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

4.5w_L	0.20 23	0.12 1	0.23 3	0.30 12	0.20 111	0.25 57	0.18 15	0.30 12	0.21 28	0.21 32	0.21 22	0.24 64	0.28 173	0.48 190	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

SteFusion	0.20 23	0.12 1	0.25 38	0.31 52	0.19 66	0.30 144	0.22 97	0.34 39	0.29 92	0.21 32	0.25 64	0.21 34	0.16 14	0.43 141	0.20 17	0.09 1	0.10 66	0.12 66	0.10 100	0.10 33	0.09 6

tim_s	0.20 23	0.12 1	0.26 56	0.32 79	0.18 42	0.29 128	0.20 61	0.33 34	0.23 42	0.21 32	0.24 56	0.26 83	0.17 23	0.31 29	0.20 17	0.10 14	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

ACW_4w	0.20 23	0.12 1	0.24 16	0.32 79	0.19 66	0.27 86	0.23 115	0.34 39	0.27 70	0.20 14	0.24 56	0.25 75	0.18 43	0.39 106	0.20 17	0.10 14	0.12 235	0.12 66	0.10 100	0.11 59	0.08 1

5w_v4	0.20 23	0.12 1	0.23 3	0.32 79	0.19 66	0.29 128	0.23 115	0.36 56	0.27 70	0.21 32	0.22 32	0.29 106	0.19 56	0.26 2	0.21 42	0.10 14	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

IGEV	0.20 23	0.12 1	0.23 3	0.31 52	0.20 111	0.23 26	0.19 34	0.40 94	0.29 92	0.22 56	0.34 132	0.20 24	0.15 5	0.31 29	0.19 5	0.11 32	0.10 66	0.12 66	0.10 100	0.10 33	0.10 70

ss10	0.20 23	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.18 42	0.23 26	0.18 15	0.34 39	0.28 80	0.22 56	0.25 64	0.26 83	0.15 5	0.33 61	0.22 67	0.14 136	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

USM	0.20 23	0.13 7	0.24 16	0.31 52	0.17 25	0.30 144	0.19 34	0.36 56	0.28 80	0.21 32	0.23 38	0.24 64	0.14 1	0.31 29	0.22 67	0.14 136	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.20 111	0.25 57	0.17 3	0.29 9	0.20 18	0.20 14	0.20 15	0.27 93	0.27 158	0.41 122	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.10 33	0.09 6

StePilot	0.20 23	0.13 7	0.23 3	0.31 52	0.20 111	0.25 57	0.17 3	0.30 12	0.24 50	0.21 32	0.23 38	0.23 51	0.28 173	0.49 195	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

PyraSte	0.20 23	0.13 7	0.25 38	0.34 113	0.19 66	0.30 144	0.19 34	0.33 34	0.21 28	0.23 62	0.27 83	0.26 83	0.18 43	0.37 90	0.20 17	0.10 14	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.08 1

xxxad45	0.20 23	0.13 7	0.23 3	0.32 79	0.19 66	0.30 144	0.23 115	0.36 56	0.28 80	0.21 32	0.20 15	0.27 93	0.20 71	0.29 11	0.20 17	0.10 14	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

ITERv28	0.21 57	0.13 7	0.26 56	0.30 12	0.20 111	0.31 166	0.20 61	0.34 39	0.24 50	0.20 14	0.24 56	0.25 75	0.17 23	0.42 132	0.21 42	0.14 136	0.15 379	0.12 66	0.09 10	0.09 1	0.10 70

yuret106	0.20 23	0.13 7	0.25 38	0.30 12	0.20 111	0.26 70	0.18 15	0.37 65	0.19 14	0.19 10	0.23 38	0.33 139	0.16 14	0.32 43	0.21 42	0.14 136	0.15 379	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uio108cc	0.20 23	0.13 7	0.24 16	0.31 52	0.18 42	0.32 185	0.21 86	0.41 103	0.21 28	0.20 14	0.23 38	0.27 93	0.20 71	0.29 11	0.20 17	0.15 209	0.15 379	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv24	0.20 23	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 66	0.28 113	0.19 34	0.45 138	0.18 8	0.21 32	0.27 83	0.26 83	0.17 23	0.30 22	0.22 67	0.14 136	0.15 379	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dd23bbn	0.20 23	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.18 42	0.32 185	0.20 61	0.39 85	0.20 18	0.23 62	0.29 105	0.23 51	0.19 56	0.31 29	0.22 67	0.12 47	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

hj116sk	0.21 57	0.13 7	0.24 16	0.29 5	0.21 147	0.27 86	0.17 3	0.44 133	0.27 70	0.19 10	0.22 32	0.30 113	0.19 56	0.37 90	0.20 17	0.14 136	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v20iiwwt	0.20 23	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 66	0.31 166	0.20 61	0.42 112	0.22 37	0.23 62	0.22 32	0.24 64	0.20 71	0.31 29	0.23 104	0.13 87	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER124	0.20 23	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 66	0.29 128	0.20 61	0.35 50	0.20 18	0.22 56	0.20 15	0.23 51	0.20 71	0.32 43	0.21 42	0.13 87	0.13 312	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

zxcv128	0.20 23	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 111	0.23 26	0.19 34	0.40 94	0.17 6	0.20 14	0.25 64	0.27 93	0.19 56	0.31 29	0.20 17	0.14 136	0.14 347	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

iked130	0.19 7	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.19 66	0.24 41	0.20 61	0.40 94	0.17 6	0.20 14	0.21 22	0.23 51	0.17 23	0.28 8	0.20 17	0.13 87	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v134_o9	0.20 23	0.13 7	0.25 38	0.30 12	0.21 147	0.28 113	0.19 34	0.41 103	0.20 18	0.21 32	0.25 64	0.24 64	0.16 14	0.31 29	0.19 5	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv12	0.19 7	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.21 147	0.25 57	0.18 15	0.34 39	0.23 42	0.20 14	0.26 74	0.26 83	0.17 23	0.31 29	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 70

vnu138km	0.20 23	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 111	0.27 86	0.19 34	0.36 56	0.24 50	0.20 14	0.23 38	0.23 51	0.15 5	0.33 61	0.21 42	0.13 87	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv10	0.19 7	0.13 7	0.25 38	0.30 12	0.20 111	0.24 41	0.18 15	0.36 56	0.23 42	0.20 14	0.23 38	0.24 64	0.17 23	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

99wein	0.20 23	0.13 7	0.25 38	0.30 12	0.19 66	0.25 57	0.18 15	0.37 65	0.26 67	0.21 32	0.25 64	0.23 51	0.16 14	0.32 43	0.21 42	0.13 87	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 23	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.19 66	0.27 86	0.18 15	0.36 56	0.21 28	0.21 32	0.26 74	0.25 75	0.17 23	0.32 43	0.20 17	0.13 87	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zaero_v3	0.21 57	0.13 7	0.29 87	0.31 52	0.16 10	0.44 289	0.18 15	0.37 65	0.26 67	0.29 108	0.32 121	0.22 37	0.17 23	0.36 81	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

ITERv2	0.21 57	0.13 7	0.31 112	0.31 52	0.16 10	0.35 214	0.18 15	0.38 79	0.24 50	0.25 77	0.29 105	0.22 37	0.19 56	0.41 122	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

ITER	0.20 23	0.13 7	0.27 68	0.30 12	0.16 10	0.27 86	0.19 34	0.31 17	0.20 18	0.27 96	0.36 142	0.22 37	0.19 56	0.42 132	0.22 67	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 33	0.10 70

Wavelet-MonSter	0.20 23	0.13 7	0.27 68	0.33 96	0.18 42	0.17 4	0.21 86	0.32 22	0.23 42	0.25 77	0.34 132	0.22 37	0.24 121	0.27 6	0.21 42	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 38	0.31 52	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 112	0.24 50	0.23 62	0.21 22	0.17 4	0.16 14	0.45 157	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 33	0.11 119

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 80	0.30 12	0.19 66	0.20 9	0.18 15	0.30 12	0.21 28	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 43	0.33 61	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.13 106	0.09 10	0.10 33	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 80	0.30 12	0.20 111	0.20 9	0.19 34	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 23	0.33 61	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.11 59	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 23	0.13 7	0.27 68	0.33 96	0.17 25	0.38 244	0.18 15	0.30 12	0.19 14	0.24 72	0.15 3	0.26 83	0.17 23	0.32 43	0.21 42	0.13 87	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.11 59	0.10 70

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 38	0.31 52	0.16 10	0.24 41	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 43	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.11 59	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 68	0.33 96	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 5	0.31 29	0.20 17	0.12 47	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.10 33	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 68	0.34 113	0.15 2	0.27 86	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 5	0.32 43	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.13 106	0.09 10	0.10 33	0.09 6

LG-G_1	0.21 57	0.13 7	0.30 100	0.34 113	0.16 10	0.52 328	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 22	0.26 83	0.19 56	0.37 90	0.20 17	0.14 136	0.10 66	0.13 106	0.09 10	0.11 59	0.10 70

LG-G	0.21 57	0.13 7	0.30 100	0.34 113	0.16 10	0.52 328	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 22	0.26 83	0.19 56	0.37 90	0.20 17	0.14 136	0.10 66	0.13 106	0.09 10	0.11 59	0.10 70

CAS	0.34 197	0.13 7	0.25 38	1.28 608	0.30 415	0.46 304	0.38 367	0.48 148	0.47 222	0.34 141	0.52 207	0.24 64	0.19 56	0.29 11	0.27 185	0.69 601	0.08 2	0.12 66	0.08 1	0.12 98	0.15 277

mfccc	0.20 23	0.14 43	0.25 38	0.30 12	0.19 66	0.29 128	0.17 3	0.37 65	0.22 37	0.20 14	0.20 15	0.29 106	0.19 56	0.31 29	0.21 42	0.13 87	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

5k_new	0.19 7	0.14 43	0.25 38	0.30 12	0.20 111	0.23 26	0.19 34	0.32 22	0.25 63	0.22 56	0.21 22	0.25 75	0.17 23	0.34 68	0.21 42	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 70

SX	0.20 23	0.14 43	0.25 38	0.30 12	0.19 66	0.27 86	0.18 15	0.34 39	0.24 50	0.21 32	0.17 10	0.30 113	0.18 43	0.34 68	0.22 67	0.14 136	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 70

weee2	0.19 7	0.14 43	0.24 16	0.30 12	0.19 66	0.27 86	0.19 34	0.31 17	0.24 50	0.21 32	0.20 15	0.29 106	0.19 56	0.29 11	0.21 42	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 43	0.24 16	0.30 12	0.20 111	0.25 57	0.18 15	0.36 56	0.21 28	0.21 32	0.23 38	0.25 75	0.16 14	0.30 22	0.22 67	0.13 87	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv30	0.21 57	0.14 43	0.26 56	0.29 5	0.19 66	0.23 26	0.19 34	0.33 34	0.21 28	0.18 4	0.26 74	0.32 126	0.22 97	0.55 238	0.22 67	0.15 209	0.16 415	0.12 66	0.09 10	0.09 1	0.10 70

qyd29nn	0.20 23	0.14 43	0.25 38	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 34	0.32 22	0.18 8	0.20 14	0.21 22	0.28 102	0.20 71	0.49 195	0.21 42	0.15 209	0.17 438	0.12 66	0.09 10	0.10 33	0.10 70

oiu110	0.21 57	0.14 43	0.23 3	0.30 12	0.20 111	0.26 70	0.19 34	0.39 85	0.25 63	0.19 10	0.22 32	0.30 113	0.21 84	0.32 43	0.21 42	0.15 209	0.16 415	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 70

ITERv21	0.20 23	0.14 43	0.24 16	0.30 12	0.21 147	0.28 113	0.19 34	0.38 79	0.24 50	0.19 10	0.18 12	0.28 102	0.17 23	0.42 132	0.22 67	0.15 209	0.14 347	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv19	0.20 23	0.14 43	0.25 38	0.30 12	0.20 111	0.30 144	0.19 34	0.40 94	0.20 18	0.21 32	0.23 38	0.27 93	0.16 14	0.30 22	0.22 67	0.15 209	0.16 415	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 43	0.23 3	0.31 52	0.19 66	0.25 57	0.19 34	0.37 65	0.18 8	0.21 32	0.25 64	0.21 34	0.18 43	0.30 22	0.20 17	0.14 136	0.12 235	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 43	0.24 16	0.30 12	0.19 66	0.25 57	0.19 34	0.41 103	0.18 8	0.20 14	0.23 38	0.22 37	0.16 14	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv7	0.19 7	0.14 43	0.24 16	0.30 12	0.19 66	0.27 86	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 38	0.25 75	0.17 23	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

s6wercc	0.19 7	0.14 43	0.24 16	0.30 12	0.19 66	0.27 86	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 38	0.25 75	0.17 23	0.30 22	0.20 17	0.12 47	0.11 169	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 43	0.24 16	0.30 12	0.19 66	0.27 86	0.18 15	0.35 50	0.21 28	0.20 14	0.23 38	0.26 83	0.17 23	0.31 29	0.20 17	0.13 87	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv4	0.22 76	0.14 43	0.26 56	0.29 5	0.16 10	0.26 70	0.18 15	0.41 103	0.27 70	0.29 108	0.44 164	0.20 24	0.23 110	0.35 78	0.26 166	0.11 32	0.10 66	0.12 66	0.10 100	0.10 33	0.09 6

OmniDepth	0.21 57	0.14 43	0.26 56	0.34 113	0.14 1	0.40 256	0.27 169	0.28 7	0.22 37	0.18 4	0.19 13	0.28 102	0.29 189	0.32 43	0.20 17	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 100	0.11 59	0.10 70

MonStereo	0.20 23	0.14 43	0.25 38	0.31 52	0.15 2	0.22 18	0.22 97	0.39 85	0.33 122	0.20 14	0.25 64	0.17 4	0.15 5	0.39 106	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.14 43	0.25 38	0.31 52	0.15 2	0.22 18	0.22 97	0.39 85	0.33 122	0.20 14	0.25 64	0.17 4	0.15 5	0.39 106	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

water-stereo	0.28 140	0.14 43	0.29 87	0.35 149	0.19 66	0.36 224	0.23 115	0.62 222	0.38 172	0.39 176	0.62 240	0.41 197	0.35 243	0.28 8	0.27 185	0.14 136	0.13 312	0.13 106	0.12 168	0.12 98	0.10 70

depthmonostereo	0.29 151	0.14 43	0.31 112	0.35 149	0.17 25	0.46 304	0.27 169	0.69 281	0.57 255	0.35 148	0.42 160	0.31 123	0.35 243	0.35 78	0.27 185	0.14 136	0.12 235	0.13 106	0.12 168	0.11 59	0.10 70

monsterstereo	0.22 76	0.14 43	0.26 56	0.34 113	0.18 42	0.21 15	0.20 61	0.37 65	0.35 141	0.33 138	0.40 154	0.19 18	0.18 43	0.45 157	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.13 134	0.08 1

monsters	0.22 76	0.14 43	0.26 56	0.31 52	0.19 66	0.23 26	0.19 34	0.44 133	0.33 122	0.36 152	0.30 109	0.16 2	0.18 43	0.43 141	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.10 70

111111	0.21 57	0.14 43	0.27 68	0.37 186	0.22 171	0.21 15	0.19 34	0.43 126	0.27 70	0.20 14	0.20 15	0.29 106	0.14 1	0.41 122	0.22 67	0.14 136	0.10 66	0.12 66	0.09 10	0.12 98	0.12 166

LGtest1	0.19 7	0.14 43	0.29 87	0.34 113	0.16 10	0.26 70	0.17 3	0.32 22	0.20 18	0.21 32	0.15 3	0.23 51	0.20 71	0.32 43	0.20 17	0.15 209	0.10 66	0.13 106	0.09 10	0.12 98	0.11 119

FoundationStereo	0.17 1	0.14 43	0.25 38	0.30 12	0.16 10	0.23 26	0.20 61	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 56	0.26 2	0.21 42	0.13 87	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.10 33	0.09 6

MonSter	0.20 23	0.14 43	0.25 38	0.31 52	0.15 2	0.22 18	0.22 97	0.39 85	0.33 122	0.20 14	0.25 64	0.17 4	0.15 5	0.38 100	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 43	0.24 16	0.31 52	0.16 10	0.16 3	0.20 61	0.29 9	0.20 18	0.23 62	0.20 15	0.22 37	0.14 1	0.52 217	0.24 117	0.13 87	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

Occ-G	0.26 121	0.14 43	0.28 80	0.34 113	0.20 111	0.27 86	0.34 284	0.41 103	0.31 103	0.29 108	0.43 163	0.49 246	0.25 130	0.47 179	0.28 206	0.13 87	0.11 169	0.14 139	0.11 137	0.12 98	0.12 166

Pointernet	0.27 133	0.14 43	0.33 141	0.35 149	0.23 211	0.35 214	0.21 86	0.72 309	0.38 172	0.39 176	0.36 142	0.34 144	0.25 130	0.36 81	0.25 137	0.15 209	0.10 66	0.12 66	0.08 1	0.11 59	0.10 70

IGEV-Stereo+	0.23 91	0.14 43	0.26 56	0.32 79	0.19 66	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 92	0.21 32	0.15 3	0.22 37	0.22 97	0.40 114	0.22 67	0.14 136	0.10 66	0.12 66	0.09 10	0.15 229	0.86 607

trnet	0.27 133	0.14 43	0.23 3	0.28 3	0.15 2	0.37 231	0.23 115	0.52 170	0.72 316	0.42 191	0.51 198	0.34 144	0.26 147	0.39 106	0.25 137	0.15 209	0.11 169	0.12 66	0.08 1	0.11 59	0.10 70

CES	0.28 140	0.14 43	0.23 3	0.30 12	0.70 591	0.37 231	0.27 169	0.48 148	0.46 217	0.34 141	0.48 181	0.27 93	0.22 97	0.39 106	0.23 104	0.13 87	0.11 169	0.12 66	0.08 1	0.13 134	0.17 343

DDF-Stereo	0.26 121	0.15 76	0.30 100	0.36 169	0.29 398	0.19 6	0.20 61	0.32 22	0.31 103	0.26 83	0.26 74	0.29 106	0.29 189	0.38 100	0.24 117	0.17 310	0.10 66	0.14 139	0.10 100	0.70 596	0.12 166

252Zero-FE	0.20 23	0.15 76	0.26 56	0.33 96	0.19 66	0.23 26	0.18 15	0.41 103	0.34 127	0.22 56	0.21 22	0.19 18	0.18 43	0.28 8	0.22 67	0.14 136	0.10 66	0.12 66	0.09 10	0.10 33	0.10 70

Replicate-Monster	0.26 121	0.15 76	1.07 549	0.30 12	0.17 25	0.38 244	0.19 34	0.43 126	0.39 182	0.23 62	0.21 22	0.23 51	0.21 84	0.45 157	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.09 1	0.14 253

zero-FE	0.25 110	0.15 76	0.30 100	0.35 149	0.29 398	0.19 6	0.20 61	0.35 50	0.31 103	0.26 83	0.27 83	0.29 106	0.29 189	0.33 61	0.24 117	0.17 310	0.10 66	0.14 139	0.10 100	0.64 593	0.12 166

DilatedVolume-Stereo	0.30 168	0.15 76	0.34 158	0.33 96	0.20 111	0.53 336	0.25 140	0.56 184	0.43 198	0.56 240	0.50 189	0.35 153	0.29 189	0.49 195	0.28 206	0.13 87	0.11 169	0.12 66	0.11 137	0.11 59	0.10 70

1w_stereo	0.24 100	0.15 76	0.29 87	0.34 113	0.18 42	0.31 166	0.41 416	0.40 94	0.43 198	0.31 120	0.38 149	0.17 4	0.24 121	0.45 157	0.23 104	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 76	0.15 76	0.27 68	0.31 52	0.15 2	0.29 128	0.20 61	0.37 65	0.29 92	0.24 72	0.29 105	0.21 34	0.27 158	0.36 81	0.25 137	0.16 268	0.09 25	0.13 106	0.10 100	0.13 134	0.10 70

GREAT-IGEV	0.22 76	0.15 76	0.31 112	0.29 5	0.22 171	0.21 15	0.26 153	0.33 34	0.31 103	0.20 14	0.30 109	0.22 37	0.22 97	0.47 179	0.22 67	0.11 32	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.13 134	0.10 70

DEFOM-Stereo	0.22 76	0.15 76	0.26 56	0.33 96	0.20 111	0.61 392	0.21 86	0.30 12	0.31 103	0.23 62	0.19 13	0.18 13	0.18 43	0.41 122	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.12 66	0.09 10	0.11 59	0.11 119

WCG-NET	0.28 140	0.15 76	0.33 141	0.33 96	0.19 66	0.33 194	0.27 169	0.39 85	0.80 369	0.46 206	0.49 185	0.39 179	0.25 130	0.40 114	0.25 137	0.12 47	0.09 25	0.13 106	0.11 137	0.12 98	0.10 70

IGEV-Stereo++	0.21 57	0.15 76	0.27 68	0.37 186	0.19 66	0.22 18	0.18 15	0.42 112	0.35 141	0.22 56	0.28 95	0.24 64	0.18 43	0.27 6	0.22 67	0.12 47	0.09 25	0.12 66	0.10 100	0.12 98	0.10 70

WCG-NET（raft）	0.31 174	0.15 76	0.36 175	0.32 79	0.19 66	0.35 214	0.27 169	0.51 161	0.78 358	0.45 200	0.55 219	0.48 240	0.27 158	0.54 233	0.26 166	0.13 87	0.10 66	0.12 66	0.11 137	0.12 98	0.11 119

MoCha-V2	0.25 110	0.15 76	0.29 87	0.40 283	0.18 42	0.27 86	0.26 153	0.49 151	0.27 70	0.36 152	0.27 83	0.33 139	0.35 243	0.49 195	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.12 66	0.10 100	0.13 134	0.11 119

LoS	0.29 151	0.15 76	0.30 100	0.29 5	0.18 42	0.33 194	0.29 198	0.51 161	0.72 316	0.34 141	0.52 207	0.41 197	0.28 173	0.47 179	0.28 206	0.15 209	0.11 169	0.13 106	0.09 10	0.11 59	0.11 119
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 180	0.15 76	0.23 3	0.31 52	0.24 240	0.27 86	0.22 97	0.46 141	0.88 418	0.46 206	0.80 317	0.30 113	0.26 147	0.36 81	0.33 258	0.13 87	0.09 25	0.13 106	0.51 599	0.13 134	0.09 6
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
s12784h	0.36 231	0.15 76	0.24 16	0.34 113	0.15 2	0.77 466	0.29 198	0.80 352	0.83 387	0.56 240	0.57 226	0.43 215	0.40 286	0.57 262	0.33 258	0.12 47	0.10 66	0.14 139	0.09 10	0.14 179	0.09 6

TANstereo	0.30 168	0.15 76	0.31 112	0.30 12	0.17 25	0.55 347	0.23 115	0.44 133	0.55 247	0.59 247	0.68 261	0.37 166	0.26 147	0.35 78	0.27 185	0.15 209	0.16 415	0.12 66	0.10 100	0.13 134	0.14 253

CREStereo	0.28 140	0.15 76	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 231	0.25 140	0.51 161	0.72 316	0.42 191	0.51 198	0.32 126	0.26 147	0.38 100	0.25 137	0.16 268	0.11 169	0.12 66	0.08 1	0.12 98	0.11 119
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
GEAStereo	0.23 91	0.16 94	0.30 100	0.33 96	0.25 272	0.36 224	0.30 214	0.42 112	0.28 80	0.26 83	0.28 95	0.24 64	0.21 84	0.32 43	0.22 67	0.18 344	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.14 179	0.12 166

GSStereo	0.23 91	0.16 94	0.30 100	0.33 96	0.25 272	0.36 224	0.30 214	0.42 112	0.27 70	0.30 117	0.28 95	0.23 51	0.21 84	0.32 43	0.22 67	0.16 268	0.09 25	0.12 66	0.10 100	0.14 179	0.12 166

gasm-f	0.24 100	0.16 94	0.27 68	0.33 96	0.25 272	0.25 57	0.36 330	0.42 112	0.28 80	0.26 83	0.35 138	0.24 64	0.30 207	0.36 81	0.23 104	0.18 344	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.15 229	0.12 166

Zero-FE251	0.23 91	0.16 94	0.30 100	0.33 96	0.20 111	0.44 289	0.19 34	0.37 65	0.25 63	0.27 96	0.29 105	0.38 174	0.24 121	0.32 43	0.22 67	0.14 136	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.11 59	0.10 70

GASTEREO	0.25 110	0.16 94	0.32 126	0.40 283	0.20 111	0.22 18	0.30 214	0.43 126	0.31 103	0.37 159	0.33 123	0.22 37	0.35 243	0.41 122	0.23 104	0.15 209	0.10 66	0.13 106	0.11 137	0.12 98	0.11 119

MSCF	0.25 110	0.16 94	0.33 141	0.39 245	0.20 111	0.20 9	0.31 240	0.43 126	0.31 103	0.36 152	0.33 123	0.23 51	0.35 243	0.36 81	0.23 104	0.15 209	0.10 66	0.13 106	0.11 137	0.13 134	0.11 119

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 91	0.16 94	0.32 126	0.39 245	0.21 147	0.18 5	0.21 86	0.34 39	0.26 67	0.28 101	0.51 198	0.28 102	0.29 189	0.26 2	0.24 117	0.14 136	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.14 179	0.12 166

HART	0.29 151	0.16 94	0.32 126	0.40 283	0.21 147	0.32 185	0.26 153	0.62 222	0.31 103	0.33 138	0.65 247	0.41 197	0.22 97	0.55 238	0.25 137	0.12 47	0.10 66	0.15 181	0.11 137	0.15 229	0.11 119

Reg-Stereo(zero)	0.30 168	0.16 94	0.28 80	0.34 113	0.18 42	0.32 185	0.20 61	0.63 230	0.68 296	0.50 219	0.52 207	0.51 253	0.30 207	0.45 157	0.25 137	0.13 87	0.10 66	0.12 66	0.10 100	0.12 98	0.11 119

AIO_rvc	0.23 91	0.16 94	0.32 126	0.34 113	0.19 66	0.26 70	0.33 271	0.40 94	0.22 37	0.26 83	0.24 56	0.34 144	0.15 5	0.51 210	0.24 117	0.12 47	0.09 25	0.13 106	0.10 100	0.12 98	0.10 70

HUF	0.24 100	0.16 94	0.33 141	0.32 79	0.18 42	0.25 57	0.40 401	0.42 112	0.34 127	0.25 77	0.23 38	0.32 126	0.28 173	0.34 68	0.24 117	0.13 87	0.10 66	0.13 106	0.09 10	0.12 98	0.10 70

AIO_test	0.23 91	0.16 94	0.28 80	0.34 113	0.20 111	0.30 144	0.39 390	0.38 79	0.25 63	0.25 77	0.28 95	0.32 126	0.22 97	0.38 100	0.25 137	0.12 47	0.09 25	0.13 106	0.10 100	0.12 98	0.09 6

castereo++	0.26 121	0.16 94	0.26 56	0.33 96	0.19 66	0.75 459	0.20 61	0.37 65	0.47 222	0.23 62	0.23 38	0.35 153	0.28 173	0.39 106	0.19 5	0.14 136	0.09 25	0.14 139	0.09 10	0.11 59	0.10 70

IGEV-RUCA	0.25 110	0.16 94	0.34 158	0.39 245	0.27 347	0.33 194	0.20 61	0.38 79	0.36 149	0.26 83	0.31 119	0.25 75	0.21 84	0.48 190	0.24 117	0.20 399	0.11 169	0.13 106	0.10 100	0.17 308	0.15 277

castereo	0.28 140	0.16 94	0.32 126	0.35 149	0.21 147	0.40 256	0.42 426	0.50 159	0.66 288	0.26 83	0.41 157	0.37 166	0.36 261	0.33 61	0.24 117	0.13 87	0.09 25	0.13 106	0.10 100	0.11 59	0.10 70

999	0.27 133	0.16 94	0.35 168	0.36 169	0.24 240	0.31 166	0.27 169	0.49 151	0.38 172	0.26 83	0.30 109	0.39 179	0.23 110	0.63 330	0.25 137	0.13 87	0.10 66	0.14 139	0.12 168	0.12 98	0.14 253

U	0.45 336	0.16 94	0.32 126	0.40 283	0.71 592	3.55 625	0.20 61	0.41 103	0.38 172	0.26 83	0.23 38	0.24 64	0.22 97	0.26 2	0.22 67	0.15 209	0.09 25	0.88 604	0.13 202	0.13 134	0.11 119

Any-RAFT	0.35 213	0.16 94	0.30 100	0.34 113	0.21 147	0.52 328	0.22 97	0.88 383	0.73 323	0.53 231	0.73 272	0.64 327	0.28 173	0.46 172	0.24 117	0.15 209	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.13 134	0.12 166

LoS_RVC	0.27 133	0.16 94	0.27 68	0.32 79	0.30 415	0.44 289	0.34 284	0.41 103	0.33 122	0.31 120	0.51 198	0.29 106	0.32 220	0.36 81	0.28 206	0.11 32	0.10 66	0.11 2	0.08 1	0.11 59	0.19 394

EGLCR-Stereo	0.25 110	0.16 94	0.33 141	0.34 113	0.20 111	0.35 214	0.20 61	0.52 170	0.36 149	0.28 101	0.27 83	0.41 197	0.18 43	0.45 157	0.26 166	0.14 136	0.10 66	0.16 209	0.14 233	0.13 134	0.11 119

fff	0.37 248	0.16 94	0.41 244	0.34 113	0.19 66	0.29 128	0.30 214	0.69 281	1.06 513	0.69 320	0.78 304	0.42 207	0.63 420	0.46 172	0.34 273	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.11 59	0.13 209

ADStereo(finetuned)	0.37 248	0.16 94	0.49 361	0.34 113	0.19 66	0.30 144	0.30 214	0.68 273	0.91 441	0.70 326	0.77 293	0.43 215	0.69 457	0.45 157	0.33 258	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.13 134	0.12 166

test-3	0.34 197	0.16 94	0.43 276	0.39 245	0.21 147	0.43 281	0.22 97	0.63 230	0.78 358	0.71 333	0.45 168	0.64 327	0.27 158	0.43 141	0.31 236	0.12 47	0.09 25	0.17 249	0.13 202	0.12 98	0.10 70

test_1	0.34 197	0.16 94	0.43 276	0.39 245	0.21 147	0.43 281	0.23 115	0.63 230	0.78 358	0.68 311	0.45 168	0.64 327	0.27 158	0.43 141	0.31 236	0.12 47	0.09 25	0.17 249	0.13 202	0.12 98	0.10 70

DCANet	0.36 231	0.16 94	0.41 244	0.34 113	0.19 66	0.30 144	0.30 214	0.68 273	0.91 441	0.70 326	0.77 293	0.43 215	0.57 382	0.45 157	0.34 273	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.13 134	0.12 166

csc	0.37 248	0.16 94	0.41 244	0.34 113	0.19 66	0.29 128	0.30 214	0.69 281	1.06 513	0.69 320	0.78 304	0.42 207	0.63 420	0.46 172	0.34 273	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.11 59	0.13 209

cscssc	0.37 248	0.16 94	0.41 244	0.34 113	0.19 66	0.29 128	0.30 214	0.69 281	1.06 513	0.69 320	0.78 304	0.42 207	0.63 420	0.46 172	0.34 273	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.11 59	0.13 209

PMTNet	0.32 180	0.16 94	0.24 16	0.29 5	0.18 42	0.45 299	0.22 97	0.56 184	0.63 273	0.46 206	0.54 213	0.39 179	0.34 240	0.48 190	0.24 117	0.75 603	0.10 66	0.12 66	0.08 1	0.12 98	0.11 119

VIP-Stereo	0.24 100	0.17 122	0.29 87	0.32 79	0.21 147	0.64 416	0.19 34	0.31 17	0.37 165	0.23 62	0.30 109	0.27 93	0.19 56	0.47 179	0.22 67	0.12 47	0.09 25	0.13 106	0.09 10	0.12 98	0.09 6

DA	0.29 151	0.17 122	0.31 112	0.40 283	0.20 111	0.74 454	0.33 271	0.47 144	0.44 204	0.34 141	0.39 151	0.39 179	0.32 220	0.32 43	0.24 117	0.15 209	0.11 169	0.16 209	0.11 137	0.15 229	0.10 70

GGEV	0.29 151	0.17 122	0.31 112	0.40 283	0.20 111	0.74 454	0.33 271	0.47 144	0.44 204	0.34 141	0.39 151	0.39 179	0.32 220	0.32 43	0.24 117	0.15 209	0.11 169	0.16 209	0.11 137	0.15 229	0.10 70

AdaDepth	0.22 76	0.17 122	0.32 126	0.37 186	0.18 42	0.34 205	0.22 97	0.33 34	0.23 42	0.21 32	0.21 22	0.20 24	0.20 71	0.56 249	0.21 42	0.10 14	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.11 59	0.12 166

3.25w_new	0.23 91	0.17 122	0.32 126	0.31 52	0.17 25	0.43 281	0.20 61	0.37 65	0.30 98	0.37 159	0.28 95	0.22 37	0.25 130	0.42 132	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 70

3.25w	0.23 91	0.17 122	0.32 126	0.31 52	0.17 25	0.43 281	0.20 61	0.37 65	0.30 98	0.37 159	0.28 95	0.22 37	0.25 130	0.42 132	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 70

3.75w	0.22 76	0.17 122	0.30 100	0.31 52	0.19 66	0.43 281	0.24 132	0.35 50	0.24 50	0.31 120	0.27 83	0.17 4	0.22 97	0.37 90	0.20 17	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

xyz-stereo	4.23 630	0.17 122	61.76 660	0.34 113	0.16 10	12.16 641	0.37 345	0.58 195	0.68 296	1.01 513	3.36 618	0.77 405	0.82 513	1.21 552	0.40 344	0.12 47	0.10 66	0.16 209	0.11 137	0.13 134	0.10 70

fffft	0.25 110	0.17 122	0.37 191	0.36 169	0.22 171	0.28 113	0.36 330	0.42 112	0.24 50	0.36 152	0.23 38	0.27 93	0.22 97	0.52 217	0.27 185	0.12 47	0.09 25	0.16 209	0.12 168	0.12 98	0.12 166
1: 1. 1
tt45	0.27 133	0.17 122	0.34 158	0.35 149	0.23 211	0.38 244	0.28 188	0.46 141	0.28 80	0.40 182	0.27 83	0.38 174	0.25 130	0.57 262	0.26 166	0.13 87	0.11 169	0.16 209	0.13 202	0.12 98	0.14 253

RAStereo	0.24 100	0.17 122	0.29 87	0.40 283	0.21 147	0.23 26	0.26 153	0.42 112	0.45 213	0.23 62	0.34 132	0.30 113	0.19 56	0.34 68	0.25 137	0.15 209	0.12 235	0.16 209	0.13 202	0.14 179	0.11 119

IGEV++	0.24 100	0.17 122	0.31 112	0.38 216	0.22 171	0.24 41	0.22 97	0.50 159	0.23 42	0.28 101	0.35 138	0.30 113	0.22 97	0.31 29	0.28 206	0.14 136	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.13 134	0.13 209

MSKI-zero shot	0.32 180	0.17 122	0.34 158	0.39 245	0.21 147	0.32 185	0.22 97	0.61 216	0.43 198	0.52 228	0.64 244	0.61 312	0.20 71	0.74 415	0.25 137	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.10 100	0.12 98	0.12 166

UniTT-Stereo	0.27 133	0.17 122	0.37 191	0.40 283	0.27 347	0.30 144	0.28 188	0.39 85	0.31 103	0.29 108	0.46 173	0.27 93	0.25 130	0.47 179	0.34 273	0.17 310	0.13 312	0.13 106	0.12 168	0.14 179	0.12 166

MIM_Stereo	0.38 263	0.17 122	0.53 400	0.37 186	0.24 240	0.27 86	0.24 132	0.70 296	0.54 242	0.72 345	1.00 421	0.63 320	0.29 189	0.64 344	0.38 331	0.13 87	0.14 347	0.17 249	0.16 292	0.14 179	0.11 119

AEACV	0.27 133	0.17 122	0.31 112	0.34 113	0.45 542	0.26 70	0.28 188	0.37 65	0.32 116	0.30 117	0.46 173	0.31 123	0.37 265	0.36 81	0.24 117	0.14 136	0.10 66	0.15 181	0.12 168	0.13 134	0.11 119

MC-Stereo	0.28 140	0.17 122	0.32 126	0.38 216	0.20 111	0.26 70	0.26 153	0.49 151	0.37 165	0.37 159	0.61 237	0.41 197	0.31 215	0.55 238	0.25 137	0.13 87	0.09 25	0.14 139	0.12 168	0.12 98	0.11 119

RCA-Stereo	0.35 213	0.17 122	0.34 158	0.38 216	0.22 171	0.31 166	0.34 284	0.68 273	1.24 550	0.45 200	0.65 247	0.47 235	0.43 300	0.38 100	0.27 185	0.13 87	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.11 59	0.11 119

HHNet	0.41 302	0.17 122	0.41 244	0.34 113	0.37 492	0.33 194	0.34 284	0.69 281	0.75 333	0.86 434	1.30 522	0.52 257	0.32 220	0.52 217	0.35 290	0.15 209	0.11 169	0.19 337	0.15 260	0.15 229	0.24 468

DEmStereo	0.48 374	0.17 122	0.50 374	0.38 216	0.25 272	0.59 384	0.34 284	0.63 230	0.74 330	0.89 456	1.66 566	0.58 286	1.06 560	0.60 303	0.42 352	0.14 136	0.11 169	0.16 209	0.16 292	0.14 179	0.15 277

DRaft	0.49 392	0.17 122	0.47 329	0.37 186	0.25 272	0.58 371	0.40 401	0.65 244	0.85 400	1.02 516	1.75 573	0.50 249	0.82 513	0.63 330	0.40 344	0.13 87	0.11 169	0.16 209	0.16 292	0.14 179	0.15 277

RAFT-RH_RVC	0.56 455	0.17 122	0.41 244	0.37 186	0.23 211	0.57 365	0.24 132	0.60 210	0.70 304	1.19 554	3.94 625	0.56 273	0.38 269	0.65 351	0.36 306	0.13 87	0.11 169	0.20 367	0.14 233	0.12 98	0.13 209

XX-Stereo	0.37 248	0.17 122	0.45 300	0.55 538	0.36 485	0.38 244	0.20 61	0.60 210	0.30 98	0.46 206	1.30 522	0.73 385	0.26 147	0.56 249	0.26 166	0.16 268	0.11 169	0.17 249	0.16 292	0.14 179	0.10 70

111	0.40 291	0.17 122	0.41 244	0.34 113	0.19 66	0.52 328	0.28 188	0.74 322	1.16 535	0.50 219	0.91 379	0.63 320	0.48 329	0.61 311	0.35 290	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.12 168	0.13 134	0.13 209

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 231	0.17 122	0.41 244	0.35 149	0.19 66	0.33 194	0.29 198	0.65 244	0.73 323	0.68 311	1.01 424	0.56 273	0.40 286	0.42 132	0.30 229	0.11 32	0.09 25	0.15 181	0.14 233	0.13 134	0.10 70

CFNet-RSSM	0.34 197	0.17 122	0.45 300	0.39 245	0.22 171	0.35 214	0.23 115	0.73 320	0.84 392	0.65 289	0.54 213	0.57 278	0.28 173	0.46 172	0.26 166	0.13 87	0.10 66	0.14 139	0.12 168	0.13 134	0.11 119

Gwc-CoAtRS	0.34 197	0.17 122	0.44 288	0.39 245	0.23 211	0.34 205	0.22 97	0.70 296	0.75 333	0.60 251	0.59 232	0.58 286	0.29 189	0.45 157	0.26 166	0.14 136	0.11 169	0.14 139	0.12 168	0.12 98	0.12 166

IGEV-FE	0.34 197	0.18 149	0.67 465	0.39 245	0.28 371	0.30 144	0.25 140	0.74 322	0.31 103	0.62 261	0.57 226	0.54 265	0.25 130	0.53 226	0.27 185	0.14 136	0.10 66	0.15 181	0.14 233	0.14 179	0.12 166

S2M2_XL	0.19 7	0.18 149	0.27 68	0.27 1	0.20 111	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 32	0.26 74	0.17 4	0.17 23	0.24 1	0.21 42	0.17 310	0.16 415	0.15 181	0.13 202	0.15 229	0.12 166
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 57	0.18 149	0.29 87	0.32 79	0.18 42	0.27 86	0.22 97	0.35 50	0.22 37	0.31 120	0.22 32	0.19 18	0.21 84	0.44 153	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 100	0.11 59	0.09 6

qwe	0.22 76	0.18 149	0.28 80	0.31 52	0.18 42	0.29 128	0.21 86	0.38 79	0.32 116	0.35 148	0.30 109	0.20 24	0.20 71	0.43 141	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 98	0.09 6

2.25w	0.22 76	0.18 149	0.31 112	0.31 52	0.18 42	0.31 166	0.18 15	0.32 22	0.31 103	0.31 120	0.37 147	0.20 24	0.22 97	0.45 157	0.24 117	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.10 70

2.5w	0.21 57	0.18 149	0.31 112	0.32 79	0.18 42	0.31 166	0.25 140	0.31 17	0.23 42	0.28 101	0.35 138	0.18 13	0.17 23	0.39 106	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 100	0.11 59	0.09 6

2.75w_new	0.21 57	0.18 149	0.28 80	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 284	0.36 56	0.28 80	0.34 141	0.26 74	0.17 4	0.22 97	0.36 81	0.23 104	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 33	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 76	0.18 149	0.29 87	0.30 12	0.18 42	0.27 86	0.23 115	0.37 65	0.28 80	0.31 120	0.26 74	0.22 37	0.26 147	0.50 203	0.24 117	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

2w_stereo	0.22 76	0.18 149	0.30 100	0.32 79	0.16 10	0.28 113	0.38 367	0.38 79	0.35 141	0.32 133	0.33 123	0.17 4	0.18 43	0.29 11	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 100	0.12 98	0.10 70

xyz-stereo-finetune	0.33 191	0.18 149	0.36 175	0.33 96	0.18 42	0.57 365	0.31 240	0.58 195	0.69 303	0.45 200	0.54 213	0.38 174	0.33 232	0.56 249	0.36 306	0.12 47	0.12 235	0.16 209	0.13 202	0.13 134	0.12 166

LG-Stereo	0.24 100	0.18 149	0.40 234	0.39 245	0.20 111	0.22 18	0.27 169	0.32 22	0.36 149	0.26 83	0.44 164	0.22 37	0.16 14	0.37 90	0.27 185	0.11 32	0.12 235	0.16 209	0.15 260	0.13 134	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 168	0.18 149	0.39 222	0.40 283	0.24 240	0.42 278	0.42 426	0.63 230	0.41 188	0.37 159	0.35 138	0.32 126	0.26 147	0.53 226	0.25 137	0.12 47	0.10 66	0.15 181	0.12 168	0.15 229	0.10 70

SCV_C0	0.26 121	0.18 149	0.34 158	0.35 149	0.24 240	0.23 26	0.28 188	0.51 161	0.36 149	0.31 120	0.36 142	0.37 166	0.20 71	0.57 262	0.22 67	0.13 87	0.10 66	0.13 106	0.11 137	0.16 273	0.12 166

AIO-test1	0.38 263	0.18 149	0.38 203	0.50 486	0.24 240	0.46 304	0.30 214	0.70 296	1.19 541	0.40 182	0.71 267	0.45 224	0.29 189	0.53 226	0.27 185	0.15 209	0.13 312	0.19 337	0.21 447	0.13 134	0.17 343

GIP-stereo	0.24 100	0.18 149	0.30 100	0.37 186	0.24 240	0.26 70	0.20 61	0.46 141	0.36 149	0.24 72	0.39 151	0.35 153	0.20 71	0.31 29	0.21 42	0.15 209	0.10 66	0.13 106	0.10 100	0.12 98	0.11 119

tg	0.33 191	0.18 149	0.37 191	0.39 245	0.22 171	0.38 244	0.26 153	0.70 296	0.56 253	0.47 211	0.65 247	0.42 207	0.24 121	0.55 238	0.33 258	0.14 136	0.10 66	0.18 297	0.17 342	0.14 179	0.11 119

model_zeroshot	0.33 191	0.18 149	0.48 349	0.39 245	0.28 371	0.45 299	0.25 140	0.63 230	0.45 213	0.61 259	0.50 189	0.51 253	0.25 130	0.45 157	0.26 166	0.16 268	0.13 312	0.15 181	0.14 233	0.13 134	0.13 209

AIO-Stereo	0.25 110	0.18 149	0.34 158	0.37 186	0.18 42	0.28 113	0.30 214	0.48 148	0.27 70	0.29 108	0.30 109	0.32 126	0.17 23	0.52 217	0.23 104	0.12 47	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.13 134	0.10 70

RSM++	0.25 110	0.18 149	0.34 158	0.36 169	0.20 111	0.28 113	0.30 214	0.51 161	0.32 116	0.25 77	0.22 32	0.37 166	0.21 84	0.50 203	0.24 117	0.12 47	0.10 66	0.14 139	0.12 168	0.14 179	0.10 70

RSM	0.25 110	0.18 149	0.33 141	0.36 169	0.20 111	0.27 86	0.34 284	0.51 161	0.27 70	0.26 83	0.23 38	0.39 179	0.21 84	0.56 249	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.14 179	0.10 70

RAFT-Stereo-weight	0.32 180	0.18 149	0.33 141	0.39 245	0.22 171	0.26 70	0.29 198	0.67 263	0.80 369	0.53 231	0.51 198	0.58 286	0.20 71	0.47 179	0.27 185	0.13 87	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.13 134	0.11 119

gcap-zeroshot	0.34 197	0.18 149	0.52 392	0.38 216	0.22 171	0.49 317	0.27 169	0.52 170	0.34 127	0.64 280	0.50 189	0.83 422	0.34 240	0.48 190	0.24 117	0.13 87	0.11 169	0.15 181	0.12 168	0.13 134	0.12 166

testlalala2	0.36 231	0.18 149	0.45 300	0.89 594	0.53 567	0.44 289	0.26 153	0.61 216	0.49 226	0.68 311	0.56 222	0.44 222	0.24 121	0.34 68	0.31 236	0.15 209	0.12 235	0.14 139	0.10 100	0.13 134	0.13 209

MaDis-Stereo	0.26 121	0.18 149	0.36 175	0.36 169	0.26 316	0.27 86	0.27 169	0.43 126	0.35 141	0.27 96	0.26 74	0.41 197	0.28 173	0.40 114	0.28 206	0.16 268	0.14 347	0.16 209	0.13 202	0.14 179	0.12 166

IGEV_Zeroshot_test	0.34 197	0.18 149	0.67 465	0.39 245	0.28 371	0.30 144	0.25 140	0.74 322	0.31 103	0.62 261	0.57 226	0.54 265	0.25 130	0.53 226	0.27 185	0.14 136	0.10 66	0.15 181	0.14 233	0.14 179	0.12 166

MIF-Stereo (partial)	0.31 174	0.18 149	0.37 191	0.41 317	0.31 437	0.28 113	0.23 115	0.47 144	0.42 196	0.31 120	0.63 241	0.36 164	0.35 243	0.57 262	0.31 236	0.17 310	0.13 312	0.19 337	0.17 342	0.18 332	0.14 253

RAFT-Test	0.34 197	0.18 149	0.37 191	0.38 216	0.23 211	0.50 320	0.23 115	0.69 281	0.40 184	0.60 251	0.85 349	0.61 312	0.28 173	0.46 172	0.27 185	0.14 136	0.11 169	0.14 139	0.11 137	0.13 134	0.12 166

4D-IteraStereo	0.33 191	0.18 149	0.40 234	0.40 283	0.24 240	0.32 185	0.27 169	0.58 195	0.72 316	0.65 289	0.54 213	0.42 207	0.23 110	0.45 157	0.28 206	0.14 136	0.09 25	0.19 337	0.16 292	0.16 273	0.11 119

Selective-IGEV	0.24 100	0.18 149	0.35 168	0.35 149	0.19 66	0.27 86	0.25 140	0.55 182	0.23 42	0.27 96	0.25 64	0.34 144	0.19 56	0.58 282	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.12 98	0.10 70

DCRE	0.37 248	0.18 149	0.46 317	0.45 420	0.32 453	0.42 278	0.37 345	0.63 230	0.51 232	0.47 211	0.94 387	0.56 273	0.36 261	0.52 217	0.32 246	0.14 136	0.13 312	0.15 181	0.14 233	0.14 179	0.13 209

test_4	0.36 231	0.18 149	0.31 112	0.44 397	0.25 272	0.20 9	0.34 284	0.56 184	0.41 188	0.59 247	1.45 550	0.43 215	0.25 130	0.63 330	0.28 206	0.12 47	0.10 66	0.17 249	0.19 399	0.15 229	0.11 119

CrosDoStereo	0.50 408	0.18 149	0.45 300	0.38 216	0.24 240	0.40 256	1.18 601	0.67 263	0.86 405	0.94 483	1.37 531	0.63 320	0.77 497	0.65 351	0.45 382	0.15 209	0.12 235	0.17 249	0.18 369	0.14 179	0.14 253

DeepStereo_LL	0.50 408	0.18 149	0.45 300	0.38 216	0.24 240	0.40 256	1.18 601	0.67 263	0.86 405	0.94 483	1.37 531	0.63 320	0.77 497	0.65 351	0.45 382	0.15 209	0.12 235	0.17 249	0.18 369	0.14 179	0.14 253

THIR-Stereo	0.50 408	0.18 149	0.45 300	0.38 216	0.23 211	0.75 459	0.67 537	0.66 253	0.87 414	1.02 516	1.40 537	0.72 374	0.76 490	0.62 319	0.42 352	0.15 209	0.11 169	0.17 249	0.18 369	0.14 179	0.15 277

PFNet	0.42 309	0.18 149	0.58 423	0.43 378	0.24 240	0.43 281	0.32 261	0.74 322	0.78 358	1.00 508	0.74 281	0.68 353	0.39 280	0.72 402	0.37 322	0.16 268	0.10 66	0.20 367	0.15 260	0.16 273	0.13 209

RAFT-345	0.40 291	0.18 149	0.40 234	0.38 216	0.22 171	0.33 194	0.26 153	0.61 216	0.51 232	0.74 357	1.79 574	0.45 224	0.33 232	0.66 359	0.36 306	0.14 136	0.11 169	0.18 297	0.14 233	0.13 134	0.13 209

R-Stereo Train	0.39 279	0.18 149	0.42 265	0.42 357	0.26 316	0.40 256	0.32 261	0.72 309	0.34 127	0.89 456	1.28 515	0.57 278	0.35 243	0.42 132	0.32 246	0.15 209	0.12 235	0.14 139	0.12 168	0.14 179	0.13 209

RAFT-Stereo	0.39 279	0.18 149	0.42 265	0.42 357	0.26 316	0.40 256	0.32 261	0.72 309	0.34 127	0.89 456	1.28 515	0.57 278	0.35 243	0.42 132	0.32 246	0.15 209	0.12 235	0.14 139	0.12 168	0.14 179	0.13 209
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.32 180	0.19 187	0.50 374	0.38 216	0.27 347	0.30 144	0.20 61	0.71 304	0.36 149	0.65 289	0.56 222	0.54 265	0.25 130	0.38 100	0.22 67	0.15 209	0.10 66	0.17 249	0.16 292	0.13 134	0.12 166

FlowAnything_test	0.29 151	0.19 187	0.39 222	0.47 450	0.26 316	0.46 304	0.25 140	0.43 126	0.31 103	0.29 108	0.26 74	0.35 153	0.26 147	0.40 114	0.37 322	0.21 416	0.15 379	0.22 424	0.26 520	0.16 273	0.16 323

asda	0.21 57	0.19 187	0.29 87	0.31 52	0.17 25	0.25 57	0.23 115	0.36 56	0.28 80	0.27 96	0.24 56	0.18 13	0.21 84	0.40 114	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.10 70

4w-stereo	0.21 57	0.19 187	0.31 112	0.31 52	0.17 25	0.29 128	0.19 34	0.31 17	0.21 28	0.31 120	0.24 56	0.20 24	0.24 121	0.41 122	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 100	0.11 59	0.09 6

G2L-ROB	0.47 362	0.19 187	0.42 265	0.35 149	0.22 171	0.57 365	0.42 426	1.14 492	0.71 315	0.84 423	0.75 283	1.09 508	0.53 355	0.74 415	0.53 427	0.17 310	0.12 235	0.14 139	0.12 168	0.17 308	0.19 394

xyz-stereo-finetune2	0.36 231	0.19 187	0.38 203	0.32 79	0.19 66	0.82 489	0.29 198	0.52 170	0.32 116	0.51 222	0.78 304	0.43 215	0.45 315	0.69 386	0.44 373	0.13 87	0.12 235	0.17 249	0.13 202	0.12 98	0.13 209

MM-Stereo_test3	0.34 197	0.19 187	0.31 112	0.41 317	0.25 272	0.35 214	0.44 442	0.72 309	0.92 446	0.46 206	0.52 207	0.41 197	0.29 189	0.44 153	0.28 206	0.16 268	0.15 379	0.17 249	0.13 202	0.14 179	0.13 209

MM-Stereo_test1	0.33 191	0.19 187	0.36 175	0.41 317	0.23 211	0.36 224	0.45 445	0.58 195	0.54 242	0.60 251	0.50 189	0.38 174	0.37 265	0.60 303	0.26 166	0.15 209	0.13 312	0.17 249	0.14 233	0.15 229	0.12 166

SCV	0.26 121	0.19 187	0.33 141	0.35 149	0.21 147	0.27 86	0.34 284	0.56 184	0.28 80	0.24 72	0.28 95	0.37 166	0.23 110	0.49 195	0.22 67	0.18 344	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.15 229	0.11 119

SMoEStereo_RVC	0.26 121	0.19 187	0.35 168	0.35 149	0.22 171	0.36 224	0.32 261	0.39 85	0.34 127	0.37 159	0.30 109	0.33 139	0.24 121	0.53 226	0.24 117	0.12 47	0.10 66	0.16 209	0.12 168	0.12 98	0.11 119

PAM_32	0.46 346	0.19 187	0.67 465	0.39 245	0.24 240	0.75 459	0.27 169	0.95 411	0.34 127	0.68 311	0.44 164	1.91 591	0.65 437	0.62 319	0.26 166	0.15 209	0.10 66	0.16 209	0.15 260	0.14 179	0.13 209

PAM	0.46 346	0.19 187	0.70 480	0.40 283	0.26 316	0.75 459	0.33 271	0.85 367	0.34 127	0.70 326	0.46 173	1.83 586	0.63 420	0.61 311	0.26 166	0.15 209	0.10 66	0.16 209	0.14 233	0.14 179	0.13 209

UGAM-zero	0.46 346	0.19 187	0.62 434	0.37 186	0.23 211	0.34 205	0.21 86	1.15 496	0.39 182	0.66 302	0.61 237	1.70 583	0.91 533	0.75 421	0.25 137	0.14 136	0.11 169	0.15 181	0.12 168	0.13 134	0.13 209

MGS-Stereo	0.28 140	0.19 187	0.40 234	0.36 169	0.23 211	0.37 231	0.30 214	0.39 85	0.44 204	0.31 120	0.51 198	0.40 191	0.24 121	0.43 141	0.26 166	0.15 209	0.12 235	0.15 181	0.13 202	0.14 179	0.13 209

testlalala	0.28 140	0.19 187	0.43 276	0.34 113	0.23 211	0.45 299	0.30 214	0.43 126	0.29 92	0.68 311	0.49 185	0.35 153	0.25 130	0.32 43	0.25 137	0.14 136	0.11 169	0.14 139	0.09 10	0.11 59	0.11 119

GCAP-Stereo	0.28 140	0.19 187	0.40 234	0.38 216	0.19 66	0.38 244	0.23 115	0.57 189	0.41 188	0.45 200	0.49 185	0.39 179	0.27 158	0.33 61	0.23 104	0.14 136	0.12 235	0.14 139	0.11 137	0.12 98	0.11 119

DisPM	0.39 279	0.19 187	0.44 288	0.41 317	0.27 347	0.24 41	0.31 240	0.65 244	0.57 255	0.87 442	0.87 360	0.60 307	0.32 220	0.76 425	0.32 246	0.18 344	0.12 235	0.19 337	0.17 342	0.15 229	0.20 417

iRaft-Stereo_20w	0.39 279	0.19 187	0.57 419	0.37 186	0.27 347	0.31 166	0.24 132	1.44 578	0.29 92	0.69 320	0.53 211	0.60 307	0.42 294	0.83 456	0.27 185	0.14 136	0.11 169	0.14 139	0.13 202	0.15 229	0.13 209

GLC_STEREO	0.29 151	0.19 187	0.27 68	0.44 397	0.19 66	0.31 166	0.26 153	0.47 144	0.43 198	0.37 159	0.47 179	0.41 197	0.23 110	0.50 203	0.34 273	0.14 136	0.18 456	0.19 337	0.16 292	0.16 273	0.13 209

GMOStereo	0.37 248	0.19 187	0.38 203	0.43 378	0.24 240	0.37 231	0.38 367	0.52 170	0.62 262	0.87 442	0.84 339	0.64 327	0.35 243	0.37 90	0.28 206	0.13 87	0.11 169	0.20 367	0.18 369	0.15 229	0.11 119

error version	0.37 248	0.19 187	0.38 203	0.43 378	0.24 240	0.37 231	0.38 367	0.52 170	0.62 262	0.87 442	0.84 339	0.64 327	0.35 243	0.37 90	0.28 206	0.13 87	0.11 169	0.20 367	0.18 369	0.15 229	0.11 119

test-v	0.37 248	0.19 187	0.38 203	0.43 378	0.24 240	0.37 231	0.38 367	0.52 170	0.62 262	0.87 442	0.84 339	0.64 327	0.35 243	0.37 90	0.28 206	0.13 87	0.11 169	0.20 367	0.18 369	0.15 229	0.11 119

test_3	0.36 231	0.19 187	0.44 288	0.44 397	0.23 211	0.48 312	0.36 330	0.66 253	0.82 382	0.64 280	0.45 168	0.68 353	0.25 130	0.41 122	0.31 236	0.12 47	0.10 66	0.18 297	0.16 292	0.15 229	0.11 119

PFNet+	0.40 291	0.19 187	0.49 361	0.39 245	0.25 272	0.28 113	0.23 115	0.64 243	0.70 304	0.85 427	0.79 314	0.64 327	0.35 243	0.72 402	0.34 273	0.19 376	0.14 347	0.23 446	0.20 424	0.16 273	0.20 417

ASMatch	0.48 374	0.19 187	0.45 300	0.39 245	0.28 371	0.37 231	0.26 153	0.74 322	0.68 296	0.76 366	2.34 592	0.61 312	0.52 351	0.62 319	0.37 322	0.14 136	0.12 235	0.17 249	0.15 260	0.14 179	0.21 435

SST-Stereo	0.40 291	0.19 187	0.45 300	0.42 357	0.25 272	0.25 57	0.21 86	0.66 253	0.47 222	1.08 538	0.79 314	0.72 374	0.43 300	0.77 432	0.35 290	0.16 268	0.11 169	0.20 367	0.16 292	0.19 366	0.15 277

RAFT_R40	0.40 291	0.19 187	0.44 288	0.43 378	0.25 272	0.23 26	0.26 153	0.67 263	0.67 291	0.98 501	0.78 304	0.72 374	0.43 300	0.76 425	0.35 290	0.16 268	0.11 169	0.20 367	0.16 292	0.18 332	0.14 253

GrayStereo	0.49 392	0.19 187	0.42 265	0.46 441	0.28 371	0.53 336	0.67 537	0.69 281	0.63 273	1.02 516	1.47 553	0.78 407	0.76 490	0.56 249	0.33 258	0.14 136	0.12 235	0.17 249	0.17 342	0.15 229	0.29 506

test-2	0.37 248	0.19 187	0.38 203	0.43 378	0.24 240	0.37 231	0.38 367	0.52 170	0.62 262	0.87 442	0.84 339	0.64 327	0.35 243	0.37 90	0.28 206	0.13 87	0.11 169	0.20 367	0.18 369	0.15 229	0.11 119

test-1	0.36 231	0.19 187	0.71 485	0.46 441	0.26 316	0.44 289	0.36 330	0.60 210	0.59 258	0.48 214	0.67 259	0.53 261	0.36 261	0.40 114	0.29 223	0.14 136	0.11 169	0.16 209	0.14 233	0.15 229	0.16 323

GMM-Stereo	0.44 326	0.19 187	0.36 175	0.42 357	0.25 272	0.51 324	0.47 456	0.71 304	0.53 238	0.76 366	1.37 531	0.76 399	0.38 269	0.60 303	0.33 258	0.15 209	0.10 66	0.20 367	0.19 399	0.16 273	0.27 492

Prome-Stereo	0.46 346	0.19 187	0.35 168	0.44 397	0.26 316	0.40 256	0.45 445	0.68 273	0.44 204	0.96 491	1.84 577	0.59 301	0.67 447	0.61 311	0.32 246	0.14 136	0.11 169	0.16 209	0.14 233	0.16 273	0.29 506

iRaftStereo_RVC	0.32 180	0.19 187	0.37 191	0.39 245	0.22 171	0.31 166	0.29 198	0.68 273	0.51 232	0.49 216	0.66 254	0.37 166	0.23 110	0.45 157	0.33 258	0.14 136	0.10 66	0.18 297	0.17 342	0.15 229	0.12 166

raft+_RVC	0.38 263	0.19 187	0.35 168	0.37 186	0.25 272	0.45 299	0.37 345	0.78 345	0.89 431	0.51 222	0.78 304	0.50 249	0.29 189	0.53 226	0.40 344	0.15 209	0.12 235	0.17 249	0.15 260	0.14 179	0.12 166

raftrobust	0.34 197	0.19 187	0.36 175	0.41 317	0.27 347	0.30 144	0.25 140	0.71 304	0.63 273	0.58 245	0.55 219	0.45 224	0.46 320	0.51 210	0.29 223	0.16 268	0.12 235	0.14 139	0.12 168	0.12 98	0.13 209

AFF-stereo	0.38 263	0.19 187	0.39 222	0.37 186	0.21 147	0.27 86	0.31 240	0.65 244	0.66 288	0.64 280	1.13 477	0.76 399	0.39 280	0.55 238	0.33 258	0.11 32	0.09 25	0.16 209	0.16 292	0.13 134	0.11 119

EAI-Stereo	0.34 197	0.19 187	0.44 288	0.39 245	0.21 147	0.31 166	0.30 214	1.15 496	0.30 98	0.49 216	0.75 283	0.36 164	0.28 173	0.62 319	0.27 185	0.14 136	0.11 169	0.14 139	0.13 202	0.13 134	0.12 166

4.5_new	0.21 57	0.20 224	0.29 87	0.30 12	0.17 25	0.24 41	0.26 153	0.32 22	0.28 80	0.32 133	0.28 95	0.19 18	0.17 23	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 66	0.10 100	0.13 134	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 57	0.20 224	0.29 87	0.30 12	0.17 25	0.24 41	0.26 153	0.32 22	0.28 80	0.32 133	0.28 95	0.19 18	0.17 23	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 66	0.10 100	0.13 134	0.09 6

3w_stereo	0.24 100	0.20 224	0.37 191	0.33 96	0.16 10	0.32 185	0.42 426	0.41 103	0.38 172	0.31 120	0.27 83	0.16 2	0.26 147	0.34 68	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 98	0.11 119

G2L-Stereo_test	0.48 374	0.20 224	0.40 234	0.34 113	0.23 211	0.57 365	0.58 516	1.10 469	0.77 348	0.86 434	0.94 387	0.95 466	0.54 367	0.68 380	0.60 450	0.16 268	0.12 235	0.14 139	0.12 168	0.15 229	0.15 277

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 309	0.20 224	0.74 498	0.38 216	0.43 531	0.39 252	0.26 153	0.94 404	0.49 226	0.53 231	0.77 293	0.93 462	0.45 315	0.63 330	0.24 117	0.16 268	0.10 66	0.17 249	0.18 369	0.20 382	0.20 417

H2IRNET	0.37 248	0.20 224	0.33 141	0.38 216	0.25 272	0.27 86	0.23 115	0.59 200	0.72 316	0.39 176	0.90 376	0.74 391	0.55 373	0.52 217	0.43 357	0.15 209	0.13 312	0.18 297	0.20 424	0.16 273	0.13 209

MyStereo8	0.40 291	0.20 224	0.54 404	0.41 317	0.29 398	0.53 336	0.29 198	0.65 244	0.49 226	0.71 333	0.98 414	0.58 286	0.43 300	0.50 203	0.51 417	0.15 209	0.12 235	0.16 209	0.14 233	0.19 366	0.19 394

CoDeX	0.47 362	0.20 224	0.49 361	0.42 357	0.25 272	0.75 459	0.36 330	1.27 548	0.80 369	0.82 404	0.96 400	0.62 318	0.57 382	0.60 303	0.36 306	0.17 310	0.12 235	0.17 249	0.15 260	0.16 273	0.14 253

plain	0.31 174	0.20 224	0.50 374	0.39 245	0.29 398	0.27 86	0.30 214	0.44 133	0.35 141	0.31 120	0.66 254	0.30 113	0.31 215	0.65 351	0.31 236	0.17 310	0.13 312	0.20 367	0.15 260	0.17 308	0.12 166

CASnet	0.30 168	0.20 224	0.33 141	0.41 317	0.16 10	0.26 70	0.24 132	0.52 170	0.53 238	0.52 228	0.54 213	0.39 179	0.24 121	0.40 114	0.26 166	0.14 136	0.10 66	0.22 424	0.18 369	0.18 332	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 213	0.20 224	0.47 329	0.40 283	0.25 272	0.33 194	0.31 240	0.76 336	0.38 172	0.43 194	0.57 226	0.79 409	0.44 310	0.71 397	0.25 137	0.15 209	0.11 169	0.15 181	0.14 233	0.14 179	0.12 166

HanStereo	0.35 213	0.20 224	0.47 329	0.40 283	0.25 272	0.33 194	0.31 240	0.76 336	0.38 172	0.43 194	0.57 226	0.79 409	0.44 310	0.71 397	0.25 137	0.15 209	0.11 169	0.15 181	0.14 233	0.14 179	0.12 166

anonymousdsp2	0.35 213	0.20 224	0.43 276	0.37 186	0.24 240	0.48 312	0.31 240	0.86 371	0.65 285	0.55 237	0.50 189	0.50 249	0.34 240	0.56 249	0.31 236	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.10 100	0.16 273	0.14 253

knoymous	0.36 231	0.20 224	0.31 112	0.31 52	0.22 171	0.36 224	0.29 198	0.61 216	0.64 280	0.67 305	0.70 265	0.60 307	0.40 286	0.58 282	0.34 273	0.17 310	0.11 169	0.20 367	0.11 137	0.17 308	0.18 361

anonymousa	0.49 392	0.20 224	0.42 265	0.38 216	0.23 211	0.91 504	0.35 308	0.75 329	0.62 262	0.85 427	1.54 559	1.06 498	0.66 444	0.51 210	0.43 357	0.16 268	0.13 312	0.19 337	0.21 447	0.16 273	0.14 253

riskmin	0.38 263	0.20 224	0.39 222	0.32 79	0.23 211	0.53 336	0.30 214	0.63 230	0.80 369	0.49 216	0.56 222	0.73 385	0.58 391	0.55 238	0.36 306	0.17 310	0.11 169	0.19 337	0.13 202	0.19 366	0.20 417

DCANet-4	0.36 231	0.20 224	0.48 349	0.34 113	0.19 66	0.29 128	0.30 214	0.66 253	0.92 446	0.69 320	0.78 304	0.40 191	0.47 324	0.45 157	0.34 273	0.14 136	0.10 66	0.14 139	0.11 137	0.11 59	0.13 209

tt	6.20 635	0.20 224	5.89 626	3.55 638	2.07 627	11.26 640	19.21 645	11.74 643	5.46 632	2.69 617	2.04 587	4.87 629	6.25 638	3.70 628	7.09 635	8.32 647	11.17 651	4.93 644	5.41 646	5.74 641	2.37 637

RAFT_CTSACE	0.45 336	0.20 224	0.44 288	0.45 420	0.27 347	0.34 205	0.39 390	0.60 210	0.73 323	0.76 366	1.44 547	0.83 422	0.38 269	1.08 532	0.26 166	0.12 47	0.13 312	0.18 297	0.16 292	0.15 229	0.11 119

IPLG	0.39 279	0.20 224	0.59 424	0.40 283	0.24 240	0.54 342	0.27 169	0.75 329	0.63 273	0.84 423	0.81 324	0.32 126	0.32 220	0.60 303	0.45 382	0.13 87	0.11 169	0.16 209	0.13 202	0.13 134	0.12 166

LCNet	0.41 302	0.20 224	0.32 126	0.44 397	0.24 240	0.47 309	0.29 198	0.67 263	0.53 238	0.72 345	1.03 437	0.66 345	0.60 402	0.58 282	0.34 273	0.14 136	0.10 66	0.19 337	0.19 399	0.21 406	0.36 546

AAGNet	1.43 593	0.20 224	0.48 349	0.44 397	0.25 272	0.29 128	0.31 240	0.65 244	0.68 296	0.97 496	0.86 352	0.67 352	0.62 414	0.64 344	20.63 646	0.16 268	0.11 169	0.19 337	0.15 260	0.19 366	0.12 166

STrans-v2	0.46 346	0.20 224	0.48 349	0.40 283	0.24 240	0.55 347	0.50 475	1.07 459	0.73 323	0.65 289	1.05 447	0.72 374	0.69 457	0.72 402	0.33 258	0.14 136	0.10 66	0.17 249	0.14 233	0.13 134	0.12 166

TransformOpticalFlow	0.44 326	0.20 224	0.47 329	0.41 317	0.23 211	0.37 231	0.47 456	0.94 404	0.76 341	0.65 289	1.14 482	0.73 385	0.56 380	0.76 425	0.32 246	0.15 209	0.10 66	0.17 249	0.15 260	0.14 179	0.13 209

NF-Stereo	0.38 263	0.20 224	0.45 300	0.41 317	0.25 272	0.26 70	0.31 240	0.69 281	0.70 304	0.65 289	0.77 293	0.57 278	0.30 207	0.67 370	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.16 273	0.27 492

OCTAStereo	0.38 263	0.20 224	0.46 317	0.41 317	0.25 272	0.26 70	0.31 240	0.69 281	0.70 304	0.65 289	0.77 293	0.58 286	0.30 207	0.67 370	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.16 273	0.27 492

PSM-softLoss	0.38 263	0.20 224	0.48 349	0.41 317	0.26 316	0.30 144	0.35 308	0.69 281	0.46 217	0.62 261	0.82 328	0.59 301	0.33 232	0.70 392	0.39 337	0.19 376	0.12 235	0.20 367	0.18 369	0.16 273	0.22 453

KMStereo	0.38 263	0.20 224	0.48 349	0.41 317	0.26 316	0.30 144	0.35 308	0.69 281	0.46 217	0.62 261	0.82 328	0.59 301	0.33 232	0.70 392	0.39 337	0.19 376	0.12 235	0.20 367	0.18 369	0.16 273	0.22 453

NRIStereo	0.36 231	0.20 224	0.45 300	0.41 317	0.23 211	0.34 205	0.26 153	0.65 244	0.55 247	0.64 280	0.63 241	0.56 273	0.37 265	0.65 351	0.37 322	0.15 209	0.11 169	0.18 297	0.15 260	0.17 308	0.14 253

PSM-AAD	0.48 374	0.20 224	0.37 191	0.43 378	0.23 211	0.56 360	0.50 475	0.65 244	0.70 304	1.07 534	1.12 470	0.58 286	0.92 538	0.61 311	0.32 246	0.15 209	0.11 169	0.25 476	0.26 520	0.18 332	0.43 572

FTStereo	0.56 455	0.20 224	0.37 191	0.41 317	0.25 272	0.40 256	0.79 570	0.66 253	0.43 198	1.09 540	3.27 613	0.70 361	0.73 481	0.55 238	0.33 258	0.14 136	0.13 312	0.19 337	0.17 342	0.15 229	0.30 515

KYRaft	0.48 374	0.20 224	0.38 203	0.44 397	0.23 211	0.44 289	0.37 345	0.66 253	0.41 188	0.94 483	1.73 570	0.79 409	0.41 292	0.63 330	0.31 236	0.16 268	0.11 169	0.18 297	0.22 465	0.16 273	0.78 602

RE-Stereo	0.38 263	0.20 224	0.46 317	0.41 317	0.25 272	0.26 70	0.31 240	0.69 281	0.70 304	0.65 289	0.77 293	0.58 286	0.30 207	0.67 370	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.16 273	0.27 492

Pruner-Stereo	0.38 263	0.20 224	0.45 300	0.40 283	0.25 272	0.22 18	0.24 132	0.67 263	0.55 247	0.89 456	0.76 289	0.68 353	0.29 189	0.62 319	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.17 342	0.17 308	0.18 361

TVStereo	0.38 263	0.20 224	0.46 317	0.41 317	0.25 272	0.26 70	0.31 240	0.69 281	0.70 304	0.65 289	0.77 293	0.58 286	0.30 207	0.67 370	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.16 273	0.27 492

IRAFT_RVC	0.42 309	0.20 224	0.48 349	0.44 397	0.24 240	0.27 86	0.54 502	0.74 322	0.77 348	0.76 366	0.80 317	0.73 385	0.51 349	0.70 392	0.36 306	0.17 310	0.10 66	0.21 409	0.16 292	0.16 273	0.14 253

cross-raft	0.34 197	0.20 224	0.37 191	0.44 397	0.23 211	0.32 185	0.35 308	0.74 322	0.40 184	0.60 251	0.77 293	0.57 278	0.27 158	0.43 141	0.28 206	0.12 47	0.10 66	0.15 181	0.13 202	0.15 229	0.11 119

4.25_new	0.22 76	0.21 261	0.32 126	0.32 79	0.18 42	0.31 166	0.27 169	0.32 22	0.24 50	0.29 108	0.27 83	0.20 24	0.23 110	0.34 68	0.23 104	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

4.5w_new	0.22 76	0.21 261	0.32 126	0.32 79	0.18 42	0.31 166	0.27 169	0.32 22	0.24 50	0.29 108	0.27 83	0.20 24	0.23 110	0.34 68	0.23 104	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 76	0.21 261	0.32 126	0.32 79	0.18 42	0.31 166	0.27 169	0.32 22	0.24 50	0.29 108	0.27 83	0.20 24	0.23 110	0.34 68	0.23 104	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 59	0.09 6

coex_refinement	0.53 430	0.21 261	0.39 222	0.44 397	0.30 415	0.76 465	0.39 390	1.09 467	0.90 434	0.85 427	1.12 470	1.00 479	0.56 380	0.63 330	0.81 501	0.21 416	0.13 312	0.16 209	0.16 292	0.20 382	0.21 435

HI	0.45 336	0.21 261	0.36 175	0.34 113	0.35 480	0.28 113	0.31 240	0.72 309	0.46 217	0.87 442	1.13 477	1.09 508	0.76 490	0.69 386	0.56 439	0.12 47	0.10 66	0.17 249	0.17 342	0.17 308	0.15 277

CoSv	0.45 336	0.21 261	0.36 175	0.34 113	0.35 480	0.28 113	0.31 240	0.72 309	0.46 217	0.87 442	1.13 477	1.09 508	0.76 490	0.69 386	0.56 439	0.12 47	0.10 66	0.17 249	0.17 342	0.17 308	0.15 277

AIO-test2	0.39 279	0.21 261	0.41 244	0.47 450	0.25 272	0.45 299	0.35 308	0.77 339	1.27 560	0.36 152	0.87 360	0.37 166	0.30 207	0.47 179	0.27 185	0.15 209	0.13 312	0.21 409	0.23 481	0.15 229	0.13 209

mms	0.26 121	0.21 261	0.33 141	0.37 186	0.25 272	0.30 144	0.33 271	0.40 94	0.32 116	0.28 101	0.34 132	0.34 144	0.20 71	0.45 157	0.26 166	0.12 47	0.11 169	0.16 209	0.12 168	0.14 179	0.11 119

ours_stereo	0.26 121	0.21 261	0.33 141	0.38 216	0.23 211	0.30 144	0.33 271	0.42 112	0.38 172	0.26 83	0.34 132	0.35 153	0.23 110	0.47 179	0.27 185	0.13 87	0.11 169	0.16 209	0.12 168	0.14 179	0.10 70

fffy	0.28 140	0.21 261	0.34 158	0.37 186	0.23 211	0.33 194	0.29 198	0.51 161	0.41 188	0.32 133	0.37 147	0.39 179	0.27 158	0.50 203	0.27 185	0.12 47	0.11 169	0.16 209	0.13 202	0.14 179	0.11 119

GCAP-BAT	0.30 168	0.21 261	0.42 265	0.33 96	0.27 347	0.26 70	0.27 169	0.45 138	0.30 98	0.60 251	0.64 244	0.45 224	0.23 110	0.56 249	0.26 166	0.15 209	0.12 235	0.15 181	0.10 100	0.12 98	0.11 119

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 374	0.21 261	1.26 570	0.39 245	0.51 562	0.28 113	0.30 214	1.25 544	0.44 204	0.68 311	1.11 466	0.86 433	0.33 232	0.67 370	0.27 185	0.15 209	0.11 169	0.17 249	0.20 424	0.22 428	0.24 468

MyStereo06	0.38 263	0.21 261	0.61 431	0.41 317	0.28 371	0.41 271	0.50 475	0.95 411	0.35 141	0.62 261	0.54 213	0.76 399	0.27 158	0.50 203	0.29 223	0.14 136	0.13 312	0.18 297	0.17 342	0.17 308	0.15 277

MyStereo05	0.44 326	0.21 261	0.45 300	0.41 317	0.28 371	0.41 271	0.50 475	0.93 399	1.09 524	0.76 366	0.61 237	0.51 253	0.57 382	0.73 408	0.42 352	0.14 136	0.13 312	0.18 297	0.17 342	0.17 308	0.15 277

AE-Stereo	0.34 197	0.21 261	0.42 265	0.48 457	0.31 437	0.48 312	0.35 308	0.61 216	0.62 262	0.32 133	0.55 219	0.52 257	0.27 158	0.47 179	0.29 223	0.13 87	0.13 312	0.18 297	0.16 292	0.15 229	0.12 166

11t1	0.36 231	0.21 261	0.42 265	0.35 149	0.22 171	0.62 400	0.29 198	0.69 281	0.43 198	0.60 251	0.53 211	0.53 261	0.48 329	0.56 249	0.40 344	0.18 344	0.14 347	0.16 209	0.13 202	0.17 308	0.17 343

ff7	0.29 151	0.21 261	0.38 203	0.36 169	0.26 316	0.31 166	0.35 308	0.62 222	0.34 127	0.38 168	0.33 123	0.32 126	0.29 189	0.58 282	0.25 137	0.14 136	0.10 66	0.17 249	0.12 168	0.14 179	0.15 277

ffff	0.29 151	0.21 261	0.38 203	0.36 169	0.26 316	0.31 166	0.35 308	0.62 222	0.34 127	0.38 168	0.33 123	0.32 126	0.29 189	0.58 282	0.25 137	0.14 136	0.10 66	0.17 249	0.12 168	0.14 179	0.15 277

11t	0.29 151	0.21 261	0.38 203	0.36 169	0.26 316	0.31 166	0.35 308	0.62 222	0.34 127	0.38 168	0.33 123	0.32 126	0.29 189	0.58 282	0.25 137	0.14 136	0.10 66	0.17 249	0.12 168	0.14 179	0.15 277

anonymousdsp	0.29 151	0.21 261	0.38 203	0.37 186	0.25 272	0.30 144	0.35 308	0.63 230	0.35 141	0.39 176	0.33 123	0.33 139	0.28 173	0.59 297	0.25 137	0.14 136	0.10 66	0.17 249	0.12 168	0.14 179	0.15 277

ProNet	0.29 151	0.21 261	0.38 203	0.35 149	0.24 240	0.32 185	0.43 433	0.57 189	0.37 165	0.33 138	0.30 109	0.32 126	0.28 173	0.57 262	0.26 166	0.13 87	0.11 169	0.16 209	0.13 202	0.13 134	0.13 209

ccc-4	0.29 151	0.21 261	0.38 203	0.36 169	0.26 316	0.31 166	0.35 308	0.62 222	0.34 127	0.38 168	0.33 123	0.32 126	0.29 189	0.58 282	0.25 137	0.14 136	0.10 66	0.17 249	0.12 168	0.14 179	0.15 277

IGEV-Stereo	0.29 151	0.21 261	0.38 203	0.37 186	0.25 272	0.30 144	0.35 308	0.63 230	0.35 141	0.39 176	0.33 123	0.33 139	0.28 173	0.59 297	0.25 137	0.14 136	0.10 66	0.17 249	0.12 168	0.14 179	0.15 277
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 336	0.21 261	0.48 349	0.42 357	0.28 371	0.31 166	0.54 502	0.63 230	0.62 262	0.62 261	0.89 372	1.01 483	0.69 457	0.75 421	0.66 468	0.13 87	0.12 235	0.17 249	0.15 260	0.14 179	0.15 277

CIPLG	0.41 302	0.21 261	0.63 444	0.45 420	0.33 464	0.52 328	0.33 271	0.65 244	0.60 260	0.82 404	0.96 400	0.46 232	0.32 220	0.55 238	0.44 373	0.16 268	0.12 235	0.15 181	0.14 233	0.13 134	0.14 253

IPLGR_C	0.40 291	0.21 261	0.64 449	0.45 420	0.33 464	0.52 328	0.34 284	0.66 253	0.62 262	0.82 404	0.92 383	0.45 224	0.32 220	0.52 217	0.46 392	0.17 310	0.12 235	0.15 181	0.14 233	0.13 134	0.14 253

MIPNet	0.37 248	0.21 261	0.59 424	0.39 245	0.25 272	0.50 320	0.28 188	0.77 339	0.70 304	0.65 289	0.60 234	0.40 191	0.49 333	0.44 153	0.37 322	0.14 136	0.11 169	0.16 209	0.13 202	0.14 179	0.13 209

IPLGR	0.39 279	0.21 261	0.63 444	0.39 245	0.22 171	0.49 317	0.29 198	0.76 336	0.74 330	0.78 376	0.77 293	0.44 222	0.42 294	0.47 179	0.38 331	0.13 87	0.12 235	0.16 209	0.14 233	0.15 229	0.13 209

ACRE	0.40 291	0.21 261	0.65 455	0.45 420	0.33 464	0.51 324	0.33 271	0.66 253	0.63 273	0.80 382	0.92 383	0.45 224	0.32 220	0.52 217	0.45 382	0.16 268	0.12 235	0.15 181	0.14 233	0.13 134	0.14 253

IIG-Stereo	0.43 319	0.21 261	0.44 288	0.50 486	0.25 272	0.44 289	0.21 86	0.71 304	0.76 341	0.83 416	0.95 396	0.83 422	0.43 300	0.90 486	0.35 290	0.15 209	0.12 235	0.19 337	0.14 233	0.15 229	0.11 119

DeepStereo_RVC	0.36 231	0.21 261	0.47 329	0.40 283	0.24 240	0.26 70	0.22 97	0.60 210	0.38 172	0.69 320	0.67 259	0.57 278	0.51 349	0.56 249	0.39 337	0.16 268	0.12 235	0.18 297	0.15 260	0.19 366	0.18 361

rafts_anoy	0.37 248	0.21 261	0.36 175	0.41 317	0.26 316	0.30 144	0.33 271	0.67 263	0.90 434	0.58 245	0.66 254	0.45 224	0.33 232	0.47 179	0.39 337	0.16 268	0.11 169	0.21 409	0.23 481	0.17 308	0.14 253

RALCasStereoNet	0.36 231	0.21 261	0.37 191	0.42 357	0.26 316	0.35 214	0.38 367	0.63 230	0.64 280	0.50 219	0.72 268	0.51 253	0.29 189	0.59 297	0.36 306	0.16 268	0.14 347	0.15 181	0.13 202	0.17 308	0.16 323

test_xeample3	0.29 151	0.21 261	0.41 244	0.35 149	0.26 316	0.35 214	0.32 261	0.56 184	0.36 149	0.43 194	0.32 121	0.34 144	0.28 173	0.54 233	0.23 104	0.14 136	0.11 169	0.16 209	0.12 168	0.14 179	0.13 209

test_xeample	1.01 556	0.21 261	0.42 265	0.35 149	0.21 147	0.71 445	0.39 390	1.23 533	0.86 405	0.81 395	1.04 443	0.69 357	0.61 408	0.69 386	10.93 639	0.19 376	0.15 379	0.18 297	0.17 342	0.18 332	0.17 343

SFCPSM	0.47 362	0.21 261	0.55 409	0.40 283	0.27 347	0.87 500	0.37 345	1.33 558	0.77 348	0.80 382	0.84 339	0.54 265	0.49 333	0.57 262	0.37 322	0.18 344	0.13 312	0.18 297	0.20 424	0.16 273	0.15 277

GANet-RSSM	0.47 362	0.21 261	0.37 191	0.38 216	0.25 272	0.58 371	0.36 330	1.07 459	0.78 358	0.68 311	1.01 424	0.86 433	0.67 447	0.62 319	0.44 373	0.21 416	0.15 379	0.18 297	0.18 369	0.18 332	0.17 343

DIP-Stereo	0.39 279	0.21 261	0.50 374	0.41 317	0.28 371	0.62 400	0.27 169	0.77 339	0.40 184	0.64 280	0.86 352	0.52 257	0.33 232	0.66 359	0.42 352	0.15 209	0.13 312	0.17 249	0.14 233	0.15 229	0.15 277
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 424	0.21 261	0.53 400	0.37 186	0.21 147	0.61 392	0.29 198	1.51 587	1.32 566	0.90 463	1.02 433	0.80 417	0.62 414	0.76 425	0.43 357	0.16 268	0.12 235	0.13 106	0.09 10	0.15 229	0.18 361

S2M2_L	0.26 121	0.22 300	0.33 141	0.31 52	0.25 272	0.24 41	0.13 1	0.35 50	0.41 188	0.25 77	0.36 142	0.30 113	0.25 130	0.30 22	0.26 166	0.22 442	0.19 470	0.17 249	0.19 399	0.21 406	0.18 361
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 424	0.22 300	0.46 317	0.45 420	0.25 272	0.41 271	0.52 493	0.62 222	1.16 535	0.76 366	1.13 477	1.32 547	0.57 382	1.00 515	0.53 427	0.17 310	0.14 347	0.25 476	0.21 447	0.15 229	0.13 209

test_sample2	0.42 309	0.22 300	0.43 276	0.33 96	0.21 147	0.58 371	0.39 390	0.95 411	0.67 291	0.63 270	0.77 293	0.69 357	0.57 382	0.61 311	0.38 331	0.19 376	0.14 347	0.18 297	0.16 292	0.19 366	0.18 361

test_sample1	0.42 309	0.22 300	0.46 317	0.34 113	0.23 211	0.58 371	0.35 308	0.99 423	0.49 226	0.62 261	0.75 283	0.69 357	0.61 408	0.58 282	0.44 373	0.18 344	0.14 347	0.17 249	0.15 260	0.17 308	0.17 343

MyStereo07	0.32 180	0.22 300	0.34 158	0.42 357	0.28 371	0.40 256	0.50 475	0.72 309	0.37 165	0.37 159	0.34 132	0.32 126	0.31 215	0.59 297	0.27 185	0.14 136	0.13 312	0.18 297	0.17 342	0.17 308	0.16 323

MyStereo04	0.44 326	0.22 300	0.44 288	0.42 357	0.28 371	0.40 256	0.50 475	1.00 427	1.08 522	0.62 261	0.58 231	0.55 270	0.57 382	0.71 397	0.44 373	0.14 136	0.13 312	0.18 297	0.17 342	0.17 308	0.16 323

IGEVStereo-DCA	0.29 151	0.22 300	0.38 203	0.35 149	0.27 347	0.37 231	0.35 308	0.62 222	0.34 127	0.38 168	0.30 109	0.35 153	0.27 158	0.51 210	0.22 67	0.15 209	0.12 235	0.16 209	0.12 168	0.13 134	0.15 277

rrr	0.29 151	0.22 300	0.41 244	0.35 149	0.27 347	0.37 231	0.32 261	0.52 170	0.42 196	0.38 168	0.30 109	0.35 153	0.27 158	0.51 210	0.22 67	0.15 209	0.12 235	0.16 209	0.13 202	0.13 134	0.14 253

1111x	0.55 444	0.22 300	0.46 317	0.38 216	0.20 111	0.66 427	0.43 433	1.23 533	0.99 478	0.71 333	0.99 419	0.95 466	0.69 457	0.90 486	1.08 557	0.18 344	0.17 438	0.18 297	0.19 399	0.20 382	0.18 361

CBFPSM	0.59 476	0.22 300	1.31 575	0.38 216	0.27 347	1.12 547	0.65 533	0.79 349	0.82 382	0.80 382	0.81 324	1.35 556	0.87 526	0.67 370	0.76 491	0.16 268	0.15 379	0.15 181	0.16 292	0.17 308	0.22 453

GwcNet-ADL	0.44 326	0.22 300	0.48 349	0.45 420	0.30 415	0.40 256	0.37 345	0.92 397	0.97 469	0.71 333	0.78 304	0.61 312	0.42 294	0.62 319	0.50 407	0.19 376	0.14 347	0.15 181	0.14 233	0.18 332	0.18 361

OMP-Stereo	0.42 309	0.22 300	0.46 317	0.52 514	0.24 240	0.36 224	0.25 140	0.71 304	0.78 358	0.77 372	0.64 244	0.89 448	0.39 280	0.91 493	0.35 290	0.15 209	0.12 235	0.20 367	0.15 260	0.15 229	0.12 166

CroCo-Stereo	0.26 121	0.22 300	0.36 175	0.48 457	0.22 171	0.20 9	0.29 198	0.51 161	0.44 204	0.28 101	0.23 38	0.42 207	0.26 147	0.29 11	0.26 166	0.15 209	0.13 312	0.13 106	0.11 137	0.16 273	0.12 166
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
RAFT	0.45 336	0.22 300	0.45 300	0.47 450	0.26 316	0.54 342	0.47 456	0.66 253	0.58 257	0.80 382	0.82 328	0.94 464	0.57 382	0.75 421	0.34 273	0.17 310	0.15 379	0.22 424	0.20 424	0.16 273	0.12 166

222	1.18 579	0.22 300	0.44 288	0.37 186	0.22 171	0.79 473	0.37 345	1.31 555	0.89 431	0.92 476	1.08 459	0.72 374	0.71 474	0.66 359	13.89 642	0.20 399	0.15 379	0.17 249	0.16 292	0.18 332	0.19 394

xxxx	1.01 556	0.22 300	0.43 276	0.36 169	0.21 147	0.82 489	0.36 330	1.32 556	0.88 418	0.71 333	0.94 387	0.97 471	0.63 420	0.64 344	10.58 638	0.20 399	0.16 415	0.18 297	0.17 342	0.19 366	0.19 394

FENet	0.42 309	0.22 300	0.38 203	0.39 245	0.24 240	0.55 347	0.32 261	0.79 349	0.70 304	0.71 333	0.72 268	0.63 320	0.57 382	0.62 319	0.44 373	0.19 376	0.13 312	0.19 337	0.17 342	0.18 332	0.19 394

ac_64	0.52 424	0.22 300	0.50 374	0.45 420	0.28 371	0.80 476	0.45 445	1.02 439	0.61 261	0.91 468	0.83 334	1.07 503	0.68 453	0.74 415	0.70 478	0.21 416	0.18 456	0.20 367	0.19 399	0.18 332	0.15 277

PSMNet-RSSM	0.48 374	0.22 300	0.38 203	0.42 357	0.25 272	0.50 320	0.37 345	1.10 469	0.77 348	0.70 326	1.06 453	0.84 426	0.64 431	0.62 319	0.47 399	0.23 459	0.15 379	0.23 446	0.25 506	0.20 382	0.19 394

RASNet	0.53 430	0.22 300	0.52 392	0.38 216	0.22 171	0.68 433	0.38 367	0.97 418	0.88 418	0.73 352	1.04 443	1.03 490	0.92 538	0.90 486	0.86 511	0.16 268	0.14 347	0.14 139	0.17 342	0.15 229	0.13 209

HSM-Net_RVC	0.53 430	0.22 300	0.35 168	0.37 186	0.21 147	0.85 496	0.37 345	1.23 533	0.93 452	0.90 463	1.15 488	1.26 534	0.63 420	0.72 402	0.48 403	0.17 310	0.13 312	0.16 209	0.15 260	0.17 308	0.15 277
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 392	0.23 321	0.48 349	0.43 378	0.26 316	0.47 309	0.42 426	0.93 399	0.78 358	0.84 423	0.86 352	0.91 455	0.52 351	0.78 436	0.70 478	0.20 399	0.17 438	0.22 424	0.18 369	0.17 308	0.21 435

DispNO	0.47 362	0.23 321	0.71 485	0.39 245	0.31 437	0.60 390	0.38 367	0.89 385	0.77 348	0.75 359	0.84 339	0.72 374	0.54 367	0.73 408	0.46 392	0.19 376	0.14 347	0.20 367	0.18 369	0.16 273	0.17 343

SMFormer	0.51 415	0.23 321	0.62 434	0.34 113	0.20 111	0.62 400	0.34 284	1.21 520	1.02 491	0.81 395	1.01 424	0.71 365	0.65 437	0.84 461	0.55 437	0.19 376	0.15 379	0.18 297	0.16 292	0.18 332	0.18 361

tta	0.51 415	0.23 321	0.62 434	0.34 113	0.20 111	0.62 400	0.34 284	1.21 520	1.02 491	0.81 395	1.01 424	0.71 365	0.65 437	0.84 461	0.55 437	0.19 376	0.15 379	0.18 297	0.16 292	0.15 229	0.14 253

qqq1	0.49 392	0.23 321	0.62 434	0.34 113	0.20 111	0.62 400	0.34 284	1.21 520	1.02 491	0.81 395	1.01 424	0.71 365	0.65 437	0.84 461	0.34 273	0.19 376	0.15 379	0.14 139	0.12 168	0.15 229	0.14 253

fff1	0.49 392	0.23 321	0.62 434	0.34 113	0.20 111	0.62 400	0.34 284	1.21 520	1.02 491	0.81 395	1.01 424	0.71 365	0.65 437	0.84 461	0.34 273	0.19 376	0.15 379	0.14 139	0.12 168	0.15 229	0.14 253

ACVNet-DCA	0.35 213	0.23 321	0.33 141	0.41 317	0.22 171	0.55 347	0.38 367	0.85 367	0.54 242	0.41 186	0.50 189	0.34 144	0.49 333	0.57 262	0.25 137	0.16 268	0.10 66	0.19 337	0.13 202	0.18 332	0.17 343

xx1	0.39 279	0.23 321	0.33 141	0.41 317	0.22 171	0.55 347	0.38 367	0.67 263	1.06 513	0.41 186	0.50 189	0.65 340	0.53 355	0.57 262	0.25 137	0.16 268	0.10 66	0.20 367	0.19 399	0.18 332	0.17 343

1test111	0.36 231	0.23 321	0.33 141	0.41 317	0.22 171	0.55 347	0.38 367	0.85 367	0.54 242	0.41 186	0.50 189	0.34 144	0.49 333	0.55 238	0.45 382	0.16 268	0.10 66	0.19 337	0.13 202	0.18 332	0.17 343

cc1	0.37 248	0.23 321	0.33 141	0.41 317	0.22 171	0.55 347	0.38 367	0.67 263	1.06 513	0.41 186	0.50 189	0.34 144	0.49 333	0.57 262	0.25 137	0.16 268	0.10 66	0.19 337	0.13 202	0.16 273	0.15 277

EKT-Stereo	0.35 213	0.23 321	0.39 222	0.43 378	0.29 398	0.38 244	0.31 240	0.69 281	0.64 280	0.45 200	0.63 241	0.49 246	0.27 158	0.56 249	0.33 258	0.18 344	0.14 347	0.18 297	0.15 260	0.16 273	0.16 323

gwcnet-sp	0.48 374	0.23 321	0.70 480	0.40 283	0.26 316	0.81 481	0.41 416	0.89 385	0.84 392	0.91 468	0.76 289	0.66 345	0.61 408	0.66 359	0.50 407	0.18 344	0.17 438	0.18 297	0.18 369	0.18 332	0.18 361

scenet	0.48 374	0.23 321	0.70 480	0.40 283	0.26 316	0.81 481	0.41 416	0.89 385	0.84 392	0.91 468	0.76 289	0.66 345	0.61 408	0.66 359	0.50 407	0.18 344	0.17 438	0.18 297	0.18 369	0.18 332	0.18 361

Selective-RAFT	0.35 213	0.23 321	0.51 387	0.44 397	0.21 147	0.64 416	0.27 169	0.59 200	0.63 273	0.40 182	0.38 149	0.55 270	0.40 286	0.57 262	0.35 290	0.13 87	0.11 169	0.14 139	0.12 168	0.16 273	0.13 209

ssnet	0.48 374	0.23 321	0.70 480	0.40 283	0.26 316	0.81 481	0.41 416	0.89 385	0.84 392	0.91 468	0.76 289	0.66 345	0.61 408	0.66 359	0.50 407	0.18 344	0.17 438	0.18 297	0.18 369	0.18 332	0.18 361

TestStereo1	0.43 319	0.23 321	0.41 244	0.51 502	0.24 240	0.34 205	0.40 401	0.77 339	0.90 434	0.68 311	0.96 400	0.48 240	0.46 320	0.91 493	0.32 246	0.16 268	0.13 312	0.18 297	0.15 260	0.14 179	0.13 209

IER	0.46 346	0.23 321	0.50 374	0.38 216	0.28 371	0.69 435	0.35 308	0.80 352	0.66 288	0.83 416	0.94 387	0.75 393	0.77 497	0.60 303	0.42 352	0.17 310	0.14 347	0.17 249	0.17 342	0.17 308	0.15 277

raft_robust	0.41 302	0.23 321	0.36 175	0.42 357	0.21 147	0.40 256	0.33 271	0.79 349	0.98 473	0.79 380	0.87 360	0.39 179	0.33 232	0.84 461	0.29 223	0.13 87	0.12 235	0.16 209	0.17 342	0.15 229	0.12 166

RAFT+CT+SA	0.39 279	0.23 321	0.36 175	0.51 502	0.27 347	0.29 128	0.46 449	0.75 329	0.80 369	0.51 222	0.89 372	0.41 197	0.40 286	0.78 436	0.32 246	0.14 136	0.11 169	0.18 297	0.18 369	0.15 229	0.14 253

SA-5K	0.43 319	0.23 321	0.41 244	0.51 502	0.24 240	0.34 205	0.40 401	0.77 339	0.90 434	0.68 311	0.96 400	0.48 240	0.46 320	0.91 493	0.32 246	0.16 268	0.13 312	0.18 297	0.15 260	0.14 179	0.13 209

AACVNet	0.50 408	0.23 321	0.49 361	0.46 441	0.29 398	0.52 328	0.38 367	0.90 390	0.55 247	0.81 395	1.03 437	1.00 479	0.70 470	0.83 456	0.54 432	0.21 416	0.18 456	0.24 463	0.18 369	0.23 445	0.20 417

Patchmatch Stereo++	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.24 41	0.22 97	0.59 200	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.58 286	0.38 269	0.58 282	0.36 306	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.24 41	0.31 240	0.59 200	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.58 286	0.38 269	0.56 249	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277

ROB_FTStereo_v2	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.24 41	0.31 240	0.59 200	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.57 278	0.38 269	0.57 262	0.36 306	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277

ROB_FTStereo	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.25 57	0.21 86	0.59 200	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.58 286	0.38 269	0.57 262	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277

HUI-Stereo	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.24 41	0.22 97	0.60 210	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.58 286	0.38 269	0.50 203	0.35 290	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277

iGMRVC	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.24 41	0.30 214	0.59 200	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.58 286	0.38 269	0.58 282	0.36 306	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277

iRAFT	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.24 41	0.22 97	0.59 200	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.58 286	0.38 269	0.58 282	0.36 306	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277

CRE-IMP	0.36 231	0.23 321	0.49 361	0.42 357	0.24 240	0.41 271	0.21 86	0.57 189	0.41 188	0.65 289	0.72 268	0.53 261	0.37 265	0.61 311	0.38 331	0.17 310	0.11 169	0.19 337	0.15 260	0.21 406	0.18 361

RAFT-IKP	0.35 213	0.23 321	0.47 329	0.41 317	0.22 171	0.24 41	0.28 188	0.59 200	0.36 149	0.63 270	0.73 272	0.57 278	0.38 269	0.58 282	0.36 306	0.18 344	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.20 382	0.15 277

RALAANet	0.38 263	0.23 321	0.48 349	0.42 357	0.29 398	0.35 214	0.25 140	0.86 371	0.64 280	0.67 305	0.65 247	0.60 307	0.29 189	0.60 303	0.34 273	0.15 209	0.12 235	0.17 249	0.15 260	0.21 406	0.13 209

GES	0.44 326	0.23 321	0.57 419	0.40 283	0.30 415	0.59 384	0.36 330	0.96 415	0.68 296	0.74 357	0.83 334	0.47 235	0.48 329	0.67 370	0.43 357	0.22 442	0.16 415	0.17 249	0.16 292	0.18 332	0.23 460

ACVNet	0.46 346	0.23 321	0.36 175	0.39 245	0.28 371	0.58 371	0.40 401	0.87 378	0.80 369	0.64 280	0.96 400	0.79 409	0.60 402	0.63 330	0.67 471	0.17 310	0.15 379	0.16 209	0.15 260	0.18 332	0.15 277

acv_ft	0.51 415	0.23 321	0.56 415	0.44 397	0.28 371	0.86 499	0.39 390	0.91 395	0.80 369	0.97 496	0.96 400	0.79 409	0.59 398	0.63 330	0.87 517	0.17 310	0.15 379	0.16 209	0.15 260	0.17 308	0.15 277

cf-r	0.47 362	0.23 321	0.41 244	0.39 245	0.23 211	0.59 384	0.37 345	0.88 383	0.85 400	0.72 345	1.05 447	0.94 464	0.62 414	0.56 249	0.54 432	0.21 416	0.14 347	0.17 249	0.19 399	0.15 229	0.15 277

CFNet-ft	0.48 374	0.23 321	0.36 175	0.40 283	0.26 316	0.64 416	0.37 345	0.87 378	0.85 400	0.64 280	1.00 421	1.01 483	0.64 431	0.61 311	0.53 427	0.23 459	0.15 379	0.24 463	0.21 447	0.23 445	0.18 361

CFNet_RVC	0.48 374	0.23 321	0.36 175	0.40 283	0.26 316	0.64 416	0.37 345	0.87 378	0.85 400	0.64 280	1.00 421	1.01 483	0.64 431	0.61 311	0.53 427	0.23 459	0.15 379	0.24 463	0.21 447	0.23 445	0.18 361

Select-FE	0.46 346	0.24 358	0.88 527	0.42 357	0.35 480	0.33 194	0.19 34	0.90 390	0.37 165	0.60 251	1.01 424	0.97 471	0.80 508	0.72 402	0.28 206	0.16 268	0.12 235	0.17 249	0.20 424	0.15 229	0.24 468

MultiAttention	3.58 625	0.24 358	0.62 434	0.54 531	0.34 473	22.90 647	2.72 638	1.60 595	1.13 530	0.80 382	1.81 575	1.14 525	0.43 300	35.29 656	0.61 454	0.17 310	0.12 235	0.23 446	0.23 481	0.34 528	0.29 506

ISRNet	0.56 455	0.24 358	0.66 461	0.56 541	0.36 485	0.44 289	0.25 140	0.82 358	0.84 392	1.07 534	1.25 510	0.91 455	0.60 402	0.66 359	0.58 442	0.35 559	0.26 532	0.36 553	0.33 557	0.30 503	0.42 566

rvit_stereo_0083	0.34 197	0.24 358	0.50 374	0.44 397	0.27 347	0.34 205	0.35 308	0.45 138	0.62 262	0.37 159	0.47 179	0.42 207	0.35 243	0.40 114	0.36 306	0.22 442	0.20 482	0.20 367	0.17 342	0.20 382	0.14 253

rvit_stereo_0081	0.32 180	0.24 358	0.47 329	0.43 378	0.26 316	0.30 144	0.37 345	0.42 112	0.55 247	0.36 152	0.40 154	0.39 179	0.35 243	0.43 141	0.33 258	0.22 442	0.16 415	0.19 337	0.16 292	0.19 366	0.13 209

rvit_stereo_0082	0.32 180	0.24 358	0.47 329	0.43 378	0.26 316	0.30 144	0.37 345	0.42 112	0.55 247	0.36 152	0.40 154	0.39 179	0.35 243	0.43 141	0.33 258	0.22 442	0.16 415	0.19 337	0.16 292	0.19 366	0.13 209

CAS++	0.32 180	0.24 358	0.36 175	0.37 186	0.26 316	0.28 113	0.23 115	0.87 378	0.50 230	0.47 211	0.45 168	0.26 83	0.21 84	0.49 195	0.24 117	0.23 459	0.19 470	0.22 424	0.17 342	0.21 406	0.16 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 231	0.24 358	0.32 126	0.41 317	0.22 171	0.54 342	0.38 367	0.68 273	1.04 502	0.41 186	0.46 173	0.35 153	0.45 315	0.57 262	0.25 137	0.16 268	0.10 66	0.19 337	0.13 202	0.16 273	0.16 323

PCWNet_CMD	0.48 374	0.24 358	0.52 392	0.39 245	0.27 347	0.63 409	0.30 214	0.95 411	0.96 466	0.86 434	1.07 456	0.79 409	0.44 310	0.57 262	0.43 357	0.17 310	0.12 235	0.21 409	0.16 292	0.24 458	0.19 394

CFNet_ucs	0.50 408	0.24 358	0.55 409	0.38 216	0.31 437	0.58 371	0.33 271	0.98 421	0.93 452	0.88 452	1.19 501	0.80 417	0.49 333	0.63 330	0.43 357	0.21 416	0.15 379	0.26 495	0.18 369	0.26 475	0.22 453

LL-Strereo2	0.35 213	0.24 358	0.48 349	0.41 317	0.26 316	0.35 214	0.24 132	0.67 263	0.44 204	0.54 235	0.51 198	0.66 345	0.25 130	0.66 359	0.30 229	0.14 136	0.12 235	0.23 446	0.20 424	0.18 332	0.13 209

CroCo-Stereo Lap2	0.28 140	0.24 358	0.39 222	0.50 486	0.29 398	0.20 9	0.31 240	0.49 151	0.38 172	0.24 72	0.27 83	0.46 232	0.31 215	0.39 106	0.30 229	0.14 136	0.15 379	0.16 209	0.13 202	0.16 273	0.15 277

x	0.39 279	0.24 358	0.41 244	0.34 113	0.23 211	0.52 328	0.32 261	0.86 371	0.52 235	0.57 243	0.70 265	0.59 301	0.50 344	0.49 195	0.46 392	0.17 310	0.15 379	0.17 249	0.15 260	0.17 308	0.16 323

test_5	0.43 319	0.24 358	0.43 276	0.52 514	0.28 371	0.28 113	0.42 426	0.72 309	0.82 382	0.62 261	0.91 379	0.72 374	0.55 373	0.79 441	0.35 290	0.14 136	0.11 169	0.18 297	0.18 369	0.18 332	0.16 323

Sa-1000	0.48 374	0.24 358	0.41 244	0.45 420	0.25 272	0.59 384	0.34 284	0.81 356	0.93 452	0.82 404	1.50 554	0.53 261	0.45 315	0.92 496	0.30 229	0.15 209	0.12 235	0.21 409	0.19 399	0.15 229	0.13 209

CFNet_pseudo	0.46 346	0.24 358	0.52 392	0.37 186	0.27 347	0.58 371	0.30 214	0.86 371	0.88 418	0.82 404	1.03 437	0.75 393	0.47 324	0.58 282	0.44 373	0.17 310	0.12 235	0.24 463	0.16 292	0.24 458	0.19 394

ARAFT	0.47 362	0.24 358	0.79 514	0.42 357	0.25 272	0.55 347	0.55 506	0.75 329	0.81 377	0.89 456	0.75 283	0.73 385	0.47 324	0.88 478	0.37 322	0.15 209	0.12 235	0.23 446	0.22 465	0.14 179	0.13 209

delet	0.55 444	0.24 358	0.55 409	0.44 397	0.33 464	1.07 536	0.50 475	1.00 427	0.86 405	0.85 427	0.96 400	0.90 453	0.63 420	0.83 456	0.74 489	0.18 344	0.18 456	0.20 367	0.21 447	0.16 273	0.15 277

UPFNet	0.53 430	0.24 358	0.51 387	0.45 420	0.38 501	0.84 495	0.49 470	0.99 423	0.75 333	0.87 442	0.88 368	0.86 433	0.64 431	0.80 442	0.71 483	0.20 399	0.20 482	0.20 367	0.20 424	0.19 366	0.15 277

GwcNet-RSSM	0.49 392	0.24 358	0.42 265	0.40 283	0.23 211	0.55 347	0.38 367	0.93 399	0.93 452	0.71 333	1.16 493	0.86 433	0.60 402	0.62 319	0.66 468	0.21 416	0.14 347	0.19 337	0.20 424	0.16 273	0.15 277

MSMDNet	0.48 374	0.24 358	0.52 392	0.39 245	0.27 347	0.63 409	0.30 214	0.96 415	0.96 466	0.86 434	1.07 456	0.79 409	0.44 310	0.57 262	0.43 357	0.17 310	0.12 235	0.20 367	0.16 292	0.23 445	0.19 394

ccs_rob	0.46 346	0.24 358	0.52 392	0.37 186	0.27 347	0.58 371	0.31 240	0.86 371	0.88 418	0.82 404	1.02 433	0.75 393	0.47 324	0.58 282	0.44 373	0.17 310	0.12 235	0.24 463	0.16 292	0.24 458	0.19 394

MLCV	0.47 362	0.24 358	0.61 431	0.37 186	0.17 25	0.61 392	0.33 271	0.80 352	0.87 414	0.94 483	1.13 477	0.72 374	0.43 300	0.89 484	0.51 417	0.13 87	0.10 66	0.13 106	0.11 137	0.14 179	0.12 166

HSM	0.51 415	0.24 358	0.41 244	0.39 245	0.24 240	0.75 459	0.40 401	1.22 528	0.75 333	0.81 395	0.91 379	1.21 529	0.69 457	0.87 475	0.46 392	0.17 310	0.13 312	0.17 249	0.14 233	0.17 308	0.17 343

LE_ROB	4.42 631	0.24 358	2.75 612	0.42 357	0.23 211	1.57 586	0.90 584	1.71 604	17.88 650	16.56 652	4.88 634	5.17 630	18.85 652	1.63 586	14.62 643	0.17 310	0.14 347	0.16 209	0.16 292	0.19 366	0.17 343

rvit_stereo_0080	0.31 174	0.25 383	0.40 234	0.39 245	0.28 371	0.27 86	0.46 449	0.49 151	0.44 204	0.35 148	0.42 160	0.40 191	0.28 173	0.41 122	0.33 258	0.22 442	0.17 438	0.17 249	0.16 292	0.22 428	0.15 277

rvit_stereo_ft	0.33 191	0.25 383	0.47 329	0.52 514	0.32 453	0.33 194	0.47 456	0.49 151	0.50 230	0.34 141	0.41 157	0.41 197	0.32 220	0.48 190	0.34 273	0.22 442	0.14 347	0.19 337	0.18 369	0.19 366	0.14 253

test_sample3	0.46 346	0.25 383	0.50 374	0.35 149	0.23 211	0.69 435	0.37 345	1.15 496	0.81 377	0.75 359	0.79 314	0.66 345	0.49 333	0.63 330	0.46 392	0.21 416	0.15 379	0.20 367	0.19 399	0.21 406	0.19 394

ttt	0.51 415	0.25 383	0.43 276	0.38 216	0.24 240	0.65 424	0.38 367	1.18 511	1.05 506	0.72 345	1.08 459	0.63 320	0.49 333	0.84 461	0.59 447	0.24 471	0.21 492	0.22 424	0.20 424	0.24 458	0.24 468

whm_eth	0.31 174	0.25 383	0.40 234	0.39 245	0.28 371	0.27 86	0.46 449	0.49 151	0.44 204	0.35 148	0.42 160	0.40 191	0.28 173	0.41 122	0.33 258	0.22 442	0.17 438	0.17 249	0.16 292	0.22 428	0.15 277

testlalala_base	0.46 346	0.25 383	0.41 244	0.46 441	0.33 464	0.58 371	0.25 140	0.57 189	0.34 127	0.51 222	0.56 222	0.46 232	0.30 207	0.43 141	0.31 236	1.47 624	0.11 169	0.14 139	0.09 10	1.59 612	0.13 209

BUS	0.45 336	0.25 383	0.43 276	0.45 420	0.28 371	0.70 440	0.34 284	0.94 404	0.76 341	0.75 359	0.80 317	0.65 340	0.49 333	0.64 344	0.51 417	0.20 399	0.14 347	0.22 424	0.19 399	0.18 332	0.18 361

BSDual-CNN	0.46 346	0.25 383	0.43 276	0.45 420	0.28 371	0.77 466	0.40 401	0.94 404	0.76 341	0.75 359	0.80 317	0.76 399	0.54 367	0.64 344	0.43 357	0.20 399	0.14 347	0.22 424	0.19 399	0.18 332	0.18 361

hknet	0.49 392	0.25 383	0.51 387	0.45 420	0.29 398	0.77 466	0.40 401	0.94 404	0.83 387	0.75 359	0.80 317	0.97 471	0.61 408	0.73 408	0.45 382	0.18 344	0.14 347	0.22 424	0.19 399	0.18 332	0.18 361

SA	0.44 326	0.25 383	0.46 317	0.46 441	0.24 240	0.43 281	0.36 330	0.75 329	0.96 466	0.59 247	1.03 437	0.48 240	0.52 351	0.94 509	0.32 246	0.16 268	0.12 235	0.21 409	0.19 399	0.15 229	0.13 209

psmg	0.49 392	0.25 383	0.43 276	0.41 317	0.28 371	0.85 496	0.43 433	0.99 423	0.76 341	0.91 468	0.94 387	0.76 399	0.54 367	0.64 344	0.43 357	0.20 399	0.15 379	0.20 367	0.20 424	0.18 332	0.18 361

DAS	0.51 415	0.25 383	0.60 429	0.48 457	0.31 437	0.58 371	0.41 416	0.83 361	0.97 469	0.89 456	1.12 470	0.70 361	0.75 487	0.82 448	0.43 357	0.17 310	0.13 312	0.18 297	0.15 260	0.20 382	0.18 361

SepStereo	0.51 415	0.25 383	0.60 429	0.48 457	0.31 437	0.58 371	0.41 416	0.83 361	0.97 469	0.89 456	1.12 470	0.70 361	0.75 487	0.93 502	0.43 357	0.17 310	0.13 312	0.18 297	0.15 260	0.20 382	0.18 361

AASNet	0.53 430	0.25 383	0.52 392	0.49 472	0.32 453	0.74 454	0.40 401	1.50 584	0.86 405	0.86 434	0.92 383	0.64 327	0.59 398	0.59 297	0.79 496	0.23 459	0.19 470	0.20 367	0.16 292	0.21 406	0.19 394

GANet-ADL	0.42 309	0.25 383	0.45 300	0.43 378	0.29 398	0.54 342	0.35 308	0.89 385	0.86 405	0.63 270	0.72 268	0.68 353	0.42 294	0.52 217	0.41 348	0.21 416	0.14 347	0.15 181	0.13 202	0.18 332	0.19 394

ADLNet2	0.55 444	0.25 383	0.65 455	0.47 450	0.30 415	0.83 492	0.50 475	1.05 451	0.95 465	0.80 382	0.98 414	0.99 476	0.69 457	0.77 432	0.73 486	0.20 399	0.16 415	0.17 249	0.18 369	0.21 406	0.21 435

ICVP	0.46 346	0.25 383	0.38 203	0.48 457	0.28 371	0.58 371	0.43 433	1.00 427	0.70 304	0.67 305	0.95 396	0.75 393	0.55 373	0.53 226	0.54 432	0.23 459	0.17 438	0.19 337	0.17 342	0.19 366	0.20 417
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 444	0.25 383	0.61 431	0.43 378	0.34 473	1.07 536	0.39 390	0.87 378	0.91 441	0.91 468	0.93 386	0.86 433	0.76 490	0.81 445	0.76 491	0.15 209	0.14 347	0.18 297	0.19 399	0.20 382	0.16 323

DSFCA	0.55 444	0.25 383	0.62 434	0.40 283	0.36 485	0.74 454	0.52 493	1.04 446	0.82 382	1.06 531	0.84 339	0.89 448	0.63 420	0.99 512	0.58 442	0.25 482	0.21 492	0.21 409	0.21 447	0.21 406	0.19 394

test_sample6	0.49 392	0.26 402	0.50 374	0.37 186	0.22 171	0.63 409	0.40 401	1.12 481	0.83 387	0.80 382	1.03 437	0.66 345	0.55 373	0.67 370	0.46 392	0.22 442	0.16 415	0.22 424	0.22 465	0.23 445	0.21 435

test_sample5	0.47 362	0.26 402	0.49 361	0.36 169	0.22 171	0.64 416	0.39 390	1.13 483	0.81 377	0.77 372	0.94 387	0.64 327	0.54 367	0.65 351	0.43 357	0.21 416	0.16 415	0.22 424	0.20 424	0.22 428	0.20 417

test_sample4	0.47 362	0.26 402	0.50 374	0.35 149	0.22 171	0.69 435	0.38 367	1.15 496	0.81 377	0.78 376	0.82 328	0.62 318	0.53 355	0.63 330	0.44 373	0.21 416	0.15 379	0.21 409	0.19 399	0.21 406	0.19 394

DualNet	0.48 374	0.26 402	0.49 361	0.36 169	0.22 171	0.64 416	0.39 390	1.13 483	0.81 377	0.80 382	1.03 437	0.64 327	0.54 367	0.65 351	0.43 357	0.21 416	0.16 415	0.22 424	0.20 424	0.22 428	0.20 417

ffm	0.44 326	0.26 402	0.49 361	0.37 186	0.25 272	0.55 347	0.37 345	0.68 273	1.04 502	0.73 352	0.96 400	0.71 365	0.53 355	0.57 262	0.25 137	0.16 268	0.10 66	0.25 476	0.21 447	0.16 273	0.16 323

ff1	0.49 392	0.26 402	0.49 361	0.37 186	0.25 272	0.55 347	0.37 345	0.68 273	1.04 502	0.73 352	0.96 400	0.71 365	0.53 355	1.01 516	0.88 520	0.16 268	0.10 66	0.25 476	0.21 447	0.16 273	0.16 323

mmx	0.53 430	0.26 402	0.49 361	0.37 186	0.25 272	0.55 347	0.37 345	1.16 503	1.03 496	0.73 352	0.96 400	0.71 365	0.53 355	1.01 516	0.88 520	0.20 399	0.15 379	0.25 476	0.21 447	0.22 428	0.20 417

xxx	0.53 430	0.26 402	0.49 361	0.37 186	0.25 272	0.55 347	0.37 345	1.16 503	1.03 496	0.73 352	0.96 400	0.71 365	0.53 355	1.01 516	0.88 520	0.20 399	0.15 379	0.25 476	0.21 447	0.22 428	0.20 417

iinet-f	0.67 494	0.26 402	2.15 605	0.39 245	0.31 437	1.19 558	0.56 512	0.84 364	0.84 392	0.80 382	1.17 495	1.05 496	0.84 520	0.71 397	1.21 568	0.20 399	0.18 456	0.17 249	0.15 260	0.20 382	0.20 417

qqq	0.40 291	0.26 402	0.44 288	0.36 169	0.22 171	0.46 304	0.36 330	0.85 367	0.54 242	0.56 240	0.69 262	0.65 340	0.53 355	0.55 238	0.45 382	0.17 310	0.16 415	0.20 367	0.19 399	0.18 332	0.17 343

psm_up	0.55 444	0.26 402	0.47 329	0.49 472	0.32 453	0.65 424	0.56 512	1.04 446	0.82 382	0.82 404	0.88 368	1.01 483	0.94 544	0.74 415	0.61 454	0.21 416	0.25 526	0.26 495	0.23 481	0.21 406	0.20 417

UNet	0.54 442	0.26 402	0.66 461	0.44 397	0.40 512	0.99 522	0.41 416	0.98 421	0.75 333	0.83 416	0.89 372	1.04 492	0.72 478	0.73 408	0.62 457	0.19 376	0.14 347	0.20 367	0.17 342	0.20 382	0.17 343

DMCA	0.45 336	0.26 402	0.50 374	0.38 216	0.28 371	0.51 324	0.34 284	0.93 399	0.68 296	0.75 359	0.83 334	0.79 409	0.53 355	0.51 210	0.54 432	0.21 416	0.16 415	0.21 409	0.16 292	0.19 366	0.21 435

UCFNet_RVC	0.49 392	0.26 402	0.35 168	0.39 245	0.26 316	0.64 416	0.36 330	1.15 496	0.84 392	0.67 305	0.88 368	0.88 444	0.59 398	0.58 282	0.45 382	0.24 471	0.17 438	0.27 508	0.27 527	0.25 468	0.23 460

HITNet	0.41 302	0.26 402	0.45 300	0.33 96	0.17 25	0.63 409	0.30 214	0.93 399	0.64 280	0.71 333	0.82 328	0.64 327	0.52 351	0.59 297	0.43 357	0.14 136	0.10 66	0.15 181	0.13 202	0.19 366	0.12 166
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
DISCO	0.70 501	0.26 402	0.68 470	0.44 397	0.31 437	1.14 549	0.51 490	1.23 533	1.23 548	0.81 395	1.05 447	1.50 571	0.85 521	1.82 595	1.03 551	0.19 376	0.15 379	0.18 297	0.16 292	0.24 458	0.23 460

DN-CSS_ROB	0.43 319	0.26 402	0.62 434	0.40 283	0.29 398	0.44 289	0.27 169	0.77 339	0.75 333	0.72 345	1.09 463	0.48 240	0.43 300	0.69 386	0.37 322	0.15 209	0.12 235	0.21 409	0.19 399	0.18 332	0.16 323

DCVSM-stereo	0.49 392	0.27 419	0.53 400	0.39 245	0.29 398	0.51 324	0.26 153	0.75 329	0.75 333	1.11 544	0.75 283	1.05 496	0.72 478	0.60 303	0.47 399	0.20 399	0.19 470	0.24 463	0.20 424	0.25 468	0.30 515

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 197	0.27 419	0.45 300	0.36 169	0.25 272	0.48 312	0.30 214	0.58 195	0.90 434	0.42 191	0.36 142	0.30 113	0.29 189	0.49 195	0.30 229	0.16 268	0.14 347	0.18 297	0.15 260	0.18 332	0.15 277

mmm	0.44 326	0.27 419	0.46 317	0.38 216	0.24 240	0.61 392	0.35 308	0.94 404	0.53 238	0.72 345	1.05 447	0.63 320	0.50 344	0.57 262	0.45 382	0.18 344	0.15 379	0.23 446	0.20 424	0.20 382	0.18 361

LL-Strereo	0.57 462	0.27 419	0.68 470	0.48 457	0.34 473	0.39 252	0.48 464	0.94 404	0.97 469	0.83 416	0.78 304	1.10 512	1.18 572	1.33 565	0.49 405	0.17 310	0.14 347	0.22 424	0.19 399	0.16 273	0.17 343

CASS	0.45 336	0.27 419	0.42 265	0.48 457	0.22 171	0.61 392	0.34 284	0.97 418	0.62 262	0.71 333	0.85 349	0.61 312	0.55 373	0.57 262	0.41 348	0.29 519	0.16 415	0.22 424	0.18 369	0.22 428	0.28 499
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 392	0.27 419	0.75 502	0.40 283	0.27 347	0.64 416	0.49 470	0.84 364	0.77 348	0.60 251	0.83 334	0.88 444	0.66 444	0.70 392	0.56 439	0.16 268	0.17 438	0.21 409	0.20 424	0.21 406	0.19 394

CRFU-Net	0.57 462	0.27 419	0.57 419	0.46 441	0.30 415	1.20 559	0.52 493	1.10 469	0.56 253	1.00 508	0.98 414	1.06 498	0.79 504	0.81 445	0.71 483	0.21 416	0.19 470	0.18 297	0.16 292	0.18 332	0.19 394

CSP-Net	0.56 455	0.27 419	0.49 361	0.41 317	0.28 371	1.22 561	0.50 475	1.23 533	0.72 316	0.95 490	0.95 396	0.89 448	0.62 414	0.83 456	0.62 457	0.26 492	0.17 438	0.17 249	0.17 342	0.18 332	0.17 343

PSMNet-ADL	0.48 374	0.27 419	0.40 234	0.48 457	0.30 415	0.68 433	0.37 345	0.90 390	0.80 369	0.61 259	0.80 317	0.92 460	0.62 414	0.72 402	0.63 460	0.23 459	0.18 456	0.18 297	0.20 424	0.22 428	0.20 417

TRStereo	0.37 248	0.27 419	0.59 424	0.47 450	0.41 519	0.29 128	0.30 214	0.84 364	0.59 258	0.52 228	0.41 157	0.52 257	0.26 147	0.73 408	0.27 185	0.17 310	0.12 235	0.19 337	0.19 399	0.13 134	0.11 119

ADLNet	0.55 444	0.27 419	0.51 387	0.44 397	0.35 480	0.78 470	0.46 449	1.08 463	0.86 405	0.99 503	0.98 414	0.92 460	0.63 420	0.69 386	0.81 501	0.22 442	0.16 415	0.22 424	0.22 465	0.21 406	0.21 435

hitnet-ft	0.55 444	0.27 419	0.39 222	0.41 317	0.28 371	0.78 470	0.40 401	0.92 397	0.90 434	0.82 404	1.01 424	1.13 522	0.70 470	0.78 436	0.67 471	0.28 512	0.20 482	0.28 516	0.22 465	0.29 494	0.26 482

iResNetv2_ROB	0.52 424	0.27 419	0.69 476	0.38 216	0.25 272	0.62 400	0.35 308	1.17 508	1.01 488	0.99 503	1.06 453	0.88 444	0.67 447	0.66 359	0.39 337	0.19 376	0.13 312	0.15 181	0.11 137	0.18 332	0.16 323

MDST_ROB	0.91 546	0.27 419	0.85 520	0.63 566	0.41 519	2.53 607	0.71 558	1.60 595	1.13 530	2.83 620	1.73 570	0.97 471	0.69 457	1.61 583	0.73 486	0.25 482	0.22 500	0.32 539	0.28 533	0.25 468	0.24 468

FACV-RUCA	0.43 319	0.28 433	0.47 329	0.45 420	0.33 464	0.58 371	0.34 284	0.82 358	0.73 323	0.57 243	0.84 339	0.47 235	0.50 344	0.54 233	0.39 337	0.22 442	0.15 379	0.35 548	0.16 292	0.28 490	0.21 435

rvit_0105_6	0.38 263	0.28 433	0.64 449	0.50 486	0.30 415	0.39 252	0.38 367	0.51 161	0.67 291	0.40 182	0.45 168	0.50 249	0.41 292	0.54 233	0.36 306	0.27 502	0.26 532	0.24 463	0.21 447	0.22 428	0.16 323

rvit_stereo_0081_aga	0.31 174	0.28 433	0.44 288	0.42 357	0.29 398	0.34 205	0.31 240	0.44 133	0.40 184	0.39 176	0.44 164	0.40 191	0.32 220	0.42 132	0.29 223	0.23 459	0.17 438	0.19 337	0.16 292	0.20 382	0.15 277

ITSA-stereo	0.53 430	0.28 433	0.52 392	0.40 283	0.23 211	0.56 360	0.34 284	1.24 540	1.24 550	0.80 382	0.81 324	0.72 374	0.58 391	0.82 448	0.65 465	0.21 416	0.17 438	0.23 446	0.21 447	0.22 428	0.26 482

StereoVision	0.42 309	0.28 433	0.45 300	0.49 472	0.28 371	0.38 244	0.38 367	0.72 309	0.62 262	0.44 197	1.14 482	0.54 265	0.39 280	0.56 249	0.34 273	0.21 416	0.24 518	0.25 476	0.24 497	0.26 475	0.16 323

ssnet_v2	0.58 469	0.28 433	0.56 415	0.43 378	0.29 398	0.95 512	0.59 519	1.13 483	0.99 478	0.93 480	0.80 317	0.99 476	0.64 431	0.82 448	0.94 536	0.25 482	0.22 500	0.23 446	0.24 497	0.20 382	0.19 394

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 484	0.28 433	0.99 540	0.40 283	0.30 415	1.03 529	0.56 512	1.10 469	0.99 478	0.97 496	1.22 503	1.06 498	0.69 457	1.07 529	0.95 539	0.19 376	0.11 169	0.16 209	0.13 202	0.22 428	0.21 435

pcwnet_v2	0.58 469	0.28 433	0.84 519	0.45 420	0.35 480	0.61 392	0.35 308	1.27 548	1.21 545	0.99 503	1.27 513	0.72 374	0.58 391	0.67 370	0.48 403	0.27 502	0.21 492	0.24 463	0.23 481	0.29 494	0.29 506

sCroCo_RVC	0.35 213	0.28 433	0.69 476	0.51 502	0.39 507	0.41 271	0.31 240	0.49 151	0.45 213	0.31 120	0.48 181	0.38 174	0.32 220	0.46 172	0.32 246	0.21 416	0.22 500	0.19 337	0.19 399	0.21 406	0.20 417

HGLStereo	0.56 455	0.28 433	0.57 419	0.50 486	0.37 492	0.80 476	0.45 445	1.02 439	0.78 358	0.86 434	1.14 482	0.89 448	0.82 513	0.76 425	0.73 486	0.21 416	0.20 482	0.19 337	0.18 369	0.19 366	0.21 435

DLCB_ROB	0.58 469	0.28 433	0.47 329	0.49 472	0.32 453	0.77 466	0.50 475	0.99 423	0.92 446	1.04 525	1.14 482	1.21 529	0.69 457	0.88 478	0.69 475	0.20 399	0.20 482	0.22 424	0.22 465	0.21 406	0.18 361

SGM_RVC	0.97 552	0.28 433	0.41 244	0.39 245	0.22 171	1.55 584	0.73 562	1.51 587	1.25 556	2.25 610	1.92 580	2.58 605	1.56 595	2.02 604	1.19 567	0.27 502	0.27 541	0.27 508	0.25 506	0.25 468	0.25 476
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 336	0.29 445	0.80 516	0.42 357	0.32 453	0.53 336	0.35 308	0.78 345	0.89 431	0.66 302	0.75 283	0.48 240	0.39 280	0.74 415	0.60 450	0.15 209	0.13 312	0.19 337	0.18 369	0.20 382	0.17 343

rvit_0105_4	0.41 302	0.29 445	0.71 485	0.50 486	0.29 398	0.41 271	0.41 416	0.55 182	0.73 323	0.45 200	0.48 181	0.55 270	0.44 310	0.57 262	0.36 306	0.28 512	0.26 532	0.25 476	0.22 465	0.23 445	0.18 361

test_sample7	0.52 424	0.29 445	0.50 374	0.36 169	0.27 347	0.62 400	0.41 416	1.06 455	0.88 418	0.92 476	0.86 352	0.85 428	0.69 457	0.68 380	0.50 407	0.26 492	0.20 482	0.27 508	0.26 520	0.27 486	0.24 468

NINENet	0.50 408	0.29 445	0.51 387	0.45 420	0.32 453	0.70 440	0.34 284	1.10 469	0.88 418	0.80 382	0.94 387	0.65 340	0.49 333	0.73 408	0.51 417	0.22 442	0.20 482	0.25 476	0.18 369	0.22 428	0.21 435

GEStereo_RVC	0.55 444	0.29 445	0.63 444	0.49 472	0.31 437	0.70 440	0.54 502	1.22 528	0.92 446	0.82 404	0.85 349	0.85 428	0.63 420	0.90 486	0.65 465	0.24 471	0.16 415	0.19 337	0.16 292	0.21 406	0.22 453

RAFT + AFF	0.53 430	0.29 445	0.75 502	0.51 502	0.32 453	0.63 409	0.60 521	1.00 427	0.91 441	0.78 376	0.87 360	0.83 422	0.58 391	0.80 442	0.47 399	0.17 310	0.20 482	0.23 446	0.22 465	0.18 332	0.18 361

CFNet	0.51 415	0.29 445	0.46 317	0.41 317	0.27 347	0.70 440	0.32 261	1.13 483	1.00 484	0.72 345	1.07 456	0.85 428	0.60 402	0.76 425	0.52 424	0.19 376	0.14 347	0.23 446	0.23 481	0.21 406	0.16 323

iResNet	0.49 392	0.29 445	0.79 514	0.42 357	0.21 147	0.61 392	0.40 401	0.82 358	0.99 478	0.87 442	1.12 470	0.69 357	0.53 355	0.78 436	0.51 417	0.15 209	0.11 169	0.14 139	0.12 168	0.17 308	0.15 277

pmcnn	1.23 582	0.29 445	0.96 536	0.40 283	0.23 211	0.95 512	0.69 547	1.16 503	1.28 562	1.67 590	2.33 591	11.15 642	0.86 523	0.93 502	0.88 520	0.15 209	0.12 235	0.12 66	0.10 100	0.15 229	0.15 277

DDVS	0.52 424	0.30 454	0.56 415	0.41 317	0.31 437	0.71 445	0.34 284	0.91 395	0.67 291	0.85 427	0.89 372	1.12 516	0.46 320	0.86 473	0.60 450	0.22 442	0.16 415	0.22 424	0.18 369	0.25 468	0.26 482

fast-acv-ft	0.64 485	0.30 454	0.73 493	0.45 420	0.34 473	1.17 555	0.49 470	0.86 371	0.98 473	1.02 516	1.36 528	1.29 539	0.85 521	0.76 425	0.81 501	0.21 416	0.23 510	0.23 446	0.23 481	0.21 406	0.20 417

LMCR-Stereo	0.53 430	0.30 454	0.53 400	0.58 549	0.30 415	0.83 492	0.36 330	1.19 513	0.76 341	0.88 452	1.04 443	0.56 273	0.62 414	0.82 448	0.67 471	0.19 376	0.15 379	0.19 337	0.14 233	0.23 445	0.17 343

DMCA-RVC	0.51 415	0.30 454	0.59 424	0.50 486	0.32 453	0.54 342	0.38 367	0.86 371	0.68 296	0.94 483	0.86 352	0.91 455	0.68 453	0.70 392	0.59 447	0.23 459	0.18 456	0.31 533	0.23 481	0.26 475	0.19 394

NVstereo2D	0.60 479	0.30 454	0.75 502	0.48 457	0.43 531	0.89 501	0.48 464	1.05 451	1.15 534	0.66 302	0.86 352	0.88 444	0.70 470	0.99 512	0.65 465	0.32 540	0.15 379	0.28 516	0.20 424	0.40 550	0.36 546

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 110	0.31 459	0.24 16	0.51 502	0.19 66	0.29 128	0.22 97	0.40 94	0.37 165	0.26 83	0.24 56	0.24 64	0.31 215	0.44 153	0.22 67	0.14 136	0.09 25	0.12 66	0.09 10	0.14 179	0.10 70

rvit_0105_5	0.42 309	0.31 459	0.73 493	0.50 486	0.29 398	0.44 289	0.42 426	0.61 216	0.74 330	0.51 222	0.51 198	0.60 307	0.47 324	0.57 262	0.38 331	0.27 502	0.25 526	0.25 476	0.23 481	0.22 428	0.18 361

TestStereo	0.38 263	0.31 459	0.40 234	0.45 420	0.20 111	0.40 256	0.37 345	0.66 253	0.65 285	0.53 231	0.78 304	0.47 235	0.40 286	0.55 238	0.37 322	0.18 344	0.13 312	0.20 367	0.15 260	0.22 428	0.13 209

stereogan	0.80 524	0.31 459	0.71 485	0.59 553	0.50 558	1.72 595	0.48 464	1.35 563	1.37 569	1.00 508	1.46 552	1.56 577	0.95 547	1.29 561	0.84 506	0.28 512	0.29 550	0.29 524	0.25 506	0.38 547	0.38 557

BEATNet_4x	0.46 346	0.32 463	0.56 415	0.37 186	0.19 66	0.63 409	0.35 308	1.01 436	0.72 316	0.77 372	0.83 334	0.70 361	0.59 398	0.68 380	0.53 427	0.16 268	0.12 235	0.16 209	0.14 233	0.24 458	0.16 323

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 430	0.32 463	0.64 449	0.44 397	0.30 415	0.66 427	0.44 442	1.04 446	0.88 418	0.91 468	0.91 379	0.99 476	0.60 402	0.68 380	0.60 450	0.21 416	0.17 438	0.22 424	0.22 465	0.21 406	0.21 435
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 462	0.32 463	0.54 404	0.45 420	0.27 347	0.57 365	0.48 464	1.00 427	1.28 562	0.86 434	1.33 526	0.87 439	0.58 391	1.07 529	0.75 490	0.18 344	0.12 235	0.15 181	0.13 202	0.18 332	0.18 361

AdaStereo	0.50 408	0.32 463	0.47 329	0.48 457	0.25 272	0.67 431	0.32 261	1.17 508	0.88 418	0.75 359	0.99 419	0.75 393	0.49 333	0.67 370	0.46 392	0.27 502	0.12 235	0.28 516	0.18 369	0.23 445	0.18 361
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.
SGM-ForestM	4.04 628	0.32 463	0.46 317	0.43 378	0.27 347	7.50 636	1.45 621	3.84 631	4.24 631	8.19 642	6.76 640	19.00 650	9.08 639	10.74 643	6.62 633	0.31 529	0.33 574	0.32 539	0.32 554	0.29 494	0.29 506

StereoDRNet-Refined	0.58 469	0.32 463	0.54 404	0.46 441	0.30 415	0.96 515	0.40 401	1.00 427	0.94 459	1.12 545	1.08 459	0.96 469	0.67 447	0.90 486	0.89 530	0.17 310	0.13 312	0.22 424	0.21 447	0.20 382	0.19 394
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 489	0.32 463	0.66 461	0.50 486	0.39 507	1.15 551	0.61 526	1.49 583	1.01 488	1.12 545	1.08 459	1.06 498	0.69 457	0.77 432	0.94 536	0.23 459	0.17 438	0.26 495	0.25 506	0.25 468	0.21 435

SGM-Forest	0.62 482	0.32 463	0.39 222	0.43 378	0.30 415	1.02 526	0.55 506	1.09 467	1.05 506	1.06 531	1.18 497	1.10 512	0.67 447	0.88 478	0.62 457	0.31 529	0.33 574	0.33 544	0.30 541	0.30 503	0.28 499
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 511	0.33 471	0.75 502	0.49 472	0.37 492	0.71 445	0.59 519	1.36 566	1.30 564	1.03 524	1.40 537	1.59 580	1.15 568	0.87 475	0.86 511	0.28 512	0.28 545	0.28 516	0.23 481	0.28 490	0.38 557

FADNet-RVC-Resample	0.56 455	0.33 471	1.16 557	0.49 472	0.34 473	0.71 445	0.43 433	1.01 436	0.93 452	0.82 404	0.87 360	0.74 391	0.67 447	0.73 408	0.45 382	0.18 344	0.18 456	0.26 495	0.27 527	0.26 475	0.27 492

TDLM	0.57 462	0.33 471	0.49 361	0.51 502	0.30 415	0.66 427	0.73 562	1.03 443	1.01 488	0.82 404	1.10 465	0.84 426	0.70 470	0.86 473	0.58 442	0.28 512	0.17 438	0.25 476	0.22 465	0.26 475	0.19 394

CVANet_RVC	0.57 462	0.33 471	0.44 288	0.47 450	0.32 453	0.67 431	0.61 526	1.05 451	0.93 452	0.85 427	1.04 443	1.01 483	0.73 481	0.83 456	0.52 424	0.29 519	0.19 470	0.27 508	0.25 506	0.31 509	0.21 435

StereoDRNet	0.64 485	0.33 471	0.68 470	0.51 502	0.43 531	1.03 529	0.53 498	1.47 580	0.99 478	1.10 542	0.87 360	1.07 503	0.71 474	0.82 448	0.88 520	0.23 459	0.19 470	0.25 476	0.23 481	0.27 486	0.19 394

rvit_0105_3	0.47 362	0.34 476	0.77 512	0.54 531	0.31 437	0.49 317	0.47 456	0.63 230	0.79 367	0.65 289	0.59 232	0.64 327	0.50 344	0.65 351	0.39 337	0.29 519	0.27 541	0.29 524	0.28 533	0.21 406	0.20 417

ACV-stereo	0.62 482	0.34 476	1.00 541	0.43 378	0.31 437	1.20 559	0.40 401	0.75 329	0.83 387	0.64 280	0.77 293	2.10 595	1.03 557	0.81 445	0.64 463	0.21 416	0.17 438	0.18 297	0.18 369	0.21 406	0.21 435

SACVNet	0.58 469	0.34 476	0.55 409	0.55 538	0.36 485	0.63 409	0.48 464	1.13 483	0.77 348	1.02 516	1.06 453	1.02 488	0.74 483	0.90 486	0.51 417	0.27 502	0.21 492	0.25 476	0.24 497	0.29 494	0.36 546

Anonymous3	0.46 346	0.34 476	0.86 525	0.50 486	0.37 492	0.81 481	0.50 475	0.72 309	0.65 285	0.51 222	0.65 247	0.45 224	0.45 315	0.64 344	0.38 331	0.24 471	0.24 518	0.22 424	0.21 447	0.23 445	0.23 460

HCRNet	0.44 326	0.34 476	0.41 244	0.53 524	0.26 316	0.53 336	0.29 198	0.83 361	0.63 273	0.71 333	0.81 324	0.77 405	0.50 344	0.66 359	0.36 306	0.24 471	0.16 415	0.24 463	0.20 424	0.21 406	0.18 361

DeepPruner_ROB	0.53 430	0.34 476	0.59 424	0.41 317	0.30 415	0.50 320	0.43 433	1.19 513	0.70 304	0.85 427	1.05 447	0.86 433	0.55 373	0.84 461	0.51 417	0.29 519	0.23 510	0.22 424	0.22 465	0.26 475	0.25 476

S-Stereo	0.74 512	0.35 482	0.96 536	0.56 541	0.45 542	0.82 489	0.60 521	1.24 540	1.60 591	0.96 491	1.41 539	1.12 516	0.94 544	0.80 442	1.04 554	0.26 492	0.31 563	0.28 516	0.25 506	0.32 515	0.47 583

ADCP+	1.06 566	0.35 482	1.51 592	0.49 472	0.51 562	1.45 579	0.55 506	1.25 544	1.03 496	1.16 549	1.15 488	1.10 512	1.07 562	1.56 580	6.75 634	0.19 376	0.16 415	0.23 446	0.21 447	0.28 490	0.21 435

RYNet	0.72 509	0.35 482	0.64 449	0.53 524	0.67 587	1.31 568	0.67 537	1.20 518	1.18 539	1.05 527	0.87 360	1.27 536	0.93 543	0.93 502	1.27 573	0.22 442	0.16 415	0.26 495	0.23 481	0.40 550	0.39 559

XPNet_ROB	0.70 501	0.35 482	0.68 470	0.52 514	0.40 512	0.79 473	0.85 579	1.16 503	0.94 459	1.33 569	1.15 488	1.38 558	0.83 518	1.03 523	0.90 532	0.32 540	0.25 526	0.26 495	0.24 497	0.31 509	0.28 499

CBMV	0.64 485	0.35 482	0.41 244	0.42 357	0.25 272	1.01 524	0.77 566	1.13 483	1.09 524	1.17 550	1.22 503	1.04 492	0.75 487	0.88 478	0.63 460	0.28 512	0.30 554	0.34 546	0.30 541	0.26 475	0.26 482
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 489	0.36 487	1.30 574	0.39 245	0.26 316	0.57 365	0.63 529	0.80 352	1.03 496	0.80 382	1.43 544	0.91 455	0.76 490	1.08 532	1.87 596	0.16 268	0.12 235	0.17 249	0.14 233	0.20 382	0.16 323

DualNet (step1)	0.57 462	0.36 487	0.72 490	0.38 216	0.30 415	0.71 445	0.43 433	1.06 455	0.88 418	0.92 476	0.86 352	0.85 428	0.69 457	0.68 380	0.50 407	0.41 574	0.20 482	0.40 566	0.41 578	0.36 538	0.33 532

test_sample9	1.05 565	0.36 487	0.72 490	0.38 216	0.30 415	0.71 445	0.43 433	1.06 455	0.88 418	0.92 476	0.86 352	0.85 428	0.69 457	1.20 548	1.36 576	0.41 574	8.41 644	0.40 566	0.41 578	0.36 538	0.33 532

test_sample8	1.25 584	0.36 487	0.72 490	0.38 216	0.30 415	0.71 445	0.43 433	1.13 483	0.75 333	1.50 577	0.95 396	3.29 616	1.59 597	1.20 548	1.36 576	0.41 574	8.41 644	0.40 566	0.41 578	0.36 538	0.33 532

GwcNet	0.69 499	0.36 487	1.10 551	0.51 502	0.42 525	1.08 540	0.50 475	1.21 520	1.16 535	1.00 508	1.37 531	1.06 498	0.79 504	0.92 496	0.94 536	0.25 482	0.24 518	0.24 463	0.22 465	0.23 445	0.26 482

RP	0.76 514	0.36 487	0.63 444	0.66 575	0.58 580	0.80 476	0.55 506	1.14 492	1.22 547	0.97 496	1.65 564	1.43 564	1.32 582	1.01 516	0.84 506	0.33 548	0.30 554	0.36 553	0.30 541	0.34 528	0.34 539

WCMA_ROB	1.14 574	0.36 487	0.76 507	0.49 472	0.44 538	1.23 563	0.67 537	1.11 475	1.23 548	2.84 621	3.95 626	3.28 615	1.83 607	1.25 557	0.99 546	0.44 578	0.34 576	0.34 546	0.37 564	0.41 556	0.40 562

rvit_stereo_0075_2	0.47 362	0.37 494	0.70 480	0.53 524	0.46 549	0.43 281	0.36 330	0.81 356	0.67 291	0.55 237	0.74 281	0.59 301	0.43 300	0.63 330	0.43 357	0.32 540	0.23 510	0.35 548	0.25 506	0.30 503	0.25 476

SDNR	0.86 537	0.37 494	1.47 590	0.40 283	0.38 501	3.38 624	0.33 271	0.90 390	0.98 473	0.99 503	2.09 588	0.59 301	0.71 474	1.29 561	0.70 478	0.51 590	0.56 607	0.36 553	0.26 520	0.43 560	0.46 578

GMStereo	0.39 279	0.37 494	0.54 404	0.40 283	0.26 316	0.42 278	0.36 330	0.59 200	1.04 502	0.55 237	0.51 198	0.37 166	0.35 243	0.54 233	0.41 348	0.19 376	0.13 312	0.16 209	0.17 342	0.24 458	0.18 361
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 505	0.37 494	0.89 529	0.56 541	0.45 542	1.18 557	0.68 542	1.41 574	0.85 400	0.81 395	1.15 488	1.04 492	0.81 509	1.10 536	1.17 565	0.26 492	0.28 545	0.32 539	0.31 548	0.29 494	0.30 515

FADNet_RVC	0.55 444	0.37 494	1.17 561	0.44 397	0.31 437	0.56 360	0.34 284	1.06 455	0.88 418	0.67 305	0.90 376	0.61 312	0.65 437	0.93 502	0.70 478	0.21 416	0.18 456	0.26 495	0.23 481	0.31 509	0.28 499

STTStereo	0.55 444	0.37 494	0.76 507	0.44 397	0.31 437	0.60 390	0.44 442	0.96 415	0.86 405	0.99 503	0.90 376	0.96 469	0.58 391	0.71 397	0.61 454	0.25 482	0.23 510	0.26 495	0.32 554	0.24 458	0.23 460

SuperB	1.04 561	0.37 494	4.81 625	0.43 378	0.31 437	0.99 522	0.46 449	1.02 439	2.09 604	1.09 540	1.09 463	0.75 393	0.81 509	1.06 526	1.76 589	0.19 376	0.15 379	0.17 249	0.15 260	2.82 634	0.26 482

GANet	0.70 501	0.37 494	0.55 409	0.51 502	0.34 473	0.94 509	0.96 588	1.08 463	0.94 459	1.04 525	1.98 583	1.13 522	0.88 530	1.12 539	0.66 468	0.25 482	0.26 532	0.27 508	0.22 465	0.31 509	0.22 453

CBMV_ROB	0.59 476	0.37 494	0.38 203	0.39 245	0.28 371	0.74 454	0.28 188	1.00 427	0.98 473	0.94 483	1.25 510	0.81 420	0.78 502	0.87 475	0.50 407	0.36 563	0.37 581	0.43 572	0.40 573	0.33 522	0.30 515

PSMNet_ROB	0.64 485	0.37 494	0.65 455	0.56 541	0.42 525	0.97 517	0.83 573	1.21 520	0.92 446	0.79 380	1.02 433	1.08 505	0.63 420	0.82 448	0.91 534	0.29 519	0.20 482	0.31 533	0.31 548	0.26 475	0.23 460

MSAF-DinoV2	1.04 561	0.38 504	1.32 577	0.54 531	0.29 398	0.89 501	0.72 560	1.52 590	1.24 550	1.05 527	1.41 539	2.98 608	1.49 591	2.74 620	2.83 613	0.22 442	0.14 347	0.20 367	0.22 465	0.32 515	0.32 527

YMNet	0.66 489	0.38 504	0.90 530	0.52 514	0.46 549	1.08 540	0.49 470	1.00 427	0.77 348	1.18 552	1.29 519	1.12 516	0.74 483	0.85 468	0.86 511	0.27 502	0.31 563	0.25 476	0.25 506	0.24 458	0.23 460

YMNet_1	0.66 489	0.38 504	0.90 530	0.52 514	0.46 549	1.08 540	0.49 470	1.00 427	0.77 348	1.18 552	1.29 519	1.12 516	0.74 483	0.85 468	0.86 511	0.27 502	0.31 563	0.25 476	0.25 506	0.24 458	0.23 460

dd	0.43 319	0.38 504	0.55 409	0.44 397	0.25 272	0.47 309	0.38 367	0.70 296	1.05 506	0.59 247	0.65 247	0.42 207	0.39 280	0.66 359	0.50 407	0.24 471	0.15 379	0.21 409	0.15 260	0.22 428	0.18 361

edge stereo	0.76 514	0.38 504	0.74 498	0.52 514	0.43 531	0.80 476	0.53 498	1.28 550	1.06 513	1.28 565	1.38 536	1.81 585	1.11 565	1.08 532	0.85 510	0.33 548	0.32 568	0.41 570	0.28 533	0.32 515	0.36 546

Nwc_Net	0.78 520	0.38 504	0.73 493	0.60 559	0.55 572	1.05 534	0.55 506	1.67 601	1.05 506	0.88 452	1.86 579	1.40 561	1.09 563	1.10 536	0.87 517	0.30 526	0.25 526	0.36 553	0.38 567	0.29 494	0.29 506

ADCL	1.04 561	0.38 504	1.35 580	0.50 486	0.39 507	1.61 588	0.89 581	1.29 551	1.39 572	1.29 566	1.50 554	1.24 532	1.24 577	1.37 573	4.87 627	0.21 416	0.19 470	0.25 476	0.25 506	0.29 494	0.27 492

TCMNet	0.66 489	0.39 511	0.98 539	0.59 553	0.61 583	0.96 515	0.55 506	1.05 451	0.90 434	0.84 423	1.14 482	0.89 448	0.65 437	0.85 468	1.01 550	0.26 492	0.26 532	0.31 533	0.28 533	0.32 515	0.29 506

sAnonymous2	0.40 291	0.39 511	0.85 520	0.48 457	0.37 492	0.40 256	0.46 449	0.57 189	0.52 235	0.38 168	0.46 173	0.35 153	0.42 294	0.43 141	0.30 229	0.19 376	0.14 347	0.18 297	0.17 342	0.57 588	0.44 573

CroCo_RVC	0.40 291	0.39 511	0.85 520	0.48 457	0.37 492	0.40 256	0.46 449	0.57 189	0.52 235	0.38 168	0.46 173	0.35 153	0.42 294	0.43 141	0.30 229	0.19 376	0.14 347	0.18 297	0.17 342	0.57 588	0.44 573

AF-Net	0.81 527	0.39 511	0.68 470	0.64 567	0.54 570	0.91 504	0.51 490	1.61 597	1.31 565	0.96 491	2.02 585	1.46 565	1.26 580	1.11 538	0.99 546	0.32 540	0.24 518	0.39 563	0.27 527	0.30 503	0.25 476

NOSS_ROB	0.57 462	0.39 511	0.39 222	0.44 397	0.30 415	0.73 453	0.54 502	1.03 443	1.08 522	0.67 305	0.87 360	0.76 399	0.57 382	0.77 432	0.47 399	0.38 567	0.38 583	0.44 574	0.42 582	0.37 543	0.34 539

rvit_105_1	0.54 442	0.40 516	0.76 507	0.58 549	0.37 492	0.59 384	0.68 542	0.70 296	0.94 459	0.82 404	0.69 262	0.73 385	0.58 391	0.78 436	0.54 432	0.32 540	0.29 550	0.31 533	0.34 559	0.23 445	0.20 417

Wz-Net-MNSev	0.76 514	0.40 516	1.34 579	0.50 486	0.40 512	1.44 578	0.83 573	1.15 496	1.16 535	1.25 564	1.20 502	1.13 522	0.81 509	1.16 543	1.00 549	0.22 442	0.19 470	0.24 463	0.23 481	0.28 490	0.26 482

NCC-stereo	0.78 520	0.40 516	0.76 507	0.61 561	0.67 587	0.81 481	0.69 547	1.54 592	1.11 526	0.90 463	1.36 528	1.33 550	1.16 569	1.19 546	0.88 520	0.31 529	0.30 554	0.37 558	0.48 592	0.33 522	0.33 532

Abc-Net	0.78 520	0.40 516	0.76 507	0.61 561	0.67 587	0.81 481	0.69 547	1.54 592	1.11 526	0.90 463	1.36 528	1.33 550	1.16 569	1.19 546	0.88 520	0.31 529	0.30 554	0.37 558	0.48 592	0.33 522	0.33 532
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 509	0.41 520	0.65 455	0.64 567	0.44 538	0.98 521	1.20 603	1.11 475	1.00 484	0.98 501	0.96 400	1.49 570	0.87 526	0.90 486	0.79 496	0.31 529	0.26 532	0.39 563	0.39 571	0.32 515	0.32 527

SANet	1.07 568	0.41 520	1.06 546	0.48 457	0.30 415	1.41 574	0.94 586	1.42 575	3.36 624	1.58 581	2.43 595	2.33 601	1.70 602	1.34 567	1.07 556	0.28 512	0.24 518	0.26 495	0.23 481	0.34 528	0.30 515

FINET	0.67 494	0.42 522	1.00 541	0.46 441	0.43 531	0.83 492	0.89 581	1.08 463	1.50 581	0.87 442	1.14 482	0.71 365	0.68 453	0.92 496	0.70 478	0.36 563	0.30 554	0.26 495	0.24 497	0.35 533	0.33 532

DPSNet	0.99 554	0.42 522	1.88 601	0.53 524	0.41 519	1.59 587	1.26 609	2.21 613	1.43 575	1.10 542	1.11 466	1.46 565	1.95 611	1.34 567	1.26 571	0.34 554	0.25 526	0.25 476	0.21 447	0.46 568	0.37 551

w-ln-seven-2	0.76 514	0.43 524	2.32 607	0.52 514	0.38 501	0.90 503	0.65 533	1.11 475	1.12 529	1.19 554	1.28 515	1.09 508	0.99 552	1.07 529	0.87 517	0.20 399	0.19 470	0.23 446	0.22 465	0.26 475	0.22 453

ADCRef	0.80 524	0.43 524	1.32 577	0.50 486	0.45 542	1.07 536	0.51 490	1.07 459	0.98 473	1.17 550	1.42 541	0.87 439	0.91 533	0.85 468	3.19 615	0.18 344	0.16 415	0.23 446	0.23 481	0.22 428	0.21 435

PA-Net	0.67 494	0.43 524	0.83 518	0.50 486	0.53 567	0.94 509	0.68 542	1.10 469	1.14 533	0.80 382	0.88 368	0.87 439	0.77 497	1.02 521	0.88 520	0.24 471	0.41 590	0.29 524	0.44 583	0.26 475	0.34 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 512	0.43 524	0.69 476	0.54 531	0.40 512	1.01 524	0.95 587	1.21 520	1.07 519	1.22 560	1.12 470	1.56 577	0.79 504	1.04 525	0.86 511	0.33 548	0.22 500	0.35 548	0.30 541	0.35 533	0.31 523

MeshStereo	1.34 587	0.43 524	0.54 404	0.44 397	0.34 473	1.66 591	0.60 521	1.94 607	1.37 569	4.47 634	3.25 611	4.71 625	1.94 610	1.92 599	1.17 565	0.35 559	0.35 578	0.37 558	0.31 548	0.32 515	0.32 527
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 392	0.44 529	0.74 498	0.49 472	0.27 347	0.56 360	0.29 198	0.73 320	0.76 341	0.86 434	0.94 387	0.91 455	0.36 261	0.74 415	0.43 357	0.26 492	0.14 347	0.26 495	0.15 260	0.36 538	0.18 361

Anonymous_2	0.82 528	0.44 529	0.63 444	0.40 283	0.43 531	0.80 476	0.52 493	0.72 309	0.77 348	0.71 333	0.60 234	0.87 439	0.76 490	0.75 421	0.58 442	0.52 591	0.54 605	0.54 592	4.82 644	0.56 586	0.40 562

PS-NSSS	0.58 469	0.44 529	0.62 434	0.42 357	0.33 464	0.66 427	0.58 516	1.02 439	0.86 405	0.77 372	1.28 515	0.72 374	0.64 431	0.82 448	0.59 447	0.31 529	0.26 532	0.40 566	0.27 527	0.33 522	0.26 482

NaN_ROB	0.69 499	0.44 529	0.69 476	0.51 502	0.33 464	0.97 517	1.06 595	1.22 528	1.19 541	1.24 563	0.96 400	1.08 505	0.78 502	1.20 548	0.67 471	0.24 471	0.30 554	0.23 446	0.24 497	0.23 445	0.25 476

HBP-ISP	0.59 476	0.45 533	0.43 276	0.45 420	0.33 464	0.70 440	0.28 188	1.11 475	1.00 484	0.83 416	1.18 497	0.65 340	0.68 453	0.88 478	0.52 424	0.35 559	0.38 583	0.47 579	0.41 578	0.38 547	0.31 523

DANet	0.71 505	0.45 533	0.91 532	0.59 553	0.40 512	0.81 481	0.40 401	0.97 418	0.84 392	1.20 558	1.22 503	1.33 550	0.88 530	1.16 543	1.24 569	0.27 502	0.23 510	0.31 533	0.25 506	0.35 533	0.32 527
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 550	0.46 535	1.04 544	0.64 567	0.48 554	2.12 603	0.64 532	1.01 436	0.87 414	1.75 593	2.82 609	1.30 541	1.64 601	1.06 526	0.96 541	0.36 563	0.29 550	0.35 548	0.25 506	0.45 565	0.42 566

w-ln-seven	0.96 551	0.48 536	2.41 609	0.54 531	0.50 558	1.41 574	0.70 552	1.67 601	1.81 598	1.49 575	1.50 554	1.26 534	0.87 526	1.15 541	1.80 594	0.23 459	0.21 492	0.25 476	0.25 506	0.31 509	0.26 482

RTSC	0.87 538	0.48 536	1.23 567	0.52 514	0.37 492	1.13 548	0.50 475	1.34 560	1.79 597	1.51 578	1.24 508	1.12 516	0.81 509	1.62 584	2.16 602	0.25 482	0.19 470	0.23 446	0.24 497	0.30 503	0.31 523

ADCPNet	1.03 560	0.48 536	2.70 611	0.54 531	0.42 525	1.40 572	0.75 564	1.13 483	1.07 519	1.22 560	1.42 541	1.68 582	1.09 563	1.36 572	3.45 619	0.30 526	0.28 545	0.29 524	0.32 554	0.37 543	0.35 544

PDISCO_ROB	0.91 546	0.48 536	1.06 546	0.99 597	0.97 601	1.67 593	0.63 529	1.64 599	1.59 588	1.06 531	1.18 497	1.31 542	0.79 504	1.55 578	0.97 542	0.49 587	0.22 500	0.45 575	0.40 573	0.45 565	0.37 551

CSAN	0.83 534	0.49 540	0.77 512	0.60 559	0.41 519	1.14 549	1.06 595	1.19 513	1.46 579	1.32 567	1.43 544	1.37 557	1.19 574	1.27 560	0.86 511	0.39 569	0.31 563	0.36 553	0.37 564	0.35 533	0.34 539

ETE_ROB	0.70 501	0.49 540	0.73 493	0.56 541	0.36 485	0.79 473	0.87 580	1.14 492	0.93 452	1.19 554	1.18 497	1.39 559	0.82 513	0.99 512	0.80 498	0.26 492	0.21 492	0.31 533	0.26 520	0.33 522	0.34 539

MSMD_ROB	1.21 581	0.49 540	0.62 434	0.59 553	0.50 558	1.62 590	0.67 537	1.23 533	1.24 550	2.45 614	3.77 620	3.09 612	2.98 627	1.32 564	0.81 501	0.45 579	0.41 590	0.49 587	0.51 599	0.47 571	0.44 573

PWCDC_ROB	0.89 542	0.49 540	0.80 516	0.74 588	0.40 512	1.03 529	0.39 390	1.33 558	2.35 613	1.02 516	3.77 620	0.81 420	0.92 538	1.20 548	0.90 532	0.34 554	0.22 500	0.24 463	0.20 424	0.34 528	0.29 506

z-mn7	1.00 555	0.50 544	1.70 596	0.53 524	0.36 485	1.75 596	0.71 558	1.22 528	2.28 609	0.96 491	2.54 598	1.42 562	0.95 547	2.19 611	1.54 582	0.22 442	0.19 470	0.21 409	0.20 424	0.27 486	0.25 476

dad	0.58 469	0.50 544	0.64 449	0.43 378	0.30 415	0.59 384	0.36 330	0.78 345	1.25 556	1.01 513	1.17 495	1.15 526	0.53 355	0.68 380	0.50 407	0.35 559	0.23 510	0.37 558	0.21 447	0.29 494	0.20 417

SHD	0.93 549	0.50 544	1.18 562	0.59 553	0.46 549	0.97 517	0.48 464	1.70 603	2.15 605	1.58 581	1.37 531	1.42 562	1.19 574	1.31 563	1.60 584	0.31 529	0.26 532	0.32 539	0.33 557	0.40 550	0.42 566

FBW_ROB	0.88 540	0.50 544	0.85 520	0.55 538	0.40 512	1.17 555	0.78 568	1.50 584	1.37 569	1.33 569	1.27 513	1.48 569	1.00 555	2.57 619	0.98 545	0.25 482	0.32 568	0.45 575	0.30 541	0.34 528	0.28 499

FC-DCNN v2	1.65 602	0.51 548	0.65 455	0.61 561	0.49 556	1.61 588	0.70 552	1.75 605	1.56 587	4.74 638	4.91 635	6.46 636	3.31 629	1.91 598	1.11 559	0.46 581	0.42 592	0.47 579	0.46 584	0.48 572	0.46 578

Wz-Net-LNSev	0.71 505	0.51 548	1.36 584	0.50 486	0.41 519	1.15 551	0.69 547	1.21 520	1.07 519	1.02 516	1.12 470	1.08 505	0.87 526	0.89 484	0.89 530	0.24 471	0.22 500	0.21 409	0.19 399	0.26 475	0.26 482

Syn2CoEx	0.71 505	0.51 548	0.95 534	0.64 567	0.45 542	0.91 504	0.53 498	1.48 581	1.13 530	0.93 480	1.35 527	1.02 488	0.99 552	0.92 496	0.80 498	0.30 526	0.27 541	0.28 516	0.24 497	0.23 445	0.24 468

psmorigin	0.82 528	0.51 548	2.09 603	0.49 472	0.41 519	0.85 496	0.50 475	1.04 446	0.88 418	1.45 574	1.43 544	1.50 571	1.06 560	1.22 554	0.97 542	0.31 529	0.32 568	0.27 508	0.27 527	0.33 522	0.42 566

FADNet	0.61 481	0.51 548	1.10 551	0.45 420	0.44 538	0.65 424	0.41 416	1.19 513	1.05 506	0.70 326	0.84 339	0.98 475	0.66 444	0.82 448	0.50 407	0.29 519	0.30 554	0.27 508	0.30 541	0.46 568	0.35 544

MANE	4.13 629	0.51 548	0.64 449	0.66 575	0.56 575	6.89 635	0.99 591	7.55 639	12.04 639	6.68 641	8.57 642	10.69 641	9.45 640	7.59 640	6.39 632	0.49 587	0.43 597	0.48 584	0.98 621	0.49 574	0.48 586

FC-DCNN	1.59 598	0.51 548	0.66 461	0.61 561	0.49 556	1.56 585	0.70 552	1.66 600	1.53 583	4.64 635	4.62 633	5.85 632	3.34 631	1.84 596	1.11 559	0.46 581	0.42 592	0.47 579	0.46 584	0.48 572	0.46 578

ADCMid	1.14 574	0.52 555	2.23 606	0.53 524	0.43 531	1.07 536	0.75 564	1.23 533	1.05 506	2.15 606	1.44 547	1.50 571	1.43 588	1.56 580	5.01 628	0.26 492	0.24 518	0.29 524	0.31 548	0.37 543	0.33 532

DeepPrunerF	0.89 542	0.52 555	3.43 617	0.68 581	0.81 593	0.72 452	0.72 560	1.22 528	1.99 603	0.93 480	1.01 424	0.87 439	0.86 523	1.08 532	0.95 539	0.34 554	0.28 545	0.43 572	0.39 571	0.30 503	0.32 527

PWC_ROB	0.87 538	0.52 555	1.28 571	0.50 486	0.32 453	0.91 504	0.37 345	1.36 566	1.46 579	1.61 584	2.59 602	1.16 527	1.01 556	1.34 567	1.40 580	0.25 482	0.18 456	0.28 516	0.20 424	0.29 494	0.28 499

XX-TBD	0.32 180	0.53 558	0.26 56	0.51 502	0.20 111	0.37 231	0.24 132	0.40 94	0.73 323	0.54 235	0.69 262	0.31 123	0.25 130	0.32 43	0.27 185	0.16 268	0.10 66	0.12 66	0.09 10	0.13 134	0.11 119

FADNet-RVC	0.60 479	0.53 558	1.14 556	0.46 441	0.39 507	0.61 392	0.39 390	1.12 481	0.87 414	0.70 326	0.84 339	1.04 492	0.55 373	0.94 509	0.69 475	0.26 492	0.25 526	0.28 516	0.28 533	0.31 509	0.31 523

DGSMNet	0.76 514	0.55 560	1.29 573	0.58 549	0.62 584	0.94 509	0.70 552	1.26 546	1.11 526	0.83 416	1.24 508	1.00 479	0.71 474	1.03 523	0.81 501	0.34 554	0.29 550	0.41 570	0.40 573	0.57 588	0.55 595

FCDSN-DC	1.39 592	0.56 561	0.65 455	0.74 588	0.59 581	1.38 571	0.63 529	1.35 563	1.39 572	3.26 628	4.50 632	4.61 623	2.63 622	1.58 582	1.03 551	0.46 581	0.42 592	0.48 584	0.47 590	0.50 576	0.50 590
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 534	0.56 561	1.87 600	0.49 472	0.38 501	0.56 360	0.66 535	0.70 296	1.00 484	2.42 613	2.02 585	1.31 542	1.18 572	0.93 502	1.13 564	0.20 399	0.18 456	0.20 367	0.19 399	0.27 486	0.30 515

ccnet	0.82 528	0.57 563	0.75 502	0.54 531	0.59 581	1.09 543	0.66 535	1.38 569	0.94 459	1.12 545	1.44 547	1.29 539	0.92 538	0.95 511	1.24 569	0.49 587	0.42 592	0.50 589	0.47 590	0.51 577	0.46 578

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 559	0.57 563	1.51 592	0.67 578	0.50 558	2.57 608	1.66 624	1.20 518	1.43 575	1.38 571	1.57 561	1.33 550	0.92 538	1.64 587	0.88 520	0.37 566	0.39 587	0.46 578	0.60 604	0.41 556	0.40 562

WZ-Net	1.19 580	0.59 565	4.07 622	0.62 565	0.51 562	1.34 569	1.31 613	1.32 556	1.74 595	1.53 580	1.65 564	1.74 584	1.28 581	2.25 613	2.01 599	0.27 502	0.21 492	0.23 446	0.25 506	0.40 550	0.39 559

MFN_U_SF_RVC	1.09 571	0.59 565	1.97 602	0.67 578	0.44 538	1.93 600	0.60 521	1.85 606	1.36 567	1.61 584	1.54 559	1.95 593	1.37 584	1.64 587	1.73 587	0.40 573	0.37 581	0.45 575	0.48 592	0.44 561	0.44 573

RGC	0.79 523	0.59 565	0.71 485	0.65 572	0.65 586	0.92 508	0.58 516	1.29 551	1.05 506	1.07 534	1.45 550	1.47 568	1.03 557	1.21 552	0.88 520	0.32 540	0.30 554	0.48 584	0.40 573	0.37 543	0.37 551

ADCS	1.51 596	0.61 568	3.42 616	0.59 553	0.51 562	1.27 566	1.08 598	1.59 594	1.81 598	1.91 600	1.66 566	1.51 574	1.42 587	1.94 601	8.60 636	0.33 548	0.32 568	0.33 544	0.36 563	0.44 561	0.42 566

ELAS_RVC	1.60 599	0.61 568	1.01 543	0.70 584	0.56 575	2.00 602	1.89 631	1.96 608	2.65 616	3.33 629	3.26 612	3.03 609	3.41 632	2.49 617	2.09 601	0.52 591	0.45 600	0.50 589	0.48 592	0.54 584	0.52 592
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 601	0.61 568	0.95 534	0.68 581	0.55 572	3.01 622	1.55 622	2.39 615	2.33 612	3.64 631	3.89 624	2.75 606	2.90 626	2.15 609	2.27 608	0.52 591	0.45 600	0.50 589	0.48 592	0.54 584	0.52 592
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 578	0.62 571	2.40 608	0.57 547	0.55 572	1.41 574	1.34 614	1.18 511	1.24 550	1.49 575	1.42 541	1.39 559	1.20 576	1.55 578	4.82 626	0.29 519	0.28 545	0.29 524	0.34 559	0.38 547	0.42 566

PASM	0.90 545	0.64 572	1.69 594	0.69 583	0.69 590	0.78 470	0.84 576	1.03 443	1.26 559	1.19 554	1.15 488	1.31 542	0.98 551	1.24 556	1.03 551	0.52 591	0.56 607	0.59 597	0.66 606	0.56 586	0.54 594

zh-mn7	1.08 570	0.65 573	4.00 621	0.52 514	0.38 501	1.16 554	0.62 528	1.15 496	1.77 596	1.74 592	2.31 589	1.17 528	0.91 533	2.10 606	1.77 590	0.24 471	0.21 492	0.22 424	0.22 465	0.25 468	0.28 499

SAMSARA	1.07 568	0.65 573	1.19 563	1.06 602	0.90 595	1.76 597	1.76 628	1.46 579	1.44 577	1.51 578	1.16 493	2.00 594	1.14 567	1.48 576	1.31 575	0.39 569	0.44 599	0.35 548	0.38 567	0.49 574	0.49 589

XQC	0.89 542	0.65 573	1.31 575	0.67 578	0.52 566	1.22 561	0.68 542	1.26 546	1.52 582	1.14 548	1.11 466	1.28 538	1.04 559	1.40 575	1.77 590	0.38 567	0.24 518	0.37 558	0.31 548	0.53 582	0.47 583

PVD	1.28 586	0.67 576	1.28 571	0.74 588	0.62 584	1.50 581	0.84 576	1.99 609	2.96 619	2.18 607	2.36 594	1.85 589	1.95 611	1.92 599	1.94 597	0.39 569	0.36 580	0.49 587	0.37 564	0.51 577	0.64 597

StereoAnything_RVC	0.21 57	0.68 577	0.39 222	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 15	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 97	0.30 22	0.18 1	0.16 268	0.09 25	0.12 66	0.08 1	0.16 273	0.09 6

GASNet	0.67 494	0.72 578	0.96 536	0.70 584	0.48 554	0.62 400	0.47 456	1.08 463	1.03 496	0.94 483	0.82 328	0.93 462	0.83 518	1.33 565	0.80 498	0.31 529	0.22 500	0.29 524	0.28 533	0.44 561	0.24 468

Wz-Net-SNSev	0.91 546	0.73 579	2.13 604	0.56 541	0.45 542	0.95 512	1.13 600	1.34 560	1.24 550	1.02 516	1.30 522	1.46 565	0.86 523	1.81 594	1.50 581	0.25 482	0.23 510	0.25 476	0.26 520	0.32 515	0.29 506

SQANet	0.82 528	0.74 580	0.67 465	1.13 603	0.98 603	1.11 544	0.47 456	1.07 459	0.83 387	0.91 468	1.05 447	1.03 490	0.74 483	1.01 516	0.64 463	0.61 598	0.24 518	1.03 608	0.35 562	1.18 609	0.58 596

zh-sn7	1.09 571	0.75 581	3.23 615	0.57 547	0.42 525	1.11 544	0.89 581	1.19 513	1.27 560	1.41 573	1.98 583	1.25 533	1.47 590	1.99 603	2.62 610	0.26 492	0.26 532	0.26 495	0.27 527	0.35 533	0.30 515

PSMNet-RUCA	0.76 514	0.75 581	1.08 550	1.01 600	0.90 595	0.69 435	0.50 475	1.11 475	1.03 496	0.78 376	1.11 466	0.80 417	0.72 478	0.88 478	0.63 460	0.53 595	0.27 541	0.76 600	0.46 584	0.66 594	0.47 583

GANetREF_RVC	0.80 524	0.75 581	0.86 525	0.66 575	0.42 525	1.15 551	0.98 589	1.14 492	1.19 541	1.01 513	1.02 433	1.10 512	0.90 532	1.15 541	0.76 491	0.48 585	0.39 587	0.57 594	0.38 567	0.63 592	0.46 578
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
UDGNet	0.48 374	0.77 584	0.50 374	0.48 457	0.31 437	0.41 271	0.34 284	0.70 296	0.92 446	0.65 289	0.60 234	0.58 286	0.43 300	0.63 330	0.41 348	0.32 540	0.15 379	0.66 598	0.19 399	0.36 538	0.21 435

LSM	4.74 633	0.77 584	10.16 632	0.70 584	56.56 657	1.02 526	1.00 593	1.24 540	1.62 592	2.04 602	2.34 592	1.33 550	1.17 571	1.38 574	1.09 558	0.33 548	0.49 603	0.39 563	0.46 584	0.51 577	10.09 645

EDNetEfficient	1.46 594	0.80 586	6.12 627	0.47 450	0.39 507	0.69 435	0.83 573	0.90 390	2.77 618	3.50 630	1.96 582	1.66 581	2.03 613	1.26 558	4.18 624	0.21 416	0.18 456	0.21 409	0.20 424	0.41 556	0.39 559

Consistency-Raft	1.01 556	0.81 587	1.24 568	0.84 591	0.97 601	0.81 481	0.84 576	1.30 554	1.59 588	1.05 527	1.68 569	1.12 516	0.91 533	0.92 496	1.11 559	0.65 599	0.74 615	0.79 602	0.90 617	1.06 607	0.79 604

AnonymousM	0.41 302	0.81 587	0.29 87	0.34 113	0.22 171	0.28 113	0.38 367	0.53 180	0.41 188	0.70 326	0.49 185	0.47 235	0.27 158	0.41 122	0.31 236	0.15 209	0.12 235	1.51 613	0.26 520	0.12 98	0.10 70

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 494	0.81 587	0.73 493	0.53 524	0.37 492	1.40 572	0.53 498	1.04 446	0.79 367	0.88 452	0.94 387	0.95 466	0.53 355	0.93 502	0.58 442	0.39 569	0.30 554	0.57 594	0.31 548	0.53 582	0.30 515

UDG	0.88 540	0.82 590	0.67 465	1.00 599	0.96 600	1.02 526	0.57 515	1.13 483	0.99 478	0.90 463	0.97 413	1.31 542	0.99 552	0.85 468	0.84 506	0.54 596	0.32 568	1.77 617	0.40 573	0.94 602	0.66 598

BEATNet-Init1	15.13 643	0.82 590	50.86 659	0.72 587	0.53 567	38.10 656	7.03 642	11.83 644	14.25 644	29.78 660	30.17 660	48.21 663	22.64 654	26.78 654	18.11 645	0.42 577	0.38 583	0.47 579	0.46 584	0.51 577	0.48 586

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 587	0.87 592	1.76 598	0.86 592	0.56 575	4.29 629	1.79 629	1.50 584	1.98 602	1.61 584	1.85 578	1.84 587	1.41 586	1.89 597	1.36 576	0.48 585	0.40 589	0.56 593	0.57 602	0.69 595	0.48 586

anonymity	0.97 552	0.89 593	1.05 545	0.92 595	1.03 606	0.97 517	0.81 572	1.29 551	0.91 441	1.07 534	0.98 414	1.00 479	0.95 547	1.02 521	0.92 535	0.96 609	0.95 631	0.90 605	0.91 620	0.92 601	0.94 610

NVStereoNet_ROB	1.24 583	0.90 594	1.13 555	0.86 592	0.88 594	1.11 544	0.99 591	1.42 575	1.53 583	1.59 583	2.48 596	2.24 598	1.53 592	1.96 602	1.30 574	0.76 604	0.70 612	0.78 601	1.00 622	0.71 597	0.88 608
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 561	0.93 595	0.88 527	1.33 609	1.05 608	1.66 591	0.70 552	1.40 573	1.18 539	1.08 538	1.32 525	1.33 550	0.91 533	1.23 555	0.76 491	0.72 602	0.46 602	1.24 611	0.50 597	1.40 610	0.75 600

SPS-STEREO	1.25 584	0.93 595	1.06 546	1.04 601	1.03 606	1.41 574	0.91 585	1.51 587	1.19 541	2.09 604	1.83 576	1.94 592	1.39 585	1.62 584	1.39 579	0.97 611	0.94 630	0.90 605	0.89 616	0.96 604	0.96 613
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 589	0.94 597	1.25 569	0.96 596	1.00 604	1.52 583	1.02 594	1.34 560	1.21 545	2.64 616	2.65 604	2.44 602	1.56 595	1.64 587	1.26 571	0.97 611	0.95 631	0.90 605	0.90 617	0.94 602	0.96 613

RTS	1.98 608	0.96 598	11.36 634	0.65 572	0.57 578	2.77 613	1.40 617	1.39 570	2.26 607	1.89 597	2.56 599	1.32 547	1.25 578	5.20 633	4.05 622	0.31 529	0.22 500	0.29 524	0.29 539	0.40 550	0.37 551

RTSA	1.98 608	0.96 598	11.36 634	0.65 572	0.57 578	2.77 613	1.40 617	1.39 570	2.26 607	1.89 597	2.56 599	1.32 547	1.25 578	5.20 633	4.05 622	0.31 529	0.22 500	0.29 524	0.29 539	0.40 550	0.37 551

CC-Net-ROB	0.82 528	0.96 598	0.85 520	0.58 549	0.45 542	1.27 566	0.70 552	1.17 508	1.02 491	0.83 416	1.23 507	0.90 453	0.77 497	1.06 526	0.69 475	0.46 581	0.34 576	1.71 616	0.38 567	0.59 591	0.36 546

Ntro	1.09 571	0.97 601	0.91 532	1.44 610	1.19 610	1.69 594	0.80 571	1.35 563	1.25 556	1.00 508	1.29 519	1.31 542	0.97 550	1.26 558	0.84 506	0.84 606	0.43 597	1.36 612	0.50 597	1.56 611	0.78 602

MFMNet_re	1.14 574	0.97 601	1.19 563	0.99 597	0.95 599	1.25 565	1.22 606	1.39 570	1.55 585	1.69 591	1.67 568	1.21 529	1.53 592	1.12 539	0.99 546	0.87 608	0.75 619	0.79 602	0.75 610	0.90 599	0.94 610

AnyNet_C01	1.56 597	1.05 603	7.45 629	0.64 567	0.54 570	1.99 601	1.38 616	1.43 577	1.36 567	1.63 587	1.92 580	1.84 587	1.33 583	2.40 615	4.03 621	0.33 548	0.32 568	0.32 539	0.34 559	0.44 561	0.45 577

Wz-Net-TNSev	1.14 574	1.06 604	4.32 624	0.49 472	0.42 525	1.51 582	1.11 599	1.48 581	1.40 574	1.22 560	1.26 512	1.58 579	1.43 588	1.76 592	1.70 586	0.32 540	0.31 563	0.26 495	0.30 541	0.41 556	0.41 565

EDNetEfficientorigin	9.93 639	1.15 605	175.16 662	0.48 457	0.36 485	1.04 533	0.68 542	1.24 540	2.69 617	3.17 627	2.50 597	2.30 599	2.07 614	1.76 592	2.21 603	0.20 399	0.18 456	0.24 463	0.19 399	0.51 577	0.50 590

WAO-7	1.90 606	1.20 606	1.35 580	1.27 607	1.06 609	2.84 615	1.56 623	3.23 624	3.06 622	2.23 609	3.33 616	3.17 613	2.28 616	3.12 621	2.21 603	1.02 613	0.91 626	1.06 609	1.03 625	1.04 606	0.97 616

GCST	0.83 534	1.22 607	0.74 498	1.58 611	1.01 605	1.06 535	0.23 115	0.78 345	0.78 358	0.97 496	0.65 247	0.78 407	0.35 243	0.92 496	0.34 273	0.96 609	0.65 611	1.20 610	0.81 613	0.91 600	0.70 599

JetBlue	2.78 618	1.26 608	7.04 628	1.16 604	1.48 613	8.00 637	6.02 641	2.60 617	1.92 601	2.12 605	2.64 603	3.34 617	3.05 628	6.49 636	3.39 617	0.78 605	0.76 620	0.75 599	0.76 611	0.97 605	1.18 625

ACVNet_2	1.65 602	1.27 609	1.41 587	1.75 614	1.62 615	2.22 604	1.20 603	2.30 614	2.62 615	1.78 594	2.56 599	3.03 609	1.61 598	1.54 577	1.12 563	1.06 614	0.58 609	1.82 618	0.70 609	1.82 617	0.96 613

ACVNet-4b	1.35 589	1.31 610	1.10 551	1.90 619	1.59 614	1.92 599	0.77 566	1.52 590	1.62 592	1.05 527	1.60 563	2.11 596	0.94 544	1.64 587	0.77 495	1.30 620	0.35 578	2.03 624	0.67 607	1.88 621	0.84 605

ACVNet_1	1.46 594	1.33 611	1.12 554	1.91 620	1.62 615	1.83 598	0.98 589	2.00 610	1.85 600	1.39 572	1.53 558	2.32 600	1.53 592	1.34 567	1.11 559	1.30 620	0.50 604	2.06 626	0.58 603	1.93 623	0.95 612

Dean	1.98 608	1.36 612	1.36 584	2.12 622	1.81 623	2.74 610	1.36 615	3.37 628	3.80 629	2.08 603	3.32 615	3.21 614	1.82 605	1.71 591	1.67 585	1.27 617	0.77 621	1.99 620	0.90 617	1.86 618	1.03 618

LVE	2.12 614	1.44 613	1.36 584	1.99 621	1.78 621	2.75 611	1.79 629	2.82 618	3.95 630	1.90 599	4.33 630	3.52 620	1.81 604	2.24 612	1.74 588	1.74 629	0.87 624	2.06 626	1.13 628	1.91 622	1.35 629

MonStereo1	1.98 608	1.48 614	1.43 589	1.81 617	1.69 620	2.88 618	0.78 568	2.47 616	3.47 625	2.20 608	4.36 631	3.39 618	2.50 619	2.18 610	1.58 583	1.19 616	0.54 605	1.65 615	0.87 615	1.78 616	1.29 628

RainbowNet	1.35 589	1.49 615	1.19 563	1.88 618	1.45 612	1.48 580	1.07 597	1.61 597	1.55 585	1.20 558	1.59 562	1.54 575	1.13 566	1.34 567	0.97 542	1.36 623	0.70 612	1.82 618	0.79 612	1.71 614	1.07 619

WAO-6	2.04 612	1.50 616	1.16 557	1.70 613	1.67 619	2.69 609	1.44 620	3.06 621	3.63 628	1.98 601	3.27 613	3.54 621	2.07 614	2.36 614	2.22 605	1.31 622	0.91 626	2.04 625	1.22 632	1.73 615	1.27 627

coex-ft	6.43 636	1.51 617	87.33 661	0.49 472	0.38 501	1.34 569	1.21 605	1.16 503	8.09 636	12.12 644	2.79 606	2.77 607	3.31 629	1.16 543	3.15 614	0.24 471	0.23 510	0.27 508	0.24 497	0.45 565	0.37 551

WAO-8	2.92 619	1.55 618	1.35 580	1.79 615	1.63 617	5.23 631	1.22 606	4.58 634	12.56 641	2.84 621	4.07 628	4.83 626	2.72 624	3.49 625	2.25 606	1.27 617	0.91 626	1.99 620	1.15 630	1.86 618	1.15 621

Venus	2.92 619	1.55 618	1.35 580	1.79 615	1.63 617	5.23 631	1.22 606	4.58 634	12.56 641	2.84 621	4.06 627	4.83 626	2.72 624	3.49 625	2.25 606	1.27 617	0.91 626	1.99 620	1.15 630	1.86 618	1.15 621

IMH-64-1	1.86 604	1.62 620	1.16 557	2.20 623	1.89 624	2.33 605	1.30 610	2.89 619	2.29 610	1.66 588	2.80 607	2.49 603	1.61 598	2.10 606	1.78 592	1.60 625	0.74 615	2.43 630	1.02 623	2.12 624	1.17 623

IMH-64	1.86 604	1.62 620	1.16 557	2.20 623	1.89 624	2.33 605	1.30 610	2.89 619	2.29 610	1.66 588	2.80 607	2.49 603	1.61 598	2.10 606	1.78 592	1.60 625	0.74 615	2.43 630	1.02 623	2.12 624	1.17 623

IMH	2.04 612	1.62 620	1.20 566	2.20 623	1.89 624	2.91 621	1.30 610	3.11 622	3.03 620	1.81 595	3.35 617	3.03 609	1.90 608	2.48 616	1.80 594	1.66 628	0.77 621	2.45 632	1.04 626	2.15 626	1.19 626

PWCK	1.92 607	1.66 623	3.12 614	1.65 612	0.91 597	2.84 615	2.26 634	2.10 611	2.41 614	2.36 612	2.31 589	2.22 597	1.82 605	3.43 624	2.03 600	1.61 627	0.71 614	1.51 613	0.82 614	1.69 613	0.91 609

TorneroNet-64	3.44 622	1.86 624	1.42 588	2.58 631	2.28 630	6.87 634	1.68 625	4.70 636	12.03 638	2.31 611	5.59 639	8.25 638	2.55 621	3.97 630	2.73 611	1.81 630	0.74 615	2.57 634	1.07 627	2.35 628	1.44 630

TorneroNet	4.53 632	1.89 625	1.48 591	2.55 629	2.27 629	13.78 644	1.69 626	4.84 638	23.73 655	2.89 624	7.70 641	7.06 637	2.69 623	4.26 632	3.42 618	1.84 631	0.77 621	2.68 636	1.13 628	2.42 629	1.47 631

KSHMR	2.57 616	1.93 626	1.69 594	2.63 632	2.42 632	2.86 617	2.07 632	3.27 626	6.50 634	2.49 615	3.36 618	3.41 619	1.92 609	2.49 617	1.94 597	2.13 634	1.40 636	2.79 639	1.50 635	2.73 632	1.77 632

UNDER WATER-64	3.53 624	2.01 627	3.94 620	3.22 637	2.49 634	5.41 633	2.60 637	3.43 629	12.41 640	3.03 626	2.68 605	6.07 634	4.04 634	3.79 629	3.33 616	2.02 632	1.24 635	2.63 635	1.46 634	2.78 633	2.08 636

UNDER WATER	3.46 623	2.07 628	3.64 619	3.09 635	2.48 633	3.75 627	2.42 636	3.31 627	13.77 643	2.90 625	2.95 610	5.84 631	3.69 633	3.69 627	3.48 620	2.07 633	1.11 633	2.70 637	1.40 633	2.84 635	1.98 634

ktn	2.98 621	2.25 629	1.73 597	2.84 633	2.53 635	3.76 628	2.15 633	3.70 630	5.47 633	2.75 618	5.17 638	5.94 633	2.48 618	3.23 622	2.46 609	2.34 638	1.44 637	2.78 638	2.03 638	2.45 630	2.01 635

notaker	2.76 617	2.29 630	1.80 599	2.96 634	2.58 636	2.90 620	1.75 627	3.24 625	3.05 621	2.78 619	4.24 629	6.15 635	2.51 620	3.34 623	2.75 612	2.31 636	1.18 634	3.00 640	1.65 636	2.84 635	1.97 633

MADNet+	2.23 615	2.43 631	10.85 633	1.22 606	0.91 597	2.76 612	1.40 617	2.12 612	1.67 594	1.32 567	1.74 572	1.86 590	1.74 603	6.25 635	4.41 625	0.65 599	0.64 610	0.58 596	0.54 601	0.80 598	0.76 601

HanzoNet	6.76 637	2.45 632	4.22 623	3.19 636	2.94 638	3.62 626	2.28 635	4.79 637	7.20 635	14.00 648	13.19 647	17.49 648	22.30 653	13.25 644	6.19 631	4.20 641	1.93 638	3.10 641	2.56 640	3.35 637	2.88 640

DPSimNet_ROB	3.58 625	2.45 632	8.57 630	2.53 628	2.37 631	2.88 618	3.77 640	3.14 623	3.23 623	4.71 637	3.86 623	4.68 624	4.87 637	4.07 631	5.62 629	2.33 637	2.33 639	2.47 633	2.52 639	2.51 631	2.64 638

DDUNet	1.06 566	2.56 634	0.68 470	1.21 605	1.26 611	1.03 529	0.69 547	1.11 475	0.94 459	0.96 491	1.22 503	1.27 536	0.82 513	0.93 502	0.72 485	0.84 606	0.38 583	1.99 620	0.60 604	1.10 608	0.85 606

DispFullNet	1.60 599	2.63 635	2.75 612	2.56 630	1.79 622	1.24 564	0.47 456	1.37 568	1.45 578	1.87 596	1.50 554	1.55 576	2.46 617	2.04 605	1.04 554	0.59 597	0.18 456	2.32 629	0.68 608	2.29 627	1.14 620

MADNet++	4.03 627	2.70 636	3.44 618	3.72 639	3.44 639	4.44 630	3.52 639	3.95 632	3.61 627	4.46 633	4.98 636	4.10 622	4.58 636	7.00 638	5.89 630	3.74 640	3.67 642	3.27 642	2.71 641	3.70 640	3.66 641

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 455	3.08 637	2.43 610	0.31 52	0.18 42	0.29 128	0.20 61	0.37 65	0.32 116	0.28 101	0.24 56	0.18 13	0.18 43	0.31 29	0.22 67	1.09 615	0.08 2	0.17 249	0.16 292	0.14 179	0.97 616

test_for_model	0.82 528	3.60 638	0.39 222	2.35 626	2.07 627	0.39 252	0.28 188	0.42 112	0.45 213	0.71 333	0.31 119	0.30 113	0.27 158	0.34 68	0.25 137	0.34 554	0.11 169	0.13 106	0.09 10	3.49 639	0.18 361

JetRed	5.27 634	5.84 639	12.81 637	2.36 627	2.83 637	12.23 642	10.50 644	4.46 633	3.60 626	3.86 632	3.83 622	4.85 628	4.18 635	6.78 637	11.96 640	2.17 635	2.96 641	2.18 628	1.97 637	3.38 638	2.68 639

DPSMNet_ROB	12.08 641	8.00 640	21.00 640	8.97 642	16.79 643	10.67 638	30.89 650	9.02 642	15.17 646	6.51 640	15.41 651	9.04 639	14.85 644	9.27 642	21.67 648	4.58 643	8.57 646	5.09 647	9.29 648	5.90 642	10.95 646

DGTPSM_ROB	12.07 640	8.00 640	20.99 639	8.93 641	16.78 642	10.67 638	30.87 649	9.01 641	15.16 645	6.50 639	15.41 651	9.04 639	14.85 644	9.25 641	21.67 648	4.57 642	8.57 646	5.08 645	9.28 647	5.90 642	10.95 646

ASD4		8.86 642

TCMNet-wrong-test	8.97 638	10.42 643	8.74 631	19.56 644	17.61 644	12.53 643	9.01 643	13.59 645	2.18 606	4.64 635	5.11 637	14.63 644	11.09 642	7.19 639	9.73 637	5.56 646	0.89 625	3.77 643	3.11 642	10.34 645	9.80 644

USTest	12.99 642	14.18 644	20.00 638	16.24 643	14.97 641	20.80 646	31.95 651	16.20 648	10.91 637	8.79 643	9.48 643	13.94 643	10.50 641	16.11 645	21.44 647	3.17 639	4.82 643	5.08 645	5.36 645	8.81 644	7.13 643

Anonymous_1	33.25 650	18.26 645	23.92 642	20.54 645	21.28 647	25.59 648	35.94 652	22.01 656	15.57 647	13.33 645	13.49 648	18.08 649	15.29 646	20.36 646	24.60 650	16.28 654	8.84 648	66.59 661	118.00 661	155.73 664	11.23 648

DPSM_ROB	17.78 644	18.63 646	24.31 646	20.90 646	19.47 645	25.97 649	36.21 653	21.23 654	16.24 648	13.38 646	14.06 649	19.18 651	16.30 647	20.78 647	25.67 651	9.38 649	9.23 649	9.49 649	9.82 649	13.51 647	11.91 649

DPSM	17.78 644	18.63 646	24.31 646	20.90 646	19.47 645	25.97 649	36.21 653	21.23 654	16.24 648	13.38 646	14.06 649	19.18 651	16.30 647	20.78 647	25.67 651	9.38 649	9.23 649	9.49 649	9.82 649	13.51 647	11.91 649

xxxxx1	36.64 656	19.51 648	24.21 643	61.66 658	64.63 660	27.28 652	40.10 655	20.25 649	18.63 651	14.07 649	12.97 644	17.26 645	17.36 649	21.70 650	27.93 653	13.18 651	18.50 654	111.26 662	133.37 662	29.24 655	39.73 658

tt_ll	36.64 656	19.51 648	24.21 643	61.66 658	64.63 660	27.28 652	40.10 655	20.25 649	18.63 651	14.07 649	12.97 644	17.26 645	17.36 649	21.70 650	27.93 653	13.18 651	18.50 654	111.26 662	133.37 662	29.24 655	39.73 658

ff	36.64 656	19.51 648	24.21 643	61.66 658	64.63 660	27.28 652	40.10 655	20.25 649	18.63 651	14.07 649	12.97 644	17.26 645	17.36 649	21.70 650	27.93 653	13.18 651	18.50 654	111.26 662	133.37 662	29.24 655	39.73 658

PML	40.80 662	29.24 651	11.87 636	7.20 640	14.47 640	92.13 663	213.69 665	7.63 640	23.35 654	74.72 664	190.14 665	50.17 664	26.15 655	21.39 649	12.70 641	8.76 648	2.92 640	8.45 648	3.25 643	13.26 646	4.42 642

LRCNet_RVC	21.24 648	31.15 652	21.41 641	28.98 649	23.82 648	3.13 623	0.60 521	20.96 653	1.59 588	25.58 653	28.15 657	21.99 653	14.79 643	21.94 653	16.41 644	28.89 661	14.87 652	33.53 657	31.28 657	29.51 658	26.16 656

DLNR_Zeroshot_test	20.09 647	36.28 653	38.04 649	169.85 661	61.80 659	0.23 26	0.20 61	13.88 646	0.37 165	0.44 197	0.66 254	0.43 215	0.21 84	0.62 319	0.28 206	5.46 645	0.10 66	0.15 181	0.11 137	72.60 662	0.11 119

DLNR-FE	20.05 646	36.38 654	38.08 650	170.06 662	60.08 658	0.23 26	0.20 61	14.13 647	0.36 149	0.44 197	0.66 254	0.43 215	0.21 84	0.63 330	0.28 206	5.38 644	0.10 66	0.15 181	0.11 137	73.09 663	0.11 119

HaxPig	31.96 649	37.24 655	34.27 648	24.37 648	24.88 649	18.26 645	19.86 646	20.64 652	28.52 656	35.97 661	38.75 661	25.57 654	28.72 656	33.88 655	34.39 656	35.94 662	38.87 662	37.80 658	40.48 658	39.68 659	41.15 661

CasAABBNet	35.74 653	37.43 656	48.72 656	42.22 653	39.20 652	52.24 657	73.12 660	42.61 660	32.62 660	26.78 657	27.95 655	38.58 659	32.60 659	41.67 660	51.65 661	18.74 655	18.57 657	19.15 652	19.77 652	27.20 650	23.98 652

RAFT-FEzeroshot	35.73 651	37.45 657	48.67 654	42.23 654	39.22 653	52.25 658	73.13 661	42.62 661	32.59 657	26.71 654	27.70 653	38.57 657	32.57 657	41.68 661	51.67 662	18.75 656	18.58 658	19.15 652	19.78 653	27.21 651	23.98 652

RAFT-FE	35.73 651	37.45 657	48.67 654	42.23 654	39.22 653	52.25 658	73.13 661	42.62 661	32.59 657	26.71 654	27.70 653	38.57 657	32.57 657	41.68 661	51.67 662	18.75 656	18.58 658	19.15 652	19.78 653	27.21 651	23.98 652

Selective-RAFT-Error	35.84 655	37.49 659	48.83 658	42.26 656	39.24 656	52.30 661	73.09 659	42.66 663	32.61 659	26.80 658	28.30 658	38.84 662	33.51 662	41.68 661	51.59 659	18.82 659	18.58 658	19.17 655	19.80 655	27.28 653	24.05 655

FlowAnything	35.81 654	37.53 660	48.80 657	42.20 652	39.22 653	52.25 658	73.16 663	42.56 659	32.89 662	26.76 656	28.30 658	38.69 661	33.09 661	41.63 659	51.62 660	18.76 658	18.59 661	19.21 656	19.92 656	27.16 649	23.91 651

LSM0	38.95 661	37.60 661	48.58 653	43.57 657	91.06 663	52.57 662	72.57 658	43.17 664	32.63 661	26.97 659	27.97 656	38.65 660	32.94 660	41.86 664	51.78 664	18.89 660	18.41 653	19.13 651	19.63 651	27.29 654	33.77 657

AVERAGE_ROB	37.58 660	40.13 662	40.15 651	34.81 651	33.82 651	28.55 655	25.10 648	32.02 658	34.06 664	41.28 662	40.66 662	34.46 656	34.81 664	39.18 657	37.57 658	42.78 663	43.44 663	43.82 659	43.03 659	40.47 660	41.51 662

MEDIAN_ROB	37.38 659	40.85 663	40.60 652	32.31 650	31.85 650	27.20 651	24.55 647	29.10 657	33.19 663	42.09 663	41.76 663	33.35 655	34.39 663	39.78 658	37.07 657	43.64 664	44.10 664	44.12 660	43.40 660	41.51 661	42.76 663

test_example2	176.61 663	205.14 664	198.86 663	188.60 663	190.98 664	152.67 664	170.61 664	94.86 665	123.55 665	178.88 665	179.48 664	158.94 665	141.34 665	192.61 665	198.96 665	203.76 665	236.37 665	164.13 665	173.55 665	218.58 665	160.41 664

ccccc		429.19 665		507.10 664	501.20 665	356.95 665		380.82 666		334.51 666		372.86 666		499.17 666		561.44 666	431.22 666	334.28 666	290.86 666	540.88 666

GS-Stereo							0.30 214	0.42 112	0.27 70	0.30 117	0.28 95	0.23 51	0.21 84	0.32 43	0.22 67	0.16 268	0.09 25	0.12 66	0.10 100	0.14 179	0.12 166

FSD					0.46 549	0.48 312	0.52 493	0.53 180	0.48 225	0.48 214	0.48 181	0.49 246	0.48 329	0.51 210	0.49 405	0.45 579	0.42 592	0.47 579	0.46 584	0.46 568

Low-res two-view benchmark