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

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 104	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 45	0.08 38	0.23 143	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 63	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 9	0.09 84	0.21 115	0.14 2	0.10 122	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 46	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 70	0.24 138	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.18 94	0.13 324	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 58	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 78	0.21 212	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.16 555	0.24 632

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 115	0.15 5	0.11 176	0.10 12	0.13 70	0.15 10	0.08 1	0.12 87	0.10 34	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.05 34

DispViT+	0.12 74	0.07 4	0.19 90	0.15 5	0.16 465	0.10 12	0.12 32	0.26 175	0.23 226	0.13 117	0.11 46	0.10 57	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.18 94	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 63	0.12 16	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 144

StereoAnything_RVC	0.13 120	0.37 622	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 78	0.20 187	0.10 6	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.24 619	0.05 34

CroCo-Stereo Lap2	0.15 195	0.15 427	0.28 207	0.25 498	0.18 511	0.11 14	0.19 340	0.28 213	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

CroCo-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.24 153	0.25 498	0.11 176	0.11 14	0.18 293	0.32 271	0.23 226	0.12 87	0.12 66	0.18 237	0.12 150	0.14 31	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144
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
DDF-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.19 90	0.19 150	0.16 465	0.12 20	0.15 152	0.18 34	0.18 115	0.11 57	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.23 242	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.21 606	0.06 144

zero-FE	0.16 211	0.08 38	0.81 590	0.19 150	0.18 511	0.12 20	0.15 152	0.19 44	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.21 212	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.19 594	0.06 144

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 97	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 115	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 120	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.12 244	0.12 20	0.07 1	0.18 34	0.20 163	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.12 150	0.15 69	0.14 204	0.13 532	0.09 493	0.09 342	0.10 454	0.11 462	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.12 20	0.13 70	0.11 2	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 45	0.07 4	0.22 130	0.16 20	0.10 122	0.13 26	0.13 70	0.18 34	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

aanet-new-14k	0.12 74	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.08 23	0.13 26	0.14 104	0.25 155	0.21 183	0.12 87	0.15 134	0.09 27	0.14 232	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 159	0.19 503	0.70 565	0.17 46	0.12 244	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.10 35	0.12 66	0.10 57	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.05 7	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 74	0.09 84	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.13 26	0.16 199	0.25 155	0.21 183	0.11 57	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.04 1	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.09 54	0.13 26	0.13 70	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 120	0.10 140	0.42 397	0.18 94	0.11 176	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.18 94	0.10 122	0.13 26	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 45	0.07 4	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.13 26	0.11 20	0.22 96	0.15 58	0.11 57	0.12 66	0.12 119	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.06 144

LGtest1	0.10 9	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 120	0.11 220	0.44 420	0.21 278	0.08 23	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.16 68	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.13 196	0.18 142	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.19 150	0.07 2	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 45	0.10 140	0.26 177	0.18 94	0.09 54	0.14 37	0.14 104	0.20 63	0.13 23	0.11 57	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.20 224	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.12 119	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 74	0.09 84	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.21 78	0.20 163	0.10 35	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.19 44	0.15 58	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DLNR-FE	10.45 701	12.13 710	19.94 713	106.10 725	23.12 720	0.14 37	0.13 70	3.28 696	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.41 697	0.06 236	0.07 154	0.07 225	40.22 725	0.06 144

MonStereo	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

monsterstereo	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.12 244	0.14 37	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.25 167	0.16 20	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.17 22	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.10 439
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 45	0.08 38	0.15 22	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.10 8	0.22 96	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

DLNR_Zeroshot_test	10.44 700	12.10 709	19.93 712	106.08 724	23.66 721	0.14 37	0.13 70	3.22 695	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.36 696	0.06 236	0.07 154	0.07 225	39.70 724	0.06 144

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.10 122	0.15 55	0.10 8	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

PointNet	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.11 46	0.09 27	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.08 23	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.19 134	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 159	0.21 530	0.47 448	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.14 104	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.12 119	0.10 78	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 594

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 45	0.09 84	0.17 67	0.18 94	0.10 122	0.15 55	0.16 199	0.23 119	0.15 58	0.10 35	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.08 318

Foundation-i1c-attn	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.15 152	0.24 138	0.17 95	0.13 117	0.15 134	0.16 213	0.13 196	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 74	0.13 345	0.15 22	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 359	0.14 31	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

Selective-IGEV-i32	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 140	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 598	0.07 4	0.63 538	0.18 94	0.13 324	0.15 55	0.11 20	0.20 63	0.11 8	2.05 688	0.12 66	0.23 307	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	4.20 700	0.07 240

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.18 34	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.11 92	0.10 78	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 159	0.07 4	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.21 78	0.19 134	0.77 643	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

qwe	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.14 148	0.13 85	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.18 115	0.14 148	0.17 171	0.09 27	0.10 78	0.18 142	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4w-stereo	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.08 4	0.11 116	0.16 97	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.15 152	0.20 63	0.15 58	0.12 87	0.13 85	0.10 57	0.09 33	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.13 85	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

monsters	0.11 45	0.09 84	0.13 1	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.11 20	0.23 119	0.15 58	0.14 148	0.12 66	0.08 4	0.09 33	0.21 212	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 115	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.07 2	0.15 55	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.12 87	0.19 201	0.15 192	0.11 116	0.13 12	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.07 183	0.06 144

SCV_C0	0.14 159	0.11 220	0.25 167	0.19 150	0.12 244	0.15 55	0.16 199	0.30 249	0.22 200	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.09 33	0.24 258	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.06 144

SCV	0.14 159	0.14 392	0.24 153	0.21 278	0.11 176	0.15 55	0.16 199	0.31 259	0.18 115	0.11 57	0.15 134	0.13 139	0.10 78	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 120	0.14 392	0.19 90	0.26 532	0.09 54	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.18 115	0.12 87	0.11 46	0.10 57	0.13 196	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

AIO_rvc	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.13 139	0.08 15	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

AIO_test	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.15 55	0.17 246	0.19 44	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

RAStereo	0.13 120	0.12 278	0.27 189	0.22 347	0.11 176	0.15 55	0.18 293	0.23 119	0.23 226	0.13 117	0.17 171	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.05 34

Occ-G	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.19 340	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.19 201	0.21 275	0.11 116	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144

rvit_stereo_0080	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 313	0.72 663	0.70 565	0.17 46	0.08 23	0.15 55	0.15 152	0.18 34	0.16 68	0.13 117	0.12 66	0.09 27	0.08 15	0.16 97	0.13 167	0.35 653	0.04 2	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.23 627

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 594

IGEV++	0.13 120	0.10 140	0.23 143	0.21 278	0.10 122	0.15 55	0.15 152	0.29 229	0.16 68	0.12 87	0.15 134	0.12 119	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

whm_eth	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

MIF-Stereo (partial)	0.16 211	0.10 140	0.34 282	0.21 278	0.15 433	0.15 55	0.13 70	0.28 213	0.25 256	0.17 216	0.26 289	0.15 192	0.16 271	0.25 288	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.08 318

Selective-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 74	0.11 220	0.32 254	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.12 66	0.11 92	0.11 116	0.19 167	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 74	0.10 140	0.27 189	0.19 150	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.21 78	0.15 58	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 74	0.13 345	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.09 27	0.13 196	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

aanet-new-28k	0.12 74	0.11 220	0.35 292	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.07 183	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.15 58	0.13 117	0.16 153	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 74	0.11 220	0.23 143	0.22 347	0.09 54	0.16 95	0.14 104	0.24 138	0.19 134	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.13 196	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 140	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 95	0.14 104	0.14 5	0.13 23	0.11 57	0.09 16	0.10 57	0.10 78	0.16 97	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.15 134	0.17 224	0.12 150	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 9	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.13 70	0.17 22	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 63	0.14 41	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 150	0.13 12	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.11 8	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 171	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MSCF	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.22 347	0.10 122	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

asd	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.10 122	0.16 95	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 74	0.11 220	0.18 80	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.07 1	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.14 120	0.08 4	0.11 116	0.13 12	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 74	0.08 38	0.14 8	0.18 94	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 45	0.06 1	0.17 67	0.15 5	0.11 176	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.16 68	0.11 57	0.15 134	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 38	0.16 46	0.17 46	0.08 23	0.16 95	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LG-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.18 293	0.21 78	0.18 115	0.11 57	0.17 171	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

HUF	0.15 195	0.11 220	0.38 340	0.17 46	0.11 176	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.20 163	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.11 116	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.20 632	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.14 540

GIP-stereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.29 229	0.18 115	0.11 57	0.16 153	0.13 139	0.09 33	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

mms	0.13 120	0.11 220	0.19 90	0.19 150	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.17 171	0.14 171	0.09 33	0.24 258	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

rvit_stereo_0081	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

GCAP-BAT	0.21 334	0.08 38	1.22 647	0.29 584	0.43 647	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

rvit_stereo_0082	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

AIO-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.16 68	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

RSM	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.23 119	0.18 115	0.13 117	0.13 85	0.15 192	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

MoCha-V2	0.13 120	0.08 38	0.26 177	0.23 404	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.16 68	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.14 232	0.20 187	0.11 42	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

plain	0.17 229	0.13 345	0.43 410	0.21 278	0.13 324	0.16 95	0.17 246	0.27 190	0.22 200	0.16 197	0.26 289	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.07 240

MaDis-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.26 177	0.19 150	0.14 372	0.16 95	0.13 70	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.14 120	0.14 171	0.11 116	0.17 115	0.17 291	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

CASnet	0.14 159	0.12 278	0.22 130	0.22 347	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.22 263	0.20 218	0.15 192	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.11 476	0.09 410	0.08 264	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 313	0.08 38	1.14 642	0.29 584	0.43 647	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

quiztm	0.15 195	0.15 427	0.25 167	0.22 347	0.14 372	0.17 129	0.17 246	0.33 286	0.21 183	0.18 234	0.21 233	0.14 171	0.10 78	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

DF	0.13 120	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.10 122	0.17 129	0.15 152	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.22 247	0.19 253	0.11 116	0.20 187	0.14 204	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

aanet-new-36k	0.12 74	0.12 278	0.28 207	0.19 150	0.08 23	0.17 129	0.15 152	0.22 96	0.18 115	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 120	0.11 220	0.38 340	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.23 119	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

PSi22	0.14 159	0.13 345	0.29 221	0.19 150	0.09 54	0.17 129	0.12 32	0.28 213	0.23 226	0.13 117	0.14 120	0.22 286	0.13 196	0.29 359	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 183	0.06 144

Foundation-i1	0.13 120	0.07 4	0.16 46	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.16 199	0.32 271	0.22 200	0.15 168	0.17 171	0.20 263	0.13 196	0.14 31	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.13 70	0.11 2	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.05 7	0.05 34

Replicate-Monster	0.12 74	0.10 140	0.32 254	0.16 20	0.08 23	0.17 129	0.10 8	0.22 96	0.19 134	0.11 57	0.10 34	0.10 57	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.08 318

FlowAnything_test	0.14 159	0.11 220	0.21 115	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.15 168	0.13 85	0.15 192	0.14 232	0.18 142	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.09 382

water-stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.14 104	0.25 155	0.19 134	0.17 216	0.23 256	0.15 192	0.15 251	0.12 5	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

4.25_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 129	0.09 2	0.22 96	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.09 27	0.11 116	0.19 167	0.13 167	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.07 2	0.17 129	0.13 70	0.18 34	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.18 142	0.11 42	0.08 288	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.04 1

HART	0.15 195	0.11 220	0.30 231	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.16 199	0.30 249	0.19 134	0.15 168	0.25 280	0.17 224	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.07 370	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.06 144

HI	0.20 313	0.13 345	0.33 271	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

CoSv	0.20 313	0.13 345	0.33 271	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

fffft	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.19 340	0.22 96	0.16 68	0.14 148	0.11 46	0.13 139	0.10 78	0.24 258	0.18 314	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 120	0.11 220	0.23 143	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.18 293	0.20 63	0.19 134	0.13 117	0.18 191	0.14 171	0.10 78	0.23 242	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.05 34

rvit_stereo_0083	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.17 246	0.22 96	0.34 374	0.16 197	0.21 233	0.19 253	0.16 271	0.21 212	0.16 262	0.11 474	0.10 523	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

rvit_stereo_ft	0.17 229	0.14 392	0.30 231	0.25 498	0.14 372	0.17 129	0.21 424	0.28 213	0.26 268	0.16 197	0.19 201	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.17 291	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.07 240

RSM++	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.20 224	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

CAS++	0.16 211	0.12 278	0.27 189	0.18 94	0.12 244	0.17 129	0.15 152	0.42 403	0.24 242	0.19 241	0.18 191	0.13 139	0.10 78	0.21 212	0.12 112	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.08 307	0.10 414	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 159	0.10 140	0.30 231	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.13 70	0.19 44	0.18 115	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.11 116	0.18 142	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.06 144

MIM_Stereo	0.18 253	0.12 278	0.38 340	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.35 318	0.25 256	0.27 313	0.35 394	0.23 307	0.13 196	0.27 326	0.16 262	0.06 49	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.06 144

GLC_STEREO	0.15 195	0.10 140	0.24 153	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.23 119	0.27 279	0.17 216	0.20 218	0.17 224	0.11 116	0.23 242	0.16 262	0.07 127	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

PFNet+	0.20 313	0.10 140	0.37 321	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.19 340	0.29 229	0.34 374	0.33 439	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.32 389	0.17 291	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.12 500

aanet-new-32k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.23 119	0.21 183	0.16 197	0.22 247	0.10 57	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 157	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.16 197	0.16 153	0.18 237	0.13 196	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 120	0.08 38	0.22 130	0.15 5	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.24 138	0.25 256	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

gcap_with_dpt	0.12 74	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.24 138	0.20 163	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

NLSM3	0.13 120	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.24 242	0.11 57	0.15 134	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.05 7	0.05 34

gasm-f	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.19 201	0.10 57	0.11 116	0.16 97	0.11 42	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.09 346	0.08 318

GASTEREO	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.23 404	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.19 167	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

3.75w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.12 32	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 296	0.14 392	0.34 282	0.23 404	0.14 372	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.37 414	0.18 234	0.22 247	0.23 307	0.17 301	0.26 306	0.17 291	0.15 572	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

WCG-NET	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.08 23	0.18 157	0.17 246	0.21 78	0.28 296	0.18 234	0.21 233	0.15 192	0.12 150	0.18 142	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 159	0.11 220	0.32 254	0.19 150	0.11 176	0.18 157	0.17 246	0.20 63	0.22 200	0.14 148	0.24 270	0.15 192	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.10 414	0.06 144

HH	0.18 253	0.12 278	0.55 504	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

HanStereo	0.18 253	0.12 278	0.55 504	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

CES	0.14 159	0.08 38	0.19 90	0.17 46	0.22 581	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.14 148	0.17 171	0.14 171	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.18 587

MC-Stereo	0.14 159	0.09 84	0.25 167	0.21 278	0.09 54	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.18 234	0.23 256	0.16 213	0.13 196	0.22 232	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

DisPM	0.19 296	0.10 140	0.35 292	0.23 404	0.13 324	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.29 315	0.33 439	0.34 383	0.23 307	0.16 271	0.33 396	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.11 476

test_4	0.18 253	0.12 278	0.34 282	0.23 404	0.12 244	0.18 157	0.22 451	0.26 175	0.24 242	0.24 283	0.47 530	0.22 286	0.13 196	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.07 183	0.05 34

test-3	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.26 305	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

test_1	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.25 293	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

Patchmatch Stereo++	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318
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	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo_v2	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

HUI-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.22 232	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

RAFT_R40	0.21 334	0.10 140	0.37 321	0.24 458	0.13 324	0.18 157	0.18 293	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.33 373	0.30 406	0.24 407	0.55 494	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

iGMRVC	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

IRAFT_RVC	0.22 370	0.12 278	0.39 356	0.26 532	0.11 176	0.18 157	0.24 499	0.40 377	0.37 414	0.31 404	0.30 326	0.29 390	0.24 407	0.55 494	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

iRAFT	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

AnonymousM	0.17 229	0.19 503	0.24 153	0.18 94	0.10 122	0.18 157	0.17 246	0.30 249	0.23 226	0.26 305	0.20 218	0.18 237	0.14 232	0.19 167	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.38 651	0.15 583	0.06 101	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

CREStereo++_RVC	0.15 195	0.08 38	0.26 177	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.13 70	0.22 96	0.30 328	0.21 256	0.30 326	0.13 139	0.11 116	0.16 97	0.15 235	0.07 127	0.04 2	0.06 46	0.15 583	0.06 101	0.05 34
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
AFF-stereo	0.18 253	0.15 427	0.32 254	0.21 278	0.10 122	0.18 157	0.18 293	0.33 286	0.27 279	0.25 293	0.37 413	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

TS12	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.14 148	0.19 201	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 74	0.12 278	0.27 189	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.12 87	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 74	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.15 152	0.26 175	0.20 163	0.11 57	0.12 66	0.10 57	0.13 196	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 120	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

GSStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.17 46	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

FE-Mocha	0.16 211	0.10 140	0.33 271	0.19 150	0.13 324	0.19 192	0.15 152	0.35 318	0.22 200	0.24 283	0.24 270	0.20 263	0.14 232	0.17 115	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

IGEV-FE	0.18 253	0.10 140	0.65 547	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

AdaDepth	0.11 45	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.13 70	0.16 15	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.09 27	0.09 33	0.19 167	0.12 112	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

3.25w_new	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

MM-Stereo_test3	0.17 229	0.12 278	0.29 221	0.23 404	0.14 372	0.19 192	0.22 451	0.39 365	0.36 403	0.16 197	0.24 270	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.06 144

Reg-Stereo(zero)	0.16 211	0.07 4	0.36 312	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.14 104	0.28 213	0.24 242	0.22 263	0.20 218	0.24 321	0.18 327	0.21 212	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

SMoEStereo_RVC	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.19 44	0.19 134	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.11 116	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

fffy	0.14 159	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.13 196	0.25 288	0.14 204	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

rvit_stereo_0081_aga	0.16 211	0.14 392	0.28 207	0.21 278	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.23 119	0.24 242	0.17 216	0.21 233	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.14 204	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

WCG-NET（raft）	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.17 46	0.08 23	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.26 268	0.18 234	0.19 201	0.20 263	0.12 150	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 195	0.09 84	0.26 177	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.29 315	0.24 283	0.20 218	0.19 253	0.10 78	0.18 142	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

IGEV_Zeroshot_test	0.18 253	0.10 140	0.65 547	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

testlalala	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 120	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.17 171	0.13 139	0.16 271	0.16 97	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

4D-IteraStereo	0.17 229	0.16 454	0.50 475	0.21 278	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.28 213	0.28 296	0.23 269	0.20 218	0.20 263	0.11 116	0.19 167	0.14 204	0.06 49	0.04 2	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.06 144

ProNet	0.14 159	0.12 278	0.25 167	0.19 150	0.11 176	0.19 192	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.13 85	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.07 240

RCA-Stereo	0.16 211	0.09 84	0.25 167	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.35 390	0.20 245	0.25 280	0.17 224	0.17 301	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

DCANet-4	0.19 296	0.10 140	0.52 491	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.36 337	0.39 438	0.29 354	0.30 326	0.17 224	0.22 375	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

fff	0.19 296	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

ADStereo(finetuned)	0.19 296	0.13 345	0.49 464	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.31 521	0.21 212	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

iRaft-Stereo_5w	0.23 387	0.18 487	0.44 420	0.22 347	0.13 324	0.19 192	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.34 442	0.23 389	0.65 556	0.27 477	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

TRStereo	0.19 296	0.17 473	0.47 448	0.23 404	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.52 524	0.28 296	0.20 245	0.19 201	0.21 275	0.13 196	0.24 258	0.13 167	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.06 101	0.06 144

ASMatch	0.23 387	0.11 220	0.51 485	0.24 458	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.28 296	0.28 325	0.68 612	0.27 363	0.26 439	0.50 468	0.22 415	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.11 476

SST-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.37 321	0.24 458	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.24 242	0.34 459	0.33 373	0.29 390	0.25 428	0.56 505	0.17 291	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

Pruner-Stereo	0.19 296	0.11 220	0.34 282	0.29 584	0.12 244	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.32 350	0.25 331	0.15 251	0.24 258	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.09 382

DeepStereo_RVC	0.18 253	0.11 220	0.40 364	0.21 278	0.11 176	0.19 192	0.16 199	0.28 213	0.22 200	0.27 313	0.27 295	0.23 307	0.28 475	0.24 258	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.10 439

rafts_anoy	0.18 253	0.15 427	0.35 292	0.22 347	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.23 269	0.25 280	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.12 532	0.09 346	0.08 318

raftrobust	0.16 211	0.13 345	0.29 221	0.22 347	0.15 433	0.19 192	0.13 70	0.32 271	0.26 268	0.26 305	0.20 218	0.19 253	0.17 301	0.21 212	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

DCANet	0.18 253	0.13 345	0.40 364	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.23 389	0.20 187	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

csc	0.19 296	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

cscssc	0.19 296	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 229	0.14 392	0.32 254	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.25 293	0.33 373	0.20 263	0.17 301	0.19 167	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 140	0.37 321	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.32 271	0.28 296	0.23 269	0.23 256	0.27 363	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

aanet-new	0.13 120	0.11 220	0.30 231	0.20 224	0.13 324	0.20 234	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.15 251	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 74	0.10 140	0.21 115	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.21 78	0.17 95	0.12 87	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 74	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.13 324	0.20 234	0.16 199	0.23 119	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.13 196	0.13 12	0.12 112	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 195	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.14 372	0.20 234	0.11 20	0.29 229	0.32 350	0.24 283	0.22 247	0.17 224	0.13 196	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

Zero-FE251	0.14 159	0.09 84	0.24 153	0.17 46	0.09 54	0.20 234	0.13 70	0.20 63	0.14 41	0.61 623	0.13 85	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

depthmonostereo	0.14 159	0.09 84	0.19 90	0.19 150	0.08 23	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.23 226	0.16 197	0.18 191	0.14 171	0.17 301	0.19 167	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 229	0.10 140	0.39 356	0.23 404	0.11 176	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.29 315	0.22 263	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.06 144

castereo	0.14 159	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.10 122	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.13 117	0.18 191	0.16 213	0.16 271	0.15 69	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

999	0.14 159	0.08 38	0.24 153	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.24 138	0.18 115	0.13 117	0.16 153	0.14 171	0.11 116	0.36 417	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

rvit_0105_4	0.20 313	0.15 427	0.38 340	0.23 404	0.14 372	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.39 438	0.19 241	0.24 270	0.25 331	0.19 342	0.27 326	0.17 291	0.16 588	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

Pointernet	0.13 120	0.07 4	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.12 32	0.31 259	0.24 242	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 446	0.14 392	0.95 620	0.21 278	0.27 616	0.20 234	0.19 340	0.48 468	0.25 256	0.26 305	0.55 570	0.34 442	0.18 327	0.25 288	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.12 532	0.12 499	0.12 500

H2IRNET	0.18 253	0.13 345	0.35 292	0.21 278	0.12 244	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.30 328	0.17 216	0.31 341	0.25 331	0.20 351	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.06 144

IGEVStereo-DCA	0.14 159	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

rrr	0.17 229	0.11 220	0.57 511	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.22 200	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

LoS_RVC	0.13 120	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.19 201	0.12 119	0.15 251	0.17 115	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.12 500

CAS	0.15 195	0.07 4	0.21 115	0.41 639	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.15 168	0.19 201	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 167	0.29 646	0.04 2	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.14 540

DCRE	0.20 313	0.13 345	0.40 364	0.21 278	0.15 433	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.22 263	0.80 629	0.23 307	0.16 271	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.07 370	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

GMOStereo	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

error version	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

test-v	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

HHNet	0.22 370	0.12 278	0.52 491	0.18 94	0.18 511	0.20 234	0.20 393	0.34 295	0.31 341	0.32 426	0.59 585	0.20 263	0.21 359	0.24 258	0.31 510	0.08 288	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.11 476

AAGNet	0.33 534	0.11 220	0.37 321	0.25 498	0.16 465	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.35 476	0.35 394	0.27 363	0.30 504	0.44 446	2.66 690	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.08 264	0.06 144

PSM-softLoss	0.21 334	0.10 140	0.39 356	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

KMStereo	0.21 334	0.10 140	0.39 356	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

RAFT-345	0.21 334	0.10 140	0.46 440	0.22 347	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.26 175	0.25 256	0.27 313	0.66 608	0.21 275	0.16 271	0.55 494	0.21 395	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

test-2	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

cross-raft	0.17 229	0.12 278	0.41 387	0.23 404	0.10 122	0.20 234	0.24 499	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.29 390	0.15 251	0.17 115	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

iRaftStereo_RVC	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.20 245	0.25 280	0.18 237	0.12 150	0.20 187	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

test_xeample3	0.16 211	0.11 220	0.56 508	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.20 163	0.16 197	0.12 66	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.07 240

CFNet-RSSM	0.17 229	0.10 140	0.40 364	0.20 224	0.11 176	0.20 234	0.15 152	0.36 337	0.30 328	0.23 269	0.21 233	0.26 353	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

DN	0.15 195	0.08 38	0.27 189	0.19 150	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.24 242	0.14 148	0.16 153	0.18 237	0.10 78	0.21 212	0.13 167	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.10 439

DilatedVolume-Stereo	0.14 159	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.14 104	0.24 138	0.21 183	0.21 256	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LG-G	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

MM-Stereo_test2	0.15 195	0.10 140	0.44 420	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.21 424	0.27 190	0.22 200	0.15 168	0.16 153	0.13 139	0.11 116	0.20 187	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.05 34

AIO-test1	0.19 296	0.14 392	0.41 387	0.27 560	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.39 365	0.36 403	0.17 216	0.26 289	0.18 237	0.13 196	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.06 101	0.09 382

UGAM-zero	0.23 387	0.10 140	0.54 498	0.19 150	0.13 324	0.21 265	0.14 104	0.44 425	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.51 572	0.33 531	0.65 556	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.06 101	0.07 240

trnet	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.15 5	0.07 2	0.21 265	0.12 32	0.24 138	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.15 192	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

ff7	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

ffff	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

11t	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

MSKI-zero shot	0.17 229	0.09 84	0.43 410	0.20 224	0.11 176	0.21 265	0.15 152	0.32 271	0.21 183	0.23 269	0.24 270	0.23 307	0.10 78	0.31 382	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

EKT-Stereo	0.38 570	0.12 278	0.38 340	0.42 640	3.88 696	0.21 265	0.17 246	0.35 318	0.28 296	0.20 245	0.20 218	0.23 307	0.15 251	0.28 340	0.16 262	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

GCAP-Stereo	0.14 159	0.14 392	0.33 271	0.20 224	0.09 54	0.21 265	0.10 8	0.26 175	0.20 163	0.18 234	0.19 201	0.15 192	0.13 196	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.06 144

anonymousdsp	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

EGLCR-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.13 70	0.27 190	0.21 183	0.13 117	0.10 34	0.15 192	0.09 33	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

knoymous	0.17 229	0.09 84	0.32 254	0.17 46	0.11 176	0.21 265	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.27 363	0.16 271	0.23 242	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.09 346	0.09 382

ccc-4	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

IGEV-Stereo	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 418	0.13 345	0.56 508	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.19 340	0.40 377	0.32 350	0.30 386	0.43 490	0.36 461	0.31 521	0.61 533	0.20 368	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.07 240

OMP-Stereo	0.23 387	0.14 392	0.35 292	0.29 584	0.13 324	0.21 265	0.16 199	0.37 347	0.33 364	0.34 459	0.30 326	0.34 442	0.19 342	0.70 570	0.24 447	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NF-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

OCTAStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

FTStereo	0.28 491	0.10 140	0.43 410	0.23 404	0.13 324	0.21 265	0.53 651	0.34 295	0.26 268	0.38 515	0.95 643	0.30 406	0.56 621	0.32 389	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.19 594

RE-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

TVStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 292	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

raft+_RVC	0.18 253	0.14 392	0.32 254	0.21 278	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.38 353	0.34 374	0.21 256	0.28 301	0.20 263	0.15 251	0.24 258	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.08 318

RALCasStereoNet	0.18 253	0.15 427	0.33 271	0.21 278	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.31 259	0.25 256	0.21 256	0.29 313	0.22 286	0.15 251	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.10 523	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

Select-FE	0.23 387	0.14 392	0.78 577	0.22 347	0.18 511	0.22 293	0.13 70	0.43 417	0.26 268	0.28 325	0.33 373	0.39 487	0.29 490	0.27 326	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.13 560	0.08 264	0.12 500

AIO-test2	0.20 313	0.20 516	0.36 312	0.26 532	0.15 433	0.22 293	0.16 199	0.42 403	0.42 476	0.16 197	0.29 313	0.15 192	0.11 116	0.26 306	0.13 167	0.18 610	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.07 183	0.07 240

DEFOM-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.14 5	0.16 68	0.11 57	0.10 34	0.09 27	0.08 15	0.21 212	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

rvit_0105_5	0.21 334	0.15 427	0.38 340	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.24 499	0.36 337	0.39 438	0.21 256	0.23 256	0.26 353	0.19 342	0.26 306	0.19 347	0.15 572	0.13 577	0.12 514	0.12 532	0.10 414	0.09 382

rvit_stereo_0075_2	0.24 418	0.17 473	0.50 475	0.26 532	0.22 581	0.22 293	0.15 152	0.40 377	0.35 390	0.27 313	0.37 413	0.29 390	0.20 351	0.28 340	0.19 347	0.17 599	0.12 565	0.19 610	0.12 532	0.13 515	0.13 518

LoS	0.14 159	0.08 38	0.27 189	0.16 20	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.26 175	0.26 268	0.15 168	0.18 191	0.18 237	0.13 196	0.22 232	0.14 204	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 334	0.16 454	0.41 387	0.25 498	0.15 433	0.22 293	0.24 499	0.32 271	0.28 296	0.33 439	0.51 548	0.29 390	0.17 301	0.32 389	0.13 167	0.06 49	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.06 144

test_3	0.18 253	0.11 220	0.32 254	0.24 458	0.11 176	0.22 293	0.25 516	0.31 259	0.31 341	0.25 293	0.18 191	0.23 307	0.13 196	0.25 288	0.19 347	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

GwcNet-ADL	0.22 370	0.14 392	0.58 516	0.24 458	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.49 478	0.40 456	0.27 313	0.29 313	0.30 406	0.20 351	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

CrosDoStereo	0.31 516	0.10 140	0.49 464	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 688	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 597	0.28 379	0.46 599	0.61 533	0.57 599	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

DeepStereo_LL	0.31 516	0.10 140	0.49 464	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 688	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 597	0.28 379	0.46 599	0.61 533	0.57 599	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

PFNet	0.23 387	0.10 140	0.57 511	0.24 458	0.14 372	0.22 293	0.19 340	0.39 365	0.33 364	0.35 476	0.32 350	0.27 363	0.19 342	0.64 549	0.22 415	0.09 383	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.07 240

test-1	0.17 229	0.11 220	0.40 364	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.34 295	0.26 268	0.20 245	0.24 270	0.22 286	0.14 232	0.16 97	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.08 318

TestStereo	0.21 334	0.19 503	0.40 364	0.25 498	0.10 122	0.22 293	0.21 424	0.31 259	0.31 341	0.23 269	0.34 383	0.22 286	0.18 327	0.62 541	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.11 462	0.06 144

XX-TBD	0.15 195	0.18 487	0.28 207	0.22 347	0.10 122	0.22 293	0.15 152	0.22 96	0.27 279	0.22 263	0.26 289	0.14 171	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

sAnonymous2	0.20 313	0.21 530	0.58 516	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

CroCo_RVC	0.20 313	0.21 530	0.58 516	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

sCroCo_RVC	0.18 253	0.14 392	0.49 464	0.27 560	0.18 511	0.22 293	0.17 246	0.27 190	0.23 226	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.14 232	0.21 212	0.15 235	0.10 435	0.11 547	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

GMStereo	0.19 296	0.25 562	0.40 364	0.21 278	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.29 229	0.40 456	0.25 293	0.23 256	0.16 213	0.15 251	0.25 288	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.14 2	0.08 23	0.22 293	0.15 152	0.25 155	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.14 171	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144
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
R-Stereo Train	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

RAFT-Stereo	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	0.18 253	0.13 345	0.33 271	0.19 150	0.10 122	0.23 315	0.17 246	0.25 155	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.24 321	0.21 359	0.23 242	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

xyz-stereo-finetune	0.16 211	0.12 278	0.23 143	0.16 20	0.08 23	0.23 315	0.20 393	0.29 229	0.31 341	0.19 241	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.29 359	0.20 368	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.06 144

tt45	0.14 159	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.23 315	0.18 293	0.22 96	0.17 95	0.15 168	0.13 85	0.14 171	0.10 78	0.30 375	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

tg	0.16 211	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.11 176	0.23 315	0.15 152	0.34 295	0.24 242	0.20 245	0.25 280	0.19 253	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

UGAM	0.26 463	0.14 392	0.45 432	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.25 516	0.32 271	0.41 468	0.31 404	0.42 477	0.41 509	0.22 375	0.92 632	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.14 562	0.12 532	0.10 414	0.07 240

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 387	0.13 345	0.83 597	0.20 224	0.21 565	0.23 315	0.17 246	0.48 468	0.27 279	0.23 269	0.29 313	0.39 487	0.23 389	0.25 288	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.11 493	0.11 462	0.10 439

AE-Stereo	0.17 229	0.11 220	0.31 246	0.24 458	0.14 372	0.23 315	0.18 293	0.34 295	0.29 315	0.15 168	0.25 280	0.21 275	0.13 196	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

StereoVision	0.22 370	0.18 487	0.37 321	0.27 560	0.17 489	0.23 315	0.22 451	0.38 353	0.31 341	0.20 245	0.51 548	0.22 286	0.16 271	0.28 340	0.18 314	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.13 560	0.10 414	0.07 240

LL-Strereo	0.29 502	0.25 562	0.58 516	0.25 498	0.21 565	0.23 315	0.24 499	0.55 555	0.42 476	0.34 459	0.32 350	0.41 509	0.40 572	0.94 636	0.23 436	0.08 288	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.09 346	0.09 382

qqq	0.20 313	0.12 278	0.31 246	0.20 224	0.11 176	0.23 315	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.24 283	0.28 301	0.28 379	0.24 407	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

raft_robust	0.22 370	0.17 473	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.23 315	0.22 451	0.49 478	0.48 543	0.32 426	0.32 350	0.26 353	0.23 389	0.53 486	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.06 144

RAFT+CT+SA	0.21 334	0.18 487	0.33 271	0.25 498	0.18 511	0.23 315	0.29 558	0.40 377	0.36 403	0.24 283	0.38 428	0.18 237	0.16 271	0.32 389	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.12 532	0.09 346	0.09 382

LCNet	0.21 334	0.11 220	0.29 221	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.19 340	0.34 295	0.26 268	0.28 325	0.35 394	0.26 353	0.30 504	0.35 412	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.13 515	0.22 620

STrans-v2	0.24 418	0.13 345	0.54 498	0.21 278	0.12 244	0.23 315	0.21 424	0.47 455	0.28 296	0.31 404	0.42 477	0.36 461	0.35 544	0.62 541	0.23 436	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

IIG-Stereo	0.23 387	0.13 345	0.35 292	0.29 584	0.12 244	0.23 315	0.14 104	0.38 353	0.31 341	0.34 459	0.37 413	0.33 433	0.21 359	0.70 570	0.26 471	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

KYRaft	0.22 370	0.10 140	0.30 231	0.23 404	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.35 318	0.24 242	0.35 476	0.54 566	0.34 442	0.26 439	0.29 359	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.08 264	0.31 645

GrayStereo	0.25 446	0.09 84	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.23 315	0.47 641	0.34 295	0.30 328	0.39 530	0.47 530	0.30 406	0.79 650	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.13 518

Prome-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.36 337	0.25 256	0.33 439	0.59 585	0.24 321	0.28 475	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.20 606

RALAANet	0.19 296	0.18 487	0.37 321	0.23 404	0.14 372	0.23 315	0.13 70	0.37 347	0.29 315	0.28 325	0.26 289	0.25 331	0.15 251	0.26 306	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.06 144

XX-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.83 597	0.26 532	0.17 489	0.23 315	0.13 70	0.40 377	0.18 115	0.20 245	0.41 460	0.31 416	0.10 78	0.32 389	0.12 112	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

PMTNet	0.15 195	0.08 38	0.23 143	0.15 5	0.09 54	0.23 315	0.16 199	0.25 155	0.23 226	0.17 216	0.21 233	0.16 213	0.14 232	0.22 232	0.13 167	0.29 646	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

WQFJX1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.23 404	0.17 489	0.24 336	0.19 340	0.58 590	0.52 573	0.16 197	0.16 153	0.14 171	0.15 251	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144

NLMM1	0.19 296	0.12 278	0.16 46	0.23 404	0.18 511	0.24 336	0.20 393	0.59 596	0.65 614	0.18 234	0.17 171	0.13 139	0.14 232	0.25 288	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NLCSM	0.19 296	0.12 278	0.18 80	0.24 458	0.19 538	0.24 336	0.21 424	0.42 403	0.40 456	0.19 241	0.18 191	0.14 171	0.16 271	0.47 456	0.19 347	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

VIP-Stereo	0.12 74	0.12 278	0.21 115	0.18 94	0.11 176	0.24 336	0.12 32	0.19 44	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.11 92	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

ISRNet	0.27 471	0.13 345	0.45 432	0.26 532	0.19 538	0.24 336	0.14 104	0.45 435	0.43 484	0.39 530	0.48 537	0.42 518	0.27 458	0.32 389	0.29 494	0.20 619	0.12 565	0.17 594	0.16 595	0.16 555	0.20 606

rvit_0105_3	0.23 387	0.17 473	0.40 364	0.25 498	0.15 433	0.24 336	0.28 551	0.38 353	0.41 468	0.25 293	0.25 280	0.28 379	0.21 359	0.28 340	0.20 368	0.15 572	0.13 577	0.14 562	0.15 583	0.10 414	0.09 382

model_zeroshot	0.17 229	0.11 220	0.39 356	0.20 224	0.12 244	0.24 336	0.15 152	0.34 295	0.22 200	0.30 386	0.20 218	0.22 286	0.12 150	0.24 258	0.14 204	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.07 240

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 229	0.13 345	0.24 153	0.19 150	0.13 324	0.24 336	0.17 246	0.30 249	0.37 414	0.43 565	0.17 171	0.13 139	0.12 150	0.19 167	0.15 235	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

LL-Strereo2	0.18 253	0.18 487	0.39 356	0.22 347	0.12 244	0.24 336	0.13 70	0.31 259	0.23 226	0.24 283	0.20 218	0.24 321	0.12 150	0.26 306	0.15 235	0.06 49	0.06 236	0.12 514	0.09 410	0.08 264	0.07 240

riskmin	0.18 253	0.09 84	0.34 282	0.18 94	0.12 244	0.24 336	0.16 199	0.34 295	0.28 296	0.21 256	0.23 256	0.33 433	0.24 407	0.23 242	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.10 414	0.10 439

SA	0.22 370	0.16 454	0.36 312	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.23 477	0.45 435	0.40 456	0.27 313	0.44 501	0.23 307	0.23 389	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

UDGNet	0.23 387	0.31 604	0.38 340	0.24 458	0.14 372	0.24 336	0.18 293	0.32 271	0.43 484	0.29 354	0.28 301	0.24 321	0.19 342	0.29 359	0.20 368	0.15 572	0.07 370	0.21 616	0.11 493	0.14 533	0.10 439

IPLGR_C	0.21 334	0.22 544	0.60 524	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

ACRE	0.21 334	0.20 516	0.62 535	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

NRIStereo	0.18 253	0.11 220	0.35 292	0.23 404	0.11 176	0.24 336	0.20 393	0.29 229	0.26 268	0.26 305	0.25 280	0.25 331	0.18 327	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

CRE-IMP	0.18 253	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.11 176	0.24 336	0.17 246	0.29 229	0.21 183	0.27 313	0.26 289	0.24 321	0.17 301	0.23 242	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.10 439

GMM-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.43 410	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.25 516	0.37 347	0.27 279	0.30 386	0.45 513	0.27 363	0.21 359	0.31 382	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.19 594

111	0.20 313	0.17 473	0.40 364	0.18 94	0.09 54	0.24 336	0.17 246	0.41 389	0.45 511	0.23 269	0.29 313	0.29 390	0.21 359	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.08 318

WQFJA1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

WQFJX	0.18 253	0.10 140	0.17 67	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.18 293	0.53 536	0.45 511	0.17 216	0.16 153	0.14 171	0.16 271	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.08 458	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

NLMM	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NLSM1	0.17 229	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.18 511	0.25 354	0.17 246	0.47 455	0.40 456	0.16 197	0.21 233	0.13 139	0.15 251	0.21 212	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

DFGA-Net	0.23 387	0.24 557	0.49 464	0.22 347	0.15 433	0.25 354	0.17 246	0.39 365	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.21 275	0.17 301	0.59 522	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

G2L-Stereo	0.25 446	0.16 454	0.47 448	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.18 293	0.46 446	0.35 390	0.33 439	0.37 413	0.40 502	0.22 375	0.60 526	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.09 382

DispNO	0.27 471	0.18 487	0.62 535	0.23 404	0.17 489	0.25 354	0.22 451	0.45 435	0.41 468	0.32 426	0.39 441	0.38 475	0.27 458	0.77 601	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.08 264	0.08 318

MyStereo07	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.29 229	0.21 183	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.13 196	0.25 288	0.13 167	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo06	0.20 313	0.12 278	0.57 511	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.40 377	0.21 183	0.30 386	0.24 270	0.31 416	0.18 327	0.22 232	0.18 314	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo05	0.23 387	0.12 278	0.57 511	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.48 468	0.52 573	0.31 404	0.23 256	0.25 331	0.22 375	0.30 375	0.21 395	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo04	0.23 387	0.12 278	0.55 504	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.49 478	0.52 573	0.28 325	0.23 256	0.27 363	0.23 389	0.30 375	0.22 415	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

RAFT-Test	0.17 229	0.10 140	0.38 340	0.19 150	0.12 244	0.25 354	0.17 246	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.29 313	0.27 363	0.14 232	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

anonymousdsp2	0.17 229	0.10 140	0.28 207	0.20 224	0.11 176	0.25 354	0.17 246	0.41 389	0.31 341	0.23 269	0.23 256	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.07 240

test_5	0.23 387	0.19 503	0.38 340	0.26 532	0.18 511	0.25 354	0.29 558	0.40 377	0.37 414	0.29 354	0.40 452	0.25 331	0.22 375	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.10 439

CIPLG	0.21 334	0.21 530	0.55 504	0.23 404	0.15 433	0.25 354	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.33 373	0.22 286	0.15 251	0.26 306	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

iRaft-Stereo_20w	0.19 296	0.10 140	0.46 440	0.19 150	0.13 324	0.25 354	0.19 340	0.52 524	0.19 134	0.29 354	0.21 233	0.22 286	0.20 351	0.28 340	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.08 264	0.08 318

dd	0.22 370	0.26 573	0.40 364	0.22 347	0.12 244	0.25 354	0.21 424	0.32 271	0.44 499	0.29 354	0.28 301	0.25 331	0.16 271	0.30 375	0.25 457	0.12 513	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

IPLGR	0.21 334	0.13 345	0.61 527	0.21 278	0.11 176	0.25 354	0.18 293	0.41 389	0.37 414	0.28 325	0.27 295	0.21 275	0.19 342	0.37 421	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

RAFT-RH_RVC	0.25 446	0.11 220	0.45 432	0.21 278	0.12 244	0.25 354	0.14 104	0.27 190	0.27 279	0.38 515	1.15 654	0.23 307	0.17 301	0.57 509	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.06 101	0.07 240

RAFT	0.21 334	0.17 473	0.32 254	0.24 458	0.12 244	0.25 354	0.27 535	0.35 318	0.28 296	0.33 439	0.33 373	0.38 475	0.22 375	0.29 359	0.17 291	0.08 288	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.10 414	0.06 144

TANstereo	0.15 195	0.09 84	0.28 207	0.16 20	0.08 23	0.25 354	0.14 104	0.23 119	0.28 296	0.24 283	0.30 326	0.16 213	0.12 150	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

PSMNet-RSSM	0.24 418	0.15 427	0.36 312	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.20 393	0.48 468	0.37 414	0.30 386	0.44 501	0.38 475	0.26 439	0.52 479	0.22 415	0.12 513	0.07 370	0.11 476	0.13 560	0.10 414	0.09 382

DN-CSS_ROB	0.22 370	0.25 562	0.47 448	0.24 458	0.14 372	0.25 354	0.12 32	0.40 377	0.33 364	0.29 354	0.42 477	0.22 286	0.20 351	0.33 396	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.07 240

Hybrid-DGEV-03	0.20 313	0.14 392	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.26 377	0.16 199	0.31 259	0.27 279	0.32 426	0.58 582	0.23 307	0.15 251	0.23 242	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.06 144

FACV-RUCA	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.23 404	0.23 594	0.26 377	0.19 340	0.39 365	0.34 374	0.25 293	0.32 350	0.21 275	0.24 407	0.24 258	0.19 347	0.10 435	0.07 370	0.15 577	0.08 307	0.16 555	0.13 518

DCVSM-stereo	0.24 418	0.13 345	0.52 491	0.20 224	0.14 372	0.26 377	0.13 70	0.34 295	0.34 374	0.41 549	0.33 373	0.47 548	0.29 490	0.30 375	0.22 415	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.12 499	0.15 552

TestStereo1	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

x	0.19 296	0.11 220	0.29 221	0.20 224	0.11 176	0.26 377	0.18 293	0.41 389	0.29 315	0.25 293	0.29 313	0.28 379	0.24 407	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

SA-5K	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

PSM-AAD	0.25 446	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.26 377	0.38 614	0.34 295	0.28 296	0.35 476	0.39 441	0.28 379	0.79 650	0.30 375	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.08 264	0.21 615

CFNet_pseudo	0.23 387	0.13 345	0.47 448	0.19 150	0.13 324	0.26 377	0.16 199	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

FENet	0.21 334	0.11 220	0.45 432	0.21 278	0.12 244	0.26 377	0.17 246	0.41 389	0.35 390	0.30 386	0.31 341	0.29 390	0.23 389	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

ccs_rob	0.23 387	0.13 345	0.47 448	0.20 224	0.13 324	0.26 377	0.17 246	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

FSD					0.24 602	0.27 387	0.27 535	0.31 259	0.29 315	0.26 305	0.27 295	0.28 379	0.27 458	0.28 340	0.26 471	0.23 624	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.25 621

G2L-ROB	0.23 387	0.15 427	0.41 387	0.19 150	0.12 244	0.27 387	0.21 424	0.47 455	0.33 364	0.34 459	0.31 341	0.41 509	0.22 375	0.49 464	0.26 471	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

xyz-stereo-finetune2	0.17 229	0.11 220	0.26 177	0.16 20	0.09 54	0.27 387	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.22 263	0.28 301	0.21 275	0.22 375	0.37 421	0.22 415	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.07 240

G2L-Stereo_test	0.24 418	0.16 454	0.38 340	0.19 150	0.13 324	0.27 387	0.24 499	0.49 478	0.38 428	0.37 500	0.37 413	0.40 502	0.24 407	0.52 479	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.08 318

castereo++	0.13 120	0.10 140	0.18 80	0.18 94	0.10 122	0.27 387	0.13 70	0.23 119	0.23 226	0.11 57	0.13 85	0.16 213	0.10 78	0.18 142	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 446	0.15 427	0.33 271	0.23 404	0.11 176	0.27 387	0.18 293	0.56 571	0.59 598	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.28 475	0.49 464	0.30 502	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.13 518

test_sample2	0.21 334	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.11 176	0.27 387	0.21 424	0.43 417	0.29 315	0.26 305	0.31 341	0.30 406	0.24 407	0.45 449	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

tta	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.07 240

qqq1	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

fff1	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

11t1	0.18 253	0.10 140	0.30 231	0.20 224	0.11 176	0.27 387	0.17 246	0.35 318	0.23 226	0.25 293	0.23 256	0.23 307	0.23 389	0.25 288	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

MIPNet	0.21 334	0.15 427	0.52 491	0.21 278	0.12 244	0.27 387	0.20 393	0.45 435	0.37 414	0.30 386	0.23 256	0.19 253	0.24 407	0.27 326	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

GES	0.22 370	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.14 372	0.27 387	0.19 340	0.49 478	0.33 364	0.30 386	0.36 404	0.25 331	0.23 389	0.29 359	0.22 415	0.10 435	0.08 458	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.11 476

HCRNet	0.24 418	0.25 562	0.33 271	0.34 615	0.16 465	0.27 387	0.18 293	0.43 417	0.35 390	0.30 386	0.35 394	0.32 426	0.22 375	0.44 446	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.10 414	0.09 382

ACVNet	0.23 387	0.13 345	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.27 387	0.23 477	0.39 365	0.44 499	0.28 325	0.41 460	0.38 475	0.26 439	0.27 326	0.32 515	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.07 240

cf-r	0.24 418	0.15 427	0.44 420	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.22 451	0.42 403	0.40 456	0.30 386	0.42 477	0.42 518	0.26 439	0.43 442	0.25 457	0.11 474	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.08 318

GANet-RSSM	0.24 418	0.14 392	0.36 312	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.21 424	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.39 441	0.39 487	0.28 475	0.58 516	0.23 436	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.09 382

DMCA	0.22 370	0.14 392	0.36 312	0.22 347	0.14 372	0.27 387	0.20 393	0.43 417	0.38 428	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.24 407	0.24 258	0.28 482	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.11 476

HITNet	0.20 313	0.17 473	0.43 410	0.19 150	0.08 23	0.27 387	0.14 104	0.42 403	0.30 328	0.29 354	0.32 350	0.27 363	0.21 359	0.28 340	0.25 457	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144
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	0.21 334	0.15 427	0.34 282	0.24 458	0.13 324	0.28 407	0.14 104	0.48 468	0.44 499	0.27 313	0.24 270	0.25 331	0.25 428	0.28 340	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.07 240

IGEV-RUCA	0.21 334	0.08 38	0.23 143	0.19 150	0.19 538	0.28 407	0.24 499	0.23 119	0.21 183	0.20 245	0.23 256	0.28 379	0.49 609	0.26 306	0.18 314	0.09 383	0.08 458	0.18 602	0.13 560	0.17 572	0.17 574

test_sample7	0.25 446	0.15 427	0.35 292	0.20 224	0.14 372	0.28 407	0.21 424	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.14 557	0.09 493	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

test_sample1	0.20 313	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.12 244	0.28 407	0.19 340	0.41 389	0.25 256	0.26 305	0.31 341	0.29 390	0.26 439	0.44 446	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

mmm	0.21 334	0.12 278	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.28 407	0.21 424	0.41 389	0.27 279	0.29 354	0.38 428	0.29 390	0.24 407	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.10 414	0.09 382

ffm	0.22 370	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

ff1	0.29 502	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 651	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

mmx	0.31 516	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 651	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

xxx	0.31 516	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 651	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

GMStereo_Zeroshot	0.24 418	0.21 530	0.45 432	0.26 532	0.13 324	0.28 407	0.15 152	0.39 365	0.35 390	0.37 500	0.43 490	0.40 502	0.17 301	0.34 403	0.20 368	0.12 513	0.07 370	0.13 535	0.07 225	0.16 555	0.09 382

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 458	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

CFNet_ucs	0.24 418	0.13 345	0.50 475	0.20 224	0.15 433	0.28 407	0.17 246	0.49 478	0.45 511	0.32 426	0.42 477	0.39 487	0.22 375	0.31 382	0.21 395	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.09 410	0.12 499	0.11 476

CASS	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.11 176	0.28 407	0.19 340	0.39 365	0.30 328	0.32 426	0.34 383	0.25 331	0.24 407	0.25 288	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.11 462	0.11 476
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 370	0.15 427	0.35 292	0.23 404	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.47 455	0.39 438	0.30 386	0.50 542	0.26 353	0.19 342	0.33 396	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

IPLG	0.21 334	0.15 427	0.53 495	0.21 278	0.12 244	0.28 407	0.17 246	0.42 403	0.30 328	0.33 439	0.32 350	0.15 192	0.17 301	0.50 468	0.21 395	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

THIR-Stereo	0.29 502	0.12 278	0.41 387	0.19 150	0.11 176	0.28 407	0.72 665	0.32 271	0.35 390	0.37 500	0.65 606	0.34 442	0.50 611	0.57 509	0.45 575	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.07 240

DRaft	0.24 418	0.10 140	0.34 282	0.18 94	0.12 244	0.28 407	0.23 477	0.33 286	0.39 438	0.38 515	0.61 597	0.21 275	0.41 576	0.48 459	0.42 566	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.08 318

aanetorigin	0.39 575	0.29 590	1.09 636	0.24 458	0.19 538	0.28 407	0.37 608	0.33 286	0.47 534	0.94 654	0.82 632	0.52 578	0.54 617	0.49 464	0.50 592	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.16 555	0.15 552

GwcNet-RSSM	0.26 463	0.17 473	0.46 440	0.21 278	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.44 425	0.42 476	0.31 404	0.45 513	0.40 502	0.26 439	0.55 494	0.28 482	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

DIP-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.33 271	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.12 32	0.42 403	0.25 256	0.27 313	0.32 350	0.21 275	0.17 301	0.25 288	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.08 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 370	0.18 487	0.47 448	0.22 347	0.10 122	0.28 407	0.14 104	0.46 446	0.32 350	0.31 404	0.34 383	0.31 416	0.25 428	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.10 414	0.08 318

MSMDNet	0.23 387	0.13 345	0.48 458	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.09 382

DNS	0.21 334	0.09 84	0.27 189	0.24 458	0.11 176	0.29 429	0.16 199	0.27 190	0.16 68	1.35 671	0.18 191	0.17 224	0.12 150	0.14 31	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.08 264	0.12 500

DA	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

GGEV	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

CoDeX	0.23 387	0.12 278	0.46 440	0.21 278	0.14 372	0.29 429	0.21 424	0.53 536	0.41 468	0.29 354	0.35 394	0.29 390	0.22 375	0.48 459	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

Any-RAFT	0.17 229	0.08 38	0.31 246	0.19 150	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.42 403	0.30 328	0.24 283	0.27 295	0.27 363	0.16 271	0.21 212	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

ToySt	0.24 418	0.16 454	0.48 458	0.21 278	0.13 324	0.29 429	0.29 558	0.39 365	0.39 438	0.27 313	0.35 394	0.39 487	0.31 521	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

Selective-RAFT	0.17 229	0.12 278	0.30 231	0.24 458	0.10 122	0.29 429	0.15 152	0.32 271	0.31 341	0.17 216	0.17 171	0.21 275	0.18 327	0.28 340	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.06 144

DAS	0.27 471	0.12 278	0.42 397	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.75 590	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SepStereo	0.26 463	0.12 278	0.42 397	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.64 549	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

AACVNet	0.26 463	0.16 454	0.37 321	0.22 347	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.41 389	0.31 341	0.38 515	0.42 477	0.43 522	0.28 475	0.73 581	0.25 457	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.11 476

GANet-ADL	0.21 334	0.12 278	0.45 432	0.23 404	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.46 446	0.35 390	0.25 293	0.32 350	0.32 426	0.19 342	0.24 258	0.20 368	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

ICVP	0.23 387	0.13 345	0.44 420	0.26 532	0.14 372	0.29 429	0.25 516	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.43 490	0.35 456	0.25 428	0.26 306	0.23 436	0.12 513	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.10 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 418	0.21 530	0.78 577	0.22 347	0.12 244	0.29 429	0.24 499	0.43 417	0.32 350	0.33 439	0.28 301	0.28 379	0.19 342	0.49 464	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.09 346	0.06 144

DMCA-RVC	0.27 471	0.21 530	0.61 527	0.28 581	0.17 489	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.35 390	0.40 540	0.37 413	0.39 487	0.36 548	0.43 442	0.30 502	0.13 532	0.10 523	0.15 577	0.11 493	0.13 515	0.10 439

STTStereo	0.28 491	0.20 516	0.61 527	0.25 498	0.17 489	0.29 429	0.24 499	0.47 455	0.39 438	0.39 530	0.41 460	0.44 533	0.28 475	0.40 435	0.28 482	0.13 532	0.12 565	0.13 535	0.16 595	0.12 499	0.11 476

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 471	0.21 530	0.59 522	0.25 498	0.18 511	0.29 429	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.38 515	0.41 460	0.43 522	0.27 458	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.11 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 471	0.26 573	0.72 570	0.23 404	0.13 324	0.29 429	0.18 293	0.52 524	0.49 552	0.37 500	0.45 513	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.12 499	0.09 382

MLCV	0.22 370	0.16 454	0.44 420	0.21 278	0.08 23	0.29 429	0.19 340	0.38 353	0.37 414	0.38 515	0.44 501	0.31 416	0.21 359	0.41 437	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

iResNet	0.24 418	0.18 487	0.61 527	0.25 498	0.11 176	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.43 484	0.33 439	0.43 490	0.27 363	0.22 375	0.34 403	0.26 471	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

z-ln-s-r	0.32 525	0.21 530	0.82 594	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.26 529	0.43 417	0.50 560	0.32 426	0.60 590	0.39 487	0.29 490	0.73 581	0.66 620	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.08 318

rvit_105_1	0.27 471	0.19 503	0.46 440	0.27 560	0.19 538	0.30 448	0.35 599	0.44 425	0.51 564	0.31 404	0.31 341	0.31 416	0.26 439	0.35 412	0.25 457	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.11 462	0.10 439

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 387	0.21 278	0.11 176	0.30 448	0.22 451	0.51 505	0.35 390	0.33 439	0.43 490	0.30 406	0.24 407	0.57 509	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.10 439

test_sample5	0.24 418	0.13 345	0.42 397	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.32 426	0.41 460	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

DualNet	0.24 418	0.13 345	0.42 397	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.33 439	0.43 490	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

tt1	0.18 253	0.14 392	0.35 292	0.23 404	0.11 176	0.30 448	0.19 340	0.35 318	0.44 499	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

dad	0.28 491	0.31 604	0.44 420	0.21 278	0.14 372	0.30 448	0.20 393	0.33 286	0.49 552	0.44 572	0.44 501	0.45 538	0.21 359	0.41 437	0.26 471	0.20 619	0.11 547	0.20 614	0.11 493	0.14 533	0.10 439

DEmStereo	0.26 463	0.09 84	0.47 448	0.19 150	0.12 244	0.30 448	0.25 516	0.28 213	0.36 403	0.36 492	0.58 582	0.25 331	0.48 608	0.53 486	0.44 572	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.07 240

RAFT + AFF	0.27 471	0.23 553	0.50 475	0.25 498	0.17 489	0.30 448	0.33 593	0.52 524	0.40 456	0.28 325	0.30 326	0.30 406	0.31 521	0.62 541	0.24 447	0.09 383	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.11 476

EAI-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.33 271	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.46 637	0.46 446	0.20 163	0.25 293	0.50 542	0.17 224	0.16 271	0.24 258	0.23 436	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.10 454	0.06 101	0.07 240

CFNet-ft	0.24 418	0.15 427	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

FADNet_RVC	0.30 509	0.28 583	0.83 597	0.23 404	0.15 433	0.30 448	0.17 246	0.49 478	0.37 414	0.30 386	0.38 428	0.30 406	0.27 458	0.52 479	0.31 510	0.14 557	0.14 587	0.14 562	0.16 595	0.21 606	0.23 627

CFNet_RVC	0.24 418	0.15 427	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

AANet_RVC	0.31 516	0.22 544	0.50 475	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.24 499	0.47 455	0.54 582	0.38 515	0.60 590	0.43 522	0.29 490	0.87 622	0.40 555	0.11 474	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

DeepPruner_ROB	0.26 463	0.19 503	0.44 420	0.21 278	0.16 465	0.30 448	0.21 424	0.52 524	0.32 350	0.35 476	0.38 428	0.39 487	0.26 439	0.42 440	0.24 447	0.15 572	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.14 533	0.13 518

iResNet_ROB	0.25 446	0.19 503	0.40 364	0.20 224	0.12 244	0.30 448	0.16 199	0.55 555	0.53 578	0.38 515	0.43 490	0.37 467	0.26 439	0.38 426	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.09 346	0.09 382

IGEV_i1	0.21 334	0.11 220	0.43 410	0.22 347	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.43 417	0.30 328	0.29 354	0.30 326	0.31 416	0.20 351	0.33 396	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.08 318

RT-IGEV	0.25 446	0.10 140	0.48 458	0.22 347	0.14 372	0.31 464	0.28 551	0.53 536	0.39 438	0.36 492	0.41 460	0.44 533	0.30 504	0.28 340	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.10 439

Selective-IGEV-i1	0.21 334	0.10 140	0.31 246	0.23 404	0.13 324	0.31 464	0.22 451	0.46 446	0.42 476	0.27 313	0.32 350	0.33 433	0.17 301	0.25 288	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.09 382

coex_refinement	0.26 463	0.16 454	0.36 312	0.23 404	0.15 433	0.31 464	0.20 393	0.49 478	0.42 476	0.35 476	0.42 477	0.45 538	0.27 458	0.55 494	0.33 522	0.10 435	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.10 414	0.10 439

MyStereo8	0.22 370	0.15 427	0.63 538	0.21 278	0.17 489	0.31 464	0.16 199	0.36 337	0.32 350	0.28 325	0.36 404	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.28 482	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.12 500

ACVNet-DCA	0.18 253	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

xx1	0.20 313	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.28 379	0.24 407	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

1test111	0.19 296	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

cc1	0.18 253	0.14 392	0.38 340	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

anonymousa	0.23 387	0.11 220	0.50 475	0.21 278	0.16 465	0.31 464	0.20 393	0.36 337	0.35 390	0.32 426	0.50 542	0.39 487	0.26 439	0.22 232	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.07 183	0.08 318

IER	0.23 387	0.12 278	0.39 356	0.20 224	0.14 372	0.31 464	0.19 340	0.42 403	0.36 403	0.33 439	0.40 452	0.32 426	0.33 531	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.08 318

PSMNet-ADL	0.25 446	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.14 372	0.31 464	0.22 451	0.44 425	0.36 403	0.27 313	0.33 373	0.41 509	0.28 475	0.61 533	0.29 494	0.11 474	0.09 493	0.09 342	0.11 493	0.10 414	0.10 439

test_sample4	0.24 418	0.13 345	0.43 410	0.20 224	0.12 244	0.32 476	0.21 424	0.51 505	0.34 374	0.31 404	0.37 413	0.28 379	0.23 389	0.53 486	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample3	0.23 387	0.12 278	0.43 410	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.20 393	0.50 488	0.34 374	0.31 404	0.33 373	0.29 390	0.22 375	0.53 486	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

1111x	0.32 525	0.11 220	0.40 364	0.22 347	0.11 176	0.32 476	0.26 529	0.59 596	0.43 484	0.31 404	0.41 460	0.39 487	0.28 475	0.76 595	1.37 669	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

HBP-ISP	0.33 534	0.30 597	0.72 570	0.22 347	0.16 465	0.32 476	0.22 451	0.54 545	0.44 499	0.41 549	0.49 539	0.33 433	0.38 561	0.73 581	0.25 457	0.18 610	0.19 627	0.24 625	0.20 616	0.16 555	0.13 518

s12784h	0.17 229	0.09 84	0.26 177	0.18 94	0.07 2	0.32 476	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.23 269	0.25 280	0.18 237	0.17 301	0.25 288	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

pcwnet_v2	0.32 525	0.15 427	1.26 651	0.23 404	0.18 511	0.32 476	0.18 293	0.59 596	0.60 602	0.36 492	0.45 513	0.35 456	0.29 490	0.36 417	0.25 457	0.14 557	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.15 552

psm_up	0.29 502	0.16 454	0.41 387	0.26 532	0.17 489	0.32 476	0.26 529	0.55 555	0.43 484	0.36 492	0.40 452	0.45 538	0.37 557	0.58 516	0.30 502	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.10 414	0.10 439

CCAANet	0.21 334	0.09 84	0.34 282	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.19 340	0.39 365	0.27 279	0.24 283	0.47 530	0.30 406	0.25 428	0.36 417	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.08 318

FADNet-RVC-Resample	0.29 502	0.25 562	0.93 617	0.26 532	0.16 465	0.32 476	0.21 424	0.47 455	0.39 438	0.35 476	0.38 428	0.33 433	0.27 458	0.53 486	0.24 447	0.10 435	0.10 523	0.14 562	0.13 560	0.13 515	0.16 561

RASNet	0.28 491	0.14 392	0.44 420	0.22 347	0.18 511	0.32 476	0.19 340	0.48 468	0.38 428	0.29 354	0.43 490	0.47 548	0.37 557	0.79 605	0.36 537	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.07 240

AdaStereo	0.24 418	0.16 454	0.37 321	0.24 458	0.12 244	0.32 476	0.17 246	0.54 545	0.42 476	0.33 439	0.38 428	0.35 456	0.21 359	0.30 375	0.22 415	0.14 557	0.06 236	0.13 535	0.08 307	0.11 462	0.08 318
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.
NOSS_ROB	0.31 516	0.20 516	0.35 292	0.24 458	0.16 465	0.32 476	0.19 340	0.52 524	0.48 543	0.33 439	0.36 404	0.42 518	0.28 475	0.93 634	0.24 447	0.19 616	0.20 632	0.24 625	0.22 627	0.17 572	0.17 574

PAM_32	0.23 387	0.10 140	0.63 538	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.19 340	0.36 337	0.23 226	0.29 354	0.28 301	0.56 593	0.28 475	0.27 326	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.09 382

GEStereo_RVC	0.27 471	0.20 516	0.44 420	0.27 560	0.16 465	0.33 488	0.25 516	0.56 571	0.54 582	0.34 459	0.38 428	0.34 442	0.25 428	0.51 473	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.11 476

test_xeample	0.34 543	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.33 488	0.23 477	0.55 555	0.38 428	0.32 426	0.45 513	0.29 390	0.26 439	0.57 509	2.24 688	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

HGLStereo	0.27 471	0.14 392	0.46 440	0.24 458	0.21 565	0.33 488	0.23 477	0.50 488	0.42 476	0.35 476	0.48 537	0.41 509	0.33 531	0.45 449	0.33 522	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.12 500

FAT-Stereo	0.36 553	0.18 487	0.73 574	0.26 532	0.18 511	0.33 488	0.29 558	0.60 605	0.59 598	0.46 580	0.60 590	0.60 606	0.50 611	0.61 533	0.34 527	0.13 532	0.14 587	0.13 535	0.12 532	0.14 533	0.18 587

FADNet-RVC	0.31 516	0.35 614	0.78 577	0.25 498	0.20 557	0.33 488	0.20 393	0.49 478	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.41 509	0.29 490	0.63 547	0.31 510	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.15 583	0.19 594	0.19 594

TDLM	0.30 509	0.21 530	0.38 340	0.28 581	0.15 433	0.33 488	0.32 582	0.52 524	0.47 534	0.38 515	0.43 490	0.39 487	0.29 490	0.91 631	0.28 482	0.14 557	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.12 499	0.10 439

CFNet	0.27 471	0.20 516	0.44 420	0.22 347	0.14 372	0.33 488	0.14 104	0.51 505	0.45 511	0.30 386	0.40 452	0.38 475	0.27 458	0.76 595	0.25 457	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.08 318

CVANet_RVC	0.30 509	0.19 503	0.41 387	0.26 532	0.16 465	0.33 488	0.26 529	0.52 524	0.47 534	0.40 540	0.46 523	0.43 522	0.31 521	0.89 627	0.26 471	0.14 557	0.09 493	0.14 562	0.13 560	0.14 533	0.10 439

UCFNet_RVC	0.24 418	0.16 454	0.34 282	0.18 94	0.15 433	0.33 488	0.16 199	0.46 446	0.35 390	0.29 354	0.35 394	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.22 415	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.14 574	0.13 515	0.12 500

PS-NSSS	0.32 525	0.30 597	0.46 440	0.23 404	0.17 489	0.33 488	0.24 499	0.57 581	0.41 468	0.37 500	0.52 556	0.35 456	0.30 504	0.80 609	0.30 502	0.17 599	0.14 587	0.21 616	0.15 583	0.15 547	0.13 518

HSM	0.28 491	0.16 454	0.35 292	0.20 224	0.15 433	0.33 488	0.19 340	0.53 536	0.37 414	0.36 492	0.38 428	0.67 628	0.31 521	0.89 627	0.23 436	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.08 318

CBMV_ROB	0.33 534	0.18 487	0.53 495	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.20 393	0.51 505	0.45 511	0.51 599	0.55 570	0.45 538	0.42 585	0.71 573	0.32 515	0.18 610	0.19 627	0.23 623	0.21 619	0.14 533	0.15 552

PSMNet-RUCA	0.37 563	0.41 632	0.66 552	0.46 646	0.41 644	0.34 501	0.25 516	0.57 581	0.45 511	0.39 530	0.52 556	0.43 522	0.33 531	0.41 437	0.29 494	0.25 634	0.14 587	0.33 648	0.21 619	0.31 641	0.22 620

PAM	0.23 387	0.10 140	0.63 538	0.22 347	0.15 433	0.34 501	0.21 424	0.37 347	0.22 200	0.31 404	0.27 295	0.55 589	0.26 439	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.09 382

DDVS	0.25 446	0.15 427	0.39 356	0.24 458	0.17 489	0.34 501	0.21 424	0.41 389	0.30 328	0.33 439	0.41 460	0.48 554	0.21 359	0.52 479	0.27 477	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.14 540

DualNet (step1)	0.28 491	0.19 503	0.50 475	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.23 624	0.09 493	0.28 636	0.24 631	0.18 586	0.16 561

test_sample9	0.42 587	0.19 503	0.50 475	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.66 560	0.91 641	0.23 624	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 586	0.16 561

test_sample8	0.49 612	0.19 503	0.50 475	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.55 555	0.34 374	0.62 624	0.38 428	1.15 659	0.67 640	0.66 560	0.91 641	0.23 624	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 586	0.16 561

gwcnet-sp	0.24 418	0.13 345	0.63 538	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

scenet	0.24 418	0.13 345	0.63 538	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

ssnet	0.24 418	0.13 345	0.63 538	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

AASNet	0.27 471	0.19 503	0.49 464	0.26 532	0.17 489	0.34 501	0.20 393	0.62 617	0.48 543	0.35 476	0.40 452	0.32 426	0.25 428	0.28 340	0.34 527	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.13 515	0.11 476

SACVNet	0.30 509	0.20 516	0.41 387	0.25 498	0.18 511	0.34 501	0.25 516	0.52 524	0.40 456	0.41 549	0.44 501	0.46 546	0.32 528	0.71 573	0.25 457	0.13 532	0.10 523	0.12 514	0.12 532	0.16 555	0.17 574

ADLNet	0.28 491	0.15 427	0.42 397	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.23 477	0.53 536	0.43 484	0.42 559	0.41 460	0.44 533	0.27 458	0.55 494	0.35 531	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.12 500

SFCPSM	0.22 370	0.10 140	0.51 485	0.21 278	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.55 555	0.39 438	0.29 354	0.32 350	0.23 307	0.21 359	0.27 326	0.19 347	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.08 318

acv_ft	0.25 446	0.13 345	0.40 364	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.21 424	0.45 435	0.44 499	0.38 515	0.41 460	0.38 475	0.27 458	0.27 326	0.35 531	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.07 240

HSM-Net_RVC	0.27 471	0.11 220	0.42 397	0.19 150	0.11 176	0.34 501	0.20 393	0.62 617	0.43 484	0.40 540	0.43 490	0.50 568	0.26 439	0.76 595	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASNet	0.36 553	0.46 637	0.88 609	0.34 615	0.23 594	0.35 516	0.22 451	0.60 605	0.53 578	0.40 540	0.37 413	0.45 538	0.30 504	0.79 605	0.35 531	0.15 572	0.10 523	0.14 562	0.14 574	0.22 613	0.12 500

BSDual-CNN	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

hknet	0.25 446	0.14 392	0.40 364	0.25 498	0.15 433	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.37 414	0.34 459	0.35 394	0.43 522	0.27 458	0.37 421	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

psmg	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.21 278	0.14 372	0.35 516	0.23 477	0.51 505	0.34 374	0.35 476	0.38 428	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

DeepPrunerF	0.44 598	0.29 590	1.29 654	0.33 613	0.30 630	0.35 516	0.36 604	0.62 617	1.15 670	0.40 540	0.44 501	0.39 487	0.41 576	0.80 609	0.52 595	0.18 610	0.14 587	0.23 623	0.21 619	0.17 572	0.17 574

Wave_Phase_stereo	0.14 159	0.10 140	0.42 397	0.18 94	0.11 176	0.36 521	0.14 104	0.28 213	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

ADLNet2	0.30 509	0.17 473	0.72 570	0.23 404	0.17 489	0.36 521	0.24 499	0.52 524	0.51 564	0.32 426	0.38 428	0.45 538	0.30 504	0.69 567	0.35 531	0.10 435	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.12 499	0.10 439

LMCR-Stereo	0.26 463	0.18 487	0.49 464	0.28 581	0.14 372	0.36 521	0.23 477	0.54 545	0.34 374	0.39 530	0.40 452	0.29 390	0.29 490	0.37 421	0.27 477	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.13 515	0.09 382

222	0.41 584	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.36 521	0.20 393	0.57 581	0.39 438	0.35 476	0.44 501	0.30 406	0.27 458	0.55 494	3.56 693	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

FINET	0.34 543	0.27 580	0.80 587	0.24 458	0.24 602	0.36 521	0.34 595	0.54 545	0.72 629	0.39 530	0.47 530	0.32 426	0.30 504	0.51 473	0.32 515	0.19 616	0.17 616	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

ac_64	0.27 471	0.13 345	0.41 387	0.24 458	0.17 489	0.36 521	0.22 451	0.46 446	0.33 364	0.35 476	0.36 404	0.52 578	0.30 504	0.62 541	0.32 515	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

w-ln-seven-2	0.36 553	0.29 590	1.06 633	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.30 569	0.50 488	0.54 582	0.45 576	0.55 570	0.45 538	0.41 576	0.62 541	0.49 586	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.11 476

xxxx	0.34 543	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.37 527	0.20 393	0.58 590	0.38 428	0.29 354	0.42 477	0.38 475	0.24 407	0.46 452	2.20 686	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

UPFNet	0.25 446	0.12 278	0.38 340	0.24 458	0.19 538	0.37 527	0.28 551	0.48 468	0.38 428	0.34 459	0.37 413	0.37 467	0.28 475	0.39 428	0.33 522	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.08 318

FADNet	0.32 525	0.36 617	0.74 575	0.23 404	0.22 581	0.37 527	0.19 340	0.53 536	0.48 543	0.32 426	0.36 404	0.43 522	0.32 528	0.64 549	0.25 457	0.16 588	0.16 609	0.14 562	0.16 595	0.24 619	0.19 594

RP	0.35 548	0.22 544	0.51 485	0.31 601	0.24 602	0.37 527	0.28 551	0.50 488	0.58 597	0.40 540	0.63 603	0.61 610	0.47 602	0.61 533	0.39 548	0.16 588	0.15 602	0.17 594	0.15 583	0.17 572	0.17 574

edge stereo	0.39 575	0.22 544	0.81 590	0.27 560	0.22 581	0.37 527	0.24 499	0.56 571	0.54 582	0.53 611	0.60 590	0.71 637	0.50 611	0.78 603	0.40 555	0.16 588	0.14 587	0.19 610	0.14 574	0.16 555	0.17 574

StereoDRNet-Refined	0.27 471	0.17 473	0.35 292	0.25 498	0.14 372	0.37 527	0.21 424	0.47 455	0.41 468	0.44 572	0.51 548	0.41 509	0.28 475	0.45 449	0.37 538	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.10 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 534	0.20 516	0.43 410	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.31 574	0.55 555	0.50 560	0.51 599	0.53 563	0.58 601	0.37 557	0.63 547	0.45 575	0.17 599	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.14 540

DStereoO	0.46 603	0.32 609	0.51 485	0.36 626	0.29 629	0.38 535	0.45 634	0.55 555	0.60 602	0.47 587	0.49 539	0.48 554	0.73 647	0.59 522	0.69 623	0.81 678	0.18 622	0.38 651	0.19 614	0.46 655	0.20 606

GCST	0.47 606	0.60 655	0.57 511	1.04 680	0.48 654	0.38 535	0.11 20	0.40 377	0.32 350	0.41 549	0.34 383	0.29 390	0.17 301	0.46 452	0.19 347	0.69 670	0.42 665	0.79 675	0.62 678	0.62 663	0.46 660

CBFPSM	0.27 471	0.16 454	0.67 553	0.20 224	0.14 372	0.38 535	0.25 516	0.40 377	0.36 403	0.33 439	0.36 404	0.56 593	0.38 561	0.32 389	0.38 540	0.08 288	0.08 458	0.07 154	0.08 307	0.09 346	0.11 476

psmorigin	0.50 616	0.25 562	3.03 683	0.24 458	0.19 538	0.38 535	0.22 451	0.50 488	0.44 499	0.64 628	0.68 612	0.71 637	0.51 614	0.85 619	0.45 575	0.14 557	0.17 616	0.13 535	0.14 574	0.16 555	0.21 615

EDNetEfficient	0.63 637	0.37 622	2.40 678	0.26 532	0.25 610	0.38 535	0.49 647	0.41 389	1.06 664	1.38 673	0.87 639	0.62 612	0.95 661	0.65 556	1.65 674	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.19 594	0.17 574

DSFCA	0.27 471	0.13 345	0.36 312	0.20 224	0.17 489	0.38 535	0.31 574	0.47 455	0.43 484	0.43 565	0.37 413	0.39 487	0.29 490	0.52 479	0.32 515	0.12 513	0.10 523	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

S-Stereo	0.38 570	0.20 516	1.05 632	0.27 560	0.22 581	0.38 535	0.32 582	0.55 555	0.66 616	0.39 530	0.59 585	0.49 560	0.41 576	0.75 590	0.40 555	0.12 513	0.15 602	0.13 535	0.13 560	0.16 555	0.21 615

DLCB_ROB	0.28 491	0.16 454	0.34 282	0.27 560	0.16 465	0.38 535	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.46 580	0.46 523	0.51 572	0.33 531	0.53 486	0.33 522	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.09 382

PWC_ROB	0.38 570	0.29 590	0.69 559	0.25 498	0.20 557	0.38 535	0.19 340	0.58 590	0.67 619	0.57 618	0.85 635	0.51 572	0.40 572	0.71 573	0.52 595	0.13 532	0.09 493	0.14 562	0.10 454	0.17 572	0.14 540

AANet	0.49 612	0.42 634	1.56 663	0.22 347	0.19 538	0.39 544	0.25 516	0.52 524	0.92 654	0.92 651	0.93 642	0.84 644	0.67 640	0.59 522	0.59 605	0.15 572	0.11 547	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

hitnet-ft	0.29 502	0.17 473	0.40 364	0.19 150	0.14 372	0.39 544	0.23 477	0.44 425	0.41 468	0.36 492	0.46 523	0.53 583	0.34 540	0.76 595	0.32 515	0.14 557	0.10 523	0.13 535	0.10 454	0.15 547	0.13 518

PA-Net	0.37 563	0.28 583	0.83 597	0.31 601	0.28 621	0.39 544	0.42 628	0.51 505	0.55 588	0.34 459	0.42 477	0.41 509	0.36 548	0.79 605	0.49 586	0.12 513	0.23 643	0.16 588	0.23 629	0.12 499	0.18 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 548	0.23 553	0.60 524	0.36 626	0.22 581	0.39 544	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.52 605	0.50 542	0.59 603	0.41 576	0.76 595	0.49 586	0.13 532	0.11 547	0.14 562	0.12 532	0.17 572	0.15 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 601	0.35 614	0.90 612	0.35 624	0.33 635	0.39 544	0.38 614	0.50 488	0.61 606	0.52 605	0.51 548	0.62 612	0.45 593	0.93 634	0.48 584	0.26 635	0.29 653	0.29 640	0.33 649	0.29 639	0.26 636

pmcnn	0.50 616	0.20 516	0.78 577	0.24 458	0.26 614	0.39 544	0.30 569	0.51 505	0.50 560	0.54 613	1.23 657	2.52 685	0.37 557	0.77 601	0.95 644	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.10 414	0.08 318

TCMNet	0.33 534	0.23 553	0.72 570	0.29 584	0.30 630	0.40 550	0.28 551	0.50 488	0.47 534	0.37 500	0.45 513	0.40 502	0.29 490	0.60 526	0.39 548	0.14 557	0.13 577	0.15 577	0.14 574	0.17 572	0.15 552

ssnet_v2	0.28 491	0.16 454	0.44 420	0.22 347	0.15 433	0.40 550	0.30 569	0.57 581	0.46 529	0.38 515	0.36 404	0.47 548	0.29 490	0.38 426	0.39 548	0.13 532	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.11 476

RGC	0.39 575	0.32 609	0.64 546	0.34 615	0.27 616	0.40 550	0.29 558	0.57 581	0.53 578	0.45 576	0.64 605	0.62 612	0.45 593	0.72 579	0.39 548	0.15 572	0.15 602	0.21 616	0.20 616	0.18 586	0.19 594

ETE_ROB	0.34 543	0.26 573	0.45 432	0.29 584	0.18 511	0.40 550	0.37 608	0.57 581	0.47 534	0.50 594	0.50 542	0.62 612	0.36 548	0.55 494	0.38 540	0.13 532	0.10 523	0.14 562	0.12 532	0.16 555	0.16 561

Anonymous3	0.23 387	0.18 487	0.63 538	0.27 560	0.18 511	0.41 554	0.23 477	0.43 417	0.35 390	0.23 269	0.27 295	0.20 263	0.18 327	0.27 326	0.18 314	0.12 513	0.11 547	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.12 500

Syn2CoEx	0.36 553	0.31 604	0.78 577	0.34 615	0.21 565	0.41 554	0.28 551	0.61 609	0.49 552	0.42 559	0.56 577	0.45 538	0.44 590	0.69 567	0.38 540	0.17 599	0.14 587	0.15 577	0.12 532	0.13 515	0.12 500

delet	0.27 471	0.14 392	0.40 364	0.23 404	0.19 538	0.41 554	0.29 558	0.49 478	0.48 543	0.33 439	0.41 460	0.37 467	0.30 504	0.48 459	0.34 527	0.09 383	0.09 493	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.08 318

SuperB	0.49 612	0.28 583	2.23 674	0.23 404	0.15 433	0.41 554	0.32 582	0.47 455	0.82 641	0.43 565	0.50 542	0.33 433	0.45 593	0.68 565	1.08 651	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.98 684	0.14 540

AF-Net	0.37 563	0.26 573	0.56 508	0.32 607	0.23 594	0.41 554	0.29 558	0.61 609	0.64 613	0.42 559	0.68 612	0.65 623	0.49 609	0.57 509	0.44 572	0.15 572	0.11 547	0.19 610	0.14 574	0.15 547	0.13 518

GANet	0.36 553	0.22 544	0.49 464	0.29 584	0.17 489	0.41 554	0.38 614	0.57 581	0.45 511	0.46 580	0.75 623	0.55 589	0.40 572	0.94 636	0.41 563	0.13 532	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.14 533	0.11 476

NCCL2	0.35 548	0.26 573	0.49 464	0.36 626	0.22 581	0.41 554	0.41 625	0.53 536	0.42 476	0.47 587	0.46 523	0.61 610	0.39 567	0.55 494	0.37 538	0.16 588	0.13 577	0.21 616	0.21 619	0.16 555	0.16 561

DStereoRT	0.35 548	0.13 345	0.51 485	0.25 498	0.16 465	0.42 561	0.19 340	0.48 468	0.39 438	0.30 386	0.39 441	0.24 321	0.39 567	0.64 549	0.30 502	0.08 288	0.07 370	1.54 693	0.41 660	0.08 264	0.11 476

Anonymous_2	0.37 563	0.21 530	0.47 448	0.20 224	0.21 565	0.42 561	0.26 529	0.38 353	0.29 315	0.33 439	0.30 326	0.44 533	0.38 561	0.36 417	0.29 494	0.26 635	0.29 653	0.44 656	1.41 694	0.34 645	0.21 615

EDNetEfficientorigin	7.51 697	0.52 650	140.47 725	0.25 498	0.17 489	0.42 561	0.29 558	0.47 455	1.03 661	1.28 669	1.02 648	0.83 643	0.84 656	0.75 590	0.99 646	0.10 435	0.09 493	0.12 514	0.10 454	0.21 606	0.22 620

SHD	0.42 587	0.27 580	0.81 590	0.31 601	0.25 610	0.42 561	0.22 451	0.66 632	0.94 659	0.63 626	0.60 590	0.59 603	0.47 602	0.59 522	0.58 604	0.15 572	0.13 577	0.16 588	0.16 595	0.20 603	0.22 620

NVstereo2D	0.31 516	0.16 454	0.54 498	0.24 458	0.22 581	0.42 561	0.28 551	0.58 590	0.56 591	0.28 325	0.38 428	0.40 502	0.30 504	0.71 573	0.28 482	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.10 454	0.19 594	0.16 561

StereoDRNet	0.32 525	0.22 544	0.61 527	0.27 560	0.21 565	0.42 561	0.30 569	0.61 609	0.48 543	0.46 580	0.39 441	0.48 554	0.30 504	0.57 509	0.40 555	0.11 474	0.09 493	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.10 439

PWCDC_ROB	0.38 570	0.30 597	0.60 524	0.33 613	0.20 557	0.42 561	0.19 340	0.58 590	0.89 650	0.42 559	1.26 658	0.36 461	0.34 540	0.50 468	0.38 540	0.18 610	0.11 547	0.11 476	0.09 410	0.19 594	0.13 518

PSMNet_ROB	0.33 534	0.24 557	0.54 498	0.31 601	0.21 565	0.42 561	0.43 630	0.59 596	0.47 534	0.37 500	0.44 501	0.49 560	0.31 521	0.64 549	0.43 567	0.14 557	0.10 523	0.15 577	0.14 574	0.13 515	0.11 476

CBMV	0.33 534	0.21 530	0.54 498	0.23 404	0.13 324	0.42 561	0.33 593	0.53 536	0.48 543	0.52 605	0.49 539	0.50 568	0.41 576	0.56 505	0.31 510	0.15 572	0.16 609	0.18 602	0.16 595	0.13 515	0.13 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.43 570	0.17 246	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.32 426	0.20 351	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

NINENet	0.25 446	0.15 427	0.37 321	0.23 404	0.16 465	0.43 570	0.17 246	0.60 605	0.46 529	0.32 426	0.37 413	0.32 426	0.20 351	0.42 440	0.21 395	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.08 307	0.11 462	0.10 439

zh-mn7	0.46 603	0.45 636	1.48 660	0.25 498	0.19 538	0.44 572	0.29 558	0.56 571	0.82 641	0.65 630	0.96 644	0.49 560	0.38 561	0.88 625	0.63 615	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.13 515	0.14 540

iinet-f	0.30 509	0.18 487	1.03 631	0.20 224	0.15 433	0.44 572	0.22 451	0.45 435	0.37 414	0.35 476	0.44 501	0.41 509	0.34 540	0.34 403	0.40 555	0.10 435	0.09 493	0.08 249	0.08 307	0.13 515	0.11 476

Wz-Net-SNSev	0.43 592	0.41 632	1.27 652	0.30 595	0.21 565	0.44 572	0.41 625	0.61 609	0.65 614	0.46 580	0.65 606	0.62 612	0.39 567	0.74 589	0.59 605	0.12 513	0.11 547	0.12 514	0.13 560	0.16 555	0.14 540

CSP-Net	0.27 471	0.15 427	0.30 231	0.21 278	0.14 372	0.44 572	0.24 499	0.50 488	0.40 456	0.41 549	0.43 490	0.42 518	0.26 439	0.66 560	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.09 382

UNet	0.28 491	0.14 392	0.69 559	0.23 404	0.20 557	0.44 572	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.43 522	0.33 531	0.40 435	0.31 510	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

Nwc_Net	0.37 563	0.25 562	0.68 558	0.31 601	0.24 602	0.44 572	0.30 569	0.65 626	0.50 560	0.37 500	0.69 616	0.58 601	0.45 593	0.60 526	0.40 555	0.15 572	0.12 565	0.19 610	0.21 619	0.14 533	0.13 518

CRFU-Net	0.28 491	0.14 392	0.45 432	0.25 498	0.15 433	0.45 578	0.23 477	0.50 488	0.30 328	0.43 565	0.41 460	0.48 554	0.46 599	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

SGM-Forest	0.36 553	0.17 473	0.47 448	0.23 404	0.16 465	0.45 578	0.41 625	0.55 555	0.48 543	0.52 605	0.60 590	0.52 578	0.41 576	0.85 619	0.50 592	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.15 583	0.15 547	0.15 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.31 516	0.20 516	0.81 590	0.24 458	0.18 511	0.46 580	0.27 535	0.41 389	0.49 552	0.39 530	0.55 570	0.49 560	0.35 544	0.37 421	0.38 540	0.11 474	0.11 547	0.11 476	0.12 532	0.12 499	0.09 382

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 509	0.20 516	0.70 565	0.21 278	0.17 489	0.46 580	0.27 535	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.55 570	0.43 522	0.30 504	0.46 452	0.38 540	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.11 462	0.10 439

DDUNet	0.41 584	0.50 646	0.48 458	0.44 643	0.39 641	0.46 580	0.32 582	0.50 488	0.43 484	0.45 576	0.52 556	0.57 598	0.36 548	0.48 459	0.33 522	0.33 651	0.21 634	0.55 662	0.25 636	0.37 649	0.32 648

NCC-stereo	0.39 575	0.25 562	0.69 559	0.32 607	0.28 621	0.46 580	0.36 604	0.65 626	0.52 573	0.40 540	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 581	0.45 575	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 636	0.16 555	0.16 561

Abc-Net	0.39 575	0.25 562	0.69 559	0.32 607	0.28 621	0.46 580	0.36 604	0.65 626	0.52 573	0.40 540	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 581	0.45 575	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 636	0.16 555	0.16 561
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 534	0.17 473	0.61 527	0.27 560	0.19 538	0.46 580	0.29 558	0.65 626	0.51 564	0.47 587	0.46 523	0.44 533	0.34 540	0.62 541	0.41 563	0.12 513	0.08 458	0.13 535	0.12 532	0.12 499	0.10 439

zh-sn7	0.48 609	0.51 648	1.43 659	0.29 584	0.20 557	0.47 586	0.39 619	0.57 581	0.62 608	0.52 605	0.81 630	0.52 578	0.56 621	1.05 649	0.87 638	0.12 513	0.13 577	0.13 535	0.13 560	0.17 572	0.16 561

ACV-stereo	0.29 502	0.18 487	0.79 584	0.23 404	0.16 465	0.47 586	0.19 340	0.36 337	0.34 374	0.29 354	0.33 373	0.67 628	0.42 585	0.54 492	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.11 476

Wz-Net-LNSev	0.34 543	0.29 590	0.91 613	0.26 532	0.21 565	0.47 586	0.31 574	0.54 545	0.54 582	0.44 572	0.52 556	0.50 568	0.35 544	0.39 428	0.39 548	0.11 474	0.11 547	0.10 420	0.09 410	0.14 533	0.13 518

UDG	0.40 582	0.46 637	0.49 464	0.40 638	0.35 638	0.47 586	0.27 535	0.54 545	0.47 534	0.39 530	0.45 513	0.59 603	0.44 590	0.46 452	0.39 548	0.26 635	0.19 627	0.48 658	0.22 627	0.34 645	0.26 636

MMNet	0.27 471	0.14 392	0.49 464	0.24 458	0.17 489	0.47 586	0.22 451	0.45 435	0.51 564	0.39 530	0.41 460	0.36 461	0.33 531	0.39 428	0.34 527	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

LALA_ROB	0.36 553	0.25 562	0.46 440	0.30 595	0.21 565	0.47 586	0.39 619	0.61 609	0.51 564	0.52 605	0.51 548	0.69 634	0.36 548	0.50 468	0.43 567	0.17 599	0.11 547	0.16 588	0.14 574	0.17 572	0.15 552

YMNet	0.32 525	0.22 544	0.58 516	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 591	0.56 577	0.51 572	0.30 504	0.39 428	0.40 555	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

YMNet_1	0.32 525	0.22 544	0.58 516	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 591	0.56 577	0.51 572	0.30 504	0.39 428	0.40 555	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

SQANet	0.40 582	0.48 641	0.67 553	0.48 648	0.39 641	0.48 592	0.22 451	0.51 505	0.43 484	0.40 540	0.47 530	0.47 548	0.33 531	0.54 492	0.32 515	0.36 654	0.15 602	0.40 654	0.21 619	0.45 654	0.31 645

GwcNet	0.35 548	0.23 553	0.88 609	0.25 498	0.24 602	0.48 592	0.27 535	0.55 555	0.57 594	0.38 515	0.52 556	0.51 572	0.32 528	0.60 526	0.41 563	0.13 532	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.13 515	0.14 540

DISCO	0.32 525	0.13 345	0.51 485	0.25 498	0.16 465	0.48 592	0.25 516	0.50 488	0.57 594	0.37 500	0.45 513	0.62 612	0.36 548	0.64 549	0.49 586	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.12 499	0.11 476

Consistency-Raft	0.55 626	0.48 641	1.02 629	0.45 644	0.49 655	0.49 597	0.47 641	0.72 646	0.72 629	0.45 576	0.82 632	0.47 548	0.60 628	0.50 468	0.63 615	0.39 658	0.39 663	0.44 656	0.51 668	0.52 657	0.37 651

RTSC	0.39 575	0.28 583	0.78 577	0.27 560	0.18 511	0.49 597	0.22 451	0.59 596	0.84 648	0.55 615	0.53 563	0.49 560	0.36 548	0.67 564	0.82 634	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.17 572	0.17 574

ADCRef	0.38 570	0.24 557	0.88 609	0.26 532	0.21 565	0.49 597	0.27 535	0.52 524	0.48 543	0.50 594	0.58 582	0.35 456	0.47 602	0.48 459	1.29 668	0.09 383	0.08 458	0.12 514	0.12 532	0.11 462	0.11 476

coex-ft	3.44 690	0.73 664	48.55 723	0.24 458	0.19 538	0.50 600	0.43 630	0.47 455	2.40 686	7.03 701	1.20 655	0.97 652	2.23 688	0.73 581	1.92 683	0.12 513	0.15 602	0.14 562	0.12 532	0.21 606	0.43 656

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 553	0.36 617	0.53 495	0.34 615	0.19 538	0.51 601	0.24 499	0.55 555	0.38 428	0.41 549	0.47 530	0.47 548	0.27 458	0.73 581	0.30 502	0.36 654	0.19 627	0.27 628	0.17 604	0.26 628	0.23 627

ADCMid	0.49 612	0.34 612	1.13 641	0.26 532	0.21 565	0.51 601	0.37 608	0.57 581	0.54 582	0.75 641	0.66 608	0.62 612	0.64 639	0.64 549	1.68 675	0.13 532	0.12 565	0.17 594	0.17 604	0.20 603	0.17 574

CC-Net-ROB	0.43 592	0.47 639	0.65 547	0.37 632	0.23 594	0.51 601	0.29 558	0.66 632	0.49 552	0.46 580	0.51 548	0.48 554	0.38 561	0.96 640	0.35 531	0.34 652	0.23 643	0.55 662	0.25 636	0.31 641	0.20 606

GANetREF_RVC	0.43 592	0.47 639	0.69 559	0.38 634	0.20 557	0.51 601	0.48 645	0.66 632	0.66 616	0.46 580	0.46 523	0.50 568	0.44 590	0.90 630	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.32 645	0.18 610	0.27 633	0.22 620
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
LSM	1.64 681	0.40 628	2.56 680	2.02 692	17.61 709	0.51 601	0.52 649	0.61 609	0.76 634	0.82 645	1.11 652	0.63 620	0.54 617	0.75 590	0.49 586	0.16 588	0.24 645	0.18 602	0.21 619	0.25 621	2.42 696

NaN_ROB	0.41 584	0.28 583	0.62 535	0.30 595	0.19 538	0.51 601	0.47 641	0.58 590	0.59 598	0.56 616	0.47 530	0.49 560	0.41 576	1.21 660	0.64 617	0.12 513	0.18 622	0.12 514	0.13 560	0.11 462	0.14 540

NVStereoNet_ROB	0.67 641	0.49 645	0.83 597	0.48 648	0.40 643	0.51 601	0.46 637	0.70 643	0.77 636	0.84 646	1.72 676	1.02 654	0.83 655	1.23 661	0.79 632	0.32 650	0.38 662	0.40 654	0.46 662	0.36 648	0.41 655
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 592	0.26 573	0.54 498	0.31 601	0.20 557	0.51 601	0.32 582	0.70 643	0.60 602	0.59 620	0.55 570	0.65 623	0.41 576	1.40 670	0.51 594	0.13 532	0.17 616	0.21 616	0.16 595	0.17 572	0.18 587

DispFullNet	0.66 640	0.89 672	1.59 664	0.77 668	1.21 687	0.51 601	0.23 477	0.59 596	0.72 629	0.69 635	0.61 597	0.69 634	0.91 660	0.79 605	0.48 584	0.27 640	0.12 565	0.73 670	0.30 648	0.65 667	0.40 654

APVNet	0.36 553	0.20 516	0.70 565	0.26 532	0.22 581	0.52 610	0.35 599	0.61 609	0.44 499	0.38 515	0.52 556	0.48 554	0.38 561	0.84 618	0.46 581	0.13 532	0.14 587	0.15 577	0.16 595	0.16 555	0.15 552

XQC	0.43 592	0.37 622	0.96 622	0.34 615	0.25 610	0.53 611	0.34 595	0.60 605	0.73 632	0.51 599	0.46 523	0.57 598	0.47 602	0.70 570	0.72 625	0.17 599	0.12 565	0.18 602	0.15 583	0.25 621	0.23 627

ADCS	0.58 631	0.40 628	1.35 657	0.29 584	0.24 602	0.55 612	0.45 634	0.67 637	0.83 645	0.76 642	0.71 617	0.68 632	0.60 628	0.76 595	2.23 687	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.17 604	0.22 613	0.22 620

anonymity	0.56 627	0.54 651	0.70 565	0.47 647	0.61 665	0.56 613	0.43 630	0.69 641	0.49 552	0.63 626	0.55 570	0.54 587	0.60 628	0.61 533	0.57 599	0.55 663	0.53 674	0.50 659	0.54 672	0.51 656	0.56 665

ADCP+	0.45 601	0.24 557	1.15 643	0.25 498	0.22 581	0.56 613	0.39 619	0.54 545	0.51 564	0.44 572	0.51 548	0.46 546	0.52 616	0.56 505	1.89 682	0.10 435	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.14 533	0.13 518

CSAN	0.50 616	0.35 614	0.78 577	0.36 626	0.23 594	0.56 613	0.59 657	0.61 609	0.70 626	0.64 628	0.78 627	0.65 623	0.60 628	1.38 669	0.62 612	0.21 621	0.17 616	0.20 614	0.20 616	0.18 586	0.18 587

WZ-Net	0.52 624	0.38 626	1.90 670	0.30 595	0.24 602	0.57 616	0.48 645	0.62 617	0.78 637	0.50 594	0.71 617	0.68 632	0.54 617	0.98 644	0.84 635	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.19 594	0.20 606

MSAF-DinoV2	0.76 652	0.44 635	1.98 671	0.49 651	0.16 465	0.58 617	0.31 574	0.81 658	0.83 645	0.41 549	0.52 556	0.98 653	0.58 625	4.97 697	1.03 648	0.11 474	0.07 370	0.10 420	0.24 631	0.27 633	0.26 636

w-ln-seven	0.42 587	0.30 597	1.18 644	0.26 532	0.22 581	0.58 617	0.31 574	0.62 617	0.81 640	0.58 619	0.61 597	0.53 583	0.36 548	0.57 509	0.65 619	0.11 474	0.10 523	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.13 518

WCMA_ROB	0.51 620	0.21 530	0.65 547	0.25 498	0.21 565	0.58 617	0.32 582	0.54 545	0.55 588	0.95 656	1.40 663	1.28 663	0.81 653	0.73 581	0.62 612	0.18 610	0.15 602	0.15 577	0.15 583	0.19 594	0.19 594

Wz-Net-MNSev	0.36 553	0.26 573	0.79 584	0.26 532	0.21 565	0.59 620	0.38 614	0.55 555	0.56 591	0.48 591	0.54 566	0.53 583	0.36 548	0.60 526	0.44 572	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.11 493	0.15 547	0.13 518

PVD	0.58 631	0.34 612	0.84 602	0.39 636	0.31 633	0.59 620	0.47 641	0.80 656	1.25 671	0.92 651	1.09 650	0.79 641	0.82 654	0.85 619	0.76 626	0.21 621	0.18 622	0.22 622	0.18 610	0.27 633	0.35 650

AnyNet_C32	0.51 620	0.40 628	1.10 640	0.29 584	0.28 621	0.59 620	0.58 655	0.54 545	0.60 602	0.62 624	0.66 608	0.54 587	0.54 617	0.78 603	1.74 679	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.20 603	0.20 606

ccnet	0.42 587	0.31 604	0.48 458	0.27 560	0.32 634	0.60 623	0.32 582	0.65 626	0.46 529	0.53 611	0.66 608	0.56 593	0.45 593	0.72 579	0.61 610	0.26 635	0.19 627	0.24 625	0.21 619	0.26 628	0.22 620

z-mn7	0.44 598	0.40 628	1.09 636	0.25 498	0.18 511	0.61 624	0.34 595	0.56 571	0.93 657	0.43 565	0.96 644	0.53 583	0.39 567	0.94 636	0.59 605	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.14 533	0.13 518

RYNet	0.37 563	0.18 487	0.59 522	0.25 498	0.28 621	0.61 624	0.32 582	0.59 596	0.59 598	0.41 549	0.38 428	0.57 598	0.39 567	0.87 622	0.53 597	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.18 586	0.18 587

DGSMNet	0.61 636	0.29 590	0.91 613	0.51 653	0.70 670	0.62 626	1.38 692	0.59 596	0.55 588	0.37 500	0.61 597	0.52 578	0.33 531	0.65 556	0.43 567	0.53 660	0.60 681	0.67 667	0.61 677	0.63 664	0.61 675

stereogan	0.37 563	0.17 473	0.65 547	0.27 560	0.22 581	0.62 626	0.26 529	0.59 596	0.63 612	0.43 565	0.60 590	0.67 628	0.42 585	0.68 565	0.35 531	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.12 532	0.19 594	0.17 574

Wz-Net-TNSev	0.51 620	0.58 653	1.61 667	0.25 498	0.21 565	0.65 628	0.45 634	0.63 624	0.69 624	0.51 599	0.54 566	0.71 637	0.60 628	1.00 645	0.77 629	0.15 572	0.15 602	0.13 535	0.15 583	0.21 606	0.20 606

FCDSN-DC	0.63 637	0.31 604	0.61 527	0.36 626	0.30 630	0.65 628	0.37 608	0.66 632	0.68 622	1.14 666	1.54 671	1.71 673	1.26 673	0.92 632	0.64 617	0.24 631	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.27 633	0.27 640
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 631	0.27 580	0.67 553	0.22 347	0.17 489	0.66 630	0.37 608	0.78 652	0.61 606	1.47 684	1.30 659	1.65 671	0.79 650	1.12 654	0.59 605	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.14 574	0.17 572	0.14 540
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
DStereoSA	0.81 655	0.37 622	1.08 635	0.51 653	0.65 668	0.67 631	1.44 693	0.74 648	1.06 664	0.54 613	1.67 675	0.49 560	1.78 683	0.96 640	1.69 677	0.28 643	0.43 666	0.27 628	0.51 668	0.40 651	0.58 668

PDISCO_ROB	0.43 592	0.30 597	0.67 553	0.43 641	0.36 639	0.67 631	0.32 582	0.72 646	0.76 634	0.43 565	0.53 563	0.63 620	0.40 572	0.66 560	0.47 583	0.21 621	0.12 565	0.21 616	0.19 614	0.25 621	0.20 606

Selective-IGEV-i16pb	0.39 575	0.12 278	2.18 673	0.21 278	0.15 433	0.68 633	0.32 582	0.56 571	0.57 594	0.25 293	0.44 501	0.33 433	0.21 359	0.80 609	0.25 457	0.14 557	0.10 523	0.09 342	0.10 454	0.12 499	0.13 518

MFN_U_SF_RVC	0.56 627	0.51 648	1.19 645	0.38 634	0.22 581	0.69 634	0.27 535	0.80 656	0.67 619	0.73 637	0.74 622	0.87 645	0.61 637	0.81 613	0.76 626	0.29 646	0.27 649	0.32 645	0.37 655	0.32 644	0.31 645

SANet	0.53 625	0.28 583	0.96 622	0.26 532	0.15 433	0.69 634	0.44 633	0.67 637	1.34 674	0.67 632	0.98 647	0.94 649	0.71 645	0.89 627	0.76 626	0.14 557	0.12 565	0.12 514	0.11 493	0.17 572	0.16 561

SGM_RVC	0.50 616	0.19 503	0.50 475	0.25 498	0.15 433	0.69 634	0.39 619	0.68 640	0.82 641	0.95 656	0.84 634	1.13 656	0.76 648	1.16 656	0.60 609	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.16 595	0.16 555	0.17 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 609	0.29 590	1.60 665	0.27 560	0.23 594	0.70 637	0.38 614	0.53 536	0.51 564	0.51 599	0.59 585	0.67 628	0.56 621	0.60 526	1.14 656	0.15 572	0.18 622	0.14 562	0.23 629	0.19 594	0.19 594

otaku	0.57 630	0.62 657	0.87 608	0.63 662	0.44 650	0.73 638	0.37 608	0.65 626	0.66 616	0.51 599	0.75 623	0.66 627	0.45 593	0.69 567	0.46 581	0.53 660	0.34 659	0.55 662	0.35 651	0.60 662	0.45 657

Selective-IGEV-i16pc	0.33 534	0.10 140	1.71 669	0.21 278	0.14 372	0.74 639	0.31 574	0.42 403	0.41 468	0.21 256	0.32 350	0.26 353	0.14 232	0.71 573	0.19 347	0.14 557	0.10 523	0.08 249	0.09 410	0.11 462	0.11 476

ADCL	0.47 606	0.22 544	1.00 626	0.27 560	0.19 538	0.74 639	0.64 660	0.54 545	0.69 624	0.56 616	0.71 617	0.55 589	0.60 628	0.60 526	1.43 670	0.11 474	0.09 493	0.13 535	0.13 560	0.14 533	0.14 540

SPS-STEREO	0.69 643	0.61 656	0.98 624	0.52 656	0.57 662	0.74 639	0.50 648	0.78 652	0.62 608	0.95 656	0.86 636	0.94 649	0.70 644	1.01 646	0.87 638	0.58 666	0.51 671	0.50 659	0.50 667	0.55 659	0.58 668
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 606	0.24 557	0.93 617	0.27 560	0.20 557	0.75 642	0.57 654	0.84 661	0.79 638	0.47 587	0.51 548	0.60 606	0.69 643	0.87 622	0.71 624	0.16 588	0.13 577	0.12 514	0.10 454	0.25 621	0.21 615

Ntro	0.58 631	0.64 658	0.92 615	0.66 663	0.50 656	0.77 643	0.36 604	0.66 632	0.70 626	0.50 594	0.59 585	0.65 623	0.51 614	0.75 590	0.45 575	0.56 664	0.32 657	0.56 665	0.34 650	0.63 664	0.46 660

ACVNet_1	0.72 646	0.81 667	1.37 658	0.72 666	0.53 660	0.77 643	0.42 628	0.85 664	0.90 652	0.74 640	0.75 623	1.32 665	0.72 646	1.02 647	0.55 598	0.54 662	0.31 656	0.71 669	0.35 651	0.64 666	0.45 657

MFMNet_re	0.72 646	0.76 665	0.99 625	0.62 661	0.70 670	0.77 643	0.67 661	0.75 649	0.83 645	0.78 644	0.86 636	0.69 634	0.78 649	0.71 573	0.61 610	0.66 669	0.59 680	0.61 666	0.58 676	0.68 670	0.71 679

RainbowNet	0.72 646	0.89 672	1.02 629	0.82 670	0.63 667	0.78 646	0.52 649	0.81 658	0.93 657	0.60 621	0.79 628	0.80 642	0.60 628	0.80 609	0.57 599	0.78 676	0.55 677	0.78 673	0.49 665	0.76 674	0.58 668

LE_ROB	1.76 682	0.20 516	2.68 682	0.48 648	0.52 659	0.78 646	0.96 681	0.84 661	6.61 699	7.40 702	2.08 684	2.08 677	4.83 695	1.27 664	3.79 694	0.10 435	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.11 462	0.10 439

ACVNet-4b	0.72 646	0.81 667	1.33 656	0.72 666	0.50 656	0.80 648	0.31 574	0.71 645	0.80 639	0.50 594	0.72 621	0.95 651	0.43 589	0.96 640	1.20 664	1.13 690	0.21 634	0.76 672	0.45 661	0.65 667	0.46 660

FC-DCNN	0.70 644	0.30 597	0.69 559	0.32 607	0.27 616	0.81 649	0.39 619	0.79 655	0.82 641	1.41 676	1.58 673	1.98 676	1.26 673	1.02 647	0.77 629	0.24 631	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.26 636

FC-DCNN v2	0.71 645	0.30 597	0.67 553	0.32 607	0.27 616	0.84 650	0.39 619	0.84 661	0.85 649	1.44 680	1.64 674	2.09 678	1.28 675	1.06 650	0.80 633	0.24 631	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.25 634

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 620	0.50 646	0.86 606	0.39 636	0.24 602	0.84 650	0.55 652	0.56 571	0.62 608	0.60 621	0.68 612	0.62 612	0.42 585	1.13 655	0.43 567	0.23 624	0.27 649	0.27 628	0.35 651	0.25 621	0.29 641

MSMD_ROB	0.60 635	0.33 611	0.61 527	0.30 595	0.25 610	0.86 652	0.35 599	0.55 555	0.67 619	1.10 664	1.49 668	1.76 674	0.97 664	0.88 625	0.49 586	0.23 624	0.21 634	0.27 628	0.27 644	0.25 621	0.24 632

AnyNet_C01	0.65 639	0.58 653	2.60 681	0.32 607	0.26 614	0.88 653	0.61 658	0.63 624	0.62 608	0.68 633	0.96 644	0.76 640	0.60 628	0.96 640	1.43 670	0.16 588	0.16 609	0.17 594	0.17 604	0.23 616	0.23 627

ELAS_RVC	0.74 650	0.36 617	1.00 626	0.37 632	0.33 635	0.88 653	0.93 680	0.83 660	1.08 666	1.35 671	1.33 662	1.24 661	1.33 677	1.06 650	0.95 644	0.27 640	0.25 647	0.29 640	0.27 644	0.30 640	0.30 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 603	0.25 562	0.86 606	0.34 615	0.28 621	0.90 655	0.35 599	0.47 455	0.45 511	0.68 633	1.22 656	0.64 622	0.60 628	0.61 533	0.57 599	0.16 588	0.14 587	0.17 594	0.13 560	0.22 613	0.19 594

IMH-64-1	0.91 659	0.86 669	0.84 602	0.97 675	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 676	0.60 671

IMH-64	0.91 659	0.86 669	0.84 602	0.97 675	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 676	0.60 671

ACVNet_2	0.89 658	0.87 671	1.25 650	0.82 670	0.62 666	0.97 658	0.62 659	1.14 671	1.42 676	1.00 659	1.40 663	1.47 668	0.84 656	1.11 652	0.66 620	0.61 667	0.43 666	0.78 673	0.49 665	0.75 673	0.52 663

SAMSARA	0.56 627	0.39 627	0.80 587	0.60 660	0.46 652	1.00 659	1.23 691	0.67 637	0.68 622	0.71 636	0.54 566	0.89 648	0.57 624	0.81 613	0.62 612	0.19 616	0.22 638	0.18 602	0.18 610	0.27 633	0.25 634

SGM+DAISY	0.87 657	0.66 660	1.30 655	0.51 653	0.60 664	1.03 660	0.84 677	0.76 650	0.73 632	1.39 674	1.51 669	1.31 664	1.22 671	1.11 652	1.08 651	0.57 665	0.53 674	0.51 661	0.51 668	0.54 658	0.61 675

LRCNet_RVC	10.90 704	14.34 712	9.35 696	15.35 707	8.04 699	1.08 661	0.34 595	8.78 703	0.70 626	12.63 712	16.05 712	9.85 703	6.54 697	8.57 703	6.34 701	20.27 721	5.40 703	23.70 719	21.88 720	14.87 711	13.83 712

IMH	1.05 667	0.95 676	1.00 626	1.01 677	0.78 675	1.11 662	0.68 662	1.38 675	1.43 677	1.00 659	1.72 676	1.43 666	1.14 666	1.73 678	0.89 640	1.09 687	0.55 677	0.99 680	0.57 675	0.87 678	0.62 677

RTS	0.78 653	0.48 641	4.68 688	0.34 615	0.28 621	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 594

RTSA	0.78 653	0.48 641	4.68 688	0.34 615	0.28 621	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 594

WAO-7	1.01 664	0.89 672	0.93 617	0.83 672	0.66 669	1.18 665	0.81 675	1.40 676	1.57 680	1.11 665	1.76 678	1.45 667	1.19 670	1.50 672	1.14 656	0.61 667	0.62 684	0.70 668	0.68 680	0.66 669	0.60 671

notaker	1.45 676	1.34 687	1.48 660	1.40 688	1.07 685	1.18 665	0.85 678	1.48 680	1.40 675	1.51 685	3.46 692	2.40 684	1.81 684	1.76 680	1.45 673	1.11 688	0.69 689	1.38 690	0.87 688	1.31 690	0.97 688

PWCK	1.00 662	1.17 684	1.70 668	0.91 673	0.41 644	1.19 667	0.92 679	1.10 669	1.14 669	1.16 667	1.14 653	1.25 662	0.88 659	1.75 679	1.04 650	0.87 681	0.50 669	0.87 676	0.53 671	0.96 683	0.52 663

Dean	1.17 671	1.04 679	1.49 662	1.03 679	0.78 675	1.20 668	0.77 671	1.48 680	1.96 682	1.28 669	1.99 682	2.15 679	1.14 666	1.25 662	1.00 647	0.81 678	0.60 681	1.01 681	0.69 681	0.92 682	0.74 682

DStereoFS	0.84 656	0.66 660	0.80 587	0.53 657	0.50 656	1.23 669	0.55 652	0.94 666	1.32 673	0.89 648	1.32 660	1.04 655	2.32 690	1.29 666	1.14 656	0.31 649	0.35 660	0.30 642	0.39 658	0.34 645	0.60 671

MADNet+	1.01 664	1.16 683	4.72 690	0.70 665	0.47 653	1.24 670	0.96 681	0.97 668	0.89 650	0.65 630	0.77 626	0.87 645	0.85 658	2.09 683	1.68 675	0.38 657	0.39 663	0.31 644	0.27 644	0.43 652	0.39 653

SDNR	0.42 587	0.21 530	0.82 594	0.21 278	0.18 511	1.27 671	0.17 246	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.81 630	0.38 475	0.27 458	1.19 657	0.38 540	0.23 624	0.24 645	0.17 594	0.13 560	0.17 572	0.20 606

WAO-6	1.07 668	0.93 675	0.92 615	0.96 674	0.78 675	1.28 672	0.75 668	1.34 674	2.00 684	1.02 661	1.54 671	1.59 670	1.22 671	1.31 667	1.14 656	0.78 676	0.55 677	1.02 682	0.75 685	0.83 675	0.69 678

LVE	1.13 669	1.02 677	1.28 653	1.01 677	0.80 678	1.29 673	0.81 675	1.47 679	1.96 682	1.07 663	1.90 679	1.90 675	1.01 665	1.48 671	0.91 641	0.93 684	0.61 683	0.94 677	0.69 681	0.87 678	0.75 683

MDST_ROB	0.48 609	0.14 392	0.95 620	0.30 595	0.21 565	1.33 674	0.32 582	0.77 651	0.56 591	1.06 662	0.71 617	0.49 560	0.35 544	1.26 663	0.38 540	0.13 532	0.11 547	0.16 588	0.13 560	0.12 499	0.12 500

ELAS	0.74 650	0.36 617	0.85 605	0.36 626	0.33 635	1.36 675	0.77 671	0.93 665	0.92 654	1.41 676	1.53 670	1.16 660	1.17 669	0.95 639	1.03 648	0.26 635	0.25 647	0.28 636	0.28 647	0.31 641	0.30 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 661	0.56 652	0.82 594	0.69 664	0.58 663	1.37 676	0.35 599	0.94 666	1.25 671	0.93 653	1.90 679	1.52 669	2.10 687	1.27 664	0.77 629	0.69 670	0.33 658	0.75 671	0.47 664	0.70 671	0.57 667

KSHMR	1.89 684	1.36 688	1.60 665	1.47 690	1.22 688	1.38 677	1.06 685	1.79 684	5.97 698	1.42 678	5.65 697	2.98 689	1.14 666	2.23 686	1.20 664	1.27 691	1.12 693	1.46 692	1.10 693	1.32 691	1.15 691

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 642	0.64 658	1.06 633	0.45 644	0.27 616	1.40 678	0.58 655	0.78 652	0.92 654	0.84 646	0.86 636	0.88 647	0.68 642	1.33 668	0.68 622	0.37 656	0.29 653	0.34 649	0.36 654	0.43 652	0.37 651

ktn	1.77 683	1.36 688	1.22 647	1.43 689	1.14 686	1.52 679	1.08 686	1.51 682	3.96 695	2.77 693	4.69 694	3.35 690	1.46 681	1.69 677	1.25 666	1.43 692	0.77 691	1.45 691	0.99 691	1.32 691	0.96 686

HanzoNet	2.97 689	1.69 690	2.29 675	1.74 691	1.33 689	1.53 680	1.03 684	1.99 688	2.64 687	5.51 698	5.16 695	5.90 697	6.82 700	4.32 695	3.29 692	3.16 698	2.02 699	1.92 694	2.87 701	2.24 695	1.89 694

UNDER WATER	1.59 680	1.22 686	2.36 676	1.38 687	1.03 684	1.67 681	1.10 687	1.54 683	3.63 690	1.44 680	1.47 667	2.85 688	2.25 689	1.67 676	1.94 684	1.06 686	0.62 684	1.31 689	0.93 690	1.21 687	1.02 689

WAO-8	1.46 677	1.10 681	1.09 636	1.10 681	0.84 679	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 679	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 680	0.71 679

Venus	1.46 677	1.10 681	1.09 636	1.10 681	0.84 679	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 679	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 680	0.71 679

UNDER WATER-64	1.55 679	1.19 685	2.52 679	1.31 686	0.95 683	2.12 684	1.21 690	1.45 678	3.19 688	1.43 679	1.32 660	2.64 686	2.04 686	1.63 675	1.83 680	1.11 688	0.67 688	1.28 688	0.92 689	1.19 685	1.02 689

MANE	1.41 674	0.36 617	0.74 575	0.43 641	0.41 644	2.16 685	0.80 673	2.39 693	3.38 689	2.22 689	3.06 691	3.54 691	2.73 693	2.15 685	1.94 684	0.28 643	0.27 649	0.30 642	0.46 662	0.28 638	0.34 649

TorneroNet-64	1.43 675	1.03 678	1.20 646	1.10 681	0.86 681	2.26 686	0.73 666	1.84 685	3.84 694	1.25 668	2.25 687	2.69 687	1.42 678	1.76 680	1.43 670	0.76 675	0.50 669	1.09 683	0.66 679	1.23 688	0.76 684

SGM-ForestM	1.36 672	0.28 583	0.79 584	0.26 532	0.16 465	2.26 686	1.00 683	1.42 677	1.46 679	2.38 690	2.05 683	5.95 698	2.66 692	2.95 688	2.46 689	0.17 599	0.18 622	0.18 602	0.18 610	0.15 547	0.18 587

MADNet++	2.26 686	1.80 691	2.06 672	2.13 694	1.97 692	2.61 688	1.79 696	2.38 692	2.16 685	2.75 692	2.65 689	2.38 683	2.43 691	3.17 689	3.21 691	2.17 695	1.95 697	1.94 696	1.63 695	2.06 694	2.01 695

JetBlue	1.14 670	0.76 665	2.36 676	0.59 659	0.75 672	3.04 689	1.78 695	1.11 670	0.90 652	0.94 654	1.10 651	1.66 672	1.28 675	2.09 683	1.72 678	0.43 659	0.36 661	0.38 651	0.38 657	0.58 661	0.56 665

light-stereo	2.37 688	0.69 662	3.61 684	3.84 696	3.41 693	4.04 690	0.31 574	2.13 691	1.45 678	3.61 694	6.33 698	6.90 701	0.63 638	4.83 696	1.28 667	0.71 672	0.74 690	0.32 645	0.39 658	1.20 686	0.96 686

DPSimNet_ROB	4.34 692	4.23 694	6.89 695	3.67 695	3.68 694	4.75 691	5.21 701	2.67 694	3.68 691	5.82 699	3.95 693	5.57 694	6.72 699	3.46 693	4.48 696	4.05 702	2.88 700	4.68 703	3.12 703	3.69 697	3.62 700

xyz-stereo	1.40 673	0.10 140	17.09 710	0.18 94	0.07 2	4.78 692	0.18 293	0.29 229	0.34 374	0.36 492	2.81 690	0.40 502	0.29 490	0.56 505	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.06 151	0.06 101	0.05 34

MultiAttention	1.02 666	0.13 345	0.43 410	0.35 624	0.43 647	5.36 693	1.71 694	0.69 641	0.53 578	0.36 492	0.63 603	0.55 589	0.22 375	7.60 701	0.43 567	0.09 383	0.06 236	0.14 562	0.24 631	0.26 628	0.30 642

TorneroNet	2.22 685	1.08 680	1.24 649	1.14 685	0.90 682	5.58 694	0.80 673	2.12 690	8.69 701	2.58 691	5.42 696	3.88 692	1.97 685	1.78 682	1.87 681	0.86 680	0.54 676	1.15 687	0.74 684	1.23 688	0.85 685

TCMNet-wrong-test	4.29 691	5.57 698	4.65 687	11.33 706	10.39 702	5.73 695	4.48 700	4.13 697	1.02 660	1.91 686	2.39 688	6.16 699	3.62 694	3.84 694	4.50 697	1.99 694	0.47 668	1.97 697	1.69 696	5.69 702	4.31 701

JetRed	2.30 687	2.64 693	6.12 693	1.12 684	1.38 690	5.85 696	3.29 697	1.99 688	1.67 681	1.98 687	1.95 681	2.16 682	1.60 682	2.48 687	4.10 695	1.05 685	1.60 694	1.09 683	1.01 692	1.67 693	1.28 692

U	1.00 662	0.09 84	0.21 115	0.21 278	3.68 694	6.12 697	0.14 104	0.21 78	0.21 183	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	5.42 704	2.90 702	0.07 183	0.06 144

DGTPSM_ROB	8.34 698	5.10 695	10.37 707	5.31 698	10.18 700	8.33 698	23.60 710	6.06 700	13.41 710	4.90 695	10.87 708	5.65 695	10.44 703	6.17 698	12.59 704	3.74 700	7.55 704	3.69 700	7.26 708	4.14 699	7.46 704

DPSMNet_ROB	8.40 699	5.11 696	10.49 708	5.58 699	10.25 701	8.34 699	23.62 711	6.07 701	13.45 711	4.93 696	10.88 709	5.66 696	10.44 703	6.24 699	12.64 705	3.98 701	7.61 705	3.76 701	7.30 709	4.20 700	7.51 705

HaxPig	17.72 712	20.22 722	19.73 711	16.53 708	16.51 708	9.27 700	9.33 702	14.34 714	13.27 707	18.65 714	18.70 713	17.35 713	16.77 714	17.04 714	16.45 714	22.05 722	20.89 722	22.27 718	21.53 719	21.29 719	22.13 723

BEATNet-Init1	4.73 694	2.61 692	13.29 709	0.58 658	0.53 660	10.12 701	3.33 698	4.83 698	5.01 697	8.75 703	8.51 700	14.08 712	7.60 702	7.70 702	5.34 698	0.28 643	0.28 652	0.34 649	0.37 655	0.57 660	0.45 657

tt	4.71 693	0.10 140	3.94 685	2.06 693	1.53 691	10.14 702	16.88 705	9.27 705	4.98 696	1.39 674	1.02 648	4.68 693	4.90 696	3.35 692	5.86 700	5.76 703	9.15 711	2.24 699	2.53 699	3.10 696	1.32 693

Selective-IGEV-i1pa	5.57 695	7.99 700	4.76 691	0.80 669	0.45 651	12.99 703	3.60 699	9.25 704	7.43 700	6.97 700	9.87 704	8.94 702	7.26 701	14.66 713	5.65 699	3.55 699	1.08 692	1.93 695	0.72 683	0.73 672	2.79 698

MEDIAN_ROB	21.21 713	24.62 723	23.47 721	19.58 709	19.65 713	13.22 704	10.96 703	17.88 715	17.00 715	22.14 724	22.02 715	20.86 715	20.36 715	21.06 715	19.71 715	25.63 723	24.13 723	26.21 720	25.20 721	25.17 720	25.38 724

USTest	6.88 696	5.23 697	5.63 692	7.22 700	7.29 697	14.34 705	22.76 706	8.48 702	9.32 702	5.42 697	6.39 699	6.29 700	6.64 698	6.92 700	8.62 703	1.94 693	3.29 701	2.16 698	2.55 700	3.85 698	3.29 699

xxxxx1	15.27 707	9.54 704	10.31 702	20.13 710	18.88 710	17.08 706	23.03 707	10.36 706	10.99 704	9.21 704	9.62 701	10.74 707	10.61 706	10.72 705	13.89 711	7.97 709	9.20 712	31.85 722	44.72 724	12.84 708	13.69 709

tt_ll	15.27 707	9.54 704	10.31 702	20.13 710	18.88 710	17.08 706	23.03 707	10.36 706	10.99 704	9.21 704	9.62 701	10.74 707	10.61 706	10.72 705	13.89 711	7.97 709	9.20 712	31.85 722	44.72 724	12.84 708	13.69 709

ff	15.27 707	9.54 704	10.31 702	20.13 710	18.88 710	17.08 706	23.03 707	10.36 706	10.99 704	9.21 704	9.62 701	10.74 707	10.61 706	10.72 705	13.89 711	7.97 709	9.20 712	31.85 722	44.72 724	12.84 708	13.69 709

AVERAGE_ROB	25.43 721	29.06 724	27.24 722	24.63 720	24.20 722	17.73 709	12.61 704	22.29 718	21.39 718	26.79 726	26.16 724	25.20 723	24.64 725	25.07 723	23.53 716	29.96 724	28.40 724	30.60 721	29.58 722	29.72 721	29.84 725

iinet-test	10.78 702	9.29 701	9.70 697	10.48 701	10.68 703	17.98 710	25.98 712	12.57 709	13.39 708	9.64 707	10.10 705	10.06 704	10.61 706	11.22 709	12.70 706	6.40 705	7.74 706	5.68 705	6.69 704	7.47 703	7.30 702

IINet	10.78 702	9.29 701	9.70 697	10.48 701	10.68 703	17.98 710	25.98 712	12.57 709	13.39 708	9.64 707	10.10 705	10.06 704	10.61 706	11.22 709	12.70 706	6.40 705	7.74 706	5.68 705	6.69 704	7.47 703	7.30 702

Anonymous_1	16.62 711	9.35 703	9.84 699	10.66 703	14.64 707	18.66 712	27.12 714	12.64 711	13.51 712	10.76 711	10.30 707	10.13 706	10.60 705	11.06 708	12.74 708	15.87 719	7.74 706	16.92 717	43.48 723	58.66 726	7.68 706

DPSM_ROB	11.49 705	9.87 707	10.35 705	11.13 704	11.31 705	19.11 713	27.51 715	13.37 712	14.21 713	10.31 709	11.06 710	10.96 710	11.27 711	11.96 711	13.59 709	6.78 707	8.19 709	6.03 707	7.09 706	7.93 705	7.73 707

DPSM	11.49 705	9.87 707	10.35 705	11.13 704	11.31 705	19.11 713	27.51 715	13.37 712	14.21 713	10.31 709	11.06 710	10.96 710	11.27 711	11.96 711	13.59 709	6.78 707	8.19 709	6.03 707	7.09 706	7.93 705	7.73 707

RSGM-EC	29.65 722	17.75 713	10.04 700	35.31 721	33.15 723	26.42 715	46.65 717	19.89 716	17.74 716	18.92 715	23.36 722	30.14 724	23.59 723	41.87 724	45.99 725	59.56 725	34.38 725	33.25 725	20.37 717	34.97 722	19.60 721

acva	29.65 722	17.75 713	10.04 700	35.31 721	33.15 723	26.42 715	46.65 717	19.89 716	17.74 716	18.92 715	23.36 722	30.14 724	23.59 723	41.87 724	45.99 725	59.56 725	34.38 725	33.25 725	20.37 717	34.97 722	19.60 721

PML	16.10 710	12.82 711	6.78 694	5.23 697	7.76 698	33.92 717	66.56 726	5.30 699	10.28 703	26.12 725	68.59 726	20.51 714	13.49 713	10.06 704	6.78 702	5.96 704	2.00 698	6.04 709	2.18 698	8.96 707	2.60 697

RAFT-FEzeroshot	23.10 714	19.88 717	20.56 714	22.49 714	22.75 716	38.38 718	55.50 722	26.84 719	28.66 720	20.60 719	22.10 716	22.05 717	22.74 717	24.00 718	27.37 722	13.59 712	16.48 717	12.14 710	14.28 712	15.96 714	15.54 716

RAFT-FE	23.10 714	19.88 717	20.56 714	22.49 714	22.75 716	38.38 718	55.50 722	26.84 719	28.66 720	20.60 719	22.10 716	22.05 717	22.74 717	24.00 718	27.37 722	13.59 712	16.48 717	12.14 710	14.28 712	15.96 714	15.54 716

FlowAnything	23.14 717	19.87 716	20.79 717	22.50 717	22.74 715	38.39 720	55.46 720	26.89 721	28.72 723	20.77 723	22.29 721	22.07 719	22.72 716	23.99 716	27.41 724	13.60 715	16.55 721	12.15 714	14.36 716	15.97 716	15.52 714

CasAABBNet	23.10 714	19.86 715	20.64 716	22.47 713	22.73 714	38.41 721	55.50 722	26.89 721	28.70 722	20.61 721	22.15 718	22.08 720	22.75 719	23.99 716	27.36 720	13.59 712	16.48 717	12.14 710	14.27 711	15.95 712	15.53 715

LSM0	24.24 720	19.98 721	22.32 720	24.22 719	40.14 725	38.48 722	55.20 719	26.95 723	28.57 719	20.49 717	21.83 714	22.26 722	22.75 719	24.22 722	27.30 718	13.66 718	16.32 715	12.19 716	14.15 710	16.10 718	17.66 720

Hybrid-DGEV	23.16 718	19.94 720	20.96 719	22.49 714	22.75 716	38.51 723	55.52 725	27.09 725	28.90 725	20.58 718	22.25 719	22.00 716	22.80 721	24.11 721	27.33 719	13.60 715	16.47 716	12.14 710	14.30 715	15.95 712	15.54 716

Selective-RAFT-Error	23.16 718	19.93 719	20.87 718	22.54 718	22.81 719	38.52 724	55.47 721	27.01 724	28.83 724	20.66 722	22.25 719	22.09 721	22.80 721	24.09 720	27.36 720	13.61 717	16.48 717	12.15 714	14.28 712	15.99 717	15.57 719

test_example2	101.33 725	108.28 726	68.15 724	98.43 723	106.93 726	89.75 725	102.43 727	36.80 726	97.65 727	129.04 727	130.15 727	65.26 727	66.62 727	92.11 726	80.24 727	144.10 727	199.48 727	81.81 727	103.01 727	125.01 727	101.27 726

Selective-IGEV-i16pa	30.47 724	41.93 725	4.02 686	0.49 651	0.37 640	96.94 726	0.74 667	60.26 727	58.76 726	17.24 713	64.39 725	38.26 726	49.53 726	106.11 727	26.15 717	19.96 720	3.42 702	4.39 702	1.81 697	0.39 650	14.22 713

ccccc		256.29 727		354.40 726	364.36 727	149.10 727		152.89 728		153.93 728		164.00 728		268.02 728		390.55 728	349.22 728	244.59 728	219.82 728	412.30 728

GS-Stereo							0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

ASD4		6.65 699

Low-res two-view benchmark