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

Pro-Stereo	0.22 51	0.25 103	0.66 51	0.22 55	0.14 68	0.49 226	0.15 36	0.23 2	0.35 83	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 295	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.37 602	0.08 37	0.09 74

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 26	0.21 27	0.13 48	0.15 1	0.16 60	0.21 1	0.36 113	0.11 1	0.17 35	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 86	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.08 139	0.08 37	0.11 134

MLG-Stereo_test2	0.21 29	0.36 257	0.68 55	0.21 27	0.17 156	0.45 168	0.12 4	0.35 27	0.42 185	0.15 10	0.11 8	0.22 124	0.10 2	0.28 84	0.16 32	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

monster-pro	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

MonStereo	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

LG-Stereo_L1	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.28 19	0.21 172	0.38 49	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 191	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

MonSter	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

252Zero-FE	0.62 478	0.27 133	0.83 82	0.24 105	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 56	0.32 41	8.03 684	0.23 100	0.12 2	0.12 9	0.26 64	0.44 401	0.09 137	0.12 400	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 179

Monster-pub-mixall	0.21 29	0.31 203	0.69 57	0.21 27	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 40	0.26 8	0.21 91	0.19 50	0.15 35	0.12 9	0.47 278	0.29 260	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 179

IGEV	0.22 51	0.28 160	0.88 94	0.21 27	0.24 333	0.42 142	0.17 72	0.35 27	0.37 125	0.20 78	0.22 86	0.14 15	0.12 9	0.24 39	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.31 38	0.22 212	0.38 49	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 9	0.32 132	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

MLG-Stereo_test3	0.21 29	0.35 247	0.65 42	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 40	0.40 159	0.21 91	0.12 13	0.17 63	0.12 9	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.10 108

MLG-Stereo_test1	0.21 29	0.33 220	0.61 26	0.23 78	0.21 268	0.45 168	0.13 9	0.33 21	0.46 229	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 9	0.32 132	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

PointNet	0.20 13	0.21 33	0.82 80	0.21 27	0.12 21	0.37 85	0.16 60	0.33 21	0.28 18	0.16 18	0.15 25	0.18 80	0.13 15	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 6	0.30 189	0.77 72	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 36	0.31 13	0.19 2	0.16 18	0.17 35	0.15 35	0.13 15	0.22 23	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.10 223	0.08 37	0.07 12

Test_v1	0.21 29	0.27 133	0.95 110	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.37 40	0.27 11	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.13 15	0.25 47	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 134

monsterstereo	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.25 129	0.27 384	0.39 104	0.14 19	0.51 187	0.33 56	0.25 165	0.27 149	0.13 4	0.13 15	0.38 201	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 29	0.33 220	0.60 23	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.13 9	0.39 56	0.46 229	0.13 5	0.10 3	0.17 63	0.13 15	0.35 167	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 85	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.24 39	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.08 49

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 291

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 91	0.23 71	1.00 118	0.22 55	0.31 444	0.47 198	0.20 130	0.44 104	0.33 56	0.27 199	0.32 211	0.24 157	0.14 20	0.23 32	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.16 323

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 78	0.24 89	0.84 84	0.22 55	0.32 454	0.48 209	0.20 130	0.45 119	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.07 5	0.13 222

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 85	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.12 151	0.09 74

PSi22b	0.20 13	0.26 121	0.88 94	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 314	0.07 1	0.06 18	0.12 151	0.09 74

Foundation-i32	0.20 13	0.28 160	0.87 91	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 16	0.36 113	0.13 5	0.10 3	0.25 172	0.14 20	0.19 2	0.15 13	0.09 137	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.11 134	0.12 179

LACA2	0.25 78	0.74 478	1.30 177	0.20 9	0.10 2	0.39 104	0.17 72	0.32 16	0.36 113	0.15 10	0.15 25	0.18 80	0.14 20	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 78	0.22 50	1.00 118	0.22 55	0.30 423	0.48 209	0.21 172	0.45 119	0.32 41	0.27 199	0.31 201	0.20 104	0.14 20	0.20 4	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.13 222

BStereo	0.28 119	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 407	0.33 48	0.20 130	0.46 127	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 501	0.21 510	0.12 151	0.11 134

Wave_Phase_stereo	0.31 158	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 407	0.98 596	0.20 130	0.49 168	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 501	0.21 510	0.12 151	0.11 134

S2M2_XL	0.20 13	0.32 211	1.10 135	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 50	0.15 35	0.14 20	0.19 2	0.21 138	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 29	0.22 50	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.41 128	0.15 36	0.46 127	0.35 83	0.26 183	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.31 119	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5_new	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsters	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.23 78	0.28 398	0.42 142	0.14 19	0.46 127	0.31 32	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.14 20	0.43 232	0.20 118	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 29	0.37 260	0.70 60	0.22 55	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 36	0.39 145	0.17 37	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.25 47	0.27 235	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.10 108

DEFOM-Stereo	0.22 51	0.22 50	0.91 104	0.23 78	0.13 48	0.49 226	0.18 92	0.30 11	0.28 18	0.19 64	0.17 35	0.14 15	0.14 20	0.41 220	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 74

dual_stereo	0.23 62	0.25 103	0.66 51	0.21 27	0.15 97	0.27 16	0.15 36	0.62 276	0.40 159	0.15 10	0.13 16	0.18 80	0.14 20	0.37 191	0.19 86	0.09 137	0.31 604	0.07 1	0.10 223	0.07 5	0.07 12

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 214	1.34 635	1.24 163	0.23 78	0.12 21	0.33 48	0.20 130	0.40 65	0.33 56	0.25 165	0.21 67	0.16 48	0.14 20	0.27 70	0.63 481	0.55 634	0.06 24	0.11 289	0.13 364	0.25 442	0.49 607

AIO-Stereo	0.30 149	0.27 133	1.25 164	0.27 196	0.24 333	0.37 85	0.20 130	0.52 203	0.36 113	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.14 20	0.31 119	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.38 603	0.19 347	0.31 534

gcap-zeroshot	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 249

test_for_model	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 291

testlalala	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 249

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 54	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 72	0.27 4	0.31 32	0.16 18	0.13 16	0.15 35	0.15 44	0.28 84	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 284	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 142	0.15 36	0.31 13	0.34 69	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 44	0.25 47	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

DispViT+	0.23 62	0.23 71	0.98 116	0.19 2	0.44 557	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.37 125	0.19 64	0.16 32	0.18 80	0.15 44	0.38 201	0.17 53	0.11 323	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 69	0.38 272	1.37 198	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.40 159	0.14 8	0.25 127	0.15 35	0.15 44	0.25 47	0.18 61	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 33	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 27	0.31 32	0.16 18	0.14 24	0.17 63	0.15 44	0.25 47	0.23 173	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 13	0.21 33	0.61 26	0.20 9	0.13 48	0.39 104	0.14 19	0.34 26	0.34 69	0.16 18	0.16 32	0.16 48	0.15 44	0.27 70	0.22 162	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

VIP-Stereo	0.28 119	0.56 396	1.05 126	0.23 78	0.19 238	0.52 269	0.17 72	0.44 104	0.39 145	0.18 46	0.25 127	0.24 157	0.15 44	0.33 146	0.19 86	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.14 214	0.32 543

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 55	0.17 156	0.35 64	0.14 19	0.27 4	0.25 5	0.19 64	0.21 67	0.14 15	0.15 44	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 249

Replicate-Monster	0.23 62	0.40 292	0.94 109	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 65	0.36 113	0.22 111	0.15 25	0.15 35	0.15 44	0.40 215	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 291

LG-G_1	0.23 62	0.37 260	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

LG-G	0.23 62	0.37 260	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

U	3.37 674	0.17 2	0.91 104	0.26 172	13.79 695	19.19 699	0.15 36	0.41 77	0.31 32	0.17 37	0.18 45	0.27 200	0.15 44	0.21 10	0.16 32	0.09 137	0.06 24	17.88 705	12.81 699	0.10 102	0.08 49

PSi22a	0.20 13	0.28 160	0.89 98	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 19	0.32 16	0.35 83	0.12 2	0.09 1	0.22 124	0.16 58	0.20 4	0.14 4	0.09 137	0.09 265	0.07 1	0.05 1	0.13 185	0.11 134

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 23	0.20 9	0.11 9	0.39 104	0.15 36	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.15 25	0.17 63	0.16 58	0.26 64	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 74

111111	0.24 69	0.21 33	0.82 80	0.24 105	0.21 268	0.43 149	0.13 9	0.45 119	0.35 83	0.22 111	0.27 149	0.18 80	0.16 58	0.35 167	0.18 61	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.25 442	0.08 49

LG-Stereo	0.27 103	0.25 103	0.95 110	0.25 129	0.15 97	0.43 149	0.21 172	0.50 177	0.40 159	0.18 46	0.29 169	0.25 172	0.16 58	0.28 84	0.35 337	0.07 26	0.07 75	0.11 289	0.10 223	0.24 428	0.10 108

HART	0.38 226	0.53 377	1.66 263	0.26 172	0.15 97	0.30 30	0.19 103	0.67 306	0.46 229	0.29 212	0.52 362	0.38 273	0.16 58	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.68 654	0.09 153	0.07 100	0.34 536	0.21 413

AIO_rvc	0.41 257	0.64 433	1.29 174	0.58 597	0.39 528	0.37 85	0.24 285	0.50 177	0.43 197	0.28 206	0.23 100	0.25 172	0.16 58	0.99 431	0.19 86	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.25 442	0.85 644

fffft	0.29 132	0.21 33	1.10 135	0.24 105	0.15 97	0.42 142	0.24 285	0.42 87	0.38 132	0.21 91	0.18 45	0.20 104	0.16 58	0.44 241	0.70 499	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.28 480	0.20 400
1: 1. 1
RAStereo	0.28 119	0.48 353	1.52 238	0.26 172	0.18 203	0.25 14	0.19 103	0.42 87	0.35 83	0.20 78	0.25 127	0.20 104	0.16 58	0.24 39	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.12 151	0.08 49

CAS++	0.31 158	0.33 220	1.43 214	0.25 129	0.17 156	0.31 38	0.20 130	0.78 395	0.41 172	0.30 217	0.30 184	0.21 118	0.16 58	0.33 146	0.18 61	0.15 480	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DF	0.34 184	0.29 172	0.95 110	0.31 309	0.44 557	0.40 117	0.21 172	0.71 325	0.32 41	0.23 134	0.37 242	0.32 239	0.17 67	0.39 209	0.85 528	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.29 553	0.09 74	0.20 400

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 132	0.58 402	0.98 116	0.21 27	0.31 444	0.41 128	0.20 130	0.46 127	0.34 69	0.21 91	0.22 86	0.19 100	0.17 67	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 314	0.08 56	0.45 617	0.09 74	0.29 512

WQFJA1++	2.30 658	0.22 50	6.03 669	1.08 643	1.15 654	0.29 26	0.14 19	0.39 56	0.24 3	13.61 695	0.19 50	3.34 666	0.17 67	0.33 146	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.07 100	18.19 705	0.14 249

DLNR-FE	13.43 694	20.01 699	23.53 700	121.73 716	33.87 709	0.46 188	0.15 36	8.09 690	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.75 396	0.29 260	6.68 691	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.82 716	0.18 364

FlowAnything_test	0.23 62	0.32 211	0.52 5	0.28 227	0.17 156	0.37 85	0.20 130	0.38 49	0.24 3	0.24 145	0.20 59	0.21 118	0.17 67	0.26 64	0.25 213	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.16 438	0.17 298	0.12 179

2.5w	0.21 29	0.23 71	0.50 1	0.22 55	0.15 97	0.39 104	0.19 103	0.47 147	0.36 113	0.21 91	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 146	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

S2M2_L	0.24 69	0.29 172	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.24 13	0.09 1	0.36 36	0.45 218	0.17 37	0.25 127	0.23 141	0.17 67	0.24 39	0.28 246	0.15 480	0.12 400	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 51	0.28 160	0.77 72	0.22 55	0.11 9	0.40 117	0.16 60	0.31 13	0.36 113	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.17 67	0.37 191	0.16 32	0.10 243	0.06 24	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 214	0.28 160	1.48 227	0.25 129	0.38 522	0.46 188	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.15 10	0.29 169	0.15 35	0.17 67	0.36 180	0.23 173	0.07 26	0.76 661	0.07 1	0.26 539	0.21 379	1.03 660
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 13	0.30 189	0.81 78	0.21 27	0.22 298	0.21 9	0.16 60	0.25 3	0.38 132	0.15 10	0.11 8	0.18 80	0.17 67	0.23 32	0.16 32	0.09 137	0.13 424	0.08 56	0.06 18	0.07 5	0.07 12

AIO_test	0.39 241	0.37 260	1.19 151	0.73 617	0.67 619	0.35 64	0.25 307	0.47 147	0.34 69	0.34 236	0.22 86	0.33 246	0.17 67	1.31 468	0.19 86	0.11 323	0.15 471	0.08 56	0.21 510	0.15 237	0.23 453

castereo++	0.28 119	0.43 315	0.93 107	0.28 227	0.17 156	0.53 278	0.21 172	0.55 228	0.45 218	0.17 37	0.26 140	0.32 239	0.17 67	0.33 146	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.13 185	0.06 1

mms	0.27 103	0.26 121	0.91 104	0.25 129	0.18 203	0.32 44	0.23 251	0.37 40	0.31 32	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.17 67	0.46 266	0.21 138	0.08 65	0.10 314	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.47 603

ours_stereo	0.27 103	0.25 103	1.21 157	0.25 129	0.17 156	0.35 64	0.23 251	0.38 49	0.35 83	0.20 78	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.18 364

GCAP-BAT	1.13 613	0.30 189	9.45 680	3.22 680	5.97 682	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.17 344

RSM++	0.27 103	0.26 121	0.87 91	0.28 227	0.13 48	0.39 104	0.20 130	0.45 119	0.45 218	0.20 78	0.24 112	0.24 157	0.17 67	0.36 180	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.26 463	0.18 364

RSM	0.28 119	0.26 121	0.97 114	0.25 129	0.24 333	0.37 85	0.21 172	0.49 168	0.44 203	0.21 91	0.27 149	0.28 211	0.17 67	0.38 201	0.20 118	0.07 26	0.07 75	0.09 153	0.34 586	0.21 379	0.16 323

RAFT-Stereo-weight	0.34 184	0.29 172	1.43 214	0.28 227	0.28 398	0.55 301	0.22 212	0.78 395	0.48 251	0.46 312	0.38 253	0.36 261	0.17 67	0.33 146	0.23 173	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.09 74

MSKI-zero shot	0.46 325	0.38 272	2.47 531	0.27 196	0.43 556	0.56 317	0.20 130	0.77 380	0.43 197	0.60 477	0.51 347	0.44 323	0.17 67	0.68 376	0.21 138	0.09 137	0.29 599	0.09 153	0.32 578	0.14 214	0.10 108

DLNR_Zeroshot_test	13.43 694	19.94 698	23.55 701	121.61 715	35.03 710	0.46 188	0.15 36	8.02 689	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.76 400	0.29 260	6.42 690	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.13 715	0.18 364

CASnet	0.28 119	0.31 203	1.20 155	0.28 227	0.11 9	0.47 198	0.19 103	0.44 104	0.44 203	0.38 258	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.29 100	0.19 86	0.10 243	0.06 24	0.15 482	0.12 331	0.16 274	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 610	0.30 189	8.70 677	3.22 680	5.88 681	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.19 381

CAS	0.35 197	0.25 103	1.30 177	0.79 624	0.34 482	0.51 250	0.23 251	0.46 127	0.39 145	0.22 111	0.31 201	0.20 104	0.17 67	0.28 84	0.23 173	0.73 644	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 574

EGLCR-Stereo	0.29 132	0.27 133	0.97 114	0.30 282	0.19 238	0.56 317	0.17 72	0.68 311	0.36 113	0.30 217	0.18 45	0.27 200	0.17 67	0.38 201	0.19 86	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.35 559

DN	0.37 214	0.23 71	1.40 206	0.37 456	0.40 538	0.48 209	0.21 172	0.51 187	0.40 159	0.23 134	0.24 112	0.36 261	0.18 91	0.81 411	0.54 451	0.13 416	0.11 367	0.11 289	0.34 586	0.12 151	0.19 381

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 103	0.46 338	1.39 205	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.21 172	0.40 65	0.25 5	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.18 91	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.28 547	0.08 37	0.27 497

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 132	0.53 377	1.28 171	0.22 55	0.32 454	0.35 64	0.19 103	0.46 127	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.18 80	0.18 91	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 314	0.08 56	0.46 620	0.10 102	0.32 543

Selective-IGEV-i32	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 196	0.30 423	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 417	0.16 274	0.29 512

GEAStereo	0.35 197	0.32 211	1.17 147	0.53 576	0.60 610	0.55 301	0.21 172	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.22 86	0.16 48	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.11 323	0.37 615	0.08 56	0.06 18	0.33 524	0.71 631

GSStereo	0.36 207	0.32 211	1.17 147	0.34 397	0.60 610	0.55 301	0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.33 524	0.84 642

GS-Stereo							0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.33 524	0.84 642

AdaDepth	0.24 69	0.18 6	1.03 121	0.25 129	0.21 268	0.46 188	0.16 60	0.30 11	0.27 11	0.17 37	0.19 50	0.14 15	0.18 91	0.35 167	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.10 108

asd	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.22 55	0.17 156	0.41 128	0.14 19	0.35 27	0.32 41	0.24 145	0.20 59	0.15 35	0.18 91	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

2.25w	0.21 29	0.22 50	0.51 2	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 87	0.34 69	0.23 134	0.27 149	0.14 15	0.18 91	0.33 146	0.24 199	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.75w	0.21 29	0.21 33	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.30 28	0.22 111	0.20 59	0.13 4	0.18 91	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.55 14	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.14 19	0.43 95	0.33 56	0.21 91	0.24 112	0.14 15	0.18 91	0.34 160	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

GIP-stereo	0.26 91	0.22 50	0.78 74	0.29 261	0.20 254	0.42 142	0.17 72	0.64 287	0.39 145	0.18 46	0.24 112	0.23 141	0.18 91	0.25 47	0.47 416	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.17 298	0.08 49

SMoEStereo_RVC	0.29 132	0.26 121	1.03 121	0.25 129	0.14 68	0.46 188	0.22 212	0.36 36	0.38 132	0.23 134	0.23 100	0.21 118	0.18 91	0.45 257	0.60 474	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.20 400

tt45	0.29 132	0.24 89	1.06 128	0.25 129	0.17 156	0.55 301	0.22 212	0.41 77	0.35 83	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.18 91	0.64 356	0.34 325	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.21 379	0.11 134

999	0.29 132	0.25 103	1.05 126	0.26 172	0.18 203	0.49 226	0.23 251	0.38 49	0.37 125	0.20 78	0.32 211	0.23 141	0.18 91	0.73 392	0.36 342	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.24 428	0.10 108

MGS-Stereo	0.32 165	0.34 238	1.70 273	0.25 129	0.14 68	0.40 117	0.22 212	0.38 49	0.43 197	0.24 145	0.51 347	0.25 172	0.18 91	0.31 119	0.20 118	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.08 139	0.47 607	0.08 49

UniTT-Stereo	0.30 149	0.36 257	1.68 267	0.27 196	0.24 333	0.29 26	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.26 183	0.37 242	0.18 80	0.18 91	0.31 119	0.27 235	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.25 442	0.08 49

Selective-IGEV	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 196	0.30 423	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 417	0.16 274	0.29 512

XX-TBD	0.34 184	0.77 491	1.75 295	0.34 397	0.13 48	0.51 250	0.17 72	0.43 95	0.50 269	0.37 248	0.49 334	0.23 141	0.18 91	0.28 84	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 132	0.51 368	1.68 267	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.43 95	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.17 63	0.19 116	0.31 119	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.26 489

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 229	0.15 10	0.15 25	0.16 48	0.19 116	0.23 32	0.18 61	0.10 243	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 6	0.30 189	0.55 14	0.23 78	0.09 1	0.38 99	0.15 36	0.32 16	0.33 56	0.16 18	0.12 13	0.23 141	0.19 116	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 439	0.29 172	1.27 169	0.26 172	0.16 127	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.35 83	5.31 681	0.19 50	0.22 124	0.19 116	0.24 39	1.08 561	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.13 222

2.75w_new	0.21 29	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 117	0.18 92	0.47 147	0.36 113	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.19 116	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 197	1.25 623	1.82 350	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 36	0.43 95	0.37 125	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 116	0.46 266	0.14 4	0.11 323	0.09 265	0.08 56	0.05 1	0.76 638	0.18 364

HUF	0.59 459	0.65 440	2.46 526	0.45 537	0.77 630	0.34 58	0.24 285	0.46 127	0.39 145	0.31 222	0.28 161	0.25 172	0.19 116	0.67 373	0.18 61	0.12 384	2.03 681	0.08 56	0.06 18	0.31 506	1.59 674

IGEV-Stereo+	0.29 132	0.29 172	0.86 89	0.25 129	0.34 482	0.30 30	0.14 19	0.32 16	0.53 301	0.18 46	0.12 13	0.18 80	0.19 116	0.49 295	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.20 504	0.46 606	0.59 621

4D-IteraStereo	0.44 294	0.96 562	2.63 561	0.27 196	0.30 423	0.45 168	0.25 307	0.52 203	0.50 269	0.40 266	0.31 201	0.40 288	0.19 116	0.35 167	0.32 305	0.09 137	0.06 24	0.12 353	0.11 291	0.19 347	0.30 525

CES	0.30 149	0.27 133	1.09 133	0.23 78	0.50 583	0.40 117	0.20 130	0.46 127	0.44 203	0.22 111	0.28 161	0.26 187	0.19 116	0.33 146	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.49 607

GLC_STEREO	0.28 119	0.27 133	1.36 193	0.28 227	0.12 21	0.41 128	0.20 130	0.37 40	0.38 132	0.26 183	0.30 184	0.25 172	0.19 116	0.33 146	0.24 199	0.09 137	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.09 74

CREStereo++_RVC	0.33 175	0.29 172	1.74 289	0.24 105	0.16 127	0.54 286	0.15 36	0.40 65	0.55 321	0.37 248	0.51 347	0.24 157	0.19 116	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.30 563	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 431	0.54 385	3.50 644	0.48 555	0.39 528	0.54 286	0.17 72	0.89 488	0.40 159	0.44 292	0.65 492	0.85 555	0.19 116	0.77 404	0.21 138	0.10 243	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.17 298	0.14 249

TS12	0.24 69	0.26 121	0.83 82	0.25 129	0.11 9	0.46 188	0.17 72	0.46 127	0.43 197	0.20 78	0.31 201	0.18 80	0.20 129	0.31 119	0.22 162	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.11 134	0.07 12

aanet-new-40k	0.25 78	0.37 260	1.35 191	0.24 105	0.24 333	0.38 99	0.20 130	0.39 56	0.26 8	0.18 46	0.24 112	0.16 48	0.20 129	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.18 364

aanet-new-24k	0.27 103	0.40 292	1.12 137	0.24 105	0.45 568	0.40 117	0.21 172	0.39 56	0.28 18	0.19 64	0.28 161	0.17 63	0.20 129	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.32 578	0.09 74	0.10 108

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 78	0.41 302	1.08 130	0.23 78	0.23 318	0.45 168	0.20 130	0.44 104	0.30 28	0.18 46	0.21 67	0.22 124	0.20 129	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.14 249

asda	0.22 51	0.25 103	0.70 60	0.21 27	0.16 127	0.43 149	0.16 60	0.44 104	0.35 83	0.22 111	0.20 59	0.14 15	0.20 129	0.25 47	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 13	0.21 33	0.57 19	0.21 27	0.15 97	0.39 104	0.13 9	0.39 56	0.33 56	0.22 111	0.21 67	0.13 4	0.20 129	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 175	0.43 315	1.42 213	0.25 129	0.16 127	0.35 64	0.20 130	0.68 311	0.44 203	0.24 145	0.27 149	0.29 222	0.20 129	0.58 332	0.18 61	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.26 463	0.17 344

SCV	0.35 197	0.59 405	1.37 198	0.34 397	0.22 298	0.28 19	0.23 251	0.72 331	0.35 83	0.19 64	0.30 184	0.24 157	0.20 129	0.64 356	0.19 86	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.34 536	0.29 512

fffy	0.28 119	0.24 89	1.19 151	0.27 196	0.15 97	0.37 85	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.20 78	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.44 241	0.20 118	0.08 65	0.10 314	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.18 364

model_zeroshot	0.44 294	0.68 452	1.97 424	0.28 227	0.18 203	0.69 499	0.21 172	0.63 284	0.40 159	1.00 607	0.34 229	0.42 308	0.20 129	0.69 382	0.24 199	0.10 243	0.22 560	0.10 213	0.22 520	0.12 151	0.10 108

Pointernet	0.29 132	0.25 103	1.49 230	0.24 105	0.20 254	0.47 198	0.15 36	0.62 276	0.47 248	0.22 111	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.28 84	0.20 118	0.10 243	0.07 75	0.07 1	0.12 331	0.10 102	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 376	0.33 220	0.93 107	0.26 172	0.22 298	0.46 188	0.20 130	1.10 616	1.34 632	3.16 676	0.32 211	0.22 124	0.20 129	0.30 112	0.22 162	0.10 243	0.09 265	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.19 381

ProNet	0.30 149	0.54 385	1.29 174	0.25 129	0.15 97	0.47 198	0.25 307	0.48 161	0.39 145	0.21 91	0.23 100	0.22 124	0.20 129	0.44 241	0.19 86	0.08 65	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.12 179

aanet-new-90k	0.29 132	0.47 348	1.41 208	0.26 172	0.18 203	0.43 149	0.19 103	0.47 147	0.32 41	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.21 142	0.37 191	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.46 601

aanet-new-70k	0.27 103	0.48 353	1.33 184	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.45 119	0.33 56	0.17 37	0.21 67	0.16 48	0.21 142	0.38 201	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.22 428

aanet-new-28k	0.34 184	0.53 377	2.69 571	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.21 172	0.37 40	0.29 27	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.21 142	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.31 572	0.10 102	0.23 453

aanet-new-22k	0.28 119	0.52 370	1.51 236	0.24 105	0.13 48	0.33 48	0.22 212	0.37 40	0.32 41	0.18 46	0.24 112	0.18 80	0.21 142	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.09 74	0.31 534

aanet-new-16k	0.26 91	0.47 348	1.36 193	0.25 129	0.12 21	0.36 78	0.18 92	0.40 65	0.35 83	0.18 46	0.21 67	0.18 80	0.21 142	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.11 134

aanet-new-12k	0.24 69	0.24 89	1.06 128	0.27 196	0.12 21	0.43 149	0.20 130	0.51 187	0.34 69	0.19 64	0.16 32	0.15 35	0.21 142	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.11 134	0.09 74

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 69	0.31 203	0.88 94	0.25 129	0.23 318	0.45 168	0.22 212	0.39 56	0.30 28	0.21 91	0.27 149	0.18 80	0.21 142	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 265	0.08 56	0.07 100	0.11 134	0.13 222

RT-Monster	0.29 132	0.30 189	0.95 110	0.25 129	0.28 398	0.46 188	0.15 36	0.53 212	0.55 321	0.37 248	0.36 238	0.28 211	0.21 142	0.32 132	0.21 138	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.15 237	0.14 249

VMStereo-Base	0.26 91	0.27 133	1.26 166	0.20 9	0.12 21	0.42 142	0.17 72	0.37 40	0.40 159	0.22 111	0.31 201	0.29 222	0.21 142	0.32 132	0.20 118	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

rvit_stereo_0081_aga	0.27 103	0.29 172	1.08 130	0.26 172	0.20 254	0.33 48	0.21 172	0.41 77	0.42 185	0.26 183	0.28 161	0.27 200	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.14 460	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.10 108

rvit_stereo_0081	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 227	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 301	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.09 74

rvit_stereo_0082	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 227	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 301	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.09 74

trnet	0.28 119	0.26 121	1.32 182	0.19 2	0.12 21	0.54 286	0.15 36	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.30 112	0.21 138	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.09 74	0.07 12

LL-Strereo2	0.41 257	0.90 541	1.83 353	0.44 523	0.24 333	0.54 286	0.27 355	0.58 246	0.45 218	0.41 274	0.33 221	0.44 323	0.21 142	0.44 241	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.16 501	0.14 392	0.17 298	0.17 344

test-3	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 397	0.32 454	0.45 168	0.23 251	0.71 325	0.46 229	0.51 364	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 487	0.28 505

test_1	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 397	0.32 454	0.45 168	0.23 251	0.71 325	0.46 229	0.50 351	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 487	0.29 512

CREStereo	0.28 119	0.30 189	1.33 184	0.19 2	0.13 48	0.55 301	0.17 72	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.11 323	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.10 102	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-36k	0.29 132	0.63 428	1.51 236	0.24 105	0.11 9	0.43 149	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.19 64	0.24 112	0.16 48	0.22 159	0.29 100	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.24 467

aanet-new-34k	0.27 103	0.57 401	1.36 193	0.23 78	0.11 9	0.34 58	0.20 130	0.36 36	0.30 28	0.19 64	0.27 149	0.17 63	0.22 159	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.29 512

aanet-new-32k	0.27 103	0.49 357	1.73 284	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

aanet-new-30k	0.28 119	0.49 357	1.75 295	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

aanet-new-10k	0.27 103	0.52 370	1.27 169	0.27 196	0.15 97	0.49 226	0.21 172	0.46 127	0.31 32	0.21 91	0.20 59	0.19 100	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.16 323

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 103	0.39 284	0.79 75	0.24 105	0.24 333	0.37 85	0.21 172	0.37 40	0.33 56	0.19 64	0.27 149	0.18 80	0.22 159	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 443	0.08 56	0.51 630	0.08 37	0.39 583

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 78	0.35 247	0.69 57	0.23 78	0.27 384	0.35 64	0.20 130	0.44 104	0.28 18	0.21 91	0.22 86	0.14 15	0.22 159	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 56	0.47 621	0.09 74	0.34 556

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 91	0.38 272	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.22 212	0.44 104	0.33 56	0.21 91	0.25 127	0.16 48	0.22 159	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.45 617	0.08 37	0.27 497

PSi22	0.37 214	0.73 474	1.71 280	0.28 227	0.13 48	0.44 160	0.14 19	0.64 287	0.51 276	0.22 111	0.28 161	0.36 261	0.22 159	0.65 367	0.27 235	0.07 26	0.14 443	0.07 1	0.06 18	0.28 480	0.12 179

gasm-f	0.36 207	0.34 238	1.13 138	0.53 576	0.44 557	0.54 286	0.27 355	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.33 221	0.16 48	0.22 159	0.36 180	0.25 213	0.11 323	0.37 615	0.08 56	0.06 18	0.38 570	0.71 631

zero-FE	0.80 566	0.27 133	8.23 676	0.49 557	0.98 640	0.33 48	0.20 130	0.48 161	1.28 628	0.17 37	0.20 59	0.77 523	0.22 159	0.60 345	0.97 539	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.10 223	0.33 524	0.14 249

3w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.59 22	0.22 55	0.12 21	0.37 85	0.22 212	0.50 177	0.38 132	0.22 111	0.21 67	0.12 2	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 214	0.37 260	1.21 157	0.26 172	0.18 203	0.73 520	0.18 92	0.53 212	0.41 172	0.35 238	0.30 184	0.58 417	0.22 159	0.33 146	0.95 537	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.13 185	0.15 291

MM-Stereo_test2	0.38 226	0.28 160	2.46 526	0.43 516	0.15 97	0.50 239	0.25 307	0.47 147	0.38 132	0.33 234	0.26 140	0.23 141	0.22 159	0.34 160	0.29 260	0.08 65	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.36 555	0.22 428

AIO-test2	0.49 365	1.15 610	1.96 419	0.42 512	0.37 516	0.50 239	0.23 251	0.79 410	0.70 475	0.33 234	0.53 374	0.27 200	0.22 159	0.67 373	0.29 260	0.73 644	0.08 180	0.13 414	0.17 458	0.17 298	0.18 364

AIO-test1	0.45 313	0.87 529	2.27 489	0.33 364	0.33 469	0.50 239	0.22 212	0.74 347	0.66 445	0.29 212	0.41 269	0.29 222	0.22 159	0.73 392	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.14 392	0.30 498	0.22 428

IGEV-Stereo++	0.23 62	0.23 71	0.64 36	0.24 105	0.22 298	0.47 198	0.13 9	0.52 203	0.33 56	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.22 159	0.32 132	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.17 298	0.09 74

Occ-G	0.30 149	0.30 189	1.33 184	0.23 78	0.15 97	0.36 78	0.25 307	0.43 95	0.31 32	0.26 183	0.35 234	0.46 344	0.22 159	0.30 112	0.25 213	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.16 438	0.31 506	0.08 49

rvit_stereo_0080	0.27 103	0.38 272	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 355	0.54 224	0.44 203	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.10 213	0.10 223	0.15 237	0.11 134

whm_eth	0.27 103	0.38 272	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 355	0.54 224	0.44 203	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.10 213	0.10 223	0.15 237	0.11 134

MaDis-Stereo	0.29 132	0.54 385	1.44 216	0.24 105	0.29 407	0.29 26	0.16 60	0.45 119	0.37 125	0.19 64	0.21 67	0.28 211	0.22 159	0.30 112	0.29 260	0.10 243	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.11 134	0.11 134

GCAP-Stereo	0.34 184	0.89 537	1.76 304	0.26 172	0.12 21	0.52 269	0.14 19	0.49 168	0.38 132	0.29 212	0.30 184	0.29 222	0.22 159	0.30 112	0.20 118	0.09 137	0.17 509	0.09 153	0.07 100	0.21 379	0.11 134

test_4	0.40 249	0.37 260	2.01 428	0.29 261	0.21 268	0.50 239	0.28 375	0.47 147	0.39 145	0.42 279	0.76 543	0.38 273	0.22 159	0.52 310	0.33 318	0.08 65	0.07 75	0.11 289	0.15 417	0.28 480	0.07 12

test_3	0.44 294	0.20 18	1.70 273	0.36 432	0.32 454	0.47 198	0.30 407	0.73 343	0.49 258	0.50 351	0.30 184	0.45 332	0.22 159	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.10 314	0.11 289	0.35 590	0.29 487	0.28 505

CroCo-Stereo	0.30 149	0.45 335	1.08 130	0.31 309	0.17 156	0.19 6	0.21 172	0.73 343	0.50 269	0.21 91	0.24 112	0.55 390	0.22 159	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.12 151	0.09 74
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
TANstereo	0.33 175	0.49 357	1.75 295	0.23 78	0.12 21	0.54 286	0.16 60	0.40 65	0.45 218	0.45 303	0.51 347	0.26 187	0.22 159	0.29 100	0.20 118	0.10 243	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.11 134

aanet-32k-new	0.30 149	0.60 407	1.61 253	0.25 129	0.15 97	0.46 188	0.21 172	0.41 77	0.33 56	0.17 37	0.24 112	0.17 63	0.23 185	0.30 112	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.39 583

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 69	0.22 50	0.90 101	0.23 78	0.32 454	0.47 198	0.21 172	0.48 161	0.34 69	0.20 78	0.25 127	0.21 118	0.23 185	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.09 74

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 103	0.40 292	0.87 91	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 185	0.55 615

Foundation-i1	0.26 91	0.29 172	0.75 66	0.23 78	0.21 268	0.30 30	0.22 212	0.60 267	0.43 197	0.24 145	0.31 201	0.35 256	0.23 185	0.27 70	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.11 134	0.07 12

DDF-Stereo	0.37 214	0.27 133	0.79 75	0.39 483	0.29 407	0.38 99	0.21 172	0.47 147	0.51 276	0.32 231	0.17 35	0.79 532	0.23 185	0.64 356	1.04 557	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.12 331	0.35 548	0.15 291

DilatedVolume-Stereo	0.26 91	0.20 18	0.64 36	0.25 129	0.15 97	0.41 128	0.18 92	0.42 87	0.35 83	0.34 236	0.34 229	0.25 172	0.23 185	0.43 232	0.53 445	0.09 137	0.09 265	0.08 56	0.10 223	0.12 151	0.11 134

2w_stereo	0.21 29	0.19 10	0.51 2	0.22 55	0.13 48	0.41 128	0.20 130	0.50 177	0.34 69	0.25 165	0.23 100	0.13 4	0.23 185	0.24 39	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune	0.31 158	0.46 338	0.79 75	0.21 27	0.12 21	0.53 278	0.25 307	0.52 203	0.54 314	0.28 206	0.32 211	0.29 222	0.23 185	0.59 338	0.55 453	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.13 185	0.08 49

MM-Stereo_test3	0.40 249	0.58 402	1.75 295	0.36 432	0.30 423	0.45 168	0.30 407	0.72 331	0.59 356	0.31 222	0.43 275	0.32 239	0.23 185	0.35 167	0.29 260	0.10 243	0.20 545	0.10 213	0.08 139	0.40 585	0.11 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 103	0.40 292	0.86 89	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 185	0.55 615

ff7	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

ffff	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

11t	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

CroCo-Stereo Lap2	0.33 175	0.61 412	1.47 224	0.32 338	0.38 522	0.23 12	0.22 212	0.58 246	0.46 229	0.22 111	0.27 149	0.29 222	0.23 185	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.21 379	0.14 249

ccc-4	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

iRaftStereo_RVC	0.37 214	0.53 377	1.41 208	0.28 227	0.15 97	0.52 269	0.20 130	0.54 224	0.46 229	0.37 248	0.43 275	0.41 294	0.23 185	0.36 180	0.26 225	0.09 137	0.15 471	0.12 353	0.11 291	0.41 588	0.37 574

Foundation-i1b	0.22 51	0.20 18	0.69 57	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 130	0.50 177	0.37 125	0.21 91	0.22 86	0.27 200	0.24 201	0.28 84	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

water-stereo	0.24 69	0.17 2	0.88 94	0.24 105	0.14 68	0.37 85	0.17 72	0.43 95	0.32 41	0.26 183	0.35 234	0.26 187	0.24 201	0.22 23	0.25 213	0.09 137	0.09 265	0.09 153	0.08 139	0.10 102	0.10 108

tg	0.37 214	0.55 394	1.35 191	0.28 227	0.16 127	0.57 335	0.18 92	0.57 240	0.49 258	0.37 248	0.44 286	0.38 273	0.24 201	0.46 266	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.43 596	0.36 567

WCG-NET	0.30 149	0.42 310	1.26 166	0.24 105	0.12 21	0.43 149	0.24 285	0.40 65	0.56 333	0.35 238	0.37 242	0.26 187	0.24 201	0.29 100	0.19 86	0.08 65	0.12 400	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.10 108

AE-Stereo	0.42 276	0.29 172	1.65 257	0.43 516	0.47 579	0.56 317	0.23 251	0.86 462	0.46 229	0.31 222	0.41 269	0.43 312	0.24 201	0.34 160	0.24 199	0.09 137	0.48 639	0.11 289	0.45 617	0.22 396	0.19 381

RAFT-Test	0.44 294	0.38 272	2.01 428	0.27 196	0.44 557	0.64 455	0.37 481	0.72 331	0.57 337	0.45 303	0.48 317	0.65 450	0.24 201	0.35 167	0.29 260	0.09 137	0.11 367	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.11 134

LoS_RVC	0.29 132	0.33 220	1.19 151	0.25 129	0.34 482	0.43 149	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.22 111	0.33 221	0.23 141	0.24 201	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.31 534

anonymousdsp	0.34 184	0.53 377	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.55 324	0.19 86	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.18 471	0.24 428	0.29 512

LoS	0.31 158	0.30 189	1.52 238	0.23 78	0.13 48	0.54 286	0.20 130	0.48 161	0.49 258	0.25 165	0.28 161	0.37 265	0.24 201	0.38 201	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 184	0.54 385	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.54 320	0.19 86	0.09 137	0.10 314	0.10 213	0.18 471	0.24 428	0.29 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 393	0.27 133	1.78 317	1.79 664	0.19 238	0.62 423	0.45 533	0.57 240	0.60 361	0.61 486	0.48 317	0.41 294	0.24 201	0.46 266	1.00 548	0.12 384	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.12 151	0.13 222

test-1	0.44 294	0.48 353	1.69 269	0.30 282	0.27 384	0.50 239	0.28 375	0.80 414	0.43 197	0.40 266	0.54 386	0.41 294	0.24 201	0.31 119	1.16 574	0.09 137	0.20 545	0.10 213	0.17 458	0.11 134	0.26 489

PMTNet	0.31 158	0.35 247	1.30 177	0.20 9	0.14 68	0.57 335	0.25 307	0.46 127	0.42 185	0.27 199	0.32 211	0.27 200	0.24 201	0.39 209	0.23 173	0.43 623	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.18 326	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179

RAFT-Stereo	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 175	0.44 326	2.51 542	0.26 172	0.12 21	0.42 142	0.20 130	0.45 119	0.31 32	0.16 18	0.22 86	0.15 35	0.25 216	0.34 160	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.31 534

aanet-new-8k	0.26 91	0.38 272	1.21 157	0.25 129	0.13 48	0.44 160	0.22 212	0.49 168	0.34 69	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.25 216	0.29 100	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.12 179

Foundation-i1c-attn	0.22 51	0.18 6	0.68 55	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 130	0.49 168	0.37 125	0.20 78	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.29 100	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.06 1	0.09 74

Foundation-i1a	0.22 51	0.16 1	0.66 51	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 172	0.50 177	0.39 145	0.25 165	0.22 86	0.27 200	0.25 216	0.33 146	0.18 61	0.08 65	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

NLMM1	0.46 325	0.27 133	0.53 11	0.27 196	0.38 522	0.49 226	0.24 285	1.97 664	2.38 665	0.28 206	0.27 149	0.26 187	0.25 216	0.47 278	0.31 292	0.10 243	0.11 367	0.10 213	0.09 184	0.23 411	0.15 291

NLSM3	0.26 91	0.39 284	0.75 66	0.25 129	0.24 333	0.43 149	0.19 103	0.58 246	0.45 218	0.20 78	0.26 140	0.20 104	0.25 216	0.29 100	0.24 199	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.09 184	0.10 102	0.07 12

rvit_0105_6	0.31 158	0.29 172	1.00 118	0.31 309	0.18 203	0.35 64	0.25 307	0.51 187	0.61 378	0.25 165	0.28 161	0.32 239	0.25 216	0.39 209	0.25 213	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.13 364	0.14 214	0.13 222

WCG-NET（raft）	0.32 165	0.53 377	1.21 157	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.24 285	0.40 65	0.50 269	0.35 238	0.35 234	0.47 352	0.25 216	0.35 167	0.20 118	0.08 65	0.29 599	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.11 134

IGEVStereo-DCA	0.33 175	0.34 238	1.38 200	0.27 196	0.16 127	0.45 168	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 441	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.18 471	0.16 274	0.22 428

rrr	0.46 325	0.34 238	3.08 618	0.27 196	0.16 127	0.45 168	0.28 375	1.09 615	0.51 276	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 441	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.29 553	0.16 274	0.25 479

plain	0.37 214	0.47 348	2.15 463	0.27 196	0.19 238	0.33 48	0.20 130	0.58 246	0.46 229	0.23 134	0.37 242	0.23 141	0.25 216	0.45 257	0.28 246	0.11 323	0.08 180	0.13 414	0.09 184	0.42 594	0.12 179

anonymousdsp2	0.34 184	0.24 89	1.16 146	0.28 227	0.15 97	0.57 335	0.23 251	0.79 410	0.47 248	0.38 258	0.37 242	0.40 288	0.25 216	0.47 278	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.13 364	0.19 347	0.27 497

knoymous	0.34 184	0.25 103	1.75 295	0.24 105	0.18 203	0.45 168	0.24 285	0.57 240	0.38 132	0.41 274	0.39 262	0.55 390	0.25 216	0.38 201	0.23 173	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.07 100	0.13 185	0.12 179

PSM-softLoss	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 566	0.17 156	0.61 403	0.40 497	0.61 272	0.57 337	0.52 373	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 489	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 414	0.12 331	0.12 151	0.14 249

KMStereo	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 566	0.17 156	0.61 403	0.40 497	0.61 272	0.57 337	0.52 373	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 489	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 414	0.12 331	0.12 151	0.14 249

AnonymousM	0.37 214	0.44 326	1.50 233	0.25 129	0.15 97	0.52 269	0.23 251	0.60 267	0.42 185	0.42 279	0.32 211	0.30 230	0.25 216	0.34 160	0.23 173	0.11 323	0.09 265	0.71 644	0.36 599	0.12 151	0.07 12

cross-raft	0.40 249	0.27 133	2.22 478	0.30 282	0.17 156	0.49 226	0.35 465	0.71 325	0.39 145	0.43 285	0.45 290	0.64 445	0.25 216	0.32 132	0.25 213	0.08 65	0.08 180	0.09 153	0.23 523	0.11 134	0.14 249

sCroCo_RVC	0.33 175	0.32 211	1.89 380	0.34 397	0.27 384	0.30 30	0.22 212	0.48 161	0.44 203	0.22 111	0.33 221	0.25 172	0.25 216	0.32 132	0.24 199	0.14 460	0.16 489	0.12 353	0.12 331	0.15 237	0.13 222

test_xeample3	0.46 325	0.34 238	2.99 612	0.37 456	0.16 127	0.49 226	0.33 452	1.06 609	0.44 203	0.25 165	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.49 295	0.56 461	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.40 609	0.17 298	0.26 489

GMStereo	0.38 226	0.99 579	1.91 391	0.27 196	0.16 127	0.39 104	0.23 251	0.47 147	0.62 396	0.38 258	0.34 229	0.25 172	0.25 216	0.39 209	0.29 260	0.14 460	0.08 180	0.10 213	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 241	0.24 89	0.56 17	0.27 196	0.40 538	0.49 226	0.21 172	1.44 641	1.64 645	0.25 165	0.33 221	0.25 172	0.26 236	0.40 215	0.32 305	0.10 243	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.22 396	0.13 222

DA	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 261	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 400	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 610

GGEV	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 261	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 400	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 610

1w_stereo	0.22 51	0.17 2	0.52 5	0.23 78	0.16 127	0.44 160	0.22 212	0.55 228	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.13 4	0.26 236	0.28 84	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.41 257	0.39 284	2.29 493	0.38 473	0.26 371	0.44 160	0.28 375	0.63 284	0.51 276	0.40 266	0.32 211	0.26 187	0.26 236	0.46 266	0.22 162	0.09 137	0.21 554	0.10 213	0.09 184	0.39 580	0.15 291

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 119	0.28 160	1.09 133	0.33 364	0.15 97	0.30 30	0.16 60	0.58 246	0.42 185	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.26 236	0.38 201	0.37 349	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 78	0.19 10	0.58 21	0.28 227	0.18 203	0.28 19	0.22 212	0.38 49	0.54 314	0.23 134	0.30 184	0.27 200	0.26 236	0.37 191	0.24 199	0.14 460	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.12 151	0.10 108

rvit_stereo_ft	0.31 158	0.61 412	1.18 149	0.32 338	0.21 268	0.28 19	0.27 355	0.55 228	0.48 251	0.23 134	0.27 149	0.28 211	0.26 236	0.32 132	0.25 213	0.13 416	0.09 265	0.11 289	0.11 291	0.13 185	0.14 249

MyStereo07	0.34 184	0.40 292	1.46 220	0.29 261	0.23 318	0.60 383	0.31 420	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.25 127	0.20 104	0.26 236	0.57 328	0.19 86	0.09 137	0.18 521	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.19 381

MIF-Stereo (partial)	0.34 184	0.41 302	1.93 397	0.26 172	0.24 333	0.32 44	0.17 72	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.37 242	0.25 172	0.26 236	0.44 241	0.31 292	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.19 347	0.14 249

DCRE	0.50 376	0.63 428	2.13 457	0.30 282	0.23 318	0.45 168	0.24 285	0.59 255	0.53 301	0.50 351	2.10 644	0.42 308	0.26 236	0.35 167	0.23 173	0.09 137	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.16 274	0.15 291

DisPM	0.43 285	0.33 220	1.78 317	0.57 595	0.18 203	0.59 371	0.63 595	0.53 212	0.61 378	0.60 477	0.53 374	0.38 273	0.26 236	0.75 396	0.29 260	0.12 384	0.07 75	0.12 353	0.11 291	0.11 134	0.14 249

PFNet+	0.45 313	0.37 260	1.86 366	0.46 542	0.18 203	0.58 352	0.77 619	0.52 203	0.64 416	0.56 424	0.48 317	0.39 279	0.26 236	0.93 424	0.32 305	0.13 416	0.09 265	0.14 451	0.13 364	0.12 151	0.15 291

NF-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.44 525	0.66 297	0.61 378	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.45 488	0.79 521	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.16 323

OCTAStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.61 378	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.80 522	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

RE-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.60 361	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

TVStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.60 361	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

CRE-IMP	0.41 257	0.22 50	1.76 304	0.48 555	0.17 156	0.79 553	0.69 607	0.52 203	0.52 284	0.47 314	0.42 273	0.45 332	0.26 236	0.41 220	0.31 292	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.09 184	0.17 298	0.23 453

s12784h	0.36 207	0.28 160	1.58 246	0.23 78	0.11 9	0.62 423	0.24 285	0.79 410	0.64 416	0.44 292	0.52 362	0.28 211	0.26 236	0.50 302	0.24 199	0.11 323	0.06 24	0.09 153	0.06 18	0.16 274	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 257	0.32 211	2.20 473	0.27 196	0.44 557	0.52 269	0.19 103	0.76 369	0.48 251	0.43 285	0.36 238	0.54 387	0.26 236	0.33 146	0.25 213	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.09 74

Gwc-CoAtRS	0.38 226	0.33 220	1.92 394	0.27 196	0.41 547	0.48 209	0.19 103	0.59 255	0.46 229	0.43 285	0.39 262	0.57 410	0.26 236	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 265	0.09 153	0.31 572	0.11 134	0.09 74

WQFJA1	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 522	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.07 661	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.13 222

NLMM	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 522	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.06 660	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.13 222

DFGA-Net	0.51 393	1.06 594	1.75 295	0.30 282	0.24 333	0.54 286	0.22 212	0.63 284	0.60 361	0.48 332	0.51 347	0.35 256	0.27 257	1.82 555	0.53 445	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.12 331	0.37 563	0.15 291

rvit_0105_4	0.35 197	0.35 247	1.45 219	0.31 309	0.18 203	0.37 85	0.28 375	0.59 255	0.62 396	0.27 199	0.31 201	0.35 256	0.27 257	0.43 232	0.25 213	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.12 179

rvit_stereo_0075_2	0.40 249	0.40 292	1.88 373	0.33 364	0.32 454	0.41 128	0.22 212	0.58 246	0.53 301	0.38 258	0.51 347	0.40 288	0.27 257	0.44 241	0.29 260	0.20 553	0.15 471	0.22 569	0.15 417	0.18 326	0.23 453

MoCha-V2	0.36 207	0.32 211	1.41 208	0.36 432	0.31 444	0.35 64	0.19 103	0.57 240	0.39 145	0.30 217	0.32 211	0.28 211	0.27 257	0.47 278	0.24 199	0.08 65	0.56 643	0.08 56	0.38 603	0.18 326	0.12 179

IGEV++	0.34 184	0.43 315	1.32 182	0.31 309	0.14 68	0.32 44	0.21 172	0.70 322	0.34 69	0.22 111	0.28 161	0.22 124	0.27 257	0.35 167	0.27 235	0.09 137	0.39 626	0.08 56	0.15 417	0.25 442	0.45 599

StereoVision	0.45 313	0.72 467	1.94 407	0.33 364	0.32 454	0.47 198	0.26 330	0.68 311	0.57 337	0.32 231	0.89 573	0.45 332	0.27 257	0.49 295	0.36 342	0.13 416	0.15 471	0.16 501	0.15 417	0.19 347	0.13 222

EKT-Stereo	1.47 639	0.49 357	1.93 397	2.57 676	19.31 698	0.55 301	0.22 212	0.69 314	0.42 185	0.38 258	0.36 238	0.43 312	0.27 257	0.69 382	0.26 225	0.12 384	0.14 443	0.11 289	0.16 438	0.20 363	0.15 291

MIM_Stereo	0.41 257	0.60 407	1.88 373	0.31 309	0.21 268	0.50 239	0.19 103	0.64 287	0.44 203	0.43 285	0.53 374	0.43 312	0.27 257	0.51 306	0.28 246	0.08 65	0.14 443	0.11 289	0.10 223	0.26 463	0.26 489

MC-Stereo	0.32 165	0.31 203	1.46 220	0.31 309	0.15 97	0.53 278	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.36 244	0.38 253	0.27 200	0.27 257	0.42 228	0.19 86	0.09 137	0.13 424	0.09 153	0.16 438	0.20 363	0.13 222

dd	0.42 276	0.96 562	1.77 313	0.31 309	0.17 156	0.57 335	0.26 330	0.49 168	0.68 456	0.41 274	0.40 265	0.34 252	0.27 257	0.45 257	0.40 375	0.17 516	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.21 379	0.12 179

GMOStereo	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

error version	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

test-v	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

test-2	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

TestStereo	0.45 313	0.54 385	2.11 451	0.29 261	0.16 127	0.43 149	0.24 285	0.54 224	0.45 218	0.37 248	0.46 298	0.34 252	0.27 257	1.98 582	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.14 214	0.08 49

Selective-IGEV-i1	0.44 294	0.23 71	1.30 177	0.33 364	0.45 568	0.60 383	0.32 443	0.85 452	0.64 416	0.42 279	0.52 362	0.60 427	0.28 274	0.46 266	0.34 325	0.10 243	0.10 314	0.13 414	0.28 547	0.14 214	0.75 635

Hybrid-DGEV-03	0.45 313	0.88 533	1.75 295	0.29 261	0.17 156	0.58 352	0.24 285	0.65 294	0.48 251	0.59 467	1.01 593	0.39 279	0.28 274	0.41 220	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.34 536	0.24 467

WQFJX1	0.45 313	0.28 160	0.56 17	0.27 196	0.35 495	0.48 209	0.25 307	1.98 665	2.08 662	0.26 183	0.26 140	0.29 222	0.28 274	0.50 302	0.31 292	0.10 243	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.14 249

WQFJX	0.42 276	0.25 103	0.55 14	0.26 172	0.39 528	0.47 198	0.23 251	1.76 654	1.82 655	0.26 183	0.26 140	0.28 211	0.28 274	0.42 228	0.32 305	0.10 243	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.24 428	0.16 323

depthmonostereo	0.26 91	0.23 71	0.65 42	0.41 501	0.13 48	0.41 128	0.19 103	0.51 187	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.26 187	0.28 274	0.44 241	0.23 173	0.09 137	0.10 314	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.08 49

Patchmatch Stereo++	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179
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	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.60 383	0.29 399	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

ROB_FTStereo_v2	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

ROB_FTStereo	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.26 330	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.49 295	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

HUI-Stereo	0.38 226	0.27 133	1.79 337	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.45 257	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

iGMRVC	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.55 324	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

RAFT-345	0.53 413	0.30 189	2.34 501	0.38 473	0.34 482	0.58 352	0.42 507	0.47 147	0.61 378	0.51 364	1.00 592	0.43 312	0.28 274	1.57 509	0.82 524	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.10 102	0.08 49

iRAFT	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

RAFT-IKP	0.38 226	0.27 133	1.79 337	0.44 523	0.16 127	0.60 383	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.50 302	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

raft+_RVC	0.44 294	0.67 449	1.85 358	0.34 397	0.71 624	0.51 250	0.25 307	0.64 287	0.51 276	0.35 238	0.45 290	0.32 239	0.28 274	0.43 232	0.32 305	0.09 137	0.19 534	0.10 213	0.09 184	0.20 363	0.40 589

sAnonymous2	0.38 226	0.62 418	2.15 463	0.31 309	0.24 333	0.34 58	0.27 355	0.53 212	0.46 229	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.13 364	0.38 570	0.35 559

CroCo_RVC	0.38 226	0.62 418	2.15 463	0.31 309	0.24 333	0.34 58	0.27 355	0.53 212	0.46 229	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.13 364	0.38 570	0.35 559

RALCasStereoNet	0.45 313	0.88 533	1.85 358	0.30 282	0.26 371	0.49 226	0.26 330	0.58 246	0.51 276	0.36 244	0.48 317	0.36 261	0.28 274	0.55 324	0.34 325	0.10 243	0.53 641	0.09 153	0.08 139	0.25 442	0.34 556

aanet-new-14k	0.25 78	0.33 220	1.13 138	0.26 172	0.12 21	0.37 85	0.21 172	0.45 119	0.36 113	0.20 78	0.27 149	0.15 35	0.29 292	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.11 134	0.12 179

Selective-IGEV-i16pc	0.75 550	0.29 172	5.48 667	0.32 338	0.19 238	1.18 624	0.62 592	0.86 462	0.74 514	0.37 248	0.51 347	0.53 379	0.29 292	2.10 599	0.35 337	0.22 574	0.23 568	0.12 353	0.16 438	0.22 396	0.19 381

rvit_0105_5	0.36 207	0.39 284	1.48 227	0.30 282	0.18 203	0.41 128	0.30 407	0.64 287	0.62 396	0.30 217	0.33 221	0.37 265	0.29 292	0.41 220	0.28 246	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.15 417	0.15 237	0.14 249

GMStereo_Zeroshot	0.41 257	0.36 257	1.54 240	0.41 501	0.19 238	0.52 269	0.19 103	0.59 255	0.52 284	0.57 435	0.59 425	0.63 436	0.29 292	0.58 332	0.33 318	0.15 480	0.09 265	0.16 501	0.09 184	0.24 428	0.12 179

RAFT+CT+SA	0.50 376	0.86 526	1.82 350	0.37 456	0.75 626	0.54 286	0.34 457	0.77 380	0.63 408	0.38 258	0.55 396	0.34 252	0.29 292	0.68 376	0.27 235	0.09 137	0.07 75	0.11 289	0.51 630	0.29 487	0.41 594

UDGNet	0.44 294	1.02 589	1.74 289	0.35 413	0.19 238	0.58 352	0.23 251	0.49 168	0.66 445	0.41 274	0.38 253	0.34 252	0.29 292	0.53 316	0.30 280	0.24 587	0.10 314	0.37 618	0.19 491	0.27 474	0.15 291

ACRE	0.56 439	1.14 606	2.77 586	0.76 621	0.28 398	0.60 383	0.56 573	0.76 369	0.58 348	0.55 415	0.62 453	0.41 294	0.29 292	0.44 241	0.39 367	0.11 323	0.19 534	0.13 414	0.14 392	0.36 555	0.18 364

NRIStereo	0.46 325	0.25 103	1.77 313	0.47 547	0.16 127	0.95 592	0.74 615	0.51 187	0.56 333	0.48 332	0.39 262	0.59 420	0.29 292	0.77 404	0.32 305	0.11 323	0.13 424	0.11 289	0.09 184	0.21 379	0.24 467

RAFT-RH_RVC	0.61 473	0.50 365	2.33 499	0.36 432	0.29 407	0.60 383	0.18 92	0.44 104	0.58 348	0.76 563	1.91 640	0.47 352	0.29 292	1.60 516	1.23 584	0.14 460	0.07 75	0.13 414	0.13 364	0.10 102	0.09 74

Anonymous3	0.42 276	0.35 247	2.09 446	0.33 364	0.24 333	0.72 513	0.31 420	0.74 347	0.55 321	0.35 238	0.40 265	0.33 246	0.29 292	0.44 241	0.28 246	0.18 528	0.18 521	0.13 414	0.13 364	0.17 298	0.17 344

aanet-new	0.32 165	0.29 172	2.39 511	0.25 129	0.25 353	0.43 149	0.21 172	0.41 77	0.31 32	0.18 46	0.23 100	0.16 48	0.30 302	0.33 146	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.13 222

MSCF	0.35 197	0.72 467	1.15 143	0.58 597	0.21 268	0.50 239	0.22 212	0.56 234	0.38 132	0.29 212	0.29 169	0.17 63	0.30 302	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.12 400	0.08 56	0.29 553	0.15 237	0.21 413

Any-RAFT	0.38 226	0.25 103	1.89 380	0.27 196	0.17 156	0.68 493	0.21 172	0.78 395	0.53 301	0.43 285	0.43 275	0.54 387	0.30 302	0.41 220	0.20 118	0.10 243	0.12 400	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.09 74

BUS	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.30 282	0.21 268	0.91 587	0.23 251	1.00 585	0.61 378	0.63 506	0.53 374	0.66 457	0.30 302	0.43 232	0.32 305	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

NINENet	0.50 376	0.33 220	1.69 269	0.55 588	0.25 353	0.91 587	0.23 251	0.98 564	0.71 485	0.53 384	0.55 396	0.66 457	0.30 302	1.22 460	0.32 305	0.15 480	0.13 424	0.16 501	0.11 291	0.16 274	0.13 222

CIPLG	0.56 439	1.19 616	2.46 526	0.80 625	0.31 444	0.61 403	0.57 577	0.76 369	0.57 337	0.56 424	0.63 467	0.41 294	0.30 302	0.45 257	0.40 375	0.11 323	0.20 545	0.13 414	0.13 364	0.35 548	0.19 381

GANet-ADL	0.44 294	0.41 302	2.31 495	0.33 364	0.20 254	0.57 335	0.25 307	0.75 357	0.54 314	0.42 279	0.59 425	0.56 403	0.30 302	0.40 215	0.38 356	0.14 460	0.11 367	0.09 153	0.08 139	0.22 396	0.17 344

rafts_anoy	0.43 285	0.89 537	1.96 419	0.32 338	0.30 423	0.48 209	0.24 285	0.62 276	0.49 258	0.37 248	0.38 253	0.33 246	0.30 302	0.51 306	0.34 325	0.10 243	0.39 626	0.13 414	0.15 417	0.17 298	0.15 291

RALAANet	0.43 285	0.98 574	1.90 385	0.32 338	0.23 318	0.48 209	0.19 103	0.67 306	0.53 301	0.48 332	0.45 290	0.39 279	0.30 302	0.48 285	0.37 349	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.14 392	0.27 474	0.10 108

DIP-Stereo	0.37 214	0.34 238	1.50 233	0.27 196	0.18 203	0.63 441	0.17 72	0.92 515	0.53 301	0.49 344	0.48 317	0.30 230	0.30 302	0.39 209	0.30 280	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.12 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.46 325	0.37 260	0.72 64	0.29 261	0.36 504	0.49 226	0.27 355	1.33 635	1.59 644	0.29 212	0.29 169	0.29 222	0.31 312	1.44 483	0.35 337	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.10 223	0.35 548	0.14 249

GASTEREO	0.35 197	0.72 467	1.15 143	0.56 590	0.20 254	0.52 269	0.22 212	0.56 234	0.40 159	0.30 217	0.31 201	0.16 48	0.31 312	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.14 443	0.08 56	0.28 547	0.14 214	0.20 400

castereo	0.30 149	0.44 326	0.81 78	0.24 105	0.29 407	0.41 128	0.27 355	0.72 331	0.45 218	0.22 111	0.30 184	0.24 157	0.31 312	0.25 47	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.31 572	0.12 151	0.09 74

rvit_0105_3	0.39 241	0.47 348	1.46 220	0.33 364	0.19 238	0.45 168	0.35 465	0.69 314	0.65 430	0.37 248	0.37 242	0.40 288	0.31 312	0.44 241	0.30 280	0.18 528	0.17 509	0.17 522	0.18 471	0.15 237	0.15 291

GCST	0.72 535	1.10 599	2.15 463	1.11 647	0.59 605	0.62 423	0.19 103	0.75 357	0.53 301	0.56 424	0.63 467	0.47 352	0.31 312	1.11 447	0.33 318	0.75 646	0.45 631	0.84 647	0.64 651	0.69 631	0.54 612

IPLGR_C	0.58 451	1.25 623	2.72 575	0.80 625	0.31 444	0.60 383	0.61 587	0.76 369	0.58 348	0.56 424	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.43 232	0.40 375	0.11 323	0.22 560	0.13 414	0.15 417	0.35 548	0.19 381

ARAFT	0.60 465	1.23 620	3.10 621	0.28 227	0.16 127	0.64 455	0.36 472	0.90 494	0.67 454	0.61 486	0.49 334	0.55 390	0.31 312	1.24 465	0.32 305	0.10 243	0.08 180	0.14 451	0.13 364	0.37 563	0.21 413

DN-CSS_ROB	0.48 347	1.23 620	1.99 425	0.39 483	0.22 298	0.56 317	0.19 103	0.75 357	0.61 378	0.45 303	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.70 387	0.32 305	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.13 364	0.36 555	0.12 179

FSD					0.29 407	0.35 64	0.33 452	0.44 104	0.46 229	0.32 231	0.32 211	0.37 265	0.32 320	0.35 167	0.32 305	0.28 605	0.27 595	0.31 604	0.30 563	0.31 506

G2L-ROB	0.51 393	0.95 559	1.96 419	0.29 261	0.22 298	0.59 371	0.28 375	0.76 369	0.57 337	0.55 415	0.45 290	0.70 491	0.32 320	1.38 476	0.47 416	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.20 363	0.13 222

OMP-Stereo	0.59 459	0.65 440	1.74 289	0.56 590	0.37 516	0.60 383	0.26 330	0.70 322	0.65 430	0.66 525	0.60 441	0.69 481	0.32 320	2.09 597	1.20 580	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.09 184	0.17 298	0.10 108

PFNet	0.60 465	0.33 220	2.47 531	0.41 501	0.55 596	0.62 423	0.27 355	0.61 272	0.63 408	0.61 486	0.56 408	0.45 332	0.32 320	1.88 572	1.14 570	0.28 605	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.26 463	0.20 400

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 276	0.86 526	1.78 317	0.28 227	0.17 156	0.52 269	0.20 130	0.62 276	0.61 378	0.50 351	0.61 448	0.39 279	0.32 320	0.35 167	0.30 280	0.07 26	0.10 314	0.09 153	0.09 184	0.35 548	0.10 108

IGEV_i1	0.44 294	0.26 121	2.01 428	0.33 364	0.18 203	0.58 352	0.27 355	0.84 444	0.49 258	0.45 303	0.47 304	0.55 390	0.33 325	0.65 367	0.36 342	0.11 323	0.11 367	0.13 414	0.19 491	0.17 298	0.28 505

MyStereo8	0.54 419	0.80 503	2.76 583	0.32 338	0.33 469	0.71 507	0.20 130	0.87 473	0.57 337	0.51 364	0.59 425	0.50 368	0.33 325	0.68 376	0.55 453	0.10 243	0.29 599	0.10 213	0.13 364	0.21 379	0.34 556

11t1	0.33 175	0.19 10	1.41 208	0.33 364	0.16 127	0.48 209	0.21 172	0.67 306	0.48 251	0.40 266	0.34 229	0.32 239	0.33 325	0.42 228	0.27 235	0.11 323	0.12 400	0.10 213	0.08 139	0.13 185	0.14 249

Selective-RAFT	0.35 197	0.26 121	1.48 227	0.31 309	0.15 97	0.61 403	0.19 103	0.60 267	0.54 314	0.28 206	0.29 169	0.40 288	0.33 325	0.50 302	0.27 235	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.19 347	0.08 49

Sa-1000	0.51 393	0.72 467	1.90 385	0.31 309	0.60 610	0.60 383	0.31 420	0.94 532	0.71 485	0.52 373	0.83 557	0.42 308	0.33 325	0.68 376	0.28 246	0.10 243	0.09 265	0.13 414	0.29 553	0.29 487	0.10 108

dad	0.51 393	1.01 585	1.74 289	0.29 261	0.19 238	0.60 383	0.26 330	0.52 203	0.75 528	0.63 506	0.63 467	0.63 436	0.33 325	0.85 417	0.47 416	0.27 601	0.15 471	0.40 621	0.18 471	0.22 396	0.14 249

GwcNet-ADL	0.50 376	0.74 478	2.90 603	0.31 309	0.20 254	0.58 352	0.29 399	0.87 473	0.64 416	0.47 314	0.47 304	0.56 403	0.33 325	0.46 266	0.46 407	0.13 416	0.12 400	0.09 153	0.09 184	0.14 214	0.21 413

raftrobust	0.38 226	0.68 452	1.54 240	0.32 338	0.46 576	0.52 269	0.21 172	0.56 234	0.42 185	0.52 373	0.35 234	0.31 233	0.33 325	0.37 191	0.30 280	0.10 243	0.11 367	0.08 56	0.07 100	0.21 379	0.19 381

AdaStereo	0.44 294	0.38 272	1.79 337	0.34 397	0.20 254	0.57 335	0.28 375	0.92 515	0.69 465	0.52 373	0.55 396	0.61 430	0.33 325	0.48 285	0.39 367	0.17 516	0.08 180	0.17 522	0.11 291	0.18 326	0.12 179
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.
x	0.35 197	0.20 18	1.36 193	0.33 364	0.17 156	0.47 198	0.24 285	0.75 357	0.54 314	0.40 266	0.40 265	0.42 308	0.34 334	0.45 257	0.32 305	0.11 323	0.14 443	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

AFF-stereo	0.44 294	0.96 562	1.78 317	0.31 309	0.15 97	0.50 239	0.21 172	0.64 287	0.63 408	0.47 314	0.64 483	0.49 365	0.34 334	0.46 266	0.31 292	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.10 223	0.37 563	0.10 108

test_sample3	0.50 376	0.41 302	1.88 373	0.32 338	0.19 238	0.57 335	0.25 307	0.92 515	0.64 416	0.52 373	0.49 334	0.47 352	0.35 336	1.79 547	0.37 349	0.13 416	0.10 314	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.16 323

H2IRNET	0.40 249	0.61 412	1.90 385	0.29 261	0.17 156	0.54 286	0.18 92	0.52 203	0.50 269	0.27 199	0.56 408	0.47 352	0.35 336	0.46 266	0.33 318	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.14 392	0.32 515	0.12 179

tt1	0.44 294	0.64 433	1.83 353	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	0.88 579	0.31 222	0.37 242	0.25 172	0.35 336	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.25 442	0.36 567

RCA-Stereo	0.34 184	0.32 211	1.30 177	0.26 172	0.14 68	0.58 352	0.23 251	0.78 395	0.62 396	0.40 266	0.44 286	0.28 211	0.35 336	0.29 100	0.20 118	0.09 137	0.10 314	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.08 49

ICVP	0.46 325	0.29 172	2.41 515	0.33 364	0.22 298	0.59 371	0.55 568	0.75 357	0.50 269	0.44 292	0.60 441	0.49 365	0.35 336	0.53 316	0.37 349	0.16 501	0.16 489	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.15 291
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CCAANet	0.40 249	0.33 220	1.65 257	0.26 172	0.21 268	0.53 278	0.26 330	0.67 306	0.42 185	0.35 238	0.62 453	0.56 403	0.35 336	0.86 418	0.41 383	0.12 384	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.10 108

DMCA	0.41 257	0.52 370	1.26 166	0.31 309	0.24 333	0.59 371	0.26 330	0.77 380	0.63 408	0.58 453	0.48 317	0.57 410	0.35 336	0.40 215	0.50 432	0.14 460	0.10 314	0.14 451	0.10 223	0.15 237	0.15 291

G2L-Stereo	0.55 431	0.85 523	2.18 470	0.31 309	0.27 384	0.59 371	0.27 355	0.77 380	0.55 321	0.54 397	0.52 362	0.71 496	0.36 343	1.75 538	0.50 432	0.13 416	0.11 367	0.13 414	0.11 291	0.29 487	0.15 291

rvit_105_1	0.44 294	0.54 385	1.46 220	0.36 432	0.24 333	0.51 250	0.45 533	0.75 357	0.74 514	0.45 303	0.44 286	0.44 323	0.36 343	0.62 351	0.38 356	0.20 553	0.18 521	0.18 542	0.22 520	0.18 326	0.18 364

test_sample6	0.52 407	0.44 326	1.81 344	0.33 364	0.18 203	0.55 301	0.27 355	0.94 532	0.66 445	0.54 397	0.62 453	0.47 352	0.36 343	1.97 581	0.38 356	0.14 460	0.10 314	0.13 414	0.13 364	0.17 298	0.16 323

test_sample5	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 338	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.92 515	0.65 430	0.53 384	0.59 425	0.45 332	0.36 343	1.87 564	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

test_sample4	0.50 376	0.42 310	1.88 373	0.32 338	0.19 238	0.56 317	0.26 330	0.93 523	0.65 430	0.54 397	0.54 386	0.45 332	0.36 343	1.79 547	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

xx1	0.46 325	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.46 344	0.36 343	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.12 353	0.12 331	0.12 151	0.14 249

DualNet	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 338	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.92 515	0.65 430	0.54 397	0.62 453	0.45 332	0.36 343	1.87 564	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

qqq	0.38 226	0.21 33	1.34 188	0.28 227	0.15 97	0.45 168	0.26 330	0.76 369	0.52 284	0.39 264	0.41 269	0.46 344	0.36 343	0.96 428	0.30 280	0.11 323	0.14 443	0.12 353	0.12 331	0.12 151	0.14 249

RAFT_CTSACE	0.46 325	0.76 482	2.07 440	0.35 413	0.30 423	0.54 286	0.30 407	0.61 272	0.48 251	0.49 344	0.76 543	0.55 390	0.36 343	0.58 332	0.22 162	0.08 65	0.13 424	0.11 289	0.10 223	0.41 588	0.08 49

HCRNet	0.46 325	0.49 357	1.65 257	0.38 473	0.29 407	0.58 352	0.22 212	0.75 357	0.62 396	0.47 314	0.49 334	0.48 363	0.36 343	1.12 450	0.37 349	0.15 480	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.17 298	0.17 344

SFCPSM	0.46 325	0.24 89	2.35 504	0.27 196	0.27 384	0.70 505	0.32 443	0.96 551	0.63 408	0.49 344	0.52 362	0.43 312	0.36 343	0.52 310	0.43 395	0.12 384	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.16 274	0.12 179

MLCV	0.48 347	0.89 537	1.85 358	0.29 261	0.14 68	0.59 371	0.23 251	0.72 331	0.59 356	0.66 525	0.66 494	0.55 390	0.36 343	1.03 438	0.49 427	0.09 137	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.11 134

iResNet	0.51 393	0.76 482	2.59 557	0.41 501	0.17 156	0.64 455	0.27 355	0.82 426	0.70 475	0.57 435	0.64 483	0.43 312	0.36 343	0.70 387	0.52 441	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.21 379	0.13 222

LiteMatch	0.25 78	0.69 456	0.65 42	0.28 227	0.14 68	0.30 30	0.21 172	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.37 356	0.25 47	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.12 179

Lsterematch	0.39 241	0.69 456	1.65 257	0.28 227	0.14 68	0.50 239	0.21 172	0.47 147	0.58 348	0.43 285	0.59 425	0.44 323	0.37 356	0.44 241	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.12 179

DDVS	0.62 478	0.40 292	1.40 206	2.21 672	0.35 495	0.87 579	1.00 638	0.69 314	0.50 269	0.53 384	0.56 408	0.90 572	0.37 356	1.22 460	0.47 416	0.15 480	0.14 443	0.14 451	0.12 331	0.19 347	0.22 428

UGAM	0.58 451	0.47 348	2.21 474	0.30 282	0.19 238	0.53 278	0.34 457	0.59 255	0.63 408	0.44 292	0.73 534	0.78 527	0.37 356	2.58 638	0.39 367	0.10 243	0.08 180	0.17 522	0.14 392	0.42 594	0.17 344

mmm	0.38 226	0.21 33	1.18 149	0.35 413	0.17 156	0.49 226	0.26 330	0.78 395	0.52 284	0.50 351	0.57 416	0.41 294	0.37 356	0.71 389	0.31 292	0.11 323	0.13 424	0.14 451	0.13 364	0.15 237	0.14 249

DCANet-4	0.40 249	0.27 133	2.21 474	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.47 304	0.28 211	0.37 356	0.37 191	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

BSDual-CNN	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.30 282	0.21 268	0.76 536	0.31 420	1.00 585	0.61 378	0.63 506	0.53 374	0.63 436	0.37 356	0.43 232	0.38 356	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

psmg	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.27 196	0.21 268	0.75 532	0.36 472	0.90 494	0.61 378	0.59 467	0.59 425	0.63 436	0.37 356	0.43 232	0.38 356	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.13 185	0.11 134

HITNet	0.46 325	0.92 544	2.09 446	0.33 364	0.14 68	0.55 301	0.22 212	0.83 432	0.56 333	0.51 364	0.49 334	0.48 363	0.37 356	0.48 285	0.54 451	0.09 137	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.09 74
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
test_sample2	0.41 257	0.19 10	1.23 161	0.31 309	0.17 156	0.51 250	0.27 355	0.81 418	0.55 321	0.44 292	0.45 290	0.46 344	0.38 365	1.51 499	0.30 280	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.14 249

ACVNet-DCA	0.42 276	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.76 369	0.52 284	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

1test111	0.44 294	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.76 369	0.52 284	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.96 428	0.30 280	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

cc1	0.47 341	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.25 442	0.40 589

AEACV	0.33 175	0.24 89	1.44 216	0.28 227	0.35 495	0.47 198	0.21 172	0.43 95	0.28 18	0.26 183	0.25 127	0.22 124	0.38 365	0.30 112	0.18 61	0.09 137	0.35 611	0.09 153	0.36 599	0.23 411	0.25 479

hknet	0.47 341	0.29 172	1.70 273	0.30 282	0.24 333	0.76 536	0.31 420	1.00 585	0.64 416	0.63 506	0.53 374	0.80 536	0.38 365	0.77 404	0.37 349	0.11 323	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

AASNet	0.56 439	1.03 590	2.34 501	0.37 456	0.33 469	0.65 469	0.29 399	0.96 551	0.73 510	0.54 397	0.60 441	0.55 390	0.38 365	0.59 338	0.58 470	0.14 460	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.43 596	0.24 467

IIG-Stereo	0.59 459	0.65 440	1.74 289	0.54 581	0.23 318	0.61 403	0.21 172	0.73 343	0.65 430	0.64 516	0.69 513	0.69 481	0.38 365	2.09 597	1.39 596	0.11 323	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.09 74

111	0.48 347	1.09 598	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.59 371	0.26 330	0.83 432	0.78 547	0.48 332	0.52 362	0.56 403	0.38 365	0.49 295	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.23 411	0.35 559

xxxx	0.70 523	0.21 33	1.33 184	0.28 227	0.18 203	0.63 441	0.24 285	1.02 596	0.69 465	0.50 351	0.62 453	0.58 417	0.38 365	1.47 496	5.21 676	0.13 416	0.12 400	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.15 291

FENet	0.44 294	0.30 189	2.42 517	0.32 338	0.17 156	0.58 352	0.22 212	0.77 380	0.59 356	0.47 314	0.42 273	0.55 390	0.38 365	0.49 295	0.47 416	0.12 384	0.09 265	0.12 353	0.11 291	0.13 185	0.16 323

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 558	1.04 591	2.06 438	0.94 636	0.35 495	0.89 584	0.40 497	0.85 452	0.63 408	0.55 415	0.63 467	0.75 515	0.38 365	2.38 617	0.48 422	1.10 660	0.31 604	0.36 614	0.21 510	0.53 619	0.55 615

DeepPruner_ROB	0.50 376	0.70 461	1.94 407	0.29 261	0.26 371	0.63 441	0.31 420	0.80 414	0.48 251	0.61 486	0.55 396	0.66 457	0.38 365	0.98 430	0.40 375	0.19 543	0.14 443	0.14 451	0.14 392	0.23 411	0.17 344

NOSS_ROB	0.64 489	0.65 440	1.62 255	0.46 542	0.25 353	0.67 481	0.30 407	0.93 523	0.77 543	0.59 467	0.57 416	0.77 523	0.38 365	2.78 650	0.44 401	0.23 578	0.24 572	0.28 595	0.26 539	0.27 474	0.39 583

G2L-Stereo_test	0.55 431	0.97 570	1.89 380	0.33 364	0.24 333	0.75 532	0.38 488	0.79 410	0.60 361	0.60 477	0.54 386	0.74 509	0.39 379	1.56 505	0.43 395	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.08 139	0.28 480	0.13 222

ISRNet	0.47 341	0.44 326	1.55 242	0.37 456	0.31 444	0.49 226	0.19 103	0.75 357	0.66 445	0.63 506	0.71 527	0.67 467	0.39 379	0.58 332	0.44 401	0.23 578	0.16 489	0.21 566	0.20 504	0.21 379	0.25 479

ffm	0.47 341	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.74 347	0.88 579	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.15 482	0.13 364	0.25 442	0.36 567

ff1	0.73 544	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.74 347	0.88 579	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.10 243	0.24 572	0.15 482	0.13 364	0.25 442	0.36 567

mmx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.99 576	0.76 538	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.13 416	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.15 291

xxx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.99 576	0.76 538	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.13 416	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.15 291

test_xeample	0.72 535	0.21 33	1.36 193	0.27 196	0.17 156	0.59 371	0.28 375	1.01 593	0.70 475	0.55 415	0.67 497	0.44 323	0.39 379	1.88 572	5.17 675	0.12 384	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.13 185	0.15 291

iResNet_ROB	0.50 376	1.15 610	1.73 284	0.31 309	0.21 268	0.58 352	0.22 212	0.95 546	0.82 563	0.58 453	0.62 453	0.57 410	0.39 379	0.84 415	0.40 375	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.06 18	0.21 379	0.13 222

CoDeX	0.52 407	0.43 315	2.25 486	0.29 261	0.26 371	0.61 403	0.32 443	0.99 576	0.68 456	0.48 332	0.55 396	0.52 377	0.40 387	1.60 516	0.35 337	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.13 185	0.12 179

CASS	0.39 241	0.30 189	1.61 253	0.32 338	0.17 156	0.53 278	0.24 285	0.70 322	0.49 258	0.59 467	0.54 386	0.40 288	0.40 387	0.41 220	0.30 280	0.17 516	0.10 314	0.14 451	0.11 291	0.18 326	0.17 344
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 393	0.87 529	1.99 425	0.37 456	0.65 618	0.58 352	0.35 465	0.78 395	0.62 396	0.48 332	0.55 396	0.45 332	0.40 387	0.72 391	0.30 280	0.09 137	0.07 75	0.12 353	0.12 331	0.33 524	0.38 577

CSP-Net	0.50 376	0.39 284	1.25 164	0.29 261	0.23 318	0.77 544	0.35 465	0.86 462	0.57 337	0.59 467	0.59 425	0.65 450	0.40 387	1.77 542	0.44 401	0.16 501	0.11 367	0.10 213	0.10 223	0.20 363	0.14 249

TRStereo	0.53 413	0.76 482	2.38 509	0.42 512	0.29 407	0.69 499	0.23 251	1.81 657	0.55 321	0.36 244	0.32 211	0.47 352	0.40 387	0.46 266	0.25 213	0.12 384	0.11 367	0.11 289	0.41 612	0.13 185	0.32 543

RAFT	0.45 313	0.92 544	1.59 247	0.34 397	0.19 238	0.46 188	0.35 465	0.65 294	0.49 258	0.49 344	0.49 334	0.70 491	0.40 387	0.47 278	0.32 305	0.11 323	0.16 489	0.14 451	0.13 364	0.51 615	0.13 222

UPFNet	0.46 325	0.28 160	1.73 284	0.33 364	0.32 454	0.65 469	0.38 488	0.83 432	0.59 356	0.57 435	0.52 362	0.61 430	0.40 387	0.75 396	0.52 441	0.13 416	0.12 400	0.13 414	0.12 331	0.15 237	0.11 134

ACVNet	0.45 313	0.44 326	1.79 337	0.28 227	0.21 268	0.59 371	0.36 472	0.66 297	0.68 456	0.45 303	0.59 425	0.69 481	0.40 387	0.44 241	0.55 453	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.34 536	0.10 108

cf-r	0.53 413	0.81 508	2.15 463	0.33 364	0.28 398	0.60 383	0.28 375	0.78 395	0.64 416	0.51 364	0.60 441	0.75 515	0.40 387	1.32 469	0.43 395	0.13 416	0.09 265	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.14 249

GwcNet-RSSM	0.57 446	0.94 552	2.13 457	0.32 338	0.25 353	0.60 383	0.30 407	0.80 414	0.66 445	0.52 373	0.64 483	0.71 496	0.40 387	1.79 547	0.50 432	0.13 416	0.09 265	0.12 353	0.12 331	0.21 379	0.15 291

CFNet	0.58 451	0.96 562	1.78 317	0.33 364	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.88 482	0.75 528	0.46 312	0.59 425	0.58 417	0.40 387	2.29 609	0.48 422	0.12 384	0.09 265	0.15 482	0.14 392	0.30 498	0.15 291

IGEV-FE	0.53 413	0.34 238	2.91 604	0.32 338	0.18 203	0.54 286	0.21 172	0.72 331	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.70 491	0.41 398	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 471	0.10 213	0.35 590	0.19 347	0.09 74

xyz-stereo-finetune2	0.35 197	0.45 335	1.04 125	0.21 27	0.12 21	0.58 352	0.23 251	0.50 177	0.45 218	0.31 222	0.46 298	0.30 230	0.41 398	0.81 411	0.51 438	0.08 65	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.09 74

test_sample1	0.40 249	0.18 6	1.19 151	0.31 309	0.18 203	0.48 209	0.23 251	0.78 395	0.49 258	0.44 292	0.44 286	0.45 332	0.41 398	1.39 477	0.33 318	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.13 222

SMFormer	0.50 376	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.49 427	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.15 237	0.16 323

tta	0.50 376	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.49 427	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.11 134

qqq1	0.48 347	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.14 214	0.11 134

fff1	0.48 347	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.14 214	0.11 134

IGEV_Zeroshot_test	0.53 413	0.33 220	2.91 604	0.32 338	0.18 203	0.54 286	0.21 172	0.72 331	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.71 496	0.41 398	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 471	0.10 213	0.35 590	0.19 347	0.09 74

HH	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 561	0.41 547	0.38 99	0.23 251	0.72 331	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 398	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 509	0.10 213	0.09 184	0.16 274	0.12 179

HanStereo	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 561	0.41 547	0.38 99	0.23 251	0.72 331	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 398	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 509	0.10 213	0.09 184	0.16 274	0.12 179

AACVNet	0.54 419	0.78 499	1.73 284	0.36 432	0.21 268	0.57 335	0.25 307	0.71 325	0.51 276	0.55 415	0.59 425	0.64 445	0.41 398	2.13 601	0.41 383	0.14 460	0.11 367	0.14 451	0.11 291	0.33 524	0.15 291

DCANet	0.42 276	0.77 491	1.95 410	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.48 317	0.31 233	0.41 398	0.36 180	0.39 367	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.23 453

CFNet-ft	0.51 393	0.76 482	1.79 337	0.28 227	0.30 423	0.63 441	0.28 375	0.66 297	0.55 321	0.45 303	0.57 416	0.74 509	0.41 398	1.46 489	0.42 386	0.14 460	0.10 314	0.28 595	0.13 364	0.18 326	0.14 249

CFNet_RVC	0.51 393	0.76 482	1.79 337	0.28 227	0.30 423	0.63 441	0.28 375	0.66 297	0.55 321	0.45 303	0.57 416	0.74 509	0.41 398	1.46 489	0.42 386	0.14 460	0.10 314	0.28 595	0.13 364	0.18 326	0.14 249

UCFNet_RVC	0.48 347	0.82 512	1.85 358	0.30 282	0.27 384	0.64 455	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.48 332	0.53 374	0.63 436	0.41 398	0.88 423	0.38 356	0.15 480	0.10 314	0.17 522	0.17 458	0.18 326	0.15 291

AANet_RVC	0.68 514	1.00 581	2.09 446	0.33 364	0.25 353	0.58 352	0.32 443	0.81 418	0.80 555	0.61 486	0.94 582	0.80 536	0.41 398	2.46 629	1.02 554	0.36 620	0.14 443	0.10 213	0.09 184	0.23 411	0.22 428

PS-NSSS	0.63 485	1.00 581	1.81 344	0.30 282	0.31 444	0.63 441	0.34 457	0.98 564	0.69 465	0.54 397	0.74 537	0.51 371	0.41 398	2.43 626	0.48 422	0.24 587	0.17 509	0.27 592	0.18 471	0.27 474	0.21 413

iResNetv2_ROB	0.59 459	1.43 638	2.96 607	0.40 494	0.22 298	0.58 352	0.28 375	0.91 506	0.73 510	0.57 435	0.63 467	0.60 427	0.41 398	0.74 395	0.35 337	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.07 100	0.43 596	0.17 344

Hybrid-DGEV-2	0.51 393	0.84 518	1.75 295	0.32 338	0.17 156	0.73 520	0.18 92	0.83 432	0.69 465	0.52 373	0.38 253	0.53 379	0.42 416	0.99 431	0.92 532	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.10 223	0.25 442	0.23 453

MyStereo05	0.49 365	0.41 302	2.72 575	0.30 282	0.23 318	0.60 383	0.30 407	0.82 426	0.77 543	0.52 373	0.37 242	0.51 371	0.42 416	0.52 310	0.38 356	0.09 137	0.17 509	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.20 400

MyStereo04	0.48 347	0.40 292	2.65 565	0.29 261	0.23 318	0.60 383	0.31 420	0.83 432	0.75 528	0.47 314	0.36 238	0.53 379	0.42 416	0.53 316	0.39 367	0.09 137	0.18 521	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.19 381

TestStereo1	0.49 365	0.81 508	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 317	0.34 457	0.75 357	0.69 465	0.44 292	0.63 467	0.35 256	0.42 416	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.33 524	0.26 489

SA-5K	0.49 365	0.81 508	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 317	0.34 457	0.75 357	0.69 465	0.44 292	0.63 467	0.35 256	0.42 416	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.33 524	0.26 489

GES	0.44 294	0.28 160	1.88 373	0.30 282	0.18 203	0.61 403	0.30 407	0.88 482	0.46 229	0.47 314	0.52 362	0.39 279	0.42 416	0.58 332	0.67 492	0.15 480	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.15 237	0.17 344

222	0.78 562	0.23 71	1.23 161	0.28 227	0.18 203	0.62 423	0.24 285	1.02 596	0.70 475	0.58 453	0.66 494	0.46 344	0.42 416	1.80 551	6.53 682	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.17 344

FADNet_RVC	0.81 574	1.14 606	2.42 517	0.30 282	0.24 333	0.71 507	0.24 285	0.95 546	0.61 378	0.44 292	0.56 408	0.59 420	0.42 416	1.52 501	0.68 495	0.94 652	0.96 668	0.28 595	1.00 667	0.90 645	1.36 668

BEATNet_4x	0.47 341	0.73 474	1.91 391	0.33 364	0.15 97	0.56 317	0.25 307	0.85 452	0.58 348	0.54 397	0.51 347	0.57 410	0.42 416	0.57 328	0.61 477	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.20 363	0.16 323

HSM-Net_RVC	0.67 507	0.34 238	2.23 482	0.26 172	0.19 238	0.67 481	0.29 399	1.26 632	0.69 465	0.72 551	0.70 523	0.78 527	0.42 416	3.77 670	0.41 383	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.11 134
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 376	0.41 302	1.50 233	0.33 364	0.21 268	0.68 493	0.26 330	0.81 418	0.68 456	0.67 529	0.68 504	0.73 503	0.42 416	1.10 444	0.59 472	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.14 392	0.25 442	0.21 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 451	0.82 512	1.89 380	0.59 602	0.56 599	0.64 455	0.36 472	0.84 444	0.69 465	0.51 364	0.68 504	0.53 379	0.43 427	0.56 327	0.43 395	0.34 617	0.18 521	0.44 627	0.29 553	0.48 608	0.30 525

gwcnet-sp	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

scenet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

ToySt	0.44 294	0.61 412	1.89 380	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.35 465	0.67 306	0.53 301	0.39 264	0.50 342	0.59 420	0.43 427	0.51 306	0.49 427	0.10 243	0.12 400	0.13 414	0.16 438	0.24 428	0.19 381

ssnet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

GMM-Stereo	0.50 376	0.23 71	2.41 515	0.54 581	0.24 333	0.77 544	0.46 536	0.59 255	0.57 337	0.58 453	0.73 534	0.47 352	0.43 427	0.68 376	0.27 235	0.10 243	0.06 24	0.13 414	0.13 364	0.14 214	0.44 598

PSMNet-RSSM	0.53 413	0.82 512	1.78 317	0.31 309	0.25 353	0.58 352	0.28 375	0.84 444	0.60 361	0.50 351	0.61 448	0.67 467	0.43 427	1.68 526	0.42 386	0.15 480	0.10 314	0.14 451	0.16 438	0.15 237	0.13 222

STTStereo	0.51 393	0.69 456	2.14 462	0.36 432	0.30 423	0.61 403	0.32 443	0.77 380	0.60 361	0.60 477	0.54 386	0.67 467	0.43 427	0.86 418	0.42 386	0.16 501	0.15 471	0.17 522	0.20 504	0.16 274	0.15 291

CFNet_ucs	0.48 347	0.50 365	2.32 496	0.26 172	0.22 298	0.57 335	0.22 212	0.85 452	0.65 430	0.53 384	0.64 483	0.68 474	0.44 435	0.54 320	0.31 292	0.13 416	0.12 400	0.16 501	0.11 291	0.19 347	0.17 344

SACVNet	0.60 465	0.74 478	1.90 385	0.37 456	0.28 398	0.64 455	0.37 481	0.86 462	0.61 378	0.65 523	0.62 453	0.69 481	0.44 435	2.08 595	0.42 386	0.18 528	0.14 443	0.16 501	0.15 417	0.38 570	0.24 467

GEStereo_RVC	0.54 419	0.87 529	1.95 410	0.47 547	0.25 353	0.62 423	0.37 481	1.00 585	0.74 514	0.53 384	0.54 386	0.59 420	0.44 435	1.10 444	0.46 407	0.15 480	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.26 463	0.19 381

FINET	0.65 497	0.95 559	3.06 617	0.35 413	0.40 538	0.58 352	0.48 548	0.92 515	1.10 614	0.57 435	0.68 504	0.47 352	0.44 435	1.15 455	0.60 474	0.23 578	0.21 554	0.17 522	0.15 417	0.26 463	0.25 479

FE-Mocha	0.41 257	0.31 203	1.44 216	0.28 227	0.33 469	0.41 128	0.17 72	0.69 314	0.45 218	0.44 292	0.50 342	0.41 294	0.45 439	0.36 180	1.17 576	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.21 510	0.13 185	0.13 222

z-ln-s-r	0.64 489	0.89 537	2.23 482	0.32 338	0.26 371	0.57 335	0.37 481	0.84 444	0.76 538	0.51 364	0.81 552	0.64 445	0.45 439	2.06 591	1.27 588	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.24 428	0.13 222

HI	0.41 257	0.63 428	1.72 281	0.27 196	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 435	0.59 425	0.65 450	0.45 439	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.11 291	0.20 363	0.10 108

CoSv	0.41 257	0.63 428	1.72 281	0.27 196	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 435	0.59 425	0.65 450	0.45 439	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.11 291	0.20 363	0.10 108

DualNet (step1)	0.59 459	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.11 447	0.38 356	0.61 636	0.14 443	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

test_sample9	0.94 594	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.91 575	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

test_sample7	0.47 341	0.33 220	1.49 230	0.34 397	0.20 254	0.51 250	0.30 407	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.11 447	0.38 356	0.17 516	0.14 443	0.16 501	0.15 417	0.19 347	0.18 364

riskmin	0.37 214	0.22 50	1.74 289	0.32 338	0.20 254	0.48 209	0.20 130	0.66 297	0.46 229	0.36 244	0.34 229	0.69 481	0.45 439	0.39 209	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.08 139	0.13 185	0.16 323

IPLGR	0.54 419	0.56 396	2.68 568	0.36 432	0.18 203	0.62 423	0.54 564	1.02 596	0.64 416	0.73 555	0.46 298	0.47 352	0.45 439	1.12 450	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.09 184	0.19 347	0.12 179

PSMNet-ADL	0.51 393	0.38 272	1.65 257	0.35 413	0.21 268	0.67 481	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.42 279	0.52 362	0.70 491	0.45 439	1.91 575	0.57 465	0.15 480	0.13 424	0.11 289	0.13 364	0.15 237	0.20 400

ADLNet	0.60 465	0.71 463	1.95 410	0.35 413	0.34 482	0.67 481	0.34 457	0.90 494	0.74 514	0.68 535	0.62 453	0.80 536	0.45 439	1.78 543	0.64 486	0.14 460	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.29 487	0.21 413

acv_ft	0.48 347	0.44 326	1.76 304	0.32 338	0.41 547	0.63 441	0.28 375	0.81 418	0.68 456	0.61 486	0.59 425	0.69 481	0.45 439	0.44 241	0.63 481	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.41 588	0.10 108

GANet-RSSM	0.55 431	0.73 474	1.90 385	0.36 432	0.26 371	0.59 371	0.27 355	0.78 395	0.52 284	0.47 314	0.57 416	0.63 436	0.45 439	1.92 579	0.43 395	0.14 460	0.10 314	0.25 588	0.11 291	0.34 536	0.14 249

FADNet-RVC-Resample	0.67 507	1.16 615	3.16 627	0.37 456	0.29 407	0.62 423	0.38 488	0.86 462	0.63 408	0.51 364	0.50 342	0.57 410	0.45 439	1.57 509	0.49 427	0.24 587	0.32 609	0.23 576	0.19 491	0.27 474	0.62 624

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.92 544	2.36 507	0.38 473	0.37 516	0.60 383	0.28 375	0.82 426	0.62 396	0.62 497	0.55 396	0.72 499	0.45 439	1.00 434	0.43 395	0.15 480	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.15 237	0.16 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i16pb	0.86 582	0.33 220	6.08 670	0.32 338	0.21 268	1.08 614	0.68 604	1.06 609	0.92 590	0.43 285	0.76 543	0.66 457	0.46 454	2.31 610	0.50 432	0.23 578	0.25 585	0.14 451	0.19 491	0.26 463	0.24 467

TCMNet	0.66 502	0.85 523	2.55 554	0.50 561	0.52 590	0.72 513	0.39 494	0.87 473	0.72 495	0.58 453	0.68 504	0.63 436	0.46 454	1.70 529	0.63 481	0.18 528	0.18 521	0.23 576	0.18 471	0.38 570	0.27 497

YMNet	0.62 478	0.72 467	1.93 397	0.41 501	0.41 547	0.87 579	0.43 514	0.87 473	0.71 485	0.74 558	0.81 552	0.83 546	0.46 454	0.86 418	0.93 533	0.19 543	0.22 560	0.20 558	0.17 458	0.41 588	0.21 413

YMNet_1	0.62 478	0.72 467	1.93 397	0.41 501	0.41 547	0.87 579	0.43 514	0.87 473	0.71 485	0.74 558	0.81 552	0.83 546	0.46 454	0.86 418	0.93 533	0.19 543	0.22 560	0.20 558	0.17 458	0.41 588	0.21 413

anonymousa	0.48 347	0.46 338	2.44 523	0.29 261	0.34 482	0.61 403	0.25 307	0.66 297	0.54 314	0.53 384	0.77 547	0.73 503	0.46 454	0.33 146	0.31 292	0.10 243	0.09 265	0.12 353	0.29 553	0.10 102	0.19 381

iRaft-Stereo_5w	0.54 419	1.01 585	2.08 445	0.27 196	0.21 268	0.49 226	0.28 375	0.73 343	0.58 348	0.40 266	0.61 448	0.62 434	0.46 454	1.78 543	0.47 416	0.09 137	0.07 75	0.11 289	0.10 223	0.39 580	0.12 179

FADNet-RVC	0.61 473	1.26 625	2.12 455	0.33 364	0.26 371	0.59 371	0.29 399	0.86 462	0.62 396	0.45 303	0.50 342	0.62 434	0.46 454	1.73 534	0.55 453	0.17 516	0.20 545	0.17 522	0.18 471	0.59 623	0.28 505

NVstereo2D	0.58 451	0.40 292	2.03 436	0.35 413	0.35 495	0.69 499	0.39 494	0.91 506	0.80 555	0.47 314	0.53 374	0.67 467	0.46 454	1.99 585	0.48 422	0.19 543	0.11 367	0.17 522	0.13 364	0.25 442	0.25 479

DLCB_ROB	0.54 419	0.55 394	1.49 230	0.36 432	0.25 353	0.65 469	0.36 472	0.80 414	0.70 475	0.72 551	0.69 513	0.83 546	0.46 454	1.53 502	0.60 474	0.13 416	0.12 400	0.14 451	0.14 392	0.14 214	0.13 222

xyz-stereo	3.02 670	0.29 172	30.64 713	0.23 78	0.12 21	15.52 690	0.24 285	0.51 187	0.47 248	0.59 467	7.99 683	0.64 445	0.47 463	1.39 477	0.50 432	0.09 137	0.07 75	0.34 611	0.07 100	0.13 185	0.08 49

DispNO	0.67 507	0.98 574	2.58 555	0.31 309	0.27 384	0.59 371	0.29 399	0.83 432	0.68 456	0.53 384	0.79 551	0.83 546	0.47 463	2.46 629	0.68 495	0.12 384	0.10 314	0.19 549	0.31 572	0.16 274	0.17 344

1111x	0.74 547	0.21 33	1.93 397	0.31 309	0.17 156	0.63 441	0.32 443	1.03 603	0.74 514	0.52 373	0.62 453	0.57 410	0.47 463	2.38 617	4.25 670	0.12 384	0.14 443	0.11 289	0.12 331	0.12 151	0.14 249

ssnet_v2	0.55 431	0.60 407	1.86 366	0.32 338	0.22 298	0.72 513	0.44 525	0.94 532	0.74 514	0.63 506	0.54 386	0.81 539	0.47 463	0.77 404	0.70 499	0.16 501	0.14 443	0.14 451	0.14 392	0.30 498	0.30 525

SA	0.50 376	0.75 481	1.95 410	0.31 309	0.61 614	0.57 335	0.31 420	0.91 506	0.73 510	0.42 279	0.62 453	0.38 273	0.47 463	0.68 376	0.29 260	0.09 137	0.09 265	0.13 414	0.32 578	0.30 498	0.10 108

CFNet_pseudo	0.45 313	0.46 338	2.23 482	0.25 129	0.19 238	0.56 317	0.21 172	0.77 380	0.60 361	0.49 344	0.56 408	0.69 481	0.47 463	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.10 314	0.15 482	0.10 223	0.17 298	0.14 249

ccs_rob	0.45 313	0.46 338	2.22 478	0.26 172	0.19 238	0.56 317	0.21 172	0.77 380	0.60 361	0.49 344	0.56 408	0.69 481	0.47 463	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.09 265	0.16 501	0.10 223	0.17 298	0.14 249

StereoDRNet	0.64 489	0.88 533	2.35 504	0.41 501	0.45 568	0.73 520	0.47 544	0.94 532	0.74 514	0.75 560	0.54 386	0.74 509	0.47 463	1.70 529	0.72 506	0.15 480	0.14 443	0.15 482	0.14 392	0.20 363	0.19 381

PSMNet_ROB	0.66 502	1.01 585	2.33 499	0.38 473	0.31 444	0.72 513	0.55 568	0.86 462	0.69 465	0.54 397	0.60 441	0.75 515	0.47 463	2.00 586	0.82 524	0.17 516	0.13 424	0.19 549	0.19 491	0.24 428	0.27 497

coex_refinement	0.58 451	0.94 552	1.87 371	0.38 473	0.25 353	0.64 455	0.34 457	0.83 432	0.65 430	0.60 477	0.63 467	0.81 539	0.48 472	1.85 563	0.56 461	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.10 223	0.16 274	0.16 323

DCVSM-stereo	0.49 365	0.29 172	2.49 535	0.29 261	0.22 298	0.53 278	0.52 556	0.58 246	0.49 258	0.69 537	0.46 298	0.79 532	0.48 472	0.53 316	0.42 386	0.13 416	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.20 363	0.20 400

DAS	0.56 439	0.35 247	1.55 242	0.33 364	0.34 482	0.50 239	0.42 507	0.83 432	0.74 514	0.83 585	0.68 504	0.56 403	0.48 472	2.40 621	0.46 407	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.18 326	0.15 291

SepStereo	0.52 407	0.35 247	1.55 242	0.33 364	0.34 482	0.50 239	0.42 507	0.83 432	0.74 514	0.83 585	0.68 504	0.56 403	0.48 472	1.56 505	0.46 407	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.18 326	0.15 291

ADLNet2	0.68 514	0.84 518	3.19 631	0.33 364	0.36 504	0.64 455	0.37 481	0.89 488	0.79 552	0.54 397	0.65 492	0.93 580	0.48 472	2.07 593	0.56 461	0.13 416	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.33 524	0.18 364

ac_64	0.55 431	0.46 338	1.92 394	0.36 432	0.34 482	0.63 441	0.31 420	0.82 426	0.61 378	0.55 415	0.51 347	0.89 570	0.48 472	1.83 556	0.55 453	0.14 460	0.11 367	0.12 353	0.12 331	0.18 326	0.12 179

TDLM	0.67 507	0.92 544	1.76 304	0.37 456	0.24 333	0.66 475	0.56 573	0.82 426	0.74 514	1.16 620	0.62 453	0.61 430	0.48 472	2.70 646	0.50 432	0.20 553	0.11 367	0.35 612	0.14 392	0.32 515	0.16 323

GwcNet	0.69 519	0.71 463	3.12 624	0.36 432	0.45 568	0.81 561	0.44 525	0.86 462	0.84 569	0.60 477	0.74 537	0.82 544	0.49 479	1.65 522	0.66 489	0.16 501	0.15 471	0.15 482	0.15 417	0.31 506	0.24 467

ETE_ROB	0.60 465	0.71 463	1.55 242	0.37 456	0.25 353	0.69 499	0.51 553	1.47 642	0.70 475	0.80 573	0.69 513	0.85 555	0.49 479	1.36 474	0.58 470	0.16 501	0.13 424	0.19 549	0.16 438	0.21 379	0.23 453

LALA_ROB	0.60 465	0.76 482	1.69 269	0.36 432	0.29 407	0.79 553	0.55 568	0.94 532	0.77 543	0.81 579	0.67 497	0.94 584	0.49 479	0.99 431	0.73 509	0.21 561	0.15 471	0.20 558	0.18 471	0.23 411	0.21 413

delet	0.52 407	0.54 385	1.62 255	0.31 309	0.35 495	0.74 526	0.46 536	0.85 452	0.74 514	0.55 415	0.60 441	0.67 467	0.50 482	1.12 450	0.57 465	0.11 323	0.11 367	0.13 414	0.14 392	0.16 274	0.12 179

CC-Net-ROB	0.85 581	1.15 610	2.13 457	0.88 631	0.38 522	0.88 583	0.44 525	1.06 609	0.79 552	0.58 453	0.69 513	0.65 450	0.50 482	2.74 649	0.51 438	0.93 650	0.39 626	0.87 648	0.29 553	0.54 620	0.54 612

SQANet	0.80 566	1.58 645	2.53 543	0.76 621	0.83 631	0.76 536	0.36 472	0.83 432	0.64 416	0.63 506	0.69 513	0.73 503	0.51 484	1.21 458	0.53 445	0.77 647	0.29 599	0.59 638	0.29 553	0.86 644	0.61 623

SDNR	1.22 624	0.80 503	2.71 573	0.33 364	1.48 664	1.98 656	0.23 251	1.93 661	2.44 666	0.89 594	2.52 654	1.36 633	0.51 484	3.65 668	1.93 620	0.30 610	0.31 604	0.22 569	0.16 438	0.33 524	0.36 567

RAFT_R40	0.50 376	0.21 33	1.76 304	0.50 561	0.40 538	0.61 403	0.53 560	0.56 234	0.60 361	0.56 424	0.54 386	0.55 390	0.51 484	1.57 509	0.53 445	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.09 74

IRAFT_RVC	0.54 419	0.53 377	1.78 317	0.46 542	0.21 268	0.58 352	0.43 514	0.65 294	0.66 445	0.54 397	0.50 342	0.49 365	0.51 484	1.58 513	1.01 552	0.11 323	0.25 585	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.13 222

LMCR-Stereo	0.52 407	0.71 463	2.39 511	0.40 494	0.21 268	0.74 526	0.31 420	1.02 596	0.64 416	0.61 486	0.63 467	0.39 279	0.51 484	0.62 351	0.42 386	0.19 543	0.09 265	0.12 353	0.09 184	0.23 411	0.12 179

DDUNet	0.77 558	1.12 601	1.88 373	0.76 621	0.69 622	0.84 569	0.43 514	0.85 452	0.65 430	0.67 529	0.75 540	0.91 574	0.52 489	1.03 438	0.57 465	0.54 632	0.37 615	0.95 654	0.52 633	0.71 634	0.57 618

CVANet_RVC	0.65 497	0.80 503	2.13 457	0.36 432	0.26 371	0.62 423	0.42 507	0.84 444	0.72 495	0.69 537	0.68 504	0.68 474	0.52 489	2.64 641	0.42 386	0.19 543	0.12 400	0.22 569	0.17 458	0.37 563	0.15 291

IER	0.43 285	0.38 272	1.69 269	0.26 172	0.25 353	0.66 475	0.26 330	0.71 325	0.55 321	0.54 397	0.59 425	0.60 427	0.53 491	0.52 310	0.39 367	0.11 323	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.14 214	0.11 134

DISCO	0.57 446	0.34 238	1.87 371	0.45 537	0.34 482	0.84 569	0.35 465	0.84 444	0.78 547	0.59 467	0.63 467	1.06 609	0.53 491	1.10 444	0.82 524	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.22 396	0.18 364

XPNet_ROB	0.61 473	0.72 467	1.66 263	0.37 456	0.27 384	0.67 481	0.47 544	0.89 488	0.71 485	0.78 569	0.70 523	0.81 539	0.53 491	1.70 529	0.76 513	0.21 561	0.16 489	0.16 501	0.15 417	0.20 363	0.21 413

psm_up	0.57 446	0.61 412	1.83 353	0.35 413	0.30 423	0.64 455	0.37 481	0.90 494	0.68 456	0.59 467	0.55 396	0.68 474	0.54 494	1.91 575	0.46 407	0.16 501	0.15 471	0.16 501	0.15 417	0.23 411	0.13 222

UNet	0.54 419	0.44 326	2.83 593	0.31 309	0.33 469	0.74 526	0.27 355	0.82 426	0.61 378	0.53 384	0.54 386	0.72 499	0.54 494	0.78 408	0.56 461	0.11 323	0.09 265	0.13 414	0.11 291	0.14 214	0.12 179

HGLStereo	0.54 419	0.69 456	2.00 427	0.35 413	0.40 538	0.66 475	0.30 407	0.83 432	0.62 396	0.57 435	0.69 513	0.69 481	0.54 494	1.07 441	0.55 453	0.13 416	0.13 424	0.13 414	0.11 291	0.19 347	0.17 344

PA-Net	0.84 580	1.00 581	3.49 643	0.63 609	0.40 538	0.70 505	0.52 556	0.86 462	0.84 569	0.52 373	0.59 425	0.70 491	0.54 494	2.35 613	2.23 635	0.17 516	0.27 595	0.19 549	0.28 547	0.22 396	0.36 567
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 497	0.94 552	1.96 419	0.43 516	0.30 423	0.71 507	0.68 604	0.84 444	0.65 430	0.70 543	0.60 441	0.86 562	0.54 494	1.56 505	0.57 465	0.20 553	0.16 489	0.67 642	0.25 531	0.22 396	0.24 467

GASNet	0.73 544	1.47 640	3.04 615	0.47 547	0.33 469	0.57 335	0.34 457	0.91 506	0.75 528	0.58 453	0.58 422	0.74 509	0.55 499	2.03 587	0.65 488	0.21 561	0.15 471	0.19 549	0.17 458	0.51 615	0.28 505

pcwnet_v2	0.64 489	0.49 357	4.41 659	0.32 338	0.27 384	0.60 383	0.25 307	0.97 560	0.88 579	0.59 467	0.70 523	0.63 436	0.55 499	0.66 372	0.37 349	0.17 516	0.15 471	0.15 482	0.14 392	0.21 379	0.23 453

APVNet	0.70 523	0.67 449	2.71 573	0.38 473	0.36 504	0.85 573	0.43 514	0.91 506	0.68 456	0.55 415	0.69 513	0.75 515	0.55 499	2.31 610	0.78 517	0.17 516	0.17 509	0.24 583	0.19 491	0.33 524	0.23 453

MMNet	0.50 376	0.48 353	1.93 397	0.33 364	0.27 384	0.79 553	0.28 375	0.81 418	0.74 514	0.60 477	0.56 408	0.59 420	0.55 499	0.79 409	0.59 472	0.10 243	0.09 265	0.12 353	0.11 291	0.13 185	0.14 249

MultiAttention	2.38 659	0.50 365	1.93 397	1.80 665	2.56 676	10.86 686	2.30 675	1.22 626	0.80 555	0.62 497	1.16 610	1.13 618	0.56 503	16.09 697	1.18 577	0.20 553	0.09 265	0.43 626	1.62 678	0.94 647	1.58 673

Wz-Net-LNSev	0.59 459	0.96 562	2.47 531	0.34 397	0.37 516	0.79 553	0.44 525	0.86 462	0.77 543	0.61 486	0.67 497	0.79 532	0.56 503	0.64 356	0.62 479	0.15 480	0.14 443	0.12 353	0.12 331	0.18 326	0.19 381

DMCA-RVC	0.62 478	0.96 562	2.63 561	0.36 432	0.90 636	0.56 317	0.31 420	0.69 314	0.57 337	0.68 535	0.52 362	0.59 420	0.56 503	1.23 462	0.53 445	0.16 501	0.38 619	0.20 558	0.15 417	0.20 363	0.15 291

MSMDNet	0.46 325	0.44 326	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 301	0.21 172	0.75 357	0.64 416	0.48 332	0.55 396	0.68 474	0.56 503	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 314	0.13 414	0.10 223	0.18 326	0.15 291

DANet	0.80 566	0.65 440	2.21 474	1.19 650	0.48 581	0.74 526	1.25 653	0.89 488	1.53 641	0.89 594	0.71 527	0.96 587	0.56 503	1.83 556	0.96 538	0.18 528	0.16 489	0.19 549	0.16 438	0.26 463	0.29 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 489	0.43 315	2.44 523	0.39 483	0.44 557	0.80 560	0.41 503	1.02 596	0.78 547	0.80 573	0.63 467	0.69 481	0.56 503	1.79 547	0.69 497	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	0.18 326	0.17 344

zh-mn7	0.80 566	1.54 643	3.00 613	0.35 413	0.27 384	0.72 513	0.41 503	0.93 523	1.11 616	1.00 607	1.28 616	0.75 515	0.57 509	1.87 564	1.18 577	0.16 501	0.13 424	0.14 451	0.14 392	0.26 463	0.21 413

w-ln-seven	0.74 547	1.05 592	2.54 549	0.37 456	0.34 482	1.03 604	0.47 544	1.00 585	1.08 611	0.90 596	0.85 564	0.85 555	0.57 509	1.37 475	1.26 587	0.14 460	0.13 424	0.16 501	0.15 417	0.31 506	0.20 400

PCWNet_CMD	0.46 325	0.45 335	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 301	0.21 172	0.75 357	0.64 416	0.48 332	0.55 396	0.68 474	0.57 509	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 314	0.14 451	0.10 223	0.18 326	0.14 249

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 446	0.87 529	2.11 451	0.32 338	0.30 423	0.84 569	0.40 497	0.88 482	0.72 495	0.65 523	0.73 534	0.66 457	0.57 509	0.93 424	0.71 502	0.13 416	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.14 249

DSFCA	0.54 419	0.35 247	1.41 208	0.28 227	0.28 398	0.79 553	0.88 628	0.76 369	0.70 475	0.72 551	0.66 494	0.67 467	0.57 509	1.17 456	0.63 481	0.16 501	0.14 443	0.13 414	0.14 392	0.16 274	0.13 222

FADNet	0.64 489	1.22 619	2.06 438	0.32 338	0.30 423	0.66 475	0.29 399	0.88 482	0.72 495	0.44 292	0.48 317	0.66 457	0.57 509	1.84 561	0.45 406	0.46 628	0.20 545	0.17 522	0.19 491	0.59 623	0.24 467

MyStereo06	0.54 419	0.41 302	2.68 568	0.30 282	0.23 318	0.60 383	0.30 407	0.81 418	0.44 203	0.84 587	0.52 362	0.78 527	0.58 515	0.48 285	1.10 564	0.09 137	0.17 509	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.20 400

Anonymous_2	0.74 547	0.32 211	1.65 257	0.33 364	0.30 423	0.67 481	0.32 443	0.69 314	0.46 229	0.48 332	0.41 269	0.84 551	0.58 515	0.51 306	0.40 375	0.32 613	0.38 619	1.43 671	3.69 689	0.80 641	0.27 497

RTSC	0.72 535	1.00 581	2.22 478	0.40 494	0.29 407	0.82 564	0.31 420	0.96 551	1.10 614	0.92 599	0.81 552	0.78 527	0.58 515	1.23 462	1.55 605	0.18 528	0.17 509	0.14 451	0.17 458	0.43 596	0.30 525

z-mn7	0.80 566	1.52 642	2.62 560	0.36 432	0.28 398	1.01 601	0.48 548	0.90 494	1.29 629	0.69 537	1.35 624	0.85 555	0.59 518	2.03 587	1.09 563	0.14 460	0.12 400	0.14 451	0.12 331	0.32 515	0.20 400

ITSA-stereo	0.48 347	0.33 220	1.20 155	0.33 364	0.18 203	0.60 383	0.29 399	0.94 532	0.80 555	0.50 351	0.49 334	0.53 379	0.59 518	1.25 466	0.64 486	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	0.18 326	0.23 453

GANetREF_RVC	0.75 550	1.15 610	2.46 526	0.47 547	0.26 371	0.83 567	0.61 587	0.97 560	0.89 583	0.62 497	0.61 448	0.72 499	0.59 518	2.42 623	0.55 453	0.32 613	0.25 585	0.36 614	0.24 525	0.39 580	0.31 534
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
GANet	0.75 550	0.84 518	2.01 428	0.40 494	0.25 353	0.74 526	0.66 598	0.87 473	0.73 510	0.71 548	1.07 604	0.84 551	0.59 518	2.71 648	1.15 572	0.17 516	0.16 489	0.44 627	0.16 438	0.31 506	0.20 400

Reg-Stereo(zero)	0.46 325	0.17 2	2.10 450	0.24 105	0.34 482	0.51 250	0.42 507	0.50 177	0.54 314	0.37 248	0.46 298	0.54 387	0.60 522	0.43 232	1.10 564	0.08 65	0.09 265	0.08 56	0.22 520	0.12 151	0.22 428

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 523	0.65 440	3.45 642	0.50 561	0.60 610	0.75 532	0.23 251	0.96 551	0.60 361	0.76 563	1.30 619	0.81 539	0.60 522	0.57 328	0.82 524	0.10 243	0.16 489	0.11 289	0.43 615	0.31 506	0.22 428

fast-acv-ft	0.63 485	0.88 533	3.10 621	0.38 473	0.30 423	0.79 553	0.48 548	0.69 314	0.72 495	0.58 453	0.78 548	0.76 521	0.60 522	0.67 373	0.73 509	0.15 480	0.15 471	0.18 542	0.17 458	0.37 563	0.16 323

Wz-Net-SNSev	0.76 554	1.32 632	3.11 623	0.40 494	0.31 444	0.71 507	0.60 583	0.98 564	0.87 575	0.67 529	0.83 557	0.96 587	0.60 522	1.67 525	0.97 539	0.16 501	0.15 471	0.16 501	0.17 458	0.36 555	0.24 467

HHNet	0.60 465	0.65 440	2.60 559	0.36 432	0.25 353	0.64 455	0.61 587	0.64 287	0.62 396	0.55 415	1.13 609	0.32 239	0.60 522	0.42 228	1.79 617	0.15 480	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.18 326	0.15 291

SST-Stereo	0.52 407	0.20 18	1.76 304	0.62 608	0.53 591	0.62 423	0.66 598	0.55 228	0.61 378	0.58 453	0.53 374	0.52 377	0.60 522	1.59 515	0.29 260	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.10 108

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 605	1.67 650	2.32 496	0.47 547	0.39 528	1.47 631	0.95 632	0.95 546	0.91 586	0.84 587	0.94 582	1.05 607	0.60 522	2.95 656	0.72 506	0.41 622	0.72 660	0.32 608	0.55 635	0.74 635	1.22 665

S-Stereo	0.80 566	0.69 456	3.89 650	0.39 483	0.37 516	0.69 499	0.70 610	0.94 532	0.98 599	0.62 497	0.91 574	0.83 546	0.60 522	2.37 614	0.66 489	0.18 528	0.21 554	0.17 522	0.18 471	0.30 498	0.35 559

RYNet	0.70 523	0.56 396	2.25 486	0.35 413	0.41 547	0.86 575	0.43 514	0.94 532	0.82 563	0.62 497	0.53 374	0.91 574	0.60 522	2.70 646	1.00 548	0.14 460	0.11 367	0.16 501	0.14 392	0.25 442	0.27 497

RASNet	0.61 473	0.68 452	2.03 436	0.35 413	0.46 576	0.65 469	0.28 375	0.78 395	0.70 475	0.48 332	0.64 483	0.93 580	0.61 531	2.21 605	0.73 509	0.12 384	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.14 214	0.11 134

PASM	0.72 535	0.68 452	1.91 391	0.47 547	0.44 557	0.60 383	0.51 553	0.76 369	0.80 555	0.77 567	0.67 497	0.87 564	0.61 531	2.40 621	0.67 492	0.32 613	0.35 611	0.36 614	0.41 612	0.45 605	0.39 583

FBW_ROB	0.83 578	0.77 491	1.77 313	0.44 523	0.30 423	0.87 579	0.46 536	1.10 616	0.91 586	0.81 579	0.75 540	1.01 598	0.61 531	3.66 669	1.23 584	0.26 596	0.23 568	0.36 614	0.25 531	0.27 474	0.62 624

PDISCO_ROB	0.75 550	1.06 594	2.11 451	0.64 610	0.59 605	1.13 619	0.43 514	1.14 621	1.05 606	0.64 516	0.71 527	0.96 587	0.61 531	1.21 458	0.76 513	0.37 621	0.18 521	0.27 592	0.24 525	0.56 622	0.32 543

PWCDC_ROB	0.72 535	1.06 594	2.09 446	0.47 547	0.36 504	0.78 549	0.26 330	0.98 564	1.34 632	0.61 486	2.07 642	0.64 445	0.61 531	0.83 413	0.71 502	0.31 612	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.60 626	0.21 413

DGSMNet	2.89 667	0.63 428	3.18 630	3.43 682	4.17 680	2.57 667	6.98 689	0.97 560	0.83 566	0.56 424	1.86 639	0.79 532	0.62 536	1.64 521	1.39 596	4.61 685	5.01 690	5.17 690	4.71 690	4.44 687	4.19 686

DeepPrunerF	0.86 582	0.86 526	2.91 604	0.45 537	0.50 583	0.64 455	0.48 548	1.14 621	2.64 670	0.63 506	0.61 448	0.65 450	0.62 536	2.21 605	1.31 590	0.23 578	0.19 534	0.30 603	0.28 547	0.36 555	0.25 479

PWC_ROB	0.70 523	0.94 552	1.88 373	0.39 483	0.39 528	0.62 423	0.30 407	0.98 564	0.94 592	0.91 598	1.29 618	0.77 523	0.62 536	1.62 520	1.03 556	0.18 528	0.11 367	0.18 542	0.13 364	0.51 615	0.22 428

w-ln-seven-2	0.68 514	1.13 604	2.46 526	0.36 432	0.27 384	0.65 469	0.44 525	0.87 473	0.83 566	0.69 537	0.75 540	0.72 499	0.63 539	1.56 505	1.15 572	0.13 416	0.13 424	0.15 482	0.14 392	0.35 548	0.19 381

FACV-RUCA	0.58 451	0.40 292	1.78 317	0.43 516	1.67 668	0.48 209	0.28 375	0.69 314	0.62 396	0.40 266	0.53 374	0.33 246	0.63 539	0.40 215	0.31 292	0.13 416	0.11 367	0.62 639	0.12 331	0.70 632	0.98 652

otaku	1.03 606	1.68 652	2.72 575	0.95 637	0.73 625	1.03 604	0.59 581	0.99 576	0.86 572	0.69 537	1.61 632	0.98 591	0.64 541	1.46 489	1.14 570	0.95 653	0.46 633	0.72 645	0.40 609	1.24 660	0.78 639

HSM	0.62 478	0.76 482	1.72 281	0.30 282	0.29 407	0.64 455	0.28 375	0.94 532	0.62 396	0.58 453	0.57 416	1.40 635	0.64 541	2.59 639	0.42 386	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.11 134

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 473	0.61 412	3.35 641	0.33 364	0.58 603	0.66 475	0.20 130	0.98 564	0.55 321	0.73 555	0.52 362	0.99 594	0.65 543	0.58 332	0.29 260	0.10 243	0.16 489	0.10 213	0.41 612	0.29 487	0.20 400

fff	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

Wz-Net-MNSev	0.65 497	0.97 570	2.19 472	0.36 432	0.33 469	0.90 585	0.60 583	0.92 515	0.81 562	0.75 560	0.72 532	0.73 503	0.65 543	1.39 477	0.71 502	0.16 501	0.13 424	0.14 451	0.14 392	0.24 428	0.18 364

csc	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

cscssc	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

Ntro	1.00 603	1.68 652	2.80 590	0.95 637	0.85 632	1.06 607	0.53 560	0.98 564	0.90 585	0.62 497	0.76 543	0.93 580	0.66 548	1.66 523	0.98 542	0.99 655	0.45 631	0.75 646	0.40 609	1.19 656	0.75 635

ASMatch	0.60 465	0.43 315	2.58 555	0.91 633	0.36 504	0.56 317	0.25 307	0.52 203	0.61 378	0.47 314	1.21 612	0.47 352	0.66 548	1.34 472	0.94 535	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.10 102	0.16 323

iinet-f	0.57 446	0.93 550	2.27 489	0.31 309	0.25 353	0.83 567	0.33 452	0.81 418	0.65 430	0.54 397	0.63 467	0.73 503	0.67 550	0.73 392	0.67 492	0.13 416	0.13 424	0.11 289	0.10 223	0.43 596	0.16 323

UDG	0.77 558	1.23 620	2.15 463	0.67 614	0.59 605	0.78 549	0.38 488	0.90 494	0.70 475	0.61 486	0.69 513	1.01 598	0.67 550	1.02 436	0.73 509	0.45 626	0.34 610	0.87 648	0.51 630	0.67 630	0.46 601

EAI-Stereo	0.78 562	0.25 103	1.67 265	0.54 581	0.59 605	1.95 651	2.05 672	1.11 620	0.64 416	0.95 604	1.49 629	0.50 368	0.67 550	0.59 338	1.44 600	0.09 137	0.19 534	0.09 153	0.49 626	0.13 185	0.22 428

PAM	0.70 523	0.35 247	2.72 575	0.56 590	0.62 616	1.08 614	0.53 560	0.85 452	0.44 203	0.93 601	0.92 576	1.24 626	0.68 553	0.64 356	1.01 552	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.48 624	0.14 214	0.38 577

Nwc_Net	0.68 514	0.83 516	2.53 543	0.41 501	0.39 528	0.77 544	0.38 488	1.01 593	0.70 475	0.60 477	0.99 590	0.98 591	0.68 553	1.41 481	0.63 481	0.23 578	0.15 471	0.23 576	0.25 531	0.23 411	0.18 364

iRaft-Stereo_20w	0.58 451	0.39 284	1.96 419	0.45 537	0.32 454	0.92 589	0.57 577	1.14 621	0.56 333	0.81 579	0.40 265	0.55 390	0.69 555	0.65 367	1.04 557	0.09 137	0.16 489	0.09 153	0.36 599	0.17 298	0.25 479

stereogan	0.69 519	0.51 368	2.44 523	0.39 483	0.39 528	1.01 601	0.41 503	0.94 532	0.92 590	0.73 555	0.85 564	1.15 621	0.69 555	1.57 509	0.53 445	0.19 543	0.18 521	0.20 558	0.16 438	0.36 555	0.24 467

ACVNet-4b	1.93 651	1.85 662	4.10 656	1.07 642	0.86 633	1.15 621	0.53 560	1.06 609	1.12 617	0.64 516	1.09 605	1.99 648	0.70 557	2.20 604	9.86 690	5.62 687	0.41 629	1.03 659	0.55 635	1.86 672	0.85 644

pmcnn	1.32 628	1.05 592	2.77 586	0.74 619	1.43 659	0.72 513	0.56 573	0.96 551	0.91 586	0.99 606	2.92 665	6.01 681	0.70 557	2.38 617	3.32 659	0.13 416	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.34 536	0.22 428

RGC	0.71 532	0.97 570	2.18 470	0.44 523	0.44 557	0.73 520	0.40 497	0.94 532	0.71 485	0.71 548	1.04 601	1.01 598	0.71 559	1.74 536	0.70 499	0.23 578	0.18 521	0.28 595	0.26 539	0.29 487	0.27 497

edge stereo	0.81 574	0.73 474	3.30 637	0.37 456	1.21 656	0.62 423	0.39 494	0.93 523	0.79 552	0.80 573	0.88 571	1.14 620	0.71 559	2.18 603	0.71 502	0.21 561	0.20 545	0.26 591	0.18 471	0.38 570	0.26 489

MDST_ROB	1.17 619	0.42 310	3.87 649	0.54 581	0.44 557	4.11 677	0.58 579	1.31 634	0.84 569	2.12 655	1.12 607	0.98 591	0.71 559	4.24 674	0.99 547	0.16 501	0.14 443	0.19 549	0.17 458	0.18 326	0.35 559

KYRaft	0.48 347	0.29 172	1.75 295	0.33 364	0.21 268	0.75 532	0.44 525	0.58 246	0.57 337	0.64 516	0.93 580	0.53 379	0.72 562	0.60 345	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.14 392	0.12 151	0.54 612

Prome-Stereo	0.49 365	0.30 189	1.76 304	0.60 606	0.23 318	0.63 441	0.42 507	0.62 276	0.60 361	0.59 467	1.03 598	0.43 312	0.72 562	0.60 345	0.33 318	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 134	0.43 596

Syn2CoEx	0.70 523	1.07 597	2.74 581	0.43 516	0.30 423	0.64 455	0.42 507	0.99 576	0.78 547	0.62 497	0.78 548	0.74 509	0.72 562	1.92 579	0.61 477	0.20 553	0.17 509	0.19 549	0.15 417	0.29 487	0.22 428

AAGNet	0.88 586	0.33 220	1.79 337	0.54 581	0.98 640	0.62 423	0.46 536	0.50 177	0.60 361	0.58 453	0.53 374	0.50 368	0.73 565	1.23 462	7.48 683	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.14 214	0.09 74

psmorigin	1.36 632	0.60 407	13.80 693	0.37 456	0.29 407	0.62 423	0.33 452	0.77 380	0.61 378	0.96 605	0.88 571	1.17 624	0.73 565	4.00 671	0.86 529	0.19 543	0.22 560	0.17 522	0.18 471	0.24 428	0.29 512

NCC-stereo	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428

Abc-Net	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 535	0.77 491	2.36 507	0.45 537	0.40 538	0.71 507	0.32 443	1.02 596	1.25 625	1.07 613	0.84 560	0.90 572	0.73 565	1.09 443	0.98 542	0.21 561	0.18 521	0.20 558	0.21 510	0.32 515	0.31 534

XQC	0.73 544	0.98 574	2.39 511	0.46 542	0.35 495	0.81 561	0.46 536	1.00 585	1.00 600	0.80 573	0.69 513	0.88 568	0.74 570	1.32 469	1.20 580	0.24 587	0.16 489	0.23 576	0.20 504	0.41 588	0.33 552

Select-FE	0.65 497	0.67 449	2.76 583	0.49 557	0.55 596	0.79 553	0.16 60	0.90 494	0.53 301	0.84 587	0.55 396	0.91 574	0.75 571	0.57 328	1.16 574	0.11 323	0.18 521	0.11 289	0.49 626	0.14 214	0.31 534

raft_robust	0.55 431	0.84 518	1.73 284	0.28 227	0.54 593	0.53 278	0.25 307	0.88 482	0.75 528	0.48 332	0.46 298	0.76 521	0.75 571	1.46 489	0.27 235	0.09 137	0.10 314	0.10 213	0.30 563	0.26 463	0.16 323

ADStereo(finetuned)	0.45 313	0.77 491	2.12 455	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.48 317	0.31 233	0.76 573	0.37 191	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.23 453

LCNet	0.54 419	0.37 260	1.78 317	0.92 634	0.22 298	0.96 593	0.30 407	0.59 255	0.58 348	0.51 364	0.55 396	0.41 294	0.76 573	0.84 415	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.12 353	0.18 471	0.98 650	0.39 583

RP	0.67 507	0.82 512	1.94 407	0.43 516	0.44 557	0.65 469	0.45 533	0.89 488	0.82 563	0.66 525	0.92 576	0.99 594	0.76 573	1.55 504	0.66 489	0.25 592	0.18 521	0.23 576	0.20 504	0.31 506	0.22 428

PAM_32	0.70 523	0.35 247	2.73 580	0.54 581	0.61 614	1.07 612	0.43 514	0.84 444	0.49 258	0.90 596	0.91 574	1.23 625	0.77 576	0.65 367	1.10 564	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.49 626	0.15 237	0.38 577

RT-IGEV	0.66 502	0.25 103	2.11 451	0.56 590	0.46 576	0.62 423	0.54 564	0.99 576	0.75 528	0.79 571	0.93 580	0.85 555	0.78 577	0.59 338	1.64 610	0.12 384	0.16 489	0.11 289	0.47 621	0.28 480	0.30 525

LL-Strereo	0.72 535	1.29 627	2.49 535	0.36 432	0.45 568	0.55 301	0.32 443	0.93 523	0.71 485	0.67 529	0.58 422	0.85 555	0.79 578	2.67 645	0.46 407	0.10 243	0.18 521	0.14 451	0.12 331	0.40 585	0.42 595

RainbowNet	1.15 616	1.78 658	2.72 575	1.12 648	0.91 637	1.06 607	0.76 618	1.16 625	1.13 619	0.75 560	0.97 587	1.09 613	0.80 579	1.60 516	1.21 582	1.17 662	1.26 672	1.01 658	0.57 641	1.13 654	0.88 649

RAFT + AFF	0.64 489	1.20 617	1.95 410	0.34 397	0.33 469	0.67 481	0.52 556	0.99 576	0.74 514	0.53 384	0.58 422	0.57 410	0.80 579	1.76 539	0.51 438	0.12 384	0.27 595	0.15 482	0.14 392	0.43 596	0.29 512

FAT-Stereo	0.70 523	0.54 385	2.88 596	0.36 432	0.29 407	0.62 423	0.54 564	0.97 560	0.87 575	0.76 563	0.92 576	0.94 584	0.80 579	1.84 561	0.57 465	0.18 528	0.19 534	0.17 522	0.16 438	0.22 396	0.25 479

UGAM-zero	0.63 485	0.39 284	2.49 535	0.30 282	0.49 582	0.67 481	0.19 103	0.91 506	0.45 218	0.77 567	0.45 290	1.16 623	0.82 582	2.05 590	0.29 260	0.09 137	0.15 471	0.09 153	0.44 616	0.11 134	0.22 428

CBFPSM	0.56 439	0.91 542	1.82 350	0.28 227	0.23 318	0.71 507	0.37 481	0.72 331	0.64 416	0.50 351	0.49 334	1.03 602	0.83 583	0.62 351	1.35 593	0.10 243	0.12 400	0.10 213	0.10 223	0.18 326	0.19 381

HBP-ISP	0.76 554	1.30 628	3.19 631	0.35 413	0.26 371	0.85 573	0.54 564	1.03 603	0.72 495	0.80 573	0.69 513	0.68 474	0.83 583	2.04 589	0.44 401	0.23 578	0.24 572	0.29 602	0.25 531	0.28 480	0.24 467

LSM	3.31 673	1.11 600	5.29 665	9.40 689	30.65 708	0.84 569	1.12 647	0.91 506	1.22 623	1.36 638	2.19 647	0.93 580	0.83 583	1.66 523	0.90 530	0.21 561	0.31 604	0.24 583	0.28 547	0.39 580	6.33 689

AF-Net	0.69 519	0.92 544	2.21 474	0.41 501	0.40 538	0.68 493	0.40 497	1.02 596	0.86 572	0.69 537	1.03 598	1.04 605	0.84 586	1.19 457	0.78 517	0.22 574	0.14 443	0.25 588	0.17 458	0.30 498	0.18 364

TransformOpticalFlow	0.64 489	0.56 396	2.66 566	0.44 523	0.26 371	0.62 423	0.28 375	0.83 432	0.71 485	0.76 563	0.74 537	0.91 574	0.85 587	1.83 556	0.81 523	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.11 134	0.12 179

RTS	1.21 621	1.31 629	6.39 672	0.52 570	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 603	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 642	2.08 628	0.21 561	0.24 572	0.18 542	0.18 471	0.43 596	0.32 543

RTSA	1.21 621	1.31 629	6.39 672	0.52 570	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 603	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 642	2.08 628	0.21 561	0.24 572	0.18 542	0.18 471	0.43 596	0.32 543

DeepStereo_RVC	0.44 294	0.28 160	1.92 394	0.49 557	0.17 156	0.60 383	0.59 581	0.50 177	0.52 284	0.49 344	0.45 290	0.39 279	0.86 590	0.45 257	0.33 318	0.11 323	0.08 180	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.19 381

zh-sn7	0.89 588	1.73 656	3.09 620	0.39 483	0.30 423	0.82 564	0.63 595	0.96 551	0.87 575	0.79 571	1.12 607	0.84 551	0.87 591	2.42 623	1.63 608	0.16 501	0.17 509	0.16 501	0.16 438	0.34 536	0.29 512

Wz-Net-TNSev	0.91 590	1.73 656	3.08 618	0.36 432	0.31 444	1.00 600	0.71 611	1.06 609	0.97 596	0.71 548	0.72 532	1.09 613	0.87 591	2.42 623	1.59 606	0.20 553	0.20 545	0.16 501	0.20 504	0.44 604	0.35 559

anonymity	0.80 566	0.66 447	1.29 174	0.59 602	0.75 626	0.67 481	0.52 556	0.95 546	0.71 485	0.94 602	0.70 523	0.67 467	0.87 591	0.71 389	1.35 593	0.64 639	0.62 647	0.58 636	1.44 675	0.60 626	0.65 627

IPLG	0.69 519	0.84 518	2.43 521	0.35 413	0.21 268	1.65 642	0.61 587	1.36 637	0.58 348	1.39 642	0.51 347	0.37 265	0.87 591	1.41 481	0.36 342	0.09 137	0.07 75	0.14 451	0.12 331	0.32 515	0.11 134

ccnet	0.71 532	0.41 302	1.59 247	0.40 494	0.45 568	1.06 607	0.55 568	0.98 564	0.71 485	0.88 592	0.97 587	0.82 544	0.88 595	1.68 526	0.94 535	0.32 613	0.26 588	0.32 608	0.27 544	0.34 536	0.30 525

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 630	1.70 654	2.50 539	0.56 590	0.40 538	2.15 661	0.99 635	1.24 630	1.26 626	1.02 609	1.10 606	1.29 629	0.88 595	3.10 660	1.08 561	1.66 673	0.83 664	0.68 643	0.88 662	1.57 667	1.80 677

SAMSARA	0.91 590	0.97 570	2.22 478	0.80 625	0.58 603	1.32 626	1.31 655	1.01 593	0.94 592	1.36 638	0.87 568	1.38 634	0.90 597	1.72 533	1.02 554	0.24 587	0.30 603	0.22 569	0.25 531	0.36 555	0.35 559

ADCS	1.05 608	1.36 637	2.98 611	0.42 512	0.36 504	0.96 593	0.81 624	1.06 609	1.12 617	1.25 631	0.97 587	1.08 611	0.90 597	1.25 466	4.86 674	0.21 561	0.21 554	0.22 569	0.23 523	0.36 555	0.38 577

STrans-v2	0.67 507	0.56 396	2.64 563	0.27 196	0.23 318	0.57 335	0.33 452	0.96 551	0.69 465	0.92 599	0.85 564	0.89 570	0.93 599	1.83 556	1.21 582	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 134	0.12 179

AnyNet_C32	1.00 603	1.33 634	2.53 543	0.49 557	0.54 593	1.15 621	1.14 648	0.91 506	0.89 583	1.11 616	0.95 584	0.87 564	0.93 599	1.50 498	4.07 667	0.21 561	0.20 545	0.25 588	0.24 525	0.38 570	0.33 552

CBMV_ROB	0.76 554	0.42 310	2.68 568	0.33 364	0.22 298	0.74 526	0.47 544	0.96 551	0.76 538	1.04 612	0.96 585	0.88 568	0.93 599	2.06 591	1.19 579	0.22 574	0.24 572	0.27 592	0.25 531	0.25 442	0.28 505

ACV-stereo	0.66 502	0.76 482	2.86 594	0.32 338	0.25 353	1.01 601	0.60 583	0.59 255	0.52 284	0.41 274	0.45 290	1.55 641	0.94 602	1.40 480	0.69 497	0.14 460	0.13 424	0.12 353	0.11 291	0.20 363	0.19 381

MFMNet_re	0.92 592	1.28 626	2.53 543	0.82 629	0.76 629	0.90 585	0.75 616	0.98 564	1.04 605	1.03 610	1.05 602	0.84 551	0.94 602	0.83 413	0.72 506	0.68 641	0.60 645	0.63 640	0.60 647	0.77 639	0.74 633

SPS-STEREO	1.07 609	1.13 604	2.88 596	0.65 612	0.69 622	0.99 597	0.68 604	1.05 608	0.87 575	1.36 638	1.23 613	1.46 637	0.94 602	1.87 564	1.72 614	0.66 640	0.61 646	0.58 636	0.57 641	0.65 628	0.77 638
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 507	0.80 503	1.90 385	0.28 227	0.22 298	0.69 499	0.36 472	0.85 452	0.65 430	0.56 424	0.84 560	1.03 602	0.95 605	2.32 612	0.55 453	0.23 578	0.14 443	0.41 622	0.13 364	0.24 428	0.17 344

MFN_U_SF_RVC	1.55 644	2.39 680	3.16 627	0.65 612	0.41 547	1.12 617	0.46 536	1.23 629	1.33 631	1.61 649	1.20 611	1.43 636	0.98 606	1.76 539	1.97 622	1.90 676	1.80 676	1.98 680	2.15 682	1.63 668	1.77 676

DRaft	0.62 478	0.38 272	1.76 304	0.24 105	0.16 127	0.64 455	0.66 598	0.53 212	0.53 301	0.67 529	0.99 590	0.38 273	1.00 607	1.44 483	2.10 631	0.10 243	0.14 443	0.10 213	0.14 392	0.18 326	0.21 413

ADCMid	0.96 598	1.32 632	2.74 581	0.38 473	0.35 495	0.99 597	0.58 579	0.94 532	0.86 572	1.23 630	1.01 593	1.01 598	1.00 607	1.05 440	3.97 665	0.21 561	0.19 534	0.42 623	0.32 578	0.40 585	0.29 512

G-Net	0.99 599	0.64 433	2.76 583	0.57 595	0.67 619	2.03 657	0.72 614	0.76 369	0.67 454	1.14 619	2.56 656	1.30 632	1.02 609	1.48 497	1.74 615	0.25 592	0.24 572	0.24 583	0.26 539	0.37 563	0.31 534

ACVNet_2	1.42 638	1.81 659	3.23 635	1.08 643	0.92 638	1.32 626	0.85 626	1.49 644	1.69 647	1.19 629	1.73 636	2.13 650	1.03 610	2.50 633	1.40 598	0.91 649	0.53 641	1.00 657	0.55 635	2.11 674	0.85 644

ACVNet_1	1.33 629	1.91 667	4.03 654	1.09 645	0.88 634	1.19 625	0.66 598	1.24 630	1.17 620	0.94 602	0.96 585	3.09 662	1.04 611	2.37 614	1.11 567	1.04 657	0.48 639	1.03 659	0.48 624	1.12 653	0.83 641

WZ-Net	0.92 592	1.31 629	3.76 647	0.41 501	0.36 504	0.86 575	0.71 611	1.00 585	1.06 609	0.82 584	0.92 576	1.06 609	1.05 612	2.16 602	1.61 607	0.19 543	0.13 424	0.15 482	0.16 438	0.32 515	0.28 505

Consistency-Raft	0.88 586	0.93 550	3.23 635	0.99 640	0.64 617	0.77 544	0.55 568	0.98 564	0.97 596	0.61 486	1.03 598	0.65 450	1.05 612	0.79 409	1.38 595	0.44 624	0.46 633	0.51 633	0.58 644	0.65 628	0.47 603

NaN_ROB	1.14 614	0.94 552	2.96 607	0.53 576	0.56 599	1.13 619	0.99 635	0.98 564	1.00 600	1.09 615	0.87 568	0.77 523	1.06 614	5.90 679	2.72 646	0.16 501	0.23 568	0.16 501	0.24 525	0.22 396	0.36 567

aanetorigin	0.77 558	0.80 503	2.59 557	0.43 516	0.44 557	0.58 352	1.01 640	0.57 240	0.68 456	1.53 648	1.23 613	0.81 539	1.08 615	1.07 441	1.07 560	0.18 528	0.15 471	0.17 522	0.21 510	0.54 620	0.30 525

AnyNet_C01	1.14 614	1.49 641	4.23 658	0.54 581	0.53 591	1.51 635	1.37 659	1.04 607	1.07 610	1.17 626	1.33 622	1.15 621	1.08 615	1.61 519	2.74 647	0.25 592	0.22 560	0.28 595	0.24 525	0.48 608	0.40 589

MSAF-DinoV2	3.10 671	1.86 664	10.68 684	3.61 683	0.30 423	3.34 671	0.82 625	2.81 673	1.79 652	0.80 573	0.87 568	1.56 642	1.10 617	26.49 712	1.96 621	0.17 516	0.13 424	0.19 549	1.63 679	0.92 646	0.99 657

CBMV	0.71 532	0.76 482	2.64 563	0.33 364	0.20 254	0.78 549	0.79 620	0.98 564	0.78 547	0.85 591	0.71 527	0.86 562	1.10 617	1.46 489	0.62 479	0.18 528	0.20 545	0.21 566	0.19 491	0.25 442	0.33 552
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 632	1.93 669	5.95 668	0.81 628	0.59 605	1.57 637	1.09 644	1.39 640	1.22 623	0.84 587	1.01 593	1.25 627	1.12 619	3.19 661	2.36 640	0.45 626	0.47 636	0.38 620	0.34 586	0.59 623	0.57 618

PVD	0.90 589	0.85 523	2.15 463	0.53 576	0.50 583	0.99 597	0.56 573	1.15 624	1.64 645	1.41 644	1.41 628	1.11 617	1.13 620	1.35 473	1.31 590	0.26 596	0.28 598	0.28 595	0.26 539	0.37 563	0.49 607

AANet	0.82 577	0.91 542	2.89 599	0.34 397	0.29 407	0.63 441	0.38 488	0.81 418	1.31 630	1.33 637	1.39 625	1.26 628	1.14 621	1.32 469	0.97 539	0.20 553	0.17 509	0.18 542	0.19 491	0.33 524	0.31 534

DStereoRT	0.81 574	0.53 377	2.23 482	0.36 432	0.33 469	0.92 589	0.36 472	0.86 462	0.80 555	0.57 435	0.62 453	0.59 420	1.15 622	1.76 539	1.04 557	0.14 460	0.13 424	2.17 682	0.78 657	0.16 274	0.66 629

ADCPNet	0.99 599	0.99 579	3.93 653	0.37 456	0.68 621	1.36 628	0.62 592	0.87 473	0.76 538	0.78 569	0.81 552	1.08 611	1.18 623	1.14 453	2.49 643	0.21 561	0.69 656	0.21 566	0.95 665	0.29 487	0.37 574

NVStereoNet_ROB	1.16 618	0.95 559	2.54 549	0.58 597	0.55 596	0.78 549	0.63 595	1.00 585	1.08 611	1.03 610	4.07 677	1.48 638	1.22 624	2.88 655	1.27 588	0.50 629	0.46 633	0.54 634	0.62 648	0.50 613	0.63 626
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 514	0.31 203	2.25 486	0.42 512	0.17 156	0.66 475	0.89 629	0.51 187	0.59 356	0.60 477	1.01 593	0.45 332	1.26 625	1.54 503	2.26 637	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.11 134

LVE	1.96 652	2.17 679	3.14 625	1.68 661	1.80 670	1.63 640	1.03 641	2.34 668	2.81 671	1.25 631	2.89 663	4.24 672	1.29 626	2.79 651	1.44 600	2.85 681	0.91 667	1.18 661	1.46 676	1.23 659	1.10 662

DPSNet	0.86 582	0.60 407	2.34 501	0.58 597	0.36 504	1.07 612	0.75 616	1.30 633	1.05 606	0.70 543	0.68 504	0.94 584	1.29 626	2.08 595	1.82 618	0.26 596	0.23 568	0.16 501	0.17 458	0.48 608	0.40 589

PWCK	1.49 641	1.90 666	3.22 634	1.09 645	0.54 593	1.71 644	1.73 668	1.49 644	1.53 641	1.44 646	1.80 637	1.82 645	1.30 628	3.34 664	1.76 616	1.07 659	0.56 643	0.97 656	0.58 644	1.38 666	0.65 627

test_sample8	1.12 611	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.95 546	0.61 378	1.18 628	0.56 408	2.53 657	1.31 629	1.91 575	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

EDNetEfficientorigin	8.18 685	0.98 574	145.96 716	0.51 566	0.89 635	0.72 513	0.48 548	0.85 452	1.56 643	2.12 655	1.49 629	1.29 629	1.31 629	1.83 556	2.13 632	0.13 416	0.12 400	0.17 522	0.18 471	0.39 580	0.45 599

CSAN	1.25 625	1.12 601	3.04 615	0.51 566	0.37 516	1.06 607	1.15 649	1.22 626	1.08 611	1.17 626	1.91 640	1.04 605	1.31 629	5.96 680	2.43 642	0.26 596	0.22 560	0.24 583	0.24 525	0.31 506	0.30 525

Dean	1.79 648	1.83 660	3.92 651	1.29 653	1.07 650	1.55 636	1.00 638	1.95 662	2.33 664	1.47 647	4.19 678	4.26 673	1.33 632	2.21 605	1.48 602	1.14 661	0.68 654	1.18 661	0.74 655	1.24 660	0.98 652

CRFU-Net	0.56 439	0.38 272	1.86 366	0.46 542	0.26 371	0.82 564	0.36 472	0.90 494	0.49 258	0.62 497	0.59 425	0.78 527	1.35 633	1.00 434	0.48 422	0.15 480	0.14 443	0.17 522	0.10 223	0.19 347	0.14 249

ADCRef	0.80 566	0.96 562	2.29 493	0.37 456	0.35 495	0.96 593	0.51 553	0.87 473	0.75 528	0.88 592	0.83 557	0.61 430	1.36 634	1.02 436	3.27 656	0.13 416	0.11 367	0.17 522	0.19 491	0.25 442	0.21 413

IMH-64-1	1.39 635	1.64 648	1.86 366	1.36 654	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 582	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 652

IMH-64	1.39 635	1.64 648	1.86 366	1.36 654	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 582	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 652

SuperB	1.15 616	1.14 606	5.43 666	0.36 432	0.26 371	0.81 561	0.89 629	0.88 482	1.17 620	0.67 529	0.68 504	0.63 436	1.39 637	1.74 536	3.37 660	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	2.80 680	0.25 479

SGM-Forest	1.04 607	0.42 310	3.59 646	0.41 501	0.32 454	1.05 606	1.32 656	0.94 532	0.83 566	1.16 620	2.23 650	1.03 602	1.39 637	2.49 632	2.35 639	0.21 561	0.21 554	0.20 558	0.19 491	0.23 411	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 599	0.79 501	2.43 521	0.39 483	0.32 454	1.50 634	1.90 670	0.92 515	0.97 596	1.26 634	1.27 615	1.00 596	1.42 639	1.14 453	3.31 658	0.17 516	0.14 443	0.22 569	0.21 510	0.30 498	0.22 428

MeshStereo	1.21 621	1.15 610	3.01 614	0.34 397	0.28 398	1.10 616	0.69 607	1.35 636	1.01 602	2.71 670	2.41 653	2.96 660	1.45 640	2.80 652	1.40 598	0.22 574	0.22 560	0.22 569	0.19 491	0.50 613	0.26 489
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
CrosDoStereo	0.94 594	0.37 260	2.53 543	0.25 129	0.32 454	0.54 286	3.76 684	0.72 331	0.60 361	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 543	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.21 379	0.11 134

DeepStereo_LL	0.94 594	0.37 260	2.53 543	0.25 129	0.32 454	0.54 286	3.76 684	0.72 331	0.60 361	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 543	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.21 379	0.11 134

SANet	1.20 620	1.21 618	3.33 640	0.38 473	0.27 384	1.73 646	0.85 626	1.10 616	2.49 668	1.16 620	1.83 638	1.72 644	1.50 643	2.37 614	2.84 649	0.18 528	0.16 489	0.16 501	0.15 417	0.32 515	0.32 543

ADCP+	0.94 594	1.12 601	3.14 625	0.34 397	0.39 528	1.06 607	0.79 620	0.89 488	0.80 555	0.66 525	0.67 497	0.85 555	1.55 644	0.93 424	4.55 672	0.13 416	0.11 367	0.16 501	0.15 417	0.26 463	0.25 479

WAO-6	1.58 645	1.54 643	2.32 496	1.14 649	1.00 644	2.30 663	1.03 641	1.82 658	2.85 672	1.25 631	2.61 658	2.20 651	1.56 645	2.47 631	1.99 624	0.95 653	0.67 650	1.19 664	0.83 660	1.08 651	0.88 649

KSHMR	4.10 675	1.97 670	5.27 664	1.71 663	1.47 663	1.96 652	1.28 654	3.19 675	17.33 701	2.12 655	15.91 695	9.18 686	1.57 646	8.42 684	1.98 623	1.52 671	1.26 672	1.67 677	1.19 672	1.67 669	1.40 669

WAO-7	1.48 640	1.63 646	2.49 535	0.93 635	0.75 626	1.72 645	1.10 645	1.84 659	1.96 659	1.43 645	2.54 655	1.97 647	1.61 647	3.06 658	2.08 628	0.69 642	0.66 649	0.94 653	0.74 655	0.80 641	0.69 630

light-stereo	8.15 684	2.75 681	9.83 682	12.24 692	9.63 685	19.16 698	0.44 525	6.84 687	3.57 675	13.44 694	22.94 711	23.04 704	1.65 648	17.20 701	7.61 684	3.06 682	2.25 685	0.42 623	0.52 633	4.07 685	2.31 680

MIPNet	0.83 578	0.81 508	2.40 514	0.61 607	0.18 203	1.48 632	1.39 661	1.60 649	0.74 514	1.94 653	0.85 564	0.73 503	1.68 649	0.87 422	0.31 292	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.32 578	0.25 442	0.12 179

IMH	2.02 654	2.15 678	2.69 571	1.68 661	1.12 653	1.66 643	0.92 631	2.10 666	1.92 657	1.32 636	2.66 660	2.21 652	1.69 650	5.78 678	1.68 611	5.54 686	0.96 668	1.31 667	0.71 654	1.32 665	0.99 657

WCMA_ROB	1.12 611	0.83 516	2.66 566	0.58 597	0.34 482	1.17 623	0.71 611	0.93 523	0.94 592	1.74 651	2.63 659	3.09 662	1.71 651	1.70 529	1.84 619	0.26 596	0.21 554	0.20 558	0.21 510	0.28 480	0.43 596

SGM_RVC	1.89 650	0.92 544	2.50 539	0.96 639	0.93 639	1.63 640	1.37 659	1.52 646	12.43 688	1.85 652	1.69 635	2.40 656	1.74 652	2.81 653	1.71 613	0.53 630	0.47 636	0.42 623	0.47 621	0.74 635	0.74 633
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 599	0.66 447	1.67 265	0.75 620	0.99 643	0.73 520	1.33 657	0.94 532	0.91 586	0.70 543	1.06 603	0.75 515	1.75 653	0.95 427	2.39 641	1.20 664	0.41 629	0.48 630	0.59 646	0.85 643	0.60 622

THIR-Stereo	0.86 582	0.62 418	2.13 457	0.25 129	0.16 127	0.58 352	2.74 680	0.59 255	0.51 276	0.62 497	1.62 633	0.97 590	1.80 654	1.69 528	2.25 636	0.10 243	0.08 180	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.11 134

JetBlue	1.78 647	1.63 646	3.92 651	0.73 617	1.21 656	4.38 678	3.35 681	1.59 648	1.20 622	1.26 634	1.52 631	2.37 654	1.88 655	3.23 662	3.00 650	0.53 630	0.47 636	0.48 630	0.49 626	1.29 662	0.97 651

MSMD_ROB	1.34 630	0.96 562	2.38 509	0.39 483	0.32 454	1.96 652	0.62 592	0.91 506	1.43 636	2.94 674	2.60 657	4.77 676	1.95 656	2.43 626	1.33 592	0.29 607	0.26 588	0.32 608	0.32 578	0.30 498	0.30 525

DispFullNet	1.67 646	2.10 672	5.22 663	1.53 659	8.90 683	0.86 575	0.31 420	0.96 551	0.96 595	1.37 641	1.01 593	1.13 618	1.98 657	1.51 499	0.91 531	0.54 632	0.31 604	1.18 661	0.63 650	1.13 654	0.80 640

FTStereo	0.76 554	0.18 6	2.35 504	0.71 616	0.21 268	0.73 520	1.79 669	0.57 240	0.53 301	1.07 613	1.63 634	1.29 629	2.13 658	0.75 396	0.29 260	0.19 543	0.08 180	0.12 353	0.11 291	0.11 134	0.40 589

ELAS	1.39 635	0.79 501	2.86 594	0.53 576	0.50 583	2.81 668	2.20 674	1.61 650	1.50 640	2.28 663	2.35 651	1.82 645	2.13 658	1.73 534	2.22 634	0.35 618	0.37 615	0.35 612	0.35 590	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 626	0.70 461	4.05 655	0.64 610	0.98 640	0.94 591	1.40 662	0.85 452	1.75 650	2.34 664	1.33 622	1.05 607	2.21 660	1.58 513	4.15 668	0.15 480	0.19 534	0.14 451	0.27 544	0.38 570	0.32 543

JetRed	3.29 672	4.93 683	10.17 683	1.45 656	1.72 669	7.44 682	5.05 687	3.06 674	2.12 663	2.41 666	2.39 652	2.99 661	2.37 661	3.51 667	6.44 680	1.32 668	1.90 680	1.37 669	1.23 674	2.21 675	1.76 675

WAO-8	2.80 665	2.14 676	2.89 599	1.91 669	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 664	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 647

Venus	2.80 665	2.14 676	2.89 599	1.91 669	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 664	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 647

ELAS_RVC	1.37 634	0.78 499	3.21 633	0.55 588	0.50 583	1.49 633	2.48 678	1.48 643	1.71 649	2.13 658	2.09 643	2.07 649	2.56 664	1.90 574	2.02 625	0.35 618	0.36 613	0.37 618	0.34 586	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 664	2.11 675	2.97 610	2.49 675	2.28 674	2.95 669	2.31 676	2.67 670	2.47 667	3.03 675	3.13 668	2.70 659	2.92 665	4.10 672	4.48 671	2.68 680	2.24 684	3.04 687	2.44 684	2.37 676	2.34 681

PSM-AAD	0.63 485	0.22 50	1.77 313	0.37 456	0.23 318	0.86 575	1.17 650	0.59 255	0.60 361	0.64 516	0.71 527	0.68 474	2.93 666	0.65 367	0.31 292	0.09 137	0.07 75	0.17 522	0.15 417	0.13 185	0.33 552

SGM+DAISY	1.83 649	1.43 638	3.81 648	0.87 630	1.01 645	2.38 665	2.53 679	1.36 637	1.75 650	2.92 673	3.22 669	2.65 658	2.93 666	2.22 608	3.10 653	0.72 643	0.69 656	0.63 640	0.62 648	0.77 639	0.98 652

FC-DCNN	1.49 641	0.59 405	2.88 596	0.44 523	0.39 528	1.97 654	0.66 598	1.67 651	1.70 648	2.72 671	2.89 663	4.22 670	2.97 668	2.55 637	2.19 633	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.39 583

FC-DCNN v2	1.54 643	0.58 402	2.80 590	0.44 523	0.39 528	2.05 658	0.66 598	1.90 660	1.84 656	2.79 672	2.97 666	4.41 674	3.07 669	2.65 642	2.30 638	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.38 577

GrayStereo	0.66 502	0.19 10	1.76 304	0.90 632	0.23 318	0.62 423	1.42 665	0.62 276	0.60 361	0.72 551	0.78 548	0.56 403	3.07 669	0.60 345	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.21 510	0.11 134	0.18 364

FCDSN-DC	1.29 627	0.54 385	2.50 539	0.47 547	0.41 547	1.12 617	0.60 583	1.10 616	1.27 627	2.23 661	2.87 662	3.67 667	3.12 671	2.39 620	1.69 612	0.30 610	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.35 548	0.38 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 676	2.10 672	2.89 599	1.80 665	1.49 665	2.13 660	1.41 664	2.26 667	12.72 689	11.41 691	16.43 696	11.15 689	3.75 672	4.36 675	3.18 655	1.82 675	0.98 670	1.73 679	1.21 673	2.97 681	1.27 666

UNDER WATER-64	2.47 660	1.89 665	4.86 661	1.82 668	1.44 661	3.18 670	1.57 667	2.62 669	5.64 679	2.05 654	2.13 645	4.13 669	3.76 673	2.62 640	3.42 661	1.47 670	0.85 665	1.57 675	1.07 670	1.82 671	1.49 670

TorneroNet-64	2.65 661	1.83 660	3.30 637	1.46 657	1.20 655	3.89 674	0.99 635	3.51 681	6.71 683	2.56 667	4.60 679	4.22 670	3.85 674	3.33 663	3.14 654	1.19 663	0.65 648	1.39 670	0.79 659	3.31 682	1.15 663

DStereoSA	2.12 655	0.98 574	2.80 590	1.25 652	2.23 673	1.97 654	4.62 686	1.22 626	2.54 669	1.16 620	3.84 676	1.00 596	4.05 675	2.07 593	5.29 677	0.93 650	1.48 675	0.48 630	1.51 677	0.95 649	1.95 678

notaker	2.66 662	2.07 671	3.31 639	2.61 677	1.43 659	1.76 647	1.11 646	2.76 672	1.79 652	2.26 662	11.53 692	3.96 668	4.29 676	3.09 659	2.76 648	1.55 672	0.88 666	1.70 678	1.07 670	2.00 673	1.35 667

DStereoFS	2.23 656	2.10 672	2.47 531	1.61 660	1.88 672	3.81 673	2.06 673	1.95 662	3.33 674	2.38 665	3.31 670	2.37 654	4.92 677	2.45 628	3.27 656	1.03 656	1.27 674	0.55 635	1.04 668	0.70 632	2.05 679

MANE	2.90 668	1.14 606	2.96 607	1.03 641	1.01 645	5.01 679	2.45 677	5.36 683	6.88 684	3.58 677	4.76 681	5.99 680	4.99 678	4.23 673	4.61 673	0.56 635	0.67 650	0.44 627	0.78 657	0.51 615	1.03 660

tt	4.93 678	0.27 133	4.20 657	2.29 673	1.58 667	10.20 685	16.97 695	9.42 691	5.02 678	1.67 650	1.28 616	4.68 675	5.03 679	3.37 666	5.92 678	6.16 688	9.47 699	2.82 685	3.18 687	3.60 683	1.53 672

UNDER WATER	2.74 663	1.85 662	4.54 660	1.81 667	1.44 661	2.34 664	1.40 662	3.24 676	6.60 682	2.60 668	2.76 661	5.75 679	5.24 680	3.02 657	4.01 666	1.45 669	0.81 663	1.59 676	1.06 669	1.80 670	1.51 671

SGM-ForestM	2.98 669	1.70 654	3.52 645	0.67 614	0.47 579	5.18 680	3.36 682	3.30 679	2.86 673	4.44 679	3.79 675	9.80 687	5.50 681	6.29 681	6.52 681	0.27 601	0.36 613	0.24 583	0.27 544	0.38 570	0.58 620

TCMNet-wrong-test	5.51 680	6.62 686	6.20 671	13.02 696	11.90 689	7.14 681	5.53 688	6.99 688	1.44 637	2.65 669	3.10 667	8.37 685	5.95 682	4.75 677	6.05 679	3.07 683	0.98 670	2.38 683	1.99 681	6.62 690	5.43 688

TorneroNet	5.50 679	1.92 668	3.16 627	1.47 658	1.25 658	14.07 688	1.06 643	4.90 682	20.99 706	10.17 687	16.48 697	11.88 693	6.93 683	3.34 664	4.20 669	1.30 667	0.69 656	1.45 672	0.86 661	2.61 679	1.20 664

USTest	8.10 683	7.17 687	8.96 678	9.25 688	9.05 684	15.27 689	23.78 697	9.96 692	9.47 685	5.94 683	6.75 682	7.80 684	7.48 684	8.83 686	11.21 692	2.21 679	3.56 687	2.86 686	3.20 688	5.02 688	4.16 685

coex-ft	5.95 681	1.67 650	60.57 714	0.34 397	0.30 423	0.77 544	0.69 607	0.74 347	4.41 677	19.22 701	2.15 646	1.62 643	7.97 685	1.81 554	8.96 686	0.44 624	2.08 682	0.18 542	0.19 491	0.38 570	4.62 687

IGEV-RUCA	2.28 657	0.30 189	1.15 143	0.40 494	1.86 671	2.06 659	1.90 670	1.36 637	1.80 654	3.70 678	3.76 674	5.02 677	8.19 686	2.12 600	1.63 608	0.25 592	0.76 661	2.72 684	1.91 680	2.39 677	2.36 682

LRCNet_RVC	13.74 696	19.30 696	12.75 691	19.46 699	12.69 692	1.86 648	0.41 503	12.33 693	1.05 606	15.77 697	18.83 701	12.62 696	8.70 687	12.21 690	9.62 688	22.22 707	8.37 698	25.85 709	24.01 709	19.32 706	17.44 706

LE_ROB	4.43 677	1.35 636	9.38 679	2.79 678	3.93 678	2.43 666	3.46 683	2.68 671	11.19 686	11.66 692	4.73 680	5.26 678	10.46 688	4.50 676	9.49 687	0.82 648	0.69 656	1.34 668	0.98 666	0.75 637	0.76 637

MonStereo1	1.98 653	1.01 585	1.78 317	1.19 650	1.04 647	3.58 672	0.61 587	1.53 647	1.93 658	1.39 642	3.37 671	2.23 653	10.80 689	2.84 654	1.25 586	1.04 657	0.38 619	0.96 655	0.57 641	1.10 652	1.00 659

DPSMNet_ROB	9.48 688	5.64 685	13.01 692	8.82 687	11.82 688	8.54 683	24.20 699	6.41 686	13.65 695	5.32 682	11.47 691	6.33 683	10.92 690	7.69 683	13.89 694	7.25 696	8.19 695	5.06 689	7.78 696	5.31 689	8.26 695

DGTPSM_ROB	8.89 686	5.62 684	12.25 688	5.92 685	11.32 687	8.54 683	24.18 698	6.40 685	13.49 692	5.15 680	11.46 690	6.19 682	10.92 690	7.00 682	13.72 693	4.47 684	7.65 691	3.92 688	7.45 695	4.38 686	7.87 694

iinet-test	11.61 689	10.56 688	11.80 685	12.17 690	12.09 690	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 690	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 692	7.85 692

IINet	11.61 689	10.56 688	11.80 685	12.17 690	12.09 690	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 690	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 692	7.85 692

Anonymous_1	22.91 699	11.20 691	12.13 687	12.75 693	26.28 707	19.43 700	27.92 705	14.08 697	13.61 693	14.96 696	10.58 686	11.26 692	11.19 694	12.55 693	14.57 698	38.28 714	7.88 694	34.96 712	63.99 714	89.57 717	10.94 698

DPSM_ROB	12.34 692	11.21 692	12.51 689	12.91 694	12.80 693	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 694	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 694	8.31 696

DPSM	12.34 692	11.21 692	12.51 689	12.91 694	12.80 693	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 694	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 694	8.31 696

Selective-IGEV-i1pa	9.22 687	12.57 694	9.49 681	2.20 671	1.49 665	16.83 692	8.03 690	14.34 698	11.26 687	10.52 688	15.24 694	14.52 697	11.94 697	18.22 702	9.78 689	7.79 697	3.09 686	5.20 691	2.49 685	2.46 678	6.90 691

HanzoNet	7.64 682	2.86 682	5.05 662	7.01 686	3.97 679	2.18 662	1.34 658	3.37 680	4.05 676	13.17 693	10.58 686	10.73 688	16.52 698	8.45 685	10.51 691	10.48 698	9.72 700	5.59 692	13.46 700	6.84 691	6.83 690

HaxPig	19.86 698	22.40 704	22.34 699	17.95 698	17.95 697	11.77 687	11.89 692	16.02 702	15.89 700	21.10 703	21.41 703	18.74 701	18.39 699	20.08 704	19.69 702	23.63 711	23.22 710	24.06 708	23.69 708	23.00 707	23.95 708

BEATNet-Init1	12.10 691	11.19 690	27.29 711	2.99 679	3.51 677	21.84 705	11.10 691	14.34 698	13.83 696	20.34 702	20.33 702	26.35 713	20.03 700	19.06 703	14.80 699	1.74 674	1.81 677	2.05 681	2.49 685	3.69 684	3.12 684

xxxxx1	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

tt_ll	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

ff	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

MEDIAN_ROB	23.96 701	27.05 712	26.39 710	22.16 700	22.13 699	16.12 691	13.97 693	20.24 703	20.05 702	25.50 714	25.31 712	22.96 703	22.63 704	24.39 705	23.24 706	28.20 712	27.23 714	28.62 710	27.75 712	27.50 708	27.76 711

PML	23.15 700	16.83 695	7.78 675	5.49 684	9.93 686	51.13 715	104.50 717	5.76 684	13.62 694	37.30 717	105.93 717	30.86 714	23.50 705	12.07 689	7.87 685	6.30 689	2.12 683	6.32 695	2.43 683	10.44 696	2.90 683

FlowAnything	24.85 705	22.54 706	25.10 706	26.11 705	25.76 702	39.86 710	57.00 709	28.89 711	28.87 714	21.31 710	22.68 710	24.22 708	23.87 706	26.39 709	30.89 714	14.26 700	16.78 709	13.10 702	14.90 707	17.78 698	16.69 700

RAFT-FEzeroshot	24.80 702	22.55 707	24.73 702	26.10 703	25.76 702	39.84 708	57.07 713	28.84 708	28.79 711	21.14 705	22.48 705	24.18 706	23.88 707	26.38 706	30.87 710	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 701	16.72 703

RAFT-FE	24.80 702	22.55 707	24.73 702	26.10 703	25.76 702	39.84 708	57.07 713	28.84 708	28.79 711	21.14 705	22.48 705	24.18 706	23.88 707	26.38 706	30.87 710	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 701	16.72 703

LSM0	26.58 708	22.63 711	25.88 709	30.13 708	52.21 716	39.94 714	56.74 708	28.97 712	28.72 710	21.14 705	22.26 704	24.43 711	23.88 707	26.54 713	30.87 710	14.32 705	16.55 703	13.12 704	14.71 701	17.92 704	20.60 707

CasAABBNet	24.81 704	22.53 705	24.83 704	26.08 702	25.74 701	39.86 710	57.06 711	28.87 710	28.83 713	21.16 708	22.54 707	24.22 708	23.89 710	26.38 706	30.87 710	14.25 699	16.71 705	13.09 698	14.81 702	17.78 698	16.71 701

Hybrid-DGEV	24.86 706	22.58 709	25.22 708	26.11 705	25.76 702	39.92 712	57.06 711	29.03 714	29.01 716	21.12 704	22.64 708	24.13 705	23.91 711	26.46 711	30.82 708	14.27 703	16.70 704	13.09 698	14.83 706	17.78 698	16.71 701

Selective-RAFT-Error	24.87 707	22.59 710	25.14 707	26.13 707	25.82 706	39.93 713	57.03 710	28.97 712	28.95 715	21.21 709	22.65 709	24.25 710	23.98 712	26.43 710	30.83 709	14.27 703	16.71 705	13.10 702	14.82 703	17.82 703	16.76 705

DPSimNet_ROB	17.97 697	20.20 703	24.98 705	17.62 697	15.92 696	21.53 704	21.00 696	13.70 696	15.61 699	23.89 713	14.69 693	22.87 702	24.58 713	12.70 694	14.56 697	18.48 706	12.91 701	20.21 707	12.05 698	17.76 697	14.17 699

AVERAGE_ROB	26.93 709	30.34 713	29.27 712	25.82 701	25.34 700	19.48 701	15.17 694	23.55 707	23.00 709	28.45 715	27.87 713	26.25 712	25.86 714	26.96 714	25.55 707	31.30 713	30.07 715	31.76 711	30.81 713	30.79 712	30.93 712

RSGM-EC	41.56 713	31.72 714	19.92 697	51.66 712	47.86 714	38.70 706	61.61 715	33.83 715	22.80 707	23.45 711	29.29 714	43.76 715	35.31 715	66.76 715	70.17 716	66.40 716	37.60 716	48.67 713	25.68 710	48.86 713	27.21 709

acva	41.56 713	31.72 714	19.92 697	51.66 712	47.86 714	38.70 706	61.61 715	33.83 715	22.80 707	23.45 711	29.29 714	43.76 715	35.31 715	66.76 715	70.17 716	66.40 716	37.60 716	48.67 713	25.68 710	48.86 713	27.21 709

Selective-IGEV-i16pa	47.65 715	67.17 716	7.20 674	2.47 674	2.32 675	116.02 717	1.42 665	90.41 718	82.69 717	32.69 716	90.10 716	60.10 717	84.41 717	129.53 718	52.52 715	50.16 715	15.10 702	18.00 706	9.63 697	0.94 647	40.09 716

test_example2	115.39 716	123.23 717	94.57 715	115.52 714	123.55 717	101.63 716	114.33 718	53.41 717	99.48 718	134.90 718	135.05 718	85.83 718	85.11 718	111.32 717	106.15 718	152.55 718	205.26 718	99.78 718	114.96 718	140.96 718	110.20 717

ccccc		297.21 718		374.70 717	380.44 718	203.92 718		216.32 719		203.37 719		215.01 719		312.78 719		412.57 719	356.13 719	256.09 719	227.69 719	428.88 719

ASD4		19.65 697

Low-res two-view benchmark