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

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 317	0.21 513	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 571	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 635

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 529	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 166	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 558	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 635

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 435	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 558	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.52 642

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 27	0.09 18	0.09 1	0.14 99	0.11 1	0.16 45	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.06 13

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 120	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.10 19	0.16 141	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 2	0.10 81	0.24 59	0.14 2	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 58	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo+	0.14 84	0.08 17	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 53	0.14 119	0.08 11	0.10 48	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.07 115	0.15 458	0.06 43	0.06 101	0.16 543	0.29 567

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 82	0.15 4	0.11 114	0.10 8	0.13 68	0.15 7	0.09 1	0.12 62	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.06 87	0.05 1

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 371	0.22 529	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.17 66	0.13 92	0.07 115	0.29 624	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 628

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 374	0.10 8	0.12 35	0.27 159	0.24 184	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.12 39	0.08 258	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

Monster-pub-mixall	0.13 40	0.07 2	0.20 21	0.17 27	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 56	0.13 11	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.08 14	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.35 644	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.09 127

StereoAnything_RVC	0.22 300	0.47 615	0.67 482	0.30 547	0.31 607	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 273	0.12 39	0.09 349	0.39 647	0.06 43	0.04 1	0.24 612	0.49 635

dual_stereo	0.18 182	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 611	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 129	0.14 138	0.07 115	0.45 655	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 662

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 188	0.26 453	0.18 435	0.11 11	0.19 335	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 185	0.11 106	0.17 66	0.15 178	0.07 115	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 412	0.12 164	0.11 11	0.18 288	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 228	0.12 147	0.15 27	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.06 13
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
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 440	0.79 528	0.19 103	0.12 164	0.12 16	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.10 72	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 174	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.18 432

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 496	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 147	0.24 215	0.20 322	0.09 349	0.18 512	0.07 144	0.06 101	0.20 592	0.19 450

zero-FE	0.21 275	0.08 17	1.10 602	0.24 371	0.27 583	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 106	0.22 177	0.19 296	0.09 349	0.23 571	0.07 144	0.08 275	0.19 584	0.27 552

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

S2M2_L	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.17 27	0.12 164	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 137	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.12 147	0.16 48	0.15 178	0.13 521	0.09 283	0.09 332	0.10 436	0.11 444	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 536	0.30 600	0.12 16	0.13 68	0.12 3	0.18 71	0.09 7	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 630	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 82	0.16 10	0.11 114	0.13 23	0.13 68	0.19 33	0.15 34	0.10 19	0.09 15	0.09 25	0.11 106	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.11 361	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.14 369

aanet-new-14k	0.13 40	0.13 226	0.33 151	0.21 195	0.09 18	0.13 23	0.13 68	0.26 144	0.23 164	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.14 219	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.11 244

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.19 103	0.10 68	0.13 23	0.16 192	0.26 144	0.22 148	0.12 62	0.16 141	0.09 25	0.11 106	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.26 544

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 35	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.10 26	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.07 30

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 55	0.10 68	0.13 23	0.12 35	0.16 10	0.14 22	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.15 178	0.05 1	0.16 472	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.12 299

111111	0.13 40	0.08 17	0.20 21	0.20 149	0.13 220	0.13 23	0.10 8	0.23 84	0.17 53	0.11 35	0.13 76	0.12 113	0.08 14	0.19 102	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 405

LGtest1	0.10 2	0.09 45	0.19 15	0.18 55	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

MSE-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.11 35	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

aanet-new-78k	0.17 171	0.14 276	0.80 533	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 189	0.19 102	0.11 13	0.05 1	0.16 472	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 544

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 188	0.19 103	0.09 18	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.11 87	0.13 189	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 432

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 213	0.20 149	0.11 114	0.14 30	0.14 99	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.13 92	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.43 621

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 188	0.20 149	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.20 111	0.12 62	0.12 58	0.12 113	0.11 106	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 369

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.20 149	0.12 164	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.17 160	0.11 87	0.12 147	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.22 495

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 35	0.20 41	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.11 87	0.09 33	0.19 102	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

DLNR-FE	10.53 694	12.31 703	20.33 710	105.85 719	23.36 714	0.14 30	0.13 68	3.25 689	0.20 111	0.16 163	0.23 249	0.16 198	0.10 72	0.31 350	0.16 207	2.59 691	0.32 635	0.07 144	0.07 188	40.66 719	0.28 561

asda	0.13 40	0.11 129	0.24 59	0.18 55	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.25 129	0.17 53	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.11 106	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 244

4.5_new	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.06 87	0.09 127

4.5w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.06 87	0.09 127

monsterstereo	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.19 103	0.12 164	0.14 30	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.09 33	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.16 472	0.06 43	0.09 376	0.06 87	0.07 30

GREAT-IGEV	0.19 210	0.11 129	0.39 188	0.22 260	0.33 613	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.50 659	0.06 43	0.06 101	0.07 165	0.53 643
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.15 120	0.09 45	0.27 99	0.21 195	0.13 220	0.14 30	0.11 21	0.23 84	0.19 97	0.15 144	0.14 111	0.11 87	0.11 106	0.19 102	0.12 39	0.06 44	0.21 546	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 561

rvit_stereo_0080	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 375	0.29 192	0.26 224	0.16 163	0.17 160	0.19 240	0.14 219	0.19 102	0.16 207	0.11 459	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.08 75

whm_eth	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 375	0.29 192	0.26 224	0.16 163	0.17 160	0.19 240	0.14 219	0.19 102	0.16 207	0.11 459	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.08 75

DLNR_Zeroshot_test	10.53 694	12.28 702	20.32 708	105.84 718	23.88 715	0.14 30	0.13 68	3.20 688	0.20 111	0.16 163	0.23 249	0.16 198	0.10 72	0.32 360	0.16 207	2.54 690	0.32 635	0.07 144	0.07 188	40.17 718	0.28 561

MGA	0.12 21	0.08 17	0.26 82	0.16 10	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 129	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

monster-pro	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.18 19	0.16 45	0.09 7	0.11 38	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.13 92	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 299

aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 303	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 147	0.21 149	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 580

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 242	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.13 68	0.24 106	0.19 97	0.12 62	0.14 111	0.12 113	0.12 147	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 552

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 486	0.58 432	0.17 27	0.12 164	0.15 48	0.14 99	0.25 129	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.22 495

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 147	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.31 574

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.19 103	0.10 68	0.15 48	0.16 192	0.24 106	0.17 53	0.11 35	0.16 141	0.09 25	0.11 106	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.17 426

Foundation-i1c-attn	0.15 120	0.07 2	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.26 144	0.29 274	0.15 144	0.16 141	0.17 213	0.14 219	0.19 102	0.15 178	0.07 115	0.22 558	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 544

LiteMatch	0.13 40	0.15 312	0.19 15	0.20 149	0.10 68	0.15 48	0.17 233	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.22 358	0.16 48	0.23 388	0.08 258	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.11 106	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.13 334

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 263	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.25 129	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 237	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.09 127

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.13 334

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.19 33	0.20 111	0.10 19	0.11 38	0.11 87	0.10 72	0.20 129	0.16 207	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.14 369

252Zero-FE	0.18 182	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 634	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 178	0.07 115	0.51 660	0.06 43	0.08 275	0.06 87	0.10 195

MonStereo	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

Monster-pub-eth3d	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.19 102	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

asd	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.09 25	0.11 106	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 127

qwe	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.11 114	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.23 201	0.13 92	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.09 127

2.25w	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.09 25	0.10 72	0.23 201	0.15 178	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.12 299

4w-stereo	0.13 40	0.11 129	0.31 129	0.17 27	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 147	0.23 201	0.13 92	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.15 388

2.5w	0.13 40	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.21 56	0.16 45	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.12 299

2.75w_new	0.13 40	0.10 81	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.08 2	0.11 106	0.22 177	0.15 178	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.10 195

monsters	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.18 55	0.13 220	0.15 48	0.11 21	0.24 106	0.16 45	0.15 144	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.23 201	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.09 127

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.11 21	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 82	0.19 103	0.09 18	0.15 48	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

SCV_C0	0.19 210	0.14 276	0.40 203	0.30 547	0.20 496	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 224	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 350	0.14 138	0.07 115	0.22 558	0.06 43	0.06 101	0.09 328	0.25 531

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 40	0.15 312	0.21 36	0.27 490	0.09 18	0.15 48	0.13 68	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.11 38	0.10 48	0.13 189	0.22 177	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

AIO_rvc	0.20 239	0.16 354	0.49 303	0.41 627	0.29 595	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 392	0.13 92	0.07 115	0.19 526	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 614

AIO_test	0.20 239	0.12 182	0.46 263	0.45 635	0.38 627	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 214	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 415	0.13 92	0.07 115	0.21 546	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.34 590

MonSter	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 371	0.22 529	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 129	0.13 92	0.07 115	0.13 408	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 580

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 203	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 288	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 239	0.74 653	0.71 503	0.17 27	0.08 8	0.15 48	0.15 141	0.19 33	0.18 71	0.13 92	0.12 58	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 138	0.34 641	0.12 387	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.24 519

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 84	0.09 45	0.37 176	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 147	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.31 574

IGEV++	0.19 210	0.13 226	0.38 180	0.30 547	0.19 469	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 106	0.24 215	0.15 178	0.07 115	0.32 635	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 618

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 224	0.23 258	0.20 202	0.15 185	0.11 106	0.18 82	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 468	0.09 376	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 387	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.11 87	0.11 106	0.19 102	0.10 2	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 388

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 203	0.20 149	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.22 69	0.16 45	0.11 35	0.13 76	0.11 87	0.12 147	0.21 149	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 334

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 231	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 106	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 586

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 231	0.21 195	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.22 69	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.09 25	0.13 189	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 505

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 324	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.15 34	0.13 92	0.14 111	0.12 113	0.12 147	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.07 188	0.07 165	0.18 432

aanet-new-24k	0.13 40	0.14 276	0.32 142	0.20 149	0.12 164	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.16 45	0.13 92	0.16 141	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.07 30

aanet-new-12k	0.13 40	0.12 182	0.32 142	0.23 317	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.25 129	0.20 111	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.13 189	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.12 299

LACA3	0.10 2	0.11 129	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 85	0.14 99	0.14 5	0.14 22	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 171	0.18 412	0.42 223	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 209	0.13 92	0.15 128	0.21 268	0.13 189	0.30 335	0.16 207	0.06 44	0.22 558	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 334

Foundation-i1b	0.15 120	0.08 17	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.27 159	0.29 274	0.15 144	0.15 128	0.18 228	0.12 147	0.18 82	0.14 138	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 480

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 572	0.19 469	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

LACA2	0.12 21	0.17 388	0.32 142	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 87	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 226	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 25	0.10 72	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 45	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 85	0.10 8	0.21 56	0.15 34	0.10 19	0.10 26	0.09 25	0.12 147	0.14 11	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 87	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.13 11	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.11 106	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 387	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.12 299

BridgeDepth	0.11 9	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 166	0.14 219	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3w_stereo	0.14 84	0.11 129	0.31 129	0.19 103	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.28 173	0.20 111	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 147	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.10 195

1w_stereo	0.13 40	0.09 45	0.17 7	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.27 159	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.12 147	0.19 102	0.14 138	0.05 1	0.10 324	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 127

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 114	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.08 75

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 75

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 45	0.29 111	0.21 195	0.12 164	0.16 85	0.11 21	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 258	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.17 186	0.20 202	0.18 228	0.11 106	0.16 48	0.17 237	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.09 127

LG-Stereo	0.14 84	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.18 288	0.23 84	0.19 97	0.12 62	0.18 179	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 138	0.06 44	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.07 30

SCV	0.18 182	0.15 312	0.37 176	0.26 453	0.20 496	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 350	0.12 39	0.08 258	0.19 526	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.26 544

HUF	0.26 413	0.15 312	0.79 528	0.39 615	0.31 607	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 209	0.19 214	0.14 111	0.23 290	0.11 106	0.32 360	0.14 138	0.08 258	0.60 673	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 645

GCAP-BAT	0.23 335	0.09 45	1.36 634	0.31 563	0.44 641	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 224	0.14 119	0.17 160	0.15 185	0.11 106	0.23 201	0.12 39	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.24 519

Occ-G	0.18 182	0.10 81	0.38 180	0.23 317	0.15 332	0.16 85	0.18 288	0.23 84	0.26 224	0.15 144	0.20 202	0.21 268	0.11 106	0.22 177	0.19 296	0.07 115	0.17 500	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.30 570

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 547	0.20 496	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 129	0.15 178	0.06 44	0.16 472	0.07 144	0.08 275	0.06 87	0.24 519

RSM	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.29 536	0.16 374	0.16 85	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.13 92	0.13 76	0.15 185	0.09 33	0.22 177	0.13 92	0.06 44	0.06 85	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

MoCha-V2	0.18 182	0.12 182	0.40 203	0.30 547	0.24 561	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 189	0.30 335	0.13 92	0.06 44	0.28 608	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.25 531

plain	0.18 182	0.16 354	0.59 441	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 275	0.13 135	0.17 281	0.27 273	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.07 188	0.10 392	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 188	0.19 103	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.26 144	0.22 148	0.13 92	0.15 128	0.14 166	0.11 106	0.17 66	0.17 237	0.08 258	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.06 13

MIF-Stereo (partial)	0.18 182	0.13 226	0.50 324	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 224	0.17 186	0.26 275	0.16 198	0.17 281	0.25 236	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.08 75

GCAPDPT-zeroshot	0.22 300	0.09 45	1.28 625	0.31 563	0.43 638	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 224	0.14 119	0.17 160	0.15 185	0.11 106	0.23 201	0.12 39	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.24 519

Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 572	0.19 469	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 563	0.16 374	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 249	0.19 240	0.11 106	0.24 215	0.16 207	0.08 258	0.23 571	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.09 127

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 248	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.11 106	0.18 82	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 299

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 223	0.18 55	0.12 164	0.17 120	0.14 99	0.24 106	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.13 135	0.11 106	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 450

Foundation-i1	0.16 150	0.08 17	0.21 36	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.15 141	0.33 259	0.32 313	0.16 163	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.19 102	0.16 207	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.16 405

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.13 68	0.11 1	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 177	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.08 275	0.05 4	0.06 13

Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 203	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.10 8	0.24 106	0.20 111	0.12 62	0.10 26	0.10 48	0.10 72	0.28 297	0.12 39	0.06 44	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.21 480

MSCF	0.20 239	0.14 276	0.31 129	0.40 620	0.29 595	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 189	0.24 215	0.15 178	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.08 275	0.07 165	0.57 648

water-stereo	0.15 120	0.11 129	0.32 142	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.14 99	0.26 144	0.20 111	0.18 208	0.23 249	0.16 198	0.16 259	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

4.25_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

4.5w_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

4.25w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 129	0.21 36	0.17 27	0.09 18	0.17 120	0.09 2	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.22 177	0.13 92	0.05 1	0.11 361	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 75

2w_stereo	0.13 40	0.11 129	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.17 120	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.15 144	0.14 111	0.08 2	0.11 106	0.15 27	0.13 92	0.05 1	0.12 387	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 75

SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 27	0.07 1	0.17 120	0.13 68	0.19 33	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.11 87	0.12 147	0.19 102	0.12 39	0.08 258	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

HART	0.20 239	0.14 276	0.42 223	0.26 453	0.24 561	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 209	0.15 144	0.26 275	0.17 213	0.09 33	0.24 215	0.14 138	0.06 44	0.36 645	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 552

HI	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 494	0.38 413	0.36 451	0.24 393	0.29 319	0.22 368	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.08 75

CoSv	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 494	0.38 413	0.36 451	0.24 393	0.29 319	0.22 368	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.08 75

fffft	0.14 84	0.12 182	0.30 120	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.18 288	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 215	0.18 266	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.09 127
1: 1. 1
mms	0.15 120	0.14 276	0.25 69	0.20 149	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.09 33	0.26 258	0.15 178	0.06 44	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.19 450

ours_stereo	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.18 288	0.21 56	0.20 111	0.13 92	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.24 215	0.15 178	0.06 44	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.13 334

rvit_stereo_0083	0.17 171	0.13 226	0.29 111	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.17 233	0.23 84	0.36 370	0.16 163	0.22 235	0.19 240	0.17 281	0.21 149	0.17 237	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.08 75

rvit_stereo_0081	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 342	0.17 186	0.19 191	0.18 228	0.15 240	0.20 129	0.17 237	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 342	0.17 186	0.19 191	0.18 228	0.15 240	0.20 129	0.17 237	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.07 30

rvit_stereo_ft	0.18 182	0.19 427	0.43 231	0.25 412	0.14 264	0.17 120	0.21 403	0.30 212	0.28 253	0.17 186	0.19 191	0.20 254	0.17 281	0.22 177	0.18 266	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.08 75

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 572	0.17 406	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 149	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

CAS++	0.17 171	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 365	0.25 209	0.19 214	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 177	0.12 39	0.12 499	0.10 324	0.11 468	0.08 275	0.10 392	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 248	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.13 68	0.20 41	0.19 97	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.11 106	0.18 82	0.17 237	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.07 30

MIM_Stereo	0.20 239	0.17 388	0.55 396	0.20 149	0.21 513	0.17 120	0.14 99	0.37 302	0.27 242	0.28 311	0.35 378	0.23 290	0.13 189	0.28 297	0.16 207	0.06 44	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.15 388

GLC_STEREO	0.15 120	0.11 129	0.31 129	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.28 253	0.17 186	0.20 202	0.17 213	0.11 106	0.24 215	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.07 30

PFNet+	0.21 275	0.11 129	0.54 387	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 288	0.31 233	0.36 370	0.33 414	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.33 370	0.18 266	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.08 237	0.12 299

aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

aanet-new-8k	0.14 84	0.14 276	0.34 156	0.21 195	0.10 68	0.18 150	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.13 189	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.11 244

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.18 150	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.21 222	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 150	0.16 192	0.26 144	0.30 292	0.17 186	0.16 141	0.19 240	0.13 189	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.21 546	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 544

VMStereo-Base	0.14 84	0.09 45	0.29 111	0.16 10	0.09 18	0.18 150	0.12 35	0.24 106	0.25 209	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 75

gcap_with_dpt	0.13 40	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.18 150	0.15 141	0.26 144	0.21 137	0.16 163	0.21 222	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.10 195

WQFJA1++	0.48 593	0.07 2	0.86 556	0.23 317	0.19 469	0.18 150	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 682	0.12 58	0.23 290	0.11 106	0.21 149	0.14 138	0.08 258	0.19 526	0.06 43	0.09 376	4.02 692	0.20 468

NLSM3	0.14 84	0.12 182	0.25 69	0.21 195	0.13 220	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.25 209	0.12 62	0.15 128	0.12 113	0.13 189	0.17 66	0.15 178	0.05 1	0.05 6	0.08 235	0.08 275	0.05 4	0.08 75

gasm-f	0.20 239	0.12 182	0.36 170	0.35 595	0.36 623	0.18 150	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.19 296	0.08 258	0.28 608	0.06 43	0.05 32	0.09 328	0.57 648

FlowAnything_test	0.15 120	0.12 182	0.23 53	0.21 195	0.12 164	0.18 150	0.16 192	0.25 129	0.17 53	0.15 144	0.13 76	0.15 185	0.14 219	0.19 102	0.17 237	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.12 514	0.08 237	0.10 195

GASTEREO	0.20 239	0.15 312	0.31 129	0.40 620	0.29 595	0.18 150	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 189	0.25 236	0.15 178	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.08 275	0.06 87	0.57 648

3.25w_new	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 150	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.06 101	0.04 1	0.11 244

3.25w	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 150	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.06 101	0.04 1	0.11 244

3.75w	0.12 21	0.10 81	0.21 36	0.17 27	0.11 114	0.18 150	0.12 35	0.24 106	0.15 34	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.10 72	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 75

rvit_0105_6	0.20 239	0.16 354	0.41 213	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.20 375	0.31 233	0.39 412	0.18 208	0.22 235	0.23 290	0.18 312	0.26 258	0.18 266	0.16 572	0.13 408	0.13 529	0.11 472	0.11 444	0.09 127

WCG-NET	0.15 120	0.12 182	0.31 129	0.18 55	0.09 18	0.18 150	0.17 233	0.23 84	0.29 274	0.18 208	0.22 235	0.15 185	0.12 147	0.19 102	0.13 92	0.06 44	0.12 387	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.06 13

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 180	0.19 103	0.11 114	0.18 150	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 259	0.16 198	0.10 72	0.19 102	0.13 92	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.10 392	0.07 30

CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 544	0.18 150	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 102	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 468

MC-Stereo	0.18 182	0.10 81	0.36 170	0.28 518	0.14 264	0.18 150	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 231	0.24 259	0.16 198	0.13 189	0.25 236	0.14 138	0.07 115	0.17 500	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.30 570

DisPM	0.20 239	0.11 129	0.52 363	0.24 371	0.13 220	0.18 150	0.19 335	0.30 212	0.31 303	0.33 414	0.34 370	0.23 290	0.16 259	0.34 385	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.12 299

test-3	0.18 182	0.10 81	0.48 286	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.29 274	0.26 290	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.26 258	0.19 296	0.06 44	0.14 427	0.08 235	0.08 275	0.06 87	0.10 195

test_1	0.18 182	0.10 81	0.48 286	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.29 274	0.26 290	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.26 258	0.19 296	0.06 44	0.14 427	0.08 235	0.08 275	0.06 87	0.10 195

RAFT_R40	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.13 220	0.18 150	0.18 288	0.32 241	0.31 303	0.33 414	0.33 359	0.30 394	0.23 372	0.55 482	0.19 296	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.07 30

RAFT-IKP	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.18 150	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.26 258	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 223	0.17 27	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.23 84	0.31 303	0.21 231	0.31 327	0.13 135	0.11 106	0.17 66	0.16 207	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 576	0.06 87	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.20 239	0.24 498	0.49 303	0.22 260	0.11 114	0.18 150	0.18 288	0.35 275	0.29 274	0.25 280	0.36 393	0.25 323	0.17 281	0.25 236	0.17 237	0.06 44	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.11 244

TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 177	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 189	0.18 82	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 176	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 195

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.19 177	0.15 141	0.25 129	0.22 148	0.16 163	0.22 235	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.10 195

GEAStereo	0.20 239	0.10 81	0.31 129	0.35 595	0.42 635	0.19 177	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.28 608	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 648

GSStereo	0.21 275	0.10 81	0.31 129	0.36 603	0.42 635	0.19 177	0.16 192	0.38 311	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.08 237	0.63 657

FE-Mocha	0.18 182	0.11 129	0.40 203	0.26 453	0.14 264	0.19 177	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 266	0.24 259	0.23 290	0.14 219	0.27 273	0.19 296	0.08 258	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

AdaDepth	0.13 40	0.10 81	0.32 142	0.20 149	0.11 114	0.19 177	0.13 68	0.16 10	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.10 48	0.09 33	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.11 361	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.11 244

MM-Stereo_test3	0.19 210	0.15 312	0.39 188	0.25 412	0.15 332	0.19 177	0.22 437	0.42 365	0.40 422	0.17 186	0.24 259	0.17 213	0.12 147	0.22 177	0.16 207	0.08 258	0.21 546	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.11 244

SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 177	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 106	0.25 236	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.08 75

fffy	0.15 120	0.14 276	0.31 129	0.21 195	0.14 264	0.19 177	0.18 288	0.24 106	0.19 97	0.13 92	0.17 160	0.15 185	0.13 189	0.25 236	0.15 178	0.06 44	0.08 238	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.15 388

WCG-NET（raft）	0.16 150	0.14 276	0.32 142	0.18 55	0.09 18	0.19 177	0.16 192	0.24 106	0.27 242	0.19 214	0.19 191	0.20 254	0.12 147	0.22 177	0.13 92	0.06 44	0.17 500	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

gcap-zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.09 127

test_for_model	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

testlalala	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.09 127

4D-IteraStereo	0.20 239	0.21 451	0.62 459	0.21 195	0.14 264	0.19 177	0.17 233	0.29 192	0.28 253	0.24 266	0.20 202	0.20 254	0.10 72	0.22 177	0.18 266	0.07 115	0.07 174	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.33 586

RCA-Stereo	0.17 171	0.10 81	0.33 151	0.20 149	0.11 114	0.19 177	0.17 233	0.39 332	0.36 370	0.21 231	0.25 267	0.17 213	0.17 281	0.18 82	0.15 178	0.07 115	0.14 427	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.08 75

DCANet-4	0.20 239	0.11 129	0.58 432	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.39 332	0.42 444	0.29 336	0.31 327	0.17 213	0.22 358	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

fff	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

ADStereo(finetuned)	0.21 275	0.15 312	0.59 441	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.37 302	0.41 432	0.30 359	0.31 327	0.19 240	0.31 501	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 195

test_4	0.19 210	0.16 354	0.39 188	0.24 371	0.13 220	0.19 177	0.21 403	0.27 159	0.24 184	0.24 266	0.47 519	0.22 275	0.13 189	0.27 273	0.18 266	0.06 44	0.06 85	0.09 332	0.09 376	0.07 165	0.06 13

iRaft-Stereo_5w	0.25 390	0.24 498	0.50 324	0.23 317	0.18 435	0.19 177	0.19 335	0.39 332	0.35 354	0.28 311	0.36 393	0.34 432	0.23 372	0.66 546	0.28 446	0.07 115	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.14 369

Patchmatch Stereo++	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

ROB_FTStereo_v2	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

ROB_FTStereo	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

HUI-Stereo	0.19 210	0.13 226	0.52 363	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.23 201	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

ASMatch	0.23 335	0.11 129	0.55 396	0.25 412	0.14 264	0.19 177	0.16 192	0.32 241	0.30 292	0.28 311	0.68 605	0.28 361	0.26 424	0.50 454	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.11 244

SST-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.14 264	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.26 224	0.34 435	0.33 359	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.18 266	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.07 30

Pruner-Stereo	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.29 536	0.12 164	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.31 303	0.33 414	0.32 337	0.25 323	0.15 240	0.25 236	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

DeepStereo_RVC	0.19 210	0.12 182	0.47 271	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 311	0.27 288	0.23 290	0.28 457	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.10 195

iGMRVC	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

IRAFT_RVC	0.23 335	0.15 312	0.54 387	0.26 453	0.12 164	0.19 177	0.23 465	0.41 359	0.39 412	0.31 376	0.30 316	0.29 374	0.24 393	0.55 482	0.23 388	0.08 258	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.08 75

iRAFT	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

AnonymousM	0.19 210	0.20 440	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.27 242	0.27 300	0.21 222	0.18 228	0.14 219	0.21 149	0.16 207	0.09 349	0.08 238	0.38 645	0.15 576	0.06 87	0.08 75

rafts_anoy	0.21 275	0.22 470	0.49 303	0.25 412	0.24 561	0.19 177	0.17 233	0.34 266	0.32 313	0.24 266	0.25 267	0.20 254	0.16 259	0.25 236	0.21 350	0.08 258	0.19 526	0.11 468	0.12 514	0.09 328	0.09 127

raftrobust	0.19 210	0.19 427	0.42 223	0.23 317	0.24 561	0.19 177	0.13 68	0.33 259	0.28 253	0.26 290	0.20 202	0.19 240	0.17 281	0.23 201	0.17 237	0.08 258	0.10 324	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.09 127

DCANet	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.37 302	0.41 432	0.30 359	0.31 327	0.19 240	0.23 372	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 195

csc	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

cscssc	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 239	0.23 486	0.49 303	0.21 195	0.16 374	0.19 177	0.17 233	0.35 275	0.32 313	0.26 290	0.33 359	0.20 254	0.17 281	0.21 149	0.17 237	0.06 44	0.10 324	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 188	0.21 195	0.14 264	0.20 218	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 259	0.19 102	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 334

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 218	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 40	0.09 45	0.23 53	0.19 103	0.14 264	0.20 218	0.16 192	0.25 129	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.13 189	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.13 334

RT-Monster	0.16 150	0.09 45	0.25 69	0.18 55	0.14 264	0.20 218	0.12 35	0.31 233	0.33 330	0.25 280	0.22 235	0.17 213	0.13 189	0.19 102	0.15 178	0.07 115	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.10 195

IGEV-FE	0.23 335	0.11 129	0.82 539	0.21 195	0.23 544	0.20 218	0.19 335	0.38 311	0.23 164	0.34 435	0.22 235	0.29 374	0.14 219	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.35 594

Zero-FE251	0.17 171	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.10 68	0.20 218	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 631	0.13 76	0.13 135	0.11 106	0.16 48	0.16 207	0.08 258	0.10 324	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 432

depthmonostereo	0.15 120	0.12 182	0.34 156	0.19 103	0.09 18	0.20 218	0.15 141	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.18 179	0.16 198	0.18 312	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.07 174	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

MM-Stereo_test1	0.20 239	0.13 226	0.45 248	0.24 371	0.12 164	0.20 218	0.21 403	0.36 287	0.32 313	0.23 258	0.22 235	0.15 185	0.14 219	0.28 297	0.16 207	0.07 115	0.24 587	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.21 480

castereo	0.14 84	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.20 218	0.19 335	0.32 241	0.28 253	0.13 92	0.18 179	0.16 198	0.16 259	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30

999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 106	0.36 398	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.08 75

rvit_0105_4	0.21 275	0.17 388	0.49 303	0.23 317	0.14 264	0.20 218	0.23 465	0.35 275	0.40 422	0.19 214	0.24 259	0.25 323	0.20 339	0.28 297	0.18 266	0.16 572	0.13 408	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.10 195

rvit_stereo_0081_aga	0.17 171	0.17 388	0.40 203	0.21 195	0.14 264	0.20 218	0.17 233	0.24 106	0.26 224	0.18 208	0.21 222	0.20 254	0.14 219	0.20 129	0.15 178	0.12 499	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.08 75

Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 218	0.12 35	0.34 266	0.25 209	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 106	0.18 82	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

RAFT-Stereo-weight	0.17 171	0.10 81	0.31 129	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.38 311	0.33 330	0.25 280	0.20 202	0.19 240	0.10 72	0.19 102	0.16 207	0.07 115	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.09 127

H2IRNET	0.19 210	0.18 412	0.50 324	0.22 260	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.28 173	0.31 303	0.17 186	0.32 337	0.25 323	0.20 339	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.08 75

IGEVStereo-DCA	0.20 239	0.17 388	0.41 213	0.22 260	0.15 332	0.20 218	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 214	0.12 58	0.14 166	0.12 147	0.38 412	0.31 474	0.07 115	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

rrr	0.22 300	0.17 388	0.79 528	0.22 260	0.15 332	0.20 218	0.18 288	0.40 341	0.27 242	0.19 214	0.12 58	0.14 166	0.12 147	0.38 412	0.31 474	0.07 115	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.28 561

IGEV_Zeroshot_test	0.23 335	0.11 129	0.82 539	0.21 195	0.23 544	0.20 218	0.19 335	0.38 311	0.23 164	0.34 435	0.22 235	0.29 374	0.14 219	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.35 594

LoS_RVC	0.14 84	0.11 129	0.32 142	0.18 55	0.16 374	0.20 218	0.18 288	0.21 56	0.18 71	0.14 119	0.20 202	0.12 113	0.17 281	0.17 66	0.14 138	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 369

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 630	0.17 406	0.20 218	0.18 288	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 639	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 405

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.15 332	0.20 218	0.19 335	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 147	0.25 236	0.13 92	0.06 44	0.09 283	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.22 495

HHNet	0.23 335	0.12 182	0.66 479	0.19 103	0.18 435	0.20 218	0.20 375	0.36 287	0.32 313	0.33 414	0.59 578	0.19 240	0.21 350	0.24 215	0.31 474	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.12 299

AAGNet	0.34 520	0.12 182	0.53 374	0.26 453	0.16 374	0.20 218	0.19 335	0.31 233	0.29 274	0.35 454	0.35 378	0.27 348	0.30 484	0.44 434	2.56 683	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.07 188	0.09 328	0.07 30

PSM-softLoss	0.22 300	0.11 129	0.53 374	0.25 412	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.39 332	0.29 274	0.29 336	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.53 471	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.12 299

KMStereo	0.22 300	0.11 129	0.53 374	0.25 412	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.39 332	0.29 274	0.29 336	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.53 471	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.12 299

RAFT-345	0.22 300	0.11 129	0.55 396	0.22 260	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.27 159	0.28 253	0.27 300	0.65 599	0.20 254	0.17 281	0.55 482	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.07 30

cross-raft	0.18 182	0.12 182	0.40 203	0.27 490	0.16 374	0.20 218	0.24 490	0.34 266	0.24 184	0.23 258	0.28 294	0.29 374	0.15 240	0.19 102	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.07 30

iRaftStereo_RVC	0.17 171	0.16 354	0.35 164	0.21 195	0.11 114	0.20 218	0.17 233	0.34 266	0.25 209	0.20 224	0.25 267	0.19 240	0.12 147	0.21 149	0.16 207	0.07 115	0.12 387	0.10 412	0.09 376	0.09 328	0.14 369

test_xeample3	0.22 300	0.17 388	0.81 535	0.21 195	0.15 332	0.20 218	0.18 288	0.40 341	0.25 209	0.19 214	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.34 385	0.33 493	0.07 115	0.20 541	0.07 144	0.08 275	0.08 237	0.34 590

CFNet-RSSM	0.18 182	0.10 81	0.45 248	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.40 341	0.31 303	0.23 258	0.21 222	0.26 343	0.15 240	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 171	0.10 81	0.41 213	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.15 141	0.34 266	0.29 274	0.23 258	0.23 249	0.27 348	0.15 240	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.07 30

DilatedVolume-Stereo	0.15 120	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.21 249	0.14 99	0.24 106	0.22 148	0.22 250	0.21 222	0.16 198	0.15 240	0.24 215	0.17 237	0.07 115	0.07 174	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.08 75

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 249	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 177	0.11 13	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 249	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 177	0.11 13	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

MM-Stereo_test2	0.19 210	0.11 129	0.47 271	0.25 412	0.11 114	0.21 249	0.20 375	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 106	0.21 149	0.14 138	0.06 44	0.26 599	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.41 614

AIO-test1	0.21 275	0.22 470	0.56 406	0.31 563	0.24 561	0.21 249	0.16 192	0.42 365	0.37 385	0.17 186	0.26 275	0.18 228	0.12 147	0.29 319	0.15 178	0.08 258	0.07 174	0.10 412	0.11 472	0.07 165	0.10 195

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 81	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.21 249	0.14 99	0.14 5	0.17 53	0.11 35	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.21 149	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

trnet	0.14 84	0.09 45	0.26 82	0.15 4	0.07 1	0.21 249	0.12 35	0.25 129	0.26 224	0.16 163	0.21 222	0.15 185	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.09 349	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13

ff7	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

ffff	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

11t	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

MSKI-zero shot	0.19 210	0.10 81	0.47 271	0.30 547	0.14 264	0.21 249	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 266	0.25 267	0.22 275	0.10 72	0.32 360	0.14 138	0.07 115	0.30 626	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.09 127

AEACV	0.20 239	0.09 45	0.32 142	0.39 615	0.34 615	0.21 249	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 259	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.29 624	0.07 144	0.09 376	0.07 165	0.37 605

GCAP-Stereo	0.18 182	0.21 451	0.47 271	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 224	0.22 235	0.15 185	0.13 189	0.21 149	0.16 207	0.07 115	0.19 526	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

anonymousdsp	0.20 239	0.13 226	0.49 303	0.28 518	0.20 496	0.21 249	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.32 360	0.13 92	0.07 115	0.26 599	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.48 633

knoymous	0.18 182	0.10 81	0.35 164	0.17 27	0.11 114	0.21 249	0.17 233	0.33 259	0.24 184	0.24 266	0.28 294	0.27 348	0.16 259	0.24 215	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.06 101	0.09 328	0.10 195

ccc-4	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

IGEV-Stereo	0.20 239	0.13 226	0.49 303	0.28 518	0.20 496	0.21 249	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.32 360	0.13 92	0.07 115	0.26 599	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.48 633
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

TransformOpticalFlow	0.24 365	0.14 276	0.57 416	0.24 371	0.11 114	0.21 249	0.19 335	0.43 374	0.34 342	0.30 359	0.43 475	0.36 451	0.31 501	0.61 516	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.08 75

OMP-Stereo	0.24 365	0.16 354	0.48 286	0.30 547	0.13 220	0.21 249	0.16 192	0.38 311	0.35 354	0.34 435	0.30 316	0.33 424	0.20 339	0.70 558	0.24 400	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.07 30

NF-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.52 468	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

OCTAStereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

FTStereo	0.28 452	0.11 129	0.56 406	0.24 371	0.13 220	0.21 249	0.52 638	0.36 287	0.28 253	0.38 494	0.94 636	0.30 394	0.56 611	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.19 450

RE-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

TVStereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

test-2	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

raft+_RVC	0.21 275	0.21 451	0.46 263	0.22 260	0.35 618	0.21 249	0.16 192	0.39 332	0.35 354	0.22 250	0.28 294	0.20 254	0.15 240	0.25 236	0.20 322	0.08 258	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.12 299

DN	0.21 275	0.09 45	0.58 432	0.40 620	0.18 435	0.22 278	0.18 288	0.30 212	0.25 209	0.15 144	0.19 191	0.18 228	0.10 72	0.26 258	0.19 296	0.14 545	0.18 512	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.42 618

Lsterematch	0.20 239	0.15 312	0.44 242	0.20 149	0.10 68	0.22 278	0.17 233	0.27 159	0.34 342	0.28 311	0.37 404	0.24 310	0.22 358	0.25 236	0.23 388	0.08 258	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

AIO-test2	0.22 300	0.27 531	0.54 387	0.29 536	0.16 374	0.22 278	0.16 192	0.44 395	0.43 455	0.17 186	0.29 302	0.16 198	0.11 106	0.27 273	0.14 138	0.19 607	0.07 174	0.10 412	0.11 472	0.08 237	0.09 127

rvit_0105_5	0.22 300	0.18 412	0.51 343	0.23 317	0.13 220	0.22 278	0.25 504	0.38 311	0.40 422	0.21 231	0.23 249	0.27 348	0.20 339	0.27 273	0.20 322	0.15 561	0.13 408	0.12 503	0.12 514	0.10 392	0.10 195

rvit_stereo_0075_2	0.25 390	0.18 412	0.65 474	0.27 490	0.22 529	0.22 278	0.15 141	0.41 359	0.36 370	0.27 300	0.37 404	0.29 374	0.21 350	0.29 319	0.20 322	0.17 586	0.12 387	0.19 603	0.12 514	0.14 523	0.14 369

EKT-Stereo	0.39 547	0.13 226	0.53 374	0.42 630	3.94 689	0.22 278	0.17 233	0.38 311	0.30 292	0.21 231	0.20 202	0.23 290	0.15 240	0.30 335	0.18 266	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.12 299

LL-Strereo	0.32 504	0.33 564	0.77 523	0.26 453	0.24 561	0.22 278	0.23 465	0.58 553	0.44 468	0.35 454	0.32 337	0.41 491	0.40 559	0.93 625	0.25 414	0.08 258	0.13 408	0.11 468	0.09 376	0.09 328	0.22 495

LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 278	0.14 99	0.27 159	0.27 242	0.15 144	0.18 179	0.19 240	0.14 219	0.23 201	0.14 138	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.23 335	0.21 451	0.57 416	0.26 453	0.15 332	0.22 278	0.23 465	0.34 266	0.30 292	0.34 435	0.51 536	0.31 404	0.17 281	0.33 370	0.15 178	0.06 44	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.07 30

test_3	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.26 453	0.14 264	0.22 278	0.25 504	0.34 266	0.33 330	0.25 280	0.18 179	0.23 290	0.13 189	0.25 236	0.20 322	0.06 44	0.14 427	0.09 332	0.10 436	0.07 165	0.10 195

CrosDoStereo	0.32 504	0.11 129	0.53 374	0.19 103	0.12 164	0.22 278	1.07 672	0.36 287	0.38 396	0.38 494	0.60 582	0.28 361	0.45 579	0.61 516	0.56 580	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.09 127

TRStereo	0.22 300	0.21 451	0.62 459	0.40 620	0.19 469	0.22 278	0.16 192	0.58 553	0.30 292	0.21 231	0.21 222	0.22 275	0.13 189	0.27 273	0.14 138	0.09 349	0.09 283	0.09 332	0.11 472	0.06 87	0.19 450

DeepStereo_LL	0.32 504	0.11 129	0.53 374	0.19 103	0.12 164	0.22 278	1.07 672	0.36 287	0.38 396	0.38 494	0.60 582	0.28 361	0.45 579	0.61 516	0.56 580	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.09 127

PFNet	0.24 365	0.11 129	0.63 464	0.25 412	0.14 264	0.22 278	0.19 335	0.40 341	0.35 354	0.36 468	0.32 337	0.27 348	0.20 339	0.63 530	0.23 388	0.09 349	0.05 6	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.08 75

test-1	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.23 317	0.23 544	0.22 278	0.23 465	0.36 287	0.29 274	0.21 231	0.25 267	0.24 310	0.14 219	0.18 82	0.22 368	0.07 115	0.14 427	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.14 369

TestStereo	0.22 300	0.24 498	0.48 286	0.25 412	0.11 114	0.22 278	0.22 437	0.32 241	0.31 303	0.24 266	0.34 370	0.23 290	0.19 334	0.62 527	0.19 296	0.08 258	0.07 174	0.10 412	0.07 188	0.11 444	0.07 30

sAnonymous2	0.21 275	0.24 498	0.79 528	0.24 371	0.17 406	0.22 278	0.20 375	0.36 287	0.29 274	0.17 186	0.19 191	0.17 213	0.16 259	0.18 82	0.15 178	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.23 608	0.18 432

CroCo_RVC	0.21 275	0.24 498	0.79 528	0.24 371	0.17 406	0.22 278	0.20 375	0.36 287	0.29 274	0.17 186	0.19 191	0.17 213	0.16 259	0.18 82	0.15 178	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.23 608	0.18 432

RALCasStereoNet	0.22 300	0.22 470	0.48 286	0.23 317	0.23 544	0.22 278	0.18 288	0.32 241	0.27 242	0.22 250	0.30 316	0.22 275	0.15 240	0.29 319	0.20 322	0.08 258	0.22 558	0.07 144	0.06 101	0.10 392	0.25 531

RALAANet	0.21 275	0.24 498	0.53 374	0.23 317	0.14 264	0.22 278	0.13 68	0.38 311	0.30 292	0.29 336	0.26 275	0.25 323	0.15 240	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.07 30

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 278	0.15 141	0.26 144	0.26 224	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.09 349	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13
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
tt45	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.19 103	0.11 114	0.23 299	0.18 288	0.23 84	0.18 71	0.16 163	0.13 76	0.14 166	0.10 72	0.31 350	0.15 178	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.08 75

tg	0.18 182	0.15 312	0.34 156	0.22 260	0.11 114	0.23 299	0.15 141	0.35 275	0.27 242	0.20 224	0.25 267	0.20 254	0.12 147	0.25 236	0.16 207	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.08 237	0.13 334

UGAM	0.28 452	0.18 412	0.57 416	0.26 453	0.13 220	0.23 299	0.26 516	0.33 259	0.45 481	0.32 401	0.42 461	0.45 523	0.22 358	0.92 623	0.23 388	0.08 258	0.09 283	0.14 553	0.13 546	0.10 392	0.10 195

StereoVision	0.23 335	0.23 486	0.55 396	0.27 490	0.17 406	0.23 299	0.22 437	0.40 341	0.32 313	0.21 231	0.51 536	0.22 275	0.16 259	0.29 319	0.19 296	0.11 459	0.12 387	0.13 529	0.13 546	0.10 392	0.08 75

DCRE	0.24 365	0.15 312	0.45 248	0.26 453	0.26 579	0.23 299	0.21 403	0.37 302	0.29 274	0.23 258	0.81 623	0.23 290	0.16 259	0.24 215	0.18 266	0.07 115	0.14 427	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.25 531

qqq	0.24 365	0.16 354	0.46 263	0.20 149	0.15 332	0.23 299	0.20 375	0.43 374	0.32 313	0.26 290	0.31 327	0.28 361	0.25 406	0.36 398	0.28 446	0.08 258	0.22 558	0.10 412	0.11 472	0.09 328	0.23 505

raft_robust	0.25 390	0.23 486	0.44 242	0.22 260	0.13 220	0.23 299	0.22 437	0.52 475	0.50 537	0.33 414	0.32 337	0.33 424	0.23 372	0.55 482	0.18 266	0.07 115	0.11 361	0.08 235	0.10 436	0.08 237	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 335	0.24 498	0.48 286	0.25 412	0.18 435	0.23 299	0.29 547	0.42 365	0.38 396	0.24 266	0.39 431	0.20 254	0.17 281	0.34 385	0.17 237	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.12 514	0.09 328	0.13 334

GwcNet-ADL	0.23 335	0.15 312	0.58 432	0.24 371	0.13 220	0.23 299	0.24 490	0.51 467	0.41 432	0.28 311	0.29 302	0.30 394	0.20 339	0.27 273	0.28 446	0.09 349	0.07 174	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.11 244

LCNet	0.22 300	0.12 182	0.42 223	0.26 453	0.12 164	0.23 299	0.19 335	0.36 287	0.28 253	0.28 311	0.35 378	0.26 343	0.30 484	0.35 392	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.10 436	0.13 500	0.22 495

STrans-v2	0.25 390	0.14 276	0.56 406	0.21 195	0.12 164	0.23 299	0.20 375	0.50 455	0.31 303	0.31 376	0.42 461	0.35 445	0.35 532	0.62 527	0.24 400	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.08 75

IIG-Stereo	0.24 365	0.16 354	0.47 271	0.29 536	0.12 164	0.23 299	0.14 99	0.40 341	0.33 330	0.35 454	0.37 404	0.33 424	0.22 358	0.70 558	0.26 426	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.07 30

KYRaft	0.23 335	0.11 129	0.43 231	0.23 317	0.12 164	0.23 299	0.23 465	0.37 302	0.26 224	0.35 454	0.53 551	0.34 432	0.26 424	0.29 319	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.10 436	0.08 237	0.30 570

GrayStereo	0.26 413	0.10 81	0.45 248	0.27 490	0.14 264	0.23 299	0.46 626	0.36 287	0.33 330	0.40 521	0.47 519	0.30 394	0.78 639	0.29 319	0.17 237	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.15 388

Prome-Stereo	0.22 300	0.10 81	0.43 231	0.24 371	0.13 220	0.23 299	0.23 465	0.37 302	0.27 242	0.33 414	0.58 573	0.24 310	0.28 457	0.30 335	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.20 468

XX-TBD	0.16 150	0.21 451	0.43 231	0.22 260	0.10 68	0.23 299	0.15 141	0.23 84	0.28 253	0.22 250	0.26 275	0.14 166	0.12 147	0.16 48	0.14 138	0.08 258	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

sCroCo_RVC	0.19 210	0.15 312	0.60 448	0.27 490	0.18 435	0.23 299	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 235	0.17 213	0.14 219	0.22 177	0.16 207	0.11 459	0.11 361	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.10 195

XX-Stereo	0.25 390	0.11 129	1.09 601	0.35 595	0.38 627	0.23 299	0.13 68	0.43 374	0.19 97	0.20 224	0.40 440	0.31 404	0.10 72	0.33 370	0.13 92	0.08 258	0.11 361	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.10 195

PMTNet	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 299	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 198	0.14 219	0.23 201	0.14 138	0.29 635	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

R-Stereo Train	0.19 210	0.10 81	0.49 303	0.22 260	0.12 164	0.23 299	0.18 288	0.43 374	0.20 111	0.31 376	0.45 500	0.20 254	0.14 219	0.18 82	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 210	0.10 81	0.49 303	0.22 260	0.12 164	0.23 299	0.18 288	0.43 374	0.20 111	0.31 376	0.45 500	0.20 254	0.14 219	0.18 82	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJX1	0.20 239	0.12 182	0.21 36	0.23 317	0.17 406	0.24 320	0.19 335	0.63 596	0.56 574	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 259	0.27 273	0.18 266	0.08 258	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

NLMM1	0.21 275	0.13 226	0.21 36	0.23 317	0.18 435	0.24 320	0.20 375	0.65 608	0.69 612	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 219	0.25 236	0.19 296	0.08 258	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.10 195

NLCSM	0.20 239	0.15 312	0.23 53	0.24 371	0.19 469	0.24 320	0.22 437	0.45 404	0.44 468	0.20 224	0.18 179	0.14 166	0.16 259	0.47 446	0.20 322	0.09 349	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.10 195

VIP-Stereo	0.13 40	0.15 312	0.31 129	0.18 55	0.12 164	0.24 320	0.12 35	0.20 41	0.20 111	0.10 19	0.13 76	0.11 87	0.09 33	0.20 129	0.13 92	0.06 44	0.11 361	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 75

xyz-stereo-finetune	0.17 171	0.17 388	0.29 111	0.17 27	0.08 8	0.24 320	0.21 403	0.30 212	0.32 313	0.19 214	0.22 235	0.19 240	0.15 240	0.30 335	0.22 368	0.06 44	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 182	0.08 17	0.39 188	0.19 103	0.19 469	0.24 320	0.18 288	0.29 192	0.29 274	0.24 266	0.21 222	0.24 310	0.18 312	0.22 177	0.21 350	0.07 115	0.11 361	0.06 43	0.07 188	0.06 87	0.11 244

ISRNet	0.28 452	0.15 312	0.54 387	0.27 490	0.19 469	0.24 320	0.15 141	0.47 425	0.45 481	0.40 521	0.49 530	0.42 504	0.27 434	0.33 370	0.30 464	0.20 610	0.12 387	0.17 588	0.16 586	0.16 543	0.21 480

rvit_0105_3	0.24 365	0.21 451	0.57 416	0.25 412	0.15 332	0.24 320	0.28 541	0.40 341	0.43 455	0.25 280	0.26 275	0.29 374	0.22 358	0.29 319	0.21 350	0.15 561	0.13 408	0.14 553	0.15 576	0.10 392	0.10 195

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 182	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 320	0.17 233	0.31 233	0.37 385	0.43 550	0.17 160	0.13 135	0.12 147	0.20 129	0.16 207	0.08 258	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.08 75

AE-Stereo	0.21 275	0.12 182	0.50 324	0.25 412	0.15 332	0.24 320	0.18 288	0.40 341	0.34 342	0.19 214	0.26 275	0.21 268	0.13 189	0.22 177	0.16 207	0.07 115	0.26 599	0.09 332	0.10 436	0.07 165	0.31 574

UDGNet	0.24 365	0.37 587	0.53 374	0.25 412	0.14 264	0.24 320	0.18 288	0.32 241	0.44 468	0.29 336	0.28 294	0.24 310	0.20 339	0.30 335	0.21 350	0.16 572	0.07 174	0.21 610	0.11 472	0.16 543	0.11 244

IPLGR_C	0.23 335	0.29 543	0.81 535	0.24 371	0.16 374	0.24 320	0.20 375	0.38 311	0.33 330	0.32 401	0.33 359	0.23 290	0.15 240	0.26 258	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

ACRE	0.23 335	0.27 531	0.83 545	0.24 371	0.15 332	0.24 320	0.20 375	0.38 311	0.32 313	0.32 401	0.33 359	0.23 290	0.15 240	0.26 258	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

NRIStereo	0.20 239	0.12 182	0.50 324	0.23 317	0.11 114	0.24 320	0.19 335	0.30 212	0.28 253	0.26 290	0.26 275	0.25 323	0.18 312	0.34 385	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.09 127

CRE-IMP	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.23 317	0.11 114	0.24 320	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 300	0.26 275	0.24 310	0.17 281	0.24 215	0.19 296	0.09 349	0.05 6	0.10 412	0.07 188	0.10 392	0.10 195

GMM-Stereo	0.22 300	0.10 81	0.56 406	0.23 317	0.13 220	0.24 320	0.24 490	0.38 311	0.29 274	0.31 376	0.44 485	0.27 348	0.21 350	0.31 350	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.19 450

111	0.22 300	0.22 470	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.24 320	0.17 233	0.44 395	0.46 493	0.24 266	0.30 316	0.29 374	0.22 358	0.25 236	0.19 296	0.08 258	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.15 388

GMStereo	0.21 275	0.30 549	0.57 416	0.21 195	0.12 164	0.24 320	0.18 288	0.30 212	0.41 432	0.26 290	0.24 259	0.17 213	0.16 259	0.25 236	0.19 296	0.10 420	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.11 444	0.09 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.19 210	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.19 335	0.55 519	0.55 567	0.16 163	0.17 160	0.15 185	0.17 281	0.20 129	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

WQFJX	0.19 210	0.12 182	0.21 36	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.18 288	0.57 539	0.49 530	0.17 186	0.17 160	0.14 166	0.16 259	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.08 238	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.11 244

NLMM	0.19 210	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.19 335	0.55 519	0.55 567	0.16 163	0.17 160	0.15 185	0.17 281	0.20 129	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

NLSM1	0.18 182	0.12 182	0.21 36	0.21 195	0.18 435	0.25 338	0.17 233	0.51 467	0.43 455	0.17 186	0.21 222	0.13 135	0.15 240	0.22 177	0.18 266	0.08 258	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.07 30

DFGA-Net	0.26 413	0.33 564	0.70 496	0.22 260	0.15 332	0.25 338	0.17 233	0.41 359	0.40 422	0.30 359	0.32 337	0.21 268	0.18 312	0.61 516	0.33 493	0.08 258	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.11 444	0.09 127

G2L-Stereo	0.27 442	0.23 486	0.61 455	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.19 335	0.48 436	0.37 385	0.33 414	0.38 413	0.40 482	0.23 372	0.61 516	0.33 493	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.11 244

DispNO	0.29 473	0.24 498	0.83 545	0.23 317	0.17 406	0.25 338	0.22 437	0.47 425	0.42 444	0.33 414	0.39 431	0.38 463	0.28 457	0.78 587	0.35 507	0.09 349	0.07 174	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

MyStereo07	0.18 182	0.15 312	0.44 242	0.22 260	0.16 374	0.25 338	0.22 437	0.31 233	0.26 224	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.13 189	0.33 370	0.14 138	0.07 115	0.13 408	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

MyStereo06	0.23 335	0.15 312	0.74 509	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.22 437	0.43 374	0.25 209	0.36 468	0.24 259	0.34 432	0.18 312	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.12 387	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

MyStereo05	0.24 365	0.15 312	0.58 432	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.22 437	0.50 455	0.54 559	0.32 401	0.23 249	0.26 343	0.23 372	0.32 360	0.25 414	0.07 115	0.12 387	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

MyStereo04	0.24 365	0.15 312	0.58 432	0.22 260	0.16 374	0.25 338	0.22 437	0.51 467	0.54 559	0.29 336	0.23 249	0.27 348	0.23 372	0.32 360	0.25 414	0.07 115	0.13 408	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

LL-Strereo2	0.21 275	0.25 513	0.53 374	0.32 572	0.20 496	0.25 338	0.14 99	0.32 241	0.25 209	0.25 280	0.20 202	0.24 310	0.12 147	0.28 297	0.18 266	0.07 115	0.07 174	0.12 503	0.09 376	0.09 328	0.16 405

anonymousdsp2	0.23 335	0.11 129	0.42 223	0.26 453	0.24 561	0.25 338	0.17 233	0.43 374	0.37 385	0.30 359	0.23 249	0.24 310	0.15 240	0.32 360	0.17 237	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 624

test_5	0.25 390	0.25 513	0.57 416	0.27 490	0.18 435	0.25 338	0.29 547	0.42 365	0.39 412	0.29 336	0.40 440	0.27 348	0.23 372	0.35 392	0.19 296	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.14 369

SA	0.24 365	0.22 470	0.55 396	0.23 317	0.14 264	0.25 338	0.23 465	0.48 436	0.42 444	0.28 311	0.44 485	0.23 290	0.23 372	0.34 385	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.11 468	0.11 472	0.08 237	0.09 127

CIPLG	0.23 335	0.28 539	0.75 513	0.24 371	0.16 374	0.25 338	0.20 375	0.38 311	0.33 330	0.32 401	0.34 370	0.23 290	0.15 240	0.27 273	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

IPLGR	0.22 300	0.14 276	0.75 513	0.21 195	0.11 114	0.25 338	0.18 288	0.44 395	0.38 396	0.29 336	0.28 294	0.21 268	0.19 334	0.37 408	0.19 296	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.07 30

RAFT-RH_RVC	0.26 413	0.13 226	0.57 416	0.22 260	0.12 164	0.25 338	0.14 99	0.27 159	0.29 274	0.38 494	1.14 647	0.23 290	0.18 312	0.58 495	0.24 400	0.07 115	0.06 85	0.10 412	0.07 188	0.06 87	0.08 75

TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 231	0.16 10	0.08 8	0.25 338	0.14 99	0.23 84	0.29 274	0.25 280	0.30 316	0.16 198	0.12 147	0.18 82	0.13 92	0.08 258	0.07 174	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 75

PSMNet-RSSM	0.26 413	0.21 451	0.50 324	0.21 195	0.14 264	0.25 338	0.21 403	0.50 455	0.38 396	0.31 376	0.45 500	0.40 482	0.27 434	0.53 471	0.24 400	0.12 499	0.08 238	0.11 468	0.13 546	0.10 392	0.10 195

FACV-RUCA	0.22 300	0.15 312	0.38 180	0.24 371	0.23 544	0.26 358	0.19 335	0.41 359	0.35 354	0.26 290	0.32 337	0.22 275	0.25 406	0.24 215	0.19 296	0.10 420	0.07 174	0.15 571	0.08 275	0.16 543	0.14 369

model_zeroshot	0.21 275	0.14 276	0.51 343	0.34 589	0.18 435	0.26 358	0.16 192	0.41 359	0.24 184	0.33 414	0.20 202	0.25 323	0.12 147	0.26 258	0.16 207	0.09 349	0.21 546	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.13 334

RAFT-Test	0.19 210	0.11 129	0.41 213	0.26 453	0.21 513	0.26 358	0.17 233	0.37 302	0.26 224	0.24 266	0.29 302	0.32 415	0.14 219	0.22 177	0.15 178	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.07 30

TestStereo1	0.23 335	0.22 470	0.50 324	0.27 490	0.14 264	0.26 358	0.27 525	0.43 374	0.38 396	0.29 336	0.39 431	0.23 290	0.21 350	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

SA-5K	0.23 335	0.22 470	0.50 324	0.27 490	0.14 264	0.26 358	0.27 525	0.43 374	0.38 396	0.29 336	0.39 431	0.23 290	0.21 350	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

RAFT	0.24 365	0.24 498	0.46 263	0.27 490	0.15 332	0.26 358	0.26 516	0.37 302	0.31 303	0.34 435	0.34 370	0.41 491	0.22 358	0.30 335	0.18 266	0.08 258	0.15 458	0.11 468	0.10 436	0.11 444	0.13 334

DN-CSS_ROB	0.24 365	0.33 564	0.69 490	0.25 412	0.14 264	0.26 358	0.13 68	0.42 365	0.35 354	0.30 359	0.42 461	0.22 275	0.20 339	0.34 385	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.09 127

Hybrid-DGEV-03	0.21 275	0.20 440	0.43 231	0.23 317	0.12 164	0.27 365	0.16 192	0.33 259	0.28 253	0.33 414	0.58 573	0.23 290	0.16 259	0.24 215	0.19 296	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.10 195

xyz-stereo-finetune2	0.18 182	0.16 354	0.32 142	0.16 10	0.09 18	0.27 365	0.19 335	0.29 192	0.21 137	0.23 258	0.29 302	0.21 268	0.23 372	0.37 408	0.23 388	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.07 30

castereo++	0.14 84	0.13 226	0.25 69	0.19 103	0.10 68	0.27 365	0.13 68	0.24 106	0.26 224	0.11 35	0.13 76	0.16 198	0.10 72	0.18 82	0.11 13	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.07 30

DCVSM-stereo	0.25 390	0.14 276	0.53 374	0.21 195	0.14 264	0.27 365	0.14 99	0.35 275	0.35 354	0.42 539	0.33 359	0.46 532	0.30 484	0.31 350	0.27 438	0.11 459	0.10 324	0.12 503	0.10 436	0.12 486	0.15 388

11t1	0.21 275	0.12 182	0.45 248	0.20 149	0.15 332	0.27 365	0.17 233	0.37 302	0.28 253	0.27 300	0.25 267	0.24 310	0.23 372	0.28 297	0.25 414	0.09 349	0.19 526	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.23 505

HH	0.22 300	0.12 182	0.55 396	0.32 572	0.16 374	0.27 365	0.18 288	0.36 287	0.25 209	0.20 224	0.26 275	0.34 432	0.18 312	0.33 370	0.15 178	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.31 574

HanStereo	0.22 300	0.12 182	0.55 396	0.32 572	0.16 374	0.27 365	0.18 288	0.36 287	0.25 209	0.20 224	0.26 275	0.34 432	0.18 312	0.33 370	0.15 178	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.31 574

x	0.23 335	0.15 312	0.45 248	0.20 149	0.15 332	0.27 365	0.17 233	0.43 374	0.35 354	0.26 290	0.31 327	0.29 374	0.25 406	0.29 319	0.30 464	0.09 349	0.22 558	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.24 519

dd	0.23 335	0.32 560	0.55 396	0.23 317	0.12 164	0.27 365	0.21 403	0.32 241	0.45 481	0.30 359	0.29 302	0.25 323	0.17 281	0.31 350	0.26 426	0.13 521	0.07 174	0.10 412	0.08 275	0.12 486	0.09 127

PSM-AAD	0.26 413	0.11 129	0.43 231	0.24 371	0.12 164	0.27 365	0.37 596	0.36 287	0.30 292	0.36 468	0.39 431	0.28 361	0.77 638	0.30 335	0.16 207	0.07 115	0.06 85	0.12 503	0.11 472	0.09 328	0.21 480

CFNet_pseudo	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.27 365	0.17 233	0.46 413	0.45 481	0.30 359	0.37 404	0.38 463	0.23 372	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.11 468	0.08 275	0.11 444	0.11 244

HCRNet	0.25 390	0.27 531	0.42 223	0.34 589	0.17 406	0.27 365	0.18 288	0.45 404	0.37 385	0.31 376	0.35 378	0.32 415	0.23 372	0.44 434	0.21 350	0.13 521	0.08 238	0.13 529	0.11 472	0.11 444	0.09 127

FENet	0.22 300	0.13 226	0.48 286	0.22 260	0.12 164	0.27 365	0.18 288	0.43 374	0.37 385	0.31 376	0.32 337	0.29 374	0.23 372	0.27 273	0.24 400	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

ACVNet	0.24 365	0.18 412	0.51 343	0.18 55	0.15 332	0.27 365	0.23 465	0.40 341	0.45 481	0.29 336	0.41 452	0.38 463	0.28 457	0.28 297	0.35 507	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.10 392	0.09 127

GANet-RSSM	0.26 413	0.19 427	0.54 387	0.21 195	0.14 264	0.27 365	0.22 437	0.47 425	0.34 342	0.30 359	0.40 440	0.41 491	0.30 484	0.59 503	0.25 414	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

DMCA	0.24 365	0.18 412	0.51 343	0.23 317	0.14 264	0.27 365	0.20 375	0.45 404	0.40 422	0.32 401	0.33 359	0.33 424	0.25 406	0.27 273	0.30 464	0.11 459	0.08 238	0.10 412	0.08 275	0.11 444	0.12 299

ccs_rob	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.27 365	0.17 233	0.46 413	0.45 481	0.30 359	0.37 404	0.38 463	0.23 372	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.11 468	0.08 275	0.12 486	0.11 244

HITNet	0.22 300	0.23 486	0.60 448	0.20 149	0.09 18	0.27 365	0.15 141	0.45 404	0.33 330	0.29 336	0.33 359	0.27 348	0.22 358	0.29 319	0.27 438	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.23 335	0.20 440	0.53 374	0.24 371	0.13 220	0.28 383	0.15 141	0.50 455	0.45 481	0.28 311	0.26 275	0.25 323	0.26 424	0.29 319	0.20 322	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.10 195

FSD					0.41 633	0.28 383	0.27 525	0.32 241	0.30 292	0.27 300	0.27 288	0.29 374	0.27 434	0.35 392	0.28 446	0.23 616	0.49 658	0.27 622	0.26 634	0.26 618

G2L-ROB	0.25 390	0.21 451	0.56 406	0.19 103	0.12 164	0.28 383	0.21 403	0.48 436	0.34 342	0.35 454	0.31 327	0.41 491	0.23 372	0.51 460	0.31 474	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.12 299

G2L-Stereo_test	0.26 413	0.22 470	0.54 387	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.24 490	0.51 467	0.40 422	0.38 494	0.37 404	0.40 482	0.26 424	0.53 471	0.32 484	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244

IGEV-RUCA	0.21 275	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 469	0.28 383	0.23 465	0.24 106	0.22 148	0.21 231	0.23 249	0.29 374	0.48 592	0.26 258	0.19 296	0.09 349	0.08 238	0.18 596	0.14 565	0.18 574	0.19 450

UGAM-zero	0.26 413	0.11 129	0.56 406	0.20 149	0.16 374	0.28 383	0.18 288	0.48 436	0.25 209	0.31 376	0.28 294	0.56 584	0.32 515	0.66 546	0.17 237	0.07 115	0.10 324	0.07 144	0.09 376	0.07 165	0.31 574

ITSA-stereo	0.26 413	0.16 354	0.39 188	0.24 371	0.11 114	0.28 383	0.18 288	0.58 553	0.59 586	0.32 401	0.32 337	0.33 424	0.28 457	0.51 460	0.34 500	0.11 459	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.15 388

test_sample2	0.23 335	0.12 182	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.28 383	0.22 437	0.45 404	0.33 330	0.27 300	0.34 370	0.30 394	0.25 406	0.46 442	0.23 388	0.09 349	0.15 458	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.19 450

SMFormer	0.27 442	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.34 500	0.10 420	0.16 472	0.08 235	0.09 376	0.10 392	0.16 405

tta	0.27 442	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.34 500	0.10 420	0.16 472	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.13 334

qqq1	0.26 413	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.21 350	0.10 420	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.13 334

fff1	0.26 413	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.21 350	0.10 420	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.13 334

mmm	0.25 390	0.15 312	0.44 242	0.23 317	0.20 496	0.28 383	0.21 403	0.43 374	0.32 313	0.31 376	0.40 440	0.30 394	0.24 393	0.31 350	0.28 446	0.09 349	0.21 546	0.11 468	0.12 514	0.10 392	0.26 544

GMStereo_Zeroshot	0.25 390	0.22 470	0.51 343	0.27 490	0.14 264	0.28 383	0.15 141	0.40 341	0.36 370	0.37 485	0.43 475	0.40 482	0.17 281	0.35 392	0.21 350	0.12 499	0.07 174	0.13 529	0.07 188	0.17 558	0.10 195

PCWNet_CMD	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.21 195	0.13 220	0.28 383	0.17 233	0.47 425	0.47 507	0.30 359	0.36 393	0.37 457	0.24 393	0.29 319	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.11 444	0.11 244

EGLCR-Stereo	0.19 210	0.09 45	0.34 156	0.29 536	0.17 406	0.28 383	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 250	0.11 38	0.16 198	0.09 33	0.28 297	0.15 178	0.07 115	0.25 593	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.37 605

IPLG	0.23 335	0.19 427	0.65 474	0.21 195	0.12 164	0.28 383	0.17 233	0.45 404	0.32 313	0.33 414	0.32 337	0.16 198	0.17 281	0.50 454	0.23 388	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.08 75

MIPNet	0.22 300	0.19 427	0.64 469	0.22 260	0.12 164	0.28 383	0.20 375	0.48 436	0.39 412	0.31 376	0.24 259	0.19 240	0.24 393	0.28 297	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.08 75

THIR-Stereo	0.30 487	0.15 312	0.46 263	0.19 103	0.11 114	0.28 383	0.70 652	0.33 259	0.36 370	0.37 485	0.64 597	0.33 424	0.49 597	0.58 495	0.44 544	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.08 75

DRaft	0.25 390	0.11 129	0.47 271	0.18 55	0.12 164	0.28 383	0.23 465	0.34 266	0.40 422	0.38 494	0.60 582	0.20 254	0.41 564	0.48 448	0.41 529	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

GES	0.23 335	0.14 276	0.54 387	0.21 195	0.14 264	0.28 383	0.19 335	0.51 467	0.35 354	0.31 376	0.36 393	0.25 323	0.24 393	0.30 335	0.23 388	0.11 459	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.12 299

cf-r	0.26 413	0.22 470	0.66 479	0.22 260	0.14 264	0.28 383	0.22 437	0.44 395	0.42 444	0.32 401	0.42 461	0.43 511	0.27 434	0.44 434	0.27 438	0.11 459	0.07 174	0.08 235	0.10 436	0.08 237	0.09 127

GwcNet-RSSM	0.28 452	0.25 513	0.61 455	0.22 260	0.14 264	0.28 383	0.24 490	0.46 413	0.44 468	0.33 414	0.46 512	0.41 491	0.28 457	0.55 482	0.31 474	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.09 127

DIP-Stereo	0.20 239	0.13 226	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.12 35	0.43 374	0.26 224	0.27 300	0.32 337	0.21 268	0.17 281	0.26 258	0.20 322	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.10 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 335	0.14 276	0.49 303	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.17 233	0.47 425	0.47 507	0.30 359	0.36 393	0.37 457	0.24 393	0.29 319	0.21 350	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.11 444	0.11 244

Select-FE	0.27 442	0.18 412	0.87 559	0.23 317	0.22 529	0.29 408	0.18 288	0.53 485	0.28 253	0.30 359	0.33 359	0.45 523	0.29 477	0.30 335	0.21 350	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.13 546	0.08 237	0.20 468

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 452	0.17 388	0.96 581	0.29 536	0.31 607	0.29 408	0.21 403	0.53 485	0.28 253	0.27 300	0.55 560	0.41 491	0.18 312	0.30 335	0.22 368	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.13 546	0.12 486	0.20 468

test_sample7	0.28 452	0.16 354	0.47 271	0.21 195	0.14 264	0.29 408	0.22 437	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.41 421	0.26 426	0.14 545	0.21 546	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.25 531

test_sample1	0.24 365	0.13 226	0.40 203	0.20 149	0.13 220	0.29 408	0.19 335	0.43 374	0.30 292	0.27 300	0.34 370	0.31 404	0.28 457	0.45 440	0.27 438	0.09 349	0.16 472	0.08 235	0.08 275	0.09 328	0.22 495

CoDeX	0.24 365	0.13 226	0.48 286	0.22 260	0.14 264	0.29 408	0.21 403	0.55 519	0.42 444	0.29 336	0.36 393	0.28 361	0.23 372	0.48 448	0.20 322	0.09 349	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

ffm	0.27 442	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.38 311	0.46 493	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.12 503	0.11 472	0.08 237	0.37 605

ff1	0.36 530	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.38 311	0.46 493	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.08 258	0.28 608	0.12 503	0.11 472	0.08 237	0.37 605

mmx	0.37 537	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.57 539	0.48 515	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.10 420	0.20 541	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.23 505

xxx	0.37 537	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.57 539	0.48 515	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.10 420	0.20 541	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.23 505

CFNet_ucs	0.25 390	0.14 276	0.51 343	0.20 149	0.15 332	0.29 408	0.18 288	0.51 467	0.46 493	0.32 401	0.42 461	0.38 463	0.23 372	0.31 350	0.22 368	0.11 459	0.08 238	0.12 503	0.09 376	0.13 500	0.13 334

Any-RAFT	0.18 182	0.09 45	0.33 151	0.19 103	0.10 68	0.29 408	0.16 192	0.44 395	0.32 313	0.25 280	0.27 288	0.29 374	0.16 259	0.23 201	0.13 92	0.08 258	0.07 174	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

CASS	0.22 300	0.16 354	0.40 203	0.26 453	0.12 164	0.29 408	0.19 335	0.40 341	0.32 313	0.34 435	0.35 378	0.25 323	0.25 406	0.26 258	0.21 350	0.13 521	0.08 238	0.11 468	0.09 376	0.11 444	0.12 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.22 300	0.14 276	0.51 343	0.23 317	0.14 264	0.29 408	0.19 335	0.48 436	0.36 370	0.26 290	0.33 359	0.32 415	0.20 339	0.26 258	0.22 368	0.11 459	0.07 174	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244

BEATNet_4x	0.25 390	0.25 513	0.66 479	0.23 317	0.10 68	0.29 408	0.14 99	0.49 447	0.34 342	0.31 376	0.35 378	0.32 415	0.26 424	0.34 385	0.33 493	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.13 334

DA	0.21 275	0.11 129	0.33 151	0.28 518	0.23 544	0.30 422	0.16 192	0.29 192	0.27 242	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.15 240	0.26 258	0.15 178	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 645

GGEV	0.21 275	0.11 129	0.33 151	0.28 518	0.23 544	0.30 422	0.16 192	0.29 192	0.27 242	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.15 240	0.26 258	0.15 178	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 645

z-ln-s-r	0.35 527	0.30 549	1.02 590	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.26 516	0.46 413	0.55 567	0.33 414	0.61 590	0.39 477	0.31 501	0.80 595	0.77 611	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.11 444	0.10 195

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 413	0.15 312	0.96 581	0.21 195	0.25 575	0.30 422	0.21 403	0.54 501	0.28 253	0.25 280	0.29 302	0.46 532	0.23 372	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.12 514	0.11 444	0.17 426

test_sample6	0.27 442	0.15 312	0.50 324	0.22 260	0.12 164	0.30 422	0.22 437	0.54 501	0.39 412	0.34 435	0.44 485	0.29 374	0.25 406	0.58 495	0.26 426	0.11 459	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

Selective-RAFT	0.19 210	0.14 276	0.37 176	0.24 371	0.11 114	0.30 422	0.15 141	0.35 275	0.34 342	0.17 186	0.17 160	0.22 275	0.18 312	0.29 319	0.18 266	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.08 75

Sa-1000	0.24 365	0.20 440	0.53 374	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.23 465	0.50 455	0.41 432	0.30 359	0.50 533	0.26 343	0.19 334	0.33 370	0.16 207	0.08 258	0.10 324	0.10 412	0.11 472	0.08 237	0.08 75

DAS	0.28 452	0.13 226	0.49 303	0.24 371	0.18 435	0.30 422	0.24 490	0.48 436	0.48 515	0.42 539	0.45 500	0.34 432	0.31 501	0.76 583	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.10 392	0.11 244

SepStereo	0.27 442	0.13 226	0.49 303	0.24 371	0.18 435	0.30 422	0.24 490	0.48 436	0.48 515	0.42 539	0.45 500	0.34 432	0.31 501	0.64 535	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.10 392	0.11 244

AACVNet	0.28 452	0.22 470	0.55 396	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.19 335	0.43 374	0.33 330	0.39 512	0.42 461	0.44 517	0.29 477	0.73 568	0.28 446	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.09 376	0.13 500	0.12 299

ICVP	0.24 365	0.13 226	0.45 248	0.26 453	0.14 264	0.30 422	0.25 504	0.47 425	0.35 354	0.29 336	0.43 475	0.35 445	0.25 406	0.28 297	0.25 414	0.12 499	0.09 283	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.26 413	0.30 549	0.87 559	0.22 260	0.12 164	0.30 422	0.24 490	0.46 413	0.34 342	0.33 414	0.28 294	0.29 374	0.20 339	0.49 450	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.12 503	0.11 472	0.09 328	0.09 127

RAFT + AFF	0.30 487	0.33 564	0.76 517	0.25 412	0.17 406	0.30 422	0.33 579	0.55 519	0.42 444	0.28 311	0.30 316	0.31 404	0.31 501	0.64 535	0.32 484	0.09 349	0.11 361	0.11 468	0.10 436	0.12 486	0.16 405

aanetorigin	0.40 559	0.33 564	1.14 608	0.25 412	0.19 469	0.30 422	0.37 596	0.34 266	0.47 507	0.95 647	0.82 624	0.52 569	0.56 611	0.50 454	0.52 568	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.10 436	0.16 543	0.19 450

DMCA-RVC	0.30 487	0.27 531	0.93 576	0.28 518	0.17 406	0.30 422	0.21 403	0.43 374	0.36 370	0.40 521	0.38 413	0.39 477	0.36 537	0.44 434	0.34 500	0.13 521	0.10 324	0.16 579	0.12 514	0.13 500	0.11 244

FADNet_RVC	0.31 498	0.35 577	0.98 585	0.24 371	0.16 374	0.30 422	0.17 233	0.52 475	0.39 412	0.30 359	0.38 413	0.30 394	0.29 477	0.54 477	0.33 493	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.16 586	0.21 599	0.24 519

STTStereo	0.30 487	0.24 498	0.83 545	0.25 412	0.17 406	0.30 422	0.24 490	0.49 447	0.39 412	0.39 512	0.41 452	0.44 517	0.28 457	0.41 421	0.30 464	0.13 521	0.13 408	0.13 529	0.16 586	0.12 486	0.12 299

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 473	0.24 498	0.81 535	0.26 453	0.18 435	0.30 422	0.22 437	0.52 475	0.41 432	0.38 494	0.42 461	0.42 504	0.28 457	0.46 442	0.31 474	0.11 459	0.08 238	0.10 412	0.11 472	0.10 392	0.12 299
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 511	0.31 553	0.69 490	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.23 465	0.49 447	0.55 567	0.39 512	0.60 582	0.43 511	0.30 484	0.88 611	0.54 576	0.11 459	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.10 392	0.12 299

DeepPruner_ROB	0.28 452	0.25 513	0.64 469	0.22 260	0.16 374	0.30 422	0.21 403	0.54 501	0.33 330	0.36 468	0.38 413	0.38 463	0.26 424	0.45 440	0.28 446	0.15 561	0.11 361	0.11 468	0.11 472	0.14 523	0.14 369

iResNetv2_ROB	0.29 473	0.37 587	0.92 572	0.24 371	0.13 220	0.30 422	0.19 335	0.55 519	0.51 543	0.39 512	0.46 512	0.39 477	0.27 434	0.36 398	0.30 464	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.05 32	0.13 500	0.11 244

MLCV	0.25 390	0.23 486	0.59 441	0.22 260	0.09 18	0.30 422	0.18 288	0.40 341	0.38 396	0.38 494	0.44 485	0.31 404	0.22 358	0.44 434	0.32 484	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.08 75

coex_refinement	0.28 452	0.22 470	0.50 324	0.23 317	0.15 332	0.31 444	0.20 375	0.51 467	0.43 455	0.35 454	0.42 461	0.45 523	0.27 434	0.56 488	0.41 529	0.10 420	0.07 174	0.07 144	0.07 188	0.11 444	0.12 299

rvit_105_1	0.28 452	0.24 498	0.65 474	0.27 490	0.19 469	0.31 444	0.35 587	0.46 413	0.53 554	0.31 376	0.32 337	0.32 415	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.16 572	0.14 427	0.15 571	0.17 597	0.11 444	0.11 244

test_sample5	0.26 413	0.14 276	0.51 343	0.21 195	0.12 164	0.31 444	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.33 414	0.43 475	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.24 400	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

MyStereo8	0.25 390	0.20 440	0.69 490	0.24 371	0.17 406	0.31 444	0.16 192	0.50 455	0.32 313	0.29 336	0.38 413	0.25 323	0.19 334	0.33 370	0.29 460	0.08 258	0.20 541	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.16 405

ACVNet-DCA	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.43 374	0.32 313	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.23 505

xx1	0.23 335	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.39 332	0.48 515	0.21 231	0.20 202	0.28 361	0.25 406	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.10 412	0.11 472	0.09 328	0.23 505

1test111	0.22 300	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.43 374	0.32 313	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.36 398	0.28 446	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.23 505

cc1	0.22 300	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.39 332	0.48 515	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.37 605

DualNet	0.26 413	0.14 276	0.51 343	0.21 195	0.12 164	0.31 444	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.34 435	0.44 485	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.24 400	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

tt1	0.22 300	0.16 354	0.49 303	0.26 453	0.15 332	0.31 444	0.19 335	0.38 311	0.46 493	0.21 231	0.19 191	0.13 135	0.16 259	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.37 605

ToySt	0.28 452	0.19 427	0.68 488	0.22 260	0.19 469	0.31 444	0.31 566	0.43 374	0.43 455	0.28 311	0.38 413	0.42 504	0.32 515	0.33 370	0.32 484	0.08 258	0.14 427	0.10 412	0.12 514	0.11 444	0.24 519

anonymousa	0.26 413	0.13 226	0.56 406	0.29 536	0.30 600	0.31 444	0.20 375	0.38 311	0.36 370	0.33 414	0.51 536	0.41 491	0.27 434	0.25 236	0.24 400	0.08 258	0.18 512	0.09 332	0.18 602	0.08 237	0.17 426

IER	0.24 365	0.15 312	0.50 324	0.21 195	0.15 332	0.31 444	0.20 375	0.44 395	0.38 396	0.34 435	0.41 452	0.32 415	0.34 525	0.31 350	0.23 388	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.09 328	0.09 127

DEmStereo	0.26 413	0.10 81	0.52 363	0.19 103	0.13 220	0.31 444	0.25 504	0.29 192	0.38 396	0.36 468	0.57 570	0.24 310	0.48 592	0.53 471	0.44 544	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

CFNet-ft	0.26 413	0.21 451	0.51 343	0.19 103	0.16 374	0.31 444	0.21 403	0.40 341	0.37 385	0.29 336	0.40 440	0.46 532	0.27 434	0.49 450	0.28 446	0.12 499	0.07 174	0.12 503	0.11 472	0.12 486	0.11 244

CFNet_RVC	0.26 413	0.21 451	0.51 343	0.19 103	0.16 374	0.31 444	0.21 403	0.40 341	0.37 385	0.29 336	0.40 440	0.46 532	0.27 434	0.49 450	0.28 446	0.12 499	0.07 174	0.12 503	0.11 472	0.12 486	0.11 244

iResNet	0.25 390	0.22 470	0.62 459	0.26 453	0.11 114	0.31 444	0.23 465	0.46 413	0.45 481	0.34 435	0.43 475	0.27 348	0.23 372	0.36 398	0.37 517	0.08 258	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.10 195

IGEV_i1	0.26 413	0.12 182	0.57 416	0.25 412	0.24 561	0.32 461	0.20 375	0.45 404	0.37 385	0.35 454	0.30 316	0.35 445	0.20 339	0.39 415	0.23 388	0.08 258	0.26 599	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.37 605

Selective-IGEV-i1	0.28 452	0.11 129	0.44 242	0.36 603	0.32 611	0.32 461	0.23 465	0.48 436	0.48 515	0.29 336	0.32 337	0.39 477	0.17 281	0.28 297	0.25 414	0.08 258	0.23 571	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.53 643

test_sample4	0.26 413	0.14 276	0.53 374	0.21 195	0.12 164	0.32 461	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.33 414	0.38 413	0.28 361	0.25 406	0.54 477	0.25 414	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.09 376	0.11 444	0.16 405

iRaft-Stereo_20w	0.29 473	0.11 129	0.86 556	0.33 584	0.24 561	0.32 461	0.26 516	0.60 574	0.26 224	0.41 533	0.21 222	0.28 361	0.19 334	0.32 360	0.24 400	0.07 115	0.31 630	0.07 144	0.09 376	0.08 237	0.47 630

dad	0.30 487	0.38 594	0.60 448	0.22 260	0.14 264	0.32 461	0.21 403	0.35 275	0.51 543	0.45 563	0.45 500	0.46 532	0.23 372	0.41 421	0.27 438	0.21 612	0.11 361	0.20 608	0.11 472	0.15 535	0.11 244

PSMNet-ADL	0.26 413	0.16 354	0.39 188	0.27 490	0.14 264	0.32 461	0.22 437	0.45 404	0.37 385	0.28 311	0.34 370	0.41 491	0.28 457	0.61 516	0.32 484	0.11 459	0.10 324	0.09 332	0.11 472	0.10 392	0.13 334

pcwnet_v2	0.32 504	0.16 354	1.22 622	0.23 317	0.19 469	0.32 461	0.19 335	0.61 584	0.61 592	0.37 485	0.45 500	0.35 445	0.29 477	0.37 408	0.26 426	0.14 545	0.11 361	0.12 503	0.11 472	0.14 523	0.18 432

psm_up	0.30 487	0.21 451	0.58 432	0.26 453	0.18 435	0.32 461	0.27 525	0.57 539	0.45 481	0.38 494	0.41 452	0.45 523	0.40 559	0.59 503	0.32 484	0.11 459	0.12 387	0.13 529	0.12 514	0.11 444	0.11 244

CCAANet	0.22 300	0.11 129	0.39 188	0.20 149	0.13 220	0.32 461	0.18 288	0.41 359	0.28 253	0.24 266	0.48 528	0.30 394	0.26 424	0.37 408	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.08 75

iResNet_ROB	0.27 442	0.27 531	0.48 286	0.21 195	0.12 164	0.32 461	0.17 233	0.57 539	0.55 567	0.39 512	0.44 485	0.37 457	0.28 457	0.43 430	0.28 446	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.09 328	0.11 244

test_sample3	0.25 390	0.14 276	0.52 363	0.20 149	0.12 164	0.33 471	0.20 375	0.53 485	0.38 396	0.32 401	0.35 378	0.29 374	0.24 393	0.54 477	0.25 414	0.10 420	0.14 427	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.15 388

1111x	0.39 547	0.17 388	0.80 533	0.23 317	0.15 332	0.33 471	0.27 525	0.62 592	0.48 515	0.32 401	0.43 475	0.40 482	0.29 477	0.86 608	1.60 667	0.09 349	0.23 571	0.09 332	0.12 514	0.10 392	0.23 505

riskmin	0.24 365	0.10 81	0.43 231	0.32 572	0.26 579	0.33 471	0.19 335	0.44 395	0.30 292	0.24 266	0.27 288	0.37 457	0.25 406	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.18 512	0.09 332	0.13 546	0.10 392	0.27 552

HBP-ISP	0.34 520	0.35 577	0.76 517	0.23 317	0.17 406	0.33 471	0.22 437	0.56 530	0.47 507	0.42 539	0.49 530	0.33 424	0.41 564	0.73 568	0.27 438	0.18 597	0.19 526	0.24 619	0.20 609	0.16 543	0.16 405

GEStereo_RVC	0.29 473	0.24 498	0.60 448	0.27 490	0.16 374	0.33 471	0.25 504	0.58 553	0.56 574	0.35 454	0.38 413	0.34 432	0.25 406	0.51 460	0.29 460	0.12 499	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.11 444	0.13 334

s12784h	0.18 182	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.07 1	0.33 471	0.19 335	0.39 332	0.34 342	0.24 266	0.25 267	0.18 228	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 473	0.11 129	0.38 180	0.22 260	0.18 435	0.33 471	1.66 684	0.53 485	0.27 242	0.27 300	0.50 533	0.17 213	0.16 259	0.25 236	0.25 414	0.07 115	0.07 174	0.07 144	0.11 472	0.07 165	0.10 195

HGLStereo	0.29 473	0.19 427	0.60 448	0.24 371	0.21 513	0.33 471	0.23 465	0.52 475	0.44 468	0.36 468	0.49 530	0.41 491	0.35 532	0.46 442	0.34 500	0.11 459	0.11 361	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.12 299

FADNet-RVC-Resample	0.31 498	0.32 560	1.16 611	0.27 490	0.17 406	0.33 471	0.21 403	0.49 447	0.40 422	0.36 468	0.38 413	0.34 432	0.27 434	0.54 477	0.27 438	0.10 420	0.10 324	0.14 553	0.13 546	0.13 500	0.18 432

FADNet-RVC	0.34 520	0.43 608	0.97 583	0.25 412	0.20 496	0.33 471	0.20 375	0.51 467	0.42 444	0.34 435	0.40 440	0.41 491	0.29 477	0.65 540	0.36 511	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.15 576	0.19 584	0.20 468

RASNet	0.30 487	0.19 427	0.59 441	0.23 317	0.19 469	0.33 471	0.20 375	0.50 455	0.41 432	0.31 376	0.44 485	0.47 542	0.38 547	0.79 591	0.40 525	0.09 349	0.07 174	0.07 144	0.09 376	0.08 237	0.10 195

TDLM	0.32 504	0.27 531	0.52 363	0.30 547	0.15 332	0.33 471	0.32 573	0.54 501	0.50 537	0.44 556	0.43 475	0.39 477	0.30 484	0.92 623	0.30 464	0.14 545	0.09 283	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.14 369

AdaStereo	0.25 390	0.17 388	0.47 271	0.25 412	0.13 220	0.33 471	0.17 233	0.57 539	0.43 455	0.34 435	0.38 413	0.35 445	0.21 350	0.32 360	0.24 400	0.14 545	0.06 85	0.13 529	0.09 376	0.11 444	0.09 127
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.
PS-NSSS	0.33 511	0.36 584	0.61 455	0.24 371	0.18 435	0.33 471	0.24 490	0.59 563	0.42 444	0.38 494	0.52 543	0.36 451	0.31 501	0.80 595	0.32 484	0.18 597	0.14 427	0.21 610	0.15 576	0.17 558	0.14 369

HSM	0.29 473	0.18 412	0.48 286	0.21 195	0.15 332	0.33 471	0.20 375	0.55 519	0.39 412	0.36 468	0.39 431	0.67 624	0.32 515	0.88 611	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.10 195

PSMNet-RUCA	0.39 547	0.47 615	0.84 549	0.46 638	0.41 633	0.34 486	0.26 516	0.59 563	0.46 493	0.40 521	0.51 536	0.44 517	0.33 523	0.43 430	0.31 474	0.25 626	0.14 427	0.33 641	0.21 611	0.32 636	0.23 505

DDVS	0.26 413	0.16 354	0.45 248	0.25 412	0.17 406	0.34 486	0.21 403	0.43 374	0.31 303	0.34 435	0.41 452	0.47 542	0.21 350	0.52 468	0.29 460	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.09 376	0.13 500	0.16 405

gwcnet-sp	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

scenet	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

ssnet	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

AASNet	0.29 473	0.27 531	0.67 482	0.26 453	0.18 435	0.34 486	0.21 403	0.64 602	0.49 530	0.36 468	0.41 452	0.32 415	0.26 424	0.33 370	0.39 523	0.12 499	0.09 283	0.10 412	0.08 275	0.14 523	0.12 299

ADLNet	0.30 487	0.19 427	0.59 441	0.23 317	0.19 469	0.34 486	0.23 465	0.56 530	0.44 468	0.43 550	0.41 452	0.43 511	0.28 457	0.56 488	0.36 511	0.11 459	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.15 388

test_xeample	0.39 547	0.14 276	0.46 263	0.19 103	0.16 374	0.34 486	0.22 437	0.59 563	0.43 455	0.33 414	0.47 519	0.30 394	0.27 434	0.60 508	2.44 682	0.10 420	0.21 546	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.25 531

SFCPSM	0.23 335	0.12 182	0.51 343	0.21 195	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.57 539	0.41 432	0.29 336	0.32 337	0.23 290	0.22 358	0.28 297	0.20 322	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.10 436	0.09 328	0.09 127

acv_ft	0.26 413	0.18 412	0.56 406	0.24 371	0.19 469	0.34 486	0.21 403	0.47 425	0.45 481	0.39 512	0.41 452	0.38 463	0.28 457	0.28 297	0.36 511	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.09 127

FAT-Stereo	0.36 530	0.19 427	0.75 513	0.26 453	0.18 435	0.34 486	0.30 556	0.62 592	0.61 592	0.47 575	0.61 590	0.59 593	0.50 598	0.61 516	0.36 511	0.13 521	0.14 427	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.20 468

CFNet	0.29 473	0.29 543	0.57 416	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.15 141	0.53 485	0.46 493	0.31 376	0.40 440	0.38 463	0.27 434	0.76 583	0.28 446	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.09 127

CVANet_RVC	0.34 520	0.25 513	0.77 523	0.27 490	0.17 406	0.34 486	0.28 541	0.55 519	0.50 537	0.43 550	0.46 512	0.44 517	0.31 501	0.90 616	0.27 438	0.15 561	0.10 324	0.14 553	0.14 565	0.15 535	0.15 388

UCFNet_RVC	0.25 390	0.21 451	0.49 303	0.19 103	0.15 332	0.34 486	0.18 288	0.47 425	0.36 370	0.30 359	0.35 378	0.40 482	0.26 424	0.35 392	0.24 400	0.13 521	0.08 238	0.13 529	0.14 565	0.13 500	0.13 334

NOSS_ROB	0.33 511	0.24 498	0.49 303	0.27 490	0.16 374	0.34 486	0.19 335	0.55 519	0.50 537	0.34 435	0.37 404	0.42 504	0.30 484	0.93 625	0.25 414	0.19 607	0.20 541	0.24 619	0.22 619	0.17 558	0.25 531

GASNet	0.39 547	0.58 638	1.27 624	0.35 595	0.23 544	0.35 501	0.23 465	0.63 596	0.56 574	0.41 533	0.38 413	0.45 523	0.30 484	0.81 599	0.42 533	0.16 572	0.11 361	0.14 553	0.14 565	0.23 608	0.12 299

BSDual-CNN	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.25 412	0.14 264	0.35 501	0.22 437	0.59 563	0.36 370	0.34 435	0.35 378	0.38 463	0.25 406	0.27 273	0.28 446	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

hknet	0.26 413	0.15 312	0.49 303	0.25 412	0.16 374	0.35 501	0.22 437	0.59 563	0.40 422	0.34 435	0.35 378	0.43 511	0.28 457	0.38 412	0.26 426	0.09 349	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

psmg	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.14 264	0.35 501	0.23 465	0.54 501	0.36 370	0.36 468	0.38 413	0.38 463	0.25 406	0.27 273	0.28 446	0.10 420	0.08 238	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

SACVNet	0.32 504	0.25 513	0.59 441	0.26 453	0.19 469	0.35 501	0.25 504	0.54 501	0.41 432	0.43 550	0.45 500	0.46 532	0.34 525	0.71 564	0.30 464	0.14 545	0.10 324	0.12 503	0.12 514	0.16 543	0.20 468

HSM-Net_RVC	0.28 452	0.12 182	0.48 286	0.19 103	0.11 114	0.35 501	0.21 403	0.64 602	0.44 468	0.40 521	0.43 475	0.50 558	0.27 434	0.75 577	0.25 414	0.08 258	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.36 530	0.21 451	0.57 416	0.22 260	0.14 264	0.35 501	0.20 375	0.55 519	0.47 507	0.52 594	0.58 573	0.45 523	0.53 607	0.75 577	0.50 564	0.18 597	0.19 526	0.23 617	0.21 611	0.15 535	0.20 468

DualNet (step1)	0.31 498	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.41 421	0.26 426	0.24 619	0.21 546	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

test_sample9	0.45 579	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.70 558	1.01 632	0.24 619	1.93 689	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

test_sample8	0.52 604	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.57 539	0.38 396	0.63 618	0.39 431	1.16 651	0.68 633	0.70 558	1.01 632	0.24 619	1.93 689	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

ADLNet2	0.31 498	0.23 486	0.77 523	0.23 317	0.18 435	0.36 508	0.24 490	0.55 519	0.54 559	0.33 414	0.38 413	0.45 523	0.31 501	0.70 558	0.36 511	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.12 486	0.11 244

222	0.45 579	0.14 276	0.43 231	0.19 103	0.15 332	0.36 508	0.20 375	0.60 574	0.43 455	0.37 485	0.45 500	0.30 394	0.28 457	0.59 503	3.72 687	0.11 459	0.19 526	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.27 552

ac_64	0.28 452	0.16 354	0.62 459	0.25 412	0.17 406	0.36 508	0.22 437	0.48 436	0.35 354	0.36 468	0.37 404	0.51 561	0.30 484	0.62 527	0.34 500	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

DeepPrunerF	0.46 587	0.37 587	1.50 643	0.34 589	0.30 600	0.36 508	0.37 596	0.64 602	1.15 663	0.41 533	0.45 500	0.40 482	0.41 564	0.82 600	0.53 572	0.18 597	0.14 427	0.23 617	0.21 611	0.17 558	0.18 432

StereoDRNet-Refined	0.28 452	0.19 427	0.47 271	0.25 412	0.14 264	0.36 508	0.21 403	0.49 447	0.43 455	0.46 569	0.52 543	0.42 504	0.30 484	0.46 442	0.38 519	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.11 472	0.10 392	0.11 244
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LMCR-Stereo	0.28 452	0.22 470	0.56 406	0.29 536	0.14 264	0.37 516	0.23 465	0.57 539	0.36 370	0.40 521	0.40 440	0.29 374	0.30 484	0.41 421	0.38 519	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.13 500	0.10 195

UPFNet	0.27 442	0.15 312	0.47 271	0.25 412	0.20 496	0.37 516	0.27 525	0.50 455	0.40 422	0.36 468	0.38 413	0.37 457	0.29 477	0.40 418	0.34 500	0.10 420	0.10 324	0.10 412	0.10 436	0.10 392	0.08 75

FADNet	0.34 520	0.43 608	0.88 566	0.24 371	0.22 529	0.37 516	0.19 335	0.56 530	0.49 530	0.32 401	0.36 393	0.43 511	0.32 515	0.65 540	0.30 464	0.17 586	0.16 472	0.14 553	0.16 586	0.25 614	0.21 480

RP	0.38 542	0.26 523	0.67 482	0.31 563	0.24 561	0.37 516	0.29 547	0.53 485	0.61 592	0.42 539	0.65 599	0.62 605	0.51 600	0.63 530	0.43 537	0.17 586	0.15 458	0.17 588	0.15 576	0.17 558	0.19 450

DLCB_ROB	0.30 487	0.20 440	0.45 248	0.28 518	0.17 406	0.37 516	0.25 504	0.50 455	0.45 481	0.46 569	0.47 519	0.51 561	0.34 525	0.56 488	0.38 519	0.10 420	0.10 324	0.11 468	0.11 472	0.10 392	0.11 244

XPNet_ROB	0.35 527	0.26 523	0.58 432	0.28 518	0.19 469	0.37 516	0.31 566	0.57 539	0.51 543	0.52 594	0.54 555	0.57 586	0.38 547	0.65 540	0.48 557	0.17 586	0.12 387	0.13 529	0.12 514	0.16 543	0.17 426

RT-IGEV	0.29 473	0.10 81	0.60 448	0.24 371	0.16 374	0.38 522	0.31 566	0.60 574	0.46 493	0.41 533	0.41 452	0.49 552	0.31 501	0.30 335	0.29 460	0.09 349	0.10 324	0.09 332	0.10 436	0.09 328	0.25 531

w-ln-seven-2	0.40 559	0.37 587	1.34 631	0.28 518	0.18 435	0.38 522	0.29 547	0.53 485	0.59 586	0.47 575	0.56 565	0.46 532	0.42 570	0.70 558	0.64 595	0.10 420	0.10 324	0.12 503	0.11 472	0.14 523	0.16 405

GCST	0.50 597	0.67 647	0.82 539	1.04 671	0.55 651	0.38 522	0.11 21	0.42 365	0.33 330	0.42 539	0.35 378	0.29 374	0.18 312	0.50 454	0.23 388	0.70 664	0.42 651	0.79 668	0.62 672	0.63 655	0.47 630

CBFPSM	0.28 452	0.23 486	0.76 517	0.21 195	0.14 264	0.38 522	0.26 516	0.42 365	0.37 385	0.34 435	0.36 393	0.55 579	0.38 547	0.33 370	0.40 525	0.08 258	0.08 238	0.07 144	0.08 275	0.09 328	0.12 299

xxxx	0.39 547	0.14 276	0.47 271	0.20 149	0.16 374	0.38 522	0.20 375	0.61 584	0.43 455	0.30 359	0.44 485	0.38 463	0.25 406	0.50 454	2.41 681	0.11 459	0.21 546	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.26 544

edge stereo	0.40 559	0.22 470	0.87 559	0.27 490	0.22 529	0.38 522	0.26 516	0.59 563	0.56 574	0.53 600	0.60 582	0.71 632	0.50 598	0.78 587	0.43 537	0.16 572	0.15 458	0.19 603	0.14 565	0.17 558	0.19 450

psmorigin	0.52 604	0.29 543	3.10 676	0.24 371	0.19 469	0.39 528	0.24 490	0.52 475	0.45 481	0.66 623	0.68 605	0.70 631	0.52 602	0.86 608	0.49 563	0.15 561	0.17 500	0.13 529	0.14 565	0.16 543	0.23 505

EDNetEfficient	0.64 631	0.39 598	2.52 669	0.26 453	0.26 579	0.39 528	0.49 633	0.42 365	1.06 653	1.38 666	0.86 629	0.61 602	0.97 654	0.66 546	1.62 668	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.12 514	0.20 592	0.19 450

DSFCA	0.29 473	0.18 412	0.48 286	0.21 195	0.17 406	0.39 528	0.32 573	0.49 447	0.44 468	0.44 556	0.38 413	0.40 482	0.30 484	0.53 471	0.38 519	0.12 499	0.10 324	0.10 412	0.11 472	0.11 444	0.11 244

S-Stereo	0.39 547	0.20 440	1.04 592	0.28 518	0.22 529	0.39 528	0.31 566	0.58 553	0.69 612	0.40 521	0.59 578	0.48 546	0.41 564	0.75 577	0.42 533	0.12 499	0.15 458	0.13 529	0.13 546	0.16 543	0.25 531

PA-Net	0.40 559	0.35 577	1.05 593	0.32 572	0.28 585	0.39 528	0.43 620	0.53 485	0.56 574	0.35 454	0.43 475	0.41 491	0.36 537	0.83 604	0.61 590	0.12 499	0.23 571	0.16 579	0.23 623	0.13 500	0.20 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.41 566	0.38 594	0.92 572	0.26 453	0.20 496	0.39 528	0.19 335	0.61 584	0.69 612	0.58 613	0.84 627	0.52 569	0.44 577	0.74 572	0.62 591	0.13 521	0.09 283	0.14 553	0.10 436	0.17 558	0.18 432

TCMNet	0.34 520	0.28 539	0.81 535	0.29 536	0.30 600	0.40 534	0.28 541	0.53 485	0.49 530	0.38 494	0.46 512	0.40 482	0.30 484	0.61 516	0.42 533	0.14 545	0.13 408	0.15 571	0.14 565	0.18 574	0.19 450

ssnet_v2	0.30 487	0.21 451	0.63 464	0.23 317	0.15 332	0.40 534	0.30 556	0.59 563	0.48 515	0.40 521	0.37 404	0.46 532	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.11 361	0.11 468	0.11 472	0.12 486	0.11 244

hitnet-ft	0.31 498	0.21 451	0.56 406	0.19 103	0.14 264	0.40 534	0.23 465	0.46 413	0.42 444	0.37 485	0.46 512	0.53 574	0.35 532	0.76 583	0.35 507	0.14 545	0.10 324	0.14 553	0.10 436	0.15 535	0.14 369

ETE_ROB	0.36 530	0.32 560	0.64 469	0.30 547	0.18 435	0.40 534	0.38 604	0.59 563	0.49 530	0.50 588	0.52 543	0.62 605	0.37 542	0.58 495	0.43 537	0.13 521	0.10 324	0.14 553	0.12 514	0.17 558	0.18 432

pmcnn	0.54 609	0.24 498	1.06 595	0.25 412	0.26 579	0.40 534	0.31 566	0.55 519	0.55 567	0.56 608	1.22 651	2.53 679	0.39 554	0.84 605	1.08 640	0.09 349	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.10 392	0.14 369

AANet	0.55 610	0.47 615	1.61 648	0.23 317	0.31 607	0.41 539	0.25 504	0.53 485	1.14 661	0.93 645	0.98 641	0.84 638	0.71 635	0.60 508	0.66 598	0.18 597	0.32 635	0.14 553	0.13 546	0.18 574	0.44 624

DStereoO	0.55 610	0.35 577	0.68 488	0.44 632	0.49 643	0.41 539	1.08 675	0.58 553	0.73 622	0.49 582	0.53 551	0.51 561	0.85 645	0.60 508	0.75 608	0.83 672	0.28 608	0.38 645	0.19 604	0.52 650	0.35 594

Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 263	0.18 55	0.11 114	0.41 539	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 237	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.09 127

Anonymous3	0.24 365	0.19 427	0.76 517	0.27 490	0.18 435	0.41 539	0.24 490	0.45 404	0.36 370	0.23 258	0.27 288	0.20 254	0.18 312	0.28 297	0.19 296	0.12 499	0.11 361	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.13 334

Syn2CoEx	0.39 547	0.39 598	1.08 600	0.35 595	0.21 513	0.41 539	0.29 547	0.63 596	0.51 543	0.43 550	0.56 565	0.45 523	0.45 579	0.69 555	0.39 523	0.17 586	0.14 427	0.16 579	0.12 514	0.13 500	0.16 405

delet	0.29 473	0.18 412	0.58 432	0.24 371	0.19 469	0.41 539	0.30 556	0.52 475	0.51 543	0.35 454	0.42 461	0.37 457	0.31 501	0.49 450	0.36 511	0.10 420	0.09 283	0.11 468	0.12 514	0.09 328	0.09 127

SuperB	0.50 597	0.37 587	2.16 666	0.23 317	0.15 332	0.41 539	0.32 573	0.50 455	0.83 631	0.44 556	0.51 536	0.33 424	0.45 579	0.69 555	1.07 639	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.95 676	0.18 432

RGC	0.41 566	0.35 577	0.76 517	0.35 595	0.28 585	0.41 539	0.29 547	0.60 574	0.55 567	0.47 575	0.64 597	0.63 609	0.47 588	0.74 572	0.46 552	0.16 572	0.15 458	0.21 610	0.21 611	0.19 584	0.21 480

DStereoRT	0.40 559	0.16 354	0.74 509	0.25 412	0.17 406	0.42 547	0.19 335	0.50 455	0.48 515	0.31 376	0.40 440	0.32 415	0.39 554	0.64 535	0.31 474	0.09 349	0.11 361	1.56 687	0.43 653	0.08 237	0.41 614

DANet	0.37 537	0.25 513	0.67 482	0.37 605	0.22 529	0.42 547	0.25 504	0.50 455	0.44 468	0.52 594	0.50 533	0.59 593	0.42 570	0.78 587	0.53 572	0.13 521	0.12 387	0.14 553	0.12 514	0.17 558	0.21 480
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 596	0.41 604	1.15 609	0.37 605	0.35 618	0.42 547	0.42 618	0.54 501	0.65 601	0.54 604	0.54 555	0.63 609	0.48 592	0.94 628	0.51 567	0.27 632	0.30 626	0.30 633	0.33 643	0.29 631	0.29 567

NCCL2	0.37 537	0.33 564	0.59 441	0.37 605	0.23 544	0.42 547	0.41 617	0.56 530	0.44 468	0.47 575	0.47 519	0.61 602	0.39 554	0.58 495	0.41 529	0.16 572	0.13 408	0.21 610	0.22 619	0.16 543	0.18 432

CBMV	0.36 530	0.25 513	0.61 455	0.24 371	0.14 264	0.42 547	0.33 579	0.56 530	0.52 553	0.54 604	0.52 543	0.51 561	0.58 614	0.63 530	0.43 537	0.15 561	0.16 472	0.18 596	0.16 586	0.13 500	0.19 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.40 559	0.31 553	0.74 509	0.33 584	0.24 561	0.43 552	0.30 556	0.64 602	0.67 606	0.44 556	0.69 608	0.65 616	0.52 602	0.59 503	0.48 557	0.16 572	0.12 387	0.19 603	0.14 565	0.16 543	0.14 369

GANet	0.40 559	0.28 539	0.67 482	0.31 563	0.18 435	0.43 552	0.39 608	0.60 574	0.46 493	0.48 581	0.78 619	0.55 579	0.45 579	0.96 629	0.55 579	0.13 521	0.14 427	0.13 529	0.12 514	0.15 535	0.16 405

NVstereo2D	0.32 504	0.18 412	0.63 464	0.24 371	0.23 544	0.43 552	0.28 541	0.60 574	0.58 579	0.28 311	0.39 431	0.42 504	0.30 484	0.71 564	0.30 464	0.13 521	0.09 283	0.13 529	0.10 436	0.20 592	0.18 432

StereoDRNet	0.34 520	0.28 539	0.70 496	0.28 518	0.21 513	0.43 552	0.30 556	0.63 596	0.51 543	0.47 575	0.40 440	0.48 546	0.31 501	0.58 495	0.44 544	0.12 499	0.10 324	0.12 503	0.11 472	0.13 500	0.13 334

PWCDC_ROB	0.41 566	0.41 604	0.77 523	0.34 589	0.21 513	0.43 552	0.20 375	0.60 574	0.90 641	0.44 556	1.24 652	0.36 451	0.38 547	0.56 488	0.48 557	0.18 597	0.11 361	0.11 468	0.10 436	0.20 592	0.16 405

iinet-f	0.31 498	0.23 486	1.16 611	0.20 149	0.16 374	0.44 557	0.23 465	0.47 425	0.38 396	0.36 468	0.44 485	0.41 491	0.35 532	0.36 398	0.43 537	0.10 420	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.13 500	0.12 299

Wz-Net-SNSev	0.45 579	0.53 627	1.42 639	0.31 563	0.21 513	0.44 557	0.45 623	0.64 602	0.68 610	0.46 569	0.66 601	0.62 605	0.40 559	0.78 587	0.65 596	0.12 499	0.11 361	0.12 503	0.13 546	0.17 558	0.19 450

BUS	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.25 412	0.14 264	0.44 557	0.17 233	0.59 563	0.36 370	0.34 435	0.35 378	0.31 404	0.22 358	0.27 273	0.22 368	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

NINENet	0.27 442	0.16 354	0.49 303	0.23 317	0.16 374	0.44 557	0.17 233	0.63 596	0.49 530	0.33 414	0.38 413	0.31 404	0.22 358	0.43 430	0.22 368	0.11 459	0.10 324	0.12 503	0.08 275	0.12 486	0.11 244

CSP-Net	0.28 452	0.17 388	0.41 213	0.22 260	0.14 264	0.44 557	0.24 490	0.52 475	0.42 444	0.42 539	0.44 485	0.42 504	0.27 434	0.66 546	0.30 464	0.12 499	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.10 195

UNet	0.28 452	0.16 354	0.70 496	0.24 371	0.20 496	0.44 557	0.21 403	0.52 475	0.42 444	0.36 468	0.40 440	0.43 511	0.33 523	0.41 421	0.32 484	0.09 349	0.07 174	0.10 412	0.09 376	0.10 392	0.09 127

EDNetEfficientorigin	7.48 691	0.57 635	139.59 719	0.25 412	0.17 406	0.44 557	0.30 556	0.48 436	1.04 651	1.29 663	1.02 642	0.82 637	0.87 649	0.76 583	1.02 635	0.10 420	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.22 603	0.25 531

PSMNet_ROB	0.36 530	0.31 553	0.71 503	0.31 563	0.21 513	0.44 557	0.44 622	0.61 584	0.49 530	0.39 512	0.45 500	0.49 552	0.32 515	0.66 546	0.53 572	0.14 545	0.10 324	0.15 571	0.14 565	0.13 500	0.13 334

zh-mn7	0.50 597	0.57 635	1.82 658	0.25 412	0.19 469	0.45 565	0.29 547	0.59 563	0.84 634	0.67 624	0.97 637	0.49 552	0.41 564	0.93 625	0.73 606	0.12 499	0.10 324	0.11 468	0.11 472	0.13 500	0.17 426

Nwc_Net	0.39 547	0.29 543	0.84 549	0.32 572	0.24 561	0.45 565	0.30 556	0.67 616	0.51 543	0.39 512	0.70 609	0.59 593	0.48 592	0.61 516	0.45 551	0.16 572	0.12 387	0.19 603	0.21 611	0.14 523	0.15 388

SGM-Forest	0.42 570	0.44 611	0.92 572	0.24 371	0.16 374	0.45 565	0.40 612	0.58 553	0.50 537	0.54 604	0.63 594	0.52 569	0.51 600	0.91 618	0.66 598	0.17 586	0.17 500	0.17 588	0.15 576	0.15 535	0.21 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 511	0.25 513	0.82 539	0.22 260	0.17 406	0.46 568	0.28 541	0.53 485	0.53 554	0.43 550	0.57 570	0.44 517	0.31 501	0.50 454	0.48 557	0.10 420	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.11 444	0.12 299

CRFU-Net	0.29 473	0.14 276	0.48 286	0.26 453	0.15 332	0.46 568	0.22 437	0.52 475	0.32 313	0.44 556	0.42 461	0.48 546	0.47 588	0.44 434	0.31 474	0.12 499	0.10 324	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.11 244

DDUNet	0.45 579	0.60 641	0.71 503	0.45 635	0.39 630	0.46 568	0.32 573	0.53 485	0.44 468	0.46 569	0.53 551	0.57 586	0.38 547	0.51 460	0.43 537	0.34 641	0.21 546	0.56 656	0.25 630	0.41 643	0.36 597

SHD	0.45 579	0.34 573	0.89 568	0.37 605	0.28 585	0.46 568	0.23 465	0.72 633	0.96 648	0.65 621	0.61 590	0.61 602	0.48 592	0.64 535	0.69 602	0.16 572	0.16 472	0.16 579	0.16 586	0.21 599	0.25 531

DRN-Test	0.35 527	0.20 440	0.75 513	0.28 518	0.19 469	0.46 568	0.29 547	0.68 621	0.54 559	0.49 582	0.47 519	0.44 517	0.35 532	0.63 530	0.44 544	0.13 521	0.09 283	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.13 334

LALA_ROB	0.38 542	0.31 553	0.65 474	0.30 547	0.21 513	0.46 568	0.39 608	0.63 596	0.54 559	0.53 600	0.52 543	0.69 628	0.36 537	0.52 468	0.48 557	0.18 597	0.11 361	0.16 579	0.14 565	0.17 558	0.16 405

zh-sn7	0.52 604	0.64 644	1.77 655	0.30 547	0.20 496	0.47 574	0.40 612	0.60 574	0.65 601	0.53 600	0.82 624	0.52 569	0.59 616	1.10 642	0.96 628	0.13 521	0.13 408	0.13 529	0.13 546	0.17 558	0.20 468

SQANet	0.44 576	0.57 635	0.89 568	0.49 641	0.39 630	0.47 574	0.23 465	0.53 485	0.44 468	0.41 533	0.48 528	0.47 542	0.34 525	0.58 495	0.43 537	0.38 648	0.15 458	0.40 648	0.21 611	0.50 648	0.34 590

Wz-Net-LNSev	0.36 530	0.35 577	1.06 595	0.26 453	0.21 513	0.47 574	0.33 579	0.56 530	0.58 579	0.45 563	0.54 555	0.50 558	0.37 542	0.40 418	0.42 533	0.12 499	0.11 361	0.10 412	0.09 376	0.14 523	0.15 388

UDG	0.42 570	0.54 628	0.67 482	0.41 627	0.35 618	0.47 574	0.27 525	0.57 539	0.48 515	0.40 521	0.46 512	0.59 593	0.45 579	0.47 446	0.46 552	0.26 628	0.19 526	0.49 652	0.22 619	0.37 640	0.30 570

MMNet	0.28 452	0.19 427	0.54 387	0.24 371	0.17 406	0.47 574	0.22 437	0.47 425	0.53 554	0.40 521	0.43 475	0.36 451	0.34 525	0.40 418	0.35 507	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.09 127

NCC-stereo	0.42 570	0.31 553	0.87 559	0.32 572	0.29 595	0.47 574	0.37 596	0.68 621	0.53 554	0.42 539	0.58 573	0.57 586	0.52 602	0.75 577	0.54 576	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.25 630	0.17 558	0.18 432

Abc-Net	0.42 570	0.31 553	0.87 559	0.32 572	0.29 595	0.47 574	0.37 596	0.68 621	0.53 554	0.42 539	0.58 573	0.57 586	0.52 602	0.75 577	0.54 576	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.25 630	0.17 558	0.18 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	0.33 511	0.26 523	0.64 469	0.28 518	0.23 544	0.48 581	0.27 525	0.54 501	0.47 507	0.49 582	0.56 565	0.51 561	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.16 472	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.14 369

YMNet_1	0.33 511	0.26 523	0.64 469	0.28 518	0.23 544	0.48 581	0.27 525	0.54 501	0.47 507	0.49 582	0.56 565	0.51 561	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.16 472	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.14 369

ACV-stereo	0.30 487	0.20 440	0.82 539	0.23 317	0.16 374	0.48 581	0.20 375	0.38 311	0.34 342	0.29 336	0.33 359	0.66 620	0.43 574	0.55 482	0.31 474	0.10 420	0.09 283	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.12 299

Consistency-Raft	0.56 616	0.52 624	1.12 605	0.45 635	0.49 643	0.48 581	0.45 623	0.73 634	0.74 624	0.45 563	0.82 624	0.46 532	0.60 618	0.51 460	0.63 594	0.39 650	0.40 648	0.44 650	0.51 662	0.53 651	0.38 613

GwcNet	0.37 537	0.29 543	1.12 605	0.25 412	0.24 561	0.48 581	0.27 525	0.58 553	0.60 589	0.39 512	0.54 555	0.51 561	0.34 525	0.60 508	0.46 552	0.13 521	0.12 387	0.12 503	0.11 472	0.13 500	0.15 388

DISCO	0.33 511	0.16 354	0.55 396	0.26 453	0.16 374	0.48 581	0.25 504	0.52 475	0.58 579	0.38 494	0.45 500	0.63 609	0.37 542	0.65 540	0.50 564	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.13 500	0.13 334

fast-acv-ft	0.33 511	0.26 523	0.88 566	0.25 412	0.18 435	0.49 587	0.27 525	0.44 395	0.50 537	0.40 521	0.55 560	0.49 552	0.36 537	0.39 415	0.41 529	0.11 459	0.11 361	0.11 468	0.12 514	0.13 500	0.11 244

ADCRef	0.41 566	0.33 564	1.05 593	0.26 453	0.21 513	0.49 587	0.27 525	0.54 501	0.51 543	0.51 591	0.59 578	0.35 445	0.47 588	0.54 477	1.35 657	0.09 349	0.08 238	0.12 503	0.12 514	0.12 486	0.13 334

RTSC	0.43 574	0.37 587	0.95 580	0.30 547	0.20 496	0.50 589	0.23 465	0.65 608	0.86 637	0.56 608	0.54 555	0.51 561	0.36 537	0.71 564	0.92 623	0.13 521	0.14 427	0.11 468	0.13 546	0.18 574	0.19 450

PAM_32	0.26 413	0.10 81	0.63 464	0.24 371	0.19 469	0.51 590	0.26 516	0.43 374	0.30 292	0.32 401	0.28 294	0.60 599	0.28 457	0.29 319	0.20 322	0.08 258	0.14 427	0.08 235	0.10 436	0.07 165	0.15 388

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 542	0.43 608	0.72 508	0.35 595	0.19 469	0.51 590	0.25 504	0.56 530	0.39 412	0.42 539	0.47 519	0.47 542	0.27 434	0.74 572	0.32 484	0.38 648	0.19 526	0.27 622	0.17 597	0.29 631	0.27 552

ADCMid	0.53 607	0.45 612	1.46 640	0.27 490	0.22 529	0.51 590	0.38 604	0.61 584	0.58 579	0.75 631	0.67 603	0.62 605	0.66 632	0.66 546	1.75 669	0.13 521	0.12 387	0.17 588	0.17 597	0.20 592	0.21 480

CC-Net-ROB	0.46 587	0.55 629	0.86 556	0.38 613	0.23 544	0.51 590	0.30 556	0.69 627	0.51 543	0.46 569	0.51 536	0.48 546	0.38 547	0.96 629	0.40 525	0.36 644	0.23 571	0.56 656	0.25 630	0.34 639	0.22 495

GANetREF_RVC	0.45 579	0.52 624	0.87 559	0.39 615	0.20 496	0.51 590	0.50 635	0.68 621	0.67 606	0.47 575	0.46 512	0.50 558	0.43 574	0.91 618	0.40 525	0.28 634	0.21 546	0.32 638	0.19 604	0.28 629	0.23 505
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
FBW_ROB	0.46 587	0.34 573	0.71 503	0.32 572	0.20 496	0.51 590	0.32 573	0.73 634	0.63 598	0.60 615	0.57 570	0.65 616	0.44 577	1.42 664	0.62 591	0.14 545	0.17 500	0.22 615	0.16 586	0.17 558	0.23 505

APVNet	0.38 542	0.26 523	0.87 559	0.26 453	0.22 529	0.52 596	0.35 587	0.64 602	0.46 493	0.40 521	0.52 543	0.48 546	0.39 554	0.84 605	0.48 557	0.13 521	0.14 427	0.15 571	0.16 586	0.16 543	0.16 405

LSM	1.68 675	0.48 620	2.91 674	2.28 688	17.60 703	0.52 596	0.55 642	0.65 608	0.78 626	0.84 640	1.11 645	0.63 609	0.55 609	0.79 591	0.53 572	0.16 572	0.25 593	0.18 596	0.21 611	0.25 614	2.37 690

NaN_ROB	0.44 576	0.38 594	0.94 579	0.30 547	0.20 496	0.52 596	0.49 633	0.61 584	0.60 589	0.56 608	0.47 519	0.49 552	0.42 570	1.24 651	0.76 610	0.12 499	0.18 512	0.12 503	0.13 546	0.12 486	0.18 432

PAM	0.26 413	0.11 129	0.63 464	0.25 412	0.18 435	0.53 599	0.29 547	0.44 395	0.28 253	0.36 468	0.27 288	0.59 593	0.26 424	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.12 387	0.07 144	0.10 436	0.07 165	0.13 334

coex-ft	3.48 684	0.81 657	48.53 717	0.24 371	0.19 469	0.53 599	0.47 629	0.49 447	2.36 680	7.18 695	1.20 649	0.96 646	2.53 683	0.75 577	2.14 678	0.13 521	0.15 458	0.14 553	0.12 514	0.22 603	0.47 630

Anonymous_2	0.44 576	0.23 486	0.57 416	0.34 589	0.34 615	0.53 599	0.28 541	0.49 447	0.39 412	0.36 468	0.34 370	0.48 546	0.38 547	0.43 430	0.33 493	0.26 628	0.41 650	0.44 650	1.45 688	0.33 638	0.37 605

DispFullNet	0.67 632	0.94 663	1.63 649	0.77 662	1.19 681	0.53 599	0.25 504	0.61 584	0.72 619	0.70 628	0.60 582	0.69 628	0.90 650	0.80 595	0.52 568	0.27 632	0.13 408	0.74 664	0.31 642	0.68 660	0.44 624

NVStereoNet_ROB	0.74 637	0.64 644	1.20 621	0.55 647	0.43 638	0.54 603	0.48 630	0.75 637	0.87 640	0.88 642	1.72 669	1.06 648	1.03 657	1.29 655	0.98 631	0.35 643	0.42 651	0.41 649	0.48 657	0.38 641	0.43 621
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.57 618	0.55 629	0.74 509	0.48 640	0.63 656	0.56 604	0.43 620	0.71 629	0.51 543	0.64 620	0.55 560	0.57 586	0.61 622	0.65 540	0.57 583	0.55 655	0.55 667	0.50 653	0.54 664	0.51 649	0.61 654

ADCS	0.62 626	0.56 631	1.54 646	0.30 547	0.25 575	0.56 604	0.46 626	0.71 629	0.86 637	0.77 637	0.72 611	0.68 626	0.62 627	0.82 600	2.33 680	0.17 586	0.16 472	0.16 579	0.17 597	0.23 608	0.27 552

ADCP+	0.48 593	0.36 584	1.47 641	0.26 453	0.22 529	0.57 606	0.40 612	0.56 530	0.54 559	0.46 569	0.52 543	0.46 532	0.53 607	0.59 503	1.93 674	0.10 420	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.14 523	0.15 388

CSAN	0.55 610	0.47 615	1.19 619	0.37 605	0.23 544	0.57 606	0.61 646	0.65 608	0.72 619	0.65 621	0.78 619	0.66 620	0.65 631	1.41 663	0.77 611	0.21 612	0.17 500	0.20 608	0.21 611	0.18 574	0.21 480

MSAF-DinoV2	0.81 646	0.64 644	2.42 668	0.49 641	0.17 406	0.58 608	0.32 573	0.83 647	0.85 635	0.41 533	0.52 543	0.98 647	0.61 622	4.97 690	1.22 645	0.12 499	0.07 174	0.10 412	0.24 625	0.27 624	0.32 580

w-ln-seven	0.45 579	0.40 601	1.40 638	0.27 490	0.22 529	0.58 608	0.33 579	0.65 608	0.83 631	0.59 614	0.63 594	0.53 574	0.39 554	0.66 546	0.81 617	0.12 499	0.11 361	0.13 529	0.12 514	0.16 543	0.17 426

WZ-Net	0.56 616	0.49 622	2.14 665	0.30 547	0.24 561	0.58 608	0.48 630	0.65 608	0.80 628	0.51 591	0.72 611	0.68 626	0.60 618	1.06 640	1.01 632	0.13 521	0.10 324	0.11 468	0.12 514	0.19 584	0.23 505

XQC	0.47 590	0.45 612	1.07 597	0.40 620	0.28 585	0.58 608	0.38 604	0.67 616	0.76 625	0.53 600	0.47 519	0.59 593	0.47 588	0.74 572	0.80 615	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.16 586	0.26 618	0.24 519

Wz-Net-MNSev	0.39 547	0.35 577	0.99 587	0.26 453	0.21 513	0.59 612	0.39 608	0.58 553	0.61 592	0.49 582	0.56 565	0.53 574	0.37 542	0.61 516	0.47 555	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.11 472	0.15 535	0.15 388

ccnet	0.43 574	0.34 573	0.62 459	0.28 518	0.33 613	0.60 613	0.34 584	0.68 621	0.47 507	0.54 604	0.66 601	0.56 584	0.46 586	0.73 568	0.66 598	0.26 628	0.19 526	0.24 619	0.22 619	0.27 624	0.25 531

AnyNet_C32	0.55 610	0.51 623	1.34 631	0.29 536	0.28 585	0.61 614	0.62 647	0.57 539	0.62 596	0.63 618	0.68 605	0.54 578	0.55 609	0.82 600	1.81 670	0.15 561	0.15 458	0.15 571	0.18 602	0.21 599	0.25 531

z-mn7	0.48 593	0.52 624	1.28 625	0.26 453	0.19 469	0.62 615	0.34 584	0.59 563	0.96 648	0.45 563	0.97 637	0.53 574	0.41 564	0.99 633	0.70 603	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.10 436	0.14 523	0.16 405

DGSMNet	0.63 629	0.32 560	1.01 589	0.54 646	0.73 663	0.62 615	1.36 681	0.62 592	0.58 579	0.38 494	0.62 593	0.52 569	0.34 525	0.65 540	0.47 555	0.54 654	0.61 674	0.67 661	0.61 671	0.65 657	0.69 667

RYNet	0.38 542	0.23 486	0.65 474	0.26 453	0.28 585	0.62 615	0.33 579	0.61 584	0.62 596	0.42 539	0.39 431	0.58 592	0.40 559	0.89 613	0.57 583	0.11 459	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.19 584	0.22 495

WCMA_ROB	0.55 610	0.27 531	0.76 517	0.26 453	0.22 529	0.62 615	0.36 594	0.57 539	0.58 579	0.97 649	1.40 657	1.28 657	0.94 653	0.80 595	0.80 615	0.20 610	0.17 500	0.16 579	0.16 586	0.19 584	0.29 567

PVD	0.62 626	0.41 604	0.93 576	0.44 632	0.39 630	0.63 619	0.51 637	0.86 652	1.27 664	0.93 645	1.09 644	0.81 636	0.85 645	0.89 613	0.89 622	0.21 612	0.23 571	0.22 615	0.19 604	0.28 629	0.41 614

Wz-Net-TNSev	0.55 610	0.72 649	1.90 660	0.26 453	0.21 513	0.64 620	0.45 623	0.66 614	0.71 617	0.52 594	0.55 560	0.71 632	0.63 629	1.04 638	0.94 626	0.16 572	0.15 458	0.13 529	0.15 576	0.21 599	0.24 519

stereogan	0.39 547	0.20 440	0.78 527	0.28 518	0.22 529	0.65 621	0.26 516	0.62 592	0.65 601	0.45 563	0.60 582	0.67 624	0.45 579	0.69 555	0.37 517	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.12 514	0.20 592	0.19 450

FCDSN-DC	0.67 632	0.38 594	0.83 545	0.37 605	0.30 600	0.66 622	0.37 596	0.69 627	0.70 615	1.15 661	1.53 662	1.70 667	1.38 667	1.00 634	0.83 618	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.27 624	0.32 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.60 623	0.31 553	0.71 503	0.22 260	0.17 406	0.66 622	0.36 594	0.81 644	0.63 598	1.48 677	1.32 654	1.65 665	0.83 644	1.18 648	0.74 607	0.17 586	0.17 500	0.17 588	0.14 565	0.17 558	0.19 450
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
Selective-IGEV-i16pb	0.39 547	0.14 276	2.10 663	0.21 195	0.15 332	0.68 624	0.31 566	0.60 574	0.60 589	0.25 280	0.44 485	0.32 415	0.21 350	0.79 591	0.26 426	0.14 545	0.10 324	0.09 332	0.10 436	0.12 486	0.14 369

PDISCO_ROB	0.45 579	0.37 587	0.89 568	0.44 632	0.37 624	0.70 625	0.35 587	0.75 637	0.78 626	0.45 563	0.53 551	0.65 616	0.40 559	0.68 554	0.52 568	0.22 615	0.12 387	0.21 610	0.19 604	0.26 618	0.22 495

ADCPNet	0.51 601	0.36 584	1.82 658	0.27 490	0.23 544	0.71 626	0.39 608	0.56 530	0.54 559	0.52 594	0.60 582	0.66 620	0.57 613	0.64 535	1.23 646	0.15 561	0.18 512	0.14 553	0.23 623	0.19 584	0.22 495

MFN_U_SF_RVC	0.58 620	0.58 638	1.31 629	0.39 615	0.23 544	0.72 627	0.30 556	0.83 647	0.68 610	0.74 630	0.74 615	0.86 639	0.60 618	0.84 605	0.83 618	0.29 635	0.27 604	0.32 638	0.37 649	0.31 633	0.33 586

SANet	0.58 620	0.41 604	1.38 635	0.27 490	0.16 374	0.72 627	0.48 630	0.71 629	1.34 666	0.69 627	0.97 637	0.94 643	0.78 639	0.97 632	0.93 624	0.14 545	0.12 387	0.12 503	0.12 514	0.18 574	0.20 468

otaku	0.60 623	0.73 651	1.13 607	0.64 650	0.45 642	0.73 629	0.37 596	0.67 616	0.67 606	0.52 594	0.75 617	0.66 620	0.46 586	0.74 572	0.59 586	0.55 655	0.34 641	0.56 656	0.36 647	0.65 657	0.49 635

Selective-IGEV-i16pc	0.33 511	0.12 182	1.65 651	0.21 195	0.14 264	0.74 630	0.30 556	0.46 413	0.44 468	0.21 231	0.32 337	0.26 343	0.14 219	0.71 564	0.19 296	0.15 561	0.10 324	0.08 235	0.09 376	0.11 444	0.12 299

Ntro	0.61 625	0.75 654	1.16 611	0.67 652	0.50 645	0.76 631	0.37 596	0.68 621	0.71 617	0.50 588	0.59 578	0.65 616	0.52 602	0.79 591	0.58 585	0.58 658	0.32 635	0.57 659	0.34 644	0.69 662	0.50 639

DPSNet	0.51 601	0.26 523	1.16 611	0.28 518	0.21 513	0.76 631	0.56 643	0.89 656	0.82 630	0.49 582	0.51 536	0.64 614	0.81 643	0.89 613	0.85 620	0.17 586	0.16 472	0.13 529	0.13 546	0.26 618	0.27 552

SPS-STEREO	0.74 637	0.72 649	1.18 618	0.52 645	0.57 653	0.76 631	0.50 635	0.80 642	0.66 605	0.97 649	0.88 632	0.94 643	0.74 636	1.08 641	1.04 637	0.58 658	0.51 660	0.50 653	0.50 661	0.56 652	0.72 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.50 597	0.30 549	1.15 609	0.28 518	0.19 469	0.77 634	0.64 648	0.57 539	0.73 622	0.57 611	0.73 614	0.55 579	0.60 618	0.66 546	1.53 664	0.11 459	0.10 324	0.13 529	0.13 546	0.15 535	0.16 405

ACVNet_1	0.77 643	0.92 662	1.79 657	0.73 659	0.53 649	0.78 635	0.42 618	0.88 654	0.90 641	0.75 631	0.76 618	1.32 658	0.80 641	1.04 638	0.70 603	0.57 657	0.32 635	0.72 663	0.35 645	0.70 663	0.50 639

RainbowNet	0.76 641	1.00 667	1.29 627	0.82 663	0.63 656	0.79 636	0.52 638	0.83 647	0.93 644	0.61 617	0.79 622	0.79 635	0.62 627	0.82 600	0.67 601	0.80 671	0.55 667	0.79 668	0.49 658	0.81 668	0.62 655

MFMNet_re	0.74 637	0.84 658	1.16 611	0.64 650	0.70 661	0.79 636	0.71 653	0.77 640	0.85 635	0.79 639	0.86 629	0.69 628	0.80 641	0.73 568	0.65 596	0.66 662	0.59 672	0.61 660	0.58 669	0.68 660	0.71 668

LE_ROB	1.82 677	0.39 598	3.15 677	0.50 643	0.55 651	0.79 636	1.00 668	0.89 656	6.48 692	7.40 696	2.07 677	2.07 671	5.08 690	1.33 660	3.96 688	0.11 459	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.13 334

ACVNet-4b	0.76 641	0.90 661	1.67 652	0.73 659	0.51 648	0.80 639	0.31 566	0.74 636	0.81 629	0.51 591	0.72 611	0.94 643	0.43 574	1.01 635	1.32 654	1.18 684	0.22 558	0.77 666	0.45 654	0.70 663	0.50 639

FC-DCNN	0.73 636	0.33 564	0.84 549	0.33 584	0.28 585	0.82 640	0.40 612	0.82 645	0.83 631	1.43 669	1.60 666	1.97 670	1.38 667	1.10 642	0.93 624	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.26 618	0.32 580

FC-DCNN v2	0.75 640	0.33 564	0.82 539	0.33 584	0.28 585	0.85 641	0.40 612	0.88 654	0.86 637	1.46 671	1.65 667	2.08 672	1.40 669	1.14 646	0.95 627	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.26 618	0.32 580

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 607	0.60 641	0.98 585	0.40 620	0.25 575	0.87 642	0.57 644	0.60 574	0.64 600	0.60 615	0.67 603	0.63 609	0.42 570	1.13 644	0.50 564	0.23 616	0.28 608	0.27 622	0.35 645	0.25 614	0.33 586

MSMD_ROB	0.63 629	0.34 573	0.70 496	0.30 547	0.25 575	0.88 643	0.35 587	0.58 553	0.67 606	1.13 659	1.52 661	1.75 668	1.05 658	0.90 616	0.60 587	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.27 638	0.25 614	0.27 552

G-Net	0.47 590	0.26 523	1.02 590	0.34 589	0.28 585	0.89 644	0.35 587	0.47 425	0.46 493	0.68 626	1.20 649	0.64 614	0.59 616	0.61 516	0.60 587	0.16 572	0.14 427	0.17 588	0.13 546	0.22 603	0.21 480

IMH-64-1	0.94 649	0.95 664	1.07 597	0.98 668	0.76 664	0.93 645	0.72 654	1.30 666	1.11 658	0.91 643	1.45 658	1.14 649	1.00 655	1.25 653	0.97 629	0.77 667	0.51 660	0.97 672	0.55 667	0.90 670	0.66 663

IMH-64	0.94 649	0.95 664	1.07 597	0.98 668	0.76 664	0.93 645	0.72 654	1.30 666	1.11 658	0.91 643	1.45 658	1.14 649	1.00 655	1.25 653	0.97 629	0.77 667	0.51 660	0.97 672	0.55 667	0.90 670	0.66 663

AnyNet_C01	0.68 634	0.69 648	2.64 671	0.33 584	0.27 583	0.93 645	0.64 648	0.66 614	0.65 601	0.70 628	0.97 637	0.75 634	0.63 629	1.01 635	1.52 663	0.17 586	0.16 472	0.17 588	0.17 597	0.24 612	0.28 561

ELAS_RVC	0.80 644	0.40 601	1.10 602	0.40 620	0.35 618	0.93 645	1.10 676	0.87 653	1.12 660	1.40 667	1.39 655	1.27 656	1.55 675	1.13 644	1.13 641	0.29 635	0.27 604	0.30 633	0.28 639	0.31 633	0.36 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 620	0.48 620	1.35 633	0.38 613	0.37 624	0.96 649	1.13 677	0.84 651	1.05 652	0.50 588	0.70 609	0.45 523	0.61 622	0.63 530	0.62 591	0.26 628	0.28 608	0.14 553	0.13 546	0.20 592	0.44 624

SGM_RVC	0.57 618	0.22 470	0.60 448	0.26 453	0.16 374	0.97 650	0.46 626	0.76 639	0.90 641	1.03 655	0.92 635	1.16 651	0.93 652	1.21 650	0.72 605	0.17 586	0.16 472	0.16 579	0.16 586	0.16 543	0.24 519
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	0.94 649	0.98 666	1.71 654	0.83 664	0.63 656	1.02 651	0.64 648	1.16 663	1.43 670	1.02 653	1.39 655	1.47 661	0.86 648	1.16 647	0.79 614	0.63 661	0.43 654	0.78 667	0.49 658	0.80 667	0.57 648

LRCNet_RVC	10.94 698	14.45 705	9.66 692	15.38 701	8.02 693	1.08 652	0.35 587	8.72 697	0.72 619	12.63 706	15.84 706	9.73 697	6.52 691	8.58 697	6.38 695	20.33 714	5.39 697	23.79 713	21.95 714	15.35 705	13.96 706

IMH	1.09 660	1.04 670	1.29 627	1.03 670	0.79 667	1.11 653	0.69 651	1.40 669	1.42 669	1.02 653	1.71 668	1.42 659	1.19 662	1.78 673	1.03 636	1.14 682	0.56 671	1.00 674	0.58 669	0.93 673	0.68 665

RTS	0.81 646	0.56 631	4.76 681	0.37 605	0.30 600	1.11 653	0.52 638	0.67 616	1.07 654	0.76 634	0.91 633	0.60 599	0.61 622	1.64 667	1.24 647	0.15 561	0.13 408	0.15 571	0.15 576	0.22 603	0.24 519

RTSA	0.81 646	0.56 631	4.76 681	0.37 605	0.30 600	1.11 653	0.52 638	0.67 616	1.07 654	0.76 634	0.91 633	0.60 599	0.61 622	1.64 667	1.24 647	0.15 561	0.13 408	0.15 571	0.15 576	0.22 603	0.24 519

SAMSARA	0.62 626	0.47 615	0.93 576	0.70 656	0.50 645	1.15 656	1.29 680	0.79 641	0.70 615	0.77 637	0.55 560	0.92 642	0.58 614	0.87 610	0.77 611	0.19 607	0.27 604	0.18 596	0.19 604	0.27 624	0.28 561

notaker	1.49 668	1.44 681	1.77 655	1.42 682	1.08 679	1.19 657	0.87 666	1.51 673	1.40 667	1.53 678	3.41 686	2.40 677	1.94 677	1.83 675	1.57 666	1.14 682	0.69 683	1.38 684	0.88 682	1.39 685	1.03 681

Dean	1.22 665	1.17 673	1.97 661	1.04 671	0.79 667	1.21 658	0.76 657	1.51 673	1.96 677	1.30 665	1.98 676	2.14 673	1.18 661	1.30 657	1.15 642	0.83 672	0.61 674	1.01 675	0.69 675	0.97 677	0.77 673

WAO-7	1.05 655	1.00 667	1.19 619	0.83 664	0.67 660	1.22 659	0.84 664	1.43 670	1.56 672	1.13 659	1.75 670	1.46 660	1.25 663	1.56 666	1.28 649	0.61 660	0.62 677	0.70 662	0.68 674	0.66 659	0.62 655

MADNet+	1.05 655	1.26 677	4.77 684	0.73 659	0.50 645	1.25 660	0.97 667	1.05 660	0.93 644	0.67 624	0.78 619	0.87 640	0.85 645	2.14 677	1.83 671	0.40 651	0.42 651	0.32 638	0.28 639	0.45 646	0.43 621

DStereoSA	1.00 653	0.46 614	1.33 630	0.68 653	0.86 674	1.26 661	2.25 690	0.83 647	1.41 668	0.57 611	1.92 673	0.57 586	2.07 678	0.96 629	1.84 672	0.36 644	0.55 667	0.28 629	0.53 663	0.45 646	0.90 676

SDNR	0.47 590	0.29 543	0.92 572	0.24 371	0.37 624	1.27 662	0.17 233	0.54 501	0.58 579	0.44 556	0.85 628	0.55 579	0.28 457	1.19 649	0.52 568	0.23 616	0.24 587	0.17 588	0.13 546	0.19 584	0.26 544

PWCK	1.05 655	1.29 678	2.12 664	0.92 666	0.42 635	1.27 662	1.01 669	1.14 662	1.14 661	1.16 662	1.14 647	1.25 655	0.90 650	1.77 672	1.15 642	0.89 675	0.51 660	0.87 670	0.54 664	1.02 678	0.57 648

WAO-6	1.11 661	1.01 669	1.17 617	0.96 667	0.79 667	1.30 664	0.78 659	1.36 668	1.99 678	1.04 656	1.54 663	1.59 664	1.27 664	1.37 661	1.30 650	0.78 669	0.55 667	1.03 676	0.75 678	0.87 669	0.72 669

LVE	1.18 663	1.16 672	1.67 652	1.04 671	0.81 671	1.32 665	0.82 663	1.49 672	1.94 676	1.08 657	1.90 672	1.89 669	1.07 659	1.51 665	1.04 637	0.96 678	0.61 674	0.94 671	0.69 675	0.92 672	0.79 674

MDST_ROB	0.51 601	0.16 354	0.97 583	0.31 563	0.21 513	1.35 666	0.34 584	0.80 642	0.59 586	1.09 658	0.74 615	0.49 552	0.37 542	1.31 658	0.60 587	0.14 545	0.12 387	0.16 579	0.13 546	0.13 500	0.18 432

MonStereo1	0.96 652	0.61 643	0.99 587	0.70 656	0.59 654	1.37 667	0.35 587	0.97 658	1.27 664	0.97 649	1.92 673	1.53 663	2.13 679	1.29 655	0.87 621	0.71 665	0.34 641	0.75 665	0.47 656	0.75 665	0.68 665

KSHMR	1.92 678	1.47 683	1.97 661	1.48 684	1.22 682	1.39 668	1.06 671	1.81 678	5.83 691	1.43 669	5.56 690	2.95 683	1.17 660	2.24 679	1.33 656	1.29 685	1.13 685	1.47 686	1.11 687	1.37 684	1.21 685

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 635	0.73 651	1.26 623	0.47 639	0.28 585	1.42 669	0.60 645	0.82 645	0.94 647	0.85 641	0.86 629	0.88 641	0.70 634	1.32 659	0.75 608	0.37 646	0.30 626	0.34 643	0.36 647	0.44 645	0.42 618

ktn	1.80 676	1.46 682	1.49 642	1.44 683	1.14 680	1.50 670	1.07 672	1.53 675	3.90 688	2.77 686	4.62 687	3.42 684	1.49 671	1.74 670	1.40 660	1.45 686	0.77 684	1.46 685	0.99 685	1.41 686	1.00 680

ELAS	0.80 644	0.40 601	0.91 571	0.39 615	0.35 618	1.52 671	0.81 662	0.97 658	0.98 650	1.47 676	1.58 664	1.19 653	1.33 666	1.01 635	1.21 644	0.29 635	0.27 604	0.30 633	0.29 641	0.32 636	0.36 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HanzoNet	3.08 683	1.87 685	2.70 672	1.81 685	1.34 683	1.60 672	1.05 670	2.06 682	2.62 681	5.63 692	5.12 688	5.96 690	7.09 693	4.39 689	3.43 686	3.29 692	2.06 693	1.98 691	2.94 696	2.47 689	2.15 689

SGM+DAISY	1.12 662	0.86 659	1.64 650	0.68 653	0.80 670	1.68 673	1.68 686	1.08 661	1.10 656	1.53 678	1.76 671	1.47 661	1.53 674	1.24 651	1.42 661	0.66 662	0.65 679	0.52 655	0.54 664	0.57 653	0.91 677

UNDER WATER	1.64 674	1.34 680	2.72 673	1.40 681	1.04 678	1.70 674	1.14 678	1.57 676	3.58 683	1.46 671	1.46 660	2.82 682	2.43 682	1.74 670	2.04 677	1.08 680	0.63 678	1.31 683	0.94 683	1.29 681	1.10 684

DStereoFS	1.07 659	0.76 655	1.10 602	0.70 656	0.70 661	1.87 675	1.39 682	1.20 665	1.66 673	1.01 652	1.58 664	1.20 654	2.60 684	1.40 662	1.32 654	0.40 651	0.47 656	0.31 636	0.41 652	0.38 641	0.91 677

WAO-8	1.50 669	1.22 675	1.39 636	1.10 674	0.85 672	2.15 676	0.78 659	1.84 679	3.76 685	1.46 671	2.18 678	2.15 674	1.50 672	3.20 684	1.35 657	0.92 676	0.66 680	1.10 677	0.79 680	0.94 674	0.74 671

Venus	1.50 669	1.22 675	1.39 636	1.10 674	0.85 672	2.15 676	0.78 659	1.84 679	3.76 685	1.46 671	2.18 678	2.15 674	1.50 672	3.20 684	1.35 657	0.92 676	0.66 680	1.10 677	0.79 680	0.94 674	0.74 671

UNDER WATER-64	1.61 672	1.30 679	2.93 675	1.33 680	0.96 677	2.20 678	1.25 679	1.47 671	3.15 682	1.46 671	1.31 653	2.61 680	2.22 681	1.69 669	1.93 674	1.13 681	0.67 682	1.29 682	0.94 683	1.26 680	1.09 683

TorneroNet-64	1.47 667	1.15 671	1.51 644	1.11 677	0.86 674	2.27 679	0.76 657	1.84 679	3.76 685	1.29 663	2.22 680	2.68 681	1.46 670	1.81 674	1.55 665	0.79 670	0.51 660	1.10 677	0.67 673	1.31 682	0.81 675

MANE	1.63 673	0.58 638	1.16 611	0.59 648	0.60 655	2.71 680	1.53 683	2.63 687	3.62 684	2.33 683	3.26 685	3.66 685	2.98 687	2.26 680	2.26 679	0.37 646	0.40 648	0.31 636	0.49 658	0.31 633	0.63 657

SGM-ForestM	1.59 671	0.56 631	1.52 645	0.41 627	0.34 615	2.77 681	1.67 685	1.69 677	1.73 675	2.48 684	2.27 681	6.02 691	2.90 686	3.08 682	2.83 684	0.25 626	0.30 626	0.19 603	0.20 609	0.18 574	0.45 628

MADNet++	2.34 680	1.81 684	2.24 667	2.15 687	1.97 686	2.79 682	2.19 689	2.42 686	2.26 679	2.79 687	2.70 683	2.43 678	2.60 684	3.18 683	3.32 685	2.19 689	1.97 691	1.93 688	1.62 689	2.02 688	2.10 688

JetBlue	1.20 664	0.89 660	2.53 670	0.59 648	0.76 664	3.16 683	2.09 688	1.16 663	0.93 644	0.95 647	1.12 646	1.65 665	1.27 664	2.15 678	1.87 673	0.43 653	0.37 646	0.38 645	0.39 651	0.62 654	0.63 657

xyz-stereo	1.43 666	0.11 129	17.43 704	0.18 55	0.08 8	4.86 684	0.18 288	0.31 233	0.35 354	0.37 485	2.75 684	0.41 491	0.31 501	0.58 495	0.33 493	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.06 101	0.06 87	0.06 13

light-stereo	2.66 682	0.78 656	4.46 680	4.42 689	3.66 687	5.04 685	0.38 604	2.12 683	1.51 671	4.25 688	6.51 693	7.70 695	0.75 637	5.12 691	1.42 661	0.72 666	1.35 687	0.33 641	0.45 654	1.22 679	1.04 682

MultiAttention	1.05 655	0.14 276	0.50 324	0.35 595	0.43 638	5.62 686	1.71 687	0.71 629	0.54 559	0.36 468	0.63 594	0.55 579	0.22 358	7.50 695	0.56 580	0.09 349	0.06 85	0.14 553	0.24 625	0.27 624	0.34 590

TorneroNet	2.26 679	1.20 674	1.55 647	1.15 679	0.91 676	5.84 687	0.84 664	2.12 683	8.45 695	2.59 685	5.32 689	3.84 686	2.15 680	1.84 676	1.98 676	0.88 674	0.54 666	1.16 681	0.74 677	1.31 682	0.91 677

TCMNet-wrong-test	4.33 685	5.65 692	4.76 681	11.36 700	10.39 696	5.87 688	4.45 694	4.24 691	1.10 656	1.93 680	2.43 682	6.07 692	3.54 688	3.87 687	4.51 690	2.00 688	0.47 656	1.96 690	1.68 690	5.78 696	4.48 694

JetRed	2.35 681	2.70 686	6.11 687	1.14 678	1.38 684	6.03 689	3.61 692	2.12 683	1.72 674	1.99 681	1.97 675	2.15 674	1.59 676	2.49 681	4.19 689	1.05 679	1.60 688	1.10 677	1.02 686	1.72 687	1.41 687

U	1.02 654	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 687	6.41 690	0.13 68	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 698	2.86 695	0.07 165	0.06 13

DPSimNet_ROB	6.21 689	5.16 688	9.50 689	5.59 692	5.56 690	7.64 691	10.02 696	4.07 690	7.33 693	6.84 693	6.26 691	7.17 694	10.55 696	4.07 688	5.68 691	5.50 696	4.29 696	5.24 697	3.66 697	4.05 693	5.96 695

DPSMNet_ROB	8.44 693	5.25 691	10.87 702	5.59 692	10.27 695	8.34 692	23.51 705	6.12 695	13.47 705	4.96 690	10.94 703	5.65 689	10.55 696	6.25 693	12.77 702	4.01 695	7.62 699	3.75 695	7.27 703	4.16 695	7.54 699

DGTPSM_ROB	8.38 692	5.24 690	10.71 701	5.32 691	10.19 694	8.34 692	23.49 704	6.11 694	13.43 704	4.93 689	10.93 702	5.64 688	10.55 696	6.17 692	12.73 701	3.74 694	7.56 698	3.68 694	7.24 702	4.09 694	7.49 698

HaxPig	17.72 706	20.23 715	19.76 705	16.55 702	16.52 702	9.46 694	9.42 695	14.48 708	13.31 701	18.59 708	18.67 707	17.39 707	16.68 708	17.07 708	16.43 708	21.99 716	20.86 716	22.28 712	21.55 713	21.30 713	21.88 717

tt	4.71 686	0.11 129	3.94 678	2.06 686	1.54 685	10.14 695	16.85 699	9.28 698	4.99 689	1.41 668	1.05 643	4.68 687	4.89 689	3.36 686	5.86 693	5.73 697	9.15 705	2.23 693	2.51 693	3.02 690	1.34 686

BEATNet-Init1	4.91 687	3.27 687	14.39 703	0.69 655	0.65 659	10.19 696	3.83 693	5.04 692	5.11 690	8.73 697	8.52 694	13.95 706	7.66 695	7.79 696	5.79 692	0.32 640	0.34 641	0.34 643	0.38 650	0.64 656	0.64 661

MEDIAN_ROB	21.20 707	24.56 716	23.42 715	19.57 703	19.62 707	13.29 697	11.21 697	18.04 709	17.02 709	22.07 718	21.92 708	20.84 709	20.24 709	21.02 709	19.68 709	25.59 717	24.08 717	26.20 714	25.19 715	25.31 714	25.19 718

Selective-IGEV-i1pa	5.75 688	8.12 693	4.85 685	1.10 674	0.54 650	13.48 698	3.52 691	9.46 699	7.56 694	7.13 694	10.00 698	9.12 696	7.56 694	14.91 707	6.08 694	3.55 693	1.33 686	1.94 689	0.77 679	0.79 666	3.23 692

USTest	6.84 690	5.16 688	5.45 686	7.18 694	7.26 691	14.27 699	22.53 700	8.48 696	9.29 696	5.44 691	6.42 692	6.27 693	6.69 692	6.83 694	8.49 697	1.95 687	3.27 694	2.16 692	2.54 694	3.76 691	3.31 693

xxxxx1	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

tt_ll	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

ff	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

AVERAGE_ROB	25.43 715	29.01 717	27.22 716	24.60 714	24.16 716	17.78 703	12.87 698	22.39 712	21.40 712	26.72 720	26.08 718	25.18 717	24.52 719	25.07 717	23.57 710	29.94 718	28.36 718	30.60 715	29.57 716	29.83 715	29.66 719

iinet-test	10.74 696	9.21 694	9.52 690	10.46 695	10.67 697	17.92 704	25.86 706	12.61 703	13.38 702	9.65 701	10.06 699	9.98 698	10.66 699	11.13 703	12.60 698	6.36 699	7.73 700	5.65 699	6.66 698	7.29 697	7.31 696

IINet	10.74 696	9.21 694	9.52 690	10.46 695	10.67 697	17.92 704	25.86 706	12.61 703	13.38 702	9.65 701	10.06 699	9.98 698	10.66 699	11.13 703	12.60 698	6.36 699	7.73 700	5.65 699	6.66 698	7.29 697	7.31 696

Anonymous_1	16.44 705	9.26 696	9.67 693	10.63 697	14.54 701	18.62 706	26.98 708	12.68 705	13.53 706	10.78 705	10.37 701	10.15 700	10.66 699	10.99 702	12.64 700	15.61 713	7.73 700	16.87 711	43.01 717	56.14 720	7.86 702

DPSM_ROB	11.46 699	9.79 700	10.18 696	11.11 698	11.31 699	19.08 707	27.38 709	13.42 706	14.23 707	10.34 703	11.13 704	10.97 704	11.33 705	11.89 705	13.49 703	6.74 701	8.19 703	6.00 701	7.05 700	7.74 699	7.76 700

DPSM	11.46 699	9.79 700	10.18 696	11.11 698	11.31 699	19.08 707	27.38 709	13.42 706	14.23 707	10.34 703	11.13 704	10.97 704	11.33 705	11.89 705	13.49 703	6.74 701	8.19 703	6.00 701	7.05 700	7.74 699	7.76 700

RSGM-EC	29.37 716	17.55 706	9.85 694	35.22 715	33.16 717	26.01 709	45.63 711	20.07 710	17.60 710	18.98 709	23.47 716	30.02 718	23.62 717	41.06 718	44.49 719	58.94 719	34.33 719	32.95 719	20.18 711	33.70 716	20.62 715

acva	29.37 716	17.55 706	9.85 694	35.22 715	33.16 717	26.01 709	45.63 711	20.07 710	17.60 710	18.98 709	23.47 716	30.02 718	23.62 717	41.06 718	44.49 719	58.94 719	34.33 719	32.95 719	20.18 711	33.70 716	20.62 715

PML	15.86 704	13.12 704	7.07 688	5.22 690	7.66 692	32.93 711	64.30 720	5.37 693	10.12 697	25.87 719	67.29 720	20.25 708	13.20 707	10.09 698	6.81 696	5.94 698	2.00 692	6.03 703	2.18 692	9.13 701	2.62 691

RAFT-FEzeroshot	23.04 708	19.71 710	20.25 706	22.47 710	22.80 711	38.32 712	55.23 716	26.95 713	28.70 714	20.66 713	22.23 710	22.07 711	22.86 711	23.85 711	27.17 713	13.53 707	16.47 711	12.08 704	14.22 707	15.58 708	15.60 709

RAFT-FE	23.04 708	19.71 710	20.25 706	22.47 710	22.80 711	38.32 712	55.23 716	26.95 713	28.70 714	20.66 713	22.23 710	22.07 711	22.86 711	23.85 711	27.17 713	13.53 707	16.47 711	12.08 704	14.22 707	15.58 708	15.60 709

FlowAnything	23.08 711	19.70 709	20.48 711	22.45 709	22.73 708	38.34 714	55.18 714	27.00 716	28.79 717	20.83 717	22.42 715	22.10 713	22.83 710	23.85 711	27.23 717	13.53 707	16.54 714	12.10 709	14.29 710	15.59 710	15.58 708

CasAABBNet	23.04 708	19.69 708	20.32 708	22.42 707	22.73 708	38.35 715	55.23 716	26.99 715	28.74 716	20.67 715	22.28 712	22.11 714	22.86 711	23.84 710	27.17 713	13.52 706	16.47 711	12.08 704	14.21 705	15.57 706	15.60 709

LSM0	24.21 714	19.88 714	22.33 714	24.42 713	40.13 719	38.41 716	54.99 713	27.05 717	28.61 713	20.59 711	22.00 709	22.29 716	22.86 711	24.12 716	27.16 712	13.59 712	16.33 709	12.13 710	14.08 704	15.72 712	17.53 714

Hybrid-DGEV	23.11 712	19.81 713	20.81 713	22.43 708	22.74 710	38.45 717	55.25 719	27.21 719	28.95 719	20.63 712	22.37 713	22.03 710	22.89 715	23.96 715	27.14 711	13.54 710	16.46 710	12.09 707	14.23 709	15.57 706	15.57 707

Selective-RAFT-Error	23.11 712	19.77 712	20.60 712	22.49 712	22.80 711	38.46 718	55.19 715	27.13 718	28.90 718	20.73 716	22.38 714	22.11 714	22.91 716	23.94 714	27.18 716	13.54 710	16.57 715	12.09 707	14.21 705	15.61 711	15.65 712

test_example2	100.95 719	107.33 719	67.16 718	98.17 717	106.88 720	89.44 719	101.34 721	37.23 720	97.88 721	129.56 721	131.26 721	65.41 721	67.34 721	91.22 720	79.29 721	143.32 721	199.32 721	81.12 721	102.17 721	121.89 721	101.70 720

Selective-IGEV-i16pa	31.25 718	41.63 718	4.08 679	0.51 644	0.38 627	97.61 720	0.73 656	61.16 721	60.81 720	17.49 707	65.92 719	39.64 720	53.28 720	107.35 721	27.39 718	20.46 715	3.81 695	4.39 696	1.97 691	0.41 643	16.06 713

ccccc		256.25 720		351.50 720	361.31 721	144.22 721		153.19 722		152.98 722		161.94 722		268.06 722		387.64 722	346.97 722	244.11 722	219.32 722	413.57 722

GS-Stereo							0.16 192	0.38 311	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.08 237	0.63 657

Low-res two-view benchmark