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

PyraSte	0.07 4	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 139	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.04 1	0.07 128	0.08 19	0.10 149	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.14 99	0.09 56	0.06 24	0.06 15	0.04 1	0.08 188	0.08 19	0.10 149	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.12 86	0.15 139	0.12 133	0.06 24	0.05 7	0.04 1	0.08 188	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

ACW_4w	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.14 99	0.13 169	0.06 24	0.07 52	0.04 1	0.08 188	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 139	0.11 104	0.07 71	0.06 15	0.04 1	0.08 188	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.06 10	0.11 57	0.10 20	0.08 37	0.07 71	0.06 15	0.04 1	0.07 128	0.07 4	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.04 54

SteFusion	0.07 4	0.05 52	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.06 10	0.13 148	0.15 139	0.13 169	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

dddd17k	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.05 5	0.06 24	0.09 123	0.05 7	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.04 54

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.08 65	0.11 57	0.11 36	0.07 16	0.05 3	0.07 52	0.05 7	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.05 139	0.04 54

GSStereo	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.13 14	0.08 175	0.08 65	0.14 206	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.05 7	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

GS-Stereo							0.14 206	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.05 7	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

MonStereo	0.07 4	0.06 102	0.05 1	0.15 111	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 139	0.15 215	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 102	0.05 1	0.15 111	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 139	0.15 215	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 16	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

asda	0.07 4	0.08 294	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.06 10	0.10 29	0.16 184	0.10 75	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.10 93	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 294	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.08 7	0.12 59	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 193	0.08 40	0.16 192	0.07 108	0.07 36	0.09 18	0.16 184	0.09 56	0.07 71	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 75	0.09 370	0.10 142	0.17 270	0.07 108	0.08 65	0.10 29	0.20 287	0.13 169	0.06 24	0.07 52	0.05 7	0.06 42	0.08 19	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.10 29	0.14 99	0.14 196	0.07 71	0.08 95	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.07 36	0.12 86	0.09 11	0.09 56	0.06 24	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 19	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 52	0.11 199	0.14 60	0.06 18	0.07 36	0.13 148	0.09 11	0.07 16	0.05 3	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

LG-Stereo	0.08 75	0.07 193	0.10 142	0.18 353	0.07 108	0.10 179	0.17 378	0.11 36	0.08 37	0.05 3	0.07 52	0.05 7	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.04 22	0.04 54

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 523	0.17 434	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 57	0.08 4	0.08 37	0.06 24	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.09 48	0.08 17	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.04 54

MonSter	0.07 4	0.06 102	0.05 1	0.15 111	0.05 1	0.07 36	0.10 29	0.15 139	0.15 215	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 75	0.06 102	0.11 199	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.14 99	0.11 104	0.07 71	0.08 95	0.05 7	0.04 1	0.10 93	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 111	0.05 1	0.05 4	0.13 148	0.12 59	0.08 37	0.07 71	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

RAStereo	0.10 199	0.09 370	0.08 40	0.20 468	0.08 175	0.13 305	0.18 423	0.15 139	0.17 264	0.10 183	0.12 220	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.04 54

UniTT-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.08 40	0.18 353	0.08 175	0.13 305	0.11 57	0.12 59	0.11 104	0.10 183	0.12 220	0.05 7	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.05 139	0.05 164

CroCo-Stereo Lap2	0.09 136	0.09 370	0.08 40	0.22 512	0.09 293	0.09 114	0.19 463	0.16 184	0.12 133	0.09 149	0.10 166	0.05 7	0.05 11	0.08 19	0.08 17	0.06 135	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.05 164

uiiii_40	0.07 4	0.06 102	0.06 4	0.13 14	0.07 108	0.07 36	0.10 29	0.14 99	0.07 16	0.05 3	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

4.5w_L	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.07 108	0.08 65	0.10 29	0.14 99	0.09 56	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

StePilot	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.07 108	0.08 65	0.10 29	0.14 99	0.10 75	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

qyd29nn	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.13 75	0.05 5	0.05 3	0.07 52	0.06 30	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.07 296	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv28	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.08 37	0.05 3	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.04 54

oiu110	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.05 164

ITERv21	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.07 16	0.05 3	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v20iiwwt	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.08 37	0.07 71	0.09 123	0.06 30	0.08 188	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv19	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.06 18	0.10 179	0.13 148	0.16 184	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITER124	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

zxcv128	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.13 148	0.14 99	0.06 8	0.06 24	0.10 166	0.06 30	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

iked130	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.08 65	0.13 148	0.15 139	0.04 2	0.05 3	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv14	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.06 8	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v134_o9	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.16 184	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv12	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.09 56	0.07 71	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

vnu138km	0.08 75	0.04 1	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv10	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.08 37	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

99wein	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 139	0.09 56	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv8	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.07 108	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv7	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

s6wercc	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.06 24	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

a5sdf	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.05 3	0.09 123	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv4	0.07 4	0.06 102	0.09 91	0.14 60	0.06 18	0.06 10	0.10 29	0.11 36	0.07 16	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.05 37	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.03 1	0.03 2

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.12 262	0.10 29	0.11 36	0.11 104	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.13 14	0.08 175	0.08 65	0.14 206	0.10 20	0.09 56	0.08 113	0.10 166	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.06 10	0.10 29	0.10 20	0.07 16	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.08 188	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.05 164

gasm-f	0.08 75	0.05 52	0.07 9	0.13 14	0.08 175	0.08 65	0.14 206	0.10 20	0.09 56	0.08 113	0.10 166	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

252Zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 108	0.12 262	0.11 57	0.13 75	0.14 196	0.06 24	0.05 7	0.06 30	0.05 11	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 139	0.06 257

Zero-FE251	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.12 262	0.12 86	0.11 36	0.10 75	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.14 60	0.06 18	0.08 65	0.09 18	0.13 75	0.13 169	0.05 3	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

asd	0.07 4	0.08 294	0.07 9	0.16 192	0.07 108	0.08 65	0.08 7	0.11 36	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 294	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.07 36	0.10 29	0.18 254	0.11 104	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 294	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.14 99	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 294	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.14 99	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 370	0.08 40	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.10 29	0.14 99	0.11 104	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 370	0.08 40	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.10 29	0.14 99	0.11 104	0.06 24	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 294	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.14 99	0.08 37	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.08 7	0.18 254	0.12 133	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.11 243	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.06 1	0.13 75	0.11 104	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.07 128	0.10 93	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 75	0.08 294	0.09 91	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.10 29	0.20 287	0.15 215	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.06 1	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 102	0.06 4	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.10 29	0.16 184	0.11 104	0.07 71	0.08 95	0.06 30	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 102	0.06 4	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.09 18	0.12 59	0.08 37	0.09 149	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.08 19	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.08 4	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 30	0.06 42	0.07 4	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.06 257

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 142	0.15 111	0.05 1	0.07 36	0.11 57	0.09 11	0.04 2	0.06 24	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.05 164

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.05 1	0.06 10	0.11 57	0.08 4	0.03 1	0.05 3	0.04 1	0.06 30	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.05 1	0.07 36	0.11 57	0.08 4	0.04 2	0.05 3	0.04 1	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.15 111	0.06 18	0.07 36	0.09 18	0.08 4	0.06 8	0.05 3	0.04 1	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.06 257

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.13 14	0.07 108	0.07 36	0.14 206	0.09 11	0.09 56	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

SCV_C0	0.08 75	0.07 193	0.07 9	0.16 192	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

SCV	0.08 75	0.09 370	0.08 40	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.13 148	0.10 20	0.12 133	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.04 1	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.06 247	0.04 54

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.22 512	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.04 54

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 4	0.05 1	0.09 114	0.13 148	0.06 1	0.09 56	0.05 3	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.04 54

AIO_test	0.07 4	0.05 52	0.07 9	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.14 206	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 52	0.07 9	0.14 60	0.06 18	0.10 179	0.13 148	0.07 2	0.13 169	0.06 24	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.04 54

Pointernet	0.09 136	0.04 1	0.09 91	0.16 192	0.08 175	0.13 305	0.10 29	0.15 139	0.17 264	0.09 149	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

U	0.08 75	0.07 193	0.09 91	0.19 411	0.10 396	0.10 179	0.13 148	0.12 59	0.17 264	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.06 247	0.05 164

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 136	0.10 428	0.31 541	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.14 206	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.07 52	0.06 30	0.04 1	0.11 162	0.07 1	0.12 513	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.05 164

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 56	0.06 24	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.06 257

WCG-NET（raft）	0.08 75	0.05 52	0.10 142	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.13 148	0.15 139	0.12 133	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.06 42	0.13 294	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

RSM	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.12 59	0.10 75	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.05 11	0.11 162	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

IGEV++	0.08 75	0.06 102	0.08 40	0.18 353	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.10 20	0.09 56	0.08 113	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.13 294	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

MyStereo07	0.10 199	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.18 423	0.15 139	0.15 215	0.09 149	0.06 15	0.06 30	0.07 128	0.12 248	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.06 257

ACVNet-DCA	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.09 149	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.07 338

1test111	0.11 242	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.09 149	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.15 342	0.16 418	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.07 338

cc1	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.16 184	0.18 290	0.09 149	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.06 257

ff7	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

ffff	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

11t	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

tt1	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.12 262	0.16 344	0.15 139	0.19 306	0.09 149	0.08 95	0.06 30	0.06 42	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.06 257

MaDis-Stereo	0.09 136	0.09 370	0.08 40	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.10 29	0.16 184	0.16 244	0.09 149	0.11 205	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.13 337	0.07 296	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.04 54

testlalala	0.08 75	0.07 193	0.17 434	0.16 192	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.10 75	0.07 71	0.09 123	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

LoS_RVC	0.08 75	0.05 52	0.07 9	0.15 111	0.07 108	0.08 65	0.15 278	0.11 36	0.10 75	0.08 113	0.09 123	0.06 30	0.09 226	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.04 22	0.03 2

anonymousdsp	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.09 149	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.17 270	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.13 75	0.07 16	0.08 113	0.07 52	0.06 30	0.04 1	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

ccc-4	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

IGEV-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.09 149	0.06 15	0.06 30	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ITERv30	0.07 4	0.04 1	0.10 142	0.12 4	0.07 108	0.07 36	0.12 86	0.11 36	0.08 37	0.05 3	0.10 166	0.07 106	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.04 70	0.04 22	0.04 54

yuret106	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.13 75	0.06 8	0.04 1	0.06 15	0.07 106	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

uio108cc	0.07 4	0.05 52	0.09 91	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.15 139	0.07 16	0.05 3	0.07 52	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.06 359	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv24	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.16 184	0.05 5	0.06 24	0.08 95	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

dd23bbn	0.08 75	0.04 1	0.08 40	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.16 184	0.07 16	0.07 71	0.11 205	0.07 106	0.08 188	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

hj116sk	0.08 75	0.04 1	0.10 142	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.10 29	0.15 139	0.08 37	0.05 3	0.09 123	0.07 106	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

FE-Mocha	0.09 136	0.06 102	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.18 254	0.16 244	0.10 183	0.09 123	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

DDF-Stereo	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.15 111	0.10 396	0.06 10	0.13 148	0.09 11	0.14 196	0.06 24	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.08 378	0.05 164

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 52	0.07 9	0.16 192	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.10 20	0.08 37	0.06 24	0.06 15	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.09 91	0.15 111	0.10 396	0.05 4	0.14 206	0.09 11	0.14 196	0.07 71	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.08 378	0.05 164

AdaDepth	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.18 353	0.06 18	0.11 226	0.12 86	0.09 11	0.07 16	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.04 11	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

GASTEREO	0.08 75	0.05 52	0.09 91	0.19 411	0.07 108	0.07 36	0.12 86	0.14 99	0.11 104	0.10 183	0.09 123	0.07 106	0.04 1	0.12 248	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

MSCF	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.14 99	0.11 104	0.10 183	0.09 123	0.07 106	0.04 1	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

S2M2_XL	0.08 75	0.06 102	0.12 239	0.12 4	0.08 175	0.09 114	0.09 18	0.07 2	0.07 16	0.08 113	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.08 378	0.06 257
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.06 18	0.08 65	0.08 7	0.10 20	0.15 215	0.08 113	0.10 166	0.07 106	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.04 54

3.25w_new	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.07 3	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 102	0.07 9	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.07 3	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 18	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.10 75	0.06 24	0.09 123	0.07 106	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.17 270	0.06 18	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 56	0.06 24	0.06 15	0.07 106	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.07 315	0.06 257

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.07 128	0.11 162	0.08 17	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.09 114	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.07 128	0.11 162	0.08 17	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 102	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.04 1	0.13 148	0.10 20	0.10 75	0.05 3	0.11 205	0.07 106	0.05 11	0.07 4	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

MM-Stereo_test2	0.09 136	0.06 102	0.09 91	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.18 423	0.15 139	0.14 196	0.07 71	0.10 166	0.07 106	0.06 42	0.12 248	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.03 2

HART	0.08 75	0.07 193	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.10 179	0.16 344	0.13 75	0.11 104	0.08 113	0.10 166	0.07 106	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.04 54

AIO_rvc	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.08 65	0.14 206	0.09 11	0.08 37	0.07 71	0.08 95	0.07 106	0.04 1	0.10 93	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

castereo++	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.15 111	0.05 1	0.14 337	0.12 86	0.11 36	0.15 215	0.07 71	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.08 19	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 75	0.06 102	0.11 199	0.14 60	0.09 293	0.10 179	0.12 86	0.10 20	0.12 133	0.06 24	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.06 257

SMoEStereo_RVC	0.08 75	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.11 36	0.13 169	0.09 149	0.07 52	0.07 106	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

UGAM-zero	0.09 136	0.05 52	0.15 372	0.15 111	0.08 175	0.09 114	0.13 148	0.19 276	0.15 215	0.11 214	0.15 265	0.07 106	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

WCG-NET	0.08 75	0.05 52	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.14 206	0.13 75	0.13 169	0.06 24	0.09 123	0.07 106	0.06 42	0.13 294	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 102	0.08 40	0.18 353	0.06 18	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 104	0.06 24	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

Occ-G	0.08 75	0.05 52	0.06 4	0.14 60	0.07 108	0.08 65	0.14 206	0.13 75	0.15 215	0.07 71	0.11 205	0.07 106	0.05 11	0.09 48	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

AIO-Stereo	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.18 353	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.09 56	0.08 113	0.08 95	0.07 106	0.05 11	0.11 162	0.08 17	0.05 37	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

RSM++	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.11 36	0.11 104	0.08 113	0.06 15	0.07 106	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.03 2

test_for_model	0.09 136	0.12 472	0.14 320	0.23 533	0.11 446	0.08 65	0.13 148	0.12 59	0.12 133	0.10 183	0.07 52	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.07 315	0.04 54

MoCha-V2	0.08 75	0.05 52	0.10 142	0.20 468	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.11 36	0.08 37	0.07 71	0.08 95	0.07 106	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

MyStereo06	0.10 199	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.18 423	0.19 276	0.12 133	0.12 252	0.08 95	0.07 106	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.06 247	0.06 257

testlalala_base	0.10 199	0.09 370	0.14 320	0.21 497	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.13 75	0.10 75	0.07 71	0.15 265	0.07 106	0.08 188	0.10 93	0.12 296	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

AEACV	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.14 60	0.13 501	0.14 337	0.13 148	0.14 99	0.09 56	0.07 71	0.09 123	0.07 106	0.08 188	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

GCAP-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.13 285	0.18 353	0.06 18	0.11 226	0.07 3	0.13 75	0.12 133	0.09 149	0.10 166	0.07 106	0.09 226	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

EGLCR-Stereo	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.14 60	0.06 18	0.10 179	0.12 86	0.11 36	0.16 244	0.06 24	0.05 7	0.07 106	0.05 11	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

ProNet	0.09 136	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.15 278	0.15 139	0.12 133	0.09 149	0.06 15	0.07 106	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.06 257

IPLG	0.10 199	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.14 206	0.20 287	0.15 215	0.12 252	0.17 298	0.07 106	0.07 128	0.14 320	0.13 337	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

test-3	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.07 36	0.14 206	0.12 59	0.15 215	0.09 149	0.08 95	0.07 106	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.04 54

test_1	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.07 108	0.07 36	0.14 206	0.12 59	0.15 215	0.09 149	0.08 95	0.07 106	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.04 54

XX-Stereo	0.09 136	0.05 52	0.08 40	0.17 270	0.09 293	0.15 363	0.12 86	0.20 287	0.10 75	0.10 183	0.14 248	0.07 106	0.06 42	0.12 248	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.04 54

water-stereo	0.09 136	0.06 102	0.08 40	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.15 139	0.13 169	0.11 214	0.12 220	0.08 152	0.09 226	0.07 4	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.04 22	0.04 54

MM-Stereo_test3	0.10 199	0.07 193	0.07 9	0.18 353	0.07 108	0.12 262	0.19 463	0.24 376	0.19 306	0.06 24	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.06 359	0.07 253	0.05 164	0.05 139	0.04 54

MM-Stereo_test1	0.10 199	0.07 193	0.08 40	0.18 353	0.07 108	0.12 262	0.18 423	0.21 310	0.20 329	0.09 149	0.11 205	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

HUF	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.13 75	0.13 169	0.07 71	0.07 52	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

AIO-test2	0.10 199	0.08 294	0.10 142	0.23 533	0.08 175	0.11 226	0.10 29	0.23 353	0.23 368	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.05 11	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.09 443	0.05 139	0.05 164

tt45	0.09 136	0.06 102	0.11 199	0.15 111	0.07 108	0.11 226	0.16 344	0.13 75	0.11 104	0.09 149	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

999	0.09 136	0.05 52	0.13 285	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.15 139	0.11 104	0.10 183	0.08 95	0.08 152	0.08 188	0.16 376	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.05 164

mms	0.09 136	0.07 193	0.08 40	0.16 192	0.08 175	0.10 179	0.16 344	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.06 42	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.03 2

ours_stereo	0.09 136	0.07 193	0.09 91	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.16 344	0.11 36	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.12 248	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.03 2

fffy	0.09 136	0.08 294	0.09 91	0.16 192	0.07 108	0.13 305	0.17 378	0.13 75	0.12 133	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.09 226	0.13 294	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.05 164

GCAP-BAT	0.09 136	0.07 193	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.13 148	0.14 99	0.10 75	0.11 214	0.10 166	0.08 152	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

RAFT-Stereo-weight	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.19 276	0.16 244	0.11 214	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

MGS-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.12 239	0.15 111	0.08 175	0.09 114	0.15 278	0.12 59	0.12 133	0.07 71	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

IGEVStereo-DCA	0.09 136	0.06 102	0.11 199	0.15 111	0.10 396	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.12 133	0.10 183	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

rrr	0.09 136	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.10 396	0.11 226	0.16 344	0.16 184	0.15 215	0.10 183	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

HH	0.09 136	0.06 102	0.13 285	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.16 344	0.14 99	0.10 75	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.07 128	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

HanStereo	0.09 136	0.06 102	0.13 285	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.16 344	0.14 99	0.10 75	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.07 128	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

CAS	0.08 75	0.04 1	0.07 9	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.13 148	0.12 59	0.09 56	0.09 149	0.10 166	0.08 152	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.04 54

RCA-Stereo	0.09 136	0.06 102	0.09 91	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.18 254	0.14 196	0.09 149	0.10 166	0.08 152	0.07 128	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.04 54

iRaft-Stereo_20w	0.09 136	0.05 52	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.18 254	0.10 75	0.11 214	0.08 95	0.08 152	0.05 11	0.10 93	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

CroCo-Stereo	0.09 136	0.08 294	0.08 40	0.22 512	0.09 293	0.09 114	0.19 463	0.15 139	0.12 133	0.07 71	0.07 52	0.08 152	0.06 42	0.08 19	0.07 1	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.04 54
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
CREStereo++_RVC	0.08 75	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 108	0.09 114	0.12 86	0.14 99	0.14 196	0.10 183	0.14 248	0.08 152	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.05 164	0.04 22	0.04 54
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
test_xeample3	0.09 136	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.13 169	0.10 183	0.06 15	0.08 152	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.06 18	0.10 179	0.16 344	0.17 224	0.14 196	0.09 149	0.10 166	0.08 152	0.09 226	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.15 278	0.16 184	0.09 56	0.08 113	0.09 123	0.08 152	0.07 128	0.09 48	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.05 164	0.05 139	0.04 54

DLNR-FE	10.43 642	1.83 634	19.53 651	120.75 655	13.06 646	0.06 10	0.13 148	0.23 353	0.10 75	0.07 71	0.10 166	0.09 177	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.13 536	0.04 24	0.06 154	0.04 70	52.01 657	0.04 54

IGEV-FE	0.09 136	0.05 52	0.12 239	0.13 14	0.08 175	0.12 262	0.13 148	0.17 224	0.11 104	0.10 183	0.06 15	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

depthmonostereo	0.09 136	0.06 102	0.09 91	0.15 111	0.06 18	0.10 179	0.13 148	0.14 99	0.14 196	0.10 183	0.10 166	0.09 177	0.11 284	0.08 19	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 136	0.05 52	0.08 40	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.12 86	0.14 99	0.16 244	0.11 214	0.11 205	0.09 177	0.09 226	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.03 1	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 193	0.07 9	0.16 192	0.06 18	0.08 65	0.12 86	0.10 20	0.10 75	0.07 71	0.06 15	0.09 177	0.06 42	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 75	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.05 1	0.12 262	0.12 86	0.11 36	0.12 133	0.07 71	0.09 123	0.09 177	0.09 226	0.08 19	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.03 2

AIO-test1	0.10 199	0.07 193	0.10 142	0.23 533	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.21 310	0.14 196	0.11 214	0.12 220	0.09 177	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.09 419	0.10 482	0.03 1	0.06 257

fffft	0.09 136	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.12 59	0.11 104	0.08 113	0.07 52	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.05 164
1: 1. 1
PAM_32	0.09 136	0.05 52	0.17 434	0.15 111	0.08 175	0.10 179	0.15 278	0.14 99	0.15 215	0.09 149	0.08 95	0.09 177	0.07 128	0.14 320	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.06 257

PAM	0.10 199	0.05 52	0.16 406	0.15 111	0.08 175	0.09 114	0.16 344	0.15 139	0.16 244	0.12 252	0.09 123	0.09 177	0.07 128	0.13 294	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.06 257

gcap-zeroshot	0.09 136	0.05 52	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.13 305	0.13 148	0.11 36	0.12 133	0.13 279	0.12 220	0.09 177	0.08 188	0.09 48	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

trnet	0.08 75	0.05 52	0.07 9	0.12 4	0.05 1	0.12 262	0.11 57	0.13 75	0.10 75	0.08 113	0.13 234	0.09 177	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

testlalala2	0.10 199	0.06 102	0.11 199	0.20 468	0.10 396	0.10 179	0.12 86	0.17 224	0.12 133	0.12 252	0.13 234	0.09 177	0.07 128	0.11 162	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.05 164

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 199	0.08 294	0.12 239	0.16 192	0.08 175	0.15 363	0.16 344	0.18 254	0.18 290	0.10 183	0.09 123	0.09 177	0.08 188	0.11 162	0.12 296	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.07 315	0.06 257

plain	0.10 199	0.08 294	0.10 142	0.19 411	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.14 99	0.13 169	0.13 279	0.15 265	0.09 177	0.12 315	0.13 294	0.12 296	0.07 296	0.05 213	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.06 257

IGEV_Zeroshot_test	0.09 136	0.05 52	0.12 239	0.13 14	0.08 175	0.12 262	0.13 148	0.17 224	0.11 104	0.10 183	0.06 15	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

MSKI-zero shot	0.09 136	0.05 52	0.09 91	0.15 111	0.07 108	0.10 179	0.13 148	0.14 99	0.13 169	0.09 149	0.09 123	0.09 177	0.06 42	0.12 248	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

MIF-Stereo (partial)	0.11 242	0.06 102	0.10 142	0.19 411	0.10 396	0.10 179	0.11 57	0.17 224	0.18 290	0.14 300	0.16 277	0.09 177	0.11 284	0.12 248	0.12 296	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.07 338

MIM_Stereo	0.09 136	0.07 193	0.11 199	0.15 111	0.07 108	0.06 10	0.12 86	0.20 287	0.14 196	0.13 279	0.13 234	0.09 177	0.05 11	0.12 248	0.08 17	0.05 37	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.05 164

DLNR_Zeroshot_test	10.40 641	1.82 633	19.49 650	120.77 656	13.11 647	0.06 10	0.13 148	0.23 353	0.10 75	0.07 71	0.10 166	0.09 177	0.06 42	0.10 93	0.09 62	0.13 536	0.04 24	0.06 154	0.04 70	51.54 656	0.04 54

CASnet	0.09 136	0.09 370	0.09 91	0.19 411	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.18 254	0.14 196	0.11 214	0.10 166	0.09 177	0.07 128	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.10 467	0.08 396	0.05 139	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 199	0.10 428	0.15 372	0.18 353	0.08 175	0.15 363	0.09 18	0.17 224	0.14 196	0.14 300	0.10 166	0.09 177	0.07 128	0.16 376	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.10 467	0.07 331	0.06 247	0.05 164

MC-Stereo	0.08 75	0.06 102	0.09 91	0.17 270	0.06 18	0.10 179	0.14 206	0.12 59	0.10 75	0.09 149	0.12 220	0.09 177	0.06 42	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

DCANet-4	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.17 378	0.18 254	0.19 306	0.13 279	0.16 277	0.09 177	0.14 378	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

MIPNet	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.20 287	0.24 384	0.11 214	0.10 166	0.09 177	0.07 128	0.13 294	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

test_3	0.10 199	0.09 370	0.10 142	0.20 468	0.08 175	0.13 305	0.26 558	0.14 99	0.21 344	0.10 183	0.10 166	0.09 177	0.09 226	0.08 19	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.07 331	0.04 22	0.04 54

TRStereo	0.09 136	0.05 52	0.12 239	0.15 111	0.12 478	0.10 179	0.13 148	0.18 254	0.18 290	0.09 149	0.09 123	0.09 177	0.06 42	0.10 93	0.08 17	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.04 22	0.04 54

RAFT-345	0.11 242	0.07 193	0.15 372	0.16 192	0.08 175	0.08 65	0.12 86	0.15 139	0.10 75	0.11 214	0.36 518	0.09 177	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.04 22	0.05 164

AnonymousM	0.09 136	0.05 52	0.10 142	0.14 60	0.06 18	0.09 114	0.13 148	0.19 276	0.14 196	0.13 279	0.11 205	0.09 177	0.08 188	0.13 294	0.10 149	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.05 164	0.05 139	0.05 164

test-1	0.10 199	0.07 193	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.11 226	0.24 534	0.14 99	0.18 290	0.09 149	0.07 52	0.09 177	0.08 188	0.07 4	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

XX-TBD	0.09 136	0.06 102	0.07 9	0.14 60	0.07 108	0.12 262	0.16 344	0.14 99	0.13 169	0.11 214	0.12 220	0.09 177	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.05 164

AFF-stereo	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.07 108	0.10 179	0.16 344	0.17 224	0.09 56	0.10 183	0.12 220	0.09 177	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.04 22	0.03 2

CREStereo	0.09 136	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 18	0.13 305	0.14 206	0.14 99	0.10 75	0.08 113	0.13 234	0.09 177	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.08 359	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.06 247	0.06 257
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
OmniDepth	0.07 4	0.07 193	0.08 40	0.18 353	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.09 11	0.06 8	0.04 1	0.07 52	0.10 210	0.09 226	0.08 19	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 70	0.03 1	0.03 2

Select-FE	0.11 242	0.06 102	0.20 480	0.15 111	0.11 446	0.11 226	0.13 148	0.21 310	0.18 290	0.09 149	0.11 205	0.10 210	0.06 42	0.12 248	0.09 62	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.08 396	0.06 247	0.08 402

DA	0.08 75	0.07 193	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.10 210	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.03 2

GGEV	0.08 75	0.07 193	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.13 75	0.12 133	0.08 113	0.10 166	0.10 210	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.03 2

S2M2_L	0.09 136	0.08 294	0.11 199	0.13 14	0.10 396	0.08 65	0.06 1	0.10 20	0.10 75	0.10 183	0.09 123	0.10 210	0.09 226	0.11 162	0.11 243	0.13 536	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.10 473	0.08 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 75	0.05 52	0.08 40	0.16 192	0.06 18	0.12 262	0.11 57	0.15 139	0.10 75	0.12 252	0.09 123	0.10 210	0.08 188	0.11 162	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 242	0.05 52	0.14 320	0.15 111	0.20 576	0.09 114	0.17 378	0.21 310	0.15 215	0.11 214	0.14 248	0.10 210	0.07 128	0.10 93	0.08 17	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.09 447

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 242	0.05 52	0.11 199	0.15 111	0.13 501	0.13 305	0.16 344	0.23 353	0.17 264	0.10 183	0.12 220	0.10 210	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.08 402

H2IRNET	0.10 199	0.09 370	0.09 91	0.18 353	0.09 293	0.12 262	0.15 278	0.14 99	0.21 344	0.10 183	0.10 166	0.10 210	0.10 259	0.10 93	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.06 247	0.05 164

StereoVision	0.13 334	0.12 472	0.09 91	0.24 542	0.10 396	0.15 363	0.21 501	0.21 310	0.20 329	0.12 252	0.24 396	0.10 210	0.10 259	0.16 376	0.10 149	0.09 418	0.11 526	0.12 517	0.12 533	0.06 247	0.05 164

RAFT-Test	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.15 111	0.07 108	0.11 226	0.15 278	0.16 184	0.13 169	0.09 149	0.10 166	0.10 210	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

4D-IteraStereo	0.09 136	0.07 193	0.10 142	0.18 353	0.07 108	0.09 114	0.15 278	0.17 224	0.15 215	0.10 183	0.11 205	0.10 210	0.07 128	0.11 162	0.09 62	0.05 37	0.03 1	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.05 164

DCRE	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.16 192	0.11 446	0.11 226	0.17 378	0.18 254	0.17 264	0.11 214	0.18 323	0.10 210	0.10 259	0.15 342	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.04 54

fff	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.16 184	0.20 329	0.13 279	0.16 277	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

ADStereo(finetuned)	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.13 279	0.17 298	0.10 210	0.12 315	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

RAFT+CT+SA	0.13 334	0.11 454	0.09 91	0.19 411	0.09 293	0.15 363	0.28 571	0.22 333	0.22 358	0.15 327	0.26 442	0.10 210	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.08 396	0.07 315	0.06 257

DRaft	0.12 309	0.06 102	0.11 199	0.14 60	0.09 293	0.14 337	0.17 378	0.21 310	0.30 460	0.17 371	0.28 465	0.10 210	0.15 396	0.10 93	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

iRaftStereo_RVC	0.10 199	0.07 193	0.09 91	0.17 270	0.09 293	0.11 226	0.17 378	0.18 254	0.12 133	0.09 149	0.12 220	0.10 210	0.07 128	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.04 22	0.04 54

TANstereo	0.09 136	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 18	0.11 226	0.14 206	0.15 139	0.19 306	0.11 214	0.15 265	0.10 210	0.06 42	0.12 248	0.09 62	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

DCANet	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.16 192	0.06 18	0.09 114	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.13 279	0.17 298	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

csc	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.16 184	0.20 329	0.13 279	0.16 277	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

cscssc	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.09 114	0.17 378	0.16 184	0.20 329	0.13 279	0.16 277	0.10 210	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.05 164

GMStereo	0.13 334	0.14 513	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.15 363	0.16 344	0.20 287	0.24 384	0.16 355	0.17 298	0.10 210	0.10 259	0.16 376	0.13 337	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.06 257
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 136	0.07 193	0.09 91	0.16 192	0.07 108	0.09 114	0.15 278	0.16 184	0.17 264	0.08 113	0.12 220	0.10 210	0.09 226	0.11 162	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

PMTNet	0.09 136	0.05 52	0.09 91	0.12 4	0.06 18	0.12 262	0.14 206	0.15 139	0.11 104	0.09 149	0.13 234	0.10 210	0.07 128	0.13 294	0.10 149	0.15 554	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.07 315	0.06 257

castereo	0.09 136	0.06 102	0.11 199	0.15 111	0.06 18	0.11 226	0.15 278	0.14 99	0.18 290	0.08 113	0.10 166	0.11 235	0.08 188	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.03 2

tg	0.10 199	0.06 102	0.10 142	0.18 353	0.08 175	0.11 226	0.16 344	0.20 287	0.12 133	0.08 113	0.11 205	0.11 235	0.07 128	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.04 22	0.04 54

CAS++	0.11 242	0.07 193	0.11 199	0.14 60	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.24 376	0.14 196	0.11 214	0.09 123	0.11 235	0.07 128	0.14 320	0.09 62	0.11 488	0.09 494	0.09 419	0.07 331	0.07 315	0.08 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.12 309	0.07 193	0.15 372	0.15 111	0.09 293	0.18 433	0.14 206	0.19 276	0.22 358	0.12 252	0.18 323	0.11 235	0.10 259	0.16 376	0.18 451	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.08 378	0.09 447

CES	0.08 75	0.04 1	0.08 40	0.14 60	0.07 108	0.09 114	0.14 206	0.11 36	0.09 56	0.08 113	0.09 123	0.11 235	0.06 42	0.12 248	0.08 17	0.06 135	0.04 24	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.05 164

Selective-RAFT	0.11 242	0.10 428	0.11 199	0.21 497	0.08 175	0.16 393	0.13 148	0.20 287	0.22 358	0.10 183	0.10 166	0.11 235	0.10 259	0.15 342	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

test_5	0.14 368	0.12 472	0.08 40	0.20 468	0.10 396	0.14 337	0.29 580	0.21 310	0.24 384	0.18 401	0.28 465	0.11 235	0.15 396	0.12 248	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

iRaft-Stereo_5w	0.12 309	0.09 370	0.12 239	0.19 411	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.21 310	0.21 344	0.19 417	0.14 248	0.11 235	0.09 226	0.20 469	0.16 418	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.06 257

IPLGR	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.12 262	0.17 378	0.21 310	0.24 384	0.11 214	0.12 220	0.11 235	0.08 188	0.12 248	0.12 296	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.04 54

HHNet	0.11 242	0.06 102	0.16 406	0.15 111	0.14 521	0.07 36	0.13 148	0.20 287	0.17 264	0.14 300	0.25 425	0.11 235	0.08 188	0.13 294	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.09 447

TransformOpticalFlow	0.10 199	0.08 294	0.13 285	0.18 353	0.07 108	0.09 114	0.15 278	0.19 276	0.15 215	0.12 252	0.17 298	0.11 235	0.11 284	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.05 139	0.05 164

OMP-Stereo	0.11 242	0.06 102	0.14 320	0.18 353	0.08 175	0.09 114	0.12 86	0.21 310	0.21 344	0.13 279	0.14 248	0.11 235	0.12 315	0.11 162	0.13 337	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

IIG-Stereo	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.12 86	0.22 333	0.17 264	0.14 300	0.17 298	0.11 235	0.12 315	0.12 248	0.12 296	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

RAFT-RH_RVC	0.11 242	0.06 102	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.12 262	0.12 86	0.17 224	0.12 133	0.13 279	0.41 555	0.11 235	0.10 259	0.13 294	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.05 164	0.04 22	0.06 257

s12784h	0.09 136	0.06 102	0.07 9	0.15 111	0.05 1	0.16 393	0.18 423	0.15 139	0.15 215	0.10 183	0.11 205	0.11 235	0.11 284	0.10 93	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.04 22	0.04 54

R-Stereo Train	0.10 199	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.14 206	0.23 353	0.11 104	0.12 252	0.19 332	0.11 235	0.08 188	0.09 48	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.05 164

RAFT-Stereo	0.10 199	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.11 226	0.14 206	0.23 353	0.11 104	0.12 252	0.19 332	0.11 235	0.08 188	0.09 48	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.05 164
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything_test	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.09 293	0.07 36	0.14 206	0.20 287	0.11 104	0.09 149	0.09 123	0.12 252	0.12 315	0.13 294	0.11 243	0.09 418	0.06 359	0.09 419	0.09 443	0.06 247	0.09 447

model_zeroshot	0.10 199	0.04 1	0.11 199	0.15 111	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.20 287	0.13 169	0.11 214	0.10 166	0.12 252	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.06 257

AE-Stereo	0.10 199	0.08 294	0.10 142	0.18 353	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.14 99	0.19 306	0.09 149	0.14 248	0.12 252	0.08 188	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

EKT-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.14 320	0.15 111	0.10 396	0.13 305	0.14 206	0.18 254	0.21 344	0.11 214	0.08 95	0.12 252	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.07 338

Any-RAFT	0.10 199	0.05 52	0.09 91	0.14 60	0.07 108	0.13 305	0.14 206	0.21 310	0.15 215	0.11 214	0.12 220	0.12 252	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.07 296	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

anonymousdsp2	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.16 192	0.09 293	0.13 305	0.14 206	0.18 254	0.22 358	0.13 279	0.14 248	0.12 252	0.09 226	0.14 320	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.06 247	0.05 164

LoS	0.09 136	0.05 52	0.11 199	0.13 14	0.07 108	0.14 337	0.11 57	0.15 139	0.15 215	0.09 149	0.09 123	0.12 252	0.09 226	0.15 342	0.10 149	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.03 1	0.05 139	0.05 164
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DisPM	0.11 242	0.07 193	0.12 239	0.16 192	0.09 293	0.06 10	0.13 148	0.17 224	0.17 264	0.14 300	0.20 344	0.12 252	0.10 259	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.11 500

test_4	0.10 199	0.10 428	0.08 40	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.22 511	0.15 139	0.17 264	0.12 252	0.18 323	0.12 252	0.09 226	0.08 19	0.11 243	0.04 11	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.04 22	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 242	0.07 193	0.11 199	0.17 270	0.07 108	0.09 114	0.13 148	0.15 139	0.24 384	0.12 252	0.13 234	0.12 252	0.08 188	0.18 429	0.11 243	0.06 135	0.08 465	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.05 164

STrans-v2	0.10 199	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.07 108	0.10 179	0.14 206	0.21 310	0.11 104	0.11 214	0.15 265	0.12 252	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.06 242	0.04 22	0.04 54

NF-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

OCTAStereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

FTStereo	0.12 309	0.06 102	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.07 36	0.15 278	0.21 310	0.18 290	0.12 252	0.24 396	0.12 252	0.12 315	0.13 294	0.13 337	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.10 474

RE-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

TVStereo	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.23 353	0.19 306	0.12 252	0.17 298	0.12 252	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.12 513

DeepStereo_RVC	0.11 242	0.08 294	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.08 65	0.12 86	0.17 224	0.12 133	0.13 279	0.14 248	0.12 252	0.12 315	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.08 402

cross-raft	0.10 199	0.09 370	0.09 91	0.19 411	0.07 108	0.11 226	0.25 549	0.13 75	0.15 215	0.08 113	0.11 205	0.12 252	0.10 259	0.09 48	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

rafts_anoy	0.11 242	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.17 224	0.14 196	0.13 279	0.13 234	0.12 252	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.07 296	0.04 24	0.09 419	0.11 514	0.07 315	0.06 257

raft+_RVC	0.11 242	0.07 193	0.09 91	0.16 192	0.07 108	0.10 179	0.11 57	0.24 376	0.20 329	0.12 252	0.15 265	0.12 252	0.08 188	0.12 248	0.13 337	0.07 296	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

raftrobust	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.17 270	0.08 175	0.09 114	0.10 29	0.18 254	0.16 244	0.10 183	0.09 123	0.12 252	0.07 128	0.12 248	0.10 149	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.05 164

sCroCo_RVC	0.12 309	0.09 370	0.23 504	0.24 542	0.11 446	0.19 456	0.14 206	0.17 224	0.14 196	0.10 183	0.13 234	0.12 252	0.07 128	0.14 320	0.11 243	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.08 396	0.05 139	0.07 338

RAFT + AFF	0.13 334	0.07 193	0.20 480	0.20 468	0.10 396	0.14 337	0.24 534	0.26 410	0.20 329	0.11 214	0.10 166	0.12 252	0.10 259	0.15 342	0.12 296	0.07 296	0.06 359	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.08 402

SFCPSM	0.13 334	0.07 193	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.15 363	0.16 344	0.28 451	0.27 429	0.14 300	0.17 298	0.12 252	0.13 353	0.14 320	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.06 257

Gwc-CoAtRS	0.09 136	0.06 102	0.10 142	0.16 192	0.07 108	0.10 179	0.14 206	0.17 224	0.17 264	0.08 113	0.10 166	0.12 252	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.04 22	0.04 54

DFGA-Net	0.13 334	0.11 454	0.18 457	0.17 270	0.10 396	0.12 262	0.13 148	0.22 333	0.25 405	0.16 355	0.16 277	0.13 277	0.12 315	0.16 376	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.05 139	0.05 164

UGAM	0.13 334	0.10 428	0.09 91	0.22 512	0.08 175	0.12 262	0.20 484	0.17 224	0.23 368	0.21 454	0.16 277	0.13 277	0.13 353	0.19 444	0.12 296	0.07 296	0.05 213	0.13 532	0.11 514	0.07 315	0.05 164

rvit_stereo_0083	0.12 309	0.08 294	0.17 434	0.16 192	0.09 293	0.11 226	0.15 278	0.14 99	0.26 419	0.11 214	0.14 248	0.13 277	0.10 259	0.12 248	0.12 296	0.10 459	0.08 465	0.09 419	0.07 331	0.07 315	0.05 164

rvit_stereo_0081	0.11 242	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.14 99	0.24 384	0.11 214	0.13 234	0.13 277	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.10 459	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.05 164

rvit_stereo_0082	0.11 242	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.10 179	0.14 206	0.14 99	0.24 384	0.11 214	0.13 234	0.13 277	0.09 226	0.11 162	0.12 296	0.10 459	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.05 164

knoymous	0.11 242	0.05 52	0.12 239	0.13 14	0.07 108	0.15 363	0.14 206	0.19 276	0.13 169	0.11 214	0.17 298	0.13 277	0.09 226	0.13 294	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.07 338

RAFT_CTSACE	0.12 309	0.09 370	0.10 142	0.22 512	0.08 175	0.12 262	0.24 534	0.18 254	0.16 244	0.20 440	0.27 451	0.13 277	0.07 128	0.13 294	0.09 62	0.05 37	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.04 22	0.04 54

AAGNet	0.11 242	0.07 193	0.16 406	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.13 148	0.18 254	0.13 169	0.16 355	0.21 365	0.13 277	0.14 378	0.11 162	0.14 374	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.05 164

PSM-softLoss	0.12 309	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.08 65	0.13 148	0.24 376	0.17 264	0.14 300	0.19 332	0.13 277	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.12 513

KMStereo	0.12 309	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.08 65	0.13 148	0.24 376	0.17 264	0.14 300	0.19 332	0.13 277	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.12 513

NRIStereo	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.18 353	0.08 175	0.10 179	0.14 206	0.16 184	0.15 215	0.12 252	0.14 248	0.13 277	0.12 315	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.07 338

DEmStereo	0.12 309	0.06 102	0.14 320	0.14 60	0.10 396	0.16 393	0.15 278	0.16 184	0.24 384	0.17 371	0.24 396	0.13 277	0.14 378	0.12 248	0.13 337	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

SST-Stereo	0.10 199	0.07 193	0.15 372	0.18 353	0.09 293	0.06 10	0.12 86	0.17 224	0.11 104	0.15 327	0.17 298	0.13 277	0.12 315	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.05 164

Pruner-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.06 10	0.12 86	0.17 224	0.17 264	0.13 279	0.19 332	0.13 277	0.09 226	0.11 162	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.08 402

CRE-IMP	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.10 179	0.12 86	0.18 254	0.10 75	0.14 300	0.13 234	0.13 277	0.12 315	0.12 248	0.11 243	0.07 296	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.08 402

GMM-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.18 353	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.11 214	0.15 265	0.13 277	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.09 447

Prome-Stereo	0.11 242	0.06 102	0.10 142	0.18 353	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.22 333	0.13 169	0.12 252	0.17 298	0.13 277	0.08 188	0.12 248	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.09 447

sAnonymous2	0.13 334	0.12 472	0.24 508	0.20 468	0.12 478	0.17 414	0.13 148	0.26 410	0.21 344	0.11 214	0.11 205	0.13 277	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.09 418	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.15 557	0.10 474

CroCo_RVC	0.13 334	0.12 472	0.24 508	0.20 468	0.12 478	0.17 414	0.13 148	0.26 410	0.21 344	0.11 214	0.11 205	0.13 277	0.08 188	0.10 93	0.10 149	0.09 418	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.15 557	0.10 474

DN-CSS_ROB	0.13 334	0.13 501	0.16 406	0.18 353	0.10 396	0.16 393	0.08 7	0.22 333	0.18 290	0.17 371	0.22 375	0.13 277	0.13 353	0.12 248	0.13 337	0.05 37	0.05 213	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.06 257

HI	0.11 242	0.06 102	0.11 199	0.13 14	0.09 293	0.09 114	0.14 206	0.21 310	0.10 75	0.19 417	0.17 298	0.14 297	0.09 226	0.16 376	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.08 396	0.07 315	0.06 257

CoSv	0.11 242	0.06 102	0.11 199	0.13 14	0.09 293	0.09 114	0.14 206	0.21 310	0.10 75	0.19 417	0.17 298	0.14 297	0.09 226	0.16 376	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.08 396	0.07 315	0.06 257

FACV-RUCA	0.13 334	0.11 454	0.12 239	0.19 411	0.12 478	0.15 363	0.15 278	0.22 333	0.20 329	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.16 422	0.14 320	0.13 337	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.10 473	0.08 402

rvit_stereo_0080	0.10 199	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.09 293	0.07 36	0.15 278	0.16 184	0.16 244	0.11 214	0.10 166	0.14 297	0.08 188	0.12 248	0.10 149	0.09 418	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.05 164

whm_eth	0.10 199	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.09 293	0.07 36	0.15 278	0.16 184	0.16 244	0.11 214	0.10 166	0.14 297	0.08 188	0.12 248	0.10 149	0.09 418	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.05 164

LL-Strereo	0.13 334	0.09 370	0.11 199	0.20 468	0.10 396	0.11 226	0.18 423	0.32 497	0.24 384	0.15 327	0.15 265	0.14 297	0.13 353	0.19 444	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.08 396	0.04 22	0.05 164

raft_robust	0.13 334	0.10 428	0.07 9	0.18 353	0.08 175	0.13 305	0.24 534	0.28 451	0.33 481	0.20 440	0.19 332	0.14 297	0.10 259	0.11 162	0.12 296	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.04 54

SA	0.12 309	0.09 370	0.08 40	0.18 353	0.08 175	0.12 262	0.24 534	0.23 353	0.18 290	0.17 371	0.27 451	0.14 297	0.11 284	0.11 162	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.08 396	0.05 139	0.04 54

GMOStereo	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

error version	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

test-v	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

PFNet+	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.16 192	0.09 293	0.05 4	0.12 86	0.17 224	0.21 344	0.16 355	0.19 332	0.14 297	0.10 259	0.11 162	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.11 500

Patchmatch Stereo++	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.11 57	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338
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	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

ROB_FTStereo_v2	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

ROB_FTStereo	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.11 57	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

HUI-Stereo	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

THIR-Stereo	0.12 309	0.07 193	0.11 199	0.15 111	0.08 175	0.14 337	0.16 344	0.17 224	0.25 405	0.16 355	0.24 396	0.14 297	0.12 315	0.12 248	0.14 374	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.05 164

PFNet	0.12 309	0.06 102	0.17 434	0.17 270	0.08 175	0.09 114	0.15 278	0.26 410	0.20 329	0.16 355	0.16 277	0.14 297	0.11 284	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.05 164

iGMRVC	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

iRAFT	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.18 353	0.08 175	0.06 10	0.11 57	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

test-2	0.11 242	0.09 370	0.07 9	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.28 571	0.13 75	0.17 264	0.11 214	0.17 298	0.14 297	0.12 315	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.07 331	0.04 22	0.04 54

RAFT-IKP	0.11 242	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.06 10	0.12 86	0.16 184	0.13 169	0.15 327	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.11 162	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.07 338

Anonymous3	0.16 435	0.13 501	0.33 547	0.26 558	0.14 521	0.27 545	0.17 378	0.28 451	0.28 443	0.15 327	0.17 298	0.14 297	0.10 259	0.15 342	0.12 296	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.08 396	0.08 378	0.11 500

RALCasStereoNet	0.10 199	0.06 102	0.09 91	0.16 192	0.08 175	0.12 262	0.14 206	0.17 224	0.11 104	0.12 252	0.17 298	0.14 297	0.10 259	0.12 248	0.11 243	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.07 338

111	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.15 111	0.07 108	0.10 179	0.14 206	0.21 310	0.23 368	0.11 214	0.12 220	0.14 297	0.11 284	0.13 294	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.04 70	0.05 139	0.05 164

ARAFT	0.12 309	0.08 294	0.17 434	0.19 411	0.09 293	0.14 337	0.18 423	0.20 287	0.12 133	0.12 252	0.13 234	0.14 297	0.11 284	0.15 342	0.12 296	0.06 135	0.05 213	0.10 467	0.09 443	0.05 139	0.04 54

DIP-Stereo	0.11 242	0.07 193	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.09 18	0.16 184	0.16 244	0.11 214	0.16 277	0.14 297	0.12 315	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 199	0.06 102	0.12 239	0.14 60	0.06 18	0.11 226	0.10 29	0.18 254	0.18 290	0.13 279	0.16 277	0.14 297	0.11 284	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 70	0.06 247	0.05 164
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
xyz-stereo-finetune	0.11 242	0.08 294	0.13 285	0.14 60	0.06 18	0.10 179	0.19 463	0.17 224	0.19 306	0.12 252	0.14 248	0.15 326	0.10 259	0.13 294	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.05 164

rvit_stereo_ft	0.12 309	0.07 193	0.13 285	0.19 411	0.10 396	0.12 262	0.17 378	0.16 184	0.16 244	0.12 252	0.13 234	0.15 326	0.10 259	0.14 320	0.13 337	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.05 164

GCST	0.37 583	0.42 601	0.26 516	1.02 625	0.39 601	0.18 433	0.08 7	0.20 287	0.17 264	0.28 531	0.25 425	0.15 326	0.12 315	0.16 376	0.14 374	0.64 621	0.43 610	0.75 618	0.65 621	0.63 614	0.46 613

MyStereo05	0.13 334	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.18 423	0.27 431	0.35 502	0.17 371	0.14 248	0.15 326	0.11 284	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.06 247	0.06 257

gwcnet-sp	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.09 293	0.16 393	0.17 378	0.24 376	0.24 384	0.18 401	0.24 396	0.15 326	0.16 422	0.15 342	0.15 402	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

scenet	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.09 293	0.16 393	0.17 378	0.24 376	0.24 384	0.18 401	0.24 396	0.15 326	0.16 422	0.15 342	0.15 402	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

CASS	0.13 334	0.12 472	0.11 199	0.23 533	0.09 293	0.15 363	0.17 378	0.18 254	0.19 306	0.17 371	0.18 323	0.15 326	0.15 396	0.14 320	0.14 374	0.09 418	0.06 359	0.10 467	0.08 396	0.09 441	0.07 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 334	0.07 193	0.13 285	0.18 353	0.09 293	0.13 305	0.17 378	0.19 276	0.29 450	0.15 327	0.24 396	0.15 326	0.14 378	0.14 320	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.09 443	0.05 139	0.06 257

ssnet	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.18 353	0.09 293	0.16 393	0.17 378	0.24 376	0.24 384	0.18 401	0.24 396	0.15 326	0.16 422	0.15 342	0.15 402	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

CrosDoStereo	0.12 309	0.06 102	0.12 239	0.14 60	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.22 358	0.19 417	0.24 396	0.15 326	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.05 164

DeepStereo_LL	0.12 309	0.06 102	0.12 239	0.14 60	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.22 358	0.19 417	0.24 396	0.15 326	0.11 284	0.11 162	0.12 296	0.06 135	0.04 24	0.07 253	0.07 331	0.05 139	0.05 164

RAFT_R40	0.11 242	0.07 193	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.06 10	0.13 148	0.17 224	0.16 244	0.14 300	0.18 323	0.15 326	0.12 315	0.10 93	0.11 243	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.05 164

IRAFT_RVC	0.12 309	0.08 294	0.16 406	0.19 411	0.08 175	0.07 36	0.15 278	0.24 376	0.23 368	0.14 300	0.14 248	0.15 326	0.12 315	0.12 248	0.10 149	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.06 242	0.06 247	0.06 257

iResNet	0.13 334	0.10 428	0.18 457	0.19 411	0.08 175	0.13 305	0.18 423	0.20 287	0.26 419	0.15 327	0.23 384	0.15 326	0.13 353	0.14 320	0.14 374	0.06 135	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.06 247	0.05 164

rvit_stereo_0081_aga	0.11 242	0.09 370	0.14 320	0.18 353	0.09 293	0.13 305	0.14 206	0.14 99	0.19 306	0.10 183	0.18 323	0.16 340	0.09 226	0.12 248	0.09 62	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.06 257

MyStereo04	0.13 334	0.07 193	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.18 423	0.29 462	0.38 520	0.17 371	0.14 248	0.16 340	0.10 259	0.15 342	0.13 337	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.06 257

CoDeX	0.12 309	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.23 353	0.27 429	0.13 279	0.17 298	0.16 340	0.11 284	0.14 320	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.05 164

xx1	0.11 242	0.08 294	0.12 239	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.16 184	0.18 290	0.09 149	0.09 123	0.16 340	0.16 422	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.07 338

11t1	0.12 309	0.06 102	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.17 414	0.15 278	0.18 254	0.15 215	0.15 327	0.15 265	0.16 340	0.16 422	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.07 338

riskmin	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.14 337	0.14 206	0.18 254	0.14 196	0.11 214	0.14 248	0.16 340	0.11 284	0.14 320	0.12 296	0.09 418	0.05 213	0.07 253	0.05 164	0.08 378	0.08 402

TestStereo1	0.13 334	0.08 294	0.08 40	0.19 411	0.08 175	0.18 433	0.29 580	0.23 353	0.16 244	0.17 371	0.20 344	0.16 340	0.10 259	0.12 248	0.13 337	0.06 135	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.05 164

qqq	0.13 334	0.09 370	0.15 372	0.16 192	0.08 175	0.13 305	0.15 278	0.23 353	0.16 244	0.15 327	0.19 332	0.16 340	0.16 422	0.15 342	0.16 418	0.07 296	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.07 338

BUS	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.22 512	0.10 396	0.19 456	0.14 206	0.34 525	0.19 306	0.17 371	0.22 375	0.16 340	0.13 353	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.07 315	0.07 338

NINENet	0.16 435	0.10 428	0.15 372	0.17 270	0.11 446	0.19 456	0.14 206	0.40 569	0.36 506	0.18 401	0.21 365	0.16 340	0.13 353	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.08 465	0.10 467	0.07 331	0.10 473	0.09 447

SA-5K	0.13 334	0.08 294	0.08 40	0.19 411	0.08 175	0.18 433	0.29 580	0.23 353	0.16 244	0.17 371	0.20 344	0.16 340	0.10 259	0.12 248	0.13 337	0.06 135	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.05 139	0.05 164

CIPLG	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.15 215	0.14 300	0.11 205	0.16 340	0.09 226	0.16 376	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

UDGNet	0.14 368	0.13 501	0.16 406	0.17 270	0.10 396	0.12 262	0.16 344	0.21 310	0.27 429	0.20 440	0.20 344	0.16 340	0.13 353	0.16 376	0.13 337	0.10 459	0.06 359	0.09 419	0.07 331	0.06 247	0.07 338

IPLGR_C	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.15 215	0.14 300	0.10 166	0.16 340	0.09 226	0.16 376	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

ACRE	0.11 242	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.08 175	0.12 262	0.15 278	0.17 224	0.14 196	0.14 300	0.10 166	0.16 340	0.09 226	0.16 376	0.11 243	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.05 139	0.06 257

LCNet	0.11 242	0.07 193	0.09 91	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.21 310	0.15 215	0.11 214	0.15 265	0.16 340	0.11 284	0.12 248	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.07 331	0.06 247	0.15 556

ASMatch	0.11 242	0.06 102	0.13 285	0.16 192	0.10 396	0.07 36	0.14 206	0.17 224	0.17 264	0.12 252	0.16 277	0.16 340	0.10 259	0.13 294	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.08 402

TestStereo	0.13 334	0.14 513	0.11 199	0.23 533	0.08 175	0.15 363	0.21 501	0.20 287	0.23 368	0.14 300	0.24 396	0.16 340	0.12 315	0.16 376	0.14 374	0.05 37	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.09 441	0.05 164

RALAANet	0.11 242	0.08 294	0.10 142	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.10 29	0.20 287	0.15 215	0.14 300	0.13 234	0.16 340	0.09 226	0.12 248	0.11 243	0.06 135	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.04 54

FENet	0.13 334	0.08 294	0.12 239	0.16 192	0.08 175	0.14 337	0.15 278	0.22 333	0.23 368	0.17 371	0.23 384	0.16 340	0.12 315	0.14 320	0.15 402	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.07 338

xyz-stereo-finetune2	0.11 242	0.07 193	0.13 285	0.13 14	0.07 108	0.11 226	0.19 463	0.17 224	0.12 133	0.15 327	0.15 265	0.17 360	0.12 315	0.13 294	0.11 243	0.05 37	0.04 24	0.07 253	0.05 164	0.04 22	0.06 257

rvit_0105_6	0.14 368	0.09 370	0.18 457	0.17 270	0.10 396	0.10 179	0.16 344	0.19 276	0.26 419	0.12 252	0.18 323	0.17 360	0.12 315	0.18 429	0.12 296	0.15 554	0.11 526	0.12 517	0.10 482	0.09 441	0.06 257

rvit_0105_4	0.14 368	0.09 370	0.17 434	0.17 270	0.10 396	0.12 262	0.19 463	0.23 353	0.27 429	0.14 300	0.20 344	0.17 360	0.13 353	0.17 408	0.13 337	0.15 554	0.11 526	0.11 498	0.10 482	0.09 441	0.06 257

ttt	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.15 363	0.18 423	0.27 431	0.29 450	0.16 355	0.24 396	0.17 360	0.13 353	0.13 294	0.14 374	0.11 488	0.08 465	0.09 419	0.08 396	0.09 441	0.08 402

IER	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.16 344	0.25 392	0.26 419	0.18 401	0.25 425	0.17 360	0.20 487	0.16 376	0.14 374	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.07 338

Sa-1000	0.12 309	0.08 294	0.08 40	0.18 353	0.08 175	0.14 337	0.22 511	0.22 333	0.18 290	0.15 327	0.20 344	0.17 360	0.11 284	0.10 93	0.10 149	0.06 135	0.05 213	0.09 419	0.09 443	0.05 139	0.05 164

GrayStereo	0.11 242	0.06 102	0.11 199	0.19 411	0.09 293	0.09 114	0.16 344	0.18 254	0.17 264	0.14 300	0.17 298	0.17 360	0.11 284	0.12 248	0.11 243	0.05 37	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.05 139	0.10 474

RAFT	0.13 334	0.09 370	0.11 199	0.18 353	0.08 175	0.15 363	0.24 534	0.20 287	0.19 306	0.21 454	0.21 365	0.17 360	0.12 315	0.16 376	0.09 62	0.06 135	0.07 439	0.10 467	0.09 443	0.05 139	0.05 164

GEStereo_RVC	0.17 455	0.12 472	0.15 372	0.22 512	0.11 446	0.19 456	0.17 378	0.32 497	0.48 558	0.20 440	0.25 425	0.17 360	0.13 353	0.21 486	0.16 418	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.09 441	0.08 402

222	0.16 435	0.07 193	0.14 320	0.14 60	0.08 175	0.24 514	0.18 423	0.30 476	0.20 329	0.17 371	0.28 465	0.17 360	0.16 422	0.15 342	0.40 595	0.10 459	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.08 402

DMCA	0.14 368	0.09 370	0.16 406	0.19 411	0.09 293	0.15 363	0.17 378	0.23 353	0.27 429	0.14 300	0.19 332	0.17 360	0.18 459	0.15 342	0.17 433	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.09 441	0.10 474

SuperB	0.20 493	0.10 428	0.56 587	0.16 192	0.09 293	0.18 433	0.18 423	0.24 376	0.50 567	0.26 510	0.39 538	0.17 360	0.21 491	0.22 499	0.21 490	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.12 511	0.10 474

ADCRef	0.19 481	0.12 472	0.41 567	0.20 468	0.12 478	0.22 496	0.18 423	0.32 497	0.36 506	0.26 510	0.32 495	0.17 360	0.23 508	0.24 519	0.24 524	0.07 296	0.06 359	0.09 419	0.09 443	0.08 378	0.08 402

MLCV	0.12 309	0.07 193	0.16 406	0.18 353	0.06 18	0.15 363	0.17 378	0.19 276	0.21 344	0.18 401	0.25 425	0.17 360	0.13 353	0.14 320	0.13 337	0.05 37	0.04 24	0.05 67	0.04 70	0.05 139	0.04 54

rvit_0105_5	0.14 368	0.09 370	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.23 522	0.24 376	0.27 429	0.14 300	0.15 265	0.18 374	0.12 315	0.17 408	0.14 374	0.14 550	0.11 526	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.06 257

test_sample5	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.18 433	0.18 423	0.25 392	0.17 264	0.17 371	0.27 451	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.08 402

test_sample4	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.19 456	0.18 423	0.26 410	0.17 264	0.16 355	0.25 425	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.08 402

test_sample1	0.13 334	0.07 193	0.14 320	0.13 14	0.08 175	0.19 456	0.16 344	0.20 287	0.15 215	0.14 300	0.22 375	0.18 374	0.16 422	0.17 408	0.14 374	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.07 338

DispNO	0.14 368	0.08 294	0.17 434	0.19 411	0.12 478	0.11 226	0.21 501	0.23 353	0.29 450	0.17 371	0.23 384	0.18 374	0.17 445	0.15 342	0.15 402	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.06 257

SMFormer	0.14 368	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.17 433	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.06 257

tta	0.14 368	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.17 433	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.06 247	0.06 257

qqq1	0.13 334	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.06 247	0.06 257

fff1	0.13 334	0.07 193	0.17 434	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.17 378	0.26 410	0.27 429	0.19 417	0.20 344	0.18 374	0.15 396	0.15 342	0.11 243	0.08 359	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.06 247	0.06 257

DualNet	0.14 368	0.08 294	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.18 433	0.18 423	0.25 392	0.17 264	0.17 371	0.27 451	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.08 402

GwcNet-ADL	0.13 334	0.08 294	0.14 320	0.20 468	0.09 293	0.11 226	0.20 484	0.30 476	0.24 384	0.13 279	0.14 248	0.18 374	0.14 378	0.13 294	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.06 257

PSM-AAD	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.19 411	0.09 293	0.10 179	0.15 278	0.20 287	0.13 169	0.12 252	0.14 248	0.18 374	0.11 284	0.11 162	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.14 549

GES	0.14 368	0.08 294	0.16 406	0.15 111	0.10 396	0.13 305	0.13 148	0.28 451	0.25 405	0.16 355	0.23 384	0.18 374	0.13 353	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.09 447

BEATNet_4x	0.12 309	0.08 294	0.14 320	0.18 353	0.07 108	0.15 363	0.07 3	0.22 333	0.18 290	0.16 355	0.19 332	0.18 374	0.14 378	0.16 376	0.15 402	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.06 247	0.06 257

test_sample6	0.14 368	0.08 294	0.13 285	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.19 463	0.25 392	0.17 264	0.17 371	0.27 451	0.19 388	0.14 378	0.15 342	0.13 337	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.08 402

test_sample3	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.14 60	0.09 293	0.19 456	0.17 378	0.26 410	0.18 290	0.16 355	0.22 375	0.19 388	0.15 396	0.17 408	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.06 242	0.09 441	0.08 402

test_sample2	0.12 309	0.07 193	0.12 239	0.14 60	0.08 175	0.16 393	0.18 423	0.21 310	0.16 244	0.14 300	0.20 344	0.19 388	0.15 396	0.15 342	0.12 296	0.08 359	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.08 378	0.07 338

ffm	0.12 309	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.10 93	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.06 257

ff1	0.13 334	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.15 139	0.19 306	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.14 320	0.20 470	0.06 135	0.04 24	0.09 419	0.08 396	0.06 247	0.06 257

mmx	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.27 431	0.25 405	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.14 320	0.20 470	0.08 359	0.06 359	0.09 419	0.08 396	0.08 378	0.08 402

xxx	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.17 414	0.17 378	0.27 431	0.25 405	0.15 327	0.25 425	0.19 388	0.13 353	0.14 320	0.20 470	0.08 359	0.06 359	0.09 419	0.08 396	0.08 378	0.08 402

SDNR	0.19 481	0.08 294	0.19 468	0.16 192	0.12 478	0.77 617	0.14 206	0.25 392	0.32 474	0.19 417	0.24 396	0.19 388	0.13 353	0.19 444	0.15 402	0.16 570	0.18 578	0.14 544	0.11 514	0.08 378	0.11 500

x	0.13 334	0.07 193	0.14 320	0.14 60	0.08 175	0.18 433	0.14 206	0.22 333	0.20 329	0.15 327	0.19 332	0.19 388	0.17 445	0.18 429	0.18 451	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.07 338

GANet-ADL	0.13 334	0.07 193	0.15 372	0.17 270	0.10 396	0.18 433	0.15 278	0.30 476	0.20 329	0.13 279	0.18 323	0.19 388	0.12 315	0.16 376	0.13 337	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.05 164	0.07 315	0.08 402

test_xeample	0.15 412	0.06 102	0.13 285	0.14 60	0.08 175	0.21 488	0.20 484	0.28 451	0.20 329	0.16 355	0.29 477	0.19 388	0.16 422	0.15 342	0.26 545	0.09 418	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

delet	0.17 455	0.08 294	0.17 434	0.19 411	0.11 446	0.20 471	0.21 501	0.30 476	0.37 513	0.17 371	0.26 442	0.19 388	0.19 475	0.19 444	0.21 490	0.08 359	0.08 465	0.09 419	0.11 514	0.06 247	0.06 257

G2L-ROB	0.13 334	0.06 102	0.13 285	0.13 14	0.08 175	0.14 337	0.16 344	0.25 392	0.18 290	0.19 417	0.18 323	0.20 400	0.14 378	0.17 408	0.16 418	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.08 378	0.09 447

G2L-Stereo_test	0.14 368	0.07 193	0.11 199	0.13 14	0.08 175	0.12 262	0.16 344	0.30 476	0.28 443	0.20 440	0.23 384	0.20 400	0.16 422	0.17 408	0.18 451	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.05 164	0.07 315	0.06 257

rvit_0105_3	0.15 412	0.09 370	0.14 320	0.19 411	0.12 478	0.15 363	0.25 549	0.25 392	0.29 450	0.15 327	0.17 298	0.20 400	0.13 353	0.17 408	0.14 374	0.13 536	0.11 526	0.12 517	0.14 546	0.07 315	0.06 257

AASNet	0.16 435	0.08 294	0.12 239	0.19 411	0.09 293	0.18 433	0.15 278	0.37 553	0.37 513	0.19 417	0.23 384	0.20 400	0.16 422	0.17 408	0.20 470	0.10 459	0.08 465	0.08 338	0.07 331	0.09 441	0.09 447

ADLNet2	0.16 435	0.09 370	0.13 285	0.16 192	0.09 293	0.20 471	0.16 344	0.31 486	0.39 523	0.16 355	0.20 344	0.20 400	0.18 459	0.21 486	0.22 499	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.09 441	0.07 338

KYRaft	0.11 242	0.07 193	0.10 142	0.19 411	0.09 293	0.08 65	0.15 278	0.22 333	0.12 133	0.13 279	0.16 277	0.20 400	0.10 259	0.12 248	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 338	0.08 396	0.06 247	0.16 567

FADNet-RVC-Resample	0.16 435	0.11 454	0.31 541	0.22 512	0.11 446	0.19 456	0.14 206	0.25 392	0.24 384	0.24 491	0.27 451	0.20 400	0.15 396	0.16 376	0.15 402	0.07 296	0.08 465	0.12 517	0.10 482	0.09 441	0.10 474

FADNet_RVC	0.16 435	0.14 513	0.40 564	0.20 468	0.11 446	0.13 305	0.13 148	0.26 410	0.22 358	0.21 454	0.23 384	0.20 400	0.17 445	0.14 320	0.16 418	0.08 359	0.08 465	0.12 517	0.09 443	0.11 496	0.10 474

AdaStereo	0.15 412	0.11 454	0.15 372	0.18 353	0.09 293	0.20 471	0.11 57	0.32 497	0.28 443	0.20 440	0.23 384	0.20 400	0.13 353	0.19 444	0.14 374	0.12 513	0.05 213	0.10 467	0.07 331	0.09 441	0.07 338
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.
G2L-Stereo	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.12 86	0.27 431	0.22 358	0.16 355	0.27 451	0.21 409	0.13 353	0.17 408	0.18 451	0.09 418	0.08 465	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338

mmm	0.14 368	0.08 294	0.17 434	0.17 270	0.09 293	0.17 414	0.18 423	0.21 310	0.15 215	0.15 327	0.23 384	0.21 409	0.16 422	0.16 376	0.17 433	0.08 359	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338

PCWNet_CMD	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.14 206	0.29 462	0.36 506	0.14 300	0.20 344	0.21 409	0.12 315	0.17 408	0.13 337	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

iinet-f	0.16 435	0.06 102	0.45 571	0.14 60	0.10 396	0.21 488	0.14 206	0.27 431	0.23 368	0.21 454	0.24 396	0.21 409	0.15 396	0.18 429	0.21 490	0.09 418	0.07 439	0.07 253	0.06 242	0.09 441	0.10 474

HBP-ISP	0.18 469	0.13 501	0.16 406	0.15 111	0.11 446	0.08 65	0.13 148	0.28 451	0.29 450	0.22 470	0.33 507	0.21 409	0.25 523	0.23 510	0.17 433	0.14 550	0.16 571	0.21 578	0.17 572	0.10 473	0.08 402

dd	0.15 412	0.16 531	0.16 406	0.19 411	0.09 293	0.15 363	0.18 423	0.21 310	0.25 405	0.23 482	0.20 344	0.21 409	0.09 226	0.21 486	0.16 418	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.08 378	0.06 257

DAS	0.15 412	0.08 294	0.18 457	0.19 411	0.10 396	0.19 456	0.17 378	0.27 431	0.29 450	0.18 401	0.25 425	0.21 409	0.15 396	0.16 376	0.12 296	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.07 338

SepStereo	0.15 412	0.08 294	0.18 457	0.19 411	0.10 396	0.19 456	0.17 378	0.27 431	0.29 450	0.18 401	0.25 425	0.21 409	0.15 396	0.25 524	0.12 296	0.08 359	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.07 338

pcwnet_v2	0.19 481	0.10 428	0.26 516	0.17 270	0.14 521	0.18 433	0.15 278	0.37 553	0.46 556	0.19 417	0.24 396	0.21 409	0.19 475	0.20 469	0.19 464	0.13 536	0.10 514	0.10 467	0.10 482	0.11 496	0.13 532

HCRNet	0.16 435	0.24 574	0.12 239	0.35 590	0.11 446	0.15 363	0.17 378	0.26 410	0.22 358	0.19 417	0.24 396	0.21 409	0.14 378	0.15 342	0.13 337	0.11 488	0.07 439	0.11 498	0.10 482	0.09 441	0.07 338

MMNet	0.17 455	0.09 370	0.16 406	0.20 468	0.11 446	0.27 545	0.20 484	0.25 392	0.41 532	0.22 470	0.30 483	0.21 409	0.20 487	0.17 408	0.20 470	0.06 135	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.07 338

ACVNet	0.15 412	0.09 370	0.15 372	0.13 14	0.12 478	0.14 337	0.20 484	0.22 333	0.33 481	0.17 371	0.26 442	0.21 409	0.16 422	0.17 408	0.21 490	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.06 257

acv_ft	0.15 412	0.09 370	0.15 372	0.19 411	0.10 396	0.16 393	0.17 378	0.25 392	0.33 481	0.19 417	0.26 442	0.21 409	0.17 445	0.17 408	0.18 451	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.06 257

cf-r	0.13 334	0.07 193	0.12 239	0.16 192	0.08 175	0.14 337	0.19 463	0.20 287	0.25 405	0.17 371	0.25 425	0.21 409	0.16 422	0.14 320	0.14 374	0.10 459	0.05 213	0.06 154	0.08 396	0.06 247	0.06 257

RASNet	0.14 368	0.07 193	0.14 320	0.16 192	0.08 175	0.18 433	0.14 206	0.29 462	0.20 329	0.17 371	0.25 425	0.21 409	0.18 459	0.20 469	0.19 464	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.08 396	0.06 247	0.06 257

MSMDNet	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.17 270	0.09 293	0.14 337	0.14 206	0.29 462	0.36 506	0.14 300	0.21 365	0.21 409	0.12 315	0.17 408	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

AANet_RVC	0.16 435	0.10 428	0.10 142	0.18 353	0.09 293	0.18 433	0.19 463	0.26 410	0.31 467	0.22 470	0.35 515	0.21 409	0.21 491	0.22 499	0.16 418	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.06 257

PWCDC_ROB	0.20 493	0.13 501	0.22 495	0.24 542	0.11 446	0.19 456	0.15 278	0.33 516	0.54 576	0.29 539	0.50 576	0.21 409	0.15 396	0.27 529	0.20 470	0.11 488	0.09 494	0.10 467	0.08 396	0.11 496	0.09 447

z-ln-s-r	0.17 455	0.10 428	0.40 564	0.19 411	0.08 175	0.17 414	0.18 423	0.22 333	0.33 481	0.18 401	0.40 544	0.22 427	0.17 445	0.20 469	0.23 511	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.05 164

coex_refinement	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.17 270	0.10 396	0.15 363	0.15 278	0.26 410	0.29 450	0.18 401	0.20 344	0.22 427	0.17 445	0.16 376	0.18 451	0.08 359	0.05 213	0.06 154	0.06 242	0.09 441	0.08 402

rvit_105_1	0.19 481	0.11 454	0.25 513	0.21 497	0.16 549	0.21 488	0.27 565	0.31 486	0.41 532	0.19 417	0.20 344	0.22 427	0.17 445	0.19 444	0.17 433	0.12 513	0.12 540	0.13 532	0.15 561	0.08 378	0.07 338

ACV-stereo	0.15 412	0.10 428	0.28 528	0.18 353	0.12 478	0.14 337	0.12 86	0.23 353	0.21 344	0.19 417	0.23 384	0.22 427	0.15 396	0.23 510	0.17 433	0.07 296	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.07 315	0.07 338

ITSA-stereo	0.15 412	0.10 428	0.14 320	0.19 411	0.08 175	0.12 262	0.14 206	0.30 476	0.49 564	0.17 371	0.19 332	0.22 427	0.15 396	0.17 408	0.16 418	0.10 459	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.08 378	0.08 402

rvit_stereo_0075_2	0.17 455	0.12 472	0.25 513	0.23 533	0.16 549	0.13 305	0.10 29	0.30 476	0.27 429	0.20 440	0.28 465	0.22 427	0.15 396	0.18 429	0.13 337	0.16 570	0.10 514	0.17 564	0.10 482	0.10 473	0.09 447

hknet	0.15 412	0.11 454	0.13 285	0.22 512	0.11 446	0.14 337	0.15 278	0.34 525	0.25 405	0.17 371	0.22 375	0.22 427	0.18 459	0.17 408	0.12 296	0.07 296	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.07 315	0.07 338

CFNet_pseudo	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.13 305	0.14 206	0.27 431	0.34 493	0.14 300	0.21 365	0.22 427	0.13 353	0.18 429	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.06 242	0.07 315	0.07 338

xxxx	0.15 412	0.07 193	0.14 320	0.14 60	0.08 175	0.23 509	0.18 423	0.31 486	0.19 306	0.14 300	0.28 465	0.22 427	0.14 378	0.15 342	0.26 545	0.09 418	0.05 213	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.07 338

FINET	0.21 505	0.18 553	0.26 516	0.18 353	0.16 549	0.23 509	0.23 522	0.32 497	0.48 558	0.25 504	0.32 495	0.22 427	0.22 500	0.22 499	0.17 433	0.18 576	0.16 571	0.11 498	0.10 482	0.15 557	0.13 532

UPFNet	0.16 435	0.08 294	0.12 239	0.20 468	0.12 478	0.20 471	0.23 522	0.28 451	0.26 419	0.17 371	0.24 396	0.22 427	0.19 475	0.19 444	0.21 490	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.08 378	0.06 257

PSMNet-RSSM	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.15 111	0.08 175	0.13 305	0.16 344	0.24 376	0.24 384	0.16 355	0.28 465	0.22 427	0.14 378	0.15 342	0.13 337	0.11 488	0.06 359	0.09 419	0.12 533	0.08 378	0.07 338

GwcNet-RSSM	0.14 368	0.07 193	0.12 239	0.15 111	0.08 175	0.15 363	0.20 484	0.21 310	0.27 429	0.18 401	0.27 451	0.22 427	0.16 422	0.14 320	0.15 402	0.10 459	0.05 213	0.07 253	0.09 443	0.07 315	0.07 338

DSFCA	0.16 435	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.10 396	0.20 471	0.19 463	0.28 451	0.31 467	0.23 482	0.24 396	0.22 427	0.15 396	0.19 444	0.20 470	0.10 459	0.07 439	0.09 419	0.09 443	0.08 378	0.08 402

ADCP+	0.20 493	0.10 428	0.33 547	0.20 468	0.12 478	0.22 496	0.26 558	0.31 486	0.34 493	0.26 510	0.37 524	0.22 427	0.22 500	0.27 529	0.27 553	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.09 441	0.10 474

ccs_rob	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.09 293	0.12 262	0.14 206	0.27 431	0.34 493	0.14 300	0.21 365	0.22 427	0.13 353	0.18 429	0.14 374	0.07 296	0.05 213	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338

DeepPruner_ROB	0.16 435	0.11 454	0.15 372	0.17 270	0.10 396	0.17 414	0.15 278	0.32 497	0.21 344	0.19 417	0.21 365	0.22 427	0.18 459	0.20 469	0.15 402	0.13 536	0.09 494	0.09 419	0.09 443	0.11 496	0.10 474

StereoDRNet-Refined	0.17 455	0.12 472	0.15 372	0.20 468	0.09 293	0.18 433	0.18 423	0.26 410	0.23 368	0.26 510	0.40 544	0.22 427	0.17 445	0.21 486	0.20 470	0.08 359	0.05 213	0.09 419	0.10 482	0.07 315	0.07 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.15 412	0.08 294	0.16 406	0.16 192	0.11 446	0.14 337	0.14 206	0.30 476	0.34 493	0.16 355	0.24 396	0.23 445	0.14 378	0.18 429	0.15 402	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.09 441	0.09 447

LMCR-Stereo	0.15 412	0.08 294	0.13 285	0.21 497	0.09 293	0.17 414	0.20 484	0.27 431	0.19 306	0.24 491	0.24 396	0.23 445	0.17 445	0.20 469	0.17 433	0.07 296	0.06 359	0.08 338	0.06 242	0.10 473	0.08 402

UNet	0.17 455	0.09 370	0.18 457	0.19 411	0.12 478	0.27 545	0.19 463	0.33 516	0.29 450	0.21 454	0.24 396	0.23 445	0.19 475	0.19 444	0.18 451	0.07 296	0.06 359	0.08 338	0.07 331	0.08 378	0.06 257

GANet-RSSM	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.13 14	0.08 175	0.14 337	0.17 378	0.22 333	0.21 344	0.17 371	0.24 396	0.23 445	0.15 396	0.16 376	0.15 402	0.10 459	0.06 359	0.07 253	0.08 396	0.08 378	0.07 338

UCFNet_RVC	0.14 368	0.08 294	0.13 285	0.11 1	0.10 396	0.20 471	0.10 29	0.24 376	0.22 358	0.17 371	0.20 344	0.23 445	0.15 396	0.17 408	0.15 402	0.12 513	0.07 439	0.10 467	0.13 543	0.11 496	0.10 474

iResNet_ROB	0.14 368	0.07 193	0.13 285	0.14 60	0.07 108	0.18 433	0.14 206	0.26 410	0.31 467	0.22 470	0.25 425	0.23 445	0.15 396	0.15 342	0.13 337	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.08 378	0.08 402

MultiAttention	0.29 566	0.08 294	0.14 320	0.19 411	0.12 478	1.45 632	1.33 634	0.36 547	0.37 513	0.19 417	0.21 365	0.24 451	0.11 284	0.38 583	0.18 451	0.06 135	0.05 213	0.08 338	0.08 396	0.10 473	0.09 447

DualNet (step1)	0.16 435	0.12 472	0.20 480	0.12 4	0.14 521	0.17 414	0.13 148	0.27 431	0.23 368	0.20 440	0.20 344	0.24 451	0.19 475	0.16 376	0.16 418	0.15 554	0.06 359	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.12 513

test_sample9	0.18 469	0.12 472	0.20 480	0.12 4	0.14 521	0.17 414	0.13 148	0.27 431	0.23 368	0.20 440	0.20 344	0.24 451	0.19 475	0.19 444	0.17 433	0.15 554	0.30 602	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.12 513

test_sample7	0.15 412	0.10 428	0.16 406	0.14 60	0.11 446	0.16 393	0.16 344	0.27 431	0.23 368	0.20 440	0.20 344	0.24 451	0.19 475	0.16 376	0.16 418	0.12 513	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.10 473	0.10 474

CBFPSM	0.14 368	0.06 102	0.26 516	0.17 270	0.09 293	0.13 305	0.15 278	0.22 333	0.23 368	0.20 440	0.27 451	0.24 451	0.16 422	0.16 376	0.18 451	0.06 135	0.06 359	0.06 154	0.07 331	0.07 315	0.07 338

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 469	0.09 370	0.29 536	0.15 111	0.10 396	0.22 496	0.20 484	0.26 410	0.39 523	0.25 504	0.42 561	0.24 451	0.15 396	0.20 469	0.19 464	0.07 296	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.10 473	0.09 447

CSP-Net	0.16 435	0.09 370	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.19 456	0.17 378	0.25 392	0.32 474	0.25 504	0.30 483	0.24 451	0.15 396	0.21 486	0.18 451	0.09 418	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.07 338

PSMNet-ADL	0.15 412	0.12 472	0.13 285	0.22 512	0.09 293	0.13 305	0.20 484	0.26 410	0.23 368	0.18 401	0.20 344	0.24 451	0.16 422	0.18 429	0.17 433	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.11 514	0.08 378	0.07 338

ADLNet	0.16 435	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.10 396	0.16 393	0.17 378	0.32 497	0.27 429	0.22 470	0.27 451	0.24 451	0.16 422	0.18 429	0.21 490	0.10 459	0.06 359	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

CFNet-ft	0.14 368	0.07 193	0.15 372	0.12 4	0.09 293	0.16 393	0.18 423	0.22 333	0.24 384	0.17 371	0.26 442	0.24 451	0.14 378	0.16 376	0.14 374	0.11 488	0.06 359	0.08 338	0.09 443	0.09 441	0.08 402

DeepPrunerF	0.24 537	0.17 542	0.42 569	0.26 558	0.16 549	0.22 496	0.28 571	0.37 553	0.50 567	0.26 510	0.29 477	0.24 451	0.28 547	0.21 486	0.22 499	0.15 554	0.11 526	0.20 577	0.18 576	0.12 511	0.13 532

CFNet	0.15 412	0.10 428	0.17 434	0.17 270	0.08 175	0.18 433	0.09 18	0.28 451	0.25 405	0.19 417	0.24 396	0.24 451	0.17 445	0.17 408	0.14 374	0.08 359	0.06 359	0.09 419	0.10 482	0.07 315	0.06 257

CFNet_RVC	0.14 368	0.07 193	0.15 372	0.12 4	0.09 293	0.16 393	0.18 423	0.22 333	0.24 384	0.17 371	0.26 442	0.24 451	0.14 378	0.16 376	0.14 374	0.11 488	0.06 359	0.08 338	0.09 443	0.09 441	0.08 402

iResNetv2_ROB	0.14 368	0.08 294	0.15 372	0.16 192	0.08 175	0.16 393	0.12 86	0.25 392	0.35 502	0.21 454	0.29 477	0.24 451	0.13 353	0.14 320	0.14 374	0.06 135	0.05 213	0.06 154	0.04 70	0.09 441	0.08 402

FSD					0.22 582	0.25 525	0.25 549	0.27 431	0.26 419	0.25 504	0.26 442	0.25 465	0.27 537	0.27 529	0.24 524	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590

TCMNet	0.19 481	0.12 472	0.19 468	0.20 468	0.18 570	0.20 471	0.24 534	0.27 431	0.36 506	0.23 482	0.26 442	0.25 465	0.19 475	0.19 444	0.23 511	0.13 536	0.11 526	0.11 498	0.12 533	0.13 529	0.12 513

GMStereo_Zeroshot	0.16 435	0.13 501	0.24 508	0.20 468	0.10 396	0.17 414	0.13 148	0.29 462	0.25 405	0.23 482	0.32 495	0.25 465	0.11 284	0.19 444	0.14 374	0.09 418	0.06 359	0.11 498	0.06 242	0.12 511	0.08 402

BSDual-CNN	0.15 412	0.09 370	0.14 320	0.22 512	0.10 396	0.14 337	0.15 278	0.34 525	0.19 306	0.17 371	0.22 375	0.25 465	0.16 422	0.15 342	0.14 374	0.08 359	0.06 359	0.10 467	0.09 443	0.07 315	0.07 338

psmg	0.14 368	0.09 370	0.14 320	0.17 270	0.10 396	0.15 363	0.17 378	0.29 462	0.19 306	0.17 371	0.21 365	0.25 465	0.16 422	0.15 342	0.14 374	0.08 359	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.06 257

HGLStereo	0.17 455	0.08 294	0.19 468	0.17 270	0.12 478	0.18 433	0.18 423	0.31 486	0.32 474	0.21 454	0.32 495	0.25 465	0.18 459	0.19 444	0.20 470	0.09 418	0.09 494	0.07 253	0.07 331	0.09 441	0.10 474

DMCA-RVC	0.17 455	0.10 428	0.15 372	0.24 542	0.11 446	0.18 433	0.18 423	0.25 392	0.24 384	0.21 454	0.26 442	0.25 465	0.27 537	0.18 429	0.20 470	0.12 513	0.08 465	0.13 532	0.10 482	0.10 473	0.08 402

PA-Net	0.23 530	0.18 553	0.33 547	0.28 573	0.22 582	0.21 488	0.38 602	0.29 462	0.39 523	0.22 470	0.32 495	0.25 465	0.26 529	0.20 469	0.25 534	0.09 418	0.23 596	0.15 556	0.22 583	0.09 441	0.13 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 455	0.10 428	0.22 495	0.20 468	0.10 396	0.15 363	0.18 423	0.31 486	0.25 405	0.21 454	0.30 483	0.25 465	0.17 445	0.21 486	0.20 470	0.09 418	0.06 359	0.08 338	0.08 396	0.07 315	0.08 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 481	0.10 428	0.15 372	0.17 270	0.15 539	0.28 552	0.23 522	0.44 586	0.42 539	0.15 327	0.27 451	0.25 465	0.19 475	0.22 499	0.17 433	0.09 418	0.06 359	0.10 467	0.08 396	0.15 557	0.09 447

xyz-stereo	0.13 334	0.07 193	0.20 480	0.15 111	0.05 1	0.20 471	0.15 278	0.17 224	0.31 467	0.15 327	0.29 477	0.26 475	0.16 422	0.13 294	0.12 296	0.05 37	0.05 213	0.06 154	0.05 164	0.04 22	0.04 54

DCVSM-stereo	0.14 368	0.09 370	0.16 406	0.16 192	0.10 396	0.15 363	0.09 18	0.19 276	0.23 368	0.20 440	0.23 384	0.26 475	0.15 396	0.18 429	0.14 374	0.09 418	0.07 439	0.09 419	0.08 396	0.10 473	0.12 513

1111x	0.15 412	0.08 294	0.12 239	0.18 353	0.07 108	0.18 433	0.25 549	0.31 486	0.24 384	0.17 371	0.24 396	0.26 475	0.15 396	0.13 294	0.23 511	0.07 296	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.07 315	0.06 257

ToySt	0.17 455	0.11 454	0.18 457	0.17 270	0.11 446	0.16 393	0.25 549	0.24 376	0.33 481	0.19 417	0.24 396	0.26 475	0.24 514	0.19 444	0.20 470	0.07 296	0.08 465	0.09 419	0.10 482	0.09 441	0.08 402

Anonymous_2	0.22 514	0.17 542	0.28 528	0.15 111	0.16 549	0.32 561	0.22 511	0.22 333	0.17 264	0.23 482	0.24 396	0.26 475	0.27 537	0.27 529	0.23 511	0.22 592	0.25 598	0.17 564	0.17 572	0.17 571	0.17 575

ICVP	0.15 412	0.09 370	0.12 239	0.22 512	0.09 293	0.17 414	0.21 501	0.25 392	0.23 368	0.18 401	0.30 483	0.26 475	0.18 459	0.17 408	0.14 374	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.07 315	0.07 338
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.20 493	0.20 560	0.38 561	0.21 497	0.16 549	0.20 471	0.15 278	0.26 410	0.26 419	0.26 510	0.32 495	0.26 475	0.21 491	0.22 499	0.19 464	0.12 513	0.13 553	0.12 517	0.14 546	0.13 529	0.18 578

DRN-Test	0.19 481	0.11 454	0.20 480	0.22 512	0.10 396	0.22 496	0.22 511	0.39 565	0.37 513	0.24 491	0.32 495	0.26 475	0.21 491	0.22 499	0.24 524	0.11 488	0.07 439	0.11 498	0.10 482	0.09 441	0.07 338

w-ln-seven-2	0.20 493	0.14 513	0.37 560	0.22 512	0.12 478	0.20 471	0.21 501	0.28 451	0.37 513	0.25 504	0.37 524	0.27 483	0.22 500	0.21 486	0.23 511	0.08 359	0.08 465	0.09 419	0.09 443	0.10 473	0.09 447

ISRNet	0.18 469	0.08 294	0.19 468	0.19 411	0.13 501	0.15 363	0.12 86	0.30 476	0.32 474	0.21 454	0.25 425	0.27 483	0.17 445	0.17 408	0.20 470	0.20 583	0.08 465	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.17 575

DDVS	0.15 412	0.10 428	0.21 489	0.16 192	0.12 478	0.15 363	0.14 206	0.25 392	0.19 306	0.18 401	0.29 477	0.27 483	0.12 315	0.19 444	0.15 402	0.09 418	0.06 359	0.09 419	0.07 331	0.11 496	0.11 500

fast-acv-ft	0.18 469	0.11 454	0.19 468	0.19 411	0.12 478	0.24 514	0.21 501	0.25 392	0.34 493	0.22 470	0.34 511	0.27 483	0.20 487	0.21 486	0.23 511	0.09 418	0.09 494	0.08 338	0.10 482	0.08 378	0.07 338

ssnet_v2	0.17 455	0.10 428	0.17 434	0.17 270	0.11 446	0.21 488	0.21 501	0.33 516	0.25 405	0.22 470	0.22 375	0.27 483	0.18 459	0.22 499	0.20 470	0.11 488	0.09 494	0.09 419	0.09 443	0.08 378	0.08 402

Syn2CoEx	0.21 505	0.16 531	0.27 523	0.29 581	0.14 521	0.26 535	0.20 484	0.33 516	0.31 467	0.28 531	0.36 518	0.27 483	0.25 523	0.19 444	0.24 524	0.16 570	0.12 540	0.14 544	0.11 514	0.09 441	0.08 402

FADNet	0.21 505	0.22 570	0.36 556	0.18 353	0.17 564	0.24 514	0.13 148	0.31 486	0.31 467	0.23 482	0.25 425	0.27 483	0.21 491	0.19 444	0.15 402	0.13 536	0.15 568	0.12 517	0.15 561	0.16 564	0.18 578

PS-NSSS	0.20 493	0.21 566	0.23 504	0.20 468	0.10 396	0.19 456	0.17 378	0.36 547	0.25 405	0.27 516	0.33 507	0.27 483	0.24 514	0.20 469	0.20 470	0.15 554	0.12 540	0.17 564	0.14 546	0.10 473	0.08 402

CBMV_ROB	0.19 481	0.13 501	0.17 434	0.16 192	0.11 446	0.15 363	0.13 148	0.26 410	0.28 443	0.27 516	0.30 483	0.27 483	0.24 514	0.23 510	0.16 418	0.15 554	0.17 576	0.22 582	0.20 578	0.10 473	0.11 500

NOSS_ROB	0.19 481	0.12 472	0.18 457	0.16 192	0.12 478	0.15 363	0.12 86	0.30 476	0.32 474	0.20 440	0.22 375	0.27 483	0.23 508	0.21 486	0.16 418	0.16 570	0.18 578	0.23 583	0.21 580	0.12 511	0.13 532

zh-sn7	0.25 548	0.17 542	0.50 578	0.24 542	0.13 501	0.25 525	0.24 534	0.34 525	0.48 558	0.28 531	0.54 580	0.28 493	0.31 563	0.36 576	0.32 576	0.10 459	0.10 514	0.11 498	0.10 482	0.12 511	0.12 513

AACVNet	0.16 435	0.08 294	0.14 320	0.15 111	0.10 396	0.18 433	0.15 278	0.23 353	0.24 384	0.27 516	0.27 451	0.28 493	0.17 445	0.19 444	0.16 418	0.09 418	0.07 439	0.09 419	0.07 331	0.10 473	0.09 447

S-Stereo	0.20 493	0.12 472	0.25 513	0.21 497	0.13 501	0.20 471	0.18 423	0.32 497	0.43 544	0.23 482	0.36 518	0.28 493	0.30 559	0.19 444	0.22 499	0.09 418	0.12 540	0.10 467	0.10 482	0.13 529	0.13 532

TDLM	0.17 455	0.12 472	0.13 285	0.24 542	0.10 396	0.18 433	0.18 423	0.36 547	0.30 460	0.21 454	0.28 465	0.28 493	0.18 459	0.23 510	0.18 451	0.11 488	0.07 439	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.08 402

CVANet_RVC	0.18 469	0.10 428	0.14 320	0.21 497	0.10 396	0.18 433	0.17 378	0.34 525	0.33 481	0.22 470	0.31 491	0.28 493	0.18 459	0.23 510	0.17 433	0.12 513	0.08 465	0.12 517	0.11 514	0.09 441	0.07 338

DLCB_ROB	0.18 469	0.10 428	0.15 372	0.23 533	0.11 446	0.24 514	0.18 423	0.29 462	0.28 443	0.27 516	0.28 465	0.28 493	0.24 514	0.19 444	0.20 470	0.08 359	0.08 465	0.09 419	0.09 443	0.07 315	0.07 338

SGM-Forest	0.20 493	0.14 513	0.18 457	0.19 411	0.13 501	0.20 471	0.22 511	0.33 516	0.30 460	0.24 491	0.29 477	0.28 493	0.19 475	0.23 510	0.17 433	0.15 554	0.16 571	0.15 556	0.14 546	0.12 511	0.12 513
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 412	0.07 193	0.19 468	0.15 111	0.07 108	0.20 471	0.15 278	0.24 376	0.26 419	0.21 454	0.34 511	0.28 493	0.18 459	0.18 429	0.17 433	0.07 296	0.05 213	0.05 67	0.04 70	0.07 315	0.06 257

z-mn7	0.24 537	0.14 513	0.45 571	0.19 411	0.13 501	0.28 552	0.25 549	0.34 525	0.62 592	0.27 516	0.56 587	0.29 501	0.24 514	0.32 558	0.25 534	0.08 359	0.08 465	0.08 338	0.08 396	0.10 473	0.10 474

CRFU-Net	0.16 435	0.08 294	0.14 320	0.17 270	0.09 293	0.19 456	0.14 206	0.26 410	0.20 329	0.28 531	0.27 451	0.29 501	0.17 445	0.19 444	0.17 433	0.09 418	0.09 494	0.07 253	0.07 331	0.08 378	0.08 402

dad	0.17 455	0.20 560	0.20 480	0.16 192	0.11 446	0.20 471	0.18 423	0.21 310	0.28 443	0.30 543	0.24 396	0.29 501	0.13 353	0.19 444	0.16 418	0.18 576	0.09 494	0.11 498	0.09 443	0.11 496	0.07 338

psm_up	0.18 469	0.10 428	0.18 457	0.20 468	0.11 446	0.17 414	0.19 463	0.37 553	0.34 493	0.21 454	0.28 465	0.29 501	0.24 514	0.20 469	0.22 499	0.09 418	0.10 514	0.11 498	0.11 514	0.08 378	0.08 402

aanetorigin	0.22 514	0.17 542	0.56 587	0.17 270	0.10 396	0.15 363	0.19 463	0.20 287	0.33 481	0.49 591	0.48 571	0.29 501	0.27 537	0.20 469	0.23 511	0.08 359	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.10 473	0.09 447

ac_64	0.16 435	0.08 294	0.15 372	0.18 353	0.10 396	0.22 496	0.18 423	0.24 376	0.21 344	0.18 401	0.24 396	0.29 501	0.18 459	0.19 444	0.22 499	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.09 443	0.07 315	0.06 257

STTStereo	0.18 469	0.12 472	0.27 523	0.20 468	0.11 446	0.16 393	0.21 501	0.29 462	0.23 368	0.21 454	0.30 483	0.29 501	0.18 459	0.20 469	0.19 464	0.12 513	0.11 526	0.11 498	0.14 546	0.09 441	0.08 402

HSM-Net_RVC	0.14 368	0.08 294	0.11 199	0.15 111	0.08 175	0.15 363	0.15 278	0.27 431	0.29 450	0.19 417	0.21 365	0.29 501	0.14 378	0.17 408	0.13 337	0.06 135	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.07 315	0.06 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	0.22 514	0.10 428	0.17 434	0.18 353	0.11 446	0.37 580	0.19 463	0.43 584	0.41 532	0.39 572	0.39 538	0.29 501	0.21 491	0.26 526	0.18 451	0.11 488	0.10 514	0.14 544	0.11 514	0.10 473	0.08 402

w-ln-seven	0.24 537	0.14 513	0.55 584	0.19 411	0.14 521	0.26 535	0.22 511	0.35 540	0.60 589	0.29 539	0.39 538	0.30 510	0.22 500	0.21 486	0.26 545	0.09 418	0.09 494	0.11 498	0.10 482	0.11 496	0.10 474

YMNet	0.20 493	0.12 472	0.19 468	0.20 468	0.14 521	0.26 535	0.23 522	0.32 497	0.34 493	0.27 516	0.34 511	0.30 510	0.18 459	0.18 429	0.22 499	0.10 459	0.13 553	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

YMNet_1	0.20 493	0.12 472	0.19 468	0.20 468	0.14 521	0.26 535	0.23 522	0.32 497	0.34 493	0.27 516	0.34 511	0.30 510	0.18 459	0.18 429	0.22 499	0.10 459	0.13 553	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

GASNet	0.22 514	0.23 571	0.33 547	0.26 558	0.17 564	0.26 535	0.16 344	0.44 586	0.42 539	0.27 516	0.24 396	0.30 510	0.15 396	0.27 529	0.18 451	0.12 513	0.08 465	0.12 517	0.11 514	0.16 564	0.07 338

SACVNet	0.18 469	0.12 472	0.14 320	0.17 270	0.13 501	0.22 496	0.18 423	0.31 486	0.30 460	0.23 482	0.31 491	0.30 510	0.22 500	0.22 499	0.17 433	0.11 488	0.08 465	0.10 467	0.10 482	0.12 511	0.14 549

APVNet	0.22 514	0.12 472	0.19 468	0.18 353	0.14 521	0.32 561	0.31 593	0.39 565	0.32 474	0.27 516	0.40 544	0.30 510	0.29 555	0.26 526	0.25 534	0.11 488	0.12 540	0.11 498	0.14 546	0.12 511	0.12 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 514	0.21 566	0.24 508	0.26 558	0.11 446	0.23 509	0.14 206	0.39 565	0.24 384	0.32 555	0.36 518	0.30 510	0.21 491	0.19 444	0.21 490	0.17 575	0.14 562	0.21 578	0.16 565	0.12 511	0.12 513

Nwc_Net	0.23 530	0.16 531	0.21 489	0.25 553	0.14 521	0.24 514	0.26 558	0.37 553	0.38 520	0.22 470	0.41 555	0.30 510	0.28 547	0.28 541	0.25 534	0.11 488	0.10 514	0.17 564	0.20 578	0.10 473	0.10 474

RTSC	0.23 530	0.12 472	0.28 528	0.21 497	0.13 501	0.28 552	0.16 344	0.35 540	0.66 600	0.27 516	0.33 507	0.30 510	0.21 491	0.31 551	0.29 563	0.10 459	0.08 465	0.09 419	0.10 482	0.13 529	0.13 532

ADCL	0.24 537	0.11 454	0.47 576	0.22 512	0.12 478	0.34 570	0.29 580	0.29 462	0.56 580	0.24 491	0.46 568	0.30 510	0.30 559	0.29 547	0.29 563	0.08 359	0.07 439	0.09 419	0.09 443	0.10 473	0.10 474

AnyNet_C32	0.26 556	0.16 531	0.36 556	0.20 468	0.16 549	0.25 525	0.30 587	0.32 497	0.44 549	0.31 549	0.49 572	0.30 510	0.33 568	0.40 591	0.33 580	0.12 513	0.12 540	0.12 517	0.14 546	0.14 542	0.15 556

StereoDRNet	0.18 469	0.11 454	0.17 434	0.22 512	0.11 446	0.21 488	0.22 511	0.37 553	0.33 481	0.24 491	0.28 465	0.30 510	0.19 475	0.20 469	0.20 470	0.09 418	0.08 465	0.11 498	0.09 443	0.09 441	0.07 338

CBMV	0.19 481	0.14 513	0.17 434	0.18 353	0.10 396	0.20 471	0.11 57	0.29 462	0.30 460	0.29 539	0.30 483	0.30 510	0.23 508	0.27 529	0.19 464	0.13 536	0.15 568	0.17 564	0.16 565	0.10 473	0.10 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.25 548	0.14 513	0.56 587	0.19 411	0.14 521	0.24 514	0.22 511	0.34 525	0.62 592	0.35 562	0.65 595	0.31 523	0.25 523	0.31 551	0.25 534	0.09 418	0.08 465	0.09 419	0.09 443	0.09 441	0.11 500

SQANet	0.23 530	0.23 571	0.30 539	0.30 583	0.19 573	0.27 545	0.13 148	0.29 462	0.33 481	0.24 491	0.37 524	0.31 523	0.22 500	0.27 529	0.23 511	0.15 554	0.10 514	0.21 578	0.16 565	0.21 579	0.15 556

Wz-Net-LNSev	0.22 514	0.16 531	0.38 561	0.21 497	0.13 501	0.25 525	0.23 522	0.32 497	0.43 544	0.30 543	0.41 555	0.31 523	0.18 459	0.22 499	0.25 534	0.10 459	0.09 494	0.08 338	0.08 396	0.12 511	0.11 500

UDG	0.21 505	0.17 542	0.19 468	0.23 533	0.15 539	0.30 559	0.20 484	0.33 516	0.35 502	0.23 482	0.28 465	0.31 523	0.27 537	0.20 469	0.22 499	0.15 554	0.12 540	0.13 532	0.09 443	0.14 542	0.14 549

EDNetEfficient	0.29 566	0.24 574	1.13 619	0.18 353	0.10 396	0.19 456	0.20 484	0.20 287	0.60 589	0.74 611	0.56 587	0.31 523	0.39 581	0.22 499	0.30 568	0.09 418	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.11 496	0.09 447

hitnet-ft	0.18 469	0.09 370	0.17 434	0.14 60	0.09 293	0.26 535	0.20 484	0.25 392	0.26 419	0.24 491	0.32 495	0.31 523	0.22 500	0.24 519	0.21 490	0.12 513	0.07 439	0.10 467	0.08 396	0.12 511	0.11 500

G-Net	0.24 537	0.16 531	0.36 556	0.22 512	0.16 549	0.51 594	0.23 522	0.29 462	0.34 493	0.36 565	0.38 530	0.31 523	0.29 555	0.27 529	0.26 545	0.11 488	0.09 494	0.12 517	0.09 443	0.16 564	0.13 532

RTS	0.45 594	0.19 556	3.26 628	0.24 542	0.15 539	0.74 611	0.20 484	0.36 547	0.76 611	0.42 582	0.43 564	0.31 523	0.41 589	0.53 604	0.35 583	0.10 459	0.08 465	0.13 532	0.12 533	0.15 557	0.15 556

RTSA	0.45 594	0.19 556	3.26 628	0.24 542	0.15 539	0.74 611	0.20 484	0.36 547	0.76 611	0.42 582	0.43 564	0.31 523	0.41 589	0.53 604	0.35 583	0.10 459	0.08 465	0.13 532	0.12 533	0.15 557	0.15 556

NaN_ROB	0.22 514	0.19 556	0.24 508	0.25 553	0.13 501	0.29 556	0.26 558	0.33 516	0.41 532	0.31 549	0.31 491	0.32 532	0.23 508	0.30 550	0.21 490	0.11 488	0.17 576	0.10 467	0.10 482	0.08 378	0.09 447

PWC_ROB	0.21 505	0.16 531	0.26 516	0.18 353	0.11 446	0.22 496	0.13 148	0.32 497	0.49 564	0.30 543	0.40 544	0.32 532	0.24 514	0.31 551	0.22 499	0.10 459	0.07 439	0.11 498	0.08 396	0.11 496	0.10 474

PSMNet_ROB	0.21 505	0.11 454	0.15 372	0.27 570	0.15 539	0.24 514	0.35 597	0.43 584	0.37 513	0.27 516	0.32 495	0.32 532	0.22 500	0.21 486	0.26 545	0.12 513	0.08 465	0.13 532	0.11 514	0.09 441	0.09 447

DDUNet	0.22 514	0.17 542	0.21 489	0.22 512	0.15 539	0.25 525	0.24 534	0.29 462	0.30 460	0.31 549	0.36 518	0.33 535	0.25 523	0.24 519	0.20 470	0.18 576	0.13 553	0.17 564	0.11 514	0.16 564	0.16 567

Consistency-Raft	0.44 592	0.40 599	0.45 571	0.37 594	0.43 605	0.46 588	0.41 603	0.57 607	0.55 577	0.32 555	0.73 603	0.33 535	0.48 597	0.42 594	0.49 606	0.39 605	0.35 607	0.45 605	0.51 614	0.42 605	0.29 599

GwcNet	0.20 493	0.13 501	0.19 468	0.18 353	0.12 478	0.24 514	0.19 463	0.35 540	0.43 544	0.20 440	0.32 495	0.33 535	0.20 487	0.22 499	0.24 524	0.11 488	0.09 494	0.09 419	0.09 443	0.09 441	0.10 474

NCC-stereo	0.24 537	0.15 523	0.31 541	0.26 558	0.16 549	0.20 471	0.30 587	0.40 569	0.40 529	0.24 491	0.38 530	0.33 535	0.28 547	0.36 576	0.27 553	0.12 513	0.11 526	0.15 556	0.22 583	0.13 529	0.13 532

Abc-Net	0.24 537	0.15 523	0.31 541	0.26 558	0.16 549	0.20 471	0.30 587	0.40 569	0.40 529	0.24 491	0.38 530	0.33 535	0.28 547	0.36 576	0.27 553	0.12 513	0.11 526	0.15 556	0.22 583	0.13 529	0.13 532
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DISCO	0.19 481	0.09 370	0.22 495	0.17 270	0.10 396	0.25 525	0.18 423	0.27 431	0.44 549	0.22 470	0.31 491	0.33 535	0.26 529	0.28 541	0.28 560	0.08 359	0.06 359	0.07 253	0.07 331	0.09 441	0.09 447

FAT-Stereo	0.20 493	0.12 472	0.22 495	0.21 497	0.12 478	0.17 414	0.18 423	0.34 525	0.39 523	0.27 516	0.37 524	0.34 541	0.32 567	0.21 486	0.20 470	0.09 418	0.11 526	0.10 467	0.09 443	0.11 496	0.14 549

ADCMid	0.25 548	0.15 523	0.40 564	0.20 468	0.14 521	0.25 525	0.26 558	0.34 525	0.38 520	0.36 565	0.44 566	0.34 541	0.40 584	0.35 570	0.33 580	0.10 459	0.09 494	0.11 498	0.11 514	0.13 529	0.12 513

RYNet	0.22 514	0.12 472	0.22 495	0.19 411	0.17 564	0.46 588	0.26 558	0.38 561	0.48 558	0.24 491	0.28 465	0.34 541	0.23 508	0.20 469	0.30 568	0.10 459	0.06 359	0.09 419	0.09 443	0.13 529	0.15 556

GANetREF_RVC	0.31 573	0.34 594	0.27 523	0.35 590	0.16 549	0.32 561	0.41 603	0.48 593	0.51 574	0.35 562	0.35 515	0.34 541	0.33 568	0.39 587	0.32 576	0.27 600	0.20 584	0.29 597	0.15 561	0.18 574	0.17 575
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
stereogan	0.22 514	0.11 454	0.21 489	0.20 468	0.12 478	0.31 560	0.19 463	0.35 540	0.44 549	0.22 470	0.39 538	0.35 545	0.27 537	0.33 561	0.22 499	0.10 459	0.12 540	0.10 467	0.10 482	0.14 542	0.13 532

DANet	0.21 505	0.15 523	0.28 528	0.25 553	0.13 501	0.22 496	0.19 463	0.27 431	0.27 429	0.28 531	0.32 495	0.35 545	0.31 563	0.31 551	0.23 511	0.11 488	0.09 494	0.11 498	0.10 482	0.13 529	0.11 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample8	0.19 481	0.12 472	0.20 480	0.12 4	0.14 521	0.17 414	0.13 148	0.31 486	0.21 344	0.27 516	0.22 375	0.36 547	0.25 523	0.19 444	0.17 433	0.15 554	0.30 602	0.14 544	0.14 546	0.14 542	0.12 513

ccnet	0.29 566	0.28 586	0.23 504	0.20 468	0.28 594	0.41 587	0.21 501	0.45 589	0.33 481	0.36 565	0.46 568	0.36 547	0.30 559	0.39 587	0.42 599	0.23 596	0.14 562	0.21 578	0.17 572	0.23 583	0.18 578

RP	0.21 505	0.13 501	0.21 489	0.23 533	0.11 446	0.21 488	0.20 484	0.25 392	0.44 549	0.21 454	0.38 530	0.36 547	0.24 514	0.27 529	0.25 534	0.11 488	0.12 540	0.13 532	0.12 533	0.12 511	0.14 549

SHD	0.26 556	0.15 523	0.30 539	0.24 542	0.18 570	0.22 496	0.15 278	0.38 561	0.71 604	0.32 555	0.41 555	0.36 547	0.28 547	0.32 558	0.29 563	0.12 513	0.11 526	0.14 544	0.13 543	0.16 564	0.20 584

ADCPNet	0.25 548	0.16 531	0.61 593	0.21 497	0.15 539	0.35 578	0.25 549	0.32 497	0.35 502	0.30 543	0.40 544	0.36 547	0.28 547	0.28 541	0.32 576	0.12 513	0.10 514	0.11 498	0.12 533	0.14 542	0.13 532

WZ-Net	0.28 562	0.17 542	0.78 610	0.22 512	0.16 549	0.34 570	0.29 580	0.39 565	0.57 582	0.24 491	0.55 582	0.37 552	0.24 514	0.33 561	0.35 583	0.09 418	0.08 465	0.09 419	0.10 482	0.14 542	0.16 567

XQC	0.28 562	0.23 571	0.51 579	0.28 573	0.19 573	0.34 570	0.27 565	0.36 547	0.57 582	0.31 549	0.30 483	0.37 552	0.30 559	0.38 583	0.38 590	0.13 536	0.09 494	0.15 556	0.12 533	0.17 571	0.18 578

GANet	0.21 505	0.12 472	0.21 489	0.24 542	0.13 501	0.22 496	0.22 511	0.41 575	0.26 419	0.31 549	0.42 561	0.37 552	0.28 547	0.23 510	0.22 499	0.10 459	0.12 540	0.10 467	0.09 443	0.10 473	0.08 402

HSM	0.15 412	0.08 294	0.14 320	0.16 192	0.09 293	0.16 393	0.14 206	0.28 451	0.25 405	0.19 417	0.23 384	0.37 552	0.16 422	0.20 469	0.15 402	0.07 296	0.05 213	0.07 253	0.06 242	0.07 315	0.06 257

Wz-Net-MNSev	0.22 514	0.13 501	0.31 541	0.20 468	0.14 521	0.36 579	0.24 534	0.33 516	0.44 549	0.28 531	0.40 544	0.38 556	0.19 475	0.24 519	0.25 534	0.09 418	0.07 439	0.09 419	0.09 443	0.12 511	0.10 474

DGSMNet	0.24 537	0.19 556	0.33 547	0.21 497	0.24 587	0.24 514	0.20 484	0.35 540	0.41 532	0.24 491	0.32 495	0.38 556	0.21 491	0.29 547	0.23 511	0.12 513	0.11 526	0.14 544	0.16 565	0.23 583	0.23 589

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 572	0.24 574	0.29 536	0.36 592	0.16 549	0.34 570	0.30 587	0.32 497	0.42 539	0.40 575	0.46 568	0.38 556	0.31 563	0.34 564	0.28 560	0.19 581	0.20 584	0.26 586	0.29 597	0.18 574	0.19 583

AF-Net	0.22 514	0.17 542	0.17 434	0.26 558	0.13 501	0.25 525	0.24 534	0.32 497	0.50 567	0.25 504	0.33 507	0.38 556	0.26 529	0.28 541	0.25 534	0.11 488	0.10 514	0.16 562	0.11 514	0.11 496	0.10 474

RGC	0.25 548	0.20 560	0.29 536	0.28 573	0.16 549	0.22 496	0.23 522	0.32 497	0.44 549	0.27 516	0.40 544	0.38 556	0.27 537	0.36 576	0.22 499	0.11 488	0.13 553	0.17 564	0.17 572	0.14 542	0.16 567

edge stereo	0.22 514	0.13 501	0.20 480	0.21 497	0.13 501	0.23 509	0.16 344	0.32 497	0.42 539	0.32 555	0.40 544	0.38 556	0.35 574	0.25 524	0.24 524	0.13 536	0.11 526	0.14 544	0.11 514	0.12 511	0.13 532

DPSNet	0.28 562	0.16 531	0.31 541	0.18 353	0.13 501	0.54 596	0.42 606	0.51 599	0.67 601	0.29 539	0.38 530	0.38 556	0.29 555	0.31 551	0.23 511	0.11 488	0.10 514	0.11 498	0.08 396	0.20 578	0.16 567

NCCL2	0.23 530	0.15 523	0.17 434	0.34 588	0.18 570	0.24 514	0.23 522	0.34 525	0.28 443	0.31 549	0.38 530	0.38 556	0.28 547	0.23 510	0.24 524	0.15 554	0.12 540	0.18 573	0.21 580	0.13 529	0.13 532

PSMNet-RUCA	0.27 558	0.33 593	0.41 567	0.36 592	0.32 600	0.18 433	0.19 463	0.42 580	0.30 460	0.33 559	0.41 555	0.39 564	0.25 523	0.31 551	0.20 470	0.18 576	0.10 514	0.25 585	0.15 561	0.21 579	0.16 567

Wz-Net-SNSev	0.25 548	0.17 542	0.44 570	0.25 553	0.14 521	0.26 535	0.23 522	0.38 561	0.56 580	0.30 543	0.55 582	0.39 564	0.26 529	0.23 510	0.30 568	0.10 459	0.09 494	0.09 419	0.10 482	0.11 496	0.11 500

CC-Net-ROB	0.28 562	0.31 591	0.36 556	0.29 581	0.15 539	0.25 525	0.19 463	0.45 589	0.33 481	0.39 572	0.37 524	0.39 564	0.31 563	0.27 529	0.26 545	0.24 598	0.19 581	0.30 599	0.23 587	0.18 574	0.15 556

XPNet_ROB	0.22 514	0.11 454	0.19 468	0.22 512	0.13 501	0.22 496	0.19 463	0.34 525	0.40 529	0.30 543	0.39 538	0.39 564	0.26 529	0.26 526	0.28 560	0.15 554	0.10 514	0.10 467	0.10 482	0.13 529	0.12 513

ADCS	0.29 566	0.18 553	0.45 571	0.21 497	0.17 564	0.28 552	0.23 522	0.41 575	0.63 595	0.40 575	0.49 572	0.40 568	0.36 576	0.39 587	0.40 595	0.13 536	0.12 540	0.13 532	0.14 546	0.16 564	0.16 567

WCMA_ROB	0.24 537	0.11 454	0.22 495	0.17 270	0.14 521	0.32 561	0.15 278	0.32 497	0.32 474	0.38 570	0.53 578	0.40 568	0.34 572	0.34 564	0.25 534	0.11 488	0.12 540	0.12 517	0.10 482	0.14 542	0.14 549

psmorigin	0.25 548	0.15 523	0.34 555	0.17 270	0.13 501	0.23 509	0.14 206	0.34 525	0.33 481	0.41 579	0.55 582	0.41 570	0.37 578	0.34 564	0.27 553	0.11 488	0.15 568	0.11 498	0.11 514	0.12 511	0.16 567

EDNetEfficientorigin	7.91 637	0.31 591	153.02 656	0.19 411	0.09 293	0.21 488	0.16 344	0.22 333	0.59 586	0.72 607	0.67 597	0.42 571	0.50 599	0.24 519	0.39 592	0.08 359	0.07 439	0.08 338	0.07 331	0.12 511	0.10 474

LSM	0.33 578	0.20 560	0.58 590	0.26 558	0.60 617	0.34 570	0.25 549	0.42 580	0.48 558	0.45 587	0.58 592	0.42 571	0.36 576	0.35 570	0.25 534	0.12 513	0.20 584	0.14 544	0.16 565	0.19 577	0.33 604

FBW_ROB	0.24 537	0.17 542	0.22 495	0.26 558	0.14 521	0.25 525	0.22 511	0.41 575	0.41 532	0.41 579	0.41 555	0.42 571	0.27 537	0.31 551	0.23 511	0.09 418	0.14 562	0.14 544	0.12 533	0.11 496	0.09 447

SANet	0.24 537	0.14 513	0.28 528	0.21 497	0.11 446	0.27 545	0.24 534	0.38 561	0.64 596	0.36 565	0.40 544	0.43 574	0.26 529	0.27 529	0.24 524	0.12 513	0.09 494	0.10 467	0.09 443	0.13 529	0.11 500

DispFullNet	0.27 558	0.21 566	0.65 596	0.28 573	0.16 549	0.26 535	0.17 378	0.33 516	0.58 585	0.27 516	0.38 530	0.43 574	0.23 508	0.38 583	0.23 511	0.12 513	0.06 359	0.19 575	0.11 514	0.21 579	0.15 556

coex-ft	3.30 630	0.34 594	59.09 655	0.18 353	0.13 501	0.26 535	0.22 511	0.27 431	0.72 605	1.90 635	0.70 601	0.44 576	0.45 595	0.29 547	0.41 598	0.09 418	0.09 494	0.12 517	0.09 443	0.14 542	0.13 532

CSAN	0.29 566	0.24 574	0.27 523	0.34 588	0.19 573	0.33 567	0.42 606	0.37 553	0.50 567	0.38 570	0.40 544	0.44 576	0.33 568	0.28 541	0.30 568	0.20 583	0.16 571	0.19 575	0.19 577	0.14 542	0.15 556

Wz-Net-TNSev	0.29 566	0.20 560	0.65 596	0.19 411	0.15 539	0.38 583	0.27 565	0.35 540	0.55 577	0.34 561	0.42 561	0.45 578	0.38 579	0.32 558	0.30 568	0.12 513	0.13 553	0.10 467	0.12 533	0.15 557	0.14 549

ETE_ROB	0.23 530	0.17 542	0.22 495	0.25 553	0.13 501	0.26 535	0.29 580	0.31 486	0.36 506	0.28 531	0.36 518	0.45 578	0.26 529	0.27 529	0.26 545	0.11 488	0.08 465	0.12 517	0.09 443	0.14 542	0.13 532

PDISCO_ROB	0.27 558	0.16 531	0.26 516	0.28 573	0.20 576	0.32 561	0.26 558	0.44 586	0.57 582	0.28 531	0.40 544	0.45 578	0.29 555	0.33 561	0.34 582	0.12 513	0.09 494	0.17 564	0.16 565	0.17 571	0.13 532

MSMD_ROB	0.31 573	0.26 580	0.26 516	0.24 542	0.21 580	0.34 570	0.25 549	0.34 525	0.39 523	0.40 575	0.69 599	0.45 578	0.40 584	0.34 564	0.27 553	0.20 583	0.19 581	0.26 586	0.25 589	0.23 583	0.22 588

otaku	0.39 584	0.37 597	0.52 580	0.44 599	0.28 594	0.58 598	0.24 534	0.41 575	0.62 592	0.40 575	0.49 572	0.46 582	0.33 568	0.40 591	0.32 576	0.30 601	0.30 602	0.39 603	0.33 602	0.29 597	0.28 598

AnyNet_C01	0.36 582	0.25 579	1.37 622	0.22 512	0.17 564	0.48 592	0.27 565	0.35 540	0.39 523	0.39 572	0.74 605	0.46 582	0.38 579	0.45 595	0.47 604	0.13 536	0.13 553	0.13 532	0.14 546	0.14 542	0.15 556

PASM	0.32 575	0.24 574	0.48 577	0.28 573	0.27 593	0.29 556	0.30 587	0.34 525	0.49 564	0.35 562	0.39 538	0.46 582	0.34 572	0.34 564	0.35 583	0.23 596	0.25 598	0.26 586	0.28 596	0.23 583	0.21 586

MSAF-DinoV2	0.22 514	0.11 454	0.23 504	0.17 270	0.10 396	0.27 545	0.16 344	0.37 553	0.55 577	0.21 454	0.27 451	0.47 585	0.27 537	0.35 570	0.39 592	0.09 418	0.06 359	0.07 253	0.09 443	0.12 511	0.10 474

LE_ROB	0.50 599	0.07 193	0.14 320	0.15 111	0.08 175	0.24 514	0.16 344	0.22 333	1.81 634	4.63 637	0.67 597	0.47 585	0.44 594	0.20 469	0.29 563	0.07 296	0.06 359	0.06 154	0.06 242	0.08 378	0.06 257

Ntro	0.40 587	0.40 599	0.53 581	0.46 603	0.30 598	0.65 604	0.24 534	0.46 591	0.68 602	0.41 579	0.49 572	0.48 587	0.42 592	0.39 587	0.31 575	0.32 602	0.28 600	0.37 602	0.30 599	0.32 602	0.29 599

anonymity	0.53 601	0.58 606	0.65 596	0.41 597	0.61 618	0.53 595	0.41 603	0.56 605	0.41 532	0.55 597	0.50 576	0.49 588	0.55 604	0.58 609	0.50 609	0.58 617	0.50 620	0.51 608	0.51 614	0.51 607	0.57 615

FC-DCNN v2	0.33 578	0.27 582	0.28 528	0.26 558	0.23 585	0.37 580	0.28 571	0.40 569	0.43 544	0.45 587	0.56 587	0.51 589	0.40 584	0.37 581	0.29 563	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590	0.24 590

FCDSN-DC	0.33 578	0.28 586	0.28 528	0.30 583	0.24 587	0.39 584	0.28 571	0.42 580	0.42 539	0.43 585	0.53 578	0.51 589	0.41 589	0.36 576	0.30 568	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590	0.24 590
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 578	0.27 582	0.28 528	0.26 558	0.23 585	0.37 580	0.28 571	0.40 569	0.43 544	0.45 587	0.55 582	0.51 589	0.40 584	0.37 581	0.30 568	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.25 590	0.24 590

LALA_ROB	0.25 548	0.16 531	0.22 495	0.26 558	0.17 564	0.27 545	0.27 565	0.42 580	0.37 513	0.33 559	0.38 530	0.51 589	0.26 529	0.28 541	0.27 553	0.16 570	0.09 494	0.12 517	0.11 514	0.13 529	0.12 513

PVD	0.39 584	0.20 560	0.39 563	0.31 587	0.22 582	0.29 556	0.43 608	0.52 600	0.96 618	0.55 597	0.79 609	0.53 593	0.59 608	0.52 602	0.38 590	0.19 581	0.14 562	0.17 564	0.14 546	0.24 589	0.31 602

SGM_RVC	0.23 530	0.12 472	0.15 372	0.15 111	0.09 293	0.33 567	0.18 423	0.34 525	0.31 467	0.44 586	0.37 524	0.53 593	0.35 574	0.35 570	0.24 524	0.13 536	0.13 553	0.13 532	0.13 543	0.10 473	0.11 500
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	0.40 587	0.28 586	0.33 547	0.55 606	0.39 601	0.82 618	1.23 633	0.47 592	0.51 574	0.36 565	0.35 515	0.55 595	0.39 581	0.38 583	0.39 592	0.15 554	0.20 584	0.15 556	0.14 546	0.23 583	0.20 584

MFN_U_SF_RVC	0.32 575	0.21 566	0.55 584	0.30 583	0.15 539	0.34 570	0.17 378	0.52 600	0.46 556	0.46 590	0.55 582	0.59 596	0.39 581	0.35 570	0.37 588	0.15 554	0.14 562	0.18 573	0.21 580	0.16 564	0.15 556

ACVNet-4b	0.39 584	0.53 604	0.55 584	0.45 600	0.24 587	0.47 590	0.18 423	0.49 595	0.64 596	0.42 582	0.45 567	0.60 597	0.27 537	0.34 564	0.24 524	0.33 603	0.14 562	0.48 606	0.42 607	0.30 598	0.26 597

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 591	0.39 598	0.54 582	0.40 595	0.20 576	0.64 603	0.32 595	0.53 602	0.72 605	0.71 605	0.72 602	0.61 598	0.54 601	0.51 600	0.46 603	0.20 583	0.19 581	0.29 597	0.30 599	0.23 583	0.18 578

MFMNet_re	0.64 605	0.66 612	0.65 596	0.51 604	0.69 622	0.69 607	0.57 616	0.64 611	0.73 609	0.60 599	0.73 603	0.62 599	0.67 613	0.65 612	0.60 614	0.66 622	0.58 629	0.63 613	0.59 617	0.68 619	0.69 625

RainbowNet	0.54 602	0.61 608	0.70 608	0.57 607	0.43 605	0.65 604	0.37 601	0.60 609	0.87 615	0.50 592	0.66 596	0.64 600	0.47 596	0.49 597	0.43 602	0.47 611	0.48 616	0.52 610	0.41 606	0.52 608	0.40 610

MADNet+	0.75 612	0.71 614	3.70 631	0.66 609	0.41 603	0.98 623	0.97 631	0.69 612	0.73 609	0.52 593	0.57 590	0.64 600	0.68 614	0.86 622	1.01 630	0.34 604	0.36 608	0.28 596	0.23 587	0.36 604	0.31 602

ELAS_RVC	0.41 589	0.29 589	0.33 547	0.28 573	0.24 587	0.54 596	0.36 598	0.49 595	0.59 586	0.72 607	0.74 605	0.65 602	0.54 601	0.54 606	0.40 595	0.22 592	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.26 595	0.25 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 604	0.58 606	0.65 596	0.45 600	0.55 612	0.62 602	0.44 609	0.62 610	0.50 567	0.68 603	0.64 594	0.66 603	0.57 606	0.61 610	0.60 614	0.62 620	0.47 615	0.51 608	0.49 611	0.55 612	0.58 616
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 603	0.57 605	0.65 596	0.40 595	0.54 610	0.66 606	0.49 610	0.56 605	0.45 555	0.66 601	0.69 599	0.67 604	0.56 605	0.63 611	0.56 611	0.59 618	0.48 616	0.50 607	0.50 613	0.52 608	0.58 616

MeshStereo	0.27 558	0.13 501	0.18 457	0.15 111	0.11 446	0.32 561	0.24 534	0.40 569	0.36 506	0.52 593	0.57 590	0.67 604	0.40 584	0.35 570	0.26 545	0.14 550	0.13 553	0.13 532	0.11 514	0.11 496	0.10 474
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
ELAS	0.41 589	0.29 589	0.33 547	0.27 570	0.24 587	0.60 601	0.36 598	0.50 598	0.50 567	0.71 605	0.79 609	0.67 604	0.54 601	0.51 600	0.42 599	0.22 592	0.20 584	0.27 589	0.26 590	0.26 595	0.25 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	0.46 597	0.36 596	0.46 575	0.41 597	0.28 594	0.34 570	0.34 596	0.48 593	0.60 589	0.72 607	0.93 615	0.70 607	0.66 612	0.47 596	0.60 614	0.22 592	0.33 606	0.34 601	0.34 604	0.30 598	0.30 601
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.44 592	0.49 603	0.60 592	0.45 600	0.28 594	0.49 593	0.27 565	0.57 607	0.72 605	0.62 600	0.58 592	0.74 608	0.49 598	0.50 598	0.35 583	0.26 599	0.24 597	0.39 603	0.29 597	0.31 601	0.24 590

IMH-64-1	0.65 606	0.61 608	0.68 604	0.71 610	0.51 608	0.59 599	0.49 610	0.91 618	0.85 613	0.74 611	1.02 619	0.81 609	0.78 617	0.79 615	0.49 606	0.42 607	0.46 611	0.71 615	0.47 609	0.52 608	0.39 608

IMH-64	0.65 606	0.61 608	0.68 604	0.71 610	0.51 608	0.59 599	0.49 610	0.91 618	0.85 613	0.74 611	1.02 619	0.81 609	0.78 617	0.79 615	0.49 606	0.42 607	0.46 611	0.71 615	0.47 609	0.52 608	0.39 608

IMH	0.71 609	0.64 611	0.68 604	0.76 612	0.54 610	0.69 607	0.54 614	0.98 624	1.10 620	0.82 615	1.09 622	0.89 611	0.88 622	0.87 623	0.52 610	0.44 610	0.50 620	0.75 618	0.51 614	0.56 613	0.41 611

PWCK	0.71 609	0.94 623	0.95 617	0.76 612	0.31 599	0.74 611	0.36 598	0.90 617	0.90 616	0.96 620	0.75 607	0.95 612	0.61 609	0.87 623	0.66 617	0.72 623	0.46 611	0.75 618	0.49 611	0.69 621	0.44 612

MonStereo1	0.47 598	0.26 580	0.58 590	0.28 573	0.20 576	0.39 584	0.18 423	0.49 595	0.64 596	0.52 593	0.87 612	1.01 613	0.57 606	0.50 598	0.56 611	0.53 614	0.31 605	0.54 612	0.40 605	0.33 603	0.34 605

WAO-7	0.79 614	0.78 617	0.54 582	0.85 618	0.67 621	0.74 611	0.68 624	1.05 627	1.32 625	0.90 618	1.20 629	1.04 614	0.92 623	0.69 613	0.66 617	0.60 619	0.62 630	0.67 614	0.68 623	0.64 615	0.58 616

ACVNet_2	0.66 608	0.66 612	0.68 604	0.63 608	0.41 603	0.71 609	0.49 610	0.96 622	1.39 627	0.89 617	1.09 622	1.04 614	0.73 615	0.54 606	0.47 604	0.43 609	0.40 609	0.53 611	0.44 608	0.47 606	0.35 607

WAO-6	0.81 615	0.80 618	0.62 594	0.86 619	0.63 619	0.76 615	0.58 617	0.98 624	1.54 632	0.90 618	0.96 618	1.07 616	1.03 627	0.70 614	0.66 617	0.72 623	0.49 618	0.90 626	0.71 624	0.68 619	0.58 616

LVE	0.83 617	0.85 621	0.85 615	0.80 615	0.56 613	1.04 628	0.65 621	1.05 627	1.47 630	0.96 620	1.22 630	1.10 617	0.85 620	0.83 618	0.71 622	0.49 612	0.55 626	0.76 621	0.60 619	0.65 616	0.59 621

ktn	1.01 624	1.21 628	0.80 613	1.23 629	0.86 628	1.01 626	0.87 628	0.94 621	1.39 627	1.04 623	1.12 625	1.15 618	1.07 628	0.94 627	0.59 613	1.28 634	0.71 632	1.38 634	0.83 628	1.02 630	0.75 628

MANE	0.45 594	0.27 582	0.27 523	0.27 570	0.24 587	0.47 590	0.31 593	0.55 604	0.59 586	0.72 607	1.13 626	1.15 618	0.61 609	0.52 602	0.37 588	0.21 587	0.20 584	0.27 589	0.31 601	0.25 590	0.24 590

JetBlue	0.71 609	0.45 602	1.14 620	0.51 604	0.47 607	2.02 633	0.64 620	0.75 613	0.70 603	0.69 604	0.77 608	1.22 620	0.83 619	1.03 630	1.01 630	0.40 606	0.28 600	0.33 600	0.33 602	0.30 598	0.34 605

WAO-8	0.91 619	0.81 619	0.65 596	0.94 622	0.69 622	0.90 619	0.67 622	1.07 630	1.83 635	1.06 625	1.45 632	1.30 621	1.07 628	0.84 619	0.78 623	0.74 625	0.53 623	0.86 624	0.75 625	0.69 621	0.62 622

Venus	0.91 619	0.81 619	0.65 596	0.94 622	0.69 622	0.90 619	0.67 622	1.07 630	1.83 635	1.06 625	1.45 632	1.30 621	1.07 628	0.84 619	0.78 623	0.74 625	0.53 623	0.86 624	0.75 625	0.69 621	0.62 622

Dean	0.87 618	0.86 622	0.79 612	0.81 616	0.56 613	0.90 619	0.63 618	1.15 633	1.73 633	1.15 628	1.15 627	1.31 623	0.99 626	0.81 617	0.81 626	0.57 616	0.56 627	0.77 622	0.64 620	0.66 617	0.58 616

SGM-ForestM	0.32 575	0.12 472	0.16 406	0.16 192	0.11 446	0.39 584	0.19 463	0.41 575	0.50 567	0.52 593	0.54 580	1.32 624	0.42 592	0.40 591	0.27 553	0.14 550	0.16 571	0.16 562	0.16 565	0.12 511	0.12 513

TorneroNet	0.82 616	0.74 616	0.81 614	0.84 617	0.63 619	0.99 624	0.63 618	0.96 622	1.16 621	0.80 614	1.11 624	1.36 625	0.86 621	0.93 626	0.80 625	0.56 615	0.49 618	0.78 623	0.66 622	0.73 624	0.63 624

TorneroNet-64	0.76 613	0.72 615	0.74 609	0.78 614	0.58 616	0.91 622	0.56 615	0.84 616	1.29 624	0.66 601	0.90 613	1.40 626	0.75 616	0.85 621	0.67 620	0.49 612	0.46 611	0.72 617	0.59 617	0.67 618	0.53 614

KSHMR	1.09 625	1.17 627	0.88 616	1.25 630	1.00 630	0.99 624	0.96 630	1.13 632	1.37 626	1.16 629	1.29 631	1.41 627	0.96 625	1.01 629	0.92 627	1.03 632	1.08 634	1.20 631	1.03 633	1.01 629	0.97 631

notaker	0.97 622	1.11 626	0.98 618	1.13 627	0.81 626	0.73 610	0.68 624	0.93 620	1.16 621	1.18 630	1.18 628	1.41 627	1.16 632	1.08 632	0.69 621	0.81 628	0.64 631	1.17 630	0.79 627	0.98 628	0.80 629

DPSimNet_ROB	1.11 626	1.23 629	0.78 610	1.13 627	0.88 629	1.10 629	1.13 632	1.16 634	1.23 623	1.43 632	1.02 619	1.41 627	1.10 631	0.90 625	1.60 632	1.46 635	0.51 622	1.21 632	1.03 633	0.90 627	1.01 633

UNDER WATER	0.97 622	0.97 625	1.42 623	0.99 624	0.70 625	1.12 630	0.84 627	0.80 615	1.08 619	1.01 622	0.90 613	1.55 630	1.22 634	1.03 630	1.00 629	0.78 627	0.53 623	1.02 628	0.87 629	0.80 626	0.74 627

UNDER WATER-64	0.95 621	0.94 623	1.43 624	0.87 620	0.56 613	1.18 631	0.87 628	0.77 614	0.94 617	1.04 623	0.85 611	1.58 631	1.21 633	0.94 627	0.96 628	0.87 629	0.57 628	1.03 629	0.88 630	0.78 625	0.73 626

JetRed	1.62 628	1.46 631	2.98 626	0.92 621	1.21 631	4.99 636	1.53 636	1.27 635	1.39 627	1.83 634	1.74 635	1.60 632	0.95 624	1.41 633	2.45 637	0.90 631	1.60 635	0.93 627	0.90 631	1.35 632	0.99 632

BEATNet-Init1	0.52 600	0.27 582	0.62 594	0.30 583	0.21 580	0.76 615	0.29 580	0.54 603	0.65 599	0.86 616	0.95 617	2.07 633	0.62 611	0.56 608	0.42 599	0.18 576	0.18 578	0.23 583	0.22 583	0.22 582	0.21 586

MADNet++	1.95 629	1.75 632	1.59 625	1.82 631	1.69 633	2.33 634	1.40 635	2.35 636	2.09 637	2.57 636	2.36 637	2.24 634	2.17 636	2.28 635	2.34 635	1.87 636	1.66 636	1.54 635	1.34 635	1.92 633	1.77 635

HanzoNet	1.29 627	1.26 630	1.19 621	1.12 626	0.85 627	1.02 627	0.83 626	1.03 626	1.48 631	1.64 633	1.61 634	2.50 635	1.72 635	1.61 634	1.61 633	1.26 633	0.80 633	1.31 633	1.01 632	1.02 630	0.86 630

tt	4.67 632	0.06 102	3.55 630	2.02 632	1.55 632	10.25 640	16.71 641	8.91 645	5.03 638	1.31 631	0.94 616	4.71 636	4.76 637	3.33 636	5.87 639	6.06 644	10.30 648	1.88 638	2.11 638	2.75 635	1.21 634

DPSMNet_ROB	8.06 638	4.48 637	8.63 641	5.37 638	10.74 642	8.32 638	22.98 647	5.46 638	13.36 646	5.12 638	9.92 642	5.08 637	10.40 644	5.53 640	12.58 644	3.80 642	8.00 643	3.50 639	7.02 642	3.83 639	7.14 643

DGTPSM_ROB	8.06 638	4.48 637	8.63 641	5.35 636	10.72 641	8.32 638	22.97 646	5.46 638	13.35 645	5.12 638	9.92 642	5.08 637	10.40 644	5.52 639	12.58 644	3.79 641	8.00 643	3.50 639	7.02 642	3.83 639	7.14 643

USTest	6.22 633	2.73 635	3.00 627	6.57 639	7.29 639	14.37 642	21.57 642	7.00 644	9.56 643	5.34 640	6.10 638	5.72 639	7.64 640	6.41 641	6.96 640	1.97 637	3.42 642	1.64 636	2.15 639	2.66 634	2.36 636

TCMNet-wrong-test	3.67 631	5.48 642	3.89 632	12.18 643	11.75 645	4.65 635	3.88 637	1.06 629	0.72 605	1.09 627	2.15 636	6.30 640	0.53 600	3.43 637	2.36 636	0.89 630	0.20 584	1.87 637	1.69 636	5.57 641	3.62 641

PML	8.91 640	9.34 646	6.13 633	5.35 636	6.41 638	14.99 643	23.38 648	5.27 637	6.83 639	18.04 649	28.19 657	7.67 641	6.83 639	7.85 642	5.75 638	5.35 643	1.83 637	5.95 647	1.93 637	8.64 644	2.52 637

LRCNet_RVC	10.62 643	13.42 647	7.30 634	18.92 645	2.07 634	0.33 567	0.30 587	5.59 640	0.48 558	13.03 647	17.94 648	8.87 642	5.65 638	4.79 638	1.89 634	23.51 655	2.73 641	27.55 656	25.71 656	16.07 652	16.33 653

xxxxx1	7.79 634	5.02 639	7.31 635	3.12 633	3.85 635	16.35 644	22.88 643	5.86 641	8.69 640	7.97 641	8.54 639	9.12 643	8.27 641	10.18 643	10.92 641	2.42 638	2.45 638	3.56 641	12.37 645	3.77 636	3.06 638

tt_ll	7.79 634	5.02 639	7.31 635	3.12 633	3.85 635	16.35 644	22.88 643	5.86 641	8.69 640	7.97 641	8.54 639	9.12 643	8.27 641	10.18 643	10.92 641	2.42 638	2.45 638	3.56 641	12.37 645	3.77 636	3.06 638

ff	7.79 634	5.02 639	7.31 635	3.12 633	3.85 635	16.35 644	22.88 643	5.86 641	8.69 640	7.97 641	8.54 639	9.12 643	8.27 641	10.18 643	10.92 641	2.42 638	2.45 638	3.56 641	12.37 645	3.77 636	3.06 638

Anonymous_1	10.96 644	7.92 643	7.46 638	10.33 640	10.06 640	18.65 648	26.34 649	11.06 646	13.44 647	9.40 644	10.05 644	9.67 646	11.23 646	10.73 646	12.72 646	6.42 645	8.38 645	5.77 644	10.61 644	12.12 645	6.77 642

DPSM_ROB	11.15 645	8.58 644	8.00 639	10.88 641	11.58 643	19.10 649	26.71 650	12.05 647	14.07 648	10.36 645	10.84 645	10.33 647	11.86 647	11.70 647	13.54 647	6.99 646	8.79 646	5.89 645	6.95 640	7.29 642	7.42 645

DPSM	11.15 645	8.58 644	8.00 639	10.88 641	11.58 643	19.10 649	26.71 650	12.05 647	14.07 648	10.36 645	10.84 645	10.33 647	11.86 647	11.70 647	13.54 647	6.99 646	8.79 646	5.89 645	6.95 640	7.29 642	7.42 645

HaxPig	15.71 647	18.52 654	19.18 649	16.89 644	15.89 648	7.73 637	7.60 638	13.31 649	10.82 644	15.42 648	14.91 647	15.98 649	14.92 649	15.58 649	15.98 649	18.95 654	16.73 649	19.46 654	18.08 654	19.26 653	19.05 654

MEDIAN_ROB	20.38 648	24.04 655	23.31 652	21.23 646	21.71 649	10.40 641	7.92 639	17.64 650	15.50 650	20.12 650	19.70 649	20.34 650	20.32 650	21.19 650	21.13 650	23.81 656	21.81 656	24.98 655	23.76 655	24.71 654	23.93 655

FlowAnything	22.44 652	17.35 652	16.14 647	22.07 651	23.23 650	38.39 654	53.77 653	24.25 655	28.44 656	20.96 656	21.82 654	20.70 651	23.84 651	23.49 654	27.14 652	14.04 648	17.79 655	11.75 648	14.15 653	14.65 646	14.89 647

Selective-RAFT-Error	22.47 653	17.37 653	16.09 646	22.06 650	23.34 654	38.39 654	53.83 657	24.29 657	28.47 657	20.74 654	21.83 655	20.81 652	23.90 652	23.54 656	27.53 657	14.08 652	17.69 651	11.82 649	14.00 648	14.69 648	15.00 652

RAFT-FEzeroshot	22.43 650	17.33 649	15.98 643	22.02 648	23.31 652	38.34 652	53.82 655	24.05 652	28.39 653	20.61 652	21.76 651	20.88 653	23.92 654	23.41 651	27.42 655	14.07 649	17.69 651	11.83 650	14.02 650	14.69 648	14.97 650

RAFT-FE	22.43 650	17.33 649	15.98 643	22.02 648	23.31 652	38.34 652	53.82 655	24.05 652	28.39 653	20.61 652	21.76 651	20.88 653	23.92 654	23.41 651	27.42 655	14.07 649	17.69 651	11.83 650	14.02 650	14.69 648	14.97 650

CasAABBNet	22.42 649	17.33 649	16.01 645	22.01 647	23.28 651	38.32 651	53.80 654	24.14 654	28.41 655	20.60 651	21.77 653	20.89 655	23.91 653	23.43 653	27.36 653	14.07 649	17.69 651	11.83 650	14.01 649	14.67 647	14.95 649

LSM0	22.87 654	17.28 648	18.96 648	22.19 652	29.04 656	38.42 656	53.71 652	24.28 656	28.31 652	20.78 655	21.00 650	21.43 656	24.16 656	23.50 655	27.39 654	14.09 653	17.38 650	11.84 653	14.04 652	14.73 651	14.89 647

AVERAGE_ROB	24.90 655	29.20 656	28.14 653	24.89 653	24.64 655	17.75 647	11.12 640	21.45 651	19.93 651	25.12 657	24.46 656	25.12 657	25.46 657	24.69 657	22.83 651	29.76 657	27.13 657	28.97 657	27.95 657	29.91 655	29.47 656

test_example2	98.32 656	94.13 657	45.89 654	96.35 654	109.85 657	88.61 657	95.45 658	25.75 658	94.37 658	130.00 659	126.06 658	58.17 658	74.63 658	88.51 658	79.96 658	150.23 658	221.02 658	77.62 658	99.10 658	113.75 658	96.94 657

ccccc		285.66 658		368.85 657	370.60 658	123.16 658		115.05 659		126.68 658		122.83 659		252.94 659		384.56 659	353.86 659	254.69 659	223.00 659	425.87 659

ASD4		3.38 636

Low-res two-view benchmark