Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pro-Stereo	0.10 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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-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-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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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-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

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-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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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-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-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-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

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

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-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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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	0.18 253	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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 699

Low-res two-view benchmark