Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 45	0.08 38	0.23 143	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 63	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 159	0.07 4	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.21 78	0.19 134	0.77 645	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

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

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

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

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

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

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

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

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 70	0.24 138	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 313	0.72 665	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BStereo	0.13 120	0.10 140	0.42 398	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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 9	0.09 84	0.21 115	0.14 2	0.10 122	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 46	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.14 148	0.13 85	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.25 167	0.16 20	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.17 22	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.10 439
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 159	0.11 220	0.25 167	0.19 150	0.12 244	0.15 55	0.16 199	0.30 249	0.22 200	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.09 33	0.24 258	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.06 144

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.12 20	0.13 70	0.11 2	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

U	1.00 664	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

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

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

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

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

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

CAS	0.15 195	0.07 4	0.21 115	0.41 641	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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 159	0.21 530	0.47 449	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-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

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

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

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

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

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

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

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.11 8	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DLNR-FE	10.45 704	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.13 120	0.37 624	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

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

fffft	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.19 340	0.22 96	0.16 68	0.14 148	0.11 46	0.13 139	0.10 78	0.24 258	0.18 314	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144
1: 1. 1
tt45	0.14 159	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.23 315	0.18 293	0.22 96	0.17 95	0.15 168	0.13 85	0.14 171	0.10 78	0.30 375	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

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

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.18 94	0.13 324	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 58	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 78	0.21 212	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.16 555	0.24 633

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

CAS++	0.16 211	0.12 278	0.27 189	0.18 94	0.12 244	0.17 129	0.15 152	0.42 403	0.24 242	0.19 241	0.18 191	0.13 139	0.10 78	0.21 212	0.12 112	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.08 307	0.10 414	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 159	0.11 220	0.32 254	0.19 150	0.11 176	0.18 157	0.17 246	0.20 63	0.22 200	0.14 148	0.24 270	0.15 192	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.10 414	0.06 144

MSKI-zero shot	0.17 229	0.09 84	0.43 411	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 120	0.11 220	0.38 341	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

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

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

Zero-FE251	0.14 159	0.09 84	0.24 153	0.17 46	0.09 54	0.20 234	0.13 70	0.20 63	0.14 41	0.61 624	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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 195	0.10 140	0.44 421	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

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-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

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

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

GCAP-BAT	0.21 334	0.08 38	1.22 649	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

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

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

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

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

UniTT-Stereo	0.14 159	0.10 140	0.30 231	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.13 70	0.19 44	0.18 115	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.11 116	0.18 142	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.06 144

CASnet	0.14 159	0.12 278	0.22 130	0.22 347	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.22 263	0.20 218	0.15 192	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.11 476	0.09 410	0.08 264	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 313	0.08 38	1.14 644	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

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

CREStereo++_RVC	0.15 195	0.08 38	0.26 177	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.13 70	0.22 96	0.30 328	0.21 256	0.30 326	0.13 139	0.11 116	0.16 97	0.15 235	0.07 127	0.04 2	0.06 46	0.15 583	0.06 101	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DNS	0.21 334	0.09 84	0.27 189	0.24 458	0.11 176	0.29 429	0.16 199	0.27 190	0.16 68	1.35 673	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

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

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

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

aanet-new-28k	0.12 74	0.11 220	0.35 293	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-24k	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.15 58	0.13 117	0.16 153	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 63	0.14 41	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 150	0.13 12	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.19 90	0.19 150	0.16 465	0.12 20	0.15 152	0.18 34	0.18 115	0.11 57	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.23 242	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.21 606	0.06 144

zero-FE	0.16 211	0.08 38	0.81 591	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

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

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

S2M2_L	0.13 120	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.12 244	0.12 20	0.07 1	0.18 34	0.20 163	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.12 150	0.15 69	0.14 204	0.13 532	0.09 493	0.09 342	0.10 454	0.11 462	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.07 2	0.17 129	0.13 70	0.18 34	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.18 142	0.11 42	0.08 288	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.04 1

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

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

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

model_zeroshot	0.17 229	0.11 220	0.39 357	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

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

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

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

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

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

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

rrr	0.17 229	0.11 220	0.57 512	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

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

LL-Strereo2	0.18 253	0.18 487	0.39 357	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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.26 305	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

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

CroCo-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.24 153	0.25 498	0.11 176	0.11 14	0.18 293	0.32 271	0.23 226	0.12 87	0.12 66	0.18 237	0.12 150	0.14 31	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.20 245	0.25 280	0.18 237	0.12 150	0.20 187	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

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

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

test_xeample3	0.16 211	0.11 220	0.56 509	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

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

aanet-new-78k	0.13 120	0.11 220	0.44 421	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 9	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 171	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.18 253	0.10 140	0.65 548	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

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

MSCF	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.22 347	0.10 122	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

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

AIO-test1	0.19 296	0.14 392	0.41 388	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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	0.18 253	0.10 140	0.65 548	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

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

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	0.14 159	0.08 38	0.27 189	0.16 20	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.26 175	0.26 268	0.15 168	0.18 191	0.18 237	0.13 196	0.22 232	0.14 204	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 159	0.09 84	0.25 167	0.21 278	0.09 54	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.18 234	0.23 256	0.16 213	0.13 196	0.22 232	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

test_4	0.18 253	0.12 278	0.34 283	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

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

TRStereo	0.19 296	0.17 473	0.47 449	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

CREStereo	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.14 2	0.08 23	0.22 293	0.15 152	0.25 155	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.14 171	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-14k	0.12 74	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.08 23	0.13 26	0.14 104	0.25 155	0.21 183	0.12 87	0.15 134	0.09 27	0.14 232	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

Selective-IGEV-i16pc	0.33 535	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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test1	0.17 229	0.10 140	0.39 357	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_0081	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

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

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

RAFT-Test	0.17 229	0.10 140	0.38 341	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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

RAFT-Stereo	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new	0.13 120	0.11 220	0.30 231	0.20 224	0.13 324	0.20 234	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.15 251	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144

Hybrid-DGEV-03	0.20 313	0.14 392	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.26 377	0.16 199	0.31 259	0.27 279	0.32 426	0.58 583	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

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

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

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

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

EKT-Stereo	0.38 571	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

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

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

CIPLG	0.21 334	0.21 530	0.55 505	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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt1	0.18 253	0.14 392	0.35 293	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

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

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

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

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

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

DCRE	0.20 313	0.13 345	0.40 365	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

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

DisPM	0.19 296	0.10 140	0.35 293	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DFGA-Net	0.23 387	0.24 557	0.49 465	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_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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.21 334	0.16 454	0.41 388	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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 253	0.12 278	0.37 322	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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AFF-stereo	0.18 253	0.15 427	0.32 254	0.21 278	0.10 122	0.18 157	0.18 293	0.33 286	0.27 279	0.25 293	0.37 413	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.33 272	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
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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.18 253	0.11 220	0.35 293	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.43 570	0.17 246	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.32 426	0.20 351	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

NINENet	0.25 446	0.15 427	0.37 322	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_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

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

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

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

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

Lsterematch	0.18 253	0.13 345	0.33 272	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

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

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

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

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

dad	0.28 492	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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

G2L-Stereo	0.25 446	0.16 454	0.47 449	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

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

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.24 418	0.25 562	0.33 272	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

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

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

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

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

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

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

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

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

SA	0.22 370	0.16 454	0.36 313	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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 388	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

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

xx1	0.20 313	0.14 392	0.38 341	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

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

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 459	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

CASS	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.11 176	0.28 407	0.19 340	0.39 365	0.30 328	0.32 426	0.34 383	0.25 331	0.24 407	0.25 288	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.11 462	0.11 476
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 253	0.09 84	0.34 283	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

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

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

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

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

MIPNet	0.21 334	0.15 427	0.52 492	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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_sample1	0.20 313	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.12 244	0.28 407	0.19 340	0.41 389	0.25 256	0.26 305	0.31 341	0.29 390	0.26 439	0.44 446	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 365	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

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

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

KYRaft	0.22 370	0.10 140	0.30 231	0.23 404	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.35 318	0.24 242	0.35 476	0.54 566	0.34 442	0.26 439	0.29 359	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.08 264	0.31 647

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

DeepStereo_RVC	0.18 253	0.11 220	0.40 365	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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