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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

StereoAnything_RVC	0.13 120	0.37 624	0.36 313	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

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	0.24 633

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

zero-FE	0.16 211	0.08 38	0.81 591	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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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

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

BStereo	0.13 120	0.10 140	0.42 398	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	0.42 398	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

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

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	0.77 645	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

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

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

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
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

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

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

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

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
U	1.00 664	0.09 84	0.21 115	0.21 278	3.68 696	6.12 698	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	5.42 705	2.90 703	0.07 183	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-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-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

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-50K	0.14 159	0.19 503	0.70 566	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

WQFJA1++	0.44 600	0.07 4	0.63 539	0.18 94	0.13 324	0.15 55	0.11 20	0.20 63	0.11 8	2.05 690	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	4.20 702	0.07 240

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 313	0.72 665	0.70 566	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	0.35 654	0.04 2	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.23 628

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

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

rrr	0.17 229	0.11 220	0.57 512	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

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
test_xeample3	0.16 211	0.11 220	0.56 509	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

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-78k	0.13 120	0.11 220	0.44 421	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

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

aanet-new	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

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

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	0.61 624	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

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

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

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

4.25_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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

HUF	0.15 195	0.11 220	0.38 341	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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

aanet-new-28k	0.12 74	0.11 220	0.35 293	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-22k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.08 23	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.19 134	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 159	0.21 530	0.47 449	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.14 104	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.12 119	0.10 78	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 120	0.11 220	0.38 341	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.23 119	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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	0.19 595

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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-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

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
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

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

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

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
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

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

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

AIO-Stereo	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 195	0.10 140	0.44 421	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.65 615	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

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

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

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

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

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

GCAP-BAT	0.21 334	0.08 38	1.22 649	0.29 585	0.43 648	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

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

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

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

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

GCAPDPT-zeroshot	0.20 313	0.08 38	1.14 644	0.29 585	0.43 648	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

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

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	0.18 588

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

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	1.35 673	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

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

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

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

ours_stereo	0.13 120	0.11 220	0.23 143	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.18 293	0.20 63	0.19 134	0.13 117	0.18 191	0.14 171	0.10 78	0.23 242	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.05 34

rvit_stereo_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

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
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.
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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

ACVNet-DCA	0.18 253	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

xx1	0.20 313	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.28 379	0.24 407	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

1test111	0.19 296	0.14 392	0.38 341	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	0.38 341	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

tt1	0.18 253	0.14 392	0.35 293	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

GCAP-Stereo	0.14 159	0.14 392	0.33 272	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_RVC	0.13 120	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.19 201	0.12 119	0.15 251	0.17 115	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.12 500

CAS	0.15 195	0.07 4	0.21 115	0.41 641	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	0.29 647	0.04 2	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.14 540

TRStereo	0.19 296	0.17 473	0.47 449	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

sAnonymous2	0.20 313	0.21 530	0.58 517	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	0.58 517	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

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

Reg-Stereo(zero)	0.16 211	0.07 4	0.36 313	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

model_zeroshot	0.17 229	0.11 220	0.39 357	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

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

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

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

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

EKT-Stereo	0.38 571	0.12 278	0.38 341	0.42 642	3.88 698	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

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)
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

LL-Strereo2	0.18 253	0.18 487	0.39 357	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

4D-IteraStereo	0.17 229	0.16 454	0.50 476	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

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	0.38 652	0.15 583	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

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

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

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

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

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	0.39 357	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_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_0081_aga	0.16 211	0.14 392	0.28 207	0.21 278	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.23 119	0.24 242	0.17 216	0.21 233	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.14 204	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

WCG-NET	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

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

iRaft-Stereo_20w	0.19 296	0.10 140	0.46 441	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

CFNet-RSSM	0.17 229	0.10 140	0.40 365	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

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
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	0.29 647	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

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

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

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

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

IGEV-FE	0.18 253	0.10 140	0.65 548	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

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

rvit_0105_6	0.19 296	0.14 392	0.34 283	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

IGEV_Zeroshot_test	0.18 253	0.10 140	0.65 548	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

sCroCo_RVC	0.18 253	0.14 392	0.49 465	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

DLNR-FE	10.45 704	12.13 713	19.94 716	106.10 729	23.12 723	0.14 37	0.13 70	3.28 698	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.41 698	0.06 236	0.07 154	0.07 225	40.22 728	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

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	0.49 610	0.26 306	0.18 314	0.09 383	0.08 458	0.18 602	0.13 560	0.17 572	0.17 574

rvit_0105_5	0.21 334	0.15 427	0.38 341	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

MyStereo05	0.23 387	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.48 468	0.52 573	0.31 404	0.23 256	0.25 331	0.22 375	0.30 375	0.21 395	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

MyStereo04	0.23 387	0.12 278	0.55 505	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

DLNR_Zeroshot_test	10.44 703	12.10 712	19.93 715	106.08 728	23.66 724	0.14 37	0.13 70	3.22 697	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.36 697	0.06 236	0.07 154	0.07 225	39.70 727	0.06 144

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

riskmin	0.18 253	0.09 84	0.34 283	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

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

MIPNet	0.21 334	0.15 427	0.52 492	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

GMStereo	0.19 296	0.25 562	0.40 365	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
Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 140	0.37 322	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

Hybrid-DGEV-2	0.21 334	0.15 427	0.34 283	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

FE-Mocha	0.16 211	0.10 140	0.33 272	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

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

rvit_0105_4	0.20 313	0.15 427	0.38 341	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

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

MyStereo06	0.20 313	0.12 278	0.57 512	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

MSKI-zero shot	0.17 229	0.09 84	0.43 411	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

HH	0.18 253	0.12 278	0.55 505	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	0.55 505	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

test-1	0.17 229	0.11 220	0.40 365	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

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

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

rvit_0105_3	0.23 387	0.17 473	0.40 365	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

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

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

NRIStereo	0.18 253	0.11 220	0.35 293	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

rafts_anoy	0.18 253	0.15 427	0.35 293	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

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

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

AIO-test1	0.19 296	0.14 392	0.41 388	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

plain	0.17 229	0.13 345	0.43 411	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

MIF-Stereo (partial)	0.16 211	0.10 140	0.34 283	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

CRE-IMP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	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

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

RALAANet	0.19 296	0.18 487	0.37 322	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

FSD	0.27 471	0.28 583	0.32 254	0.27 560	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	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.25 621	0.24 633

PAM	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.22 347	0.15 433	0.34 501	0.21 424	0.37 347	0.22 200	0.31 404	0.27 295	0.55 590	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

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

IPLGR	0.21 334	0.13 345	0.61 528	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

DeepStereo_RVC	0.18 253	0.11 220	0.40 365	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

Anonymous3	0.23 387	0.18 487	0.63 539	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

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

PAM_32	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.19 340	0.36 337	0.23 226	0.29 354	0.28 301	0.56 594	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

UGAM-zero	0.23 387	0.10 140	0.54 499	0.19 150	0.13 324	0.21 265	0.14 104	0.44 425	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.51 573	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

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

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

UDGNet	0.23 387	0.31 605	0.38 341	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	0.21 617	0.11 493	0.14 533	0.10 439

dd	0.22 370	0.26 573	0.40 365	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

ROB_FTStereo	0.18 253	0.12 278	0.37 322	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	0.37 322	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

cross-raft	0.17 229	0.12 278	0.41 388	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

ARAFT	0.24 418	0.21 530	0.78 578	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

AIO-test2	0.20 313	0.20 516	0.36 313	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

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 387	0.13 345	0.83 598	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

RAFT-Test	0.17 229	0.10 140	0.38 341	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

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

GwcNet-ADL	0.22 370	0.14 392	0.58 517	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

Patchmatch Stereo++	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo_v2	0.18 253	0.12 278	0.37 322	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

iGMRVC	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

iRAFT	0.18 253	0.12 278	0.37 322	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

RAFT-IKP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	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

RALCasStereoNet	0.18 253	0.15 427	0.33 272	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

111	0.20 313	0.17 473	0.40 365	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

IGEV_i1	0.21 334	0.11 220	0.43 411	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

Anonymous_2	0.37 564	0.21 530	0.47 449	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	0.29 654	0.44 657	1.41 695	0.34 646	0.21 616

DCANet-4	0.19 296	0.10 140	0.52 492	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.36 337	0.39 438	0.29 354	0.30 326	0.17 224	0.22 375	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

fff	0.19 296	0.13 345	0.40 365	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

OMP-Stereo	0.23 387	0.14 392	0.35 293	0.29 585	0.13 324	0.21 265	0.16 199	0.37 347	0.33 364	0.34 459	0.30 326	0.34 442	0.19 342	0.70 570	0.24 447	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NF-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	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	0.35 293	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

RE-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	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	0.35 293	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

IRAFT_RVC	0.22 370	0.12 278	0.39 357	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

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
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

csc	0.19 296	0.13 345	0.40 365	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	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

RAFT + AFF	0.27 471	0.23 553	0.50 476	0.25 498	0.17 489	0.30 448	0.33 594	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

G2L-ROB	0.23 387	0.15 427	0.41 388	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

DFGA-Net	0.23 387	0.24 557	0.49 465	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_105_1	0.27 471	0.19 503	0.46 441	0.27 560	0.19 538	0.30 448	0.35 600	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_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

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

H2IRNET	0.18 253	0.13 345	0.35 293	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

ADStereo(finetuned)	0.19 296	0.13 345	0.49 465	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

DCANet	0.18 253	0.13 345	0.40 365	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	0.45 433	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

Selective-IGEV-i16pc	0.33 535	0.10 140	1.71 671	0.21 278	0.14 372	0.74 640	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

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

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

ITSA-stereo	0.25 446	0.15 427	0.33 272	0.23 404	0.11 176	0.27 387	0.18 293	0.56 571	0.59 599	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

LL-Strereo	0.29 503	0.25 562	0.58 517	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

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

IPLG	0.21 334	0.15 427	0.53 496	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

IPLGR_C	0.21 334	0.22 544	0.60 525	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

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

ACRE	0.21 334	0.20 516	0.62 536	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

GANet-ADL	0.21 334	0.12 278	0.45 433	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

PFNet+	0.20 313	0.10 140	0.37 322	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

PSM-softLoss	0.21 334	0.10 140	0.39 357	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	0.39 357	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

PFNet	0.23 387	0.10 140	0.57 512	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

Pruner-Stereo	0.19 296	0.11 220	0.34 283	0.29 585	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

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

SFCPSM	0.22 370	0.10 140	0.51 486	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

DMCA	0.22 370	0.14 392	0.36 313	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

DIP-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.33 272	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
HITNet	0.20 313	0.17 473	0.43 411	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
Select-FE	0.23 387	0.14 392	0.78 578	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

DCVSM-stereo	0.24 418	0.13 345	0.52 492	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

ACV-stereo	0.29 503	0.18 487	0.79 585	0.23 404	0.16 465	0.47 586	0.19 340	0.36 337	0.34 374	0.29 354	0.33 373	0.67 629	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

test_sample3	0.23 387	0.12 278	0.43 411	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

CIPLG	0.21 334	0.21 530	0.55 505	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

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

SST-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.37 322	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

RAFT_R40	0.21 334	0.10 140	0.37 322	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

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

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

GCST	0.47 608	0.60 657	0.57 512	1.04 683	0.48 655	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	0.69 671	0.42 666	0.79 676	0.62 679	0.62 665	0.46 663

DualNet (step1)	0.28 492	0.19 503	0.50 476	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	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample9	0.42 588	0.19 503	0.50 476	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	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample7	0.25 446	0.15 427	0.35 293	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

gwcnet-sp	0.24 418	0.13 345	0.63 539	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	0.63 539	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

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.
ssnet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	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

DisPM	0.19 296	0.10 140	0.35 293	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

TestStereo	0.21 334	0.19 503	0.40 365	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

BEATNet_4x	0.22 370	0.18 487	0.47 449	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

CoDeX	0.23 387	0.12 278	0.46 441	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

MIM_Stereo	0.18 253	0.12 278	0.38 341	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

ToySt	0.24 418	0.16 454	0.48 459	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

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

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

hknet	0.25 446	0.14 392	0.40 365	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

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	0.22 621

AAGNet	0.33 535	0.11 220	0.37 322	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	2.66 691	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.08 264	0.06 144

HCRNet	0.24 418	0.25 562	0.33 272	0.34 617	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

UCFNet_RVC	0.24 418	0.16 454	0.34 283	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

MyStereo8	0.22 370	0.15 427	0.63 539	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

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 459	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

CBFPSM	0.27 471	0.16 454	0.67 554	0.20 224	0.14 372	0.38 535	0.25 516	0.40 377	0.36 403	0.33 439	0.36 404	0.56 594	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

ssnet_v2	0.28 492	0.16 454	0.44 421	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

GES	0.22 370	0.12 278	0.42 398	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

ac_64	0.27 471	0.13 345	0.41 388	0.24 458	0.17 489	0.36 521	0.22 451	0.46 446	0.33 364	0.35 476	0.36 404	0.52 579	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

FADNet	0.32 526	0.36 619	0.74 576	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	0.19 595

MSMDNet	0.23 387	0.13 345	0.48 459	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

NOSS_ROB	0.31 517	0.20 516	0.35 293	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	0.24 626	0.22 628	0.17 572	0.17 574

Lsterematch	0.18 253	0.13 345	0.33 272	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

G2L-Stereo_test	0.24 418	0.16 454	0.38 341	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

G2L-Stereo	0.25 446	0.16 454	0.47 449	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

rvit_stereo_0075_2	0.24 418	0.17 473	0.50 476	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

test_sample4	0.24 418	0.13 345	0.43 411	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

GASNet	0.36 554	0.46 639	0.88 610	0.34 617	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

NINENet	0.25 446	0.15 427	0.37 322	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_5w	0.23 387	0.18 487	0.44 421	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

IIG-Stereo	0.23 387	0.13 345	0.35 293	0.29 585	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

CFNet_pseudo	0.23 387	0.13 345	0.47 449	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

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

UPFNet	0.25 446	0.12 278	0.38 341	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

DSFCA	0.27 471	0.13 345	0.36 313	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

DMCA-RVC	0.27 471	0.21 530	0.61 528	0.28 582	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

ccs_rob	0.23 387	0.13 345	0.47 449	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

test_sample8	0.49 614	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.55 555	0.34 374	0.62 625	0.38 428	1.15 660	0.67 641	0.66 560	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

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

RAFT+CT+SA	0.21 334	0.18 487	0.33 272	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

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

ADLNet2	0.30 510	0.17 473	0.72 571	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

GEStereo_RVC	0.27 471	0.20 516	0.44 421	0.27 560	0.16 465	0.33 488	0.25 516	0.56 571	0.54 583	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

FADNet-RVC-Resample	0.29 503	0.25 562	0.93 619	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	0.30 510	0.28 583	0.83 598	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	0.23 628

RYNet	0.37 564	0.18 487	0.59 523	0.25 498	0.28 621	0.61 625	0.32 583	0.59 596	0.59 599	0.41 549	0.38 428	0.57 599	0.39 567	0.87 622	0.53 598	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.18 586	0.18 588

AdaStereo	0.24 418	0.16 454	0.37 322	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.
NVstereo2D	0.31 517	0.16 454	0.54 499	0.24 458	0.22 581	0.42 561	0.28 551	0.58 590	0.56 592	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

DeepPruner_ROB	0.26 463	0.19 503	0.44 421	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

HSM	0.28 492	0.16 454	0.35 293	0.20 224	0.15 433	0.33 488	0.19 340	0.53 536	0.37 414	0.36 492	0.38 428	0.67 629	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

DStereoRT	0.35 549	0.13 345	0.51 486	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	1.54 694	0.41 661	0.08 264	0.11 476

HI	0.20 313	0.13 345	0.33 272	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	0.33 272	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

DispNO	0.27 471	0.18 487	0.62 536	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

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

PSM-AAD	0.25 446	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.26 377	0.38 615	0.34 295	0.28 296	0.35 476	0.39 441	0.28 379	0.79 651	0.30 375	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.08 264	0.21 616

UNet	0.28 492	0.14 392	0.69 560	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

GANet-RSSM	0.24 418	0.14 392	0.36 313	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

FADNet-RVC	0.31 517	0.35 616	0.78 578	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	0.19 595

StereoDRNet	0.32 526	0.22 544	0.61 528	0.27 560	0.21 565	0.42 561	0.30 569	0.61 609	0.48 543	0.46 580	0.39 441	0.48 555	0.30 504	0.57 509	0.40 556	0.11 474	0.09 493	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.10 439

IER	0.23 387	0.12 278	0.39 357	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

test_5	0.23 387	0.19 503	0.38 341	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

AASNet	0.27 471	0.19 503	0.49 465	0.26 532	0.17 489	0.34 501	0.20 393	0.62 618	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

LMCR-Stereo	0.26 463	0.18 487	0.49 465	0.28 582	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

psm_up	0.29 503	0.16 454	0.41 388	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

CFNet-ft	0.24 418	0.15 427	0.35 293	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

CFNet	0.27 471	0.20 516	0.44 421	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

CFNet_RVC	0.24 418	0.15 427	0.35 293	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

RT-IGEV	0.25 446	0.10 140	0.48 459	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

DDVS	0.25 446	0.15 427	0.39 357	0.24 458	0.17 489	0.34 501	0.21 424	0.41 389	0.30 328	0.33 439	0.41 460	0.48 555	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

test_sample5	0.24 418	0.13 345	0.42 398	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

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 365	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	0.40 365	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	0.40 365	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	0.40 365	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

1111x	0.32 526	0.11 220	0.40 365	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	1.37 670	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

CRFU-Net	0.28 492	0.14 392	0.45 433	0.25 498	0.15 433	0.45 578	0.23 477	0.50 488	0.30 328	0.43 565	0.41 460	0.48 555	0.46 600	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

XX-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.83 598	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

ADLNet	0.28 492	0.15 427	0.42 398	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

MMNet	0.27 471	0.14 392	0.49 465	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

delet	0.27 471	0.14 392	0.40 365	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

ACVNet	0.23 387	0.13 345	0.35 293	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

acv_ft	0.25 446	0.13 345	0.40 365	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

STTStereo	0.28 492	0.20 516	0.61 528	0.25 498	0.17 489	0.29 429	0.24 499	0.47 455	0.39 438	0.39 530	0.41 460	0.44 533	0.28 475	0.40 435	0.28 482	0.13 532	0.12 565	0.13 535	0.16 595	0.12 499	0.11 476

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 471	0.21 530	0.59 523	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.
coex_refinement	0.26 463	0.16 454	0.36 313	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

UGAM	0.26 463	0.14 392	0.45 433	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

ffm	0.22 370	0.12 278	0.42 398	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	0.29 503	0.12 278	0.42 398	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	1.08 652	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

mmx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	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	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

xxx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	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	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

CFNet_ucs	0.24 418	0.13 345	0.50 476	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

AACVNet	0.26 463	0.16 454	0.37 322	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

STrans-v2	0.24 418	0.13 345	0.54 499	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

xxxx	0.34 544	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	2.20 687	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

cf-r	0.24 418	0.15 427	0.44 421	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

PA-Net	0.37 564	0.28 583	0.83 598	0.31 603	0.28 621	0.39 544	0.42 629	0.51 505	0.55 589	0.34 459	0.42 477	0.41 509	0.36 548	0.79 605	0.49 587	0.12 513	0.23 644	0.16 588	0.23 630	0.12 499	0.18 588
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 370	0.25 562	0.47 449	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

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 388	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

DualNet	0.24 418	0.13 345	0.42 398	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

GMStereo_Zeroshot	0.24 418	0.21 530	0.45 433	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

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

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.13 345	0.56 509	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

ICVP	0.23 387	0.13 345	0.44 421	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)
RASNet	0.28 492	0.14 392	0.44 421	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

HSM-Net_RVC	0.27 471	0.11 220	0.42 398	0.19 150	0.11 176	0.34 501	0.20 393	0.62 618	0.43 484	0.40 540	0.43 490	0.50 569	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
TDLM	0.30 510	0.21 530	0.38 341	0.28 582	0.15 433	0.33 488	0.32 583	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

iResNet	0.24 418	0.18 487	0.61 528	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

iResNet_ROB	0.25 446	0.19 503	0.40 365	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

Selective-IGEV-i16pb	0.39 576	0.12 278	2.18 675	0.21 278	0.15 433	0.68 634	0.32 583	0.56 571	0.57 595	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

iinet-f	0.30 510	0.18 487	1.03 633	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	0.40 556	0.10 435	0.09 493	0.08 249	0.08 307	0.13 515	0.11 476

SA	0.22 370	0.16 454	0.36 313	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

dad	0.28 492	0.31 605	0.44 421	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

DAS	0.27 471	0.12 278	0.42 398	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	0.42 398	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

SACVNet	0.30 510	0.20 516	0.41 388	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

222	0.41 585	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	3.56 694	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

PSMNet-RSSM	0.24 418	0.15 427	0.36 313	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

DeepPrunerF	0.44 600	0.29 591	1.29 656	0.33 615	0.30 630	0.35 516	0.36 605	0.62 618	1.15 671	0.40 540	0.44 501	0.39 487	0.41 576	0.80 609	0.52 596	0.18 610	0.14 587	0.23 624	0.21 620	0.17 572	0.17 574

MLCV	0.22 370	0.16 454	0.44 421	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

PSMNet_ROB	0.33 535	0.24 557	0.54 499	0.31 603	0.21 565	0.42 561	0.43 631	0.59 596	0.47 534	0.37 500	0.44 501	0.49 561	0.31 521	0.64 549	0.43 568	0.14 557	0.10 523	0.15 577	0.14 574	0.13 515	0.11 476

TCMNet	0.33 535	0.23 553	0.72 571	0.29 585	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

UDG	0.40 583	0.46 639	0.49 465	0.40 640	0.35 638	0.47 586	0.27 535	0.54 545	0.47 534	0.39 530	0.45 513	0.59 604	0.44 591	0.46 452	0.39 548	0.26 635	0.19 627	0.48 659	0.22 628	0.34 646	0.26 638

GMM-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.43 411	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	0.19 595

pcwnet_v2	0.32 526	0.15 427	1.26 653	0.23 404	0.18 511	0.32 476	0.18 293	0.59 596	0.60 603	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

test_xeample	0.34 544	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	2.24 689	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

GwcNet-RSSM	0.26 463	0.17 473	0.46 441	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

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
iResNetv2_ROB	0.27 471	0.26 573	0.72 571	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

DISCO	0.32 526	0.13 345	0.51 486	0.25 498	0.16 465	0.48 592	0.25 516	0.50 488	0.57 595	0.37 500	0.45 513	0.62 613	0.36 548	0.64 549	0.49 587	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.12 499	0.11 476

hitnet-ft	0.29 503	0.17 473	0.40 365	0.19 150	0.14 372	0.39 544	0.23 477	0.44 425	0.41 468	0.36 492	0.46 523	0.53 584	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

XQC	0.43 594	0.37 624	0.96 624	0.34 617	0.25 610	0.53 612	0.34 596	0.60 605	0.73 633	0.51 600	0.46 523	0.57 599	0.47 603	0.70 570	0.72 626	0.17 599	0.12 565	0.18 602	0.15 583	0.25 621	0.23 628

GANetREF_RVC	0.43 594	0.47 641	0.69 560	0.38 636	0.20 557	0.51 602	0.48 646	0.66 633	0.66 617	0.46 580	0.46 523	0.50 569	0.44 591	0.90 630	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.32 646	0.18 610	0.27 634	0.22 621
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 510	0.19 503	0.41 388	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

DRN-Test	0.33 535	0.17 473	0.61 528	0.27 560	0.19 538	0.46 580	0.29 558	0.65 627	0.51 564	0.47 588	0.46 523	0.44 533	0.34 540	0.62 541	0.41 564	0.12 513	0.08 458	0.13 535	0.12 532	0.12 499	0.10 439

NCCL2	0.35 549	0.26 573	0.49 465	0.36 628	0.22 581	0.41 554	0.41 626	0.53 536	0.42 476	0.47 588	0.46 523	0.61 611	0.39 567	0.55 494	0.37 538	0.16 588	0.13 577	0.21 617	0.21 620	0.16 555	0.16 561

DLCB_ROB	0.28 492	0.16 454	0.34 283	0.27 560	0.16 465	0.38 535	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.46 580	0.46 523	0.51 573	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

SQANet	0.40 583	0.48 643	0.67 554	0.48 650	0.39 642	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	0.36 655	0.15 602	0.40 655	0.21 620	0.45 655	0.31 647

test_4	0.18 253	0.12 278	0.34 283	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

GrayStereo	0.25 446	0.09 84	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.23 315	0.47 642	0.34 295	0.30 328	0.39 530	0.47 530	0.30 406	0.79 651	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.13 518

FINET	0.34 544	0.27 580	0.80 588	0.24 458	0.24 602	0.36 521	0.34 596	0.54 545	0.72 630	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

CCAANet	0.21 334	0.09 84	0.34 283	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

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 554	0.36 619	0.53 496	0.34 617	0.19 538	0.51 602	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	0.36 655	0.19 627	0.27 629	0.17 604	0.26 629	0.23 628

NaN_ROB	0.41 585	0.28 583	0.62 536	0.30 597	0.19 538	0.51 602	0.47 642	0.58 590	0.59 599	0.56 617	0.47 530	0.49 561	0.41 576	1.21 661	0.64 618	0.12 513	0.18 622	0.12 514	0.13 560	0.11 462	0.14 540

ISRNet	0.27 471	0.13 345	0.45 433	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	0.20 607

HGLStereo	0.27 471	0.14 392	0.46 441	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

DStereoO	0.46 605	0.32 610	0.51 486	0.36 628	0.29 629	0.38 535	0.45 635	0.55 555	0.60 603	0.47 588	0.49 539	0.48 555	0.73 648	0.59 522	0.69 624	0.81 679	0.18 622	0.38 652	0.19 615	0.46 656	0.20 607

HBP-ISP	0.33 535	0.30 598	0.72 571	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	0.24 626	0.20 617	0.16 555	0.13 518

CBMV	0.33 535	0.21 530	0.54 499	0.23 404	0.13 324	0.42 561	0.33 594	0.53 536	0.48 543	0.52 606	0.49 539	0.50 569	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
anonymousa	0.23 387	0.11 220	0.50 476	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

Sa-1000	0.22 370	0.15 427	0.35 293	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

EAI-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.33 272	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.46 638	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

SuperB	0.49 614	0.28 583	2.23 676	0.23 404	0.15 433	0.41 554	0.32 583	0.47 455	0.82 642	0.43 565	0.50 542	0.33 433	0.45 594	0.68 565	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.98 686	0.14 540

DANet	0.35 549	0.23 553	0.60 525	0.36 628	0.22 581	0.39 544	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.52 606	0.50 542	0.59 604	0.41 576	0.76 595	0.49 587	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
ETE_ROB	0.34 544	0.26 573	0.45 433	0.29 585	0.18 511	0.40 550	0.37 609	0.57 581	0.47 534	0.50 595	0.50 542	0.62 613	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

StereoVision	0.22 370	0.18 487	0.37 322	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

RAFT_CTSACE	0.21 334	0.16 454	0.41 388	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

ADCP+	0.45 603	0.24 557	1.15 645	0.25 498	0.22 581	0.56 614	0.39 620	0.54 545	0.51 564	0.44 572	0.51 548	0.46 546	0.52 617	0.56 505	1.89 683	0.10 435	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.14 533	0.13 518

CC-Net-ROB	0.43 594	0.47 641	0.65 548	0.37 634	0.23 594	0.51 602	0.29 558	0.66 633	0.49 552	0.46 580	0.51 548	0.48 555	0.38 561	0.96 640	0.35 531	0.34 653	0.23 644	0.55 663	0.25 637	0.31 642	0.20 607

PASM	0.45 603	0.35 616	0.90 614	0.35 626	0.33 635	0.39 544	0.38 615	0.50 488	0.61 607	0.52 606	0.51 548	0.62 613	0.45 594	0.93 634	0.48 585	0.26 635	0.29 654	0.29 641	0.33 650	0.29 640	0.26 638

DPSNet	0.47 608	0.24 557	0.93 619	0.27 560	0.20 557	0.75 643	0.57 655	0.84 662	0.79 639	0.47 588	0.51 548	0.60 607	0.69 644	0.87 622	0.71 625	0.16 588	0.13 577	0.12 514	0.10 454	0.25 621	0.21 616

StereoDRNet-Refined	0.27 471	0.17 473	0.35 293	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
LALA_ROB	0.36 554	0.25 562	0.46 441	0.30 597	0.21 565	0.47 586	0.39 620	0.61 609	0.51 564	0.52 606	0.51 548	0.69 635	0.36 548	0.50 468	0.43 568	0.17 599	0.11 547	0.16 588	0.14 574	0.17 572	0.15 552

MSAF-DinoV2	0.76 654	0.44 637	1.98 673	0.49 653	0.16 465	0.58 618	0.31 574	0.81 659	0.83 646	0.41 549	0.52 556	0.98 654	0.58 626	4.97 699	1.03 649	0.11 474	0.07 370	0.10 420	0.24 632	0.27 634	0.26 638

PSMNet-RUCA	0.37 564	0.41 634	0.66 553	0.46 648	0.41 645	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	0.33 649	0.21 620	0.31 642	0.22 621

Wz-Net-LNSev	0.34 544	0.29 591	0.91 615	0.26 532	0.21 565	0.47 586	0.31 574	0.54 545	0.54 583	0.44 572	0.52 556	0.50 569	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

DDUNet	0.41 585	0.50 648	0.48 459	0.44 645	0.39 642	0.46 580	0.32 583	0.50 488	0.43 484	0.45 576	0.52 556	0.57 599	0.36 548	0.48 459	0.33 522	0.33 652	0.21 634	0.55 663	0.25 637	0.37 650	0.32 650

APVNet	0.36 554	0.20 516	0.70 566	0.26 532	0.22 581	0.52 611	0.35 600	0.61 609	0.44 499	0.38 515	0.52 556	0.48 555	0.38 561	0.84 618	0.46 582	0.13 532	0.14 587	0.15 577	0.16 595	0.16 555	0.15 552

GwcNet	0.35 549	0.23 553	0.88 610	0.25 498	0.24 602	0.48 592	0.27 535	0.55 555	0.57 595	0.38 515	0.52 556	0.51 573	0.32 528	0.60 526	0.41 564	0.13 532	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.13 515	0.14 540

PS-NSSS	0.32 526	0.30 598	0.46 441	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	0.21 617	0.15 583	0.15 547	0.13 518

RTSC	0.39 576	0.28 583	0.78 578	0.27 560	0.18 511	0.49 597	0.22 451	0.59 596	0.84 649	0.55 616	0.53 563	0.49 561	0.36 548	0.67 564	0.82 635	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.17 572	0.17 574

XPNet_ROB	0.33 535	0.20 516	0.43 411	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.31 574	0.55 555	0.50 560	0.51 600	0.53 563	0.58 602	0.37 557	0.63 547	0.45 576	0.17 599	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.14 540

PDISCO_ROB	0.43 594	0.30 598	0.67 554	0.43 643	0.36 639	0.67 632	0.32 583	0.72 647	0.76 635	0.43 565	0.53 563	0.63 621	0.40 572	0.66 560	0.47 584	0.21 621	0.12 565	0.21 617	0.19 615	0.25 621	0.20 607

Wz-Net-TNSev	0.51 622	0.58 655	1.61 669	0.25 498	0.21 565	0.65 629	0.45 635	0.63 625	0.69 625	0.51 600	0.54 566	0.71 638	0.60 629	1.00 645	0.77 630	0.15 572	0.15 602	0.13 535	0.15 583	0.21 606	0.20 607

Wz-Net-MNSev	0.36 554	0.26 573	0.79 585	0.26 532	0.21 565	0.59 621	0.38 615	0.55 555	0.56 592	0.48 592	0.54 566	0.53 584	0.36 548	0.60 526	0.44 573	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.11 493	0.15 547	0.13 518

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	0.31 647

SAMSARA	0.56 629	0.39 629	0.80 588	0.60 662	0.46 653	1.00 660	1.23 692	0.67 638	0.68 623	0.71 637	0.54 566	0.89 649	0.57 625	0.81 613	0.62 613	0.19 616	0.22 639	0.18 602	0.18 610	0.27 634	0.25 636

w-ln-seven-2	0.36 554	0.29 591	1.06 635	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.30 569	0.50 488	0.54 583	0.45 576	0.55 570	0.45 538	0.41 576	0.62 541	0.49 587	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.11 476

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 446	0.14 392	0.95 622	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

fast-acv-ft	0.31 517	0.20 516	0.81 591	0.24 458	0.18 511	0.46 580	0.27 535	0.41 389	0.49 552	0.39 530	0.55 570	0.49 561	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

anonymity	0.56 629	0.54 653	0.70 566	0.47 649	0.61 666	0.56 614	0.43 631	0.69 642	0.49 552	0.63 627	0.55 570	0.54 588	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.55 664	0.53 675	0.50 660	0.54 673	0.51 658	0.56 668

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 510	0.20 516	0.70 566	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

CBMV_ROB	0.33 535	0.18 487	0.53 496	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.20 393	0.51 505	0.45 511	0.51 600	0.55 570	0.45 538	0.42 585	0.71 573	0.32 515	0.18 610	0.19 627	0.23 624	0.21 620	0.14 533	0.15 552

FBW_ROB	0.43 594	0.26 573	0.54 499	0.31 603	0.20 557	0.51 602	0.32 583	0.70 644	0.60 603	0.59 621	0.55 570	0.65 624	0.41 576	1.40 671	0.51 595	0.13 532	0.17 616	0.21 617	0.16 595	0.17 572	0.18 588

YMNet	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

YMNet_1	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

Syn2CoEx	0.36 554	0.31 605	0.78 578	0.34 617	0.21 565	0.41 554	0.28 551	0.61 609	0.49 552	0.42 559	0.56 577	0.45 538	0.44 591	0.69 567	0.38 540	0.17 599	0.14 587	0.15 577	0.12 532	0.13 515	0.12 500

STTRV1_RVC	0.42 588	0.32 610	0.89 613	0.29 585	0.36 639	0.49 597	0.31 574	0.61 609	0.53 578	0.46 580	0.56 577	0.47 548	0.43 589	1.00 645	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.20 614	0.18 610	0.25 621	0.17 574

NCC-stereo	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	0.16 555	0.16 561

Abc-Net	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	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
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	0.58 583	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

DEmStereo	0.26 463	0.09 84	0.47 449	0.19 150	0.12 244	0.30 448	0.25 516	0.28 213	0.36 403	0.36 492	0.58 583	0.25 331	0.48 609	0.53 486	0.44 573	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.07 240

ADCRef	0.38 571	0.24 557	0.88 610	0.26 532	0.21 565	0.49 597	0.27 535	0.52 524	0.48 543	0.50 595	0.58 583	0.35 456	0.47 603	0.48 459	1.29 669	0.09 383	0.08 458	0.12 514	0.12 532	0.11 462	0.11 476

Ntro	0.58 633	0.64 660	0.92 617	0.66 665	0.50 657	0.77 644	0.36 605	0.66 633	0.70 627	0.50 595	0.59 586	0.65 624	0.51 615	0.75 590	0.45 576	0.56 665	0.32 658	0.56 666	0.34 651	0.63 666	0.46 663

HHNet	0.22 370	0.12 278	0.52 492	0.18 94	0.18 511	0.20 234	0.20 393	0.34 295	0.31 341	0.32 426	0.59 586	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

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	0.59 586	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	0.20 607

S-Stereo	0.38 571	0.20 516	1.05 634	0.27 560	0.22 581	0.38 535	0.32 583	0.55 555	0.66 617	0.39 530	0.59 586	0.49 561	0.41 576	0.75 590	0.40 556	0.12 513	0.15 602	0.13 535	0.13 560	0.16 555	0.21 616

ADCPNet	0.48 611	0.29 591	1.60 667	0.27 560	0.23 594	0.70 638	0.38 615	0.53 536	0.51 564	0.51 600	0.59 586	0.67 629	0.56 622	0.60 526	1.14 657	0.15 572	0.18 622	0.14 562	0.23 630	0.19 594	0.19 595

z-ln-s-r	0.32 526	0.21 530	0.82 595	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.26 529	0.43 417	0.50 560	0.32 426	0.60 591	0.39 487	0.29 490	0.73 581	0.66 621	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.08 318

FAT-Stereo	0.36 554	0.18 487	0.73 575	0.26 532	0.18 511	0.33 488	0.29 558	0.60 605	0.59 599	0.46 580	0.60 591	0.60 607	0.50 612	0.61 533	0.34 527	0.13 532	0.14 587	0.13 535	0.12 532	0.14 533	0.18 588

stereogan	0.37 564	0.17 473	0.65 548	0.27 560	0.22 581	0.62 627	0.26 529	0.59 596	0.63 613	0.43 565	0.60 591	0.67 629	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

edge stereo	0.39 576	0.22 544	0.81 591	0.27 560	0.22 581	0.37 527	0.24 499	0.56 571	0.54 583	0.53 612	0.60 591	0.71 638	0.50 612	0.78 603	0.40 556	0.16 588	0.14 587	0.19 610	0.14 574	0.16 555	0.17 574

SHD	0.42 588	0.27 580	0.81 591	0.31 603	0.25 610	0.42 561	0.22 451	0.66 633	0.94 660	0.63 627	0.60 591	0.59 604	0.47 603	0.59 522	0.58 605	0.15 572	0.13 577	0.16 588	0.16 595	0.20 603	0.22 621

AANet_RVC	0.31 517	0.22 544	0.50 476	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.24 499	0.47 455	0.54 583	0.38 515	0.60 591	0.43 522	0.29 490	0.87 622	0.40 556	0.11 474	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SGM-Forest	0.36 554	0.17 473	0.47 449	0.23 404	0.16 465	0.45 578	0.41 626	0.55 555	0.48 543	0.52 606	0.60 591	0.52 579	0.41 576	0.85 619	0.50 593	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
w-ln-seven	0.42 588	0.30 598	1.18 646	0.26 532	0.22 581	0.58 618	0.31 574	0.62 618	0.81 641	0.58 620	0.61 598	0.53 584	0.36 548	0.57 509	0.65 620	0.11 474	0.10 523	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.13 518

CrosDoStereo	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 689	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

DeepStereo_LL	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 689	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

DRaft	0.24 418	0.10 140	0.34 283	0.18 94	0.12 244	0.28 407	0.23 477	0.33 286	0.39 438	0.38 515	0.61 598	0.21 275	0.41 576	0.48 459	0.42 567	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.08 318

DGSMNet	0.61 638	0.29 591	0.91 615	0.51 655	0.70 671	0.62 627	1.38 693	0.59 596	0.55 589	0.37 500	0.61 598	0.52 579	0.33 531	0.65 556	0.43 568	0.53 661	0.60 682	0.67 668	0.61 678	0.63 666	0.61 678

DispFullNet	0.66 642	0.89 674	1.59 666	0.77 671	1.21 689	0.51 602	0.23 477	0.59 596	0.72 630	0.69 636	0.61 598	0.69 635	0.91 661	0.79 605	0.48 585	0.27 640	0.12 565	0.73 671	0.30 649	0.65 669	0.40 656

MultiAttention	1.02 668	0.13 345	0.43 411	0.35 626	0.43 648	5.36 694	1.71 695	0.69 642	0.53 578	0.36 492	0.63 604	0.55 590	0.22 375	7.60 704	0.43 568	0.09 383	0.06 236	0.14 562	0.24 632	0.26 629	0.30 644

RP	0.35 549	0.22 544	0.51 486	0.31 603	0.24 602	0.37 527	0.28 551	0.50 488	0.58 598	0.40 540	0.63 604	0.61 611	0.47 603	0.61 533	0.39 548	0.16 588	0.15 602	0.17 594	0.15 583	0.17 572	0.17 574

RGC	0.39 576	0.32 610	0.64 547	0.34 617	0.27 616	0.40 550	0.29 558	0.57 581	0.53 578	0.45 576	0.64 606	0.62 613	0.45 594	0.72 579	0.39 548	0.15 572	0.15 602	0.21 617	0.20 617	0.18 586	0.19 595

Wz-Net-SNSev	0.43 594	0.41 634	1.27 654	0.30 597	0.21 565	0.44 572	0.41 626	0.61 609	0.65 615	0.46 580	0.65 607	0.62 613	0.39 567	0.74 589	0.59 606	0.12 513	0.11 547	0.12 514	0.13 560	0.16 555	0.14 540

THIR-Stereo	0.29 503	0.12 278	0.41 388	0.19 150	0.11 176	0.28 407	0.72 666	0.32 271	0.35 390	0.37 500	0.65 607	0.34 442	0.50 612	0.57 509	0.45 576	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.07 240

RAFT-345	0.21 334	0.10 140	0.46 441	0.22 347	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.26 175	0.25 256	0.27 313	0.66 609	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

ccnet	0.42 588	0.31 605	0.48 459	0.27 560	0.32 634	0.60 624	0.32 583	0.65 627	0.46 529	0.53 612	0.66 609	0.56 594	0.45 594	0.72 579	0.61 611	0.26 635	0.19 627	0.24 626	0.21 620	0.26 629	0.22 621

ADCMid	0.49 614	0.34 614	1.13 643	0.26 532	0.21 565	0.51 602	0.37 609	0.57 581	0.54 583	0.75 642	0.66 609	0.62 613	0.64 640	0.64 549	1.68 676	0.13 532	0.12 565	0.17 594	0.17 604	0.20 603	0.17 574

AnyNet_C32	0.51 622	0.40 630	1.10 642	0.29 585	0.28 621	0.59 621	0.58 656	0.54 545	0.60 603	0.62 625	0.66 609	0.54 588	0.54 618	0.78 603	1.74 680	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.20 603	0.20 607

ASMatch	0.23 387	0.11 220	0.51 486	0.24 458	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.28 296	0.28 325	0.68 613	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

psmorigin	0.50 618	0.25 562	3.03 685	0.24 458	0.19 538	0.38 535	0.22 451	0.50 488	0.44 499	0.64 629	0.68 613	0.71 638	0.51 615	0.85 619	0.45 576	0.14 557	0.17 616	0.13 535	0.14 574	0.16 555	0.21 616

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 622	0.50 648	0.86 607	0.39 638	0.24 602	0.84 651	0.55 653	0.56 571	0.62 609	0.60 622	0.68 613	0.62 613	0.42 585	1.13 656	0.43 568	0.23 624	0.27 650	0.27 629	0.35 652	0.25 621	0.29 643

AF-Net	0.37 564	0.26 573	0.56 509	0.32 609	0.23 594	0.41 554	0.29 558	0.61 609	0.64 614	0.42 559	0.68 613	0.65 624	0.49 610	0.57 509	0.44 573	0.15 572	0.11 547	0.19 610	0.14 574	0.15 547	0.13 518

Nwc_Net	0.37 564	0.25 562	0.68 559	0.31 603	0.24 602	0.44 572	0.30 569	0.65 627	0.50 560	0.37 500	0.69 617	0.58 602	0.45 594	0.60 526	0.40 556	0.15 572	0.12 565	0.19 610	0.21 620	0.14 533	0.13 518

WZ-Net	0.52 626	0.38 628	1.90 672	0.30 597	0.24 602	0.57 617	0.48 646	0.62 618	0.78 638	0.50 595	0.71 618	0.68 633	0.54 618	0.98 644	0.84 636	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.19 594	0.20 607

ADCL	0.47 608	0.22 544	1.00 628	0.27 560	0.19 538	0.74 640	0.64 661	0.54 545	0.69 625	0.56 617	0.71 618	0.55 590	0.60 629	0.60 526	1.43 671	0.11 474	0.09 493	0.13 535	0.13 560	0.14 533	0.14 540

ADCS	0.58 633	0.40 630	1.35 659	0.29 585	0.24 602	0.55 613	0.45 635	0.67 638	0.83 646	0.76 644	0.71 618	0.68 633	0.60 629	0.76 595	2.23 688	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.17 604	0.22 613	0.22 621

MDST_ROB	0.48 611	0.14 392	0.95 622	0.30 597	0.21 565	1.33 675	0.32 583	0.77 652	0.56 592	1.06 664	0.71 618	0.49 561	0.35 544	1.26 664	0.38 540	0.13 532	0.11 547	0.16 588	0.13 560	0.12 499	0.12 500

ACVNet-4b	0.72 648	0.81 669	1.33 658	0.72 669	0.50 657	0.80 649	0.31 574	0.71 646	0.80 640	0.50 595	0.72 622	0.95 652	0.43 589	0.96 640	1.20 665	1.13 691	0.21 634	0.76 673	0.45 662	0.65 669	0.46 663

MFN_U_SF_RVC	0.56 629	0.51 650	1.19 647	0.38 636	0.22 581	0.69 635	0.27 535	0.80 657	0.67 620	0.73 638	0.74 623	0.87 646	0.61 638	0.81 613	0.76 627	0.29 647	0.27 650	0.32 646	0.37 656	0.32 645	0.31 647

otaku	0.57 632	0.62 659	0.87 609	0.63 664	0.44 651	0.73 639	0.37 609	0.65 627	0.66 617	0.51 600	0.75 624	0.66 628	0.45 594	0.69 567	0.46 582	0.53 661	0.34 660	0.55 663	0.35 652	0.60 664	0.45 660

ACVNet_1	0.72 648	0.81 669	1.37 660	0.72 669	0.53 661	0.77 644	0.42 629	0.85 665	0.90 653	0.74 641	0.75 624	1.32 667	0.72 647	1.02 648	0.55 599	0.54 663	0.31 657	0.71 670	0.35 652	0.64 668	0.45 660

GANet	0.36 554	0.22 544	0.49 465	0.29 585	0.17 489	0.41 554	0.38 615	0.57 581	0.45 511	0.46 580	0.75 624	0.55 590	0.40 572	0.94 636	0.41 564	0.13 532	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.14 533	0.11 476

MADNet+	1.01 666	1.16 686	4.72 692	0.70 667	0.47 654	1.24 671	0.96 682	0.97 669	0.89 651	0.65 631	0.77 627	0.87 646	0.85 659	2.09 684	1.68 676	0.38 658	0.39 664	0.31 645	0.27 645	0.43 653	0.39 655

CSAN	0.50 618	0.35 616	0.78 578	0.36 628	0.23 594	0.56 614	0.59 658	0.61 609	0.70 627	0.64 629	0.78 628	0.65 624	0.60 629	1.38 670	0.62 613	0.21 621	0.17 616	0.20 614	0.20 617	0.18 586	0.18 588

RainbowNet	0.72 648	0.89 674	1.02 631	0.82 673	0.63 668	0.78 647	0.52 650	0.81 659	0.93 658	0.60 622	0.79 629	0.80 643	0.60 629	0.80 609	0.57 600	0.78 677	0.55 678	0.78 674	0.49 666	0.76 676	0.58 671

DCRE	0.20 313	0.13 345	0.40 365	0.21 278	0.15 433	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.22 263	0.80 630	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

zh-sn7	0.48 611	0.51 650	1.43 661	0.29 585	0.20 557	0.47 586	0.39 620	0.57 581	0.62 609	0.52 606	0.81 631	0.52 579	0.56 622	1.05 650	0.87 639	0.12 513	0.13 577	0.13 535	0.13 560	0.17 572	0.16 561

SDNR	0.42 588	0.21 530	0.82 595	0.21 278	0.18 511	1.27 672	0.17 246	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.81 631	0.38 475	0.27 458	1.19 658	0.38 540	0.23 624	0.24 646	0.17 594	0.13 560	0.17 572	0.20 607

Consistency-Raft	0.55 628	0.48 643	1.02 631	0.45 646	0.49 656	0.49 597	0.47 642	0.72 647	0.72 630	0.45 576	0.82 633	0.47 548	0.60 629	0.50 468	0.63 616	0.39 659	0.39 664	0.44 657	0.51 669	0.52 659	0.37 653

aanetorigin	0.39 576	0.29 591	1.09 638	0.24 458	0.19 538	0.28 407	0.37 609	0.33 286	0.47 534	0.94 656	0.82 633	0.52 579	0.54 618	0.49 464	0.50 593	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.16 555	0.15 552

SGM_RVC	0.50 618	0.19 503	0.50 476	0.25 498	0.15 433	0.69 635	0.39 620	0.68 641	0.82 642	0.95 658	0.84 635	1.13 657	0.76 649	1.16 657	0.60 610	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
PWC_ROB	0.38 571	0.29 591	0.69 560	0.25 498	0.20 557	0.38 535	0.19 340	0.58 590	0.67 620	0.57 619	0.85 636	0.51 573	0.40 572	0.71 573	0.52 596	0.13 532	0.09 493	0.14 562	0.10 454	0.17 572	0.14 540

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 644	0.64 660	1.06 635	0.45 646	0.27 616	1.40 679	0.58 656	0.78 653	0.92 655	0.84 648	0.86 637	0.88 648	0.68 643	1.33 669	0.68 623	0.37 657	0.29 654	0.34 650	0.36 655	0.43 653	0.37 653

MFMNet_re	0.72 648	0.76 667	0.99 627	0.62 663	0.70 671	0.77 644	0.67 662	0.75 650	0.83 646	0.78 646	0.86 637	0.69 635	0.78 650	0.71 573	0.61 611	0.66 670	0.59 681	0.61 667	0.58 677	0.68 672	0.71 682

SPS-STEREO	0.69 645	0.61 658	0.98 626	0.52 658	0.57 663	0.74 640	0.50 649	0.78 653	0.62 609	0.95 658	0.86 637	0.94 650	0.70 645	1.01 647	0.87 639	0.58 667	0.51 672	0.50 660	0.50 668	0.55 661	0.58 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 639	0.37 624	2.40 680	0.26 532	0.25 610	0.38 535	0.49 648	0.41 389	1.06 665	1.38 675	0.87 640	0.62 613	0.95 662	0.65 556	1.65 675	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.19 594	0.17 574

RTS	0.78 655	0.48 643	4.68 690	0.34 617	0.28 621	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

RTSA	0.78 655	0.48 643	4.68 690	0.34 617	0.28 621	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

AANet	0.49 614	0.42 636	1.56 665	0.22 347	0.19 538	0.39 544	0.25 516	0.52 524	0.92 655	0.92 653	0.93 643	0.84 645	0.67 641	0.59 522	0.59 606	0.15 572	0.11 547	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

FTStereo	0.28 492	0.10 140	0.43 411	0.23 404	0.13 324	0.21 265	0.53 652	0.34 295	0.26 268	0.38 515	0.95 644	0.30 406	0.56 622	0.32 389	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.19 595

zh-mn7	0.46 605	0.45 638	1.48 662	0.25 498	0.19 538	0.44 572	0.29 558	0.56 571	0.82 642	0.65 631	0.96 645	0.49 561	0.38 561	0.88 625	0.63 616	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.13 515	0.14 540

z-mn7	0.44 600	0.40 630	1.09 638	0.25 498	0.18 511	0.61 625	0.34 596	0.56 571	0.93 658	0.43 565	0.96 645	0.53 584	0.39 567	0.94 636	0.59 606	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.14 533	0.13 518

AnyNet_C01	0.65 641	0.58 655	2.60 683	0.32 609	0.26 614	0.88 654	0.61 659	0.63 625	0.62 609	0.68 634	0.96 645	0.76 641	0.60 629	0.96 640	1.43 671	0.16 588	0.16 609	0.17 594	0.17 604	0.23 616	0.23 628

SANet	0.53 627	0.28 583	0.96 624	0.26 532	0.15 433	0.69 635	0.44 634	0.67 638	1.34 675	0.67 633	0.98 648	0.94 650	0.71 646	0.89 627	0.76 627	0.14 557	0.12 565	0.12 514	0.11 493	0.17 572	0.16 561

tt	4.71 695	0.10 140	3.94 687	2.06 696	1.53 693	10.14 703	16.88 706	9.27 708	4.98 698	1.39 676	1.02 649	4.68 695	4.90 697	3.35 694	5.86 701	5.76 705	9.15 714	2.24 700	2.53 700	3.10 698	1.32 696

EDNetEfficientorigin	7.51 700	0.52 652	140.47 728	0.25 498	0.17 489	0.42 561	0.29 558	0.47 455	1.03 662	1.28 671	1.02 649	0.83 644	0.84 657	0.75 590	0.99 647	0.10 435	0.09 493	0.12 514	0.10 454	0.21 606	0.22 621

PVD	0.58 633	0.34 614	0.84 603	0.39 638	0.31 633	0.59 621	0.47 642	0.80 657	1.25 672	0.92 653	1.09 651	0.79 642	0.82 655	0.85 619	0.76 627	0.21 621	0.18 622	0.22 623	0.18 610	0.27 634	0.35 652

JetBlue	1.14 672	0.76 667	2.36 678	0.59 661	0.75 673	3.04 690	1.78 696	1.11 671	0.90 653	0.94 656	1.10 652	1.66 674	1.28 676	2.09 684	1.72 679	0.43 660	0.36 662	0.38 652	0.38 658	0.58 663	0.56 668

LSM	1.64 683	0.40 630	2.56 682	2.02 695	17.61 712	0.51 602	0.52 650	0.61 609	0.76 635	0.82 647	1.11 653	0.63 621	0.54 618	0.75 590	0.49 587	0.16 588	0.24 646	0.18 602	0.21 620	0.25 621	2.42 699

PWCK	1.00 664	1.17 687	1.70 670	0.91 676	0.41 645	1.19 668	0.92 680	1.10 670	1.14 670	1.16 669	1.14 654	1.25 664	0.88 660	1.75 680	1.04 651	0.87 682	0.50 670	0.87 677	0.53 672	0.96 685	0.52 666

RAFT-RH_RVC	0.25 446	0.11 220	0.45 433	0.21 278	0.12 244	0.25 354	0.14 104	0.27 190	0.27 279	0.38 515	1.15 655	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

coex-ft	3.44 692	0.73 666	48.55 726	0.24 458	0.19 538	0.50 601	0.43 631	0.47 455	2.40 688	7.03 704	1.20 656	0.97 653	2.23 689	0.73 581	1.92 684	0.12 513	0.15 602	0.14 562	0.12 532	0.21 606	0.43 658

G-Net	0.46 605	0.25 562	0.86 607	0.34 617	0.28 621	0.90 656	0.35 600	0.47 455	0.45 511	0.68 634	1.22 657	0.64 623	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.16 588	0.14 587	0.17 594	0.13 560	0.22 613	0.19 595

pmcnn	0.50 618	0.20 516	0.78 578	0.24 458	0.26 614	0.39 544	0.30 569	0.51 505	0.50 560	0.54 614	1.23 658	2.52 687	0.37 557	0.77 601	0.95 645	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.10 414	0.08 318

PWCDC_ROB	0.38 571	0.30 598	0.60 525	0.33 615	0.20 557	0.42 561	0.19 340	0.58 590	0.89 651	0.42 559	1.26 659	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

MeshStereo	0.58 633	0.27 580	0.67 554	0.22 347	0.17 489	0.66 631	0.37 609	0.78 653	0.61 607	1.47 686	1.30 660	1.65 673	0.79 651	1.12 655	0.59 606	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
DStereoFS	0.84 658	0.66 662	0.80 588	0.53 659	0.50 657	1.23 670	0.55 653	0.94 667	1.32 674	0.89 650	1.32 661	1.04 656	2.32 691	1.29 667	1.14 657	0.31 650	0.35 661	0.30 643	0.39 659	0.34 646	0.60 674

UNDER WATER-64	1.55 681	1.19 688	2.52 681	1.31 689	0.95 685	2.12 685	1.21 691	1.45 679	3.19 690	1.43 681	1.32 661	2.64 688	2.04 687	1.63 676	1.83 681	1.11 689	0.67 689	1.28 689	0.92 690	1.19 687	1.02 692

ELAS_RVC	0.74 652	0.36 619	1.00 628	0.37 634	0.33 635	0.88 654	0.93 681	0.83 661	1.08 667	1.35 673	1.33 663	1.24 663	1.33 678	1.06 651	0.95 645	0.27 640	0.25 648	0.29 641	0.27 645	0.30 641	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 660	0.87 673	1.25 652	0.82 673	0.62 667	0.97 659	0.62 660	1.14 672	1.42 677	1.00 661	1.40 664	1.47 670	0.84 657	1.11 653	0.66 621	0.61 668	0.43 667	0.78 674	0.49 666	0.75 675	0.52 666

WCMA_ROB	0.51 622	0.21 530	0.65 548	0.25 498	0.21 565	0.58 618	0.32 583	0.54 545	0.55 589	0.95 658	1.40 664	1.28 665	0.81 654	0.73 581	0.62 613	0.18 610	0.15 602	0.15 577	0.15 583	0.19 594	0.19 595

IMH-64-1	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 650	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 674

IMH-64	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 650	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 674

UNDER WATER	1.59 682	1.22 689	2.36 678	1.38 690	1.03 686	1.67 682	1.10 688	1.54 684	3.63 692	1.44 682	1.47 668	2.85 690	2.25 690	1.67 677	1.94 685	1.06 687	0.62 685	1.31 690	0.93 691	1.21 689	1.02 692

MSMD_ROB	0.60 637	0.33 613	0.61 528	0.30 597	0.25 610	0.86 653	0.35 600	0.55 555	0.67 620	1.10 666	1.49 669	1.76 676	0.97 665	0.88 625	0.49 587	0.23 624	0.21 634	0.27 629	0.27 645	0.25 621	0.24 633

SGM+DAISY	0.87 659	0.66 662	1.30 657	0.51 655	0.60 665	1.03 661	0.84 678	0.76 651	0.73 633	1.39 676	1.51 670	1.31 666	1.22 672	1.11 653	1.08 652	0.57 666	0.53 675	0.51 662	0.51 669	0.54 660	0.61 678

ELAS	0.74 652	0.36 619	0.85 606	0.36 628	0.33 635	1.36 676	0.77 672	0.93 666	0.92 655	1.41 678	1.53 671	1.16 661	1.17 670	0.95 639	1.03 649	0.26 635	0.25 648	0.28 637	0.28 648	0.31 642	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 670	0.93 677	0.92 617	0.96 677	0.78 677	1.28 673	0.75 669	1.34 675	2.00 686	1.02 663	1.54 672	1.59 672	1.22 672	1.31 668	1.14 657	0.78 677	0.55 678	1.02 683	0.75 686	0.83 677	0.69 681

FCDSN-DC	0.63 639	0.31 605	0.61 528	0.36 628	0.30 630	0.65 629	0.37 609	0.66 633	0.68 623	1.14 668	1.54 672	1.71 675	1.26 674	0.92 632	0.64 618	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.27 634	0.27 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 646	0.30 598	0.69 560	0.32 609	0.27 616	0.81 650	0.39 620	0.79 656	0.82 642	1.41 678	1.58 674	1.98 678	1.26 674	1.02 648	0.77 630	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.26 638

FC-DCNN v2	0.71 647	0.30 598	0.67 554	0.32 609	0.27 616	0.84 651	0.39 620	0.84 662	0.85 650	1.44 682	1.64 675	2.09 680	1.28 676	1.06 651	0.80 634	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.25 636

DStereoSA	0.81 657	0.37 624	1.08 637	0.51 655	0.65 669	0.67 632	1.44 694	0.74 649	1.06 665	0.54 614	1.67 676	0.49 561	1.78 684	0.96 640	1.69 678	0.28 644	0.43 667	0.27 629	0.51 669	0.40 652	0.58 671

IMH	1.05 669	0.95 678	1.00 628	1.01 680	0.78 677	1.11 663	0.68 663	1.38 676	1.43 678	1.00 661	1.72 677	1.43 668	1.14 667	1.73 679	0.89 641	1.09 688	0.55 678	0.99 681	0.57 676	0.87 680	0.62 680

NVStereoNet_ROB	0.67 643	0.49 647	0.83 598	0.48 650	0.40 644	0.51 602	0.46 638	0.70 644	0.77 637	0.84 648	1.72 677	1.02 655	0.83 656	1.23 662	0.79 633	0.32 651	0.38 663	0.40 655	0.46 663	0.36 649	0.41 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 666	0.89 674	0.93 619	0.83 675	0.66 670	1.18 666	0.81 676	1.40 677	1.57 682	1.11 667	1.76 679	1.45 669	1.19 671	1.50 673	1.14 657	0.61 668	0.62 685	0.70 669	0.68 681	0.66 671	0.60 674

MonStereo1	0.93 663	0.56 654	0.82 595	0.69 666	0.58 664	1.37 677	0.35 600	0.94 667	1.25 672	0.93 655	1.90 680	1.52 671	2.10 688	1.27 665	0.77 630	0.69 671	0.33 659	0.75 672	0.47 665	0.70 673	0.57 670

LVE	1.13 671	1.02 679	1.28 655	1.01 680	0.80 680	1.29 674	0.81 676	1.47 680	1.96 684	1.07 665	1.90 680	1.90 677	1.01 666	1.48 672	0.91 642	0.93 685	0.61 684	0.94 678	0.69 682	0.87 680	0.75 686

JetRed	2.30 689	2.64 696	6.12 695	1.12 687	1.38 692	5.85 697	3.29 698	1.99 690	1.67 683	1.98 689	1.95 682	2.16 684	1.60 683	2.48 688	4.10 696	1.05 686	1.60 695	1.09 684	1.01 693	1.67 695	1.28 695

Dean	1.17 673	1.04 681	1.49 664	1.03 682	0.78 677	1.20 669	0.77 672	1.48 681	1.96 684	1.28 671	1.99 683	2.15 681	1.14 667	1.25 663	1.00 648	0.81 679	0.60 682	1.01 682	0.69 682	0.92 684	0.74 685

SGM-ForestM	1.36 674	0.28 583	0.79 585	0.26 532	0.16 465	2.26 687	1.00 684	1.42 678	1.46 680	2.38 692	2.05 684	5.95 700	2.66 693	2.95 690	2.46 690	0.17 599	0.18 622	0.18 602	0.18 610	0.15 547	0.18 588

LE_ROB	1.76 684	0.20 516	2.68 684	0.48 650	0.52 660	0.78 647	0.96 682	0.84 662	6.61 701	7.40 705	2.08 685	2.08 679	4.83 696	1.27 665	3.79 695	0.10 435	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.11 462	0.10 439

WAO-8	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 694	1.44 682	2.21 686	2.15 681	1.43 680	3.17 691	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 682

Venus	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 694	1.44 682	2.21 686	2.15 681	1.43 680	3.17 691	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 682

TorneroNet-64	1.43 677	1.03 680	1.20 648	1.10 684	0.86 683	2.26 687	0.73 667	1.84 686	3.84 696	1.25 670	2.25 688	2.69 689	1.42 679	1.76 681	1.43 671	0.76 676	0.50 670	1.09 684	0.66 680	1.23 690	0.76 687

TCMNet-wrong-test	4.29 693	5.57 701	4.65 689	11.33 710	10.39 705	5.73 696	4.48 701	4.13 699	1.02 661	1.91 688	2.39 689	6.16 702	3.62 695	3.84 696	4.50 698	1.99 695	0.47 669	1.97 698	1.69 697	5.69 704	4.31 704

MADNet++	2.26 688	1.80 694	2.06 674	2.13 697	1.97 694	2.61 689	1.79 697	2.38 694	2.16 687	2.75 694	2.65 690	2.38 685	2.43 692	3.17 691	3.21 692	2.17 696	1.95 698	1.94 697	1.63 696	2.06 696	2.01 698

xyz-stereo	1.40 675	0.10 140	17.09 713	0.18 94	0.07 2	4.78 693	0.18 293	0.29 229	0.34 374	0.36 492	2.81 691	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

MANE	1.41 676	0.36 619	0.74 576	0.43 643	0.41 645	2.16 686	0.80 674	2.39 695	3.38 691	2.22 691	3.06 692	3.54 693	2.73 694	2.15 686	1.94 685	0.28 644	0.27 650	0.30 643	0.46 663	0.28 639	0.34 651

notaker	1.45 678	1.34 690	1.48 662	1.40 691	1.07 687	1.18 666	0.85 679	1.48 681	1.40 676	1.51 687	3.46 693	2.40 686	1.81 685	1.76 681	1.45 674	1.11 689	0.69 690	1.38 691	0.87 689	1.31 692	0.97 691

DPSimNet_ROB	4.34 694	4.23 697	6.89 697	3.67 698	3.68 696	4.75 692	5.21 702	2.67 696	3.68 693	5.82 701	3.95 694	5.57 696	6.72 701	3.46 695	4.48 697	4.05 703	2.88 701	4.68 704	3.12 704	3.69 699	3.62 703

ktn	1.77 685	1.36 691	1.22 649	1.43 692	1.14 688	1.52 680	1.08 687	1.51 683	3.96 697	2.77 695	4.69 695	3.35 692	1.46 682	1.69 678	1.25 667	1.43 693	0.77 692	1.45 692	0.99 692	1.32 693	0.96 689

HanzoNet	2.97 691	1.69 693	2.29 677	1.74 694	1.33 691	1.53 681	1.03 685	1.99 690	2.64 689	5.51 700	5.16 696	5.90 699	6.82 702	4.32 697	3.29 693	3.16 699	2.02 700	1.92 695	2.87 702	2.24 697	1.89 697

TorneroNet	2.22 687	1.08 683	1.24 651	1.14 688	0.90 684	5.58 695	0.80 674	2.12 692	8.69 704	2.58 693	5.42 697	3.88 694	1.97 686	1.78 683	1.87 682	0.86 681	0.54 677	1.15 688	0.74 685	1.23 690	0.85 688

ASD4	7.23 699	6.65 702	7.69 698	5.24 701	5.62 699	11.85 704	20.36 707	7.57 704	7.14 702	6.55 702	5.47 698	5.99 701	5.78 698	7.22 703	9.24 705	4.85 704	4.44 704	6.40 711	5.19 705	6.53 705	4.89 705

KSHMR	1.89 686	1.36 691	1.60 667	1.47 693	1.22 690	1.38 678	1.06 686	1.79 685	5.97 700	1.42 680	5.65 699	2.98 691	1.14 667	2.23 687	1.20 665	1.27 692	1.12 694	1.46 693	1.10 694	1.32 693	1.15 694

light-stereo	2.37 690	0.69 664	3.61 686	3.84 699	3.41 695	4.04 691	0.31 574	2.13 693	1.45 679	3.61 696	6.33 700	6.90 704	0.63 639	4.83 698	1.28 668	0.71 673	0.74 691	0.32 646	0.39 659	1.20 688	0.96 689

USTest	6.88 698	5.23 700	5.63 694	7.22 704	7.29 700	14.34 707	22.76 708	8.48 705	9.32 705	5.42 699	6.39 701	6.29 703	6.64 700	6.92 702	8.62 704	1.94 694	3.29 702	2.16 699	2.55 701	3.85 700	3.29 702

BEATNet-Init1	4.73 696	2.61 695	13.29 712	0.58 660	0.53 661	10.12 702	3.33 699	4.83 700	5.01 699	8.75 706	8.51 702	14.08 715	7.60 704	7.70 705	5.34 699	0.28 644	0.28 653	0.34 650	0.37 656	0.57 662	0.45 660

xxxxx1	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 708	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

tt_ll	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 708	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

ff	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 709	10.99 707	9.21 707	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 708	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 713

Selective-IGEV-i1pa	5.57 697	7.99 703	4.76 693	0.80 672	0.45 652	12.99 705	3.60 700	9.25 707	7.43 703	6.97 703	9.87 706	8.94 705	7.26 703	14.66 716	5.65 700	3.55 700	1.08 693	1.93 696	0.72 684	0.73 674	2.79 701

iinet-test	10.78 705	9.29 704	9.70 700	10.48 705	10.68 706	17.98 712	25.98 714	12.57 712	13.39 711	9.64 710	10.10 707	10.06 707	10.61 708	11.22 712	12.70 708	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 706

IINet	10.78 705	9.29 704	9.70 700	10.48 705	10.68 706	17.98 712	25.98 714	12.57 712	13.39 711	9.64 710	10.10 707	10.06 707	10.61 708	11.22 712	12.70 708	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 706

Anonymous_1	16.62 714	9.35 706	9.84 702	10.66 707	14.64 710	18.66 714	27.12 716	12.64 714	13.51 715	10.76 714	10.30 709	10.13 709	10.60 707	11.06 711	12.74 710	15.87 721	7.74 709	16.92 719	43.48 726	58.66 729	7.68 710

DGTPSM_ROB	8.34 701	5.10 698	10.37 710	5.31 702	10.18 703	8.33 699	23.60 712	6.06 702	13.41 713	4.90 697	10.87 710	5.65 697	10.44 705	6.17 700	12.59 706	3.74 701	7.55 707	3.69 701	7.26 710	4.14 701	7.46 708

DPSMNet_ROB	8.40 702	5.11 699	10.49 711	5.58 703	10.25 704	8.34 700	23.62 713	6.07 703	13.45 714	4.93 698	10.88 711	5.66 698	10.44 705	6.24 701	12.64 707	3.98 702	7.61 708	3.76 702	7.30 711	4.20 702	7.51 709

DPSM_ROB	11.49 708	9.87 710	10.35 708	11.13 708	11.31 708	19.11 715	27.51 717	13.37 715	14.21 716	10.31 712	11.06 712	10.96 713	11.27 713	11.96 714	13.59 711	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 711

DPSM	11.49 708	9.87 710	10.35 708	11.13 708	11.31 708	19.11 715	27.51 717	13.37 715	14.21 716	10.31 712	11.06 712	10.96 713	11.27 713	11.96 714	13.59 711	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 711

LRCNet_RVC	10.90 707	14.34 715	9.35 699	15.35 711	8.04 702	1.08 662	0.34 596	8.78 706	0.70 627	12.63 715	16.05 714	9.85 706	6.54 699	8.57 706	6.34 702	20.27 723	5.40 706	23.70 722	21.88 723	14.87 714	13.83 716

HaxPig	17.72 715	20.22 725	19.73 714	16.53 712	16.51 711	9.27 701	9.33 703	14.34 717	13.27 710	18.65 717	18.70 715	17.35 716	16.77 716	17.04 717	16.45 716	22.05 724	20.89 725	22.27 721	21.53 722	21.29 722	22.13 727

LSM0	24.24 723	19.98 724	22.32 723	24.22 723	40.14 728	38.48 724	55.20 721	26.95 726	28.57 722	20.49 720	21.83 716	22.26 725	22.75 721	24.22 725	27.30 720	13.66 720	16.32 718	12.19 718	14.15 712	16.10 721	17.66 724

MEDIAN_ROB	21.21 716	24.62 726	23.47 724	19.58 713	19.65 716	13.22 706	10.96 704	17.88 718	17.00 718	22.14 727	22.02 717	20.86 718	20.36 717	21.06 718	19.71 717	25.63 726	24.13 726	26.21 723	25.20 724	25.17 723	25.38 728

RAFT-FEzeroshot	23.10 717	19.88 720	20.56 717	22.49 718	22.75 719	38.38 720	55.50 724	26.84 722	28.66 723	20.60 722	22.10 718	22.05 720	22.74 719	24.00 721	27.37 724	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 720

RAFT-FE	23.10 717	19.88 720	20.56 717	22.49 718	22.75 719	38.38 720	55.50 724	26.84 722	28.66 723	20.60 722	22.10 718	22.05 720	22.74 719	24.00 721	27.37 724	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 720

CasAABBNet	23.10 717	19.86 718	20.64 719	22.47 717	22.73 717	38.41 723	55.50 724	26.89 724	28.70 725	20.61 724	22.15 720	22.08 723	22.75 721	23.99 719	27.36 722	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.27 713	15.95 715	15.53 719

Hybrid-DGEV	23.16 721	19.94 723	20.96 722	22.49 718	22.75 719	38.51 725	55.52 727	27.09 728	28.90 728	20.58 721	22.25 721	22.00 719	22.80 723	24.11 724	27.33 721	13.60 717	16.47 719	12.14 712	14.30 717	15.95 715	15.54 720

Selective-RAFT-Error	23.16 721	19.93 722	20.87 721	22.54 722	22.81 722	38.52 726	55.47 723	27.01 727	28.83 727	20.66 725	22.25 721	22.09 724	22.80 723	24.09 723	27.36 722	13.61 719	16.48 720	12.15 716	14.28 714	15.99 720	15.57 723

FlowAnything	23.14 720	19.87 719	20.79 720	22.50 721	22.74 718	38.39 722	55.46 722	26.89 724	28.72 726	20.77 726	22.29 723	22.07 722	22.72 718	23.99 719	27.41 726	13.60 717	16.55 724	12.15 716	14.36 718	15.97 719	15.52 718

RSGM-EC	29.65 725	17.75 716	10.04 703	35.31 725	33.15 726	26.42 717	46.65 719	19.89 719	17.74 719	18.92 718	23.36 724	30.14 727	23.59 725	41.87 727	45.99 727	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 725

acva	29.65 725	17.75 716	10.04 703	35.31 725	33.15 726	26.42 717	46.65 719	19.89 719	17.74 719	18.92 718	23.36 724	30.14 727	23.59 725	41.87 727	45.99 727	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 725

AVERAGE_ROB	25.43 724	29.06 727	27.24 725	24.63 724	24.20 725	17.73 711	12.61 705	22.29 721	21.39 721	26.79 729	26.16 726	25.20 726	24.64 727	25.07 726	23.53 718	29.96 727	28.40 727	30.60 724	29.58 725	29.72 724	29.84 729

Selective-IGEV-i16pa	30.47 727	41.93 728	4.02 688	0.49 653	0.37 641	96.94 728	0.74 668	60.26 730	58.76 729	17.24 716	64.39 727	38.26 729	49.53 728	106.11 730	26.15 719	19.96 722	3.42 703	4.39 703	1.81 698	0.39 651	14.22 717

PML	16.10 713	12.82 714	6.78 696	5.23 700	7.76 701	33.92 719	66.56 728	5.30 701	10.28 706	26.12 728	68.59 728	20.51 717	13.49 715	10.06 707	6.78 703	5.96 706	2.00 699	6.04 710	2.18 699	8.96 710	2.60 700

test_example2	101.33 728	108.28 729	68.15 727	98.43 727	106.93 729	89.75 727	102.43 729	36.80 729	97.65 730	129.04 730	130.15 729	65.26 730	66.62 729	92.11 729	80.24 729	144.10 730	199.48 730	81.81 730	103.01 730	125.01 730	101.27 730

ccccc	256.34 729	256.29 730	313.62 729	354.40 730	364.36 730	149.10 729	168.46 730	152.89 731	131.30 731	153.93 731	155.56 730	164.00 731	204.39 730	268.02 731	295.19 730	390.55 731	349.22 731	244.59 731	219.82 731	412.30 731	378.83 731

FADE		1.06 682		0.71 668	0.76 676			1.85 689	1.52 681	0.75 642		1.17 662		2.83 689		24.23 725	4.70 705	17.35 720	17.61 719	0.49 657	0.44 659

Low-res two-view benchmark