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

252Zero-FE	1.02 510	0.31 34	1.72 108	0.26 75	0.27 245	0.31 17	0.12 4	0.42 39	0.57 181	7.97 614	0.25 74	0.13 1	0.12 6	0.75 256	0.51 286	0.09 53	5.04 618	0.07 1	0.83 585	0.09 42	0.66 379

2.5w	0.40 81	0.31 34	1.07 28	0.23 31	0.16 46	0.39 62	0.19 79	0.50 101	0.39 46	0.23 37	0.23 62	0.13 1	0.17 42	0.73 250	0.24 47	0.07 7	1.53 537	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 463

2.75w_new	0.46 129	0.32 48	1.39 67	0.21 6	0.19 120	0.40 67	0.18 71	0.51 108	0.39 46	0.27 85	0.21 38	0.13 1	0.20 96	1.10 342	0.44 244	0.07 7	1.58 541	0.07 1	0.61 563	0.07 2	0.82 441

3.75w	0.33 22	0.27 3	1.02 20	0.22 16	0.21 150	0.44 101	0.16 47	0.47 75	0.33 9	0.25 54	0.21 38	0.13 1	0.18 63	0.54 164	0.24 47	0.08 22	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 340

3w_stereo	0.44 115	0.29 12	1.53 87	0.23 31	0.20 136	0.37 47	0.22 144	0.53 117	0.41 56	0.25 54	0.21 38	0.13 1	0.22 115	0.90 300	0.24 47	0.06 1	1.52 536	0.07 1	0.44 520	0.08 26	0.83 442

2w_stereo	0.35 37	0.30 26	0.99 14	0.23 31	0.13 15	0.41 73	0.20 94	0.54 128	0.37 25	0.28 93	0.23 62	0.13 1	0.23 133	0.69 230	0.24 47	0.06 1	1.07 474	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 374

LG-Stereo_L2	0.29 12	0.42 137	0.97 10	0.36 282	0.25 215	0.31 17	0.22 144	0.40 29	0.28 2	0.19 13	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.44 100	0.23 36	0.08 22	0.49 383	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 351

LG-Stereo_L1	0.30 15	0.42 137	0.97 10	0.35 263	0.28 260	0.28 9	0.21 120	0.39 24	0.30 5	0.19 13	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.45 102	0.22 19	0.08 22	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 308

AdaDepth	0.36 47	0.43 149	1.65 100	0.26 75	0.22 163	0.46 115	0.16 47	0.31 6	0.53 149	0.21 21	0.20 30	0.14 9	0.18 63	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 421	0.08 41	0.24 407	0.10 62	0.74 411

qwe	0.41 86	0.29 12	1.29 53	0.22 16	0.22 163	0.41 73	0.15 35	0.49 84	0.38 34	0.28 93	0.23 62	0.14 9	0.15 24	0.94 309	0.24 47	0.08 22	1.47 530	0.07 1	0.25 416	0.08 26	0.76 414

2.25w	0.42 94	0.30 26	1.12 34	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 58	0.37 25	0.26 72	0.27 93	0.14 9	0.19 79	0.91 302	0.36 188	0.07 7	1.38 516	0.07 1	0.67 567	0.07 2	0.91 459

4w-stereo	0.50 171	0.26 1	1.86 136	0.22 16	0.30 284	0.38 57	0.14 20	0.41 33	0.35 13	0.25 54	0.21 38	0.14 9	0.20 96	1.18 361	0.33 164	0.09 53	1.56 540	0.07 1	0.72 573	0.07 2	1.23 512

1w_stereo	0.35 37	0.28 7	0.86 4	0.24 43	0.17 68	0.44 101	0.22 144	0.60 171	0.43 69	0.27 85	0.30 116	0.14 9	0.26 174	0.61 193	0.25 64	0.07 7	0.79 438	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 427

monsterstereo	0.40 81	0.43 149	1.07 28	0.26 75	0.27 245	0.39 62	0.14 20	0.55 138	0.37 25	0.28 93	0.27 93	0.14 9	0.13 13	0.67 221	0.44 244	0.07 7	1.12 481	0.07 1	0.81 581	0.08 26	0.53 322

monsters	0.39 69	0.39 118	1.04 24	0.24 43	0.32 306	0.42 86	0.13 10	0.49 84	0.35 13	0.27 85	0.21 38	0.14 9	0.15 24	0.60 188	0.43 238	0.09 53	1.09 477	0.07 1	0.70 568	0.07 2	0.65 377

IGEV	0.36 47	0.34 70	1.03 22	0.21 6	0.24 205	0.42 86	0.16 47	0.38 22	0.41 56	0.37 138	0.22 49	0.14 9	0.12 6	0.63 201	0.40 215	0.08 22	0.73 435	0.08 41	0.53 545	0.09 42	0.52 316

Pro-Stereo	0.24 3	0.30 26	0.81 2	0.22 16	0.15 34	0.49 143	0.15 35	0.23 1	0.39 46	0.16 2	0.14 6	0.15 17	0.09 1	0.49 138	0.21 11	0.08 22	0.06 2	0.10 153	0.37 500	0.08 26	0.22 105

MatchStereo	0.27 9	0.41 132	1.77 111	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 44	0.43 69	0.15 1	0.26 83	0.15 17	0.15 24	0.27 5	0.20 7	0.09 53	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

MonStereo	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.25 54	0.17 15	0.15 17	0.11 3	0.88 295	0.48 269	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.80 578	0.07 2	1.01 483

Wavelet-MonSter	0.42 94	0.34 70	1.38 62	0.23 31	0.17 68	0.43 91	0.14 20	0.28 4	0.35 13	0.23 37	0.21 38	0.15 17	0.16 36	0.92 307	0.66 356	0.06 1	1.21 490	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 472

Monster-pub-eth3d	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.25 54	0.18 17	0.15 17	0.11 3	0.87 288	0.47 261	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

S2M2_XL	0.22 1	0.36 86	1.33 57	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.18 1	0.16 2	0.20 30	0.15 17	0.14 15	0.21 1	0.22 19	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.10 62	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.41 86	0.31 34	1.23 45	0.22 16	0.17 68	0.43 91	0.16 47	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.20 30	0.15 17	0.20 96	0.99 318	0.23 36	0.10 122	1.49 531	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 455

asd	0.36 47	0.28 7	1.21 41	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.14 20	0.37 17	0.34 11	0.26 72	0.21 38	0.15 17	0.19 79	0.91 302	0.20 7	0.10 122	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 401

4.25_new	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

4.5w_new	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

4.5_new	0.39 69	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 46	0.40 67	0.17 57	0.43 44	0.37 25	0.27 85	0.22 49	0.15 17	0.14 15	1.04 326	0.23 36	0.09 53	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 42	0.62 363

4.5w-stereo	0.39 69	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 46	0.40 67	0.17 57	0.43 44	0.37 25	0.27 85	0.22 49	0.15 17	0.14 15	1.04 326	0.23 36	0.09 53	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 42	0.62 363

4.25w-stereo	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

3.5w_stereo	0.34 27	0.33 60	1.17 40	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 66	0.36 22	0.23 37	0.25 74	0.15 17	0.19 79	0.80 276	0.24 47	0.07 7	1.02 470	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 316

GREAT-IGEV	0.92 482	0.56 228	2.08 181	0.98 521	2.29 594	0.47 128	0.18 71	0.35 11	0.78 405	0.74 459	0.33 144	0.15 17	0.18 63	1.00 319	0.55 305	0.09 53	3.79 611	0.07 1	0.26 424	0.22 299	3.26 599

MonSter	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.26 72	0.18 17	0.15 17	0.11 3	0.88 295	0.47 261	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

DEFOM-Stereo	0.26 6	0.61 247	1.22 44	0.24 43	0.14 25	0.49 143	0.18 71	0.31 6	0.31 6	0.20 16	0.18 17	0.15 17	0.14 15	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.16 59

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 203	0.97 10	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 10	0.60 207	0.16 2	0.15 9	0.16 34	0.20 96	0.33 32	0.27 89	0.11 222	0.06 2	0.07 1	0.06 9	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
GEAStereo	0.95 494	0.48 181	1.85 130	2.15 590	3.19 603	0.55 222	0.21 120	0.66 202	0.45 85	0.43 172	0.22 49	0.16 34	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.33 438	3.58 602

gasm-f	0.93 489	0.71 293	2.09 185	2.15 590	2.42 596	0.54 208	0.26 257	0.66 202	0.45 85	0.43 172	0.33 144	0.16 34	0.22 115	0.70 234	0.93 423	0.13 323	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.39 494	3.58 602

Monster-pub-mixall	0.50 171	0.35 80	0.98 13	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 22	0.28 2	0.39 149	0.19 24	0.16 34	0.12 6	1.05 329	0.41 224	0.08 22	3.28 608	0.07 1	0.73 575	0.08 26	0.55 338

Replicate-Monster	0.58 238	0.53 212	1.55 88	0.22 16	0.34 323	0.37 47	0.13 10	0.43 44	0.39 46	0.35 134	0.16 12	0.16 34	0.15 24	1.46 407	0.21 11	0.11 222	2.71 600	0.07 1	0.35 488	0.08 26	1.81 551

GASTEREO	0.89 470	0.83 343	1.67 104	2.15 590	1.89 580	0.52 186	0.21 120	0.62 181	0.62 224	0.33 122	0.31 128	0.16 34	0.31 245	1.11 347	0.68 363	0.11 222	1.92 560	0.08 41	0.29 439	0.19 245	3.79 607

3.25w_new	0.39 69	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 163	0.37 47	0.14 20	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.21 38	0.16 34	0.19 79	0.71 242	0.23 36	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 431

3.25w	0.39 69	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 163	0.37 47	0.14 20	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.21 38	0.16 34	0.19 79	0.71 242	0.23 36	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 431

LGtest1	0.26 6	0.43 149	0.82 3	0.23 31	0.21 150	0.31 17	0.11 2	0.36 14	0.43 69	0.24 47	0.18 17	0.16 34	0.14 15	0.30 12	0.28 104	0.10 122	0.16 255	0.08 41	0.06 9	0.10 62	0.42 247

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 120	1.36 495	1.30 54	0.24 43	0.12 6	0.33 29	0.20 94	0.41 33	0.37 25	0.32 117	0.21 38	0.16 34	0.14 15	0.29 10	0.62 339	0.55 557	1.42 524	0.11 228	0.13 244	0.25 348	0.56 340

HiDET	0.34 27	0.27 3	1.12 34	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 17	0.35 13	0.17 6	0.15 9	0.17 44	0.15 24	0.59 181	0.59 322	0.09 53	0.58 405	0.07 1	0.44 520	0.07 2	0.73 407

LCMNet	0.37 57	0.28 7	1.12 34	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 17	0.37 25	0.18 10	0.16 12	0.17 44	0.15 24	0.69 230	0.60 327	0.09 53	0.80 441	0.07 1	0.55 548	0.07 2	0.93 465

CSFM-Stereo	0.35 37	0.30 26	0.95 9	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 17	0.31 6	0.18 10	0.16 12	0.17 44	0.16 36	0.64 208	0.53 296	0.12 275	0.85 451	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.79 427

GSStereo	1.06 518	0.48 181	1.85 130	2.42 598	3.19 603	0.55 222	0.21 120	1.59 570	0.54 155	0.29 104	0.22 49	0.17 44	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 438	3.99 609

GS-Stereo							0.21 120	1.59 570	0.54 155	0.29 104	0.22 49	0.17 44	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 438	3.99 609

MSCF	0.88 462	0.84 348	1.67 104	2.15 590	1.87 579	0.51 166	0.21 120	0.63 189	0.61 213	0.32 117	0.29 107	0.17 44	0.30 239	1.06 330	0.67 360	0.11 222	1.92 560	0.08 41	0.31 457	0.19 245	3.72 606

MLG-Stereo_test3	0.31 16	0.44 162	1.03 22	0.48 397	0.40 376	0.36 42	0.13 10	0.39 24	0.46 88	0.28 93	0.19 24	0.17 44	0.12 6	0.25 3	0.18 2	0.09 53	0.53 393	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.45 278

MLG-Stereo	0.38 64	0.43 149	1.46 78	0.24 43	0.42 395	0.44 101	0.13 10	0.42 39	0.51 124	0.27 85	0.14 6	0.17 44	0.13 13	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 529	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.47 286

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 20	0.40 126	1.21 41	0.35 263	0.16 46	0.29 12	0.16 47	0.59 164	0.56 174	0.20 16	0.20 30	0.17 44	0.26 174	0.40 75	0.38 207	0.09 53	0.08 50	0.08 41	0.25 416	0.12 90	0.43 257

IGEV-Stereo++	0.58 238	0.29 12	1.66 102	0.37 295	0.53 428	0.47 128	0.13 10	0.54 128	0.37 25	1.02 519	0.25 74	0.17 44	0.22 115	1.04 326	0.27 89	0.08 22	1.98 568	0.08 41	0.06 9	0.17 190	1.92 553

MonSter++	0.34 27	0.27 3	1.00 15	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 5	0.32 8	0.17 6	0.14 6	0.18 54	0.15 24	0.61 193	0.40 215	0.11 222	0.82 447	0.07 1	0.56 551	0.07 2	0.84 443

111111	0.39 69	0.28 7	0.93 8	0.33 215	0.42 395	0.43 91	0.13 10	0.48 80	0.39 46	0.24 47	0.31 128	0.18 54	0.17 42	0.43 95	0.23 36	0.09 53	1.32 510	0.08 41	0.06 9	0.25 348	1.00 482

MLG-Stereo_test1	0.36 47	0.45 170	1.50 84	0.24 43	0.35 334	0.45 107	0.13 10	0.36 14	0.51 124	0.20 16	0.10 1	0.18 54	0.12 6	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 513	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.47 286

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 34	0.87 5	0.23 31	0.11 3	0.40 67	0.16 47	0.33 9	0.40 54	0.20 16	0.19 24	0.18 54	0.17 42	0.38 64	0.17 1	0.11 222	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 62	0.09 6

dual_stereo	0.94 491	0.31 34	1.80 117	0.90 509	2.52 597	0.54 208	0.15 35	0.69 215	1.02 522	0.25 54	0.18 17	0.18 54	0.14 15	0.63 201	0.35 184	0.09 53	3.76 610	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 615

UniTT-Stereo	0.36 47	0.66 265	2.43 278	0.28 113	0.24 205	0.30 14	0.18 71	0.35 11	0.36 22	0.26 72	0.37 170	0.18 54	0.18 63	0.33 32	0.30 122	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.25 348	0.09 6

LG-G_1	0.41 86	0.43 149	1.62 96	0.50 416	0.35 334	0.50 157	0.12 4	0.47 75	0.44 79	0.33 122	0.20 30	0.19 60	0.15 24	0.94 309	0.21 11	0.09 53	0.61 410	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.87 453

LG-G	0.41 86	0.43 149	1.62 96	0.50 416	0.35 334	0.50 157	0.12 4	0.47 75	0.44 79	0.33 122	0.20 30	0.19 60	0.15 24	0.94 309	0.21 11	0.09 53	0.61 410	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.87 453

FoundationStereo	0.61 274	0.37 99	0.91 7	1.96 588	2.40 595	0.20 3	0.16 47	0.26 2	0.86 469	0.16 2	0.12 2	0.19 60	0.17 42	0.58 180	0.32 151	0.10 122	2.98 607	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

IGEV-Stereo+	0.48 149	0.32 48	1.43 74	0.26 75	0.46 410	0.30 14	0.13 10	0.32 8	0.57 181	0.80 479	0.24 66	0.19 60	0.19 79	0.57 173	0.46 256	0.10 122	1.36 513	0.08 41	0.22 398	0.46 527	1.04 489

BStereo	0.34 27	0.38 109	1.38 62	0.24 43	0.29 268	0.50 157	0.21 120	0.49 84	0.38 34	0.22 30	0.18 17	0.20 64	0.14 15	0.35 51	0.47 261	0.07 7	0.42 367	0.16 432	0.21 384	0.12 90	0.42 247

Wave_Phase_stereo	0.37 57	0.38 109	1.38 62	0.24 43	0.29 268	1.09 535	0.21 120	0.52 110	0.38 34	0.22 30	0.18 17	0.20 64	0.14 15	0.35 51	0.47 261	0.07 7	0.42 367	0.16 432	0.21 384	0.12 90	0.42 247

fffft	0.36 47	0.70 288	1.51 85	0.25 58	0.15 34	0.42 86	0.24 212	0.46 66	0.42 63	0.22 30	0.19 24	0.20 64	0.16 36	0.47 111	0.69 366	0.07 7	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.30 414	0.45 278
1: 1. 1
RAStereo	0.33 22	0.81 339	2.22 222	0.27 92	0.18 87	0.25 7	0.20 94	0.45 58	0.38 34	0.21 21	0.26 83	0.20 64	0.16 36	0.26 4	0.26 79	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.13 109	0.09 6

MyStereo07	0.56 223	0.68 276	2.42 273	0.30 153	0.41 383	0.61 320	0.31 344	0.58 155	0.72 347	1.17 537	0.26 83	0.20 64	0.27 190	1.28 381	0.28 104	0.09 53	0.59 407	0.12 287	0.21 384	0.16 166	0.48 293

ff7	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

ffff	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

11t	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

CAS	0.39 69	0.31 34	1.79 115	0.81 503	0.34 323	0.51 166	0.23 183	0.49 84	0.42 63	0.23 37	0.31 128	0.20 64	0.17 42	0.30 12	0.25 64	0.77 570	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.41 242

ccc-4	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

NLSM3	0.34 27	0.67 266	1.42 73	0.26 75	0.24 205	0.43 91	0.19 79	0.63 189	0.49 105	0.21 21	0.27 93	0.21 74	0.25 160	0.30 12	0.27 89	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 62	0.51 308

FlowAnything_test	0.25 5	0.41 132	0.71 1	0.28 113	0.17 68	0.37 47	0.20 94	0.39 24	0.28 2	0.25 54	0.20 30	0.21 74	0.17 42	0.28 7	0.26 79	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.16 313	0.17 190	0.16 59

SMoEStereo_RVC	0.36 47	0.83 343	1.48 82	0.26 75	0.15 34	0.46 115	0.22 144	0.40 29	0.43 69	0.23 37	0.24 66	0.21 74	0.18 63	0.47 111	0.59 322	0.07 7	0.07 13	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.42 247

CAS++	0.34 27	0.39 118	1.90 142	0.25 58	0.18 87	0.32 23	0.20 94	0.78 260	0.44 79	0.31 112	0.31 128	0.21 74	0.16 36	0.34 39	0.20 7	0.15 395	0.13 205	0.13 348	0.10 134	0.15 145	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Zero-FE251	0.76 411	0.35 80	2.10 192	0.30 153	0.25 215	0.44 101	0.16 47	0.45 58	0.36 22	5.93 612	0.20 30	0.22 78	0.19 79	0.52 150	1.06 453	0.10 122	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.09 42	1.56 537

S2M2_L	0.27 9	0.32 48	1.41 72	0.24 43	0.17 68	0.24 6	0.09 1	0.36 14	0.50 117	0.17 6	0.25 74	0.22 78	0.17 42	0.27 5	0.29 115	0.16 415	0.12 187	0.11 228	0.12 222	0.15 145	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV++	0.74 395	0.70 288	2.05 176	1.11 536	1.09 536	0.32 23	0.21 120	0.75 243	0.43 69	0.30 109	0.30 116	0.22 78	0.27 190	0.98 317	0.31 141	0.10 122	2.50 596	0.08 41	0.15 291	0.27 382	2.70 586

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 186	0.51 203	1.12 34	0.26 75	0.22 163	0.46 115	0.20 94	1.10 516	1.33 556	3.13 605	0.33 144	0.22 78	0.20 96	0.34 39	0.26 79	0.11 222	0.09 104	0.11 228	0.09 93	0.17 190	0.21 98

AEACV	0.89 470	0.29 12	1.84 125	2.50 599	1.68 574	0.53 197	0.21 120	1.01 461	0.42 63	0.68 430	0.31 128	0.22 78	0.39 304	1.63 440	0.25 64	0.09 53	2.60 597	0.09 91	0.54 547	0.23 316	2.27 579

anonymousdsp	0.86 454	0.59 240	2.65 393	1.33 549	1.25 549	0.56 231	0.23 183	0.54 128	0.71 338	1.13 532	0.25 74	0.22 78	0.24 140	1.24 371	0.24 47	0.09 53	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 348	3.12 596

Selective-IGEV	0.57 230	0.42 137	1.87 138	1.67 572	1.33 553	0.36 42	0.20 94	0.61 177	0.71 338	0.22 30	0.31 128	0.22 78	0.19 79	0.52 150	0.36 188	0.09 53	0.97 459	0.09 91	0.15 291	0.20 268	0.85 448

ProNet	0.46 129	0.60 241	1.85 130	0.35 263	0.67 470	0.49 143	0.25 239	0.53 117	0.57 181	0.21 21	0.24 66	0.22 78	0.20 96	0.52 150	0.22 19	0.09 53	0.47 379	0.10 153	0.09 93	0.23 316	1.33 519

IGEV-Stereo	0.86 454	0.60 241	2.65 393	1.35 551	1.25 549	0.56 231	0.23 183	0.54 128	0.71 338	1.14 533	0.25 74	0.22 78	0.24 140	1.24 371	0.24 47	0.09 53	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 348	3.13 597
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
BridgeDepth	0.26 6	0.63 256	1.36 58	0.23 31	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 11	0.37 25	0.17 6	0.13 5	0.23 87	0.19 79	0.32 27	0.23 36	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 62	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.61 274	0.68 276	1.05 25	0.95 518	1.46 562	0.42 86	0.17 57	0.69 215	0.49 105	0.19 13	0.24 66	0.23 87	0.18 63	0.95 315	0.59 322	0.10 122	1.33 511	0.08 41	0.06 9	0.18 215	2.21 573

999	0.35 37	0.74 313	1.38 62	0.27 92	0.18 87	0.50 157	0.23 183	0.40 29	0.41 56	0.21 21	0.33 144	0.23 87	0.18 63	0.74 254	0.37 199	0.09 53	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.26 368	0.26 137

mms	0.39 69	0.63 256	1.31 56	0.34 240	0.65 468	0.32 23	0.22 144	0.39 24	0.39 46	0.27 85	0.31 128	0.23 87	0.17 42	0.57 173	0.22 19	0.08 22	0.21 306	0.10 153	0.08 60	0.24 323	1.16 498

ours_stereo	0.37 57	0.67 266	1.63 98	0.30 153	0.50 415	0.35 38	0.22 144	0.41 33	0.38 34	0.21 21	0.32 140	0.23 87	0.17 42	0.47 111	0.22 19	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.77 418

AIO-Stereo	0.64 319	0.60 241	1.63 98	1.31 546	1.45 559	0.38 57	0.20 94	0.55 138	0.83 447	0.31 112	0.31 128	0.23 87	0.15 24	0.39 68	0.63 346	0.10 122	1.25 495	0.09 91	0.41 515	0.21 282	1.73 548

CASnet	0.32 20	0.40 126	1.80 117	0.28 113	0.11 3	0.47 128	0.19 79	0.45 58	0.47 95	0.39 149	0.31 128	0.23 87	0.17 42	0.31 17	0.21 11	0.11 222	0.06 2	0.15 412	0.12 222	0.16 166	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.34 27	0.38 109	1.96 156	0.27 92	0.35 334	0.43 91	0.22 144	0.43 44	0.34 11	0.24 47	0.34 153	0.23 87	0.28 208	0.34 39	0.22 19	0.08 22	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.35 200

XX-TBD	0.40 81	1.04 410	2.49 329	0.35 263	0.13 15	0.51 166	0.17 57	0.44 52	0.52 136	0.38 144	0.51 264	0.23 87	0.19 79	0.31 17	0.25 64	0.10 122	0.07 13	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.18 76

sAnonymous2	0.45 120	0.88 364	2.97 478	0.31 172	0.25 215	0.34 32	0.28 289	0.56 144	0.49 105	0.25 54	0.30 116	0.23 87	0.29 228	0.31 17	0.22 19	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.13 244	0.38 485	0.43 257

CroCo_RVC	0.45 120	0.88 364	2.97 478	0.31 172	0.25 215	0.34 32	0.28 289	0.56 144	0.49 105	0.25 54	0.30 116	0.23 87	0.29 228	0.31 17	0.22 19	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.13 244	0.38 485	0.43 257

MLG-Stereo_test2	0.46 129	0.49 188	1.77 111	0.79 499	0.70 477	0.63 355	0.12 4	0.37 17	0.48 100	0.39 149	0.15 9	0.24 98	0.10 2	0.46 106	0.20 7	0.16 415	1.21 490	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.66 379

MM-Stereo_test2	0.65 328	0.43 149	2.54 345	0.62 461	0.18 87	0.50 157	0.25 239	0.49 84	0.47 95	0.36 135	0.26 83	0.24 98	0.23 133	0.40 75	0.38 207	0.08 22	2.33 590	0.09 91	0.10 134	0.38 485	2.66 585

SCV	0.69 368	0.68 276	1.95 152	0.90 509	1.04 527	0.49 143	0.24 212	0.98 432	0.73 352	0.54 275	0.31 128	0.24 98	0.20 96	1.32 385	0.26 79	0.11 222	1.59 542	0.09 91	0.32 465	0.34 448	1.58 539

castereo	0.34 27	0.48 181	1.00 15	0.25 58	0.29 268	0.41 73	0.27 276	0.76 246	0.49 105	0.23 37	0.30 116	0.24 98	0.31 245	0.29 10	0.29 115	0.09 53	0.20 297	0.09 91	0.31 457	0.12 90	0.44 273

RSM++	0.48 149	0.52 208	1.27 49	1.62 568	1.27 552	0.39 62	0.20 94	0.49 84	0.56 174	0.22 30	0.25 74	0.24 98	0.17 42	0.39 68	0.23 36	0.09 53	0.11 164	0.09 91	0.35 488	0.29 405	0.80 431

trnet	0.31 16	0.31 34	1.65 100	0.20 3	0.12 6	0.55 222	0.15 35	0.50 101	0.51 124	0.28 93	0.34 153	0.24 98	0.21 107	0.34 39	0.24 47	0.11 222	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.09 42	0.12 20

plain	0.43 99	0.73 303	2.80 449	0.28 113	0.19 120	0.33 29	0.21 120	0.63 189	0.50 117	0.24 47	0.38 177	0.24 98	0.25 160	0.48 124	0.32 151	0.12 275	0.08 50	0.13 348	0.09 93	0.43 516	0.13 25

CREStereo++_RVC	0.38 64	0.37 99	2.47 317	0.25 58	0.16 46	0.54 208	0.15 35	0.42 39	0.57 181	0.37 138	0.52 273	0.24 98	0.19 79	0.31 17	0.27 89	0.09 53	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 42	0.22 105
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
CREStereo	0.31 16	0.35 80	1.66 102	0.19 2	0.13 15	0.55 222	0.17 57	0.50 101	0.50 117	0.28 93	0.34 153	0.24 98	0.21 107	0.34 39	0.23 36	0.11 222	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.10 62	0.12 20
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
VIP-Stereo	0.39 69	0.81 339	1.51 85	0.24 43	0.34 323	0.52 186	0.17 57	0.46 66	0.49 105	0.21 21	0.25 74	0.25 107	0.15 24	0.41 84	0.41 224	0.09 53	0.62 415	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.68 389

AIO_rvc	0.95 494	1.02 403	2.57 361	2.80 606	1.91 582	0.37 47	0.24 212	0.52 110	0.60 207	0.98 511	0.29 107	0.25 107	0.18 63	2.16 528	0.29 115	0.11 222	1.39 520	0.08 41	0.11 184	0.26 368	2.87 588

tt45	0.35 37	0.80 335	1.46 78	0.26 75	0.17 68	0.55 222	0.22 144	0.44 52	0.39 46	0.24 47	0.26 83	0.25 107	0.18 63	0.64 208	0.36 188	0.09 53	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.29 156

test_for_model	0.82 434	1.62 542	2.47 317	1.36 552	1.04 527	0.53 197	0.22 144	0.82 293	0.63 236	0.60 354	0.29 107	0.25 107	0.21 107	0.28 7	0.25 64	0.80 571	1.87 558	0.08 41	0.08 60	1.81 598	1.18 499

MGS-Stereo	0.35 37	0.48 181	1.99 161	0.26 75	0.14 25	0.41 73	0.22 144	0.41 33	0.48 100	0.24 47	0.51 264	0.25 107	0.18 63	0.33 32	0.22 19	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.47 531	0.10 10

ACVNet-DCA	0.67 354	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.81 284	0.83 447	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.16 166	1.18 499

1test111	0.72 388	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.81 284	0.83 447	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	1.03 324	0.75 388	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.16 166	1.18 499

cc1	0.74 395	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.85 327	1.05 528	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.25 348	2.20 572

MIF-Stereo (partial)	0.41 86	0.71 293	2.67 405	0.27 92	0.24 205	0.32 23	0.17 57	0.56 144	0.46 88	0.26 72	0.37 170	0.25 107	0.26 174	0.46 106	0.35 184	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.21 282	0.15 46

GLC_STEREO	0.31 16	0.30 26	1.80 117	0.29 133	0.12 6	0.41 73	0.20 94	0.39 24	0.42 63	0.26 72	0.31 128	0.25 107	0.19 79	0.36 57	0.26 79	0.09 53	0.11 164	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.15 46

sCroCo_RVC	0.37 57	0.39 118	2.38 254	0.35 263	0.27 245	0.31 17	0.22 144	0.49 84	0.48 100	0.23 37	0.34 153	0.25 107	0.24 140	0.35 51	0.25 64	0.15 395	0.17 268	0.12 287	0.11 184	0.15 145	0.15 46

NLSM1	0.45 120	0.54 215	1.05 25	0.27 92	0.40 376	0.49 143	0.21 120	1.54 566	1.71 575	0.26 72	0.33 144	0.26 118	0.26 174	0.41 84	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.11 228	0.10 134	0.22 299	0.23 115

DLNR-FE	13.74 620	20.13 624	23.90 625	121.61 640	34.09 633	0.46 115	0.15 35	8.04 619	0.47 95	0.29 104	0.37 170	0.26 118	0.17 42	0.78 268	0.36 188	7.40 622	2.94 605	0.09 91	0.38 505	51.06 640	1.95 555

MM-Stereo_test1	0.63 309	0.64 260	2.51 335	0.54 435	0.37 354	0.44 101	0.28 289	0.68 212	0.59 200	0.43 172	0.33 144	0.26 118	0.25 160	0.89 299	0.52 289	0.10 122	1.84 557	0.10 153	0.09 93	0.41 508	1.40 529

fffy	0.39 69	0.67 266	1.57 89	0.45 385	0.52 421	0.37 47	0.22 144	0.45 58	0.35 13	0.21 21	0.30 116	0.26 118	0.20 96	0.45 102	0.24 47	0.08 22	0.29 340	0.10 153	0.08 60	0.25 348	0.77 418

WCG-NET	0.41 86	0.80 335	1.77 111	0.25 58	0.13 15	0.43 91	0.24 212	0.42 39	0.59 200	0.38 144	0.41 194	0.26 118	0.24 140	0.37 60	0.24 47	0.08 22	0.81 445	0.08 41	0.07 37	0.26 368	0.31 174

rvit_stereo_0081	0.29 12	0.46 173	1.13 38	0.28 113	0.17 68	0.32 23	0.22 144	0.45 58	0.58 189	0.25 54	0.26 83	0.26 118	0.22 115	0.36 57	0.25 64	0.14 364	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.13 109	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 12	0.46 173	1.13 38	0.28 113	0.17 68	0.32 23	0.22 144	0.45 58	0.58 189	0.25 54	0.26 83	0.26 118	0.22 115	0.36 57	0.25 64	0.14 364	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.13 109	0.11 17

tt1	0.74 395	0.73 303	2.34 247	0.67 479	0.63 461	0.75 442	0.24 212	0.85 327	0.96 509	0.81 483	0.38 177	0.26 118	0.35 270	0.64 208	0.22 19	0.10 122	2.16 583	0.11 228	0.09 93	0.25 348	2.19 569

DLNR_Zeroshot_test	13.74 620	20.06 623	23.92 626	121.50 639	35.20 634	0.46 115	0.15 35	7.96 618	0.47 95	0.29 104	0.37 170	0.26 118	0.17 42	0.79 272	0.36 188	7.16 621	2.95 606	0.09 91	0.38 505	50.40 639	1.95 555

CES	0.33 22	0.32 48	1.46 78	0.25 58	0.50 415	0.40 67	0.20 94	0.48 80	0.48 100	0.22 30	0.29 107	0.26 118	0.19 79	0.35 51	0.22 19	0.09 53	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.16 166	0.54 328

TANstereo	0.39 69	0.70 288	2.48 323	0.23 31	0.12 6	0.54 208	0.16 47	0.41 33	0.47 95	0.45 185	0.51 264	0.26 118	0.22 115	0.34 39	0.21 11	0.10 122	0.10 135	0.08 41	0.07 37	0.09 42	0.18 76

GMStereo	0.44 115	1.32 478	2.65 393	0.28 113	0.16 46	0.42 86	0.22 144	0.48 80	0.63 236	0.41 156	0.36 164	0.26 118	0.25 160	0.41 84	0.30 122	0.14 364	0.08 50	0.10 153	0.12 222	0.17 190	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 37	0.38 109	1.75 110	0.21 6	0.14 25	0.57 254	0.24 212	0.48 80	0.44 79	0.28 93	0.32 140	0.26 118	0.24 140	0.41 84	0.24 47	0.42 546	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.18 215	0.15 46

NLMM1	0.53 200	0.51 203	1.05 25	0.28 113	0.38 363	0.49 143	0.24 212	2.08 592	2.47 593	0.29 104	0.28 101	0.27 131	0.25 160	0.48 124	0.35 184	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.24 323	0.57 346

rvit_stereo_0083	0.28 11	0.37 99	0.88 6	0.28 113	0.18 87	0.28 9	0.22 144	0.40 29	0.58 189	0.25 54	0.30 116	0.27 131	0.27 190	0.38 64	0.25 64	0.14 364	0.12 187	0.13 348	0.10 134	0.13 109	0.14 37

rvit_stereo_0081_aga	0.34 27	0.67 266	1.79 115	0.27 92	0.20 136	0.34 32	0.21 120	0.43 44	0.48 100	0.26 72	0.28 101	0.27 131	0.21 107	0.33 32	0.25 64	0.14 364	0.11 164	0.11 228	0.10 134	0.14 133	0.18 76

U	3.41 602	0.37 99	1.27 49	0.27 92	13.75 620	19.65 627	0.15 35	0.43 44	0.33 9	0.18 10	0.19 24	0.27 131	0.15 24	0.23 2	0.19 5	0.10 122	0.06 2	17.75 630	12.73 623	0.11 77	0.10 10

rvit_stereo_0080	0.33 22	0.77 323	1.43 74	0.24 43	0.18 87	0.34 32	0.27 276	0.58 155	0.51 124	0.25 54	0.27 93	0.27 131	0.22 115	0.32 27	0.27 89	0.14 364	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.15 145	0.17 67

whm_eth	0.33 22	0.77 323	1.43 74	0.24 43	0.18 87	0.34 32	0.27 276	0.58 155	0.51 124	0.25 54	0.27 93	0.27 131	0.22 115	0.32 27	0.27 89	0.14 364	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.15 145	0.17 67

EGLCR-Stereo	0.90 476	0.31 34	1.90 142	1.60 567	0.95 512	1.14 539	0.42 430	0.85 327	0.43 69	1.74 578	0.21 38	0.27 131	0.17 42	1.56 423	0.30 122	0.10 122	2.60 597	0.10 153	0.09 93	0.10 62	3.10 595

MC-Stereo	0.58 238	0.37 99	2.00 162	0.88 506	0.64 465	0.54 208	0.19 79	0.46 66	0.39 46	0.58 324	0.39 183	0.27 131	0.27 190	0.71 242	0.32 151	0.09 53	1.20 487	0.09 91	0.16 313	0.22 299	1.92 553

WQFJX	0.49 164	0.47 176	1.02 20	0.27 92	0.39 369	0.47 128	0.23 183	1.85 581	1.92 583	0.28 93	0.27 93	0.28 139	0.28 208	0.43 95	0.36 188	0.10 122	0.12 187	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.54 328

water-stereo	0.36 47	0.61 247	1.58 90	0.25 58	0.14 25	0.38 57	0.18 71	0.44 52	0.35 13	0.31 112	0.35 160	0.28 139	0.25 160	0.45 102	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.09 91	0.08 60	0.11 77	0.74 411

Pointernet	0.37 57	0.31 34	1.91 145	0.25 58	0.37 354	0.47 128	0.15 35	0.67 207	0.52 136	0.23 37	0.30 116	0.28 139	0.20 96	0.32 27	0.23 36	0.10 122	0.24 318	0.07 1	0.13 244	0.10 62	0.51 308

rvit_stereo_ft	0.38 64	1.01 401	1.86 136	0.33 215	0.21 150	0.28 9	0.27 276	0.59 164	0.55 166	0.24 47	0.28 101	0.28 139	0.27 190	0.35 51	0.28 104	0.14 364	0.09 104	0.11 228	0.11 184	0.14 133	0.31 174

RSM	0.47 136	0.51 203	1.36 58	1.37 553	1.04 527	0.37 47	0.21 120	0.52 110	0.55 166	0.23 37	0.28 101	0.28 139	0.17 42	0.40 75	0.22 19	0.09 53	0.24 318	0.09 91	0.35 488	0.24 323	0.80 431

MaDis-Stereo	0.35 37	0.89 369	2.15 204	0.25 58	0.29 268	0.29 12	0.17 57	0.47 75	0.41 56	0.21 21	0.22 49	0.28 139	0.21 107	0.32 27	0.31 141	0.10 122	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.11 77	0.12 20

RCA-Stereo	0.45 120	0.38 109	1.80 117	0.27 92	0.25 215	0.58 265	0.23 183	0.84 313	0.66 261	0.42 164	0.44 212	0.28 139	0.35 270	0.31 17	0.21 11	0.09 53	1.01 465	0.09 91	0.07 37	0.21 282	0.53 322

DCANet-4	0.43 99	0.32 48	2.31 242	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.55 288	0.48 234	0.28 139	0.37 280	0.40 75	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

s12784h	0.41 86	0.34 70	2.17 207	0.24 43	0.11 3	0.64 368	0.24 212	0.85 327	0.70 324	0.45 185	0.54 300	0.28 139	0.27 190	0.51 145	0.27 89	0.11 222	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 166	0.14 37

WQFJA1	0.49 164	0.48 181	1.00 15	0.27 92	0.38 363	0.48 135	0.23 183	1.81 579	2.16 587	0.26 72	0.26 83	0.29 148	0.27 190	0.34 39	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.20 268	0.54 328

NLMM	0.49 164	0.47 176	1.00 15	0.27 92	0.38 363	0.48 135	0.23 183	1.81 579	2.16 587	0.26 72	0.26 83	0.29 148	0.27 190	0.34 39	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.20 268	0.54 328

DA	0.89 470	0.42 137	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 144	0.63 189	0.92 492	0.41 156	0.70 434	0.29 148	0.27 190	1.52 417	0.40 215	0.10 122	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 77	3.60 604

GGEV	0.89 470	0.42 137	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 144	0.63 189	0.92 492	0.41 156	0.70 434	0.29 148	0.27 190	1.52 417	0.40 215	0.10 122	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 77	3.60 604

DilatedVolume-Stereo	0.35 37	0.38 109	1.21 41	0.26 75	0.20 136	0.41 73	0.18 71	0.43 44	0.38 34	0.37 138	0.35 160	0.29 148	0.24 140	0.64 208	0.55 305	0.09 53	0.19 282	0.08 41	0.11 184	0.12 90	0.50 301

xyz-stereo-finetune	0.37 57	0.90 375	1.23 45	0.22 16	0.12 6	0.53 197	0.26 257	0.57 151	0.58 189	0.30 109	0.33 144	0.29 148	0.24 140	0.60 188	0.62 339	0.09 53	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.13 109	0.14 37

AIO-test1	0.58 238	1.37 500	2.77 444	0.66 476	1.08 534	0.50 157	0.23 183	0.86 338	0.69 313	0.31 112	0.42 197	0.29 148	0.22 115	0.77 261	0.34 176	0.13 323	0.15 240	0.12 287	0.16 313	0.31 423	0.30 165

CroCo-Stereo Lap2	0.38 64	0.91 379	2.02 169	0.33 215	0.38 363	0.23 5	0.21 120	0.63 189	0.51 124	0.23 37	0.28 101	0.29 148	0.23 133	0.34 39	0.28 104	0.10 122	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.22 299	0.15 46

WQFJX1	0.51 183	0.58 232	1.00 15	0.27 92	0.35 334	0.48 135	0.25 239	2.07 591	2.18 589	0.27 85	0.26 83	0.30 156	0.28 208	0.51 145	0.33 164	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.45 278

NLCSM	0.53 200	0.70 288	1.11 33	0.30 153	0.36 347	0.49 143	0.28 289	1.39 555	1.68 572	0.31 112	0.30 116	0.30 156	0.31 245	1.43 400	0.39 212	0.11 222	0.12 187	0.11 228	0.10 134	0.35 462	0.53 322

xyz-stereo-finetune2	0.40 81	0.89 369	1.40 68	0.22 16	0.12 6	0.58 265	0.23 183	0.55 138	0.50 117	0.33 122	0.47 226	0.30 156	0.41 323	0.81 280	0.60 327	0.09 53	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.12 90	0.12 20

MoCha-V2	0.74 395	0.78 329	2.18 210	1.01 527	1.55 566	0.36 42	0.19 79	0.61 177	0.49 105	0.33 122	0.34 153	0.30 156	0.27 190	1.56 423	0.47 261	0.09 53	1.94 565	0.08 41	0.37 500	0.18 215	1.62 543

IGEVStereo-DCA	0.74 395	0.74 313	2.09 185	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.23 183	0.49 84	0.62 224	0.71 447	0.22 49	0.30 156	0.28 208	1.29 382	1.53 508	0.10 122	1.50 534	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

rrr	0.84 442	0.74 313	3.40 530	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.28 289	1.23 542	0.84 459	0.71 447	0.22 49	0.30 156	0.28 208	1.29 382	1.53 508	0.10 122	1.50 534	0.10 153	0.29 439	0.24 323	1.75 549

GCAP-Stereo	0.59 256	1.35 490	2.44 286	0.49 410	1.02 524	0.52 186	0.14 20	0.53 117	0.54 155	0.44 181	0.50 260	0.30 156	0.22 115	0.68 226	0.41 224	0.09 53	1.30 507	0.09 91	0.07 37	0.23 316	0.54 328

AnonymousM	0.45 120	0.49 188	1.83 122	0.29 133	0.15 34	0.53 197	0.22 144	0.64 196	0.66 261	0.47 200	0.33 144	0.30 156	0.25 160	0.49 138	0.29 115	0.12 275	0.27 337	0.71 573	0.37 500	0.12 90	0.41 242

test_xeample3	0.86 454	0.75 318	3.36 519	0.65 471	0.76 486	0.49 143	0.33 369	1.21 541	0.80 426	0.61 364	0.23 62	0.30 156	0.29 228	1.17 359	1.57 511	0.10 122	1.79 554	0.10 153	0.40 510	0.25 348	2.09 562

DIP-Stereo	0.43 99	0.50 196	2.21 220	0.27 92	0.18 87	0.63 355	0.17 57	0.94 399	0.58 189	0.49 219	0.48 234	0.30 156	0.30 239	0.40 75	0.31 141	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.15 145	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
depthmonostereo	0.38 64	0.68 276	1.59 94	0.48 397	0.14 25	0.41 73	0.19 79	0.52 110	0.42 63	0.26 72	0.29 107	0.31 166	0.29 228	0.64 208	0.33 164	0.09 53	0.10 135	0.09 91	0.08 60	0.10 62	0.50 301

SCV_C0	0.73 391	0.68 276	2.05 176	1.50 564	0.92 508	0.45 107	0.20 94	0.96 416	0.71 338	0.65 415	0.33 144	0.31 166	0.20 96	1.25 375	0.52 289	0.09 53	1.68 551	0.08 41	0.30 449	0.27 382	1.52 536

testlalala_base	0.61 274	0.35 80	2.44 286	0.35 263	0.33 313	0.55 222	0.21 120	0.88 355	0.41 56	0.41 156	0.39 183	0.31 166	0.24 140	0.33 32	0.36 188	0.98 580	1.61 543	0.09 91	0.22 398	1.11 576	0.68 389

fff	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

raftrobust	0.52 186	1.14 431	2.15 204	0.33 215	0.99 517	0.53 197	0.21 120	0.59 164	0.50 117	0.53 269	0.36 164	0.31 166	0.33 260	0.47 111	0.42 231	0.10 122	0.55 399	0.09 91	0.08 60	0.22 299	0.46 284

csc	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

cscssc	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

MM-Stereo_test3	0.59 256	0.85 353	2.28 234	0.53 428	0.31 294	0.45 107	0.30 333	0.78 260	0.76 387	0.33 122	0.43 200	0.32 173	0.23 133	0.61 193	0.54 302	0.10 122	1.65 548	0.10 153	0.08 60	0.42 511	0.68 389

AIO_test	1.11 527	0.77 323	2.51 335	3.32 608	2.81 601	0.35 38	0.25 239	1.29 546	0.68 301	1.28 556	0.27 93	0.32 173	0.17 42	2.86 582	0.27 89	0.12 275	1.72 552	0.08 41	0.21 384	0.15 145	2.81 587

castereo++	0.39 69	0.83 343	1.38 62	0.29 133	0.18 87	0.53 197	0.20 94	0.57 151	0.58 189	0.20 16	0.27 93	0.32 173	0.17 42	0.34 39	0.22 19	0.09 53	0.54 396	0.09 91	0.29 439	0.15 145	0.52 316

testlalala	0.53 200	0.36 86	2.40 264	0.29 133	0.35 334	0.60 300	0.22 144	1.02 470	0.63 236	0.56 300	0.40 192	0.32 173	0.21 107	0.33 32	0.27 89	0.10 122	1.73 553	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 257

ADStereo(finetuned)	0.50 171	0.91 379	2.43 278	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.56 300	0.49 248	0.32 173	0.75 498	0.40 75	0.40 215	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.13 109	0.45 278

HHNet	0.63 309	0.67 266	3.10 497	0.37 295	0.25 215	0.64 368	0.60 502	0.70 225	0.67 274	0.55 288	1.12 536	0.32 173	0.60 453	0.43 95	1.75 520	0.16 415	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.18 215	0.22 105

raft+_RVC	0.62 295	1.18 446	2.43 278	0.36 282	2.08 588	0.52 186	0.25 239	0.66 202	0.54 155	0.36 135	0.46 220	0.32 173	0.28 208	0.49 138	0.43 238	0.10 122	0.91 455	0.10 153	0.09 93	0.22 299	0.70 399

DCANet	0.49 164	0.91 379	2.63 383	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.56 300	0.49 248	0.32 173	0.41 323	0.39 68	0.41 224	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.14 133	0.45 278

rvit_0105_6	0.36 47	0.55 224	1.48 82	0.31 172	0.18 87	0.35 38	0.26 257	0.56 144	0.66 261	0.26 72	0.29 107	0.33 181	0.26 174	0.41 84	0.27 89	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.13 244	0.15 145	0.25 129

rafts_anoy	0.60 266	1.33 483	2.59 365	0.53 428	1.09 536	0.49 143	0.25 239	0.67 207	0.53 149	0.41 156	0.38 177	0.33 181	0.30 239	0.68 226	0.41 224	0.10 122	1.13 482	0.13 348	0.15 291	0.20 268	0.29 156

Anonymous3	0.47 136	0.49 188	2.61 377	0.33 215	0.25 215	0.72 428	0.32 355	0.80 275	0.60 207	0.36 135	0.41 194	0.33 181	0.29 228	0.46 106	0.30 122	0.19 466	0.18 276	0.13 348	0.13 244	0.18 215	0.22 105

R-Stereo Train	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FACV-RUCA	0.61 274	0.44 162	2.11 195	0.43 373	1.73 576	0.49 143	0.28 289	0.74 239	0.68 301	0.41 156	0.53 280	0.34 186	0.64 464	0.41 84	0.33 164	0.13 323	0.11 164	0.62 568	0.12 222	0.72 557	1.02 487

UDGNet	0.50 171	1.36 495	2.44 286	0.37 295	0.19 120	0.58 265	0.23 183	0.49 84	0.69 313	0.42 164	0.39 183	0.34 186	0.29 228	0.55 166	0.32 151	0.25 516	0.10 135	0.37 545	0.19 362	0.30 414	0.17 67

dd	0.48 149	1.32 478	2.41 269	0.31 172	0.17 68	0.58 265	0.26 257	0.50 101	0.71 338	0.42 164	0.41 194	0.34 186	0.28 208	0.47 111	0.41 224	0.18 448	0.10 135	0.13 348	0.12 222	0.22 299	0.16 59

TestStereo	0.49 164	0.88 364	2.38 254	0.30 153	0.16 46	0.43 91	0.25 239	0.55 138	0.46 88	0.38 144	0.46 220	0.34 186	0.28 208	1.96 505	0.28 104	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.09 93	0.15 145	0.13 25

DFGA-Net	0.61 274	1.55 529	2.59 365	0.32 193	0.26 232	0.54 208	0.22 144	0.67 207	0.63 236	0.50 238	0.52 273	0.35 190	0.28 208	1.84 482	0.99 440	0.10 122	0.08 50	0.12 287	0.12 222	0.38 485	0.18 76

11t1	0.60 266	0.49 188	2.19 213	0.35 263	0.58 443	0.48 135	0.21 120	0.72 233	0.73 352	0.49 219	0.47 226	0.35 190	0.34 268	0.61 193	0.71 374	0.12 275	1.26 499	0.10 153	0.29 439	0.16 166	1.22 508

rvit_0105_4	0.40 81	0.64 260	1.98 159	0.31 172	0.18 87	0.37 47	0.29 317	0.64 196	0.67 274	0.28 93	0.32 140	0.36 192	0.28 208	0.45 102	0.27 89	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.14 267	0.15 145	0.25 129

RAFT-Stereo-weight	0.46 129	0.37 99	1.60 95	0.29 133	0.51 418	0.57 254	0.22 144	0.84 313	0.67 274	0.48 203	0.38 177	0.36 192	0.17 42	0.39 68	0.27 89	0.09 53	1.28 502	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.41 242

TestStereo1	0.59 256	1.21 453	2.63 383	0.40 345	0.60 449	0.56 231	0.34 378	0.82 293	0.73 352	0.45 185	0.63 380	0.36 192	0.42 336	0.66 218	0.42 231	0.10 122	0.32 344	0.12 287	0.10 134	0.34 448	0.52 316

SA-5K	0.59 256	1.21 453	2.63 383	0.40 345	0.60 449	0.56 231	0.34 378	0.82 293	0.73 352	0.45 185	0.63 380	0.36 192	0.42 336	0.66 218	0.42 231	0.10 122	0.32 344	0.12 287	0.10 134	0.34 448	0.52 316

RALCasStereoNet	0.65 328	1.34 486	2.56 357	0.43 373	0.96 513	0.50 157	0.26 257	0.62 181	0.56 174	0.43 172	0.49 248	0.36 192	0.28 208	0.72 249	0.53 296	0.10 122	1.18 485	0.09 91	0.08 60	0.27 382	1.27 514

AIO-test2	0.60 266	1.55 529	2.73 434	0.63 464	0.42 395	0.50 157	0.23 183	0.84 313	0.73 352	0.34 129	0.53 280	0.37 197	0.22 115	0.70 234	0.32 151	0.75 568	0.16 255	0.13 348	0.17 331	0.21 282	0.47 286

LoS	0.34 27	0.35 80	1.88 139	0.25 58	0.13 15	0.53 197	0.20 94	0.50 101	0.53 149	0.26 72	0.28 101	0.37 197	0.24 140	0.40 75	0.25 64	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NF-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.55 353	0.55 437	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.44 405	0.78 398	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

OCTAStereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.42 430	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.79 401	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

RE-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.77 394	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

TVStereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.77 394	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

tg	0.45 120	0.83 343	1.85 130	0.29 133	0.16 46	0.57 254	0.18 71	0.60 171	0.56 174	0.37 138	0.44 212	0.38 203	0.24 140	0.48 124	0.28 104	0.09 53	0.30 341	0.11 228	0.11 184	0.44 520	0.77 418

rvit_0105_5	0.43 99	0.73 303	2.10 192	0.31 172	0.18 87	0.41 73	0.31 344	0.69 215	0.67 274	0.32 117	0.34 153	0.38 203	0.30 239	0.42 93	0.30 122	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.15 291	0.15 145	0.30 165

DisPM	0.48 149	0.41 132	2.54 345	0.61 459	0.18 87	0.59 285	0.62 509	0.54 128	0.67 274	0.61 364	0.53 280	0.38 203	0.26 174	0.76 259	0.31 141	0.13 323	0.07 13	0.12 287	0.11 184	0.12 90	0.15 46

DRaft	0.65 328	0.47 176	2.38 254	0.25 58	0.17 68	0.64 368	0.65 517	0.56 144	0.57 181	0.67 424	0.98 518	0.38 203	0.99 533	1.42 399	2.06 538	0.11 222	0.14 222	0.10 153	0.14 267	0.18 215	0.21 98

HART	0.75 406	0.75 318	2.22 222	0.94 515	1.59 570	0.30 14	0.19 79	0.72 233	0.85 462	0.30 109	0.52 273	0.39 207	0.16 36	0.81 280	0.43 238	0.08 22	2.61 599	0.10 153	0.07 37	0.36 469	1.61 542

4D-IteraStereo	0.62 295	1.29 475	3.04 492	0.27 92	0.30 284	0.46 115	0.26 257	0.54 128	0.51 124	0.41 156	0.31 128	0.39 207	0.19 79	0.53 158	0.65 353	0.09 53	0.47 379	0.12 287	0.11 184	0.21 282	2.14 565

SA	0.61 274	1.14 431	2.79 448	0.32 193	0.63 461	0.57 254	0.30 333	0.97 424	0.78 405	0.43 172	0.63 380	0.39 207	0.46 377	0.70 234	0.31 141	0.10 122	0.44 373	0.13 348	0.32 465	0.31 423	0.51 308

test_4	0.47 136	0.80 335	2.15 204	0.36 282	0.29 268	0.59 285	0.28 289	0.50 101	0.42 63	0.43 172	0.76 469	0.39 207	0.22 115	0.73 250	0.49 279	0.08 22	0.18 276	0.11 228	0.15 291	0.29 405	0.27 144

PFNet+	0.50 171	0.43 149	2.54 345	0.49 410	0.18 87	0.58 265	0.76 536	0.54 128	0.72 347	0.56 300	0.48 234	0.39 207	0.26 174	0.94 309	0.33 164	0.14 364	0.09 104	0.14 383	0.13 244	0.12 90	0.16 59

PSM-softLoss	0.52 186	0.34 70	2.47 317	0.55 437	0.17 68	0.61 320	0.39 416	0.64 196	0.67 274	0.52 260	0.48 234	0.39 207	0.25 160	1.46 407	0.77 394	0.13 323	0.08 50	0.13 348	0.12 222	0.12 90	0.15 46

KMStereo	0.52 186	0.34 70	2.47 317	0.55 437	0.17 68	0.61 320	0.39 416	0.64 196	0.67 274	0.52 260	0.48 234	0.39 207	0.25 160	1.46 407	0.77 394	0.13 323	0.08 50	0.13 348	0.12 222	0.12 90	0.15 46

DeepStereo_RVC	0.47 136	0.37 99	2.19 213	0.55 437	0.18 87	0.60 300	0.58 495	0.52 110	0.62 224	0.49 219	0.45 215	0.39 207	0.85 514	0.47 111	0.34 176	0.12 275	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.15 145	0.19 82

RALAANet	0.52 186	1.37 500	2.63 383	0.33 215	0.23 193	0.48 135	0.19 79	0.69 215	0.55 166	0.49 219	0.46 220	0.39 207	0.31 245	0.53 158	0.53 296	0.10 122	0.33 348	0.11 228	0.17 331	0.29 405	0.13 25

FSD					1.93 583	0.63 355	0.33 369	0.46 66	0.53 149	0.32 117	0.32 140	0.40 216	0.32 254	1.14 353	0.60 327	0.28 527	2.77 601	0.31 532	0.30 449	0.31 423

rvit_stereo_0075_2	0.45 120	0.45 170	2.60 372	0.34 240	0.32 306	0.41 73	0.21 120	0.60 171	0.54 155	0.39 149	0.51 264	0.40 216	0.29 228	0.46 106	0.31 141	0.21 488	0.15 240	0.22 498	0.15 291	0.18 215	0.33 185

CASS	0.43 99	0.34 70	2.01 164	0.33 215	0.17 68	0.54 208	0.24 212	0.71 231	0.52 136	0.62 377	0.55 311	0.40 216	0.41 323	0.43 95	0.33 164	0.17 435	0.10 135	0.14 383	0.11 184	0.18 215	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 395	1.09 418	2.87 465	0.36 282	0.21 150	1.63 565	0.60 502	1.39 555	0.63 236	1.39 562	0.51 264	0.40 216	0.86 516	1.40 394	0.37 199	0.09 53	0.07 13	0.14 383	0.12 222	0.34 448	0.23 115

LMCR-Stereo	0.61 274	1.00 398	2.60 372	0.42 360	0.22 163	0.74 439	0.31 344	1.06 505	0.70 324	0.62 377	0.64 393	0.40 216	0.52 417	0.84 284	1.27 487	0.20 477	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.26 368	0.16 59

GES	0.49 164	0.54 215	2.37 251	0.31 172	0.19 120	0.61 320	0.30 333	0.93 393	0.52 136	0.49 219	0.53 280	0.40 216	0.43 349	0.59 181	0.67 360	0.16 415	0.11 164	0.12 287	0.10 134	0.20 268	0.30 165

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 238	1.48 522	2.53 340	0.29 133	0.78 491	0.52 186	0.20 94	0.68 212	0.66 261	0.51 250	0.61 365	0.40 216	0.32 254	0.40 75	0.43 238	0.08 22	0.63 417	0.09 91	0.09 93	0.37 477	0.58 351

rvit_0105_3	0.46 129	0.86 358	2.24 226	0.33 215	0.19 120	0.44 101	0.35 388	0.74 239	0.70 324	0.38 144	0.38 177	0.41 223	0.33 260	0.46 106	0.32 151	0.19 466	0.17 268	0.17 451	0.18 344	0.15 145	0.22 105

Selective-RAFT	0.46 129	0.48 181	1.88 139	0.32 193	0.16 46	0.61 320	0.19 79	0.66 202	0.62 224	0.28 93	0.30 116	0.41 223	0.33 260	0.51 145	0.32 151	0.11 222	1.09 477	0.09 91	0.35 488	0.19 245	0.37 209

LCNet	0.58 238	0.43 149	2.42 273	0.91 513	0.22 163	0.95 515	0.29 317	0.62 181	0.64 246	0.52 260	0.55 311	0.41 223	0.75 498	0.84 284	0.27 89	0.10 122	0.07 13	0.12 287	0.18 344	0.97 575	0.40 233

Pruner-Stereo	0.55 215	0.38 109	2.49 329	1.78 577	0.19 120	0.63 355	0.45 450	0.59 164	0.67 274	0.61 364	0.48 234	0.41 223	0.25 160	0.49 138	0.99 440	0.13 323	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.14 37

DN-CSS_ROB	0.56 223	1.64 546	2.75 439	0.42 360	0.22 163	0.57 254	0.19 79	0.79 269	0.66 261	0.46 197	0.62 372	0.41 223	0.32 254	0.73 250	0.49 279	0.12 275	0.08 50	0.14 383	0.13 244	0.38 485	0.17 67

iRaftStereo_RVC	0.47 136	0.84 348	1.91 145	0.29 133	0.15 34	0.53 197	0.20 94	0.58 155	0.50 117	0.37 138	0.43 200	0.42 228	0.23 133	0.38 64	0.28 104	0.09 53	0.70 429	0.12 287	0.11 184	0.43 516	0.77 418

EKT-Stereo	1.56 566	0.55 224	2.60 372	2.54 601	19.66 622	0.55 222	0.22 144	0.76 246	0.51 124	0.40 154	0.36 164	0.43 229	0.27 190	0.74 254	0.42 231	0.13 323	0.17 268	0.11 228	0.16 313	0.20 268	0.50 301

MIM_Stereo	0.55 215	0.92 384	2.65 393	0.32 193	1.09 536	0.51 166	0.19 79	0.67 207	0.52 136	0.48 203	0.54 300	0.43 229	0.27 190	0.57 173	0.30 122	0.08 22	0.17 268	0.11 228	0.10 134	0.28 395	0.80 431

Sa-1000	0.61 274	1.07 414	2.71 427	0.32 193	0.61 458	0.61 320	0.31 344	1.00 451	0.76 387	0.53 269	0.83 485	0.43 229	0.33 260	0.69 230	0.30 122	0.10 122	0.52 391	0.13 348	0.28 435	0.29 405	0.29 156

CIPLG	0.63 309	1.59 537	3.16 503	0.79 499	0.31 294	0.62 341	0.57 493	0.82 293	0.68 301	0.58 324	0.63 380	0.43 229	0.31 245	0.48 124	0.42 231	0.12 275	0.20 297	0.13 348	0.13 244	0.36 469	0.21 98

ACRE	0.63 309	1.55 529	3.41 532	0.76 492	0.28 260	0.60 300	0.56 490	0.82 293	0.68 301	0.57 317	0.62 372	0.43 229	0.30 239	0.47 111	0.42 231	0.12 275	0.19 282	0.13 348	0.14 267	0.36 469	0.20 91

Patchmatch Stereo++	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.17 68	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.56 169	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.49 138	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.51 145	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

iGMRVC	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.27 276	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.57 173	0.31 141	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

RAFT-345	0.56 223	0.37 99	2.68 412	0.40 345	0.34 323	0.58 265	0.41 423	0.49 84	0.70 324	0.51 250	0.99 521	0.43 229	0.28 208	1.56 423	0.81 407	0.10 122	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.11 77	0.09 6

iRAFT	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.17 68	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.56 169	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

RAFT-IKP	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.16 46	0.60 300	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.51 145	0.31 141	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

Prome-Stereo	0.53 200	0.36 86	2.39 261	0.60 453	0.23 193	0.63 355	0.41 423	0.66 202	0.67 274	0.59 343	1.02 525	0.43 229	0.71 486	0.61 193	0.34 176	0.10 122	0.07 13	0.10 153	0.09 93	0.13 109	0.44 273

SFCPSM	0.48 149	0.39 118	2.30 239	0.28 113	0.27 245	0.70 417	0.32 355	1.00 451	0.69 313	0.50 238	0.52 273	0.43 229	0.36 274	0.53 158	0.44 244	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.16 313	0.18 215	0.23 115

iResNet	0.59 256	1.09 418	2.54 345	0.44 378	0.18 87	0.65 384	0.29 317	0.89 364	0.75 378	0.59 343	0.64 393	0.43 229	0.39 304	0.73 250	1.24 484	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.21 282	0.40 233

MSKI-zero shot	0.70 375	0.44 162	2.62 382	1.47 560	0.75 483	0.56 231	0.20 94	0.80 275	0.45 85	0.60 354	0.52 273	0.44 244	0.17 42	0.70 234	0.26 79	0.09 53	2.87 604	0.09 91	0.32 465	0.14 133	0.50 301

LL-Strereo2	0.62 295	1.36 495	2.47 317	1.37 553	0.96 513	0.54 208	0.28 289	0.61 177	0.49 105	0.42 164	0.34 153	0.44 244	0.21 107	0.57 173	0.53 296	0.11 222	0.26 330	0.16 432	0.14 267	0.18 215	0.98 480

DCRE	0.76 411	0.80 335	2.31 242	1.05 528	1.18 545	0.63 355	0.26 257	1.03 478	0.59 200	0.52 260	2.12 573	0.44 244	0.27 190	0.41 84	0.53 296	0.09 53	1.02 470	0.10 153	0.32 465	0.16 166	1.47 534

x	0.65 328	0.62 254	2.12 196	0.36 282	0.61 458	0.48 135	0.24 212	0.80 275	0.89 484	0.50 238	0.56 325	0.44 244	0.36 274	0.62 200	0.80 403	0.11 222	1.44 525	0.11 228	0.39 509	0.16 166	1.34 521

RAFT+CT+SA	0.60 266	1.25 467	2.49 329	0.38 315	0.75 483	0.55 222	0.34 378	0.83 304	0.68 301	0.39 149	0.55 311	0.44 244	0.29 228	0.75 256	0.28 104	0.09 53	0.24 318	0.11 228	0.51 542	0.30 414	0.74 411

IPLGR_C	0.64 319	1.66 549	3.36 519	0.80 501	0.31 294	0.60 300	0.60 502	0.82 293	0.69 313	0.58 324	0.62 372	0.44 244	0.31 245	0.47 111	0.43 238	0.12 275	0.22 309	0.13 348	0.15 291	0.35 462	0.21 98

test-3	0.58 238	0.43 149	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 183	0.77 253	0.49 105	0.52 260	0.29 107	0.44 244	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 488	0.29 405	0.62 363

test_1	0.58 238	0.43 149	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 183	0.77 253	0.49 105	0.51 250	0.29 107	0.44 244	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 488	0.29 405	0.63 369

ROB_FTStereo_v2	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.49 410	0.17 68	0.61 320	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.44 244	0.28 208	0.48 124	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 99	0.36 86	2.45 304	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.27 276	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.44 244	0.28 208	0.47 111	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

CRE-IMP	0.46 129	0.31 34	2.40 264	0.53 428	0.17 68	0.79 467	0.68 526	0.54 128	0.66 261	0.47 200	0.43 200	0.44 244	0.26 174	0.43 95	0.33 164	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.09 93	0.17 190	0.23 115

test_xeample	0.98 503	0.65 264	2.12 196	0.29 133	0.67 470	0.60 300	0.28 289	1.08 511	0.85 462	0.62 377	0.70 434	0.44 244	0.41 323	1.95 503	5.45 605	0.12 275	1.33 511	0.11 228	0.31 457	0.18 215	1.42 531

rvit_105_1	0.52 186	0.93 388	2.30 239	0.36 282	0.24 205	0.51 166	0.45 450	0.81 284	0.79 418	0.46 197	0.44 212	0.45 256	0.38 289	0.63 201	0.39 212	0.20 477	0.18 276	0.18 470	0.22 398	0.18 215	0.21 98

test_sample5	0.63 309	0.50 196	2.19 213	0.34 240	0.19 120	0.56 231	0.26 257	0.98 432	0.77 400	0.55 288	0.63 380	0.45 256	0.38 289	1.87 492	0.58 318	0.14 364	0.82 447	0.13 348	0.22 398	0.18 215	0.76 414

test_sample4	0.62 295	0.49 188	2.24 226	0.34 240	0.19 120	0.57 254	0.25 239	0.98 432	0.76 387	0.56 300	0.55 311	0.45 256	0.38 289	1.78 468	0.56 309	0.13 323	0.80 441	0.13 348	0.21 384	0.17 190	0.76 414

testlalala2	0.48 149	0.34 70	2.53 340	0.65 471	0.56 434	0.57 254	0.20 94	0.84 313	0.63 236	0.42 164	0.54 300	0.45 256	0.21 107	0.30 12	0.26 79	0.10 122	0.13 205	0.09 91	0.29 439	0.12 90	0.31 174

DualNet	0.63 309	0.50 196	2.19 213	0.34 240	0.19 120	0.56 231	0.26 257	0.98 432	0.77 400	0.56 300	0.66 408	0.45 256	0.38 289	1.87 492	0.58 318	0.14 364	0.82 447	0.13 348	0.22 398	0.18 215	0.76 414

StereoVision	0.52 186	1.12 427	2.70 426	0.34 240	0.32 306	0.47 128	0.26 257	0.73 237	0.61 213	0.33 122	0.89 502	0.45 256	0.26 174	0.52 150	0.39 212	0.14 364	0.15 240	0.16 432	0.15 291	0.22 299	0.14 37

test_3	0.59 256	0.44 162	2.44 286	0.53 428	0.59 444	0.48 135	0.30 333	0.79 269	0.52 136	0.51 250	0.30 116	0.45 256	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.25 495	0.11 228	0.35 488	0.30 414	0.62 363

DEmStereo	0.69 368	0.40 126	2.42 273	0.42 360	0.18 87	0.66 397	0.88 548	0.54 128	0.64 246	0.60 354	1.00 522	0.45 256	1.24 549	1.53 419	2.21 549	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.10 134	0.11 77	0.14 37

PFNet	0.62 295	0.42 137	2.69 419	0.43 373	0.55 432	0.62 341	0.27 276	0.64 196	0.72 347	0.61 364	0.56 325	0.45 256	0.33 260	1.86 488	1.12 464	0.28 527	0.09 104	0.12 287	0.16 313	0.26 368	0.27 144

Occ-G	0.68 361	0.54 215	2.08 181	0.99 526	0.74 481	0.38 57	0.25 239	0.46 66	0.78 405	0.40 154	0.36 164	0.46 265	0.22 115	0.90 300	0.70 368	0.09 53	1.53 537	0.09 91	0.16 313	0.31 423	2.06 561

WCG-NET（raft）	0.44 115	0.97 394	1.78 114	0.24 43	0.17 68	0.43 91	0.24 212	0.42 39	0.52 136	0.38 144	0.35 160	0.46 265	0.25 160	0.41 84	0.26 79	0.08 22	1.08 475	0.08 41	0.08 60	0.27 382	0.40 233

test_sample3	0.61 274	0.48 181	2.24 226	0.34 240	0.19 120	0.58 265	0.25 239	0.97 424	0.76 387	0.54 275	0.52 273	0.46 265	0.37 280	1.78 468	0.57 312	0.13 323	0.79 438	0.12 287	0.21 384	0.17 190	0.73 407

test_sample2	0.59 256	0.42 137	1.84 125	0.33 215	0.18 87	0.52 186	0.28 289	0.86 338	0.70 324	0.47 200	0.53 280	0.46 265	0.41 323	1.51 415	0.66 356	0.12 275	0.93 457	0.11 228	0.24 407	0.16 166	1.01 483

xx1	0.71 379	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.85 327	1.05 528	0.77 468	0.39 183	0.46 265	0.37 280	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.12 287	0.41 515	0.16 166	1.18 499

gwcnet-sp	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

scenet	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

ssnet	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

qqq	0.65 328	0.63 256	2.10 192	0.30 153	0.64 465	0.46 115	0.27 276	0.81 284	0.83 447	0.48 203	0.56 325	0.46 265	0.37 280	1.03 324	0.75 388	0.11 222	1.41 521	0.12 287	0.41 515	0.16 166	1.18 499

test_sample6	0.64 319	0.51 203	2.17 207	0.35 263	0.18 87	0.56 231	0.27 276	1.00 451	0.80 426	0.56 300	0.66 408	0.47 274	0.39 304	1.95 503	0.60 327	0.14 364	0.80 441	0.13 348	0.21 384	0.18 215	0.78 424

H2IRNET	0.48 149	1.04 410	2.57 361	0.31 172	0.19 120	0.54 208	0.19 79	0.55 138	0.53 149	0.28 93	0.56 325	0.47 274	0.35 270	0.47 111	0.40 215	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.14 267	0.37 477	0.26 137

AE-Stereo	0.71 379	0.32 48	2.44 286	0.44 378	0.50 415	0.58 265	0.23 183	1.08 511	0.67 274	0.67 424	0.51 264	0.47 274	0.24 140	0.63 201	0.32 151	0.09 53	2.15 582	0.11 228	0.45 522	0.22 299	2.01 557

mmm	0.66 348	0.53 212	1.83 122	0.38 315	0.86 500	0.49 143	0.27 276	0.82 293	0.83 447	0.59 343	0.69 421	0.47 274	0.38 289	0.81 280	0.73 382	0.12 275	1.37 515	0.14 383	0.45 522	0.18 215	1.35 523

ASMatch	0.61 274	0.47 176	2.72 429	0.91 513	0.36 347	0.56 231	0.24 212	0.54 128	0.67 274	0.48 203	1.20 541	0.47 274	0.65 467	1.33 387	0.93 423	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.10 62	0.17 67

RAFT-RH_RVC	0.65 328	0.73 303	2.78 446	0.39 332	0.29 268	0.60 300	0.18 71	0.45 58	0.63 236	0.75 462	1.89 568	0.47 274	0.29 228	1.59 436	1.21 478	0.15 395	0.07 13	0.13 348	0.13 244	0.11 77	0.10 10

GMM-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.89 468	0.53 428	0.24 205	0.77 457	0.46 456	0.62 181	0.65 253	0.58 324	0.73 456	0.47 274	0.43 349	0.68 226	0.29 115	0.10 122	0.06 2	0.13 348	0.13 244	0.14 133	0.44 273

222	1.02 510	0.60 241	1.95 152	0.29 133	0.51 418	0.62 341	0.24 212	1.09 513	0.86 469	0.64 399	0.67 413	0.47 274	0.42 336	1.86 488	6.73 611	0.13 323	1.21 490	0.11 228	0.32 465	0.17 190	1.44 532

TRStereo	0.89 470	1.02 403	2.91 471	4.59 611	0.31 294	0.93 511	0.23 183	1.93 587	0.66 261	0.37 138	0.54 300	0.48 282	0.40 311	0.67 221	0.29 115	0.13 323	0.37 353	0.11 228	0.48 532	0.13 109	1.21 506

HCRNet	0.50 171	0.75 318	2.08 181	0.39 332	0.29 268	0.58 265	0.22 144	0.79 269	0.67 274	0.49 219	0.49 248	0.48 282	0.37 280	1.13 351	0.40 215	0.15 395	0.10 135	0.15 412	0.13 244	0.21 282	0.19 82

IRAFT_RVC	0.59 256	0.74 313	2.42 273	0.47 396	0.21 150	0.59 285	0.42 430	0.68 212	0.73 352	0.54 275	0.50 260	0.49 284	0.51 410	1.57 428	1.00 443	0.11 222	0.25 327	0.13 348	0.10 134	0.15 145	0.14 37

ICVP	0.48 149	0.33 60	2.37 251	0.34 240	0.22 163	0.60 300	0.55 486	0.79 269	0.53 149	0.45 185	0.60 357	0.49 284	0.36 274	0.55 166	0.46 256	0.16 415	0.16 255	0.14 383	0.11 184	0.16 166	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.57 230	1.51 526	2.59 365	0.33 215	0.23 193	0.51 166	0.21 120	0.69 215	0.68 301	0.49 219	0.63 380	0.49 284	0.34 268	0.50 144	0.37 199	0.08 22	0.54 396	0.10 153	0.10 134	0.40 501	0.60 360

HITNet	0.55 215	1.28 473	2.73 434	0.35 263	0.14 25	0.56 231	0.23 183	0.89 364	0.62 224	0.52 260	0.51 264	0.49 284	0.38 289	0.52 150	0.60 327	0.09 53	0.07 13	0.10 153	0.08 60	0.25 348	0.61 361
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
LG-Stereo	0.36 47	0.61 247	1.37 61	0.26 75	0.37 354	0.43 91	0.20 94	0.55 138	0.44 79	0.25 54	0.30 116	0.50 288	0.17 42	0.30 12	0.37 199	0.10 122	0.18 276	0.11 228	0.10 134	0.24 323	0.43 257

GCST	0.84 442	1.48 522	3.02 488	1.12 539	1.09 536	0.62 341	0.19 79	0.79 269	0.56 174	0.60 354	0.65 401	0.50 288	0.31 245	1.24 371	0.74 387	0.76 569	0.46 375	0.84 576	0.64 565	0.71 556	0.57 346

MyStereo8	0.73 391	1.16 440	2.89 468	0.53 428	0.34 323	0.71 422	0.20 94	1.87 583	0.59 200	0.53 269	0.66 408	0.50 288	0.33 260	1.27 380	0.62 339	0.10 122	1.19 486	0.10 153	0.21 384	0.21 282	0.61 361

IPLGR	0.58 238	0.64 260	3.12 499	0.37 295	0.18 87	0.62 341	0.54 482	1.06 505	0.69 313	0.73 452	0.46 220	0.50 288	0.44 358	1.12 350	0.31 141	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.21 282	0.20 91

AAGNet	0.92 482	0.40 126	2.53 340	0.60 453	1.01 522	0.62 341	0.45 450	0.52 110	0.68 301	0.58 324	0.53 280	0.50 288	0.72 487	1.22 366	7.32 613	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.16 166	0.10 10

SMFormer	0.64 319	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.86 416	0.13 323	1.01 465	0.11 228	0.26 424	0.17 190	0.84 443

tta	0.63 309	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.86 416	0.13 323	1.01 465	0.11 228	0.26 424	0.19 245	0.59 356

qqq1	0.62 295	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.64 348	0.13 323	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 245	0.59 356

fff1	0.62 295	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.64 348	0.13 323	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 245	0.59 356

SST-Stereo	0.56 223	0.30 26	2.44 286	0.71 489	0.55 432	0.62 341	0.65 517	0.57 151	0.67 274	0.59 343	0.53 280	0.51 293	0.59 445	1.57 428	0.31 141	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.11 17

EAI-Stereo	1.16 532	0.29 12	1.94 151	0.55 437	0.97 516	1.96 578	7.94 617	1.34 551	1.03 524	1.01 518	1.48 558	0.51 293	0.66 474	0.65 215	1.42 499	0.09 53	0.23 316	0.09 91	0.53 545	0.13 109	0.49 299

PS-NSSS	0.69 368	1.37 500	2.44 286	0.31 172	0.32 306	0.64 368	0.34 378	1.04 484	0.74 372	0.56 300	0.75 466	0.51 293	0.42 336	2.41 548	0.54 302	0.24 510	0.17 268	0.27 520	0.18 344	0.30 414	0.23 115

StereoAnything_RVC	1.22 535	1.71 552	3.17 504	2.52 600	2.63 599	0.26 8	0.15 35	0.47 75	0.54 155	0.49 219	0.71 449	0.52 300	0.19 79	1.60 439	0.57 312	0.11 222	4.13 614	0.08 41	0.05 1	0.76 562	3.79 607

test_sample1	0.61 274	0.45 170	1.84 125	0.33 215	0.29 268	0.49 143	0.24 212	0.83 304	0.73 352	0.51 250	0.53 280	0.52 300	0.45 366	1.40 394	0.72 378	0.11 222	0.96 458	0.10 153	0.24 407	0.15 145	1.25 513

CoDeX	0.54 211	0.52 208	2.25 230	0.30 153	0.26 232	0.61 320	0.32 355	1.03 478	0.73 352	0.49 219	0.56 325	0.52 300	0.40 311	1.59 436	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.11 228	0.10 134	0.15 145	0.22 105

PSMNet-RUCA	0.64 319	1.12 427	2.61 377	0.59 452	0.56 434	0.64 368	0.37 400	0.89 364	0.72 347	0.53 269	0.68 416	0.53 303	0.43 349	0.61 193	0.46 256	0.35 541	0.19 282	0.44 556	0.29 439	0.49 534	0.35 200

ITSA-stereo	0.52 186	0.42 137	1.46 78	0.34 240	0.18 87	0.60 300	0.29 317	0.99 441	0.82 440	0.51 250	0.48 234	0.53 303	0.59 445	1.25 375	0.73 382	0.15 395	0.12 187	0.17 451	0.16 313	0.19 245	0.32 181

MyStereo05	0.57 230	0.72 299	2.72 429	0.31 172	0.25 215	0.60 300	0.30 333	0.87 347	0.82 440	0.54 275	0.37 170	0.53 303	0.42 336	0.63 201	0.73 382	0.09 53	0.55 399	0.12 287	0.20 373	0.16 166	0.56 340

CrosDoStereo	0.96 498	0.49 188	2.66 397	0.27 92	0.33 313	0.54 208	3.69 604	0.77 253	0.66 261	0.70 438	1.39 555	0.53 303	1.47 562	1.77 465	3.02 578	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.22 299	0.30 165

KYRaft	0.52 186	0.35 80	2.40 264	0.34 240	0.21 150	0.75 442	0.43 437	0.62 181	0.63 236	0.64 399	0.92 508	0.53 303	0.72 487	0.60 188	0.26 79	0.10 122	0.07 13	0.12 287	0.14 267	0.13 109	0.54 328

DeepStereo_LL	0.96 498	0.49 188	2.66 397	0.27 92	0.33 313	0.54 208	3.69 604	0.77 253	0.66 261	0.70 438	1.39 555	0.53 303	1.47 562	1.77 465	3.02 578	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.22 299	0.30 165

CFNet-RSSM	0.44 115	0.36 86	2.38 254	0.28 113	0.43 399	0.53 197	0.20 94	0.86 338	0.52 136	0.44 181	0.36 164	0.53 303	0.26 174	0.40 75	0.27 89	0.09 53	0.08 50	0.09 91	0.38 505	0.10 62	0.22 105

Reg-Stereo(zero)	0.66 348	0.26 1	2.13 202	0.25 58	1.15 544	0.99 518	0.97 556	0.57 151	0.81 434	0.52 260	0.46 220	0.54 310	0.59 445	0.47 111	1.14 467	0.08 22	0.88 453	0.08 41	0.36 498	0.12 90	0.80 431

MyStereo04	0.57 230	0.68 276	2.66 397	0.30 153	0.41 383	0.61 320	0.31 344	0.88 355	0.80 426	0.48 203	0.37 170	0.54 310	0.42 336	0.61 193	0.71 374	0.09 53	0.59 407	0.12 287	0.21 384	0.16 166	0.48 293

knoymous	0.37 57	0.34 70	1.83 122	0.25 58	0.18 87	0.45 107	0.24 212	0.60 171	0.40 54	0.42 164	0.39 183	0.54 310	0.25 160	0.41 84	0.29 115	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.07 37	0.13 109	0.20 91

GMOStereo	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

error version	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

test-v	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

RAFT_R40	0.55 215	0.31 34	2.44 286	0.57 450	0.42 395	0.62 341	0.52 476	0.58 155	0.66 261	0.56 300	0.54 300	0.54 310	0.50 406	1.56 423	0.53 296	0.11 222	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.16 166	0.10 10

test-2	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

test-1	0.61 274	0.54 215	2.09 185	0.31 172	1.37 555	0.51 166	0.28 289	0.83 304	0.50 117	0.42 164	0.55 311	0.54 310	0.24 140	0.38 64	1.25 485	0.10 122	1.08 475	0.10 153	0.17 331	0.11 77	0.77 418

test_5	0.61 274	1.25 467	2.76 442	0.39 332	0.64 465	0.58 265	0.35 388	0.85 327	0.66 261	0.49 219	0.56 325	0.55 319	0.40 311	0.79 272	0.32 151	0.10 122	0.19 282	0.12 287	0.12 222	0.33 438	0.85 448

AASNet	0.66 348	1.49 524	2.97 478	0.37 295	0.33 313	0.65 384	0.30 333	1.00 451	0.78 405	0.56 300	0.60 357	0.55 319	0.39 304	0.88 295	0.96 427	0.15 395	0.12 187	0.13 348	0.11 184	0.45 523	0.35 200

GrayStereo	0.71 379	0.27 3	2.40 264	0.89 507	0.23 193	0.62 341	1.40 588	0.67 207	0.70 324	0.72 450	0.77 473	0.55 319	3.03 594	0.60 188	0.28 104	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.21 384	0.12 90	0.37 209

CroCo-Stereo	0.35 37	0.71 293	1.67 104	0.32 193	0.17 68	0.19 2	0.21 120	0.79 269	0.54 155	0.22 30	0.25 74	0.55 319	0.22 115	0.28 7	0.28 104	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.07 37	0.12 90	0.10 10
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
FENet	0.48 149	0.58 232	2.46 312	0.33 215	0.18 87	0.58 265	0.22 144	0.83 304	0.64 246	0.49 219	0.42 197	0.55 319	0.38 289	0.52 150	0.51 286	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.11 184	0.17 190	0.31 174

MLCV	0.59 256	1.41 507	2.41 269	0.31 172	0.15 34	0.60 300	0.23 183	0.77 253	0.63 236	0.67 424	0.66 408	0.55 319	0.37 280	1.16 356	1.09 459	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.21 282	0.29 156

GwcNet-ADL	0.54 211	0.78 329	2.85 462	0.31 172	0.20 136	0.58 265	0.29 317	0.93 393	0.67 274	0.48 203	0.47 226	0.56 325	0.33 260	0.48 124	0.80 403	0.13 323	0.12 187	0.09 91	0.09 93	0.14 133	0.40 233

GANet-ADL	0.48 149	0.56 228	2.51 335	0.34 240	0.20 136	0.58 265	0.25 239	0.80 275	0.57 181	0.43 172	0.61 365	0.56 325	0.31 245	0.44 100	0.44 244	0.14 364	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.22 299	0.38 218

ARAFT	0.65 328	1.69 551	3.34 518	0.29 133	0.16 46	0.65 384	0.36 397	0.96 416	0.73 352	0.63 388	0.49 248	0.56 325	0.31 245	1.23 369	0.35 184	0.11 222	0.08 50	0.14 383	0.13 244	0.38 485	0.50 301

DMCA	0.50 171	0.83 343	1.95 152	0.32 193	0.24 205	0.59 285	0.26 257	0.81 284	0.68 301	0.59 343	0.49 248	0.56 325	0.36 274	0.65 215	0.65 353	0.14 364	0.10 135	0.14 383	0.10 134	0.19 245	0.29 156

DAS	0.61 274	0.42 137	1.85 130	0.34 240	0.34 323	0.52 186	0.42 430	0.89 364	0.80 426	0.85 495	0.69 421	0.57 329	0.51 410	2.38 544	0.57 312	0.13 323	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.18 215	0.37 209

SepStereo	0.57 230	0.42 137	1.85 130	0.34 240	0.34 323	0.52 186	0.42 430	0.89 364	0.80 426	0.85 495	0.69 421	0.57 329	0.51 410	1.55 421	0.57 312	0.13 323	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.18 215	0.37 209

111	0.57 230	1.41 507	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.59 285	0.26 257	0.90 373	0.83 447	0.50 238	0.54 300	0.57 329	0.38 289	0.54 164	0.41 224	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.24 323	0.81 438

Gwc-CoAtRS	0.41 86	0.37 99	2.06 178	0.28 113	0.41 383	0.48 135	0.19 79	0.64 196	0.49 105	0.45 185	0.39 183	0.57 329	0.26 174	0.37 60	0.28 104	0.09 53	0.19 282	0.09 91	0.31 457	0.11 77	0.25 129

FE-Mocha	0.61 274	0.36 86	1.84 125	1.06 529	0.34 323	0.43 91	0.17 57	0.72 233	0.55 166	0.45 185	0.50 260	0.58 333	0.45 366	2.35 539	1.18 472	0.10 122	0.40 364	0.11 228	0.21 384	0.13 109	0.31 174

xxxx	0.97 501	0.64 260	2.14 203	0.30 153	0.67 470	0.64 368	0.24 212	1.09 513	0.91 490	0.57 317	0.65 401	0.58 333	0.39 304	1.57 428	5.49 607	0.13 323	1.38 516	0.11 228	0.32 465	0.17 190	1.41 530

CFNet	0.65 328	1.45 517	2.27 232	0.34 240	0.25 215	0.64 368	0.23 183	0.93 393	0.79 418	0.48 203	0.59 348	0.58 333	0.40 311	2.28 534	0.63 346	0.13 323	0.09 104	0.15 412	0.14 267	0.34 448	0.26 137

iResNet_ROB	0.60 266	1.59 537	2.04 173	0.32 193	0.21 150	0.60 300	0.22 144	0.99 441	0.85 462	0.61 364	0.63 380	0.58 333	0.42 336	1.08 340	0.98 438	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.06 9	0.23 316	0.33 185

1111x	1.06 518	0.79 333	3.29 514	0.33 215	0.60 449	0.64 368	0.33 369	1.10 516	0.92 492	0.59 343	0.69 421	0.59 337	0.47 388	2.64 564	4.61 601	0.12 275	1.38 516	0.11 228	0.49 534	0.18 215	1.30 518

NRIStereo	0.50 171	0.34 70	2.44 286	0.52 424	0.16 46	0.94 513	0.73 534	0.52 110	0.65 253	0.48 203	0.40 192	0.59 337	0.29 228	0.78 268	0.33 164	0.11 222	0.13 205	0.11 228	0.09 93	0.22 299	0.25 129

GEStereo_RVC	0.61 274	1.19 449	2.61 377	0.48 397	0.25 215	0.63 355	0.37 400	1.05 492	0.79 418	0.55 288	0.55 311	0.59 337	0.44 358	1.10 342	0.48 269	0.16 415	0.11 164	0.12 287	0.11 184	0.27 382	0.43 257

RAFT + AFF	0.79 425	1.73 553	2.99 483	0.34 240	0.35 334	0.67 405	0.51 472	1.05 492	0.79 418	0.54 275	0.58 343	0.59 337	0.81 506	1.80 473	1.21 478	0.13 323	0.27 337	0.15 412	0.14 267	0.45 523	0.69 396

MMNet	0.55 215	0.92 384	2.03 170	0.34 240	0.27 245	0.79 467	0.28 289	0.86 338	0.79 418	0.62 377	0.58 343	0.59 337	0.56 429	0.80 276	0.61 336	0.11 222	0.11 164	0.12 287	0.11 184	0.21 282	0.22 105

DMCA-RVC	0.70 375	1.30 476	3.59 547	0.37 295	0.89 504	0.57 254	0.31 344	0.73 237	0.59 200	0.69 434	0.54 300	0.59 337	0.57 434	1.25 375	0.66 356	0.16 415	0.38 357	0.20 487	0.15 291	0.22 299	0.23 115

BEATNet_4x	0.57 230	1.16 440	2.56 357	0.35 263	0.16 46	0.56 231	0.25 239	0.91 380	0.64 246	0.55 288	0.53 280	0.59 337	0.43 349	0.67 221	0.76 392	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.23 316	0.58 351

IER	0.49 164	0.73 303	2.12 196	0.27 92	0.25 215	0.65 384	0.27 276	0.76 246	0.59 200	0.56 300	0.59 348	0.60 344	0.53 420	0.64 208	0.44 244	0.12 275	0.09 104	0.11 228	0.11 184	0.18 215	0.15 46

iResNetv2_ROB	0.71 379	1.90 564	3.48 538	0.43 373	0.22 163	0.60 300	0.29 317	0.96 416	0.78 405	0.60 354	0.65 401	0.60 344	0.46 377	0.80 276	1.21 478	0.12 275	0.08 50	0.10 153	0.07 37	0.44 520	0.33 185

UPFNet	0.51 183	0.67 266	2.04 173	0.34 240	0.33 313	0.65 384	0.37 400	0.88 355	0.65 253	0.60 354	0.53 280	0.61 346	0.41 323	0.77 261	0.55 305	0.13 323	0.13 205	0.13 348	0.13 244	0.20 268	0.16 59

FADNet_RVC	0.87 461	1.51 526	2.90 470	0.31 172	0.24 205	0.71 422	0.25 239	1.00 451	0.65 253	0.45 185	0.57 336	0.61 346	0.44 358	1.53 419	0.75 388	0.94 576	0.97 459	0.28 522	1.00 595	0.89 569	1.36 526

ADCRef	0.88 462	1.45 517	2.68 412	0.38 315	0.35 334	0.95 515	0.51 472	0.92 387	0.81 434	0.89 499	0.84 487	0.61 346	1.35 552	1.26 379	3.38 583	0.14 364	0.12 187	0.17 451	0.19 362	0.28 395	0.34 193

TDLM	0.83 440	1.28 473	2.38 254	0.46 390	0.26 232	0.66 397	0.55 486	0.87 347	0.80 426	2.54 595	0.62 372	0.61 346	0.51 410	2.68 568	0.67 360	0.20 477	0.11 164	0.35 542	0.15 291	0.33 438	0.48 293

AdaStereo	0.48 149	0.44 162	2.18 210	0.36 282	0.20 136	0.59 285	0.29 317	0.97 424	0.74 372	0.52 260	0.55 311	0.61 346	0.33 260	0.52 150	0.44 244	0.18 448	0.08 50	0.17 451	0.11 184	0.18 215	0.24 125
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.
Any-RAFT	0.42 94	0.33 60	1.89 141	0.28 113	0.21 150	0.69 414	0.21 120	0.83 304	0.60 207	0.45 185	0.43 200	0.62 351	0.30 239	0.48 124	0.24 47	0.11 222	0.40 364	0.08 41	0.06 9	0.10 62	0.16 59

iRaft-Stereo_5w	0.65 328	1.35 490	2.21 220	0.30 153	0.63 461	0.49 143	0.28 289	0.78 260	0.64 246	0.41 156	0.61 365	0.62 351	0.46 377	1.79 472	0.48 269	0.10 122	0.25 327	0.11 228	0.12 222	0.40 501	0.94 469

pcwnet_v2	0.65 328	0.54 215	4.29 581	0.33 215	0.27 245	0.60 300	0.25 239	1.02 470	0.92 492	0.61 364	0.69 421	0.62 351	0.54 422	0.67 221	0.38 207	0.18 448	0.15 240	0.15 412	0.14 267	0.21 282	0.49 299

FADNet-RVC	0.69 368	1.65 547	2.74 437	0.35 263	0.26 232	0.60 300	0.29 317	0.91 380	0.67 274	0.46 197	0.51 264	0.62 351	0.46 377	1.75 459	0.81 407	0.17 435	0.20 297	0.17 451	0.18 344	0.60 547	0.39 226

TCMNet	0.72 388	1.15 437	2.78 446	0.51 422	0.52 421	0.73 432	0.39 416	0.94 399	0.78 405	0.60 354	0.68 416	0.63 355	0.46 377	1.71 453	0.72 378	0.18 448	0.19 282	0.23 506	0.18 344	0.40 501	0.56 340

model_zeroshot	0.75 406	0.94 389	2.48 323	1.88 583	0.68 473	0.72 428	0.22 144	1.01 461	0.51 124	1.10 527	0.35 160	0.63 355	0.20 96	0.78 268	0.32 151	0.12 275	1.97 567	0.10 153	0.23 403	0.12 90	0.56 340

GMStereo_Zeroshot	0.44 115	0.44 162	1.84 125	0.44 378	0.20 136	0.52 186	0.19 79	0.60 171	0.54 155	0.58 324	0.59 348	0.63 355	0.29 228	0.59 181	0.34 176	0.16 415	0.09 104	0.16 432	0.09 93	0.26 368	0.26 137

BSDual-CNN	0.48 149	0.32 48	1.58 90	0.31 172	0.22 163	0.76 447	0.32 355	1.05 492	0.67 274	0.64 399	0.53 280	0.63 355	0.38 289	0.48 124	0.97 429	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

psmg	0.48 149	0.32 48	1.58 90	0.28 113	0.22 163	0.75 442	0.35 388	0.94 399	0.67 274	0.61 364	0.59 348	0.63 355	0.38 289	0.48 124	0.97 429	0.13 323	0.11 164	0.13 348	0.13 244	0.14 133	0.15 46

cross-raft	0.47 136	0.34 70	2.17 207	0.70 487	0.84 499	0.50 157	0.35 388	0.74 239	0.43 69	0.44 181	0.45 215	0.63 355	0.25 160	0.37 60	0.27 89	0.08 22	0.14 222	0.10 153	0.23 403	0.11 77	0.27 144

FADNet-RVC-Resample	0.74 395	1.54 528	3.81 560	0.38 315	0.29 268	0.62 341	0.38 410	0.91 380	0.67 274	0.52 260	0.51 264	0.63 355	0.44 358	1.56 423	0.59 322	0.24 510	0.32 344	0.22 498	0.19 362	0.30 414	0.71 401

SuperB	1.19 533	1.62 542	5.29 594	0.37 295	0.26 232	0.81 475	0.87 546	0.94 399	1.19 547	0.68 430	0.68 416	0.63 355	1.37 555	1.73 455	3.30 580	0.16 415	0.12 187	0.17 451	0.16 313	2.74 608	0.63 369

z-ln-s-r	0.76 411	1.41 507	2.84 459	0.33 215	0.27 245	0.58 265	0.37 400	0.92 387	0.89 484	0.54 275	0.81 480	0.64 363	0.48 395	2.23 532	1.74 518	0.11 222	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.28 395	0.40 233

xyz-stereo	3.06 598	0.44 162	30.74 636	0.24 43	0.12 6	15.34 620	0.24 212	0.56 144	0.49 105	0.62 377	7.90 613	0.64 363	0.49 401	1.44 405	1.05 450	0.09 53	0.07 13	0.34 541	0.08 60	0.13 109	0.19 82

dad	0.58 238	1.35 490	2.39 261	0.31 172	0.20 136	0.62 341	0.26 257	0.56 144	0.79 418	0.66 422	0.64 393	0.64 363	0.36 274	0.87 288	0.48 269	0.28 527	0.15 240	0.40 548	0.18 344	0.24 323	0.22 105

CC-Net-ROB	0.95 494	1.57 533	2.93 473	0.90 509	0.39 369	0.87 496	0.44 446	1.12 523	0.83 447	0.59 343	0.69 421	0.64 363	0.50 406	2.73 573	0.93 423	0.97 579	0.40 364	0.87 580	0.29 439	0.61 550	0.66 379

PWCDC_ROB	0.83 440	1.57 533	2.63 383	0.48 397	0.37 354	0.78 463	0.29 317	1.04 484	1.36 559	0.63 388	2.05 572	0.64 363	0.70 485	1.10 342	1.20 476	0.33 538	0.14 222	0.15 412	0.12 222	0.63 551	0.46 284

HI	0.47 136	0.82 341	2.49 329	0.29 133	0.22 163	0.45 107	0.20 94	0.59 164	0.43 69	0.59 343	0.59 348	0.65 368	0.45 366	0.48 124	0.40 215	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.11 184	0.24 323	0.20 91

CoSv	0.47 136	0.82 341	2.49 329	0.29 133	0.22 163	0.45 107	0.20 94	0.59 164	0.43 69	0.59 343	0.59 348	0.65 368	0.45 366	0.48 124	0.40 215	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.11 184	0.24 323	0.20 91

anonymousdsp2	0.88 462	0.31 34	1.96 156	1.06 529	1.56 567	0.57 254	0.22 144	0.84 313	0.98 516	1.20 544	0.37 170	0.65 368	0.26 174	1.19 364	0.46 256	0.10 122	2.40 595	0.10 153	0.13 244	0.19 245	2.96 590

BUS	0.45 120	0.32 48	1.58 90	0.31 172	0.22 163	0.91 506	0.23 183	1.05 492	0.67 274	0.64 399	0.53 280	0.65 368	0.32 254	0.48 124	0.34 176	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

NINENet	0.54 211	0.40 126	2.19 213	0.55 437	0.26 232	0.91 506	0.23 183	1.05 492	0.77 400	0.54 275	0.57 336	0.65 368	0.32 254	1.22 366	0.34 176	0.16 415	0.13 205	0.16 432	0.11 184	0.16 166	0.14 37

CSP-Net	0.55 215	0.61 247	1.81 121	0.30 153	0.23 193	0.77 457	0.35 388	0.90 373	0.62 224	0.62 377	0.60 357	0.65 368	0.42 336	1.76 462	0.47 261	0.17 435	0.12 187	0.10 153	0.10 134	0.21 282	0.16 59

Consistency-Raft	0.92 482	1.21 453	3.50 539	0.98 521	0.63 461	0.77 457	0.54 482	1.02 470	1.01 521	0.62 377	1.03 527	0.65 368	1.04 537	0.81 280	1.36 494	0.45 551	0.47 379	0.51 562	0.59 559	0.65 553	0.47 286

DeepPrunerF	0.92 482	1.33 483	3.41 532	0.46 390	0.51 418	0.64 368	0.49 469	1.16 533	2.62 596	0.65 415	0.61 365	0.65 368	0.62 458	2.23 532	1.31 488	0.23 503	0.19 282	0.30 531	0.28 435	0.39 494	0.34 193

DeepPruner_ROB	0.58 238	1.06 413	2.68 412	0.30 153	0.26 232	0.63 355	0.31 344	0.83 304	0.51 124	0.62 377	0.56 325	0.65 368	0.39 304	1.06 330	0.56 309	0.19 466	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.24 323	0.33 185

ISRNet	0.51 183	0.58 232	1.96 156	0.38 315	0.31 294	0.49 143	0.21 120	0.80 275	0.71 338	0.64 399	0.71 449	0.66 377	0.40 311	0.59 181	0.45 250	0.23 503	0.16 255	0.21 493	0.20 373	0.21 282	0.37 209

AACVNet	0.61 274	1.13 430	2.47 317	0.37 295	0.21 150	0.57 254	0.25 239	0.75 243	0.55 166	0.56 300	0.60 357	0.66 377	0.44 358	2.11 523	0.49 279	0.14 364	0.11 164	0.14 383	0.11 184	0.35 462	0.23 115

FADNet	0.71 379	1.60 541	2.53 340	0.33 215	0.30 284	0.67 405	0.29 317	0.92 387	0.75 378	0.45 185	0.49 248	0.66 377	0.57 434	1.85 486	0.85 414	0.46 553	0.20 297	0.17 451	0.20 373	0.60 547	0.37 209

DualNet (step1)	0.76 411	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	1.18 361	0.52 289	0.65 561	1.21 490	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

test_sample9	1.07 521	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	2.02 510	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

test_sample7	0.65 328	0.41 132	2.08 181	0.36 282	0.20 136	0.52 186	0.32 355	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	1.18 361	0.52 289	0.18 448	1.21 490	0.16 432	0.15 291	0.19 245	1.22 508

ffm	0.78 421	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	0.85 327	0.96 509	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	0.64 208	0.22 19	0.10 122	2.16 583	0.15 412	0.33 479	0.25 348	2.19 569

ff1	1.07 521	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	0.85 327	0.96 509	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.10 122	2.16 583	0.15 412	0.33 479	0.25 348	2.19 569

mmx	0.99 505	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	1.05 492	0.92 492	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.13 323	1.25 495	0.15 412	0.33 479	0.19 245	1.28 516

xxx	0.99 505	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	1.05 492	0.92 492	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.13 323	1.25 495	0.15 412	0.33 479	0.19 245	1.28 516

RAFT_CTSACE	0.58 238	1.16 440	2.76 442	0.36 282	0.29 268	0.54 208	0.29 317	0.69 215	0.51 124	0.51 250	0.75 466	0.67 380	0.37 280	0.63 201	0.47 261	0.08 22	0.49 383	0.11 228	0.10 134	0.41 508	0.32 181

PSM-AAD	0.67 354	0.29 12	2.41 269	0.37 295	0.23 193	0.86 489	1.15 572	0.62 181	0.66 261	0.64 399	0.71 449	0.67 380	2.90 593	0.65 215	0.32 151	0.10 122	0.08 50	0.17 451	0.15 291	0.14 133	0.34 193

delet	0.60 266	0.84 348	2.45 304	0.33 215	0.35 334	0.73 432	0.46 456	0.89 364	0.80 426	0.58 324	0.62 372	0.67 380	0.51 410	1.14 353	0.64 348	0.12 275	0.12 187	0.13 348	0.14 267	0.22 299	0.29 156

GANet-RSSM	0.63 309	1.14 431	2.67 405	0.38 315	0.26 232	0.59 285	0.29 317	0.81 284	0.56 174	0.50 238	0.57 336	0.67 380	0.50 406	1.91 501	0.50 283	0.14 364	0.10 135	0.24 512	0.12 222	0.36 469	0.28 150

DSFCA	0.62 295	0.77 323	1.95 152	0.29 133	0.29 268	0.79 467	0.86 545	0.81 284	0.73 352	0.73 452	0.66 408	0.67 380	0.57 434	1.17 359	1.03 446	0.16 415	0.15 240	0.13 348	0.14 267	0.19 245	0.28 150

STTStereo	0.58 238	0.95 391	2.95 476	0.37 295	0.31 294	0.62 341	0.32 355	0.81 284	0.63 236	0.61 364	0.55 311	0.67 380	0.43 349	0.87 288	0.48 269	0.16 415	0.16 255	0.17 451	0.20 373	0.17 190	0.25 129

UCFNet_RVC	0.55 215	1.16 440	2.48 323	0.31 172	0.27 245	0.65 384	0.28 289	0.76 246	0.58 189	0.51 250	0.53 280	0.67 380	0.42 336	0.91 302	0.45 250	0.16 415	0.11 164	0.17 451	0.17 331	0.20 268	0.23 115

PCWNet_CMD	0.48 149	0.50 196	2.23 224	0.27 92	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.78 260	0.67 274	0.49 219	0.55 311	0.68 394	0.56 429	0.48 124	0.32 151	0.11 222	0.10 135	0.14 383	0.10 134	0.19 245	0.43 257

CFNet_ucs	0.50 171	0.55 224	2.28 234	0.27 92	0.22 163	0.58 265	0.23 183	0.90 373	0.69 313	0.54 275	0.64 393	0.68 394	0.44 358	0.55 166	0.34 176	0.14 364	0.12 187	0.16 432	0.11 184	0.19 245	0.38 218

HBP-ISP	0.82 434	1.57 533	3.28 512	0.50 416	0.27 245	0.86 489	0.54 482	1.09 513	0.78 405	0.81 483	0.70 434	0.68 394	1.00 534	2.02 510	0.47 261	0.24 510	0.24 318	0.29 530	0.25 416	0.28 395	0.52 316

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 328	1.15 437	2.40 264	0.33 215	0.30 284	0.83 482	0.40 421	0.94 399	0.82 440	0.67 424	0.76 469	0.68 394	0.58 442	1.13 351	1.25 485	0.14 364	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.18 215	0.28 150

OMP-Stereo	0.64 319	0.87 360	2.38 254	0.56 446	0.37 354	0.60 300	0.26 257	0.75 243	0.71 338	0.65 415	0.60 357	0.68 394	0.32 254	2.07 516	1.18 472	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.09 93	0.17 190	0.28 150

CFNet_pseudo	0.47 136	0.50 196	2.19 213	0.26 75	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.80 275	0.62 224	0.50 238	0.56 325	0.68 394	0.47 388	0.53 158	0.33 164	0.11 222	0.10 135	0.15 412	0.10 134	0.18 215	0.33 185

psm_up	0.65 328	1.02 403	2.53 340	0.36 282	0.31 294	0.64 368	0.38 410	0.96 416	0.73 352	0.63 388	0.57 336	0.68 394	0.57 434	1.90 500	0.52 289	0.17 435	0.15 240	0.16 432	0.15 291	0.27 382	0.22 105

MSMDNet	0.48 149	0.50 196	2.23 224	0.27 92	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.78 260	0.67 274	0.49 219	0.55 311	0.68 394	0.56 429	0.48 124	0.32 151	0.11 222	0.10 135	0.13 348	0.10 134	0.18 215	0.43 257

CVANet_RVC	0.82 434	1.18 446	3.98 566	0.40 345	0.28 260	0.63 355	0.43 437	0.90 373	0.78 405	1.14 533	0.69 421	0.68 394	0.52 417	2.62 562	0.48 269	0.20 477	0.13 205	0.22 498	0.37 500	0.37 477	0.48 293

ccs_rob	0.47 136	0.50 196	2.19 213	0.26 75	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.80 275	0.62 224	0.50 238	0.56 325	0.68 394	0.47 388	0.53 158	0.33 164	0.11 222	0.10 135	0.16 432	0.10 134	0.18 215	0.33 185

DRN-Test	0.71 379	0.79 333	2.83 457	0.40 345	0.44 400	0.80 471	0.41 423	1.07 509	0.83 447	0.82 489	0.64 393	0.68 394	0.57 434	1.78 468	0.79 401	0.16 415	0.13 205	0.17 451	0.16 313	0.24 323	0.51 308

SACVNet	0.68 361	1.08 417	2.58 363	0.38 315	0.28 260	0.65 384	0.37 400	0.91 380	0.65 253	0.67 424	0.62 372	0.69 405	0.47 388	2.07 516	0.65 353	0.18 448	0.14 222	0.16 432	0.15 291	0.39 494	0.41 242

IIG-Stereo	0.65 328	0.87 360	2.32 244	0.55 437	0.23 193	0.62 341	0.21 120	0.78 260	0.71 338	0.64 399	0.69 421	0.69 405	0.38 289	2.07 516	1.37 496	0.11 222	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.15 145	0.27 144

ACVNet	0.54 211	0.87 360	2.45 304	0.28 113	0.22 163	0.59 285	0.36 397	0.69 215	0.73 352	0.49 219	0.59 348	0.69 405	0.42 336	0.47 111	0.70 368	0.11 222	0.10 135	0.10 153	0.09 93	0.36 469	0.39 226

acv_ft	0.57 230	0.87 360	2.45 304	0.33 215	0.41 383	0.63 355	0.29 317	0.86 338	0.73 352	0.64 399	0.59 348	0.69 405	0.45 366	0.47 111	0.68 363	0.11 222	0.10 135	0.10 153	0.09 93	0.43 516	0.39 226

HGLStereo	0.61 274	1.20 451	2.59 365	0.36 282	0.40 376	0.65 384	0.30 333	0.87 347	0.67 274	0.60 354	0.70 434	0.69 405	0.56 429	1.07 339	0.59 322	0.14 364	0.13 205	0.13 348	0.12 222	0.23 316	0.23 115

PSMNet-RSSM	0.61 274	1.19 449	2.43 278	0.33 215	0.25 215	0.59 285	0.28 289	0.88 355	0.65 253	0.54 275	0.62 372	0.69 405	0.46 377	1.67 447	0.50 283	0.15 395	0.10 135	0.14 383	0.16 313	0.20 268	0.28 150

G2L-ROB	0.59 256	1.32 478	2.59 365	0.30 153	0.22 163	0.59 285	0.28 289	0.80 275	0.61 213	0.56 300	0.45 215	0.70 411	0.35 270	1.38 391	0.72 378	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.22 299	0.31 174

PSMNet-ADL	0.56 223	0.47 176	2.03 170	0.35 263	0.22 163	0.67 405	0.27 276	0.77 253	0.58 189	0.43 172	0.53 280	0.70 411	0.45 366	1.89 495	0.64 348	0.16 415	0.13 205	0.11 228	0.13 244	0.15 145	0.51 308

PA-Net	0.93 489	1.36 495	4.14 572	0.64 468	0.41 383	0.70 417	0.53 479	0.91 380	0.88 479	0.53 269	0.60 357	0.70 411	0.54 422	2.40 546	2.57 564	0.17 435	0.28 339	0.19 477	0.28 435	0.25 348	0.48 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.62 295	1.27 470	2.67 405	0.31 172	0.27 245	0.59 285	0.29 317	0.81 284	0.60 207	0.56 300	0.53 280	0.71 414	0.37 280	1.74 457	0.57 312	0.13 323	0.11 164	0.13 348	0.11 184	0.29 405	0.34 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 295	1.15 437	3.11 498	0.39 332	0.37 354	0.60 300	0.28 289	0.87 347	0.64 246	0.63 388	0.56 325	0.71 414	0.45 366	1.08 340	0.52 289	0.15 395	0.12 187	0.14 383	0.15 291	0.18 215	0.25 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
w-ln-seven-2	0.81 430	1.56 532	3.14 501	0.38 315	0.28 260	0.66 397	0.43 437	0.93 393	0.93 499	0.73 452	0.77 473	0.72 416	0.65 467	1.82 478	1.75 520	0.14 364	0.15 240	0.15 412	0.14 267	0.36 469	0.58 351

ToySt	0.67 354	0.88 364	2.61 377	0.39 332	0.73 480	0.61 320	0.38 410	0.78 260	0.73 352	0.43 172	0.70 434	0.72 416	0.45 366	0.66 218	0.62 339	0.14 364	0.63 417	0.13 348	0.33 479	0.24 323	1.18 499

UNet	0.56 223	0.58 232	2.81 453	0.32 193	0.33 313	0.74 439	0.27 276	0.86 338	0.67 274	0.55 288	0.55 311	0.72 416	0.55 427	0.79 272	0.58 318	0.12 275	0.09 104	0.13 348	0.11 184	0.20 268	0.19 82

GwcNet-RSSM	0.64 319	1.38 504	2.69 419	0.33 215	0.26 232	0.60 300	0.32 355	0.84 313	0.73 352	0.56 300	0.65 401	0.72 416	0.42 336	1.78 468	0.60 327	0.14 364	0.10 135	0.12 287	0.13 244	0.26 368	0.26 137

GANetREF_RVC	0.81 430	1.44 516	3.04 492	0.49 410	0.27 245	0.83 482	0.63 511	1.03 478	0.92 492	0.63 388	0.61 365	0.72 416	0.59 445	2.40 546	0.58 318	0.33 538	0.25 327	0.37 545	0.25 416	0.41 508	0.36 208
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
NVstereo2D	0.63 309	0.57 230	2.29 237	0.37 295	0.35 334	0.69 414	0.49 469	0.96 416	0.88 479	0.49 219	0.54 300	0.72 416	0.46 377	1.98 507	0.50 283	0.19 466	0.20 297	0.18 470	0.16 313	0.28 395	0.34 193

SQANet	0.92 482	1.96 565	3.23 506	0.77 495	0.83 497	0.76 447	0.38 410	0.87 347	0.68 301	0.64 399	0.69 421	0.73 422	0.52 417	1.35 389	1.36 494	0.80 571	0.30 341	0.60 567	0.29 439	0.93 570	0.70 399

iinet-f	0.62 295	1.18 446	2.55 353	0.33 215	0.25 215	0.82 480	0.34 378	0.87 347	0.69 313	0.56 300	0.64 393	0.73 422	0.67 476	0.80 276	0.81 407	0.14 364	0.13 205	0.11 228	0.10 134	0.44 520	0.26 137

G2L-Stereo_test	0.64 319	1.34 486	2.55 353	0.34 240	0.24 205	0.75 442	0.39 416	0.83 304	0.65 253	0.62 377	0.54 300	0.74 424	0.40 311	1.57 428	0.75 388	0.11 222	0.08 50	0.08 41	0.08 60	0.28 395	0.43 257

GASNet	0.84 442	1.98 567	4.07 570	0.48 397	0.33 313	0.58 265	0.34 378	0.97 424	0.81 434	0.60 354	0.59 348	0.74 424	0.55 427	2.08 519	1.18 472	0.22 495	0.15 240	0.19 477	0.17 331	0.55 543	0.29 156

Syn2CoEx	0.78 421	1.43 515	3.54 544	0.44 378	0.31 294	0.64 368	0.43 437	1.04 484	0.83 447	0.64 399	0.77 473	0.74 424	0.74 494	1.91 501	0.64 348	0.20 477	0.17 268	0.19 477	0.15 291	0.30 414	0.59 356

StereoDRNet-Refined	0.55 215	0.61 247	2.07 179	0.34 240	0.21 150	0.68 411	0.26 257	0.87 347	0.73 352	0.70 438	0.69 421	0.74 424	0.45 366	1.10 342	0.62 339	0.12 275	0.09 104	0.14 383	0.14 267	0.27 382	0.24 125
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.71 379	1.24 464	2.56 357	0.42 360	0.45 403	0.73 432	0.46 456	0.98 432	0.81 434	0.77 468	0.56 325	0.74 424	0.48 395	1.69 452	0.91 422	0.15 395	0.14 222	0.15 412	0.15 291	0.26 368	0.51 308

zh-mn7	0.92 482	2.02 573	3.80 557	0.35 263	0.28 260	0.73 432	0.41 423	1.00 451	1.15 542	1.03 520	1.30 548	0.75 429	0.62 458	1.98 507	1.55 510	0.17 435	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.31 423	0.57 346

Wz-Net-MNSev	0.74 395	1.42 512	2.75 439	0.38 315	0.33 313	0.90 505	0.61 507	0.98 432	0.94 501	0.77 468	0.75 466	0.75 429	0.66 474	1.39 392	0.76 392	0.17 435	0.13 205	0.14 383	0.14 267	0.28 395	0.48 293

MIPNet	0.88 462	1.07 414	2.85 462	0.61 459	0.18 87	1.46 555	1.37 584	1.65 573	0.78 405	1.93 580	0.85 490	0.75 429	1.66 569	0.87 288	0.34 176	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.32 465	0.27 382	0.26 137

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 442	1.41 507	2.80 449	0.94 515	0.35 334	0.89 502	0.41 423	0.89 364	0.66 261	0.57 317	0.63 380	0.75 429	0.38 289	2.37 541	0.55 305	1.16 588	0.31 343	0.36 543	0.21 384	0.59 546	0.63 369

PSMNet_ROB	0.75 406	1.42 512	2.93 473	0.39 332	0.32 306	0.73 432	0.56 490	0.90 373	0.74 372	0.56 300	0.60 357	0.75 429	0.47 388	2.00 509	1.31 488	0.18 448	0.13 205	0.19 477	0.20 373	0.26 368	0.40 233

fast-acv-ft	0.67 354	1.24 464	3.26 510	0.39 332	0.30 284	0.80 471	0.48 462	0.74 239	0.76 387	0.60 354	0.78 477	0.76 434	0.60 453	0.70 234	0.78 398	0.16 415	0.15 240	0.18 470	0.17 331	0.38 485	0.24 125

APVNet	0.76 411	1.11 425	3.23 506	0.39 332	0.36 347	0.85 488	0.44 446	0.96 416	0.73 352	0.58 324	0.69 421	0.76 434	0.56 429	2.29 535	0.82 410	0.17 435	0.18 276	0.24 512	0.19 362	0.35 462	0.27 144

zero-FE	1.27 539	0.33 60	9.38 607	1.30 545	2.25 592	0.33 29	0.20 94	0.51 108	1.26 549	0.32 117	0.22 49	0.77 436	0.22 115	0.69 230	0.96 427	0.21 488	2.25 586	0.09 91	0.61 563	0.32 433	3.25 598

cf-r	0.62 295	1.27 470	2.99 483	0.34 240	0.28 260	0.60 300	0.28 289	0.82 293	0.70 324	0.55 288	0.61 365	0.77 436	0.41 323	1.32 385	0.52 289	0.13 323	0.09 104	0.11 228	0.12 222	0.22 299	0.27 144

HSM-Net_RVC	0.70 375	0.40 126	2.45 304	0.27 92	0.19 120	0.68 411	0.30 333	1.29 546	0.73 352	0.73 452	0.70 434	0.77 436	0.45 366	3.73 600	0.46 256	0.13 323	0.09 104	0.10 153	0.09 93	0.13 109	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	1.25 538	1.46 519	3.84 563	0.54 435	0.56 434	1.12 537	0.99 558	1.05 492	1.03 524	1.10 527	0.87 497	0.77 436	1.07 539	5.85 609	2.98 576	0.16 415	0.23 316	0.16 432	0.24 407	0.28 395	0.66 379

NOSS_ROB	0.75 406	1.03 407	2.27 232	0.68 485	0.26 232	0.68 411	0.30 333	0.99 441	0.82 440	0.59 343	0.58 343	0.77 436	0.39 304	2.75 575	0.48 269	0.25 516	0.24 318	0.28 522	0.26 424	0.29 405	1.07 492

DDF-Stereo	0.65 328	0.33 60	1.69 107	0.67 479	0.82 496	0.37 47	0.20 94	0.50 101	0.52 136	0.34 129	0.17 15	0.78 441	0.23 133	0.68 226	1.03 446	0.20 477	1.66 549	0.09 91	0.34 484	0.34 448	2.03 559

CRFU-Net	0.58 238	0.42 137	1.90 142	0.49 410	0.27 245	0.83 482	0.35 388	0.94 399	0.54 155	0.65 415	0.60 357	0.78 441	1.34 551	1.00 319	0.51 286	0.17 435	0.14 222	0.17 451	0.10 134	0.19 245	0.20 91

PWC_ROB	0.81 430	1.41 507	2.60 372	0.41 356	0.40 376	0.63 355	0.31 344	1.04 484	0.99 519	0.92 504	1.29 546	0.78 441	0.68 478	1.65 446	1.50 503	0.19 466	0.12 187	0.18 470	0.13 244	0.51 537	0.54 328

IGEV-FE	0.91 479	0.39 118	3.80 557	0.42 360	1.95 584	0.56 231	0.64 513	0.84 313	0.55 166	1.45 567	0.53 280	0.79 444	0.42 336	0.57 173	1.13 465	0.10 122	0.49 383	0.10 153	0.34 484	0.19 245	2.97 592

DCVSM-stereo	0.52 186	0.37 99	2.45 304	0.30 153	0.22 163	0.54 208	0.52 476	0.60 171	0.52 136	0.69 434	0.47 226	0.79 444	0.49 401	0.56 169	0.90 421	0.13 323	0.14 222	0.15 412	0.13 244	0.20 268	0.21 98

IGEV_Zeroshot_test	0.91 479	0.39 118	3.80 557	0.42 360	1.95 584	0.56 231	0.64 513	0.84 313	0.55 166	1.45 567	0.53 280	0.79 444	0.42 336	0.57 173	1.13 465	0.10 122	0.49 383	0.10 153	0.34 484	0.19 245	2.97 592

hknet	0.53 200	0.39 118	2.04 173	0.31 172	0.24 205	0.76 447	0.32 355	1.05 492	0.71 338	0.64 399	0.53 280	0.79 444	0.40 311	0.84 284	0.78 398	0.12 275	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

RAFT	0.62 295	1.35 490	2.26 231	0.62 461	0.53 428	0.47 128	0.35 388	0.70 225	0.58 189	0.50 238	0.50 260	0.79 444	0.40 311	0.49 138	0.36 188	0.11 222	0.79 438	0.14 383	0.13 244	0.52 540	0.72 403

DGSMNet	2.93 596	0.77 323	3.44 536	3.58 610	4.25 608	2.53 593	6.86 616	1.03 478	0.88 479	0.58 324	1.85 567	0.79 444	0.62 458	1.63 440	1.46 501	4.62 614	4.98 617	5.15 619	4.71 618	4.52 614	4.37 612

CFNet-ft	0.60 266	1.16 440	2.45 304	0.29 133	0.30 284	0.64 368	0.28 289	0.69 215	0.57 181	0.49 219	0.57 336	0.79 444	0.44 358	1.48 411	0.62 339	0.15 395	0.10 135	0.28 522	0.14 267	0.21 282	0.29 156

CFNet_RVC	0.60 266	1.16 440	2.45 304	0.29 133	0.30 284	0.64 368	0.28 289	0.69 215	0.57 181	0.49 219	0.57 336	0.79 444	0.44 358	1.48 411	0.62 339	0.15 395	0.10 135	0.28 522	0.14 267	0.21 282	0.29 156

DStereoO	1.34 548	0.76 322	2.18 210	1.19 543	2.07 587	0.79 467	3.84 606	1.01 461	1.42 560	0.72 450	1.11 535	0.80 452	1.97 581	0.96 316	2.44 557	1.25 593	0.99 463	0.48 558	0.60 561	0.96 574	1.34 521

coex_refinement	0.67 354	1.33 483	2.48 323	0.38 315	0.26 232	0.64 368	0.34 378	0.88 355	0.68 301	0.61 364	0.63 380	0.80 452	0.48 395	1.84 482	1.09 459	0.13 323	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.18 215	0.38 218

Wz-Net-LNSev	0.66 348	1.30 476	2.81 453	0.35 263	0.37 354	0.80 471	0.48 462	0.91 380	0.87 475	0.63 388	0.70 434	0.80 452	0.59 445	0.67 221	0.68 363	0.15 395	0.14 222	0.12 287	0.12 222	0.24 323	0.38 218

ADLNet	0.68 361	1.02 403	2.68 412	0.35 263	0.34 323	0.67 405	0.34 378	0.95 413	0.79 418	0.70 438	0.62 372	0.80 452	0.46 377	1.77 465	0.69 366	0.15 395	0.12 187	0.14 383	0.14 267	0.31 423	0.54 328

AANet_RVC	0.79 425	1.46 519	2.72 429	0.34 240	0.25 215	0.59 285	0.32 355	0.88 355	0.83 447	0.62 377	0.95 513	0.80 452	0.43 349	2.46 550	1.72 516	0.38 543	0.26 330	0.10 153	0.09 93	0.25 348	0.43 257

GCAP-BAT	0.78 421	0.38 109	2.37 251	0.98 521	0.60 449	0.77 457	0.22 144	1.13 527	0.51 124	0.80 479	0.90 505	0.81 457	0.25 160	0.77 261	0.88 418	0.10 122	1.94 565	0.09 91	0.50 537	0.17 190	1.35 523

gcap-zeroshot	0.52 186	0.86 358	2.38 254	0.32 193	0.60 449	0.70 417	0.20 94	0.78 260	0.58 189	0.44 181	0.36 164	0.81 457	0.24 140	0.53 158	0.30 122	0.10 122	0.35 350	0.09 91	0.31 457	0.09 42	0.40 233

ssnet_v2	0.64 319	0.99 397	2.67 405	0.33 215	0.22 163	0.72 428	0.45 450	1.00 451	0.80 426	0.66 422	0.54 300	0.81 457	0.48 395	0.91 302	1.08 458	0.16 415	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.33 438	0.31 174

anonymity	0.86 454	0.68 276	1.44 77	0.64 468	0.83 497	0.67 405	0.52 476	0.98 432	0.73 352	0.96 510	0.70 434	0.81 457	0.86 516	1.10 342	1.34 490	0.64 560	0.72 434	0.58 564	1.44 604	0.60 547	0.91 459

XPNet_ROB	0.68 361	1.11 425	2.28 234	0.38 315	0.27 245	0.67 405	0.47 460	0.94 399	0.75 378	0.80 479	0.71 449	0.81 457	0.54 422	1.72 454	0.84 413	0.22 495	0.16 255	0.16 432	0.15 291	0.25 348	0.45 278

anonymousa	0.74 395	0.60 241	2.58 363	0.96 519	1.33 553	0.61 320	0.26 257	0.69 215	0.56 174	0.55 288	0.84 487	0.82 462	0.46 377	0.56 169	0.61 336	0.10 122	1.11 480	0.12 287	0.98 594	0.14 133	0.97 478

ccnet	0.77 419	0.61 247	2.01 164	0.40 345	0.46 410	1.05 528	0.59 498	1.02 470	0.74 372	0.90 501	0.97 515	0.82 462	0.89 521	1.68 451	1.16 471	0.32 536	0.26 330	0.32 536	0.28 435	0.35 462	0.47 286

aanetorigin	0.81 430	1.03 407	2.64 392	0.44 378	0.44 400	0.59 285	1.00 562	0.59 164	0.70 324	1.54 574	1.22 543	0.82 462	1.08 540	1.06 330	1.07 455	0.18 448	0.15 240	0.17 451	0.21 384	0.53 541	0.65 377

GwcNet	0.76 411	1.09 418	3.68 551	0.38 315	0.45 403	0.81 475	0.45 450	0.91 380	0.89 484	0.63 388	0.77 473	0.82 462	0.51 410	1.64 443	0.85 414	0.17 435	0.16 255	0.15 412	0.15 291	0.33 438	0.34 193

S-Stereo	0.82 434	0.73 303	3.79 556	0.40 345	0.37 354	0.70 417	0.69 528	1.00 451	1.03 524	0.63 388	0.92 508	0.82 462	0.59 445	2.35 539	0.71 374	0.18 448	0.22 309	0.17 451	0.18 344	0.30 414	0.67 384

YMNet	0.66 348	0.98 395	2.12 196	0.42 360	0.41 383	0.86 489	0.43 437	0.92 387	0.76 387	0.75 462	0.81 480	0.83 467	0.46 377	0.87 288	1.07 455	0.19 466	0.22 309	0.20 487	0.17 331	0.42 511	0.39 226

YMNet_1	0.66 348	0.98 395	2.12 196	0.42 360	0.41 383	0.86 489	0.43 437	0.92 387	0.76 387	0.75 462	0.81 480	0.83 467	0.46 377	0.87 288	1.07 455	0.19 466	0.22 309	0.20 487	0.17 331	0.42 511	0.39 226

DispNO	0.76 411	1.36 495	3.15 502	0.32 193	0.27 245	0.59 285	0.29 317	0.88 355	0.72 347	0.55 288	0.79 479	0.83 467	0.47 388	2.46 550	1.23 482	0.12 275	0.10 135	0.18 470	0.31 457	0.20 268	0.25 129

zh-sn7	0.99 505	2.20 585	3.83 561	0.40 345	0.31 294	0.82 480	0.63 511	1.02 470	0.94 501	0.81 483	1.13 537	0.84 470	0.93 528	2.49 553	1.87 529	0.17 435	0.17 268	0.16 432	0.16 313	0.37 477	0.64 374

MyStereo06	0.70 375	0.72 299	3.51 540	0.31 172	0.25 215	0.60 300	0.30 333	0.90 373	0.67 274	1.48 571	0.53 280	0.84 470	0.57 434	0.60 188	1.11 462	0.09 53	0.55 399	0.12 287	0.20 373	0.16 166	0.56 340

RTSC	0.84 442	1.40 506	2.67 405	0.50 416	0.40 376	0.83 482	0.33 369	1.11 520	1.14 540	0.93 508	0.82 483	0.84 470	0.58 442	1.34 388	1.82 527	0.18 448	0.49 383	0.14 383	0.30 449	0.46 527	0.42 247

GANet	0.92 482	1.20 451	2.68 412	0.45 385	0.27 245	0.76 447	0.66 519	0.94 399	0.77 400	0.79 477	1.17 538	0.84 470	0.91 523	2.72 571	1.76 522	0.18 448	0.42 367	0.44 556	0.20 373	0.33 438	0.94 469

MFMNet_re	1.01 509	1.73 553	3.04 492	0.85 505	0.76 486	0.93 511	0.81 542	1.02 470	1.10 534	1.05 522	1.06 532	0.84 470	0.96 531	0.93 308	0.97 429	0.68 566	0.61 410	0.63 569	0.60 561	0.77 564	0.80 431

DLCB_ROB	0.61 274	0.96 392	2.00 162	0.37 295	0.25 215	0.65 384	0.37 400	0.86 338	0.76 387	0.73 452	0.70 434	0.84 470	0.47 388	1.57 428	0.72 378	0.13 323	0.13 205	0.14 383	0.14 267	0.18 215	0.33 185

z-mn7	0.90 476	2.01 571	3.02 488	0.37 295	0.29 268	1.02 523	0.48 462	0.97 424	1.33 556	0.71 447	1.36 554	0.85 476	0.62 458	2.15 526	1.50 503	0.15 395	0.13 205	0.14 383	0.13 244	0.34 448	0.53 322

LL-Strereo	0.85 451	1.73 553	3.06 496	0.37 295	0.61 458	0.54 208	0.33 369	1.01 461	0.76 387	0.69 434	0.58 343	0.85 476	0.78 503	2.65 565	0.54 302	0.14 364	0.58 405	0.14 383	0.12 222	0.42 511	1.05 490

iRaft-Stereo_20w	1.50 560	0.42 137	4.81 588	2.24 594	2.09 589	1.36 549	1.27 581	1.38 554	0.94 501	2.07 581	0.42 197	0.85 476	0.69 483	0.87 288	1.37 496	0.10 122	4.04 613	0.09 91	0.40 510	0.17 190	4.53 614

XX-Stereo	0.98 503	0.57 230	4.45 585	1.64 570	5.33 610	0.55 222	0.16 47	0.96 416	0.43 69	0.45 185	0.65 401	0.85 476	0.19 79	0.79 272	0.26 79	0.11 222	0.80 441	0.10 153	0.32 465	0.17 190	0.78 424

ADCP+	1.03 515	1.68 550	3.83 561	0.35 263	0.39 369	1.05 528	0.79 541	0.94 399	0.86 469	0.69 434	0.68 416	0.85 476	1.53 568	1.02 322	4.56 600	0.13 323	0.12 187	0.16 432	0.15 291	0.28 395	0.44 273

NCCL2	0.71 379	1.32 478	2.30 239	0.44 378	0.31 294	0.71 422	0.67 524	0.89 364	0.69 313	0.70 438	0.61 365	0.85 476	0.54 422	1.58 435	0.70 368	0.20 477	0.17 268	0.66 570	0.25 416	0.26 368	0.38 218

ETE_ROB	0.68 361	1.09 418	2.32 244	0.38 315	0.26 232	0.69 414	0.51 472	1.49 563	0.75 378	0.81 483	0.71 449	0.85 476	0.51 410	1.39 392	0.70 368	0.17 435	0.14 222	0.19 477	0.16 313	0.24 323	0.35 200

w-ln-seven	0.86 454	1.50 525	3.03 491	0.38 315	0.35 334	1.02 523	0.48 462	1.06 505	1.13 538	0.92 504	0.86 495	0.86 483	0.60 453	1.67 447	1.89 530	0.15 395	0.14 222	0.16 432	0.15 291	0.35 462	0.57 346

HH	0.79 425	0.52 208	2.72 429	1.45 557	0.80 493	0.91 506	0.23 183	0.76 246	0.76 387	0.64 399	0.55 311	0.87 484	0.41 323	0.94 309	0.45 250	0.09 53	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 166	2.16 566

HanStereo	0.79 425	0.52 208	2.72 429	1.45 557	0.80 493	0.91 506	0.23 183	0.76 246	0.76 387	0.64 399	0.55 311	0.87 484	0.41 323	0.94 309	0.45 250	0.09 53	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 166	2.16 566

AnyNet_C32	1.08 525	1.76 557	3.01 486	0.50 416	0.54 430	1.17 542	1.16 574	0.97 424	0.95 507	1.11 529	0.98 518	0.87 484	0.93 528	1.57 428	4.11 597	0.22 495	0.20 297	0.25 517	0.25 416	0.40 501	0.68 389

CBMV	0.86 454	1.00 398	2.82 455	0.35 263	0.21 150	0.78 463	0.78 539	1.05 492	0.87 475	0.90 501	0.74 459	0.87 484	1.89 579	1.67 447	1.38 498	0.19 466	0.20 297	0.21 493	0.19 362	0.28 395	0.84 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.69 368	0.62 254	2.66 397	0.28 113	0.23 193	0.57 254	0.32 355	1.01 461	0.77 400	0.92 504	0.84 487	0.88 488	0.92 526	1.81 475	1.19 475	0.10 122	0.07 13	0.10 153	0.09 93	0.12 90	0.30 165

ac_64	0.63 309	0.77 323	2.71 427	0.37 295	0.34 323	0.64 368	0.30 333	0.86 338	0.67 274	0.58 324	0.53 280	0.88 488	0.48 395	1.84 482	0.71 374	0.15 395	0.12 187	0.12 287	0.12 222	0.21 282	0.25 129

CBMV_ROB	0.88 462	0.75 318	2.73 434	0.36 282	0.22 163	0.76 447	0.47 460	1.05 492	0.81 434	1.06 524	1.04 529	0.88 488	1.36 554	2.17 530	2.03 535	0.23 503	0.24 318	0.27 520	0.25 416	0.27 382	0.73 407

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 200	0.39 118	1.30 54	0.45 385	0.21 150	0.74 439	0.17 57	0.71 231	0.44 79	1.17 537	0.38 177	0.89 491	0.23 133	0.86 287	0.94 426	0.11 222	0.49 383	0.09 91	0.40 510	0.13 109	0.50 301

DDVS	0.67 354	0.46 173	1.74 109	2.40 597	0.35 334	0.86 489	0.98 557	0.72 233	0.52 136	0.53 269	0.57 336	0.89 491	0.37 280	1.22 366	0.57 312	0.15 395	0.14 222	0.14 383	0.12 222	0.19 245	0.42 247

PASM	0.82 434	1.00 398	2.68 412	0.52 424	0.48 413	0.65 384	0.59 498	0.83 304	0.89 484	0.82 489	0.73 456	0.89 491	0.68 478	2.39 545	0.73 382	0.35 541	0.37 353	0.36 543	0.41 515	0.45 523	0.51 308

TransformOpticalFlow	0.65 328	0.61 247	2.67 405	0.45 385	0.26 232	0.62 341	0.28 289	0.88 355	0.76 387	0.76 466	0.74 459	0.90 494	0.84 511	1.82 478	0.80 403	0.10 122	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.12 90	0.19 82

riskmin	0.96 498	0.32 48	2.07 179	1.72 575	1.61 571	1.62 564	0.57 493	1.45 560	0.55 166	0.73 452	0.89 502	0.92 495	0.45 366	1.16 356	0.60 327	0.11 222	1.30 507	0.12 287	1.38 603	0.14 133	1.51 535

DDUNet	0.90 476	1.63 545	2.77 444	0.77 495	0.69 475	0.83 482	0.44 446	0.90 373	0.70 324	0.68 430	0.76 469	0.92 495	0.54 422	1.14 353	1.35 492	0.61 559	0.37 353	0.96 583	0.52 544	0.77 564	0.67 384

ADLNet2	0.73 391	1.22 458	3.28 512	0.34 240	0.36 347	0.65 384	0.37 400	0.94 399	0.87 475	0.57 317	0.65 401	0.92 495	0.48 395	2.05 513	0.60 327	0.13 323	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.37 477	0.38 218

XQC	0.84 442	1.32 478	2.61 377	0.78 498	0.44 400	0.89 502	0.53 479	1.16 533	1.07 531	0.85 495	0.69 421	0.92 495	0.73 490	1.40 394	1.44 500	0.24 510	0.35 350	0.23 506	0.26 424	0.45 523	0.39 226

RYNet	0.77 419	0.91 379	2.36 249	0.37 295	0.41 383	0.88 498	0.44 446	0.99 441	0.88 479	0.65 415	0.54 300	0.92 495	0.61 456	2.70 570	1.23 482	0.15 395	0.14 222	0.17 451	0.14 267	0.27 382	0.55 338

Ntro	1.11 527	2.10 579	3.52 542	0.97 520	0.87 503	1.06 531	0.54 482	1.02 470	0.93 499	0.63 388	0.76 469	0.93 500	0.67 476	1.76 462	1.71 514	1.03 582	0.46 375	0.76 575	0.41 515	1.29 586	0.86 451

RAFT-Test	0.56 223	0.41 132	2.01 164	0.90 509	1.07 533	0.65 384	0.37 400	0.83 304	0.65 253	0.49 219	0.49 248	0.93 500	0.24 140	0.52 150	0.30 122	0.10 122	0.38 357	0.09 91	0.38 505	0.11 77	0.19 82

FAT-Stereo	0.72 388	0.60 241	2.86 464	0.37 295	0.29 268	0.64 368	0.55 486	1.01 461	0.91 490	0.76 466	0.94 510	0.93 500	0.79 505	1.82 478	0.60 327	0.19 466	0.19 282	0.17 451	0.16 313	0.23 316	0.47 286

NCC-stereo	0.88 462	1.22 458	2.97 478	0.60 453	0.45 403	1.88 576	0.48 462	1.04 484	0.75 378	0.70 438	0.85 490	0.93 500	0.84 511	1.81 475	1.51 506	0.28 527	0.19 282	0.23 506	0.31 457	0.27 382	0.35 200

Abc-Net	0.88 462	1.22 458	2.97 478	0.60 453	0.45 403	1.88 576	0.48 462	1.04 484	0.75 378	0.70 438	0.85 490	0.93 500	0.84 511	1.81 475	1.51 506	0.28 527	0.19 282	0.23 506	0.31 457	0.27 382	0.35 200
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.69 368	1.05 412	2.59 365	0.37 295	0.47 412	0.66 397	0.33 369	0.82 293	0.76 387	0.51 250	0.65 401	0.93 500	0.62 458	2.20 531	0.80 403	0.14 364	0.09 104	0.09 91	0.11 184	0.18 215	0.37 209

LSM	3.40 601	1.42 512	5.81 598	9.98 617	30.74 632	0.86 489	1.14 570	0.99 441	1.26 549	1.40 564	2.18 576	0.93 500	0.85 514	1.76 462	1.03 446	0.22 495	0.35 350	0.24 512	0.29 439	0.40 501	6.21 618

LALA_ROB	0.68 361	1.14 431	2.50 334	0.37 295	0.29 268	0.78 463	0.55 486	0.99 441	0.84 459	0.82 489	0.68 416	0.93 500	0.50 406	1.01 321	0.89 419	0.21 488	0.15 240	0.21 493	0.18 344	0.26 368	0.30 165

UGAM	0.69 368	0.84 348	2.66 397	0.40 345	0.20 136	0.53 197	0.34 378	0.63 189	0.74 372	0.45 185	0.74 459	0.95 508	0.36 274	2.57 557	0.42 231	0.11 222	0.45 374	0.17 451	0.19 362	0.43 516	0.57 346

Wz-Net-SNSev	0.85 451	1.83 560	3.36 519	0.42 360	0.31 294	0.71 422	0.66 519	1.04 484	0.94 501	0.68 430	0.85 490	0.96 509	0.62 458	1.75 459	1.14 467	0.16 415	0.15 240	0.16 432	0.17 331	0.39 494	0.63 369

THIR-Stereo	0.88 462	0.85 353	2.33 246	0.26 75	0.16 46	0.59 285	2.69 600	0.62 181	0.54 155	0.62 377	1.61 562	0.96 509	1.77 575	1.67 447	2.20 548	0.10 122	0.08 50	0.14 383	0.11 184	0.16 166	0.21 98

DANet	0.85 451	0.68 276	2.41 269	1.18 542	0.48 413	0.77 457	1.23 580	0.93 393	1.53 567	0.90 501	0.72 454	0.97 511	0.57 434	1.86 488	1.05 450	0.18 448	0.16 255	0.19 477	0.16 313	0.26 368	0.67 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	1.15 531	2.10 579	3.51 540	0.98 521	0.74 481	1.02 523	0.59 498	1.03 478	0.89 484	0.70 438	1.60 561	0.98 512	0.65 467	1.63 440	1.80 526	0.99 581	0.46 375	0.73 574	0.40 510	1.30 588	0.88 455

SHD	0.84 442	1.14 431	2.54 345	0.80 501	0.52 421	0.76 447	0.34 378	1.16 533	1.29 553	1.11 529	0.85 490	0.98 512	0.74 494	1.25 375	1.48 502	0.22 495	0.37 353	0.20 487	0.27 433	0.36 469	0.41 242

MDST_ROB	1.28 541	0.53 212	3.84 563	0.55 437	0.45 403	4.06 603	0.60 502	1.36 552	0.89 484	2.18 586	1.17 538	0.98 512	0.72 487	4.28 603	2.12 542	0.20 477	0.16 255	0.19 477	0.17 331	0.20 268	0.84 443

RP	0.74 395	1.01 401	2.48 323	0.44 378	0.45 403	0.66 397	0.45 450	0.95 413	0.87 475	0.70 438	0.95 513	0.99 515	0.82 508	1.55 421	0.82 410	0.26 520	0.19 282	0.23 506	0.20 373	0.34 448	0.38 218

Nwc_Net	0.75 406	1.10 423	2.96 477	0.42 360	0.39 369	0.77 457	0.39 416	1.06 505	0.73 352	0.65 415	1.00 522	0.99 515	0.74 494	1.43 400	0.99 440	0.24 510	0.15 240	0.23 506	0.26 424	0.27 382	0.30 165

ADCL	1.07 521	1.22 458	2.80 449	0.40 345	0.33 313	1.50 557	1.87 596	0.97 424	1.04 527	1.26 554	1.28 545	0.99 515	1.41 558	1.36 390	3.51 586	0.17 435	0.14 222	0.22 498	0.21 384	0.32 433	0.43 257

PDISCO_ROB	0.84 442	1.46 519	2.84 459	0.65 471	0.59 444	1.17 542	0.48 462	1.19 538	1.08 533	0.67 424	0.72 454	1.00 518	0.61 456	1.24 371	1.05 450	0.38 543	0.18 276	0.28 522	0.24 407	0.58 545	0.44 273

UDG	0.86 454	1.57 533	2.80 449	0.68 485	0.59 444	0.78 463	0.38 410	0.97 424	0.74 372	0.63 388	0.70 434	1.01 519	0.68 478	1.02 322	1.22 481	0.45 551	0.34 349	0.89 581	0.51 542	0.73 558	0.58 351

ADCMid	1.06 518	1.82 559	3.53 543	0.39 332	0.36 347	0.99 518	0.58 495	1.01 461	0.94 501	1.23 550	1.02 525	1.01 519	1.01 535	1.11 347	4.04 595	0.22 495	0.19 282	0.42 552	0.32 465	0.42 511	0.53 322

FBW_ROB	0.94 491	1.23 463	2.35 248	0.46 390	0.32 306	0.87 496	0.46 456	1.15 530	0.97 515	0.83 492	0.78 477	1.01 519	0.64 464	3.65 599	1.65 513	0.27 524	0.24 318	0.40 548	0.26 424	0.32 433	0.88 455

RGC	0.78 421	1.10 423	2.55 353	0.45 385	0.45 403	0.73 432	0.40 421	1.00 451	0.75 378	0.75 462	1.04 529	1.02 522	0.73 490	1.74 457	1.15 469	0.24 510	0.19 282	0.28 522	0.26 424	0.31 423	0.38 218

CBFPSM	0.62 295	1.34 486	2.12 196	0.30 153	0.23 193	0.71 422	0.38 410	0.77 253	0.68 301	0.51 250	0.49 248	1.03 523	0.82 508	0.63 201	1.35 492	0.11 222	0.12 187	0.10 153	0.10 134	0.19 245	0.37 209

Anonymous_2	1.36 550	0.49 188	2.03 170	1.71 574	1.58 568	2.49 592	0.58 495	1.59 570	2.31 591	0.77 468	0.88 500	1.03 523	0.58 442	1.20 365	0.66 356	0.32 536	1.38 516	1.42 600	3.87 617	0.78 566	1.56 537

hitnet-ft	0.73 391	1.09 418	2.59 365	0.28 113	0.22 163	0.71 422	0.36 397	0.89 364	0.67 274	0.58 324	0.83 485	1.03 523	0.94 530	2.31 536	0.70 368	0.23 503	0.14 222	0.41 550	0.13 244	0.24 323	0.28 150

SGM-Forest	1.84 574	7.91 616	10.36 610	0.42 360	0.33 313	1.04 526	1.29 582	1.01 461	0.88 479	1.19 539	2.30 580	1.03 523	1.79 576	2.60 561	2.81 573	0.22 495	0.21 306	0.21 493	0.19 362	0.25 348	0.79 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoRT	1.00 508	0.72 299	2.87 465	0.36 282	0.38 363	0.92 510	0.35 388	0.92 387	1.17 545	0.57 317	0.64 393	1.04 527	1.13 544	1.75 459	1.04 449	0.15 395	0.59 407	2.18 611	0.80 578	0.16 166	2.28 580

EDNetEfficient	1.29 542	0.78 329	4.27 578	0.65 471	1.03 525	0.94 513	1.38 586	0.87 347	1.75 577	2.33 592	1.32 551	1.04 527	2.21 587	1.59 436	4.07 596	0.16 415	0.19 282	0.15 412	0.27 433	0.38 485	0.40 233

AF-Net	0.76 411	1.14 431	2.74 437	0.42 360	0.41 383	0.70 417	0.41 423	1.07 509	0.94 501	0.73 452	1.05 531	1.04 527	0.86 516	1.23 369	1.00 443	0.23 503	0.15 240	0.25 517	0.18 344	0.32 433	0.35 200

CSAN	1.38 551	1.74 556	4.12 571	0.53 428	0.38 363	1.06 531	1.15 572	1.29 546	1.12 537	1.19 539	1.90 569	1.04 527	1.44 559	5.92 610	2.82 574	0.26 520	0.22 309	0.24 512	0.25 416	0.35 462	0.54 328

DPSNet	1.02 510	0.72 299	2.84 459	0.60 453	0.39 369	1.08 533	0.75 535	1.41 558	1.14 540	0.74 459	0.69 421	1.05 531	1.67 570	2.09 522	2.22 550	0.27 524	0.61 410	0.20 487	0.50 537	0.48 532	1.03 488

WZ-Net	1.04 516	1.83 560	4.20 575	0.42 360	0.36 347	0.88 498	0.71 531	1.05 492	1.11 536	0.84 493	0.94 510	1.06 532	1.17 547	2.37 541	2.24 551	0.20 477	0.14 222	0.15 412	0.16 313	0.36 469	0.53 322

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 525	2.01 571	2.56 357	0.49 410	0.40 376	1.49 556	0.96 555	1.02 470	0.95 507	0.85 495	0.94 510	1.06 532	0.59 445	2.92 584	1.15 469	0.43 549	0.74 436	0.32 536	0.55 548	0.74 559	1.35 523

DISCO	0.61 274	0.63 256	1.98 159	0.46 390	0.34 323	0.84 487	0.35 388	0.88 355	0.81 434	0.61 364	0.64 393	1.06 532	0.53 420	1.11 347	0.83 412	0.13 323	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.26 368	0.37 209

RainbowNet	1.27 539	2.22 587	3.58 546	1.14 540	0.92 508	1.08 533	0.76 536	1.19 538	1.15 542	0.77 468	0.97 515	1.08 535	0.83 510	1.64 443	1.72 516	1.20 590	1.30 507	1.01 587	0.58 557	1.23 583	0.97 478

ADCS	1.14 530	2.02 573	3.36 519	0.43 373	0.37 354	0.96 517	0.81 542	1.12 523	1.17 545	1.25 553	0.98 518	1.08 535	0.92 526	1.41 398	4.97 603	0.23 503	0.21 306	0.22 498	0.23 403	0.40 501	0.67 384

ADCPNet	1.07 521	1.37 500	4.54 587	0.38 315	0.68 473	1.36 549	0.64 513	0.93 393	0.83 447	0.79 477	0.82 483	1.08 535	1.18 548	1.30 384	2.68 567	0.21 488	0.69 426	0.21 493	0.95 592	0.30 414	0.54 328

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 491	0.84 348	3.40 530	1.46 559	0.78 491	1.37 551	0.70 530	1.11 520	0.68 301	0.80 479	1.29 546	1.09 538	0.59 445	1.16 356	1.01 445	0.14 364	0.53 393	0.11 228	0.46 527	0.31 423	0.86 451

Wz-Net-TNSev	1.02 510	2.26 591	3.69 552	0.38 315	0.31 294	1.00 520	0.71 531	1.12 523	1.02 522	0.74 459	0.73 456	1.09 538	0.91 523	2.46 550	2.15 545	0.21 488	0.20 297	0.16 432	0.20 373	0.48 532	0.62 363

RTS	1.29 542	1.59 537	6.48 602	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 530	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 566	2.27 553	0.21 488	0.38 357	0.19 477	0.20 373	0.46 527	0.68 389

RTSA	1.29 542	1.59 537	6.48 602	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 530	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 566	2.27 553	0.21 488	0.38 357	0.19 477	0.20 373	0.46 527	0.68 389

raft_robust	0.68 361	1.24 464	2.42 273	0.30 153	0.57 439	0.53 197	0.25 239	0.95 413	0.79 418	0.49 219	0.46 220	1.12 542	0.74 494	1.50 414	0.61 336	0.09 53	0.62 415	0.10 153	0.30 449	0.26 368	0.30 165

MultiAttention	2.45 585	0.55 224	2.24 226	1.79 578	2.54 598	11.19 616	2.28 599	1.28 544	0.84 459	0.63 388	1.17 538	1.13 543	0.57 434	15.98 625	1.78 524	0.20 477	0.09 104	0.43 555	1.60 607	0.95 572	1.69 547

DispFullNet	1.69 572	2.25 589	5.23 592	1.53 565	8.78 611	0.89 502	0.37 400	1.03 478	0.98 516	1.37 560	1.00 522	1.13 543	1.97 581	1.51 415	0.98 438	0.55 557	0.32 344	1.19 591	0.64 565	1.16 580	0.88 455

edge stereo	0.84 442	0.74 313	3.42 535	0.38 315	1.21 547	0.63 355	0.41 423	0.98 432	0.83 447	0.81 483	0.88 500	1.14 545	0.73 490	2.16 528	0.89 419	0.22 495	0.20 297	0.26 519	0.18 344	0.38 485	0.43 257

PVD	1.05 517	1.21 453	2.36 249	0.84 504	0.91 507	1.04 526	0.64 513	1.32 550	1.68 572	1.43 566	1.41 557	1.14 545	1.15 545	1.49 413	1.77 523	0.27 524	0.65 419	0.28 522	0.35 488	0.40 501	0.73 407

stereogan	0.74 395	0.68 276	2.82 455	0.40 345	0.40 376	1.05 528	0.42 430	0.99 441	0.96 509	0.78 476	0.86 495	1.15 547	0.73 490	1.57 428	0.56 309	0.20 477	0.19 282	0.20 487	0.16 313	0.37 477	0.34 193

AnyNet_C01	1.20 534	1.89 563	4.25 577	0.55 437	0.54 430	1.57 560	1.39 587	1.10 516	1.13 538	1.19 539	1.34 553	1.15 547	1.11 542	1.73 455	2.89 575	0.26 520	0.24 318	0.28 522	0.24 407	0.50 535	0.68 389

Select-FE	0.89 470	0.94 389	2.99 483	0.50 416	1.03 525	1.31 548	0.92 553	1.40 557	0.59 200	1.11 529	0.55 311	1.16 549	0.75 498	0.91 302	1.20 476	0.11 222	0.46 375	0.11 228	0.49 534	0.14 133	1.09 494

psmorigin	1.41 553	0.91 379	13.83 617	0.37 295	0.30 284	0.63 355	0.37 400	0.80 275	0.64 246	0.98 511	0.87 497	1.16 549	0.78 503	3.95 601	1.09 459	0.19 466	0.22 309	0.17 451	0.19 362	0.25 348	0.47 286

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 434	0.78 329	3.67 550	0.35 263	0.81 495	1.25 546	0.88 548	1.13 527	0.58 189	0.84 493	0.52 273	1.24 551	0.64 464	0.77 261	0.70 368	0.10 122	0.53 393	0.11 228	0.45 522	0.29 405	0.81 438

MADNet+	1.44 555	2.19 583	6.00 599	0.89 507	0.70 477	1.58 561	1.11 567	1.56 569	1.30 555	0.89 499	1.03 527	1.25 552	1.12 543	3.29 591	2.80 572	0.48 554	0.57 403	0.39 547	0.36 498	0.63 551	0.69 396

FTStereo	0.79 425	0.32 48	2.83 457	0.70 487	0.21 150	0.73 432	1.75 593	0.61 177	0.60 207	1.07 525	1.62 563	1.28 553	2.11 585	0.75 256	0.30 122	0.19 466	0.08 50	0.12 287	0.11 184	0.12 90	0.39 226

EDNetEfficientorigin	8.19 614	1.27 470	145.54 640	0.51 422	0.96 513	0.75 442	0.49 469	0.86 338	1.57 569	2.12 584	1.49 559	1.28 553	1.35 552	1.84 482	2.15 545	0.14 364	0.13 205	0.17 451	0.18 344	0.39 494	0.64 374

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 552	2.04 576	3.02 488	0.58 451	0.41 383	2.15 587	1.00 562	1.31 549	1.29 553	1.05 522	1.10 534	1.29 555	0.91 523	3.07 587	1.34 490	1.65 603	0.84 450	0.68 572	0.88 589	1.55 595	1.91 552

G-Net	1.02 510	0.70 288	3.23 506	0.60 453	0.66 469	2.00 582	0.71 531	0.78 260	0.70 324	1.14 533	2.53 584	1.29 555	1.01 535	1.47 410	1.74 518	0.25 516	0.24 318	0.24 512	0.26 424	0.37 477	0.40 233

UGAM-zero	0.97 501	0.44 162	2.48 323	0.33 215	0.86 500	1.26 547	0.76 536	1.05 492	0.52 136	0.93 508	0.45 215	1.32 557	0.81 506	2.08 519	0.49 279	0.10 122	0.52 391	0.09 91	0.47 529	0.11 77	4.43 613

DStereoSA	2.66 587	1.38 504	3.38 524	2.11 589	2.88 602	3.99 602	6.44 615	1.48 562	3.47 602	1.23 550	4.33 608	1.33 558	4.54 604	2.05 513	5.45 605	1.23 591	1.83 556	0.49 560	1.54 606	1.11 576	2.96 590

HUF	1.33 547	0.96 392	4.06 569	2.73 604	2.17 591	0.35 38	0.24 212	1.87 583	0.75 378	1.28 556	0.29 107	1.35 559	0.19 79	1.97 506	0.43 238	0.15 395	3.91 612	0.08 41	0.06 9	0.31 423	3.41 600

FINET	1.92 576	1.96 565	4.49 586	1.62 568	1.39 556	3.51 599	4.39 608	2.89 601	2.58 595	1.39 562	1.98 570	1.35 559	2.12 586	1.64 443	2.12 542	0.84 574	1.03 472	0.18 470	0.29 439	0.54 542	2.12 564

PAM_32	0.95 494	0.43 149	2.68 412	0.64 468	1.10 540	1.78 572	1.16 574	1.12 523	0.96 509	1.07 525	0.90 505	1.38 561	0.76 502	0.78 268	1.11 462	0.10 122	1.29 504	0.10 153	0.50 537	0.16 166	0.98 480

PAM	0.91 479	0.43 149	2.67 405	0.77 495	0.89 504	1.81 573	1.22 579	1.13 527	0.78 405	1.16 536	0.91 507	1.39 562	0.68 478	0.76 259	1.06 453	0.10 122	0.98 461	0.10 153	0.50 537	0.14 133	0.66 379

HSM	0.67 354	0.92 384	2.29 237	0.30 153	0.29 268	0.65 384	0.29 317	0.98 432	0.67 274	0.59 343	0.58 343	1.39 562	0.65 467	2.56 556	0.45 250	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.18 215	0.24 125

MFN_U_SF_RVC	1.57 567	2.56 606	3.30 515	0.66 476	0.41 383	1.15 540	0.51 472	1.27 543	1.35 558	1.61 576	1.20 541	1.43 564	0.97 532	1.80 473	2.10 540	1.88 606	1.79 554	1.97 609	2.14 611	1.61 596	1.76 550

SAMSARA	1.11 527	1.35 490	2.60 372	1.34 550	0.77 488	1.67 567	1.41 590	1.47 561	0.99 519	1.54 574	0.89 502	1.44 565	0.90 522	1.88 494	1.71 514	0.25 516	0.55 399	0.22 498	0.34 484	0.39 494	0.50 301

SPS-STEREO	1.22 535	1.65 547	3.41 532	0.66 476	0.69 475	1.01 521	0.68 526	1.10 516	0.96 509	1.40 564	1.25 544	1.46 566	1.08 540	2.05 513	2.24 551	0.66 564	0.61 410	0.58 564	0.57 556	0.66 554	1.65 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.50 560	1.98 567	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 524	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

IMH-64	1.50 560	1.98 567	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 524	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

ACV-stereo	0.71 379	0.85 353	3.01 486	0.33 215	0.25 215	1.01 521	0.59 498	0.62 181	0.54 155	0.42 164	0.45 215	1.54 569	1.44 559	1.40 394	0.73 382	0.14 364	0.13 205	0.12 287	0.11 184	0.20 268	0.35 200

MSAF-DinoV2	3.17 599	2.52 603	10.79 611	3.57 609	0.30 284	3.28 596	0.81 542	2.81 600	1.80 580	0.81 483	0.87 497	1.59 570	1.15 545	26.18 632	2.61 565	0.18 448	0.13 205	0.19 477	1.61 608	0.94 571	1.22 508

coex-ft	6.14 611	1.98 567	60.80 638	0.34 240	0.30 284	0.80 471	1.17 576	0.76 246	4.34 606	19.82 627	2.15 575	1.61 571	8.77 616	1.82 478	10.36 618	0.44 550	2.05 569	0.18 470	0.19 362	0.39 494	4.61 616

NVStereoNet_ROB	1.45 557	1.62 542	3.59 547	1.09 531	0.70 477	0.86 489	0.67 524	1.19 538	1.51 566	1.20 544	4.05 605	1.61 571	1.94 580	2.97 586	2.07 539	0.67 565	0.69 426	0.55 563	0.70 568	0.57 544	0.67 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.35 549	1.80 558	4.39 583	0.41 356	0.29 268	1.72 569	0.89 550	1.17 536	2.47 593	1.22 548	1.82 566	1.72 573	1.70 572	2.57 557	3.30 580	0.18 448	0.16 255	0.16 432	0.15 291	0.34 448	0.62 363

PWCK	1.62 570	2.32 596	4.27 578	1.11 536	0.56 434	1.81 573	1.84 594	1.55 567	1.54 568	1.45 567	1.81 565	1.82 574	1.38 556	3.34 592	2.14 544	1.09 586	0.57 403	0.98 585	0.59 559	1.50 594	0.79 427

ELAS	1.52 564	0.92 384	2.91 471	0.62 461	0.57 439	3.13 595	2.21 598	1.67 574	1.58 570	2.42 593	2.43 582	1.87 575	2.49 590	1.85 486	2.70 568	0.42 546	0.43 372	0.41 550	0.40 510	0.51 537	0.85 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	2.00 578	2.19 583	4.85 589	1.09 531	0.86 500	1.15 540	0.53 479	1.11 520	1.15 542	0.65 415	1.09 533	1.97 576	0.69 483	2.31 536	9.78 617	5.73 616	0.42 367	1.03 588	0.55 548	1.89 599	0.92 463

WAO-7	1.58 568	2.04 576	3.25 509	0.94 515	0.75 483	1.75 570	1.13 569	1.87 583	1.97 586	1.46 570	2.53 584	1.98 577	1.75 573	3.13 588	2.48 559	0.69 567	0.67 421	0.94 582	0.74 576	0.80 567	0.77 418

ELAS_RVC	1.51 563	0.88 364	3.36 519	0.63 464	0.56 434	1.53 558	2.73 601	1.53 564	1.76 578	2.26 590	2.21 579	2.10 578	3.07 595	2.08 519	2.52 560	0.42 546	0.42 367	0.42 552	0.37 500	0.51 537	0.84 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 565	2.20 585	4.42 584	1.10 533	0.93 511	1.37 551	0.87 546	1.53 564	1.71 575	1.22 548	1.72 564	2.12 579	1.06 538	2.58 559	1.93 531	0.94 576	0.54 396	1.00 586	0.56 551	2.11 603	0.96 475

WAO-6	1.69 572	1.87 562	3.21 505	1.15 541	1.01 522	2.29 588	1.06 566	1.85 581	2.84 600	1.30 559	2.59 586	2.19 580	1.67 570	2.62 562	2.52 560	0.96 578	0.68 423	1.19 591	0.84 586	1.13 578	0.95 472

IMH	2.14 583	2.46 601	3.60 549	1.70 573	1.13 543	1.65 566	0.93 554	2.13 593	1.93 584	1.37 560	2.64 589	2.19 580	1.82 577	5.77 608	2.18 547	5.70 615	1.05 473	1.31 596	0.72 573	1.39 592	1.13 497

MonStereo1	2.06 579	1.22 458	2.39 261	1.22 544	1.04 527	3.53 600	0.62 509	1.55 567	1.93 584	1.50 572	3.36 601	2.24 582	10.67 617	2.85 581	1.50 503	1.08 584	0.39 363	0.96 583	0.58 557	1.16 580	1.39 527

JetBlue	1.89 575	2.09 578	4.16 573	0.74 490	1.23 548	4.52 607	3.86 607	1.68 575	1.26 549	1.28 556	1.54 560	2.36 583	1.86 578	3.35 593	3.37 582	0.54 555	0.49 383	0.48 558	0.49 534	1.39 592	1.21 506

SGM_RVC	2.11 582	1.07 414	2.87 465	0.98 521	0.92 508	2.72 594	1.88 597	1.91 586	12.27 616	2.09 582	1.99 571	2.47 584	2.24 588	2.87 583	2.03 535	0.54 555	0.47 379	0.42 552	0.47 529	0.74 559	1.22 508
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.23 537	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	1.01 461	0.75 378	1.23 550	0.63 380	2.53 585	1.31 550	2.02 510	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

DStereoFS	2.88 593	2.40 599	3.33 517	2.36 596	2.63 599	5.25 608	4.98 610	3.05 602	4.10 605	2.71 599	3.88 604	2.77 586	5.31 607	2.69 569	3.64 588	1.35 597	1.67 550	0.58 564	1.10 599	0.88 568	3.02 594

MADNet++	2.94 597	2.17 582	3.27 511	2.55 602	2.28 593	3.29 598	3.37 602	2.76 598	2.67 598	3.10 604	3.20 598	2.78 587	3.25 597	4.11 602	4.68 602	2.72 610	2.27 587	3.03 616	2.43 613	2.34 605	2.59 584

MeshStereo	1.29 542	1.34 486	3.04 492	0.35 263	0.28 260	1.10 536	0.69 528	1.42 559	1.07 531	2.71 599	2.43 582	2.95 588	1.50 565	2.92 584	2.03 535	0.23 503	0.22 309	0.22 498	0.19 362	0.50 535	0.69 396
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
JetRed	3.37 600	4.96 611	10.08 609	1.48 561	1.73 576	7.63 612	5.47 613	3.47 608	2.20 590	2.42 593	2.40 581	2.98 589	2.35 589	3.52 597	6.60 610	1.33 594	1.90 559	1.38 598	1.23 601	2.30 604	2.02 558

SGM+DAISY	2.67 589	2.14 581	4.28 580	1.92 585	2.11 590	4.36 606	5.22 612	3.17 603	3.00 601	3.24 606	3.81 603	3.03 590	3.61 600	2.53 554	3.79 590	1.15 587	1.29 504	0.66 570	0.71 572	0.95 572	2.44 583

ACVNet_1	1.47 559	2.27 592	4.92 590	1.11 536	0.89 504	1.19 544	0.66 519	1.28 544	1.19 547	0.98 511	0.97 515	3.06 591	1.48 564	2.37 541	1.82 527	1.08 584	0.49 383	1.03 588	0.48 532	1.20 582	0.95 472

WCMA_ROB	1.29 542	1.21 453	3.13 500	0.65 471	0.36 347	1.20 545	0.78 539	1.00 451	0.98 516	1.78 579	2.62 587	3.08 592	2.01 583	1.86 488	2.35 555	0.38 543	0.38 357	0.32 536	0.32 465	0.31 423	1.06 491

WQFJA1++	2.66 587	0.28 7	6.84 604	1.32 548	1.50 565	0.52 186	0.13 10	0.41 33	0.52 136	14.18 621	0.19 24	3.31 593	0.17 42	0.88 295	0.45 250	0.18 448	1.54 539	0.08 41	0.81 581	17.77 628	2.17 568

WAO-8	2.91 594	2.55 604	3.77 554	1.93 586	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 609	2.20 587	3.34 599	3.33 594	2.64 591	11.73 617	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

Venus	2.91 594	2.55 604	3.77 554	1.93 586	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 609	2.20 587	3.34 599	3.33 594	2.64 591	11.73 617	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

FCDSN-DC	1.45 557	1.12 427	3.30 515	0.48 397	0.41 383	1.13 538	0.60 502	1.17 536	1.28 552	2.25 589	2.85 592	3.65 596	3.34 599	2.58 559	2.44 557	0.31 535	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.37 477	0.78 424
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.77 591	2.35 597	4.02 568	2.61 603	1.44 558	1.77 571	1.14 570	2.77 599	1.81 581	2.30 591	11.41 618	3.95 597	4.70 605	3.24 590	3.01 577	1.58 602	0.88 453	1.71 607	1.08 597	2.10 602	1.44 532

UNDER WATER-64	2.59 586	2.28 593	5.63 596	1.85 582	1.45 559	3.28 596	1.60 592	2.62 596	5.57 608	2.09 582	2.12 573	4.10 598	4.21 603	2.74 574	3.64 588	1.49 600	0.86 452	1.58 604	1.09 598	1.91 600	1.62 543

TorneroNet-64	2.74 590	2.23 588	4.18 574	1.48 561	1.20 546	3.88 601	1.01 564	3.48 610	6.61 612	2.62 597	4.55 609	4.20 599	3.84 602	3.39 595	3.40 584	1.23 591	0.66 420	1.39 599	0.80 578	3.42 610	1.27 514

FC-DCNN	1.60 569	0.85 353	3.44 536	0.46 390	0.39 369	1.96 578	0.66 519	1.72 576	1.70 574	2.75 601	2.91 595	4.20 599	3.15 596	2.72 571	2.66 566	0.30 533	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.33 438	0.91 459

LVE	2.10 581	2.61 607	4.30 582	1.79 578	1.81 578	1.68 568	1.04 565	2.35 595	2.78 599	1.27 555	2.87 593	4.21 601	1.46 561	2.83 580	2.02 534	2.87 611	0.92 456	1.19 591	1.47 605	1.29 586	1.18 499

Dean	1.92 576	2.31 595	5.03 591	1.31 546	1.08 534	1.55 559	0.99 558	1.98 590	2.33 592	1.51 573	4.15 606	4.23 602	1.39 557	2.31 536	2.10 540	1.18 589	0.69 426	1.18 590	0.75 577	1.30 588	1.07 492

FC-DCNN v2	1.65 571	0.85 353	3.39 525	0.46 390	0.39 369	2.02 584	0.66 519	1.94 588	1.84 582	2.81 602	2.99 596	4.39 603	3.25 597	2.81 579	2.75 571	0.29 532	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.33 438	0.91 459

tt	4.94 608	0.32 48	4.22 576	2.29 595	1.58 568	10.19 615	16.94 622	9.44 620	5.03 607	1.69 577	1.33 552	4.68 604	5.02 606	3.38 594	5.91 608	6.15 617	9.47 625	2.80 614	3.16 615	3.54 611	1.58 539

MSMD_ROB	1.41 553	1.03 407	2.75 439	0.41 356	0.32 306	2.00 582	0.61 507	0.96 416	1.43 561	2.97 603	2.63 588	4.76 605	2.04 584	2.44 549	1.78 524	0.30 533	0.26 330	0.32 536	0.32 465	0.32 433	0.63 369

IGEV-RUCA	2.30 584	0.38 109	1.36 58	0.41 356	1.90 581	2.03 585	1.86 595	1.37 553	1.78 579	3.73 607	3.72 602	5.06 606	8.09 614	2.15 526	1.63 512	0.26 520	0.77 437	2.71 613	1.91 609	2.43 606	2.42 582

LE_ROB	4.55 607	2.43 600	9.94 608	2.79 605	4.03 607	2.40 591	3.54 603	2.72 597	11.04 615	11.64 619	4.69 610	5.25 607	10.74 618	4.52 606	9.73 616	0.82 573	0.70 429	1.34 597	0.97 593	0.74 559	0.94 469

UNDER WATER	2.84 592	2.25 589	5.25 593	1.84 581	1.45 559	2.36 590	1.44 591	3.23 605	6.51 611	2.61 596	2.73 591	5.69 608	5.64 609	3.14 589	4.18 598	1.48 599	0.81 445	1.60 605	1.07 596	1.91 600	1.67 546

SDNR	2.06 579	2.93 609	2.94 475	1.55 566	5.13 609	1.98 581	0.24 212	1.95 589	2.62 596	0.92 504	2.71 590	5.76 609	0.68 478	3.61 598	3.84 591	0.33 538	0.38 357	0.22 498	0.17 331	1.13 578	2.04 560

pmcnn	1.44 555	1.25 467	3.57 545	0.74 490	1.42 557	0.72 428	0.56 490	1.04 484	1.06 530	1.03 520	2.89 594	6.01 610	0.75 498	2.54 555	3.60 587	0.14 364	0.11 164	0.08 41	0.06 9	0.34 448	0.81 438

MANE	3.51 603	2.03 575	3.88 565	1.89 584	2.01 586	5.98 609	4.72 609	5.87 614	7.13 613	3.80 608	5.10 611	6.11 611	5.34 608	4.39 604	5.05 604	1.07 583	1.28 502	0.50 561	0.85 587	0.76 562	2.36 581

DGTPSM_ROB	8.97 615	5.94 612	13.01 615	5.95 613	11.34 614	8.54 613	24.06 624	6.47 615	13.52 618	5.19 610	11.52 619	6.18 612	11.04 619	7.02 612	13.92 621	4.47 613	7.66 619	3.90 617	7.43 621	4.34 613	7.98 620

DPSMNet_ROB	9.58 616	5.96 613	13.98 618	8.88 615	11.87 615	8.54 613	24.08 625	6.48 616	13.67 621	5.35 611	11.53 620	6.31 613	11.04 619	7.69 613	14.09 622	7.61 623	8.23 621	5.03 618	7.75 622	5.24 616	8.36 621

USTest	8.06 613	7.11 615	8.76 606	9.20 616	9.03 612	15.20 619	23.57 623	10.01 621	9.45 614	5.97 613	6.79 612	7.77 614	7.51 613	8.75 616	11.06 620	2.24 609	3.58 609	2.87 615	3.21 616	4.93 615	4.21 611

TCMNet-wrong-test	5.56 609	6.73 614	6.40 601	13.05 621	11.91 616	7.29 611	5.47 613	7.17 617	1.58 570	2.68 598	3.15 597	8.30 615	5.87 611	4.80 607	6.10 609	3.08 612	0.98 461	2.37 612	1.99 610	6.69 617	5.63 617

KSHMR	4.19 605	2.37 598	6.24 600	1.73 576	1.48 563	1.97 580	1.29 582	3.18 604	17.06 626	2.15 585	15.74 621	9.09 616	1.75 573	8.33 614	2.37 556	1.55 601	1.29 504	1.70 606	1.23 601	1.75 597	1.60 541

SGM-ForestM	3.67 604	2.70 608	5.34 595	1.65 571	1.72 575	6.02 610	5.08 611	4.10 611	3.47 602	4.59 609	4.21 607	9.81 617	5.79 610	6.44 611	6.97 612	0.88 575	1.09 477	0.33 540	0.45 522	0.68 555	2.10 563

HanzoNet	7.85 612	3.30 610	5.75 597	7.47 614	3.97 606	2.34 589	1.37 584	3.47 608	4.02 604	13.30 620	10.49 614	10.86 618	16.67 624	8.50 615	10.51 619	10.80 624	9.84 626	5.83 620	13.69 624	7.24 618	7.51 619

Anonymous_1	22.76 624	11.11 617	11.93 612	12.73 618	26.05 631	19.39 625	27.77 629	14.18 623	13.64 620	14.92 622	10.66 615	11.26 619	11.24 621	12.48 621	14.45 623	37.82 639	7.87 620	34.92 636	63.61 638	87.51 641	11.75 624

ktn	4.44 606	2.47 602	3.70 553	1.82 580	1.49 564	2.11 586	1.40 588	2.30 594	12.56 617	11.36 618	16.25 622	11.30 620	3.77 601	4.41 605	3.47 585	1.86 605	0.99 463	1.74 608	1.21 600	3.28 609	1.39 527

TorneroNet	5.60 610	2.30 594	3.98 566	1.49 563	1.26 551	14.47 618	1.11 567	4.85 612	20.66 631	10.12 615	16.30 623	11.78 621	7.35 612	3.41 596	4.38 599	1.36 598	0.70 429	1.46 601	0.87 588	2.73 607	1.33 519

DPSM_ROB	12.32 617	11.13 618	12.31 613	12.90 619	12.80 618	19.81 628	28.13 630	14.50 624	14.31 623	10.62 616	11.34 616	12.03 622	11.89 622	13.08 622	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 619	8.43 622

DPSM	12.32 617	11.13 618	12.31 613	12.90 619	12.80 618	19.81 628	28.13 630	14.50 624	14.31 623	10.62 616	11.34 616	12.03 622	11.89 622	13.08 622	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 619	8.43 622

LRCNet_RVC	13.78 622	19.34 622	13.01 615	19.47 623	12.67 617	1.85 575	0.42 430	12.28 622	1.10 534	15.76 623	18.69 627	12.52 624	8.65 615	12.22 620	9.64 615	22.29 631	8.38 624	25.92 633	24.06 633	19.72 630	17.59 630

xxxxx1	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

tt_ll	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

ff	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

HaxPig	19.88 623	22.39 629	22.30 624	17.98 622	17.98 621	12.06 617	12.06 619	16.25 627	15.97 625	21.05 629	21.41 629	18.85 628	18.35 625	20.07 630	19.64 628	23.57 635	23.19 634	24.07 632	23.71 632	22.95 631	23.72 633

MEDIAN_ROB	23.95 626	26.96 636	26.29 633	22.14 624	22.09 623	16.18 621	14.23 620	20.47 628	20.09 627	25.43 638	25.22 637	22.96 629	22.54 630	24.33 631	23.18 632	28.15 637	27.16 638	28.60 634	27.73 636	27.59 632	27.58 634

RAFT-FEzeroshot	24.76 628	22.39 629	24.34 627	26.12 630	25.84 629	39.77 634	56.77 637	29.07 634	28.85 636	21.21 630	22.64 631	24.17 630	23.98 634	26.23 633	30.63 636	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 622	16.95 626

RAFT-FE	24.76 628	22.39 629	24.34 627	26.12 630	25.84 629	39.77 634	56.77 637	29.07 634	28.85 636	21.21 630	22.64 631	24.17 630	23.98 634	26.23 633	30.63 636	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 622	16.95 626

CasAABBNet	24.76 628	22.38 628	24.44 629	26.05 627	25.75 626	39.79 636	56.76 636	29.10 636	28.88 638	21.22 632	22.69 633	24.21 632	23.99 636	26.23 633	30.62 635	14.22 625	16.71 630	13.03 624	14.75 627	17.49 622	16.97 628

FlowAnything	24.80 631	22.39 629	24.71 630	26.07 628	25.75 626	39.80 637	56.70 634	29.12 637	28.95 640	21.38 635	22.83 635	24.22 633	23.96 632	26.24 636	30.65 638	14.23 628	16.78 631	13.04 627	14.84 631	17.49 622	16.93 625

Selective-RAFT-Error	24.83 632	22.44 633	24.80 631	26.10 629	25.82 628	39.85 638	56.72 635	29.21 639	29.03 641	21.29 634	22.80 634	24.25 634	24.07 637	26.28 637	30.60 634	14.24 629	16.85 632	13.04 627	14.75 627	17.53 626	17.02 629

LSM0	26.57 633	22.53 634	25.76 632	30.62 632	52.30 640	39.86 639	56.49 633	29.18 638	28.76 635	21.26 633	22.46 630	24.42 635	23.97 633	26.42 638	30.66 639	14.29 630	16.56 627	13.06 629	14.65 626	17.62 627	20.52 631

BEATNet-Init1	12.32 617	12.82 620	28.66 634	3.22 607	3.71 605	21.59 630	11.42 618	14.54 626	13.73 622	20.24 628	20.16 628	26.14 636	19.85 626	19.08 629	15.33 626	1.81 604	1.93 564	2.05 610	2.48 614	4.25 612	3.41 600

AVERAGE_ROB	26.91 634	30.28 637	29.18 635	25.78 625	25.30 625	19.49 626	15.38 621	23.70 633	23.02 634	28.38 640	27.78 638	26.23 637	25.76 638	26.95 639	25.55 633	31.27 638	30.02 639	31.76 635	30.80 637	30.88 636	30.77 637

DPSimNet_ROB	24.35 627	23.81 635	31.38 637	25.93 626	22.83 624	31.30 631	34.38 632	20.78 629	28.92 639	27.39 639	22.99 636	28.29 638	35.76 641	15.47 624	17.82 627	24.28 636	17.90 633	22.23 631	14.12 625	19.38 629	22.12 632

PML	22.99 625	17.34 621	8.24 605	5.48 612	9.84 613	50.35 640	102.65 641	5.84 613	13.52 618	37.08 641	104.84 641	30.61 639	23.20 631	12.09 619	7.96 614	6.27 618	2.12 577	6.31 621	2.42 612	10.67 621	2.95 589

RSGM-EC	41.37 638	31.41 638	19.61 622	51.58 636	47.86 638	38.12 632	60.59 639	34.20 640	22.62 632	23.48 636	29.36 639	43.51 640	35.09 639	65.96 640	68.73 640	65.97 640	37.56 640	48.34 637	25.52 634	47.85 637	30.14 635

acva	41.37 638	31.41 638	19.61 622	51.58 636	47.86 638	38.12 632	60.59 639	34.20 640	22.62 632	23.48 636	29.36 639	43.51 640	35.09 639	65.96 640	68.73 640	65.97 640	37.56 640	48.34 637	25.52 634	47.85 637	30.14 635

test_example2	115.17 640	122.38 640	93.45 639	115.38 638	123.53 641	101.24 641	113.11 642	54.67 642	99.94 642	135.50 642	136.43 642	85.67 642	85.40 642	110.44 642	104.91 642	152.17 642	205.21 642	99.17 642	114.27 642	138.55 642	112.04 641

ccccc		297.53 641		372.50 641	377.87 642	200.30 642		217.33 643		202.36 643		213.34 643		312.79 643		409.97 643	354.33 643	255.69 643	227.31 643	431.13 643

Low-res two-view benchmark