601	2.59 428	0.33 267	0.23 218	0.51 236	0.21 170	0.69 283	0.68 362	0.49 287	0.63 450	0.49 351	0.34 334	0.50 191	0.37 246	0.08 42	0.54 452	0.10 212	0.10 185	0.40 577	0.60 382

FENet	0.48 202	0.58 280	2.46 375	0.33 267	0.18 106	0.58 333	0.22 208	0.83 376	0.64 307	0.49 287	0.42 261	0.55 388	0.38 357	0.52 198	0.51 348	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.11 238	0.17 257	0.31 186

ACVNet	0.54 265	0.87 425	2.45 367	0.28 152	0.22 188	0.59 355	0.36 467	0.69 283	0.73 415	0.49 287	0.59 418	0.69 477	0.42 406	0.47 156	0.70 437	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.36 544	0.39 239

CFNet-ft	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 280	0.27 126	0.18 106	0.63 425	0.17 75	0.94 472	0.58 251	0.49 287	0.48 300	0.30 218	0.30 304	0.40 116	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.15 211	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.13 418	0.10 185	0.18 282	0.43 271

CFNet_RVC	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

NVstereo2D	0.63 373	0.57 278	2.29 302	0.37 352	0.35 382	0.69 485	0.49 540	0.96 490	0.88 544	0.49 287	0.54 369	0.72 488	0.46 448	1.98 579	0.50 345	0.19 538	0.20 344	0.18 543	0.16 368	0.28 466	0.34 206

DFGA-Net	0.61 336	1.55 604	2.59 428	0.32 243	0.26 261	0.54 277	0.22 208	0.67 273	0.63 299	0.50 306	0.52 341	0.35 252	0.28 269	1.84 554	0.99 511	0.10 183	0.08 72	0.12 355	0.12 276	0.38 561	0.18 83

x	0.65 393	0.62 302	2.12 255	0.36 339	0.61 520	0.48 195	0.24 278	0.80 347	0.89 549	0.50 306	0.56 394	0.44 311	0.36 341	0.62 252	0.80 472	0.11 284	1.44 584	0.11 292	0.39 572	0.16 233	1.34 567

NF-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.55 415	0.55 499	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.44 477	0.78 467	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.42 501	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.79 470	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

RE-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

RAFT	0.62 358	1.35 565	2.26 296	0.62 526	0.53 489	0.47 185	0.35 458	0.70 293	0.58 251	0.50 306	0.50 327	0.79 516	0.40 381	0.49 184	0.36 235	0.11 284	0.79 495	0.14 455	0.13 298	0.52 616	0.72 430

CFNet_pseudo	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.15 484	0.10 185	0.18 282	0.33 197

111	0.57 286	1.41 582	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.59 355	0.26 325	0.90 445	0.83 512	0.50 306	0.54 369	0.57 399	0.38 357	0.54 213	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 468

SFCPSM	0.48 202	0.39 144	2.30 304	0.28 152	0.27 275	0.70 488	0.32 424	1.00 525	0.69 374	0.50 306	0.52 341	0.43 296	0.36 341	0.53 208	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.18 282	0.23 126

GANet-RSSM	0.63 373	1.14 502	2.67 470	0.38 372	0.26 261	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.56 236	0.50 306	0.57 405	0.67 452	0.50 478	1.91 573	0.50 345	0.14 436	0.10 172	0.24 586	0.12 276	0.36 544	0.28 161

ccs_rob	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.16 505	0.10 185	0.18 282	0.33 197

ITSA-stereo	0.52 241	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 370	0.29 386	0.99 515	0.82 505	0.51 318	0.48 300	0.53 370	0.59 517	1.25 446	0.73 451	0.15 467	0.12 228	0.17 524	0.16 368	0.19 312	0.32 192

test_sample1	0.61 336	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 207	0.24 278	0.83 376	0.73 415	0.51 318	0.53 348	0.52 367	0.45 437	1.40 466	0.72 447	0.11 284	0.96 516	0.10 212	0.24 464	0.15 211	1.25 558

CBFPSM	0.62 358	1.34 561	2.12 255	0.30 196	0.23 218	0.71 492	0.38 480	0.77 325	0.68 362	0.51 318	0.49 315	1.03 594	0.82 581	0.63 253	1.35 565	0.11 284	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.19 312	0.37 222

RAFT_CTSACE	0.58 295	1.16 512	2.76 507	0.36 339	0.29 300	0.54 277	0.29 386	0.69 283	0.51 184	0.51 318	0.75 537	0.67 452	0.37 348	0.63 253	0.47 320	0.08 42	0.49 438	0.11 292	0.10 185	0.41 584	0.32 192

test_1	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 318	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.63 392

test_3	0.59 314	0.44 199	2.44 350	0.53 489	0.59 507	0.48 195	0.30 402	0.79 340	0.52 196	0.51 318	0.30 172	0.45 324	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.25 554	0.11 292	0.35 550	0.30 486	0.62 386

RAFT-345	0.56 277	0.37 124	2.68 477	0.40 402	0.34 369	0.58 333	0.41 494	0.49 122	0.70 386	0.51 318	0.99 593	0.43 296	0.28 269	1.56 495	0.81 476	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.11 104	0.09 10

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 295	1.48 597	2.53 403	0.29 175	0.78 554	0.52 256	0.20 127	0.68 278	0.66 322	0.51 318	0.61 435	0.40 283	0.32 320	0.40 116	0.43 295	0.08 42	0.63 473	0.09 144	0.09 135	0.37 553	0.58 369

RASNet	0.69 433	1.05 480	2.59 428	0.37 352	0.47 471	0.66 467	0.33 438	0.82 365	0.76 451	0.51 318	0.65 472	0.93 570	0.62 530	2.20 604	0.80 472	0.14 436	0.09 137	0.09 144	0.11 238	0.18 282	0.37 222

UCFNet_RVC	0.55 269	1.16 512	2.48 385	0.31 221	0.27 275	0.65 454	0.28 358	0.76 318	0.58 251	0.51 318	0.53 348	0.67 452	0.42 406	0.91 367	0.45 307	0.16 487	0.11 205	0.17 524	0.17 387	0.20 335	0.23 126

Reg-Stereo(zero)	0.66 413	0.26 1	2.13 261	0.25 80	1.15 607	0.99 590	0.97 630	0.57 214	0.81 499	0.52 328	0.46 286	0.54 379	0.59 517	0.47 156	1.14 539	0.08 42	0.88 511	0.08 58	0.36 560	0.12 128	0.80 461

DCRE	0.76 478	0.80 397	2.31 307	1.05 594	1.18 608	0.63 425	0.26 325	1.03 551	0.59 261	0.52 328	2.12 647	0.44 311	0.27 251	0.41 125	0.53 360	0.09 94	1.02 529	0.10 212	0.32 525	0.16 233	1.47 579

test-3	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 328	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.62 386

LCNet	0.58 295	0.43 184	2.42 337	0.91 579	0.22 188	0.95 587	0.29 386	0.62 246	0.64 307	0.52 328	0.55 380	0.41 290	0.75 570	0.84 345	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.18 400	0.97 651	0.40 247

PSM-softLoss	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

FADNet-RVC-Resample	0.74 462	1.54 603	3.81 628	0.38 372	0.29 300	0.62 410	0.38 480	0.91 452	0.67 335	0.52 328	0.51 331	0.63 426	0.44 429	1.56 495	0.59 390	0.24 583	0.32 397	0.22 572	0.19 418	0.30 486	0.71 428

HITNet	0.55 269	1.28 547	2.73 499	0.35 320	0.14 33	0.56 300	0.23 248	0.89 434	0.62 287	0.52 328	0.51 331	0.49 351	0.38 357	0.52 198	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.61 383
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
AdaStereo	0.48 202	0.44 199	2.18 270	0.36 339	0.20 158	0.59 355	0.29 386	0.97 498	0.74 436	0.52 328	0.55 380	0.61 417	0.33 326	0.52 198	0.44 301	0.18 520	0.08 72	0.17 524	0.11 238	0.18 282	0.24 136
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.
PSMNet-RUCA	0.64 384	1.12 498	2.61 441	0.59 516	0.56 497	0.64 438	0.37 470	0.89 434	0.72 410	0.53 337	0.68 487	0.53 370	0.43 419	0.61 243	0.46 314	0.35 615	0.19 329	0.44 631	0.29 496	0.49 610	0.35 213

DDVS	0.67 419	0.46 211	1.74 156	2.40 668	0.35 382	0.86 560	0.98 631	0.72 304	0.52 196	0.53 337	0.57 405	0.89 561	0.37 348	1.22 437	0.57 379	0.15 467	0.14 264	0.14 455	0.12 276	0.19 312	0.42 260

MyStereo8	0.73 458	1.16 512	2.89 534	0.53 489	0.34 369	0.71 492	0.20 127	1.87 657	0.59 261	0.53 337	0.66 479	0.50 355	0.33 326	1.27 451	0.62 408	0.10 183	1.19 545	0.10 212	0.21 442	0.21 350	0.61 383

Sa-1000	0.61 336	1.07 482	2.71 492	0.32 243	0.61 520	0.61 389	0.31 413	1.00 525	0.76 451	0.53 337	0.83 557	0.43 296	0.33 326	0.69 284	0.30 167	0.10 183	0.52 446	0.13 418	0.28 491	0.29 477	0.29 168

raftrobust	0.52 241	1.14 502	2.15 263	0.33 267	0.99 581	0.53 267	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 337	0.36 229	0.31 228	0.33 326	0.47 156	0.42 286	0.10 183	0.55 455	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 298

PA-Net	0.93 558	1.36 570	4.14 642	0.64 533	0.41 437	0.70 488	0.53 550	0.91 452	0.88 544	0.53 337	0.60 427	0.70 483	0.54 494	2.40 620	2.57 638	0.17 507	0.28 389	0.19 551	0.28 491	0.25 417	0.48 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
z-ln-s-r	0.76 478	1.41 582	2.84 525	0.33 267	0.27 275	0.58 333	0.37 470	0.92 460	0.89 549	0.54 343	0.81 552	0.64 434	0.48 467	2.23 605	1.74 592	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.28 466	0.40 247

SCV	0.69 433	0.68 327	1.95 203	0.90 575	1.04 591	0.49 207	0.24 278	0.98 506	0.73 415	0.54 343	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 456	0.26 120	0.11 284	1.59 603	0.09 144	0.32 525	0.34 521	1.58 591

test_sample3	0.61 336	0.48 224	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.58 333	0.25 306	0.97 498	0.76 451	0.54 343	0.52 341	0.46 332	0.37 348	1.78 540	0.57 379	0.13 394	0.79 495	0.12 355	0.21 442	0.17 257	0.73 434

MyStereo05	0.57 286	0.72 352	2.72 494	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.87 418	0.82 505	0.54 343	0.37 234	0.53 370	0.42 406	0.63 253	0.73 451	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

ffm	0.78 489	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

ff1	1.07 592	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

mmx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

xxx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

CFNet_ucs	0.50 226	0.55 272	2.28 299	0.27 126	0.22 188	0.58 333	0.23 248	0.90 445	0.69 374	0.54 343	0.64 464	0.68 466	0.44 429	0.55 215	0.34 223	0.14 436	0.12 228	0.16 505	0.11 238	0.19 312	0.38 231

NINENet	0.54 265	0.40 152	2.19 273	0.55 499	0.26 261	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.77 464	0.54 343	0.57 405	0.65 439	0.32 320	1.22 437	0.34 223	0.16 487	0.13 248	0.16 505	0.11 238	0.16 233	0.14 43

IRAFT_RVC	0.59 314	0.74 368	2.42 337	0.47 455	0.21 173	0.59 355	0.42 501	0.68 278	0.73 415	0.54 343	0.50 327	0.49 351	0.51 482	1.57 500	1.00 514	0.11 284	0.25 376	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43

RAFT + AFF	0.79 492	1.73 627	2.99 550	0.34 294	0.35 382	0.67 476	0.51 543	1.05 565	0.79 482	0.54 343	0.58 412	0.59 407	0.81 579	1.80 545	1.21 550	0.13 394	0.27 387	0.15 484	0.14 321	0.45 599	0.69 422

PSMNet-RSSM	0.61 336	1.19 523	2.43 342	0.33 267	0.25 243	0.59 355	0.28 358	0.88 426	0.65 314	0.54 343	0.62 442	0.69 477	0.46 448	1.67 519	0.50 345	0.15 467	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.20 335	0.28 161

test_sample5	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.55 356	0.63 450	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

DispNO	0.76 478	1.36 570	3.15 570	0.32 243	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.88 426	0.72 410	0.55 356	0.79 551	0.83 537	0.47 460	2.46 624	1.23 554	0.12 344	0.10 172	0.18 543	0.31 517	0.20 335	0.25 140

anonymousa	0.74 462	0.60 289	2.58 425	0.96 585	1.33 616	0.61 389	0.26 325	0.69 283	0.56 236	0.55 356	0.84 559	0.82 532	0.46 448	0.56 218	0.61 405	0.10 183	1.11 539	0.12 355	0.98 668	0.14 195	0.97 518

DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 307	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.55 356	0.48 300	0.28 197	0.37 348	0.40 116	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

fff	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

HHNet	0.63 373	0.67 317	3.10 565	0.37 352	0.25 243	0.64 438	0.60 573	0.70 293	0.67 335	0.55 356	1.12 609	0.32 234	0.60 525	0.43 137	1.75 594	0.16 487	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.18 282	0.22 116

GEStereo_RVC	0.61 336	1.19 523	2.61 441	0.48 456	0.25 243	0.63 425	0.37 470	1.05 565	0.79 482	0.55 356	0.55 380	0.59 407	0.44 429	1.10 411	0.48 330	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.27 453	0.43 271

csc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

cscssc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

UNet	0.56 277	0.58 280	2.81 519	0.32 243	0.33 353	0.74 511	0.27 344	0.86 409	0.67 335	0.55 356	0.55 380	0.72 488	0.55 499	0.79 331	0.58 386	0.12 344	0.09 137	0.13 418	0.11 238	0.20 335	0.19 89

cf-r	0.62 358	1.27 544	2.99 550	0.34 294	0.28 291	0.60 370	0.28 358	0.82 365	0.70 386	0.55 356	0.61 435	0.77 508	0.41 393	1.32 456	0.52 352	0.13 394	0.09 137	0.11 292	0.12 276	0.22 367	0.27 155

BEATNet_4x	0.57 286	1.16 512	2.56 419	0.35 320	0.16 61	0.56 300	0.25 306	0.91 452	0.64 307	0.55 356	0.53 348	0.59 407	0.43 419	0.67 274	0.76 461	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.23 385	0.58 369

G2L-ROB	0.59 314	1.32 553	2.59 428	0.30 196	0.22 188	0.59 355	0.28 358	0.80 347	0.61 276	0.56 368	0.45 281	0.70 483	0.35 337	1.38 463	0.72 447	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

G2L-Stereo	0.62 358	1.27 544	2.67 470	0.31 221	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.60 269	0.56 368	0.53 348	0.71 486	0.37 348	1.74 529	0.57 379	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.11 238	0.29 477	0.34 206

test_sample6	0.64 384	0.51 248	2.17 266	0.35 320	0.18 106	0.56 300	0.27 344	1.00 525	0.80 490	0.56 368	0.66 479	0.47 341	0.39 374	1.95 575	0.60 395	0.14 436	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.18 282	0.78 454

test_sample4	0.62 358	0.49 231	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.57 323	0.25 306	0.98 506	0.76 451	0.56 368	0.55 380	0.45 324	0.38 357	1.78 540	0.56 376	0.13 394	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.17 257	0.76 444

DualNet	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.56 368	0.66 479	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

iinet-f	0.62 358	1.18 520	2.55 415	0.33 267	0.25 243	0.82 551	0.34 448	0.87 418	0.69 374	0.56 368	0.64 464	0.73 494	0.67 548	0.80 335	0.81 476	0.14 436	0.13 248	0.11 292	0.10 185	0.44 596	0.26 148

ADStereo(finetuned)	0.50 226	0.91 445	2.43 342	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.75 570	0.40 116	0.40 267	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 292

IER	0.49 218	0.73 356	2.12 255	0.27 126	0.25 243	0.65 454	0.27 344	0.76 318	0.59 261	0.56 368	0.59 418	0.60 415	0.53 492	0.64 260	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.18 282	0.15 53

AASNet	0.66 413	1.49 599	2.97 545	0.37 352	0.33 353	0.65 454	0.30 402	1.00 525	0.78 469	0.56 368	0.60 427	0.55 388	0.39 374	0.88 359	0.96 498	0.15 467	0.12 228	0.13 418	0.11 238	0.45 599	0.35 213

AACVNet	0.61 336	1.13 501	2.47 380	0.37 352	0.21 173	0.57 323	0.25 306	0.75 315	0.55 227	0.56 368	0.60 427	0.66 448	0.44 429	2.11 596	0.49 341	0.14 436	0.11 205	0.14 455	0.11 238	0.35 536	0.23 126

PFNet+	0.50 226	0.43 184	2.54 407	0.49 469	0.18 106	0.58 333	0.76 609	0.54 186	0.72 410	0.56 368	0.48 300	0.39 272	0.26 235	0.94 374	0.33 211	0.14 436	0.09 137	0.14 455	0.13 298	0.12 128	0.16 66

RAFT_R40	0.55 269	0.31 46	2.44 350	0.57 514	0.42 451	0.62 410	0.52 547	0.58 218	0.66 322	0.56 368	0.54 369	0.54 379	0.50 478	1.56 495	0.53 360	0.11 284	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

DCANet	0.49 218	0.91 445	2.63 447	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.41 393	0.39 106	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 292

GwcNet-RSSM	0.64 384	1.38 579	2.69 484	0.33 267	0.26 261	0.60 370	0.32 424	0.84 385	0.73 415	0.56 368	0.65 472	0.72 488	0.42 406	1.78 540	0.60 395	0.14 436	0.10 172	0.12 355	0.13 298	0.26 438	0.26 148

PS-NSSS	0.69 433	1.37 575	2.44 350	0.31 221	0.32 345	0.64 438	0.34 448	1.04 557	0.74 436	0.56 368	0.75 537	0.51 360	0.42 406	2.41 622	0.54 366	0.24 583	0.17 311	0.27 594	0.18 400	0.30 486	0.23 126

PSMNet_ROB	0.75 473	1.42 587	2.93 539	0.39 389	0.32 345	0.73 503	0.56 561	0.90 445	0.74 436	0.56 368	0.60 427	0.75 501	0.47 460	2.00 581	1.31 561	0.18 520	0.13 248	0.19 551	0.20 431	0.26 438	0.40 247

DStereoRT	1.00 579	0.72 352	2.87 531	0.36 339	0.38 413	0.92 581	0.35 458	0.92 460	1.17 614	0.57 384	0.64 464	1.04 598	1.13 617	1.75 531	1.04 521	0.15 467	0.59 463	2.18 686	0.80 649	0.16 233	2.28 642

ACRE	0.63 373	1.55 604	3.41 600	0.76 556	0.28 291	0.60 370	0.56 561	0.82 365	0.68 362	0.57 384	0.62 442	0.43 296	0.30 304	0.47 156	0.42 286	0.12 344	0.19 329	0.13 418	0.14 321	0.36 544	0.20 100

ADLNet2	0.73 458	1.22 532	3.28 580	0.34 294	0.36 394	0.65 454	0.37 470	0.94 472	0.87 540	0.57 384	0.65 472	0.92 565	0.48 467	2.05 585	0.60 395	0.13 394	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.37 553	0.38 231

xxxx	0.97 570	0.64 309	2.14 262	0.30 196	0.67 533	0.64 438	0.24 278	1.09 586	0.91 555	0.57 384	0.65 472	0.58 403	0.39 374	1.57 500	5.49 681	0.13 394	1.38 575	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.41 575

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 508	1.41 582	2.80 514	0.94 581	0.35 382	0.89 573	0.41 494	0.89 434	0.66 322	0.57 384	0.63 450	0.75 501	0.38 357	2.37 615	0.55 372	1.16 662	0.31 394	0.36 617	0.21 442	0.59 622	0.63 392

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMFormer	0.64 384	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.17 257	0.84 474

tta	0.63 373	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.19 312	0.59 376

qqq1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

fff1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 437	0.20 158	0.52 256	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 391	0.59 418	0.63 426	0.29 290	0.59 231	0.34 223	0.16 487	0.09 137	0.16 505	0.09 135	0.26 438	0.26 148

MC-Stereo	0.58 295	0.37 124	2.00 217	0.88 571	0.64 528	0.54 277	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 391	0.39 248	0.27 188	0.27 251	0.71 299	0.32 196	0.09 94	1.20 546	0.09 144	0.16 368	0.22 367	1.92 610

CIPLG	0.63 373	1.59 612	3.16 571	0.79 563	0.31 329	0.62 410	0.57 564	0.82 365	0.68 362	0.58 391	0.63 450	0.43 296	0.31 311	0.48 170	0.42 286	0.12 344	0.20 344	0.13 418	0.13 298	0.36 544	0.21 108

IPLGR_C	0.64 384	1.66 623	3.36 587	0.80 565	0.31 329	0.60 370	0.60 573	0.82 365	0.69 374	0.58 391	0.62 442	0.44 311	0.31 311	0.47 156	0.43 295	0.12 344	0.22 356	0.13 418	0.15 345	0.35 536	0.21 108

GMOStereo	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

error version	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

test-v	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

AAGNet	0.92 551	0.40 152	2.53 403	0.60 518	1.01 586	0.62 410	0.45 521	0.52 162	0.68 362	0.58 391	0.53 348	0.50 355	0.72 559	1.22 437	7.32 687	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

test-2	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

GMM-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.89 534	0.53 489	0.24 232	0.77 529	0.46 527	0.62 246	0.65 314	0.58 391	0.73 527	0.47 341	0.43 419	0.68 280	0.29 156	0.10 183	0.06 2	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.44 287

DGSMNet	2.93 670	0.77 382	3.44 604	3.58 685	4.25 682	2.53 667	6.86 692	1.03 551	0.88 544	0.58 391	1.85 641	0.79 516	0.62 530	1.63 512	1.46 574	4.62 689	4.98 692	5.15 694	4.71 694	4.52 691	4.37 687

APVNet	0.76 478	1.11 494	3.23 574	0.39 389	0.36 394	0.85 559	0.44 517	0.96 490	0.73 415	0.58 391	0.69 492	0.76 506	0.56 501	2.29 608	0.82 479	0.17 507	0.18 323	0.24 586	0.19 418	0.35 536	0.27 155

delet	0.60 326	0.84 414	2.45 367	0.33 267	0.35 382	0.73 503	0.46 527	0.89 434	0.80 490	0.58 391	0.62 442	0.67 452	0.51 482	1.14 422	0.64 417	0.12 344	0.12 228	0.13 418	0.14 321	0.22 367	0.29 168

ac_64	0.63 373	0.77 382	2.71 492	0.37 352	0.34 369	0.64 438	0.30 402	0.86 409	0.67 335	0.58 391	0.53 348	0.88 558	0.48 467	1.84 554	0.71 443	0.15 467	0.12 228	0.12 355	0.12 276	0.21 350	0.25 140

hitnet-ft	0.73 458	1.09 487	2.59 428	0.28 152	0.22 188	0.71 492	0.36 467	0.89 434	0.67 335	0.58 391	0.83 557	1.03 594	0.94 603	2.31 610	0.70 437	0.23 575	0.14 264	0.41 624	0.13 298	0.24 392	0.28 161

HI	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

mmm	0.66 413	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 564	0.49 207	0.27 344	0.82 365	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.47 341	0.38 357	0.81 339	0.73 451	0.12 344	1.37 574	0.14 455	0.45 587	0.18 282	1.35 569

1111x	1.06 589	0.79 393	3.29 582	0.33 267	0.60 513	0.64 438	0.33 438	1.10 589	0.92 557	0.59 410	0.69 492	0.59 407	0.47 460	2.64 638	4.61 675	0.12 344	1.38 575	0.11 292	0.49 603	0.18 282	1.30 564

SST-Stereo	0.56 277	0.30 34	2.44 350	0.71 553	0.55 494	0.62 410	0.65 589	0.57 214	0.67 335	0.59 410	0.53 348	0.51 360	0.59 517	1.57 500	0.31 186	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.11 23

Prome-Stereo	0.53 254	0.36 109	2.39 326	0.60 518	0.23 218	0.63 425	0.41 494	0.66 268	0.67 335	0.59 410	1.02 598	0.43 296	0.71 558	0.61 243	0.34 223	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.44 287

DMCA	0.50 226	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 355	0.26 325	0.81 356	0.68 362	0.59 410	0.49 315	0.56 394	0.36 341	0.65 268	0.65 422	0.14 436	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.29 168

CC-Net-ROB	0.95 563	1.57 608	2.93 539	0.90 575	0.39 420	0.87 567	0.44 517	1.12 596	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.64 434	0.50 478	2.73 647	0.93 494	0.97 654	0.40 417	0.87 655	0.29 496	0.61 626	0.66 402

HSM	0.67 419	0.92 450	2.29 302	0.30 196	0.29 300	0.65 454	0.29 386	0.98 506	0.67 335	0.59 410	0.58 412	1.39 636	0.65 539	2.56 630	0.45 307	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.24 136

iResNet	0.59 314	1.09 487	2.54 407	0.44 437	0.18 106	0.65 454	0.29 386	0.89 434	0.75 442	0.59 410	0.64 464	0.43 296	0.39 374	0.73 309	1.24 556	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 247

NOSS_ROB	0.75 473	1.03 474	2.27 297	0.68 549	0.26 261	0.68 482	0.30 402	0.99 515	0.82 505	0.59 410	0.58 412	0.77 508	0.39 374	2.75 649	0.48 330	0.25 590	0.24 367	0.28 596	0.26 480	0.29 477	1.07 534

Selective-IGEV-i1	0.99 575	0.36 109	1.98 212	1.72 644	2.18 664	0.62 410	0.33 438	0.91 452	1.13 606	0.60 421	0.53 348	1.36 634	0.29 290	0.71 299	1.00 514	0.11 284	1.94 632	0.13 418	0.30 506	0.14 195	3.51 675

TCMNet	0.72 455	1.15 508	2.78 511	0.51 482	0.52 482	0.73 503	0.39 487	0.94 472	0.78 469	0.60 421	0.68 487	0.63 426	0.46 448	1.71 525	0.72 447	0.18 520	0.19 329	0.23 580	0.18 400	0.40 577	0.56 356

GCST	0.84 508	1.48 597	3.02 555	1.12 605	1.09 599	0.62 410	0.19 102	0.79 340	0.56 236	0.60 421	0.65 472	0.50 355	0.31 311	1.24 442	0.74 456	0.76 645	0.46 429	0.84 651	0.64 636	0.71 632	0.57 362

MSKI-zero shot	0.70 440	0.44 199	2.62 446	1.47 628	0.75 546	0.56 300	0.20 127	0.80 347	0.45 140	0.60 421	0.52 341	0.44 311	0.17 66	0.70 291	0.26 120	0.09 94	2.87 678	0.09 144	0.32 525	0.14 195	0.50 316

fast-acv-ft	0.67 419	1.24 538	3.26 578	0.39 389	0.30 316	0.80 542	0.48 533	0.74 311	0.76 451	0.60 421	0.78 549	0.76 506	0.60 525	0.70 291	0.78 467	0.16 487	0.15 282	0.18 543	0.17 387	0.38 561	0.24 136

GASNet	0.84 508	1.98 641	4.07 640	0.48 456	0.33 353	0.58 333	0.34 448	0.97 498	0.81 499	0.60 421	0.59 418	0.74 496	0.55 499	2.08 591	1.18 544	0.22 567	0.15 282	0.19 551	0.17 387	0.55 619	0.29 168

DEmStereo	0.69 433	0.40 152	2.42 337	0.42 419	0.18 106	0.66 467	0.88 622	0.54 186	0.64 307	0.60 421	1.00 594	0.45 324	1.24 623	1.53 491	2.21 623	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.11 104	0.14 43

UPFNet	0.51 238	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 454	0.37 470	0.88 426	0.65 314	0.60 421	0.53 348	0.61 417	0.41 393	0.77 321	0.55 372	0.13 394	0.13 248	0.13 418	0.13 298	0.20 335	0.16 66

HGLStereo	0.61 336	1.20 525	2.59 428	0.36 339	0.40 430	0.65 454	0.30 402	0.87 418	0.67 335	0.60 421	0.70 505	0.69 477	0.56 501	1.07 408	0.59 390	0.14 436	0.13 248	0.13 418	0.12 276	0.23 385	0.23 126

iResNetv2_ROB	0.71 445	1.90 638	3.48 606	0.43 432	0.22 188	0.60 370	0.29 386	0.96 490	0.78 469	0.60 421	0.65 472	0.60 415	0.46 448	0.80 335	1.21 550	0.12 344	0.08 72	0.10 212	0.07 63	0.44 596	0.33 197

Hybrid-DGEV-03	0.53 254	1.31 552	2.33 311	0.30 196	0.17 85	0.58 333	0.24 278	0.71 300	0.51 184	0.61 431	1.00 594	0.39 272	0.28 269	0.44 143	0.41 276	0.10 183	0.23 363	0.12 355	0.09 135	0.35 536	0.53 337

Hybrid-DGEV-2	0.61 336	1.16 512	2.80 514	0.33 267	0.17 85	0.73 503	0.19 102	0.89 434	0.73 415	0.61 431	0.42 261	0.53 370	0.43 419	1.00 387	0.91 491	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.25 417	0.61 383

coex_refinement	0.67 419	1.33 558	2.48 385	0.38 372	0.26 261	0.64 438	0.34 448	0.88 426	0.68 362	0.61 431	0.63 450	0.80 524	0.48 467	1.84 554	1.09 531	0.13 394	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.18 282	0.38 231

gwcnet-sp	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

ssnet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

DisPM	0.48 202	0.41 160	2.54 407	0.61 524	0.18 106	0.59 355	0.62 581	0.54 186	0.67 335	0.61 431	0.53 348	0.38 268	0.26 235	0.76 319	0.31 186	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.15 53

psmg	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 514	0.35 458	0.94 472	0.67 335	0.61 431	0.59 418	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.15 53

PFNet	0.62 358	0.42 167	2.69 484	0.43 432	0.55 494	0.62 410	0.27 344	0.64 261	0.72 410	0.61 431	0.56 394	0.45 324	0.33 326	1.86 560	1.12 536	0.28 601	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.26 438	0.27 155

Pruner-Stereo	0.55 269	0.38 135	2.49 391	1.78 647	0.19 141	0.63 425	0.45 521	0.59 227	0.67 335	0.61 431	0.48 300	0.41 290	0.25 218	0.49 184	0.99 511	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.14 43

pcwnet_v2	0.65 393	0.54 263	4.29 651	0.33 267	0.27 275	0.60 370	0.25 306	1.02 544	0.92 557	0.61 431	0.69 492	0.62 422	0.54 494	0.67 274	0.38 255	0.18 520	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.21 350	0.49 313

test_xeample3	0.86 520	0.75 375	3.36 587	0.65 536	0.76 549	0.49 207	0.33 438	1.21 615	0.80 490	0.61 431	0.23 95	0.30 218	0.29 290	1.17 428	1.57 584	0.10 183	1.79 618	0.10 212	0.40 574	0.25 417	2.09 621

STTStereo	0.58 295	0.95 458	2.95 543	0.37 352	0.31 329	0.62 410	0.32 424	0.81 356	0.63 299	0.61 431	0.55 380	0.67 452	0.43 419	0.87 350	0.48 330	0.16 487	0.16 297	0.17 524	0.20 431	0.17 257	0.25 140

DISCO	0.61 336	0.63 304	1.98 212	0.46 449	0.34 369	0.84 558	0.35 458	0.88 426	0.81 499	0.61 431	0.64 464	1.06 603	0.53 492	1.11 416	0.83 481	0.13 394	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.26 438	0.37 222

iResNet_ROB	0.60 326	1.59 612	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 370	0.22 208	0.99 515	0.85 527	0.61 431	0.63 450	0.58 403	0.42 406	1.08 409	0.98 509	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 414

MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

xyz-stereo	3.06 672	0.44 199	30.74 716	0.24 61	0.12 8	15.34 694	0.24 278	0.56 205	0.49 165	0.62 446	7.90 687	0.64 434	0.49 473	1.44 477	1.05 522	0.09 94	0.07 24	0.34 615	0.08 98	0.13 163	0.19 89

G2L-Stereo_test	0.64 384	1.34 561	2.55 415	0.34 294	0.24 232	0.75 514	0.39 487	0.83 376	0.65 314	0.62 446	0.54 369	0.74 496	0.40 381	1.57 500	0.75 457	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 271

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 277	0.24 278	0.71 300	0.52 196	0.62 446	0.55 380	0.40 283	0.41 393	0.43 137	0.33 211	0.17 507	0.10 172	0.14 455	0.11 238	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CSP-Net	0.55 269	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 529	0.35 458	0.90 445	0.62 287	0.62 446	0.60 427	0.65 439	0.42 406	1.76 534	0.47 320	0.17 507	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.21 350	0.16 66

Consistency-Raft	0.92 551	1.21 527	3.50 607	0.98 588	0.63 523	0.77 529	0.54 553	1.02 544	1.01 588	0.62 446	1.03 600	0.65 439	1.04 610	0.81 339	1.36 567	0.45 625	0.47 433	0.51 637	0.59 630	0.65 629	0.47 300

THIR-Stereo	0.88 530	0.85 419	2.33 311	0.26 100	0.16 61	0.59 355	2.69 676	0.62 246	0.54 215	0.62 446	1.61 636	0.96 579	1.77 649	1.67 519	2.20 622	0.10 183	0.08 72	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.21 108

LMCR-Stereo	0.61 336	1.00 465	2.60 436	0.42 419	0.22 188	0.74 511	0.31 413	1.06 578	0.70 386	0.62 446	0.64 464	0.40 283	0.52 489	0.84 345	1.27 560	0.20 549	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.26 438	0.16 66

test_xeample	0.98 573	0.65 314	2.12 255	0.29 175	0.67 533	0.60 370	0.28 358	1.08 584	0.85 527	0.62 446	0.70 505	0.44 311	0.41 393	1.95 575	5.45 679	0.12 344	1.33 570	0.11 292	0.31 517	0.18 282	1.42 576

MMNet	0.55 269	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 538	0.28 358	0.86 409	0.79 482	0.62 446	0.58 412	0.59 407	0.56 501	0.80 335	0.61 405	0.11 284	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.21 350	0.22 116

AANet_RVC	0.79 492	1.46 594	2.72 494	0.34 294	0.25 243	0.59 355	0.32 424	0.88 426	0.83 512	0.62 446	0.95 585	0.80 524	0.43 419	2.46 624	1.72 590	0.38 617	0.26 380	0.10 212	0.09 135	0.25 417	0.43 271

DeepPruner_ROB	0.58 295	1.06 481	2.68 477	0.30 196	0.26 261	0.63 425	0.31 413	0.83 376	0.51 184	0.62 446	0.56 394	0.65 439	0.39 374	1.06 399	0.56 376	0.19 538	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.24 392	0.33 197

MultiAttention	2.45 659	0.55 272	2.24 289	1.79 648	2.54 672	11.19 690	2.28 675	1.28 618	0.84 524	0.63 459	1.17 611	1.13 615	0.57 506	15.98 701	1.78 598	0.20 549	0.09 137	0.43 629	1.60 682	0.95 648	1.69 600

Ntro	1.11 598	2.10 653	3.52 610	0.97 587	0.87 567	1.06 603	0.54 553	1.02 544	0.93 564	0.63 459	0.76 540	0.93 570	0.67 548	1.76 534	1.71 588	1.03 656	0.46 429	0.76 650	0.41 579	1.29 662	0.86 484

Wz-Net-LNSev	0.66 413	1.30 550	2.81 519	0.35 320	0.37 403	0.80 542	0.48 533	0.91 452	0.87 540	0.63 459	0.70 505	0.80 524	0.59 517	0.67 274	0.68 432	0.15 467	0.14 264	0.12 355	0.12 276	0.24 392	0.38 231

UDG	0.86 520	1.57 608	2.80 514	0.68 549	0.59 507	0.78 534	0.38 480	0.97 498	0.74 436	0.63 459	0.70 505	1.01 590	0.68 550	1.02 391	1.22 553	0.45 625	0.34 403	0.89 656	0.51 611	0.73 634	0.58 369

ARAFT	0.65 393	1.69 625	3.34 586	0.29 175	0.16 61	0.65 454	0.36 467	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.49 315	0.56 394	0.31 311	1.23 440	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.50 316

psm_up	0.65 393	1.02 470	2.53 403	0.36 339	0.31 329	0.64 438	0.38 480	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.57 405	0.68 466	0.57 506	1.90 572	0.52 352	0.17 507	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.27 453	0.22 116

GwcNet	0.76 478	1.09 487	3.68 619	0.38 372	0.45 462	0.81 546	0.45 521	0.91 452	0.89 549	0.63 459	0.77 544	0.82 532	0.51 482	1.64 515	0.85 483	0.17 507	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.33 511	0.34 206

S-Stereo	0.82 501	0.73 356	3.79 624	0.40 402	0.37 403	0.70 488	0.69 601	1.00 525	1.03 591	0.63 459	0.92 579	0.82 532	0.59 517	2.35 613	0.71 443	0.18 520	0.22 356	0.17 524	0.18 400	0.30 486	0.67 409

GANetREF_RVC	0.81 497	1.44 591	3.04 559	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.63 583	1.03 551	0.92 557	0.63 459	0.61 435	0.72 488	0.59 517	2.40 620	0.58 386	0.33 612	0.25 376	0.37 619	0.25 472	0.41 584	0.36 221
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.62 358	1.15 508	3.11 566	0.39 389	0.37 403	0.60 370	0.28 358	0.87 418	0.64 307	0.63 459	0.56 394	0.71 486	0.45 437	1.08 409	0.52 352	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.15 345	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.83 506	1.57 608	2.63 447	0.48 456	0.37 403	0.78 534	0.29 386	1.04 557	1.36 628	0.63 459	2.05 646	0.64 434	0.70 557	1.10 411	1.20 548	0.33 612	0.14 264	0.15 484	0.12 276	0.63 627	0.46 298

ISRNet	0.51 238	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 207	0.21 170	0.80 347	0.71 401	0.64 470	0.71 520	0.66 448	0.40 381	0.59 231	0.45 307	0.23 575	0.16 297	0.21 567	0.20 431	0.21 350	0.37 222

DualNet (step1)	0.76 478	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.65 636	1.21 549	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

test_sample9	1.07 592	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

test_sample7	0.65 393	0.41 160	2.08 239	0.36 339	0.20 158	0.52 256	0.32 424	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.18 520	1.21 549	0.16 505	0.15 345	0.19 312	1.22 553

SQANet	0.92 551	1.96 639	3.23 574	0.77 559	0.83 561	0.76 519	0.38 480	0.87 418	0.68 362	0.64 470	0.69 492	0.73 494	0.52 489	1.35 461	1.36 567	0.80 647	0.30 392	0.60 642	0.29 496	0.93 646	0.70 425

HH	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

HanStereo	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.65 439	0.32 320	0.48 170	0.34 223	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

hknet	0.53 254	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.71 401	0.64 470	0.53 348	0.79 516	0.40 381	0.84 345	0.78 467	0.12 344	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

IIG-Stereo	0.65 393	0.87 425	2.32 309	0.55 499	0.23 218	0.62 410	0.21 170	0.78 332	0.71 401	0.64 470	0.69 492	0.69 477	0.38 357	2.07 588	1.37 569	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.27 155

PSM-AAD	0.67 419	0.29 16	2.41 333	0.37 352	0.23 218	0.86 560	1.15 647	0.62 246	0.66 322	0.64 470	0.71 520	0.67 452	2.90 668	0.65 268	0.32 196	0.10 183	0.08 72	0.17 524	0.15 345	0.14 195	0.34 206

KYRaft	0.52 241	0.35 101	2.40 329	0.34 294	0.21 173	0.75 514	0.43 508	0.62 246	0.63 299	0.64 470	0.92 579	0.53 370	0.72 559	0.60 238	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.14 321	0.13 163	0.54 344

222	1.02 581	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 478	0.62 410	0.24 278	1.09 586	0.86 534	0.64 470	0.67 484	0.47 341	0.42 406	1.86 560	6.73 685	0.13 394	1.21 549	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.44 577

Syn2CoEx	0.78 489	1.43 590	3.54 612	0.44 437	0.31 329	0.64 438	0.43 508	1.04 557	0.83 512	0.64 470	0.77 544	0.74 496	0.74 566	1.91 573	0.64 417	0.20 549	0.17 311	0.19 551	0.15 345	0.30 486	0.59 376

acv_ft	0.57 286	0.87 425	2.45 367	0.33 267	0.41 437	0.63 425	0.29 386	0.86 409	0.73 415	0.64 470	0.59 418	0.69 477	0.45 437	0.47 156	0.68 432	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.43 592	0.39 239

SCV_C0	0.73 458	0.68 327	2.05 233	1.50 632	0.92 572	0.45 159	0.20 127	0.96 490	0.71 401	0.65 486	0.33 209	0.31 228	0.20 130	1.25 446	0.52 352	0.09 94	1.68 614	0.08 58	0.30 506	0.27 453	1.52 581

ACVNet-4b	2.00 652	2.19 657	4.85 659	1.09 597	0.86 564	1.15 613	0.53 550	1.11 593	1.15 611	0.65 486	1.09 606	1.97 650	0.69 555	2.31 610	9.78 692	5.73 691	0.42 421	1.03 663	0.55 618	1.89 674	0.92 502

CRFU-Net	0.58 295	0.42 167	1.90 193	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.35 458	0.94 472	0.54 215	0.65 486	0.60 427	0.78 513	1.34 625	1.00 387	0.51 348	0.17 507	0.14 264	0.17 524	0.10 185	0.19 312	0.20 100

OMP-Stereo	0.64 384	0.87 425	2.38 320	0.56 510	0.37 403	0.60 370	0.26 325	0.75 315	0.71 401	0.65 486	0.60 427	0.68 466	0.32 320	2.07 588	1.18 544	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.28 161

Nwc_Net	0.75 473	1.10 492	2.96 544	0.42 419	0.39 420	0.77 529	0.39 487	1.06 578	0.73 415	0.65 486	1.00 594	0.99 586	0.74 566	1.43 472	0.99 511	0.24 583	0.15 282	0.23 580	0.26 480	0.27 453	0.30 177

DeepPrunerF	0.92 551	1.33 558	3.41 600	0.46 449	0.51 478	0.64 438	0.49 540	1.16 606	2.62 670	0.65 486	0.61 435	0.65 439	0.62 530	2.23 605	1.31 561	0.23 575	0.19 329	0.30 605	0.28 491	0.39 570	0.34 206

RYNet	0.77 487	0.91 445	2.36 316	0.37 352	0.41 437	0.88 569	0.44 517	0.99 515	0.88 544	0.65 486	0.54 369	0.92 565	0.61 528	2.70 644	1.23 554	0.15 467	0.14 264	0.17 524	0.14 321	0.27 453	0.55 354

ssnet_v2	0.64 384	0.99 464	2.67 470	0.33 267	0.22 188	0.72 498	0.45 521	1.00 525	0.80 490	0.66 493	0.54 369	0.81 529	0.48 467	0.91 367	1.08 530	0.16 487	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.33 511	0.31 186

dad	0.58 295	1.35 565	2.39 326	0.31 221	0.20 158	0.62 410	0.26 325	0.56 205	0.79 482	0.66 493	0.64 464	0.64 434	0.36 341	0.87 350	0.48 330	0.28 601	0.15 282	0.40 622	0.18 400	0.24 392	0.22 116

AE-Stereo	0.71 445	0.32 60	2.44 350	0.44 437	0.50 475	0.58 333	0.23 248	1.08 584	0.67 335	0.67 495	0.51 331	0.47 341	0.24 200	0.63 253	0.32 196	0.09 94	2.15 653	0.11 292	0.45 587	0.22 367	2.01 615

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 393	1.15 508	2.40 329	0.33 267	0.30 316	0.83 553	0.40 492	0.94 472	0.82 505	0.67 495	0.76 540	0.68 466	0.58 514	1.13 420	1.25 557	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.28 161

SACVNet	0.68 426	1.08 485	2.58 425	0.38 372	0.28 291	0.65 454	0.37 470	0.91 452	0.65 314	0.67 495	0.62 442	0.69 477	0.47 460	2.07 588	0.65 422	0.18 520	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.39 570	0.41 255

DRaft	0.65 393	0.47 215	2.38 320	0.25 80	0.17 85	0.64 438	0.65 589	0.56 205	0.57 243	0.67 495	0.98 590	0.38 268	0.99 606	1.42 471	2.06 612	0.11 284	0.14 264	0.10 212	0.14 321	0.18 282	0.21 108

MLCV	0.59 314	1.41 582	2.41 333	0.31 221	0.15 47	0.60 370	0.23 248	0.77 325	0.63 299	0.67 495	0.66 479	0.55 388	0.37 348	1.16 425	1.09 531	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

PDISCO_ROB	0.84 508	1.46 594	2.84 525	0.65 536	0.59 507	1.17 615	0.48 533	1.19 611	1.08 600	0.67 495	0.72 525	1.00 589	0.61 528	1.24 442	1.05 522	0.38 617	0.18 323	0.28 596	0.24 464	0.58 621	0.44 287

AEACV	0.89 538	0.29 16	1.84 173	2.50 671	1.68 642	0.53 267	0.21 170	1.01 535	0.42 114	0.68 501	0.31 186	0.22 122	0.39 374	1.63 512	0.25 105	0.09 94	2.60 670	0.09 144	0.54 617	0.23 385	2.27 641

Wz-Net-SNSev	0.85 517	1.83 634	3.36 587	0.42 419	0.31 329	0.71 492	0.66 591	1.04 557	0.94 566	0.68 501	0.85 562	0.96 579	0.62 530	1.75 531	1.14 539	0.16 487	0.15 282	0.16 505	0.17 387	0.39 570	0.63 392

DDUNet	0.90 544	1.63 619	2.77 509	0.77 559	0.69 538	0.83 553	0.44 517	0.90 445	0.70 386	0.68 501	0.76 540	0.92 565	0.54 494	1.14 422	1.35 565	0.61 634	0.37 406	0.96 658	0.52 614	0.77 640	0.67 409

SuperB	1.19 605	1.62 617	5.29 664	0.37 352	0.26 261	0.81 546	0.87 620	0.94 472	1.19 616	0.68 501	0.68 487	0.63 426	1.37 629	1.73 527	3.30 654	0.16 487	0.12 228	0.17 524	0.16 368	2.74 684	0.63 392

DCVSM-stereo	0.52 241	0.37 124	2.45 367	0.30 196	0.22 188	0.54 277	0.52 547	0.60 234	0.52 196	0.69 505	0.47 292	0.79 516	0.49 473	0.56 218	0.90 489	0.13 394	0.14 264	0.15 484	0.13 298	0.20 335	0.21 108

LL-Strereo	0.85 517	1.73 627	3.06 563	0.37 352	0.61 520	0.54 277	0.33 438	1.01 535	0.76 451	0.69 505	0.58 412	0.85 546	0.78 575	2.65 639	0.54 366	0.14 436	0.58 461	0.14 455	0.12 276	0.42 587	1.05 532

DMCA-RVC	0.70 440	1.30 550	3.59 615	0.37 352	0.89 568	0.57 323	0.31 413	0.73 308	0.59 261	0.69 505	0.54 369	0.59 407	0.57 506	1.25 446	0.66 425	0.16 487	0.38 410	0.20 561	0.15 345	0.22 367	0.23 126

ADCP+	1.03 586	1.68 624	3.83 629	0.35 320	0.39 420	1.05 600	0.79 614	0.94 472	0.86 534	0.69 505	0.68 487	0.85 546	1.53 642	1.02 391	4.56 674	0.13 394	0.12 228	0.16 505	0.15 345	0.28 466	0.44 287

otaku	1.15 602	2.10 653	3.51 608	0.98 588	0.74 544	1.02 595	0.59 569	1.03 551	0.89 549	0.70 509	1.60 635	0.98 582	0.65 539	1.63 512	1.80 600	0.99 655	0.46 429	0.73 649	0.40 574	1.30 664	0.88 490

CrosDoStereo	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

DeepStereo_LL	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

ADLNet	0.68 426	1.02 470	2.68 477	0.35 320	0.34 369	0.67 476	0.34 448	0.95 487	0.79 482	0.70 509	0.62 442	0.80 524	0.46 448	1.77 537	0.69 435	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.54 344

RP	0.74 462	1.01 468	2.48 385	0.44 437	0.45 462	0.66 467	0.45 521	0.95 487	0.87 540	0.70 509	0.95 585	0.99 586	0.82 581	1.55 493	0.82 479	0.26 594	0.19 329	0.23 580	0.20 431	0.34 521	0.38 231

NCC-stereo	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	0.35 213

Abc-Net	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet-Refined	0.55 269	0.61 295	2.07 237	0.34 294	0.21 173	0.68 482	0.26 325	0.87 418	0.73 415	0.70 509	0.69 492	0.74 496	0.45 437	1.10 411	0.62 408	0.12 344	0.09 137	0.14 455	0.14 321	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.71 445	1.32 553	2.30 304	0.44 437	0.31 329	0.71 492	0.67 596	0.89 434	0.69 374	0.70 509	0.61 435	0.85 546	0.54 494	1.58 507	0.70 437	0.20 549	0.17 311	0.66 645	0.25 472	0.26 438	0.38 231

z-mn7	0.90 544	2.01 645	3.02 555	0.37 352	0.29 300	1.02 595	0.48 533	0.97 498	1.33 625	0.71 518	1.36 627	0.85 546	0.62 530	2.15 599	1.50 576	0.15 467	0.13 248	0.14 455	0.13 298	0.34 521	0.53 337

IGEVStereo-DCA	0.74 462	0.74 368	2.09 243	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.23 248	0.49 122	0.62 287	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

rrr	0.84 508	0.74 368	3.40 598	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.28 358	1.23 616	0.84 524	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.29 496	0.24 392	1.75 602

DStereoO	1.34 622	0.76 381	2.18 270	1.19 610	2.07 659	0.79 538	3.84 682	1.01 535	1.42 629	0.72 521	1.11 608	0.80 524	1.97 655	0.96 381	2.44 631	1.25 667	0.99 522	0.48 633	0.60 632	0.96 650	1.34 567

GrayStereo	0.71 445	0.27 3	2.40 329	0.89 572	0.23 218	0.62 410	1.40 663	0.67 273	0.70 386	0.72 521	0.77 544	0.55 388	3.03 669	0.60 238	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.21 442	0.12 128	0.37 222

w-ln-seven-2	0.81 497	1.56 607	3.14 569	0.38 372	0.28 291	0.66 467	0.43 508	0.93 466	0.93 564	0.73 523	0.77 544	0.72 488	0.65 539	1.82 550	1.75 594	0.14 436	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.36 544	0.58 369

riskmin	0.96 567	0.32 60	2.07 237	1.72 644	1.61 639	1.62 638	0.57 564	1.45 634	0.55 227	0.73 523	0.89 574	0.92 565	0.45 437	1.16 425	0.60 395	0.11 284	1.30 566	0.12 355	1.38 677	0.14 195	1.51 580

IPLGR	0.58 295	0.64 309	3.12 567	0.37 352	0.18 106	0.62 410	0.54 553	1.06 578	0.69 374	0.73 523	0.46 286	0.50 355	0.44 429	1.12 419	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.21 350	0.20 100

DSFCA	0.62 358	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 538	0.86 619	0.81 356	0.73 415	0.73 523	0.66 479	0.67 452	0.57 506	1.17 428	1.03 518	0.16 487	0.15 282	0.13 418	0.14 321	0.19 312	0.28 161

AF-Net	0.76 478	1.14 502	2.74 502	0.42 419	0.41 437	0.70 488	0.41 494	1.07 582	0.94 566	0.73 523	1.05 604	1.04 598	0.86 589	1.23 440	1.00 514	0.23 575	0.15 282	0.25 591	0.18 400	0.32 505	0.35 213

HSM-Net_RVC	0.70 440	0.40 152	2.45 367	0.27 126	0.19 141	0.68 482	0.30 402	1.29 620	0.73 415	0.73 523	0.70 505	0.77 508	0.45 437	3.73 674	0.46 314	0.13 394	0.09 137	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.61 336	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 454	0.37 470	0.86 409	0.76 451	0.73 523	0.70 505	0.84 540	0.47 460	1.57 500	0.72 447	0.13 394	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.18 282	0.33 197

GREAT-IGEV	0.92 551	0.56 276	2.08 239	0.98 588	2.29 667	0.47 185	0.18 93	0.35 23	0.78 469	0.74 530	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 387	0.55 372	0.09 94	3.79 685	0.07 1	0.26 480	0.22 367	3.26 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Wz-Net-TNSev	1.02 581	2.26 665	3.69 620	0.38 372	0.31 329	1.00 592	0.71 604	1.12 596	1.02 589	0.74 530	0.73 527	1.09 609	0.91 596	2.46 624	2.15 619	0.21 560	0.20 344	0.16 505	0.20 431	0.48 608	0.62 386

DPSNet	1.02 581	0.72 352	2.84 525	0.60 518	0.39 420	1.08 606	0.75 608	1.41 632	1.14 609	0.74 530	0.69 492	1.05 602	1.67 644	2.09 595	2.22 624	0.27 598	0.61 466	0.20 561	0.50 607	0.48 608	1.03 529

CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 533	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 260	0.30 167	0.08 42	1.51 595	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

YMNet	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

YMNet_1	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

RAFT-RH_RVC	0.65 393	0.73 356	2.78 511	0.39 389	0.29 300	0.60 370	0.18 93	0.45 88	0.63 299	0.75 533	1.89 642	0.47 341	0.29 290	1.59 508	1.21 550	0.15 467	0.07 24	0.13 418	0.13 298	0.11 104	0.10 15

RGC	0.78 489	1.10 492	2.55 415	0.45 444	0.45 462	0.73 503	0.40 492	1.00 525	0.75 442	0.75 533	1.04 602	1.02 593	0.73 562	1.74 529	1.15 541	0.24 583	0.19 329	0.28 596	0.26 480	0.31 495	0.38 231

TransformOpticalFlow	0.65 393	0.61 295	2.67 470	0.45 444	0.26 261	0.62 410	0.28 358	0.88 426	0.76 451	0.76 538	0.74 530	0.90 564	0.84 584	1.82 550	0.80 472	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.19 89

FAT-Stereo	0.72 455	0.60 289	2.86 530	0.37 352	0.29 300	0.64 438	0.55 557	1.01 535	0.91 555	0.76 538	0.94 582	0.93 570	0.79 578	1.82 550	0.60 395	0.19 538	0.19 329	0.17 524	0.16 368	0.23 385	0.47 300

ACVNet-DCA	0.67 419	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

xx1	0.71 445	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.46 332	0.37 348	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

1test111	0.72 455	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	1.03 393	0.75 457	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

cc1	0.74 462	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.20 631

RainbowNet	1.27 612	2.22 661	3.58 614	1.14 606	0.92 572	1.08 606	0.76 609	1.19 611	1.15 611	0.77 540	0.97 587	1.08 606	0.83 583	1.64 515	1.72 590	1.20 664	1.30 566	1.01 662	0.58 628	1.23 659	0.97 518

Anonymous_2	1.36 624	0.49 231	2.03 227	1.71 643	1.58 635	2.49 666	0.58 566	1.59 644	2.31 665	0.77 540	0.88 572	1.03 594	0.58 514	1.20 435	0.66 425	0.32 610	1.38 575	1.42 675	3.87 693	0.78 642	1.56 586

Wz-Net-MNSev	0.74 462	1.42 587	2.75 504	0.38 372	0.33 353	0.90 576	0.61 578	0.98 506	0.94 566	0.77 540	0.75 537	0.75 501	0.66 546	1.39 464	0.76 461	0.17 507	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.28 466	0.48 307

StereoDRNet	0.71 445	1.24 538	2.56 419	0.42 419	0.45 462	0.73 503	0.46 527	0.98 506	0.81 499	0.77 540	0.56 394	0.74 496	0.48 467	1.69 524	0.91 491	0.15 467	0.14 264	0.15 484	0.15 345	0.26 438	0.51 323

stereogan	0.74 462	0.68 327	2.82 521	0.40 402	0.40 430	1.05 600	0.42 501	0.99 515	0.96 574	0.78 548	0.86 567	1.15 619	0.73 562	1.57 500	0.56 376	0.20 549	0.19 329	0.20 561	0.16 368	0.37 553	0.34 206

ADCPNet	1.07 592	1.37 575	4.54 657	0.38 372	0.68 536	1.36 623	0.64 585	0.93 466	0.83 512	0.79 549	0.82 555	1.08 606	1.18 621	1.30 455	2.68 641	0.21 560	0.69 482	0.21 567	0.95 666	0.30 486	0.54 344

GANet	0.92 551	1.20 525	2.68 477	0.45 444	0.27 275	0.76 519	0.66 591	0.94 472	0.77 464	0.79 549	1.17 611	0.84 540	0.91 596	2.72 645	1.76 596	0.18 520	0.42 421	0.44 631	0.20 431	0.33 511	0.94 508

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 560	0.84 414	3.40 598	1.46 627	0.78 554	1.37 625	0.70 603	1.11 593	0.68 362	0.80 551	1.29 619	1.09 609	0.59 517	1.16 425	1.01 517	0.14 436	0.53 449	0.11 292	0.46 594	0.31 495	0.86 484

IGEV-Stereo+	0.48 202	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 469	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 243	0.80 551	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 222	0.46 314	0.10 183	1.36 572	0.08 58	0.22 456	0.46 603	1.04 530

XPNet_ROB	0.68 426	1.11 494	2.28 299	0.38 372	0.27 275	0.67 476	0.47 531	0.94 472	0.75 442	0.80 551	0.71 520	0.81 529	0.54 494	1.72 526	0.84 482	0.22 567	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.25 417	0.45 292

MSAF-DinoV2	3.17 673	2.52 677	10.79 687	3.57 684	0.30 316	3.28 670	0.81 615	2.81 674	1.80 651	0.81 554	0.87 569	1.59 644	1.15 618	26.18 710	2.61 639	0.18 520	0.13 248	0.19 551	1.61 683	0.94 647	1.22 553

zh-sn7	0.99 575	2.20 659	3.83 629	0.40 402	0.31 329	0.82 551	0.63 583	1.02 544	0.94 566	0.81 554	1.13 610	0.84 540	0.93 601	2.49 627	1.87 603	0.17 507	0.17 311	0.16 505	0.16 368	0.37 553	0.64 397

tt1	0.74 462	0.73 356	2.34 313	0.67 543	0.63 523	0.75 514	0.24 278	0.85 398	0.96 574	0.81 554	0.38 242	0.26 174	0.35 337	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.19 628

HBP-ISP	0.82 501	1.57 608	3.28 580	0.50 476	0.27 275	0.86 560	0.54 553	1.09 586	0.78 469	0.81 554	0.70 505	0.68 466	1.00 607	2.02 582	0.47 320	0.24 583	0.24 367	0.29 604	0.25 472	0.28 466	0.52 331

edge stereo	0.84 508	0.74 368	3.42 603	0.38 372	1.21 610	0.63 425	0.41 494	0.98 506	0.83 512	0.81 554	0.88 572	1.14 617	0.73 562	2.16 601	0.89 487	0.22 567	0.20 344	0.26 593	0.18 400	0.38 561	0.43 271

ETE_ROB	0.68 426	1.09 487	2.32 309	0.38 372	0.26 261	0.69 485	0.51 543	1.49 637	0.75 442	0.81 554	0.71 520	0.85 546	0.51 482	1.39 464	0.70 437	0.17 507	0.14 264	0.19 551	0.16 368	0.24 392	0.35 213

PASM	0.82 501	1.00 465	2.68 477	0.52 485	0.48 473	0.65 454	0.59 569	0.83 376	0.89 549	0.82 560	0.73 527	0.89 561	0.68 550	2.39 619	0.73 451	0.35 615	0.37 406	0.36 617	0.41 579	0.45 599	0.51 323

DRN-Test	0.71 445	0.79 393	2.83 523	0.40 402	0.44 457	0.80 542	0.41 494	1.07 582	0.83 512	0.82 560	0.64 464	0.68 466	0.57 506	1.78 540	0.79 470	0.16 487	0.13 248	0.17 524	0.16 368	0.24 392	0.51 323

LALA_ROB	0.68 426	1.14 502	2.50 396	0.37 352	0.29 300	0.78 534	0.55 557	0.99 515	0.84 524	0.82 560	0.68 487	0.93 570	0.50 478	1.01 390	0.89 487	0.21 560	0.15 282	0.21 567	0.18 400	0.26 438	0.30 177

FBW_ROB	0.94 560	1.23 537	2.35 315	0.46 449	0.32 345	0.87 567	0.46 527	1.15 603	0.97 581	0.83 563	0.78 549	1.01 590	0.64 536	3.65 673	1.65 586	0.27 598	0.24 367	0.40 622	0.26 480	0.32 505	0.88 490

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 501	0.78 389	3.67 618	0.35 320	0.81 559	1.25 620	0.88 622	1.13 600	0.58 251	0.84 564	0.52 341	1.24 623	0.64 536	0.77 321	0.70 437	0.10 183	0.53 449	0.11 292	0.45 587	0.29 477	0.81 468

WZ-Net	1.04 587	1.83 634	4.20 645	0.42 419	0.36 394	0.88 569	0.71 604	1.05 565	1.11 604	0.84 564	0.94 582	1.06 603	1.17 620	2.37 615	2.24 625	0.20 549	0.14 264	0.15 484	0.16 368	0.36 544	0.53 337

DAS	0.61 336	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	2.38 618	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

SepStereo	0.57 286	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	1.55 493	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 596	2.01 645	2.56 419	0.49 469	0.40 430	1.49 630	0.96 629	1.02 544	0.95 572	0.85 566	0.94 582	1.06 603	0.59 517	2.92 658	1.15 541	0.43 623	0.74 492	0.32 610	0.55 618	0.74 635	1.35 569

XQC	0.84 508	1.32 553	2.61 441	0.78 562	0.44 457	0.89 573	0.53 550	1.16 606	1.07 598	0.85 566	0.69 492	0.92 565	0.73 562	1.40 466	1.44 573	0.24 583	0.35 404	0.23 580	0.26 480	0.45 599	0.39 239

ADCRef	0.88 530	1.45 592	2.68 477	0.38 372	0.35 382	0.95 587	0.51 543	0.92 460	0.81 499	0.89 570	0.84 559	0.61 417	1.35 626	1.26 450	3.38 657	0.14 436	0.12 228	0.17 524	0.19 418	0.28 466	0.34 206

MADNet+	1.44 629	2.19 657	6.00 671	0.89 572	0.70 540	1.58 635	1.11 642	1.56 643	1.30 624	0.89 570	1.03 600	1.25 624	1.12 616	3.29 665	2.80 646	0.48 628	0.57 459	0.39 621	0.36 560	0.63 627	0.69 422

ccnet	0.77 487	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 469	1.05 600	0.59 569	1.02 544	0.74 436	0.90 572	0.97 587	0.82 532	0.89 594	1.68 523	1.16 543	0.32 610	0.26 380	0.32 610	0.28 491	0.35 536	0.47 300

DANet	0.85 517	0.68 327	2.41 333	1.18 608	0.48 473	0.77 529	1.23 655	0.93 466	1.53 637	0.90 572	0.72 525	0.97 581	0.57 506	1.86 560	1.05 522	0.18 520	0.16 297	0.19 551	0.16 368	0.26 438	0.67 409
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.86 520	1.00 465	2.82 521	0.35 320	0.21 173	0.78 534	0.78 612	1.05 565	0.87 540	0.90 572	0.74 530	0.87 554	1.89 653	1.67 519	1.38 571	0.19 538	0.20 344	0.21 567	0.19 418	0.28 466	0.84 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.86 520	1.50 600	3.03 558	0.38 372	0.35 382	1.02 595	0.48 533	1.06 578	1.13 606	0.92 575	0.86 567	0.86 553	0.60 525	1.67 519	1.89 604	0.15 467	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.35 536	0.57 362

SDNR	2.06 653	2.93 683	2.94 541	1.55 634	5.13 683	1.98 655	0.24 278	1.95 663	2.62 670	0.92 575	2.71 664	5.76 683	0.68 550	3.61 672	3.84 665	0.33 612	0.38 410	0.22 572	0.17 387	1.13 654	2.04 618

STrans-v2	0.69 433	0.62 302	2.66 461	0.28 152	0.23 218	0.57 323	0.32 424	1.01 535	0.77 464	0.92 575	0.84 559	0.88 558	0.92 599	1.81 547	1.19 547	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.30 177

PWC_ROB	0.81 497	1.41 582	2.60 436	0.41 413	0.40 430	0.63 425	0.31 413	1.04 557	0.99 586	0.92 575	1.29 619	0.78 513	0.68 550	1.65 518	1.50 576	0.19 538	0.12 228	0.18 543	0.13 298	0.51 613	0.54 344

UGAM-zero	0.97 570	0.44 199	2.48 385	0.33 267	0.86 564	1.26 621	0.76 609	1.05 565	0.52 196	0.93 579	0.45 281	1.32 630	0.81 579	2.08 591	0.49 341	0.10 183	0.52 446	0.09 144	0.47 597	0.11 104	4.43 688

RTSC	0.84 508	1.40 581	2.67 470	0.50 476	0.40 430	0.83 553	0.33 438	1.11 593	1.14 609	0.93 579	0.82 555	0.84 540	0.58 514	1.34 460	1.82 601	0.18 520	0.49 438	0.14 455	0.30 506	0.46 603	0.42 260

anonymity	0.86 520	0.68 327	1.44 116	0.64 533	0.83 561	0.67 476	0.52 547	0.98 506	0.73 415	0.96 581	0.70 505	0.81 529	0.86 589	1.10 411	1.34 563	0.64 635	0.72 490	0.58 639	1.44 678	0.60 623	0.91 497

AIO_rvc	0.95 563	1.02 470	2.57 423	2.80 678	1.91 653	0.37 73	0.24 278	0.52 162	0.60 269	0.98 582	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 601	0.29 156	0.11 284	1.39 579	0.08 58	0.11 238	0.26 438	2.87 657

ACVNet_1	1.47 633	2.27 666	4.92 660	1.11 602	0.89 568	1.19 618	0.66 591	1.28 618	1.19 616	0.98 582	0.97 587	3.06 665	1.48 638	2.37 615	1.82 601	1.08 658	0.49 438	1.03 663	0.48 601	1.20 658	0.95 511

psmorigin	1.41 627	0.91 445	13.83 696	0.37 352	0.30 316	0.63 425	0.37 470	0.80 347	0.64 307	0.98 582	0.87 569	1.16 621	0.78 575	3.95 675	1.09 531	0.19 538	0.22 356	0.17 524	0.19 418	0.25 417	0.47 300

ff7	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

ffff	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

11t	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

ccc-4	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

EAI-Stereo	1.16 603	0.29 16	1.94 202	0.55 499	0.97 580	1.96 652	7.94 694	1.34 625	1.03 591	1.01 589	1.48 631	0.51 360	0.66 546	0.65 268	1.42 572	0.09 94	0.23 363	0.09 144	0.53 615	0.13 163	0.49 313

IGEV-Stereo++	0.58 295	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 489	0.47 185	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 590	0.25 114	0.17 62	0.22 161	1.04 395	0.27 129	0.08 42	1.98 637	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 610

zh-mn7	0.92 551	2.02 647	3.80 625	0.35 320	0.28 291	0.73 503	0.41 494	1.00 525	1.15 611	1.03 591	1.30 621	0.75 501	0.62 530	1.98 579	1.55 583	0.17 507	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.57 362

pmcnn	1.44 629	1.25 541	3.57 613	0.74 554	1.42 622	0.72 498	0.56 561	1.04 557	1.06 597	1.03 591	2.89 668	6.01 684	0.75 570	2.54 629	3.60 661	0.14 436	0.11 205	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 468

RT-IGEV	0.87 527	0.33 74	2.66 461	0.59 516	0.55 494	0.93 582	0.81 615	1.19 611	1.10 601	1.05 593	0.93 581	1.11 613	0.78 575	0.75 315	1.67 587	0.12 344	0.47 433	0.11 292	0.49 603	0.28 466	1.56 586

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 626	2.04 650	3.02 555	0.58 515	0.41 437	2.15 661	1.00 636	1.31 623	1.29 622	1.05 593	1.10 607	1.29 628	0.91 596	3.07 661	1.34 563	1.65 677	0.84 508	0.68 647	0.88 663	1.55 671	1.91 609

MFMNet_re	1.01 580	1.73 627	3.04 559	0.85 570	0.76 549	0.93 582	0.81 615	1.02 544	1.10 601	1.05 593	1.06 605	0.84 540	0.96 604	0.93 373	0.97 500	0.68 641	0.61 466	0.63 644	0.60 632	0.77 640	0.80 461

CBMV_ROB	0.88 530	0.75 375	2.73 499	0.36 339	0.22 188	0.76 519	0.47 531	1.05 565	0.81 499	1.06 596	1.04 602	0.88 558	1.36 628	2.17 603	2.03 609	0.23 575	0.24 367	0.27 594	0.25 472	0.27 453	0.73 434

PAM_32	0.95 563	0.43 184	2.68 477	0.64 533	1.10 603	1.78 646	1.16 649	1.12 596	0.96 574	1.07 597	0.90 577	1.38 635	0.76 574	0.78 327	1.11 534	0.10 183	1.29 563	0.10 212	0.50 607	0.16 233	0.98 520

FTStereo	0.79 492	0.32 60	2.83 523	0.70 551	0.21 173	0.73 503	1.75 669	0.61 240	0.60 269	1.07 597	1.62 637	1.28 626	2.11 660	0.75 315	0.30 167	0.19 538	0.08 72	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.39 239

model_zeroshot	0.75 473	0.94 456	2.48 385	1.88 653	0.68 536	0.72 498	0.22 208	1.01 535	0.51 184	1.10 599	0.35 225	0.63 426	0.20 130	0.78 327	0.32 196	0.12 344	1.97 635	0.10 212	0.23 460	0.12 128	0.56 356

NaN_ROB	1.25 611	1.46 594	3.84 631	0.54 497	0.56 497	1.12 610	0.99 632	1.05 565	1.03 591	1.10 599	0.87 569	0.77 508	1.07 612	5.85 683	2.98 650	0.16 487	0.23 363	0.16 505	0.24 464	0.28 466	0.66 402

Select-FE	0.89 538	0.94 456	2.99 550	0.50 476	1.03 589	1.31 622	0.92 627	1.40 631	0.59 261	1.11 601	0.55 380	1.16 621	0.75 570	0.91 367	1.20 548	0.11 284	0.46 429	0.11 292	0.49 603	0.14 195	1.09 539

SHD	0.84 508	1.14 502	2.54 407	0.80 565	0.52 482	0.76 519	0.34 448	1.16 606	1.29 622	1.11 601	0.85 562	0.98 582	0.74 566	1.25 446	1.48 575	0.22 567	0.37 406	0.20 561	0.27 489	0.36 544	0.41 255

AnyNet_C32	1.08 596	1.76 631	3.01 553	0.50 476	0.54 492	1.17 615	1.16 649	0.97 498	0.95 572	1.11 601	0.98 590	0.87 554	0.93 601	1.57 500	4.11 671	0.22 567	0.20 344	0.25 591	0.25 472	0.40 577	0.68 414

IGEV_i1	0.90 544	0.33 74	2.58 425	0.83 568	1.60 638	0.58 333	0.27 344	0.89 434	0.96 574	1.13 604	0.48 300	0.98 582	0.34 334	1.19 433	0.60 395	0.11 284	2.17 657	0.13 418	0.19 418	0.17 257	2.38 645

anonymousdsp	0.86 520	0.59 288	2.65 457	1.33 617	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.13 604	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.12 666

IGEV-Stereo	0.86 520	0.60 289	2.65 457	1.35 619	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.14 606	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.13 667
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
G-Net	1.02 581	0.70 340	3.23 574	0.60 518	0.66 532	2.00 656	0.71 604	0.78 332	0.70 386	1.14 606	2.53 658	1.29 628	1.01 608	1.47 482	1.74 592	0.25 590	0.24 367	0.24 586	0.26 480	0.37 553	0.40 247

CVANet_RVC	0.82 501	1.18 520	3.98 635	0.40 402	0.28 291	0.63 425	0.43 508	0.90 445	0.78 469	1.14 606	0.69 492	0.68 466	0.52 489	2.62 636	0.48 330	0.20 549	0.13 248	0.22 572	0.37 562	0.37 553	0.48 307

PAM	0.91 548	0.43 184	2.67 470	0.77 559	0.89 568	1.81 647	1.22 654	1.13 600	0.78 469	1.16 609	0.91 578	1.39 636	0.68 550	0.76 319	1.06 525	0.10 183	0.98 520	0.10 212	0.50 607	0.14 195	0.66 402

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 254	0.39 144	1.30 87	0.45 444	0.21 173	0.74 511	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 610	0.38 242	0.89 561	0.23 187	0.86 348	0.94 497	0.11 284	0.49 438	0.09 144	0.40 574	0.13 163	0.50 316

MyStereo07	0.56 277	0.68 327	2.42 337	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.58 218	0.72 410	1.17 610	0.26 128	0.20 105	0.27 251	1.28 452	0.28 144	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

IMH-64-1	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

IMH-64	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

AnyNet_C01	1.20 606	1.89 637	4.25 647	0.55 499	0.54 492	1.57 634	1.39 662	1.10 589	1.13 606	1.19 612	1.34 626	1.15 619	1.11 615	1.73 527	2.89 649	0.26 594	0.24 367	0.28 596	0.24 464	0.50 611	0.68 414

CSAN	1.38 625	1.74 630	4.12 641	0.53 489	0.38 413	1.06 603	1.15 647	1.29 620	1.12 605	1.19 612	1.90 643	1.04 598	1.44 633	5.92 684	2.82 648	0.26 594	0.22 356	0.24 586	0.25 472	0.35 536	0.54 344

SGM-Forest	1.84 648	7.91 691	10.36 686	0.42 419	0.33 353	1.04 598	1.29 657	1.01 535	0.88 544	1.19 612	2.30 654	1.03 594	1.79 650	2.60 635	2.81 647	0.22 567	0.21 353	0.21 567	0.19 418	0.25 417	0.79 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymousdsp2	0.88 530	0.31 46	1.96 208	1.06 595	1.56 634	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.98 583	1.20 617	0.37 234	0.65 439	0.26 235	1.19 433	0.46 314	0.10 183	2.40 667	0.10 212	0.13 298	0.19 312	2.96 659

RTS	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

RTSA	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

NVStereoNet_ROB	1.45 631	1.62 617	3.59 615	1.09 597	0.70 540	0.86 560	0.67 596	1.19 611	1.51 636	1.20 617	4.05 679	1.61 645	1.94 654	2.97 660	2.07 613	0.67 640	0.69 482	0.55 638	0.70 639	0.57 620	0.67 409
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	1.54 639	2.20 659	4.42 654	1.10 599	0.93 575	1.37 625	0.87 620	1.53 638	1.71 645	1.22 621	1.72 638	2.12 653	1.06 611	2.58 633	1.93 605	0.94 651	0.54 452	1.00 661	0.56 621	2.11 678	0.96 515

SANet	1.35 623	1.80 632	4.39 653	0.41 413	0.29 300	1.72 643	0.89 624	1.17 609	2.47 667	1.22 621	1.82 640	1.72 647	1.70 646	2.57 631	3.30 654	0.18 520	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.34 521	0.62 386

DStereoSA	2.66 661	1.38 579	3.38 592	2.11 659	2.88 676	3.99 676	6.44 691	1.48 636	3.47 676	1.23 623	4.33 682	1.33 631	4.54 679	2.05 585	5.45 679	1.23 665	1.83 622	0.49 635	1.54 680	1.11 653	2.96 659

test_sample8	1.23 609	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	1.01 535	0.75 442	1.23 623	0.63 450	2.53 659	1.31 624	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

ADCMid	1.06 589	1.82 633	3.53 611	0.39 389	0.36 394	0.99 590	0.58 566	1.01 535	0.94 566	1.23 623	1.02 598	1.01 590	1.01 608	1.11 416	4.04 669	0.22 567	0.19 329	0.42 626	0.32 525	0.42 587	0.53 337

ADCS	1.14 601	2.02 647	3.36 587	0.43 432	0.37 403	0.96 589	0.81 615	1.12 596	1.17 614	1.25 626	0.98 590	1.08 606	0.92 599	1.41 470	4.97 677	0.23 575	0.21 353	0.22 572	0.23 460	0.40 577	0.67 409

ADCL	1.07 592	1.22 532	2.80 514	0.40 402	0.33 353	1.50 631	1.87 672	0.97 498	1.04 594	1.26 627	1.28 618	0.99 586	1.41 632	1.36 462	3.51 660	0.17 507	0.14 264	0.22 572	0.21 442	0.32 505	0.43 271

LVE	2.10 655	2.61 681	4.30 652	1.79 648	1.81 648	1.68 642	1.04 639	2.35 669	2.78 673	1.27 628	2.87 667	4.21 675	1.46 635	2.83 654	2.02 608	2.87 685	0.92 514	1.19 666	1.47 679	1.29 662	1.18 545

HUF	1.33 621	0.96 459	4.06 639	2.73 676	2.17 663	0.35 55	0.24 278	1.87 657	0.75 442	1.28 629	0.29 161	1.35 632	0.19 112	1.97 578	0.43 295	0.15 467	3.91 686	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 672

AIO_test	1.11 598	0.77 382	2.51 398	3.32 681	2.81 675	0.35 55	0.25 306	1.29 620	0.68 362	1.28 629	0.27 142	0.32 234	0.17 66	2.86 656	0.27 129	0.12 344	1.72 615	0.08 58	0.21 442	0.15 211	2.81 656

JetBlue	1.89 649	2.09 652	4.16 643	0.74 554	1.23 611	4.52 681	3.86 683	1.68 649	1.26 618	1.28 629	1.54 633	2.36 657	1.86 652	3.35 667	3.37 656	0.54 629	0.49 438	0.48 633	0.49 603	1.39 668	1.21 551

WAO-6	1.69 646	1.87 636	3.21 573	1.15 607	1.01 586	2.29 662	1.06 641	1.85 655	2.84 674	1.30 632	2.59 660	2.19 654	1.67 644	2.62 636	2.52 634	0.96 653	0.68 479	1.19 666	0.84 660	1.13 654	0.95 511

AANet	1.18 604	1.16 512	2.94 541	0.35 320	1.41 621	0.66 467	0.38 480	0.82 365	2.26 664	1.34 633	1.54 633	1.27 625	1.21 622	1.32 456	1.26 559	0.59 633	1.95 634	0.18 543	0.39 572	0.34 521	2.25 638

IMH	2.14 657	2.46 675	3.60 617	1.70 642	1.13 606	1.65 640	0.93 628	2.13 667	1.93 657	1.37 634	2.64 663	2.19 654	1.82 651	5.77 682	2.18 621	5.70 690	1.05 532	1.31 671	0.72 644	1.39 668	1.13 542

DispFullNet	1.69 646	2.25 663	5.23 662	1.53 633	8.78 687	0.89 573	0.37 470	1.03 551	0.98 583	1.37 634	1.00 594	1.13 615	1.97 655	1.51 487	0.98 509	0.55 631	0.32 397	1.19 666	0.64 636	1.16 656	0.88 490

IPLG	0.74 462	1.09 487	2.87 531	0.36 339	0.21 173	1.63 639	0.60 573	1.39 629	0.63 299	1.39 636	0.51 331	0.40 283	0.86 589	1.40 466	0.37 246	0.09 94	0.07 24	0.14 455	0.12 276	0.34 521	0.23 126

FINET	1.92 650	1.96 639	4.49 656	1.62 636	1.39 620	3.51 673	4.39 684	2.89 675	2.58 669	1.39 636	1.98 644	1.35 632	2.12 661	1.64 515	2.12 616	0.84 649	1.03 531	0.18 543	0.29 496	0.54 618	2.12 623

LSM	3.40 675	1.42 587	5.81 669	9.98 693	30.74 712	0.86 560	1.14 645	0.99 515	1.26 618	1.40 638	2.18 650	0.93 570	0.85 587	1.76 534	1.03 518	0.22 567	0.35 404	0.24 586	0.29 496	0.40 577	6.21 693

SPS-STEREO	1.22 607	1.65 621	3.41 600	0.66 540	0.69 538	1.01 593	0.68 599	1.10 589	0.96 574	1.40 638	1.25 617	1.46 640	1.08 613	2.05 585	2.24 625	0.66 639	0.61 466	0.58 639	0.57 627	0.66 630	1.65 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.05 588	1.21 527	2.36 316	0.84 569	0.91 571	1.04 598	0.64 585	1.32 624	1.68 642	1.43 640	1.41 630	1.14 617	1.15 618	1.49 485	1.77 597	0.27 598	0.65 475	0.28 596	0.35 550	0.40 577	0.73 434

IGEV-FE	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

IGEV_Zeroshot_test	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

PWCK	1.62 644	2.32 670	4.27 648	1.11 602	0.56 497	1.81 647	1.84 670	1.55 641	1.54 638	1.45 641	1.81 639	1.82 648	1.38 630	3.34 666	2.14 618	1.09 660	0.57 459	0.98 660	0.59 630	1.50 670	0.79 457

WAO-7	1.58 642	2.04 650	3.25 577	0.94 581	0.75 546	1.75 644	1.13 644	1.87 657	1.97 659	1.46 644	2.53 658	1.98 651	1.75 647	3.13 662	2.48 633	0.69 642	0.67 477	0.94 657	0.74 647	0.80 643	0.77 448

MyStereo06	0.70 440	0.72 352	3.51 608	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.90 445	0.67 335	1.48 645	0.53 348	0.84 540	0.57 506	0.60 238	1.11 534	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

MonStereo1	2.06 653	1.22 532	2.39 326	1.22 611	1.04 591	3.53 674	0.62 581	1.55 641	1.93 657	1.50 646	3.36 675	2.24 656	10.67 692	2.85 655	1.50 576	1.08 658	0.39 416	0.96 658	0.58 628	1.16 656	1.39 572

Dean	1.92 650	2.31 669	5.03 661	1.31 614	1.08 597	1.55 633	0.99 632	1.98 664	2.33 666	1.51 647	4.15 680	4.23 676	1.39 631	2.31 610	2.10 614	1.18 663	0.69 482	1.18 665	0.75 648	1.30 664	1.07 534

aanetorigin	0.81 497	1.03 474	2.64 456	0.44 437	0.44 457	0.59 355	1.00 636	0.59 227	0.70 386	1.54 648	1.22 616	0.82 532	1.08 613	1.06 399	1.07 527	0.18 520	0.15 282	0.17 524	0.21 442	0.53 617	0.65 400

SAMSARA	1.11 598	1.35 565	2.60 436	1.34 618	0.77 551	1.67 641	1.41 666	1.47 635	0.99 586	1.54 648	0.89 574	1.44 639	0.90 595	1.88 566	1.71 588	0.25 590	0.55 455	0.22 572	0.34 545	0.39 570	0.50 316

MFN_U_SF_RVC	1.57 641	2.56 680	3.30 583	0.66 540	0.41 437	1.15 613	0.51 543	1.27 617	1.35 627	1.61 650	1.20 614	1.43 638	0.97 605	1.80 545	2.10 614	1.88 680	1.79 618	1.97 684	2.14 686	1.61 672	1.76 604

tt	4.94 682	0.32 60	4.22 646	2.29 665	1.58 635	10.19 689	16.94 699	9.44 695	5.03 682	1.69 651	1.33 625	4.68 678	5.02 681	3.38 668	5.91 682	6.15 692	9.47 703	2.80 689	3.16 691	3.54 687	1.58 591

EGLCR-Stereo	0.90 544	0.31 46	1.90 193	1.60 635	0.95 576	1.14 612	0.42 501	0.85 398	0.43 121	1.74 652	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 495	0.30 167	0.10 183	2.60 670	0.10 212	0.09 135	0.10 80	3.10 665

WCMA_ROB	1.29 616	1.21 527	3.13 568	0.65 536	0.36 394	1.20 619	0.78 612	1.00 525	0.98 583	1.78 653	2.62 661	3.08 666	2.01 657	1.86 560	2.35 629	0.38 617	0.38 410	0.32 610	0.32 525	0.31 495	1.06 533

MIPNet	0.88 530	1.07 482	2.85 528	0.61 524	0.18 106	1.46 629	1.37 659	1.65 647	0.78 469	1.93 654	0.85 562	0.75 501	1.66 643	0.87 350	0.34 223	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.32 525	0.27 453	0.26 148

iRaft-Stereo_20w	1.50 634	0.42 167	4.81 658	2.24 664	2.09 661	1.36 623	1.27 656	1.38 628	0.94 566	2.07 655	0.42 261	0.85 546	0.69 555	0.87 350	1.37 569	0.10 183	4.04 687	0.09 144	0.40 574	0.17 257	4.53 689

UNDER WATER-64	2.59 660	2.28 667	5.63 667	1.85 652	1.45 626	3.28 670	1.60 668	2.62 670	5.57 683	2.09 656	2.12 647	4.10 672	4.21 678	2.74 648	3.64 662	1.49 674	0.86 510	1.58 679	1.09 672	1.91 675	1.62 595

SGM_RVC	2.11 656	1.07 482	2.87 531	0.98 588	0.92 572	2.72 668	1.88 673	1.91 660	12.27 692	2.09 656	1.99 645	2.47 658	2.24 663	2.87 657	2.03 609	0.54 629	0.47 433	0.42 626	0.47 597	0.74 635	1.22 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficientorigin	8.19 688	1.27 544	145.54 720	0.51 482	0.96 577	0.75 514	0.49 540	0.86 409	1.57 639	2.12 658	1.49 632	1.28 626	1.35 626	1.84 554	2.15 619	0.14 436	0.13 248	0.17 524	0.18 400	0.39 570	0.64 397

KSHMR	4.19 679	2.37 672	6.24 672	1.73 646	1.48 630	1.97 654	1.29 657	3.18 678	17.06 704	2.15 659	15.74 698	9.09 690	1.75 647	8.33 688	2.37 630	1.55 675	1.29 563	1.70 681	1.23 675	1.75 673	1.60 593

MDST_ROB	1.28 614	0.53 260	3.84 631	0.55 499	0.45 462	4.06 677	0.60 573	1.36 626	0.89 549	2.18 660	1.17 611	0.98 582	0.72 559	4.28 677	2.12 616	0.20 549	0.16 297	0.19 551	0.17 387	0.20 335	0.84 474

WAO-8	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

Venus	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

FCDSN-DC	1.45 631	1.12 498	3.30 583	0.48 456	0.41 437	1.13 611	0.60 573	1.17 609	1.28 621	2.25 663	2.85 666	3.65 670	3.34 674	2.58 633	2.44 631	0.31 609	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.37 553	0.78 454
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.51 637	0.88 429	3.36 587	0.63 529	0.56 497	1.53 632	2.73 677	1.53 638	1.76 649	2.26 664	2.21 653	2.10 652	3.07 670	2.08 591	2.52 634	0.42 620	0.42 421	0.42 626	0.37 562	0.51 613	0.84 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	2.77 665	2.35 671	4.02 637	2.61 675	1.44 625	1.77 645	1.14 645	2.77 673	1.81 652	2.30 665	11.41 694	3.95 671	4.70 680	3.24 664	3.01 651	1.58 676	0.88 511	1.71 682	1.08 671	2.10 677	1.44 577

EDNetEfficient	1.29 616	0.78 389	4.27 648	0.65 536	1.03 589	0.94 585	1.38 661	0.87 418	1.75 648	2.33 666	1.32 624	1.04 598	2.21 662	1.59 508	4.07 670	0.16 487	0.19 329	0.15 484	0.27 489	0.38 561	0.40 247

JetRed	3.37 674	4.96 686	10.08 685	1.48 629	1.73 644	7.63 686	5.47 689	3.47 682	2.20 663	2.42 667	2.40 655	2.98 663	2.35 664	3.52 671	6.60 684	1.33 668	1.90 626	1.38 673	1.23 675	2.30 679	2.02 616

ELAS	1.52 638	0.92 450	2.91 537	0.62 526	0.57 502	3.13 669	2.21 674	1.67 648	1.58 640	2.42 667	2.43 656	1.87 649	2.49 665	1.85 558	2.70 642	0.42 620	0.43 426	0.41 624	0.40 574	0.51 613	0.85 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TDLM	0.83 506	1.28 547	2.38 320	0.46 449	0.26 261	0.66 467	0.55 557	0.87 418	0.80 490	2.54 669	0.62 442	0.61 417	0.51 482	2.68 642	0.67 429	0.20 549	0.11 205	0.35 616	0.15 345	0.33 511	0.48 307

UNDER WATER	2.84 666	2.25 663	5.25 663	1.84 651	1.45 626	2.36 664	1.44 667	3.23 679	6.51 686	2.61 670	2.73 665	5.69 682	5.64 684	3.14 663	4.18 672	1.48 673	0.81 502	1.60 680	1.07 670	1.91 675	1.67 599

TorneroNet-64	2.74 664	2.23 662	4.18 644	1.48 629	1.20 609	3.88 675	1.01 638	3.48 684	6.61 687	2.62 671	4.55 683	4.20 673	3.84 677	3.39 669	3.40 658	1.23 665	0.66 476	1.39 674	0.80 649	3.42 686	1.27 559

TCMNet-wrong-test	5.56 683	6.73 689	6.40 673	13.05 699	11.91 693	7.29 685	5.47 689	7.17 692	1.58 640	2.68 672	3.15 671	8.30 689	5.87 686	4.80 681	6.10 683	3.08 687	0.98 520	2.37 687	1.99 685	6.69 694	5.63 692

DStereoFS	2.88 667	2.40 673	3.33 585	2.36 667	2.63 673	5.25 682	4.98 686	3.05 676	4.10 680	2.71 673	3.88 678	2.77 660	5.31 682	2.69 643	3.64 662	1.35 671	1.67 613	0.58 639	1.10 673	0.88 644	3.02 663

MeshStereo	1.29 616	1.34 561	3.04 559	0.35 320	0.28 291	1.10 609	0.69 601	1.42 633	1.07 598	2.71 673	2.43 656	2.95 662	1.50 639	2.92 658	2.03 609	0.23 575	0.22 356	0.22 572	0.19 418	0.50 611	0.69 422
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
FC-DCNN	1.60 643	0.85 419	3.44 604	0.46 449	0.39 420	1.96 652	0.66 591	1.72 650	1.70 644	2.75 675	2.91 669	4.20 673	3.15 671	2.72 645	2.66 640	0.30 607	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

FC-DCNN v2	1.65 645	0.85 419	3.39 593	0.46 449	0.39 420	2.02 658	0.66 591	1.94 662	1.84 654	2.81 676	2.99 670	4.39 677	3.25 672	2.81 653	2.75 645	0.29 606	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

MSMD_ROB	1.41 627	1.03 474	2.75 504	0.41 413	0.32 345	2.00 656	0.61 578	0.96 490	1.43 630	2.97 677	2.63 662	4.76 679	2.04 658	2.44 623	1.78 598	0.30 607	0.26 380	0.32 610	0.32 525	0.32 505	0.63 392

MADNet++	2.94 671	2.17 656	3.27 579	2.55 674	2.28 666	3.29 672	3.37 678	2.76 672	2.67 672	3.10 678	3.20 672	2.78 661	3.25 672	4.11 676	4.68 676	2.72 684	2.27 659	3.03 691	2.43 688	2.34 680	2.59 650

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 241	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.20 127	1.10 589	1.33 625	3.13 679	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 73	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 292	0.09 135	0.17 257	0.21 108

SGM+DAISY	2.67 663	2.14 655	4.28 650	1.92 655	2.11 662	4.36 680	5.22 688	3.17 677	3.00 675	3.24 680	3.81 677	3.03 664	3.61 675	2.53 628	3.79 664	1.15 661	1.29 563	0.66 645	0.71 643	0.95 648	2.44 647

IGEV-RUCA	2.30 658	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 652	2.03 659	1.86 671	1.37 627	1.78 650	3.73 681	3.72 676	5.06 680	8.09 689	2.15 599	1.63 585	0.26 594	0.77 493	2.71 688	1.91 684	2.43 681	2.42 646

MANE	3.51 677	2.03 649	3.88 633	1.89 654	2.01 658	5.98 683	4.72 685	5.87 688	7.13 688	3.80 682	5.10 685	6.11 685	5.34 683	4.39 678	5.05 678	1.07 657	1.28 561	0.50 636	0.85 661	0.76 638	2.36 644

SGM-ForestM	3.67 678	2.70 682	5.34 665	1.65 639	1.72 643	6.02 684	5.08 687	4.10 685	3.47 676	4.59 683	4.21 681	9.81 691	5.79 685	6.44 685	6.97 686	0.88 650	1.09 536	0.33 614	0.45 587	0.68 631	2.10 622

DGTPSM_ROB	8.97 689	5.94 687	13.01 694	5.95 689	11.34 691	8.54 687	24.06 701	6.47 689	13.52 696	5.19 684	11.52 695	6.18 686	11.04 694	7.02 686	13.92 697	4.47 688	7.66 695	3.90 692	7.43 699	4.34 690	7.98 698

DPSMNet_ROB	9.58 691	5.96 688	13.98 697	8.88 691	11.87 692	8.54 687	24.08 702	6.48 690	13.67 699	5.35 685	11.53 696	6.31 687	11.04 694	7.69 687	14.09 698	7.61 700	8.23 699	5.03 693	7.75 700	5.24 693	8.36 699

Zero-FE251	0.76 478	0.35 101	2.10 250	0.30 196	0.25 243	0.44 151	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 686	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 198	1.06 525	0.10 183	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 586

USTest	8.06 687	7.11 690	8.76 679	9.20 692	9.03 688	15.20 693	23.57 700	10.01 696	9.45 689	5.97 687	6.79 686	7.77 688	7.51 688	8.75 690	11.06 696	2.24 683	3.58 683	2.87 690	3.21 692	4.93 692	4.21 686

252Zero-FE	1.02 581	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 243	7.97 688	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 315	0.51 348	0.09 94	5.04 693	0.07 1	0.83 657	0.09 52	0.66 402

iinet-test	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.25 689	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.31 700	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

IINet	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.24 688	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.30 699	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

TorneroNet	5.60 684	2.30 668	3.98 635	1.49 631	1.26 614	14.47 692	1.11 642	4.85 686	20.66 709	10.12 691	16.30 700	11.78 697	7.35 687	3.41 670	4.38 673	1.36 672	0.70 485	1.46 676	0.87 662	2.73 683	1.33 565

DPSM_ROB	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

DPSM	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

Selective-IGEV-i1pa	9.63 692	12.74 697	9.48 682	4.50 686	1.98 657	17.44 696	7.90 693	14.58 704	11.39 691	10.82 694	15.33 697	15.03 701	12.26 701	18.50 706	10.60 695	7.78 701	4.13 688	5.21 695	2.66 690	2.49 682	7.76 695

ktn	4.44 680	2.47 676	3.70 621	1.82 650	1.49 631	2.11 660	1.40 663	2.30 668	12.56 693	11.36 695	16.25 699	11.30 696	3.77 676	4.41 679	3.47 659	1.86 679	0.99 522	1.74 683	1.21 674	3.28 685	1.39 572

LE_ROB	4.55 681	2.43 674	9.94 684	2.79 677	4.03 681	2.40 665	3.54 679	2.72 671	11.04 690	11.64 696	4.69 684	5.25 681	10.74 693	4.52 680	9.73 691	0.82 648	0.70 485	1.34 672	0.97 667	0.74 635	0.94 508

HanzoNet	7.85 686	3.30 685	5.75 668	7.47 690	3.97 680	2.34 663	1.37 659	3.47 682	4.02 679	13.30 697	10.49 690	10.86 692	16.67 702	8.50 689	10.51 694	10.80 702	9.84 704	5.83 696	13.69 703	7.24 695	7.51 694

WQFJA1++	2.66 661	0.28 10	6.84 676	1.32 616	1.50 632	0.52 256	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 698	0.19 44	3.31 667	0.17 66	0.88 359	0.45 307	0.18 520	1.54 600	0.08 58	0.81 652	17.77 708	2.17 627

Anonymous_1	22.76 702	11.11 694	11.93 691	12.73 696	26.05 711	19.39 702	27.77 708	14.18 700	13.64 698	14.92 699	10.66 691	11.26 695	11.24 698	12.48 697	14.45 701	37.82 718	7.87 698	34.92 716	63.61 718	87.51 721	11.75 702

LRCNet_RVC	13.78 700	19.34 700	13.01 694	19.47 702	12.67 696	1.85 649	0.42 501	12.28 697	1.10 601	15.76 700	18.69 704	12.52 700	8.65 690	12.22 694	9.64 690	22.29 710	8.38 702	25.92 713	24.06 713	19.72 710	17.59 709

light-stereo	9.15 690	2.97 684	11.37 688	14.69 700	10.60 690	21.61 708	1.04 639	6.76 691	3.83 678	15.91 701	23.10 715	24.79 714	2.04 658	17.93 705	7.82 688	3.04 686	7.02 694	0.43 629	1.55 681	4.10 688	2.50 648

xxxxx1	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

tt_ll	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

ff	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

coex-ft	6.14 685	1.98 641	60.80 718	0.34 294	0.30 316	0.80 542	1.17 651	0.76 318	4.34 681	19.82 705	2.15 649	1.61 645	8.77 691	1.82 550	10.36 693	0.44 624	2.05 639	0.18 543	0.19 418	0.39 570	4.61 691

BEATNet-Init1	12.32 695	12.82 698	28.66 714	3.22 680	3.71 679	21.59 707	11.42 695	14.54 703	13.73 700	20.24 706	20.16 705	26.14 715	19.85 704	19.08 707	15.33 704	1.81 678	1.93 631	2.05 685	2.48 689	4.25 689	3.41 672

HaxPig	19.88 701	22.39 707	22.30 703	17.98 701	17.98 700	12.06 691	12.06 696	16.25 705	15.97 703	21.05 707	21.41 706	18.85 705	18.35 703	20.07 708	19.64 706	23.57 714	23.19 714	24.07 712	23.71 712	22.95 711	23.72 712

Hybrid-DGEV	24.81 710	22.45 712	24.99 711	26.07 707	25.76 707	39.85 716	56.77 716	29.26 718	29.07 720	21.18 708	22.77 711	24.12 707	23.98 712	26.30 716	30.57 712	14.23 706	16.70 707	13.03 702	14.77 710	17.49 701	16.92 703

RAFT-FEzeroshot	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

RAFT-FE	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

CasAABBNet	24.76 706	22.38 706	24.44 708	26.05 706	25.75 705	39.79 714	56.76 715	29.10 714	28.88 716	21.22 711	22.69 710	24.21 710	23.99 715	26.23 711	30.62 714	14.22 703	16.71 710	13.03 702	14.75 706	17.49 701	16.97 707

LSM0	26.57 712	22.53 713	25.76 712	30.62 712	52.30 720	39.86 718	56.49 712	29.18 716	28.76 713	21.26 712	22.46 707	24.42 713	23.97 711	26.42 717	30.66 718	14.29 709	16.56 706	13.06 708	14.65 705	17.62 707	20.52 710

Selective-RAFT-Error	24.83 711	22.44 711	24.80 710	26.10 709	25.82 708	39.85 716	56.72 714	29.21 717	29.03 719	21.29 713	22.80 712	24.25 712	24.07 716	26.28 715	30.60 713	14.24 708	16.85 712	13.04 706	14.75 706	17.53 706	17.02 708

FlowAnything	24.80 709	22.39 707	24.71 709	26.07 707	25.75 705	39.80 715	56.70 713	29.12 715	28.95 718	21.38 714	22.83 713	24.22 711	23.96 710	26.24 714	30.65 717	14.23 706	16.78 711	13.04 706	14.84 711	17.49 701	16.93 704

RSGM-EC	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

acva	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

MEDIAN_ROB	23.95 704	26.96 715	26.29 713	22.14 703	22.09 702	16.18 695	14.23 697	20.47 706	20.09 705	25.43 717	25.22 716	22.96 706	22.54 708	24.33 709	23.18 710	28.15 716	27.16 718	28.60 714	27.73 716	27.59 712	27.58 713

DPSimNet_ROB	24.35 705	23.81 714	31.38 717	25.93 705	22.83 703	31.30 709	34.38 711	20.78 707	28.92 717	27.39 718	22.99 714	28.29 717	35.76 720	15.47 700	17.82 705	24.28 715	17.90 713	22.23 711	14.12 704	19.38 709	22.12 711

AVERAGE_ROB	26.91 713	30.28 716	29.18 715	25.78 704	25.30 704	19.49 703	15.38 698	23.70 711	23.02 712	28.38 719	27.78 717	26.23 716	25.76 717	26.95 718	25.55 711	31.27 717	30.02 719	31.76 715	30.80 717	30.88 716	30.77 716

Selective-IGEV-i16pa	48.64 719	66.79 719	7.52 677	2.47 670	2.37 668	116.47 721	1.40 663	91.24 722	84.66 721	33.04 720	91.67 720	61.93 721	89.44 722	130.51 722	54.29 719	50.76 719	16.25 705	17.95 710	10.05 701	0.98 652	43.03 720

PML	22.99 703	17.34 699	8.24 678	5.48 688	9.84 689	50.35 719	102.65 721	5.84 687	13.52 696	37.08 721	104.84 721	30.61 718	23.20 709	12.09 693	7.96 689	6.27 693	2.12 648	6.31 699	2.42 687	10.67 700	2.95 658

test_example2	115.17 720	122.38 720	93.45 719	115.38 718	123.53 721	101.24 720	113.11 722	54.67 721	99.94 722	135.50 722	136.43 722	85.67 722	85.40 721	110.44 721	104.91 722	152.17 722	205.21 722	99.17 722	114.27 722	138.55 722	112.04 721

ccccc		297.53 721		372.50 721	377.87 722	200.30 722		217.33 723		202.36 723		213.34 723		312.79 723		409.97 723	354.33 723	255.69 723	227.31 723	431.13 723

Low-res two-view benchmark