Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 63	0.20 131	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 71	0.10 14	0.09 27	0.14 151	0.13 219	0.10 6	0.10 58

PointNet	0.20 22	0.15 57	0.25 26	0.32 63	0.18 66	0.29 130	0.23 106	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 117	0.17 17	0.34 83	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 43	0.17 17	0.22 1	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 60	0.23 2	0.20 30	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.20 131	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 18	0.17 17	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 117	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 133	0.21 72	0.25 4	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 38	0.68 620	0.39 246	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 86	0.30 42	0.18 4	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 305	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BridgeDepth	0.21 38	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.14 2	0.40 278	0.27 179	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 117	0.29 188	0.32 59	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 24	0.18 31	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.34 109	0.15 4	0.27 97	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 32	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

monster-pro	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 69	0.16 86	0.45 327	0.35 152	0.17 37	0.33 195	0.27 179	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 43	0.35 262	0.46 195	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 57	0.26 38	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 106	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 24	0.18 31	0.30 42	0.21 49	0.14 169	0.10 93	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.31 50	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.20 22	0.13 3	0.26 38	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 111	0.16 14	0.30 42	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

111111	0.21 38	0.14 24	0.27 49	0.37 204	0.22 190	0.21 26	0.19 23	0.43 128	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 122	0.14 2	0.41 140	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.12 91	0.12 184

GREAT-IGEV	0.22 52	0.15 57	0.31 106	0.29 12	0.22 190	0.21 26	0.26 157	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 110	0.22 49	0.22 86	0.47 204	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 106	0.31 40	0.23 238	0.24 53	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 25	0.19 18	0.24 79	0.19 46	0.31 50	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

LiteMatch	0.24 94	0.17 134	0.24 15	0.37 204	0.20 131	0.27 97	0.27 179	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.40 319	0.29 27	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.20 60	0.29 27	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA2	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.30 23	0.15 4	0.29 130	0.29 214	0.30 21	0.22 22	0.21 25	0.23 41	0.28 117	0.20 60	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.09 12	0.12 91	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 25	0.22 36	0.17 6	0.17 17	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 221	0.17 3	0.40 91	0.22 22	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.24 110	0.33 74	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.19 46	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LCMNet	0.21 38	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 131	0.26 79	0.19 23	0.38 72	0.43 209	0.21 25	0.21 26	0.27 111	0.17 17	0.36 97	0.23 109	0.12 60	0.11 217	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

AdaDepth	0.22 52	0.17 134	0.32 126	0.37 204	0.18 66	0.34 210	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.20 60	0.56 278	0.21 49	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.12 184

S2M2_XL	0.19 14	0.18 171	0.27 49	0.27 2	0.20 131	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 25	0.26 75	0.17 6	0.17 17	0.24 3	0.21 49	0.17 349	0.16 452	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.12 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 71	0.34 109	0.16 23	0.26 79	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 25	0.15 5	0.23 64	0.20 60	0.32 59	0.20 30	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.11 127

IGEV-Stereo+	0.23 69	0.14 24	0.26 38	0.32 63	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 25	0.15 5	0.22 49	0.22 86	0.40 130	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.15 255	0.86 650

aanet-new-78k	0.24 94	0.17 134	0.51 417	0.36 180	0.16 23	0.26 79	0.29 214	0.36 55	0.29 81	0.22 39	0.29 107	0.23 64	0.37 296	0.42 151	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 207	0.38 544	2.34 650	0.33 79	0.19 96	0.20 19	0.22 81	0.43 128	0.29 81	0.22 39	0.25 65	0.22 49	0.26 139	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 130	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 39	0.21 26	0.26 103	0.20 60	0.30 42	0.20 30	0.13 110	0.12 279	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 102	0.34 126	0.22 39	0.21 26	0.19 24	0.18 31	0.28 15	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 131	0.23 40	0.19 23	0.40 91	0.29 81	0.22 39	0.34 141	0.20 32	0.15 6	0.31 50	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.10 58

IGEV-Stereo++	0.21 38	0.15 57	0.27 49	0.37 204	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 111	0.35 139	0.22 39	0.28 96	0.24 79	0.18 31	0.27 13	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-70k	0.23 69	0.16 86	0.41 270	0.35 152	0.17 37	0.38 259	0.25 136	0.36 55	0.25 50	0.23 45	0.31 124	0.24 79	0.35 262	0.43 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 161	0.51 589	1.28 611	0.31 40	0.19 96	0.22 30	0.22 81	0.45 143	0.28 69	0.23 45	0.32 127	0.25 94	0.24 110	0.32 59	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 52	0.16 86	0.35 182	0.33 79	0.18 66	0.24 53	0.24 124	0.45 143	0.27 59	0.23 45	0.35 148	0.20 32	0.26 139	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

LACA3	0.20 22	0.17 134	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 186	0.25 136	0.29 18	0.22 22	0.23 45	0.21 26	0.21 43	0.22 86	0.44 174	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

VIP-Stereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.32 63	0.21 161	0.64 451	0.19 23	0.31 25	0.37 166	0.23 45	0.30 110	0.27 111	0.19 46	0.47 204	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 111	0.24 37	0.23 45	0.21 26	0.17 6	0.16 14	0.45 179	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

Replicate-Monster	0.26 130	0.15 57	1.07 587	0.30 23	0.17 37	0.38 259	0.19 23	0.43 128	0.39 187	0.23 45	0.21 26	0.23 64	0.21 72	0.45 179	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 278

castereo++	0.26 130	0.16 86	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.75 497	0.20 39	0.37 63	0.47 237	0.23 45	0.23 41	0.35 176	0.28 169	0.39 121	0.19 12	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.09 12	0.11 30	0.10 58

DEFOM-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.20 131	0.61 423	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 45	0.19 18	0.18 18	0.18 31	0.41 140	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 23	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 45	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 244	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

RAStereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.40 316	0.21 161	0.23 40	0.26 157	0.42 111	0.45 225	0.23 45	0.34 141	0.30 133	0.19 46	0.34 83	0.25 157	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

aanet-new-60k	0.24 94	0.16 86	0.48 376	0.36 180	0.17 37	0.39 272	0.24 124	0.36 55	0.30 89	0.24 56	0.25 65	0.26 103	0.32 228	0.45 179	0.18 4	0.10 14	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-40k	0.23 69	0.17 134	0.39 246	0.34 109	0.18 66	0.38 259	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 56	0.28 96	0.25 94	0.35 262	0.25 4	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 112	0.19 213	0.32 126	0.37 204	0.20 131	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.39 187	0.24 56	0.25 65	0.22 49	0.34 256	0.49 221	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 161	0.23 361	1.22 606	0.34 109	0.21 161	0.29 130	0.21 64	0.41 102	0.33 119	0.24 56	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.33 74	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 106	0.29 12	0.23 238	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 56	0.25 65	0.15 1	0.17 17	0.26 8	0.18 4	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.13 140	0.10 58

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 63	0.23 238	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 56	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.38 259	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 56	0.15 5	0.26 103	0.17 17	0.32 59	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.27 49	0.31 40	0.15 4	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 56	0.29 107	0.21 43	0.27 153	0.36 97	0.25 157	0.16 300	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

SCV	0.26 130	0.19 213	0.33 145	0.35 152	0.21 161	0.27 97	0.34 317	0.56 211	0.28 69	0.24 56	0.28 96	0.37 188	0.23 100	0.49 221	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.15 255	0.11 127

GIP-stereo	0.24 94	0.18 171	0.30 85	0.37 204	0.24 269	0.26 79	0.20 39	0.46 150	0.36 149	0.24 56	0.39 170	0.35 176	0.20 60	0.31 50	0.21 49	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 161	0.24 399	0.39 246	0.50 529	0.29 437	0.20 19	0.31 262	0.49 167	0.38 175	0.24 56	0.27 83	0.46 262	0.31 222	0.39 121	0.30 254	0.14 169	0.15 420	0.16 234	0.13 219	0.16 305	0.15 310

aanet-new-36k	0.23 69	0.17 134	0.30 85	0.35 152	0.16 23	0.35 221	0.25 136	0.40 91	0.30 89	0.25 67	0.24 55	0.25 94	0.36 289	0.41 140	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.35 152	0.18 66	0.31 167	0.19 23	0.46 150	0.42 205	0.25 67	0.23 41	0.25 94	0.30 207	0.32 59	0.22 71	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.35 152	0.18 66	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.38 175	0.25 67	0.43 187	0.23 64	0.28 169	0.25 4	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

WQFJA1++	0.23 69	0.15 57	0.27 49	0.30 23	0.21 161	0.31 167	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 67	0.30 110	0.29 122	0.28 169	0.40 130	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.42 603	0.11 127

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.18 66	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 67	0.34 141	0.22 49	0.24 110	0.27 13	0.21 49	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

S2M2_L	0.26 130	0.22 339	0.33 145	0.31 40	0.25 301	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 194	0.25 67	0.36 157	0.30 133	0.25 122	0.30 42	0.26 186	0.22 484	0.19 512	0.17 281	0.19 439	0.21 448	0.18 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 94	0.16 86	0.33 145	0.32 63	0.18 66	0.25 71	0.40 436	0.42 111	0.34 126	0.25 67	0.23 41	0.32 144	0.28 169	0.34 83	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.10 58

AIO_test	0.23 69	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.30 148	0.39 425	0.38 72	0.25 50	0.25 67	0.28 96	0.32 144	0.22 86	0.38 115	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

RSM++	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.36 180	0.20 131	0.28 118	0.30 234	0.51 180	0.32 113	0.25 67	0.22 36	0.37 188	0.21 72	0.50 229	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

aanet-new-34k	0.23 69	0.16 86	0.37 210	0.34 109	0.16 23	0.24 53	0.24 124	0.43 128	0.36 149	0.26 78	0.27 83	0.23 64	0.35 262	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 52	0.15 57	0.35 182	0.33 79	0.17 37	0.23 40	0.25 136	0.42 111	0.24 37	0.26 78	0.26 75	0.21 43	0.30 207	0.31 50	0.20 30	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 69	0.14 24	0.31 106	0.33 79	0.18 66	0.21 26	0.33 301	0.52 190	0.42 205	0.26 78	0.33 130	0.19 24	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BStereo	0.27 153	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.22 30	0.31 262	0.39 80	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

Wave_Phase_stereo	0.30 193	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.64 451	0.31 262	0.54 205	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

GEAStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.28 96	0.24 79	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

gasm-f	0.24 94	0.16 86	0.27 49	0.33 79	0.25 301	0.25 71	0.36 364	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.35 148	0.24 79	0.30 207	0.36 97	0.23 109	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.12 184

DDF-Stereo	0.26 130	0.15 57	0.30 85	0.36 180	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 78	0.26 75	0.29 122	0.29 188	0.38 115	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.70 640	0.12 184

zero-FE	0.25 112	0.15 57	0.30 85	0.35 152	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 78	0.27 83	0.29 122	0.29 188	0.33 74	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.64 637	0.12 184

LG-Stereo	0.24 94	0.18 171	0.40 259	0.39 273	0.20 131	0.22 30	0.27 179	0.32 32	0.36 149	0.26 78	0.44 189	0.22 49	0.16 14	0.37 107	0.27 205	0.11 36	0.12 279	0.16 234	0.15 290	0.13 140	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 112	0.31 499	0.24 15	0.51 545	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.40 91	0.37 166	0.26 78	0.24 55	0.24 79	0.31 222	0.44 174	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 191	0.10 58

AIO_rvc	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.19 96	0.26 79	0.33 301	0.40 91	0.22 22	0.26 78	0.24 55	0.34 161	0.15 6	0.51 237	0.24 126	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 112	0.16 86	0.34 166	0.39 273	0.27 384	0.33 195	0.20 39	0.38 72	0.36 149	0.26 78	0.31 124	0.25 94	0.21 72	0.48 215	0.24 126	0.20 440	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.15 310

castereo	0.28 161	0.16 86	0.32 126	0.35 152	0.21 161	0.40 278	0.42 463	0.50 177	0.66 320	0.26 78	0.41 178	0.37 188	0.36 289	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

999	0.27 153	0.16 86	0.35 182	0.36 180	0.24 269	0.31 167	0.27 179	0.49 167	0.38 175	0.26 78	0.30 110	0.39 204	0.23 100	0.63 363	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.14 278

ours_stereo	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.38 241	0.23 238	0.30 148	0.33 301	0.42 111	0.38 175	0.26 78	0.34 141	0.35 176	0.23 100	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.10 58

U	0.45 375	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.71 638	3.55 671	0.20 39	0.41 102	0.38 175	0.26 78	0.23 41	0.24 79	0.22 86	0.26 8	0.22 71	0.15 244	0.09 27	0.88 649	0.13 219	0.13 140	0.11 127

RSM	0.25 112	0.18 171	0.33 145	0.36 180	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.51 180	0.27 59	0.26 78	0.23 41	0.39 204	0.21 72	0.56 278	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.14 191	0.10 58

aanet-32k-new	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.36 180	0.17 37	0.26 79	0.26 157	0.33 43	0.30 89	0.27 96	0.30 110	0.23 64	0.34 256	0.42 151	0.18 4	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 69	0.17 134	0.40 259	0.36 180	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 96	0.23 41	0.29 122	0.34 256	0.31 50	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

aanet-new-10k	0.25 112	0.18 171	0.44 314	0.38 241	0.18 66	0.45 324	0.21 64	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.31 124	0.25 94	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.16 305	0.10 58

aanet-new-12k	0.24 94	0.19 213	0.39 246	0.41 352	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.41 102	0.37 166	0.27 96	0.23 41	0.22 49	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.12 60	0.08 2	0.14 151	0.11 140	0.16 305	0.11 127

aanet-new	0.26 130	0.19 213	0.34 166	0.38 241	0.25 301	0.51 349	0.24 124	0.40 91	0.30 89	0.27 96	0.27 83	0.23 64	0.36 289	0.43 162	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.10 77	0.15 255	0.12 184

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 112	0.14 24	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.44 315	0.25 136	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.35 148	0.37 188	0.35 262	0.28 15	0.26 186	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.11 30	0.09 6

PSi22	0.30 193	0.18 171	0.30 85	0.36 180	0.19 96	0.30 148	0.19 23	0.42 111	0.73 356	0.27 96	0.32 127	0.57 312	0.43 335	0.77 472	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.14 191	0.11 127

Selective-IGEV-i32	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

Zero-FE251	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.20 131	0.44 315	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 96	0.29 107	0.38 197	0.24 110	0.32 59	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

asda	0.21 38	0.19 213	0.29 71	0.31 40	0.17 37	0.25 71	0.23 106	0.36 55	0.28 69	0.27 96	0.24 55	0.18 18	0.21 72	0.40 130	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MaDis-Stereo	0.26 130	0.18 171	0.36 193	0.36 180	0.26 349	0.27 97	0.27 179	0.43 128	0.35 139	0.27 96	0.26 75	0.41 225	0.28 169	0.40 130	0.28 228	0.16 300	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.12 184

Selective-IGEV	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 52	0.17 134	0.35 182	0.37 204	0.17 37	0.26 79	0.18 12	0.41 102	0.37 166	0.28 110	0.23 41	0.25 94	0.26 139	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 112	0.19 213	0.38 224	0.38 241	0.17 37	0.18 12	0.25 136	0.52 190	0.49 248	0.28 110	0.30 110	0.21 43	0.33 244	0.33 74	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.11 127

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.38 241	0.20 131	0.46 329	0.27 179	0.41 102	0.34 126	0.28 110	0.38 165	0.24 79	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

Foundation-i1c-attn	0.23 69	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 221	0.27 179	0.45 143	0.28 69	0.28 110	0.34 141	0.40 216	0.30 207	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 39	0.59 232	0.45 225	0.28 110	0.26 75	0.24 79	0.17 17	0.46 195	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

NLSM3	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.38 241	0.21 161	0.34 210	0.27 179	0.57 219	0.47 237	0.28 110	0.35 148	0.29 122	0.24 110	0.42 151	0.27 205	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.12 91	0.10 58

2.5w	0.21 38	0.18 171	0.31 106	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.25 136	0.31 25	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.39 121	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.39 273	0.21 161	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 110	0.51 225	0.28 117	0.29 188	0.26 8	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

mms	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.33 301	0.40 91	0.32 113	0.28 110	0.34 141	0.34 161	0.20 60	0.45 179	0.26 186	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.11 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 494	3.08 684	2.43 653	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 110	0.24 55	0.18 18	0.18 31	0.31 50	0.22 71	1.09 660	0.08 2	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.97 659

IGEV++	0.24 94	0.17 134	0.31 106	0.38 241	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.50 177	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.30 133	0.22 86	0.31 50	0.28 228	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.13 232

EGLCR-Stereo	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.34 109	0.20 131	0.35 221	0.20 39	0.52 190	0.36 149	0.28 110	0.27 83	0.41 225	0.18 31	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.13 140	0.11 127

CroCo-Stereo	0.26 130	0.22 339	0.36 193	0.48 500	0.22 190	0.20 19	0.29 214	0.51 180	0.44 216	0.28 110	0.23 41	0.42 235	0.26 139	0.29 27	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184
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
DF	0.26 130	0.15 57	0.38 224	0.35 152	0.19 96	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.27 59	0.29 123	0.49 211	0.50 280	0.22 86	0.48 215	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

FlowAnything_test	0.29 176	0.19 213	0.39 246	0.47 492	0.26 349	0.46 329	0.25 136	0.43 128	0.31 99	0.29 123	0.26 75	0.35 176	0.26 139	0.40 130	0.37 350	0.21 457	0.15 420	0.22 465	0.26 561	0.16 305	0.16 358

4.25_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Occ-G	0.26 130	0.14 24	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.41 102	0.31 99	0.29 123	0.43 187	0.49 275	0.25 122	0.47 204	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.12 184

AIO-Stereo	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.37 204	0.18 66	0.28 118	0.30 234	0.48 162	0.27 59	0.29 123	0.30 110	0.32 144	0.17 17	0.52 244	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 153	0.17 134	0.37 210	0.40 316	0.27 384	0.30 148	0.28 205	0.39 80	0.31 99	0.29 123	0.46 198	0.27 111	0.25 122	0.47 204	0.34 300	0.17 349	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.14 191	0.12 184

aanet-new-24k	0.23 69	0.16 86	0.29 71	0.35 152	0.17 37	0.39 272	0.23 106	0.35 49	0.30 89	0.30 131	0.27 83	0.25 94	0.32 228	0.30 42	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

GSStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

GS-Stereo							0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

AEACV	0.27 153	0.17 134	0.31 106	0.34 109	0.45 586	0.26 79	0.28 205	0.37 63	0.32 113	0.30 131	0.46 198	0.31 141	0.37 296	0.36 97	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.11 127

TS12	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.37 204	0.17 37	0.32 186	0.26 157	0.42 111	0.24 37	0.31 135	0.51 225	0.25 94	0.27 153	0.40 130	0.29 247	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58

Foundation-i1b	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 278	0.26 157	0.48 162	0.25 50	0.31 135	0.33 130	0.40 216	0.30 207	0.35 93	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.09 6

asd	0.21 38	0.18 171	0.29 71	0.32 63	0.18 66	0.27 97	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 135	0.22 36	0.19 24	0.21 72	0.44 174	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.25w	0.22 52	0.18 171	0.31 106	0.31 40	0.18 66	0.31 167	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 135	0.37 162	0.20 32	0.22 86	0.45 179	0.24 126	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4w-stereo	0.21 38	0.19 213	0.31 106	0.31 40	0.17 37	0.29 130	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 135	0.24 55	0.20 32	0.24 110	0.41 140	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 52	0.17 134	0.30 85	0.31 40	0.19 96	0.43 307	0.24 124	0.35 49	0.24 37	0.31 135	0.27 83	0.17 6	0.22 86	0.37 107	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.29 71	0.30 23	0.18 66	0.27 97	0.23 106	0.37 63	0.28 69	0.31 135	0.26 75	0.22 49	0.26 139	0.50 229	0.24 126	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 94	0.20 259	0.37 210	0.33 79	0.16 23	0.32 186	0.42 463	0.41 102	0.38 175	0.31 135	0.27 83	0.16 4	0.26 139	0.34 83	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.11 127

1w_stereo	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.34 109	0.18 66	0.31 167	0.41 453	0.40 91	0.43 209	0.31 135	0.38 165	0.17 6	0.24 110	0.45 179	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

SCV_C0	0.26 130	0.18 171	0.34 166	0.35 152	0.24 269	0.23 40	0.28 205	0.51 180	0.36 149	0.31 135	0.36 157	0.37 188	0.20 60	0.57 290	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

MGS-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.36 180	0.23 238	0.37 246	0.30 234	0.39 80	0.44 216	0.31 135	0.51 225	0.40 216	0.24 110	0.43 162	0.26 186	0.15 244	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.13 232

plain	0.31 201	0.20 259	0.50 402	0.39 273	0.29 437	0.27 97	0.30 234	0.44 136	0.35 139	0.31 135	0.66 287	0.30 133	0.31 222	0.65 385	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.17 344	0.12 184

MIF-Stereo (partial)	0.31 201	0.18 171	0.37 210	0.41 352	0.31 478	0.28 118	0.23 106	0.47 154	0.42 205	0.31 135	0.63 273	0.36 186	0.35 262	0.57 290	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.14 278

LoS_RVC	0.27 153	0.16 86	0.27 49	0.32 63	0.30 456	0.44 315	0.34 317	0.41 102	0.33 119	0.31 135	0.51 225	0.29 122	0.32 228	0.36 97	0.28 228	0.11 36	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 431

sCroCo_RVC	0.35 248	0.28 473	0.69 508	0.51 545	0.39 551	0.41 296	0.31 262	0.49 167	0.45 225	0.31 135	0.48 207	0.38 197	0.32 228	0.46 195	0.32 271	0.21 457	0.22 541	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.20 454

DN	0.30 193	0.17 134	0.33 145	0.37 204	0.26 349	0.35 221	0.27 179	0.54 205	0.55 274	0.32 150	0.42 181	0.50 280	0.23 100	0.39 121	0.22 71	0.21 457	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.18 398

VMStereo-Base	0.28 161	0.16 86	0.27 49	0.30 23	0.17 37	0.30 148	0.27 179	0.50 177	0.65 316	0.32 150	0.47 204	0.42 235	0.24 110	0.41 140	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

4.5_new	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

2w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.30 85	0.32 63	0.16 23	0.28 118	0.38 403	0.38 72	0.35 139	0.32 150	0.33 130	0.17 6	0.18 31	0.29 27	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.12 91	0.10 58

fffy	0.28 161	0.21 298	0.34 166	0.37 204	0.23 238	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.41 194	0.32 150	0.37 162	0.39 204	0.27 153	0.50 229	0.27 205	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

AE-Stereo	0.34 232	0.21 298	0.42 291	0.48 500	0.31 478	0.48 338	0.35 342	0.61 250	0.62 292	0.32 150	0.55 253	0.52 291	0.27 153	0.47 204	0.29 247	0.13 110	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.12 184

Foundation-i1a	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.25 50	0.33 157	0.35 148	0.40 216	0.30 207	0.34 83	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

monsterstereo	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.18 66	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 139	0.33 157	0.40 175	0.19 24	0.18 31	0.45 179	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.08 1

HART	0.29 176	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.21 161	0.32 186	0.26 157	0.62 255	0.31 99	0.33 157	0.65 280	0.41 225	0.22 86	0.55 267	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.11 140	0.15 255	0.11 127

ProNet	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.35 152	0.24 269	0.32 186	0.43 470	0.57 219	0.37 166	0.33 157	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.13 232

DA	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GGEV	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

2.75w_new	0.21 38	0.18 171	0.28 64	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 317	0.36 55	0.28 69	0.34 161	0.26 75	0.17 6	0.22 86	0.36 97	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

rvit_stereo_ft	0.33 224	0.25 425	0.47 356	0.52 558	0.32 495	0.33 195	0.47 493	0.49 167	0.50 252	0.34 161	0.41 178	0.41 225	0.32 228	0.48 215	0.34 300	0.22 484	0.14 389	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.14 278

GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

CAS	0.34 232	0.13 3	0.25 26	1.28 655	0.30 456	0.46 329	0.38 403	0.48 162	0.47 237	0.34 161	0.52 237	0.24 79	0.19 46	0.29 27	0.27 205	0.69 646	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.15 310

LoS	0.29 176	0.15 57	0.30 85	0.29 12	0.18 66	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.72 349	0.34 161	0.52 237	0.41 225	0.28 169	0.47 204	0.28 228	0.15 244	0.11 217	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 161	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 637	0.37 246	0.27 179	0.48 162	0.46 230	0.34 161	0.48 207	0.27 111	0.22 86	0.39 121	0.23 109	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.13 140	0.17 380

Foundation-i1	0.26 130	0.14 24	0.25 26	0.33 79	0.21 161	0.39 272	0.26 157	0.60 243	0.38 175	0.35 170	0.38 165	0.44 253	0.29 188	0.32 59	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

qwe	0.22 52	0.18 171	0.28 64	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 170	0.30 110	0.20 32	0.20 60	0.43 162	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6

depthmonostereo	0.29 176	0.14 24	0.31 106	0.35 152	0.17 37	0.46 329	0.27 179	0.69 316	0.57 283	0.35 170	0.42 181	0.31 141	0.35 262	0.35 93	0.27 205	0.14 169	0.12 279	0.13 99	0.12 177	0.11 30	0.10 58

rvit_stereo_0080	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

whm_eth	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

MSCF	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.39 273	0.20 131	0.20 19	0.31 262	0.43 128	0.31 99	0.36 175	0.33 130	0.23 64	0.35 262	0.36 97	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.13 140	0.11 127

monsters	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.31 40	0.19 96	0.23 40	0.19 23	0.44 136	0.33 119	0.36 175	0.30 110	0.16 4	0.18 31	0.43 162	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

AIO-test2	0.39 314	0.21 298	0.41 270	0.47 492	0.25 301	0.45 324	0.35 342	0.77 375	1.27 600	0.36 175	0.87 396	0.37 188	0.30 207	0.47 204	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.21 450	0.23 521	0.15 255	0.13 232

fffft	0.25 112	0.17 134	0.37 210	0.36 180	0.22 190	0.28 118	0.36 364	0.42 111	0.24 37	0.36 175	0.23 41	0.27 111	0.22 86	0.52 244	0.27 205	0.12 60	0.09 27	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.12 184
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_0082	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

MoCha-V2	0.25 112	0.15 57	0.29 71	0.40 316	0.18 66	0.27 97	0.26 157	0.49 167	0.27 59	0.36 175	0.27 83	0.33 157	0.35 262	0.49 221	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.11 127

WQFJA1	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.50 229	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

NLMM	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.49 221	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

NLSM1	0.32 207	0.18 171	0.34 166	0.39 273	0.25 301	0.66 463	0.27 179	0.57 219	0.50 252	0.37 182	0.53 241	0.29 122	0.28 169	0.54 260	0.32 271	0.16 300	0.17 472	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.12 184

GASTEREO	0.25 112	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.20 131	0.22 30	0.30 234	0.43 128	0.31 99	0.37 182	0.33 130	0.22 49	0.35 262	0.41 140	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.11 127

3.25w_new	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 193	0.18 171	0.39 246	0.40 316	0.24 269	0.42 303	0.42 463	0.63 263	0.41 194	0.37 182	0.35 148	0.32 144	0.26 139	0.53 253	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.15 255	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 130	0.19 213	0.35 182	0.35 152	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.39 80	0.34 126	0.37 182	0.30 110	0.33 157	0.24 110	0.53 253	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.11 127

rvit_stereo_0083	0.34 232	0.24 399	0.50 402	0.44 438	0.27 384	0.34 210	0.35 342	0.45 143	0.62 292	0.37 182	0.47 204	0.42 235	0.35 262	0.40 130	0.36 334	0.22 484	0.20 524	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.14 278

MyStereo07	0.32 207	0.22 339	0.34 166	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	0.72 344	0.37 166	0.37 182	0.34 141	0.32 144	0.31 222	0.59 328	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

MC-Stereo	0.28 161	0.17 134	0.32 126	0.38 241	0.20 131	0.26 79	0.26 157	0.49 167	0.37 166	0.37 182	0.61 269	0.41 225	0.31 222	0.55 267	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.11 127

GLC_STEREO	0.29 176	0.19 213	0.27 49	0.44 438	0.19 96	0.31 167	0.26 157	0.47 154	0.43 209	0.37 182	0.47 204	0.41 225	0.23 100	0.50 229	0.34 300	0.14 169	0.18 494	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.13 232

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

gcap_with_dpt	0.26 130	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.21 161	0.35 221	0.36 364	0.44 136	0.41 194	0.38 194	0.54 244	0.22 49	0.21 72	0.28 15	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

gcap-zeroshot	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

ff7	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEVStereo-DCA	0.29 176	0.22 339	0.38 224	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.12 177	0.13 140	0.15 310

ffff	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

rrr	0.29 176	0.22 339	0.41 270	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.32 289	0.52 190	0.42 205	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.14 278

11t	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

testlalala	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

ccc-4	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

sAnonymous2	0.40 326	0.39 552	0.85 555	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 616

CroCo_RVC	0.40 326	0.39 552	0.85 555	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 616

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.34 210	0.31 262	0.48 162	0.50 252	0.39 207	0.54 244	0.23 64	0.19 46	0.29 27	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

WQFJX1	0.33 224	0.19 213	0.34 166	0.41 352	0.28 409	0.53 362	0.33 301	0.51 180	0.50 252	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.31 222	0.69 422	0.39 367	0.15 244	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.14 278

WQFJX	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.27 384	0.60 420	0.30 234	0.53 202	0.47 237	0.39 207	0.38 165	0.34 161	0.33 244	0.61 343	0.40 375	0.14 169	0.17 472	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.14 278

water-stereo	0.28 161	0.14 24	0.29 71	0.35 152	0.19 96	0.36 235	0.23 106	0.62 255	0.38 175	0.39 207	0.62 272	0.41 225	0.35 262	0.28 15	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.12 91	0.10 58

rvit_stereo_0081_aga	0.31 201	0.28 473	0.44 314	0.42 397	0.29 437	0.34 210	0.31 262	0.44 136	0.40 190	0.39 207	0.44 189	0.40 216	0.32 228	0.42 151	0.29 247	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.16 324	0.20 424	0.15 310

Pointernet	0.27 153	0.14 24	0.33 145	0.35 152	0.23 238	0.35 221	0.21 64	0.72 344	0.38 175	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.25 122	0.36 97	0.25 157	0.15 244	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

H2IRNET	0.37 282	0.20 259	0.33 145	0.38 241	0.25 301	0.27 97	0.23 106	0.59 232	0.72 349	0.39 207	0.90 412	0.74 429	0.55 409	0.52 244	0.43 394	0.15 244	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.13 232

anonymousdsp	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEV-Stereo	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.34 109	0.21 161	0.33 195	0.31 262	0.45 143	0.45 225	0.40 216	0.54 244	0.24 79	0.18 31	0.36 97	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

AIO-test1	0.38 297	0.18 171	0.38 224	0.50 529	0.24 269	0.46 329	0.30 234	0.70 331	1.19 581	0.40 216	0.71 301	0.45 255	0.29 188	0.53 253	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.13 140	0.17 380

tt45	0.27 153	0.17 134	0.34 166	0.35 152	0.23 238	0.38 259	0.28 205	0.46 150	0.28 69	0.40 216	0.27 83	0.38 197	0.25 122	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.12 91	0.14 278

rvit_0105_6	0.38 297	0.28 473	0.64 481	0.50 529	0.30 456	0.39 272	0.38 403	0.51 180	0.67 323	0.40 216	0.45 193	0.50 280	0.41 327	0.54 260	0.36 334	0.27 543	0.26 574	0.24 503	0.21 487	0.22 471	0.16 358

Selective-RAFT	0.35 248	0.23 361	0.51 417	0.44 438	0.21 161	0.64 451	0.27 179	0.59 232	0.63 303	0.40 216	0.38 165	0.55 304	0.40 319	0.57 290	0.35 318	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.16 305	0.13 232

ACVNet-DCA	0.35 248	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

xx1	0.39 314	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.65 376	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

1test111	0.36 266	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.55 267	0.45 422	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

cc1	0.37 282	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.15 310

tt1	0.36 266	0.24 399	0.32 126	0.41 352	0.22 190	0.54 369	0.38 403	0.68 307	1.04 542	0.41 221	0.46 198	0.35 176	0.45 351	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.16 358

NLMM1	0.33 224	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.25 301	0.55 375	0.33 301	0.55 207	0.63 303	0.42 226	0.44 189	0.30 133	0.25 122	0.63 363	0.38 359	0.16 300	0.18 494	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.13 232

trnet	0.27 153	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 246	0.23 106	0.52 190	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.34 161	0.26 139	0.39 121	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 232	0.27 459	0.45 327	0.36 180	0.25 301	0.48 338	0.30 234	0.58 227	0.90 473	0.42 226	0.36 157	0.30 133	0.29 188	0.49 221	0.30 254	0.16 300	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.18 372	0.15 310

CREStereo	0.28 161	0.15 57	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 246	0.25 136	0.51 180	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.32 144	0.26 139	0.38 115	0.25 157	0.16 300	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127
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
HH	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HanStereo	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

test_xeample3	0.29 176	0.21 298	0.41 270	0.35 152	0.26 349	0.35 221	0.32 289	0.56 211	0.36 149	0.43 230	0.32 127	0.34 161	0.28 169	0.54 260	0.23 109	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.13 232

DLNR-FE	20.05 695	36.38 703	38.08 700	170.06 715	60.08 709	0.23 40	0.20 39	14.13 693	0.36 149	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.63 363	0.28 228	5.38 690	0.10 93	0.15 196	0.11 140	73.09 714	0.11 127

StereoVision	0.42 346	0.28 473	0.45 327	0.49 515	0.28 409	0.38 259	0.38 403	0.72 344	0.62 292	0.44 233	1.14 521	0.54 299	0.39 313	0.56 278	0.34 300	0.21 457	0.24 560	0.25 516	0.24 537	0.26 517	0.16 358

DLNR_Zeroshot_test	20.09 696	36.28 702	38.04 699	169.85 714	61.80 710	0.23 40	0.20 39	13.88 692	0.37 166	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.62 352	0.28 228	5.46 691	0.10 93	0.15 196	0.11 140	72.60 713	0.11 127

xyz-stereo-finetune	0.33 224	0.18 171	0.36 193	0.33 79	0.18 66	0.57 395	0.31 262	0.58 227	0.69 335	0.45 236	0.54 244	0.38 197	0.33 244	0.56 278	0.36 334	0.12 60	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

rvit_0105_4	0.41 337	0.29 485	0.71 517	0.50 529	0.29 437	0.41 296	0.41 453	0.55 207	0.73 356	0.45 236	0.48 207	0.55 304	0.44 346	0.57 290	0.36 334	0.28 554	0.26 574	0.25 516	0.22 505	0.23 488	0.18 398

WCG-NET（raft）	0.31 201	0.15 57	0.36 193	0.32 63	0.19 96	0.35 221	0.27 179	0.51 180	0.78 396	0.45 236	0.55 253	0.48 269	0.27 153	0.54 260	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.12 91	0.11 127

EKT-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.39 246	0.43 418	0.29 437	0.38 259	0.31 262	0.69 316	0.64 311	0.45 236	0.63 273	0.49 275	0.27 153	0.56 278	0.33 284	0.18 384	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.16 305	0.16 358

GCAP-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.38 241	0.19 96	0.38 259	0.23 106	0.57 219	0.41 194	0.45 236	0.49 211	0.39 204	0.27 153	0.33 74	0.23 109	0.14 169	0.12 279	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.11 127

RCA-Stereo	0.35 248	0.17 134	0.34 166	0.38 241	0.22 190	0.31 167	0.34 317	0.68 307	1.24 590	0.45 236	0.65 280	0.47 264	0.43 335	0.38 115	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.11 127

NLCSM	0.34 232	0.21 298	0.34 166	0.44 438	0.29 437	0.54 369	0.36 364	0.52 190	0.47 237	0.46 242	0.37 162	0.34 161	0.34 256	0.71 434	0.41 381	0.16 300	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.17 344	0.16 358

MM-Stereo_test3	0.34 232	0.19 213	0.31 106	0.41 352	0.25 301	0.35 221	0.44 479	0.72 344	0.92 485	0.46 242	0.52 237	0.41 225	0.29 188	0.44 174	0.28 228	0.16 300	0.15 420	0.17 281	0.13 219	0.14 191	0.13 232

WCG-NET	0.28 161	0.15 57	0.33 145	0.33 79	0.19 96	0.33 195	0.27 179	0.39 80	0.80 407	0.46 242	0.49 211	0.39 204	0.25 122	0.40 130	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.10 58

CREStereo++_RVC	0.32 207	0.15 57	0.23 5	0.31 40	0.24 269	0.27 97	0.22 81	0.46 150	0.88 456	0.46 242	0.80 351	0.30 133	0.26 139	0.36 97	0.33 284	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.51 643	0.13 140	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.37 282	0.17 134	0.45 327	0.55 582	0.36 528	0.38 259	0.20 39	0.60 243	0.30 89	0.46 242	1.30 563	0.73 423	0.26 139	0.56 278	0.26 186	0.16 300	0.11 217	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.10 58

PMTNet	0.32 207	0.16 86	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 324	0.22 81	0.56 211	0.63 303	0.46 242	0.54 244	0.39 204	0.34 256	0.48 215	0.24 126	0.75 648	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127

tg	0.33 224	0.18 171	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.38 259	0.26 157	0.70 331	0.56 281	0.47 248	0.65 280	0.42 235	0.24 110	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.14 191	0.11 127

CAS++	0.32 207	0.24 399	0.36 193	0.37 204	0.26 349	0.28 118	0.23 106	0.87 416	0.50 252	0.47 248	0.45 193	0.26 103	0.21 72	0.49 221	0.24 126	0.23 501	0.19 512	0.22 465	0.17 380	0.21 448	0.16 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 282	0.18 171	0.46 344	0.45 463	0.32 495	0.42 303	0.37 381	0.63 263	0.51 257	0.47 248	0.94 423	0.56 307	0.36 289	0.52 244	0.32 271	0.14 169	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.13 232

FSD					0.46 594	0.48 338	0.52 531	0.53 202	0.48 245	0.48 251	0.48 207	0.49 275	0.48 366	0.51 237	0.49 446	0.45 624	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.46 612

test-1	0.36 266	0.19 213	0.71 517	0.46 484	0.26 349	0.44 315	0.36 364	0.60 243	0.59 287	0.48 251	0.67 292	0.53 295	0.36 289	0.40 130	0.29 247	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.16 358

riskmin	0.38 297	0.20 259	0.39 246	0.32 63	0.23 238	0.53 362	0.30 234	0.63 263	0.80 407	0.49 253	0.56 256	0.73 423	0.58 428	0.55 267	0.36 334	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.13 219	0.19 406	0.20 454

iRaftStereo_RVC	0.32 207	0.19 213	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.31 167	0.29 214	0.68 307	0.51 257	0.49 253	0.66 287	0.37 188	0.23 100	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.15 255	0.12 184

EAI-Stereo	0.34 232	0.19 213	0.44 314	0.39 273	0.21 161	0.31 167	0.30 234	1.15 538	0.30 89	0.49 253	0.75 317	0.36 186	0.28 169	0.62 352	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.13 140	0.12 184

Reg-Stereo(zero)	0.30 193	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.18 66	0.32 186	0.20 39	0.63 263	0.68 328	0.50 256	0.52 237	0.51 286	0.30 207	0.45 179	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.11 127

RALCasStereoNet	0.36 266	0.21 298	0.37 210	0.42 397	0.26 349	0.35 221	0.38 403	0.63 263	0.64 311	0.50 256	0.72 302	0.51 286	0.29 188	0.59 328	0.36 334	0.16 300	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.17 344	0.16 358

111	0.40 326	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.52 354	0.28 205	0.74 358	1.16 575	0.50 256	0.91 415	0.63 357	0.48 366	0.61 343	0.35 318	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.13 232

Selective-IGEV-i16pc	0.56 494	0.20 259	1.13 593	0.40 316	0.31 478	2.00 645	0.66 578	0.68 307	1.11 565	0.51 259	0.81 358	0.68 390	0.36 289	0.67 405	0.40 375	0.31 571	0.17 472	0.17 281	0.18 408	0.19 406	0.20 454

xyz-stereo-finetune2	0.36 266	0.19 213	0.38 224	0.32 63	0.19 96	0.82 528	0.29 214	0.52 190	0.32 113	0.51 259	0.78 338	0.43 244	0.45 351	0.69 422	0.44 413	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.13 232

rvit_0105_5	0.42 346	0.31 499	0.73 526	0.50 529	0.29 437	0.44 315	0.42 463	0.61 250	0.74 364	0.51 259	0.51 225	0.60 342	0.47 361	0.57 290	0.38 359	0.27 543	0.25 568	0.25 516	0.23 521	0.22 471	0.18 398

RAFT+CT+SA	0.39 314	0.23 361	0.36 193	0.51 545	0.27 384	0.29 130	0.46 486	0.75 365	0.80 407	0.51 259	0.89 408	0.41 225	0.40 319	0.78 477	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.15 255	0.14 278

Anonymous3	0.46 386	0.34 516	0.86 560	0.50 529	0.37 535	0.81 520	0.50 512	0.72 344	0.65 316	0.51 259	0.65 280	0.45 255	0.45 351	0.64 378	0.38 359	0.24 513	0.24 560	0.22 465	0.21 487	0.23 488	0.23 499

raft+_RVC	0.38 297	0.19 213	0.35 182	0.37 204	0.25 301	0.45 324	0.37 381	0.78 381	0.89 470	0.51 259	0.78 338	0.50 280	0.29 188	0.53 253	0.40 375	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.12 184

CCAANet	0.41 337	0.18 171	0.37 210	0.37 204	0.24 269	0.62 431	0.40 436	0.73 355	0.57 283	0.51 259	1.04 481	0.65 376	0.58 428	0.60 334	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.15 196	0.16 324	0.15 255	0.15 310

MSKI-zero shot	0.32 207	0.17 134	0.34 166	0.39 273	0.21 161	0.32 186	0.22 81	0.61 250	0.43 209	0.52 266	0.64 277	0.61 348	0.20 60	0.74 454	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.12 91	0.12 184

CASnet	0.30 193	0.20 259	0.33 145	0.41 352	0.16 23	0.26 79	0.24 124	0.52 190	0.53 263	0.52 266	0.54 244	0.39 204	0.24 110	0.40 130	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.22 465	0.18 408	0.18 372	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 282	0.27 459	0.59 455	0.47 492	0.41 563	0.29 130	0.30 234	0.84 402	0.59 287	0.52 266	0.41 178	0.52 291	0.26 139	0.73 447	0.27 205	0.17 349	0.12 279	0.19 378	0.19 439	0.13 140	0.11 127

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 346	0.20 259	0.74 531	0.38 241	0.43 575	0.39 272	0.26 157	0.94 442	0.49 248	0.53 269	0.77 327	0.93 502	0.45 351	0.63 363	0.24 126	0.16 300	0.10 93	0.17 281	0.18 408	0.20 424	0.20 454

RAFT-Stereo-weight	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.22 190	0.26 79	0.29 214	0.67 297	0.80 407	0.53 269	0.51 225	0.58 321	0.20 60	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.11 127

Any-RAFT	0.35 248	0.16 86	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.52 354	0.22 81	0.88 421	0.73 356	0.53 269	0.73 306	0.64 363	0.28 169	0.46 195	0.24 126	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.12 184

TestStereo	0.38 297	0.31 499	0.40 259	0.45 463	0.20 131	0.40 278	0.37 381	0.66 287	0.65 316	0.53 269	0.78 338	0.47 264	0.40 319	0.55 267	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.22 471	0.13 232

LL-Strereo2	0.35 248	0.24 399	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.35 221	0.24 124	0.67 297	0.44 216	0.54 273	0.51 225	0.66 382	0.25 122	0.66 394	0.30 254	0.14 169	0.12 279	0.23 486	0.20 464	0.18 372	0.13 232

XX-TBD	0.32 207	0.53 600	0.26 38	0.51 545	0.20 131	0.37 246	0.24 124	0.40 91	0.73 356	0.54 273	0.69 295	0.31 141	0.25 122	0.32 59	0.27 205	0.16 300	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.11 127

rvit_stereo_0075_2	0.47 401	0.37 534	0.70 512	0.53 568	0.46 594	0.43 307	0.36 364	0.81 392	0.67 323	0.55 275	0.74 315	0.59 336	0.43 335	0.63 363	0.43 394	0.32 583	0.23 551	0.35 589	0.25 546	0.30 545	0.25 515

anonymousdsp2	0.35 248	0.20 259	0.43 304	0.37 204	0.24 269	0.48 338	0.31 262	0.86 409	0.65 316	0.55 275	0.50 215	0.50 280	0.34 256	0.56 278	0.31 262	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.16 305	0.14 278

GMStereo	0.39 314	0.37 534	0.54 435	0.40 316	0.26 349	0.42 303	0.36 364	0.59 232	1.04 542	0.55 275	0.51 225	0.37 188	0.35 262	0.54 260	0.41 381	0.19 416	0.13 350	0.16 234	0.17 380	0.24 501	0.18 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 193	0.15 57	0.34 166	0.33 79	0.20 131	0.53 362	0.25 136	0.56 211	0.43 209	0.56 278	0.50 215	0.35 176	0.29 188	0.49 221	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

qqq	0.40 326	0.26 442	0.44 314	0.36 180	0.22 190	0.46 329	0.36 364	0.85 405	0.54 267	0.56 278	0.69 295	0.65 376	0.53 391	0.55 267	0.45 422	0.17 349	0.16 452	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

s12784h	0.36 266	0.15 57	0.24 15	0.34 109	0.15 4	0.77 504	0.29 214	0.80 388	0.83 425	0.56 278	0.57 258	0.43 244	0.40 319	0.57 290	0.33 284	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.09 12	0.14 191	0.09 6

FACV-RUCA	0.43 356	0.28 473	0.47 356	0.45 463	0.33 507	0.58 401	0.34 317	0.82 394	0.73 356	0.57 281	0.84 375	0.47 264	0.50 380	0.54 260	0.39 367	0.22 484	0.15 420	0.35 589	0.16 324	0.28 532	0.21 474

x	0.39 314	0.24 399	0.41 270	0.34 109	0.23 238	0.52 354	0.32 289	0.86 409	0.52 260	0.57 281	0.70 299	0.59 336	0.50 380	0.49 221	0.46 432	0.17 349	0.15 420	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.16 358

rafts_anoy	0.37 282	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.33 301	0.67 297	0.90 473	0.58 283	0.66 287	0.45 255	0.33 244	0.47 204	0.39 367	0.16 300	0.11 217	0.21 450	0.23 521	0.17 344	0.14 278

raftrobust	0.34 232	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.27 384	0.30 148	0.25 136	0.71 339	0.63 303	0.58 283	0.55 253	0.45 255	0.46 357	0.51 237	0.29 247	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.13 232

SA	0.44 364	0.25 425	0.46 344	0.46 484	0.24 269	0.43 307	0.36 364	0.75 365	0.96 505	0.59 285	1.03 475	0.48 269	0.52 387	0.94 550	0.32 271	0.16 300	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

test_4	0.36 266	0.18 171	0.31 106	0.44 438	0.25 301	0.20 19	0.34 317	0.56 211	0.41 194	0.59 285	1.45 591	0.43 244	0.25 122	0.63 363	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.11 127

dd	0.43 356	0.38 544	0.55 440	0.44 438	0.25 301	0.47 335	0.38 403	0.70 331	1.05 546	0.59 285	0.65 280	0.42 235	0.39 313	0.66 394	0.50 448	0.24 513	0.15 420	0.21 450	0.15 290	0.22 471	0.18 398

TANstereo	0.30 193	0.15 57	0.31 106	0.30 23	0.17 37	0.55 375	0.23 106	0.44 136	0.55 274	0.59 285	0.68 294	0.37 188	0.26 139	0.35 93	0.27 205	0.15 244	0.16 452	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

Select-FE	0.46 386	0.24 399	0.88 562	0.42 397	0.35 523	0.33 195	0.19 23	0.90 428	0.37 166	0.60 289	1.01 461	0.97 511	0.80 549	0.72 440	0.28 228	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.20 464	0.15 255	0.24 508

MM-Stereo_test1	0.33 224	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.23 238	0.36 235	0.45 482	0.58 227	0.54 267	0.60 289	0.50 215	0.38 197	0.37 296	0.60 334	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.12 184

11t1	0.36 266	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.62 431	0.29 214	0.69 316	0.43 209	0.60 289	0.53 241	0.53 295	0.48 366	0.56 278	0.40 375	0.18 384	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.17 380

RAFT-Test	0.34 232	0.18 171	0.37 210	0.38 241	0.23 238	0.50 345	0.23 106	0.69 316	0.40 190	0.60 289	0.85 385	0.61 348	0.28 169	0.46 195	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

ToySt	0.49 431	0.27 459	0.75 537	0.40 316	0.27 384	0.64 451	0.49 507	0.84 402	0.77 386	0.60 289	0.83 370	0.88 483	0.66 484	0.70 429	0.56 480	0.16 300	0.17 472	0.21 450	0.20 464	0.21 448	0.19 431

cross-raft	0.34 232	0.20 259	0.37 210	0.44 438	0.23 238	0.32 186	0.35 342	0.74 358	0.40 190	0.60 289	0.77 327	0.57 312	0.27 153	0.43 162	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 232	0.17 134	0.44 314	0.39 273	0.23 238	0.34 210	0.22 81	0.70 331	0.75 369	0.60 289	0.59 264	0.58 321	0.29 188	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.12 184

RT-Monster	0.32 207	0.17 134	0.30 85	0.34 109	0.26 349	0.38 259	0.20 39	0.56 211	0.76 377	0.61 296	0.64 277	0.49 275	0.28 169	0.41 140	0.30 254	0.14 169	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.13 232

model_zeroshot	0.33 224	0.18 171	0.48 376	0.39 273	0.28 409	0.45 324	0.25 136	0.63 263	0.45 225	0.61 296	0.50 215	0.51 286	0.25 122	0.45 179	0.26 186	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.13 232

PSMNet-ADL	0.48 413	0.27 459	0.40 259	0.48 500	0.30 456	0.68 470	0.37 381	0.90 428	0.80 407	0.61 296	0.80 351	0.92 499	0.62 453	0.72 440	0.63 501	0.23 501	0.18 494	0.18 334	0.20 464	0.22 471	0.20 454

IGEV-FE	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

test_sample1	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.34 109	0.23 238	0.58 401	0.35 342	0.99 462	0.49 248	0.62 299	0.75 317	0.69 395	0.61 446	0.58 311	0.44 413	0.18 384	0.14 389	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.17 380

MyStereo06	0.38 297	0.21 298	0.61 463	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.95 449	0.35 139	0.62 299	0.54 244	0.76 438	0.27 153	0.50 229	0.29 247	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MyStereo04	0.44 364	0.22 339	0.44 314	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	1.00 466	1.08 561	0.62 299	0.58 263	0.55 304	0.57 418	0.71 434	0.44 413	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

IGEV_Zeroshot_test	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

test_5	0.43 356	0.24 399	0.43 304	0.52 558	0.28 409	0.28 118	0.42 463	0.72 344	0.82 420	0.62 299	0.91 415	0.72 412	0.55 409	0.79 483	0.35 318	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.16 358

iRaft-Stereo_5w	0.45 375	0.21 298	0.48 376	0.42 397	0.28 409	0.31 167	0.54 540	0.63 263	0.62 292	0.62 299	0.89 408	1.01 525	0.69 497	0.75 460	0.66 509	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.15 310

PSM-softLoss	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

KMStereo	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

Selective-IGEV-i1	0.44 364	0.20 259	0.53 430	0.41 352	0.22 190	0.62 431	0.50 512	1.01 476	0.88 456	0.63 308	0.81 358	0.79 448	0.38 301	0.54 260	0.38 359	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.15 310

test_sample2	0.42 346	0.22 339	0.43 304	0.33 79	0.21 161	0.58 401	0.39 425	0.95 449	0.67 323	0.63 308	0.77 327	0.69 395	0.57 418	0.61 343	0.38 359	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.16 324	0.19 406	0.18 398

GANet-ADL	0.42 346	0.25 425	0.45 327	0.43 418	0.29 437	0.54 369	0.35 342	0.89 423	0.86 443	0.63 308	0.72 302	0.68 390	0.42 329	0.52 244	0.41 381	0.21 457	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.19 431

Patchmatch Stereo++	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310
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	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.56 278	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo_v2	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.57 290	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.25 71	0.21 64	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.57 290	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

HUI-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.60 243	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.50 229	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

iGMRVC	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.30 234	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

iRAFT	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

RAFT-IKP	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.28 205	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

Hybrid-DGEV-2	0.41 337	0.21 298	0.42 291	0.47 492	0.29 437	0.59 413	0.23 106	0.82 394	0.99 517	0.64 319	0.63 273	0.60 342	0.65 476	0.58 311	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.12 184

ACV-stereo	0.62 522	0.34 516	1.00 578	0.43 418	0.31 478	1.20 600	0.40 436	0.75 365	0.83 425	0.64 319	0.77 327	2.10 638	1.03 598	0.81 487	0.64 504	0.21 457	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.21 448	0.21 474

test_3	0.36 266	0.19 213	0.44 314	0.44 438	0.23 238	0.48 338	0.36 364	0.66 287	0.82 420	0.64 319	0.45 193	0.68 390	0.25 122	0.41 140	0.31 262	0.12 60	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

NRIStereo	0.36 266	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.23 238	0.34 210	0.26 157	0.65 277	0.55 274	0.64 319	0.63 273	0.56 307	0.37 296	0.65 385	0.37 350	0.15 244	0.11 217	0.18 334	0.15 290	0.17 344	0.14 278

AFF-stereo	0.38 297	0.19 213	0.39 246	0.37 204	0.21 161	0.27 97	0.31 262	0.65 277	0.66 320	0.64 319	1.13 516	0.76 438	0.39 313	0.55 267	0.33 284	0.11 36	0.09 27	0.16 234	0.16 324	0.13 140	0.11 127

ACVNet	0.46 386	0.23 361	0.36 193	0.39 273	0.28 409	0.58 401	0.40 436	0.87 416	0.80 407	0.64 319	0.96 436	0.79 448	0.60 440	0.63 363	0.67 512	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.18 372	0.15 310

CFNet-ft	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

DIP-Stereo	0.39 314	0.21 298	0.50 402	0.41 352	0.28 409	0.62 431	0.27 179	0.77 375	0.40 190	0.64 319	0.86 388	0.52 291	0.33 244	0.66 394	0.42 387	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.15 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

FE-Mocha	0.32 207	0.19 213	0.50 402	0.38 241	0.27 384	0.30 148	0.20 39	0.71 339	0.36 149	0.65 328	0.56 256	0.54 299	0.25 122	0.38 115	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.16 324	0.13 140	0.12 184

rvit_0105_3	0.47 401	0.34 516	0.77 547	0.54 575	0.31 478	0.49 343	0.47 493	0.63 263	0.79 405	0.65 328	0.59 264	0.64 363	0.50 380	0.65 385	0.39 367	0.29 561	0.27 583	0.29 565	0.28 574	0.21 448	0.20 454

4D-IteraStereo	0.33 224	0.18 171	0.40 259	0.40 316	0.24 269	0.32 186	0.27 179	0.58 227	0.72 349	0.65 328	0.54 244	0.42 235	0.23 100	0.45 179	0.28 228	0.14 169	0.09 27	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.11 127

UDGNet	0.48 413	0.77 628	0.50 402	0.48 500	0.31 478	0.41 296	0.34 317	0.70 331	0.92 485	0.65 328	0.60 266	0.58 321	0.43 335	0.63 363	0.41 381	0.32 583	0.15 420	0.66 640	0.19 439	0.36 581	0.21 474

MIPNet	0.37 282	0.21 298	0.59 455	0.39 273	0.25 301	0.50 345	0.28 205	0.77 375	0.70 336	0.65 328	0.60 266	0.40 216	0.49 370	0.44 174	0.37 350	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.13 232

STrans-v2	0.46 386	0.20 259	0.48 376	0.40 316	0.24 269	0.55 375	0.50 512	1.07 500	0.73 356	0.65 328	1.05 486	0.72 412	0.69 497	0.72 440	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.14 258	0.13 140	0.12 184

TransformOpticalFlow	0.44 364	0.20 259	0.47 356	0.41 352	0.23 238	0.37 246	0.47 493	0.94 442	0.76 377	0.65 328	1.14 521	0.73 423	0.56 416	0.76 464	0.32 271	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.13 232

NF-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.57 312	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

OCTAStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

RE-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

TVStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

CRE-IMP	0.36 266	0.23 361	0.49 389	0.42 397	0.24 269	0.41 296	0.21 64	0.57 219	0.41 194	0.65 328	0.72 302	0.53 295	0.37 296	0.61 343	0.38 359	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.21 448	0.18 398

CFNet-RSSM	0.34 232	0.17 134	0.45 327	0.39 273	0.22 190	0.35 221	0.23 106	0.73 355	0.84 430	0.65 328	0.54 244	0.57 312	0.28 169	0.46 195	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.11 127

Selective-IGEV-i16pb	1.07 609	0.24 399	9.45 676	0.41 352	0.32 495	1.76 639	0.59 558	1.00 466	1.54 627	0.66 341	1.20 541	0.98 515	0.57 418	0.78 477	0.62 497	0.27 543	0.17 472	0.18 334	0.20 464	0.21 448	0.23 499

Lsterematch	0.38 297	0.17 134	0.38 224	0.37 204	0.20 131	0.42 303	0.27 179	0.57 219	0.71 347	0.66 341	1.02 470	0.49 275	0.40 319	0.57 290	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

DFGA-Net	0.45 375	0.29 485	0.80 551	0.42 397	0.32 495	0.53 362	0.35 342	0.78 381	0.89 470	0.66 341	0.75 317	0.48 269	0.39 313	0.74 454	0.60 490	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.18 408	0.20 424	0.17 380

UGAM-zero	0.46 386	0.19 213	0.62 466	0.37 204	0.23 238	0.34 210	0.21 64	1.15 538	0.39 187	0.66 341	0.61 269	1.70 626	0.91 574	0.75 460	0.25 157	0.14 169	0.11 217	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.13 232

NVstereo2D	0.60 519	0.30 494	0.75 537	0.48 500	0.43 575	0.89 540	0.48 501	1.05 492	1.15 574	0.66 341	0.86 388	0.88 483	0.70 510	0.99 553	0.65 506	0.32 583	0.15 420	0.28 556	0.20 464	0.40 593	0.36 588

knoymous	0.36 266	0.20 259	0.31 106	0.31 40	0.22 190	0.36 235	0.29 214	0.61 250	0.64 311	0.67 346	0.70 299	0.60 342	0.40 319	0.58 311	0.34 300	0.17 349	0.11 217	0.20 408	0.11 140	0.17 344	0.18 398

ICVP	0.46 386	0.25 425	0.38 224	0.48 500	0.28 409	0.58 401	0.43 470	1.00 466	0.70 336	0.67 346	0.95 432	0.75 431	0.55 409	0.53 253	0.54 473	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.17 380	0.19 406	0.20 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 297	0.23 361	0.48 376	0.42 397	0.29 437	0.35 221	0.25 136	0.86 409	0.64 311	0.67 346	0.65 280	0.60 342	0.29 188	0.60 334	0.34 300	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.21 448	0.13 232

FADNet_RVC	0.55 483	0.37 534	1.17 600	0.44 438	0.31 478	0.56 389	0.34 317	1.06 496	0.88 456	0.67 346	0.90 412	0.61 348	0.65 476	0.93 543	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.26 535	0.23 521	0.31 551	0.28 538

UCFNet_RVC	0.49 431	0.26 442	0.35 182	0.39 273	0.26 349	0.64 451	0.36 364	1.15 538	0.84 430	0.67 346	0.88 404	0.88 483	0.59 436	0.58 311	0.45 422	0.24 513	0.17 472	0.27 548	0.27 568	0.25 510	0.23 499

NOSS_ROB	0.57 502	0.39 552	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.73 490	0.54 540	1.03 484	1.08 561	0.67 346	0.87 396	0.76 438	0.57 418	0.77 472	0.47 439	0.38 610	0.38 628	0.44 615	0.42 625	0.37 586	0.34 581

IGEV_i1	0.43 356	0.22 339	0.50 402	0.39 273	0.22 190	0.64 451	0.40 436	0.96 453	0.61 290	0.68 352	0.69 295	0.75 431	0.45 351	0.72 440	0.41 381	0.15 244	0.13 350	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.16 358

PAM_32	0.46 386	0.19 213	0.67 497	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.27 179	0.95 449	0.34 126	0.68 352	0.44 189	1.91 634	0.65 476	0.62 352	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.14 191	0.13 232

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 413	0.21 298	1.26 610	0.39 273	0.51 607	0.28 118	0.30 234	1.25 586	0.44 216	0.68 352	1.11 505	0.86 472	0.33 244	0.67 405	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.20 464	0.22 471	0.24 508

TestStereo1	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

SA-5K	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

test_1	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.23 106	0.63 263	0.78 396	0.68 352	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 266	0.17 134	0.41 270	0.35 152	0.19 96	0.33 195	0.29 214	0.65 277	0.73 356	0.68 352	1.01 461	0.56 307	0.40 319	0.42 151	0.30 254	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.10 58

GANet-RSSM	0.47 401	0.21 298	0.37 210	0.38 241	0.25 301	0.58 401	0.36 364	1.07 500	0.78 396	0.68 352	1.01 461	0.86 472	0.67 487	0.62 352	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.17 380

DCANet-4	0.36 266	0.20 259	0.48 376	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.66 287	0.92 485	0.69 360	0.78 338	0.40 216	0.47 361	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

fff	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

iRaft-Stereo_20w	0.39 314	0.19 213	0.57 450	0.37 204	0.27 384	0.31 167	0.24 124	1.44 622	0.29 81	0.69 360	0.53 241	0.60 342	0.42 329	0.83 498	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.15 255	0.13 232

DeepStereo_RVC	0.36 266	0.21 298	0.47 356	0.40 316	0.24 269	0.26 79	0.22 81	0.60 243	0.38 175	0.69 360	0.67 292	0.57 312	0.51 385	0.56 278	0.39 367	0.16 300	0.12 279	0.18 334	0.15 290	0.19 406	0.18 398

csc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

cscssc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

PAM	0.46 386	0.19 213	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.75 497	0.33 301	0.85 405	0.34 126	0.70 366	0.46 198	1.83 629	0.63 459	0.61 343	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

ADStereo(finetuned)	0.37 282	0.16 86	0.49 389	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.69 497	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

AnonymousM	0.41 337	0.81 631	0.29 71	0.34 109	0.22 190	0.28 118	0.38 403	0.53 202	0.41 194	0.70 366	0.49 211	0.47 264	0.27 153	0.41 140	0.31 262	0.15 244	0.12 279	1.51 658	0.26 561	0.12 91	0.10 58

DCANet	0.36 266	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.57 418	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

PSMNet-RSSM	0.48 413	0.22 339	0.38 224	0.42 397	0.25 301	0.50 345	0.37 381	1.10 511	0.77 386	0.70 366	1.06 493	0.84 465	0.64 470	0.62 352	0.47 439	0.23 501	0.15 420	0.23 486	0.25 546	0.20 424	0.19 431

FADNet-RVC	0.60 519	0.53 600	1.14 595	0.46 484	0.39 551	0.61 423	0.39 425	1.12 523	0.87 452	0.70 366	0.84 375	1.04 534	0.55 409	0.94 550	0.69 516	0.26 533	0.25 568	0.28 556	0.28 574	0.31 551	0.31 564

FADNet	0.61 521	0.51 589	1.10 589	0.45 463	0.44 582	0.65 461	0.41 453	1.19 555	1.05 546	0.70 366	0.84 375	0.98 515	0.66 484	0.82 490	0.50 448	0.29 561	0.30 597	0.27 548	0.30 582	0.46 612	0.35 586

MyStereo8	0.40 326	0.20 259	0.54 435	0.41 352	0.29 437	0.53 362	0.29 214	0.65 277	0.49 248	0.71 373	0.98 450	0.58 321	0.43 335	0.50 229	0.51 458	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.19 406	0.19 431

1111x	0.55 483	0.22 339	0.46 344	0.38 241	0.20 131	0.66 463	0.43 470	1.23 575	0.99 517	0.71 373	0.99 455	0.95 506	0.69 497	0.90 527	1.08 599	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.18 398

CASS	0.45 375	0.27 459	0.42 291	0.48 500	0.22 190	0.61 423	0.34 317	0.97 457	0.62 292	0.71 373	0.85 385	0.61 348	0.55 409	0.57 290	0.41 381	0.29 561	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.22 471	0.28 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 569	0.44 570	0.63 476	0.40 316	0.43 575	0.80 515	0.52 531	0.72 344	0.77 386	0.71 373	0.60 266	0.87 478	0.76 531	0.75 460	0.58 483	0.52 636	0.54 650	0.54 633	4.82 692	0.56 630	0.40 605

test-3	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.22 81	0.63 263	0.78 396	0.71 373	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

GwcNet-ADL	0.44 364	0.22 339	0.48 376	0.45 463	0.30 456	0.40 278	0.37 381	0.92 435	0.97 508	0.71 373	0.78 338	0.61 348	0.42 329	0.62 352	0.50 448	0.19 416	0.14 389	0.15 196	0.14 258	0.18 372	0.18 398

HCRNet	0.44 364	0.34 516	0.41 270	0.53 568	0.26 349	0.53 362	0.29 214	0.83 399	0.63 303	0.71 373	0.81 358	0.77 444	0.50 380	0.66 394	0.36 334	0.24 513	0.16 452	0.24 503	0.20 464	0.21 448	0.18 398

xxxx	1.01 597	0.22 339	0.43 304	0.36 180	0.21 161	0.82 528	0.36 364	1.32 599	0.88 456	0.71 373	0.94 423	0.97 511	0.63 459	0.64 378	10.58 684	0.20 440	0.16 452	0.18 334	0.17 380	0.19 406	0.19 431

FENet	0.42 346	0.22 339	0.38 224	0.39 273	0.24 269	0.55 375	0.32 289	0.79 385	0.70 336	0.71 373	0.72 302	0.63 357	0.57 418	0.62 352	0.44 413	0.19 416	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.19 431

GwcNet-RSSM	0.49 431	0.24 399	0.42 291	0.40 316	0.23 238	0.55 375	0.38 403	0.93 437	0.93 491	0.71 373	1.16 532	0.86 472	0.60 440	0.62 352	0.66 509	0.21 457	0.14 389	0.19 378	0.20 464	0.16 305	0.15 310

HITNet	0.41 337	0.26 442	0.45 327	0.33 79	0.17 37	0.63 444	0.30 234	0.93 437	0.64 311	0.71 373	0.82 364	0.64 363	0.52 387	0.59 328	0.43 394	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.19 406	0.12 184
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
mmm	0.44 364	0.27 459	0.46 344	0.38 241	0.24 269	0.61 423	0.35 342	0.94 442	0.53 263	0.72 384	1.05 486	0.63 357	0.50 380	0.57 290	0.45 422	0.18 384	0.15 420	0.23 486	0.20 464	0.20 424	0.18 398

MIM_Stereo	0.38 297	0.17 134	0.53 430	0.37 204	0.24 269	0.27 97	0.24 124	0.70 331	0.54 267	0.72 384	1.00 458	0.63 357	0.29 188	0.64 378	0.38 359	0.13 110	0.14 389	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.11 127

LCNet	0.41 337	0.20 259	0.32 126	0.44 438	0.24 269	0.47 335	0.29 214	0.67 297	0.53 263	0.72 384	1.03 475	0.66 382	0.60 440	0.58 311	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.36 588

cf-r	0.47 401	0.23 361	0.41 270	0.39 273	0.23 238	0.59 413	0.37 381	0.88 421	0.85 438	0.72 384	1.05 486	0.94 504	0.62 453	0.56 278	0.54 473	0.21 457	0.14 389	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.15 310

CFNet	0.51 454	0.29 485	0.46 344	0.41 352	0.27 384	0.70 477	0.32 289	1.13 525	1.00 524	0.72 384	1.07 496	0.85 467	0.60 440	0.76 464	0.52 465	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.16 358

DN-CSS_ROB	0.43 356	0.26 442	0.62 466	0.40 316	0.29 437	0.44 315	0.27 179	0.77 375	0.75 369	0.72 384	1.09 502	0.48 269	0.43 335	0.69 422	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.18 372	0.16 358

ffm	0.44 364	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

ff1	0.49 431	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

mmx	0.53 469	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

xxx	0.53 469	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

RASNet	0.53 469	0.22 339	0.52 423	0.38 241	0.22 190	0.68 470	0.38 403	0.97 457	0.88 456	0.73 390	1.04 481	1.03 532	0.92 579	0.90 527	0.86 552	0.16 300	0.14 389	0.14 151	0.17 380	0.15 255	0.13 232

RAFT-345	0.40 326	0.18 171	0.40 259	0.38 241	0.22 190	0.33 195	0.26 157	0.61 250	0.51 257	0.74 395	1.79 615	0.45 255	0.33 244	0.66 394	0.36 334	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.14 258	0.13 140	0.13 232

GES	0.44 364	0.23 361	0.57 450	0.40 316	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.96 453	0.68 328	0.74 395	0.83 370	0.47 264	0.48 366	0.67 405	0.43 394	0.22 484	0.16 452	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.23 499

test_sample3	0.46 386	0.25 425	0.50 402	0.35 152	0.23 238	0.69 472	0.37 381	1.15 538	0.81 415	0.75 397	0.79 348	0.66 382	0.49 370	0.63 363	0.46 432	0.21 457	0.15 420	0.20 408	0.19 439	0.21 448	0.19 431

DispNO	0.47 401	0.23 361	0.71 517	0.39 273	0.31 478	0.60 420	0.38 403	0.89 423	0.77 386	0.75 397	0.84 375	0.72 412	0.54 403	0.73 447	0.46 432	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.17 380

BUS	0.45 375	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.70 477	0.34 317	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.65 376	0.49 370	0.64 378	0.51 458	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

BSDual-CNN	0.46 386	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

hknet	0.49 431	0.25 425	0.51 417	0.45 463	0.29 437	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.83 425	0.75 397	0.80 351	0.97 511	0.61 446	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

DMCA	0.45 375	0.26 442	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.51 349	0.34 317	0.93 437	0.68 328	0.75 397	0.83 370	0.79 448	0.53 391	0.51 237	0.54 473	0.21 457	0.16 452	0.21 450	0.16 324	0.19 406	0.21 474

AdaStereo	0.50 447	0.32 503	0.47 356	0.48 500	0.25 301	0.67 468	0.32 289	1.17 551	0.88 456	0.75 397	0.99 455	0.75 431	0.49 370	0.67 405	0.46 432	0.27 543	0.12 279	0.28 556	0.18 408	0.23 488	0.18 398
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM	0.52 462	0.22 339	0.46 344	0.45 463	0.25 301	0.41 296	0.52 531	0.62 255	1.16 575	0.76 404	1.13 516	1.32 590	0.57 418	1.00 556	0.53 468	0.17 349	0.14 389	0.25 516	0.21 487	0.15 255	0.13 232

MyStereo05	0.44 364	0.21 298	0.45 327	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.93 437	1.09 563	0.76 404	0.61 269	0.51 286	0.57 418	0.73 447	0.42 387	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

RAFT_CTSACE	0.45 375	0.20 259	0.44 314	0.45 463	0.27 384	0.34 210	0.39 425	0.60 243	0.73 356	0.76 404	1.44 588	0.83 462	0.38 301	1.08 573	0.26 186	0.12 60	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

ASMatch	0.48 413	0.19 213	0.45 327	0.39 273	0.28 409	0.37 246	0.26 157	0.74 358	0.68 328	0.76 404	2.34 635	0.61 348	0.52 387	0.62 352	0.37 350	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.21 474

IRAFT_RVC	0.42 346	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.24 269	0.27 97	0.54 540	0.74 358	0.77 386	0.76 404	0.80 351	0.73 423	0.51 385	0.70 429	0.36 334	0.17 349	0.10 93	0.21 450	0.16 324	0.16 305	0.14 278

GMM-Stereo	0.44 364	0.19 213	0.36 193	0.42 397	0.25 301	0.51 349	0.47 493	0.71 339	0.53 263	0.76 404	1.37 572	0.76 438	0.38 301	0.60 334	0.33 284	0.15 244	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.16 305	0.27 531

test_sample5	0.47 401	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.77 410	0.94 423	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

OMP-Stereo	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.52 558	0.24 269	0.36 235	0.25 136	0.71 339	0.78 396	0.77 410	0.64 277	0.89 487	0.39 313	0.91 534	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.20 408	0.15 290	0.15 255	0.12 184

BEATNet_4x	0.46 386	0.32 503	0.56 446	0.37 204	0.19 96	0.63 444	0.35 342	1.01 476	0.72 349	0.77 410	0.83 370	0.70 399	0.59 436	0.68 416	0.53 468	0.16 300	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.24 501	0.16 358

PS-NSSS	0.58 509	0.44 570	0.62 466	0.42 397	0.33 507	0.66 463	0.58 555	1.02 480	0.86 443	0.77 410	1.28 556	0.72 412	0.64 470	0.82 490	0.59 488	0.31 571	0.26 574	0.40 607	0.27 568	0.33 564	0.26 521

DStereoRT	0.74 552	0.19 213	0.50 402	0.51 545	0.33 507	1.10 584	0.34 317	0.82 394	0.76 377	0.78 414	1.05 486	0.51 286	0.73 521	0.76 464	0.48 443	0.16 300	0.13 350	3.96 690	1.37 680	0.19 406	0.14 278

PSMNet-RUCA	0.76 555	0.75 625	1.08 588	1.01 646	0.90 643	0.69 472	0.50 512	1.11 517	1.03 536	0.78 414	1.11 505	0.80 457	0.72 518	0.88 519	0.63 501	0.53 640	0.27 583	0.76 643	0.46 627	0.66 638	0.47 626

test_sample4	0.47 401	0.26 442	0.50 402	0.35 152	0.22 190	0.69 472	0.38 403	1.15 538	0.81 415	0.78 414	0.82 364	0.62 355	0.53 391	0.63 363	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.21 450	0.19 439	0.21 448	0.19 431

IPLGR	0.39 314	0.21 298	0.63 476	0.39 273	0.22 190	0.49 343	0.29 214	0.76 372	0.74 364	0.78 414	0.77 327	0.44 253	0.42 329	0.47 204	0.38 359	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.13 232

RAFT + AFF	0.53 469	0.29 485	0.75 537	0.51 545	0.32 495	0.63 444	0.60 561	1.00 466	0.91 480	0.78 414	0.87 396	0.83 462	0.58 428	0.80 484	0.47 439	0.17 349	0.20 524	0.23 486	0.22 505	0.18 372	0.18 398

raft_robust	0.41 337	0.23 361	0.36 193	0.42 397	0.21 161	0.40 278	0.33 301	0.79 385	0.98 512	0.79 419	0.87 396	0.39 204	0.33 244	0.84 503	0.29 247	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.17 380	0.15 255	0.12 184

PSMNet_ROB	0.64 525	0.37 534	0.65 487	0.56 585	0.42 569	0.97 557	0.83 617	1.21 562	0.92 485	0.79 419	1.02 470	1.08 547	0.63 459	0.82 490	0.91 575	0.29 561	0.20 524	0.31 574	0.31 590	0.26 517	0.23 499

MultiAttention	3.58 671	0.24 399	0.62 466	0.54 575	0.34 516	22.90 693	2.72 685	1.60 639	1.13 570	0.80 421	1.81 616	1.14 567	0.43 335	35.29 705	0.61 494	0.17 349	0.12 279	0.23 486	0.23 521	0.34 570	0.29 545

z-ln-s-r	0.66 529	0.36 527	1.30 615	0.39 273	0.26 349	0.57 395	0.63 570	0.80 388	1.03 536	0.80 421	1.43 585	0.91 494	0.76 531	1.08 573	1.87 641	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.14 258	0.20 424	0.16 358

ITSA-stereo	0.53 469	0.28 473	0.52 423	0.40 316	0.23 238	0.56 389	0.34 317	1.24 582	1.24 590	0.80 421	0.81 358	0.72 412	0.58 428	0.82 490	0.65 506	0.21 457	0.17 472	0.23 486	0.21 487	0.22 471	0.26 521

test_sample6	0.49 431	0.26 442	0.50 402	0.37 204	0.22 190	0.63 444	0.40 436	1.12 523	0.83 425	0.80 421	1.03 475	0.66 382	0.55 409	0.67 405	0.46 432	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.23 488	0.21 474

DualNet	0.48 413	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.80 421	1.03 475	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

CBFPSM	0.59 516	0.22 339	1.31 616	0.38 241	0.27 384	1.12 588	0.65 575	0.79 385	0.82 420	0.80 421	0.81 358	1.35 599	0.87 567	0.67 405	0.76 532	0.16 300	0.15 420	0.15 196	0.16 324	0.17 344	0.22 492

iinet-f	0.67 534	0.26 442	2.15 647	0.39 273	0.31 478	1.19 599	0.56 551	0.84 402	0.84 430	0.80 421	1.17 534	1.05 538	0.84 561	0.71 434	1.21 610	0.20 440	0.18 494	0.17 281	0.15 290	0.20 424	0.20 454

NINENet	0.50 447	0.29 485	0.51 417	0.45 463	0.32 495	0.70 477	0.34 317	1.10 511	0.88 456	0.80 421	0.94 423	0.65 376	0.49 370	0.73 447	0.51 458	0.22 484	0.20 524	0.25 516	0.18 408	0.22 471	0.21 474

ACRE	0.40 326	0.21 298	0.65 487	0.45 463	0.33 507	0.51 349	0.33 301	0.66 287	0.63 303	0.80 421	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.45 422	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

ADLNet2	0.55 483	0.25 425	0.65 487	0.47 492	0.30 456	0.83 531	0.50 512	1.05 492	0.95 504	0.80 421	0.98 450	0.99 517	0.69 497	0.77 472	0.73 527	0.20 440	0.16 452	0.17 281	0.18 408	0.21 448	0.21 474

RAFT	0.45 375	0.22 339	0.45 327	0.47 492	0.26 349	0.54 369	0.47 493	0.66 287	0.58 286	0.80 421	0.82 364	0.94 504	0.57 418	0.75 460	0.34 300	0.17 349	0.15 420	0.22 465	0.20 464	0.16 305	0.12 184

SFCPSM	0.47 401	0.21 298	0.55 440	0.40 316	0.27 384	0.87 539	0.37 381	1.33 601	0.77 386	0.80 421	0.84 375	0.54 299	0.49 370	0.57 290	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.15 310

PA-Net	0.67 534	0.43 565	0.83 553	0.50 529	0.53 612	0.94 549	0.68 586	1.10 511	1.14 573	0.80 421	0.88 404	0.87 478	0.77 538	1.02 562	0.88 561	0.24 513	0.41 635	0.29 565	0.44 626	0.26 517	0.34 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 454	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.18 398

tta	0.51 454	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.14 278

qqq1	0.49 431	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

fff1	0.49 431	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

AACVNet	0.50 447	0.23 361	0.49 389	0.46 484	0.29 437	0.52 354	0.38 403	0.90 428	0.55 274	0.81 434	1.03 475	1.00 521	0.70 510	0.83 498	0.54 473	0.21 457	0.18 494	0.24 503	0.18 408	0.23 488	0.20 454

test_xeample	1.01 597	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.21 161	0.71 482	0.39 425	1.23 575	0.86 443	0.81 434	1.04 481	0.69 395	0.61 446	0.69 422	10.93 685	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.17 380	0.18 372	0.17 380

APVNet	0.71 545	0.37 534	0.89 566	0.56 585	0.45 586	1.18 598	0.68 586	1.41 618	0.85 438	0.81 434	1.15 527	1.04 534	0.81 550	1.10 577	1.17 607	0.26 533	0.28 587	0.32 580	0.31 590	0.29 536	0.30 554

HSM	0.51 454	0.24 399	0.41 270	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.40 436	1.22 570	0.75 369	0.81 434	0.91 415	1.21 572	0.69 497	0.87 516	0.46 432	0.17 349	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.17 344	0.17 380

DISCO	0.70 541	0.26 442	0.68 502	0.44 438	0.31 478	1.14 590	0.51 528	1.23 575	1.23 588	0.81 434	1.05 486	1.50 614	0.85 562	1.82 639	1.03 593	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.24 501	0.23 499

rvit_105_1	0.54 481	0.40 557	0.76 542	0.58 593	0.37 535	0.59 413	0.68 586	0.70 331	0.94 498	0.82 443	0.69 295	0.73 423	0.58 428	0.78 477	0.54 473	0.32 583	0.29 592	0.31 574	0.34 602	0.23 488	0.20 454

CoDeX	0.47 401	0.20 259	0.49 389	0.42 397	0.25 301	0.75 497	0.36 364	1.27 590	0.80 407	0.82 443	0.96 436	0.62 355	0.57 418	0.60 334	0.36 334	0.17 349	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.16 305	0.14 278

Sa-1000	0.48 413	0.24 399	0.41 270	0.45 463	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.81 392	0.93 491	0.82 443	1.50 595	0.53 295	0.45 351	0.92 537	0.30 254	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

CIPLG	0.41 337	0.21 298	0.63 476	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.33 301	0.65 277	0.60 289	0.82 443	0.96 436	0.46 262	0.32 228	0.55 267	0.44 413	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

IPLGR_C	0.40 326	0.21 298	0.64 481	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.34 317	0.66 287	0.62 292	0.82 443	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.46 432	0.17 349	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

GEStereo_RVC	0.55 483	0.29 485	0.63 476	0.49 515	0.31 478	0.70 477	0.54 540	1.22 570	0.92 485	0.82 443	0.85 385	0.85 467	0.63 459	0.90 527	0.65 506	0.24 513	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.21 448	0.22 492

CFNet_pseudo	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.30 234	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.03 475	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

psm_up	0.55 483	0.26 442	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.65 461	0.56 551	1.04 487	0.82 420	0.82 443	0.88 404	1.01 525	0.94 585	0.74 454	0.61 494	0.21 457	0.25 568	0.26 535	0.23 521	0.21 448	0.20 454

hitnet-ft	0.55 483	0.27 459	0.39 246	0.41 352	0.28 409	0.78 508	0.40 436	0.92 435	0.90 473	0.82 443	1.01 461	1.13 564	0.70 510	0.78 477	0.67 512	0.28 554	0.20 524	0.28 556	0.22 505	0.29 536	0.26 521

FADNet-RVC-Resample	0.56 494	0.33 511	1.16 596	0.49 515	0.34 516	0.71 482	0.43 470	1.01 476	0.93 491	0.82 443	0.87 396	0.74 429	0.67 487	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.18 494	0.26 535	0.27 568	0.26 517	0.27 531

TDLM	0.57 502	0.33 511	0.49 389	0.51 545	0.30 456	0.66 463	0.73 606	1.03 484	1.01 528	0.82 443	1.10 504	0.84 465	0.70 510	0.86 514	0.58 483	0.28 554	0.17 472	0.25 516	0.22 505	0.26 517	0.19 431

ccs_rob	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.31 262	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.02 470	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

LL-Strereo	0.57 502	0.27 459	0.68 502	0.48 500	0.34 516	0.39 272	0.48 501	0.94 442	0.97 508	0.83 455	0.78 338	1.10 554	1.18 613	1.33 608	0.49 446	0.17 349	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.16 305	0.17 380

HBP-ISP	0.59 516	0.45 574	0.43 304	0.45 463	0.33 507	0.70 477	0.28 205	1.11 517	1.00 524	0.83 455	1.18 536	0.65 376	0.68 493	0.88 519	0.52 465	0.35 602	0.38 628	0.47 620	0.41 621	0.38 590	0.31 564

IER	0.46 386	0.23 361	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.69 472	0.35 342	0.80 388	0.66 320	0.83 455	0.94 423	0.75 431	0.77 538	0.60 334	0.42 387	0.17 349	0.14 389	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

IIG-Stereo	0.43 356	0.21 298	0.44 314	0.50 529	0.25 301	0.44 315	0.21 64	0.71 339	0.76 377	0.83 455	0.95 432	0.83 462	0.43 335	0.90 527	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.19 378	0.14 258	0.15 255	0.11 127

DGSMNet	0.76 555	0.55 602	1.29 614	0.58 593	0.62 628	0.94 549	0.70 596	1.26 588	1.11 565	0.83 455	1.24 549	1.00 521	0.71 514	1.03 564	0.81 542	0.34 598	0.29 592	0.41 611	0.40 616	0.57 632	0.55 638

UNet	0.54 481	0.26 442	0.66 493	0.44 438	0.40 556	0.99 562	0.41 453	0.98 460	0.75 369	0.83 455	0.89 408	1.04 534	0.72 518	0.73 447	0.62 497	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.17 380

CC-Net-ROB	0.82 569	0.96 643	0.85 555	0.58 593	0.45 586	1.27 608	0.70 596	1.17 551	1.02 531	0.83 455	1.23 547	0.90 492	0.77 538	1.06 567	0.69 516	0.46 626	0.34 620	1.71 661	0.38 610	0.59 635	0.36 588

G2L-ROB	0.47 401	0.19 213	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.57 395	0.42 463	1.14 534	0.71 347	0.84 462	0.75 317	1.09 550	0.53 391	0.74 454	0.53 468	0.17 349	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.19 431

G2L-Stereo	0.49 431	0.23 361	0.48 376	0.43 418	0.26 349	0.47 335	0.42 463	0.93 437	0.78 396	0.84 462	0.86 388	0.91 494	0.52 387	0.78 477	0.70 519	0.20 440	0.17 472	0.22 465	0.18 408	0.17 344	0.21 474

TCMNet	0.66 529	0.39 552	0.98 576	0.59 597	0.61 627	0.96 555	0.55 545	1.05 492	0.90 473	0.84 462	1.14 521	0.89 487	0.65 476	0.85 509	1.01 592	0.26 533	0.26 574	0.31 574	0.28 574	0.32 557	0.29 545

IPLG	0.39 314	0.20 259	0.59 455	0.40 316	0.24 269	0.54 369	0.27 179	0.75 365	0.63 303	0.84 462	0.81 358	0.32 144	0.32 228	0.60 334	0.45 422	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

coex_refinement	0.53 469	0.21 298	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.76 503	0.39 425	1.09 508	0.90 473	0.85 466	1.12 509	1.00 521	0.56 416	0.63 363	0.81 542	0.21 457	0.13 350	0.16 234	0.16 324	0.20 424	0.21 474

DDVS	0.52 462	0.30 494	0.56 446	0.41 352	0.31 478	0.71 482	0.34 317	0.91 433	0.67 323	0.85 466	0.89 408	1.12 558	0.46 357	0.86 514	0.60 490	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.25 510	0.26 521

anonymousa	0.49 431	0.20 259	0.42 291	0.38 241	0.23 238	0.91 543	0.35 342	0.75 365	0.62 292	0.85 466	1.54 600	1.06 540	0.66 484	0.51 237	0.43 394	0.16 300	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.16 305	0.14 278

PFNet+	0.40 326	0.19 213	0.49 389	0.39 273	0.25 301	0.28 118	0.23 106	0.64 276	0.70 336	0.85 466	0.79 348	0.64 363	0.35 262	0.72 440	0.34 300	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.20 464	0.16 305	0.20 454

delet	0.55 483	0.24 399	0.55 440	0.44 438	0.33 507	1.07 576	0.50 512	1.00 466	0.86 443	0.85 466	0.96 436	0.90 492	0.63 459	0.83 498	0.74 530	0.18 384	0.18 494	0.20 408	0.21 487	0.16 305	0.15 310

CVANet_RVC	0.57 502	0.33 511	0.44 314	0.47 492	0.32 495	0.67 468	0.61 566	1.05 492	0.93 491	0.85 466	1.04 481	1.01 525	0.73 521	0.83 498	0.52 465	0.29 561	0.19 512	0.27 548	0.25 546	0.31 551	0.21 474

DeepPruner_ROB	0.53 469	0.34 516	0.59 455	0.41 352	0.30 456	0.50 345	0.43 470	1.19 555	0.70 336	0.85 466	1.05 486	0.86 472	0.55 409	0.84 503	0.51 458	0.29 561	0.23 551	0.22 465	0.22 505	0.26 517	0.25 515

G2L-Stereo_test	0.48 413	0.20 259	0.40 259	0.34 109	0.23 238	0.57 395	0.58 555	1.10 511	0.77 386	0.86 473	0.94 423	0.95 506	0.54 403	0.68 416	0.60 490	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.15 310

GMStereo_Zeroshot	0.49 431	0.44 570	0.74 531	0.49 515	0.27 384	0.56 389	0.29 214	0.73 355	0.76 377	0.86 473	0.94 423	0.91 494	0.36 289	0.74 454	0.43 394	0.26 533	0.14 389	0.26 535	0.15 290	0.36 581	0.18 398

PCWNet_CMD	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.95 449	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.21 450	0.16 324	0.24 501	0.19 431

AASNet	0.53 469	0.25 425	0.52 423	0.49 515	0.32 495	0.74 491	0.40 436	1.50 628	0.86 443	0.86 473	0.92 419	0.64 363	0.59 436	0.59 328	0.79 537	0.23 501	0.19 512	0.20 408	0.16 324	0.21 448	0.19 431

HHNet	0.41 337	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.37 535	0.33 195	0.34 317	0.69 316	0.75 369	0.86 473	1.30 563	0.52 291	0.32 228	0.52 244	0.35 318	0.15 244	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.15 255	0.24 508

HGLStereo	0.56 494	0.28 473	0.57 450	0.50 529	0.37 535	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.78 396	0.86 473	1.14 521	0.89 487	0.82 554	0.76 464	0.73 527	0.21 457	0.20 524	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.21 474

MSMDNet	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.96 453	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.23 488	0.19 431

AANet_RVC	0.57 502	0.32 503	0.54 435	0.45 463	0.27 384	0.57 395	0.48 501	1.00 466	1.28 602	0.86 473	1.33 567	0.87 478	0.58 428	1.07 570	0.75 531	0.18 384	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.18 398

HI	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 550	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

CoSv	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 550	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

DisPM	0.39 314	0.19 213	0.44 314	0.41 352	0.27 384	0.24 53	0.31 262	0.65 277	0.57 283	0.87 481	0.87 396	0.60 342	0.32 228	0.76 464	0.32 271	0.18 384	0.12 279	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.20 454

GMOStereo	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

error version	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

test-v	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

test-2	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

FINET	0.67 534	0.42 563	1.00 578	0.46 484	0.43 575	0.83 531	0.89 625	1.08 504	1.50 623	0.87 481	1.14 521	0.71 403	0.68 493	0.92 537	0.70 519	0.36 606	0.30 597	0.26 535	0.24 537	0.35 575	0.33 573

UPFNet	0.53 469	0.24 399	0.51 417	0.45 463	0.38 545	0.84 534	0.49 507	0.99 462	0.75 369	0.87 481	0.88 404	0.86 472	0.64 470	0.80 484	0.71 524	0.20 440	0.20 524	0.20 408	0.20 464	0.19 406	0.15 310

iResNet	0.49 431	0.29 485	0.79 549	0.42 397	0.21 161	0.61 423	0.40 436	0.82 394	0.99 517	0.87 481	1.12 509	0.69 395	0.53 391	0.78 477	0.51 458	0.15 244	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.15 310

CFNet_ucs	0.50 447	0.24 399	0.55 440	0.38 241	0.31 478	0.58 401	0.33 301	0.98 460	0.93 491	0.88 491	1.19 540	0.80 457	0.49 370	0.63 363	0.43 394	0.21 457	0.15 420	0.26 535	0.18 408	0.26 517	0.22 492

LMCR-Stereo	0.53 469	0.30 494	0.53 430	0.58 593	0.30 456	0.83 531	0.36 364	1.19 555	0.76 377	0.88 491	1.04 481	0.56 307	0.62 453	0.82 490	0.67 512	0.19 416	0.15 420	0.19 378	0.14 258	0.23 488	0.17 380

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 534	0.81 631	0.73 526	0.53 568	0.37 535	1.40 614	0.53 536	1.04 487	0.79 405	0.88 491	0.94 423	0.95 506	0.53 391	0.93 543	0.58 483	0.39 612	0.30 597	0.57 635	0.31 590	0.53 626	0.30 554

Nwc_Net	0.78 561	0.38 544	0.73 526	0.60 603	0.55 616	1.05 574	0.55 545	1.67 645	1.05 546	0.88 491	1.86 620	1.40 604	1.09 604	1.10 577	0.87 558	0.30 568	0.25 568	0.36 594	0.38 610	0.29 536	0.29 545

RT-IGEV	0.52 462	0.19 213	0.59 455	0.40 316	0.25 301	0.79 511	0.62 568	1.15 538	0.74 364	0.89 495	0.99 455	1.18 571	0.61 446	0.65 385	0.31 262	0.19 416	0.13 350	0.17 281	0.13 219	0.15 255	0.20 454

DAS	0.51 454	0.25 425	0.60 461	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.82 490	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

SepStereo	0.51 454	0.25 425	0.60 461	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.93 543	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

DEmStereo	0.48 413	0.17 134	0.50 402	0.38 241	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.63 263	0.74 364	0.89 495	1.66 607	0.58 321	1.06 601	0.60 334	0.42 387	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

Pruner-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.40 316	0.25 301	0.22 30	0.24 124	0.67 297	0.55 274	0.89 495	0.76 323	0.68 390	0.29 188	0.62 352	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.17 380	0.17 344	0.18 398

ARAFT	0.47 401	0.24 399	0.79 549	0.42 397	0.25 301	0.55 375	0.55 545	0.75 365	0.81 415	0.89 495	0.75 317	0.73 423	0.47 361	0.88 519	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.23 486	0.22 505	0.14 191	0.13 232

R-Stereo Train	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 580	0.82 634	0.67 497	1.00 645	0.96 648	1.02 566	0.57 554	1.13 525	0.99 517	0.90 503	0.97 449	1.31 585	0.99 593	0.85 509	0.84 547	0.54 641	0.32 612	1.77 662	0.40 616	0.94 647	0.66 641

NCC-stereo	0.78 561	0.40 557	0.76 542	0.61 605	0.67 633	0.81 520	0.69 591	1.54 636	1.11 565	0.90 503	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 588	0.88 561	0.31 571	0.30 597	0.37 599	0.48 636	0.33 564	0.33 573

Abc-Net	0.78 561	0.40 557	0.76 542	0.61 605	0.67 633	0.81 520	0.69 591	1.54 636	1.11 565	0.90 503	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 588	0.88 561	0.31 571	0.30 597	0.37 599	0.48 636	0.33 564	0.33 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 469	0.22 339	0.35 182	0.37 204	0.21 161	0.85 535	0.37 381	1.23 575	0.93 491	0.90 503	1.15 527	1.26 577	0.63 459	0.72 440	0.48 443	0.17 349	0.13 350	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 462	0.21 298	0.53 430	0.37 204	0.21 161	0.61 423	0.29 214	1.51 631	1.32 607	0.90 503	1.02 470	0.80 457	0.62 453	0.76 464	0.43 394	0.16 300	0.12 279	0.13 99	0.09 12	0.15 255	0.18 398

SQANet	0.82 569	0.74 624	0.67 497	1.13 650	0.98 651	1.11 585	0.47 493	1.07 500	0.83 425	0.91 508	1.05 486	1.03 532	0.74 524	1.01 557	0.64 504	0.61 643	0.24 560	1.03 653	0.35 605	1.18 656	0.58 639

gwcnet-sp	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

scenet	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

ssnet	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

psmg	0.49 431	0.25 425	0.43 304	0.41 352	0.28 409	0.85 535	0.43 470	0.99 462	0.76 377	0.91 508	0.94 423	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.15 420	0.20 408	0.20 464	0.18 372	0.18 398

MMNet	0.55 483	0.25 425	0.61 463	0.43 418	0.34 516	1.07 576	0.39 425	0.87 416	0.91 480	0.91 508	0.93 422	0.86 472	0.76 531	0.81 487	0.76 532	0.15 244	0.14 389	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.16 358

ac_64	0.52 462	0.22 339	0.50 402	0.45 463	0.28 409	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.61 290	0.91 508	0.83 370	1.07 545	0.68 493	0.74 454	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.15 310

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 469	0.32 503	0.64 481	0.44 438	0.30 456	0.66 463	0.44 479	1.04 487	0.88 456	0.91 508	0.91 415	0.99 517	0.60 440	0.68 416	0.60 490	0.21 457	0.17 472	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 502	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.41 617	0.20 524	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

test_sample9	1.05 606	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	1.20 590	1.36 619	0.41 617	8.41 692	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

test_sample7	0.52 462	0.29 485	0.50 402	0.36 180	0.27 384	0.62 431	0.41 453	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.26 533	0.20 524	0.27 548	0.26 561	0.27 528	0.24 508

222	1.18 622	0.22 339	0.44 314	0.37 204	0.22 190	0.79 511	0.37 381	1.31 598	0.89 470	0.92 516	1.08 499	0.72 412	0.71 514	0.66 394	13.89 688	0.20 440	0.15 420	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.19 431

ssnet_v2	0.58 509	0.28 473	0.56 446	0.43 418	0.29 437	0.95 552	0.59 558	1.13 525	0.99 517	0.93 520	0.80 351	0.99 517	0.64 470	0.82 490	0.94 577	0.25 523	0.22 541	0.23 486	0.24 537	0.20 424	0.19 431

Syn2CoEx	0.71 545	0.51 589	0.95 571	0.64 612	0.45 586	0.91 543	0.53 536	1.48 625	1.13 570	0.93 520	1.35 568	1.02 530	0.99 593	0.92 537	0.80 539	0.30 568	0.27 583	0.28 556	0.24 537	0.23 488	0.24 508

DeepPrunerF	0.89 582	0.52 597	3.43 661	0.68 626	0.81 640	0.72 489	0.72 604	1.22 570	1.99 647	0.93 520	1.01 461	0.87 478	0.86 564	1.08 573	0.95 580	0.34 598	0.28 587	0.43 613	0.39 614	0.30 545	0.32 568

Hybrid-DGEV-03	0.45 375	0.19 213	0.33 145	0.43 418	0.27 384	0.56 389	0.26 157	0.65 277	0.74 364	0.94 523	1.92 622	0.61 348	0.30 207	0.55 267	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.11 127

GASNet	0.67 534	0.72 622	0.96 573	0.70 629	0.48 599	0.62 431	0.47 493	1.08 504	1.03 536	0.94 523	0.82 364	0.93 502	0.83 559	1.33 608	0.80 539	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.28 574	0.44 605	0.24 508

CrosDoStereo	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 572	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

KYRaft	0.48 413	0.20 259	0.38 224	0.44 438	0.23 238	0.44 315	0.37 381	0.66 287	0.41 194	0.94 523	1.73 611	0.79 448	0.41 327	0.63 363	0.31 262	0.16 300	0.11 217	0.18 334	0.22 505	0.16 305	0.78 645

DeepStereo_LL	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 572	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

DMCA-RVC	0.51 454	0.30 494	0.59 455	0.50 529	0.32 495	0.54 369	0.38 403	0.86 409	0.68 328	0.94 523	0.86 388	0.91 494	0.68 493	0.70 429	0.59 488	0.23 501	0.18 494	0.31 574	0.23 521	0.26 517	0.19 431

MLCV	0.47 401	0.24 399	0.61 463	0.37 204	0.17 37	0.61 423	0.33 301	0.80 388	0.87 452	0.94 523	1.13 516	0.72 412	0.43 335	0.89 525	0.51 458	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.14 191	0.12 184

CBMV_ROB	0.59 516	0.37 534	0.38 224	0.39 273	0.28 409	0.74 491	0.28 205	1.00 466	0.98 512	0.94 523	1.25 551	0.81 460	0.78 543	0.87 516	0.50 448	0.36 606	0.37 626	0.43 613	0.40 616	0.33 564	0.30 554

CSP-Net	0.56 494	0.27 459	0.49 389	0.41 352	0.28 409	1.22 602	0.50 512	1.23 575	0.72 349	0.95 531	0.95 432	0.89 487	0.62 453	0.83 498	0.62 497	0.26 533	0.17 472	0.17 281	0.17 380	0.18 372	0.17 380

z-mn7	1.00 596	0.50 585	1.70 638	0.53 568	0.36 528	1.75 638	0.71 602	1.22 570	2.28 653	0.96 532	2.54 642	1.42 605	0.95 588	2.19 655	1.54 626	0.22 484	0.19 512	0.21 450	0.20 464	0.27 528	0.25 515

DDUNet	1.06 607	2.56 681	0.68 502	1.21 652	1.26 659	1.03 569	0.69 591	1.11 517	0.94 498	0.96 532	1.22 543	1.27 579	0.82 554	0.93 543	0.72 526	0.84 651	0.38 628	1.99 665	0.60 648	1.10 655	0.85 649

Prome-Stereo	0.46 386	0.19 213	0.35 182	0.44 438	0.26 349	0.40 278	0.45 482	0.68 307	0.44 216	0.96 532	1.84 618	0.59 336	0.67 487	0.61 343	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.29 545

S-Stereo	0.74 552	0.35 522	0.96 573	0.56 585	0.45 586	0.82 528	0.60 561	1.24 582	1.60 635	0.96 532	1.41 580	1.12 558	0.94 585	0.80 484	1.04 596	0.26 533	0.31 606	0.28 556	0.25 546	0.32 557	0.47 626

AF-Net	0.81 568	0.39 552	0.68 502	0.64 612	0.54 614	0.91 543	0.51 528	1.61 641	1.31 606	0.96 532	2.02 628	1.46 608	1.26 621	1.11 579	0.99 587	0.32 583	0.24 560	0.39 604	0.27 568	0.30 545	0.25 515

GCST	0.83 574	1.22 654	0.74 531	1.58 658	1.01 653	1.06 575	0.23 106	0.78 381	0.78 396	0.97 537	0.65 280	0.78 446	0.35 262	0.92 537	0.34 300	0.96 654	0.65 656	1.20 655	0.81 659	0.91 645	0.70 642

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 524	0.28 473	0.99 577	0.40 316	0.30 456	1.03 569	0.56 551	1.10 511	0.99 517	0.97 537	1.22 543	1.06 540	0.69 497	1.07 570	0.95 580	0.19 416	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.22 471	0.21 474

AAGNet	1.43 636	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.25 301	0.29 130	0.31 262	0.65 277	0.68 328	0.97 537	0.86 388	0.67 389	0.62 453	0.64 378	20.63 693	0.16 300	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.19 406	0.12 184

acv_ft	0.51 454	0.23 361	0.56 446	0.44 438	0.28 409	0.86 538	0.39 425	0.91 433	0.80 407	0.97 537	0.96 436	0.79 448	0.59 436	0.63 363	0.87 558	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310

RP	0.76 555	0.36 527	0.63 476	0.66 620	0.58 624	0.80 515	0.55 545	1.14 534	1.22 587	0.97 537	1.65 605	1.43 607	1.32 623	1.01 557	0.84 547	0.33 592	0.30 597	0.36 594	0.30 582	0.34 570	0.34 581

RAFT_R40	0.40 326	0.19 213	0.44 314	0.43 418	0.25 301	0.23 40	0.26 157	0.67 297	0.67 323	0.98 542	0.78 338	0.72 412	0.43 335	0.76 464	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.18 372	0.14 278

NCCL2	0.72 549	0.41 561	0.65 487	0.64 612	0.44 582	0.98 561	1.20 648	1.11 517	1.00 524	0.98 542	0.96 436	1.49 613	0.87 567	0.90 527	0.79 537	0.31 571	0.26 574	0.39 604	0.39 614	0.32 557	0.32 568

SDNR	0.86 577	0.37 534	1.47 631	0.40 316	0.38 545	3.38 670	0.33 301	0.90 428	0.98 512	0.99 544	2.09 631	0.59 336	0.71 514	1.29 603	0.70 519	0.51 635	0.56 652	0.36 594	0.26 561	0.43 604	0.46 621

pcwnet_v2	0.58 509	0.28 473	0.84 554	0.45 463	0.35 523	0.61 423	0.35 342	1.27 590	1.21 585	0.99 544	1.27 554	0.72 412	0.58 428	0.67 405	0.48 443	0.27 543	0.21 534	0.24 503	0.23 521	0.29 536	0.29 545

ADLNet	0.55 483	0.27 459	0.51 417	0.44 438	0.35 523	0.78 508	0.46 486	1.08 504	0.86 443	0.99 544	0.98 450	0.92 499	0.63 459	0.69 422	0.81 542	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474

STTStereo	0.55 483	0.37 534	0.76 542	0.44 438	0.31 478	0.60 420	0.44 479	0.96 453	0.86 443	0.99 544	0.90 412	0.96 509	0.58 428	0.71 434	0.61 494	0.25 523	0.23 551	0.26 535	0.32 597	0.24 501	0.23 499

iResNetv2_ROB	0.52 462	0.27 459	0.69 508	0.38 241	0.25 301	0.62 431	0.35 342	1.17 551	1.01 528	0.99 544	1.06 493	0.88 483	0.67 487	0.66 394	0.39 367	0.19 416	0.13 350	0.15 196	0.11 140	0.18 372	0.16 358

Ntro	1.09 613	0.97 646	0.91 569	1.44 657	1.19 658	1.69 636	0.80 615	1.35 607	1.25 596	1.00 549	1.29 560	1.31 585	0.97 591	1.26 600	0.84 547	0.84 651	0.43 642	1.36 657	0.50 641	1.56 659	0.78 645

CRFU-Net	0.57 502	0.27 459	0.57 450	0.46 484	0.30 456	1.20 600	0.52 531	1.10 511	0.56 281	1.00 549	0.98 450	1.06 540	0.79 545	0.81 487	0.71 524	0.21 457	0.19 512	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.19 431

PFNet	0.42 346	0.18 171	0.58 454	0.43 418	0.24 269	0.43 307	0.32 289	0.74 358	0.78 396	1.00 549	0.74 315	0.68 390	0.39 313	0.72 440	0.37 350	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.15 290	0.16 305	0.13 232

GwcNet	0.69 539	0.36 527	1.10 589	0.51 545	0.42 569	1.08 580	0.50 512	1.21 562	1.16 575	1.00 549	1.37 572	1.06 540	0.79 545	0.92 537	0.94 577	0.25 523	0.24 560	0.24 503	0.22 505	0.23 488	0.26 521

stereogan	0.80 565	0.31 499	0.71 517	0.59 597	0.50 603	1.72 637	0.48 501	1.35 607	1.37 610	1.00 549	1.46 593	1.56 620	0.95 588	1.29 603	0.84 547	0.28 554	0.29 592	0.29 565	0.25 546	0.38 590	0.38 599

xyz-stereo	4.23 676	0.17 134	61.76 713	0.34 109	0.16 23	12.16 687	0.37 381	0.58 227	0.68 328	1.01 554	3.36 662	0.77 444	0.82 554	1.21 594	0.40 375	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.11 140	0.13 140	0.10 58

dad	0.58 509	0.50 585	0.64 481	0.43 418	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.78 381	1.25 596	1.01 554	1.17 534	1.15 568	0.53 391	0.68 416	0.50 448	0.35 602	0.23 551	0.37 599	0.21 487	0.29 536	0.20 454

GANetREF_RVC	0.80 565	0.75 625	0.86 560	0.66 620	0.42 569	1.15 592	0.98 634	1.14 534	1.19 581	1.01 554	1.02 470	1.10 554	0.90 573	1.15 582	0.76 532	0.48 630	0.39 632	0.57 635	0.38 610	0.63 636	0.46 621
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
fast-acv-ft	0.64 525	0.30 494	0.73 526	0.45 463	0.34 516	1.17 596	0.49 507	0.86 409	0.98 512	1.02 557	1.36 569	1.29 582	0.85 562	0.76 464	0.81 542	0.21 457	0.23 551	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.20 454

Wz-Net-SNSev	0.91 586	0.73 623	2.13 646	0.56 585	0.45 586	0.95 552	1.13 645	1.34 603	1.24 590	1.02 557	1.30 563	1.46 608	0.86 564	1.81 638	1.50 625	0.25 523	0.23 551	0.25 516	0.26 561	0.32 557	0.29 545

Wz-Net-LNSev	0.71 545	0.51 589	1.36 625	0.50 529	0.41 563	1.15 592	0.69 591	1.21 562	1.07 558	1.02 557	1.12 509	1.08 547	0.87 567	0.89 525	0.89 571	0.24 513	0.22 541	0.21 450	0.19 439	0.26 517	0.26 521

SACVNet	0.58 509	0.34 516	0.55 440	0.55 582	0.36 528	0.63 444	0.48 501	1.13 525	0.77 386	1.02 557	1.06 493	1.02 530	0.74 524	0.90 527	0.51 458	0.27 543	0.21 534	0.25 516	0.24 537	0.29 536	0.36 588

THIR-Stereo	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.23 238	0.75 497	0.67 581	0.66 287	0.87 452	1.02 557	1.40 578	0.72 412	0.76 531	0.62 352	0.42 387	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.15 310

DRaft	0.49 431	0.17 134	0.47 356	0.37 204	0.25 301	0.58 401	0.40 436	0.65 277	0.85 438	1.02 557	1.75 614	0.50 280	0.82 554	0.63 363	0.40 375	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

GrayStereo	0.49 431	0.19 213	0.42 291	0.46 484	0.28 409	0.53 362	0.67 581	0.69 316	0.63 303	1.02 557	1.47 594	0.78 446	0.76 531	0.56 278	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.15 255	0.29 545

PWCDC_ROB	0.89 582	0.49 581	0.80 551	0.74 633	0.40 556	1.03 569	0.39 425	1.33 601	2.35 658	1.02 557	3.77 664	0.81 460	0.92 579	1.20 590	0.90 573	0.34 598	0.22 541	0.24 503	0.20 464	0.34 570	0.29 545

FAT-Stereo	0.73 551	0.33 511	0.75 537	0.49 515	0.37 535	0.71 482	0.59 558	1.36 610	1.30 605	1.03 565	1.40 578	1.59 623	1.15 609	0.87 516	0.86 552	0.28 554	0.28 587	0.28 556	0.23 521	0.28 532	0.38 599

GANet	0.70 541	0.37 534	0.55 440	0.51 545	0.34 516	0.94 549	0.96 633	1.08 504	0.94 498	1.04 566	1.98 626	1.13 564	0.88 571	1.12 580	0.66 509	0.25 523	0.26 574	0.27 548	0.22 505	0.31 551	0.22 492

DLCB_ROB	0.58 509	0.28 473	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.77 504	0.50 512	0.99 462	0.92 485	1.04 566	1.14 521	1.21 572	0.69 497	0.88 519	0.69 516	0.20 440	0.20 524	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.18 398

MSAF-DinoV2	1.04 602	0.38 544	1.32 618	0.54 575	0.29 437	0.89 540	0.72 604	1.52 634	1.24 590	1.05 568	1.41 580	2.98 653	1.49 633	2.74 664	2.83 659	0.22 484	0.14 389	0.20 408	0.22 505	0.32 557	0.32 568

ACVNet-4b	1.35 632	1.31 657	1.10 589	1.90 667	1.59 662	1.92 642	0.77 610	1.52 634	1.62 636	1.05 568	1.60 604	2.11 639	0.94 585	1.64 630	0.77 536	1.30 666	0.35 622	2.03 669	0.67 652	1.88 670	0.84 648

Consistency-Raft	1.01 597	0.81 631	1.24 608	0.84 638	0.97 649	0.81 520	0.84 620	1.30 597	1.59 632	1.05 568	1.68 610	1.12 558	0.91 574	0.92 537	1.11 601	0.65 644	0.74 660	0.79 646	0.90 663	1.06 654	0.79 647

RYNet	0.72 549	0.35 522	0.64 481	0.53 568	0.67 633	1.31 610	0.67 581	1.20 560	1.18 579	1.05 568	0.87 396	1.27 579	0.93 584	0.93 543	1.27 615	0.22 484	0.16 452	0.26 535	0.23 521	0.40 593	0.39 602

DSFCA	0.55 483	0.25 425	0.62 466	0.40 316	0.36 528	0.74 491	0.52 531	1.04 487	0.82 420	1.06 572	0.84 375	0.89 487	0.63 459	0.99 553	0.58 483	0.25 523	0.21 534	0.21 450	0.21 487	0.21 448	0.19 431

PDISCO_ROB	0.91 586	0.48 577	1.06 584	0.99 643	0.97 649	1.67 635	0.63 570	1.64 643	1.59 632	1.06 572	1.18 536	1.31 585	0.79 545	1.55 621	0.97 583	0.49 632	0.22 541	0.45 616	0.40 616	0.45 609	0.37 593

SGM-Forest	0.62 522	0.32 503	0.39 246	0.43 418	0.30 456	1.02 566	0.55 545	1.09 508	1.05 546	1.06 572	1.18 536	1.10 554	0.67 487	0.88 519	0.62 497	0.31 571	0.33 618	0.33 585	0.30 582	0.30 545	0.28 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 494	0.24 399	0.66 493	0.56 585	0.36 528	0.44 315	0.25 136	0.82 394	0.84 430	1.07 575	1.25 551	0.91 494	0.60 440	0.66 394	0.58 483	0.35 602	0.26 574	0.36 594	0.33 600	0.30 545	0.42 609

anonymity	0.97 593	0.89 638	1.05 583	0.92 641	1.03 654	0.97 557	0.81 616	1.29 594	0.91 480	1.07 575	0.98 450	1.00 521	0.95 588	1.02 562	0.92 576	0.96 654	0.95 676	0.90 650	0.91 666	0.92 646	0.94 653

PSM-AAD	0.48 413	0.20 259	0.37 210	0.43 418	0.23 238	0.56 389	0.50 512	0.65 277	0.70 336	1.07 575	1.12 509	0.58 321	0.92 579	0.61 343	0.32 271	0.15 244	0.11 217	0.25 516	0.26 561	0.18 372	0.43 615

RGC	0.79 564	0.59 607	0.71 517	0.65 617	0.65 631	0.92 548	0.58 555	1.29 594	1.05 546	1.07 575	1.45 591	1.47 611	1.03 598	1.21 594	0.88 561	0.32 583	0.30 597	0.48 625	0.40 616	0.37 586	0.37 593

otaku	1.04 602	0.93 640	0.88 562	1.33 656	1.05 656	1.66 633	0.70 596	1.40 617	1.18 579	1.08 579	1.32 566	1.33 593	0.91 574	1.23 597	0.76 532	0.72 647	0.46 647	1.24 656	0.50 641	1.40 657	0.75 643

SST-Stereo	0.40 326	0.19 213	0.45 327	0.42 397	0.25 301	0.25 71	0.21 64	0.66 287	0.47 237	1.08 579	0.79 348	0.72 412	0.43 335	0.77 472	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.19 406	0.15 310

FTStereo	0.56 494	0.20 259	0.37 210	0.41 352	0.25 301	0.40 278	0.79 614	0.66 287	0.43 209	1.09 581	3.27 657	0.70 399	0.73 521	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.30 554

SuperB	1.04 602	0.37 534	4.81 669	0.43 418	0.31 478	0.99 562	0.46 486	1.02 480	2.09 648	1.09 581	1.09 502	0.75 431	0.81 550	1.06 567	1.76 634	0.19 416	0.15 420	0.17 281	0.15 290	2.82 683	0.26 521

DPSNet	0.99 595	0.42 563	1.88 643	0.53 568	0.41 563	1.59 629	1.26 654	2.21 658	1.43 616	1.10 583	1.11 505	1.46 608	1.95 655	1.34 610	1.26 613	0.34 598	0.25 568	0.25 516	0.21 487	0.46 612	0.37 593

StereoDRNet	0.64 525	0.33 511	0.68 502	0.51 545	0.43 575	1.03 569	0.53 536	1.47 624	0.99 517	1.10 583	0.87 396	1.07 545	0.71 514	0.82 490	0.88 561	0.23 501	0.19 512	0.25 516	0.23 521	0.27 528	0.19 431

DCVSM-stereo	0.49 431	0.27 459	0.53 430	0.39 273	0.29 437	0.51 349	0.26 157	0.75 365	0.75 369	1.11 585	0.75 317	1.05 538	0.72 518	0.60 334	0.47 439	0.20 440	0.19 512	0.24 503	0.20 464	0.25 510	0.30 554

ccnet	0.82 569	0.57 605	0.75 537	0.54 575	0.59 625	1.09 583	0.66 578	1.38 613	0.94 498	1.12 586	1.44 588	1.29 582	0.92 579	0.95 552	1.24 611	0.49 632	0.42 637	0.50 630	0.47 634	0.51 621	0.46 621

StereoDRNet-Refined	0.58 509	0.32 503	0.54 435	0.46 484	0.30 456	0.96 555	0.40 436	1.00 466	0.94 498	1.12 586	1.08 499	0.96 509	0.67 487	0.90 527	0.89 571	0.17 349	0.13 350	0.22 465	0.21 487	0.20 424	0.19 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 529	0.32 503	0.66 493	0.50 529	0.39 551	1.15 592	0.61 566	1.49 627	1.01 528	1.12 586	1.08 499	1.06 540	0.69 497	0.77 472	0.94 577	0.23 501	0.17 472	0.26 535	0.25 546	0.25 510	0.21 474

XQC	0.89 582	0.65 616	1.31 616	0.67 623	0.52 611	1.22 602	0.68 586	1.26 588	1.52 624	1.14 589	1.11 505	1.28 581	1.04 600	1.40 618	1.77 635	0.38 610	0.24 560	0.37 599	0.31 590	0.53 626	0.47 626

ADCP+	1.06 607	0.35 522	1.51 633	0.49 515	0.51 607	1.45 621	0.55 545	1.25 586	1.03 536	1.16 590	1.15 527	1.10 554	1.07 603	1.56 623	6.75 680	0.19 416	0.16 452	0.23 486	0.21 487	0.28 532	0.21 474

ADCRef	0.80 565	0.43 565	1.32 618	0.50 529	0.45 586	1.07 576	0.51 528	1.07 500	0.98 512	1.17 591	1.42 582	0.87 478	0.91 574	0.85 509	3.19 661	0.18 384	0.16 452	0.23 486	0.23 521	0.22 471	0.21 474

CBMV	0.64 525	0.35 522	0.41 270	0.42 397	0.25 301	1.01 564	0.77 610	1.13 525	1.09 563	1.17 591	1.22 543	1.04 534	0.75 528	0.88 519	0.63 501	0.28 554	0.30 597	0.34 587	0.30 582	0.26 517	0.26 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 529	0.38 544	0.90 567	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 593	1.29 560	1.12 558	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 606	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

YMNet_1	0.66 529	0.38 544	0.90 567	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 593	1.29 560	1.12 558	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 606	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

DStereoO	0.96 591	0.70 621	0.72 522	0.62 609	0.45 586	0.74 491	0.92 630	1.09 508	1.29 604	1.19 595	1.23 547	0.99 517	1.71 646	1.29 603	0.99 587	2.01 677	0.35 622	0.77 644	0.30 582	1.42 658	0.38 599

w-ln-seven-2	0.76 555	0.43 565	2.32 649	0.52 558	0.38 545	0.90 542	0.65 575	1.11 517	1.12 569	1.19 595	1.28 556	1.09 550	0.99 593	1.07 570	0.87 558	0.20 440	0.19 512	0.23 486	0.22 505	0.26 517	0.22 492

RAFT-RH_RVC	0.56 494	0.17 134	0.41 270	0.37 204	0.23 238	0.57 395	0.24 124	0.60 243	0.70 336	1.19 595	3.94 669	0.56 307	0.38 301	0.65 385	0.36 334	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.14 258	0.12 91	0.13 232

PASM	0.90 585	0.64 615	1.69 636	0.69 628	0.69 636	0.78 508	0.84 620	1.03 484	1.26 599	1.19 595	1.15 527	1.31 585	0.98 592	1.24 598	1.03 593	0.52 636	0.56 652	0.59 638	0.66 651	0.56 630	0.54 637

ETE_ROB	0.70 541	0.49 581	0.73 526	0.56 585	0.36 528	0.79 511	0.87 624	1.14 534	0.93 491	1.19 595	1.18 536	1.39 602	0.82 554	0.99 553	0.80 539	0.26 533	0.21 534	0.31 574	0.26 561	0.33 564	0.34 581

RainbowNet	1.35 632	1.49 662	1.19 602	1.88 666	1.45 660	1.48 622	1.07 642	1.61 641	1.55 628	1.20 600	1.59 603	1.54 618	1.13 607	1.34 610	0.97 583	1.36 669	0.70 657	1.82 663	0.79 658	1.71 662	1.07 662

DANet	0.71 545	0.45 574	0.91 569	0.59 597	0.40 556	0.81 520	0.40 436	0.97 457	0.84 430	1.20 600	1.22 543	1.33 593	0.88 571	1.16 584	1.24 611	0.27 543	0.23 551	0.31 574	0.25 546	0.35 575	0.32 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 617	1.06 651	4.32 668	0.49 515	0.42 569	1.51 624	1.11 644	1.48 625	1.40 615	1.22 602	1.26 553	1.58 622	1.43 630	1.76 636	1.70 630	0.32 583	0.31 606	0.26 535	0.30 582	0.41 599	0.41 608

ADCPNet	1.03 601	0.48 577	2.70 654	0.54 575	0.42 569	1.40 614	0.75 608	1.13 525	1.07 558	1.22 602	1.42 582	1.68 625	1.09 604	1.36 615	3.45 665	0.30 568	0.28 587	0.29 565	0.32 597	0.37 586	0.35 586

LALA_ROB	0.74 552	0.43 565	0.69 508	0.54 575	0.40 556	1.01 564	0.95 632	1.21 562	1.07 558	1.22 602	1.12 509	1.56 620	0.79 545	1.04 566	0.86 552	0.33 592	0.22 541	0.35 589	0.30 582	0.35 575	0.31 564

DStereoSA	1.73 647	0.63 614	1.57 635	0.80 637	0.79 639	1.26 607	1.30 655	1.34 603	1.43 616	1.24 605	7.52 686	0.92 499	7.68 683	1.65 634	2.29 654	0.41 617	0.29 592	0.63 639	0.60 648	1.04 652	1.18 669

NaN_ROB	0.69 539	0.44 570	0.69 508	0.51 545	0.33 507	0.97 557	1.06 640	1.22 570	1.19 581	1.24 605	0.96 436	1.08 547	0.78 543	1.20 590	0.67 512	0.24 513	0.30 597	0.23 486	0.24 537	0.23 488	0.25 515

Wz-Net-MNSev	0.76 555	0.40 557	1.34 620	0.50 529	0.40 556	1.44 620	0.83 617	1.15 538	1.16 575	1.25 607	1.20 541	1.13 564	0.81 550	1.16 584	1.00 591	0.22 484	0.19 512	0.24 503	0.23 521	0.28 532	0.26 521

edge stereo	0.76 555	0.38 544	0.74 531	0.52 558	0.43 575	0.80 515	0.53 536	1.28 593	1.06 552	1.28 608	1.38 577	1.81 628	1.11 606	1.08 573	0.85 551	0.33 592	0.32 612	0.41 611	0.28 574	0.32 557	0.36 588

ADCL	1.04 602	0.38 544	1.35 621	0.50 529	0.39 551	1.61 630	0.89 625	1.29 594	1.39 613	1.29 609	1.50 595	1.24 575	1.24 618	1.37 616	4.87 673	0.21 457	0.19 512	0.25 516	0.25 546	0.29 536	0.27 531

MADNet+	2.23 660	2.43 678	10.85 679	1.22 653	0.91 645	2.76 658	1.40 663	2.12 657	1.67 638	1.32 610	1.74 613	1.86 633	1.74 647	6.25 680	4.41 671	0.65 644	0.64 655	0.58 637	0.54 645	0.80 642	0.76 644

CSAN	0.83 574	0.49 581	0.77 547	0.60 603	0.41 563	1.14 590	1.06 640	1.19 555	1.46 621	1.32 610	1.43 585	1.37 600	1.19 615	1.27 602	0.86 552	0.39 612	0.31 606	0.36 594	0.37 607	0.35 575	0.34 581

FBW_ROB	0.88 580	0.50 585	0.85 555	0.55 582	0.40 556	1.17 596	0.78 612	1.50 628	1.37 610	1.33 612	1.27 554	1.48 612	1.00 596	2.57 663	0.98 586	0.25 523	0.32 612	0.45 616	0.30 582	0.34 570	0.28 538

XPNet_ROB	0.70 541	0.35 522	0.68 502	0.52 558	0.40 556	0.79 511	0.85 623	1.16 546	0.94 498	1.33 612	1.15 527	1.38 601	0.83 559	1.03 564	0.90 573	0.32 583	0.25 568	0.26 535	0.24 537	0.31 551	0.28 538

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 600	0.57 605	1.51 633	0.67 623	0.50 603	2.57 654	1.66 670	1.20 560	1.43 616	1.38 614	1.57 602	1.33 593	0.92 579	1.64 630	0.88 561	0.37 609	0.39 632	0.46 619	0.60 648	0.41 599	0.40 605

ACVNet_1	1.46 637	1.33 658	1.12 592	1.91 668	1.62 663	1.83 641	0.98 634	2.00 655	1.85 644	1.39 615	1.53 599	2.32 644	1.53 634	1.34 610	1.11 601	1.30 666	0.50 649	2.06 671	0.58 647	1.93 672	0.95 655

zh-sn7	1.09 613	0.75 625	3.23 659	0.57 591	0.42 569	1.11 585	0.89 625	1.19 555	1.27 600	1.41 616	1.98 626	1.25 576	1.47 632	1.99 647	2.62 656	0.26 533	0.26 574	0.26 535	0.27 568	0.35 575	0.30 554

psmorigin	0.82 569	0.51 589	2.09 645	0.49 515	0.41 563	0.85 535	0.50 512	1.04 487	0.88 456	1.45 617	1.43 585	1.50 614	1.06 601	1.22 596	0.97 583	0.31 571	0.32 612	0.27 548	0.27 568	0.33 564	0.42 609

w-ln-seven	0.96 591	0.48 577	2.41 652	0.54 575	0.50 603	1.41 616	0.70 596	1.67 645	1.81 642	1.49 618	1.50 595	1.26 577	0.87 567	1.15 582	1.80 639	0.23 501	0.21 534	0.25 516	0.25 546	0.31 551	0.26 521

AnyNet_C32	1.16 621	0.62 613	2.40 651	0.57 591	0.55 616	1.41 616	1.34 660	1.18 554	1.24 590	1.49 618	1.42 582	1.39 602	1.20 617	1.55 621	4.82 672	0.29 561	0.28 587	0.29 565	0.34 602	0.38 590	0.42 609

test_sample8	1.25 627	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.13 525	0.75 369	1.50 620	0.95 432	3.29 661	1.59 640	1.20 590	1.36 619	0.41 617	8.41 692	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

SAMSARA	1.07 609	0.65 616	1.19 602	1.06 649	0.90 643	1.76 639	1.76 674	1.46 623	1.44 619	1.51 621	1.16 532	2.00 637	1.14 608	1.48 619	1.31 617	0.39 612	0.44 644	0.35 589	0.38 610	0.49 618	0.49 632

RTSC	0.87 578	0.48 577	1.23 607	0.52 558	0.37 535	1.13 589	0.50 512	1.34 603	1.79 641	1.51 621	1.24 549	1.12 558	0.81 550	1.62 627	2.16 647	0.25 523	0.19 512	0.23 486	0.24 537	0.30 545	0.31 564

DStereoFS	1.87 650	0.85 636	1.03 581	0.75 636	0.62 628	2.04 647	0.65 575	1.74 649	1.55 628	1.52 623	1.90 621	2.36 646	12.92 688	3.85 674	1.74 632	0.44 622	0.31 606	0.82 648	0.46 627	0.84 643	1.10 663

WZ-Net	1.19 623	0.59 607	4.07 666	0.62 609	0.51 607	1.34 611	1.31 659	1.32 599	1.74 639	1.53 624	1.65 605	1.74 627	1.28 622	2.25 657	2.01 644	0.27 543	0.21 534	0.23 486	0.25 546	0.40 593	0.39 602

SHD	0.93 589	0.50 585	1.18 601	0.59 597	0.46 594	0.97 557	0.48 501	1.70 647	2.15 649	1.58 625	1.37 572	1.42 605	1.19 615	1.31 606	1.60 628	0.31 571	0.26 574	0.32 580	0.33 600	0.40 593	0.42 609

SANet	1.07 609	0.41 561	1.06 584	0.48 500	0.30 456	1.41 616	0.94 631	1.42 619	3.36 670	1.58 625	2.43 639	2.33 645	1.70 645	1.34 610	1.07 598	0.28 554	0.24 560	0.26 535	0.23 521	0.34 570	0.30 554

NVStereoNet_ROB	1.24 626	0.90 639	1.13 593	0.86 639	0.88 642	1.11 585	0.99 636	1.42 619	1.53 625	1.59 627	2.48 640	2.24 642	1.53 634	1.96 646	1.30 616	0.76 649	0.70 657	0.78 645	1.00 669	0.71 641	0.88 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 613	0.59 607	1.97 644	0.67 623	0.44 582	1.93 643	0.60 561	1.85 651	1.36 608	1.61 628	1.54 600	1.95 636	1.37 626	1.64 630	1.73 631	0.40 616	0.37 626	0.45 616	0.48 636	0.44 605	0.44 616

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 630	0.87 637	1.76 640	0.86 639	0.56 619	4.29 675	1.79 675	1.50 628	1.98 646	1.61 628	1.85 619	1.84 630	1.41 628	1.89 641	1.36 619	0.48 630	0.40 634	0.56 634	0.57 646	0.69 639	0.48 629

PWC_ROB	0.87 578	0.52 597	1.28 611	0.50 529	0.32 495	0.91 543	0.37 381	1.36 610	1.46 621	1.61 628	2.59 646	1.16 569	1.01 597	1.34 610	1.40 623	0.25 523	0.18 494	0.28 556	0.20 464	0.29 536	0.28 538

AnyNet_C01	1.56 640	1.05 649	7.45 673	0.64 612	0.54 614	1.99 644	1.38 662	1.43 621	1.36 608	1.63 631	1.92 622	1.84 630	1.33 625	2.40 659	4.03 667	0.33 592	0.32 612	0.32 580	0.34 602	0.44 605	0.45 620

IMH-64-1	1.86 648	1.62 667	1.16 596	2.20 671	1.89 672	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 673	1.17 667

IMH-64	1.86 648	1.62 667	1.16 596	2.20 671	1.89 672	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 673	1.17 667

pmcnn	1.23 625	0.29 485	0.96 573	0.40 316	0.23 238	0.95 552	0.69 591	1.16 546	1.28 602	1.67 634	2.33 634	11.15 688	0.86 564	0.93 543	0.88 561	0.15 244	0.12 279	0.12 44	0.10 77	0.15 255	0.15 310

MFMNet_re	1.14 617	0.97 646	1.19 602	0.99 643	0.95 647	1.25 606	1.22 651	1.39 614	1.55 628	1.69 635	1.67 609	1.21 572	1.53 634	1.12 580	0.99 587	0.87 653	0.75 664	0.79 646	0.75 655	0.90 644	0.94 653

zh-mn7	1.08 612	0.65 616	4.00 665	0.52 558	0.38 545	1.16 595	0.62 568	1.15 538	1.77 640	1.74 636	2.31 632	1.17 570	0.91 574	2.10 650	1.77 635	0.24 513	0.21 534	0.22 465	0.22 505	0.25 510	0.28 538

G-Net	0.95 590	0.46 576	1.04 582	0.64 612	0.48 599	2.12 649	0.64 573	1.01 476	0.87 452	1.75 637	2.82 653	1.30 584	1.64 644	1.06 567	0.96 582	0.36 606	0.29 592	0.35 589	0.25 546	0.45 609	0.42 609

ACVNet_2	1.65 645	1.27 656	1.41 628	1.75 662	1.62 663	2.22 650	1.20 648	2.30 659	2.62 660	1.78 638	2.56 643	3.03 654	1.61 641	1.54 620	1.12 605	1.06 659	0.58 654	1.82 663	0.70 654	1.82 666	0.96 656

IMH	2.04 657	1.62 667	1.20 605	2.20 671	1.89 672	2.91 667	1.30 655	3.11 667	3.03 666	1.81 639	3.35 661	3.03 654	1.90 652	2.48 660	1.80 639	1.66 673	0.77 666	2.45 677	1.04 673	2.15 675	1.19 671

DispFullNet	1.60 642	2.63 682	2.75 655	2.56 677	1.79 670	1.24 605	0.47 493	1.37 612	1.45 620	1.87 640	1.50 595	1.55 619	2.46 661	2.04 649	1.04 596	0.59 642	0.18 494	2.32 674	0.68 653	2.29 676	1.14 664

RTS	1.98 653	0.96 643	11.36 680	0.65 617	0.57 622	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

RTSA	1.98 653	0.96 643	11.36 680	0.65 617	0.57 622	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

LVE	2.12 659	1.44 660	1.36 625	1.99 669	1.78 669	2.75 657	1.79 675	2.82 663	3.95 676	1.90 643	4.33 674	3.52 665	1.81 648	2.24 656	1.74 632	1.74 674	0.87 669	2.06 671	1.13 675	1.91 671	1.35 674

ADCS	1.51 639	0.61 610	3.42 660	0.59 597	0.51 607	1.27 608	1.08 643	1.59 638	1.81 642	1.91 644	1.66 607	1.51 617	1.42 629	1.94 645	8.60 682	0.33 592	0.32 612	0.33 585	0.36 606	0.44 605	0.42 609

WAO-6	2.04 657	1.50 663	1.16 596	1.70 660	1.67 667	2.69 655	1.44 666	3.06 666	3.63 674	1.98 645	3.27 657	3.54 666	2.07 658	2.36 658	2.22 650	1.31 668	0.91 671	2.04 670	1.22 679	1.73 663	1.27 672

LSM	4.74 679	0.77 628	10.16 677	0.70 629	56.56 708	1.02 566	1.00 638	1.24 582	1.62 636	2.04 646	2.34 635	1.33 593	1.17 612	1.38 617	1.09 600	0.33 592	0.49 648	0.39 604	0.46 627	0.51 621	10.09 691

Dean	1.98 653	1.36 659	1.36 625	2.12 670	1.81 671	2.74 656	1.36 661	3.37 673	3.80 675	2.08 647	3.32 659	3.21 659	1.82 649	1.71 635	1.67 629	1.27 663	0.77 666	1.99 665	0.90 663	1.86 667	1.03 661

SPS-STEREO	1.25 627	0.93 640	1.06 584	1.04 647	1.03 654	1.41 616	0.91 629	1.51 631	1.19 581	2.09 648	1.83 617	1.94 635	1.39 627	1.62 627	1.39 622	0.97 656	0.94 675	0.90 650	0.89 662	0.96 649	0.96 656
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 663	1.26 655	7.04 672	1.16 651	1.48 661	8.00 683	6.02 688	2.60 662	1.92 645	2.12 649	2.64 647	3.34 662	3.05 672	6.49 681	3.39 663	0.78 650	0.76 665	0.75 642	0.76 656	0.97 651	1.18 669

ADCMid	1.14 617	0.52 597	2.23 648	0.53 568	0.43 575	1.07 576	0.75 608	1.23 575	1.05 546	2.15 650	1.44 588	1.50 614	1.43 630	1.56 623	5.01 674	0.26 533	0.24 560	0.29 565	0.31 590	0.37 586	0.33 573

PVD	1.28 629	0.67 619	1.28 611	0.74 633	0.62 628	1.50 623	0.84 620	1.99 654	2.96 665	2.18 651	2.36 637	1.85 632	1.95 655	1.92 643	1.94 642	0.39 612	0.36 625	0.49 628	0.37 607	0.51 621	0.64 640

MonStereo1	1.98 653	1.48 661	1.43 630	1.81 665	1.69 668	2.88 664	0.78 612	2.47 661	3.47 671	2.20 652	4.36 675	3.39 663	2.50 663	2.18 654	1.58 627	1.19 661	0.54 650	1.65 660	0.87 661	1.78 664	1.29 673

WAO-7	1.90 651	1.20 653	1.35 621	1.27 654	1.06 657	2.84 661	1.56 669	3.23 669	3.06 668	2.23 653	3.33 660	3.17 658	2.28 660	3.12 665	2.21 648	1.02 658	0.91 671	1.06 654	1.03 672	1.04 652	0.97 659

SGM_RVC	0.97 593	0.28 473	0.41 270	0.39 273	0.22 190	1.55 626	0.73 606	1.51 631	1.25 596	2.25 654	1.92 622	2.58 650	1.56 638	2.02 648	1.19 609	0.27 543	0.27 583	0.27 548	0.25 546	0.25 510	0.25 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 667	1.86 671	1.42 629	2.58 678	2.28 677	6.87 680	1.68 671	4.70 682	12.03 684	2.31 655	5.59 684	8.25 684	2.55 665	3.97 675	2.73 657	1.81 675	0.74 660	2.57 679	1.07 674	2.35 677	1.44 675

AANet	1.13 616	1.01 648	2.99 657	0.44 438	0.37 535	0.91 543	0.54 540	1.27 590	2.31 656	2.35 656	2.37 638	2.22 640	1.53 634	1.18 587	1.43 624	0.32 583	0.23 551	0.28 556	0.25 546	0.35 575	0.33 573

PWCK	1.92 652	1.66 670	3.12 658	1.65 659	0.91 645	2.84 661	2.26 681	2.10 656	2.41 659	2.36 657	2.31 632	2.22 640	1.82 649	3.43 668	2.03 645	1.61 672	0.71 659	1.51 658	0.82 660	1.69 661	0.91 652

aanetorigin	0.83 574	0.56 603	1.87 642	0.49 515	0.38 545	0.56 389	0.66 578	0.70 331	1.00 524	2.42 658	2.02 628	1.31 585	1.18 613	0.93 543	1.13 606	0.20 440	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.27 528	0.30 554

MSMD_ROB	1.21 624	0.49 581	0.62 466	0.59 597	0.50 603	1.62 632	0.67 581	1.23 575	1.24 590	2.45 659	3.77 664	3.09 657	2.98 671	1.32 607	0.81 542	0.45 624	0.41 635	0.49 628	0.51 643	0.47 615	0.44 616

KSHMR	2.57 661	1.93 673	1.69 636	2.63 679	2.42 679	2.86 663	2.07 678	3.27 671	6.50 680	2.49 660	3.36 662	3.41 664	1.92 653	2.49 661	1.94 642	2.13 680	1.40 683	2.79 685	1.50 683	2.73 681	1.77 677

SGM+DAISY	1.35 632	0.94 642	1.25 609	0.96 642	1.00 652	1.52 625	1.02 639	1.34 603	1.21 585	2.64 661	2.65 648	2.44 647	1.56 638	1.64 630	1.26 613	0.97 656	0.95 676	0.90 650	0.90 663	0.94 647	0.96 656

tt	6.20 681	0.20 259	5.89 670	3.55 685	2.07 675	11.26 686	19.21 693	11.74 689	5.46 678	2.69 662	2.04 630	4.87 674	6.25 682	3.70 672	7.09 681	8.32 693	11.17 701	4.93 691	5.41 694	5.74 689	2.37 683

ktn	2.98 666	2.25 676	1.73 639	2.84 680	2.53 682	3.76 674	2.15 679	3.70 675	5.47 679	2.75 663	5.17 683	5.94 678	2.48 662	3.23 666	2.46 655	2.34 684	1.44 684	2.78 684	2.03 686	2.45 679	2.01 681

notaker	2.76 662	2.29 677	1.80 641	2.96 681	2.58 683	2.90 666	1.75 673	3.24 670	3.05 667	2.78 664	4.24 673	6.15 680	2.51 664	3.34 667	2.75 658	2.31 682	1.18 679	3.00 686	1.65 684	2.84 684	1.97 679

MDST_ROB	0.91 586	0.27 459	0.85 555	0.63 611	0.41 563	2.53 653	0.71 602	1.60 639	1.13 570	2.83 665	1.73 611	0.97 511	0.69 497	1.61 626	0.73 527	0.25 523	0.22 541	0.32 580	0.28 574	0.25 510	0.24 508

WAO-8	2.92 664	1.55 665	1.35 621	1.79 663	1.63 665	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 687	2.84 666	4.07 672	4.83 671	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 667	1.15 665

Venus	2.92 664	1.55 665	1.35 621	1.79 663	1.63 665	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 687	2.84 666	4.06 671	4.83 671	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 667	1.15 665

WCMA_ROB	1.14 617	0.36 527	0.76 542	0.49 515	0.44 582	1.23 604	0.67 581	1.11 517	1.23 588	2.84 666	3.95 670	3.28 660	1.83 651	1.25 599	0.99 587	0.44 622	0.34 620	0.34 587	0.37 607	0.41 599	0.40 605

TorneroNet	4.53 678	1.89 672	1.48 632	2.55 676	2.27 676	13.78 690	1.69 672	4.84 684	23.73 704	2.89 669	7.70 687	7.06 683	2.69 667	4.26 677	3.42 664	1.84 676	0.77 666	2.68 681	1.13 675	2.42 678	1.47 676

UNDER WATER	3.46 668	2.07 675	3.64 663	3.09 682	2.48 680	3.75 673	2.42 683	3.31 672	13.77 689	2.90 670	2.95 654	5.84 676	3.69 677	3.69 671	3.48 666	2.07 679	1.11 678	2.70 683	1.40 681	2.84 684	1.98 680

UNDER WATER-64	3.53 669	2.01 674	3.94 664	3.22 684	2.49 681	5.41 679	2.60 684	3.43 674	12.41 686	3.03 671	2.68 649	6.07 679	4.04 678	3.79 673	3.33 662	2.02 678	1.24 681	2.63 680	1.46 682	2.78 682	2.08 682

EDNetEfficientorigin	9.93 685	1.15 652	175.16 715	0.48 500	0.36 528	1.04 573	0.68 586	1.24 582	2.69 662	3.17 672	2.50 641	2.30 643	2.07 658	1.76 636	2.21 648	0.20 440	0.18 494	0.24 503	0.19 439	0.51 621	0.50 633

FCDSN-DC	1.39 635	0.56 603	0.65 487	0.74 633	0.59 625	1.38 613	0.63 570	1.35 607	1.39 613	3.26 673	4.50 676	4.61 668	2.63 666	1.58 625	1.03 593	0.46 626	0.42 637	0.48 625	0.47 634	0.50 620	0.50 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 642	0.61 610	1.01 580	0.70 629	0.56 619	2.00 645	1.89 677	1.96 653	2.65 661	3.33 674	3.26 656	3.03 654	3.41 676	2.49 661	2.09 646	0.52 636	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 628	0.52 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 637	0.80 630	6.12 671	0.47 492	0.39 551	0.69 472	0.83 617	0.90 428	2.77 664	3.50 675	1.96 625	1.66 624	2.03 657	1.26 600	4.18 670	0.21 457	0.18 494	0.21 450	0.20 464	0.41 599	0.39 602

ELAS	1.63 644	0.61 610	0.95 571	0.68 626	0.55 616	3.01 668	1.55 668	2.39 660	2.33 657	3.64 676	3.89 668	2.75 651	2.90 670	2.15 653	2.27 653	0.52 636	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 628	0.52 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 680	5.84 685	12.81 683	2.36 674	2.83 684	12.23 688	10.50 691	4.46 679	3.60 672	3.86 677	3.83 666	4.85 673	4.18 679	6.78 683	11.96 686	2.17 681	2.96 689	2.18 673	1.97 685	3.38 687	2.68 685

MADNet++	4.03 673	2.70 683	3.44 662	3.72 686	3.44 686	4.44 676	3.52 686	3.95 678	3.61 673	4.46 678	4.98 680	4.10 667	4.58 680	7.00 684	5.89 676	3.74 686	3.67 690	3.27 688	2.71 689	3.70 688	3.66 687

MeshStereo	1.34 630	0.43 565	0.54 435	0.44 438	0.34 516	1.66 633	0.60 561	1.94 652	1.37 610	4.47 679	3.25 655	4.71 670	1.94 654	1.92 643	1.17 607	0.35 602	0.35 622	0.37 599	0.31 590	0.32 557	0.32 568
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
TCMNet-wrong-test	8.97 684	10.42 689	8.74 675	19.56 692	17.61 692	12.53 689	9.01 690	13.59 691	2.18 650	4.64 680	5.11 682	14.63 690	11.09 687	7.19 685	9.73 683	5.56 692	0.89 670	3.77 689	3.11 690	10.34 693	9.80 690

FC-DCNN	1.59 641	0.51 589	0.66 493	0.61 605	0.49 601	1.56 627	0.70 596	1.66 644	1.53 625	4.64 680	4.62 677	5.85 677	3.34 675	1.84 640	1.11 601	0.46 626	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 616	0.46 621

DPSimNet_ROB	3.58 671	2.45 679	8.57 674	2.53 675	2.37 678	2.88 664	3.77 687	3.14 668	3.23 669	4.71 682	3.86 667	4.68 669	4.87 681	4.07 676	5.62 675	2.33 683	2.33 686	2.47 678	2.52 687	2.51 680	2.64 684

FC-DCNN v2	1.65 645	0.51 589	0.65 487	0.61 605	0.49 601	1.61 630	0.70 596	1.75 650	1.56 631	4.74 683	4.91 679	6.46 681	3.31 673	1.91 642	1.11 601	0.46 626	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 616	0.46 621

light-stereo	3.53 669	1.05 649	10.69 678	9.45 690	6.82 687	2.10 648	0.64 573	3.71 676	2.70 663	4.77 684	4.98 680	6.83 682	1.32 623	6.71 682	1.35 618	1.20 662	1.29 682	0.66 640	0.77 657	1.79 665	1.85 678

DGTPSM_ROB	12.07 686	8.00 686	20.99 687	8.93 688	16.78 690	10.67 684	30.87 697	9.01 687	15.16 691	6.50 685	15.41 699	9.04 685	14.85 690	9.25 687	21.67 695	4.57 688	8.57 694	5.08 692	9.28 695	5.90 690	10.95 692

DPSMNet_ROB	12.08 687	8.00 686	21.00 688	8.97 689	16.79 691	10.67 684	30.89 698	9.02 688	15.17 692	6.51 686	15.41 699	9.04 685	14.85 690	9.27 688	21.67 695	4.58 689	8.57 694	5.09 694	9.29 698	5.90 690	10.95 692

MANE	4.13 675	0.51 589	0.64 481	0.66 620	0.56 619	6.89 681	0.99 636	7.55 685	12.04 685	6.68 687	8.57 688	10.69 687	9.45 685	7.59 686	6.39 678	0.49 632	0.43 642	0.48 625	0.98 667	0.49 618	0.48 629

SGM-ForestM	4.04 674	0.32 503	0.46 344	0.43 418	0.27 384	7.50 682	1.45 667	3.84 677	4.24 677	8.19 688	6.76 685	19.00 698	9.08 684	10.74 689	6.62 679	0.31 571	0.33 618	0.32 580	0.32 597	0.29 536	0.29 545

USTest	12.99 688	14.18 690	20.00 686	16.24 691	14.97 689	20.80 692	31.95 699	16.20 694	10.91 683	8.79 689	9.48 689	13.94 689	10.50 686	16.11 691	21.44 694	3.17 685	4.82 691	5.08 692	5.36 693	8.81 692	7.13 689

coex-ft	6.43 682	1.51 664	87.33 714	0.49 515	0.38 545	1.34 611	1.21 650	1.16 546	8.09 682	12.12 690	2.79 650	2.77 652	3.31 673	1.16 584	3.15 660	0.24 513	0.23 551	0.27 548	0.24 537	0.45 609	0.37 593

iinet-test	16.76 691	17.57 691	22.97 690	19.69 693	18.39 693	24.48 694	34.18 700	20.02 695	15.35 693	12.55 691	12.85 690	18.13 696	15.39 693	19.59 692	24.25 697	8.86 695	8.72 696	8.95 697	9.28 695	12.74 694	11.26 695

IINet	16.76 691	17.57 691	22.97 690	19.69 693	18.39 693	24.48 694	34.18 700	20.02 695	15.35 693	12.55 691	12.85 690	18.13 696	15.39 693	19.59 692	24.25 697	8.86 695	8.72 696	8.95 697	9.28 695	12.74 694	11.26 695

Anonymous_1	33.25 699	18.26 693	23.92 692	20.54 695	21.28 697	25.59 696	35.94 702	22.01 704	15.57 695	13.33 693	13.49 696	18.08 695	15.29 692	20.36 694	24.60 699	16.28 703	8.84 698	66.59 712	118.00 714	155.73 717	11.23 694

DPSM_ROB	17.78 693	18.63 694	24.31 696	20.90 696	19.47 695	25.97 697	36.21 703	21.23 702	16.24 696	13.38 694	14.06 697	19.18 699	16.30 695	20.78 695	25.67 700	9.38 697	9.23 699	9.49 699	9.82 699	13.51 697	11.91 697

DPSM	17.78 693	18.63 694	24.31 696	20.90 696	19.47 695	25.97 697	36.21 703	21.23 702	16.24 696	13.38 694	14.06 697	19.18 699	16.30 695	20.78 695	25.67 700	9.38 697	9.23 699	9.49 699	9.82 699	13.51 697	11.91 697

HanzoNet	6.76 683	2.45 679	4.22 667	3.19 683	2.94 685	3.62 672	2.28 682	4.79 683	7.20 681	14.00 696	13.19 695	17.49 694	22.30 701	13.25 690	6.19 677	4.20 687	1.93 685	3.10 687	2.56 688	3.35 686	2.88 686

xxxxx1	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

tt_ll	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

ff	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

LE_ROB	4.42 677	0.24 399	2.75 655	0.42 397	0.23 238	1.57 628	0.90 628	1.71 648	17.88 698	16.56 700	4.88 678	5.17 675	18.85 700	1.63 629	14.62 689	0.17 349	0.14 389	0.16 234	0.16 324	0.19 406	0.17 380

Selective-IGEV-i1pa	15.35 690	22.27 699	18.31 685	1.71 661	0.87 641	28.61 704	12.26 692	25.48 705	20.48 702	19.78 701	22.75 701	28.20 703	22.64 702	29.07 703	17.31 691	12.88 699	2.88 687	6.84 695	0.99 668	1.67 660	12.03 699

LRCNet_RVC	21.24 697	31.15 701	21.41 689	28.98 699	23.82 698	3.13 669	0.60 561	20.96 701	1.59 632	25.58 702	28.15 706	21.99 701	14.79 689	21.94 701	16.41 690	28.89 711	14.87 702	33.53 708	31.28 708	29.51 709	26.16 706

Hybrid-DGEV	35.78 703	37.50 709	48.96 711	42.25 706	39.20 702	52.33 711	73.10 710	42.63 712	32.52 706	26.62 703	28.31 709	38.50 706	32.87 709	41.67 709	51.55 708	18.77 708	18.56 707	19.18 706	19.83 706	27.20 700	23.97 701

RAFT-FEzeroshot	35.73 700	37.45 706	48.67 706	42.23 704	39.22 704	52.25 707	73.13 712	42.62 710	32.59 707	26.71 704	27.70 702	38.57 707	32.57 706	41.68 711	51.67 712	18.75 705	18.58 709	19.15 702	19.78 703	27.21 702	23.98 702

RAFT-FE	35.73 700	37.45 706	48.67 706	42.23 704	39.22 704	52.25 707	73.13 712	42.62 710	32.59 707	26.71 704	27.70 702	38.57 707	32.57 706	41.68 711	51.67 712	18.75 705	18.58 709	19.15 702	19.78 703	27.21 702	23.98 702

FlowAnything	35.81 704	37.53 710	48.80 709	42.20 702	39.22 704	52.25 707	73.16 714	42.56 708	32.89 712	26.76 706	28.30 707	38.69 711	33.09 711	41.63 708	51.62 710	18.76 707	18.59 712	19.21 707	19.92 707	27.16 699	23.91 700

CasAABBNet	35.74 702	37.43 705	48.72 708	42.22 703	39.20 702	52.24 706	73.12 711	42.61 709	32.62 710	26.78 707	27.95 704	38.58 709	32.60 708	41.67 709	51.65 711	18.74 704	18.57 708	19.15 702	19.77 702	27.20 700	23.98 702

Selective-RAFT-Error	35.84 705	37.49 708	48.83 710	42.26 707	39.24 707	52.30 710	73.09 709	42.66 713	32.61 709	26.80 708	28.30 707	38.84 712	33.51 712	41.68 711	51.59 709	18.82 709	18.58 709	19.17 705	19.80 705	27.28 704	24.05 705

LSM0	38.95 711	37.60 711	48.58 705	43.57 708	91.06 714	52.57 712	72.57 708	43.17 714	32.63 711	26.97 709	27.97 705	38.65 710	32.94 710	41.86 714	51.78 714	18.89 710	18.41 703	19.13 701	19.63 701	27.29 705	33.77 707

BEATNet-Init1	15.13 689	0.82 634	50.86 712	0.72 632	0.53 612	38.10 705	7.03 689	11.83 690	14.25 690	29.78 710	30.17 710	48.21 713	22.64 702	26.78 702	18.11 692	0.42 621	0.38 628	0.47 620	0.46 627	0.51 621	0.48 629

HaxPig	31.96 698	37.24 704	34.27 698	24.37 698	24.88 699	18.26 691	19.86 694	20.64 700	28.52 705	35.97 711	38.75 711	25.57 702	28.72 705	33.88 704	34.39 705	35.94 712	38.87 713	37.80 709	40.48 711	39.68 710	41.15 711

RSGM-EC	74.81 713	63.03 714	41.60 703	97.74 712	92.11 715	74.93 713	114.81 715	53.77 715	38.96 715	39.88 712	48.98 714	90.73 715	64.81 715	139.63 715	128.53 716	93.27 715	53.96 716	95.12 713	38.31 709	81.45 715	44.63 714

acva	74.81 713	63.03 714	41.60 703	97.74 712	92.11 715	74.93 713	114.81 715	53.77 715	38.96 715	39.88 712	48.98 714	90.73 715	64.81 715	139.63 715	128.53 716	93.27 715	53.96 716	95.12 713	38.31 709	81.45 715	44.63 714

AVERAGE_ROB	37.58 710	40.13 712	40.15 701	34.81 701	33.82 701	28.55 703	25.10 696	32.02 707	34.06 714	41.28 714	40.66 712	34.46 705	34.81 714	39.18 706	37.57 707	42.78 713	43.44 714	43.82 710	43.03 712	40.47 711	41.51 712

MEDIAN_ROB	37.38 709	40.85 713	40.60 702	32.31 700	31.85 700	27.20 699	24.55 695	29.10 706	33.19 713	42.09 715	41.76 713	33.35 704	34.39 713	39.78 707	37.07 706	43.64 714	44.10 715	44.12 711	43.40 713	41.51 712	42.76 713

Selective-IGEV-i16pa	78.59 715	120.99 716	16.46 684	1.04 647	0.66 632	181.07 717	2.17 680	153.90 718	139.75 718	56.45 716	153.05 716	107.32 717	157.92 718	200.46 718	96.57 715	94.09 717	1.23 680	2.69 682	0.31 590	0.96 649	84.68 716

PML	40.80 712	29.24 700	11.87 682	7.20 687	14.47 688	92.13 715	213.69 718	7.63 686	23.35 703	74.72 717	190.14 718	50.17 714	26.15 704	21.39 697	12.70 687	8.76 694	2.92 688	8.45 696	3.25 691	13.26 696	4.42 688

test_example2	176.61 716	205.14 717	198.86 716	188.60 716	190.98 717	152.67 716	170.61 717	94.86 717	123.55 717	178.88 718	179.48 717	158.94 718	141.34 717	192.61 717	198.96 718	203.76 718	236.37 718	164.13 718	173.55 718	218.58 718	160.41 717

ccccc		429.19 718		507.10 717	501.20 718	356.95 718		380.82 719		334.51 719		372.86 719		499.17 719		561.44 719	431.22 719	334.28 719	290.86 719	540.88 719

ASD4		8.86 688

Low-res two-view benchmark