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

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.17 25	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.31 27	0.20 17	0.12 47	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 34	0.31 46	0.16 10	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 39	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 61	0.34 106	0.15 2	0.27 83	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.32 39	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.10 27	0.09 6

S2M2_XL	0.19 7	0.18 142	0.27 61	0.27 1	0.20 106	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 31	0.26 67	0.17 4	0.17 20	0.24 1	0.21 42	0.17 303	0.16 408	0.15 174	0.13 195	0.15 222	0.12 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.17 1	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.16 10	0.23 26	0.20 54	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 51	0.26 2	0.21 42	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

zxcv128	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 106	0.23 26	0.19 30	0.40 87	0.17 6	0.20 14	0.25 58	0.27 89	0.19 51	0.31 27	0.20 17	0.14 132	0.14 340	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 64	0.24 39	0.20 54	0.40 87	0.17 6	0.20 14	0.21 19	0.23 51	0.17 20	0.28 8	0.20 17	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

qyd29nn	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 30	0.32 21	0.18 8	0.20 14	0.21 19	0.28 98	0.20 64	0.49 188	0.21 42	0.15 202	0.17 431	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.10 65

ITERv24	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.28 108	0.19 30	0.45 131	0.18 8	0.21 31	0.27 76	0.26 80	0.17 20	0.30 21	0.22 64	0.14 132	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 41	0.23 3	0.31 46	0.19 64	0.25 55	0.19 30	0.37 59	0.18 8	0.21 31	0.25 58	0.21 34	0.18 39	0.30 21	0.20 17	0.14 132	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.19 30	0.41 96	0.18 8	0.20 14	0.23 34	0.22 37	0.16 12	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

LG-G_1	0.21 50	0.13 7	0.30 93	0.34 106	0.16 10	0.52 321	0.17 3	0.34 37	0.18 8	0.21 31	0.21 19	0.26 80	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.10 65

LG-G	0.21 50	0.13 7	0.30 93	0.34 106	0.16 10	0.52 321	0.17 3	0.34 37	0.18 8	0.21 31	0.21 19	0.26 80	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.10 65

yuret106	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.26 67	0.18 14	0.37 59	0.19 14	0.19 10	0.23 34	0.33 132	0.16 12	0.32 39	0.21 42	0.14 132	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 73	0.30 12	0.20 106	0.20 9	0.19 30	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 20	0.33 57	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.17 25	0.38 237	0.18 14	0.30 12	0.19 14	0.24 65	0.15 3	0.26 80	0.17 20	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.10 65

StereoAnything_RVC	0.21 50	0.68 570	0.39 215	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 14	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 90	0.30 21	0.18 1	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.08 1	0.16 266	0.09 6

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.20 106	0.25 55	0.17 3	0.29 9	0.20 18	0.20 14	0.20 14	0.27 89	0.27 151	0.41 115	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

dd23bbn	0.20 20	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.18 41	0.32 178	0.20 54	0.39 78	0.20 18	0.23 55	0.29 98	0.23 51	0.19 51	0.31 27	0.22 64	0.12 47	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITERv19	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.30 138	0.19 30	0.40 87	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.27 89	0.16 12	0.30 21	0.22 64	0.15 202	0.16 408	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER124	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.29 123	0.20 54	0.35 46	0.20 18	0.22 51	0.20 14	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.13 305	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

v134_o9	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.21 140	0.28 108	0.19 30	0.41 96	0.20 18	0.21 31	0.25 58	0.24 64	0.16 12	0.31 27	0.19 5	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv7	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.19 30	0.34 37	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.25 74	0.17 20	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 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.19 30	0.34 37	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.25 74	0.17 20	0.30 21	0.20 17	0.12 47	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.30 12	0.16 10	0.27 83	0.19 30	0.31 17	0.20 18	0.27 89	0.36 135	0.22 37	0.19 51	0.42 125	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 27	0.10 65

LGtest1	0.19 7	0.14 41	0.29 80	0.34 106	0.16 10	0.26 67	0.17 3	0.32 21	0.20 18	0.21 31	0.15 3	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.20 17	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.11 112

dual_stereo	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.31 46	0.16 10	0.16 3	0.20 54	0.29 9	0.20 18	0.23 55	0.20 14	0.22 37	0.14 1	0.52 210	0.24 110	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

4.5w_L	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.30 12	0.20 106	0.25 55	0.18 14	0.30 12	0.21 28	0.21 31	0.21 19	0.24 64	0.28 166	0.48 183	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

PyraSte	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.19 30	0.33 32	0.21 28	0.23 55	0.27 76	0.26 80	0.18 39	0.37 83	0.20 17	0.10 14	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.08 1

ITERv30	0.21 50	0.14 41	0.26 49	0.29 5	0.19 64	0.23 26	0.19 30	0.33 32	0.21 28	0.18 4	0.26 67	0.32 119	0.22 90	0.55 231	0.22 64	0.15 202	0.16 408	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.10 65

uio108cc	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.31 46	0.18 41	0.32 178	0.21 79	0.41 96	0.21 28	0.20 14	0.23 34	0.27 89	0.20 64	0.29 11	0.20 17	0.15 202	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.18 14	0.36 52	0.21 28	0.21 31	0.26 67	0.25 74	0.17 20	0.32 39	0.20 17	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.18 14	0.35 46	0.21 28	0.20 14	0.23 34	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

4w-stereo	0.21 50	0.19 180	0.31 105	0.31 46	0.17 25	0.29 123	0.19 30	0.31 17	0.21 28	0.31 113	0.24 50	0.20 24	0.24 114	0.41 115	0.22 64	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 73	0.30 12	0.19 64	0.20 9	0.18 14	0.30 12	0.21 28	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 39	0.33 57	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.10 27	0.08 1

v20iiwwt	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.31 159	0.20 54	0.42 105	0.22 36	0.23 55	0.22 28	0.24 64	0.20 64	0.31 27	0.23 97	0.13 85	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

OmniDepth	0.21 50	0.14 41	0.26 49	0.34 106	0.14 1	0.40 249	0.27 162	0.28 7	0.22 36	0.18 4	0.19 12	0.28 98	0.29 182	0.32 39	0.20 17	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.10 65

asd	0.21 50	0.18 142	0.29 80	0.32 72	0.18 41	0.27 83	0.22 90	0.35 46	0.22 36	0.31 113	0.22 28	0.19 18	0.21 77	0.44 146	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

AIO_rvc	0.23 84	0.16 87	0.32 119	0.34 106	0.19 64	0.26 67	0.33 264	0.40 87	0.22 36	0.26 76	0.24 50	0.34 137	0.15 4	0.51 203	0.24 110	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.10 65

tim_s	0.20 20	0.12 1	0.26 49	0.32 72	0.18 41	0.29 123	0.20 54	0.33 32	0.23 40	0.21 31	0.24 50	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.10 14	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITERv12	0.19 7	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.21 140	0.25 55	0.18 14	0.34 37	0.23 40	0.20 14	0.26 67	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

ITERv10	0.19 7	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.24 39	0.18 14	0.36 52	0.23 40	0.20 14	0.23 34	0.24 64	0.17 20	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.18 41	0.17 4	0.21 79	0.32 21	0.23 40	0.25 70	0.34 125	0.22 37	0.24 114	0.27 6	0.21 42	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

AdaDepth	0.22 69	0.17 115	0.32 119	0.37 179	0.18 41	0.34 198	0.22 90	0.33 32	0.23 40	0.21 31	0.21 19	0.20 24	0.20 64	0.56 242	0.21 42	0.10 14	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.12 159

2.5w	0.21 50	0.18 142	0.31 105	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.25 133	0.31 17	0.23 40	0.28 94	0.35 131	0.18 13	0.17 20	0.39 99	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

IGEV++	0.24 93	0.17 115	0.31 105	0.38 209	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.50 152	0.23 40	0.28 94	0.35 131	0.30 107	0.22 90	0.31 27	0.28 199	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.13 202

Selective-IGEV	0.24 93	0.18 142	0.35 161	0.35 142	0.19 64	0.27 83	0.25 133	0.55 175	0.23 40	0.27 89	0.25 58	0.34 137	0.19 51	0.58 275	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.10 65

StePilot	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.31 46	0.20 106	0.25 55	0.17 3	0.30 12	0.24 48	0.21 31	0.23 34	0.23 51	0.28 166	0.49 188	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITERv28	0.21 50	0.13 7	0.26 49	0.30 12	0.20 106	0.31 159	0.20 54	0.34 37	0.24 48	0.20 14	0.24 50	0.25 74	0.17 20	0.42 125	0.21 42	0.14 132	0.15 372	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.10 65

ITERv21	0.20 20	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.21 140	0.28 108	0.19 30	0.38 72	0.24 48	0.19 10	0.18 11	0.28 98	0.17 20	0.42 125	0.22 64	0.15 202	0.14 340	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

vnu138km	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 106	0.27 83	0.19 30	0.36 52	0.24 48	0.20 14	0.23 34	0.23 51	0.15 4	0.33 57	0.21 42	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv2	0.21 50	0.13 7	0.31 105	0.31 46	0.16 10	0.35 207	0.18 14	0.38 72	0.24 48	0.25 70	0.29 98	0.22 37	0.19 51	0.41 115	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 34	0.31 46	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 105	0.24 48	0.23 55	0.21 19	0.17 4	0.16 12	0.45 150	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 27	0.11 112

4.25_new	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

4.5w_new	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

3.75w	0.22 69	0.17 115	0.30 93	0.31 46	0.19 64	0.43 274	0.24 125	0.35 46	0.24 48	0.31 113	0.27 76	0.17 4	0.22 90	0.37 83	0.20 17	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

fffft	0.25 103	0.17 115	0.37 184	0.36 162	0.22 164	0.28 108	0.36 323	0.42 105	0.24 48	0.36 145	0.23 34	0.27 89	0.22 90	0.52 210	0.27 178	0.12 47	0.09 25	0.16 202	0.12 161	0.12 91	0.12 159
1: 1. 1
oiu110	0.21 50	0.14 41	0.23 3	0.30 12	0.20 106	0.26 67	0.19 30	0.39 78	0.25 59	0.19 10	0.22 28	0.30 107	0.21 77	0.32 39	0.21 42	0.15 202	0.16 408	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

Zero-FE251	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.20 106	0.44 282	0.19 30	0.37 59	0.25 59	0.27 89	0.29 98	0.38 167	0.24 114	0.32 39	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.10 65

AIO_test	0.23 84	0.16 87	0.28 73	0.34 106	0.20 106	0.30 138	0.39 383	0.38 72	0.25 59	0.25 70	0.28 88	0.32 119	0.22 90	0.38 93	0.25 130	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.09 6

99wein	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.18 14	0.37 59	0.26 62	0.21 31	0.25 58	0.23 51	0.16 12	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zaero_v3	0.21 50	0.13 7	0.29 80	0.31 46	0.16 10	0.44 282	0.18 14	0.37 59	0.26 62	0.29 101	0.32 114	0.22 37	0.17 20	0.36 74	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 84	0.16 87	0.32 119	0.39 238	0.21 140	0.18 5	0.21 79	0.34 37	0.26 62	0.28 94	0.51 191	0.28 98	0.29 182	0.26 2	0.24 110	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.14 172	0.12 159

ACW_4w	0.20 20	0.12 1	0.24 16	0.32 72	0.19 64	0.27 83	0.23 108	0.34 37	0.27 65	0.20 14	0.24 50	0.25 74	0.18 39	0.39 99	0.20 17	0.10 14	0.12 230	0.12 59	0.10 93	0.11 52	0.08 1

5w_v4	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.32 72	0.19 64	0.29 123	0.23 108	0.36 52	0.27 65	0.21 31	0.22 28	0.29 102	0.19 51	0.26 2	0.21 42	0.10 14	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

hj116sk	0.21 50	0.13 7	0.24 16	0.29 5	0.21 140	0.27 83	0.17 3	0.44 126	0.27 65	0.19 10	0.22 28	0.30 107	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv4	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.29 5	0.16 10	0.26 67	0.18 14	0.41 96	0.27 65	0.29 101	0.44 157	0.20 24	0.23 103	0.35 71	0.26 159	0.11 32	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.09 6

GSStereo	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.25 265	0.36 217	0.30 207	0.42 105	0.27 65	0.30 110	0.28 88	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.14 172	0.12 159

GS-Stereo							0.30 207	0.42 105	0.27 65	0.30 110	0.28 88	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.14 172	0.12 159

111111	0.21 50	0.14 41	0.27 61	0.37 179	0.22 164	0.21 15	0.19 30	0.43 119	0.27 65	0.20 14	0.20 14	0.29 102	0.14 1	0.41 115	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.12 91	0.12 159

AIO-Stereo	0.25 103	0.18 142	0.34 151	0.37 179	0.18 41	0.28 108	0.30 207	0.48 141	0.27 65	0.29 101	0.30 102	0.32 119	0.17 20	0.52 210	0.23 97	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.10 65

RSM	0.25 103	0.18 142	0.33 134	0.36 162	0.20 106	0.27 83	0.34 277	0.51 154	0.27 65	0.26 76	0.23 34	0.39 172	0.21 77	0.56 242	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.14 172	0.10 65

MoCha-V2	0.25 103	0.15 69	0.29 80	0.40 276	0.18 41	0.27 83	0.26 146	0.49 144	0.27 65	0.36 145	0.27 76	0.33 132	0.35 236	0.49 188	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.11 112

xxxad45	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.32 72	0.19 64	0.30 138	0.23 108	0.36 52	0.28 75	0.21 31	0.20 14	0.27 89	0.20 64	0.29 11	0.20 17	0.10 14	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

GEAStereo	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.25 265	0.36 217	0.30 207	0.42 105	0.28 75	0.26 76	0.28 88	0.24 64	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.18 337	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.14 172	0.12 159

gasm-f	0.24 93	0.16 87	0.27 61	0.33 89	0.25 265	0.25 55	0.36 323	0.42 105	0.28 75	0.26 76	0.35 131	0.24 64	0.30 200	0.36 74	0.23 97	0.18 337	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.15 222	0.12 159

asda	0.21 50	0.19 180	0.29 80	0.31 46	0.17 25	0.25 55	0.23 108	0.36 52	0.28 75	0.27 89	0.24 50	0.18 13	0.21 77	0.40 107	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.10 65

4.5_new	0.21 50	0.20 217	0.29 80	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 146	0.32 21	0.28 75	0.32 126	0.28 88	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 50	0.20 217	0.29 80	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 146	0.32 21	0.28 75	0.32 126	0.28 88	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.09 6

2.75w_new	0.21 50	0.18 142	0.28 73	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 277	0.36 52	0.28 75	0.34 134	0.26 67	0.17 4	0.22 90	0.36 74	0.23 97	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 69	0.18 142	0.29 80	0.30 12	0.18 41	0.27 83	0.23 108	0.37 59	0.28 75	0.31 113	0.26 67	0.22 37	0.26 140	0.50 196	0.24 110	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

SCV	0.26 114	0.19 180	0.33 134	0.35 142	0.21 140	0.27 83	0.34 277	0.56 177	0.28 75	0.24 65	0.28 88	0.37 159	0.23 103	0.49 188	0.22 64	0.18 337	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.15 222	0.11 112

tt45	0.27 126	0.17 115	0.34 151	0.35 142	0.23 204	0.38 237	0.28 181	0.46 134	0.28 75	0.40 175	0.27 76	0.38 167	0.25 123	0.57 255	0.26 159	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.12 91	0.14 246

SteFusion	0.20 20	0.12 1	0.25 34	0.31 46	0.19 64	0.30 138	0.22 90	0.34 37	0.29 85	0.21 31	0.25 58	0.21 34	0.16 12	0.43 134	0.20 17	0.09 1	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.09 6

IGEV	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.31 46	0.20 106	0.23 26	0.19 30	0.40 87	0.29 85	0.22 51	0.34 125	0.20 24	0.15 4	0.31 27	0.19 5	0.11 32	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.10 65

SGD-Stereo	0.22 69	0.15 69	0.27 61	0.31 46	0.15 2	0.29 123	0.20 54	0.37 59	0.29 85	0.24 65	0.29 98	0.21 34	0.27 151	0.36 74	0.25 130	0.16 261	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.10 65

IGEV-Stereo+	0.23 84	0.14 41	0.26 49	0.32 72	0.19 64	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 85	0.21 31	0.15 3	0.22 37	0.22 90	0.40 107	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.15 222	0.86 600

testlalala	0.28 133	0.19 180	0.43 269	0.34 106	0.23 204	0.45 292	0.30 207	0.43 119	0.29 85	0.68 304	0.49 178	0.35 146	0.25 123	0.32 39	0.25 130	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.09 10	0.11 52	0.11 112

iRaft-Stereo_20w	0.39 272	0.19 180	0.57 412	0.37 179	0.27 340	0.31 159	0.24 125	1.44 571	0.29 85	0.69 313	0.53 204	0.60 300	0.42 287	0.83 449	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.13 195	0.15 222	0.13 202

3.25w_new	0.23 84	0.17 115	0.32 119	0.31 46	0.17 25	0.43 274	0.20 54	0.37 59	0.30 91	0.37 152	0.28 88	0.22 37	0.25 123	0.42 125	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

3.25w	0.23 84	0.17 115	0.32 119	0.31 46	0.17 25	0.43 274	0.20 54	0.37 59	0.30 91	0.37 152	0.28 88	0.22 37	0.25 123	0.42 125	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

GCAP-BAT	0.30 161	0.21 254	0.42 258	0.33 89	0.27 340	0.26 67	0.27 162	0.45 131	0.30 91	0.60 244	0.64 237	0.45 217	0.23 103	0.56 242	0.26 159	0.15 202	0.12 230	0.15 174	0.10 93	0.12 91	0.11 112

XX-Stereo	0.37 241	0.17 115	0.45 293	0.55 531	0.36 478	0.38 237	0.20 54	0.60 203	0.30 91	0.46 199	1.30 515	0.73 378	0.26 140	0.56 242	0.26 159	0.16 261	0.11 167	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.10 65

EAI-Stereo	0.34 190	0.19 180	0.44 281	0.39 238	0.21 140	0.31 159	0.30 207	1.15 489	0.30 91	0.49 209	0.75 276	0.36 157	0.28 166	0.62 312	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.13 195	0.13 127	0.12 159

IGEV-FE	0.34 190	0.18 142	0.67 458	0.39 238	0.28 364	0.30 138	0.25 133	0.74 315	0.31 96	0.62 254	0.57 219	0.54 258	0.25 123	0.53 219	0.27 178	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

DDF-Stereo	0.26 114	0.15 69	0.30 93	0.36 162	0.29 391	0.19 6	0.20 54	0.32 21	0.31 96	0.26 76	0.26 67	0.29 102	0.29 182	0.38 93	0.24 110	0.17 303	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.70 589	0.12 159

zero-FE	0.25 103	0.15 69	0.30 93	0.35 142	0.29 391	0.19 6	0.20 54	0.35 46	0.31 96	0.26 76	0.27 76	0.29 102	0.29 182	0.33 57	0.24 110	0.17 303	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.64 586	0.12 159

FlowAnything_test	0.29 144	0.19 180	0.39 215	0.47 443	0.26 309	0.46 297	0.25 133	0.43 119	0.31 96	0.29 101	0.26 67	0.35 146	0.26 140	0.40 107	0.37 315	0.21 409	0.15 372	0.22 417	0.26 513	0.16 266	0.16 316

GASTEREO	0.25 103	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.20 106	0.22 18	0.30 207	0.43 119	0.31 96	0.37 152	0.33 116	0.22 37	0.35 236	0.41 115	0.23 97	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.12 91	0.11 112

MSCF	0.25 103	0.16 87	0.33 134	0.39 238	0.20 106	0.20 9	0.31 233	0.43 119	0.31 96	0.36 145	0.33 116	0.23 51	0.35 236	0.36 74	0.23 97	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.13 127	0.11 112

2.25w	0.22 69	0.18 142	0.31 105	0.31 46	0.18 41	0.31 159	0.18 14	0.32 21	0.31 96	0.31 113	0.37 140	0.20 24	0.22 90	0.45 150	0.24 110	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 65

HART	0.29 144	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.21 140	0.32 178	0.26 146	0.62 215	0.31 96	0.33 131	0.65 240	0.41 190	0.22 90	0.55 231	0.25 130	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.11 130	0.15 222	0.11 112

GREAT-IGEV	0.22 69	0.15 69	0.31 105	0.29 5	0.22 164	0.21 15	0.26 146	0.33 32	0.31 96	0.20 14	0.30 102	0.22 37	0.22 90	0.47 172	0.22 64	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.10 65

DEFOM-Stereo	0.22 69	0.15 69	0.26 49	0.33 89	0.20 106	0.61 385	0.21 79	0.30 12	0.31 96	0.23 55	0.19 12	0.18 13	0.18 39	0.41 115	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.11 112

Occ-G	0.26 114	0.14 41	0.28 73	0.34 106	0.20 106	0.27 83	0.34 277	0.41 96	0.31 96	0.29 101	0.43 156	0.49 239	0.25 123	0.47 172	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.12 159

IGEV_Zeroshot_test	0.34 190	0.18 142	0.67 458	0.39 238	0.28 364	0.30 138	0.25 133	0.74 315	0.31 96	0.62 254	0.57 219	0.54 258	0.25 123	0.53 219	0.27 178	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

UniTT-Stereo	0.27 126	0.17 115	0.37 184	0.40 276	0.27 340	0.30 138	0.28 181	0.39 78	0.31 96	0.29 101	0.46 166	0.27 89	0.25 123	0.47 172	0.34 266	0.17 303	0.13 305	0.13 99	0.12 161	0.14 172	0.12 159

qwe	0.22 69	0.18 142	0.28 73	0.31 46	0.18 41	0.29 123	0.21 79	0.38 72	0.32 109	0.35 141	0.30 102	0.20 24	0.20 64	0.43 134	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 91	0.09 6

xyz-stereo-finetune2	0.36 224	0.19 180	0.38 196	0.32 72	0.19 64	0.82 482	0.29 191	0.52 163	0.32 109	0.51 215	0.78 297	0.43 208	0.45 308	0.69 379	0.44 366	0.13 85	0.12 230	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.13 202

mms	0.26 114	0.21 254	0.33 134	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.33 264	0.40 87	0.32 109	0.28 94	0.34 125	0.34 137	0.20 64	0.45 150	0.26 159	0.12 47	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.11 112

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 448	3.08 630	2.43 603	0.31 46	0.18 41	0.29 123	0.20 54	0.37 59	0.32 109	0.28 94	0.24 50	0.18 13	0.18 39	0.31 27	0.22 64	1.09 608	0.08 2	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.97 609

RSM++	0.25 103	0.18 142	0.34 151	0.36 162	0.20 106	0.28 108	0.30 207	0.51 154	0.32 109	0.25 70	0.22 28	0.37 159	0.21 77	0.50 196	0.24 110	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.10 65

AEACV	0.27 126	0.17 115	0.31 105	0.34 106	0.45 535	0.26 67	0.28 181	0.37 59	0.32 109	0.30 110	0.46 166	0.31 116	0.37 258	0.36 74	0.24 110	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.11 112

MonStereo	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

monsters	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.31 46	0.19 64	0.23 26	0.19 30	0.44 126	0.33 115	0.36 145	0.30 102	0.16 2	0.18 39	0.43 134	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 65

MonSter	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.38 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

LoS_RVC	0.27 126	0.16 87	0.27 61	0.32 72	0.30 408	0.44 282	0.34 277	0.41 96	0.33 115	0.31 113	0.51 191	0.29 102	0.32 213	0.36 74	0.28 199	0.11 32	0.10 66	0.11 2	0.08 1	0.11 52	0.19 387

252Zero-FE	0.20 20	0.15 69	0.26 49	0.33 89	0.19 64	0.23 26	0.18 14	0.41 96	0.34 120	0.22 51	0.21 19	0.19 18	0.18 39	0.28 8	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.10 65

HUF	0.24 93	0.16 87	0.33 134	0.32 72	0.18 41	0.25 55	0.40 394	0.42 105	0.34 120	0.25 70	0.23 34	0.32 119	0.28 166	0.34 63	0.24 110	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.10 65

SMoEStereo_RVC	0.26 114	0.19 180	0.35 161	0.35 142	0.22 164	0.36 217	0.32 254	0.39 78	0.34 120	0.37 152	0.30 102	0.33 132	0.24 114	0.53 219	0.24 110	0.12 47	0.10 66	0.16 202	0.12 161	0.12 91	0.11 112

PAM_32	0.46 339	0.19 180	0.67 458	0.39 238	0.24 233	0.75 452	0.27 162	0.95 404	0.34 120	0.68 304	0.44 157	1.91 584	0.65 430	0.62 312	0.26 159	0.15 202	0.10 66	0.16 202	0.15 253	0.14 172	0.13 202

PAM	0.46 339	0.19 180	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.75 452	0.33 264	0.85 360	0.34 120	0.70 319	0.46 166	1.83 579	0.63 413	0.61 304	0.26 159	0.15 202	0.10 66	0.16 202	0.14 226	0.14 172	0.13 202

gcap-zeroshot	0.34 190	0.18 142	0.52 385	0.38 209	0.22 164	0.49 310	0.27 162	0.52 163	0.34 120	0.64 273	0.50 182	0.83 415	0.34 233	0.48 183	0.24 110	0.13 85	0.11 167	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.12 159

ff7	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

IGEVStereo-DCA	0.29 144	0.22 293	0.38 196	0.35 142	0.27 340	0.37 224	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.30 102	0.35 146	0.27 151	0.51 203	0.22 64	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.12 161	0.13 127	0.15 270

ffff	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

11t	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

testlalala_base	0.46 339	0.25 376	0.41 237	0.46 434	0.33 457	0.58 364	0.25 133	0.57 182	0.34 120	0.51 215	0.56 215	0.46 225	0.30 200	0.43 134	0.31 229	1.47 617	0.11 167	0.14 132	0.09 10	1.59 605	0.13 202

ccc-4	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

R-Stereo Train	0.39 272	0.18 142	0.42 258	0.42 350	0.26 309	0.40 249	0.32 254	0.72 302	0.34 120	0.89 449	1.28 508	0.57 271	0.35 236	0.42 125	0.32 239	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.13 202

RAFT-Stereo	0.39 272	0.18 142	0.42 258	0.42 350	0.26 309	0.40 249	0.32 254	0.72 302	0.34 120	0.89 449	1.28 508	0.57 271	0.35 236	0.42 125	0.32 239	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.13 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2w_stereo	0.22 69	0.18 142	0.30 93	0.32 72	0.16 10	0.28 108	0.38 360	0.38 72	0.35 134	0.32 126	0.33 116	0.17 4	0.18 39	0.29 11	0.22 64	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.12 91	0.10 65

monsterstereo	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.34 106	0.18 41	0.21 15	0.20 54	0.37 59	0.35 134	0.33 131	0.40 147	0.19 18	0.18 39	0.45 150	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.08 1

IGEV-Stereo++	0.21 50	0.15 69	0.27 61	0.37 179	0.19 64	0.22 18	0.18 14	0.42 105	0.35 134	0.22 51	0.28 88	0.24 64	0.18 39	0.27 6	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.12 91	0.10 65

MyStereo06	0.38 256	0.21 254	0.61 424	0.41 310	0.28 364	0.41 264	0.50 468	0.95 404	0.35 134	0.62 254	0.54 206	0.76 392	0.27 151	0.50 196	0.29 216	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.15 270

plain	0.31 167	0.20 217	0.50 367	0.39 238	0.29 391	0.27 83	0.30 207	0.44 126	0.35 134	0.31 113	0.66 247	0.30 107	0.31 208	0.65 344	0.31 229	0.17 303	0.13 305	0.20 360	0.15 253	0.17 301	0.12 159

MaDis-Stereo	0.26 114	0.18 142	0.36 168	0.36 162	0.26 309	0.27 83	0.27 162	0.43 119	0.35 134	0.27 89	0.26 67	0.41 190	0.28 166	0.40 107	0.28 199	0.16 261	0.14 340	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.12 159

anonymousdsp	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.35 301	0.63 223	0.35 134	0.39 169	0.33 116	0.33 132	0.28 166	0.59 290	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

IGEV-Stereo	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.35 301	0.63 223	0.35 134	0.39 169	0.33 116	0.33 132	0.28 166	0.59 290	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FE-Mocha	0.32 173	0.19 180	0.50 367	0.38 209	0.27 340	0.30 138	0.20 54	0.71 297	0.36 142	0.65 282	0.56 215	0.54 258	0.25 123	0.38 93	0.22 64	0.15 202	0.10 66	0.17 242	0.16 285	0.13 127	0.12 159

DLNR-FE	20.05 639	36.38 647	38.08 643	170.06 655	60.08 651	0.23 26	0.20 54	14.13 640	0.36 142	0.44 190	0.66 247	0.43 208	0.21 77	0.63 323	0.28 199	5.38 637	0.10 66	0.15 174	0.11 130	73.09 656	0.11 112

LG-Stereo	0.24 93	0.18 142	0.40 227	0.39 238	0.20 106	0.22 18	0.27 162	0.32 21	0.36 142	0.26 76	0.44 157	0.22 37	0.16 12	0.37 83	0.27 178	0.11 32	0.12 230	0.16 202	0.15 253	0.13 127	0.09 6

SCV_C0	0.26 114	0.18 142	0.34 151	0.35 142	0.24 233	0.23 26	0.28 181	0.51 154	0.36 142	0.31 113	0.36 135	0.37 159	0.20 64	0.57 255	0.22 64	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.16 266	0.12 159

IGEV-RUCA	0.25 103	0.16 87	0.34 151	0.39 238	0.27 340	0.33 187	0.20 54	0.38 72	0.36 142	0.26 76	0.31 112	0.25 74	0.21 77	0.48 183	0.24 110	0.20 392	0.11 167	0.13 99	0.10 93	0.17 301	0.15 270

GIP-stereo	0.24 93	0.18 142	0.30 93	0.37 179	0.24 233	0.26 67	0.20 54	0.46 134	0.36 142	0.24 65	0.39 144	0.35 146	0.20 64	0.31 27	0.21 42	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.11 112

EGLCR-Stereo	0.25 103	0.16 87	0.33 134	0.34 106	0.20 106	0.35 207	0.20 54	0.52 163	0.36 142	0.28 94	0.27 76	0.41 190	0.18 39	0.45 150	0.26 159	0.14 132	0.10 66	0.16 202	0.14 226	0.13 127	0.11 112

Patchmatch Stereo++	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270
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	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.31 233	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.56 242	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

ROB_FTStereo_v2	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.31 233	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.57 271	0.38 262	0.57 255	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

ROB_FTStereo	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.25 55	0.21 79	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.57 255	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

HUI-Stereo	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.60 203	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.50 196	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

iGMRVC	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.30 207	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

iRAFT	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

RAFT-IKP	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.28 181	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.57 271	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

test_xeample3	0.29 144	0.21 254	0.41 237	0.35 142	0.26 309	0.35 207	0.32 254	0.56 177	0.36 142	0.43 187	0.32 114	0.34 137	0.28 166	0.54 226	0.23 97	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.13 202

VIP-Stereo	0.24 93	0.17 115	0.29 80	0.32 72	0.21 140	0.64 409	0.19 30	0.31 17	0.37 158	0.23 55	0.30 102	0.27 89	0.19 51	0.47 172	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.09 6

Select-FE	0.46 339	0.24 351	0.88 520	0.42 350	0.35 473	0.33 187	0.19 30	0.90 383	0.37 158	0.60 244	1.01 417	0.97 464	0.80 501	0.72 395	0.28 199	0.16 261	0.12 230	0.17 242	0.20 417	0.15 222	0.24 461

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 103	0.31 452	0.24 16	0.51 495	0.19 64	0.29 123	0.22 90	0.40 87	0.37 158	0.26 76	0.24 50	0.24 64	0.31 208	0.44 146	0.22 64	0.14 132	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.14 172	0.10 65

MyStereo07	0.32 173	0.22 293	0.34 151	0.42 350	0.28 364	0.40 249	0.50 468	0.72 302	0.37 158	0.37 152	0.34 125	0.32 119	0.31 208	0.59 290	0.27 178	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.16 316

DLNR_Zeroshot_test	20.09 640	36.28 646	38.04 642	169.85 654	61.80 652	0.23 26	0.20 54	13.88 639	0.37 158	0.44 190	0.66 247	0.43 208	0.21 77	0.62 312	0.28 199	5.46 638	0.10 66	0.15 174	0.11 130	72.60 655	0.11 112

ProNet	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.35 142	0.24 233	0.32 178	0.43 426	0.57 182	0.37 158	0.33 131	0.30 102	0.32 119	0.28 166	0.57 255	0.26 159	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.13 202

MC-Stereo	0.28 133	0.17 115	0.32 119	0.38 209	0.20 106	0.26 67	0.26 146	0.49 144	0.37 158	0.37 152	0.61 230	0.41 190	0.31 208	0.55 231	0.25 130	0.13 85	0.09 25	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.11 112

water-stereo	0.28 133	0.14 41	0.29 80	0.35 142	0.19 64	0.36 217	0.23 108	0.62 215	0.38 165	0.39 169	0.62 233	0.41 190	0.35 236	0.28 8	0.27 178	0.14 132	0.13 305	0.13 99	0.12 161	0.12 91	0.10 65

3w_stereo	0.24 93	0.20 217	0.37 184	0.33 89	0.16 10	0.32 178	0.42 419	0.41 96	0.38 165	0.31 113	0.27 76	0.16 2	0.26 140	0.34 63	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 91	0.11 112

999	0.27 126	0.16 87	0.35 161	0.36 162	0.24 233	0.31 159	0.27 162	0.49 144	0.38 165	0.26 76	0.30 102	0.39 172	0.23 103	0.63 323	0.25 130	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.14 246

ours_stereo	0.26 114	0.21 254	0.33 134	0.38 209	0.23 204	0.30 138	0.33 264	0.42 105	0.38 165	0.26 76	0.34 125	0.35 146	0.23 103	0.47 172	0.27 178	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.10 65

Pointernet	0.27 126	0.14 41	0.33 134	0.35 142	0.23 204	0.35 207	0.21 79	0.72 302	0.38 165	0.39 169	0.36 135	0.34 137	0.25 123	0.36 74	0.25 130	0.15 202	0.10 66	0.12 59	0.08 1	0.11 52	0.10 65

U	0.45 329	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.71 585	3.55 618	0.20 54	0.41 96	0.38 165	0.26 76	0.23 34	0.24 64	0.22 90	0.26 2	0.22 64	0.15 202	0.09 25	0.88 597	0.13 195	0.13 127	0.11 112

HH	0.35 206	0.20 217	0.47 322	0.40 276	0.25 265	0.33 187	0.31 233	0.76 329	0.38 165	0.43 187	0.57 219	0.79 402	0.44 303	0.71 390	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

HanStereo	0.35 206	0.20 217	0.47 322	0.40 276	0.25 265	0.33 187	0.31 233	0.76 329	0.38 165	0.43 187	0.57 219	0.79 402	0.44 303	0.71 390	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

CroCo-Stereo Lap2	0.28 133	0.24 351	0.39 215	0.50 479	0.29 391	0.20 9	0.31 233	0.49 144	0.38 165	0.24 65	0.27 76	0.46 225	0.31 208	0.39 99	0.30 222	0.14 132	0.15 372	0.16 202	0.13 195	0.16 266	0.15 270

DeepStereo_RVC	0.36 224	0.21 254	0.47 322	0.40 276	0.24 233	0.26 67	0.22 90	0.60 203	0.38 165	0.69 313	0.67 252	0.57 271	0.51 342	0.56 242	0.39 330	0.16 261	0.12 230	0.18 290	0.15 253	0.19 359	0.18 354

Replicate-Monster	0.26 114	0.15 69	1.07 542	0.30 12	0.17 25	0.38 237	0.19 30	0.43 119	0.39 175	0.23 55	0.21 19	0.23 51	0.21 77	0.45 150	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.14 246

UGAM-zero	0.46 339	0.19 180	0.62 427	0.37 179	0.23 204	0.34 198	0.21 79	1.15 489	0.39 175	0.66 295	0.61 230	1.70 576	0.91 526	0.75 414	0.25 130	0.14 132	0.11 167	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.13 202

rvit_stereo_0081_aga	0.31 167	0.28 426	0.44 281	0.42 350	0.29 391	0.34 198	0.31 233	0.44 126	0.40 177	0.39 169	0.44 157	0.40 184	0.32 213	0.42 125	0.29 216	0.23 452	0.17 431	0.19 330	0.16 285	0.20 375	0.15 270

RAFT-Test	0.34 190	0.18 142	0.37 184	0.38 209	0.23 204	0.50 313	0.23 108	0.69 274	0.40 177	0.60 244	0.85 342	0.61 305	0.28 166	0.46 165	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

cross-raft	0.34 190	0.20 217	0.37 184	0.44 390	0.23 204	0.32 178	0.35 301	0.74 315	0.40 177	0.60 244	0.77 286	0.57 271	0.27 151	0.43 134	0.28 199	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.13 195	0.15 222	0.11 112

DIP-Stereo	0.39 272	0.21 254	0.50 367	0.41 310	0.28 364	0.62 393	0.27 162	0.77 332	0.40 177	0.64 273	0.86 345	0.52 250	0.33 225	0.66 352	0.42 345	0.15 202	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.15 222	0.15 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S2M2_L	0.26 114	0.22 293	0.33 134	0.31 46	0.25 265	0.24 39	0.13 1	0.35 46	0.41 181	0.25 70	0.36 135	0.30 107	0.25 123	0.30 21	0.26 159	0.22 435	0.19 463	0.17 242	0.19 392	0.21 399	0.18 354
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 161	0.18 142	0.39 215	0.40 276	0.24 233	0.42 271	0.42 419	0.63 223	0.41 181	0.37 152	0.35 131	0.32 119	0.26 140	0.53 219	0.25 130	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.12 161	0.15 222	0.10 65

fffy	0.28 133	0.21 254	0.34 151	0.37 179	0.23 204	0.33 187	0.29 191	0.51 154	0.41 181	0.32 126	0.37 140	0.39 172	0.27 151	0.50 196	0.27 178	0.12 47	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.11 112

GCAP-Stereo	0.28 133	0.19 180	0.40 227	0.38 209	0.19 64	0.38 237	0.23 108	0.57 182	0.41 181	0.45 193	0.49 178	0.39 172	0.27 151	0.33 57	0.23 97	0.14 132	0.12 230	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.11 112

test_4	0.36 224	0.18 142	0.31 105	0.44 390	0.25 265	0.20 9	0.34 277	0.56 177	0.41 181	0.59 240	1.45 543	0.43 208	0.25 123	0.63 323	0.28 199	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.19 392	0.15 222	0.11 112

KYRaft	0.48 367	0.20 217	0.38 196	0.44 390	0.23 204	0.44 282	0.37 338	0.66 246	0.41 181	0.94 476	1.73 563	0.79 402	0.41 285	0.63 323	0.31 229	0.16 261	0.11 167	0.18 290	0.22 458	0.16 266	0.78 595

AnonymousM	0.41 295	0.81 580	0.29 80	0.34 106	0.22 164	0.28 108	0.38 360	0.53 173	0.41 181	0.70 319	0.49 178	0.47 228	0.27 151	0.41 115	0.31 229	0.15 202	0.12 230	1.51 606	0.26 513	0.12 91	0.10 65

CRE-IMP	0.36 224	0.23 314	0.49 354	0.42 350	0.24 233	0.41 264	0.21 79	0.57 182	0.41 181	0.65 282	0.72 261	0.53 254	0.37 258	0.61 304	0.38 324	0.17 303	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.21 399	0.18 354

rrr	0.29 144	0.22 293	0.41 237	0.35 142	0.27 340	0.37 224	0.32 254	0.52 163	0.42 189	0.38 161	0.30 102	0.35 146	0.27 151	0.51 203	0.22 64	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.14 246

MIF-Stereo (partial)	0.31 167	0.18 142	0.37 184	0.41 310	0.31 430	0.28 108	0.23 108	0.47 137	0.42 189	0.31 113	0.63 234	0.36 157	0.35 236	0.57 255	0.31 229	0.17 303	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.18 325	0.14 246

DilatedVolume-Stereo	0.30 161	0.15 69	0.34 151	0.33 89	0.20 106	0.53 329	0.25 133	0.56 177	0.43 191	0.56 233	0.50 182	0.35 146	0.29 182	0.49 188	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.12 59	0.11 130	0.11 52	0.10 65

1w_stereo	0.24 93	0.15 69	0.29 80	0.34 106	0.18 41	0.31 159	0.41 409	0.40 87	0.43 191	0.31 113	0.38 142	0.17 4	0.24 114	0.45 150	0.23 97	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

11t1	0.36 224	0.21 254	0.42 258	0.35 142	0.22 164	0.62 393	0.29 191	0.69 274	0.43 191	0.60 244	0.53 204	0.53 254	0.48 322	0.56 242	0.40 337	0.18 337	0.14 340	0.16 202	0.13 195	0.17 301	0.17 336

MSKI-zero shot	0.32 173	0.17 115	0.34 151	0.39 238	0.21 140	0.32 178	0.22 90	0.61 209	0.43 191	0.52 221	0.64 237	0.61 305	0.20 64	0.74 408	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.12 91	0.12 159

GLC_STEREO	0.29 144	0.19 180	0.27 61	0.44 390	0.19 64	0.31 159	0.26 146	0.47 137	0.43 191	0.37 152	0.47 172	0.41 190	0.23 103	0.50 196	0.34 266	0.14 132	0.18 449	0.19 330	0.16 285	0.16 266	0.13 202

FTStereo	0.56 448	0.20 217	0.37 184	0.41 310	0.25 265	0.40 249	0.79 563	0.66 246	0.43 191	1.09 533	3.27 606	0.70 354	0.73 474	0.55 231	0.33 251	0.14 132	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.15 222	0.30 508

DA	0.29 144	0.17 115	0.31 105	0.40 276	0.20 106	0.74 447	0.33 264	0.47 137	0.44 197	0.34 134	0.39 144	0.39 172	0.32 213	0.32 39	0.24 110	0.15 202	0.11 167	0.16 202	0.11 130	0.15 222	0.10 65

GGEV	0.29 144	0.17 115	0.31 105	0.40 276	0.20 106	0.74 447	0.33 264	0.47 137	0.44 197	0.34 134	0.39 144	0.39 172	0.32 213	0.32 39	0.24 110	0.15 202	0.11 167	0.16 202	0.11 130	0.15 222	0.10 65

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 367	0.21 254	1.26 563	0.39 238	0.51 555	0.28 108	0.30 207	1.25 537	0.44 197	0.68 304	1.11 459	0.86 426	0.33 225	0.67 363	0.27 178	0.15 202	0.11 167	0.17 242	0.20 417	0.22 421	0.24 461

rvit_stereo_0080	0.31 167	0.25 376	0.40 227	0.39 238	0.28 364	0.27 83	0.46 442	0.49 144	0.44 197	0.35 141	0.42 153	0.40 184	0.28 166	0.41 115	0.33 251	0.22 435	0.17 431	0.17 242	0.16 285	0.22 421	0.15 270

MGS-Stereo	0.28 133	0.19 180	0.40 227	0.36 162	0.23 204	0.37 224	0.30 207	0.39 78	0.44 197	0.31 113	0.51 191	0.40 184	0.24 114	0.43 134	0.26 159	0.15 202	0.12 230	0.15 174	0.13 195	0.14 172	0.13 202

whm_eth	0.31 167	0.25 376	0.40 227	0.39 238	0.28 364	0.27 83	0.46 442	0.49 144	0.44 197	0.35 141	0.42 153	0.40 184	0.28 166	0.41 115	0.33 251	0.22 435	0.17 431	0.17 242	0.16 285	0.22 421	0.15 270

LL-Strereo2	0.35 206	0.24 351	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.35 207	0.24 125	0.67 256	0.44 197	0.54 228	0.51 191	0.66 338	0.25 123	0.66 352	0.30 222	0.14 132	0.12 230	0.23 439	0.20 417	0.18 325	0.13 202

CroCo-Stereo	0.26 114	0.22 293	0.36 168	0.48 450	0.22 164	0.20 9	0.29 191	0.51 154	0.44 197	0.28 94	0.23 34	0.42 200	0.26 140	0.29 11	0.26 159	0.15 202	0.13 305	0.13 99	0.11 130	0.16 266	0.12 159
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
Prome-Stereo	0.46 339	0.19 180	0.35 161	0.44 390	0.26 309	0.40 249	0.45 438	0.68 266	0.44 197	0.96 484	1.84 570	0.59 294	0.67 440	0.61 304	0.32 239	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.14 226	0.16 266	0.29 499

model_zeroshot	0.33 184	0.18 142	0.48 342	0.39 238	0.28 364	0.45 292	0.25 133	0.63 223	0.45 206	0.61 252	0.50 182	0.51 246	0.25 123	0.45 150	0.26 159	0.16 261	0.13 305	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.13 202

RAStereo	0.24 93	0.17 115	0.29 80	0.40 276	0.21 140	0.23 26	0.26 146	0.42 105	0.45 206	0.23 55	0.34 125	0.30 107	0.19 51	0.34 63	0.25 130	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.11 112

test_for_model	0.82 521	3.60 631	0.39 215	2.35 619	2.07 620	0.39 245	0.28 181	0.42 105	0.45 206	0.71 326	0.31 112	0.30 107	0.27 151	0.34 63	0.25 130	0.34 547	0.11 167	0.13 99	0.09 10	3.49 632	0.18 354

sCroCo_RVC	0.35 206	0.28 426	0.69 469	0.51 495	0.39 500	0.41 264	0.31 233	0.49 144	0.45 206	0.31 113	0.48 174	0.38 167	0.32 213	0.46 165	0.32 239	0.21 409	0.22 493	0.19 330	0.19 392	0.21 399	0.20 410

HI	0.45 329	0.21 254	0.36 168	0.34 106	0.35 473	0.28 108	0.31 233	0.72 302	0.46 210	0.87 435	1.13 470	1.09 501	0.76 483	0.69 379	0.56 432	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

CoSv	0.45 329	0.21 254	0.36 168	0.34 106	0.35 473	0.28 108	0.31 233	0.72 302	0.46 210	0.87 435	1.13 470	1.09 501	0.76 483	0.69 379	0.56 432	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

CES	0.28 133	0.14 41	0.23 3	0.30 12	0.70 584	0.37 224	0.27 162	0.48 141	0.46 210	0.34 134	0.48 174	0.27 89	0.22 90	0.39 99	0.23 97	0.13 85	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.13 127	0.17 336

PSM-softLoss	0.38 256	0.20 217	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.35 301	0.69 274	0.46 210	0.62 254	0.82 321	0.59 294	0.33 225	0.70 385	0.39 330	0.19 369	0.12 230	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.22 446

KMStereo	0.38 256	0.20 217	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.35 301	0.69 274	0.46 210	0.62 254	0.82 321	0.59 294	0.33 225	0.70 385	0.39 330	0.19 369	0.12 230	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.22 446

castereo++	0.26 114	0.16 87	0.26 49	0.33 89	0.19 64	0.75 452	0.20 54	0.37 59	0.47 215	0.23 55	0.23 34	0.35 146	0.28 166	0.39 99	0.19 5	0.14 132	0.09 25	0.14 132	0.09 10	0.11 52	0.10 65

CAS	0.34 190	0.13 7	0.25 34	1.28 601	0.30 408	0.46 297	0.38 360	0.48 141	0.47 215	0.34 134	0.52 200	0.24 64	0.19 51	0.29 11	0.27 178	0.69 594	0.08 2	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.15 270

SST-Stereo	0.40 284	0.19 180	0.45 293	0.42 350	0.25 265	0.25 55	0.21 79	0.66 246	0.47 215	1.08 531	0.79 307	0.72 367	0.43 293	0.77 425	0.35 283	0.16 261	0.11 167	0.20 360	0.16 285	0.19 359	0.15 270

FSD					0.46 542	0.48 305	0.52 486	0.53 173	0.48 218	0.48 207	0.48 174	0.49 239	0.48 322	0.51 203	0.49 398	0.45 572	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.46 561

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 302	0.20 217	0.74 491	0.38 209	0.43 524	0.39 245	0.26 146	0.94 397	0.49 219	0.53 224	0.77 286	0.93 455	0.45 308	0.63 323	0.24 110	0.16 261	0.10 66	0.17 242	0.18 362	0.20 375	0.20 410

test_sample1	0.42 302	0.22 293	0.46 310	0.34 106	0.23 204	0.58 364	0.35 301	0.99 416	0.49 219	0.62 254	0.75 276	0.69 350	0.61 401	0.58 275	0.44 366	0.18 337	0.14 340	0.17 242	0.15 253	0.17 301	0.17 336

testlalala2	0.36 224	0.18 142	0.45 293	0.89 587	0.53 560	0.44 282	0.26 146	0.61 209	0.49 219	0.68 304	0.56 215	0.44 215	0.24 114	0.34 63	0.31 229	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.10 93	0.13 127	0.13 202

MyStereo8	0.40 284	0.20 217	0.54 397	0.41 310	0.29 391	0.53 329	0.29 191	0.65 237	0.49 219	0.71 326	0.98 407	0.58 279	0.43 293	0.50 196	0.51 410	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.19 359	0.19 387

rvit_stereo_ft	0.33 184	0.25 376	0.47 322	0.52 507	0.32 446	0.33 187	0.47 449	0.49 144	0.50 223	0.34 134	0.41 150	0.41 190	0.32 213	0.48 183	0.34 266	0.22 435	0.14 340	0.19 330	0.18 362	0.19 359	0.14 246

CAS++	0.32 173	0.24 351	0.36 168	0.37 179	0.26 309	0.28 108	0.23 108	0.87 371	0.50 223	0.47 204	0.45 161	0.26 80	0.21 77	0.49 188	0.24 110	0.23 452	0.19 463	0.22 417	0.17 335	0.21 399	0.16 316
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 241	0.18 142	0.46 310	0.45 413	0.32 446	0.42 271	0.37 338	0.63 223	0.51 225	0.47 204	0.94 380	0.56 266	0.36 254	0.52 210	0.32 239	0.14 132	0.13 305	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.13 202

RAFT-345	0.40 284	0.18 142	0.40 227	0.38 209	0.22 164	0.33 187	0.26 146	0.61 209	0.51 225	0.74 350	1.79 567	0.45 217	0.33 225	0.66 352	0.36 299	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.14 226	0.13 127	0.13 202

iRaftStereo_RVC	0.32 173	0.19 180	0.37 184	0.39 238	0.22 164	0.31 159	0.29 191	0.68 266	0.51 225	0.49 209	0.66 247	0.37 159	0.23 103	0.45 150	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.18 290	0.17 335	0.15 222	0.12 159

x	0.39 272	0.24 351	0.41 237	0.34 106	0.23 204	0.52 321	0.32 254	0.86 364	0.52 228	0.57 236	0.70 258	0.59 294	0.50 337	0.49 188	0.46 385	0.17 303	0.15 372	0.17 242	0.15 253	0.17 301	0.16 316

sAnonymous2	0.40 284	0.39 504	0.85 513	0.48 450	0.37 485	0.40 249	0.46 442	0.57 182	0.52 228	0.38 161	0.46 166	0.35 146	0.42 287	0.43 134	0.30 222	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.17 335	0.57 581	0.44 566

CroCo_RVC	0.40 284	0.39 504	0.85 513	0.48 450	0.37 485	0.40 249	0.46 442	0.57 182	0.52 228	0.38 161	0.46 166	0.35 146	0.42 287	0.43 134	0.30 222	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.17 335	0.57 581	0.44 566

mmm	0.44 319	0.27 412	0.46 310	0.38 209	0.24 233	0.61 385	0.35 301	0.94 397	0.53 231	0.72 338	1.05 440	0.63 313	0.50 337	0.57 255	0.45 375	0.18 337	0.15 372	0.23 439	0.20 417	0.20 375	0.18 354

CASnet	0.30 161	0.20 217	0.33 134	0.41 310	0.16 10	0.26 67	0.24 125	0.52 163	0.53 231	0.52 221	0.54 206	0.39 172	0.24 114	0.40 107	0.26 159	0.14 132	0.10 66	0.22 417	0.18 362	0.18 325	0.11 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LCNet	0.41 295	0.20 217	0.32 119	0.44 390	0.24 233	0.47 302	0.29 191	0.67 256	0.53 231	0.72 338	1.03 430	0.66 338	0.60 395	0.58 275	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.19 330	0.19 392	0.21 399	0.36 539

GMM-Stereo	0.44 319	0.19 180	0.36 168	0.42 350	0.25 265	0.51 317	0.47 449	0.71 297	0.53 231	0.76 359	1.37 524	0.76 392	0.38 262	0.60 296	0.33 251	0.15 202	0.10 66	0.20 360	0.19 392	0.16 266	0.27 485

MM-Stereo_test1	0.33 184	0.19 180	0.36 168	0.41 310	0.23 204	0.36 217	0.45 438	0.58 188	0.54 235	0.60 244	0.50 182	0.38 167	0.37 258	0.60 296	0.26 159	0.15 202	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.15 222	0.12 159

ACVNet-DCA	0.35 206	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.85 360	0.54 235	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.18 325	0.17 336

1test111	0.36 224	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.85 360	0.54 235	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.55 231	0.45 375	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.18 325	0.17 336

MIM_Stereo	0.38 256	0.17 115	0.53 393	0.37 179	0.24 233	0.27 83	0.24 125	0.70 289	0.54 235	0.72 338	1.00 414	0.63 313	0.29 182	0.64 337	0.38 324	0.13 85	0.14 340	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.11 112

qqq	0.40 284	0.26 395	0.44 281	0.36 162	0.22 164	0.46 297	0.36 323	0.85 360	0.54 235	0.56 233	0.69 255	0.65 333	0.53 348	0.55 231	0.45 375	0.17 303	0.16 408	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.17 336

rvit_stereo_0081	0.32 173	0.24 351	0.47 322	0.43 371	0.26 309	0.30 138	0.37 338	0.42 105	0.55 240	0.36 145	0.40 147	0.39 172	0.35 236	0.43 134	0.33 251	0.22 435	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.19 359	0.13 202

rvit_stereo_0082	0.32 173	0.24 351	0.47 322	0.43 371	0.26 309	0.30 138	0.37 338	0.42 105	0.55 240	0.36 145	0.40 147	0.39 172	0.35 236	0.43 134	0.33 251	0.22 435	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.19 359	0.13 202

AACVNet	0.50 401	0.23 314	0.49 354	0.46 434	0.29 391	0.52 321	0.38 360	0.90 383	0.55 240	0.81 388	1.03 430	1.00 472	0.70 463	0.83 449	0.54 425	0.21 409	0.18 449	0.24 456	0.18 362	0.23 438	0.20 410

NRIStereo	0.36 224	0.20 217	0.45 293	0.41 310	0.23 204	0.34 198	0.26 146	0.65 237	0.55 240	0.64 273	0.63 234	0.56 266	0.37 258	0.65 344	0.37 315	0.15 202	0.11 167	0.18 290	0.15 253	0.17 301	0.14 246

Pruner-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.45 293	0.40 276	0.25 265	0.22 18	0.24 125	0.67 256	0.55 240	0.89 449	0.76 282	0.68 346	0.29 182	0.62 312	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.17 335	0.17 301	0.18 354

TANstereo	0.30 161	0.15 69	0.31 105	0.30 12	0.17 25	0.55 340	0.23 108	0.44 126	0.55 240	0.59 240	0.68 254	0.37 159	0.26 140	0.35 71	0.27 178	0.15 202	0.16 408	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.14 246

tg	0.33 184	0.18 142	0.37 184	0.39 238	0.22 164	0.38 237	0.26 146	0.70 289	0.56 246	0.47 204	0.65 240	0.42 200	0.24 114	0.55 231	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.18 290	0.17 335	0.14 172	0.11 112

CRFU-Net	0.57 455	0.27 412	0.57 412	0.46 434	0.30 408	1.20 552	0.52 486	1.10 462	0.56 246	1.00 501	0.98 407	1.06 491	0.79 497	0.81 438	0.71 476	0.21 409	0.19 463	0.18 290	0.16 285	0.18 325	0.19 387

depthmonostereo	0.29 144	0.14 41	0.31 105	0.35 142	0.17 25	0.46 297	0.27 162	0.69 274	0.57 248	0.35 141	0.42 153	0.31 116	0.35 236	0.35 71	0.27 178	0.14 132	0.12 230	0.13 99	0.12 161	0.11 52	0.10 65

DisPM	0.39 272	0.19 180	0.44 281	0.41 310	0.27 340	0.24 39	0.31 233	0.65 237	0.57 248	0.87 435	0.87 353	0.60 300	0.32 213	0.76 418	0.32 239	0.18 337	0.12 230	0.19 330	0.17 335	0.15 222	0.20 410

RAFT	0.45 329	0.22 293	0.45 293	0.47 443	0.26 309	0.54 335	0.47 449	0.66 246	0.58 250	0.80 375	0.82 321	0.94 457	0.57 375	0.75 414	0.34 266	0.17 303	0.15 372	0.22 417	0.20 417	0.16 266	0.12 159

TRStereo	0.37 241	0.27 412	0.59 417	0.47 443	0.41 512	0.29 123	0.30 207	0.84 357	0.59 251	0.52 221	0.41 150	0.52 250	0.26 140	0.73 401	0.27 178	0.17 303	0.12 230	0.19 330	0.19 392	0.13 127	0.11 112

test-1	0.36 224	0.19 180	0.71 478	0.46 434	0.26 309	0.44 282	0.36 323	0.60 203	0.59 251	0.48 207	0.67 252	0.53 254	0.36 254	0.40 107	0.29 216	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.14 226	0.15 222	0.16 316

CIPLG	0.41 295	0.21 254	0.63 437	0.45 413	0.33 457	0.52 321	0.33 264	0.65 237	0.60 253	0.82 397	0.96 393	0.46 225	0.32 213	0.55 231	0.44 366	0.16 261	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

ac_64	0.52 417	0.22 293	0.50 367	0.45 413	0.28 364	0.80 469	0.45 438	1.02 432	0.61 254	0.91 461	0.83 327	1.07 496	0.68 446	0.74 408	0.70 471	0.21 409	0.18 449	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.15 270

rvit_stereo_0083	0.34 190	0.24 351	0.50 367	0.44 390	0.27 340	0.34 198	0.35 301	0.45 131	0.62 255	0.37 152	0.47 172	0.42 200	0.35 236	0.40 107	0.36 299	0.22 435	0.20 475	0.20 360	0.17 335	0.20 375	0.14 246

AE-Stereo	0.34 190	0.21 254	0.42 258	0.48 450	0.31 430	0.48 305	0.35 301	0.61 209	0.62 255	0.32 126	0.55 212	0.52 250	0.27 151	0.47 172	0.29 216	0.13 85	0.13 305	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.12 159

StereoVision	0.42 302	0.28 426	0.45 293	0.49 465	0.28 364	0.38 237	0.38 360	0.72 302	0.62 255	0.44 190	1.14 475	0.54 258	0.39 273	0.56 242	0.34 266	0.21 409	0.24 511	0.25 469	0.24 490	0.26 468	0.16 316

CASS	0.45 329	0.27 412	0.42 258	0.48 450	0.22 164	0.61 385	0.34 277	0.97 411	0.62 255	0.71 326	0.85 342	0.61 305	0.55 366	0.57 255	0.41 341	0.29 512	0.16 408	0.22 417	0.18 362	0.22 421	0.28 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 385	0.20 217	0.42 258	0.38 209	0.23 204	0.91 497	0.35 301	0.75 322	0.62 255	0.85 420	1.54 552	1.06 491	0.66 437	0.51 203	0.43 350	0.16 261	0.13 305	0.19 330	0.21 440	0.16 266	0.14 246

iRaft-Stereo_5w	0.45 329	0.21 254	0.48 342	0.42 350	0.28 364	0.31 159	0.54 495	0.63 223	0.62 255	0.62 254	0.89 365	1.01 476	0.69 450	0.75 414	0.66 461	0.13 85	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.15 270

IPLGR_C	0.40 284	0.21 254	0.64 442	0.45 413	0.33 457	0.52 321	0.34 277	0.66 246	0.62 255	0.82 397	0.92 376	0.45 217	0.32 213	0.52 210	0.46 385	0.17 303	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

GMOStereo	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

error version	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

test-v	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

test-2	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

Selective-RAFT	0.35 206	0.23 314	0.51 380	0.44 390	0.21 140	0.64 409	0.27 162	0.59 193	0.63 266	0.40 175	0.38 142	0.55 263	0.40 279	0.57 255	0.35 283	0.13 85	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.16 266	0.13 202

IPLG	0.39 272	0.20 217	0.59 417	0.40 276	0.24 233	0.54 335	0.27 162	0.75 322	0.63 266	0.84 416	0.81 317	0.32 119	0.32 213	0.60 296	0.45 375	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.12 159

ACRE	0.40 284	0.21 254	0.65 448	0.45 413	0.33 457	0.51 317	0.33 264	0.66 246	0.63 266	0.80 375	0.92 376	0.45 217	0.32 213	0.52 210	0.45 375	0.16 261	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

GrayStereo	0.49 385	0.19 180	0.42 258	0.46 434	0.28 364	0.53 329	0.67 530	0.69 274	0.63 266	1.02 509	1.47 546	0.78 400	0.76 483	0.56 242	0.33 251	0.14 132	0.12 230	0.17 242	0.17 335	0.15 222	0.29 499

raftrobust	0.34 190	0.19 180	0.36 168	0.41 310	0.27 340	0.30 138	0.25 133	0.71 297	0.63 266	0.58 238	0.55 212	0.45 217	0.46 313	0.51 203	0.29 216	0.16 261	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.13 202

HCRNet	0.44 319	0.34 469	0.41 237	0.53 517	0.26 309	0.53 329	0.29 191	0.83 354	0.63 266	0.71 326	0.81 317	0.77 398	0.50 337	0.66 352	0.36 299	0.24 464	0.16 408	0.24 456	0.20 417	0.21 399	0.18 354

PMTNet	0.32 173	0.16 87	0.24 16	0.29 5	0.18 41	0.45 292	0.22 90	0.56 177	0.63 266	0.46 199	0.54 206	0.39 172	0.34 233	0.48 183	0.24 110	0.75 596	0.10 66	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.11 112

EKT-Stereo	0.35 206	0.23 314	0.39 215	0.43 371	0.29 391	0.38 237	0.31 233	0.69 274	0.64 273	0.45 193	0.63 234	0.49 239	0.27 151	0.56 242	0.33 251	0.18 337	0.14 340	0.18 290	0.15 253	0.16 266	0.16 316

knoymous	0.36 224	0.20 217	0.31 105	0.31 46	0.22 164	0.36 217	0.29 191	0.61 209	0.64 273	0.67 298	0.70 258	0.60 300	0.40 279	0.58 275	0.34 266	0.17 303	0.11 167	0.20 360	0.11 130	0.17 301	0.18 354

RALCasStereoNet	0.36 224	0.21 254	0.37 184	0.42 350	0.26 309	0.35 207	0.38 360	0.63 223	0.64 273	0.50 212	0.72 261	0.51 246	0.29 182	0.59 290	0.36 299	0.16 261	0.14 340	0.15 174	0.13 195	0.17 301	0.16 316

RALAANet	0.38 256	0.23 314	0.48 342	0.42 350	0.29 391	0.35 207	0.25 133	0.86 364	0.64 273	0.67 298	0.65 240	0.60 300	0.29 182	0.60 296	0.34 266	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.21 399	0.13 202

HITNet	0.41 295	0.26 395	0.45 293	0.33 89	0.17 25	0.63 402	0.30 207	0.93 392	0.64 273	0.71 326	0.82 321	0.64 320	0.52 344	0.59 290	0.43 350	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.13 195	0.19 359	0.12 159
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
anonymousdsp2	0.35 206	0.20 217	0.43 269	0.37 179	0.24 233	0.48 305	0.31 233	0.86 364	0.65 278	0.55 230	0.50 182	0.50 242	0.34 233	0.56 242	0.31 229	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.16 266	0.14 246

Anonymous3	0.46 339	0.34 469	0.86 518	0.50 479	0.37 485	0.81 474	0.50 468	0.72 302	0.65 278	0.51 215	0.65 240	0.45 217	0.45 308	0.64 337	0.38 324	0.24 464	0.24 511	0.22 417	0.21 440	0.23 438	0.23 453

TestStereo	0.38 256	0.31 452	0.40 227	0.45 413	0.20 106	0.40 249	0.37 338	0.66 246	0.65 278	0.53 224	0.78 297	0.47 228	0.40 279	0.55 231	0.37 315	0.18 337	0.13 305	0.20 360	0.15 253	0.22 421	0.13 202

castereo	0.28 133	0.16 87	0.32 119	0.35 142	0.21 140	0.40 249	0.42 419	0.50 152	0.66 281	0.26 76	0.41 150	0.37 159	0.36 254	0.33 57	0.24 110	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.10 65

IER	0.46 339	0.23 314	0.50 367	0.38 209	0.28 364	0.69 428	0.35 301	0.80 345	0.66 281	0.83 409	0.94 380	0.75 386	0.77 490	0.60 296	0.42 345	0.17 303	0.14 340	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

AFF-stereo	0.38 256	0.19 180	0.39 215	0.37 179	0.21 140	0.27 83	0.31 233	0.65 237	0.66 281	0.64 273	1.13 470	0.76 392	0.39 273	0.55 231	0.33 251	0.11 32	0.09 25	0.16 202	0.16 285	0.13 127	0.11 112

DDVS	0.52 417	0.30 447	0.56 408	0.41 310	0.31 430	0.71 438	0.34 277	0.91 388	0.67 284	0.85 420	0.89 365	1.12 509	0.46 313	0.86 466	0.60 443	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.18 362	0.25 461	0.26 475

rvit_0105_6	0.38 256	0.28 426	0.64 442	0.50 479	0.30 408	0.39 245	0.38 360	0.51 154	0.67 284	0.40 175	0.45 161	0.50 242	0.41 285	0.54 226	0.36 299	0.27 495	0.26 525	0.24 456	0.21 440	0.22 421	0.16 316

rvit_stereo_0075_2	0.47 355	0.37 487	0.70 473	0.53 517	0.46 542	0.43 274	0.36 323	0.81 349	0.67 284	0.55 230	0.74 274	0.59 294	0.43 293	0.63 323	0.43 350	0.32 533	0.23 503	0.35 541	0.25 499	0.30 496	0.25 469

test_sample2	0.42 302	0.22 293	0.43 269	0.33 89	0.21 140	0.58 364	0.39 383	0.95 404	0.67 284	0.63 263	0.77 286	0.69 350	0.57 375	0.61 304	0.38 324	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.16 285	0.19 359	0.18 354

RAFT_R40	0.40 284	0.19 180	0.44 281	0.43 371	0.25 265	0.23 26	0.26 146	0.67 256	0.67 284	0.98 494	0.78 297	0.72 367	0.43 293	0.76 418	0.35 283	0.16 261	0.11 167	0.20 360	0.16 285	0.18 325	0.14 246

xyz-stereo	4.23 623	0.17 115	61.76 653	0.34 106	0.16 10	12.16 634	0.37 338	0.58 188	0.68 289	1.01 506	3.36 611	0.77 398	0.82 506	1.21 545	0.40 337	0.12 47	0.10 66	0.16 202	0.11 130	0.13 127	0.10 65

Reg-Stereo(zero)	0.30 161	0.16 87	0.28 73	0.34 106	0.18 41	0.32 178	0.20 54	0.63 223	0.68 289	0.50 212	0.52 200	0.51 246	0.30 200	0.45 150	0.25 130	0.13 85	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.12 91	0.11 112

AAGNet	1.43 586	0.20 217	0.48 342	0.44 390	0.25 265	0.29 123	0.31 233	0.65 237	0.68 289	0.97 489	0.86 345	0.67 345	0.62 407	0.64 337	20.63 639	0.16 261	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.19 359	0.12 159

ASMatch	0.48 367	0.19 180	0.45 293	0.39 238	0.28 364	0.37 224	0.26 146	0.74 315	0.68 289	0.76 359	2.34 585	0.61 305	0.52 344	0.62 312	0.37 315	0.14 132	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.21 428

GES	0.44 319	0.23 314	0.57 412	0.40 276	0.30 408	0.59 377	0.36 323	0.96 408	0.68 289	0.74 350	0.83 327	0.47 228	0.48 322	0.67 363	0.43 350	0.22 435	0.16 408	0.17 242	0.16 285	0.18 325	0.23 453

DMCA-RVC	0.51 408	0.30 447	0.59 417	0.50 479	0.32 446	0.54 335	0.38 360	0.86 364	0.68 289	0.94 476	0.86 345	0.91 448	0.68 446	0.70 385	0.59 440	0.23 452	0.18 449	0.31 526	0.23 474	0.26 468	0.19 387

DMCA	0.45 329	0.26 395	0.50 367	0.38 209	0.28 364	0.51 317	0.34 277	0.93 392	0.68 289	0.75 352	0.83 327	0.79 402	0.53 348	0.51 203	0.54 425	0.21 409	0.16 408	0.21 402	0.16 285	0.19 359	0.21 428

xyz-stereo-finetune	0.33 184	0.18 142	0.36 168	0.33 89	0.18 41	0.57 358	0.31 233	0.58 188	0.69 296	0.45 193	0.54 206	0.38 167	0.33 225	0.56 242	0.36 299	0.12 47	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.12 159

MIPNet	0.37 241	0.21 254	0.59 417	0.39 238	0.25 265	0.50 313	0.28 181	0.77 332	0.70 297	0.65 282	0.60 227	0.40 184	0.49 326	0.44 146	0.37 315	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.13 202

PFNet+	0.40 284	0.19 180	0.49 354	0.39 238	0.25 265	0.28 108	0.23 108	0.64 236	0.70 297	0.85 420	0.79 307	0.64 320	0.35 236	0.72 395	0.34 266	0.19 369	0.14 340	0.23 439	0.20 417	0.16 266	0.20 410

NF-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.45 293	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.57 271	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

OCTAStereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

PSM-AAD	0.48 367	0.20 217	0.37 184	0.43 371	0.23 204	0.56 353	0.50 468	0.65 237	0.70 297	1.07 527	1.12 463	0.58 279	0.92 531	0.61 304	0.32 239	0.15 202	0.11 167	0.25 469	0.26 513	0.18 325	0.43 565

RE-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

TVStereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

RAFT-RH_RVC	0.56 448	0.17 115	0.41 237	0.37 179	0.23 204	0.57 358	0.24 125	0.60 203	0.70 297	1.19 547	3.94 618	0.56 266	0.38 262	0.65 344	0.36 299	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.14 226	0.12 91	0.13 202

ICVP	0.46 339	0.25 376	0.38 196	0.48 450	0.28 364	0.58 364	0.43 426	1.00 420	0.70 297	0.67 298	0.95 389	0.75 386	0.55 366	0.53 219	0.54 425	0.23 452	0.17 431	0.19 330	0.17 335	0.19 359	0.20 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 302	0.22 293	0.38 196	0.39 238	0.24 233	0.55 340	0.32 254	0.79 342	0.70 297	0.71 326	0.72 261	0.63 313	0.57 375	0.62 312	0.44 366	0.19 369	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.18 325	0.19 387

DeepPruner_ROB	0.53 423	0.34 469	0.59 417	0.41 310	0.30 408	0.50 313	0.43 426	1.19 506	0.70 297	0.85 420	1.05 440	0.86 426	0.55 366	0.84 454	0.51 410	0.29 512	0.23 503	0.22 417	0.22 458	0.26 468	0.25 469

G2L-ROB	0.47 355	0.19 180	0.42 258	0.35 142	0.22 164	0.57 358	0.42 419	1.14 485	0.71 308	0.84 416	0.75 276	1.09 501	0.53 348	0.74 408	0.53 420	0.17 303	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.17 301	0.19 387

trnet	0.27 126	0.14 41	0.23 3	0.28 3	0.15 2	0.37 224	0.23 108	0.52 163	0.72 309	0.42 184	0.51 191	0.34 137	0.26 140	0.39 99	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.11 52	0.10 65

H2IRNET	0.37 241	0.20 217	0.33 134	0.38 209	0.25 265	0.27 83	0.23 108	0.59 193	0.72 309	0.39 169	0.90 369	0.74 384	0.55 366	0.52 210	0.43 350	0.15 202	0.13 305	0.18 290	0.20 417	0.16 266	0.13 202

4D-IteraStereo	0.33 184	0.18 142	0.40 227	0.40 276	0.24 233	0.32 178	0.27 162	0.58 188	0.72 309	0.65 282	0.54 206	0.42 200	0.23 103	0.45 150	0.28 199	0.14 132	0.09 25	0.19 330	0.16 285	0.16 266	0.11 112

LoS	0.29 144	0.15 69	0.30 93	0.29 5	0.18 41	0.33 187	0.29 191	0.51 154	0.72 309	0.34 134	0.52 200	0.41 190	0.28 166	0.47 172	0.28 199	0.15 202	0.11 167	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.11 112
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CSP-Net	0.56 448	0.27 412	0.49 354	0.41 310	0.28 364	1.22 554	0.50 468	1.23 526	0.72 309	0.95 483	0.95 389	0.89 441	0.62 407	0.83 449	0.62 450	0.26 485	0.17 431	0.17 242	0.17 335	0.18 325	0.17 336

CREStereo	0.28 133	0.15 69	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 224	0.25 133	0.51 154	0.72 309	0.42 184	0.51 191	0.32 119	0.26 140	0.38 93	0.25 130	0.16 261	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.11 112
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
BEATNet_4x	0.46 339	0.32 456	0.56 408	0.37 179	0.19 64	0.63 402	0.35 301	1.01 429	0.72 309	0.77 365	0.83 327	0.70 354	0.59 391	0.68 373	0.53 420	0.16 261	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.24 451	0.16 316

FACV-RUCA	0.43 312	0.28 426	0.47 322	0.45 413	0.33 457	0.58 364	0.34 277	0.82 351	0.73 316	0.57 236	0.84 332	0.47 228	0.50 337	0.54 226	0.39 330	0.22 435	0.15 372	0.35 541	0.16 285	0.28 483	0.21 428

rvit_0105_4	0.41 295	0.29 438	0.71 478	0.50 479	0.29 391	0.41 264	0.41 409	0.55 175	0.73 316	0.45 193	0.48 174	0.55 263	0.44 303	0.57 255	0.36 299	0.28 505	0.26 525	0.25 469	0.22 458	0.23 438	0.18 354

Any-RAFT	0.35 206	0.16 87	0.30 93	0.34 106	0.21 140	0.52 321	0.22 90	0.88 376	0.73 316	0.53 224	0.73 265	0.64 320	0.28 166	0.46 165	0.24 110	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.12 159

RAFT_CTSACE	0.45 329	0.20 217	0.44 281	0.45 413	0.27 340	0.34 198	0.39 383	0.60 203	0.73 316	0.76 359	1.44 540	0.83 415	0.38 262	1.08 525	0.26 159	0.12 47	0.13 305	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.11 112

STrans-v2	0.46 339	0.20 217	0.48 342	0.40 276	0.24 233	0.55 340	0.50 468	1.07 452	0.73 316	0.65 282	1.05 440	0.72 367	0.69 450	0.72 395	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.14 226	0.13 127	0.12 159

XX-TBD	0.32 173	0.53 551	0.26 49	0.51 495	0.20 106	0.37 224	0.24 125	0.40 87	0.73 316	0.54 228	0.69 255	0.31 116	0.25 123	0.32 39	0.27 178	0.16 261	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.11 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 224	0.17 115	0.41 237	0.35 142	0.19 64	0.33 187	0.29 191	0.65 237	0.73 316	0.68 304	1.01 417	0.56 266	0.40 279	0.42 125	0.30 222	0.11 32	0.09 25	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.10 65

rvit_0105_5	0.42 302	0.31 452	0.73 486	0.50 479	0.29 391	0.44 282	0.42 419	0.61 209	0.74 323	0.51 215	0.51 191	0.60 300	0.47 317	0.57 255	0.38 324	0.27 495	0.25 519	0.25 469	0.23 474	0.22 421	0.18 354

IPLGR	0.39 272	0.21 254	0.63 437	0.39 238	0.22 164	0.49 310	0.29 191	0.76 329	0.74 323	0.78 369	0.77 286	0.44 215	0.42 287	0.47 172	0.38 324	0.13 85	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.15 222	0.13 202

DEmStereo	0.48 367	0.17 115	0.50 367	0.38 209	0.25 265	0.59 377	0.34 277	0.63 223	0.74 323	0.89 449	1.66 559	0.58 279	1.06 553	0.60 296	0.42 345	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.16 285	0.14 172	0.15 270

DCVSM-stereo	0.49 385	0.27 412	0.53 393	0.39 238	0.29 391	0.51 317	0.26 146	0.75 322	0.75 326	1.11 537	0.75 276	1.05 489	0.72 471	0.60 296	0.47 392	0.20 392	0.19 463	0.24 456	0.20 417	0.25 461	0.30 508

test_sample8	1.25 577	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.13 476	0.75 326	1.50 570	0.95 389	3.29 609	1.59 590	1.20 541	1.36 569	0.41 567	8.41 637	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

HHNet	0.41 295	0.17 115	0.41 237	0.34 106	0.37 485	0.33 187	0.34 277	0.69 274	0.75 326	0.86 427	1.30 515	0.52 250	0.32 213	0.52 210	0.35 283	0.15 202	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.15 222	0.24 461

UNet	0.54 435	0.26 395	0.66 454	0.44 390	0.40 505	0.99 515	0.41 409	0.98 414	0.75 326	0.83 409	0.89 365	1.04 485	0.72 471	0.73 401	0.62 450	0.19 369	0.14 340	0.20 360	0.17 335	0.20 375	0.17 336

UPFNet	0.53 423	0.24 351	0.51 380	0.45 413	0.38 494	0.84 488	0.49 463	0.99 416	0.75 326	0.87 435	0.88 361	0.86 426	0.64 424	0.80 435	0.71 476	0.20 392	0.20 475	0.20 360	0.20 417	0.19 359	0.15 270

Gwc-CoAtRS	0.34 190	0.17 115	0.44 281	0.39 238	0.23 204	0.34 198	0.22 90	0.70 289	0.75 326	0.60 244	0.59 225	0.58 279	0.29 182	0.45 150	0.26 159	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.12 159

HSM	0.51 408	0.24 351	0.41 237	0.39 238	0.24 233	0.75 452	0.40 394	1.22 521	0.75 326	0.81 388	0.91 372	1.21 522	0.69 450	0.87 468	0.46 385	0.17 303	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.17 301	0.17 336

DN-CSS_ROB	0.43 312	0.26 395	0.62 427	0.40 276	0.29 391	0.44 282	0.27 162	0.77 332	0.75 326	0.72 338	1.09 456	0.48 233	0.43 293	0.69 379	0.37 315	0.15 202	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.18 325	0.16 316

GMStereo_Zeroshot	0.49 385	0.44 522	0.74 491	0.49 465	0.27 340	0.56 353	0.29 191	0.73 313	0.76 334	0.86 427	0.94 380	0.91 448	0.36 254	0.74 408	0.43 350	0.26 485	0.14 340	0.26 488	0.15 253	0.36 531	0.18 354

BUS	0.45 329	0.25 376	0.43 269	0.45 413	0.28 364	0.70 433	0.34 277	0.94 397	0.76 334	0.75 352	0.80 310	0.65 333	0.49 326	0.64 337	0.51 410	0.20 392	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

BSDual-CNN	0.46 339	0.25 376	0.43 269	0.45 413	0.28 364	0.77 459	0.40 394	0.94 397	0.76 334	0.75 352	0.80 310	0.76 392	0.54 360	0.64 337	0.43 350	0.20 392	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

psmg	0.49 385	0.25 376	0.43 269	0.41 310	0.28 364	0.85 489	0.43 426	0.99 416	0.76 334	0.91 461	0.94 380	0.76 392	0.54 360	0.64 337	0.43 350	0.20 392	0.15 372	0.20 360	0.20 417	0.18 325	0.18 354

TransformOpticalFlow	0.44 319	0.20 217	0.47 322	0.41 310	0.23 204	0.37 224	0.47 449	0.94 397	0.76 334	0.65 282	1.14 475	0.73 378	0.56 373	0.76 418	0.32 239	0.15 202	0.10 66	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.13 202

IIG-Stereo	0.43 312	0.21 254	0.44 281	0.50 479	0.25 265	0.44 282	0.21 79	0.71 297	0.76 334	0.83 409	0.95 389	0.83 415	0.43 293	0.90 479	0.35 283	0.15 202	0.12 230	0.19 330	0.14 226	0.15 222	0.11 112

LMCR-Stereo	0.53 423	0.30 447	0.53 393	0.58 542	0.30 408	0.83 485	0.36 323	1.19 506	0.76 334	0.88 445	1.04 436	0.56 266	0.62 407	0.82 441	0.67 464	0.19 369	0.15 372	0.19 330	0.14 226	0.23 438	0.17 336

G2L-Stereo_test	0.48 367	0.20 217	0.40 227	0.34 106	0.23 204	0.57 358	0.58 509	1.10 462	0.77 341	0.86 427	0.94 380	0.95 459	0.54 360	0.68 373	0.60 443	0.16 261	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.15 270

YMNet	0.66 482	0.38 497	0.90 523	0.52 507	0.46 542	1.08 533	0.49 463	1.00 420	0.77 341	1.18 545	1.29 512	1.12 509	0.74 476	0.85 461	0.86 504	0.27 495	0.31 556	0.25 469	0.25 499	0.24 451	0.23 453

YMNet_1	0.66 482	0.38 497	0.90 523	0.52 507	0.46 542	1.08 533	0.49 463	1.00 420	0.77 341	1.18 545	1.29 512	1.12 509	0.74 476	0.85 461	0.86 504	0.27 495	0.31 556	0.25 469	0.25 499	0.24 451	0.23 453

DispNO	0.47 355	0.23 314	0.71 478	0.39 238	0.31 430	0.60 383	0.38 360	0.89 378	0.77 341	0.75 352	0.84 332	0.72 367	0.54 360	0.73 401	0.46 385	0.19 369	0.14 340	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.17 336

ToySt	0.49 385	0.27 412	0.75 495	0.40 276	0.27 340	0.64 409	0.49 463	0.84 357	0.77 341	0.60 244	0.83 327	0.88 437	0.66 437	0.70 385	0.56 432	0.16 261	0.17 431	0.21 402	0.20 417	0.21 399	0.19 387

Anonymous_2	0.82 521	0.44 522	0.63 437	0.40 276	0.43 524	0.80 469	0.52 486	0.72 302	0.77 341	0.71 326	0.60 227	0.87 432	0.76 483	0.75 414	0.58 435	0.52 584	0.54 598	0.54 585	4.82 637	0.56 579	0.40 555

SACVNet	0.58 462	0.34 469	0.55 402	0.55 531	0.36 478	0.63 402	0.48 457	1.13 476	0.77 341	1.02 509	1.06 446	1.02 481	0.74 476	0.90 479	0.51 410	0.27 495	0.21 485	0.25 469	0.24 490	0.29 487	0.36 539

IRAFT_RVC	0.42 302	0.20 217	0.48 342	0.44 390	0.24 233	0.27 83	0.54 495	0.74 315	0.77 341	0.76 359	0.80 310	0.73 378	0.51 342	0.70 385	0.36 299	0.17 303	0.10 66	0.21 402	0.16 285	0.16 266	0.14 246

SFCPSM	0.47 355	0.21 254	0.55 402	0.40 276	0.27 340	0.87 493	0.37 338	1.33 551	0.77 341	0.80 375	0.84 332	0.54 258	0.49 326	0.57 255	0.37 315	0.18 337	0.13 305	0.18 290	0.20 417	0.16 266	0.15 270

PSMNet-RSSM	0.48 367	0.22 293	0.38 196	0.42 350	0.25 265	0.50 313	0.37 338	1.10 462	0.77 341	0.70 319	1.06 446	0.84 419	0.64 424	0.62 312	0.47 392	0.23 452	0.15 372	0.23 439	0.25 499	0.20 375	0.19 387

G2L-Stereo	0.49 385	0.23 314	0.48 342	0.43 371	0.26 309	0.47 302	0.42 419	0.93 392	0.78 351	0.84 416	0.86 345	0.91 448	0.52 344	0.78 429	0.70 471	0.20 392	0.17 431	0.22 417	0.18 362	0.17 301	0.21 428

WCG-NET（raft）	0.31 167	0.15 69	0.36 168	0.32 72	0.19 64	0.35 207	0.27 162	0.51 154	0.78 351	0.45 193	0.55 212	0.48 233	0.27 151	0.54 226	0.26 159	0.13 85	0.10 66	0.12 59	0.11 130	0.12 91	0.11 112

GCST	0.83 527	1.22 600	0.74 491	1.58 604	1.01 598	1.06 528	0.23 108	0.78 338	0.78 351	0.97 489	0.65 240	0.78 400	0.35 236	0.92 489	0.34 266	0.96 602	0.65 604	1.20 603	0.81 606	0.91 593	0.70 592

test-3	0.34 190	0.16 87	0.43 269	0.39 238	0.21 140	0.43 274	0.22 90	0.63 223	0.78 351	0.71 326	0.45 161	0.64 320	0.27 151	0.43 134	0.31 229	0.12 47	0.09 25	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.10 65

test_1	0.34 190	0.16 87	0.43 269	0.39 238	0.21 140	0.43 274	0.23 108	0.63 223	0.78 351	0.68 304	0.45 161	0.64 320	0.27 151	0.43 134	0.31 229	0.12 47	0.09 25	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.10 65

OMP-Stereo	0.42 302	0.22 293	0.46 310	0.52 507	0.24 233	0.36 217	0.25 133	0.71 297	0.78 351	0.77 365	0.64 237	0.89 441	0.39 273	0.91 486	0.35 283	0.15 202	0.12 230	0.20 360	0.15 253	0.15 222	0.12 159

PFNet	0.42 302	0.18 142	0.58 416	0.43 371	0.24 233	0.43 274	0.32 254	0.74 315	0.78 351	1.00 501	0.74 274	0.68 346	0.39 273	0.72 395	0.37 315	0.16 261	0.10 66	0.20 360	0.15 253	0.16 266	0.13 202

HGLStereo	0.56 448	0.28 426	0.57 412	0.50 479	0.37 485	0.80 469	0.45 438	1.02 432	0.78 351	0.86 427	1.14 475	0.89 441	0.82 506	0.76 418	0.73 479	0.21 409	0.20 475	0.19 330	0.18 362	0.19 359	0.21 428

GANet-RSSM	0.47 355	0.21 254	0.37 184	0.38 209	0.25 265	0.58 364	0.36 323	1.07 452	0.78 351	0.68 304	1.01 417	0.86 426	0.67 440	0.62 312	0.44 366	0.21 409	0.15 372	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.17 336

rvit_0105_3	0.47 355	0.34 469	0.77 505	0.54 524	0.31 430	0.49 310	0.47 449	0.63 223	0.79 360	0.65 282	0.59 225	0.64 320	0.50 337	0.65 344	0.39 330	0.29 512	0.27 534	0.29 517	0.28 526	0.21 399	0.20 410

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 487	0.81 580	0.73 486	0.53 517	0.37 485	1.40 565	0.53 491	1.04 439	0.79 360	0.88 445	0.94 380	0.95 459	0.53 348	0.93 495	0.58 435	0.39 562	0.30 547	0.57 587	0.31 541	0.53 575	0.30 508

WCG-NET	0.28 133	0.15 69	0.33 134	0.33 89	0.19 64	0.33 187	0.27 162	0.39 78	0.80 362	0.46 199	0.49 178	0.39 172	0.25 123	0.40 107	0.25 130	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.11 130	0.12 91	0.10 65

RAFT-Stereo-weight	0.32 173	0.18 142	0.33 134	0.39 238	0.22 164	0.26 67	0.29 191	0.67 256	0.80 362	0.53 224	0.51 191	0.58 279	0.20 64	0.47 172	0.27 178	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.11 112

CoDeX	0.47 355	0.20 217	0.49 354	0.42 350	0.25 265	0.75 452	0.36 323	1.27 541	0.80 362	0.82 397	0.96 393	0.62 311	0.57 375	0.60 296	0.36 299	0.17 303	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.16 266	0.14 246

riskmin	0.38 256	0.20 217	0.39 215	0.32 72	0.23 204	0.53 329	0.30 207	0.63 223	0.80 362	0.49 209	0.56 215	0.73 378	0.58 384	0.55 231	0.36 299	0.17 303	0.11 167	0.19 330	0.13 195	0.19 359	0.20 410

RAFT+CT+SA	0.39 272	0.23 314	0.36 168	0.51 495	0.27 340	0.29 123	0.46 442	0.75 322	0.80 362	0.51 215	0.89 365	0.41 190	0.40 279	0.78 429	0.32 239	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.18 362	0.15 222	0.14 246

PSMNet-ADL	0.48 367	0.27 412	0.40 227	0.48 450	0.30 408	0.68 426	0.37 338	0.90 383	0.80 362	0.61 252	0.80 310	0.92 453	0.62 407	0.72 395	0.63 453	0.23 452	0.18 449	0.18 290	0.20 417	0.22 421	0.20 410

ACVNet	0.46 339	0.23 314	0.36 168	0.39 238	0.28 364	0.58 364	0.40 394	0.87 371	0.80 362	0.64 273	0.96 393	0.79 402	0.60 395	0.63 323	0.67 464	0.17 303	0.15 372	0.16 202	0.15 253	0.18 325	0.15 270

acv_ft	0.51 408	0.23 314	0.56 408	0.44 390	0.28 364	0.86 492	0.39 383	0.91 388	0.80 362	0.97 489	0.96 393	0.79 402	0.59 391	0.63 323	0.87 510	0.17 303	0.15 372	0.16 202	0.15 253	0.17 301	0.15 270

test_sample5	0.47 355	0.26 395	0.49 354	0.36 162	0.22 164	0.64 409	0.39 383	1.13 476	0.81 370	0.77 365	0.94 380	0.64 320	0.54 360	0.65 344	0.43 350	0.21 409	0.16 408	0.22 417	0.20 417	0.22 421	0.20 410

test_sample4	0.47 355	0.26 395	0.50 367	0.35 142	0.22 164	0.69 428	0.38 360	1.15 489	0.81 370	0.78 369	0.82 321	0.62 311	0.53 348	0.63 323	0.44 366	0.21 409	0.15 372	0.21 402	0.19 392	0.21 399	0.19 387

test_sample3	0.46 339	0.25 376	0.50 367	0.35 142	0.23 204	0.69 428	0.37 338	1.15 489	0.81 370	0.75 352	0.79 307	0.66 338	0.49 326	0.63 323	0.46 385	0.21 409	0.15 372	0.20 360	0.19 392	0.21 399	0.19 387

DualNet	0.48 367	0.26 395	0.49 354	0.36 162	0.22 164	0.64 409	0.39 383	1.13 476	0.81 370	0.80 375	1.03 430	0.64 320	0.54 360	0.65 344	0.43 350	0.21 409	0.16 408	0.22 417	0.20 417	0.22 421	0.20 410

ARAFT	0.47 355	0.24 351	0.79 507	0.42 350	0.25 265	0.55 340	0.55 499	0.75 322	0.81 370	0.89 449	0.75 276	0.73 378	0.47 317	0.88 471	0.37 315	0.15 202	0.12 230	0.23 439	0.22 458	0.14 172	0.13 202

CBFPSM	0.59 469	0.22 293	1.31 568	0.38 209	0.27 340	1.12 540	0.65 526	0.79 342	0.82 375	0.80 375	0.81 317	1.35 549	0.87 519	0.67 363	0.76 484	0.16 261	0.15 372	0.15 174	0.16 285	0.17 301	0.22 446

test_5	0.43 312	0.24 351	0.43 269	0.52 507	0.28 364	0.28 108	0.42 419	0.72 302	0.82 375	0.62 254	0.91 372	0.72 367	0.55 366	0.79 434	0.35 283	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.16 316

test_3	0.36 224	0.19 180	0.44 281	0.44 390	0.23 204	0.48 305	0.36 323	0.66 246	0.82 375	0.64 273	0.45 161	0.68 346	0.25 123	0.41 115	0.31 229	0.12 47	0.10 66	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.11 112

psm_up	0.55 437	0.26 395	0.47 322	0.49 465	0.32 446	0.65 417	0.56 505	1.04 439	0.82 375	0.82 397	0.88 361	1.01 476	0.94 537	0.74 408	0.61 447	0.21 409	0.25 519	0.26 488	0.23 474	0.21 399	0.20 410

DSFCA	0.55 437	0.25 376	0.62 427	0.40 276	0.36 478	0.74 447	0.52 486	1.04 439	0.82 375	1.06 524	0.84 332	0.89 441	0.63 413	0.99 505	0.58 435	0.25 475	0.21 485	0.21 402	0.21 440	0.21 399	0.19 387

ACV-stereo	0.62 475	0.34 469	1.00 534	0.43 371	0.31 430	1.20 552	0.40 394	0.75 322	0.83 380	0.64 273	0.77 286	2.10 588	1.03 550	0.81 438	0.64 456	0.21 409	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.21 399	0.21 428

test_sample6	0.49 385	0.26 395	0.50 367	0.37 179	0.22 164	0.63 402	0.40 394	1.12 474	0.83 380	0.80 375	1.03 430	0.66 338	0.55 366	0.67 363	0.46 385	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.22 458	0.23 438	0.21 428

SQANet	0.82 521	0.74 573	0.67 458	1.13 596	0.98 596	1.11 537	0.47 449	1.07 452	0.83 380	0.91 461	1.05 440	1.03 483	0.74 476	1.01 509	0.64 456	0.61 591	0.24 511	1.03 601	0.35 555	1.18 602	0.58 589

hknet	0.49 385	0.25 376	0.51 380	0.45 413	0.29 391	0.77 459	0.40 394	0.94 397	0.83 380	0.75 352	0.80 310	0.97 464	0.61 401	0.73 401	0.45 375	0.18 337	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

s12784h	0.36 224	0.15 69	0.24 16	0.34 106	0.15 2	0.77 459	0.29 191	0.80 345	0.83 380	0.56 233	0.57 219	0.43 208	0.40 279	0.57 255	0.33 251	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.09 10	0.14 172	0.09 6

ISRNet	0.56 448	0.24 351	0.66 454	0.56 534	0.36 478	0.44 282	0.25 133	0.82 351	0.84 385	1.07 527	1.25 503	0.91 448	0.60 395	0.66 352	0.58 435	0.35 552	0.26 525	0.36 546	0.33 550	0.30 496	0.42 559

iinet-f	0.67 487	0.26 395	2.15 598	0.39 238	0.31 430	1.19 551	0.56 505	0.84 357	0.84 385	0.80 375	1.17 488	1.05 489	0.84 513	0.71 390	1.21 561	0.20 392	0.18 449	0.17 242	0.15 253	0.20 375	0.20 410

gwcnet-sp	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

scenet	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

ssnet	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

CFNet-RSSM	0.34 190	0.17 115	0.45 293	0.39 238	0.22 164	0.35 207	0.23 108	0.73 313	0.84 385	0.65 282	0.54 206	0.57 271	0.28 166	0.46 165	0.26 159	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.13 127	0.11 112

DANet	0.71 498	0.45 526	0.91 525	0.59 546	0.40 505	0.81 474	0.40 394	0.97 411	0.84 385	1.20 551	1.22 496	1.33 543	0.88 523	1.16 536	1.24 562	0.27 495	0.23 503	0.31 526	0.25 499	0.35 526	0.32 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.49 385	0.26 395	0.35 161	0.39 238	0.26 309	0.64 409	0.36 323	1.15 489	0.84 385	0.67 298	0.88 361	0.88 437	0.59 391	0.58 275	0.45 375	0.24 464	0.17 431	0.27 501	0.27 520	0.25 461	0.23 453

DRaft	0.49 385	0.17 115	0.47 322	0.37 179	0.25 265	0.58 364	0.40 394	0.65 237	0.85 393	1.02 509	1.75 566	0.50 242	0.82 506	0.63 323	0.40 337	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.16 285	0.14 172	0.15 270

APVNet	0.71 498	0.37 487	0.89 522	0.56 534	0.45 535	1.18 550	0.68 535	1.41 567	0.85 393	0.81 388	1.15 481	1.04 485	0.81 502	1.10 529	1.17 558	0.26 485	0.28 538	0.32 532	0.31 541	0.29 487	0.30 508

cf-r	0.47 355	0.23 314	0.41 237	0.39 238	0.23 204	0.59 377	0.37 338	0.88 376	0.85 393	0.72 338	1.05 440	0.94 457	0.62 407	0.56 242	0.54 425	0.21 409	0.14 340	0.17 242	0.19 392	0.15 222	0.15 270

CFNet-ft	0.48 367	0.23 314	0.36 168	0.40 276	0.26 309	0.64 409	0.37 338	0.87 371	0.85 393	0.64 273	1.00 414	1.01 476	0.64 424	0.61 304	0.53 420	0.23 452	0.15 372	0.24 456	0.21 440	0.23 438	0.18 354

CFNet_RVC	0.48 367	0.23 314	0.36 168	0.40 276	0.26 309	0.64 409	0.37 338	0.87 371	0.85 393	0.64 273	1.00 414	1.01 476	0.64 424	0.61 304	0.53 420	0.23 452	0.15 372	0.24 456	0.21 440	0.23 438	0.18 354

AASNet	0.53 423	0.25 376	0.52 385	0.49 465	0.32 446	0.74 447	0.40 394	1.50 577	0.86 398	0.86 427	0.92 376	0.64 320	0.59 391	0.59 290	0.79 489	0.23 452	0.19 463	0.20 360	0.16 285	0.21 399	0.19 387

GANet-ADL	0.42 302	0.25 376	0.45 293	0.43 371	0.29 391	0.54 335	0.35 301	0.89 378	0.86 398	0.63 263	0.72 261	0.68 346	0.42 287	0.52 210	0.41 341	0.21 409	0.14 340	0.15 174	0.13 195	0.18 325	0.19 387

CrosDoStereo	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.24 233	0.40 249	1.18 594	0.67 256	0.86 398	0.94 476	1.37 524	0.63 313	0.77 490	0.65 344	0.45 375	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.14 246

DeepStereo_LL	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.24 233	0.40 249	1.18 594	0.67 256	0.86 398	0.94 476	1.37 524	0.63 313	0.77 490	0.65 344	0.45 375	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.14 246

ADLNet	0.55 437	0.27 412	0.51 380	0.44 390	0.35 473	0.78 463	0.46 442	1.08 456	0.86 398	0.99 496	0.98 407	0.92 453	0.63 413	0.69 379	0.81 494	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.21 428

test_xeample	1.01 549	0.21 254	0.42 258	0.35 142	0.21 140	0.71 438	0.39 383	1.23 526	0.86 398	0.81 388	1.04 436	0.69 350	0.61 401	0.69 379	10.93 632	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.17 335	0.18 325	0.17 336

delet	0.55 437	0.24 351	0.55 402	0.44 390	0.33 457	1.07 529	0.50 468	1.00 420	0.86 398	0.85 420	0.96 393	0.90 446	0.63 413	0.83 449	0.74 482	0.18 337	0.18 449	0.20 360	0.21 440	0.16 266	0.15 270

STTStereo	0.55 437	0.37 487	0.76 500	0.44 390	0.31 430	0.60 383	0.44 435	0.96 408	0.86 398	0.99 496	0.90 369	0.96 462	0.58 384	0.71 390	0.61 447	0.25 475	0.23 503	0.26 488	0.32 547	0.24 451	0.23 453

PS-NSSS	0.58 462	0.44 522	0.62 427	0.42 350	0.33 457	0.66 420	0.58 509	1.02 432	0.86 398	0.77 365	1.28 508	0.72 367	0.64 424	0.82 441	0.59 440	0.31 522	0.26 525	0.40 559	0.27 520	0.33 515	0.26 475

THIR-Stereo	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.23 204	0.75 452	0.67 530	0.66 246	0.87 407	1.02 509	1.40 530	0.72 367	0.76 483	0.62 312	0.42 345	0.15 202	0.11 167	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.15 270

FADNet-RVC	0.60 472	0.53 551	1.14 549	0.46 434	0.39 500	0.61 385	0.39 383	1.12 474	0.87 407	0.70 319	0.84 332	1.04 485	0.55 366	0.94 502	0.69 468	0.26 485	0.25 519	0.28 509	0.28 526	0.31 502	0.31 516

G-Net	0.95 543	0.46 528	1.04 537	0.64 560	0.48 547	2.12 596	0.64 525	1.01 429	0.87 407	1.75 586	2.82 602	1.30 534	1.64 594	1.06 519	0.96 534	0.36 556	0.29 543	0.35 541	0.25 499	0.45 558	0.42 559

MLCV	0.47 355	0.24 351	0.61 424	0.37 179	0.17 25	0.61 385	0.33 264	0.80 345	0.87 407	0.94 476	1.13 470	0.72 367	0.43 293	0.89 477	0.51 410	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.14 172	0.12 159

DualNet (step1)	0.57 455	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	0.68 373	0.50 400	0.41 567	0.20 475	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

test_sample9	1.05 558	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	1.20 541	1.36 569	0.41 567	8.41 637	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

test_sample7	0.52 417	0.29 438	0.50 367	0.36 162	0.27 340	0.62 393	0.41 409	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	0.68 373	0.50 400	0.26 485	0.20 475	0.27 501	0.26 513	0.27 479	0.24 461

NINENet	0.50 401	0.29 438	0.51 380	0.45 413	0.32 446	0.70 433	0.34 277	1.10 462	0.88 411	0.80 375	0.94 380	0.65 333	0.49 326	0.73 401	0.51 410	0.22 435	0.20 475	0.25 469	0.18 362	0.22 421	0.21 428

CREStereo++_RVC	0.32 173	0.15 69	0.23 3	0.31 46	0.24 233	0.27 83	0.22 90	0.46 134	0.88 411	0.46 199	0.80 310	0.30 107	0.26 140	0.36 74	0.33 251	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.51 592	0.13 127	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
CFNet_pseudo	0.46 339	0.24 351	0.52 385	0.37 179	0.27 340	0.58 364	0.30 207	0.86 364	0.88 411	0.82 397	1.03 430	0.75 386	0.47 317	0.58 275	0.44 366	0.17 303	0.12 230	0.24 456	0.16 285	0.24 451	0.19 387

xxxx	1.01 549	0.22 293	0.43 269	0.36 162	0.21 140	0.82 482	0.36 323	1.32 549	0.88 411	0.71 326	0.94 380	0.97 464	0.63 413	0.64 337	10.58 631	0.20 392	0.16 408	0.18 290	0.17 335	0.19 359	0.19 387

psmorigin	0.82 521	0.51 541	2.09 596	0.49 465	0.41 512	0.85 489	0.50 468	1.04 439	0.88 411	1.45 567	1.43 537	1.50 564	1.06 553	1.22 547	0.97 535	0.31 522	0.32 561	0.27 501	0.27 520	0.33 515	0.42 559

FADNet_RVC	0.55 437	0.37 487	1.17 554	0.44 390	0.31 430	0.56 353	0.34 277	1.06 448	0.88 411	0.67 298	0.90 369	0.61 305	0.65 430	0.93 495	0.70 471	0.21 409	0.18 449	0.26 488	0.23 474	0.31 502	0.28 492

RASNet	0.53 423	0.22 293	0.52 385	0.38 209	0.22 164	0.68 426	0.38 360	0.97 411	0.88 411	0.73 345	1.04 436	1.03 483	0.92 531	0.90 479	0.86 504	0.16 261	0.14 340	0.14 132	0.17 335	0.15 222	0.13 202

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 423	0.32 456	0.64 442	0.44 390	0.30 408	0.66 420	0.44 435	1.04 439	0.88 411	0.91 461	0.91 372	0.99 469	0.60 395	0.68 373	0.60 443	0.21 409	0.17 431	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.21 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.46 339	0.24 351	0.52 385	0.37 179	0.27 340	0.58 364	0.31 233	0.86 364	0.88 411	0.82 397	1.02 426	0.75 386	0.47 317	0.58 275	0.44 366	0.17 303	0.12 230	0.24 456	0.16 285	0.24 451	0.19 387

AdaStereo	0.50 401	0.32 456	0.47 322	0.48 450	0.25 265	0.67 424	0.32 254	1.17 501	0.88 411	0.75 352	0.99 412	0.75 386	0.49 326	0.67 363	0.46 385	0.27 495	0.12 230	0.28 509	0.18 362	0.23 438	0.18 354
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.
DFGA-Net	0.45 329	0.29 438	0.80 509	0.42 350	0.32 446	0.53 329	0.35 301	0.78 338	0.89 424	0.66 295	0.75 276	0.48 233	0.39 273	0.74 408	0.60 443	0.15 202	0.13 305	0.19 330	0.18 362	0.20 375	0.17 336

raft+_RVC	0.38 256	0.19 180	0.35 161	0.37 179	0.25 265	0.45 292	0.37 338	0.78 338	0.89 424	0.51 215	0.78 297	0.50 242	0.29 182	0.53 219	0.40 337	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.12 159

222	1.18 572	0.22 293	0.44 281	0.37 179	0.22 164	0.79 466	0.37 338	1.31 548	0.89 424	0.92 469	1.08 452	0.72 367	0.71 467	0.66 352	13.89 635	0.20 392	0.15 372	0.17 242	0.16 285	0.18 325	0.19 387

coex_refinement	0.53 423	0.21 254	0.39 215	0.44 390	0.30 408	0.76 458	0.39 383	1.09 460	0.90 427	0.85 420	1.12 463	1.00 472	0.56 373	0.63 323	0.81 494	0.21 409	0.13 305	0.16 202	0.16 285	0.20 375	0.21 428

TCMNet	0.66 482	0.39 504	0.98 532	0.59 546	0.61 576	0.96 508	0.55 499	1.05 444	0.90 427	0.84 416	1.14 475	0.89 441	0.65 430	0.85 461	1.01 543	0.26 485	0.26 525	0.31 526	0.28 526	0.32 508	0.29 499

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 190	0.27 412	0.45 293	0.36 162	0.25 265	0.48 305	0.30 207	0.58 188	0.90 427	0.42 184	0.36 135	0.30 107	0.29 182	0.49 188	0.30 222	0.16 261	0.14 340	0.18 290	0.15 253	0.18 325	0.15 270

TestStereo1	0.43 312	0.23 314	0.41 237	0.51 495	0.24 233	0.34 198	0.40 394	0.77 332	0.90 427	0.68 304	0.96 393	0.48 233	0.46 313	0.91 486	0.32 239	0.16 261	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.14 172	0.13 202

SA-5K	0.43 312	0.23 314	0.41 237	0.51 495	0.24 233	0.34 198	0.40 394	0.77 332	0.90 427	0.68 304	0.96 393	0.48 233	0.46 313	0.91 486	0.32 239	0.16 261	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.14 172	0.13 202

rafts_anoy	0.37 241	0.21 254	0.36 168	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.33 264	0.67 256	0.90 427	0.58 238	0.66 247	0.45 217	0.33 225	0.47 172	0.39 330	0.16 261	0.11 167	0.21 402	0.23 474	0.17 301	0.14 246

hitnet-ft	0.55 437	0.27 412	0.39 215	0.41 310	0.28 364	0.78 463	0.40 394	0.92 390	0.90 427	0.82 397	1.01 417	1.13 515	0.70 463	0.78 429	0.67 464	0.28 505	0.20 475	0.28 509	0.22 458	0.29 487	0.26 475

anonymity	0.97 545	0.89 586	1.05 538	0.92 588	1.03 599	0.97 510	0.81 565	1.29 544	0.91 434	1.07 527	0.98 407	1.00 472	0.95 540	1.02 514	0.92 528	0.96 602	0.95 624	0.90 598	0.91 613	0.92 594	0.94 603

ADStereo(finetuned)	0.37 241	0.16 87	0.49 354	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.30 207	0.68 266	0.91 434	0.70 319	0.77 286	0.43 208	0.69 450	0.45 150	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

DCANet	0.36 224	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.30 207	0.68 266	0.91 434	0.70 319	0.77 286	0.43 208	0.57 375	0.45 150	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

RAFT + AFF	0.53 423	0.29 438	0.75 495	0.51 495	0.32 446	0.63 402	0.60 514	1.00 420	0.91 434	0.78 369	0.87 353	0.83 415	0.58 384	0.80 435	0.47 392	0.17 303	0.20 475	0.23 439	0.22 458	0.18 325	0.18 354

MMNet	0.55 437	0.25 376	0.61 424	0.43 371	0.34 466	1.07 529	0.39 383	0.87 371	0.91 434	0.91 461	0.93 379	0.86 426	0.76 483	0.81 438	0.76 484	0.15 202	0.14 340	0.18 290	0.19 392	0.20 375	0.16 316

MM-Stereo_test3	0.34 190	0.19 180	0.31 105	0.41 310	0.25 265	0.35 207	0.44 435	0.72 302	0.92 439	0.46 199	0.52 200	0.41 190	0.29 182	0.44 146	0.28 199	0.16 261	0.15 372	0.17 242	0.13 195	0.14 172	0.13 202

DCANet-4	0.36 224	0.20 217	0.48 342	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.66 246	0.92 439	0.69 313	0.78 297	0.40 184	0.47 317	0.45 150	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

UDGNet	0.48 367	0.77 577	0.50 367	0.48 450	0.31 430	0.41 264	0.34 277	0.70 289	0.92 439	0.65 282	0.60 227	0.58 279	0.43 293	0.63 323	0.41 341	0.32 533	0.15 372	0.66 591	0.19 392	0.36 531	0.21 428

GEStereo_RVC	0.55 437	0.29 438	0.63 437	0.49 465	0.31 430	0.70 433	0.54 495	1.22 521	0.92 439	0.82 397	0.85 342	0.85 421	0.63 413	0.90 479	0.65 458	0.24 464	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.21 399	0.22 446

DLCB_ROB	0.58 462	0.28 426	0.47 322	0.49 465	0.32 446	0.77 459	0.50 468	0.99 416	0.92 439	1.04 518	1.14 475	1.21 522	0.69 450	0.88 471	0.69 468	0.20 392	0.20 475	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.18 354

PSMNet_ROB	0.64 478	0.37 487	0.65 448	0.56 534	0.42 518	0.97 510	0.83 566	1.21 513	0.92 439	0.79 373	1.02 426	1.08 498	0.63 413	0.82 441	0.91 527	0.29 512	0.20 475	0.31 526	0.31 541	0.26 468	0.23 453

CFNet_ucs	0.50 401	0.24 351	0.55 402	0.38 209	0.31 430	0.58 364	0.33 264	0.98 414	0.93 445	0.88 445	1.19 494	0.80 410	0.49 326	0.63 323	0.43 350	0.21 409	0.15 372	0.26 488	0.18 362	0.26 468	0.22 446

Sa-1000	0.48 367	0.24 351	0.41 237	0.45 413	0.25 265	0.59 377	0.34 277	0.81 349	0.93 445	0.82 397	1.50 547	0.53 254	0.45 308	0.92 489	0.30 222	0.15 202	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.15 222	0.13 202

GwcNet-RSSM	0.49 385	0.24 351	0.42 258	0.40 276	0.23 204	0.55 340	0.38 360	0.93 392	0.93 445	0.71 326	1.16 486	0.86 426	0.60 395	0.62 312	0.66 461	0.21 409	0.14 340	0.19 330	0.20 417	0.16 266	0.15 270

FADNet-RVC-Resample	0.56 448	0.33 464	1.16 550	0.49 465	0.34 466	0.71 438	0.43 426	1.01 429	0.93 445	0.82 397	0.87 353	0.74 384	0.67 440	0.73 401	0.45 375	0.18 337	0.18 449	0.26 488	0.27 520	0.26 468	0.27 485

HSM-Net_RVC	0.53 423	0.22 293	0.35 161	0.37 179	0.21 140	0.85 489	0.37 338	1.23 526	0.93 445	0.90 456	1.15 481	1.26 527	0.63 413	0.72 395	0.48 396	0.17 303	0.13 305	0.16 202	0.15 253	0.17 301	0.15 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.57 455	0.33 464	0.44 281	0.47 443	0.32 446	0.67 424	0.61 519	1.05 444	0.93 445	0.85 420	1.04 436	1.01 476	0.73 474	0.83 449	0.52 417	0.29 512	0.19 463	0.27 501	0.25 499	0.31 502	0.21 428

ETE_ROB	0.70 494	0.49 533	0.73 486	0.56 534	0.36 478	0.79 466	0.87 573	1.14 485	0.93 445	1.19 547	1.18 490	1.39 552	0.82 506	0.99 505	0.80 491	0.26 485	0.21 485	0.31 526	0.26 513	0.33 515	0.34 532

rvit_105_1	0.54 435	0.40 509	0.76 500	0.58 542	0.37 485	0.59 377	0.68 535	0.70 289	0.94 452	0.82 397	0.69 255	0.73 378	0.58 384	0.78 429	0.54 425	0.32 533	0.29 543	0.31 526	0.34 552	0.23 438	0.20 410

DDUNet	1.06 559	2.56 627	0.68 463	1.21 598	1.26 604	1.03 522	0.69 540	1.11 468	0.94 452	0.96 484	1.22 496	1.27 529	0.82 506	0.93 495	0.72 478	0.84 599	0.38 576	1.99 613	0.60 597	1.10 601	0.85 599

ccnet	0.82 521	0.57 556	0.75 495	0.54 524	0.59 574	1.09 536	0.66 528	1.38 562	0.94 452	1.12 538	1.44 540	1.29 532	0.92 531	0.95 504	1.24 562	0.49 580	0.42 585	0.50 582	0.47 583	0.51 570	0.46 571

GANet	0.70 494	0.37 487	0.55 402	0.51 495	0.34 466	0.94 502	0.96 581	1.08 456	0.94 452	1.04 518	1.98 576	1.13 515	0.88 523	1.12 532	0.66 461	0.25 475	0.26 525	0.27 501	0.22 458	0.31 502	0.22 446

StereoDRNet-Refined	0.58 462	0.32 456	0.54 397	0.46 434	0.30 408	0.96 508	0.40 394	1.00 420	0.94 452	1.12 538	1.08 452	0.96 462	0.67 440	0.90 479	0.89 523	0.17 303	0.13 305	0.22 417	0.21 440	0.20 375	0.19 387
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 494	0.35 475	0.68 463	0.52 507	0.40 505	0.79 466	0.85 572	1.16 496	0.94 452	1.33 562	1.15 481	1.38 551	0.83 511	1.03 516	0.90 525	0.32 533	0.25 519	0.26 488	0.24 490	0.31 502	0.28 492

ADLNet2	0.55 437	0.25 376	0.65 448	0.47 443	0.30 408	0.83 485	0.50 468	1.05 444	0.95 458	0.80 375	0.98 407	0.99 469	0.69 450	0.77 425	0.73 479	0.20 392	0.16 408	0.17 242	0.18 362	0.21 399	0.21 428

PCWNet_CMD	0.48 367	0.24 351	0.52 385	0.39 238	0.27 340	0.63 402	0.30 207	0.95 404	0.96 459	0.86 427	1.07 449	0.79 402	0.44 303	0.57 255	0.43 350	0.17 303	0.12 230	0.21 402	0.16 285	0.24 451	0.19 387

SA	0.44 319	0.25 376	0.46 310	0.46 434	0.24 233	0.43 274	0.36 323	0.75 322	0.96 459	0.59 240	1.03 430	0.48 233	0.52 344	0.94 502	0.32 239	0.16 261	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.15 222	0.13 202

MSMDNet	0.48 367	0.24 351	0.52 385	0.39 238	0.27 340	0.63 402	0.30 207	0.96 408	0.96 459	0.86 427	1.07 449	0.79 402	0.44 303	0.57 255	0.43 350	0.17 303	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.23 438	0.19 387

LL-Strereo	0.57 455	0.27 412	0.68 463	0.48 450	0.34 466	0.39 245	0.48 457	0.94 397	0.97 462	0.83 409	0.78 297	1.10 505	1.18 565	1.33 558	0.49 398	0.17 303	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.16 266	0.17 336

DAS	0.51 408	0.25 376	0.60 422	0.48 450	0.31 430	0.58 364	0.41 409	0.83 354	0.97 462	0.89 449	1.12 463	0.70 354	0.75 480	0.82 441	0.43 350	0.17 303	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.20 375	0.18 354

SepStereo	0.51 408	0.25 376	0.60 422	0.48 450	0.31 430	0.58 364	0.41 409	0.83 354	0.97 462	0.89 449	1.12 463	0.70 354	0.75 480	0.93 495	0.43 350	0.17 303	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.20 375	0.18 354

GwcNet-ADL	0.44 319	0.22 293	0.48 342	0.45 413	0.30 408	0.40 249	0.37 338	0.92 390	0.97 462	0.71 326	0.78 297	0.61 305	0.42 287	0.62 312	0.50 400	0.19 369	0.14 340	0.15 174	0.14 226	0.18 325	0.18 354

SDNR	0.86 530	0.37 487	1.47 583	0.40 276	0.38 494	3.38 617	0.33 264	0.90 383	0.98 466	0.99 496	2.09 581	0.59 294	0.71 467	1.29 554	0.70 471	0.51 583	0.56 600	0.36 546	0.26 513	0.43 553	0.46 571

fast-acv-ft	0.64 478	0.30 447	0.73 486	0.45 413	0.34 466	1.17 548	0.49 463	0.86 364	0.98 466	1.02 509	1.36 521	1.29 532	0.85 514	0.76 418	0.81 494	0.21 409	0.23 503	0.23 439	0.23 474	0.21 399	0.20 410

raft_robust	0.41 295	0.23 314	0.36 168	0.42 350	0.21 140	0.40 249	0.33 264	0.79 342	0.98 466	0.79 373	0.87 353	0.39 172	0.33 225	0.84 454	0.29 216	0.13 85	0.12 230	0.16 202	0.17 335	0.15 222	0.12 159

ADCRef	0.80 517	0.43 517	1.32 570	0.50 479	0.45 535	1.07 529	0.51 483	1.07 452	0.98 466	1.17 543	1.42 534	0.87 432	0.91 526	0.85 461	3.19 608	0.18 337	0.16 408	0.23 439	0.23 474	0.22 421	0.21 428

CBMV_ROB	0.59 469	0.37 487	0.38 196	0.39 238	0.28 364	0.74 447	0.28 181	1.00 420	0.98 466	0.94 476	1.25 503	0.81 413	0.78 495	0.87 468	0.50 400	0.36 556	0.37 574	0.43 565	0.40 566	0.33 515	0.30 508

1111x	0.55 437	0.22 293	0.46 310	0.38 209	0.20 106	0.66 420	0.43 426	1.23 526	0.99 471	0.71 326	0.99 412	0.95 459	0.69 450	0.90 479	1.08 550	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.19 392	0.20 375	0.18 354

ssnet_v2	0.58 462	0.28 426	0.56 408	0.43 371	0.29 391	0.95 505	0.59 512	1.13 476	0.99 471	0.93 473	0.80 310	0.99 469	0.64 424	0.82 441	0.94 529	0.25 475	0.22 493	0.23 439	0.24 490	0.20 375	0.19 387

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 477	0.28 426	0.99 533	0.40 276	0.30 408	1.03 522	0.56 505	1.10 462	0.99 471	0.97 489	1.22 496	1.06 491	0.69 450	1.07 522	0.95 532	0.19 369	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.22 421	0.21 428

UDG	0.88 533	0.82 583	0.67 458	1.00 592	0.96 593	1.02 519	0.57 508	1.13 476	0.99 471	0.90 456	0.97 406	1.31 535	0.99 545	0.85 461	0.84 499	0.54 589	0.32 561	1.77 610	0.40 566	0.94 595	0.66 591

StereoDRNet	0.64 478	0.33 464	0.68 463	0.51 495	0.43 524	1.03 522	0.53 491	1.47 573	0.99 471	1.10 535	0.87 353	1.07 496	0.71 467	0.82 441	0.88 513	0.23 452	0.19 463	0.25 469	0.23 474	0.27 479	0.19 387

iResNet	0.49 385	0.29 438	0.79 507	0.42 350	0.21 140	0.61 385	0.40 394	0.82 351	0.99 471	0.87 435	1.12 463	0.69 350	0.53 348	0.78 429	0.51 410	0.15 202	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.17 301	0.15 270

HBP-ISP	0.59 469	0.45 526	0.43 269	0.45 413	0.33 457	0.70 433	0.28 181	1.11 468	1.00 477	0.83 409	1.18 490	0.65 333	0.68 446	0.88 471	0.52 417	0.35 552	0.38 576	0.47 572	0.41 571	0.38 540	0.31 516

aanetorigin	0.83 527	0.56 554	1.87 593	0.49 465	0.38 494	0.56 353	0.66 528	0.70 289	1.00 477	2.42 606	2.02 578	1.31 535	1.18 565	0.93 495	1.13 557	0.20 392	0.18 449	0.20 360	0.19 392	0.27 479	0.30 508

CFNet	0.51 408	0.29 438	0.46 310	0.41 310	0.27 340	0.70 433	0.32 254	1.13 476	1.00 477	0.72 338	1.07 449	0.85 421	0.60 395	0.76 418	0.52 417	0.19 369	0.14 340	0.23 439	0.23 474	0.21 399	0.16 316

NCCL2	0.72 502	0.41 513	0.65 448	0.64 560	0.44 531	0.98 514	1.20 596	1.11 468	1.00 477	0.98 494	0.96 393	1.49 563	0.87 519	0.90 479	0.79 489	0.31 522	0.26 525	0.39 556	0.39 564	0.32 508	0.32 520

TDLM	0.57 455	0.33 464	0.49 354	0.51 495	0.30 408	0.66 420	0.73 555	1.03 436	1.01 481	0.82 397	1.10 458	0.84 419	0.70 463	0.86 466	0.58 435	0.28 505	0.17 431	0.25 469	0.22 458	0.26 468	0.19 387

iResNetv2_ROB	0.52 417	0.27 412	0.69 469	0.38 209	0.25 265	0.62 393	0.35 301	1.17 501	1.01 481	0.99 496	1.06 446	0.88 437	0.67 440	0.66 352	0.39 330	0.19 369	0.13 305	0.15 174	0.11 130	0.18 325	0.16 316

DRN-Test	0.66 482	0.32 456	0.66 454	0.50 479	0.39 500	1.15 544	0.61 519	1.49 576	1.01 481	1.12 538	1.08 452	1.06 491	0.69 450	0.77 425	0.94 529	0.23 452	0.17 431	0.26 488	0.25 499	0.25 461	0.21 428

SMFormer	0.51 408	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.55 430	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.18 325	0.18 354

tta	0.51 408	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.55 430	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.14 246

qqq1	0.49 385	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.34 266	0.19 369	0.15 372	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.14 246

fff1	0.49 385	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.34 266	0.19 369	0.15 372	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.14 246

CC-Net-ROB	0.82 521	0.96 591	0.85 513	0.58 542	0.45 535	1.27 559	0.70 545	1.17 501	1.02 484	0.83 409	1.23 500	0.90 446	0.77 490	1.06 519	0.69 468	0.46 574	0.34 569	1.71 609	0.38 560	0.59 584	0.36 539

z-ln-s-r	0.66 482	0.36 480	1.30 567	0.39 238	0.26 309	0.57 358	0.63 522	0.80 345	1.03 489	0.80 375	1.43 537	0.91 448	0.76 483	1.08 525	1.87 589	0.16 261	0.12 230	0.17 242	0.14 226	0.20 375	0.16 316

PSMNet-RUCA	0.76 507	0.75 574	1.08 543	1.01 593	0.90 588	0.69 428	0.50 468	1.11 468	1.03 489	0.78 369	1.11 459	0.80 410	0.72 471	0.88 471	0.63 453	0.53 588	0.27 534	0.76 593	0.46 577	0.66 587	0.47 576

mmx	0.53 423	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	1.16 496	1.03 489	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.20 392	0.15 372	0.25 469	0.21 440	0.22 421	0.20 410

xxx	0.53 423	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	1.16 496	1.03 489	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.20 392	0.15 372	0.25 469	0.21 440	0.22 421	0.20 410

GASNet	0.67 487	0.72 571	0.96 529	0.70 577	0.48 547	0.62 393	0.47 449	1.08 456	1.03 489	0.94 476	0.82 321	0.93 455	0.83 511	1.33 558	0.80 491	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.28 526	0.44 554	0.24 461

ADCP+	1.06 559	0.35 475	1.51 585	0.49 465	0.51 555	1.45 572	0.55 499	1.25 537	1.03 489	1.16 542	1.15 481	1.10 505	1.07 555	1.56 573	6.75 627	0.19 369	0.16 408	0.23 439	0.21 440	0.28 483	0.21 428

ffm	0.44 319	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	0.68 266	1.04 495	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.25 469	0.21 440	0.16 266	0.16 316

ff1	0.49 385	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	0.68 266	1.04 495	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.16 261	0.10 66	0.25 469	0.21 440	0.16 266	0.16 316

tt1	0.36 224	0.24 351	0.32 119	0.41 310	0.22 164	0.54 335	0.38 360	0.68 266	1.04 495	0.41 179	0.46 166	0.35 146	0.45 308	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.16 266	0.16 316

GMStereo	0.39 272	0.37 487	0.54 397	0.40 276	0.26 309	0.42 271	0.36 323	0.59 193	1.04 495	0.55 230	0.51 191	0.37 159	0.35 236	0.54 226	0.41 341	0.19 369	0.13 305	0.16 202	0.17 335	0.24 451	0.18 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ttt	0.51 408	0.25 376	0.43 269	0.38 209	0.24 233	0.65 417	0.38 360	1.18 504	1.05 499	0.72 338	1.08 452	0.63 313	0.49 326	0.84 454	0.59 440	0.24 464	0.21 485	0.22 417	0.20 417	0.24 451	0.24 461

dd	0.43 312	0.38 497	0.55 402	0.44 390	0.25 265	0.47 302	0.38 360	0.70 289	1.05 499	0.59 240	0.65 240	0.42 200	0.39 273	0.66 352	0.50 400	0.24 464	0.15 372	0.21 402	0.15 253	0.22 421	0.18 354

FADNet	0.61 474	0.51 541	1.10 544	0.45 413	0.44 531	0.65 417	0.41 409	1.19 506	1.05 499	0.70 319	0.84 332	0.98 468	0.66 437	0.82 441	0.50 400	0.29 512	0.30 547	0.27 501	0.30 534	0.46 561	0.35 537

RGC	0.79 516	0.59 558	0.71 478	0.65 565	0.65 579	0.92 501	0.58 509	1.29 544	1.05 499	1.07 527	1.45 543	1.47 561	1.03 550	1.21 545	0.88 513	0.32 533	0.30 547	0.48 577	0.40 566	0.37 536	0.37 544

Nwc_Net	0.78 513	0.38 497	0.73 486	0.60 552	0.55 565	1.05 527	0.55 499	1.67 594	1.05 499	0.88 445	1.86 572	1.40 554	1.09 556	1.10 529	0.87 510	0.30 519	0.25 519	0.36 546	0.38 560	0.29 487	0.29 499

ADCMid	1.14 567	0.52 548	2.23 599	0.53 517	0.43 524	1.07 529	0.75 557	1.23 526	1.05 499	2.15 599	1.44 540	1.50 564	1.43 581	1.56 573	5.01 621	0.26 485	0.24 511	0.29 517	0.31 541	0.37 536	0.33 525

SGM-Forest	0.62 475	0.32 456	0.39 215	0.43 371	0.30 408	1.02 519	0.55 499	1.09 460	1.05 499	1.06 524	1.18 490	1.10 505	0.67 440	0.88 471	0.62 450	0.31 522	0.33 567	0.33 537	0.30 534	0.30 496	0.28 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
xx1	0.39 272	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.67 256	1.06 506	0.41 179	0.50 182	0.65 333	0.53 348	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.17 336

cc1	0.37 241	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.67 256	1.06 506	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.16 266	0.15 270

fff	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

csc	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

cscssc	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

edge stereo	0.76 507	0.38 497	0.74 491	0.52 507	0.43 524	0.80 469	0.53 491	1.28 543	1.06 506	1.28 558	1.38 529	1.81 578	1.11 558	1.08 525	0.85 503	0.33 541	0.32 561	0.41 563	0.28 526	0.32 508	0.36 539

Wz-Net-LNSev	0.71 498	0.51 541	1.36 577	0.50 479	0.41 512	1.15 544	0.69 540	1.21 513	1.07 512	1.02 509	1.12 463	1.08 498	0.87 519	0.89 477	0.89 523	0.24 464	0.22 493	0.21 402	0.19 392	0.26 468	0.26 475

ADCPNet	1.03 553	0.48 529	2.70 604	0.54 524	0.42 518	1.40 565	0.75 557	1.13 476	1.07 512	1.22 553	1.42 534	1.68 575	1.09 556	1.36 565	3.45 612	0.30 519	0.28 538	0.29 517	0.32 547	0.37 536	0.35 537

LALA_ROB	0.74 505	0.43 517	0.69 469	0.54 524	0.40 505	1.01 517	0.95 580	1.21 513	1.07 512	1.22 553	1.12 463	1.56 570	0.79 497	1.04 518	0.86 504	0.33 541	0.22 493	0.35 541	0.30 534	0.35 526	0.31 516

MyStereo04	0.44 319	0.22 293	0.44 281	0.42 350	0.28 364	0.40 249	0.50 468	1.00 420	1.08 515	0.62 254	0.58 224	0.55 263	0.57 375	0.71 390	0.44 366	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.16 316

NOSS_ROB	0.57 455	0.39 504	0.39 215	0.44 390	0.30 408	0.73 446	0.54 495	1.03 436	1.08 515	0.67 298	0.87 353	0.76 392	0.57 375	0.77 425	0.47 392	0.38 560	0.38 576	0.44 567	0.42 575	0.37 536	0.34 532

MyStereo05	0.44 319	0.21 254	0.45 293	0.41 310	0.28 364	0.41 264	0.50 468	0.93 392	1.09 517	0.76 359	0.61 230	0.51 246	0.57 375	0.73 401	0.42 345	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.15 270

CBMV	0.64 478	0.35 475	0.41 237	0.42 350	0.25 265	1.01 517	0.77 559	1.13 476	1.09 517	1.17 543	1.22 496	1.04 485	0.75 480	0.88 471	0.63 453	0.28 505	0.30 547	0.34 539	0.30 534	0.26 468	0.26 475
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.76 507	0.55 553	1.29 566	0.58 542	0.62 577	0.94 502	0.70 545	1.26 539	1.11 519	0.83 409	1.24 501	1.00 472	0.71 467	1.03 516	0.81 494	0.34 547	0.29 543	0.41 563	0.40 566	0.57 581	0.55 588

NCC-stereo	0.78 513	0.40 509	0.76 500	0.61 554	0.67 580	0.81 474	0.69 540	1.54 585	1.11 519	0.90 456	1.36 521	1.33 543	1.16 562	1.19 539	0.88 513	0.31 522	0.30 547	0.37 551	0.48 585	0.33 515	0.33 525

Abc-Net	0.78 513	0.40 509	0.76 500	0.61 554	0.67 580	0.81 474	0.69 540	1.54 585	1.11 519	0.90 456	1.36 521	1.33 543	1.16 562	1.19 539	0.88 513	0.31 522	0.30 547	0.37 551	0.48 585	0.33 515	0.33 525
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven-2	0.76 507	0.43 517	2.32 600	0.52 507	0.38 494	0.90 496	0.65 526	1.11 468	1.12 522	1.19 547	1.28 508	1.09 501	0.99 545	1.07 522	0.87 510	0.20 392	0.19 463	0.23 439	0.22 458	0.26 468	0.22 446

MultiAttention	3.58 618	0.24 351	0.62 427	0.54 524	0.34 466	22.90 640	2.72 631	1.60 588	1.13 523	0.80 375	1.81 568	1.14 518	0.43 293	35.29 649	0.61 447	0.17 303	0.12 230	0.23 439	0.23 474	0.34 521	0.29 499

Syn2CoEx	0.71 498	0.51 541	0.95 527	0.64 560	0.45 535	0.91 497	0.53 491	1.48 574	1.13 523	0.93 473	1.35 520	1.02 481	0.99 545	0.92 489	0.80 491	0.30 519	0.27 534	0.28 509	0.24 490	0.23 438	0.24 461

MDST_ROB	0.91 539	0.27 412	0.85 513	0.63 559	0.41 512	2.53 600	0.71 551	1.60 588	1.13 523	2.83 613	1.73 563	0.97 464	0.69 450	1.61 576	0.73 479	0.25 475	0.22 493	0.32 532	0.28 526	0.25 461	0.24 461

PA-Net	0.67 487	0.43 517	0.83 511	0.50 479	0.53 560	0.94 502	0.68 535	1.10 462	1.14 526	0.80 375	0.88 361	0.87 432	0.77 490	1.02 514	0.88 513	0.24 464	0.41 583	0.29 517	0.44 576	0.26 468	0.34 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.60 472	0.30 447	0.75 495	0.48 450	0.43 524	0.89 494	0.48 457	1.05 444	1.15 527	0.66 295	0.86 345	0.88 437	0.70 463	0.99 505	0.65 458	0.32 533	0.15 372	0.28 509	0.20 417	0.40 543	0.36 539

UGAM	0.52 417	0.22 293	0.46 310	0.45 413	0.25 265	0.41 264	0.52 486	0.62 215	1.16 528	0.76 359	1.13 470	1.32 540	0.57 375	1.00 508	0.53 420	0.17 303	0.14 340	0.25 469	0.21 440	0.15 222	0.13 202

Wz-Net-MNSev	0.76 507	0.40 509	1.34 572	0.50 479	0.40 505	1.44 571	0.83 566	1.15 489	1.16 528	1.25 557	1.20 495	1.13 515	0.81 502	1.16 536	1.00 542	0.22 435	0.19 463	0.24 456	0.23 474	0.28 483	0.26 475

111	0.40 284	0.17 115	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.52 321	0.28 181	0.74 315	1.16 528	0.50 212	0.91 372	0.63 313	0.48 322	0.61 304	0.35 283	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.13 127	0.13 202

GwcNet	0.69 492	0.36 480	1.10 544	0.51 495	0.42 518	1.08 533	0.50 468	1.21 513	1.16 528	1.00 501	1.37 524	1.06 491	0.79 497	0.92 489	0.94 529	0.25 475	0.24 511	0.24 456	0.22 458	0.23 438	0.26 475

otaku	1.04 554	0.93 588	0.88 520	1.33 602	1.05 601	1.66 584	0.70 545	1.40 566	1.18 532	1.08 531	1.32 518	1.33 543	0.91 526	1.23 548	0.76 484	0.72 595	0.46 595	1.24 604	0.50 590	1.40 603	0.75 593

RYNet	0.72 502	0.35 475	0.64 442	0.53 517	0.67 580	1.31 561	0.67 530	1.20 511	1.18 532	1.05 520	0.87 353	1.27 529	0.93 536	0.93 495	1.27 566	0.22 435	0.16 408	0.26 488	0.23 474	0.40 543	0.39 552

AIO-test1	0.38 256	0.18 142	0.38 196	0.50 479	0.24 233	0.46 297	0.30 207	0.70 289	1.19 534	0.40 175	0.71 260	0.45 217	0.29 182	0.53 219	0.27 178	0.15 202	0.13 305	0.19 330	0.21 440	0.13 127	0.17 336

GANetREF_RVC	0.80 517	0.75 574	0.86 518	0.66 568	0.42 518	1.15 544	0.98 582	1.14 485	1.19 534	1.01 506	1.02 426	1.10 505	0.90 525	1.15 534	0.76 484	0.48 578	0.39 580	0.57 587	0.38 560	0.63 585	0.46 571
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
NaN_ROB	0.69 492	0.44 522	0.69 469	0.51 495	0.33 457	0.97 510	1.06 588	1.22 521	1.19 534	1.24 556	0.96 393	1.08 498	0.78 495	1.20 541	0.67 464	0.24 464	0.30 547	0.23 439	0.24 490	0.23 438	0.25 469

SPS-STEREO	1.25 577	0.93 588	1.06 539	1.04 594	1.03 599	1.41 567	0.91 578	1.51 580	1.19 534	2.09 597	1.83 569	1.94 585	1.39 578	1.62 577	1.39 572	0.97 604	0.94 623	0.90 598	0.89 609	0.96 597	0.96 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pcwnet_v2	0.58 462	0.28 426	0.84 512	0.45 413	0.35 473	0.61 385	0.35 301	1.27 541	1.21 538	0.99 496	1.27 506	0.72 367	0.58 384	0.67 363	0.48 396	0.27 495	0.21 485	0.24 456	0.23 474	0.29 487	0.29 499

SGM+DAISY	1.35 582	0.94 590	1.25 562	0.96 589	1.00 597	1.52 576	1.02 587	1.34 553	1.21 538	2.64 609	2.65 597	2.44 595	1.56 588	1.64 580	1.26 564	0.97 604	0.95 624	0.90 598	0.90 610	0.94 595	0.96 606

RP	0.76 507	0.36 480	0.63 437	0.66 568	0.58 573	0.80 469	0.55 499	1.14 485	1.22 540	0.97 489	1.65 557	1.43 557	1.32 575	1.01 509	0.84 499	0.33 541	0.30 547	0.36 546	0.30 534	0.34 521	0.34 532

DISCO	0.70 494	0.26 395	0.68 463	0.44 390	0.31 430	1.14 542	0.51 483	1.23 526	1.23 541	0.81 388	1.05 440	1.50 564	0.85 514	1.82 588	1.03 544	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.24 451	0.23 453

WCMA_ROB	1.14 567	0.36 480	0.76 500	0.49 465	0.44 531	1.23 556	0.67 530	1.11 468	1.23 541	2.84 614	3.95 619	3.28 608	1.83 600	1.25 550	0.99 539	0.44 571	0.34 569	0.34 539	0.37 557	0.41 549	0.40 555

MSAF-DinoV2	1.04 554	0.38 497	1.32 570	0.54 524	0.29 391	0.89 494	0.72 553	1.52 583	1.24 543	1.05 520	1.41 532	2.98 601	1.49 584	2.74 613	2.83 606	0.22 435	0.14 340	0.20 360	0.22 458	0.32 508	0.32 520

ITSA-stereo	0.53 423	0.28 426	0.52 385	0.40 276	0.23 204	0.56 353	0.34 277	1.24 533	1.24 543	0.80 375	0.81 317	0.72 367	0.58 384	0.82 441	0.65 458	0.21 409	0.17 431	0.23 439	0.21 440	0.22 421	0.26 475

RCA-Stereo	0.35 206	0.17 115	0.34 151	0.38 209	0.22 164	0.31 159	0.34 277	0.68 266	1.24 543	0.45 193	0.65 240	0.47 228	0.43 293	0.38 93	0.27 178	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.11 112

Wz-Net-SNSev	0.91 539	0.73 572	2.13 597	0.56 534	0.45 535	0.95 505	1.13 593	1.34 553	1.24 543	1.02 509	1.30 515	1.46 558	0.86 516	1.81 587	1.50 574	0.25 475	0.23 503	0.25 469	0.26 513	0.32 508	0.29 499

AnyNet_C32	1.16 571	0.62 564	2.40 601	0.57 540	0.55 565	1.41 567	1.34 607	1.18 504	1.24 543	1.49 568	1.42 534	1.39 552	1.20 569	1.55 571	4.82 619	0.29 512	0.28 538	0.29 517	0.34 552	0.38 540	0.42 559

MSMD_ROB	1.21 574	0.49 533	0.62 427	0.59 546	0.50 551	1.62 583	0.67 530	1.23 526	1.24 543	2.45 607	3.77 613	3.09 605	2.98 620	1.32 557	0.81 494	0.45 572	0.41 583	0.49 580	0.51 592	0.47 564	0.44 566

Ntro	1.09 564	0.97 594	0.91 525	1.44 603	1.19 603	1.69 587	0.80 564	1.35 556	1.25 549	1.00 501	1.29 512	1.31 535	0.97 543	1.26 551	0.84 499	0.84 599	0.43 590	1.36 605	0.50 590	1.56 604	0.78 595

dad	0.58 462	0.50 537	0.64 442	0.43 371	0.30 408	0.59 377	0.36 323	0.78 338	1.25 549	1.01 506	1.17 488	1.15 519	0.53 348	0.68 373	0.50 400	0.35 552	0.23 503	0.37 551	0.21 440	0.29 487	0.20 410

SGM_RVC	0.97 545	0.28 426	0.41 237	0.39 238	0.22 164	1.55 577	0.73 555	1.51 580	1.25 549	2.25 603	1.92 573	2.58 598	1.56 588	2.02 597	1.19 560	0.27 495	0.27 534	0.27 501	0.25 499	0.25 461	0.25 469
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PASM	0.90 538	0.64 565	1.69 587	0.69 576	0.69 583	0.78 463	0.84 569	1.03 436	1.26 552	1.19 547	1.15 481	1.31 535	0.98 544	1.24 549	1.03 544	0.52 584	0.56 600	0.59 590	0.66 599	0.56 579	0.54 587

zh-sn7	1.09 564	0.75 574	3.23 608	0.57 540	0.42 518	1.11 537	0.89 574	1.19 506	1.27 553	1.41 566	1.98 576	1.25 526	1.47 583	1.99 596	2.62 603	0.26 485	0.26 525	0.26 488	0.27 520	0.35 526	0.30 508

AIO-test2	0.39 272	0.21 254	0.41 237	0.47 443	0.25 265	0.45 292	0.35 301	0.77 332	1.27 553	0.36 145	0.87 353	0.37 159	0.30 200	0.47 172	0.27 178	0.15 202	0.13 305	0.21 402	0.23 474	0.15 222	0.13 202

AANet_RVC	0.57 455	0.32 456	0.54 397	0.45 413	0.27 340	0.57 358	0.48 457	1.00 420	1.28 555	0.86 427	1.33 519	0.87 432	0.58 384	1.07 522	0.75 483	0.18 337	0.12 230	0.15 174	0.13 195	0.18 325	0.18 354

pmcnn	1.23 575	0.29 438	0.96 529	0.40 276	0.23 204	0.95 505	0.69 540	1.16 496	1.28 555	1.67 583	2.33 584	11.15 635	0.86 516	0.93 495	0.88 513	0.15 202	0.12 230	0.12 59	0.10 93	0.15 222	0.15 270

FAT-Stereo	0.73 504	0.33 464	0.75 495	0.49 465	0.37 485	0.71 438	0.59 512	1.36 559	1.30 557	1.03 517	1.40 530	1.59 573	1.15 561	0.87 468	0.86 504	0.28 505	0.28 538	0.28 509	0.23 474	0.28 483	0.38 550

AF-Net	0.81 520	0.39 504	0.68 463	0.64 560	0.54 563	0.91 497	0.51 483	1.61 590	1.31 558	0.96 484	2.02 578	1.46 558	1.26 573	1.11 531	0.99 539	0.32 533	0.24 511	0.39 556	0.27 520	0.30 496	0.25 469

iResNet_ROB	0.52 417	0.21 254	0.53 393	0.37 179	0.21 140	0.61 385	0.29 191	1.51 580	1.32 559	0.90 456	1.02 426	0.80 410	0.62 407	0.76 418	0.43 350	0.16 261	0.12 230	0.13 99	0.09 10	0.15 222	0.18 354

MFN_U_SF_RVC	1.09 564	0.59 558	1.97 595	0.67 571	0.44 531	1.93 593	0.60 514	1.85 599	1.36 560	1.61 577	1.54 552	1.95 586	1.37 577	1.64 580	1.73 580	0.40 566	0.37 574	0.45 568	0.48 585	0.44 554	0.44 566

AnyNet_C01	1.56 590	1.05 596	7.45 622	0.64 560	0.54 563	1.99 594	1.38 609	1.43 570	1.36 560	1.63 580	1.92 573	1.84 580	1.33 576	2.40 608	4.03 614	0.33 541	0.32 561	0.32 532	0.34 552	0.44 554	0.45 570

stereogan	0.80 517	0.31 452	0.71 478	0.59 546	0.50 551	1.72 588	0.48 457	1.35 556	1.37 562	1.00 501	1.46 545	1.56 570	0.95 540	1.29 554	0.84 499	0.28 505	0.29 543	0.29 517	0.25 499	0.38 540	0.38 550

FBW_ROB	0.88 533	0.50 537	0.85 513	0.55 531	0.40 505	1.17 548	0.78 561	1.50 577	1.37 562	1.33 562	1.27 506	1.48 562	1.00 548	2.57 612	0.98 538	0.25 475	0.32 561	0.45 568	0.30 534	0.34 521	0.28 492

MeshStereo	1.34 580	0.43 517	0.54 397	0.44 390	0.34 466	1.66 584	0.60 514	1.94 600	1.37 562	4.47 627	3.25 604	4.71 618	1.94 603	1.92 592	1.17 558	0.35 552	0.35 571	0.37 551	0.31 541	0.32 508	0.32 520
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
FCDSN-DC	1.39 585	0.56 554	0.65 448	0.74 581	0.59 574	1.38 564	0.63 522	1.35 556	1.39 565	3.26 621	4.50 625	4.61 616	2.63 615	1.58 575	1.03 544	0.46 574	0.42 585	0.48 577	0.47 583	0.50 569	0.50 583
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	1.04 554	0.38 497	1.35 573	0.50 479	0.39 500	1.61 581	0.89 574	1.29 544	1.39 565	1.29 559	1.50 547	1.24 525	1.24 570	1.37 566	4.87 620	0.21 409	0.19 463	0.25 469	0.25 499	0.29 487	0.27 485

Wz-Net-TNSev	1.14 567	1.06 597	4.32 617	0.49 465	0.42 518	1.51 575	1.11 592	1.48 574	1.40 567	1.22 553	1.26 505	1.58 572	1.43 581	1.76 585	1.70 579	0.32 533	0.31 556	0.26 488	0.30 534	0.41 549	0.41 558

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 552	0.57 556	1.51 585	0.67 571	0.50 551	2.57 601	1.66 617	1.20 511	1.43 568	1.38 564	1.57 554	1.33 543	0.92 531	1.64 580	0.88 513	0.37 559	0.39 580	0.46 571	0.60 597	0.41 549	0.40 555

DPSNet	0.99 547	0.42 515	1.88 594	0.53 517	0.41 512	1.59 580	1.26 602	2.21 606	1.43 568	1.10 535	1.11 459	1.46 558	1.95 604	1.34 560	1.26 564	0.34 547	0.25 519	0.25 469	0.21 440	0.46 561	0.37 544

SAMSARA	1.07 561	0.65 566	1.19 556	1.06 595	0.90 588	1.76 590	1.76 621	1.46 572	1.44 570	1.51 571	1.16 486	2.00 587	1.14 560	1.48 569	1.31 568	0.39 562	0.44 592	0.35 541	0.38 560	0.49 567	0.49 582

DispFullNet	1.60 592	2.63 628	2.75 605	2.56 623	1.79 615	1.24 557	0.47 449	1.37 561	1.45 571	1.87 589	1.50 547	1.55 569	2.46 610	2.04 598	1.04 547	0.59 590	0.18 449	2.32 622	0.68 601	2.29 620	1.14 613

CSAN	0.83 527	0.49 533	0.77 505	0.60 552	0.41 512	1.14 542	1.06 588	1.19 506	1.46 572	1.32 560	1.43 537	1.37 550	1.19 567	1.27 553	0.86 504	0.39 562	0.31 556	0.36 546	0.37 557	0.35 526	0.34 532

PWC_ROB	0.87 531	0.52 548	1.28 564	0.50 479	0.32 446	0.91 497	0.37 338	1.36 559	1.46 572	1.61 577	2.59 595	1.16 520	1.01 549	1.34 560	1.40 573	0.25 475	0.18 449	0.28 509	0.20 417	0.29 487	0.28 492

FINET	0.67 487	0.42 515	1.00 534	0.46 434	0.43 524	0.83 485	0.89 574	1.08 456	1.50 574	0.87 435	1.14 475	0.71 358	0.68 446	0.92 489	0.70 471	0.36 556	0.30 547	0.26 488	0.24 490	0.35 526	0.33 525

XQC	0.89 535	0.65 566	1.31 568	0.67 571	0.52 559	1.22 554	0.68 535	1.26 539	1.52 575	1.14 541	1.11 459	1.28 531	1.04 552	1.40 568	1.77 583	0.38 560	0.24 511	0.37 551	0.31 541	0.53 575	0.47 576

FC-DCNN	1.59 591	0.51 541	0.66 454	0.61 554	0.49 549	1.56 578	0.70 545	1.66 593	1.53 576	4.64 628	4.62 626	5.85 625	3.34 624	1.84 589	1.11 552	0.46 574	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.48 565	0.46 571

NVStereoNet_ROB	1.24 576	0.90 587	1.13 548	0.86 585	0.88 587	1.11 537	0.99 584	1.42 568	1.53 576	1.59 576	2.48 589	2.24 591	1.53 585	1.96 595	1.30 567	0.76 597	0.70 605	0.78 594	1.00 615	0.71 590	0.88 601
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	1.35 582	1.49 608	1.19 556	1.88 611	1.45 605	1.48 573	1.07 590	1.61 590	1.55 578	1.20 551	1.59 555	1.54 568	1.13 559	1.34 560	0.97 535	1.36 616	0.70 605	1.82 611	0.79 605	1.71 607	1.07 612

MFMNet_re	1.14 567	0.97 594	1.19 556	0.99 590	0.95 592	1.25 558	1.22 599	1.39 563	1.55 578	1.69 584	1.67 561	1.21 522	1.53 585	1.12 532	0.99 539	0.87 601	0.75 612	0.79 595	0.75 603	0.90 592	0.94 603

FC-DCNN v2	1.65 595	0.51 541	0.65 448	0.61 554	0.49 549	1.61 581	0.70 545	1.75 598	1.56 580	4.74 631	4.91 628	6.46 629	3.31 622	1.91 591	1.11 552	0.46 574	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.48 565	0.46 571

Consistency-Raft	1.01 549	0.81 580	1.24 561	0.84 584	0.97 594	0.81 474	0.84 569	1.30 547	1.59 581	1.05 520	1.68 562	1.12 509	0.91 526	0.92 489	1.11 552	0.65 592	0.74 608	0.79 595	0.90 610	1.06 600	0.79 597

LRCNet_RVC	21.24 641	31.15 645	21.41 634	28.98 642	23.82 641	3.13 616	0.60 514	20.96 646	1.59 581	25.58 646	28.15 650	21.99 646	14.79 636	21.94 646	16.41 637	28.89 654	14.87 645	33.53 650	31.28 650	29.51 651	26.16 649

PDISCO_ROB	0.91 539	0.48 529	1.06 539	0.99 590	0.97 594	1.67 586	0.63 522	1.64 592	1.59 581	1.06 524	1.18 490	1.31 535	0.79 497	1.55 571	0.97 535	0.49 580	0.22 493	0.45 568	0.40 566	0.45 558	0.37 544

S-Stereo	0.74 505	0.35 475	0.96 529	0.56 534	0.45 535	0.82 482	0.60 514	1.24 533	1.60 584	0.96 484	1.41 532	1.12 509	0.94 537	0.80 435	1.04 547	0.26 485	0.31 556	0.28 509	0.25 499	0.32 508	0.47 576

ACVNet-4b	1.35 582	1.31 603	1.10 544	1.90 612	1.59 607	1.92 592	0.77 559	1.52 583	1.62 585	1.05 520	1.60 556	2.11 589	0.94 537	1.64 580	0.77 488	1.30 613	0.35 571	2.03 617	0.67 600	1.88 614	0.84 598

LSM	4.74 626	0.77 577	10.16 625	0.70 577	56.56 650	1.02 519	1.00 586	1.24 533	1.62 585	2.04 595	2.34 585	1.33 543	1.17 564	1.38 567	1.09 551	0.33 541	0.49 596	0.39 556	0.46 577	0.51 570	10.09 638

MADNet+	2.23 608	2.43 624	10.85 626	1.22 599	0.91 590	2.76 605	1.40 610	2.12 605	1.67 587	1.32 560	1.74 565	1.86 583	1.74 596	6.25 628	4.41 618	0.65 592	0.64 603	0.58 589	0.54 594	0.80 591	0.76 594

WZ-Net	1.19 573	0.59 558	4.07 615	0.62 558	0.51 555	1.34 562	1.31 606	1.32 549	1.74 588	1.53 573	1.65 557	1.74 577	1.28 574	2.25 606	2.01 592	0.27 495	0.21 485	0.23 439	0.25 499	0.40 543	0.39 552

zh-mn7	1.08 563	0.65 566	4.00 614	0.52 507	0.38 494	1.16 547	0.62 521	1.15 489	1.77 589	1.74 585	2.31 582	1.17 521	0.91 526	2.10 599	1.77 583	0.24 464	0.21 485	0.22 417	0.22 458	0.25 461	0.28 492

RTSC	0.87 531	0.48 529	1.23 560	0.52 507	0.37 485	1.13 541	0.50 468	1.34 553	1.79 590	1.51 571	1.24 501	1.12 509	0.81 502	1.62 577	2.16 595	0.25 475	0.19 463	0.23 439	0.24 490	0.30 496	0.31 516

w-ln-seven	0.96 544	0.48 529	2.41 602	0.54 524	0.50 551	1.41 567	0.70 545	1.67 594	1.81 591	1.49 568	1.50 547	1.26 527	0.87 519	1.15 534	1.80 587	0.23 452	0.21 485	0.25 469	0.25 499	0.31 502	0.26 475

ADCS	1.51 589	0.61 561	3.42 609	0.59 546	0.51 555	1.27 559	1.08 591	1.59 587	1.81 591	1.91 593	1.66 559	1.51 567	1.42 580	1.94 594	8.60 629	0.33 541	0.32 561	0.33 537	0.36 556	0.44 554	0.42 559

ACVNet_1	1.46 587	1.33 604	1.12 547	1.91 613	1.62 608	1.83 591	0.98 582	2.00 603	1.85 593	1.39 565	1.53 551	2.32 593	1.53 585	1.34 560	1.11 552	1.30 613	0.50 597	2.06 619	0.58 596	1.93 616	0.95 605

JetBlue	2.78 611	1.26 601	7.04 621	1.16 597	1.48 606	8.00 630	6.02 634	2.60 610	1.92 594	2.12 598	2.64 596	3.34 610	3.05 621	6.49 629	3.39 610	0.78 598	0.76 613	0.75 592	0.76 604	0.97 598	1.18 618

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 580	0.87 585	1.76 591	0.86 585	0.56 568	4.29 622	1.79 622	1.50 577	1.98 595	1.61 577	1.85 571	1.84 580	1.41 579	1.89 590	1.36 569	0.48 578	0.40 582	0.56 586	0.57 595	0.69 588	0.48 579

DeepPrunerF	0.89 535	0.52 548	3.43 610	0.68 574	0.81 586	0.72 445	0.72 553	1.22 521	1.99 596	0.93 473	1.01 417	0.87 432	0.86 516	1.08 525	0.95 532	0.34 547	0.28 538	0.43 565	0.39 564	0.30 496	0.32 520

SuperB	1.04 554	0.37 487	4.81 618	0.43 371	0.31 430	0.99 515	0.46 442	1.02 432	2.09 597	1.09 533	1.09 456	0.75 386	0.81 502	1.06 519	1.76 582	0.19 369	0.15 372	0.17 242	0.15 253	2.82 627	0.26 475

SHD	0.93 542	0.50 537	1.18 555	0.59 546	0.46 542	0.97 510	0.48 457	1.70 596	2.15 598	1.58 574	1.37 524	1.42 555	1.19 567	1.31 556	1.60 577	0.31 522	0.26 525	0.32 532	0.33 550	0.40 543	0.42 559

TCMNet-wrong-test	8.97 631	10.42 636	8.74 624	19.56 637	17.61 637	12.53 636	9.01 636	13.59 638	2.18 599	4.64 628	5.11 630	14.63 637	11.09 635	7.19 632	9.73 630	5.56 639	0.89 618	3.77 636	3.11 635	10.34 638	9.80 637

RTS	1.98 601	0.96 591	11.36 627	0.65 565	0.57 571	2.77 606	1.40 610	1.39 563	2.26 600	1.89 590	2.56 592	1.32 540	1.25 571	5.20 626	4.05 615	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.29 532	0.40 543	0.37 544

RTSA	1.98 601	0.96 591	11.36 627	0.65 565	0.57 571	2.77 606	1.40 610	1.39 563	2.26 600	1.89 590	2.56 592	1.32 540	1.25 571	5.20 626	4.05 615	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.29 532	0.40 543	0.37 544

z-mn7	1.00 548	0.50 537	1.70 589	0.53 517	0.36 478	1.75 589	0.71 551	1.22 521	2.28 602	0.96 484	2.54 591	1.42 555	0.95 540	2.19 604	1.54 575	0.22 435	0.19 463	0.21 402	0.20 417	0.27 479	0.25 469

IMH-64-1	1.86 597	1.62 613	1.16 550	2.20 616	1.89 617	2.33 598	1.30 603	2.89 612	2.29 603	1.66 581	2.80 600	2.49 596	1.61 591	2.10 599	1.78 585	1.60 618	0.74 608	2.43 623	1.02 616	2.12 617	1.17 616

IMH-64	1.86 597	1.62 613	1.16 550	2.20 616	1.89 617	2.33 598	1.30 603	2.89 612	2.29 603	1.66 581	2.80 600	2.49 596	1.61 591	2.10 599	1.78 585	1.60 618	0.74 608	2.43 623	1.02 616	2.12 617	1.17 616

ELAS	1.63 594	0.61 561	0.95 527	0.68 574	0.55 565	3.01 615	1.55 615	2.39 608	2.33 605	3.64 624	3.89 617	2.75 599	2.90 619	2.15 602	2.27 601	0.52 584	0.45 593	0.50 582	0.48 585	0.54 577	0.52 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	0.89 535	0.49 533	0.80 509	0.74 581	0.40 505	1.03 522	0.39 383	1.33 551	2.35 606	1.02 509	3.77 613	0.81 413	0.92 531	1.20 541	0.90 525	0.34 547	0.22 493	0.24 456	0.20 417	0.34 521	0.29 499

PWCK	1.92 600	1.66 616	3.12 607	1.65 605	0.91 590	2.84 608	2.26 627	2.10 604	2.41 607	2.36 605	2.31 582	2.22 590	1.82 598	3.43 617	2.03 593	1.61 620	0.71 607	1.51 606	0.82 607	1.69 606	0.91 602

ACVNet_2	1.65 595	1.27 602	1.41 580	1.75 607	1.62 608	2.22 597	1.20 596	2.30 607	2.62 608	1.78 587	2.56 592	3.03 602	1.61 591	1.54 570	1.12 556	1.06 607	0.58 602	1.82 611	0.70 602	1.82 610	0.96 606

ELAS_RVC	1.60 592	0.61 561	1.01 536	0.70 577	0.56 568	2.00 595	1.89 624	1.96 601	2.65 609	3.33 622	3.26 605	3.03 602	3.41 625	2.49 610	2.09 594	0.52 584	0.45 593	0.50 582	0.48 585	0.54 577	0.52 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	9.93 632	1.15 598	175.16 655	0.48 450	0.36 478	1.04 526	0.68 535	1.24 533	2.69 610	3.17 620	2.50 590	2.30 592	2.07 607	1.76 585	2.21 596	0.20 392	0.18 449	0.24 456	0.19 392	0.51 570	0.50 583

EDNetEfficient	1.46 587	0.80 579	6.12 620	0.47 443	0.39 500	0.69 428	0.83 566	0.90 383	2.77 611	3.50 623	1.96 575	1.66 574	2.03 606	1.26 551	4.18 617	0.21 409	0.18 449	0.21 402	0.20 417	0.41 549	0.39 552

PVD	1.28 579	0.67 569	1.28 564	0.74 581	0.62 577	1.50 574	0.84 569	1.99 602	2.96 612	2.18 600	2.36 587	1.85 582	1.95 604	1.92 592	1.94 590	0.39 562	0.36 573	0.49 580	0.37 557	0.51 570	0.64 590

IMH	2.04 605	1.62 613	1.20 559	2.20 616	1.89 617	2.91 614	1.30 603	3.11 615	3.03 613	1.81 588	3.35 610	3.03 602	1.90 601	2.48 609	1.80 587	1.66 621	0.77 614	2.45 625	1.04 619	2.15 619	1.19 619

notaker	2.76 610	2.29 623	1.80 592	2.96 627	2.58 629	2.90 613	1.75 620	3.24 618	3.05 614	2.78 612	4.24 622	6.15 628	2.51 613	3.34 616	2.75 605	2.31 629	1.18 627	3.00 633	1.65 629	2.84 628	1.97 626

WAO-7	1.90 599	1.20 599	1.35 573	1.27 600	1.06 602	2.84 608	1.56 616	3.23 617	3.06 615	2.23 602	3.33 609	3.17 606	2.28 609	3.12 614	2.21 596	1.02 606	0.91 619	1.06 602	1.03 618	1.04 599	0.97 609

DPSimNet_ROB	3.58 618	2.45 625	8.57 623	2.53 621	2.37 624	2.88 611	3.77 633	3.14 616	3.23 616	4.71 630	3.86 616	4.68 617	4.87 630	4.07 624	5.62 622	2.33 630	2.33 632	2.47 626	2.52 632	2.51 624	2.64 631

SANet	1.07 561	0.41 513	1.06 539	0.48 450	0.30 408	1.41 567	0.94 579	1.42 568	3.36 617	1.58 574	2.43 588	2.33 594	1.70 595	1.34 560	1.07 549	0.28 505	0.24 511	0.26 488	0.23 474	0.34 521	0.30 508

MonStereo1	1.98 601	1.48 607	1.43 582	1.81 610	1.69 613	2.88 611	0.78 561	2.47 609	3.47 618	2.20 601	4.36 624	3.39 611	2.50 612	2.18 603	1.58 576	1.19 609	0.54 598	1.65 608	0.87 608	1.78 609	1.29 621

JetRed	5.27 627	5.84 632	12.81 630	2.36 620	2.83 630	12.23 635	10.50 637	4.46 626	3.60 619	3.86 625	3.83 615	4.85 621	4.18 628	6.78 630	11.96 633	2.17 628	2.96 634	2.18 621	1.97 630	3.38 631	2.68 632

MADNet++	4.03 620	2.70 629	3.44 611	3.72 632	3.44 632	4.44 623	3.52 632	3.95 625	3.61 620	4.46 626	4.98 629	4.10 615	4.58 629	7.00 631	5.89 623	3.74 633	3.67 635	3.27 635	2.71 634	3.70 633	3.66 634

WAO-6	2.04 605	1.50 609	1.16 550	1.70 606	1.67 612	2.69 602	1.44 613	3.06 614	3.63 621	1.98 594	3.27 606	3.54 614	2.07 607	2.36 607	2.22 598	1.31 615	0.91 619	2.04 618	1.22 625	1.73 608	1.27 620

Dean	1.98 601	1.36 605	1.36 577	2.12 615	1.81 616	2.74 603	1.36 608	3.37 621	3.80 622	2.08 596	3.32 608	3.21 607	1.82 598	1.71 584	1.67 578	1.27 610	0.77 614	1.99 613	0.90 610	1.86 611	1.03 611

LVE	2.12 607	1.44 606	1.36 577	1.99 614	1.78 614	2.75 604	1.79 622	2.82 611	3.95 623	1.90 592	4.33 623	3.52 613	1.81 597	2.24 605	1.74 581	1.74 622	0.87 617	2.06 619	1.13 621	1.91 615	1.35 622

SGM-ForestM	4.04 621	0.32 456	0.46 310	0.43 371	0.27 340	7.50 629	1.45 614	3.84 624	4.24 624	8.19 635	6.76 633	19.00 643	9.08 632	10.74 636	6.62 626	0.31 522	0.33 567	0.32 532	0.32 547	0.29 487	0.29 499

tt	6.20 628	0.20 217	5.89 619	3.55 631	2.07 620	11.26 633	19.21 638	11.74 636	5.46 625	2.69 610	2.04 580	4.87 622	6.25 631	3.70 621	7.09 628	8.32 640	11.17 644	4.93 637	5.41 639	5.74 634	2.37 630

ktn	2.98 614	2.25 622	1.73 590	2.84 626	2.53 628	3.76 621	2.15 626	3.70 623	5.47 626	2.75 611	5.17 631	5.94 626	2.48 611	3.23 615	2.46 602	2.34 631	1.44 630	2.78 631	2.03 631	2.45 623	2.01 628

KSHMR	2.57 609	1.93 619	1.69 587	2.63 625	2.42 625	2.86 610	2.07 625	3.27 619	6.50 627	2.49 608	3.36 611	3.41 612	1.92 602	2.49 610	1.94 590	2.13 627	1.40 629	2.79 632	1.50 628	2.73 625	1.77 625

HanzoNet	6.76 630	2.45 625	4.22 616	3.19 629	2.94 631	3.62 619	2.28 628	4.79 630	7.20 628	14.00 641	13.19 640	17.49 641	22.30 646	13.25 637	6.19 624	4.20 634	1.93 631	3.10 634	2.56 633	3.35 630	2.88 633

coex-ft	6.43 629	1.51 610	87.33 654	0.49 465	0.38 494	1.34 562	1.21 598	1.16 496	8.09 629	12.12 637	2.79 599	2.77 600	3.31 622	1.16 536	3.15 607	0.24 464	0.23 503	0.27 501	0.24 490	0.45 558	0.37 544

USTest	12.99 635	14.18 637	20.00 631	16.24 636	14.97 634	20.80 639	31.95 644	16.20 641	10.91 630	8.79 636	9.48 636	13.94 636	10.50 634	16.11 638	21.44 640	3.17 632	4.82 636	5.08 638	5.36 638	8.81 637	7.13 636

TorneroNet-64	3.44 615	1.86 617	1.42 581	2.58 624	2.28 623	6.87 627	1.68 618	4.70 629	12.03 631	2.31 604	5.59 632	8.25 631	2.55 614	3.97 623	2.73 604	1.81 623	0.74 608	2.57 627	1.07 620	2.35 621	1.44 623

MANE	4.13 622	0.51 541	0.64 442	0.66 568	0.56 568	6.89 628	0.99 584	7.55 632	12.04 632	6.68 634	8.57 635	10.69 634	9.45 633	7.59 633	6.39 625	0.49 580	0.43 590	0.48 577	0.98 614	0.49 567	0.48 579

UNDER WATER-64	3.53 617	2.01 620	3.94 613	3.22 630	2.49 627	5.41 626	2.60 630	3.43 622	12.41 633	3.03 619	2.68 598	6.07 627	4.04 627	3.79 622	3.33 609	2.02 625	1.24 628	2.63 628	1.46 627	2.78 626	2.08 629

WAO-8	2.92 612	1.55 611	1.35 573	1.79 608	1.63 610	5.23 624	1.22 599	4.58 627	12.56 634	2.84 614	4.07 621	4.83 619	2.72 617	3.49 618	2.25 599	1.27 610	0.91 619	1.99 613	1.15 623	1.86 611	1.15 614

Venus	2.92 612	1.55 611	1.35 573	1.79 608	1.63 610	5.23 624	1.22 599	4.58 627	12.56 634	2.84 614	4.06 620	4.83 619	2.72 617	3.49 618	2.25 599	1.27 610	0.91 619	1.99 613	1.15 623	1.86 611	1.15 614

UNDER WATER	3.46 616	2.07 621	3.64 612	3.09 628	2.48 626	3.75 620	2.42 629	3.31 620	13.77 636	2.90 618	2.95 603	5.84 624	3.69 626	3.69 620	3.48 613	2.07 626	1.11 626	2.70 630	1.40 626	2.84 628	1.98 627

BEATNet-Init1	15.13 636	0.82 583	50.86 652	0.72 580	0.53 560	38.10 649	7.03 635	11.83 637	14.25 637	29.78 653	30.17 653	48.21 656	22.64 647	26.78 647	18.11 638	0.42 570	0.38 576	0.47 572	0.46 577	0.51 570	0.48 579

DGTPSM_ROB	12.07 633	8.00 633	20.99 632	8.93 634	16.78 635	10.67 631	30.87 642	9.01 634	15.16 638	6.50 632	15.41 644	9.04 632	14.85 637	9.25 634	21.67 641	4.57 635	8.57 639	5.08 638	9.28 640	5.90 635	10.95 639

DPSMNet_ROB	12.08 634	8.00 633	21.00 633	8.97 635	16.79 636	10.67 631	30.89 643	9.02 635	15.17 639	6.51 633	15.41 644	9.04 632	14.85 637	9.27 635	21.67 641	4.58 636	8.57 639	5.09 640	9.29 641	5.90 635	10.95 639

Anonymous_1	33.25 643	18.26 638	23.92 635	20.54 638	21.28 640	25.59 641	35.94 645	22.01 649	15.57 640	13.33 638	13.49 641	18.08 642	15.29 639	20.36 639	24.60 643	16.28 647	8.84 641	66.59 654	118.00 654	155.73 657	11.23 641

DPSM_ROB	17.78 637	18.63 639	24.31 639	20.90 639	19.47 638	25.97 642	36.21 646	21.23 647	16.24 641	13.38 639	14.06 642	19.18 644	16.30 640	20.78 640	25.67 644	9.38 642	9.23 642	9.49 642	9.82 642	13.51 640	11.91 642

DPSM	17.78 637	18.63 639	24.31 639	20.90 639	19.47 638	25.97 642	36.21 646	21.23 647	16.24 641	13.38 639	14.06 642	19.18 644	16.30 640	20.78 640	25.67 644	9.38 642	9.23 642	9.49 642	9.82 642	13.51 640	11.91 642

LE_ROB	4.42 624	0.24 351	2.75 605	0.42 350	0.23 204	1.57 579	0.90 577	1.71 597	17.88 643	16.56 645	4.88 627	5.17 623	18.85 645	1.63 579	14.62 636	0.17 303	0.14 340	0.16 202	0.16 285	0.19 359	0.17 336

xxxxx1	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

tt_ll	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

ff	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

PML	40.80 655	29.24 644	11.87 629	7.20 633	14.47 633	92.13 656	213.69 658	7.63 633	23.35 647	74.72 657	190.14 658	50.17 657	26.15 648	21.39 642	12.70 634	8.76 641	2.92 633	8.45 641	3.25 636	13.26 639	4.42 635

TorneroNet	4.53 625	1.89 618	1.48 584	2.55 622	2.27 622	13.78 637	1.69 619	4.84 631	23.73 648	2.89 617	7.70 634	7.06 630	2.69 616	4.26 625	3.42 611	1.84 624	0.77 614	2.68 629	1.13 621	2.42 622	1.47 624

HaxPig	31.96 642	37.24 648	34.27 641	24.37 641	24.88 642	18.26 638	19.86 639	20.64 645	28.52 649	35.97 654	38.75 654	25.57 647	28.72 649	33.88 648	34.39 649	35.94 655	38.87 655	37.80 651	40.48 651	39.68 652	41.15 654

RAFT-FEzeroshot	35.73 644	37.45 650	48.67 647	42.23 647	39.22 646	52.25 651	73.13 654	42.62 654	32.59 650	26.71 647	27.70 646	38.57 650	32.57 650	41.68 654	51.67 655	18.75 649	18.58 651	19.15 645	19.78 646	27.21 644	23.98 645

RAFT-FE	35.73 644	37.45 650	48.67 647	42.23 647	39.22 646	52.25 651	73.13 654	42.62 654	32.59 650	26.71 647	27.70 646	38.57 650	32.57 650	41.68 654	51.67 655	18.75 649	18.58 651	19.15 645	19.78 646	27.21 644	23.98 645

Selective-RAFT-Error	35.84 648	37.49 652	48.83 651	42.26 649	39.24 649	52.30 654	73.09 652	42.66 656	32.61 652	26.80 651	28.30 651	38.84 655	33.51 655	41.68 654	51.59 652	18.82 652	18.58 651	19.17 648	19.80 648	27.28 646	24.05 648

CasAABBNet	35.74 646	37.43 649	48.72 649	42.22 646	39.20 645	52.24 650	73.12 653	42.61 653	32.62 653	26.78 650	27.95 648	38.58 652	32.60 652	41.67 653	51.65 654	18.74 648	18.57 650	19.15 645	19.77 645	27.20 643	23.98 645

LSM0	38.95 654	37.60 654	48.58 646	43.57 650	91.06 656	52.57 655	72.57 651	43.17 657	32.63 654	26.97 652	27.97 649	38.65 653	32.94 653	41.86 657	51.78 657	18.89 653	18.41 646	19.13 644	19.63 644	27.29 647	33.77 650

FlowAnything	35.81 647	37.53 653	48.80 650	42.20 645	39.22 646	52.25 651	73.16 656	42.56 652	32.89 655	26.76 649	28.30 651	38.69 654	33.09 654	41.63 652	51.62 653	18.76 651	18.59 654	19.21 649	19.92 649	27.16 642	23.91 644

MEDIAN_ROB	37.38 652	40.85 656	40.60 645	32.31 643	31.85 643	27.20 644	24.55 640	29.10 650	33.19 656	42.09 656	41.76 656	33.35 648	34.39 656	39.78 651	37.07 650	43.64 657	44.10 657	44.12 653	43.40 653	41.51 654	42.76 656

AVERAGE_ROB	37.58 653	40.13 655	40.15 644	34.81 644	33.82 644	28.55 648	25.10 641	32.02 651	34.06 657	41.28 655	40.66 655	34.46 649	34.81 657	39.18 650	37.57 651	42.78 656	43.44 656	43.82 652	43.03 652	40.47 653	41.51 655

test_example2	176.61 656	205.14 657	198.86 656	188.60 656	190.98 657	152.67 657	170.61 657	94.86 658	123.55 658	178.88 658	179.48 657	158.94 658	141.34 658	192.61 658	198.96 658	203.76 658	236.37 658	164.13 658	173.55 658	218.58 658	160.41 657

ccccc		429.19 658		507.10 657	501.20 658	356.95 658		380.82 659		334.51 659		372.86 659		499.17 659		561.44 659	431.22 659	334.28 659	290.86 659	540.88 659

ASD4		8.86 635

Low-res two-view benchmark