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

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.06 1	0.13 112	0.11 105	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.07 178	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 172	0.08 344	0.11 244	0.13 16	0.10 451	0.08 83	0.06 1	0.10 33	0.10 74	0.10 225	0.09 157	0.10 254	0.09 265	0.11 196	0.11 287	0.13 596	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.10 530	0.08 457
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.25w_new	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.13 339	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.07 3	0.13 112	0.12 142	0.09 180	0.10 193	0.07 123	0.09 265	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

BEATNet_4x	0.12 360	0.08 344	0.14 376	0.18 386	0.07 132	0.15 414	0.07 3	0.22 384	0.18 338	0.16 408	0.19 387	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.15 459	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.06 304

CAR	0.07 7	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.08 7	0.12 83	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.07 43	0.08 7	0.12 83	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

asd	0.07 7	0.08 344	0.07 11	0.16 209	0.07 132	0.08 83	0.08 7	0.11 56	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.14 59	0.06 27	0.08 83	0.08 7	0.10 33	0.15 241	0.08 128	0.10 193	0.07 123	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 72

4.25_new	0.07 7	0.08 344	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.14 143	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 344	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.14 143	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 344	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.14 143	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 344	0.08 56	0.16 209	0.06 27	0.07 43	0.08 7	0.12 83	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.08 7	0.18 296	0.12 142	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.08 25	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.08 25	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

GCST	0.37 644	0.42 663	0.26 574	1.02 689	0.39 664	0.18 485	0.08 7	0.20 337	0.17 307	0.28 589	0.25 482	0.15 379	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.64 685	0.43 674	0.75 681	0.65 685	0.63 678	0.46 676

DN-CSS_ROB	0.13 386	0.13 558	0.16 460	0.18 386	0.10 451	0.16 444	0.08 7	0.22 384	0.18 338	0.17 427	0.22 433	0.13 330	0.13 408	0.12 290	0.13 390	0.05 51	0.05 268	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.06 304

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.09 20	0.12 83	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203

aanet-new-16k	0.08 84	0.08 344	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.07 43	0.09 20	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

BStereo	0.08 84	0.06 107	0.16 460	0.15 113	0.08 212	0.07 43	0.09 20	0.15 185	0.16 278	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.05 268	0.05 48	0.07 379	0.04 48	0.04 72

Wave_Phase_stereo	0.09 172	0.06 107	0.16 460	0.15 113	0.08 212	0.11 251	0.09 20	0.18 296	0.16 278	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.05 268	0.05 48	0.07 379	0.04 48	0.04 72

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 20	0.11 56	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.05 203

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.06 27	0.08 83	0.09 20	0.13 112	0.13 184	0.05 2	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

S2M2_XL	0.08 84	0.06 107	0.12 289	0.12 5	0.08 212	0.09 136	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 128	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.08 434	0.06 304
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.75w	0.07 7	0.07 225	0.08 56	0.16 209	0.07 132	0.07 43	0.09 20	0.16 223	0.09 50	0.07 74	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 107	0.06 5	0.15 113	0.06 27	0.08 83	0.09 20	0.12 83	0.08 24	0.09 180	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.09 20	0.08 11	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.06 304

DCVSM-stereo	0.14 423	0.09 424	0.16 460	0.16 209	0.10 451	0.15 414	0.09 20	0.19 326	0.23 422	0.20 497	0.23 442	0.26 532	0.15 450	0.18 486	0.14 428	0.09 473	0.07 488	0.09 476	0.08 452	0.10 530	0.12 570

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 113	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 33	0.09 50	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.06 304

LL-Strereo2	0.10 241	0.10 486	0.15 424	0.18 386	0.08 212	0.15 414	0.09 20	0.17 262	0.14 216	0.14 353	0.10 193	0.09 219	0.07 178	0.16 430	0.10 206	0.05 51	0.05 268	0.10 524	0.07 379	0.06 290	0.05 203

DIP-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.09 20	0.16 223	0.16 278	0.11 260	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.15 468	0.10 486	0.17 490	0.17 296	0.08 212	0.18 485	0.09 20	0.28 505	0.25 460	0.19 474	0.24 454	0.24 508	0.17 501	0.17 464	0.14 428	0.08 413	0.06 416	0.09 476	0.10 539	0.07 370	0.06 304

monster-pro	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.09 20	0.14 216	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 84	0.09 424	0.08 56	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.14 143	0.15 241	0.06 25	0.08 122	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

RT-Monster	0.09 172	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.08 212	0.11 251	0.10 35	0.17 262	0.18 338	0.13 331	0.10 193	0.09 219	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

PSi22	0.08 84	0.06 107	0.11 244	0.16 209	0.07 132	0.08 83	0.10 35	0.14 143	0.08 24	0.08 128	0.06 23	0.10 254	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

VMStereo-Base	0.09 172	0.05 41	0.10 185	0.13 16	0.07 132	0.10 199	0.10 35	0.16 223	0.13 184	0.10 225	0.15 314	0.10 254	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.11 1	0.05 2	0.10 199	0.10 35	0.14 143	0.09 50	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.07 178	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.12 303	0.10 35	0.11 56	0.11 105	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.03 1	0.02 1

MonStereo	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.08 83	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.08 83	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asda	0.07 7	0.08 344	0.08 56	0.16 209	0.06 27	0.06 14	0.10 35	0.16 223	0.10 74	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 121	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 344	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.18 296	0.11 105	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 424	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.10 35	0.14 143	0.11 105	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 424	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.10 35	0.14 143	0.11 105	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 206	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.03 2

3w_stereo	0.08 84	0.09 424	0.10 185	0.17 296	0.07 132	0.08 83	0.10 35	0.20 337	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 84	0.08 344	0.09 121	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.10 35	0.20 337	0.15 241	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.07 43	0.10 35	0.14 143	0.14 216	0.07 74	0.08 122	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

monsterstereo	0.07 7	0.06 107	0.06 5	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.10 35	0.16 223	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.07 178	0.08 25	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.05 4	0.10 35	0.11 56	0.09 50	0.06 25	0.06 23	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.07 370	0.06 304

AIO-test2	0.10 241	0.08 344	0.10 185	0.23 594	0.08 212	0.11 251	0.10 35	0.23 405	0.23 422	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.09 499	0.05 168	0.05 203

MonSter	0.07 7	0.06 107	0.05 1	0.15 113	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 185	0.15 241	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.04 1	0.10 35	0.11 56	0.11 105	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

rvit_stereo_0075_2	0.17 512	0.12 530	0.25 571	0.23 594	0.16 610	0.13 354	0.10 35	0.30 533	0.27 484	0.20 497	0.28 522	0.22 484	0.15 450	0.18 486	0.13 390	0.16 630	0.10 572	0.17 625	0.10 539	0.10 530	0.09 501

Pointernet	0.09 172	0.04 1	0.09 121	0.16 209	0.08 212	0.13 354	0.10 35	0.15 185	0.17 307	0.09 180	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.05 203

MaDis-Stereo	0.09 172	0.09 424	0.08 56	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.10 35	0.16 223	0.16 278	0.09 180	0.11 243	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.13 390	0.07 336	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.04 72

raftrobust	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.09 136	0.10 35	0.18 296	0.16 278	0.10 225	0.09 157	0.12 304	0.07 178	0.12 290	0.10 206	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.05 203

RALAANet	0.11 289	0.08 344	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.10 35	0.20 337	0.15 241	0.14 353	0.13 283	0.16 395	0.09 265	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

UCFNet_RVC	0.14 423	0.08 344	0.13 339	0.11 1	0.10 451	0.20 525	0.10 35	0.24 429	0.22 410	0.17 427	0.20 399	0.23 502	0.15 450	0.17 464	0.15 459	0.12 570	0.07 488	0.10 524	0.13 604	0.11 553	0.10 530

HITNet	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.14 59	0.06 27	0.11 251	0.10 35	0.18 296	0.18 338	0.13 331	0.16 327	0.14 350	0.11 337	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.06 290	0.05 203
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
aanet-new-32k	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.11 64	0.10 33	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.11 64	0.10 33	0.08 24	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.11 64	0.14 143	0.12 142	0.09 180	0.09 157	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.05 2	0.08 83	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 183	0.05 14	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.04 72

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.05 2	0.08 83	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 183	0.05 14	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.04 72

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.12 5	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.04 72

LACA3	0.07 7	0.08 344	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 136	0.11 64	0.08 11	0.08 24	0.08 128	0.05 7	0.07 123	0.07 178	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 41	0.06 5	0.15 113	0.06 27	0.09 136	0.11 64	0.11 56	0.10 74	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 227	0.09 58	0.07 1	0.07 336	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.04 48	0.04 72

LACA1	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.14 59	0.05 2	0.09 136	0.11 64	0.10 33	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 178	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 72

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.11 64	0.15 185	0.12 142	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 206	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

DispViT+	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 64	0.18 296	0.16 278	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 84	0.04 1	0.11 244	0.14 59	0.07 132	0.11 251	0.11 64	0.11 56	0.07 15	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.06 304

BridgeDepth	0.07 7	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.09 20	0.06 6	0.04 1	0.07 64	0.10 254	0.09 265	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.08 84	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.07 132	0.12 303	0.11 64	0.13 112	0.14 216	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 168	0.06 304

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.10 33	0.08 24	0.06 25	0.06 23	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 185	0.15 113	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.09 20	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 41	0.08 56	0.17 296	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.08 11	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.08 56	0.17 296	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.08 11	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

Reg-Stereo(zero)	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.16 209	0.06 27	0.12 303	0.11 64	0.15 185	0.10 74	0.12 301	0.09 157	0.10 254	0.08 227	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 580	0.17 490	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 11	0.08 24	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.04 72

trnet	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 303	0.11 64	0.13 112	0.10 74	0.08 128	0.13 283	0.09 219	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.08 413	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.05 203

MIF-Stereo (partial)	0.11 289	0.06 107	0.10 185	0.19 455	0.10 451	0.10 199	0.11 64	0.17 262	0.18 338	0.14 353	0.16 327	0.09 219	0.11 337	0.12 290	0.12 348	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.07 391

UniTT-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.08 212	0.13 354	0.11 64	0.12 83	0.11 105	0.10 225	0.12 264	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.05 168	0.05 203

CASnet	0.09 172	0.09 424	0.09 121	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.11 64	0.18 296	0.14 216	0.11 260	0.10 193	0.09 219	0.07 178	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.10 524	0.08 452	0.05 168	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.13 16	0.07 132	0.14 388	0.11 64	0.15 185	0.15 241	0.09 180	0.09 157	0.12 304	0.09 265	0.15 395	0.10 206	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Patchmatch Stereo++	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.11 64	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.11 64	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

iRAFT	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.11 64	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

raft+_RVC	0.11 289	0.07 225	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.10 199	0.11 64	0.24 429	0.20 380	0.12 301	0.15 314	0.12 304	0.08 227	0.12 290	0.13 390	0.07 336	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

AdaStereo	0.15 468	0.11 512	0.15 424	0.18 386	0.09 339	0.20 525	0.11 64	0.32 555	0.28 499	0.20 497	0.23 442	0.20 457	0.13 408	0.19 501	0.14 428	0.12 570	0.05 268	0.10 524	0.07 379	0.09 497	0.07 391
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.
CBMV	0.19 538	0.14 570	0.17 490	0.18 386	0.10 451	0.20 525	0.11 64	0.29 519	0.30 516	0.29 598	0.30 541	0.30 568	0.23 565	0.27 587	0.19 521	0.13 596	0.15 630	0.17 625	0.16 628	0.10 530	0.10 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
derf	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 83	0.09 50	0.05 2	0.07 64	0.07 123	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.06 14	0.12 96	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.06 14	0.12 96	0.06 1	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

qqai	0.07 7	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.08 11	0.09 50	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.05 203

aanet-new-90k	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.12 83	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.11 56	0.10 74	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 225	0.09 121	0.19 455	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.11 56	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.11 56	0.12 142	0.07 74	0.08 122	0.05 5	0.07 178	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.04 72

aanet-new-28k	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.09 50	0.09 180	0.08 122	0.08 183	0.06 65	0.12 290	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.08 24	0.06 25	0.09 157	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.17 296	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.09 20	0.11 105	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.07 178	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 84	0.08 344	0.08 56	0.19 455	0.07 132	0.08 83	0.12 96	0.14 143	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

aanet-new-8k	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.19 455	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.16 223	0.15 241	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

aanet-new	0.08 84	0.09 424	0.10 185	0.18 386	0.08 212	0.10 199	0.12 96	0.15 185	0.12 142	0.08 128	0.08 122	0.05 5	0.07 178	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 84	0.07 225	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.15 185	0.14 216	0.08 128	0.11 243	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

Foundation-i1c-attn	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.05 2	0.09 136	0.12 96	0.12 83	0.10 74	0.09 180	0.10 193	0.10 254	0.07 178	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.05 2	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.10 74	0.09 180	0.10 193	0.09 219	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 84	0.04 1	0.15 424	0.12 5	0.09 339	0.07 43	0.12 96	0.10 33	0.05 4	0.09 180	0.05 7	0.07 123	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.04 72

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.04 1	0.06 14	0.12 96	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.13 112	0.07 15	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

GeoVLM	0.08 84	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.10 199	0.12 96	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

gcap_with_dpt	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.13 184	0.08 128	0.12 264	0.04 1	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.08 83	0.12 96	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

DStereoRT	0.16 491	0.06 107	0.11 244	0.19 455	0.09 339	0.12 303	0.12 96	0.28 505	0.22 410	0.12 301	0.20 399	0.11 284	0.10 304	0.15 395	0.14 428	0.06 167	0.05 268	0.96 691	0.09 499	0.05 168	0.04 72

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 83	0.09 50	0.07 74	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.08 84	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 227	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

HiDET	0.08 84	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.12 83	0.11 105	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

LCMNet	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.13 16	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.10 33	0.11 105	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.07 178	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

Zero-FE251	0.07 7	0.05 41	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.12 303	0.12 96	0.11 56	0.10 74	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

DA	0.08 84	0.07 225	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.10 254	0.08 227	0.09 58	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.03 2

GGEV	0.08 84	0.07 225	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.10 254	0.08 227	0.09 58	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.18 386	0.06 27	0.11 251	0.12 96	0.09 20	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.04 11	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

GASTEREO	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.19 455	0.07 132	0.07 43	0.12 96	0.14 143	0.11 105	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.04 1	0.12 290	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

MSCF	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.14 143	0.11 105	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.04 1	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

DilatedVolume-Stereo	0.09 172	0.05 41	0.08 56	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.12 96	0.14 143	0.16 278	0.11 260	0.11 243	0.09 219	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 225	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.06 23	0.09 219	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 136	0.12 96	0.14 143	0.10 74	0.06 25	0.09 157	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.12 96	0.09 20	0.09 50	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.05 2	0.12 303	0.12 96	0.11 56	0.12 142	0.07 74	0.09 157	0.09 219	0.09 265	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.03 2

G2L-Stereo	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.12 96	0.27 486	0.22 410	0.16 408	0.27 508	0.21 466	0.13 408	0.17 464	0.18 508	0.09 473	0.08 518	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391

ISRNet	0.18 526	0.08 344	0.19 526	0.19 455	0.13 558	0.15 414	0.12 96	0.30 533	0.32 531	0.21 511	0.25 482	0.27 540	0.17 501	0.17 464	0.20 527	0.20 644	0.08 518	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.17 636

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.22 570	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.04 72

castereo++	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.15 113	0.05 2	0.14 388	0.12 96	0.11 56	0.15 241	0.07 74	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 84	0.06 107	0.11 244	0.14 59	0.09 339	0.10 199	0.12 96	0.10 33	0.12 142	0.06 25	0.07 64	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.06 304

ACV-stereo	0.15 468	0.10 486	0.28 586	0.18 386	0.12 535	0.14 388	0.12 96	0.23 405	0.21 396	0.19 474	0.23 442	0.22 484	0.15 450	0.23 567	0.17 490	0.07 336	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

AIO-Stereo	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.18 386	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.15 185	0.09 50	0.08 128	0.08 122	0.07 123	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

RSM++	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.11 56	0.11 105	0.08 128	0.06 23	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.03 2

RSM	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.12 83	0.10 74	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

test_for_model	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

MIM_Stereo	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.12 96	0.20 337	0.14 216	0.13 331	0.13 283	0.09 219	0.05 14	0.12 290	0.08 25	0.05 51	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

testlalala	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.12 96	0.15 185	0.15 241	0.08 128	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.03 1	0.04 72

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.17 296	0.06 27	0.08 83	0.12 96	0.13 112	0.07 15	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.12 96	0.11 56	0.16 278	0.06 25	0.05 7	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

iRaft-Stereo_5w	0.12 360	0.09 424	0.12 289	0.19 455	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.21 360	0.21 396	0.19 474	0.14 297	0.11 284	0.09 265	0.20 526	0.16 475	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.06 304

PFNet+	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.16 209	0.09 339	0.05 4	0.12 96	0.17 262	0.21 396	0.16 408	0.19 387	0.14 350	0.10 304	0.11 196	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.11 557

OMP-Stereo	0.11 289	0.06 107	0.14 376	0.18 386	0.08 212	0.09 136	0.12 96	0.21 360	0.21 396	0.13 331	0.14 297	0.11 284	0.12 368	0.11 196	0.13 390	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

IIG-Stereo	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.12 96	0.22 384	0.17 307	0.14 353	0.17 349	0.11 284	0.12 368	0.12 290	0.12 348	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

PSM-adaLoss	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

ROB_FTStereo_v2	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

HUI-Stereo	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

SST-Stereo	0.10 241	0.07 225	0.15 424	0.18 386	0.09 339	0.06 14	0.12 96	0.17 262	0.11 105	0.15 380	0.17 349	0.13 330	0.12 368	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.05 203

Pruner-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.06 14	0.12 96	0.17 262	0.17 307	0.13 331	0.19 387	0.13 330	0.09 265	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.08 457

DeepStereo_RVC	0.11 289	0.08 344	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.08 83	0.12 96	0.17 262	0.12 142	0.13 331	0.14 297	0.12 304	0.12 368	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.08 457

iGMRVC	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

RAFT-RH_RVC	0.11 289	0.06 107	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.12 303	0.12 96	0.17 262	0.12 142	0.13 331	0.41 614	0.11 284	0.10 304	0.13 342	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.05 190	0.04 48	0.06 304

RAFT-345	0.11 289	0.07 225	0.15 424	0.16 209	0.08 212	0.08 83	0.12 96	0.15 185	0.10 74	0.11 260	0.36 576	0.09 219	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.04 48	0.05 203

CRE-IMP	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.10 199	0.12 96	0.18 296	0.10 74	0.14 353	0.13 283	0.13 330	0.12 368	0.12 290	0.11 287	0.07 336	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.08 457

RAFT-IKP	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.06 14	0.12 96	0.16 223	0.13 184	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.12 368	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.07 391

CREStereo++_RVC	0.08 84	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 132	0.09 136	0.12 96	0.14 143	0.14 216	0.10 225	0.14 297	0.08 183	0.07 178	0.09 58	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72
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
XX-Stereo	0.09 172	0.05 41	0.08 56	0.17 296	0.09 339	0.15 414	0.12 96	0.20 337	0.10 74	0.10 225	0.14 297	0.07 123	0.06 65	0.12 290	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.04 72

iResNetv2_ROB	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.08 212	0.16 444	0.12 96	0.25 446	0.35 559	0.21 511	0.29 534	0.24 508	0.13 408	0.14 371	0.14 428	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.04 59	0.09 497	0.08 457

NOSS_ROB	0.19 538	0.12 530	0.18 514	0.16 209	0.12 535	0.15 414	0.12 96	0.30 533	0.32 531	0.20 497	0.22 433	0.27 540	0.23 565	0.21 543	0.16 475	0.16 630	0.18 641	0.23 644	0.21 643	0.12 568	0.13 592

TS12	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.21 553	0.07 132	0.11 251	0.13 170	0.11 56	0.09 50	0.10 225	0.10 193	0.08 183	0.10 304	0.09 58	0.12 348	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

DF	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.13 170	0.10 33	0.12 142	0.09 180	0.10 193	0.10 254	0.08 227	0.11 196	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

LiteMatch*	0.08 84	0.04 1	0.11 244	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.13 170	0.14 143	0.09 50	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 344	0.07 11	0.17 296	0.07 132	0.08 83	0.13 170	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

aanet-new-36k	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.11 56	0.13 184	0.08 128	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.05 2	0.07 43	0.13 170	0.12 83	0.12 142	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 84	0.09 424	0.07 11	0.20 521	0.08 212	0.08 83	0.13 170	0.12 83	0.13 184	0.08 128	0.08 122	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 84	0.06 107	0.15 424	0.14 59	0.06 27	0.08 83	0.13 170	0.13 112	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.13 170	0.09 20	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 84	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.11 251	0.13 170	0.14 143	0.14 216	0.08 128	0.13 283	0.05 5	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 84	0.06 107	0.17 490	0.15 113	0.06 27	0.06 14	0.13 170	0.13 112	0.13 184	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 354	0.13 170	0.12 83	0.09 50	0.11 260	0.11 243	0.11 284	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

Foundation-i1	0.09 172	0.04 1	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.13 170	0.16 223	0.14 216	0.10 225	0.10 193	0.11 284	0.07 178	0.07 4	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.05 168	0.05 203

Hybrid-DGEV-2	0.11 289	0.06 107	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.09 136	0.13 170	0.28 505	0.29 506	0.11 260	0.11 243	0.09 219	0.12 368	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.15 185	0.06 6	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.08 227	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

DLNR-FE	10.43 705	1.83 696	19.53 720	120.75 724	13.06 712	0.06 14	0.13 170	0.23 405	0.10 74	0.07 74	0.10 193	0.09 219	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.13 596	0.04 25	0.06 188	0.04 59	52.01 726	0.04 72

Select-FE	0.11 289	0.06 107	0.20 538	0.15 113	0.11 501	0.11 251	0.13 170	0.21 360	0.18 338	0.09 180	0.11 243	0.10 254	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.08 452	0.06 290	0.08 457

IGEV-FE	0.09 172	0.05 41	0.12 289	0.13 16	0.08 212	0.12 303	0.13 170	0.17 262	0.11 105	0.10 225	0.06 23	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

DDF-Stereo	0.08 84	0.04 1	0.09 121	0.15 113	0.10 451	0.06 14	0.13 170	0.09 20	0.14 216	0.06 25	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.08 434	0.05 203

water-stereo	0.09 172	0.06 107	0.08 56	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.15 185	0.13 184	0.11 260	0.12 264	0.08 183	0.09 265	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

depthmonostereo	0.09 172	0.06 107	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.13 170	0.14 143	0.14 216	0.10 225	0.10 193	0.09 219	0.11 337	0.08 25	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 41	0.11 244	0.14 59	0.06 27	0.07 43	0.13 170	0.09 20	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

DFGA-Net	0.13 386	0.11 512	0.18 514	0.17 296	0.10 451	0.12 303	0.13 170	0.22 384	0.25 460	0.16 408	0.16 327	0.13 330	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.05 168	0.05 203

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.04 1	0.13 170	0.10 33	0.10 74	0.05 2	0.11 243	0.07 123	0.05 14	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

SCV	0.08 84	0.09 424	0.08 56	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.13 170	0.10 33	0.12 142	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.06 290	0.04 72

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 136	0.13 170	0.06 1	0.09 50	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.04 72

HUF	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.13 112	0.13 184	0.07 74	0.07 64	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

AIO-test1	0.10 241	0.07 225	0.10 185	0.23 594	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.21 360	0.14 216	0.11 260	0.12 264	0.09 219	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.09 476	0.10 539	0.03 1	0.06 304

GIP-stereo	0.08 84	0.06 107	0.11 244	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.14 143	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.05 5	0.04 1	0.10 121	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.13 170	0.07 7	0.13 184	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 113	0.05 2	0.05 4	0.13 170	0.12 83	0.08 24	0.07 74	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.04 72

UGAM-zero	0.09 172	0.05 41	0.15 424	0.15 113	0.08 212	0.09 136	0.13 170	0.19 326	0.15 241	0.11 260	0.15 314	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

U	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.19 455	0.10 451	0.10 199	0.13 170	0.12 83	0.17 307	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.06 290	0.05 203

WCG-NET（raft）	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.13 170	0.15 185	0.12 142	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

DualNet (step1)	0.16 491	0.12 530	0.20 538	0.12 5	0.14 579	0.17 466	0.13 170	0.27 486	0.23 422	0.20 497	0.20 399	0.24 508	0.19 532	0.16 430	0.16 475	0.15 614	0.06 416	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.12 570

test_sample9	0.18 526	0.12 530	0.20 538	0.12 5	0.14 579	0.17 466	0.13 170	0.27 486	0.23 422	0.20 497	0.20 399	0.24 508	0.19 532	0.19 501	0.17 490	0.15 614	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.12 570

test_sample8	0.19 538	0.12 530	0.20 538	0.12 5	0.14 579	0.17 466	0.13 170	0.31 544	0.21 396	0.27 574	0.22 433	0.36 607	0.25 580	0.19 501	0.17 490	0.15 614	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.14 601	0.12 570

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.07 43	0.13 170	0.09 20	0.11 105	0.07 74	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

IGEV++	0.08 84	0.06 107	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.10 33	0.09 50	0.08 128	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.13 342	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

GMStereo_Zeroshot	0.16 491	0.13 558	0.24 566	0.20 521	0.10 451	0.17 466	0.13 170	0.29 519	0.25 460	0.23 540	0.32 553	0.25 522	0.11 337	0.19 501	0.14 428	0.09 473	0.06 416	0.11 555	0.06 281	0.12 568	0.08 457

IGEV_Zeroshot_test	0.09 172	0.05 41	0.12 289	0.13 16	0.08 212	0.12 303	0.13 170	0.17 262	0.11 105	0.10 225	0.06 23	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

MSKI-zero shot	0.09 172	0.05 41	0.09 121	0.15 113	0.07 132	0.10 199	0.13 170	0.14 143	0.13 184	0.09 180	0.09 157	0.09 219	0.06 65	0.12 290	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

DLNR_Zeroshot_test	10.40 704	1.82 695	19.49 719	120.77 725	13.11 713	0.06 14	0.13 170	0.23 405	0.10 74	0.07 74	0.10 193	0.09 219	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.13 596	0.04 25	0.06 188	0.04 59	51.54 725	0.04 72

SQANet	0.23 587	0.23 632	0.30 597	0.30 646	0.19 636	0.27 604	0.13 170	0.29 519	0.33 538	0.24 549	0.37 583	0.31 581	0.22 557	0.27 587	0.23 568	0.15 614	0.10 572	0.21 639	0.16 628	0.21 642	0.15 616

AEACV	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.14 59	0.13 558	0.14 388	0.13 170	0.14 143	0.09 50	0.07 74	0.09 157	0.07 123	0.08 227	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

CAS	0.08 84	0.04 1	0.07 11	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.13 170	0.12 83	0.09 50	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.04 72

Selective-RAFT	0.11 289	0.10 486	0.11 244	0.21 553	0.08 212	0.16 444	0.13 170	0.20 337	0.22 410	0.10 225	0.10 193	0.11 284	0.10 304	0.15 395	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

RCA-Stereo	0.09 172	0.06 107	0.09 121	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.18 296	0.14 216	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.07 178	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

HBP-ISP	0.18 526	0.13 558	0.16 460	0.15 113	0.11 501	0.08 83	0.13 170	0.28 505	0.29 506	0.22 527	0.33 565	0.21 466	0.25 580	0.23 567	0.17 490	0.14 610	0.16 634	0.21 639	0.17 635	0.10 530	0.08 457

DisPM	0.11 289	0.07 225	0.12 289	0.16 209	0.09 339	0.06 14	0.13 170	0.17 262	0.17 307	0.14 353	0.20 399	0.12 304	0.10 304	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.11 557

GLC_STEREO	0.11 289	0.07 225	0.11 244	0.17 296	0.07 132	0.09 136	0.13 170	0.15 185	0.24 439	0.12 301	0.13 283	0.12 304	0.08 227	0.18 486	0.11 287	0.06 167	0.08 518	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.05 203

TRStereo	0.09 172	0.05 41	0.12 289	0.15 113	0.12 535	0.10 199	0.13 170	0.18 296	0.18 338	0.09 180	0.09 157	0.09 219	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.04 48	0.04 72

HHNet	0.11 289	0.06 107	0.16 460	0.15 113	0.14 579	0.07 43	0.13 170	0.20 337	0.17 307	0.14 353	0.25 482	0.11 284	0.08 227	0.13 342	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.09 501

AAGNet	0.11 289	0.07 225	0.16 460	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.13 170	0.18 296	0.13 184	0.16 408	0.21 422	0.13 330	0.14 432	0.11 196	0.14 428	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.05 203

PSM-softLoss	0.12 360	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.08 83	0.13 170	0.24 429	0.17 307	0.14 353	0.19 387	0.13 330	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.12 570

KMStereo	0.12 360	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.08 83	0.13 170	0.24 429	0.17 307	0.14 353	0.19 387	0.13 330	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.12 570

RAFT_R40	0.11 289	0.07 225	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.06 14	0.13 170	0.17 262	0.16 278	0.14 353	0.18 376	0.15 379	0.12 368	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.05 203

AnonymousM	0.09 172	0.05 41	0.10 185	0.14 59	0.06 27	0.09 136	0.13 170	0.19 326	0.14 216	0.13 331	0.11 243	0.09 219	0.08 227	0.13 342	0.10 206	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.05 190	0.05 168	0.05 203

sAnonymous2	0.13 386	0.12 530	0.24 566	0.20 521	0.12 535	0.17 466	0.13 170	0.26 464	0.21 396	0.11 260	0.11 243	0.13 330	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.09 473	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.15 617	0.10 530

CroCo_RVC	0.13 386	0.12 530	0.24 566	0.20 521	0.12 535	0.17 466	0.13 170	0.26 464	0.21 396	0.11 260	0.11 243	0.13 330	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.09 473	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.15 617	0.10 530

GES	0.14 423	0.08 344	0.16 460	0.15 113	0.10 451	0.13 354	0.13 170	0.28 505	0.25 460	0.16 408	0.23 442	0.18 431	0.13 408	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.09 501

FADNet_RVC	0.16 491	0.14 570	0.40 624	0.20 521	0.11 501	0.13 354	0.13 170	0.26 464	0.22 410	0.21 511	0.23 442	0.20 457	0.17 501	0.14 371	0.16 475	0.08 413	0.08 518	0.12 575	0.09 499	0.11 553	0.10 530

FADNet	0.21 562	0.22 630	0.36 615	0.18 386	0.17 625	0.24 573	0.13 170	0.31 544	0.31 524	0.23 540	0.25 482	0.27 540	0.21 548	0.19 501	0.15 459	0.13 596	0.15 630	0.12 575	0.15 624	0.16 626	0.18 639

CBMV_ROB	0.19 538	0.13 558	0.17 490	0.16 209	0.11 501	0.15 414	0.13 170	0.26 464	0.28 499	0.27 574	0.30 541	0.27 540	0.24 571	0.23 567	0.16 475	0.15 614	0.17 639	0.22 643	0.20 641	0.10 530	0.11 557

PWC_ROB	0.21 562	0.16 588	0.26 574	0.18 386	0.11 501	0.22 551	0.13 170	0.32 555	0.49 623	0.30 603	0.40 603	0.32 590	0.24 571	0.31 609	0.22 556	0.10 514	0.07 488	0.11 555	0.08 452	0.11 553	0.10 530

quiztm	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.14 143	0.12 142	0.07 74	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.08 83	0.14 235	0.11 56	0.08 24	0.05 2	0.07 64	0.08 183	0.08 227	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 84	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.11 251	0.14 235	0.12 83	0.11 105	0.07 74	0.11 243	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.14 235	0.13 112	0.12 142	0.07 74	0.09 157	0.07 123	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 84	0.06 107	0.07 11	0.17 296	0.06 27	0.07 43	0.14 235	0.13 112	0.16 278	0.05 2	0.10 193	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 84	0.06 107	0.07 11	0.16 209	0.06 27	0.06 14	0.14 235	0.14 143	0.14 216	0.07 74	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 84	0.05 41	0.12 289	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.14 235	0.12 83	0.12 142	0.07 74	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

IGEV_i1	0.12 360	0.07 225	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.19 509	0.14 235	0.18 296	0.22 410	0.18 457	0.18 376	0.16 395	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

Hybrid-DGEV-03	0.10 241	0.06 107	0.09 121	0.18 386	0.08 212	0.16 444	0.14 235	0.15 185	0.14 216	0.13 331	0.16 327	0.12 304	0.09 265	0.13 342	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.04 72

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.14 235	0.07 7	0.10 74	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 102	0.04 11	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

GEAStereo	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.14 235	0.10 33	0.09 50	0.08 128	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

GSStereo	0.08 84	0.05 41	0.08 56	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.14 235	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

GS-Stereo							0.14 235	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

gasm-f	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.13 16	0.08 212	0.08 83	0.14 235	0.10 33	0.09 50	0.08 128	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

zero-FE	0.08 84	0.04 1	0.09 121	0.15 113	0.10 451	0.05 4	0.14 235	0.09 20	0.14 216	0.07 74	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.08 434	0.05 203

FlowAnything_test	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.09 339	0.07 43	0.14 235	0.20 337	0.11 105	0.09 180	0.09 157	0.12 304	0.12 368	0.13 342	0.11 287	0.09 473	0.06 416	0.09 476	0.09 499	0.06 290	0.09 501

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.13 16	0.07 132	0.07 43	0.14 235	0.09 20	0.09 50	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 121	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.13 16	0.09 339	0.09 136	0.14 235	0.21 360	0.10 74	0.19 474	0.17 349	0.14 350	0.09 265	0.16 430	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.08 452	0.07 370	0.06 304

CoSv	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.13 16	0.09 339	0.09 136	0.14 235	0.21 360	0.10 74	0.19 474	0.17 349	0.14 350	0.09 265	0.16 430	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.08 452	0.07 370	0.06 304

AIO_rvc	0.07 7	0.06 107	0.08 56	0.15 113	0.06 27	0.08 83	0.14 235	0.09 20	0.08 24	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.04 1	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.06 14	0.14 235	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 84	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.11 56	0.13 184	0.09 180	0.07 64	0.07 123	0.07 178	0.12 290	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

999	0.09 172	0.05 41	0.13 339	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.14 235	0.15 185	0.11 105	0.10 225	0.08 122	0.08 183	0.08 227	0.16 430	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.05 203

DDVS	0.15 468	0.10 486	0.21 547	0.16 209	0.12 535	0.15 414	0.14 235	0.25 446	0.19 357	0.18 457	0.29 534	0.27 540	0.12 368	0.19 501	0.15 459	0.09 473	0.06 416	0.09 476	0.07 379	0.11 553	0.11 557

rvit_stereo_0081_aga	0.11 289	0.09 424	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.13 354	0.14 235	0.14 143	0.19 357	0.10 225	0.18 376	0.16 395	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.06 304

WCG-NET	0.08 84	0.05 41	0.09 121	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.14 235	0.13 112	0.13 184	0.06 25	0.09 157	0.07 123	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

rvit_stereo_0081	0.11 289	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.14 143	0.24 439	0.11 260	0.13 283	0.13 330	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.10 514	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.05 203

model_zeroshot	0.10 241	0.04 1	0.11 244	0.15 113	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.20 337	0.13 184	0.11 260	0.10 193	0.12 304	0.07 178	0.12 290	0.10 206	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

GCAP-BAT	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.13 16	0.07 132	0.11 251	0.14 235	0.14 143	0.16 278	0.07 74	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

ITSA-stereo	0.15 468	0.10 486	0.14 376	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.14 235	0.30 533	0.49 623	0.17 427	0.19 387	0.22 484	0.15 450	0.17 464	0.16 475	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.08 434	0.08 457

rvit_stereo_0082	0.11 289	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.14 143	0.24 439	0.11 260	0.13 283	0.13 330	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.10 514	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.05 203

Occ-G	0.08 84	0.05 41	0.06 5	0.14 59	0.07 132	0.08 83	0.14 235	0.13 112	0.15 241	0.07 74	0.11 243	0.07 123	0.05 14	0.09 58	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.05 203

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 172	0.10 486	0.31 599	0.15 113	0.06 27	0.08 83	0.14 235	0.10 33	0.10 74	0.07 74	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.11 196	0.07 1	0.12 570	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.05 203

RAFT-Stereo-weight	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.19 326	0.16 278	0.11 260	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.04 72

CAS++	0.11 289	0.07 225	0.11 244	0.14 59	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.24 429	0.14 216	0.11 260	0.09 157	0.11 284	0.07 178	0.14 371	0.09 102	0.11 545	0.09 551	0.09 476	0.07 379	0.07 370	0.08 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.08 84	0.05 41	0.10 185	0.20 521	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.11 56	0.08 24	0.07 74	0.08 122	0.07 123	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

MyStereo8	0.12 360	0.07 225	0.15 424	0.15 113	0.09 339	0.18 485	0.14 235	0.19 326	0.22 410	0.12 301	0.18 376	0.11 284	0.10 304	0.16 430	0.18 508	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.08 434	0.09 501

EKT-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.14 376	0.15 113	0.10 451	0.13 354	0.14 235	0.18 296	0.21 396	0.11 260	0.08 122	0.12 304	0.09 265	0.11 196	0.12 348	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.07 391

PCWNet_CMD	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.14 235	0.29 519	0.36 563	0.14 353	0.20 399	0.21 466	0.12 368	0.17 464	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

CFNet_ucs	0.15 468	0.08 344	0.16 460	0.16 209	0.11 501	0.14 388	0.14 235	0.30 533	0.34 550	0.16 408	0.24 454	0.23 502	0.14 432	0.18 486	0.15 459	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.09 497	0.09 501

GCAPDPT-zeroshot	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.13 16	0.07 132	0.11 251	0.14 235	0.14 143	0.16 278	0.07 74	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.13 342	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.04 48	0.04 72

Any-RAFT	0.10 241	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.07 132	0.13 354	0.14 235	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.12 264	0.12 304	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

SDNR	0.19 538	0.08 344	0.19 526	0.16 209	0.12 535	0.77 679	0.14 235	0.25 446	0.32 531	0.19 474	0.24 454	0.19 445	0.13 408	0.19 501	0.15 459	0.16 630	0.18 641	0.14 603	0.11 573	0.08 434	0.11 557

anonymousdsp2	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.16 209	0.09 339	0.13 354	0.14 235	0.18 296	0.22 410	0.13 331	0.14 297	0.12 304	0.09 265	0.14 371	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

iinet-f	0.16 491	0.06 107	0.45 631	0.14 59	0.10 451	0.21 542	0.14 235	0.27 486	0.23 422	0.21 511	0.24 454	0.21 466	0.15 450	0.18 486	0.21 547	0.09 473	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.09 497	0.10 530

CES	0.08 84	0.04 1	0.08 56	0.14 59	0.07 132	0.09 136	0.14 235	0.11 56	0.09 50	0.08 128	0.09 157	0.11 284	0.06 65	0.12 290	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.05 168	0.05 203

knoymous	0.11 289	0.05 41	0.12 289	0.13 16	0.07 132	0.15 414	0.14 235	0.19 326	0.13 184	0.11 260	0.17 349	0.13 330	0.09 265	0.13 342	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.07 391

riskmin	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.14 388	0.14 235	0.18 296	0.14 216	0.11 260	0.14 297	0.16 395	0.11 337	0.14 371	0.12 348	0.09 473	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.08 434	0.08 457

MC-Stereo	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.06 27	0.10 199	0.14 235	0.12 83	0.10 74	0.09 180	0.12 264	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

x	0.13 386	0.07 225	0.14 376	0.14 59	0.08 212	0.18 485	0.14 235	0.22 384	0.20 380	0.15 380	0.19 387	0.19 445	0.17 501	0.18 486	0.18 508	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.07 391

BUS	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.22 570	0.10 451	0.19 509	0.14 235	0.34 584	0.19 357	0.17 427	0.22 433	0.16 395	0.13 408	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.07 370	0.07 391

CRFU-Net	0.16 491	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.19 509	0.14 235	0.26 464	0.20 380	0.28 589	0.27 508	0.29 558	0.17 501	0.19 501	0.17 490	0.09 473	0.09 551	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.08 457

NINENet	0.16 491	0.10 486	0.15 424	0.17 296	0.11 501	0.19 509	0.14 235	0.40 628	0.36 563	0.18 457	0.21 422	0.16 395	0.13 408	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.08 518	0.10 524	0.07 379	0.10 530	0.09 501

IPLG	0.10 241	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.14 235	0.20 337	0.15 241	0.12 301	0.17 349	0.07 123	0.07 178	0.14 371	0.13 390	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

MIPNet	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.20 337	0.24 439	0.11 260	0.10 193	0.09 219	0.07 178	0.13 342	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

test-3	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.07 43	0.14 235	0.12 83	0.15 241	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.04 72

test_1	0.08 84	0.06 107	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.07 43	0.14 235	0.12 83	0.15 241	0.09 180	0.08 122	0.07 123	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.04 72

STrans-v2	0.10 241	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.07 132	0.10 199	0.14 235	0.21 360	0.11 105	0.11 260	0.15 314	0.12 304	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.04 72

NF-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

OCTAStereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

NRIStereo	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.18 386	0.08 212	0.10 199	0.14 235	0.16 223	0.15 241	0.12 301	0.14 297	0.13 330	0.12 368	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.07 391

ASMatch	0.11 289	0.06 107	0.13 339	0.16 209	0.10 451	0.07 43	0.14 235	0.17 262	0.17 307	0.12 301	0.16 327	0.16 395	0.10 304	0.13 342	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.08 457

RE-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

TVStereo	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.10 199	0.14 235	0.23 405	0.19 357	0.12 301	0.17 349	0.12 304	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.12 570

rafts_anoy	0.11 289	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.14 235	0.17 262	0.14 216	0.13 331	0.13 283	0.12 304	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.07 336	0.04 25	0.09 476	0.11 573	0.07 370	0.06 304

TANstereo	0.09 172	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 251	0.14 235	0.15 185	0.19 357	0.11 260	0.15 314	0.10 254	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

CFNet_pseudo	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.13 354	0.14 235	0.27 486	0.34 550	0.14 353	0.21 422	0.22 484	0.13 408	0.18 486	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.07 370	0.07 391

RALCasStereoNet	0.10 241	0.06 107	0.09 121	0.16 209	0.08 212	0.12 303	0.14 235	0.17 262	0.11 105	0.12 301	0.17 349	0.14 350	0.10 304	0.12 290	0.11 287	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.07 391

sCroCo_RVC	0.12 360	0.09 424	0.23 562	0.24 603	0.11 501	0.19 509	0.14 235	0.17 262	0.14 216	0.10 225	0.13 283	0.12 304	0.07 178	0.14 371	0.11 287	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.08 452	0.05 168	0.07 391

111	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.10 199	0.14 235	0.21 360	0.23 422	0.11 260	0.12 264	0.14 350	0.11 337	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.05 203

psmorigin	0.25 606	0.15 580	0.34 614	0.17 296	0.13 558	0.23 568	0.14 235	0.34 584	0.33 538	0.41 639	0.55 643	0.41 630	0.37 639	0.34 622	0.27 610	0.11 545	0.15 630	0.11 555	0.11 573	0.12 568	0.16 627

Gwc-CoAtRS	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.10 199	0.14 235	0.17 262	0.17 307	0.08 128	0.10 193	0.12 304	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.04 72

CREStereo	0.09 172	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 354	0.14 235	0.14 143	0.10 74	0.08 128	0.13 283	0.09 219	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.08 413	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.06 304
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 172	0.05 41	0.09 121	0.12 5	0.06 27	0.12 303	0.14 235	0.15 185	0.11 105	0.09 180	0.13 283	0.10 254	0.07 178	0.13 342	0.10 206	0.15 614	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.07 370	0.06 304

CCAANet	0.14 423	0.06 107	0.11 244	0.16 209	0.08 212	0.22 551	0.14 235	0.26 464	0.18 338	0.16 408	0.36 576	0.15 379	0.17 501	0.16 430	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.07 391

FADNet-RVC-Resample	0.16 491	0.11 512	0.31 599	0.22 570	0.11 501	0.19 509	0.14 235	0.25 446	0.24 439	0.24 549	0.27 508	0.20 457	0.15 450	0.16 430	0.15 459	0.07 336	0.08 518	0.12 575	0.10 539	0.09 497	0.10 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 571	0.21 626	0.24 566	0.26 619	0.11 501	0.23 568	0.14 235	0.39 624	0.24 439	0.32 615	0.36 576	0.30 568	0.21 548	0.19 501	0.21 547	0.17 635	0.14 624	0.21 639	0.16 628	0.12 568	0.12 570

R-Stereo Train	0.10 241	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.14 235	0.23 405	0.11 105	0.12 301	0.19 387	0.11 284	0.08 227	0.09 58	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.05 203

RAFT-Stereo	0.10 241	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.14 235	0.23 405	0.11 105	0.12 301	0.19 387	0.11 284	0.08 227	0.09 58	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.05 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 423	0.07 225	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.18 485	0.14 235	0.29 519	0.20 380	0.17 427	0.25 482	0.21 466	0.18 516	0.20 526	0.19 521	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.08 452	0.06 290	0.06 304

MSMDNet	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.14 235	0.29 519	0.36 563	0.14 353	0.21 422	0.21 466	0.12 368	0.17 464	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

ccs_rob	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.09 339	0.12 303	0.14 235	0.27 486	0.34 550	0.14 353	0.21 422	0.22 484	0.13 408	0.18 486	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391

HSM	0.15 468	0.08 344	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.16 444	0.14 235	0.28 505	0.25 460	0.19 474	0.23 442	0.37 612	0.16 478	0.20 526	0.15 459	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.06 304

iResNet_ROB	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.14 59	0.07 132	0.18 485	0.14 235	0.26 464	0.31 524	0.22 527	0.25 482	0.23 502	0.15 450	0.15 395	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.08 434	0.08 457

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.15 319	0.12 83	0.11 105	0.06 25	0.11 243	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.13 112	0.08 24	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.15 450	0.10 121	0.14 428	0.07 336	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.06 290	0.06 304

Lsterematch	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.16 209	0.07 132	0.13 354	0.15 319	0.14 143	0.17 307	0.16 408	0.18 376	0.15 379	0.15 450	0.12 290	0.14 428	0.07 336	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.06 290	0.06 304

FE-Mocha	0.09 172	0.06 107	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.18 296	0.16 278	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

xyz-stereo	0.13 386	0.07 225	0.20 538	0.15 113	0.05 2	0.20 525	0.15 319	0.17 262	0.31 524	0.15 380	0.29 534	0.26 532	0.16 478	0.13 342	0.12 348	0.05 51	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

coex_refinement	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.10 451	0.15 414	0.15 319	0.26 464	0.29 506	0.18 457	0.20 399	0.22 484	0.17 501	0.16 430	0.18 508	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.09 497	0.08 457

SCV_C0	0.08 84	0.07 225	0.07 11	0.16 209	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 196	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.06 290	0.05 203

FACV-RUCA	0.13 386	0.11 512	0.12 289	0.19 455	0.12 535	0.15 414	0.15 319	0.22 384	0.20 380	0.15 380	0.16 327	0.14 350	0.16 478	0.14 371	0.13 390	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.10 530	0.08 457

castereo	0.09 172	0.06 107	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.11 251	0.15 319	0.14 143	0.18 338	0.08 128	0.10 193	0.11 284	0.08 227	0.09 58	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.03 2

PAM_32	0.09 172	0.05 41	0.17 490	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.15 319	0.14 143	0.15 241	0.09 180	0.08 122	0.09 219	0.07 178	0.14 371	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.06 304

rvit_stereo_0083	0.12 360	0.08 344	0.17 490	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.14 143	0.26 474	0.11 260	0.14 297	0.13 330	0.10 304	0.12 290	0.12 348	0.10 514	0.08 518	0.09 476	0.07 379	0.07 370	0.05 203

rvit_stereo_0080	0.10 241	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.09 339	0.07 43	0.15 319	0.16 223	0.16 278	0.11 260	0.10 193	0.14 350	0.08 227	0.12 290	0.10 206	0.09 473	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.05 203

H2IRNET	0.10 241	0.09 424	0.09 121	0.18 386	0.09 339	0.12 303	0.15 319	0.14 143	0.21 396	0.10 225	0.10 193	0.10 254	0.10 304	0.10 121	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.06 290	0.05 203

MGS-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.12 289	0.15 113	0.08 212	0.09 136	0.15 319	0.12 83	0.12 142	0.07 74	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

AE-Stereo	0.10 241	0.08 344	0.10 185	0.18 386	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.14 143	0.19 357	0.09 180	0.14 297	0.12 304	0.08 227	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

CoDeX	0.12 360	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.23 405	0.27 484	0.13 331	0.17 349	0.16 395	0.11 337	0.14 371	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

ACVNet-DCA	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.07 391

xx1	0.11 289	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.16 223	0.18 338	0.09 180	0.09 157	0.16 395	0.16 478	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.07 391

1test111	0.11 289	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.15 395	0.16 475	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.07 391

cc1	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.16 223	0.18 338	0.09 180	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

11t1	0.12 360	0.06 107	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.17 466	0.15 319	0.18 296	0.15 241	0.15 380	0.15 314	0.16 395	0.16 478	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.07 391

ff7	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

IGEVStereo-DCA	0.09 172	0.06 107	0.11 244	0.15 113	0.10 451	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

ffff	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

11t	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

whm_eth	0.10 241	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.09 339	0.07 43	0.15 319	0.16 223	0.16 278	0.11 260	0.10 193	0.14 350	0.08 227	0.12 290	0.10 206	0.09 473	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.05 203

plain	0.10 241	0.08 344	0.10 185	0.19 455	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.14 143	0.13 184	0.13 331	0.15 314	0.09 219	0.12 368	0.13 342	0.12 348	0.07 336	0.05 268	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.06 304

RAFT-Test	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.13 184	0.09 180	0.10 193	0.10 254	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

4D-IteraStereo	0.09 172	0.07 225	0.10 185	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.17 262	0.15 241	0.10 225	0.11 243	0.10 254	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.03 1	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.05 203

LoS_RVC	0.08 84	0.05 41	0.07 11	0.15 113	0.07 132	0.08 83	0.15 319	0.11 56	0.10 74	0.08 128	0.09 157	0.06 42	0.09 265	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.04 48	0.03 2

anonymousdsp	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.09 180	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

CBFPSM	0.14 423	0.06 107	0.26 574	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.15 319	0.22 384	0.23 422	0.20 497	0.27 508	0.24 508	0.16 478	0.16 430	0.18 508	0.06 167	0.06 416	0.06 188	0.07 379	0.07 370	0.07 391

ProNet	0.09 172	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.15 319	0.15 185	0.12 142	0.09 180	0.06 23	0.07 123	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.06 304

qqq	0.13 386	0.09 424	0.15 424	0.16 209	0.08 212	0.13 354	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.15 380	0.19 387	0.16 395	0.16 478	0.15 395	0.16 475	0.07 336	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.07 391

ccc-4	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.10 225	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

BSDual-CNN	0.15 468	0.09 424	0.14 376	0.22 570	0.10 451	0.14 388	0.15 319	0.34 584	0.19 357	0.17 427	0.22 433	0.25 522	0.16 478	0.15 395	0.14 428	0.08 413	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.07 370	0.07 391

hknet	0.15 468	0.11 512	0.13 339	0.22 570	0.11 501	0.14 388	0.15 319	0.34 584	0.25 460	0.17 427	0.22 433	0.22 484	0.18 516	0.17 464	0.12 348	0.07 336	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.07 370	0.07 391

IGEV-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.12 142	0.09 180	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.15 241	0.14 353	0.11 243	0.16 395	0.09 265	0.16 430	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

iRaft-Stereo_20w	0.09 172	0.05 41	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.18 296	0.10 74	0.11 260	0.08 122	0.08 183	0.05 14	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

IPLGR_C	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.15 241	0.14 353	0.10 193	0.16 395	0.09 265	0.16 430	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

AASNet	0.16 491	0.08 344	0.12 289	0.19 455	0.09 339	0.18 485	0.15 319	0.37 612	0.37 570	0.19 474	0.23 442	0.20 457	0.16 478	0.17 464	0.20 527	0.10 514	0.08 518	0.08 393	0.07 379	0.09 497	0.09 501

ACRE	0.11 289	0.08 344	0.14 376	0.17 296	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.14 216	0.14 353	0.10 193	0.16 395	0.09 265	0.16 430	0.11 287	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

AACVNet	0.16 491	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.10 451	0.18 485	0.15 319	0.23 405	0.24 439	0.27 574	0.27 508	0.28 550	0.17 501	0.19 501	0.16 475	0.09 473	0.07 488	0.09 476	0.07 379	0.10 530	0.09 501

GANet-ADL	0.13 386	0.07 225	0.15 424	0.17 296	0.10 451	0.18 485	0.15 319	0.30 533	0.20 380	0.13 331	0.18 376	0.19 445	0.12 368	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.08 457

CrosDoStereo	0.12 360	0.06 107	0.12 289	0.14 59	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.22 410	0.19 474	0.24 454	0.15 379	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

LCNet	0.11 289	0.07 225	0.09 121	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.15 314	0.16 395	0.11 337	0.12 290	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.15 616

TransformOpticalFlow	0.10 241	0.08 344	0.13 339	0.18 386	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.19 326	0.15 241	0.12 301	0.17 349	0.11 284	0.11 337	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.05 203

PSM-AAD	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.19 455	0.09 339	0.10 199	0.15 319	0.20 337	0.13 184	0.12 301	0.14 297	0.18 431	0.11 337	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.14 609

FTStereo	0.12 360	0.06 107	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.07 43	0.15 319	0.21 360	0.18 338	0.12 301	0.24 454	0.12 304	0.12 368	0.13 342	0.13 390	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.10 530

KYRaft	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.22 384	0.12 142	0.13 331	0.16 327	0.20 457	0.10 304	0.12 290	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.06 290	0.16 627

DeepStereo_LL	0.12 360	0.06 107	0.12 289	0.14 59	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.17 262	0.22 410	0.19 474	0.24 454	0.15 379	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

DEmStereo	0.12 360	0.06 107	0.14 376	0.14 59	0.10 451	0.16 444	0.15 319	0.16 223	0.24 439	0.17 427	0.24 454	0.13 330	0.14 432	0.12 290	0.13 390	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

PFNet	0.12 360	0.06 107	0.17 490	0.17 296	0.08 212	0.09 136	0.15 319	0.26 464	0.20 380	0.16 408	0.16 327	0.14 350	0.11 337	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

IRAFT_RVC	0.12 360	0.08 344	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.07 43	0.15 319	0.24 429	0.23 422	0.14 353	0.14 297	0.15 379	0.12 368	0.12 290	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.06 281	0.06 290	0.06 304

GMM-Stereo	0.11 289	0.07 225	0.10 185	0.18 386	0.09 339	0.08 83	0.15 319	0.23 405	0.16 278	0.11 260	0.15 314	0.13 330	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.09 501

Prome-Stereo	0.11 289	0.06 107	0.10 185	0.18 386	0.08 212	0.12 303	0.15 319	0.22 384	0.13 184	0.12 301	0.17 349	0.13 330	0.08 227	0.12 290	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.09 501

pcwnet_v2	0.19 538	0.10 486	0.26 574	0.17 296	0.14 579	0.18 485	0.15 319	0.37 612	0.46 614	0.19 474	0.24 454	0.21 466	0.19 532	0.20 526	0.19 521	0.13 596	0.10 572	0.10 524	0.10 539	0.11 553	0.13 592

test_xeample3	0.09 172	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.09 339	0.11 251	0.15 319	0.16 223	0.13 184	0.10 225	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

EAI-Stereo	0.09 172	0.07 225	0.11 244	0.15 113	0.06 27	0.10 199	0.15 319	0.16 223	0.09 50	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.07 178	0.09 58	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.05 168	0.04 72

CFNet-RSSM	0.09 172	0.07 225	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.15 319	0.16 223	0.17 307	0.08 128	0.12 264	0.10 254	0.09 265	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.04 48	0.04 72

FENet	0.13 386	0.08 344	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.14 388	0.15 319	0.22 384	0.23 422	0.17 427	0.23 442	0.16 395	0.12 368	0.14 371	0.15 459	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.07 391

FADNet-RVC	0.20 550	0.20 620	0.38 621	0.21 553	0.16 610	0.20 525	0.15 319	0.26 464	0.26 474	0.26 568	0.32 553	0.26 532	0.21 548	0.22 556	0.19 521	0.12 570	0.13 615	0.12 575	0.14 608	0.13 587	0.18 639

SHD	0.26 615	0.15 580	0.30 597	0.24 603	0.18 632	0.22 551	0.15 319	0.38 620	0.71 666	0.32 615	0.41 614	0.36 607	0.28 605	0.32 616	0.29 622	0.12 570	0.11 584	0.14 603	0.13 604	0.16 626	0.20 645

HSM-Net_RVC	0.14 423	0.08 344	0.11 244	0.15 113	0.08 212	0.15 414	0.15 319	0.27 486	0.29 506	0.19 474	0.21 422	0.29 558	0.14 432	0.17 464	0.13 390	0.06 167	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.06 304
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 491	0.11 512	0.15 424	0.17 296	0.10 451	0.17 466	0.15 319	0.32 555	0.21 396	0.19 474	0.21 422	0.22 484	0.18 516	0.20 526	0.15 459	0.13 596	0.09 551	0.09 476	0.09 499	0.11 553	0.10 530

PWCDC_ROB	0.20 550	0.13 558	0.22 553	0.24 603	0.11 501	0.19 509	0.15 319	0.33 575	0.54 636	0.29 598	0.50 636	0.21 466	0.15 450	0.27 587	0.20 527	0.11 545	0.09 551	0.10 524	0.08 452	0.11 553	0.09 501

WCMA_ROB	0.24 594	0.11 512	0.22 553	0.17 296	0.14 579	0.32 620	0.15 319	0.32 555	0.32 531	0.38 630	0.53 639	0.40 628	0.34 632	0.34 622	0.25 591	0.11 545	0.12 600	0.12 575	0.10 539	0.14 601	0.14 609

pmcnn	0.15 468	0.07 225	0.19 526	0.15 113	0.07 132	0.20 525	0.15 319	0.24 429	0.26 474	0.21 511	0.34 569	0.28 550	0.18 516	0.18 486	0.17 490	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.04 59	0.07 370	0.06 304

DNS	0.09 172	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.17 262	0.09 50	0.08 128	0.12 264	0.08 183	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.07 336	0.04 25	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.05 203

AANet	0.30 632	0.19 614	1.03 683	0.16 209	0.13 558	0.22 551	0.16 388	0.30 533	0.62 653	0.60 660	0.52 638	0.46 642	0.38 640	0.23 567	0.32 637	0.12 570	0.09 551	0.11 555	0.10 539	0.13 587	0.12 570

Selective-IGEV-i16pc	0.13 386	0.06 107	0.13 339	0.15 113	0.11 501	0.38 643	0.16 388	0.23 405	0.16 278	0.10 225	0.15 314	0.09 219	0.06 65	0.13 342	0.10 206	0.10 514	0.08 518	0.06 188	0.07 379	0.09 497	0.09 501

Selective-IGEV-i16pb	0.14 423	0.08 344	0.17 490	0.15 113	0.11 501	0.41 648	0.16 388	0.28 505	0.23 422	0.11 260	0.20 399	0.10 254	0.07 178	0.17 464	0.12 348	0.10 514	0.07 488	0.06 188	0.08 452	0.09 497	0.10 530

Selective-IGEV-i1	0.13 386	0.07 225	0.12 289	0.19 455	0.08 212	0.18 485	0.16 388	0.22 384	0.30 516	0.16 408	0.17 349	0.16 395	0.10 304	0.14 371	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

WQFJX	0.10 241	0.07 225	0.09 121	0.21 553	0.09 339	0.12 303	0.16 388	0.18 296	0.17 307	0.12 301	0.10 193	0.07 123	0.09 265	0.12 290	0.10 206	0.06 167	0.07 488	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

NLSM3	0.09 172	0.06 107	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.11 251	0.16 388	0.18 296	0.16 278	0.06 25	0.08 122	0.07 123	0.08 227	0.09 58	0.11 287	0.04 11	0.04 25	0.06 188	0.07 379	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 241	0.07 225	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.13 354	0.16 388	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.10 193	0.06 42	0.10 304	0.10 121	0.11 287	0.07 336	0.08 518	0.08 393	0.07 379	0.05 168	0.05 203

MSAF-DinoV2	0.22 571	0.11 512	0.23 562	0.17 296	0.10 451	0.27 604	0.16 388	0.37 612	0.55 637	0.21 511	0.27 508	0.47 646	0.27 594	0.35 628	0.39 654	0.09 473	0.06 416	0.07 299	0.09 499	0.12 568	0.10 530

G2L-ROB	0.13 386	0.06 107	0.13 339	0.13 16	0.08 212	0.14 388	0.16 388	0.25 446	0.18 338	0.19 474	0.18 376	0.20 457	0.14 432	0.17 464	0.16 475	0.08 413	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.08 434	0.09 501

G2L-Stereo_test	0.14 423	0.07 225	0.11 244	0.13 16	0.08 212	0.12 303	0.16 388	0.30 533	0.28 499	0.20 497	0.23 442	0.20 457	0.16 478	0.17 464	0.18 508	0.07 336	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.07 370	0.06 304

HART	0.08 84	0.07 225	0.09 121	0.17 296	0.07 132	0.10 199	0.16 388	0.13 112	0.11 105	0.08 128	0.10 193	0.07 123	0.05 14	0.10 121	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.04 72

tt45	0.09 172	0.06 107	0.11 244	0.15 113	0.07 132	0.11 251	0.16 388	0.13 112	0.11 105	0.09 180	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.13 342	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

mms	0.09 172	0.07 225	0.08 56	0.16 209	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.06 65	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.03 2

ours_stereo	0.09 172	0.07 225	0.09 121	0.17 296	0.08 212	0.11 251	0.16 388	0.11 56	0.12 142	0.08 128	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.12 290	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.03 2

tg	0.10 241	0.06 107	0.10 185	0.18 386	0.08 212	0.11 251	0.16 388	0.20 337	0.12 142	0.08 128	0.11 243	0.11 284	0.07 178	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.04 48	0.04 72

PAM	0.10 241	0.05 41	0.16 460	0.15 113	0.08 212	0.09 136	0.16 388	0.15 185	0.16 278	0.12 301	0.09 157	0.09 219	0.07 178	0.13 342	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.06 304

rvit_0105_6	0.14 423	0.09 424	0.18 514	0.17 296	0.10 451	0.10 199	0.16 388	0.19 326	0.26 474	0.12 301	0.18 376	0.17 417	0.12 368	0.18 486	0.12 348	0.15 614	0.11 584	0.12 575	0.10 539	0.09 497	0.06 304

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 289	0.05 41	0.11 244	0.15 113	0.13 558	0.13 354	0.16 388	0.23 405	0.17 307	0.10 225	0.12 264	0.10 254	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.08 457

test_sample7	0.15 468	0.10 486	0.16 460	0.14 59	0.11 501	0.16 444	0.16 388	0.27 486	0.23 422	0.20 497	0.20 399	0.24 508	0.19 532	0.16 430	0.16 475	0.12 570	0.06 416	0.10 524	0.09 499	0.10 530	0.10 530

test_sample1	0.13 386	0.07 225	0.14 376	0.13 16	0.08 212	0.19 509	0.16 388	0.20 337	0.15 241	0.14 353	0.22 433	0.18 431	0.16 478	0.17 464	0.14 428	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.07 391

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.15 414	0.16 388	0.18 296	0.18 338	0.10 225	0.09 157	0.09 219	0.08 227	0.11 196	0.12 348	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.06 281	0.07 370	0.06 304

rrr	0.09 172	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.10 451	0.11 251	0.16 388	0.16 223	0.15 241	0.10 225	0.06 23	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.06 304

tt1	0.10 241	0.08 344	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.12 303	0.16 388	0.15 185	0.19 357	0.09 180	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.06 304

HH	0.09 172	0.06 107	0.13 339	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.14 143	0.10 74	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.07 178	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

HanStereo	0.09 172	0.06 107	0.13 339	0.17 296	0.08 212	0.10 199	0.16 388	0.14 143	0.10 74	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.07 178	0.10 121	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.04 72

GASNet	0.22 571	0.23 632	0.33 606	0.26 619	0.17 625	0.26 594	0.16 388	0.44 645	0.42 597	0.27 574	0.24 454	0.30 568	0.15 450	0.27 587	0.18 508	0.12 570	0.08 518	0.12 575	0.11 573	0.16 626	0.07 391

IER	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.16 388	0.25 446	0.26 474	0.18 457	0.25 482	0.17 417	0.20 544	0.16 430	0.14 428	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.07 391

UDGNet	0.14 423	0.13 558	0.16 460	0.17 296	0.10 451	0.12 303	0.16 388	0.21 360	0.27 484	0.20 497	0.20 399	0.16 395	0.13 408	0.16 430	0.13 390	0.10 514	0.06 416	0.09 476	0.07 379	0.06 290	0.07 391

ADLNet2	0.16 491	0.09 424	0.13 339	0.16 209	0.09 339	0.20 525	0.16 388	0.31 544	0.39 580	0.16 408	0.20 399	0.20 457	0.18 516	0.21 543	0.22 556	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.09 497	0.07 391

THIR-Stereo	0.12 360	0.07 225	0.11 244	0.15 113	0.08 212	0.14 388	0.16 388	0.17 262	0.25 460	0.16 408	0.24 454	0.14 350	0.12 368	0.12 290	0.14 428	0.06 167	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.05 203

GrayStereo	0.11 289	0.06 107	0.11 244	0.19 455	0.09 339	0.09 136	0.16 388	0.18 296	0.17 307	0.14 353	0.17 349	0.17 417	0.11 337	0.12 290	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.10 530

XX-TBD	0.09 172	0.06 107	0.07 11	0.14 59	0.07 132	0.12 303	0.16 388	0.14 143	0.13 184	0.11 260	0.12 264	0.09 219	0.08 227	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.03 1	0.06 290	0.05 203

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.06 27	0.10 199	0.16 388	0.17 262	0.14 216	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.09 265	0.11 196	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 172	0.06 107	0.10 185	0.17 296	0.07 132	0.10 199	0.16 388	0.17 262	0.09 50	0.10 225	0.12 264	0.09 219	0.09 265	0.12 290	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.07 379	0.04 48	0.03 2

GMStereo	0.13 386	0.14 570	0.14 376	0.18 386	0.09 339	0.15 414	0.16 388	0.20 337	0.24 439	0.16 408	0.17 349	0.10 254	0.10 304	0.16 430	0.13 390	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.06 304
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 386	0.07 225	0.14 376	0.17 296	0.09 339	0.15 414	0.16 388	0.28 505	0.27 484	0.14 353	0.17 349	0.12 304	0.13 408	0.14 371	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.06 304

EDNetEfficientorigin	7.91 700	0.31 653	153.02 725	0.19 455	0.09 339	0.21 542	0.16 388	0.22 384	0.59 646	0.72 669	0.67 659	0.42 631	0.50 661	0.24 577	0.39 654	0.08 413	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.12 568	0.10 530

PSMNet-RSSM	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.15 113	0.08 212	0.13 354	0.16 388	0.24 429	0.24 439	0.16 408	0.28 522	0.22 484	0.14 432	0.15 395	0.13 390	0.11 545	0.06 416	0.09 476	0.12 593	0.08 434	0.07 391

edge stereo	0.22 571	0.13 558	0.20 538	0.21 553	0.13 558	0.23 568	0.16 388	0.32 555	0.42 597	0.32 615	0.40 603	0.38 616	0.35 635	0.25 582	0.24 581	0.13 596	0.11 584	0.14 603	0.11 573	0.12 568	0.13 592

RTSC	0.23 587	0.12 530	0.28 586	0.21 553	0.13 558	0.28 611	0.16 388	0.35 599	0.66 662	0.27 574	0.33 565	0.30 568	0.21 548	0.31 609	0.29 622	0.10 514	0.08 518	0.09 476	0.10 539	0.13 587	0.13 592

LE_ROB	0.50 661	0.07 225	0.14 376	0.15 113	0.08 212	0.24 573	0.16 388	0.22 384	1.81 696	4.63 701	0.67 659	0.47 646	0.44 656	0.20 526	0.29 622	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.06 304

RT-IGEV	0.13 386	0.06 107	0.13 339	0.15 113	0.09 339	0.15 414	0.17 430	0.24 429	0.27 484	0.16 408	0.17 349	0.17 417	0.10 304	0.14 371	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.07 370	0.07 391

WQFJA1	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.20 521	0.09 339	0.12 303	0.17 430	0.17 262	0.17 307	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.10 304	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

WQFJX1	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.22 570	0.09 339	0.12 303	0.17 430	0.18 296	0.17 307	0.10 225	0.09 157	0.07 123	0.10 304	0.11 196	0.09 102	0.07 336	0.08 518	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

NLMM	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.20 521	0.09 339	0.12 303	0.17 430	0.17 262	0.17 307	0.09 180	0.10 193	0.08 183	0.10 304	0.12 290	0.11 287	0.06 167	0.07 488	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.05 203

LG-Stereo	0.08 84	0.07 225	0.10 185	0.18 386	0.07 132	0.10 199	0.17 430	0.11 56	0.08 24	0.05 2	0.07 64	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.09 102	0.04 11	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.04 48	0.04 72

fffft	0.09 172	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.07 64	0.09 219	0.06 65	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.05 203
1: 1. 1
fffy	0.09 172	0.08 344	0.09 121	0.16 209	0.07 132	0.13 354	0.17 430	0.13 112	0.12 142	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.09 265	0.13 342	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.05 203

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 289	0.05 41	0.14 376	0.15 113	0.20 639	0.09 136	0.17 430	0.21 360	0.15 241	0.11 260	0.14 297	0.10 254	0.07 178	0.10 121	0.08 25	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.09 501

rvit_stereo_ft	0.12 360	0.07 225	0.13 339	0.19 455	0.10 451	0.12 303	0.17 430	0.16 223	0.16 278	0.12 301	0.13 283	0.15 379	0.10 304	0.14 371	0.13 390	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.05 203

test_sample3	0.14 423	0.08 344	0.15 424	0.14 59	0.09 339	0.19 509	0.17 430	0.26 464	0.18 338	0.16 408	0.22 433	0.19 445	0.15 450	0.17 464	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.06 281	0.09 497	0.08 457

SMFormer	0.14 423	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.17 490	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.06 304

tta	0.14 423	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.17 490	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.06 290	0.06 304

qqq1	0.13 386	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.06 304

fff1	0.13 386	0.07 225	0.17 490	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.17 430	0.26 464	0.27 484	0.19 474	0.20 399	0.18 431	0.15 450	0.15 395	0.11 287	0.08 413	0.05 268	0.05 48	0.05 190	0.06 290	0.06 304

ffm	0.12 360	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.10 121	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.06 304

ff1	0.13 386	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.14 371	0.20 527	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.06 304

mmx	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.27 486	0.25 460	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.14 371	0.20 527	0.08 413	0.06 416	0.09 476	0.08 452	0.08 434	0.08 457

xxx	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.17 430	0.27 486	0.25 460	0.15 380	0.25 482	0.19 445	0.13 408	0.14 371	0.20 527	0.08 413	0.06 416	0.09 476	0.08 452	0.08 434	0.08 457

gwcnet-sp	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.16 444	0.17 430	0.24 429	0.24 439	0.18 457	0.24 454	0.15 379	0.16 478	0.15 395	0.15 459	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

scenet	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.16 444	0.17 430	0.24 429	0.24 439	0.18 457	0.24 454	0.15 379	0.16 478	0.15 395	0.15 459	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

CASS	0.13 386	0.12 530	0.11 244	0.23 594	0.09 339	0.15 414	0.17 430	0.18 296	0.19 357	0.17 427	0.18 376	0.15 379	0.15 450	0.14 371	0.14 428	0.09 473	0.06 416	0.10 524	0.08 452	0.09 497	0.07 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.16 209	0.11 501	0.11 251	0.17 430	0.18 296	0.17 307	0.11 260	0.18 376	0.10 254	0.10 304	0.15 395	0.11 287	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.05 168	0.04 72

anonymousa	0.13 386	0.07 225	0.13 339	0.18 386	0.09 339	0.13 354	0.17 430	0.19 326	0.29 506	0.15 380	0.24 454	0.15 379	0.14 432	0.14 371	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.09 499	0.05 168	0.06 304

ssnet	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.18 386	0.09 339	0.16 444	0.17 430	0.24 429	0.24 439	0.18 457	0.24 454	0.15 379	0.16 478	0.15 395	0.15 459	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

DCANet-4	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.17 430	0.18 296	0.19 357	0.13 331	0.16 327	0.09 219	0.14 432	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

fff	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.16 223	0.20 380	0.13 331	0.16 327	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

ADStereo(finetuned)	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.13 331	0.17 349	0.10 254	0.12 368	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

psmg	0.14 423	0.09 424	0.14 376	0.17 296	0.10 451	0.15 414	0.17 430	0.29 519	0.19 357	0.17 427	0.21 422	0.25 522	0.16 478	0.15 395	0.14 428	0.08 413	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.06 304

CSP-Net	0.16 491	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.09 339	0.19 509	0.17 430	0.25 446	0.32 531	0.25 562	0.30 541	0.24 508	0.15 450	0.21 543	0.18 508	0.09 473	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.07 391

DAS	0.15 468	0.08 344	0.18 514	0.19 455	0.10 451	0.19 509	0.17 430	0.27 486	0.29 506	0.18 457	0.25 482	0.21 466	0.15 450	0.16 430	0.12 348	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.07 391

SepStereo	0.15 468	0.08 344	0.18 514	0.19 455	0.10 451	0.19 509	0.17 430	0.27 486	0.29 506	0.18 457	0.25 482	0.21 466	0.15 450	0.25 582	0.12 348	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.07 391

IPLGR	0.11 289	0.09 424	0.16 460	0.18 386	0.08 212	0.12 303	0.17 430	0.21 360	0.24 439	0.11 260	0.12 264	0.11 284	0.08 227	0.12 290	0.12 348	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.04 48	0.04 72

DRaft	0.12 360	0.06 107	0.11 244	0.14 59	0.09 339	0.14 388	0.17 430	0.21 360	0.30 516	0.17 427	0.28 522	0.10 254	0.15 450	0.10 121	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.05 203

iRaftStereo_RVC	0.10 241	0.07 225	0.09 121	0.17 296	0.09 339	0.11 251	0.17 430	0.18 296	0.12 142	0.09 180	0.12 264	0.10 254	0.07 178	0.11 196	0.10 206	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.04 48	0.04 72

GEStereo_RVC	0.17 512	0.12 530	0.15 424	0.22 570	0.11 501	0.19 509	0.17 430	0.32 555	0.48 616	0.20 497	0.25 482	0.17 417	0.13 408	0.21 543	0.16 475	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.09 497	0.08 457

Anonymous3	0.16 491	0.13 558	0.33 606	0.26 619	0.14 579	0.27 604	0.17 430	0.28 505	0.28 499	0.15 380	0.17 349	0.14 350	0.10 304	0.15 395	0.12 348	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.08 452	0.08 434	0.11 557

ADLNet	0.16 491	0.08 344	0.15 424	0.16 209	0.10 451	0.16 444	0.17 430	0.32 555	0.27 484	0.22 527	0.27 508	0.24 508	0.16 478	0.18 486	0.21 547	0.10 514	0.06 416	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

HCRNet	0.16 491	0.24 635	0.12 289	0.35 653	0.11 501	0.15 414	0.17 430	0.26 464	0.22 410	0.19 474	0.24 454	0.21 466	0.14 432	0.15 395	0.13 390	0.11 545	0.07 488	0.11 555	0.10 539	0.09 497	0.07 391

DCANet	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.16 209	0.06 27	0.09 136	0.17 430	0.15 185	0.19 357	0.13 331	0.17 349	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

csc	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.16 223	0.20 380	0.13 331	0.16 327	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

cscssc	0.10 241	0.06 107	0.12 289	0.15 113	0.07 132	0.09 136	0.17 430	0.16 223	0.20 380	0.13 331	0.16 327	0.10 254	0.11 337	0.11 196	0.12 348	0.06 167	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.05 203

acv_ft	0.15 468	0.09 424	0.15 424	0.19 455	0.10 451	0.16 444	0.17 430	0.25 446	0.33 538	0.19 474	0.26 499	0.21 466	0.17 501	0.17 464	0.18 508	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.06 304

GANet-RSSM	0.14 423	0.07 225	0.13 339	0.13 16	0.08 212	0.14 388	0.17 430	0.22 384	0.21 396	0.17 427	0.24 454	0.23 502	0.15 450	0.16 430	0.15 459	0.10 514	0.06 416	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

MFN_U_SF_RVC	0.32 636	0.21 626	0.55 644	0.30 646	0.15 599	0.34 630	0.17 430	0.52 662	0.46 614	0.46 650	0.55 643	0.59 657	0.39 643	0.35 628	0.37 650	0.15 614	0.14 624	0.18 634	0.21 643	0.16 626	0.15 616

DMCA	0.14 423	0.09 424	0.16 460	0.19 455	0.09 339	0.15 414	0.17 430	0.23 405	0.27 484	0.14 353	0.19 387	0.17 417	0.18 516	0.15 395	0.17 490	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.09 497	0.10 530

CVANet_RVC	0.18 526	0.10 486	0.14 376	0.21 553	0.10 451	0.18 485	0.17 430	0.34 584	0.33 538	0.22 527	0.31 549	0.28 550	0.18 516	0.23 567	0.17 490	0.12 570	0.08 518	0.12 575	0.11 573	0.09 497	0.07 391

PS-NSSS	0.20 550	0.21 626	0.23 562	0.20 521	0.10 451	0.19 509	0.17 430	0.36 606	0.25 460	0.27 574	0.33 565	0.27 540	0.24 571	0.20 526	0.20 527	0.15 614	0.12 600	0.17 625	0.14 608	0.10 530	0.08 457

MLCV	0.12 360	0.07 225	0.16 460	0.18 386	0.06 27	0.15 414	0.17 430	0.19 326	0.21 396	0.18 457	0.25 482	0.17 417	0.13 408	0.14 371	0.13 390	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.05 168	0.04 72

DispFullNet	0.27 617	0.21 626	0.65 657	0.28 635	0.16 610	0.26 594	0.17 430	0.33 575	0.58 645	0.27 574	0.38 589	0.43 634	0.23 565	0.38 641	0.23 568	0.12 570	0.06 416	0.19 636	0.11 573	0.21 642	0.15 616

DN	0.10 241	0.05 41	0.09 121	0.14 59	0.09 339	0.12 303	0.18 479	0.17 262	0.16 278	0.08 128	0.09 157	0.08 183	0.06 65	0.08 25	0.09 102	0.11 545	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.09 501

MonStereo1	0.47 660	0.26 641	0.58 650	0.28 635	0.20 639	0.39 645	0.18 479	0.49 655	0.64 658	0.52 653	0.87 674	1.01 675	0.57 668	0.50 659	0.56 673	0.53 678	0.31 669	0.54 675	0.40 669	0.33 666	0.34 666

z-ln-s-r	0.17 512	0.10 486	0.40 624	0.19 455	0.08 212	0.17 466	0.18 479	0.22 384	0.33 538	0.18 457	0.40 603	0.22 484	0.17 501	0.20 526	0.23 568	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.05 203

MM-Stereo_test2	0.09 172	0.06 107	0.09 121	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.18 479	0.15 185	0.14 216	0.07 74	0.10 193	0.07 123	0.06 65	0.12 290	0.09 102	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.05 168	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 241	0.07 225	0.08 56	0.18 386	0.07 132	0.12 303	0.18 479	0.21 360	0.20 380	0.09 180	0.11 243	0.08 183	0.06 65	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.05 168	0.04 72

RAStereo	0.10 241	0.09 424	0.08 56	0.20 521	0.08 212	0.13 354	0.18 479	0.15 185	0.17 307	0.10 225	0.12 264	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.07 336	0.05 268	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.04 72

test_sample5	0.14 423	0.08 344	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.18 485	0.18 479	0.25 446	0.17 307	0.17 427	0.27 508	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.08 457

test_sample4	0.14 423	0.08 344	0.14 376	0.15 113	0.08 212	0.19 509	0.18 479	0.26 464	0.17 307	0.16 408	0.25 482	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.08 457

test_sample2	0.12 360	0.07 225	0.12 289	0.14 59	0.08 212	0.16 444	0.18 479	0.21 360	0.16 278	0.14 353	0.20 399	0.19 445	0.15 450	0.15 395	0.12 348	0.08 413	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.08 434	0.07 391

MyStereo07	0.10 241	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.18 479	0.15 185	0.15 241	0.09 180	0.06 23	0.06 42	0.07 178	0.12 290	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.06 304

MyStereo06	0.10 241	0.07 225	0.12 289	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.18 479	0.19 326	0.12 142	0.12 301	0.08 122	0.07 123	0.07 178	0.11 196	0.09 102	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.06 290	0.06 304

MyStereo05	0.13 386	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.13 354	0.18 479	0.27 486	0.35 559	0.17 427	0.14 297	0.15 379	0.11 337	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.06 290	0.06 304

MyStereo04	0.13 386	0.07 225	0.10 185	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.18 479	0.29 519	0.38 577	0.17 427	0.14 297	0.16 395	0.10 304	0.15 395	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.06 290	0.06 304

mmm	0.14 423	0.08 344	0.17 490	0.17 296	0.09 339	0.17 466	0.18 479	0.21 360	0.15 241	0.15 380	0.23 442	0.21 466	0.16 478	0.16 430	0.17 490	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391

DualNet	0.14 423	0.08 344	0.14 376	0.16 209	0.08 212	0.18 485	0.18 479	0.25 446	0.17 307	0.17 427	0.27 508	0.18 431	0.14 432	0.16 430	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.08 457

ACVNet-4b	0.39 645	0.53 666	0.55 644	0.45 663	0.24 650	0.47 652	0.18 479	0.49 655	0.64 658	0.42 642	0.45 627	0.60 658	0.27 594	0.34 622	0.24 581	0.33 665	0.14 624	0.48 669	0.42 671	0.30 661	0.26 658

LL-Strereo	0.13 386	0.09 424	0.11 244	0.20 521	0.10 451	0.11 251	0.18 479	0.32 555	0.24 439	0.15 380	0.15 314	0.14 350	0.13 408	0.19 501	0.11 287	0.06 167	0.04 25	0.09 476	0.08 452	0.04 48	0.05 203

dd	0.15 468	0.16 588	0.16 460	0.19 455	0.09 339	0.15 414	0.18 479	0.21 360	0.25 460	0.23 540	0.20 399	0.21 466	0.09 265	0.21 543	0.16 475	0.10 514	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.08 434	0.06 304

dad	0.17 512	0.20 620	0.20 538	0.16 209	0.11 501	0.20 525	0.18 479	0.21 360	0.28 499	0.30 603	0.24 454	0.29 558	0.13 408	0.19 501	0.16 475	0.18 636	0.09 551	0.11 555	0.09 499	0.11 553	0.07 391

SACVNet	0.18 526	0.12 530	0.14 376	0.17 296	0.13 558	0.22 551	0.18 479	0.31 544	0.30 516	0.23 540	0.31 549	0.30 568	0.22 557	0.22 556	0.17 490	0.11 545	0.08 518	0.10 524	0.10 539	0.12 568	0.14 609

s12784h	0.09 172	0.06 107	0.07 11	0.15 113	0.05 2	0.16 444	0.18 479	0.15 185	0.15 241	0.10 225	0.11 243	0.11 284	0.11 337	0.10 121	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.05 48	0.04 59	0.04 48	0.04 72

222	0.16 491	0.07 225	0.14 376	0.14 59	0.08 212	0.24 573	0.18 479	0.30 533	0.20 380	0.17 427	0.28 522	0.17 417	0.16 478	0.15 395	0.40 657	0.10 514	0.05 268	0.07 299	0.06 281	0.07 370	0.08 457

xxxx	0.15 468	0.07 225	0.14 376	0.14 59	0.08 212	0.23 568	0.18 479	0.31 544	0.19 357	0.14 353	0.28 522	0.22 484	0.14 432	0.15 395	0.26 602	0.09 473	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.07 391

ARAFT	0.12 360	0.08 344	0.17 490	0.19 455	0.09 339	0.14 388	0.18 479	0.20 337	0.12 142	0.12 301	0.13 283	0.14 350	0.11 337	0.15 395	0.12 348	0.06 167	0.05 268	0.10 524	0.09 499	0.05 168	0.04 72

ac_64	0.16 491	0.08 344	0.15 424	0.18 386	0.10 451	0.22 551	0.18 479	0.24 429	0.21 396	0.18 457	0.24 454	0.29 558	0.18 516	0.19 501	0.22 556	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.07 370	0.06 304

HGLStereo	0.17 512	0.08 344	0.19 526	0.17 296	0.12 535	0.18 485	0.18 479	0.31 544	0.32 531	0.21 511	0.32 553	0.25 522	0.18 516	0.19 501	0.20 527	0.09 473	0.09 551	0.07 299	0.07 379	0.09 497	0.10 530

CFNet-ft	0.14 423	0.07 225	0.15 424	0.12 5	0.09 339	0.16 444	0.18 479	0.22 384	0.24 439	0.17 427	0.26 499	0.24 508	0.14 432	0.16 430	0.14 428	0.11 545	0.06 416	0.08 393	0.09 499	0.09 497	0.08 457

FAT-Stereo	0.20 550	0.12 530	0.22 553	0.21 553	0.12 535	0.17 466	0.18 479	0.34 584	0.39 580	0.27 574	0.37 583	0.34 601	0.32 625	0.21 543	0.20 527	0.09 473	0.11 584	0.10 524	0.09 499	0.11 553	0.14 609

DMCA-RVC	0.17 512	0.10 486	0.15 424	0.24 603	0.11 501	0.18 485	0.18 479	0.25 446	0.24 439	0.21 511	0.26 499	0.25 522	0.27 594	0.18 486	0.20 527	0.12 570	0.08 518	0.13 590	0.10 539	0.10 530	0.08 457

S-Stereo	0.20 550	0.12 530	0.25 571	0.21 553	0.13 558	0.20 525	0.18 479	0.32 555	0.43 602	0.23 540	0.36 576	0.28 550	0.30 617	0.19 501	0.22 556	0.09 473	0.12 600	0.10 524	0.10 539	0.13 587	0.13 592

SuperB	0.20 550	0.10 486	0.56 647	0.16 209	0.09 339	0.18 485	0.18 479	0.24 429	0.50 626	0.26 568	0.39 597	0.17 417	0.21 548	0.22 556	0.21 547	0.08 413	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.12 568	0.10 530

ADCRef	0.19 538	0.12 530	0.41 627	0.20 521	0.12 535	0.22 551	0.18 479	0.32 555	0.36 563	0.26 568	0.32 553	0.17 417	0.23 565	0.24 577	0.24 581	0.07 336	0.06 416	0.09 476	0.09 499	0.08 434	0.08 457

TDLM	0.17 512	0.12 530	0.13 339	0.24 603	0.10 451	0.18 485	0.18 479	0.36 606	0.30 516	0.21 511	0.28 522	0.28 550	0.18 516	0.23 567	0.18 508	0.11 545	0.07 488	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.08 457

CFNet_RVC	0.14 423	0.07 225	0.15 424	0.12 5	0.09 339	0.16 444	0.18 479	0.22 384	0.24 439	0.17 427	0.26 499	0.24 508	0.14 432	0.16 430	0.14 428	0.11 545	0.06 416	0.08 393	0.09 499	0.09 497	0.08 457

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 512	0.10 486	0.22 553	0.20 521	0.10 451	0.15 414	0.18 479	0.31 544	0.25 460	0.21 511	0.30 541	0.25 522	0.17 501	0.21 543	0.20 527	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.08 457
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 512	0.12 530	0.15 424	0.20 521	0.09 339	0.18 485	0.18 479	0.26 464	0.23 422	0.26 568	0.40 603	0.22 484	0.17 501	0.21 543	0.20 527	0.08 413	0.05 268	0.09 476	0.10 539	0.07 370	0.07 391
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 386	0.10 486	0.18 514	0.19 455	0.08 212	0.13 354	0.18 479	0.20 337	0.26 474	0.15 380	0.23 442	0.15 379	0.13 408	0.14 371	0.14 428	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.06 290	0.05 203

DISCO	0.19 538	0.09 424	0.22 553	0.17 296	0.10 451	0.25 584	0.18 479	0.27 486	0.44 607	0.22 527	0.31 549	0.33 594	0.26 586	0.28 599	0.28 618	0.08 413	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.09 497	0.09 501

DLCB_ROB	0.18 526	0.10 486	0.15 424	0.23 594	0.11 501	0.24 573	0.18 479	0.29 519	0.28 499	0.27 574	0.28 522	0.28 550	0.24 571	0.19 501	0.20 527	0.08 413	0.08 518	0.09 476	0.09 499	0.07 370	0.07 391

SGM_RVC	0.23 587	0.12 530	0.15 424	0.15 113	0.09 339	0.33 627	0.18 479	0.34 584	0.31 524	0.44 646	0.37 583	0.53 654	0.35 635	0.35 628	0.24 581	0.13 596	0.13 615	0.13 590	0.13 604	0.10 530	0.11 557
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 594	0.18 610	0.18 514	0.20 521	0.14 579	0.21 542	0.19 519	0.32 555	0.41 589	0.29 598	0.21 422	0.32 590	0.27 594	0.41 653	0.27 610	0.46 674	0.12 600	0.31 662	0.11 573	0.15 617	0.12 570

NLCSM	0.11 289	0.09 424	0.09 121	0.23 594	0.11 501	0.12 303	0.19 519	0.18 296	0.18 338	0.12 301	0.11 243	0.07 123	0.09 265	0.11 196	0.10 206	0.07 336	0.08 518	0.07 299	0.07 379	0.06 290	0.05 203

xyz-stereo-finetune2	0.11 289	0.07 225	0.13 339	0.13 16	0.07 132	0.11 251	0.19 519	0.17 262	0.12 142	0.15 380	0.15 314	0.17 417	0.12 368	0.13 342	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.06 304

xyz-stereo-finetune	0.11 289	0.08 344	0.13 339	0.14 59	0.06 27	0.10 199	0.19 519	0.17 262	0.19 357	0.12 301	0.14 297	0.15 379	0.10 304	0.13 342	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.05 190	0.04 48	0.05 203

MM-Stereo_test3	0.10 241	0.07 225	0.07 11	0.18 386	0.07 132	0.12 303	0.19 519	0.24 429	0.19 357	0.06 25	0.10 193	0.08 183	0.06 65	0.11 196	0.08 25	0.06 167	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.04 72

PSMNet-RUCA	0.27 617	0.33 655	0.41 627	0.36 655	0.32 663	0.18 485	0.19 519	0.42 639	0.30 516	0.33 619	0.41 614	0.39 624	0.25 580	0.31 609	0.20 527	0.18 636	0.10 572	0.25 646	0.15 624	0.21 642	0.16 627

rvit_0105_4	0.14 423	0.09 424	0.17 490	0.17 296	0.10 451	0.12 303	0.19 519	0.23 405	0.27 484	0.14 353	0.20 399	0.17 417	0.13 408	0.17 464	0.13 390	0.15 614	0.11 584	0.11 555	0.10 539	0.09 497	0.06 304

test_sample6	0.14 423	0.08 344	0.13 339	0.16 209	0.08 212	0.17 466	0.19 519	0.25 446	0.17 307	0.17 427	0.27 508	0.19 445	0.14 432	0.15 395	0.13 390	0.08 413	0.05 268	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.08 457

CroCo-Stereo Lap2	0.09 172	0.09 424	0.08 56	0.22 570	0.09 339	0.09 136	0.19 519	0.16 223	0.12 142	0.09 180	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 416	0.07 299	0.05 190	0.05 168	0.05 203

CroCo-Stereo	0.09 172	0.08 344	0.08 56	0.22 570	0.09 339	0.09 136	0.19 519	0.15 185	0.12 142	0.07 74	0.07 64	0.08 183	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.04 59	0.05 168	0.04 72
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
psm_up	0.18 526	0.10 486	0.18 514	0.20 521	0.11 501	0.17 466	0.19 519	0.37 612	0.34 550	0.21 511	0.28 522	0.29 558	0.24 571	0.20 526	0.22 556	0.09 473	0.10 572	0.11 555	0.11 573	0.08 434	0.08 457

UNet	0.17 512	0.09 424	0.18 514	0.19 455	0.12 535	0.27 604	0.19 519	0.33 575	0.29 506	0.21 511	0.24 454	0.23 502	0.19 532	0.19 501	0.18 508	0.07 336	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.08 434	0.06 304

aanetorigin	0.22 571	0.17 599	0.56 647	0.17 296	0.10 451	0.15 414	0.19 519	0.20 337	0.33 538	0.49 651	0.48 631	0.29 558	0.27 594	0.20 526	0.23 568	0.08 413	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.10 530	0.09 501

GwcNet	0.20 550	0.13 558	0.19 526	0.18 386	0.12 535	0.24 573	0.19 519	0.35 599	0.43 602	0.20 497	0.32 553	0.33 594	0.20 544	0.22 556	0.24 581	0.11 545	0.09 551	0.09 476	0.09 499	0.09 497	0.10 530

cf-r	0.13 386	0.07 225	0.12 289	0.16 209	0.08 212	0.14 388	0.19 519	0.20 337	0.25 460	0.17 427	0.25 482	0.21 466	0.16 478	0.14 371	0.14 428	0.10 514	0.05 268	0.06 188	0.08 452	0.06 290	0.06 304

DSFCA	0.16 491	0.09 424	0.14 376	0.16 209	0.10 451	0.20 525	0.19 519	0.28 505	0.31 524	0.23 540	0.24 454	0.22 484	0.15 450	0.19 501	0.20 527	0.10 514	0.07 488	0.09 476	0.09 499	0.08 434	0.08 457

stereogan	0.22 571	0.11 512	0.21 547	0.20 521	0.12 535	0.31 619	0.19 519	0.35 599	0.44 607	0.22 527	0.39 597	0.35 605	0.27 594	0.33 619	0.22 556	0.10 514	0.12 600	0.10 524	0.10 539	0.14 601	0.13 592

CC-Net-ROB	0.28 622	0.31 653	0.36 615	0.29 644	0.15 599	0.25 584	0.19 519	0.45 648	0.33 538	0.39 632	0.37 583	0.39 624	0.31 621	0.27 587	0.26 602	0.24 659	0.19 644	0.30 661	0.23 650	0.18 637	0.15 616

DANet	0.21 562	0.15 580	0.28 586	0.25 614	0.13 558	0.22 551	0.19 519	0.27 486	0.27 484	0.28 589	0.32 553	0.35 605	0.31 621	0.31 609	0.23 568	0.11 545	0.09 551	0.11 555	0.10 539	0.13 587	0.11 557
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet_RVC	0.16 491	0.10 486	0.10 185	0.18 386	0.09 339	0.18 485	0.19 519	0.26 464	0.31 524	0.22 527	0.35 573	0.21 466	0.21 548	0.22 556	0.16 475	0.06 167	0.05 268	0.06 188	0.06 281	0.07 370	0.06 304

SGM-ForestM	0.32 636	0.12 530	0.16 460	0.16 209	0.11 501	0.39 645	0.19 519	0.41 634	0.50 626	0.52 653	0.54 641	1.32 686	0.42 654	0.40 650	0.27 610	0.14 610	0.16 634	0.16 622	0.16 628	0.12 568	0.12 570

MDST_ROB	0.22 571	0.10 486	0.17 490	0.18 386	0.11 501	0.37 640	0.19 519	0.43 643	0.41 589	0.39 632	0.39 597	0.29 558	0.21 548	0.26 584	0.18 508	0.11 545	0.10 572	0.14 603	0.11 573	0.10 530	0.08 457

XPNet_ROB	0.22 571	0.11 512	0.19 526	0.22 570	0.13 558	0.22 551	0.19 519	0.34 584	0.40 586	0.30 603	0.39 597	0.39 624	0.26 586	0.26 584	0.28 618	0.15 614	0.10 572	0.10 524	0.10 539	0.13 587	0.12 570

DStereoFS	0.27 617	0.22 630	0.31 599	0.22 570	0.15 599	0.22 551	0.20 542	0.50 659	0.48 616	0.28 589	0.44 625	0.33 594	0.34 632	0.52 663	0.29 622	0.12 570	0.11 584	0.15 615	0.13 604	0.16 626	0.16 627

DStereoSA	0.25 606	0.19 614	0.37 619	0.26 619	0.17 625	0.22 551	0.20 542	0.49 655	0.59 646	0.22 527	0.29 534	0.29 558	0.33 627	0.39 645	0.28 618	0.12 570	0.11 584	0.16 622	0.14 608	0.14 601	0.12 570

NLMM1	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.22 570	0.10 451	0.12 303	0.20 542	0.18 296	0.20 380	0.12 301	0.11 243	0.07 123	0.09 265	0.11 196	0.11 287	0.08 413	0.08 518	0.07 299	0.06 281	0.04 48	0.04 72

UGAM	0.13 386	0.10 486	0.09 121	0.22 570	0.08 212	0.12 303	0.20 542	0.17 262	0.23 422	0.21 511	0.16 327	0.13 330	0.13 408	0.19 501	0.12 348	0.07 336	0.05 268	0.13 590	0.11 573	0.07 370	0.05 203

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 526	0.09 424	0.29 594	0.15 113	0.10 451	0.22 551	0.20 542	0.26 464	0.39 580	0.25 562	0.42 620	0.24 508	0.15 450	0.20 526	0.19 521	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.10 530	0.09 501

UDG	0.21 562	0.17 599	0.19 526	0.23 594	0.15 599	0.30 618	0.20 542	0.33 575	0.35 559	0.23 540	0.28 522	0.31 581	0.27 594	0.20 526	0.22 556	0.15 614	0.12 600	0.13 590	0.09 499	0.14 601	0.14 609

GwcNet-ADL	0.13 386	0.08 344	0.14 376	0.20 521	0.09 339	0.11 251	0.20 542	0.30 533	0.24 439	0.13 331	0.14 297	0.18 431	0.14 432	0.13 342	0.14 428	0.07 336	0.05 268	0.06 188	0.05 190	0.07 370	0.06 304

PSMNet-ADL	0.15 468	0.12 530	0.13 339	0.22 570	0.09 339	0.13 354	0.20 542	0.26 464	0.23 422	0.18 457	0.20 399	0.24 508	0.16 478	0.18 486	0.17 490	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.11 573	0.08 434	0.07 391

LMCR-Stereo	0.15 468	0.08 344	0.13 339	0.21 553	0.09 339	0.17 466	0.20 542	0.27 486	0.19 357	0.24 549	0.24 454	0.23 502	0.17 501	0.20 526	0.17 490	0.07 336	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.10 530	0.08 457

DGSMNet	0.24 594	0.19 614	0.33 606	0.21 553	0.24 650	0.24 573	0.20 542	0.35 599	0.41 589	0.24 549	0.32 553	0.38 616	0.21 548	0.29 605	0.23 568	0.12 570	0.11 584	0.14 603	0.16 628	0.23 646	0.23 650

test_xeample	0.15 468	0.06 107	0.13 339	0.14 59	0.08 212	0.21 542	0.20 542	0.28 505	0.20 380	0.16 408	0.29 534	0.19 445	0.16 478	0.15 395	0.26 602	0.09 473	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.07 370	0.07 391

Syn2CoEx	0.21 562	0.16 588	0.27 581	0.29 644	0.14 579	0.26 594	0.20 542	0.33 575	0.31 524	0.28 589	0.36 576	0.27 540	0.25 580	0.19 501	0.24 581	0.16 630	0.12 600	0.14 603	0.11 573	0.09 497	0.08 457

MMNet	0.17 512	0.09 424	0.16 460	0.20 521	0.11 501	0.27 604	0.20 542	0.25 446	0.41 589	0.22 527	0.30 541	0.21 466	0.20 544	0.17 464	0.20 527	0.06 167	0.06 416	0.07 299	0.07 379	0.08 434	0.07 391

EDNetEfficient	0.29 626	0.24 635	1.13 685	0.18 386	0.10 451	0.19 509	0.20 542	0.20 337	0.60 650	0.74 673	0.56 648	0.31 581	0.39 643	0.22 556	0.30 629	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.11 553	0.09 501

ACVNet	0.15 468	0.09 424	0.15 424	0.13 16	0.12 535	0.14 388	0.20 542	0.22 384	0.33 538	0.17 427	0.26 499	0.21 466	0.16 478	0.17 464	0.21 547	0.07 336	0.06 416	0.06 188	0.06 281	0.08 434	0.06 304

hitnet-ft	0.18 526	0.09 424	0.17 490	0.14 59	0.09 339	0.26 594	0.20 542	0.25 446	0.26 474	0.24 549	0.32 553	0.31 581	0.22 557	0.24 577	0.21 547	0.12 570	0.07 488	0.10 524	0.08 452	0.12 568	0.11 557

GwcNet-RSSM	0.14 423	0.07 225	0.12 289	0.15 113	0.08 212	0.15 414	0.20 542	0.21 360	0.27 484	0.18 457	0.27 508	0.22 484	0.16 478	0.14 371	0.15 459	0.10 514	0.05 268	0.07 299	0.09 499	0.07 370	0.07 391

RP	0.21 562	0.13 558	0.21 547	0.23 594	0.11 501	0.21 542	0.20 542	0.25 446	0.44 607	0.21 511	0.38 589	0.36 607	0.24 571	0.27 587	0.25 591	0.11 545	0.12 600	0.13 590	0.12 593	0.12 568	0.14 609

RTS	0.45 656	0.19 614	3.26 694	0.24 603	0.15 599	0.74 673	0.20 542	0.36 606	0.76 673	0.42 642	0.43 623	0.31 581	0.41 651	0.53 666	0.35 645	0.10 514	0.08 518	0.13 590	0.12 593	0.15 617	0.15 616

RTSA	0.45 656	0.19 614	3.26 694	0.24 603	0.15 599	0.74 673	0.20 542	0.36 606	0.76 673	0.42 642	0.43 623	0.31 581	0.41 651	0.53 666	0.35 645	0.10 514	0.08 518	0.13 590	0.12 593	0.15 617	0.15 616

w-ln-seven-2	0.20 550	0.14 570	0.37 619	0.22 570	0.12 535	0.20 525	0.21 562	0.28 505	0.37 570	0.25 562	0.37 583	0.27 540	0.22 557	0.21 543	0.23 568	0.08 413	0.08 518	0.09 476	0.09 499	0.10 530	0.09 501

DispNO	0.14 423	0.08 344	0.17 490	0.19 455	0.12 535	0.11 251	0.21 562	0.23 405	0.29 506	0.17 427	0.23 442	0.18 431	0.17 501	0.15 395	0.15 459	0.07 336	0.05 268	0.08 393	0.08 452	0.07 370	0.06 304

StereoVision	0.13 386	0.12 530	0.09 121	0.24 603	0.10 451	0.15 414	0.21 562	0.21 360	0.20 380	0.12 301	0.24 454	0.10 254	0.10 304	0.16 430	0.10 206	0.09 473	0.11 584	0.12 575	0.12 593	0.06 290	0.05 203

fast-acv-ft	0.18 526	0.11 512	0.19 526	0.19 455	0.12 535	0.24 573	0.21 562	0.25 446	0.34 550	0.22 527	0.34 569	0.27 540	0.20 544	0.21 543	0.23 568	0.09 473	0.09 551	0.08 393	0.10 539	0.08 434	0.07 391

ssnet_v2	0.17 512	0.10 486	0.17 490	0.17 296	0.11 501	0.21 542	0.21 562	0.33 575	0.25 460	0.22 527	0.22 433	0.27 540	0.18 516	0.22 556	0.20 527	0.11 545	0.09 551	0.09 476	0.09 499	0.08 434	0.08 457

ICVP	0.15 468	0.09 424	0.12 289	0.22 570	0.09 339	0.17 466	0.21 562	0.25 446	0.23 422	0.18 457	0.30 541	0.26 532	0.18 516	0.17 464	0.14 428	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.07 379	0.07 370	0.07 391
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 386	0.14 570	0.11 244	0.23 594	0.08 212	0.15 414	0.21 562	0.20 337	0.23 422	0.14 353	0.24 454	0.16 395	0.12 368	0.16 430	0.14 428	0.05 51	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.09 497	0.05 203

ccnet	0.29 626	0.28 648	0.23 562	0.20 521	0.28 657	0.41 648	0.21 562	0.45 648	0.33 538	0.36 625	0.46 628	0.36 607	0.30 617	0.39 645	0.42 661	0.23 657	0.14 624	0.21 639	0.17 635	0.23 646	0.18 639

delet	0.17 512	0.08 344	0.17 490	0.19 455	0.11 501	0.20 525	0.21 562	0.30 533	0.37 570	0.17 427	0.26 499	0.19 445	0.19 532	0.19 501	0.21 547	0.08 413	0.08 518	0.09 476	0.11 573	0.06 290	0.06 304

STTStereo	0.18 526	0.12 530	0.27 581	0.20 521	0.11 501	0.16 444	0.21 562	0.29 519	0.23 422	0.21 511	0.30 541	0.29 558	0.18 516	0.20 526	0.19 521	0.12 570	0.11 584	0.11 555	0.14 608	0.09 497	0.08 457

zh-mn7	0.25 606	0.14 570	0.56 647	0.19 455	0.14 579	0.24 573	0.22 572	0.34 584	0.62 653	0.35 622	0.65 657	0.31 581	0.25 580	0.31 609	0.25 591	0.09 473	0.08 518	0.09 476	0.09 499	0.09 497	0.11 557

w-ln-seven	0.24 594	0.14 570	0.55 644	0.19 455	0.14 579	0.26 594	0.22 572	0.35 599	0.60 650	0.29 598	0.39 597	0.30 568	0.22 557	0.21 543	0.26 602	0.09 473	0.09 551	0.11 555	0.10 539	0.11 553	0.10 530

coex-ft	3.30 693	0.34 656	59.09 724	0.18 386	0.13 558	0.26 594	0.22 572	0.27 486	0.72 667	1.90 697	0.70 663	0.44 636	0.45 657	0.29 605	0.41 660	0.09 473	0.09 551	0.12 575	0.09 499	0.14 601	0.13 592

Anonymous_2	0.22 571	0.17 599	0.28 586	0.15 113	0.16 610	0.32 620	0.22 572	0.22 384	0.17 307	0.23 540	0.24 454	0.26 532	0.27 594	0.27 587	0.23 568	0.22 653	0.25 662	0.17 625	0.17 635	0.17 634	0.17 636

Sa-1000	0.12 360	0.08 344	0.08 56	0.18 386	0.08 212	0.14 388	0.22 572	0.22 384	0.18 338	0.15 380	0.20 399	0.17 417	0.11 337	0.10 121	0.10 206	0.06 167	0.05 268	0.09 476	0.09 499	0.05 168	0.05 203

test_4	0.10 241	0.10 486	0.08 56	0.19 455	0.09 339	0.08 83	0.22 572	0.15 185	0.17 307	0.12 301	0.18 376	0.12 304	0.09 265	0.08 25	0.11 287	0.04 11	0.04 25	0.08 393	0.08 452	0.04 48	0.03 2

GANet	0.21 562	0.12 530	0.21 547	0.24 603	0.13 558	0.22 551	0.22 572	0.41 634	0.26 474	0.31 609	0.42 620	0.37 612	0.28 605	0.23 567	0.22 556	0.10 514	0.12 600	0.10 524	0.09 499	0.10 530	0.08 457

DRN-Test	0.19 538	0.11 512	0.20 538	0.22 570	0.10 451	0.22 551	0.22 572	0.39 624	0.37 570	0.24 549	0.32 553	0.26 532	0.21 548	0.22 556	0.24 581	0.11 545	0.07 488	0.11 555	0.10 539	0.09 497	0.07 391

StereoDRNet	0.18 526	0.11 512	0.17 490	0.22 570	0.11 501	0.21 542	0.22 572	0.37 612	0.33 538	0.24 549	0.28 522	0.30 568	0.19 532	0.20 526	0.20 527	0.09 473	0.08 518	0.11 555	0.09 499	0.09 497	0.07 391

FBW_ROB	0.24 594	0.17 599	0.22 553	0.26 619	0.14 579	0.25 584	0.22 572	0.41 634	0.41 589	0.41 639	0.41 614	0.42 631	0.27 594	0.31 609	0.23 568	0.09 473	0.14 624	0.14 603	0.12 593	0.11 553	0.09 501

SGM-Forest	0.20 550	0.14 570	0.18 514	0.19 455	0.13 558	0.20 525	0.22 572	0.33 575	0.30 516	0.24 549	0.29 534	0.28 550	0.19 532	0.23 567	0.17 490	0.15 614	0.16 634	0.15 615	0.14 608	0.12 568	0.12 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
light-stereo	0.42 652	0.26 641	0.59 652	0.60 671	0.49 671	0.32 620	0.23 583	0.46 650	0.52 635	0.56 659	0.58 653	0.76 670	0.32 625	0.48 657	0.29 622	0.32 663	0.24 660	0.27 650	0.33 665	0.46 669	0.39 670

YMNet	0.20 550	0.12 530	0.19 526	0.20 521	0.14 579	0.26 594	0.23 583	0.32 555	0.34 550	0.27 574	0.34 569	0.30 568	0.18 516	0.18 486	0.22 556	0.10 514	0.13 615	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

YMNet_1	0.20 550	0.12 530	0.19 526	0.20 521	0.14 579	0.26 594	0.23 583	0.32 555	0.34 550	0.27 574	0.34 569	0.30 568	0.18 516	0.18 486	0.22 556	0.10 514	0.13 615	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

rvit_0105_5	0.14 423	0.09 424	0.13 339	0.17 296	0.09 339	0.14 388	0.23 583	0.24 429	0.27 484	0.14 353	0.15 314	0.18 431	0.12 368	0.17 464	0.14 428	0.14 610	0.11 584	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.06 304

Wz-Net-SNSev	0.25 606	0.17 599	0.44 630	0.25 614	0.14 579	0.26 594	0.23 583	0.38 620	0.56 640	0.30 603	0.55 643	0.39 624	0.26 586	0.23 567	0.30 629	0.10 514	0.09 551	0.09 476	0.10 539	0.11 553	0.11 557

Wz-Net-LNSev	0.22 571	0.16 588	0.38 621	0.21 553	0.13 558	0.25 584	0.23 583	0.32 555	0.43 602	0.30 603	0.41 614	0.31 581	0.18 516	0.22 556	0.25 591	0.10 514	0.09 551	0.08 393	0.08 452	0.12 568	0.11 557

FINET	0.21 562	0.18 610	0.26 574	0.18 386	0.16 610	0.23 568	0.23 583	0.32 555	0.48 616	0.25 562	0.32 553	0.22 484	0.22 557	0.22 556	0.17 490	0.18 636	0.16 634	0.11 555	0.10 539	0.15 617	0.13 592

UPFNet	0.16 491	0.08 344	0.12 289	0.20 521	0.12 535	0.20 525	0.23 583	0.28 505	0.26 474	0.17 427	0.24 454	0.22 484	0.19 532	0.19 501	0.21 547	0.09 473	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.08 434	0.06 304

RGC	0.25 606	0.20 620	0.29 594	0.28 635	0.16 610	0.22 551	0.23 583	0.32 555	0.44 607	0.27 574	0.40 603	0.38 616	0.27 594	0.36 634	0.22 556	0.11 545	0.13 615	0.17 625	0.17 635	0.14 601	0.16 627

G-Net	0.24 594	0.16 588	0.36 615	0.22 570	0.16 610	0.51 656	0.23 583	0.29 519	0.34 550	0.36 625	0.38 589	0.31 581	0.29 613	0.27 587	0.26 602	0.11 545	0.09 551	0.12 575	0.09 499	0.16 626	0.13 592

ADCS	0.29 626	0.18 610	0.45 631	0.21 553	0.17 625	0.28 611	0.23 583	0.41 634	0.63 657	0.40 635	0.49 632	0.40 628	0.36 637	0.39 645	0.40 657	0.13 596	0.12 600	0.13 590	0.14 608	0.16 626	0.16 627

NVstereo2D	0.19 538	0.10 486	0.15 424	0.17 296	0.15 599	0.28 611	0.23 583	0.44 645	0.42 597	0.15 380	0.27 508	0.25 522	0.19 532	0.22 556	0.17 490	0.09 473	0.06 416	0.10 524	0.08 452	0.15 617	0.09 501

NCCL2	0.23 587	0.15 580	0.17 490	0.34 651	0.18 632	0.24 573	0.23 583	0.34 584	0.28 499	0.31 609	0.38 589	0.38 616	0.28 605	0.23 567	0.24 581	0.15 614	0.12 600	0.18 634	0.21 643	0.13 587	0.13 592

zh-sn7	0.25 606	0.17 599	0.50 638	0.24 603	0.13 558	0.25 584	0.24 596	0.34 584	0.48 616	0.28 589	0.54 641	0.28 550	0.31 621	0.36 634	0.32 637	0.10 514	0.10 572	0.11 555	0.10 539	0.12 568	0.12 570

TCMNet	0.19 538	0.12 530	0.19 526	0.20 521	0.18 632	0.20 525	0.24 596	0.27 486	0.36 563	0.23 540	0.26 499	0.25 522	0.19 532	0.19 501	0.23 568	0.13 596	0.11 584	0.11 555	0.12 593	0.13 587	0.12 570

otaku	0.39 645	0.37 659	0.52 640	0.44 662	0.28 657	0.58 660	0.24 596	0.41 634	0.62 653	0.40 635	0.49 632	0.46 642	0.33 627	0.40 650	0.32 637	0.30 662	0.30 666	0.39 666	0.33 665	0.29 660	0.28 659

Ntro	0.40 648	0.40 661	0.53 641	0.46 666	0.30 661	0.65 666	0.24 596	0.46 650	0.68 664	0.41 639	0.49 632	0.48 648	0.42 654	0.39 645	0.31 636	0.32 663	0.28 664	0.37 665	0.30 662	0.32 665	0.29 660

Wz-Net-MNSev	0.22 571	0.13 558	0.31 599	0.20 521	0.14 579	0.36 639	0.24 596	0.33 575	0.44 607	0.28 589	0.40 603	0.38 616	0.19 532	0.24 577	0.25 591	0.09 473	0.07 488	0.09 476	0.09 499	0.12 568	0.10 530

raft_robust	0.13 386	0.10 486	0.07 11	0.18 386	0.08 212	0.13 354	0.24 596	0.28 505	0.33 538	0.20 497	0.19 387	0.14 350	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.05 268	0.07 299	0.07 379	0.05 168	0.04 72

RAFT_CTSACE	0.12 360	0.09 424	0.10 185	0.22 570	0.08 212	0.12 303	0.24 596	0.18 296	0.16 278	0.20 497	0.27 508	0.13 330	0.07 178	0.13 342	0.09 102	0.05 51	0.06 416	0.08 393	0.07 379	0.04 48	0.04 72

SA	0.12 360	0.09 424	0.08 56	0.18 386	0.08 212	0.12 303	0.24 596	0.23 405	0.18 338	0.17 427	0.27 508	0.14 350	0.11 337	0.11 196	0.11 287	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.08 452	0.05 168	0.04 72

DDUNet	0.22 571	0.17 599	0.21 547	0.22 570	0.15 599	0.25 584	0.24 596	0.29 519	0.30 516	0.31 609	0.36 576	0.33 594	0.25 580	0.24 577	0.20 527	0.18 636	0.13 615	0.17 625	0.11 573	0.16 626	0.16 627

RAFT	0.13 386	0.09 424	0.11 244	0.18 386	0.08 212	0.15 414	0.24 596	0.20 337	0.19 357	0.21 511	0.21 422	0.17 417	0.12 368	0.16 430	0.09 102	0.06 167	0.07 488	0.10 524	0.09 499	0.05 168	0.05 203

test-1	0.10 241	0.07 225	0.16 460	0.19 455	0.08 212	0.11 251	0.24 596	0.14 143	0.18 338	0.09 180	0.07 64	0.09 219	0.08 227	0.07 4	0.09 102	0.06 167	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

RAFT + AFF	0.13 386	0.07 225	0.20 538	0.20 521	0.10 451	0.14 388	0.24 596	0.26 464	0.20 380	0.11 260	0.10 193	0.12 304	0.10 304	0.15 395	0.12 348	0.07 336	0.06 416	0.09 476	0.08 452	0.06 290	0.08 457

AF-Net	0.22 571	0.17 599	0.17 490	0.26 619	0.13 558	0.25 584	0.24 596	0.32 555	0.50 626	0.25 562	0.33 565	0.38 616	0.26 586	0.28 599	0.25 591	0.11 545	0.10 572	0.16 622	0.11 573	0.11 553	0.10 530

SANet	0.24 594	0.14 570	0.28 586	0.21 553	0.11 501	0.27 604	0.24 596	0.38 620	0.64 658	0.36 625	0.40 603	0.43 634	0.26 586	0.27 587	0.24 581	0.12 570	0.09 551	0.10 524	0.09 499	0.13 587	0.11 557

MeshStereo	0.27 617	0.13 558	0.18 514	0.15 113	0.11 501	0.32 620	0.24 596	0.40 628	0.36 563	0.52 653	0.57 651	0.67 665	0.40 646	0.35 628	0.26 602	0.14 610	0.13 615	0.13 590	0.11 573	0.11 553	0.10 530
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
FSD					0.22 645	0.25 584	0.25 611	0.27 486	0.26 474	0.25 562	0.26 499	0.25 522	0.27 594	0.27 587	0.24 581	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653

z-mn7	0.24 594	0.14 570	0.45 631	0.19 455	0.13 558	0.28 611	0.25 611	0.34 584	0.62 653	0.27 574	0.56 648	0.29 558	0.24 571	0.32 616	0.25 591	0.08 413	0.08 518	0.08 393	0.08 452	0.10 530	0.10 530

rvit_0105_3	0.15 468	0.09 424	0.14 376	0.19 455	0.12 535	0.15 414	0.25 611	0.25 446	0.29 506	0.15 380	0.17 349	0.20 457	0.13 408	0.17 464	0.14 428	0.13 596	0.11 584	0.12 575	0.14 608	0.07 370	0.06 304

1111x	0.15 468	0.08 344	0.12 289	0.18 386	0.07 132	0.18 485	0.25 611	0.31 544	0.24 439	0.17 427	0.24 454	0.26 532	0.15 450	0.13 342	0.23 568	0.07 336	0.07 488	0.08 393	0.09 499	0.07 370	0.06 304

ToySt	0.17 512	0.11 512	0.18 514	0.17 296	0.11 501	0.16 444	0.25 611	0.24 429	0.33 538	0.19 474	0.24 454	0.26 532	0.24 571	0.19 501	0.20 527	0.07 336	0.08 518	0.09 476	0.10 539	0.09 497	0.08 457

cross-raft	0.10 241	0.09 424	0.09 121	0.19 455	0.07 132	0.11 251	0.25 611	0.13 112	0.15 241	0.08 128	0.11 243	0.12 304	0.10 304	0.09 58	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.06 188	0.05 190	0.04 48	0.04 72

ADCPNet	0.25 606	0.16 588	0.61 654	0.21 553	0.15 599	0.35 638	0.25 611	0.32 555	0.35 559	0.30 603	0.40 603	0.36 607	0.28 605	0.28 599	0.32 637	0.12 570	0.10 572	0.11 555	0.12 593	0.14 601	0.13 592

LSM	0.33 639	0.20 620	0.58 650	0.26 619	0.60 681	0.34 630	0.25 611	0.42 639	0.48 616	0.45 647	0.58 653	0.42 631	0.36 637	0.35 628	0.25 591	0.12 570	0.20 647	0.14 603	0.16 628	0.19 640	0.33 665

MSMD_ROB	0.31 634	0.26 641	0.26 574	0.24 603	0.21 643	0.34 630	0.25 611	0.34 584	0.39 580	0.40 635	0.69 661	0.45 638	0.40 646	0.34 622	0.27 610	0.20 644	0.19 644	0.26 647	0.25 652	0.23 646	0.22 649

test_3	0.10 241	0.09 424	0.10 185	0.20 521	0.08 212	0.13 354	0.26 620	0.14 143	0.21 396	0.10 225	0.10 193	0.09 219	0.09 265	0.08 25	0.11 287	0.05 51	0.04 25	0.08 393	0.07 379	0.04 48	0.04 72

Nwc_Net	0.23 587	0.16 588	0.21 547	0.25 614	0.14 579	0.24 573	0.26 620	0.37 612	0.38 577	0.22 527	0.41 614	0.30 568	0.28 605	0.28 599	0.25 591	0.11 545	0.10 572	0.17 625	0.20 641	0.10 530	0.10 530

ADCMid	0.25 606	0.15 580	0.40 624	0.20 521	0.14 579	0.25 584	0.26 620	0.34 584	0.38 577	0.36 625	0.44 625	0.34 601	0.40 646	0.35 628	0.33 642	0.10 514	0.09 551	0.11 555	0.11 573	0.13 587	0.12 570

ADCP+	0.20 550	0.10 486	0.33 606	0.20 521	0.12 535	0.22 551	0.26 620	0.31 544	0.34 550	0.26 568	0.37 583	0.22 484	0.22 557	0.27 587	0.27 610	0.09 473	0.06 416	0.08 393	0.08 452	0.09 497	0.10 530

RYNet	0.22 571	0.12 530	0.22 553	0.19 455	0.17 625	0.46 650	0.26 620	0.38 620	0.48 616	0.24 549	0.28 522	0.34 601	0.23 565	0.20 526	0.30 629	0.10 514	0.06 416	0.09 476	0.09 499	0.13 587	0.15 616

NaN_ROB	0.22 571	0.19 614	0.24 566	0.25 614	0.13 558	0.29 615	0.26 620	0.33 575	0.41 589	0.31 609	0.31 549	0.32 590	0.23 565	0.30 608	0.21 547	0.11 545	0.17 639	0.10 524	0.10 539	0.08 434	0.09 501

PDISCO_ROB	0.27 617	0.16 588	0.26 574	0.28 635	0.20 639	0.32 620	0.26 620	0.44 645	0.57 642	0.28 589	0.40 603	0.45 638	0.29 613	0.33 619	0.34 644	0.12 570	0.09 551	0.17 625	0.16 628	0.17 634	0.13 592

rvit_105_1	0.19 538	0.11 512	0.25 571	0.21 553	0.16 610	0.21 542	0.27 627	0.31 544	0.41 589	0.19 474	0.20 399	0.22 484	0.17 501	0.19 501	0.17 490	0.12 570	0.12 600	0.13 590	0.15 624	0.08 434	0.07 391

ACVNet_1	0.44 654	0.49 665	0.60 653	0.45 663	0.28 657	0.49 655	0.27 627	0.57 669	0.72 667	0.62 662	0.58 653	0.74 669	0.49 660	0.50 659	0.35 645	0.26 660	0.24 660	0.39 666	0.29 660	0.31 664	0.24 651

Wz-Net-TNSev	0.29 626	0.20 620	0.65 657	0.19 455	0.15 599	0.38 643	0.27 627	0.35 599	0.55 637	0.34 621	0.42 620	0.45 638	0.38 640	0.32 616	0.30 629	0.12 570	0.13 615	0.10 524	0.12 593	0.15 617	0.14 609

XQC	0.28 622	0.23 632	0.51 639	0.28 635	0.19 636	0.34 630	0.27 627	0.36 606	0.57 642	0.31 609	0.30 541	0.37 612	0.30 617	0.38 641	0.38 652	0.13 596	0.09 551	0.15 615	0.12 593	0.17 634	0.18 639

AnyNet_C01	0.36 643	0.25 640	1.37 688	0.22 570	0.17 625	0.48 654	0.27 627	0.35 599	0.39 580	0.39 632	0.74 667	0.46 642	0.38 640	0.45 655	0.47 666	0.13 596	0.13 615	0.13 590	0.14 608	0.14 601	0.15 616

LALA_ROB	0.25 606	0.16 588	0.22 553	0.26 619	0.17 625	0.27 604	0.27 627	0.42 639	0.37 570	0.33 619	0.38 589	0.51 650	0.26 586	0.28 599	0.27 610	0.16 630	0.09 551	0.12 575	0.11 573	0.13 587	0.12 570

Selective-IGEV-i16pa	18.58 713	3.30 698	1.09 684	0.21 553	0.18 632	103.68 726	0.28 633	19.87 718	40.73 726	4.16 700	56.45 726	8.07 705	2.59 700	123.95 727	5.89 703	0.18 636	0.12 600	0.09 476	0.12 593	0.12 568	0.51 677

FC-DCNN v2	0.33 639	0.27 644	0.28 586	0.26 619	0.23 648	0.37 640	0.28 633	0.40 628	0.43 602	0.45 647	0.56 648	0.51 650	0.40 646	0.37 639	0.29 622	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

RAFT+CT+SA	0.13 386	0.11 512	0.09 121	0.19 455	0.09 339	0.15 414	0.28 633	0.22 384	0.22 410	0.15 380	0.26 499	0.10 254	0.10 304	0.11 196	0.12 348	0.05 51	0.04 25	0.07 299	0.08 452	0.07 370	0.06 304

GMOStereo	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

error version	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

test-v	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

test-2	0.11 289	0.09 424	0.07 11	0.19 455	0.08 212	0.12 303	0.28 633	0.13 112	0.17 307	0.11 260	0.17 349	0.14 350	0.12 368	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 268	0.09 476	0.07 379	0.04 48	0.04 72

FCDSN-DC	0.33 639	0.28 648	0.28 586	0.30 646	0.24 650	0.39 645	0.28 633	0.42 639	0.42 597	0.43 645	0.53 639	0.51 650	0.41 651	0.36 634	0.30 629	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.24 594	0.17 599	0.42 629	0.26 619	0.16 610	0.22 551	0.28 633	0.37 612	0.50 626	0.26 568	0.29 534	0.24 508	0.28 605	0.21 543	0.22 556	0.15 614	0.11 584	0.20 638	0.18 639	0.12 568	0.13 592

FC-DCNN	0.33 639	0.27 644	0.28 586	0.26 619	0.23 648	0.37 640	0.28 633	0.40 628	0.43 602	0.45 647	0.55 643	0.51 650	0.40 646	0.37 639	0.30 629	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

TestStereo1	0.13 386	0.08 344	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.18 485	0.29 643	0.23 405	0.16 278	0.17 427	0.20 399	0.16 395	0.10 304	0.12 290	0.13 390	0.06 167	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.05 203

test_5	0.14 423	0.12 530	0.08 56	0.20 521	0.10 451	0.14 388	0.29 643	0.21 360	0.24 439	0.18 457	0.28 522	0.11 284	0.15 450	0.12 290	0.13 390	0.06 167	0.05 268	0.07 299	0.08 452	0.08 434	0.07 391

SA-5K	0.13 386	0.08 344	0.08 56	0.19 455	0.08 212	0.18 485	0.29 643	0.23 405	0.16 278	0.17 427	0.20 399	0.16 395	0.10 304	0.12 290	0.13 390	0.06 167	0.06 416	0.08 393	0.06 281	0.05 168	0.05 203

WZ-Net	0.28 622	0.17 599	0.78 674	0.22 570	0.16 610	0.34 630	0.29 643	0.39 624	0.57 642	0.24 549	0.55 643	0.37 612	0.24 571	0.33 619	0.35 645	0.09 473	0.08 518	0.09 476	0.10 539	0.14 601	0.16 627

BEATNet-Init1	0.52 662	0.27 644	0.62 655	0.30 646	0.21 643	0.76 677	0.29 643	0.54 665	0.65 661	0.86 678	0.95 679	2.07 695	0.62 673	0.56 670	0.42 661	0.18 636	0.18 641	0.23 644	0.22 646	0.22 645	0.21 647

ADCL	0.24 594	0.11 512	0.47 636	0.22 570	0.12 535	0.34 630	0.29 643	0.29 519	0.56 640	0.24 549	0.46 628	0.30 568	0.30 617	0.29 605	0.29 622	0.08 413	0.07 488	0.09 476	0.09 499	0.10 530	0.10 530

ETE_ROB	0.23 587	0.17 599	0.22 553	0.25 614	0.13 558	0.26 594	0.29 643	0.31 544	0.36 563	0.28 589	0.36 576	0.45 638	0.26 586	0.27 587	0.26 602	0.11 545	0.08 518	0.12 575	0.09 499	0.14 601	0.13 592

LRCNet_RVC	10.62 708	13.42 715	7.30 700	18.92 713	2.07 698	0.33 627	0.30 650	5.59 703	0.48 616	13.03 713	17.94 713	8.87 706	5.65 702	4.79 700	1.89 696	23.51 722	2.73 705	27.55 725	25.71 725	16.07 719	16.33 720

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 632	0.24 635	0.29 594	0.36 655	0.16 610	0.34 630	0.30 650	0.32 555	0.42 597	0.40 635	0.46 628	0.38 616	0.31 621	0.34 622	0.28 618	0.19 642	0.20 647	0.26 647	0.29 660	0.18 637	0.19 644

NCC-stereo	0.24 594	0.15 580	0.31 599	0.26 619	0.16 610	0.20 525	0.30 650	0.40 628	0.40 586	0.24 549	0.38 589	0.33 594	0.28 605	0.36 634	0.27 610	0.12 570	0.11 584	0.15 615	0.22 646	0.13 587	0.13 592

Abc-Net	0.24 594	0.15 580	0.31 599	0.26 619	0.16 610	0.20 525	0.30 650	0.40 628	0.40 586	0.24 549	0.38 589	0.33 594	0.28 605	0.36 634	0.27 610	0.12 570	0.11 584	0.15 615	0.22 646	0.13 587	0.13 592
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 615	0.16 588	0.36 615	0.20 521	0.16 610	0.25 584	0.30 650	0.32 555	0.44 607	0.31 609	0.49 632	0.30 568	0.33 627	0.40 650	0.33 642	0.12 570	0.12 600	0.12 575	0.14 608	0.14 601	0.15 616

PASM	0.32 636	0.24 635	0.48 637	0.28 635	0.27 656	0.29 615	0.30 650	0.34 584	0.49 623	0.35 622	0.39 597	0.46 642	0.34 632	0.34 622	0.35 645	0.23 657	0.25 662	0.26 647	0.28 659	0.23 646	0.21 647

APVNet	0.22 571	0.12 530	0.19 526	0.18 386	0.14 579	0.32 620	0.31 656	0.39 624	0.32 531	0.27 574	0.40 603	0.30 568	0.29 613	0.26 584	0.25 591	0.11 545	0.12 600	0.11 555	0.14 608	0.12 568	0.12 570

MANE	0.45 656	0.27 644	0.27 581	0.27 632	0.24 650	0.47 652	0.31 656	0.55 666	0.59 646	0.72 669	1.13 688	1.15 680	0.61 671	0.52 663	0.37 650	0.21 648	0.20 647	0.27 650	0.31 664	0.25 653	0.24 651

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 653	0.39 660	0.54 642	0.40 658	0.20 639	0.64 665	0.32 658	0.53 664	0.72 667	0.71 667	0.72 664	0.61 659	0.54 663	0.51 661	0.46 665	0.20 644	0.19 644	0.29 659	0.30 662	0.23 646	0.18 639

NVStereoNet_ROB	0.46 659	0.36 658	0.46 635	0.41 660	0.28 657	0.34 630	0.34 659	0.48 653	0.60 650	0.72 669	0.93 677	0.70 668	0.66 674	0.47 656	0.60 676	0.22 653	0.33 670	0.34 664	0.34 668	0.30 661	0.30 662
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.21 562	0.11 512	0.15 424	0.27 632	0.15 599	0.24 573	0.35 660	0.43 643	0.37 570	0.27 574	0.32 553	0.32 590	0.22 557	0.21 543	0.26 602	0.12 570	0.08 518	0.13 590	0.11 573	0.09 497	0.09 501

PWCK	0.71 671	0.94 685	0.95 681	0.76 676	0.31 662	0.74 673	0.36 661	0.90 679	0.90 678	0.96 682	0.75 669	0.95 674	0.61 671	0.87 685	0.66 679	0.72 687	0.46 675	0.75 681	0.49 675	0.69 685	0.44 675

ELAS_RVC	0.41 650	0.29 651	0.33 606	0.28 635	0.24 650	0.54 658	0.36 661	0.49 655	0.59 646	0.72 669	0.74 667	0.65 663	0.54 663	0.54 668	0.40 657	0.22 653	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.26 658	0.25 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 650	0.29 651	0.33 606	0.27 632	0.24 650	0.60 663	0.36 661	0.50 659	0.50 626	0.71 667	0.79 671	0.67 665	0.54 663	0.51 661	0.42 661	0.22 653	0.20 647	0.27 650	0.26 653	0.26 658	0.25 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.54 664	0.61 670	0.70 672	0.57 670	0.43 668	0.65 666	0.37 664	0.60 671	0.87 677	0.50 652	0.66 658	0.64 661	0.47 658	0.49 658	0.43 664	0.47 675	0.48 680	0.52 673	0.41 670	0.52 672	0.40 673

PA-Net	0.23 587	0.18 610	0.33 606	0.28 635	0.22 645	0.21 542	0.38 665	0.29 519	0.39 580	0.22 527	0.32 553	0.25 522	0.26 586	0.20 526	0.25 591	0.09 473	0.23 659	0.15 615	0.22 646	0.09 497	0.13 592
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 663	0.58 668	0.65 657	0.41 660	0.61 682	0.53 657	0.41 666	0.56 667	0.41 589	0.55 657	0.50 636	0.49 649	0.55 666	0.58 671	0.50 671	0.58 681	0.50 684	0.51 671	0.51 678	0.51 671	0.57 679

Consistency-Raft	0.44 654	0.40 661	0.45 631	0.37 657	0.43 668	0.46 650	0.41 666	0.57 669	0.55 637	0.32 615	0.73 665	0.33 594	0.48 659	0.42 654	0.49 668	0.39 668	0.35 671	0.45 668	0.51 678	0.42 668	0.29 660

GANetREF_RVC	0.31 634	0.34 656	0.27 581	0.35 653	0.16 610	0.32 620	0.41 666	0.48 653	0.51 633	0.35 622	0.35 573	0.34 601	0.33 627	0.39 645	0.32 637	0.27 661	0.20 647	0.29 659	0.15 624	0.18 637	0.17 636
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
DPSNet	0.28 622	0.16 588	0.31 599	0.18 386	0.13 558	0.54 658	0.42 669	0.51 661	0.67 663	0.29 598	0.38 589	0.38 616	0.29 613	0.31 609	0.23 568	0.11 545	0.10 572	0.11 555	0.08 452	0.20 641	0.16 627

CSAN	0.29 626	0.24 635	0.27 581	0.34 651	0.19 636	0.33 627	0.42 669	0.37 612	0.50 626	0.38 630	0.40 603	0.44 636	0.33 627	0.28 599	0.30 629	0.20 644	0.16 634	0.19 636	0.19 640	0.14 601	0.15 616

Selective-IGEV-i1pa	2.80 692	3.51 700	0.67 665	0.28 635	0.14 579	10.22 702	0.43 671	4.36 699	3.63 700	3.53 699	6.92 701	3.47 698	1.97 698	13.41 713	2.26 697	0.36 667	0.15 630	0.13 590	0.10 539	0.15 617	0.35 668

PVD	0.39 645	0.20 620	0.39 623	0.31 650	0.22 645	0.29 615	0.43 671	0.52 662	0.96 680	0.55 657	0.79 671	0.53 654	0.59 670	0.52 663	0.38 652	0.19 642	0.14 624	0.17 625	0.14 608	0.24 652	0.31 663

SPS-STEREO	0.57 666	0.58 668	0.65 657	0.45 663	0.55 676	0.62 664	0.44 673	0.62 672	0.50 626	0.68 665	0.64 656	0.66 664	0.57 668	0.61 672	0.60 676	0.62 684	0.47 679	0.51 671	0.49 675	0.55 676	0.58 680
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 668	0.61 670	0.68 666	0.71 674	0.51 672	0.59 661	0.49 674	0.91 680	0.85 675	0.74 673	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.79 677	0.49 668	0.42 670	0.46 675	0.71 678	0.47 673	0.52 672	0.39 670

IMH-64	0.65 668	0.61 670	0.68 666	0.71 674	0.51 672	0.59 661	0.49 674	0.91 680	0.85 675	0.74 673	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.79 677	0.49 668	0.42 670	0.46 675	0.71 678	0.47 673	0.52 672	0.39 670

ACVNet_2	0.66 670	0.66 674	0.68 666	0.63 672	0.41 666	0.71 671	0.49 674	0.96 684	1.39 689	0.89 679	1.09 684	1.04 676	0.73 677	0.54 668	0.47 666	0.43 672	0.40 673	0.53 674	0.44 672	0.47 670	0.35 668

SGM+DAISY	0.56 665	0.57 667	0.65 657	0.40 658	0.54 674	0.66 668	0.49 674	0.56 667	0.45 613	0.66 663	0.69 661	0.67 665	0.56 667	0.63 673	0.56 673	0.59 682	0.48 680	0.50 670	0.50 677	0.52 672	0.58 680

IMH	0.71 671	0.64 673	0.68 666	0.76 676	0.54 674	0.69 669	0.54 678	0.98 686	1.10 682	0.82 677	1.09 684	0.89 673	0.88 684	0.87 685	0.52 672	0.44 673	0.50 684	0.75 681	0.51 678	0.56 677	0.41 674

TorneroNet-64	0.76 675	0.72 677	0.74 673	0.78 678	0.58 680	0.91 684	0.56 679	0.84 678	1.29 686	0.66 663	0.90 675	1.40 688	0.75 678	0.85 683	0.67 682	0.49 676	0.46 675	0.72 680	0.59 681	0.67 682	0.53 678

MFMNet_re	0.64 667	0.66 674	0.65 657	0.51 667	0.69 686	0.69 669	0.57 680	0.64 673	0.73 671	0.60 660	0.73 665	0.62 660	0.67 675	0.65 674	0.60 676	0.66 686	0.58 693	0.63 676	0.59 681	0.68 683	0.69 689

WAO-6	0.81 677	0.80 680	0.62 655	0.86 683	0.63 683	0.76 677	0.58 681	0.98 686	1.54 694	0.90 680	0.96 680	1.07 678	1.03 689	0.70 676	0.66 679	0.72 687	0.49 682	0.90 689	0.71 688	0.68 683	0.58 680

TorneroNet	0.82 678	0.74 678	0.81 678	0.84 681	0.63 683	0.99 686	0.63 682	0.96 684	1.16 683	0.80 676	1.11 686	1.36 687	0.86 683	0.93 688	0.80 687	0.56 679	0.49 682	0.78 686	0.66 686	0.73 688	0.63 688

Dean	0.87 680	0.86 684	0.79 676	0.81 680	0.56 677	0.90 681	0.63 682	1.15 695	1.73 695	1.15 690	1.15 689	1.31 685	0.99 688	0.81 679	0.81 688	0.57 680	0.56 691	0.77 685	0.64 684	0.66 681	0.58 680

JetBlue	0.71 671	0.45 664	1.14 686	0.51 667	0.47 670	2.02 695	0.64 684	0.75 675	0.70 665	0.69 666	0.77 670	1.22 682	0.83 681	1.03 692	1.01 692	0.40 669	0.28 664	0.33 663	0.33 665	0.30 661	0.34 666

LVE	0.83 679	0.85 683	0.85 679	0.80 679	0.56 677	1.04 690	0.65 685	1.05 689	1.47 692	0.96 682	1.22 692	1.10 679	0.85 682	0.83 680	0.71 684	0.49 676	0.55 690	0.76 684	0.60 683	0.65 680	0.59 685

WAO-8	0.91 681	0.81 681	0.65 657	0.94 686	0.69 686	0.90 681	0.67 686	1.07 692	1.83 697	1.06 687	1.45 694	1.30 683	1.07 690	0.84 681	0.78 685	0.74 689	0.53 687	0.86 687	0.75 689	0.69 685	0.62 686

Venus	0.91 681	0.81 681	0.65 657	0.94 686	0.69 686	0.90 681	0.67 686	1.07 692	1.83 697	1.06 687	1.45 694	1.30 683	1.07 690	0.84 681	0.78 685	0.74 689	0.53 687	0.86 687	0.75 689	0.69 685	0.62 686

WAO-7	0.79 676	0.78 679	0.54 642	0.85 682	0.67 685	0.74 673	0.68 688	1.05 689	1.32 687	0.90 680	1.20 691	1.04 676	0.92 685	0.69 675	0.66 679	0.60 683	0.62 694	0.67 677	0.68 687	0.64 679	0.58 680

notaker	0.97 684	1.11 688	0.98 682	1.13 691	0.81 690	0.73 672	0.68 688	0.93 682	1.16 683	1.18 692	1.18 690	1.41 689	1.16 694	1.08 694	0.69 683	0.81 692	0.64 695	1.17 694	0.79 691	0.98 692	0.80 693

HanzoNet	1.29 689	1.26 692	1.19 687	1.12 690	0.85 691	1.02 689	0.83 690	1.03 688	1.48 693	1.64 695	1.61 696	2.50 697	1.72 697	1.61 696	1.61 695	1.26 697	0.80 697	1.31 697	1.01 696	1.02 694	0.86 694

UNDER WATER	0.97 684	0.97 687	1.42 689	0.99 688	0.70 689	1.12 692	0.84 691	0.80 677	1.08 681	1.01 684	0.90 675	1.55 692	1.22 696	1.03 692	1.00 691	0.78 691	0.53 687	1.02 692	0.87 693	0.80 690	0.74 691

UNDER WATER-64	0.95 683	0.94 685	1.43 690	0.87 684	0.56 677	1.18 693	0.87 692	0.77 676	0.94 679	1.04 685	0.85 673	1.58 693	1.21 695	0.94 689	0.96 690	0.87 693	0.57 692	1.03 693	0.88 694	0.78 689	0.73 690

ktn	1.01 686	1.21 690	0.80 677	1.23 693	0.86 692	1.01 688	0.87 692	0.94 683	1.39 689	1.04 685	1.12 687	1.15 680	1.07 690	0.94 689	0.59 675	1.28 698	0.71 696	1.38 698	0.83 692	1.02 694	0.75 692

KSHMR	1.09 687	1.17 689	0.88 680	1.25 694	1.00 694	0.99 686	0.96 694	1.13 694	1.37 688	1.16 691	1.29 693	1.41 689	0.96 687	1.01 691	0.92 689	1.03 696	1.08 698	1.20 695	1.03 697	1.01 693	0.97 695

MADNet+	0.75 674	0.71 676	3.70 697	0.66 673	0.41 666	0.98 685	0.97 695	0.69 674	0.73 671	0.52 653	0.57 651	0.64 661	0.68 676	0.86 684	1.01 692	0.34 666	0.36 672	0.28 658	0.23 650	0.36 667	0.31 663

DPSimNet_ROB	1.11 688	1.23 691	0.78 674	1.13 691	0.88 693	1.10 691	1.13 696	1.16 696	1.23 685	1.43 694	1.02 681	1.41 689	1.10 693	0.90 687	1.60 694	1.46 699	0.51 686	1.21 696	1.03 697	0.90 691	1.01 697

SAMSARA	0.40 648	0.28 648	0.33 606	0.55 669	0.39 664	0.82 680	1.23 697	0.47 652	0.51 633	0.36 625	0.35 573	0.55 656	0.39 643	0.38 641	0.39 654	0.15 614	0.20 647	0.15 615	0.14 608	0.23 646	0.20 645

MultiAttention	0.29 626	0.08 344	0.14 376	0.19 455	0.12 535	1.45 694	1.33 698	0.36 606	0.37 570	0.19 474	0.21 422	0.24 508	0.11 337	0.38 641	0.18 508	0.06 167	0.05 268	0.08 393	0.08 452	0.10 530	0.09 501

MADNet++	1.95 691	1.75 694	1.59 691	1.82 695	1.69 697	2.33 696	1.40 699	2.35 698	2.09 699	2.57 698	2.36 699	2.24 696	2.17 699	2.28 697	2.34 698	1.87 700	1.66 700	1.54 699	1.34 699	1.92 697	1.77 699

JetRed	1.62 690	1.46 693	2.98 692	0.92 685	1.21 695	4.99 698	1.53 700	1.27 697	1.39 689	1.83 696	1.74 697	1.60 694	0.95 686	1.41 695	2.45 700	0.90 695	1.60 699	0.93 690	0.90 695	1.35 696	0.99 696

TCMNet-wrong-test	3.67 694	5.48 708	3.89 698	12.18 709	11.75 711	4.65 697	3.88 701	1.06 691	0.72 667	1.09 689	2.15 698	6.30 703	0.53 662	3.43 699	2.36 699	0.89 694	0.20 647	1.87 701	1.69 700	5.57 705	3.62 705

HaxPig	15.71 712	18.52 723	19.18 718	16.89 712	15.89 714	7.73 699	7.60 702	13.31 716	10.82 707	15.42 714	14.91 712	15.98 715	14.92 715	15.58 714	15.98 715	18.95 721	16.73 715	19.46 721	18.08 721	19.26 720	19.05 723

MEDIAN_ROB	20.38 716	24.04 724	23.31 721	21.23 714	21.71 717	10.40 704	7.92 703	17.64 717	15.50 717	20.12 718	19.70 714	20.34 716	20.32 716	21.19 715	21.13 718	23.81 723	21.81 723	24.98 724	23.76 724	24.71 723	23.93 724

AVERAGE_ROB	24.90 724	29.20 725	28.14 722	24.89 722	24.64 724	17.75 710	11.12 704	21.45 719	19.93 718	25.12 726	24.46 724	25.12 726	25.46 726	24.69 725	22.83 719	29.76 724	27.13 724	28.97 726	27.95 726	29.91 724	29.47 725

tt	4.67 695	0.06 107	3.55 696	2.02 696	1.55 696	10.25 703	16.71 705	8.91 708	5.03 701	1.31 693	0.94 678	4.71 699	4.76 701	3.33 698	5.87 702	6.06 708	10.30 714	1.88 702	2.11 702	2.75 699	1.21 698

USTest	6.22 696	2.73 697	3.00 693	6.57 703	7.29 703	14.37 705	21.57 706	7.00 707	9.56 706	5.34 704	6.10 700	5.72 702	7.64 704	6.41 703	6.96 704	1.97 701	3.42 706	1.64 700	2.15 703	2.66 698	2.36 700

xxxxx1	7.79 697	5.02 705	7.31 701	3.12 697	3.85 699	16.35 707	22.88 707	5.86 704	8.69 703	7.97 705	8.54 702	9.12 707	8.27 705	10.18 705	10.92 705	2.42 702	2.45 702	3.56 705	12.37 711	3.77 700	3.06 702

tt_ll	7.79 697	5.02 705	7.31 701	3.12 697	3.85 699	16.35 707	22.88 707	5.86 704	8.69 703	7.97 705	8.54 702	9.12 707	8.27 705	10.18 705	10.92 705	2.42 702	2.45 702	3.56 705	12.37 711	3.77 700	3.06 702

ff	7.79 697	5.02 705	7.31 701	3.12 697	3.85 699	16.35 707	22.88 707	5.86 704	8.69 703	7.97 705	8.54 702	9.12 707	8.27 705	10.18 705	10.92 705	2.42 702	2.45 702	3.56 705	12.37 711	3.77 700	3.06 702

DGTPSM_ROB	8.06 701	4.48 701	8.63 709	5.35 700	10.72 705	8.32 700	22.97 710	5.46 701	13.35 710	5.12 702	9.92 707	5.08 700	10.40 708	5.52 701	12.58 708	3.79 705	8.00 707	3.50 703	7.02 708	3.83 703	7.14 709

DPSMNet_ROB	8.06 701	4.48 701	8.63 709	5.37 702	10.74 706	8.32 700	22.98 711	5.46 701	13.36 711	5.12 702	9.92 707	5.08 700	10.40 708	5.53 702	12.58 708	3.80 706	8.00 707	3.50 703	7.02 708	3.83 703	7.14 709

PML	8.91 703	9.34 714	6.13 699	5.35 700	6.41 702	14.99 706	23.38 712	5.27 700	6.83 702	18.04 717	28.19 725	7.67 704	6.83 703	7.85 704	5.75 701	5.35 707	1.83 701	5.95 713	1.93 701	8.64 710	2.52 701

iinet-test	10.48 706	8.09 710	7.54 705	10.26 704	10.94 707	18.00 711	25.26 713	11.33 712	13.28 708	9.69 709	9.85 705	9.42 710	11.17 710	11.02 709	12.78 711	6.59 710	8.30 709	5.56 708	6.56 704	6.89 706	7.02 707

IINet	10.48 706	8.09 710	7.54 705	10.26 704	10.94 707	18.00 711	25.26 713	11.33 712	13.28 708	9.69 709	9.85 705	9.42 710	11.17 710	11.02 709	12.78 711	6.59 710	8.30 709	5.56 708	6.56 704	6.89 706	7.02 707

Anonymous_1	10.96 709	7.92 709	7.46 704	10.33 706	10.06 704	18.65 713	26.34 715	11.06 711	13.44 712	9.40 708	10.05 709	9.67 712	11.23 712	10.73 708	12.72 710	6.42 709	8.38 711	5.77 710	10.61 710	12.12 711	6.77 706

DPSM_ROB	11.15 710	8.58 712	8.00 707	10.88 707	11.58 709	19.10 714	26.71 716	12.05 714	14.07 715	10.36 711	10.84 710	10.33 713	11.86 713	11.70 711	13.54 713	6.99 712	8.79 712	5.89 711	6.95 706	7.29 708	7.42 711

DPSM	11.15 710	8.58 712	8.00 707	10.88 707	11.58 709	19.10 714	26.71 716	12.05 714	14.07 715	10.36 711	10.84 710	10.33 713	11.86 713	11.70 711	13.54 713	6.99 712	8.79 712	5.89 711	6.95 706	7.29 708	7.42 711

RSGM-EC	20.36 714	4.73 703	0.68 666	16.76 710	16.92 715	21.28 716	27.18 718	10.46 709	14.04 713	18.00 715	21.31 716	22.24 724	21.82 717	22.57 716	17.63 716	62.81 725	33.79 725	20.14 722	18.10 722	20.18 721	16.45 721

acva	20.36 714	4.73 703	0.68 666	16.76 710	16.92 715	21.28 716	27.18 718	10.46 709	14.04 713	18.00 715	21.31 716	22.24 724	21.82 717	22.57 716	17.63 716	62.81 725	33.79 725	20.14 722	18.10 722	20.18 721	16.45 721

LSM0	22.87 723	17.28 716	18.96 717	22.19 721	29.04 725	38.42 724	53.71 720	24.28 724	28.31 719	20.78 724	21.00 715	21.43 723	24.16 725	23.50 723	27.39 722	14.09 720	17.38 716	11.84 720	14.04 718	14.73 718	14.89 713

FlowAnything	22.44 720	17.35 720	16.14 715	22.07 720	23.23 718	38.39 722	53.77 721	24.25 723	28.44 723	20.96 725	21.82 722	20.70 717	23.84 719	23.49 722	27.14 720	14.04 714	17.79 722	11.75 714	14.15 720	14.65 712	14.89 713

Hybrid-DGEV	22.47 721	17.40 722	16.14 715	22.00 715	23.29 720	38.36 721	53.80 722	24.43 726	28.63 725	20.59 719	21.81 721	20.88 719	23.91 721	23.45 721	27.42 723	14.08 718	17.69 717	11.83 716	14.06 719	14.65 712	14.93 715

CasAABBNet	22.42 717	17.33 717	16.01 713	22.01 716	23.28 719	38.32 718	53.80 722	24.14 722	28.41 722	20.60 720	21.77 720	20.89 722	23.91 721	23.43 720	27.36 721	14.07 715	17.69 717	11.83 716	14.01 715	14.67 714	14.95 716

RAFT-FEzeroshot	22.43 718	17.33 717	15.98 711	22.02 717	23.31 721	38.34 719	53.82 724	24.05 720	28.39 720	20.61 721	21.76 718	20.88 719	23.92 723	23.41 718	27.42 723	14.07 715	17.69 717	11.83 716	14.02 716	14.69 715	14.97 717

RAFT-FE	22.43 718	17.33 717	15.98 711	22.02 717	23.31 721	38.34 719	53.82 724	24.05 720	28.39 720	20.61 721	21.76 718	20.88 719	23.92 723	23.41 718	27.42 723	14.07 715	17.69 717	11.83 716	14.02 716	14.69 715	14.97 717

Selective-RAFT-Error	22.47 721	17.37 721	16.09 714	22.06 719	23.34 723	38.39 722	53.83 726	24.29 725	28.47 724	20.74 723	21.83 723	20.81 718	23.90 720	23.54 724	27.53 726	14.08 718	17.69 717	11.82 715	14.00 714	14.69 715	15.00 719

test_example2	98.32 725	94.13 726	45.89 723	96.35 723	109.85 726	88.61 725	95.45 727	25.75 727	94.37 727	130.00 728	126.06 727	58.17 727	74.63 727	88.51 726	79.96 727	150.23 727	221.02 727	77.62 727	99.10 727	113.75 727	96.94 726

ccccc		285.66 727		368.85 726	370.60 727	123.16 727		115.05 728		126.68 727		122.83 728		252.94 728		384.56 728	353.86 728	254.69 728	223.00 728	425.87 728

ASD4		3.38 699

Low-res two-view benchmark