Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 488	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 551	0.07 5	0.09 79

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 205	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	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
StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 631	1.82 358	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 646	0.18 371

LACA2	0.25 84	0.74 485	1.30 183	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	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
S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 141	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

GREAT-IGEV	0.37 220	0.28 166	1.48 235	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 669	0.07 1	0.26 546	0.21 386	1.03 667
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 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 355	1.41 215	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 608

aanet-new-78k	0.33 181	0.44 333	2.51 550	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 541

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

LiteMatch	0.25 84	0.69 463	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 116	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 610	0.08 40	0.09 79

MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	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
MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 360	1.33 190	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 414	1.61 261	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 590

zero-FE	0.80 573	0.27 137	8.23 684	0.49 564	0.98 648	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 636	0.17 40	0.20 65	0.77 531	0.22 167	0.60 353	0.97 547	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 127	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.10 115

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 125	0.43 322	0.93 113	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.13 192	0.06 1

U	3.37 682	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 703	19.19 707	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 713	12.81 707	0.10 106	0.08 51

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 375	1.68 275	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 198	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 364	1.73 292	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-30k	0.28 125	0.49 364	1.75 303	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 384	2.69 579	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 580	0.10 106	0.23 460

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 345	1.39 212	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 555	0.08 40	0.27 504

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 377	1.51 244	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 541

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 355	1.36 200	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 163	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 519	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 384	1.28 177	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 628	0.10 106	0.32 550

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 136	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 403	1.05 132	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 550

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 116	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 614	0.59 628

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

aanet-new-36k	0.29 138	0.63 435	1.51 244	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 408	1.36 200	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 519

aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 143	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 586	0.09 77	0.10 115

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 134	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 638	0.08 40	0.39 590

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 122	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

SCV	0.35 203	0.59 412	1.37 205	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 561	0.34 543	0.29 519

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 139	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 538	0.10 106	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 392	1.44 223	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 144	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 153	0.53 583	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 638

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 144	0.53 583	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 578	0.71 638

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

999	0.29 138	0.25 107	1.05 132	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 163	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 157	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

RAStereo	0.28 125	0.48 360	1.52 246	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.26 470	0.18 371

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 377	1.27 175	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 409	0.98 122	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 625	0.09 77	0.29 519

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 629	0.09 77	0.34 563

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 625	0.08 40	0.27 504

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 141	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 507	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 610

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 170	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 611	0.19 354	0.31 541

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 120	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 594	0.21 386	0.16 330

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.13 192	0.55 622

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 177	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 519

ProNet	0.30 155	0.54 392	1.29 180	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 342	1.08 136	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
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
PSi22	0.37 220	0.73 481	1.71 288	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 172	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 195	0.23 83	0.29 414	0.98 603	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 153	0.34 402	0.60 618	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 649

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 115	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

castereo	0.30 155	0.44 333	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 580	0.12 157	0.09 79

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 238	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

IGEV++	0.34 190	0.43 322	1.32 188	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 606

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 157	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 541

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 183	0.79 631	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 652	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 581

CES	0.30 155	0.27 137	1.09 139	0.23 83	0.50 591	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 614

CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 419	1.47 232	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 388	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

DF	0.34 190	0.29 179	0.95 116	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 536	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 561	0.09 77	0.20 407

DN	0.37 220	0.23 75	1.40 213	0.37 461	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 594	0.12 157	0.19 388

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 617

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 127	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 419	1.18 155	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

plain	0.37 220	0.47 355	2.15 471	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 602	0.12 186

Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

SCV_C0	0.33 181	0.43 322	1.42 220	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 571	0.26 470	0.17 351

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 134	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 281	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 615	0.08 51

ff7	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 207	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

rrr	0.46 332	0.34 245	3.08 626	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 561	0.16 281	0.25 486

11t	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

ccc-4	0.32 171	0.52 377	1.38 207	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

sAnonymous2	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

CroCo_RVC	0.38 233	0.62 425	2.15 471	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 578	0.35 566

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

WQFJA1	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.07 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

NLMM	0.42 283	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 660	2.06 668	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

NLSM1	0.39 248	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 649	1.64 653	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 508	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 124	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 220	1.34 643	1.24 169	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 642	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 614

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 228	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 405	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

anonymousdsp	0.34 190	0.53 384	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 246	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 392	1.47 232	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 519
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.46 332	0.34 245	2.99 620	0.37 461	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 617	0.17 305	0.26 496

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

WQFJX1	0.45 320	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 673	2.08 670	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

WQFJX	0.42 283	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 662	1.82 663	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 136	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

GCAP-BAT	1.13 621	0.30 196	9.45 688	3.22 688	5.97 690	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 190	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 275	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 127	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

GCAPDPT-zeroshot	1.09 618	0.30 196	8.70 685	3.22 688	5.88 689	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 223	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 607	0.23 418	0.25 486

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 200	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 124	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 124	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 226	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 188	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

H2IRNET	0.40 256	0.61 419	1.90 393	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 190	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	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
PMTNet	0.31 164	0.35 254	1.30 183	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

NLMM1	0.46 332	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 672	2.38 673	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

DLNR-FE	13.43 702	20.01 707	23.53 708	121.73 724	33.87 717	0.46 195	0.15 41	8.09 698	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 699	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.82 724	0.18 371

xyz-stereo-finetune	0.31 164	0.46 345	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

AIO_rvc	0.41 264	0.64 440	1.29 180	0.58 604	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 651

DLNR_Zeroshot_test	13.43 702	19.94 706	23.55 709	121.61 723	35.03 718	0.46 195	0.15 41	8.02 697	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 698	0.26 596	0.09 160	0.38 611	50.13 723	0.18 371

Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 235	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.19 354	0.08 51

NLCSM	0.46 332	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 643	1.59 652	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

MSCF	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.58 604	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 561	0.15 244	0.21 420

HART	0.38 233	0.53 384	1.66 271	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 662	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

AIO-test1	0.45 320	0.87 537	2.27 497	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 545	1.76 312	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

GASTEREO	0.35 203	0.72 474	1.15 149	0.56 597	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 555	0.14 221	0.20 407

rvit_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 235	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 221	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 215	0.36 437	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 611	0.18 333	0.12 186

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 120	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 566

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 342	1.04 131	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

MM-Stereo_test3	0.40 256	0.58 409	1.75 303	0.36 437	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 593	0.11 141

HUF	0.59 466	0.65 447	2.46 534	0.45 544	0.77 638	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 689	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 682

AE-Stereo	0.42 283	0.29 179	1.65 265	0.43 523	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 625	0.22 403	0.19 388

ACVNet-DCA	0.42 283	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

xx1	0.46 332	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 301	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 348	0.64 440	2.07 448	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 610	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 596

tt1	0.44 301	0.64 440	1.83 361	0.35 418	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 587	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 574

DDF-Stereo	0.37 220	0.27 137	0.79 81	0.39 488	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 540	0.23 193	0.64 364	1.04 565	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

FSD					0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 612	0.30 571	0.31 513

StereoVision	0.45 320	0.72 474	1.94 415	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

MM-Stereo_test2	0.38 233	0.28 166	2.46 534	0.43 523	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 563	0.22 435

AIO-test2	0.49 372	1.15 618	1.96 427	0.42 519	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 652	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

AIO_test	0.39 248	0.37 267	1.19 157	0.73 624	0.67 627	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 220	0.37 267	1.21 163	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 545	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 598	0.13 192	0.15 298

WCG-NET	0.30 155	0.42 317	1.26 172	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 384	1.21 163	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

Anonymous3	0.42 283	0.35 254	2.09 454	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

raft+_RVC	0.44 301	0.67 456	1.85 366	0.34 402	0.71 632	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 596

CCAANet	0.40 256	0.33 227	1.65 265	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

quiztm	0.37 220	0.82 519	1.45 226	0.40 500	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

riskmin	0.37 220	0.22 53	1.74 297	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 228	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

TRStereo	0.53 420	0.76 489	2.38 517	0.42 519	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 665	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 620	0.13 192	0.32 550

RALCasStereoNet	0.45 320	0.88 541	1.85 366	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 563

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 116	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

Selective-IGEV-i16pc	0.75 557	0.29 179	5.48 675	0.32 343	0.19 244	1.18 631	0.62 600	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

Reg-Stereo(zero)	0.46 332	0.17 2	2.10 458	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 572	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

tg	0.37 220	0.55 401	1.35 198	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 604	0.36 574

rvit_0105_3	0.39 248	0.47 355	1.46 228	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

rafts_anoy	0.43 292	0.89 545	1.96 427	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

iRaftStereo_RVC	0.37 220	0.53 384	1.41 215	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 596	0.37 581

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 297	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 571	0.08 40	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
TestStereo	0.45 320	0.54 392	2.11 459	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

XX-TBD	0.34 190	0.77 498	1.75 303	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

rvit_stereo_0075_2	0.40 256	0.40 299	1.88 381	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

EKT-Stereo	1.47 647	0.49 364	1.93 405	2.57 684	19.31 706	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 161	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 152	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

RAFT+CT+SA	0.50 383	0.86 534	1.82 358	0.37 461	0.75 634	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 638	0.29 494	0.41 601

GMStereo	0.38 233	0.99 587	1.91 399	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 301	0.61 419	1.89 388	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

qqq	0.38 233	0.21 36	1.34 195	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

MM-Stereo_test1	0.41 264	0.39 291	2.29 501	0.38 478	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 588	0.15 298

FACV-RUCA	0.58 458	0.40 299	1.78 325	0.43 523	1.67 676	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 647	0.12 338	0.70 640	0.98 659

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 215	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

4D-IteraStereo	0.44 301	0.96 570	2.63 569	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 532

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 183	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

x	0.35 203	0.20 20	1.36 200	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

iRaft-Stereo_5w	0.54 426	1.01 593	2.08 453	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 588	0.12 186

test-1	0.44 301	0.48 360	1.69 277	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 582	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

ACV-stereo	0.66 509	0.76 489	2.86 602	0.32 343	0.25 359	1.01 608	0.60 591	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 649	0.94 610	1.40 488	0.69 505	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

LL-Strereo2	0.41 264	0.90 549	1.83 361	0.44 530	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 303	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

UDGNet	0.44 301	1.02 597	1.74 297	0.35 418	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 626	0.19 498	0.27 481	0.15 298

dd	0.42 283	0.96 570	1.77 321	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

Selective-IGEV-i1	0.44 301	0.23 75	1.30 183	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 555	0.14 221	0.75 642

SA	0.50 383	0.75 488	1.95 418	0.31 314	0.61 622	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 586	0.30 505	0.10 115

test_4	0.40 256	0.37 267	2.01 436	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

PSMNet-ADL	0.51 400	0.38 279	1.65 265	0.35 418	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

GANet-ADL	0.44 301	0.41 309	2.31 503	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

AnonymousM	0.37 220	0.44 333	1.50 241	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 652	0.36 607	0.12 157	0.07 12

Selective-IGEV-i16pb	0.86 589	0.33 227	6.08 678	0.32 343	0.21 274	1.08 621	0.68 612	1.06 617	0.92 598	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

Lsterematch	0.39 248	0.69 463	1.65 265	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

MIM_Stereo	0.41 264	0.60 414	1.88 381	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

Any-RAFT	0.38 233	0.25 107	1.89 388	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

cross-raft	0.40 256	0.27 137	2.22 486	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

CFNet-RSSM	0.41 264	0.32 218	2.20 481	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 233	0.33 227	1.92 402	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 580	0.11 140	0.09 79

FE-Mocha	0.41 264	0.31 210	1.44 223	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 584	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

UGAM	0.58 458	0.47 355	2.21 482	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 535	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 602	0.17 351

test_sample2	0.41 264	0.19 10	1.23 167	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

test_sample1	0.40 256	0.18 6	1.19 157	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

TestStereo1	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

SA-5K	0.49 372	0.81 515	1.85 366	0.39 488	0.57 609	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

ICVP	0.46 332	0.29 179	2.41 523	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 576	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 254	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

XX-Stereo	0.55 438	0.54 392	3.50 652	0.48 562	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 563	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.17 305	0.14 256

FADNet_RVC	0.81 581	1.14 614	2.42 525	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 503	0.94 660	0.96 676	0.28 603	1.00 675	0.90 653	1.36 675

FADNet	0.64 496	1.22 627	2.06 446	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 631	0.24 474

IGEV_i1	0.44 301	0.26 125	2.01 436	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 512

rvit_105_1	0.44 301	0.54 392	1.46 228	0.36 437	0.24 339	0.51 257	0.45 541	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

RAFT-Test	0.44 301	0.38 279	2.01 436	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 611	0.10 106	0.11 141

TANstereo	0.33 181	0.49 364	1.75 303	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

ACVNet	0.45 320	0.44 333	1.79 345	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

CFNet-ft	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

FADNet-RVC	0.61 480	1.26 633	2.12 463	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 631	0.28 512

CFNet_RVC	0.51 400	0.76 489	1.79 345	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 517	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 603	0.13 371	0.18 333	0.14 256

DN-CSS_ROB	0.48 354	1.23 628	1.99 433	0.39 488	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 563	0.12 186

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 221	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

CFNet	0.58 458	0.96 570	1.78 325	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

MyStereo04	0.48 354	0.40 299	2.65 573	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

GwcNet-ADL	0.50 383	0.74 485	2.90 611	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

Patchmatch Stereo++	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
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	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo_v2	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo	0.38 233	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

HUI-Stereo	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ASMatch	0.60 472	0.43 322	2.58 563	0.91 640	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 620	0.47 360	0.66 556	1.34 480	0.94 543	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

iGMRVC	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

iRAFT	0.39 248	0.27 137	1.78 325	0.44 530	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

CRE-IMP	0.41 264	0.22 53	1.76 312	0.48 562	0.17 161	0.79 560	0.69 615	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

RAFT-IKP	0.38 233	0.27 137	1.79 345	0.44 530	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

GES	0.44 301	0.28 166	1.88 381	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 500	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

HCRNet	0.46 332	0.49 364	1.65 265	0.38 478	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

AFF-stereo	0.44 301	0.96 570	1.78 325	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 571	0.10 115

FENet	0.44 301	0.30 196	2.42 525	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

GANet-RSSM	0.55 438	0.73 481	1.90 393	0.36 437	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

NVstereo2D	0.58 458	0.40 299	2.03 444	0.35 418	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

DFGA-Net	0.51 400	1.06 602	1.75 303	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 571	0.15 298

CoDeX	0.52 414	0.43 322	2.25 494	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

PCWNet_CMD	0.46 332	0.45 342	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

Anonymous_2	0.74 554	0.32 218	1.65 265	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 559	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 679	3.69 697	0.80 649	0.27 504

raft_robust	0.55 438	0.84 526	1.73 292	0.28 232	0.54 601	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 529	0.75 579	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 571	0.26 470	0.16 330

test_5	0.51 400	0.87 537	1.99 433	0.37 461	0.65 626	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 584

NRIStereo	0.46 332	0.25 107	1.77 321	0.47 554	0.16 130	0.95 599	0.74 623	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

RALAANet	0.43 292	0.98 582	1.90 393	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

111	0.48 354	1.09 606	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 566

RASNet	0.61 480	0.68 459	2.03 444	0.35 418	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 588	0.61 539	2.21 613	0.73 517	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

MSMDNet	0.46 332	0.44 333	2.28 499	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

UCFNet_RVC	0.48 354	0.82 519	1.85 366	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

RAFT_CTSACE	0.46 332	0.76 489	2.07 448	0.35 418	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 596	0.08 51

DeepStereo_RVC	0.44 301	0.28 166	1.92 402	0.49 564	0.17 161	0.60 390	0.59 589	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 598	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

RAFT	0.45 320	0.92 552	1.59 255	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 623	0.13 229

CFNet_pseudo	0.45 320	0.46 345	2.23 490	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

SFCPSM	0.46 332	0.24 93	2.35 512	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

DIP-Stereo	0.37 220	0.34 245	1.50 241	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 320	0.46 345	2.22 486	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

ITSA-stereo	0.48 354	0.33 227	1.20 161	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

mmm	0.38 233	0.21 36	1.18 155	0.35 418	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

CBFPSM	0.56 446	0.91 550	1.82 358	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 610	0.83 591	0.62 359	1.35 601	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

DCRE	0.50 383	0.63 435	2.13 465	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 652	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 586	0.16 281	0.15 298

test_1	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.29 519

test_3	0.44 301	0.20 20	1.70 281	0.36 437	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 598	0.29 494	0.28 512

NF-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 529	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

OCTAStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

RE-Stereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

TVStereo	0.48 354	0.25 107	1.81 352	0.52 577	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 525	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

xxxx	0.70 530	0.21 36	1.33 190	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 684	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 283	0.86 534	1.78 325	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

PSMNet-RSSM	0.53 420	0.82 519	1.78 325	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

z-ln-s-r	0.64 496	0.89 545	2.23 490	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 596	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

PSMNet-RUCA	0.58 458	0.82 519	1.89 388	0.59 609	0.56 607	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 635	0.29 561	0.48 616	0.30 532

MyStereo8	0.54 426	0.80 510	2.76 591	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 563

test-3	0.43 292	0.20 20	1.70 281	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 550	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 598	0.29 494	0.28 512

LCNet	0.54 426	0.37 267	1.78 325	0.92 641	0.22 304	0.96 600	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 581	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 658	0.39 590

RAFT-345	0.53 420	0.30 196	2.34 509	0.38 478	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 600	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

cf-r	0.53 420	0.81 515	2.15 471	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 523	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

FADNet-RVC-Resample	0.67 514	1.16 623	3.16 635	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 631

HITNet	0.46 332	0.92 552	2.09 454	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
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
Hybrid-DGEV-2	0.51 400	0.84 526	1.75 303	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 540	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

test_sample3	0.50 383	0.41 309	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

MyStereo05	0.49 372	0.41 309	2.72 583	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

1111x	0.74 554	0.21 36	1.93 405	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 678	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

Sa-1000	0.51 400	0.72 474	1.90 393	0.31 314	0.60 618	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 561	0.29 494	0.10 115

PSM-softLoss	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 354	0.27 137	1.85 366	0.51 573	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 523	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

raftrobust	0.38 233	0.68 459	1.54 248	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

GwcNet-RSSM	0.57 453	0.94 560	2.13 465	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

PA-Net	0.84 587	1.00 589	3.49 651	0.63 616	0.40 546	0.70 512	0.52 564	0.86 470	0.84 577	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 643	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 555	0.22 403	0.36 574
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 301	0.38 279	1.79 345	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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.
DDVS	0.62 485	0.40 299	1.40 213	2.21 680	0.35 503	0.87 586	1.00 646	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 580	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

test_sample5	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

DispNO	0.67 514	0.98 582	2.58 563	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 554	0.47 471	2.46 637	0.68 503	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 580	0.16 281	0.17 351

ffm	0.47 348	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

ff1	0.73 551	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 587	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 574

mmx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 542	0.23 75	2.01 436	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 670	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

CFNet_ucs	0.48 354	0.50 372	2.32 504	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

anonymousa	0.48 354	0.46 345	2.44 531	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 511	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 561	0.10 106	0.19 388

NINENet	0.50 383	0.33 227	1.69 277	0.55 595	0.25 359	0.91 594	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

GEStereo_RVC	0.54 426	0.87 537	1.95 418	0.47 554	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

RAFT + AFF	0.64 496	1.20 625	1.95 418	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 564	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 587	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 604	0.29 519

UNet	0.54 426	0.44 333	2.83 601	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

G2L-Stereo	0.55 438	0.85 531	2.18 478	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

test_sample6	0.52 414	0.44 333	1.81 352	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

test_sample4	0.50 383	0.42 317	1.88 381	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

DualNet	0.51 400	0.43 322	1.83 361	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

iinet-f	0.57 453	0.93 558	2.27 497	0.31 314	0.25 359	0.83 574	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 511	0.67 558	0.73 400	0.67 500	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 604	0.16 330

DCANet-4	0.40 256	0.27 137	2.21 482	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

fff	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

ADStereo(finetuned)	0.45 320	0.77 498	2.12 463	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 581	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

IER	0.43 292	0.38 279	1.69 277	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

AASNet	0.56 446	1.03 598	2.34 509	0.37 461	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 604	0.24 474

ADLNet2	0.68 521	0.84 526	3.19 639	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 588	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

IRAFT_RVC	0.54 426	0.53 384	1.78 325	0.46 549	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 560	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

DCANet	0.42 283	0.77 498	1.95 418	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

csc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 292	0.77 498	1.95 418	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 551	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

BEATNet_4x	0.47 348	0.73 481	1.91 399	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

PS-NSSS	0.63 492	1.00 589	1.81 352	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

PSMNet_ROB	0.66 509	1.01 593	2.33 507	0.38 478	0.31 452	0.72 520	0.55 576	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 523	0.47 471	2.00 594	0.82 532	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

G2L-ROB	0.51 400	0.95 567	1.96 427	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

ACRE	0.56 446	1.14 614	2.77 594	0.76 628	0.28 405	0.60 390	0.56 581	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 563	0.18 371

AACVNet	0.54 426	0.78 506	1.73 292	0.36 437	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

HHNet	0.60 472	0.65 447	2.60 567	0.36 437	0.25 359	0.64 462	0.61 595	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 617	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 625	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

test_xeample	0.72 542	0.21 36	1.36 200	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 683	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

APVNet	0.70 530	0.67 456	2.71 581	0.38 478	0.36 512	0.85 580	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 523	0.55 507	2.31 618	0.78 525	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

delet	0.52 414	0.54 392	1.62 263	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 544	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

ac_64	0.55 438	0.46 345	1.92 402	0.36 437	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 578	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 565	1.04 599	2.06 446	0.94 643	0.35 503	0.89 591	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 523	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 668	0.31 612	0.36 622	0.21 517	0.53 627	0.55 622

GCST	0.72 542	1.10 607	2.15 471	1.11 654	0.59 613	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 654	0.45 639	0.84 655	0.64 659	0.69 639	0.54 619

SMFormer	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 383	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

qqq1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 354	0.46 345	1.60 257	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

CIPLG	0.56 446	1.19 624	2.46 534	0.80 632	0.31 452	0.61 410	0.57 585	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

IPLGR_C	0.58 458	1.25 631	2.72 583	0.80 632	0.31 452	0.60 390	0.61 595	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

PFNet+	0.45 320	0.37 267	1.86 374	0.46 549	0.18 208	0.58 359	0.77 627	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

RAFT_R40	0.50 383	0.21 36	1.76 312	0.50 568	0.40 546	0.61 410	0.53 568	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

DGSMNet	2.89 675	0.63 435	3.18 638	3.43 690	4.17 688	2.57 675	6.98 697	0.97 568	0.83 574	0.56 431	1.86 647	0.79 540	0.62 544	1.64 529	1.39 604	4.61 693	5.01 698	5.17 698	4.71 698	4.44 695	4.19 694

hitnet-ft	0.67 514	0.80 510	1.90 393	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 610	0.95 613	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 630	0.13 371	0.24 435	0.17 351

DStereoRT	0.81 581	0.53 384	2.23 490	0.36 437	0.33 477	0.92 596	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 630	1.76 547	1.04 565	0.14 468	0.13 432	2.17 690	0.78 665	0.16 281	0.66 636

HI	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 264	0.63 435	1.72 289	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

DualNet (step1)	0.59 466	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 644	0.14 451	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 602	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

test_sample7	0.47 348	0.33 227	1.49 238	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

GMStereo_Zeroshot	0.41 264	0.36 264	1.54 248	0.41 508	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

GMOStereo	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-2	0.41 264	0.62 425	1.78 325	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

FINET	0.65 504	0.95 567	3.06 625	0.35 418	0.40 546	0.58 359	0.48 556	0.92 523	1.10 622	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

UPFNet	0.46 332	0.28 166	1.73 292	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

HGLStereo	0.54 426	0.69 463	2.00 435	0.35 418	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 281	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 466	1.43 646	2.96 615	0.40 500	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 604	0.17 351

iResNet	0.51 400	0.76 489	2.59 565	0.41 508	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

TCMNet	0.66 509	0.85 531	2.55 562	0.50 568	0.52 598	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 578	0.27 504

fast-acv-ft	0.63 492	0.88 541	3.10 629	0.38 478	0.30 431	0.79 560	0.48 556	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 529	0.60 530	0.67 381	0.73 517	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 571	0.16 330

GASNet	0.73 551	1.47 648	3.04 623	0.47 554	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 517	0.55 507	2.03 595	0.65 496	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 623	0.28 512

gwcnet-sp	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ssnet	0.49 372	0.43 322	2.54 557	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

AAGNet	0.88 593	0.33 227	1.79 345	0.54 588	0.98 648	0.62 430	0.46 544	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 573	1.23 470	7.48 691	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

SST-Stereo	0.52 414	0.20 20	1.76 312	0.62 615	0.53 599	0.62 430	0.66 606	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

GMM-Stereo	0.50 383	0.23 75	2.41 523	0.54 588	0.24 339	0.77 551	0.46 544	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 605

222	0.78 569	0.23 75	1.23 167	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 690	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

DMCA	0.41 264	0.52 377	1.26 172	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

CC-Net-ROB	0.85 588	1.15 618	2.13 465	0.88 638	0.38 530	0.88 590	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 657	0.51 445	0.93 658	0.39 634	0.87 656	0.29 561	0.54 628	0.54 619

HSM	0.62 485	0.76 489	1.72 289	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 643	0.64 549	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

iResNet_ROB	0.50 383	1.15 618	1.73 292	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

Hybrid-DGEV-03	0.45 320	0.88 541	1.75 303	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 601	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

xyz-stereo	3.02 678	0.29 179	30.64 721	0.23 83	0.12 21	15.52 698	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 691	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 619	0.07 105	0.13 192	0.08 51

CASS	0.39 248	0.30 196	1.61 261	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

CSP-Net	0.50 383	0.39 291	1.25 170	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

Prome-Stereo	0.49 372	0.30 196	1.76 312	0.60 613	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 606	0.43 320	0.72 570	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 603

pcwnet_v2	0.64 496	0.49 364	4.41 667	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 587	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

psm_up	0.57 453	0.61 419	1.83 361	0.35 418	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

DISCO	0.57 453	0.34 245	1.87 379	0.45 544	0.34 490	0.84 576	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 617	0.53 499	1.10 452	0.82 532	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

NOSS_ROB	0.64 496	0.65 447	1.62 263	0.46 549	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 531	0.38 373	2.78 658	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 603	0.26 546	0.27 481	0.39 590

G2L-Stereo_test	0.55 438	0.97 578	1.89 388	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 517	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

coex_refinement	0.58 458	0.94 560	1.87 379	0.38 478	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 547	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

MSKI-zero shot	0.46 332	0.38 279	2.47 539	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 586	0.14 221	0.10 115

DisPM	0.43 292	0.33 227	1.78 325	0.57 602	0.18 208	0.59 378	0.63 603	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

DEmStereo	0.68 521	0.31 210	2.25 494	0.42 519	0.17 161	0.66 482	0.89 637	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 601	0.45 340	1.26 633	1.54 511	2.26 645	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

MMNet	0.50 383	0.48 360	1.93 405	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

GwcNet	0.69 526	0.71 470	3.12 632	0.36 437	0.45 576	0.81 568	0.44 533	0.86 470	0.84 577	0.60 484	0.74 545	0.82 552	0.49 487	1.65 530	0.66 497	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

STTStereo	0.51 400	0.69 463	2.14 470	0.36 437	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

Nwc_Net	0.68 521	0.83 524	2.53 551	0.41 508	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 598	0.98 599	0.68 561	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 538	0.23 418	0.18 371

Wz-Net-LNSev	0.59 466	0.96 570	2.47 539	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 540	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

UDG	0.77 565	1.23 628	2.15 471	0.67 621	0.59 613	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 606	0.67 558	1.02 444	0.73 517	0.45 634	0.34 618	0.87 656	0.51 638	0.67 638	0.46 608

Consistency-Raft	0.88 593	0.93 558	3.23 643	0.99 647	0.64 625	0.77 551	0.55 576	0.98 572	0.97 604	0.61 493	1.03 606	0.65 458	1.05 620	0.79 417	1.38 603	0.44 632	0.46 641	0.51 641	0.58 652	0.65 636	0.47 610

PFNet	0.60 472	0.33 227	2.47 539	0.41 508	0.55 604	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 578	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

Pruner-Stereo	0.51 400	0.27 137	1.78 325	1.79 672	0.19 244	0.62 430	0.45 541	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 556	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

LMCR-Stereo	0.52 414	0.71 470	2.39 519	0.40 500	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

ARAFT	0.60 472	1.23 628	3.10 629	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 571	0.21 420

acv_ft	0.48 354	0.44 333	1.76 312	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 596	0.10 115

AANet_RVC	0.68 521	1.00 589	2.09 454	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 590	0.80 544	0.41 406	2.46 637	1.02 562	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

DeepPruner_ROB	0.50 383	0.70 468	1.94 415	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

PWCDC_ROB	0.72 542	1.06 602	2.09 454	0.47 554	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 640	0.61 493	2.07 650	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 510	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 634	0.21 420

MultiAttention	2.38 667	0.50 372	1.93 405	1.80 673	2.56 684	10.86 694	2.30 683	1.22 634	0.80 563	0.62 504	1.16 618	1.13 626	0.56 511	16.09 705	1.18 585	0.20 561	0.09 272	0.43 634	1.62 686	0.94 655	1.58 681

Ntro	1.00 611	1.68 660	2.80 598	0.95 644	0.85 640	1.06 614	0.53 568	0.98 572	0.90 593	0.62 504	0.76 551	0.93 588	0.66 556	1.66 531	0.98 550	0.99 663	0.45 639	0.75 654	0.40 617	1.19 664	0.75 642

CRFU-Net	0.56 446	0.38 279	1.86 374	0.46 549	0.26 377	0.82 571	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 535	1.35 641	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

THIR-Stereo	0.86 589	0.62 425	2.13 465	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 688	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 641	0.97 598	1.80 662	1.69 536	2.25 644	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

Syn2CoEx	0.70 530	1.07 605	2.74 589	0.43 523	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 517	0.72 570	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

S-Stereo	0.80 573	0.69 463	3.89 658	0.39 488	0.37 524	0.69 506	0.70 618	0.94 540	0.98 607	0.62 504	0.91 582	0.83 554	0.60 530	2.37 622	0.66 497	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 566

RYNet	0.70 530	0.56 403	2.25 494	0.35 418	0.41 555	0.86 582	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 582	0.60 530	2.70 654	1.00 556	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

GANetREF_RVC	0.75 557	1.15 618	2.46 534	0.47 554	0.26 377	0.83 574	0.61 595	0.97 568	0.89 591	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 622	0.24 532	0.39 588	0.31 541
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 438	0.92 552	2.36 515	0.38 478	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 348	0.44 333	1.55 250	0.37 461	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 513	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

SQANet	0.80 573	1.58 653	2.53 551	0.76 628	0.83 639	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 513	0.69 521	0.73 511	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 655	0.29 607	0.59 646	0.29 561	0.86 652	0.61 630

HH	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 372	0.49 364	2.78 596	0.50 568	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 513	0.48 325	0.87 572	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

ssnet_v2	0.55 438	0.60 414	1.86 374	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 513	0.54 394	0.81 547	0.47 471	0.77 412	0.70 507	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 532

BUS	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.91 594	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

BSDual-CNN	0.41 264	0.27 137	1.13 144	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 513	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

hknet	0.47 348	0.29 179	1.70 281	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 513	0.53 382	0.80 544	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

dad	0.51 400	1.01 593	1.74 297	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 513	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 629	0.18 478	0.22 403	0.14 256

DeepPrunerF	0.86 589	0.86 534	2.91 612	0.45 544	0.50 591	0.64 462	0.48 556	1.14 629	2.64 678	0.63 513	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 598	0.23 586	0.19 542	0.30 611	0.28 555	0.36 563	0.25 486

ACVNet-4b	1.93 659	1.85 670	4.10 664	1.07 649	0.86 641	1.15 628	0.53 568	1.06 617	1.12 625	0.64 523	1.09 613	1.99 656	0.70 565	2.20 612	9.86 698	5.62 695	0.41 637	1.03 667	0.55 643	1.86 680	0.85 651

IIG-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.54 588	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 523	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 604	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

PSM-AAD	0.63 492	0.22 53	1.77 321	0.37 461	0.23 324	0.86 582	1.17 658	0.59 262	0.60 369	0.64 523	0.71 535	0.68 482	2.93 674	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 559

KYRaft	0.48 354	0.29 179	1.75 303	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 523	0.93 588	0.53 387	0.72 570	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 619

NCC-stereo	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435

Abc-Net	0.79 571	0.94 560	2.42 525	0.59 609	0.45 576	1.90 656	0.46 544	0.99 584	0.72 503	0.64 523	0.84 568	0.91 582	0.73 573	1.80 559	1.00 556	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 580	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 557	1.06 602	2.11 459	0.64 617	0.59 613	1.13 626	0.43 522	1.14 629	1.05 614	0.64 523	0.71 535	0.96 595	0.61 539	1.21 466	0.76 521	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 630	0.32 550

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 453	0.87 537	2.11 459	0.32 343	0.30 431	0.84 576	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 530	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 510	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

SACVNet	0.60 472	0.74 485	1.90 393	0.37 461	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 530	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 578	0.24 474

OMP-Stereo	0.59 466	0.65 447	1.74 297	0.56 597	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 532	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 588	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

RP	0.67 514	0.82 519	1.94 415	0.43 523	0.44 565	0.65 476	0.45 541	0.89 496	0.82 571	0.66 532	0.92 584	0.99 602	0.76 581	1.55 512	0.66 497	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

ADCP+	0.94 602	1.12 609	3.14 633	0.34 402	0.39 536	1.06 614	0.79 628	0.89 496	0.80 563	0.66 532	0.67 505	0.85 563	1.55 652	0.93 432	4.55 680	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

MLCV	0.48 354	0.89 545	1.85 366	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 532	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

LL-Strereo	0.72 542	1.29 635	2.49 543	0.36 437	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 536	0.58 430	0.85 563	0.79 586	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 593	0.42 602

Wz-Net-SNSev	0.76 561	1.32 640	3.11 631	0.40 500	0.31 452	0.71 514	0.60 591	0.98 572	0.87 583	0.67 536	0.83 565	0.96 595	0.60 530	1.67 533	0.97 547	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 563	0.24 474

DDUNet	0.77 565	1.12 609	1.88 381	0.76 628	0.69 630	0.84 576	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 536	0.75 548	0.91 582	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 640	0.37 623	0.95 662	0.52 641	0.71 642	0.57 625

DRaft	0.62 485	0.38 279	1.76 312	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 606	0.53 218	0.53 309	0.67 536	0.99 598	0.38 281	1.00 615	1.44 491	2.10 639	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

SuperB	1.15 624	1.14 614	5.43 674	0.36 437	0.26 377	0.81 568	0.89 637	0.88 490	1.17 628	0.67 536	0.68 512	0.63 444	1.39 645	1.74 544	3.37 668	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 688	0.25 486

StereoDRNet-Refined	0.50 383	0.41 309	1.50 241	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 536	0.68 512	0.73 511	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 472	0.71 470	1.95 418	0.35 418	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 542	0.62 461	0.80 544	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

DMCA-RVC	0.62 485	0.96 570	2.63 569	0.36 437	0.90 644	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 542	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

z-mn7	0.80 573	1.52 650	2.62 568	0.36 437	0.28 405	1.01 608	0.48 556	0.90 502	1.29 637	0.69 544	1.35 632	0.85 563	0.59 526	2.03 595	1.09 571	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

w-ln-seven-2	0.68 521	1.13 612	2.46 534	0.36 437	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 574	0.69 544	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 580	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

DCVSM-stereo	0.49 372	0.29 179	2.49 543	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 564	0.58 253	0.49 266	0.69 544	0.46 306	0.79 540	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

otaku	1.03 614	1.68 660	2.72 583	0.95 644	0.73 633	1.03 611	0.59 589	0.99 584	0.86 580	0.69 544	1.61 640	0.98 599	0.64 549	1.46 497	1.14 578	0.95 661	0.46 641	0.72 653	0.40 617	1.24 668	0.78 646

AF-Net	0.69 526	0.92 552	2.21 482	0.41 508	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 580	0.69 544	1.03 606	1.04 613	0.84 594	1.19 465	0.78 525	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

CVANet_RVC	0.65 504	0.80 510	2.13 465	0.36 437	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 544	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 571	0.15 298

DStereoO	0.99 607	0.66 454	1.67 273	0.75 627	0.99 651	0.73 527	1.33 665	0.94 540	0.91 594	0.70 550	1.06 611	0.75 523	1.75 661	0.95 435	2.39 649	1.20 672	0.41 637	0.48 638	0.59 654	0.85 651	0.60 629

CrosDoStereo	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DeepStereo_LL	0.94 602	0.37 267	2.53 551	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 692	0.72 338	0.60 369	0.70 550	1.40 634	0.53 387	1.49 649	1.78 551	3.09 659	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DPSNet	0.86 589	0.60 414	2.34 509	0.58 604	0.36 512	1.07 619	0.75 624	1.30 641	1.05 614	0.70 550	0.68 512	0.94 592	1.29 634	2.08 603	1.82 626	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 616	0.40 596

NCCL2	0.65 504	0.94 560	1.96 427	0.43 523	0.30 431	0.71 514	0.68 612	0.84 452	0.65 438	0.70 550	0.60 449	0.86 570	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 650	0.25 538	0.22 403	0.24 474

Wz-Net-TNSev	0.91 597	1.73 664	3.08 626	0.36 437	0.31 452	1.00 607	0.71 619	1.06 617	0.97 604	0.71 555	0.72 540	1.09 621	0.87 599	2.42 631	1.59 614	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 612	0.35 566

RGC	0.71 539	0.97 578	2.18 478	0.44 530	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 555	1.04 609	1.01 606	0.71 567	1.74 544	0.70 507	0.23 586	0.18 529	0.28 603	0.26 546	0.29 494	0.27 504

GANet	0.75 557	0.84 526	2.01 436	0.40 500	0.25 359	0.74 533	0.66 606	0.87 481	0.73 518	0.71 555	1.07 612	0.84 559	0.59 526	2.71 656	1.15 580	0.17 524	0.16 497	0.44 635	0.16 445	0.31 513	0.20 407

GrayStereo	0.66 509	0.19 10	1.76 312	0.90 639	0.23 324	0.62 430	1.42 673	0.62 283	0.60 369	0.72 558	0.78 556	0.56 411	3.07 677	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

DSFCA	0.54 426	0.35 254	1.41 215	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 636	0.76 377	0.70 483	0.72 558	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

HSM-Net_RVC	0.67 514	0.34 245	2.23 490	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 640	0.69 473	0.72 558	0.70 531	0.78 535	0.42 424	3.77 678	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 426	0.55 401	1.49 238	0.36 437	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 558	0.69 521	0.83 554	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 480	0.61 419	3.35 649	0.33 369	0.58 611	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 562	0.52 370	0.99 602	0.65 551	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 620	0.29 494	0.20 407

IPLGR	0.54 426	0.56 403	2.68 576	0.36 437	0.18 208	0.62 430	0.54 572	1.02 604	0.64 424	0.73 562	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

stereogan	0.69 526	0.51 375	2.44 531	0.39 488	0.39 536	1.01 608	0.41 511	0.94 540	0.92 598	0.73 562	0.85 572	1.15 629	0.69 563	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 563	0.24 474

YMNet	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

YMNet_1	0.62 485	0.72 474	1.93 405	0.41 508	0.41 555	0.87 586	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 565	0.81 560	0.83 554	0.46 462	0.86 426	0.93 541	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 596	0.21 420

RainbowNet	1.15 624	1.78 666	2.72 583	1.12 655	0.91 645	1.06 614	0.76 626	1.16 633	1.13 627	0.75 567	0.97 595	1.09 621	0.80 587	1.60 524	1.21 590	1.17 670	1.26 680	1.01 666	0.57 649	1.13 662	0.88 656

Wz-Net-MNSev	0.65 504	0.97 578	2.19 480	0.36 437	0.33 477	0.90 592	0.60 591	0.92 523	0.81 570	0.75 567	0.72 540	0.73 511	0.65 551	1.39 485	0.71 510	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

StereoDRNet	0.64 496	0.88 541	2.35 512	0.41 508	0.45 576	0.73 527	0.47 552	0.94 540	0.74 522	0.75 567	0.54 394	0.74 517	0.47 471	1.70 537	0.72 514	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 530	0.65 447	3.45 650	0.50 568	0.60 618	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 570	1.30 627	0.81 547	0.60 530	0.57 336	0.82 532	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 623	0.31 513	0.22 435

TransformOpticalFlow	0.64 496	0.56 403	2.66 574	0.44 530	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 570	0.74 545	0.91 582	0.85 595	1.83 564	0.81 531	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

RAFT-RH_RVC	0.61 480	0.50 372	2.33 507	0.36 437	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 570	1.91 648	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 592	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

FAT-Stereo	0.70 530	0.54 392	2.88 604	0.36 437	0.29 414	0.62 430	0.54 572	0.97 568	0.87 583	0.76 570	0.92 584	0.94 592	0.80 587	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

UGAM-zero	0.63 492	0.39 291	2.49 543	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 574	0.45 298	1.16 631	0.82 590	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 624	0.11 140	0.22 435

PASM	0.72 542	0.68 459	1.91 399	0.47 554	0.44 565	0.60 390	0.51 561	0.76 377	0.80 563	0.77 574	0.67 505	0.87 572	0.61 539	2.40 629	0.67 500	0.32 621	0.35 619	0.36 622	0.41 620	0.45 613	0.39 590

ADCPNet	0.99 607	0.99 587	3.93 661	0.37 461	0.68 629	1.36 635	0.62 600	0.87 481	0.76 546	0.78 576	0.81 560	1.08 619	1.18 631	1.14 461	2.49 651	0.21 569	0.69 664	0.21 574	0.95 673	0.29 494	0.37 581

XPNet_ROB	0.61 480	0.72 474	1.66 271	0.37 461	0.27 390	0.67 488	0.47 552	0.89 496	0.71 493	0.78 576	0.70 531	0.81 547	0.53 499	1.70 537	0.76 521	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

RT-IGEV	0.66 509	0.25 107	2.11 459	0.56 597	0.46 584	0.62 430	0.54 572	0.99 584	0.75 536	0.79 578	0.93 588	0.85 563	0.78 585	0.59 346	1.64 618	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 629	0.28 487	0.30 532

zh-sn7	0.89 595	1.73 664	3.09 628	0.39 488	0.30 431	0.82 571	0.63 603	0.96 559	0.87 583	0.79 578	1.12 615	0.84 559	0.87 599	2.42 631	1.63 616	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 519

MSAF-DinoV2	3.10 679	1.86 672	10.68 692	3.61 691	0.30 431	3.34 679	0.82 633	2.81 681	1.79 660	0.80 580	0.87 576	1.56 650	1.10 625	26.49 720	1.96 629	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 687	0.92 654	0.99 664

HBP-ISP	0.76 561	1.30 636	3.19 639	0.35 418	0.26 377	0.85 580	0.54 572	1.03 611	0.72 503	0.80 580	0.69 521	0.68 482	0.83 591	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 610	0.25 538	0.28 487	0.24 474

edge stereo	0.81 581	0.73 481	3.30 645	0.37 461	1.21 664	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 580	0.88 579	1.14 628	0.71 567	2.18 611	0.71 510	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 578	0.26 496

XQC	0.73 551	0.98 582	2.39 519	0.46 549	0.35 503	0.81 568	0.46 544	1.00 593	1.00 608	0.80 580	0.69 521	0.88 576	0.74 578	1.32 477	1.20 588	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 596	0.33 559

DRN-Test	0.64 496	0.43 322	2.44 531	0.39 488	0.44 565	0.80 567	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 580	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 505	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

ETE_ROB	0.60 472	0.71 470	1.55 250	0.37 461	0.25 359	0.69 506	0.51 561	1.47 650	0.70 483	0.80 580	0.69 521	0.85 563	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

IGEV-FE	0.53 420	0.34 245	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 420	0.33 227	2.91 612	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 586	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 576	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 598	0.19 354	0.09 79

iRaft-Stereo_20w	0.58 458	0.39 291	1.96 427	0.45 544	0.32 462	0.92 596	0.57 585	1.14 629	0.56 341	0.81 586	0.40 272	0.55 398	0.69 563	0.65 375	1.04 565	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 607	0.17 305	0.25 486

FBW_ROB	0.83 585	0.77 498	1.77 321	0.44 530	0.30 431	0.87 586	0.46 544	1.10 624	0.91 594	0.81 586	0.75 548	1.01 606	0.61 539	3.66 677	1.23 592	0.26 604	0.23 576	0.36 622	0.25 538	0.27 481	0.62 631

LALA_ROB	0.60 472	0.76 489	1.69 277	0.36 437	0.29 414	0.79 560	0.55 576	0.94 540	0.77 551	0.81 586	0.67 505	0.94 592	0.49 487	0.99 439	0.73 517	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

WZ-Net	0.92 599	1.31 637	3.76 655	0.41 508	0.36 512	0.86 582	0.71 619	1.00 593	1.06 617	0.82 591	0.92 584	1.06 617	1.05 620	2.16 610	1.61 615	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 512

DAS	0.56 446	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 414	0.35 254	1.55 250	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 592	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

Select-FE	0.65 504	0.67 456	2.76 591	0.49 564	0.55 604	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 594	0.55 404	0.91 582	0.75 579	0.57 336	1.16 582	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 634	0.14 221	0.31 541

MyStereo06	0.54 426	0.41 309	2.68 576	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 594	0.52 370	0.78 535	0.58 523	0.48 293	1.10 572	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 613	1.67 658	2.32 504	0.47 554	0.39 536	1.47 638	0.95 640	0.95 554	0.91 594	0.84 594	0.94 590	1.05 615	0.60 530	2.95 664	0.72 514	0.41 630	0.72 668	0.32 616	0.55 643	0.74 643	1.22 672

MADNet+	1.36 640	1.93 677	5.95 676	0.81 635	0.59 613	1.57 644	1.09 652	1.39 648	1.22 631	0.84 594	1.01 601	1.25 635	1.12 627	3.19 669	2.36 648	0.45 634	0.47 644	0.38 628	0.34 594	0.59 631	0.57 625

CBMV	0.71 539	0.76 489	2.64 571	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 628	0.98 572	0.78 555	0.85 598	0.71 535	0.86 570	1.10 625	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 559
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 539	0.41 309	1.59 255	0.40 500	0.45 576	1.06 614	0.55 576	0.98 572	0.71 493	0.88 599	0.97 595	0.82 552	0.88 603	1.68 534	0.94 543	0.32 621	0.26 596	0.32 616	0.27 551	0.34 543	0.30 532

ADCRef	0.80 573	0.96 570	2.29 501	0.37 461	0.35 503	0.96 600	0.51 561	0.87 481	0.75 536	0.88 599	0.83 565	0.61 438	1.36 642	1.02 444	3.27 664	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

SDNR	1.22 632	0.80 510	2.71 581	0.33 369	1.48 672	1.98 663	0.23 258	1.93 669	2.44 674	0.89 601	2.52 662	1.36 641	0.51 492	3.65 676	1.93 628	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 574

DANet	0.80 573	0.65 447	2.21 482	1.19 657	0.48 589	0.74 533	1.25 661	0.89 496	1.53 649	0.89 601	0.71 535	0.96 595	0.56 511	1.83 564	0.96 546	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.74 554	1.05 600	2.54 557	0.37 461	0.34 490	1.03 611	0.47 552	1.00 593	1.08 619	0.90 603	0.85 572	0.85 563	0.57 517	1.37 483	1.26 595	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

PAM_32	0.70 530	0.35 254	2.73 588	0.54 588	0.61 622	1.07 619	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 603	0.91 582	1.23 633	0.77 584	0.65 375	1.10 572	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 634	0.15 244	0.38 584

PWC_ROB	0.70 530	0.94 560	1.88 381	0.39 488	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 600	0.91 605	1.29 626	0.77 531	0.62 544	1.62 528	1.03 564	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 623	0.22 435

STrans-v2	0.67 514	0.56 403	2.64 571	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 606	0.85 572	0.89 578	0.93 607	1.83 564	1.21 590	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

RTSC	0.72 542	1.00 589	2.22 486	0.40 500	0.29 414	0.82 571	0.31 428	0.96 559	1.10 622	0.92 606	0.81 560	0.78 535	0.58 523	1.23 470	1.55 613	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 604	0.30 532

PAM	0.70 530	0.35 254	2.72 583	0.56 597	0.62 624	1.08 621	0.53 568	0.85 460	0.44 210	0.93 608	0.92 584	1.24 634	0.68 561	0.64 364	1.01 560	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 632	0.14 221	0.38 584

ACVNet_1	1.33 637	1.91 675	4.03 662	1.09 652	0.88 642	1.19 632	0.66 606	1.24 638	1.17 628	0.94 609	0.96 593	3.09 670	1.04 619	2.37 622	1.11 575	1.04 665	0.48 647	1.03 667	0.48 632	1.12 661	0.83 648

anonymity	0.80 573	0.66 454	1.29 180	0.59 609	0.75 634	0.67 488	0.52 564	0.95 554	0.71 493	0.94 609	0.70 531	0.67 475	0.87 599	0.71 397	1.35 601	0.64 647	0.62 655	0.58 644	1.44 683	0.60 634	0.65 634

EAI-Stereo	0.78 569	0.25 107	1.67 273	0.54 588	0.59 613	1.95 658	2.05 680	1.11 628	0.64 424	0.95 611	1.49 637	0.50 376	0.67 558	0.59 346	1.44 608	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 634	0.13 192	0.22 435

psmorigin	1.36 640	0.60 414	13.80 701	0.37 461	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 612	0.88 579	1.17 632	0.73 573	4.00 679	0.86 537	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 519

pmcnn	1.32 636	1.05 600	2.77 594	0.74 626	1.43 667	0.72 520	0.56 581	0.96 559	0.91 594	0.99 613	2.92 673	6.01 689	0.70 565	2.38 625	3.32 667	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

zh-mn7	0.80 573	1.54 651	3.00 621	0.35 418	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 624	1.00 614	1.28 624	0.75 523	0.57 517	1.87 572	1.18 585	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

model_zeroshot	0.44 301	0.68 459	1.97 432	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 614	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 638	1.70 662	2.50 547	0.56 597	0.40 546	2.15 668	0.99 643	1.24 638	1.26 634	1.02 616	1.10 614	1.29 637	0.88 603	3.10 668	1.08 569	1.66 681	0.83 672	0.68 651	0.88 670	1.57 675	1.80 685

MFMNet_re	0.92 599	1.28 634	2.53 551	0.82 636	0.76 637	0.90 592	0.75 624	0.98 572	1.04 613	1.03 617	1.05 610	0.84 559	0.94 610	0.83 421	0.72 514	0.68 649	0.60 653	0.63 648	0.60 655	0.77 647	0.74 640

NVStereoNet_ROB	1.16 626	0.95 567	2.54 557	0.58 604	0.55 604	0.78 556	0.63 603	1.00 593	1.08 619	1.03 617	4.07 685	1.48 646	1.22 632	2.88 663	1.27 596	0.50 637	0.46 641	0.54 642	0.62 656	0.50 621	0.63 633
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 561	0.42 317	2.68 576	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 552	0.96 559	0.76 546	1.04 619	0.96 593	0.88 576	0.93 607	2.06 599	1.19 587	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 538	0.25 449	0.28 512

FTStereo	0.76 561	0.18 6	2.35 512	0.71 623	0.21 274	0.73 527	1.79 677	0.57 247	0.53 309	1.07 620	1.63 642	1.29 637	2.13 666	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 596

SHD	0.72 542	0.77 498	2.36 515	0.45 544	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 633	1.07 620	0.84 568	0.90 580	0.73 573	1.09 451	0.98 550	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 541

NaN_ROB	1.14 622	0.94 560	2.96 615	0.53 583	0.56 607	1.13 626	0.99 643	0.98 572	1.00 608	1.09 622	0.87 576	0.77 531	1.06 622	5.90 687	2.72 654	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 574

AnyNet_C32	1.00 611	1.33 642	2.53 551	0.49 564	0.54 601	1.15 628	1.14 656	0.91 514	0.89 591	1.11 623	0.95 592	0.87 572	0.93 607	1.50 506	4.07 675	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 578	0.33 559

RTS	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

RTSA	1.21 629	1.31 637	6.39 680	0.52 577	0.51 596	1.61 645	0.79 628	1.03 611	1.37 642	1.13 624	1.30 627	1.10 623	0.85 595	2.65 650	2.08 636	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 604	0.32 550

G-Net	0.99 607	0.64 440	2.76 591	0.57 602	0.67 627	2.03 664	0.72 622	0.76 377	0.67 462	1.14 626	2.56 664	1.30 640	1.02 617	1.48 505	1.74 623	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 546	0.37 571	0.31 541

DStereoSA	2.12 663	0.98 582	2.80 598	1.25 659	2.23 681	1.97 661	4.62 694	1.22 634	2.54 677	1.16 627	3.84 684	1.00 604	4.05 683	2.07 601	5.29 685	0.93 658	1.48 683	0.48 638	1.51 685	0.95 657	1.95 686

IMH-64-1	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

IMH-64	1.39 643	1.64 656	1.86 374	1.36 661	1.11 659	1.39 636	1.19 659	1.76 662	1.45 646	1.16 627	2.21 656	1.53 647	1.38 643	1.98 590	1.52 611	1.29 673	0.67 658	1.27 673	0.69 660	1.29 670	0.98 659

TDLM	0.67 514	0.92 552	1.76 312	0.37 461	0.24 339	0.66 482	0.56 581	0.82 434	0.74 522	1.16 627	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 654	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 620	0.14 399	0.32 522	0.16 330

SANet	1.20 628	1.21 626	3.33 648	0.38 478	0.27 390	1.73 653	0.85 634	1.10 624	2.49 676	1.16 627	1.83 646	1.72 652	1.50 651	2.37 622	2.84 657	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 550

SGM-Forest	1.04 615	0.42 317	3.59 654	0.41 508	0.32 462	1.05 613	1.32 664	0.94 540	0.83 574	1.16 627	2.23 658	1.03 610	1.39 645	2.49 640	2.35 647	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 622	1.49 649	4.23 666	0.54 588	0.53 599	1.51 642	1.37 667	1.04 615	1.07 618	1.17 633	1.33 630	1.15 629	1.08 623	1.61 527	2.74 655	0.25 600	0.22 568	0.28 603	0.24 532	0.48 616	0.40 596

CSAN	1.25 633	1.12 609	3.04 623	0.51 573	0.37 524	1.06 614	1.15 657	1.22 634	1.08 619	1.17 633	1.91 648	1.04 613	1.31 637	5.96 688	2.43 650	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 532

test_sample8	1.12 619	0.62 425	1.93 405	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 635	0.56 416	2.53 665	1.31 637	1.91 583	2.55 652	0.61 644	4.16 696	0.87 656	0.56 646	0.25 449	0.23 460

ACVNet_2	1.42 646	1.81 667	3.23 643	1.08 650	0.92 646	1.32 633	0.85 634	1.49 652	1.69 655	1.19 636	1.73 644	2.13 658	1.03 618	2.50 641	1.40 606	0.91 657	0.53 649	1.00 665	0.55 643	2.11 682	0.85 651

ADCMid	0.96 606	1.32 640	2.74 589	0.38 478	0.35 503	0.99 604	0.58 587	0.94 540	0.86 580	1.23 637	1.01 601	1.01 606	1.00 615	1.05 448	3.97 673	0.21 569	0.19 542	0.42 631	0.32 586	0.40 593	0.29 519

WAO-6	1.58 653	1.54 651	2.32 504	1.14 656	1.00 652	2.30 671	1.03 649	1.82 666	2.85 680	1.25 638	2.61 666	2.20 659	1.56 653	2.47 639	1.99 632	0.95 661	0.67 658	1.19 672	0.83 668	1.08 659	0.88 656

LVE	1.96 660	2.17 687	3.14 633	1.68 669	1.80 678	1.63 647	1.03 649	2.34 676	2.81 679	1.25 638	2.89 671	4.24 680	1.29 634	2.79 659	1.44 608	2.85 689	0.91 675	1.18 669	1.46 684	1.23 667	1.10 669

ADCS	1.05 616	1.36 645	2.98 619	0.42 519	0.36 512	0.96 600	0.81 632	1.06 617	1.12 625	1.25 638	0.97 595	1.08 619	0.90 605	1.25 474	4.86 682	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 563	0.38 584

JetBlue	1.78 655	1.63 654	3.92 659	0.73 624	1.21 664	4.38 686	3.35 689	1.59 656	1.20 630	1.26 641	1.52 639	2.37 662	1.88 663	3.23 670	3.00 658	0.53 638	0.47 644	0.48 638	0.49 634	1.29 670	0.97 658

ADCL	0.99 607	0.79 508	2.43 529	0.39 488	0.32 462	1.50 641	1.90 678	0.92 523	0.97 604	1.26 641	1.27 623	1.00 604	1.42 647	1.14 461	3.31 666	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

IMH	2.02 662	2.15 686	2.69 579	1.68 669	1.12 661	1.66 650	0.92 639	2.10 674	1.92 665	1.32 643	2.66 668	2.21 660	1.69 658	5.78 686	1.68 619	5.54 694	0.96 676	1.31 675	0.71 662	1.32 673	0.99 664

AANet	0.82 584	0.91 550	2.89 607	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 638	1.33 644	1.39 633	1.26 636	1.14 629	1.32 477	0.97 547	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 541

SAMSARA	0.91 597	0.97 578	2.22 486	0.80 632	0.58 611	1.32 633	1.31 663	1.01 601	0.94 600	1.36 645	0.87 576	1.38 642	0.90 605	1.72 541	1.02 562	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 538	0.36 563	0.35 566

LSM	3.31 681	1.11 608	5.29 673	9.40 697	30.65 716	0.84 576	1.12 655	0.91 514	1.22 631	1.36 645	2.19 655	0.93 588	0.83 591	1.66 531	0.90 538	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 555	0.39 588	6.33 697

SPS-STEREO	1.07 617	1.13 612	2.88 604	0.65 619	0.69 630	0.99 604	0.68 612	1.05 616	0.87 583	1.36 645	1.23 621	1.46 645	0.94 610	1.87 572	1.72 622	0.66 648	0.61 654	0.58 644	0.57 649	0.65 636	0.77 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 654	2.10 680	5.22 671	1.53 666	8.90 691	0.86 582	0.31 428	0.96 559	0.96 603	1.37 648	1.01 601	1.13 626	1.98 665	1.51 507	0.91 539	0.54 640	0.31 612	1.18 669	0.63 658	1.13 662	0.80 647

MonStereo1	1.98 661	1.01 593	1.78 325	1.19 657	1.04 655	3.58 680	0.61 595	1.53 655	1.93 666	1.39 649	3.37 679	2.23 661	10.80 697	2.84 662	1.25 594	1.04 665	0.38 627	0.96 663	0.57 649	1.10 660	1.00 666

IPLG	0.69 526	0.84 526	2.43 529	0.35 418	0.21 274	1.65 649	0.61 595	1.36 645	0.58 356	1.39 649	0.51 355	0.37 272	0.87 599	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

PVD	0.90 596	0.85 531	2.15 471	0.53 583	0.50 591	0.99 604	0.56 581	1.15 632	1.64 653	1.41 651	1.41 636	1.11 625	1.13 628	1.35 481	1.31 598	0.26 604	0.28 606	0.28 603	0.26 546	0.37 571	0.49 614

WAO-7	1.48 648	1.63 654	2.49 543	0.93 642	0.75 634	1.72 652	1.10 653	1.84 667	1.96 667	1.43 652	2.54 663	1.97 655	1.61 655	3.06 666	2.08 636	0.69 650	0.66 657	0.94 661	0.74 663	0.80 649	0.69 637

PWCK	1.49 649	1.90 674	3.22 642	1.09 652	0.54 601	1.71 651	1.73 676	1.49 652	1.53 649	1.44 653	1.80 645	1.82 653	1.30 636	3.34 672	1.76 624	1.07 667	0.56 651	0.97 664	0.58 652	1.38 674	0.65 634

Dean	1.79 656	1.83 668	3.92 659	1.29 660	1.07 658	1.55 643	1.00 646	1.95 670	2.33 672	1.47 654	4.19 686	4.26 681	1.33 640	2.21 613	1.48 610	1.14 669	0.68 662	1.18 669	0.74 663	1.24 668	0.98 659

aanetorigin	0.77 565	0.80 510	2.59 565	0.43 523	0.44 565	0.58 359	1.01 648	0.57 247	0.68 464	1.53 655	1.23 621	0.81 547	1.08 623	1.07 449	1.07 568	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 628	0.30 532

MFN_U_SF_RVC	1.55 652	2.39 688	3.16 635	0.65 619	0.41 555	1.12 624	0.46 544	1.23 637	1.33 639	1.61 656	1.20 619	1.43 644	0.98 614	1.76 547	1.97 630	1.90 684	1.80 684	1.98 688	2.15 690	1.63 676	1.77 684

tt	4.93 686	0.27 137	4.20 665	2.29 681	1.58 675	10.20 693	16.97 703	9.42 699	5.02 686	1.67 657	1.28 624	4.68 683	5.03 687	3.37 674	5.92 686	6.16 696	9.47 707	2.82 693	3.18 695	3.60 691	1.53 679

WCMA_ROB	1.12 619	0.83 524	2.66 574	0.58 604	0.34 490	1.17 630	0.71 619	0.93 531	0.94 600	1.74 658	2.63 667	3.09 670	1.71 659	1.70 537	1.84 627	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 603

SGM_RVC	1.89 658	0.92 552	2.50 547	0.96 646	0.93 647	1.63 647	1.37 667	1.52 654	12.43 696	1.85 659	1.69 643	2.40 664	1.74 660	2.81 661	1.71 621	0.53 638	0.47 644	0.42 631	0.47 629	0.74 643	0.74 640
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 585	0.81 515	2.40 522	0.61 614	0.18 208	1.48 639	1.39 669	1.60 657	0.74 522	1.94 660	0.85 572	0.73 511	1.68 657	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 586	0.25 449	0.12 186

UNDER WATER-64	2.47 668	1.89 673	4.86 669	1.82 676	1.44 669	3.18 678	1.57 675	2.62 677	5.64 687	2.05 661	2.13 653	4.13 677	3.76 681	2.62 648	3.42 669	1.47 678	0.85 673	1.57 683	1.07 678	1.82 679	1.49 677

KSHMR	4.10 683	1.97 678	5.27 672	1.71 671	1.47 671	1.96 659	1.28 662	3.19 683	17.33 709	2.12 662	15.91 703	9.18 694	1.57 654	8.42 692	1.98 631	1.52 679	1.26 680	1.67 685	1.19 680	1.67 677	1.40 676

EDNetEfficientorigin	8.18 693	0.98 582	145.96 724	0.51 573	0.89 643	0.72 520	0.48 556	0.85 460	1.56 651	2.12 662	1.49 637	1.29 637	1.31 637	1.83 564	2.13 640	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 588	0.45 606

MDST_ROB	1.17 627	0.42 317	3.87 657	0.54 588	0.44 565	4.11 685	0.58 587	1.31 642	0.84 577	2.12 662	1.12 615	0.98 599	0.71 567	4.24 682	0.99 555	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 566

ELAS_RVC	1.37 642	0.78 506	3.21 641	0.55 595	0.50 591	1.49 640	2.48 686	1.48 651	1.71 657	2.13 665	2.09 651	2.07 657	2.56 672	1.90 582	2.02 633	0.35 626	0.36 621	0.37 626	0.34 594	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

Venus	2.80 673	2.14 684	2.89 607	1.91 677	1.04 655	3.98 683	0.96 641	3.26 685	6.17 688	2.15 666	3.37 679	3.31 672	2.41 670	11.84 695	2.03 634	2.05 685	1.86 686	1.54 681	0.92 671	1.22 665	0.87 654

FCDSN-DC	1.29 635	0.54 392	2.50 547	0.47 554	0.41 555	1.12 624	0.60 591	1.10 624	1.27 635	2.23 668	2.87 670	3.67 675	3.12 679	2.39 628	1.69 620	0.30 618	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.35 556	0.38 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 670	2.07 679	3.31 647	2.61 685	1.43 667	1.76 654	1.11 654	2.76 680	1.79 660	2.26 669	11.53 700	3.96 676	4.29 684	3.09 667	2.76 656	1.55 680	0.88 674	1.70 686	1.07 678	2.00 681	1.35 674

ELAS	1.39 643	0.79 508	2.86 602	0.53 583	0.50 591	2.81 676	2.20 682	1.61 658	1.50 648	2.28 670	2.35 659	1.82 653	2.13 666	1.73 542	2.22 642	0.35 626	0.37 623	0.35 620	0.35 598	0.49 619	0.47 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 634	0.70 468	4.05 663	0.64 617	0.98 648	0.94 598	1.40 670	0.85 460	1.75 658	2.34 671	1.33 630	1.05 615	2.21 668	1.58 521	4.15 676	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 551	0.38 578	0.32 550

DStereoFS	2.23 664	2.10 680	2.47 539	1.61 668	1.88 680	3.81 681	2.06 681	1.95 670	3.33 682	2.38 672	3.31 678	2.37 662	4.92 685	2.45 636	3.27 664	1.03 664	1.27 682	0.55 643	1.04 676	0.70 640	2.05 687

JetRed	3.29 680	4.93 691	10.17 691	1.45 663	1.72 677	7.44 690	5.05 695	3.06 682	2.12 671	2.41 673	2.39 660	2.99 669	2.37 669	3.51 675	6.44 688	1.32 676	1.90 688	1.37 677	1.23 682	2.21 683	1.76 683

TorneroNet-64	2.65 669	1.83 668	3.30 645	1.46 664	1.20 663	3.89 682	0.99 643	3.51 689	6.71 691	2.56 674	4.60 687	4.22 678	3.85 682	3.33 671	3.14 662	1.19 671	0.65 656	1.39 678	0.79 667	3.31 690	1.15 670

UNDER WATER	2.74 671	1.85 670	4.54 668	1.81 675	1.44 669	2.34 672	1.40 670	3.24 684	6.60 690	2.60 675	2.76 669	5.75 687	5.24 688	3.02 665	4.01 674	1.45 677	0.81 671	1.59 684	1.06 677	1.80 678	1.51 678

TCMNet-wrong-test	5.51 688	6.62 694	6.20 679	13.02 704	11.90 697	7.14 689	5.53 696	6.99 696	1.44 645	2.65 676	3.10 675	8.37 693	5.95 690	4.75 685	6.05 687	3.07 691	0.98 678	2.38 691	1.99 689	6.62 698	5.43 696

MeshStereo	1.21 629	1.15 618	3.01 622	0.34 402	0.28 405	1.10 623	0.69 615	1.35 644	1.01 610	2.71 677	2.41 661	2.96 668	1.45 648	2.80 660	1.40 606	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 621	0.26 496
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	1.49 649	0.59 412	2.88 604	0.44 530	0.39 536	1.97 661	0.66 606	1.67 659	1.70 656	2.72 678	2.89 671	4.22 678	2.97 676	2.55 645	2.19 641	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.39 590

FC-DCNN v2	1.54 651	0.58 409	2.80 598	0.44 530	0.39 536	2.05 665	0.66 606	1.90 668	1.84 664	2.79 679	2.97 674	4.41 682	3.07 677	2.65 650	2.30 646	0.29 615	0.26 596	0.31 612	0.30 571	0.32 522	0.38 584

SGM+DAISY	1.83 657	1.43 646	3.81 656	0.87 637	1.01 653	2.38 673	2.53 687	1.36 645	1.75 658	2.92 680	3.22 677	2.65 666	2.93 674	2.22 616	3.10 661	0.72 651	0.69 664	0.63 648	0.62 656	0.77 647	0.98 659

MSMD_ROB	1.34 638	0.96 570	2.38 517	0.39 488	0.32 462	1.96 659	0.62 600	0.91 514	1.43 644	2.94 681	2.60 665	4.77 684	1.95 664	2.43 634	1.33 600	0.29 615	0.26 596	0.32 616	0.32 586	0.30 505	0.30 532

MADNet++	2.79 672	2.11 683	2.97 618	2.49 683	2.28 682	2.95 677	2.31 684	2.67 678	2.47 675	3.03 682	3.13 676	2.70 667	2.92 673	4.10 680	4.48 679	2.68 688	2.24 692	3.04 695	2.44 692	2.37 684	2.34 689

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 383	0.33 227	0.93 113	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 640	3.16 683	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

MANE	2.90 676	1.14 614	2.96 615	1.03 648	1.01 653	5.01 687	2.45 685	5.36 691	6.88 692	3.58 684	4.76 689	5.99 688	4.99 686	4.23 681	4.61 681	0.56 643	0.67 658	0.44 635	0.78 665	0.51 623	1.03 667

IGEV-RUCA	2.28 665	0.30 196	1.15 149	0.40 500	1.86 679	2.06 666	1.90 678	1.36 645	1.80 662	3.70 685	3.76 682	5.02 685	8.19 694	2.12 608	1.63 616	0.25 600	0.76 669	2.72 692	1.91 688	2.39 685	2.36 690

SGM-ForestM	2.98 677	1.70 662	3.52 653	0.67 621	0.47 587	5.18 688	3.36 690	3.30 687	2.86 681	4.44 686	3.79 683	9.80 695	5.50 689	6.29 689	6.52 689	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 551	0.38 578	0.58 627

DGTPSM_ROB	8.89 694	5.62 692	12.25 696	5.92 693	11.32 695	8.54 691	24.18 706	6.40 693	13.49 700	5.15 687	11.46 698	6.19 690	10.92 698	7.00 690	13.72 701	4.47 692	7.65 699	3.92 696	7.45 703	4.38 694	7.87 702

Zero-FE251	0.56 446	0.29 179	1.27 175	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 688	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 569	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

DPSMNet_ROB	9.48 696	5.64 693	13.01 700	8.82 695	11.82 696	8.54 691	24.20 707	6.41 694	13.65 703	5.32 689	11.47 699	6.33 691	10.92 698	7.69 691	13.89 702	7.25 704	8.19 703	5.06 697	7.78 704	5.31 697	8.26 703

USTest	8.10 691	7.17 695	8.96 686	9.25 696	9.05 692	15.27 697	23.78 705	9.96 700	9.47 693	5.94 690	6.75 690	7.80 692	7.48 692	8.83 694	11.21 700	2.21 687	3.56 695	2.86 694	3.20 696	5.02 696	4.16 693

DNS	0.93 601	0.22 53	1.33 190	1.53 666	0.27 390	2.18 669	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 691	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 680

252Zero-FE	0.62 485	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 692	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

iinet-test	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

IINet	11.61 697	10.56 696	11.80 693	12.17 698	12.09 698	18.69 701	26.70 711	13.53 702	13.46 698	9.91 693	10.28 692	11.17 698	11.16 700	12.37 699	14.43 703	6.71 700	7.85 700	6.13 701	6.95 699	8.33 700	7.85 700

TorneroNet	5.50 687	1.92 676	3.16 635	1.47 665	1.25 666	14.07 696	1.06 651	4.90 690	20.99 714	10.17 695	16.48 705	11.88 701	6.93 691	3.34 672	4.20 677	1.30 675	0.69 664	1.45 680	0.86 669	2.61 687	1.20 671

Selective-IGEV-i1pa	9.22 695	12.57 702	9.49 689	2.20 679	1.49 673	16.83 700	8.03 698	14.34 706	11.26 695	10.52 696	15.24 702	14.52 705	11.94 705	18.22 710	9.78 697	7.79 705	3.09 694	5.20 699	2.49 693	2.46 686	6.90 699

DPSM_ROB	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

DPSM	12.34 700	11.21 700	12.51 697	12.91 702	12.80 701	19.84 710	28.28 714	14.38 708	14.28 705	10.58 697	11.26 696	12.03 702	11.85 703	13.15 703	15.34 708	7.11 702	8.31 704	6.50 704	7.35 701	8.84 702	8.31 704

ktn	4.35 684	2.10 680	2.89 607	1.80 673	1.49 673	2.13 667	1.41 672	2.26 675	12.72 697	11.41 699	16.43 704	11.15 697	3.75 680	4.36 683	3.18 663	1.82 683	0.98 678	1.73 687	1.21 681	2.97 689	1.27 673

LE_ROB	4.43 685	1.35 644	9.38 687	2.79 686	3.93 686	2.43 674	3.46 691	2.68 679	11.19 694	11.66 700	4.73 688	5.26 686	10.46 696	4.50 684	9.49 695	0.82 656	0.69 664	1.34 676	0.98 674	0.75 645	0.76 644

HanzoNet	7.64 690	2.86 690	5.05 670	7.01 694	3.97 687	2.18 669	1.34 666	3.37 688	4.05 684	13.17 701	10.58 694	10.73 696	16.52 706	8.45 693	10.51 699	10.48 706	9.72 708	5.59 700	13.46 708	6.84 699	6.83 698

light-stereo	8.15 692	2.75 689	9.83 690	12.24 700	9.63 693	19.16 706	0.44 533	6.84 695	3.57 683	13.44 702	22.94 719	23.04 712	1.65 656	17.20 709	7.61 692	3.06 690	2.25 693	0.42 631	0.52 641	4.07 693	2.31 688

WQFJA1++	2.30 666	0.22 53	6.03 677	1.08 650	1.15 662	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 703	0.19 56	3.34 674	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 713	0.14 256

Anonymous_1	22.91 707	11.20 699	12.13 695	12.75 701	26.28 715	19.43 708	27.92 713	14.08 705	13.61 701	14.96 704	10.58 694	11.26 700	11.19 702	12.55 701	14.57 706	38.28 722	7.88 702	34.96 720	63.99 722	89.57 725	10.94 706

LRCNet_RVC	13.74 704	19.30 704	12.75 699	19.46 707	12.69 700	1.86 655	0.41 511	12.33 701	1.05 614	15.77 705	18.83 709	12.62 704	8.70 695	12.21 698	9.62 696	22.22 715	8.37 706	25.85 717	24.01 717	19.32 714	17.44 714

xxxxx1	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

tt_ll	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

ff	28.96 718	20.11 708	14.07 702	49.74 717	39.15 719	18.98 703	26.64 708	21.94 712	20.21 711	16.45 706	17.48 706	18.36 706	21.56 709	16.21 706	20.88 711	23.07 716	26.55 719	66.40 723	78.70 723	30.27 717	32.51 721

coex-ft	5.95 689	1.67 658	60.57 722	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 615	0.74 355	4.41 685	19.22 709	2.15 654	1.62 651	7.97 693	1.81 562	8.96 694	0.44 632	2.08 690	0.18 550	0.19 498	0.38 578	4.62 695

BEATNet-Init1	12.10 699	11.19 698	27.29 719	2.99 687	3.51 685	21.84 713	11.10 699	14.34 706	13.83 704	20.34 710	20.33 710	26.35 721	20.03 708	19.06 711	14.80 707	1.74 682	1.81 685	2.05 689	2.49 693	3.69 692	3.12 692

HaxPig	19.86 706	22.40 712	22.34 707	17.95 706	17.95 705	11.77 695	11.89 700	16.02 710	15.89 708	21.10 711	21.41 711	18.74 709	18.39 707	20.08 712	19.69 710	23.63 719	23.22 718	24.06 716	23.69 716	23.00 715	23.95 716

Hybrid-DGEV	24.86 714	22.58 717	25.22 716	26.11 713	25.76 710	39.92 720	57.06 719	29.03 722	29.01 724	21.12 712	22.64 716	24.13 713	23.91 719	26.46 719	30.82 716	14.27 711	16.70 712	13.09 706	14.83 714	17.78 706	16.71 709

RAFT-FEzeroshot	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

RAFT-FE	24.80 710	22.55 715	24.73 710	26.10 711	25.76 710	39.84 716	57.07 721	28.84 716	28.79 719	21.14 713	22.48 713	24.18 714	23.88 715	26.38 714	30.87 718	14.26 708	16.71 713	13.09 706	14.82 711	17.79 709	16.72 711

LSM0	26.58 716	22.63 719	25.88 717	30.13 716	52.21 724	39.94 722	56.74 716	28.97 720	28.72 718	21.14 713	22.26 712	24.43 719	23.88 715	26.54 721	30.87 718	14.32 713	16.55 711	13.12 712	14.71 709	17.92 712	20.60 715

CasAABBNet	24.81 712	22.53 713	24.83 712	26.08 710	25.74 709	39.86 718	57.06 719	28.87 718	28.83 721	21.16 716	22.54 715	24.22 716	23.89 718	26.38 714	30.87 718	14.25 707	16.71 713	13.09 706	14.81 710	17.78 706	16.71 709

Selective-RAFT-Error	24.87 715	22.59 718	25.14 715	26.13 715	25.82 714	39.93 721	57.03 718	28.97 720	28.95 723	21.21 717	22.65 717	24.25 718	23.98 720	26.43 718	30.83 717	14.27 711	16.71 713	13.10 710	14.82 711	17.82 711	16.76 713

FlowAnything	24.85 713	22.54 714	25.10 714	26.11 713	25.76 710	39.86 718	57.00 717	28.89 719	28.87 722	21.31 718	22.68 718	24.22 716	23.87 714	26.39 717	30.89 722	14.26 708	16.78 717	13.10 710	14.90 715	17.78 706	16.69 708

RSGM-EC	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

acva	41.56 721	31.72 722	19.92 705	51.66 720	47.86 722	38.70 714	61.61 723	33.83 723	22.80 715	23.45 719	29.29 722	43.76 723	35.31 723	66.76 723	70.17 724	66.40 724	37.60 724	48.67 721	25.68 718	48.86 721	27.21 717

DPSimNet_ROB	17.97 705	20.20 711	24.98 713	17.62 705	15.92 704	21.53 712	21.00 704	13.70 704	15.61 707	23.89 721	14.69 701	22.87 710	24.58 721	12.70 702	14.56 705	18.48 714	12.91 709	20.21 715	12.05 706	17.76 705	14.17 707

MEDIAN_ROB	23.96 709	27.05 720	26.39 718	22.16 708	22.13 707	16.12 699	13.97 701	20.24 711	20.05 710	25.50 722	25.31 720	22.96 711	22.63 712	24.39 713	23.24 714	28.20 720	27.23 722	28.62 718	27.75 720	27.50 716	27.76 719

AVERAGE_ROB	26.93 717	30.34 721	29.27 720	25.82 709	25.34 708	19.48 709	15.17 702	23.55 715	23.00 717	28.45 723	27.87 721	26.25 720	25.86 722	26.96 722	25.55 715	31.30 721	30.07 723	31.76 719	30.81 721	30.79 720	30.93 720

Selective-IGEV-i16pa	47.65 723	67.17 724	7.20 682	2.47 682	2.32 683	116.02 725	1.42 673	90.41 726	82.69 725	32.69 724	90.10 724	60.10 725	84.41 725	129.53 726	52.52 723	50.16 723	15.10 710	18.00 714	9.63 705	0.94 655	40.09 724

PML	23.15 708	16.83 703	7.78 683	5.49 692	9.93 694	51.13 723	104.50 725	5.76 692	13.62 702	37.30 725	105.93 725	30.86 722	23.50 713	12.07 697	7.87 693	6.30 697	2.12 691	6.32 703	2.43 691	10.44 704	2.90 691

test_example2	115.39 724	123.23 725	94.57 723	115.52 722	123.55 725	101.63 724	114.33 726	53.41 725	99.48 726	134.90 726	135.05 726	85.83 726	85.11 726	111.32 725	106.15 726	152.55 726	205.26 726	99.78 726	114.96 726	140.96 726	110.20 725

ccccc		297.21 726		374.70 725	380.44 726	203.92 726		216.32 727		203.37 727		215.01 727		312.78 727		412.57 727	356.13 727	256.09 727	227.69 727	428.88 727

ASD4		19.65 705

Low-res two-view benchmark