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

3w_stereo	0.12 83	0.11 191	0.18 79	0.18 91	0.08 10	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.19 117	0.12 76	0.12 58	0.07 1	0.12 137	0.15 49	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

StereoAnything_RVC	0.13 98	0.37 563	0.36 265	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 66	0.20 153	0.10 1	0.09 329	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.24 560	0.05 32

SteFusion	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.22 78	0.18 98	0.10 35	0.11 32	0.08 3	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 69	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.11 17	0.18 18	0.13 39	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

252Zero-FE	0.14 123	0.07 8	0.17 69	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.21 59	0.19 117	0.77 586	0.11 32	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

MonStereo	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.13 15	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 37	0.12 17	0.11 59	0.11 32	0.08 3	0.08 8	0.23 198	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 120

asda	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.16 68	0.11 59	0.11 32	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 54	0.11 191	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 86	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 54	0.11 191	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 86	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 125	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.10 8	0.19 25	0.13 39	0.12 76	0.12 58	0.08 3	0.11 110	0.16 69	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 54	0.09 83	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.25 131	0.16 68	0.14 120	0.13 79	0.08 3	0.10 66	0.16 69	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.11 157	0.18 132	0.12 34	0.23 104	0.14 52	0.13 93	0.11 32	0.08 3	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 54	0.10 125	0.15 22	0.18 91	0.08 10	0.16 80	0.14 108	0.27 155	0.20 142	0.14 120	0.14 111	0.08 3	0.11 110	0.13 7	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 83	0.08 48	0.14 8	0.18 91	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.25 131	0.21 159	0.13 93	0.16 129	0.08 3	0.12 137	0.16 69	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

monsterstereo	0.11 54	0.09 83	0.14 8	0.19 135	0.12 214	0.14 23	0.12 34	0.25 131	0.17 85	0.13 93	0.16 129	0.08 3	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 54	0.09 83	0.13 1	0.17 53	0.12 214	0.15 45	0.11 17	0.23 104	0.15 62	0.14 120	0.12 58	0.08 3	0.09 22	0.21 173	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 48	0.19 87	0.16 23	0.09 37	0.12 8	0.13 77	0.18 18	0.13 39	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 69	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 48	0.19 87	0.16 23	0.09 37	0.12 8	0.13 77	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 89	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.17 53	0.08 10	0.14 23	0.12 34	0.24 122	0.19 117	0.09 8	0.11 32	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.23 104	0.18 98	0.09 8	0.10 19	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.04 1

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.21 59	0.11 7	0.10 35	0.12 58	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv4	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.16 23	0.09 37	0.13 15	0.10 8	0.21 59	0.12 17	0.13 93	0.17 140	0.09 22	0.14 191	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

ITERv2	0.10 2	0.07 8	0.18 79	0.16 23	0.08 10	0.16 80	0.11 17	0.19 25	0.12 17	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

AdaDepth	0.11 54	0.09 83	0.20 98	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.13 77	0.16 5	0.13 39	0.10 35	0.10 19	0.09 22	0.09 22	0.19 136	0.12 67	0.05 10	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.05 5	0.05 32

S2M2_XL	0.10 2	0.09 83	0.21 107	0.14 1	0.10 110	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 35	0.11 32	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.06 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 125	0.15 22	0.17 53	0.10 110	0.16 80	0.10 8	0.19 25	0.13 39	0.12 76	0.11 32	0.09 22	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 54	0.10 125	0.14 8	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.12 34	0.25 131	0.17 85	0.14 120	0.13 79	0.09 22	0.09 22	0.18 112	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.10 8	0.19 25	0.18 98	0.14 120	0.17 140	0.09 22	0.10 66	0.18 112	0.13 133	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.25_new	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 54	0.11 191	0.16 45	0.17 53	0.10 110	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.14 52	0.12 76	0.13 79	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 54	0.10 125	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.17 107	0.09 2	0.22 78	0.16 68	0.13 93	0.13 79	0.09 22	0.11 110	0.19 136	0.13 133	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 54	0.06 1	0.17 69	0.15 4	0.11 157	0.16 80	0.13 77	0.21 59	0.16 68	0.11 59	0.15 116	0.09 22	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.05 32

LGtest1	0.10 2	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.08 10	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.06 120

LG-Stereo	0.13 98	0.10 125	0.24 131	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.18 249	0.21 59	0.18 98	0.11 59	0.17 140	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.14 170	0.05 10	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

GREAT-IGEV	0.12 83	0.09 83	0.25 144	0.16 23	0.11 157	0.14 23	0.16 165	0.17 12	0.17 85	0.10 35	0.15 116	0.09 22	0.09 22	0.18 112	0.10 1	0.06 34	0.07 312	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.10 388

DEFOM-Stereo	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.09 37	0.22 250	0.14 108	0.14 3	0.16 68	0.11 59	0.10 19	0.09 22	0.08 8	0.21 173	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.17 53	0.08 10	0.09 1	0.13 77	0.24 122	0.13 39	0.10 35	0.09 11	0.09 22	0.08 8	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 266	0.72 600	0.70 512	0.17 53	0.08 10	0.15 45	0.15 132	0.18 18	0.16 68	0.13 93	0.12 58	0.09 22	0.08 8	0.16 69	0.13 133	0.35 592	0.04 2	0.08 210	0.07 192	0.11 405	0.23 568

uiiii_40	0.10 2	0.07 8	0.13 1	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.11 7	0.09 8	0.09 11	0.10 42	0.11 110	0.15 49	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.5w_L	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 86	0.05 32

StePilot	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.10 66	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.23 104	0.14 52	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.15 62	0.09 8	0.10 19	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.23 104	0.17 85	0.10 35	0.09 11	0.10 42	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.13 77	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.08 8	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 54	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.13 77	0.24 122	0.12 17	0.11 59	0.14 111	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.17 107	0.12 34	0.21 59	0.12 17	0.10 35	0.11 32	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.13 133	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.16 80	0.13 77	0.20 37	0.12 17	0.10 35	0.10 19	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.13 77	0.21 59	0.09 1	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.11 7	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.22 78	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

vnu138km	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv10	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 34	0.21 59	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

99wein	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.14 52	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv8	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.21 59	0.12 17	0.10 35	0.12 58	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv7	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.10 35	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

s6wercc	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.11 7	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

a5sdf	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GEAStereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.18 91	0.12 214	0.19 159	0.16 165	0.20 37	0.14 52	0.12 76	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.12 8	0.11 17	0.16 5	0.12 17	0.12 76	0.14 111	0.10 42	0.10 66	0.20 153	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GSStereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.17 53	0.12 214	0.19 159	0.16 165	0.26 141	0.18 98	0.13 93	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

GS-Stereo							0.16 165	0.26 141	0.18 98	0.13 93	0.15 116	0.10 42	0.09 22	0.16 69	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.08 221	0.08 270

gasm-f	0.12 83	0.09 83	0.19 87	0.18 91	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.20 37	0.14 52	0.12 76	0.19 161	0.10 42	0.11 110	0.16 69	0.11 16	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.09 291	0.08 270

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 48	0.13 1	0.18 91	0.10 110	0.13 15	0.12 34	0.15 4	0.12 17	0.10 35	0.13 79	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 83	0.10 125	0.32 209	0.16 23	0.08 10	0.17 107	0.10 8	0.22 78	0.19 117	0.11 59	0.10 19	0.10 42	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.08 270

2.5w	0.11 54	0.10 125	0.15 22	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.15 132	0.20 37	0.15 62	0.12 76	0.13 79	0.10 42	0.09 22	0.17 89	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.19 159	0.10 8	0.22 78	0.17 85	0.14 120	0.12 58	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 54	0.09 83	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.19 159	0.10 8	0.22 78	0.17 85	0.14 120	0.12 58	0.10 42	0.11 110	0.17 89	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 48	0.16 45	0.17 53	0.08 10	0.16 80	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.17 53	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 49	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.18 91	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 89	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 48	0.15 22	0.18 91	0.07 1	0.15 45	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 98	0.14 339	0.19 87	0.26 474	0.09 37	0.15 45	0.13 77	0.22 78	0.18 98	0.12 76	0.11 32	0.10 42	0.13 169	0.21 173	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.05 32

FoundationStereo	0.09 1	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.12 8	0.13 77	0.11 1	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV-Stereo++	0.11 54	0.08 48	0.15 22	0.19 135	0.11 157	0.14 23	0.10 8	0.22 78	0.18 98	0.10 35	0.13 79	0.10 42	0.11 110	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

U	1.00 601	0.09 83	0.21 107	0.21 243	3.68 630	6.12 635	0.14 108	0.21 59	0.21 159	0.11 59	0.11 32	0.10 42	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.07 98	0.05 32	5.42 640	2.90 638	0.07 155	0.06 120

IGEV-Stereo+	0.12 83	0.08 48	0.17 69	0.18 91	0.13 292	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 62	0.10 35	0.08 10	0.10 42	0.10 66	0.21 173	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.16 497	0.24 573

UniTT-Stereo	0.14 123	0.10 125	0.30 189	0.21 243	0.13 292	0.17 107	0.13 77	0.19 25	0.18 98	0.15 134	0.20 178	0.10 42	0.11 110	0.18 112	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.06 120

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.12 34	0.23 104	0.17 85	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qyd29nn	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.08 10	0.13 15	0.12 34	0.18 18	0.10 3	0.09 8	0.10 19	0.11 82	0.10 66	0.16 69	0.12 67	0.07 98	0.08 406	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.08 10	0.16 80	0.13 77	0.21 59	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.11 16	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 54	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.22 78	0.13 39	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 54	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.25 131	0.10 3	0.10 35	0.12 58	0.11 82	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.16 80	0.12 34	0.20 37	0.12 17	0.09 8	0.10 19	0.11 82	0.09 22	0.16 69	0.13 133	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.17 107	0.13 77	0.22 78	0.12 17	0.09 8	0.11 32	0.11 82	0.09 22	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zxcv128	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 37	0.15 45	0.12 34	0.21 59	0.11 7	0.09 8	0.12 58	0.11 82	0.10 66	0.13 7	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv12	0.10 2	0.06 1	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 34	0.19 25	0.13 39	0.10 35	0.12 58	0.11 82	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

VIP-Stereo	0.12 83	0.12 233	0.21 107	0.18 91	0.11 157	0.24 294	0.12 34	0.19 25	0.18 98	0.10 35	0.13 79	0.11 82	0.09 22	0.19 136	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GASTEREO	0.13 98	0.12 233	0.21 107	0.23 352	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.26 141	0.18 98	0.17 169	0.16 129	0.11 82	0.13 169	0.19 136	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.07 192	0.06 86	0.06 120

MSCF	0.13 98	0.12 233	0.21 107	0.22 304	0.10 110	0.16 80	0.15 132	0.26 141	0.18 98	0.17 169	0.16 129	0.11 82	0.13 169	0.18 112	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.07 192	0.06 86	0.06 120

LG-G_1	0.11 54	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.07 1	0.21 222	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.19 136	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

LG-G	0.11 54	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.07 1	0.21 222	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 35	0.09 11	0.11 82	0.10 66	0.19 136	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120

SGD-Stereo	0.11 54	0.08 48	0.17 69	0.17 53	0.07 1	0.17 107	0.13 77	0.18 18	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.11 82	0.12 137	0.18 112	0.11 16	0.08 246	0.04 2	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.04 1

RAStereo	0.13 98	0.12 233	0.27 161	0.22 304	0.11 157	0.15 45	0.18 249	0.23 104	0.23 191	0.13 93	0.17 140	0.11 82	0.09 22	0.15 49	0.13 133	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.05 32

CAS	0.15 155	0.07 8	0.21 107	0.41 579	0.16 417	0.20 194	0.18 249	0.22 78	0.19 117	0.15 134	0.19 161	0.11 82	0.09 22	0.14 20	0.13 133	0.29 585	0.04 2	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.14 484

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.16 23	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.20 37	0.11 7	0.08 1	0.09 11	0.12 99	0.09 22	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 45	0.15 4	0.09 37	0.15 45	0.11 17	0.22 78	0.13 39	0.09 8	0.12 58	0.12 99	0.10 66	0.14 20	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

111111	0.11 54	0.07 8	0.17 69	0.19 135	0.11 157	0.13 15	0.11 17	0.22 78	0.15 62	0.11 59	0.12 58	0.12 99	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.08 221	0.06 120

SMoEStereo_RVC	0.13 98	0.10 125	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.19 25	0.19 117	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.11 110	0.24 211	0.16 219	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

IGEV++	0.13 98	0.10 125	0.23 123	0.21 243	0.10 110	0.15 45	0.15 132	0.29 187	0.16 68	0.12 76	0.15 116	0.12 99	0.12 137	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

MyStereo07	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.29 187	0.21 159	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.13 169	0.25 242	0.13 133	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

ff7	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

ffff	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

11t	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

LoS_RVC	0.13 98	0.10 125	0.19 87	0.18 91	0.16 417	0.20 194	0.18 249	0.20 37	0.17 85	0.13 93	0.19 161	0.12 99	0.15 210	0.17 89	0.13 133	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.12 446

anonymousdsp	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.28 174	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202

ccc-4	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

IGEV-Stereo	0.14 123	0.12 233	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.28 174	0.20 142	0.15 134	0.13 79	0.12 99	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 69	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 34	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.12 58	0.13 112	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.06 63	0.04 1	0.05 5	0.05 32

DDF-Stereo	0.13 98	0.08 48	0.19 87	0.19 135	0.16 417	0.12 8	0.15 132	0.18 18	0.18 98	0.11 59	0.10 19	0.13 112	0.12 137	0.23 198	0.19 302	0.08 246	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.21 547	0.06 120

Zero-FE251	0.14 123	0.09 83	0.24 131	0.17 53	0.09 37	0.20 194	0.13 77	0.20 37	0.14 52	0.61 566	0.13 79	0.13 112	0.11 110	0.14 20	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.05 5	0.05 32

zero-FE	0.16 169	0.08 48	0.81 535	0.19 135	0.18 460	0.12 8	0.15 132	0.19 25	0.19 117	0.10 35	0.10 19	0.13 112	0.12 137	0.21 173	0.19 302	0.08 246	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.19 535	0.06 120

MM-Stereo_test2	0.15 155	0.10 125	0.44 372	0.23 352	0.11 157	0.21 222	0.21 372	0.27 155	0.22 172	0.15 134	0.16 129	0.13 112	0.11 110	0.20 153	0.13 133	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.05 32

SCV_C0	0.14 123	0.11 191	0.25 144	0.19 135	0.12 214	0.15 45	0.16 165	0.30 206	0.22 172	0.13 93	0.15 116	0.13 112	0.09 22	0.24 211	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.09 291	0.06 120

SCV	0.14 123	0.14 339	0.24 131	0.21 243	0.11 157	0.15 45	0.16 165	0.31 217	0.18 98	0.11 59	0.15 116	0.13 112	0.10 66	0.23 198	0.11 16	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.06 120

AIO_rvc	0.12 83	0.11 191	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.15 45	0.17 206	0.20 37	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.13 112	0.08 8	0.22 189	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.07 202

GIP-stereo	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.19 135	0.11 157	0.16 80	0.14 108	0.29 187	0.18 98	0.11 59	0.16 129	0.13 112	0.09 22	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

fffft	0.13 98	0.09 83	0.24 131	0.19 135	0.10 110	0.17 107	0.19 294	0.22 78	0.16 68	0.14 120	0.11 32	0.13 112	0.10 66	0.24 211	0.18 272	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.06 120
1: 1. 1
Pointernet	0.13 98	0.07 8	0.27 161	0.19 135	0.11 157	0.20 194	0.12 34	0.31 217	0.24 206	0.15 134	0.15 116	0.13 112	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

AIO-Stereo	0.13 98	0.10 125	0.22 117	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.16 68	0.13 93	0.15 116	0.13 112	0.08 8	0.18 112	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

CAS++	0.16 169	0.12 233	0.27 161	0.18 91	0.12 214	0.17 107	0.15 132	0.42 359	0.24 206	0.19 191	0.18 153	0.13 112	0.10 66	0.21 173	0.12 67	0.12 455	0.10 466	0.11 420	0.08 268	0.10 357	0.09 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 447	0.89 609	0.34 235	0.69 601	0.49 593	0.20 194	0.16 165	0.30 206	0.23 191	0.28 273	0.15 116	0.13 112	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.29 585	0.10 466	0.06 63	0.04 1	0.86 615	0.18 530

MoCha-V2	0.13 98	0.08 48	0.26 152	0.23 352	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.26 141	0.16 68	0.15 134	0.15 116	0.13 112	0.14 191	0.20 153	0.11 16	0.06 34	0.07 312	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.05 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 188	0.13 296	0.24 131	0.19 135	0.13 292	0.24 294	0.17 206	0.30 206	0.37 369	0.43 510	0.17 140	0.13 112	0.12 137	0.19 136	0.15 194	0.08 246	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.08 270

ACVNet-DCA	0.18 212	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.09 332

1test111	0.19 251	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.34 350	0.22 362	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.09 332

cc1	0.18 212	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.35 275	0.47 481	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.18 277	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.08 270

tt1	0.18 212	0.14 339	0.35 245	0.23 352	0.11 157	0.30 399	0.19 294	0.35 275	0.44 448	0.17 169	0.19 161	0.13 112	0.16 226	0.27 277	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.08 270

plain	0.17 188	0.13 296	0.43 363	0.21 243	0.13 292	0.16 80	0.17 206	0.27 155	0.22 172	0.16 156	0.26 238	0.13 112	0.16 226	0.27 277	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.07 192	0.10 357	0.07 202

AEACV	0.13 98	0.09 83	0.23 123	0.18 91	0.19 482	0.19 159	0.16 165	0.23 104	0.14 52	0.13 93	0.17 140	0.13 112	0.16 226	0.16 69	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.06 120

Selective-IGEV	0.12 83	0.09 83	0.22 117	0.19 135	0.10 110	0.15 45	0.14 108	0.27 155	0.15 62	0.13 93	0.14 111	0.13 112	0.08 8	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

ProNet	0.14 123	0.12 233	0.25 144	0.19 135	0.11 157	0.19 159	0.19 294	0.27 155	0.20 142	0.14 120	0.13 79	0.13 112	0.12 137	0.24 211	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.07 202

CREStereo++_RVC	0.15 155	0.08 48	0.26 152	0.17 53	0.11 157	0.18 132	0.13 77	0.22 78	0.30 286	0.21 206	0.30 277	0.13 112	0.11 110	0.16 69	0.15 194	0.07 98	0.04 2	0.06 63	0.15 526	0.06 86	0.05 32
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.16 169	0.11 191	0.56 456	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.35 275	0.20 142	0.16 156	0.12 58	0.13 112	0.12 137	0.24 211	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.07 202

OmniDepth	0.10 2	0.09 83	0.14 8	0.19 135	0.07 1	0.16 80	0.12 34	0.16 5	0.12 17	0.08 1	0.09 11	0.14 138	0.13 169	0.14 20	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

depthmonostereo	0.14 123	0.09 83	0.19 87	0.19 135	0.08 10	0.20 194	0.15 132	0.27 155	0.23 191	0.16 156	0.18 153	0.14 138	0.17 252	0.19 136	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.05 32

S2M2_L	0.13 98	0.11 191	0.20 98	0.16 23	0.12 214	0.12 8	0.07 1	0.18 18	0.20 142	0.12 76	0.15 116	0.14 138	0.12 137	0.15 49	0.14 170	0.13 474	0.09 441	0.09 290	0.10 398	0.11 405	0.09 332
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 155	0.11 191	0.38 296	0.17 53	0.11 157	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.20 142	0.11 59	0.13 79	0.14 138	0.11 110	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.20 573	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.14 484

AIO_test	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.19 135	0.11 157	0.15 45	0.17 206	0.19 25	0.16 68	0.11 59	0.13 79	0.14 138	0.09 22	0.20 153	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

tt45	0.14 123	0.09 83	0.22 117	0.19 135	0.11 157	0.23 272	0.18 249	0.22 78	0.17 85	0.15 134	0.13 79	0.14 138	0.10 66	0.30 323	0.14 170	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.07 202

999	0.14 123	0.08 48	0.24 131	0.19 135	0.11 157	0.20 194	0.17 206	0.24 122	0.18 98	0.13 93	0.16 129	0.14 138	0.11 110	0.36 364	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.07 202

mms	0.13 98	0.11 191	0.19 87	0.19 135	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.20 37	0.17 85	0.13 93	0.17 140	0.14 138	0.09 22	0.24 211	0.14 170	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.07 202

ours_stereo	0.13 98	0.11 191	0.23 123	0.20 198	0.11 157	0.17 107	0.18 249	0.20 37	0.19 117	0.13 93	0.18 153	0.14 138	0.10 66	0.23 198	0.14 170	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.05 32

RSM++	0.12 83	0.09 83	0.19 87	0.20 198	0.09 37	0.17 107	0.15 132	0.21 59	0.19 117	0.12 76	0.12 58	0.14 138	0.09 22	0.20 153	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.05 32

IGEVStereo-DCA	0.14 123	0.11 191	0.27 161	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.27 155	0.20 142	0.15 134	0.12 58	0.14 138	0.12 137	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

rrr	0.17 188	0.11 191	0.57 459	0.19 135	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.35 275	0.22 172	0.15 134	0.12 58	0.14 138	0.12 137	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.07 202

MaDis-Stereo	0.14 123	0.13 296	0.26 152	0.19 135	0.14 335	0.16 80	0.13 77	0.25 131	0.21 159	0.13 93	0.14 111	0.14 138	0.11 110	0.17 89	0.17 250	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.06 120

testlalala	0.15 155	0.10 125	0.36 265	0.19 135	0.12 214	0.23 272	0.16 165	0.26 141	0.19 117	0.24 232	0.19 161	0.14 138	0.11 110	0.16 69	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.05 32

CES	0.14 123	0.08 48	0.19 87	0.17 53	0.22 523	0.18 132	0.16 165	0.23 104	0.19 117	0.14 120	0.17 140	0.14 138	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.08 221	0.18 530

XX-TBD	0.15 155	0.18 431	0.28 172	0.22 304	0.10 110	0.22 250	0.15 132	0.22 78	0.27 239	0.22 212	0.26 238	0.14 138	0.12 137	0.16 69	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120

CREStereo	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.14 1	0.08 10	0.22 250	0.15 132	0.25 131	0.24 206	0.16 156	0.21 190	0.14 138	0.13 169	0.18 112	0.13 133	0.09 329	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120
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
FlowAnything_test	0.14 123	0.11 191	0.21 107	0.21 243	0.12 214	0.17 107	0.16 165	0.25 131	0.16 68	0.15 134	0.13 79	0.15 155	0.14 191	0.18 112	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.12 476	0.08 221	0.09 332

water-stereo	0.13 98	0.08 48	0.20 98	0.19 135	0.10 110	0.17 107	0.14 108	0.25 131	0.19 117	0.17 169	0.23 205	0.15 155	0.15 210	0.12 2	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 123	0.08 48	0.18 79	0.18 91	0.09 37	0.21 222	0.14 108	0.24 122	0.21 159	0.21 206	0.21 190	0.15 155	0.14 191	0.23 198	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.06 63	0.06 136	0.05 5	0.05 32

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 98	0.09 83	0.24 131	0.20 198	0.10 110	0.15 45	0.14 108	0.22 78	0.16 68	0.12 76	0.19 161	0.15 155	0.11 110	0.13 7	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.07 155	0.06 120

MM-Stereo_test1	0.17 188	0.10 125	0.39 311	0.23 352	0.11 157	0.20 194	0.22 398	0.33 242	0.29 273	0.22 212	0.21 190	0.15 155	0.14 191	0.23 198	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.06 120

AIO-test2	0.20 266	0.20 459	0.36 265	0.26 474	0.15 385	0.22 250	0.16 165	0.42 359	0.42 426	0.16 156	0.29 264	0.15 155	0.11 110	0.26 258	0.13 133	0.18 550	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.07 155	0.07 202

fffy	0.14 123	0.11 191	0.24 131	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.18 249	0.22 78	0.19 117	0.13 93	0.16 129	0.15 155	0.13 169	0.25 242	0.14 170	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.06 120

WCG-NET	0.14 123	0.09 83	0.23 123	0.18 91	0.08 10	0.18 132	0.17 206	0.21 59	0.28 254	0.18 186	0.21 190	0.15 155	0.12 137	0.18 112	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

RSM	0.12 83	0.09 83	0.20 98	0.20 198	0.09 37	0.16 80	0.15 132	0.23 104	0.18 98	0.13 93	0.13 79	0.15 155	0.09 22	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

trnet	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.15 4	0.07 1	0.21 222	0.12 34	0.24 122	0.24 206	0.16 156	0.21 190	0.15 155	0.13 169	0.18 112	0.13 133	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.05 32

MGS-Stereo	0.14 123	0.11 191	0.32 209	0.19 135	0.11 157	0.18 132	0.17 206	0.20 37	0.22 172	0.14 120	0.24 219	0.15 155	0.10 66	0.18 112	0.12 67	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.10 357	0.06 120

MIF-Stereo (partial)	0.16 169	0.10 125	0.34 235	0.21 243	0.15 385	0.15 45	0.13 77	0.28 174	0.25 219	0.17 169	0.26 238	0.15 155	0.16 226	0.25 242	0.17 250	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.08 270

CASnet	0.14 123	0.12 233	0.22 117	0.22 304	0.08 10	0.16 80	0.15 132	0.27 155	0.25 219	0.22 212	0.20 178	0.15 155	0.11 110	0.17 89	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.11 420	0.09 356	0.08 221	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 123	0.14 339	0.33 225	0.20 198	0.09 37	0.21 222	0.10 8	0.26 141	0.20 142	0.18 186	0.19 161	0.15 155	0.13 169	0.17 89	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.06 120

EGLCR-Stereo	0.13 98	0.08 48	0.20 98	0.18 91	0.09 37	0.21 222	0.13 77	0.27 155	0.21 159	0.13 93	0.10 19	0.15 155	0.09 22	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

CroCo-Stereo Lap2	0.15 155	0.15 373	0.28 172	0.25 440	0.18 460	0.11 4	0.19 294	0.28 174	0.21 159	0.13 93	0.16 129	0.15 155	0.12 137	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.08 221	0.07 202

IPLG	0.21 286	0.15 373	0.53 443	0.21 243	0.12 214	0.28 359	0.17 206	0.42 359	0.30 286	0.33 385	0.32 300	0.15 155	0.17 252	0.50 413	0.21 342	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

DLNR-FE	10.45 638	12.13 645	19.94 645	106.10 656	23.12 653	0.14 23	0.13 77	3.28 634	0.17 85	0.16 156	0.23 205	0.16 172	0.10 66	0.31 330	0.15 194	2.41 635	0.06 181	0.07 127	0.07 192	40.22 656	0.06 120

DA	0.14 123	0.10 125	0.18 79	0.21 243	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.28 174	0.20 142	0.14 120	0.17 140	0.16 172	0.14 191	0.17 89	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

GGEV	0.14 123	0.10 125	0.18 79	0.21 243	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.28 174	0.20 142	0.14 120	0.17 140	0.16 172	0.14 191	0.17 89	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.07 202

castereo++	0.13 98	0.10 125	0.18 79	0.18 91	0.10 110	0.27 339	0.13 77	0.23 104	0.23 191	0.11 59	0.13 79	0.16 172	0.10 66	0.18 112	0.10 1	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 123	0.10 125	0.19 87	0.18 91	0.10 110	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.13 93	0.18 153	0.16 172	0.16 226	0.15 49	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.05 32

DLNR_Zeroshot_test	10.44 637	12.10 644	19.93 644	106.08 655	23.66 654	0.14 23	0.13 77	3.22 633	0.17 85	0.16 156	0.23 205	0.16 172	0.10 66	0.31 330	0.15 194	2.36 634	0.06 181	0.07 127	0.07 192	39.70 655	0.06 120

MC-Stereo	0.14 123	0.09 83	0.25 144	0.21 243	0.09 37	0.18 132	0.16 165	0.23 104	0.19 117	0.18 186	0.23 205	0.16 172	0.13 169	0.22 189	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

TANstereo	0.15 155	0.09 83	0.28 172	0.16 23	0.08 10	0.25 309	0.14 108	0.23 104	0.28 254	0.24 232	0.30 277	0.16 172	0.12 137	0.17 89	0.13 133	0.08 246	0.07 312	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.07 202

GMStereo	0.19 251	0.25 504	0.40 319	0.21 243	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.29 187	0.40 409	0.25 241	0.23 205	0.16 172	0.15 210	0.25 242	0.19 302	0.09 329	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.08 270
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 155	0.08 48	0.23 123	0.15 4	0.09 37	0.23 272	0.16 165	0.25 131	0.23 191	0.17 169	0.21 190	0.16 172	0.14 191	0.22 189	0.13 133	0.29 585	0.05 32	0.06 63	0.04 1	0.07 155	0.06 120

MM-Stereo_test3	0.17 188	0.12 233	0.29 182	0.23 352	0.14 335	0.19 159	0.22 398	0.39 322	0.36 358	0.16 156	0.24 219	0.17 182	0.12 137	0.19 136	0.14 170	0.07 98	0.07 312	0.08 210	0.06 136	0.09 291	0.06 120

HART	0.15 155	0.11 191	0.30 189	0.21 243	0.09 37	0.17 107	0.16 165	0.30 206	0.19 117	0.15 134	0.25 228	0.17 182	0.09 22	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.07 312	0.07 127	0.05 82	0.08 221	0.06 120

testlalala_base	0.20 266	0.13 296	0.35 245	0.25 440	0.15 385	0.25 309	0.16 165	0.34 250	0.17 85	0.19 191	0.26 238	0.17 182	0.14 191	0.18 112	0.16 219	0.39 597	0.09 441	0.07 127	0.05 82	0.45 592	0.08 270

RCA-Stereo	0.16 169	0.09 83	0.25 144	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.36 294	0.35 345	0.20 195	0.25 228	0.17 182	0.17 252	0.18 112	0.14 170	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.05 32

DCANet-4	0.19 251	0.10 125	0.52 439	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.36 294	0.39 393	0.29 302	0.30 277	0.17 182	0.22 321	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

GLC_STEREO	0.15 155	0.10 125	0.24 131	0.21 243	0.09 37	0.17 107	0.15 132	0.23 104	0.27 239	0.17 169	0.20 178	0.17 182	0.11 110	0.23 198	0.16 219	0.07 98	0.09 441	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.06 120

sAnonymous2	0.20 266	0.21 473	0.58 464	0.24 403	0.17 439	0.22 250	0.19 294	0.34 250	0.28 254	0.17 169	0.19 161	0.17 182	0.16 226	0.17 89	0.14 170	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.23 557	0.17 517

CroCo_RVC	0.20 266	0.21 473	0.58 464	0.24 403	0.17 439	0.22 250	0.19 294	0.34 250	0.28 254	0.17 169	0.19 161	0.17 182	0.16 226	0.17 89	0.14 170	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.23 557	0.17 517

sCroCo_RVC	0.18 212	0.14 339	0.49 413	0.27 502	0.18 460	0.22 250	0.17 206	0.27 155	0.23 191	0.14 120	0.22 200	0.17 182	0.14 191	0.21 173	0.15 194	0.10 378	0.11 490	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

EAI-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.33 225	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.46 577	0.46 399	0.20 142	0.25 241	0.50 485	0.17 182	0.16 226	0.24 211	0.23 381	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.10 398	0.06 86	0.07 202

AIO-test1	0.19 251	0.14 339	0.41 342	0.27 502	0.15 385	0.21 222	0.16 165	0.39 322	0.36 358	0.17 169	0.26 238	0.18 192	0.13 169	0.28 291	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.06 86	0.09 332

rvit_stereo_0081	0.16 169	0.11 191	0.24 131	0.21 243	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.33 319	0.16 156	0.18 153	0.18 192	0.14 191	0.20 153	0.16 219	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0082	0.16 169	0.11 191	0.24 131	0.21 243	0.12 214	0.16 80	0.17 206	0.22 78	0.33 319	0.16 156	0.18 153	0.18 192	0.14 191	0.20 153	0.16 219	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

LoS	0.14 123	0.08 48	0.27 161	0.16 23	0.09 37	0.22 250	0.14 108	0.26 141	0.26 228	0.15 134	0.18 153	0.18 192	0.13 169	0.22 189	0.14 170	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.06 86	0.06 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

ADStereo(finetuned)	0.19 251	0.13 296	0.49 413	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.34 250	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.18 192	0.31 465	0.21 173	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.07 202

RAFT+CT+SA	0.21 286	0.18 431	0.33 225	0.25 440	0.18 460	0.23 272	0.29 502	0.40 333	0.36 358	0.24 232	0.38 375	0.18 192	0.16 226	0.32 337	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.12 476	0.09 291	0.09 332

AnonymousM	0.17 188	0.19 447	0.24 131	0.18 91	0.10 110	0.18 132	0.17 206	0.30 206	0.23 191	0.26 253	0.20 178	0.18 192	0.14 191	0.19 136	0.14 170	0.09 329	0.06 181	0.38 591	0.15 526	0.06 86	0.05 32

CroCo-Stereo	0.14 123	0.13 296	0.24 131	0.25 440	0.11 157	0.11 4	0.18 249	0.32 228	0.23 191	0.12 76	0.12 58	0.18 192	0.12 137	0.14 20	0.13 133	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.07 155	0.06 120
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
iRaftStereo_RVC	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.21 243	0.11 157	0.20 194	0.17 206	0.32 228	0.23 191	0.20 195	0.25 228	0.18 192	0.12 137	0.20 153	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.08 221	0.07 202

s12784h	0.17 188	0.09 83	0.26 152	0.18 91	0.07 1	0.32 424	0.19 294	0.37 304	0.32 307	0.23 218	0.25 228	0.18 192	0.17 252	0.25 242	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.05 32

DCANet	0.18 212	0.13 296	0.40 319	0.19 135	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.34 250	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.18 192	0.23 336	0.20 153	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.07 202

csc	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

cscssc	0.19 251	0.13 296	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.19 159	0.18 249	0.35 275	0.43 433	0.29 302	0.30 277	0.18 192	0.28 420	0.20 153	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.05 5	0.07 202

xyz-stereo-finetune	0.16 169	0.12 233	0.23 123	0.16 23	0.08 10	0.23 272	0.20 341	0.29 187	0.31 298	0.19 191	0.22 200	0.19 206	0.15 210	0.29 308	0.20 319	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.06 120

tg	0.16 169	0.11 191	0.25 144	0.21 243	0.11 157	0.23 272	0.15 132	0.34 250	0.24 206	0.20 195	0.25 228	0.19 206	0.12 137	0.24 211	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.08 221	0.07 202

rvit_stereo_0083	0.16 169	0.12 233	0.26 152	0.21 243	0.13 292	0.17 107	0.17 206	0.22 78	0.34 329	0.16 156	0.21 190	0.19 206	0.16 226	0.21 173	0.16 219	0.11 417	0.10 466	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0081_aga	0.16 169	0.14 339	0.28 172	0.21 243	0.13 292	0.19 159	0.17 206	0.23 104	0.24 206	0.17 169	0.21 190	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.14 170	0.11 417	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.07 202

rvit_stereo_0080	0.15 155	0.13 296	0.25 144	0.19 135	0.13 292	0.15 45	0.20 341	0.28 174	0.24 206	0.15 134	0.17 140	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.15 194	0.11 417	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.07 202

RAFT-Stereo-weight	0.15 155	0.09 83	0.26 152	0.20 198	0.10 110	0.19 159	0.17 206	0.36 294	0.29 273	0.24 232	0.20 178	0.19 206	0.10 66	0.18 112	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.06 86	0.05 32

whm_eth	0.15 155	0.13 296	0.25 144	0.19 135	0.13 292	0.15 45	0.20 341	0.28 174	0.24 206	0.15 134	0.17 140	0.19 206	0.13 169	0.19 136	0.15 194	0.11 417	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.07 202

MIPNet	0.21 286	0.15 373	0.52 439	0.21 243	0.12 214	0.27 339	0.20 341	0.45 388	0.37 369	0.30 333	0.23 205	0.19 206	0.24 354	0.27 277	0.19 302	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

raftrobust	0.16 169	0.13 296	0.29 182	0.22 304	0.15 385	0.19 159	0.13 77	0.32 228	0.26 228	0.26 253	0.20 178	0.19 206	0.17 252	0.21 173	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.07 202

FE-Mocha	0.16 169	0.10 125	0.33 225	0.19 135	0.13 292	0.19 159	0.15 132	0.35 275	0.22 172	0.24 232	0.24 219	0.20 215	0.14 191	0.17 89	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

GCAP-BAT	0.16 169	0.11 191	0.36 265	0.18 91	0.13 292	0.21 222	0.16 165	0.23 104	0.18 98	0.26 253	0.28 251	0.20 215	0.11 110	0.24 211	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.05 5	0.06 120

rvit_stereo_ft	0.17 188	0.14 339	0.30 189	0.25 440	0.14 335	0.17 107	0.21 372	0.28 174	0.26 228	0.16 156	0.19 161	0.20 215	0.16 226	0.22 189	0.17 250	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.07 202

WCG-NET（raft）	0.14 123	0.09 83	0.23 123	0.17 53	0.08 10	0.19 159	0.16 165	0.23 104	0.26 228	0.18 186	0.19 161	0.20 215	0.12 137	0.21 173	0.12 67	0.06 34	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.06 86	0.05 32

4D-IteraStereo	0.17 188	0.16 398	0.50 424	0.21 243	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.28 174	0.28 254	0.23 218	0.20 178	0.20 215	0.11 110	0.19 136	0.14 170	0.06 34	0.04 2	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.06 120

HHNet	0.22 316	0.12 233	0.52 439	0.18 91	0.18 460	0.20 194	0.20 341	0.34 250	0.31 298	0.32 373	0.59 527	0.20 215	0.21 308	0.24 211	0.31 452	0.08 246	0.05 32	0.09 290	0.07 192	0.08 221	0.11 423

rafts_anoy	0.18 212	0.15 373	0.35 245	0.22 304	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.32 228	0.30 286	0.23 218	0.25 228	0.20 215	0.16 226	0.22 189	0.19 302	0.08 246	0.07 312	0.10 363	0.12 476	0.09 291	0.08 270

Anonymous3	0.23 333	0.18 431	0.63 486	0.27 502	0.18 460	0.41 498	0.23 423	0.43 371	0.35 345	0.23 218	0.27 245	0.20 215	0.18 277	0.27 277	0.18 272	0.12 455	0.11 490	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.12 446

raft+_RVC	0.18 212	0.14 339	0.32 209	0.21 243	0.15 385	0.21 222	0.16 165	0.38 310	0.34 329	0.21 206	0.28 251	0.20 215	0.15 210	0.24 211	0.19 302	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.08 270

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 188	0.14 339	0.32 209	0.20 198	0.09 37	0.19 159	0.17 206	0.32 228	0.30 286	0.25 241	0.33 321	0.20 215	0.17 252	0.19 136	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.05 32

R-Stereo Train	0.18 212	0.09 83	0.32 209	0.22 304	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.42 359	0.19 117	0.31 350	0.45 458	0.20 215	0.14 191	0.18 112	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

RAFT-Stereo	0.18 212	0.09 83	0.32 209	0.22 304	0.12 214	0.22 250	0.19 294	0.42 359	0.19 117	0.31 350	0.45 458	0.20 215	0.14 191	0.18 112	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 188	0.11 191	0.26 152	0.16 23	0.09 37	0.27 339	0.19 294	0.27 155	0.20 142	0.22 212	0.28 251	0.21 227	0.22 321	0.37 367	0.22 362	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.06 136	0.06 86	0.07 202

DFGA-Net	0.23 333	0.24 499	0.49 413	0.22 304	0.15 385	0.25 309	0.17 206	0.39 322	0.39 393	0.29 302	0.31 291	0.21 227	0.17 252	0.59 467	0.28 425	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.08 270

FACV-RUCA	0.21 286	0.15 373	0.32 209	0.23 352	0.23 536	0.26 329	0.19 294	0.39 322	0.34 329	0.25 241	0.32 300	0.21 227	0.24 354	0.24 211	0.19 302	0.10 378	0.07 312	0.15 520	0.08 268	0.16 497	0.13 463

Occ-G	0.13 98	0.08 48	0.21 107	0.17 53	0.10 110	0.15 45	0.19 294	0.22 78	0.19 117	0.13 93	0.19 161	0.21 227	0.11 110	0.17 89	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.06 120

testlalala2	0.18 212	0.10 125	0.50 424	0.36 566	0.25 552	0.23 272	0.14 108	0.34 250	0.24 206	0.25 241	0.25 228	0.21 227	0.12 137	0.16 69	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

AE-Stereo	0.17 188	0.11 191	0.31 203	0.24 403	0.14 335	0.23 272	0.18 249	0.34 250	0.29 273	0.15 134	0.25 228	0.21 227	0.13 169	0.20 153	0.14 170	0.07 98	0.08 406	0.09 290	0.10 398	0.07 155	0.06 120

Selective-RAFT	0.17 188	0.12 233	0.30 189	0.24 403	0.10 110	0.29 380	0.15 132	0.32 228	0.31 298	0.17 169	0.17 140	0.21 227	0.18 277	0.28 291	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.06 120

IPLGR	0.21 286	0.13 296	0.61 475	0.21 243	0.11 157	0.25 309	0.18 249	0.41 345	0.37 369	0.28 273	0.27 245	0.21 227	0.19 292	0.37 367	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.07 155	0.06 120

TRStereo	0.19 251	0.17 417	0.47 399	0.23 352	0.19 482	0.19 159	0.16 165	0.52 471	0.28 254	0.20 195	0.19 161	0.21 227	0.13 169	0.24 211	0.13 133	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.11 437	0.06 86	0.06 120

DRaft	0.24 364	0.10 125	0.34 235	0.18 91	0.12 214	0.28 359	0.23 423	0.33 242	0.39 393	0.38 460	0.61 539	0.21 227	0.41 519	0.48 404	0.42 508	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.08 270

RAFT-345	0.21 286	0.10 125	0.46 391	0.22 304	0.11 157	0.20 194	0.16 165	0.26 141	0.25 219	0.27 263	0.66 550	0.21 227	0.16 226	0.55 439	0.21 342	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.06 120

DIP-Stereo	0.18 212	0.12 233	0.33 225	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.12 34	0.42 359	0.25 219	0.27 263	0.32 300	0.21 227	0.17 252	0.25 242	0.20 319	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.07 155	0.08 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.17 188	0.11 191	0.39 311	0.20 198	0.12 214	0.24 294	0.15 132	0.34 250	0.22 172	0.30 333	0.20 178	0.22 239	0.12 137	0.24 211	0.14 170	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.07 202

StereoVision	0.22 316	0.18 431	0.37 277	0.27 502	0.17 439	0.23 272	0.22 398	0.38 310	0.31 298	0.20 195	0.51 491	0.22 239	0.16 226	0.28 291	0.18 272	0.11 417	0.12 507	0.13 479	0.13 503	0.10 357	0.07 202

anonymousdsp2	0.17 188	0.10 125	0.28 172	0.20 198	0.11 157	0.25 309	0.17 206	0.41 345	0.31 298	0.23 218	0.23 205	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.05 82	0.08 221	0.07 202

TestStereo1	0.21 286	0.16 398	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.26 329	0.27 480	0.40 333	0.36 358	0.29 302	0.39 388	0.22 239	0.21 308	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.07 202

SA-5K	0.21 286	0.16 398	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.26 329	0.27 480	0.40 333	0.36 358	0.29 302	0.39 388	0.22 239	0.21 308	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.07 202

test_4	0.18 212	0.12 233	0.34 235	0.23 352	0.12 214	0.18 132	0.22 398	0.26 141	0.24 206	0.24 232	0.47 475	0.22 239	0.13 169	0.24 211	0.16 219	0.06 34	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.07 155	0.05 32

CIPLG	0.21 286	0.21 473	0.55 452	0.23 352	0.15 385	0.25 309	0.20 341	0.35 275	0.29 273	0.31 350	0.33 321	0.22 239	0.15 210	0.26 258	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

iRaft-Stereo_20w	0.19 251	0.10 125	0.46 391	0.19 135	0.13 292	0.25 309	0.19 294	0.52 471	0.19 117	0.29 302	0.21 190	0.22 239	0.20 301	0.28 291	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.08 221	0.08 270

IPLGR_C	0.21 286	0.22 486	0.60 472	0.23 352	0.15 385	0.24 294	0.20 341	0.35 275	0.29 273	0.31 350	0.32 300	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

test-3	0.16 169	0.09 83	0.31 203	0.21 243	0.11 157	0.18 132	0.16 165	0.30 206	0.27 239	0.26 253	0.16 129	0.22 239	0.12 137	0.26 258	0.18 272	0.06 34	0.04 2	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.06 120

test_1	0.16 169	0.09 83	0.31 203	0.21 243	0.11 157	0.18 132	0.16 165	0.30 206	0.27 239	0.25 241	0.16 129	0.22 239	0.12 137	0.26 258	0.18 272	0.06 34	0.04 2	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.06 120

ACRE	0.21 286	0.20 459	0.62 483	0.23 352	0.15 385	0.24 294	0.20 341	0.35 275	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.22 239	0.15 210	0.25 242	0.20 319	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270

NF-Stereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

OCTAStereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

RE-Stereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

TVStereo	0.20 266	0.10 125	0.35 245	0.24 403	0.12 214	0.21 222	0.18 249	0.38 310	0.32 307	0.28 273	0.30 277	0.22 239	0.16 226	0.51 418	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.13 463

test-1	0.17 188	0.11 191	0.40 319	0.23 352	0.13 292	0.22 250	0.23 423	0.34 250	0.26 228	0.20 195	0.24 219	0.22 239	0.14 191	0.16 69	0.20 319	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.08 270

TestStereo	0.21 286	0.19 447	0.40 319	0.25 440	0.10 110	0.22 250	0.21 372	0.31 217	0.31 298	0.23 218	0.34 331	0.22 239	0.18 277	0.62 484	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.07 192	0.11 405	0.06 120

RALCasStereoNet	0.18 212	0.15 373	0.33 225	0.21 243	0.14 335	0.21 222	0.18 249	0.31 217	0.25 219	0.21 206	0.29 264	0.22 239	0.15 210	0.27 277	0.17 250	0.08 246	0.10 466	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.09 332

DN-CSS_ROB	0.22 316	0.25 504	0.47 399	0.24 403	0.14 335	0.25 309	0.12 34	0.40 333	0.33 319	0.29 302	0.42 422	0.22 239	0.20 301	0.33 344	0.19 302	0.07 98	0.06 181	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.07 202

rvit_0105_6	0.19 251	0.14 339	0.34 235	0.23 352	0.14 335	0.18 132	0.20 341	0.29 187	0.37 369	0.18 186	0.22 200	0.23 259	0.17 252	0.26 258	0.17 250	0.15 513	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.11 405	0.08 270

11t1	0.18 212	0.10 125	0.30 189	0.20 198	0.11 157	0.27 339	0.17 206	0.35 275	0.23 191	0.25 241	0.23 205	0.23 259	0.23 336	0.25 242	0.18 272	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.09 332

MSKI-zero shot	0.17 188	0.09 83	0.43 363	0.20 198	0.11 157	0.21 222	0.15 132	0.32 228	0.21 159	0.23 218	0.24 219	0.23 259	0.10 66	0.31 330	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.06 86	0.06 120

EKT-Stereo	0.38 515	0.12 233	0.38 296	0.42 580	3.88 632	0.21 222	0.17 206	0.35 275	0.28 254	0.20 195	0.20 178	0.23 259	0.15 210	0.28 291	0.16 219	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

MIM_Stereo	0.18 212	0.12 233	0.38 296	0.20 198	0.11 157	0.17 107	0.14 108	0.35 275	0.25 219	0.27 263	0.35 342	0.23 259	0.13 169	0.27 277	0.16 219	0.06 34	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.08 221	0.06 120

DCRE	0.20 266	0.13 296	0.40 319	0.21 243	0.15 385	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.22 212	0.80 571	0.23 259	0.16 226	0.23 198	0.15 194	0.07 98	0.07 312	0.07 127	0.08 268	0.07 155	0.06 120

DisPM	0.19 251	0.10 125	0.35 245	0.23 352	0.13 292	0.18 132	0.20 341	0.29 187	0.29 273	0.33 385	0.34 331	0.23 259	0.16 226	0.33 344	0.16 219	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.11 423

SA	0.22 316	0.16 398	0.36 265	0.23 352	0.13 292	0.24 294	0.23 423	0.45 388	0.40 409	0.27 263	0.44 446	0.23 259	0.23 336	0.33 344	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.08 221	0.06 120

test_3	0.18 212	0.11 191	0.32 209	0.24 403	0.11 157	0.22 250	0.25 462	0.31 217	0.31 298	0.25 241	0.18 153	0.23 259	0.13 169	0.25 242	0.19 302	0.06 34	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.07 155	0.06 120

DeepStereo_RVC	0.18 212	0.11 191	0.40 319	0.21 243	0.11 157	0.19 159	0.16 165	0.28 174	0.22 172	0.27 263	0.27 245	0.23 259	0.28 420	0.24 211	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.10 388

RAFT-RH_RVC	0.25 392	0.11 191	0.45 383	0.21 243	0.12 214	0.25 309	0.14 108	0.27 155	0.27 239	0.38 460	1.15 595	0.23 259	0.17 252	0.57 454	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.06 86	0.07 202

SFCPSM	0.22 316	0.10 125	0.51 435	0.21 243	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.55 499	0.39 393	0.29 302	0.32 300	0.23 259	0.21 308	0.27 277	0.19 302	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.08 270

Reg-Stereo(zero)	0.16 169	0.07 8	0.36 265	0.19 135	0.10 110	0.19 159	0.14 108	0.28 174	0.24 206	0.22 212	0.20 178	0.24 271	0.18 277	0.21 173	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.06 136	0.06 86	0.06 120

LL-Strereo2	0.18 212	0.18 431	0.39 311	0.22 304	0.12 214	0.24 294	0.13 77	0.31 217	0.23 191	0.24 232	0.20 178	0.24 271	0.12 137	0.26 258	0.15 194	0.06 34	0.06 181	0.12 458	0.09 356	0.08 221	0.07 202

UDGNet	0.23 333	0.31 546	0.38 296	0.24 403	0.14 335	0.24 294	0.18 249	0.32 228	0.43 433	0.29 302	0.28 251	0.24 271	0.19 292	0.29 308	0.20 319	0.15 513	0.07 312	0.21 559	0.11 437	0.14 475	0.10 388

PFNet+	0.20 266	0.10 125	0.37 277	0.21 243	0.12 214	0.17 107	0.19 294	0.29 187	0.34 329	0.33 385	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.32 337	0.17 250	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.12 446

PSM-softLoss	0.21 286	0.10 125	0.39 311	0.24 403	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.38 310	0.26 228	0.29 302	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.52 424	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.12 446

KMStereo	0.21 286	0.10 125	0.39 311	0.24 403	0.12 214	0.20 194	0.18 249	0.38 310	0.26 228	0.29 302	0.32 300	0.24 271	0.16 226	0.52 424	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.12 446

CRE-IMP	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.11 157	0.24 294	0.17 206	0.29 187	0.21 159	0.27 263	0.26 238	0.24 271	0.17 252	0.23 198	0.18 272	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.10 357	0.10 388

Prome-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.30 189	0.24 403	0.12 214	0.23 272	0.23 423	0.36 294	0.25 219	0.33 385	0.59 527	0.24 271	0.28 420	0.29 308	0.16 219	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.20 548

rvit_0105_4	0.20 266	0.15 373	0.38 296	0.23 352	0.14 335	0.20 194	0.22 398	0.33 242	0.39 393	0.19 191	0.24 219	0.25 279	0.19 292	0.27 277	0.17 250	0.16 528	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.11 405	0.08 270

H2IRNET	0.18 212	0.13 296	0.35 245	0.21 243	0.12 214	0.20 194	0.15 132	0.27 155	0.30 286	0.17 169	0.31 291	0.25 279	0.20 301	0.24 211	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.06 120

MyStereo8	0.22 316	0.15 373	0.63 486	0.21 243	0.17 439	0.31 415	0.16 165	0.36 294	0.32 307	0.28 273	0.36 352	0.25 279	0.18 277	0.25 242	0.28 425	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.12 446

MyStereo05	0.23 333	0.12 233	0.57 459	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.48 419	0.52 519	0.31 350	0.23 205	0.25 279	0.22 321	0.30 323	0.21 342	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

CASS	0.21 286	0.15 373	0.32 209	0.26 474	0.11 157	0.28 359	0.19 294	0.39 322	0.30 286	0.32 373	0.34 331	0.25 279	0.24 354	0.25 242	0.20 319	0.13 474	0.08 406	0.11 420	0.09 356	0.11 405	0.11 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 333	0.19 447	0.38 296	0.26 474	0.18 460	0.25 309	0.29 502	0.40 333	0.37 369	0.29 302	0.40 398	0.25 279	0.22 321	0.34 350	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.10 388

dd	0.22 316	0.26 515	0.40 319	0.22 304	0.12 214	0.25 309	0.21 372	0.32 228	0.44 448	0.29 302	0.28 251	0.25 279	0.16 226	0.30 323	0.25 402	0.12 455	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.11 405	0.09 332

Patchmatch Stereo++	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.26 258	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270
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
NRIStereo	0.18 212	0.11 191	0.35 245	0.23 352	0.11 157	0.24 294	0.20 341	0.29 187	0.26 228	0.26 253	0.25 228	0.25 279	0.18 277	0.34 350	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.08 270

PSM-adaLoss	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.16 165	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.18 277	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

ROB_FTStereo_v2	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.16 165	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

ROB_FTStereo	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

HUI-Stereo	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.25 279	0.17 252	0.22 189	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

DEmStereo	0.26 408	0.09 83	0.47 399	0.19 135	0.12 214	0.30 399	0.25 462	0.28 174	0.36 358	0.36 438	0.58 525	0.25 279	0.48 551	0.53 431	0.44 514	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.06 86	0.07 202

Pruner-Stereo	0.19 251	0.11 191	0.34 235	0.29 526	0.12 214	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.29 273	0.33 385	0.32 300	0.25 279	0.15 210	0.24 211	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.09 332

iGMRVC	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.27 277	0.17 250	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

iRAFT	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.14 108	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.17 252	0.26 258	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

RAFT-IKP	0.18 212	0.12 233	0.37 277	0.22 304	0.10 110	0.18 132	0.15 132	0.29 187	0.22 172	0.28 273	0.29 264	0.25 279	0.18 277	0.25 242	0.16 219	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

RALAANet	0.19 251	0.18 431	0.37 277	0.23 352	0.14 335	0.23 272	0.13 77	0.37 304	0.29 273	0.28 273	0.26 238	0.25 279	0.15 210	0.26 258	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.06 120

GES	0.22 316	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.14 335	0.27 339	0.19 294	0.49 427	0.33 319	0.30 333	0.36 352	0.25 279	0.23 336	0.29 308	0.22 362	0.10 378	0.08 406	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.11 423

AFF-stereo	0.18 212	0.15 373	0.32 209	0.21 243	0.10 110	0.18 132	0.18 249	0.33 242	0.27 239	0.25 241	0.37 361	0.25 279	0.17 252	0.24 211	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

rvit_0105_5	0.21 286	0.15 373	0.38 296	0.23 352	0.13 292	0.22 250	0.24 445	0.36 294	0.39 393	0.21 206	0.23 205	0.26 300	0.19 292	0.26 258	0.19 302	0.15 513	0.13 519	0.12 458	0.12 476	0.10 357	0.09 332

raft_robust	0.22 316	0.17 417	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.23 272	0.22 398	0.49 427	0.48 491	0.32 373	0.32 300	0.26 300	0.23 336	0.53 431	0.15 194	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.10 398	0.08 221	0.06 120

Sa-1000	0.22 316	0.15 373	0.35 245	0.23 352	0.13 292	0.28 359	0.23 423	0.47 407	0.39 393	0.30 333	0.50 485	0.26 300	0.19 292	0.33 344	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.10 363	0.11 437	0.08 221	0.06 120

GMOStereo	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

error version	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

test-v	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

LCNet	0.21 286	0.11 191	0.29 182	0.25 440	0.12 214	0.23 272	0.19 294	0.34 250	0.26 228	0.28 273	0.35 342	0.26 300	0.30 449	0.35 359	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.13 457	0.22 561

test-2	0.18 212	0.14 339	0.30 189	0.22 304	0.12 214	0.20 194	0.27 480	0.26 141	0.28 254	0.31 350	0.32 300	0.26 300	0.17 252	0.15 49	0.12 67	0.07 98	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.05 32

CFNet-RSSM	0.17 188	0.10 125	0.40 319	0.20 198	0.11 157	0.20 194	0.15 132	0.36 294	0.30 286	0.23 218	0.21 190	0.26 300	0.15 210	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

IGEV-FE	0.18 212	0.10 125	0.65 494	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.34 250	0.19 117	0.28 273	0.22 200	0.27 309	0.13 169	0.23 198	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

MyStereo04	0.23 333	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.49 427	0.52 519	0.28 273	0.23 205	0.27 309	0.23 336	0.30 323	0.22 362	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

IGEV_Zeroshot_test	0.18 212	0.10 125	0.65 494	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.34 250	0.19 117	0.28 273	0.22 200	0.27 309	0.13 169	0.23 198	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.06 120

Any-RAFT	0.17 188	0.08 48	0.31 203	0.19 135	0.10 110	0.29 380	0.16 165	0.42 359	0.30 286	0.24 232	0.27 245	0.27 309	0.16 226	0.21 173	0.12 67	0.08 246	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.06 120

RAFT-Test	0.17 188	0.10 125	0.38 296	0.19 135	0.12 214	0.25 309	0.17 206	0.33 242	0.23 191	0.23 218	0.29 264	0.27 309	0.14 191	0.20 153	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

gwcnet-sp	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

scenet	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

knoymous	0.17 188	0.09 83	0.32 209	0.17 53	0.11 157	0.21 222	0.17 206	0.32 228	0.23 191	0.23 218	0.28 251	0.27 309	0.16 226	0.23 198	0.16 219	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.06 136	0.09 291	0.09 332

ssnet	0.24 364	0.13 296	0.63 486	0.22 304	0.14 335	0.34 448	0.22 398	0.44 378	0.39 393	0.35 422	0.34 331	0.27 309	0.27 403	0.35 359	0.25 402	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

AAGNet	0.33 481	0.11 191	0.37 277	0.25 440	0.16 417	0.20 194	0.19 294	0.30 206	0.27 239	0.35 422	0.35 342	0.27 309	0.30 449	0.44 392	2.66 628	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.07 192	0.08 221	0.06 120

ASMatch	0.23 333	0.11 191	0.51 435	0.24 403	0.14 335	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.28 254	0.28 273	0.68 554	0.27 309	0.26 384	0.50 413	0.22 362	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.11 423

PFNet	0.23 333	0.10 125	0.57 459	0.24 403	0.14 335	0.22 250	0.19 294	0.39 322	0.33 319	0.35 422	0.32 300	0.27 309	0.19 292	0.64 492	0.22 362	0.09 329	0.05 32	0.09 290	0.07 192	0.08 221	0.07 202

GMM-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.43 363	0.23 352	0.13 292	0.24 294	0.25 462	0.37 304	0.27 239	0.30 333	0.45 458	0.27 309	0.21 308	0.31 330	0.17 250	0.07 98	0.05 32	0.10 363	0.09 356	0.08 221	0.19 538

Gwc-CoAtRS	0.17 188	0.10 125	0.37 277	0.20 198	0.12 214	0.19 159	0.15 132	0.32 228	0.28 254	0.23 218	0.23 205	0.27 309	0.15 210	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

HITNet	0.20 266	0.17 417	0.43 363	0.19 135	0.08 10	0.27 339	0.14 108	0.42 359	0.30 286	0.29 302	0.32 300	0.27 309	0.21 308	0.28 291	0.25 402	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.06 120
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
iResNet	0.24 364	0.18 431	0.61 475	0.25 440	0.11 157	0.29 380	0.21 372	0.42 359	0.43 433	0.33 385	0.43 435	0.27 309	0.22 321	0.34 350	0.26 415	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

FSD					0.24 544	0.27 339	0.27 480	0.31 217	0.29 273	0.26 253	0.27 245	0.28 325	0.27 403	0.28 291	0.26 415	0.23 564	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.25 562

IGEV-RUCA	0.21 286	0.08 48	0.23 123	0.19 135	0.19 482	0.28 359	0.24 445	0.23 104	0.21 159	0.20 195	0.23 205	0.28 325	0.49 552	0.26 258	0.18 272	0.09 329	0.08 406	0.18 545	0.13 503	0.17 514	0.17 517

rvit_0105_3	0.23 333	0.17 417	0.40 319	0.25 440	0.15 385	0.24 294	0.28 496	0.38 310	0.41 419	0.25 241	0.25 228	0.28 325	0.21 308	0.28 291	0.20 319	0.15 513	0.13 519	0.14 505	0.15 526	0.10 357	0.09 332

test_sample4	0.24 364	0.13 296	0.43 363	0.20 198	0.12 214	0.32 424	0.21 372	0.51 454	0.34 329	0.31 350	0.37 361	0.28 325	0.23 336	0.53 431	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

xx1	0.20 266	0.14 339	0.38 296	0.23 352	0.11 157	0.31 415	0.19 294	0.35 275	0.47 481	0.17 169	0.19 161	0.28 325	0.24 354	0.28 291	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.09 356	0.09 291	0.09 332

qqq	0.20 266	0.12 233	0.31 203	0.20 198	0.11 157	0.23 272	0.19 294	0.41 345	0.27 239	0.24 232	0.28 251	0.28 325	0.24 354	0.34 350	0.22 362	0.08 246	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.09 291	0.09 332

x	0.19 251	0.11 191	0.29 182	0.20 198	0.11 157	0.26 329	0.18 249	0.41 345	0.29 273	0.25 241	0.29 264	0.28 325	0.24 354	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.08 270

CrosDoStereo	0.31 463	0.10 125	0.49 413	0.18 91	0.12 214	0.22 250	1.11 626	0.34 250	0.37 369	0.38 460	0.61 539	0.28 325	0.46 542	0.61 476	0.57 541	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.07 202

PSM-AAD	0.25 392	0.10 125	0.30 189	0.24 403	0.12 214	0.26 329	0.38 555	0.34 250	0.28 254	0.35 422	0.39 388	0.28 325	0.79 590	0.30 323	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.12 458	0.11 437	0.08 221	0.21 556

DeepStereo_LL	0.31 463	0.10 125	0.49 413	0.18 91	0.12 214	0.22 250	1.11 626	0.34 250	0.37 369	0.38 460	0.61 539	0.28 325	0.46 542	0.61 476	0.57 541	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.07 202

ARAFT	0.24 364	0.21 473	0.78 523	0.22 304	0.12 214	0.29 380	0.24 445	0.43 371	0.32 307	0.33 385	0.28 251	0.28 325	0.19 292	0.49 409	0.18 272	0.07 98	0.06 181	0.12 458	0.11 437	0.09 291	0.06 120

rvit_stereo_0075_2	0.24 364	0.17 417	0.50 424	0.26 474	0.22 523	0.22 250	0.15 132	0.40 333	0.35 345	0.27 263	0.37 361	0.29 336	0.20 301	0.28 291	0.19 302	0.17 539	0.12 507	0.19 553	0.12 476	0.13 457	0.13 463

GCST	0.47 548	0.60 594	0.57 459	1.04 617	0.48 592	0.38 481	0.11 17	0.40 333	0.32 307	0.41 494	0.34 331	0.29 336	0.17 252	0.46 398	0.19 302	0.69 610	0.42 605	0.79 614	0.62 616	0.62 601	0.46 601

test_sample5	0.24 364	0.13 296	0.42 352	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.21 372	0.50 437	0.34 329	0.32 373	0.41 406	0.29 336	0.23 336	0.55 439	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

test_sample3	0.23 333	0.12 233	0.43 363	0.19 135	0.12 214	0.32 424	0.20 341	0.50 437	0.34 329	0.31 350	0.33 321	0.29 336	0.22 321	0.53 431	0.22 362	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.10 357	0.10 388

test_sample1	0.20 266	0.10 125	0.28 172	0.19 135	0.12 214	0.28 359	0.19 294	0.41 345	0.25 219	0.26 253	0.31 291	0.29 336	0.26 384	0.44 392	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.09 332

CoDeX	0.23 333	0.12 233	0.46 391	0.21 243	0.14 335	0.29 380	0.21 372	0.53 482	0.41 419	0.29 302	0.35 342	0.29 336	0.22 321	0.48 404	0.19 302	0.09 329	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.07 202

mmm	0.21 286	0.12 233	0.31 203	0.22 304	0.12 214	0.28 359	0.21 372	0.41 345	0.27 239	0.29 302	0.38 375	0.29 336	0.24 354	0.29 308	0.22 362	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.09 356	0.10 357	0.09 332

DualNet	0.24 364	0.13 296	0.42 352	0.21 243	0.12 214	0.30 399	0.21 372	0.50 437	0.34 329	0.33 385	0.43 435	0.29 336	0.23 336	0.55 439	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.09 356	0.11 405	0.10 388

RAFT_CTSACE	0.21 286	0.16 398	0.41 342	0.25 440	0.15 385	0.22 250	0.24 445	0.32 228	0.28 254	0.33 385	0.51 491	0.29 336	0.17 252	0.32 337	0.13 133	0.06 34	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.06 120

SST-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.37 277	0.24 403	0.13 292	0.19 159	0.17 206	0.31 217	0.24 206	0.34 405	0.33 321	0.29 336	0.25 375	0.56 450	0.17 250	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.07 202

IRAFT_RVC	0.22 316	0.12 233	0.39 311	0.26 474	0.11 157	0.18 132	0.24 445	0.40 333	0.37 369	0.31 350	0.30 277	0.29 336	0.24 354	0.55 439	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.07 202

cross-raft	0.17 188	0.12 233	0.41 342	0.23 352	0.10 110	0.20 194	0.24 445	0.33 242	0.23 191	0.23 218	0.28 251	0.29 336	0.15 210	0.17 89	0.15 194	0.06 34	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.05 32

LMCR-Stereo	0.26 408	0.18 431	0.49 413	0.28 523	0.14 335	0.36 468	0.23 423	0.54 489	0.34 329	0.39 475	0.40 398	0.29 336	0.29 435	0.37 367	0.27 421	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.13 457	0.09 332

111	0.20 266	0.17 417	0.40 319	0.18 91	0.09 37	0.24 294	0.17 206	0.41 345	0.45 459	0.23 218	0.29 264	0.29 336	0.21 308	0.24 211	0.18 272	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.06 136	0.07 155	0.08 270

test_xeample	0.34 489	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.33 435	0.23 423	0.55 499	0.38 383	0.32 373	0.45 458	0.29 336	0.26 384	0.57 454	2.24 626	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.09 332

FENet	0.21 286	0.11 191	0.45 383	0.21 243	0.12 214	0.26 329	0.17 206	0.41 345	0.35 345	0.30 333	0.31 291	0.29 336	0.23 336	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.09 356	0.09 291	0.09 332

test_sample6	0.25 392	0.13 296	0.41 342	0.21 243	0.11 157	0.30 399	0.22 398	0.51 454	0.35 345	0.33 385	0.43 435	0.30 352	0.24 354	0.57 454	0.22 362	0.10 378	0.07 312	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.10 388

test_sample2	0.21 286	0.10 125	0.28 172	0.19 135	0.11 157	0.27 339	0.21 372	0.43 371	0.29 273	0.26 253	0.31 291	0.30 352	0.24 354	0.45 395	0.18 272	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.09 332

gcap-zeroshot	0.17 188	0.11 191	0.36 265	0.20 198	0.12 214	0.26 329	0.16 165	0.30 206	0.22 172	0.26 253	0.20 178	0.30 352	0.14 191	0.20 153	0.13 133	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.06 86	0.06 120

ttt	0.29 447	0.12 233	0.34 235	0.21 243	0.13 292	0.29 380	0.20 341	0.56 514	0.47 481	0.31 350	0.44 446	0.30 352	0.22 321	0.65 498	0.85 578	0.13 474	0.10 466	0.10 363	0.10 398	0.11 405	0.11 423

GwcNet-ADL	0.22 316	0.14 339	0.58 464	0.24 403	0.13 292	0.22 250	0.23 423	0.49 427	0.40 409	0.27 263	0.29 264	0.30 352	0.20 301	0.26 258	0.23 381	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.09 291	0.09 332

FTStereo	0.28 436	0.10 125	0.43 363	0.23 352	0.13 292	0.21 222	0.53 591	0.34 250	0.26 228	0.38 460	0.95 584	0.30 352	0.56 564	0.32 337	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.07 155	0.19 538

RAFT_R40	0.21 286	0.10 125	0.37 277	0.24 403	0.13 292	0.18 132	0.18 249	0.31 217	0.29 273	0.33 385	0.33 321	0.30 352	0.24 354	0.55 439	0.18 272	0.08 246	0.05 32	0.10 363	0.08 268	0.08 221	0.07 202

GrayStereo	0.25 392	0.09 83	0.32 209	0.26 474	0.13 292	0.23 272	0.47 581	0.34 250	0.30 286	0.39 475	0.47 475	0.30 352	0.79 590	0.29 308	0.16 219	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.13 463

222	0.41 528	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.36 468	0.20 341	0.57 524	0.39 393	0.35 422	0.44 446	0.30 352	0.27 403	0.55 439	3.56 631	0.11 417	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.09 332

RAFT + AFF	0.27 416	0.23 495	0.50 424	0.25 440	0.17 439	0.30 399	0.33 534	0.52 471	0.40 409	0.28 273	0.30 277	0.30 352	0.31 465	0.62 484	0.24 392	0.09 329	0.10 466	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.11 423

FADNet_RVC	0.30 456	0.28 525	0.83 542	0.23 352	0.15 385	0.30 399	0.17 206	0.49 427	0.37 369	0.30 333	0.38 375	0.30 352	0.27 403	0.52 424	0.31 452	0.14 500	0.14 529	0.14 505	0.16 538	0.21 547	0.23 568

rvit_105_1	0.27 416	0.19 447	0.46 391	0.27 502	0.19 482	0.30 399	0.35 540	0.44 378	0.51 512	0.31 350	0.31 291	0.31 363	0.26 384	0.35 359	0.25 402	0.15 513	0.14 529	0.15 520	0.17 547	0.11 405	0.10 388

SMFormer	0.25 392	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.28 425	0.10 378	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.09 332

tta	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.28 425	0.10 378	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.08 221	0.07 202

qqq1	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

fff1	0.24 364	0.12 233	0.40 319	0.19 135	0.10 110	0.27 339	0.19 294	0.51 454	0.45 459	0.34 405	0.41 406	0.31 363	0.26 384	0.58 461	0.16 219	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.08 221	0.07 202

MyStereo06	0.20 266	0.12 233	0.57 459	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.23 423	0.40 333	0.21 159	0.30 333	0.24 219	0.31 363	0.18 277	0.22 189	0.18 272	0.07 98	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.08 221	0.08 270

XX-Stereo	0.21 286	0.10 125	0.83 542	0.26 474	0.17 439	0.23 272	0.13 77	0.40 333	0.18 98	0.20 195	0.41 406	0.31 363	0.10 66	0.32 337	0.12 67	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.08 268	0.07 155	0.05 32

BEATNet_4x	0.22 316	0.18 431	0.47 399	0.22 304	0.10 110	0.28 359	0.14 108	0.46 399	0.32 307	0.31 350	0.34 331	0.31 363	0.25 375	0.31 330	0.29 437	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.06 136	0.10 357	0.08 270

MLCV	0.22 316	0.16 398	0.44 372	0.21 243	0.08 10	0.29 380	0.19 294	0.38 310	0.37 369	0.38 460	0.44 446	0.31 363	0.21 308	0.41 383	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.06 63	0.05 82	0.07 155	0.06 120

BUS	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.25 440	0.14 335	0.43 513	0.17 206	0.56 514	0.34 329	0.34 405	0.35 342	0.32 372	0.20 301	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

IER	0.23 333	0.12 233	0.39 311	0.20 198	0.14 335	0.31 415	0.19 294	0.42 359	0.36 358	0.33 385	0.40 398	0.32 372	0.33 475	0.29 308	0.22 362	0.09 329	0.07 312	0.08 210	0.08 268	0.09 291	0.08 270

NINENet	0.25 392	0.15 373	0.37 277	0.23 352	0.16 417	0.43 513	0.17 206	0.60 546	0.46 476	0.32 373	0.37 361	0.32 372	0.20 301	0.42 386	0.21 342	0.10 378	0.10 466	0.12 458	0.08 268	0.11 405	0.10 388

AASNet	0.27 416	0.19 447	0.49 413	0.26 474	0.17 439	0.34 448	0.20 341	0.62 558	0.48 491	0.35 422	0.40 398	0.32 372	0.25 375	0.28 291	0.34 469	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.08 268	0.13 457	0.11 423

GANet-ADL	0.21 286	0.12 233	0.45 383	0.23 352	0.14 335	0.29 380	0.19 294	0.46 399	0.35 345	0.25 241	0.32 300	0.32 372	0.19 292	0.24 211	0.20 319	0.10 378	0.07 312	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.10 388

HCRNet	0.24 364	0.25 504	0.33 225	0.34 555	0.16 417	0.27 339	0.18 249	0.43 371	0.35 345	0.30 333	0.35 342	0.32 372	0.22 321	0.44 392	0.20 319	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.11 437	0.10 357	0.09 332

FINET	0.34 489	0.27 522	0.80 533	0.24 403	0.24 544	0.36 468	0.34 536	0.54 489	0.72 571	0.39 475	0.47 475	0.32 372	0.30 449	0.51 418	0.32 457	0.19 556	0.17 558	0.13 479	0.12 476	0.18 528	0.16 505

ITSA-stereo	0.25 392	0.15 373	0.33 225	0.23 352	0.11 157	0.27 339	0.18 249	0.56 514	0.59 542	0.31 350	0.32 300	0.33 379	0.28 420	0.49 409	0.30 445	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.13 463

riskmin	0.18 212	0.09 83	0.34 235	0.18 91	0.12 214	0.24 294	0.16 165	0.34 250	0.28 254	0.21 206	0.23 205	0.33 379	0.24 354	0.23 198	0.17 250	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.06 136	0.10 357	0.10 388

HBP-ISP	0.33 481	0.30 539	0.72 516	0.22 304	0.16 417	0.32 424	0.22 398	0.54 489	0.44 448	0.41 494	0.49 483	0.33 379	0.38 505	0.73 523	0.25 402	0.18 550	0.19 568	0.24 568	0.20 558	0.16 497	0.13 463

IIG-Stereo	0.23 333	0.13 296	0.35 245	0.29 526	0.12 214	0.23 272	0.14 108	0.38 310	0.31 298	0.34 405	0.37 361	0.33 379	0.21 308	0.70 513	0.26 415	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.07 155	0.06 120

DMCA	0.22 316	0.14 339	0.36 265	0.22 304	0.14 335	0.27 339	0.20 341	0.43 371	0.38 383	0.31 350	0.32 300	0.33 379	0.24 354	0.24 211	0.28 425	0.11 417	0.08 406	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.11 423

FADNet-RVC-Resample	0.29 447	0.25 504	0.93 562	0.26 474	0.16 417	0.32 424	0.21 372	0.47 407	0.39 393	0.35 422	0.38 375	0.33 379	0.27 403	0.53 431	0.24 392	0.10 378	0.10 466	0.14 505	0.13 503	0.13 457	0.16 505

SuperB	0.49 554	0.28 525	2.23 613	0.23 352	0.15 385	0.41 498	0.32 524	0.47 407	0.82 583	0.43 510	0.50 485	0.33 379	0.45 536	0.68 508	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.98 622	0.14 484

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 392	0.14 339	0.95 565	0.21 243	0.27 559	0.20 194	0.19 294	0.48 419	0.25 219	0.26 253	0.55 513	0.34 386	0.18 277	0.25 242	0.17 250	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.12 476	0.12 442	0.12 446

ffm	0.22 316	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.35 275	0.44 448	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.27 277	0.11 16	0.08 246	0.05 32	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.08 270

ff1	0.29 447	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.35 275	0.44 448	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.08 246	0.05 32	0.11 420	0.10 398	0.08 221	0.08 270

mmx	0.31 463	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.55 499	0.45 459	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.10 388

xxx	0.31 463	0.12 233	0.42 352	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.20 341	0.55 499	0.45 459	0.30 333	0.42 422	0.34 386	0.23 336	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.11 405	0.10 388

HH	0.18 212	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.34 250	0.19 117	0.20 195	0.24 219	0.34 386	0.18 277	0.29 308	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.06 120

HanStereo	0.18 212	0.12 233	0.55 452	0.22 304	0.12 214	0.18 132	0.18 249	0.34 250	0.19 117	0.20 195	0.24 219	0.34 386	0.18 277	0.29 308	0.12 67	0.07 98	0.05 32	0.07 127	0.07 192	0.07 155	0.06 120

iRaft-Stereo_5w	0.23 333	0.18 431	0.44 372	0.22 304	0.13 292	0.19 159	0.19 294	0.37 304	0.32 307	0.28 273	0.37 361	0.34 386	0.23 336	0.65 498	0.27 421	0.06 34	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.09 291	0.08 270

DAS	0.27 416	0.12 233	0.42 352	0.24 403	0.18 460	0.29 380	0.24 445	0.45 388	0.45 459	0.41 494	0.44 446	0.34 386	0.29 435	0.75 532	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

SepStereo	0.26 408	0.12 233	0.42 352	0.24 403	0.18 460	0.29 380	0.24 445	0.45 388	0.45 459	0.41 494	0.44 446	0.34 386	0.29 435	0.64 492	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.07 192	0.09 291	0.09 332

OMP-Stereo	0.23 333	0.14 339	0.35 245	0.29 526	0.13 292	0.21 222	0.16 165	0.37 304	0.33 319	0.34 405	0.30 277	0.34 386	0.19 292	0.70 513	0.24 392	0.07 98	0.06 181	0.09 290	0.07 192	0.07 155	0.06 120

KYRaft	0.22 316	0.10 125	0.30 189	0.23 352	0.12 214	0.23 272	0.23 423	0.35 275	0.24 206	0.35 422	0.54 509	0.34 386	0.26 384	0.29 308	0.15 194	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.10 398	0.08 221	0.31 586

THIR-Stereo	0.29 447	0.12 233	0.41 342	0.19 135	0.11 157	0.28 359	0.72 604	0.32 228	0.35 345	0.37 445	0.65 548	0.34 386	0.50 554	0.57 454	0.45 517	0.07 98	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.07 202

GEStereo_RVC	0.27 416	0.20 459	0.44 372	0.27 502	0.16 417	0.33 435	0.25 462	0.56 514	0.54 527	0.34 405	0.38 375	0.34 386	0.25 375	0.51 418	0.28 425	0.12 455	0.08 406	0.09 290	0.08 268	0.11 405	0.11 423

ICVP	0.23 333	0.13 296	0.44 372	0.26 474	0.14 335	0.29 380	0.25 462	0.45 388	0.33 319	0.29 302	0.43 435	0.35 400	0.25 375	0.26 258	0.23 381	0.12 455	0.09 441	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.10 388
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 472	0.15 373	1.26 593	0.23 352	0.18 460	0.32 424	0.18 249	0.59 538	0.60 546	0.36 438	0.45 458	0.35 400	0.29 435	0.36 364	0.25 402	0.14 500	0.11 490	0.12 458	0.11 437	0.14 475	0.15 496

ADCRef	0.38 515	0.24 499	0.88 554	0.26 474	0.21 507	0.49 540	0.27 480	0.52 471	0.48 491	0.50 538	0.58 525	0.35 400	0.47 545	0.48 404	1.29 607	0.09 329	0.08 406	0.12 458	0.12 476	0.11 405	0.11 423

AdaStereo	0.24 364	0.16 398	0.37 277	0.24 403	0.12 214	0.32 424	0.17 206	0.54 489	0.42 426	0.33 385	0.38 375	0.35 400	0.21 308	0.30 323	0.22 362	0.14 500	0.06 181	0.13 479	0.08 268	0.11 405	0.08 270
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.32 472	0.30 539	0.46 391	0.23 352	0.17 439	0.33 435	0.24 445	0.57 524	0.41 419	0.37 445	0.52 499	0.35 400	0.30 449	0.80 551	0.30 445	0.17 539	0.14 529	0.21 559	0.15 526	0.15 489	0.13 463

HI	0.20 266	0.13 296	0.33 225	0.18 91	0.15 385	0.17 107	0.16 165	0.34 250	0.21 159	0.37 445	0.39 388	0.36 405	0.24 354	0.29 308	0.21 342	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.09 356	0.09 291	0.07 202

CoSv	0.20 266	0.13 296	0.33 225	0.18 91	0.15 385	0.17 107	0.16 165	0.34 250	0.21 159	0.37 445	0.39 388	0.36 405	0.24 354	0.29 308	0.21 342	0.06 34	0.05 32	0.08 210	0.09 356	0.09 291	0.07 202

STrans-v2	0.24 364	0.13 296	0.54 446	0.21 243	0.12 214	0.23 272	0.21 372	0.47 407	0.28 254	0.31 350	0.42 422	0.36 405	0.35 488	0.62 484	0.23 381	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.06 120

TransformOpticalFlow	0.24 364	0.13 296	0.56 456	0.23 352	0.11 157	0.21 222	0.19 294	0.40 333	0.32 307	0.30 333	0.43 435	0.36 405	0.31 465	0.61 476	0.20 319	0.07 98	0.05 32	0.08 210	0.07 192	0.06 86	0.07 202

MMNet	0.27 416	0.14 339	0.49 413	0.24 403	0.17 439	0.47 529	0.22 398	0.45 388	0.51 512	0.39 475	0.41 406	0.36 405	0.33 475	0.39 374	0.34 469	0.08 246	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.08 270

PWCDC_ROB	0.38 515	0.30 539	0.60 472	0.33 553	0.20 499	0.42 505	0.19 294	0.58 533	0.89 592	0.42 504	1.26 599	0.36 405	0.34 484	0.50 413	0.38 482	0.18 550	0.11 490	0.11 420	0.09 356	0.19 535	0.13 463

DualNet (step1)	0.28 436	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.39 374	0.23 381	0.23 564	0.09 441	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

test_sample9	0.42 531	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.66 503	0.91 582	0.23 564	1.82 632	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

test_sample7	0.25 392	0.15 373	0.35 245	0.20 198	0.14 335	0.28 359	0.21 372	0.51 454	0.38 383	0.37 445	0.34 331	0.37 411	0.30 449	0.39 374	0.23 381	0.14 500	0.09 441	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

PCWNet_CMD	0.23 333	0.13 296	0.48 408	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.16 165	0.46 399	0.46 476	0.29 302	0.36 352	0.37 411	0.24 354	0.28 291	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.10 363	0.08 268	0.11 405	0.09 332

delet	0.27 416	0.14 339	0.40 319	0.23 352	0.19 482	0.41 498	0.29 502	0.49 427	0.48 491	0.33 385	0.41 406	0.37 411	0.30 449	0.48 404	0.34 469	0.09 329	0.09 441	0.11 420	0.12 476	0.08 221	0.08 270

UPFNet	0.25 392	0.12 233	0.38 296	0.24 403	0.19 482	0.37 473	0.28 496	0.48 419	0.38 383	0.34 405	0.37 361	0.37 411	0.28 420	0.39 374	0.33 464	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.10 357	0.08 270

MSMDNet	0.23 333	0.13 296	0.48 408	0.20 198	0.13 292	0.28 359	0.16 165	0.46 399	0.46 476	0.29 302	0.36 352	0.37 411	0.24 354	0.28 291	0.20 319	0.09 329	0.06 181	0.09 290	0.08 268	0.11 405	0.09 332

iResNet_ROB	0.25 392	0.19 447	0.40 319	0.20 198	0.12 214	0.30 399	0.16 165	0.55 499	0.53 523	0.38 460	0.43 435	0.37 411	0.26 384	0.38 372	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.04 1	0.09 291	0.09 332

DispNO	0.27 416	0.18 431	0.62 483	0.23 352	0.17 439	0.25 309	0.22 398	0.45 388	0.41 419	0.32 373	0.39 388	0.38 419	0.27 403	0.77 543	0.27 421	0.09 329	0.07 312	0.10 363	0.10 398	0.08 221	0.08 270

SDNR	0.42 531	0.21 473	0.82 539	0.21 243	0.18 460	1.27 610	0.17 206	0.50 437	0.49 500	0.42 504	0.81 572	0.38 419	0.27 403	1.19 597	0.38 482	0.23 564	0.24 586	0.17 537	0.13 503	0.17 514	0.20 548

BSDual-CNN	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.25 440	0.14 335	0.35 463	0.21 372	0.56 514	0.34 329	0.34 405	0.35 342	0.38 419	0.24 354	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

psmg	0.23 333	0.12 233	0.28 172	0.21 243	0.14 335	0.35 463	0.23 423	0.51 454	0.34 329	0.35 422	0.38 375	0.38 419	0.24 354	0.26 258	0.21 342	0.10 378	0.08 406	0.10 363	0.10 398	0.09 291	0.08 270

RAFT	0.21 286	0.17 417	0.32 209	0.24 403	0.12 214	0.25 309	0.27 480	0.35 275	0.28 254	0.33 385	0.33 321	0.38 419	0.22 321	0.29 308	0.17 250	0.08 246	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.10 357	0.06 120

CFNet_pseudo	0.23 333	0.13 296	0.47 399	0.19 135	0.13 292	0.26 329	0.16 165	0.44 378	0.44 448	0.29 302	0.37 361	0.38 419	0.23 336	0.29 308	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.08 268	0.11 405	0.09 332

xxxx	0.34 489	0.10 125	0.29 182	0.19 135	0.11 157	0.37 473	0.20 341	0.58 533	0.38 383	0.29 302	0.42 422	0.38 419	0.24 354	0.46 398	2.20 624	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.09 291	0.09 332

ACVNet	0.23 333	0.13 296	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.27 339	0.23 423	0.39 322	0.44 448	0.28 273	0.41 406	0.38 419	0.26 384	0.27 277	0.32 457	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.07 202

acv_ft	0.25 392	0.13 296	0.40 319	0.23 352	0.19 482	0.34 448	0.21 372	0.45 388	0.44 448	0.38 460	0.41 406	0.38 419	0.27 403	0.27 277	0.35 473	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.07 192	0.11 405	0.07 202

PSMNet-RSSM	0.24 364	0.15 373	0.36 265	0.21 243	0.14 335	0.25 309	0.20 341	0.48 419	0.37 369	0.30 333	0.44 446	0.38 419	0.26 384	0.52 424	0.22 362	0.12 455	0.07 312	0.11 420	0.13 503	0.10 357	0.09 332

CFNet	0.27 416	0.20 459	0.44 372	0.22 304	0.14 335	0.33 435	0.14 108	0.51 454	0.45 459	0.30 333	0.40 398	0.38 419	0.27 403	0.76 537	0.25 402	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.08 270

ccs_rob	0.23 333	0.13 296	0.47 399	0.20 198	0.13 292	0.26 329	0.17 206	0.44 378	0.44 448	0.29 302	0.37 361	0.38 419	0.23 336	0.29 308	0.21 342	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.08 268	0.11 405	0.09 332

Select-FE	0.23 333	0.14 339	0.78 523	0.22 304	0.18 460	0.22 250	0.13 77	0.43 371	0.26 228	0.28 273	0.33 321	0.39 431	0.29 435	0.27 277	0.19 302	0.08 246	0.07 312	0.08 210	0.13 503	0.08 221	0.12 446

z-ln-s-r	0.32 472	0.21 473	0.82 539	0.23 352	0.14 335	0.30 399	0.26 474	0.43 371	0.50 508	0.32 373	0.60 532	0.39 431	0.29 435	0.73 523	0.66 561	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.10 357	0.08 270

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 333	0.13 296	0.83 542	0.20 198	0.21 507	0.23 272	0.17 206	0.48 419	0.27 239	0.23 218	0.29 264	0.39 431	0.23 336	0.25 242	0.15 194	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.11 437	0.11 405	0.10 388

1111x	0.32 472	0.11 191	0.40 319	0.22 304	0.11 157	0.32 424	0.26 474	0.59 538	0.43 433	0.31 350	0.41 406	0.39 431	0.28 420	0.76 537	1.37 608	0.09 329	0.08 406	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.08 270

CFNet_ucs	0.24 364	0.13 296	0.50 424	0.20 198	0.15 385	0.28 359	0.17 206	0.49 427	0.45 459	0.32 373	0.42 422	0.39 431	0.22 321	0.31 330	0.21 342	0.11 417	0.08 406	0.12 458	0.09 356	0.12 442	0.11 423

ToySt	0.24 364	0.16 398	0.48 408	0.21 243	0.13 292	0.29 380	0.29 502	0.39 322	0.39 393	0.27 263	0.35 342	0.39 431	0.31 465	0.31 330	0.29 437	0.08 246	0.09 441	0.10 363	0.11 437	0.11 405	0.10 388

anonymousa	0.23 333	0.11 191	0.50 424	0.21 243	0.16 417	0.31 415	0.20 341	0.36 294	0.35 345	0.32 373	0.50 485	0.39 431	0.26 384	0.22 189	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.09 290	0.11 437	0.07 155	0.08 270

GANet-RSSM	0.24 364	0.14 339	0.36 265	0.21 243	0.14 335	0.27 339	0.21 372	0.45 388	0.33 319	0.29 302	0.39 388	0.39 431	0.28 420	0.58 461	0.23 381	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.09 332

DSFCA	0.27 416	0.13 296	0.36 265	0.20 198	0.17 439	0.38 481	0.31 518	0.47 407	0.43 433	0.43 510	0.37 361	0.39 431	0.29 435	0.52 424	0.32 457	0.12 455	0.10 466	0.10 363	0.11 437	0.11 405	0.10 388

DMCA-RVC	0.27 416	0.21 473	0.61 475	0.28 523	0.17 439	0.29 380	0.21 372	0.42 359	0.35 345	0.40 485	0.37 361	0.39 431	0.36 492	0.43 388	0.30 445	0.13 474	0.10 466	0.15 520	0.11 437	0.13 457	0.10 388

DeepPrunerF	0.44 542	0.29 532	1.29 596	0.33 553	0.30 572	0.35 463	0.36 545	0.62 558	1.15 610	0.40 485	0.44 446	0.39 431	0.41 519	0.80 551	0.52 537	0.18 550	0.14 529	0.23 566	0.21 561	0.17 514	0.17 517

TDLM	0.30 456	0.21 473	0.38 296	0.28 523	0.15 385	0.33 435	0.32 524	0.52 471	0.47 481	0.38 460	0.43 435	0.39 431	0.29 435	0.91 572	0.28 425	0.14 500	0.08 406	0.13 479	0.11 437	0.12 442	0.10 388

UCFNet_RVC	0.24 364	0.16 398	0.34 235	0.18 91	0.15 385	0.33 435	0.16 165	0.46 399	0.35 345	0.29 302	0.35 342	0.39 431	0.25 375	0.34 350	0.22 362	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.14 517	0.13 457	0.12 446

DeepPruner_ROB	0.26 408	0.19 447	0.44 372	0.21 243	0.16 417	0.30 399	0.21 372	0.52 471	0.32 307	0.35 422	0.38 375	0.39 431	0.26 384	0.42 386	0.24 392	0.15 513	0.11 490	0.11 420	0.11 437	0.14 475	0.13 463

iResNetv2_ROB	0.27 416	0.26 515	0.72 516	0.23 352	0.13 292	0.29 380	0.18 249	0.52 471	0.49 500	0.37 445	0.45 458	0.39 431	0.25 375	0.34 350	0.20 319	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.05 82	0.12 442	0.09 332

xyz-stereo	1.40 612	0.10 125	17.09 642	0.18 91	0.07 1	4.78 630	0.18 249	0.29 187	0.34 329	0.36 438	2.81 629	0.40 446	0.29 435	0.56 450	0.24 392	0.07 98	0.05 32	0.09 290	0.06 136	0.06 86	0.05 32

G2L-Stereo_test	0.24 364	0.16 398	0.38 296	0.19 135	0.13 292	0.27 339	0.24 445	0.49 427	0.38 383	0.37 445	0.37 361	0.40 446	0.24 354	0.52 424	0.28 425	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.06 136	0.09 291	0.08 270

G2L-Stereo	0.25 392	0.16 398	0.47 399	0.22 304	0.14 335	0.25 309	0.18 249	0.46 399	0.35 345	0.33 385	0.37 361	0.40 446	0.22 321	0.60 469	0.30 445	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.08 268	0.09 291	0.09 332

TCMNet	0.33 481	0.23 495	0.72 516	0.29 526	0.30 572	0.40 494	0.28 496	0.50 437	0.47 481	0.37 445	0.45 458	0.40 446	0.29 435	0.60 469	0.39 490	0.14 500	0.13 519	0.15 520	0.14 517	0.17 514	0.15 496

GMStereo_Zeroshot	0.24 364	0.21 473	0.45 383	0.26 474	0.13 292	0.28 359	0.15 132	0.39 322	0.35 345	0.37 445	0.43 435	0.40 446	0.17 252	0.34 350	0.20 319	0.12 455	0.07 312	0.13 479	0.07 192	0.16 497	0.09 332

GwcNet-RSSM	0.26 408	0.17 417	0.46 391	0.21 243	0.13 292	0.28 359	0.23 423	0.44 378	0.42 426	0.31 350	0.45 458	0.40 446	0.26 384	0.55 439	0.28 425	0.11 417	0.07 312	0.09 290	0.10 398	0.09 291	0.08 270

NVstereo2D	0.31 463	0.16 398	0.54 446	0.24 403	0.22 523	0.42 505	0.28 496	0.58 533	0.56 536	0.28 273	0.38 375	0.40 446	0.30 449	0.71 516	0.28 425	0.13 474	0.08 406	0.13 479	0.10 398	0.19 535	0.16 505

G2L-ROB	0.23 333	0.15 373	0.41 342	0.19 135	0.12 214	0.27 339	0.21 372	0.47 407	0.33 319	0.34 405	0.31 291	0.41 453	0.22 321	0.49 409	0.26 415	0.09 329	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.09 291	0.10 388

UGAM	0.26 408	0.14 339	0.45 383	0.25 440	0.12 214	0.23 272	0.25 462	0.32 228	0.41 419	0.31 350	0.42 422	0.41 453	0.22 321	0.92 573	0.22 362	0.08 246	0.06 181	0.14 505	0.12 476	0.10 357	0.07 202

LL-Strereo	0.29 447	0.25 504	0.58 464	0.25 440	0.21 507	0.23 272	0.24 445	0.55 499	0.42 426	0.34 405	0.32 300	0.41 453	0.40 515	0.94 577	0.23 381	0.08 246	0.07 312	0.11 420	0.09 356	0.09 291	0.09 332

iinet-f	0.30 456	0.18 431	1.03 576	0.20 198	0.15 385	0.44 515	0.22 398	0.45 388	0.37 369	0.35 422	0.44 446	0.41 453	0.34 484	0.34 350	0.40 497	0.10 378	0.09 441	0.08 210	0.08 268	0.13 457	0.11 423

PSMNet-ADL	0.25 392	0.15 373	0.32 209	0.26 474	0.14 335	0.31 415	0.22 398	0.44 378	0.36 358	0.27 263	0.33 321	0.41 453	0.28 420	0.61 476	0.29 437	0.11 417	0.09 441	0.09 290	0.11 437	0.10 357	0.10 388

HGLStereo	0.27 416	0.14 339	0.46 391	0.24 403	0.21 507	0.33 435	0.23 423	0.50 437	0.42 426	0.35 422	0.48 481	0.41 453	0.33 475	0.45 395	0.33 464	0.11 417	0.10 466	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.12 446

FADNet-RVC	0.31 463	0.35 555	0.78 523	0.25 440	0.20 499	0.33 435	0.20 341	0.49 427	0.40 409	0.34 405	0.39 388	0.41 453	0.29 435	0.63 490	0.31 452	0.13 474	0.14 529	0.14 505	0.15 526	0.19 535	0.19 538

PA-Net	0.37 508	0.28 525	0.83 542	0.31 541	0.28 564	0.39 489	0.42 569	0.51 454	0.55 533	0.34 405	0.42 422	0.41 453	0.36 492	0.79 547	0.49 528	0.12 455	0.23 584	0.16 531	0.23 571	0.12 442	0.18 530
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 416	0.17 417	0.35 245	0.25 440	0.14 335	0.37 473	0.21 372	0.47 407	0.41 419	0.44 517	0.51 491	0.41 453	0.28 420	0.45 395	0.37 480	0.09 329	0.06 181	0.11 420	0.11 437	0.10 357	0.10 388
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 416	0.13 296	0.45 383	0.26 474	0.19 482	0.24 294	0.14 108	0.45 388	0.43 433	0.39 475	0.48 481	0.42 462	0.27 403	0.32 337	0.29 437	0.20 559	0.12 507	0.17 537	0.16 538	0.16 497	0.20 548

CSP-Net	0.27 416	0.15 373	0.30 189	0.21 243	0.14 335	0.44 515	0.24 445	0.50 437	0.40 409	0.41 494	0.43 435	0.42 462	0.26 384	0.66 503	0.28 425	0.12 455	0.08 406	0.08 210	0.08 268	0.10 357	0.09 332

cf-r	0.24 364	0.15 373	0.44 372	0.21 243	0.14 335	0.27 339	0.22 398	0.42 359	0.40 409	0.30 333	0.42 422	0.42 462	0.26 384	0.43 388	0.25 402	0.11 417	0.06 181	0.08 210	0.10 398	0.08 221	0.08 270

NOSS_ROB	0.31 463	0.20 459	0.35 245	0.24 403	0.16 417	0.32 424	0.19 294	0.52 471	0.48 491	0.33 385	0.36 352	0.42 462	0.28 420	0.93 575	0.24 392	0.19 556	0.20 573	0.24 568	0.22 569	0.17 514	0.17 517

PSMNet-RUCA	0.37 508	0.41 572	0.66 499	0.46 586	0.41 585	0.34 448	0.25 462	0.57 524	0.45 459	0.39 475	0.52 499	0.43 466	0.33 475	0.41 383	0.29 437	0.25 574	0.14 529	0.33 588	0.21 561	0.31 582	0.22 561

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 456	0.20 459	0.70 512	0.21 243	0.17 439	0.46 523	0.27 480	0.50 437	0.49 500	0.42 504	0.55 513	0.43 466	0.30 449	0.46 398	0.38 482	0.09 329	0.06 181	0.07 127	0.06 136	0.11 405	0.10 388

hknet	0.25 392	0.14 339	0.40 319	0.25 440	0.15 385	0.35 463	0.21 372	0.56 514	0.37 369	0.34 405	0.35 342	0.43 466	0.27 403	0.37 367	0.21 342	0.09 329	0.07 312	0.11 420	0.10 398	0.09 291	0.09 332

AACVNet	0.26 408	0.16 398	0.37 277	0.22 304	0.14 335	0.29 380	0.19 294	0.41 345	0.31 298	0.38 460	0.42 422	0.43 466	0.28 420	0.73 523	0.25 402	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.09 356	0.13 457	0.11 423

UNet	0.28 436	0.14 339	0.69 506	0.23 352	0.20 499	0.44 515	0.22 398	0.50 437	0.40 409	0.34 405	0.39 388	0.43 466	0.33 475	0.40 381	0.31 452	0.09 329	0.07 312	0.10 363	0.08 268	0.10 357	0.08 270

CFNet-ft	0.24 364	0.15 373	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.30 399	0.21 372	0.39 322	0.36 358	0.28 273	0.40 398	0.43 466	0.25 375	0.47 402	0.24 392	0.12 455	0.07 312	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.09 332

FADNet	0.32 472	0.36 558	0.74 521	0.23 352	0.22 523	0.37 473	0.19 294	0.53 482	0.48 491	0.32 373	0.36 352	0.43 466	0.32 472	0.64 492	0.25 402	0.16 528	0.16 551	0.14 505	0.16 538	0.24 560	0.19 538

CFNet_RVC	0.24 364	0.15 373	0.35 245	0.18 91	0.15 385	0.30 399	0.21 372	0.39 322	0.36 358	0.28 273	0.40 398	0.43 466	0.25 375	0.47 402	0.24 392	0.12 455	0.07 312	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.09 332

CVANet_RVC	0.30 456	0.19 447	0.41 342	0.26 474	0.16 417	0.33 435	0.26 474	0.52 471	0.47 481	0.40 485	0.46 468	0.43 466	0.31 465	0.89 568	0.26 415	0.14 500	0.09 441	0.14 505	0.13 503	0.14 475	0.10 388

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 416	0.21 473	0.59 470	0.25 440	0.18 460	0.29 380	0.22 398	0.50 437	0.40 409	0.38 460	0.41 406	0.43 466	0.27 403	0.43 388	0.29 437	0.11 417	0.08 406	0.10 363	0.10 398	0.10 357	0.11 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 463	0.22 486	0.50 424	0.23 352	0.14 335	0.30 399	0.24 445	0.47 407	0.54 527	0.38 460	0.60 532	0.43 466	0.29 435	0.87 563	0.40 497	0.11 417	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.09 291	0.09 332

Anonymous_2	0.37 508	0.21 473	0.47 399	0.20 198	0.21 507	0.42 505	0.26 474	0.38 310	0.29 273	0.33 385	0.30 277	0.44 477	0.38 505	0.36 364	0.29 437	0.26 575	0.29 594	0.44 595	1.41 631	0.34 586	0.21 556

ADLNet	0.28 436	0.15 373	0.42 352	0.23 352	0.19 482	0.34 448	0.23 423	0.53 482	0.43 433	0.42 504	0.41 406	0.44 477	0.27 403	0.55 439	0.35 473	0.11 417	0.08 406	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.12 446

STTStereo	0.28 436	0.20 459	0.61 475	0.25 440	0.17 439	0.29 380	0.24 445	0.47 407	0.39 393	0.39 475	0.41 406	0.44 477	0.28 420	0.40 381	0.28 425	0.13 474	0.12 507	0.13 479	0.16 538	0.12 442	0.11 423

DRN-Test	0.33 481	0.17 417	0.61 475	0.27 502	0.19 482	0.46 523	0.29 502	0.65 567	0.51 512	0.47 532	0.46 468	0.44 477	0.34 484	0.62 484	0.41 505	0.12 455	0.08 406	0.13 479	0.12 476	0.12 442	0.10 388

w-ln-seven-2	0.36 498	0.29 532	1.06 578	0.27 502	0.18 460	0.37 473	0.30 513	0.50 437	0.54 527	0.45 521	0.55 513	0.45 481	0.41 519	0.62 484	0.49 528	0.10 378	0.10 466	0.12 458	0.11 437	0.14 475	0.11 423

coex_refinement	0.26 408	0.16 398	0.36 265	0.23 352	0.15 385	0.31 415	0.20 341	0.49 427	0.42 426	0.35 422	0.42 422	0.45 481	0.27 403	0.55 439	0.33 464	0.10 378	0.06 181	0.07 127	0.07 192	0.10 357	0.10 388

GASNet	0.36 498	0.46 576	0.88 554	0.34 555	0.23 536	0.35 463	0.22 398	0.60 546	0.53 523	0.40 485	0.37 361	0.45 481	0.30 449	0.79 547	0.35 473	0.15 513	0.10 466	0.14 505	0.14 517	0.22 554	0.12 446

dad	0.28 436	0.31 546	0.44 372	0.21 243	0.14 335	0.30 399	0.20 341	0.33 242	0.49 500	0.44 517	0.44 446	0.45 481	0.21 308	0.41 383	0.26 415	0.20 559	0.11 490	0.20 557	0.11 437	0.14 475	0.10 388

ADLNet2	0.30 456	0.17 417	0.72 516	0.23 352	0.17 439	0.36 468	0.24 445	0.52 471	0.51 512	0.32 373	0.38 375	0.45 481	0.30 449	0.69 510	0.35 473	0.10 378	0.08 406	0.09 290	0.09 356	0.12 442	0.10 388

Syn2CoEx	0.36 498	0.31 546	0.78 523	0.34 555	0.21 507	0.41 498	0.28 496	0.61 550	0.49 500	0.42 504	0.56 520	0.45 481	0.44 533	0.69 510	0.38 482	0.17 539	0.14 529	0.15 520	0.12 476	0.13 457	0.12 446

psm_up	0.29 447	0.16 398	0.41 342	0.26 474	0.17 439	0.32 424	0.26 474	0.55 499	0.43 433	0.36 438	0.40 398	0.45 481	0.37 501	0.58 461	0.30 445	0.11 417	0.12 507	0.13 479	0.12 476	0.10 357	0.10 388

CBMV_ROB	0.33 481	0.18 431	0.53 443	0.21 243	0.14 335	0.33 435	0.20 341	0.51 454	0.45 459	0.51 543	0.55 513	0.45 481	0.42 528	0.71 516	0.32 457	0.18 550	0.19 568	0.23 566	0.21 561	0.14 475	0.15 496

SACVNet	0.30 456	0.20 459	0.41 342	0.25 440	0.18 460	0.34 448	0.25 462	0.52 471	0.40 409	0.41 494	0.44 446	0.46 489	0.32 472	0.71 516	0.25 402	0.13 474	0.10 466	0.12 458	0.12 476	0.16 497	0.17 517

ADCP+	0.45 544	0.24 499	1.15 586	0.25 440	0.22 523	0.56 556	0.39 560	0.54 489	0.51 512	0.44 517	0.51 491	0.46 489	0.52 559	0.56 450	1.89 620	0.10 378	0.08 406	0.11 420	0.10 398	0.14 475	0.13 463

DCVSM-stereo	0.24 364	0.13 296	0.52 439	0.20 198	0.14 335	0.26 329	0.13 77	0.34 250	0.34 329	0.41 494	0.33 321	0.47 491	0.29 435	0.30 323	0.22 362	0.10 378	0.10 466	0.11 420	0.10 398	0.12 442	0.15 496

SQANet	0.40 526	0.48 580	0.67 500	0.48 588	0.39 582	0.48 535	0.22 398	0.51 454	0.43 433	0.40 485	0.47 475	0.47 491	0.33 475	0.54 437	0.32 457	0.36 593	0.15 544	0.40 593	0.21 561	0.45 592	0.31 586

ssnet_v2	0.28 436	0.16 398	0.44 372	0.22 304	0.15 385	0.40 494	0.30 513	0.57 524	0.46 476	0.38 460	0.36 352	0.47 491	0.29 435	0.38 372	0.39 490	0.13 474	0.11 490	0.11 420	0.11 437	0.11 405	0.11 423

Consistency-Raft	0.55 567	0.48 580	1.02 574	0.45 584	0.49 593	0.49 540	0.47 581	0.72 587	0.72 571	0.45 521	0.82 574	0.47 491	0.60 571	0.50 413	0.63 556	0.39 597	0.39 603	0.44 595	0.51 607	0.52 595	0.37 592

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 498	0.36 558	0.53 443	0.34 555	0.19 482	0.51 544	0.24 445	0.55 499	0.38 383	0.41 494	0.47 475	0.47 491	0.27 403	0.73 523	0.30 445	0.36 593	0.19 568	0.27 571	0.17 547	0.26 569	0.23 568

RASNet	0.28 436	0.14 339	0.44 372	0.22 304	0.18 460	0.32 424	0.19 294	0.48 419	0.38 383	0.29 302	0.43 435	0.47 491	0.37 501	0.79 547	0.36 479	0.09 329	0.07 312	0.07 127	0.09 356	0.07 155	0.07 202

DDVS	0.25 392	0.15 373	0.39 311	0.24 403	0.17 439	0.34 448	0.21 372	0.41 345	0.30 286	0.33 385	0.41 406	0.48 497	0.21 308	0.52 424	0.27 421	0.11 417	0.09 441	0.11 420	0.09 356	0.13 457	0.14 484

CRFU-Net	0.28 436	0.14 339	0.45 383	0.25 440	0.15 385	0.45 521	0.23 423	0.50 437	0.30 286	0.43 510	0.41 406	0.48 497	0.46 542	0.43 388	0.29 437	0.11 417	0.10 466	0.09 290	0.08 268	0.10 357	0.10 388

APVNet	0.36 498	0.20 459	0.70 512	0.26 474	0.22 523	0.52 553	0.35 540	0.61 550	0.44 448	0.38 460	0.52 499	0.48 497	0.38 505	0.84 559	0.46 523	0.13 474	0.14 529	0.15 520	0.16 538	0.16 497	0.15 496

CC-Net-ROB	0.43 536	0.47 578	0.65 494	0.37 572	0.23 536	0.51 544	0.29 502	0.66 573	0.49 500	0.46 525	0.51 491	0.48 497	0.38 505	0.96 581	0.35 473	0.34 591	0.23 584	0.55 601	0.25 578	0.31 582	0.20 548

StereoDRNet	0.32 472	0.22 486	0.61 475	0.27 502	0.21 507	0.42 505	0.30 513	0.61 550	0.48 491	0.46 525	0.39 388	0.48 497	0.30 449	0.57 454	0.40 497	0.11 417	0.09 441	0.12 458	0.11 437	0.12 442	0.10 388

zh-mn7	0.46 546	0.45 575	1.48 602	0.25 440	0.19 482	0.44 515	0.29 502	0.56 514	0.82 583	0.65 573	0.96 585	0.49 502	0.38 505	0.88 566	0.63 556	0.12 455	0.10 466	0.11 420	0.11 437	0.13 457	0.14 484

fast-acv-ft	0.31 463	0.20 459	0.81 535	0.24 403	0.18 460	0.46 523	0.27 480	0.41 345	0.49 500	0.39 475	0.55 513	0.49 502	0.35 488	0.37 367	0.38 482	0.11 417	0.11 490	0.11 420	0.12 476	0.12 442	0.09 332

S-Stereo	0.38 515	0.20 459	1.05 577	0.27 502	0.22 523	0.38 481	0.32 524	0.55 499	0.66 558	0.39 475	0.59 527	0.49 502	0.41 519	0.75 532	0.40 497	0.12 455	0.15 544	0.13 479	0.13 503	0.16 497	0.21 556

RTSC	0.39 520	0.28 525	0.78 523	0.27 502	0.18 460	0.49 540	0.22 398	0.59 538	0.84 590	0.55 558	0.53 506	0.49 502	0.36 492	0.67 507	0.82 574	0.13 474	0.10 466	0.11 420	0.12 476	0.17 514	0.17 517

NaN_ROB	0.41 528	0.28 525	0.62 483	0.30 535	0.19 482	0.51 544	0.47 581	0.58 533	0.59 542	0.56 559	0.47 475	0.49 502	0.41 519	1.21 600	0.64 558	0.12 455	0.18 564	0.12 458	0.13 503	0.11 405	0.14 484

MDST_ROB	0.48 551	0.14 339	0.95 565	0.30 535	0.21 507	1.33 613	0.32 524	0.77 591	0.56 536	1.06 603	0.71 559	0.49 502	0.35 488	1.26 603	0.38 482	0.13 474	0.11 490	0.16 531	0.13 503	0.12 442	0.12 446

PSMNet_ROB	0.33 481	0.24 499	0.54 446	0.31 541	0.21 507	0.42 505	0.43 571	0.59 538	0.47 481	0.37 445	0.44 446	0.49 502	0.31 465	0.64 492	0.43 509	0.14 500	0.10 466	0.15 520	0.14 517	0.13 457	0.11 423

Wz-Net-LNSev	0.34 489	0.29 532	0.91 558	0.26 474	0.21 507	0.47 529	0.31 518	0.54 489	0.54 527	0.44 517	0.52 499	0.50 509	0.35 488	0.39 374	0.39 490	0.11 417	0.11 490	0.10 363	0.09 356	0.14 475	0.13 463

HSM-Net_RVC	0.27 416	0.11 191	0.42 352	0.19 135	0.11 157	0.34 448	0.20 341	0.62 558	0.43 433	0.40 485	0.43 435	0.50 509	0.26 384	0.76 537	0.22 362	0.08 246	0.07 312	0.07 127	0.07 192	0.08 221	0.08 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 536	0.47 578	0.69 506	0.38 574	0.20 499	0.51 544	0.48 585	0.66 573	0.66 558	0.46 525	0.46 468	0.50 509	0.44 533	0.90 571	0.39 490	0.27 580	0.21 575	0.32 586	0.18 553	0.27 574	0.22 561
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
CBMV	0.33 481	0.21 473	0.54 446	0.23 352	0.13 292	0.42 505	0.33 534	0.53 482	0.48 491	0.52 549	0.49 483	0.50 509	0.41 519	0.56 450	0.31 452	0.15 513	0.16 551	0.18 545	0.16 538	0.13 457	0.13 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 472	0.22 486	0.58 464	0.27 502	0.23 536	0.48 535	0.27 480	0.51 454	0.45 459	0.48 535	0.56 520	0.51 513	0.30 449	0.39 374	0.40 497	0.13 474	0.16 551	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

YMNet_1	0.32 472	0.22 486	0.58 464	0.27 502	0.23 536	0.48 535	0.27 480	0.51 454	0.45 459	0.48 535	0.56 520	0.51 513	0.30 449	0.39 374	0.40 497	0.13 474	0.16 551	0.13 479	0.12 476	0.13 457	0.12 446

UGAM-zero	0.23 333	0.10 125	0.54 446	0.19 135	0.13 292	0.21 222	0.14 108	0.44 378	0.22 172	0.28 273	0.28 251	0.51 513	0.33 475	0.65 498	0.14 170	0.07 98	0.06 181	0.07 127	0.08 268	0.06 86	0.07 202

GwcNet	0.35 494	0.23 495	0.88 554	0.25 440	0.24 544	0.48 535	0.27 480	0.55 499	0.57 539	0.38 460	0.52 499	0.51 513	0.32 472	0.60 469	0.41 505	0.13 474	0.11 490	0.12 458	0.11 437	0.13 457	0.14 484

DLCB_ROB	0.28 436	0.16 398	0.34 235	0.27 502	0.16 417	0.38 481	0.25 462	0.48 419	0.43 433	0.46 525	0.46 468	0.51 513	0.33 475	0.53 431	0.33 464	0.10 378	0.10 466	0.11 420	0.11 437	0.10 357	0.09 332

PWC_ROB	0.38 515	0.29 532	0.69 506	0.25 440	0.20 499	0.38 481	0.19 294	0.58 533	0.67 561	0.57 561	0.85 577	0.51 513	0.40 515	0.71 516	0.52 537	0.13 474	0.09 441	0.14 505	0.10 398	0.17 514	0.14 484

zh-sn7	0.48 551	0.51 587	1.43 601	0.29 526	0.20 499	0.47 529	0.39 560	0.57 524	0.62 551	0.52 549	0.81 572	0.52 519	0.56 564	1.05 589	0.87 579	0.12 455	0.13 519	0.13 479	0.13 503	0.17 514	0.16 505

DGSMNet	0.61 577	0.29 532	0.91 558	0.51 592	0.70 607	0.62 569	1.38 630	0.59 538	0.55 533	0.37 445	0.61 539	0.52 519	0.33 475	0.65 498	0.43 509	0.53 600	0.60 620	0.67 606	0.61 615	0.63 602	0.61 614

aanetorigin	0.39 520	0.29 532	1.09 580	0.24 403	0.19 482	0.28 359	0.37 549	0.33 242	0.47 481	0.94 595	0.82 574	0.52 519	0.54 560	0.49 409	0.50 534	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.16 497	0.15 496

ac_64	0.27 416	0.13 296	0.41 342	0.24 403	0.17 439	0.36 468	0.22 398	0.46 399	0.33 319	0.35 422	0.36 352	0.52 519	0.30 449	0.62 484	0.32 457	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.09 291	0.08 270

SGM-Forest	0.36 498	0.17 417	0.47 399	0.23 352	0.16 417	0.45 521	0.41 566	0.55 499	0.48 491	0.52 549	0.60 532	0.52 519	0.41 519	0.85 560	0.50 534	0.17 539	0.17 558	0.17 537	0.15 526	0.15 489	0.15 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 542	0.40 568	1.09 580	0.25 440	0.18 460	0.61 567	0.34 536	0.56 514	0.93 598	0.43 510	0.96 585	0.53 524	0.39 511	0.94 577	0.59 547	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.14 475	0.13 463

w-ln-seven	0.42 531	0.30 539	1.18 587	0.26 474	0.22 523	0.58 560	0.31 518	0.62 558	0.81 582	0.58 562	0.61 539	0.53 524	0.36 492	0.57 454	0.65 560	0.11 417	0.10 466	0.13 479	0.12 476	0.15 489	0.13 463

Wz-Net-MNSev	0.36 498	0.26 515	0.79 530	0.26 474	0.21 507	0.59 563	0.38 555	0.55 499	0.56 536	0.48 535	0.54 509	0.53 524	0.36 492	0.60 469	0.44 514	0.11 417	0.09 441	0.11 420	0.11 437	0.15 489	0.13 463

hitnet-ft	0.29 447	0.17 417	0.40 319	0.19 135	0.14 335	0.39 489	0.23 423	0.44 378	0.41 419	0.36 438	0.46 468	0.53 524	0.34 484	0.76 537	0.32 457	0.14 500	0.10 466	0.13 479	0.10 398	0.15 489	0.13 463

anonymity	0.56 568	0.54 590	0.70 512	0.47 587	0.61 603	0.56 556	0.43 571	0.69 582	0.49 500	0.63 569	0.55 513	0.54 528	0.60 571	0.61 476	0.57 541	0.55 603	0.53 613	0.50 598	0.54 610	0.51 594	0.56 606

AnyNet_C32	0.51 561	0.40 568	1.10 584	0.29 526	0.28 564	0.59 563	0.58 594	0.54 489	0.60 546	0.62 567	0.66 550	0.54 528	0.54 560	0.78 545	1.74 617	0.15 513	0.14 529	0.15 520	0.17 547	0.20 544	0.20 548

MultiAttention	1.02 605	0.13 296	0.43 363	0.35 564	0.43 588	5.36 631	1.71 631	0.69 582	0.53 523	0.36 438	0.63 545	0.55 530	0.22 321	7.60 639	0.43 509	0.09 329	0.06 181	0.14 505	0.24 573	0.26 569	0.30 583

PAM	0.23 333	0.10 125	0.63 486	0.22 304	0.15 385	0.34 448	0.21 372	0.37 304	0.22 172	0.31 350	0.27 245	0.55 530	0.26 384	0.26 258	0.17 250	0.08 246	0.06 181	0.07 127	0.09 356	0.07 155	0.09 332

ADCL	0.47 548	0.22 486	1.00 571	0.27 502	0.19 482	0.74 580	0.64 599	0.54 489	0.69 566	0.56 559	0.71 559	0.55 530	0.60 571	0.60 469	1.43 609	0.11 417	0.09 441	0.13 479	0.13 503	0.14 475	0.14 484

GANet	0.36 498	0.22 486	0.49 413	0.29 526	0.17 439	0.41 498	0.38 555	0.57 524	0.45 459	0.46 525	0.75 565	0.55 530	0.40 515	0.94 577	0.41 505	0.13 474	0.13 519	0.13 479	0.11 437	0.14 475	0.11 423

PAM_32	0.23 333	0.10 125	0.63 486	0.21 243	0.14 335	0.33 435	0.19 294	0.36 294	0.23 191	0.29 302	0.28 251	0.56 534	0.28 420	0.27 277	0.18 272	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.09 356	0.07 155	0.09 332

CBFPSM	0.27 416	0.16 398	0.67 500	0.20 198	0.14 335	0.38 481	0.25 462	0.40 333	0.36 358	0.33 385	0.36 352	0.56 534	0.38 505	0.32 337	0.38 482	0.08 246	0.08 406	0.07 127	0.08 268	0.09 291	0.11 423

ccnet	0.42 531	0.31 546	0.48 408	0.27 502	0.32 576	0.60 566	0.32 524	0.65 567	0.46 476	0.53 555	0.66 550	0.56 534	0.45 536	0.72 521	0.61 551	0.26 575	0.19 568	0.24 568	0.21 561	0.26 569	0.22 561

NCC-stereo	0.39 520	0.25 504	0.69 506	0.32 547	0.28 564	0.46 523	0.36 545	0.65 567	0.52 519	0.40 485	0.57 523	0.56 534	0.47 545	0.73 523	0.45 517	0.17 539	0.14 529	0.18 545	0.25 578	0.16 497	0.16 505

Abc-Net	0.39 520	0.25 504	0.69 506	0.32 547	0.28 564	0.46 523	0.36 545	0.65 567	0.52 519	0.40 485	0.57 523	0.56 534	0.47 545	0.73 523	0.45 517	0.17 539	0.14 529	0.18 545	0.25 578	0.16 497	0.16 505
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 528	0.50 585	0.48 408	0.44 583	0.39 582	0.46 523	0.32 524	0.50 437	0.43 433	0.45 521	0.52 499	0.57 539	0.36 492	0.48 404	0.33 464	0.33 590	0.21 575	0.55 601	0.25 578	0.37 589	0.32 589

XQC	0.43 536	0.37 563	0.96 567	0.34 555	0.25 552	0.53 554	0.34 536	0.60 546	0.73 574	0.51 543	0.46 468	0.57 539	0.47 545	0.70 513	0.72 565	0.17 539	0.12 507	0.18 545	0.15 526	0.25 562	0.23 568

RYNet	0.37 508	0.18 431	0.59 470	0.25 440	0.28 564	0.61 567	0.32 524	0.59 538	0.59 542	0.41 494	0.38 375	0.57 539	0.39 511	0.87 563	0.53 539	0.11 417	0.08 406	0.12 458	0.11 437	0.18 528	0.18 530

Nwc_Net	0.37 508	0.25 504	0.68 505	0.31 541	0.24 544	0.44 515	0.30 513	0.65 567	0.50 508	0.37 445	0.69 558	0.58 542	0.45 536	0.60 469	0.40 497	0.15 513	0.12 507	0.19 553	0.21 561	0.14 475	0.13 463

XPNet_ROB	0.33 481	0.20 459	0.43 363	0.27 502	0.18 460	0.37 473	0.31 518	0.55 499	0.50 508	0.51 543	0.53 506	0.58 542	0.37 501	0.63 490	0.45 517	0.17 539	0.12 507	0.13 479	0.12 476	0.15 489	0.14 484

UDG	0.40 526	0.46 576	0.49 413	0.40 578	0.35 580	0.47 529	0.27 480	0.54 489	0.47 481	0.39 475	0.45 458	0.59 544	0.44 533	0.46 398	0.39 490	0.26 575	0.19 568	0.48 597	0.22 569	0.34 586	0.26 577

SHD	0.42 531	0.27 522	0.81 535	0.31 541	0.25 552	0.42 505	0.22 398	0.66 573	0.94 600	0.63 569	0.60 532	0.59 544	0.47 545	0.59 467	0.58 546	0.15 513	0.13 519	0.16 531	0.16 538	0.20 544	0.22 561

DANet	0.35 494	0.23 495	0.60 472	0.36 566	0.22 523	0.39 489	0.25 462	0.48 419	0.43 433	0.52 549	0.50 485	0.59 544	0.41 519	0.76 537	0.49 528	0.13 474	0.11 490	0.14 505	0.12 476	0.17 514	0.15 496
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 498	0.18 431	0.73 520	0.26 474	0.18 460	0.33 435	0.29 502	0.60 546	0.59 542	0.46 525	0.60 532	0.60 547	0.50 554	0.61 476	0.34 469	0.13 474	0.14 529	0.13 479	0.12 476	0.14 475	0.18 530

RTS	0.78 594	0.48 580	4.68 625	0.34 555	0.28 564	1.12 603	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 547	0.59 569	1.61 612	1.16 600	0.14 500	0.11 490	0.15 520	0.15 526	0.21 547	0.19 538

RTSA	0.78 594	0.48 580	4.68 625	0.34 555	0.28 564	1.12 603	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 547	0.59 569	1.61 612	1.16 600	0.14 500	0.11 490	0.15 520	0.15 526	0.21 547	0.19 538

DPSNet	0.47 548	0.24 499	0.93 562	0.27 502	0.20 499	0.75 582	0.57 593	0.84 601	0.79 580	0.47 532	0.51 491	0.60 547	0.69 584	0.87 563	0.71 564	0.16 528	0.13 519	0.12 458	0.10 398	0.25 562	0.21 556

RP	0.35 494	0.22 486	0.51 435	0.31 541	0.24 544	0.37 473	0.28 496	0.50 437	0.58 541	0.40 485	0.63 545	0.61 551	0.47 545	0.61 476	0.39 490	0.16 528	0.15 544	0.17 537	0.15 526	0.17 514	0.17 517

NCCL2	0.35 494	0.26 515	0.49 413	0.36 566	0.22 523	0.41 498	0.41 566	0.53 482	0.42 426	0.47 532	0.46 468	0.61 551	0.39 511	0.55 439	0.37 480	0.16 528	0.13 519	0.21 559	0.21 561	0.16 497	0.16 505

Wz-Net-SNSev	0.43 536	0.41 572	1.27 594	0.30 535	0.21 507	0.44 515	0.41 566	0.61 550	0.65 557	0.46 525	0.65 548	0.62 553	0.39 511	0.74 531	0.59 547	0.12 455	0.11 490	0.12 458	0.13 503	0.16 497	0.14 484

EDNetEfficient	0.63 578	0.37 563	2.40 617	0.26 474	0.25 552	0.38 481	0.49 587	0.41 345	1.06 605	1.38 613	0.87 581	0.62 553	0.95 601	0.65 498	1.65 613	0.11 417	0.09 441	0.10 363	0.11 437	0.19 535	0.17 517

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 561	0.50 585	0.86 551	0.39 576	0.24 544	0.84 590	0.55 592	0.56 514	0.62 551	0.60 564	0.68 554	0.62 553	0.42 528	1.13 595	0.43 509	0.23 564	0.27 590	0.27 571	0.35 593	0.25 562	0.29 582

RGC	0.39 520	0.32 551	0.64 493	0.34 555	0.27 559	0.40 494	0.29 502	0.57 524	0.53 523	0.45 521	0.64 547	0.62 553	0.45 536	0.72 521	0.39 490	0.15 513	0.15 544	0.21 559	0.20 558	0.18 528	0.19 538

ADCMid	0.49 554	0.34 553	1.13 585	0.26 474	0.21 507	0.51 544	0.37 549	0.57 524	0.54 527	0.75 584	0.66 550	0.62 553	0.64 581	0.64 492	1.68 614	0.13 474	0.12 507	0.17 537	0.17 547	0.20 544	0.17 517

PASM	0.45 544	0.35 555	0.90 557	0.35 564	0.33 577	0.39 489	0.38 555	0.50 437	0.61 549	0.52 549	0.51 491	0.62 553	0.45 536	0.93 575	0.48 526	0.26 575	0.29 594	0.29 582	0.33 591	0.29 580	0.26 577

DISCO	0.32 472	0.13 296	0.51 435	0.25 440	0.16 417	0.48 535	0.25 462	0.50 437	0.57 539	0.37 445	0.45 458	0.62 553	0.36 492	0.64 492	0.49 528	0.09 329	0.07 312	0.09 290	0.08 268	0.12 442	0.11 423

ETE_ROB	0.34 489	0.26 515	0.45 383	0.29 526	0.18 460	0.40 494	0.37 549	0.57 524	0.47 481	0.50 538	0.50 485	0.62 553	0.36 492	0.55 439	0.38 482	0.13 474	0.10 466	0.14 505	0.12 476	0.16 497	0.16 505

LSM	1.64 620	0.40 568	2.56 619	2.02 629	17.61 643	0.51 544	0.52 589	0.61 550	0.76 576	0.82 588	1.11 593	0.63 561	0.54 560	0.75 532	0.49 528	0.16 528	0.24 586	0.18 545	0.21 561	0.25 562	2.42 634

PDISCO_ROB	0.43 536	0.30 539	0.67 500	0.43 581	0.36 581	0.67 574	0.32 524	0.72 587	0.76 576	0.43 510	0.53 506	0.63 561	0.40 515	0.66 503	0.47 525	0.21 561	0.12 507	0.21 559	0.19 557	0.25 562	0.20 548

G-Net	0.46 546	0.25 504	0.86 551	0.34 555	0.28 564	0.90 595	0.35 540	0.47 407	0.45 459	0.68 576	1.22 597	0.64 563	0.60 571	0.61 476	0.57 541	0.16 528	0.14 529	0.17 537	0.13 503	0.22 554	0.19 538

Ntro	0.58 572	0.64 597	0.92 560	0.66 600	0.50 595	0.77 583	0.36 545	0.66 573	0.70 568	0.50 538	0.59 527	0.65 564	0.51 557	0.75 532	0.45 517	0.56 604	0.32 598	0.56 604	0.34 592	0.63 602	0.46 601

AF-Net	0.37 508	0.26 515	0.56 456	0.32 547	0.23 536	0.41 498	0.29 502	0.61 550	0.64 556	0.42 504	0.68 554	0.65 564	0.49 552	0.57 454	0.44 514	0.15 513	0.11 490	0.19 553	0.14 517	0.15 489	0.13 463

FBW_ROB	0.43 536	0.26 515	0.54 446	0.31 541	0.20 499	0.51 544	0.32 524	0.70 584	0.60 546	0.59 563	0.55 513	0.65 564	0.41 519	1.40 609	0.51 536	0.13 474	0.17 558	0.21 559	0.16 538	0.17 514	0.18 530

CSAN	0.50 557	0.35 555	0.78 523	0.36 566	0.23 536	0.56 556	0.59 596	0.61 550	0.70 568	0.64 571	0.78 569	0.65 564	0.60 571	1.38 608	0.62 553	0.21 561	0.17 558	0.20 557	0.20 558	0.18 528	0.18 530

otaku	0.57 571	0.62 596	0.87 553	0.63 599	0.44 589	0.73 579	0.37 549	0.65 567	0.66 558	0.51 543	0.75 565	0.66 568	0.45 536	0.69 510	0.46 523	0.53 600	0.34 600	0.55 601	0.35 593	0.60 600	0.45 598

ACV-stereo	0.29 447	0.18 431	0.79 530	0.23 352	0.16 417	0.47 529	0.19 294	0.36 294	0.34 329	0.29 302	0.33 321	0.67 569	0.42 528	0.54 437	0.30 445	0.10 378	0.09 441	0.09 290	0.09 356	0.10 357	0.11 423

stereogan	0.37 508	0.17 417	0.65 494	0.27 502	0.22 523	0.62 569	0.26 474	0.59 538	0.63 555	0.43 510	0.60 532	0.67 569	0.42 528	0.68 508	0.35 473	0.13 474	0.14 529	0.14 505	0.12 476	0.19 535	0.17 517

ADCPNet	0.48 551	0.29 532	1.60 606	0.27 502	0.23 536	0.70 578	0.38 555	0.53 482	0.51 512	0.51 543	0.59 527	0.67 569	0.56 564	0.60 469	1.14 597	0.15 513	0.18 564	0.14 505	0.23 571	0.19 535	0.19 538

HSM	0.28 436	0.16 398	0.35 245	0.20 198	0.15 385	0.33 435	0.19 294	0.53 482	0.37 369	0.36 438	0.38 375	0.67 569	0.31 465	0.89 568	0.23 381	0.08 246	0.06 181	0.08 210	0.07 192	0.08 221	0.08 270

WZ-Net	0.52 565	0.38 566	1.90 610	0.30 535	0.24 544	0.57 559	0.48 585	0.62 558	0.78 579	0.50 538	0.71 559	0.68 573	0.54 560	0.98 584	0.84 575	0.13 474	0.10 466	0.11 420	0.12 476	0.19 535	0.20 548

ADCS	0.58 572	0.40 568	1.35 599	0.29 526	0.24 544	0.55 555	0.45 575	0.67 578	0.83 587	0.76 585	0.71 559	0.68 573	0.60 571	0.76 537	2.23 625	0.16 528	0.16 551	0.16 531	0.17 547	0.22 554	0.22 561

MFMNet_re	0.72 587	0.76 602	0.99 570	0.62 598	0.70 607	0.77 583	0.67 600	0.75 589	0.83 587	0.78 587	0.86 578	0.69 575	0.78 589	0.71 516	0.61 551	0.66 609	0.59 619	0.61 605	0.58 614	0.68 608	0.71 618

DispFullNet	0.66 581	0.89 609	1.59 605	0.77 606	1.21 624	0.51 544	0.23 423	0.59 538	0.72 571	0.69 578	0.61 539	0.69 575	0.91 600	0.79 547	0.48 526	0.27 580	0.12 507	0.73 609	0.30 590	0.65 605	0.40 595

LALA_ROB	0.36 498	0.25 504	0.46 391	0.30 535	0.21 507	0.47 529	0.39 560	0.61 550	0.51 512	0.52 549	0.51 491	0.69 575	0.36 492	0.50 413	0.43 509	0.17 539	0.11 490	0.16 531	0.14 517	0.17 514	0.15 496

Wz-Net-TNSev	0.51 561	0.58 592	1.61 608	0.25 440	0.21 507	0.65 571	0.45 575	0.63 565	0.69 566	0.51 543	0.54 509	0.71 578	0.60 571	1.00 585	0.77 569	0.15 513	0.15 544	0.13 479	0.15 526	0.21 547	0.20 548

psmorigin	0.50 557	0.25 504	3.03 622	0.24 403	0.19 482	0.38 481	0.22 398	0.50 437	0.44 448	0.64 571	0.68 554	0.71 578	0.51 557	0.85 560	0.45 517	0.14 500	0.17 558	0.13 479	0.14 517	0.16 497	0.21 556

edge stereo	0.39 520	0.22 486	0.81 535	0.27 502	0.22 523	0.37 473	0.24 445	0.56 514	0.54 527	0.53 555	0.60 532	0.71 578	0.50 554	0.78 545	0.40 497	0.16 528	0.14 529	0.19 553	0.14 517	0.16 497	0.17 517

AnyNet_C01	0.65 580	0.58 592	2.60 620	0.32 547	0.26 557	0.88 593	0.61 597	0.63 565	0.62 551	0.68 576	0.96 585	0.76 581	0.60 571	0.96 581	1.43 609	0.16 528	0.16 551	0.17 537	0.17 547	0.23 557	0.23 568

PVD	0.58 572	0.34 553	0.84 547	0.39 576	0.31 575	0.59 563	0.47 581	0.80 596	1.25 611	0.92 593	1.09 591	0.79 582	0.82 594	0.85 560	0.76 566	0.21 561	0.18 564	0.22 565	0.18 553	0.27 574	0.35 591

RainbowNet	0.72 587	0.89 609	1.02 574	0.82 607	0.63 605	0.78 586	0.52 589	0.81 598	0.93 598	0.60 564	0.79 570	0.80 583	0.60 571	0.80 551	0.57 541	0.78 615	0.55 616	0.78 612	0.49 604	0.76 611	0.58 609

EDNetEfficientorigin	7.51 634	0.52 589	140.47 656	0.25 440	0.17 439	0.42 505	0.29 502	0.47 407	1.03 602	1.28 610	1.02 589	0.83 584	0.84 596	0.75 532	0.99 587	0.10 378	0.09 441	0.12 458	0.10 398	0.21 547	0.22 561

MFN_U_SF_RVC	0.56 568	0.51 587	1.19 588	0.38 574	0.22 523	0.69 575	0.27 480	0.80 596	0.67 561	0.73 580	0.74 564	0.87 585	0.61 580	0.81 554	0.76 566	0.29 585	0.27 590	0.32 586	0.37 597	0.32 585	0.31 586

MADNet+	1.01 603	1.16 621	4.72 627	0.70 603	0.47 591	1.24 609	0.96 619	0.97 607	0.89 592	0.65 573	0.77 568	0.87 585	0.85 598	2.09 622	1.68 614	0.38 596	0.39 603	0.31 585	0.27 586	0.43 590	0.39 594

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 583	0.64 597	1.06 578	0.45 584	0.27 559	1.40 617	0.58 594	0.78 592	0.92 596	0.84 589	0.86 578	0.88 587	0.68 583	1.33 607	0.68 563	0.37 595	0.29 594	0.34 589	0.36 596	0.43 590	0.37 592

SAMSARA	0.56 568	0.39 567	0.80 533	0.60 597	0.46 590	1.00 599	1.23 629	0.67 578	0.68 564	0.71 579	0.54 509	0.89 588	0.57 567	0.81 554	0.62 553	0.19 556	0.22 579	0.18 545	0.18 553	0.27 574	0.25 575

SANet	0.53 566	0.28 525	0.96 567	0.26 474	0.15 385	0.69 575	0.44 574	0.67 578	1.34 613	0.67 575	0.98 588	0.94 589	0.71 586	0.89 568	0.76 566	0.14 500	0.12 507	0.12 458	0.11 437	0.17 514	0.16 505

SPS-STEREO	0.69 584	0.61 595	0.98 569	0.52 594	0.57 600	0.74 580	0.50 588	0.78 592	0.62 551	0.95 597	0.86 578	0.94 589	0.70 585	1.01 586	0.87 579	0.58 606	0.51 610	0.50 598	0.50 606	0.55 597	0.58 609
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 587	0.81 604	1.33 598	0.72 604	0.50 595	0.80 588	0.31 518	0.71 586	0.80 581	0.50 538	0.72 563	0.95 591	0.43 532	0.96 581	1.20 604	1.13 628	0.21 575	0.76 611	0.45 600	0.65 605	0.46 601

coex-ft	3.44 628	0.73 601	48.55 654	0.24 403	0.19 482	0.50 543	0.43 571	0.47 407	2.40 624	7.03 638	1.20 596	0.97 592	2.23 627	0.73 523	1.92 621	0.12 455	0.15 544	0.14 505	0.12 476	0.21 547	0.43 597

MSAF-DinoV2	0.76 593	0.44 574	1.98 611	0.49 591	0.16 417	0.58 560	0.31 518	0.81 598	0.83 587	0.41 494	0.52 499	0.98 593	0.58 568	4.97 635	1.03 589	0.11 417	0.07 312	0.10 363	0.24 573	0.27 574	0.26 577

NVStereoNet_ROB	0.67 582	0.49 584	0.83 542	0.48 588	0.40 584	0.51 544	0.46 577	0.70 584	0.77 578	0.84 589	1.72 615	1.02 594	0.83 595	1.23 601	0.79 572	0.32 589	0.38 602	0.40 593	0.46 601	0.36 588	0.41 596
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.50 557	0.19 447	0.50 424	0.25 440	0.15 385	0.69 575	0.39 560	0.68 581	0.82 583	0.95 597	0.84 576	1.13 595	0.76 588	1.16 596	0.60 550	0.16 528	0.16 551	0.16 531	0.16 538	0.16 497	0.17 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 598	0.86 606	0.84 547	0.97 612	0.75 609	0.92 596	0.71 602	1.27 611	1.10 607	0.89 591	1.45 605	1.14 596	0.96 602	1.19 597	0.84 575	0.74 612	0.51 610	0.97 617	0.55 611	0.84 613	0.60 611

IMH-64	0.91 598	0.86 606	0.84 547	0.97 612	0.75 609	0.92 596	0.71 602	1.27 611	1.10 607	0.89 591	1.45 605	1.14 596	0.96 602	1.19 597	0.84 575	0.74 612	0.51 610	0.97 617	0.55 611	0.84 613	0.60 611

test_sample8	0.49 554	0.19 447	0.50 424	0.18 91	0.16 417	0.34 448	0.20 341	0.55 499	0.34 329	0.62 567	0.38 375	1.15 598	0.67 582	0.66 503	0.91 582	0.23 564	1.82 632	0.28 578	0.24 573	0.18 528	0.16 505

ELAS	0.74 591	0.36 558	0.85 550	0.36 566	0.33 577	1.36 614	0.77 609	0.93 605	0.92 596	1.41 616	1.53 610	1.16 599	1.17 609	0.95 580	1.03 589	0.26 575	0.25 588	0.28 578	0.28 589	0.31 582	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.74 591	0.36 558	1.00 571	0.37 572	0.33 577	0.88 593	0.93 618	0.83 600	1.08 606	1.35 612	1.33 602	1.24 600	1.33 617	1.06 590	0.95 585	0.27 580	0.25 588	0.29 582	0.27 586	0.30 581	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 601	1.17 622	1.70 609	0.91 610	0.41 585	1.19 607	0.92 617	1.10 608	1.14 609	1.16 608	1.14 594	1.25 601	0.88 599	1.75 618	1.04 591	0.87 619	0.50 608	0.87 615	0.53 609	0.96 621	0.52 604

WCMA_ROB	0.51 561	0.21 473	0.65 494	0.25 440	0.21 507	0.58 560	0.32 524	0.54 489	0.55 533	0.95 597	1.40 603	1.28 602	0.81 593	0.73 523	0.62 553	0.18 550	0.15 544	0.15 520	0.15 526	0.19 535	0.19 538

SGM+DAISY	0.87 596	0.66 599	1.30 597	0.51 592	0.60 602	1.03 600	0.84 615	0.76 590	0.73 574	1.39 614	1.51 609	1.31 603	1.22 611	1.11 592	1.08 592	0.57 605	0.53 613	0.51 600	0.51 607	0.54 596	0.61 614

ACVNet_1	0.72 587	0.81 604	1.37 600	0.72 604	0.53 598	0.77 583	0.42 569	0.85 604	0.90 594	0.74 583	0.75 565	1.32 604	0.72 587	1.02 587	0.55 540	0.54 602	0.31 597	0.71 608	0.35 593	0.64 604	0.45 598

IMH	1.05 606	0.95 614	1.00 571	1.01 614	0.78 612	1.11 602	0.68 601	1.38 614	1.43 616	1.00 600	1.72 615	1.43 605	1.14 606	1.73 617	0.89 581	1.09 625	0.55 616	0.99 619	0.57 613	0.87 616	0.62 616

WAO-7	1.01 603	0.89 609	0.93 562	0.83 609	0.66 606	1.18 605	0.81 613	1.40 615	1.57 618	1.11 606	1.76 617	1.45 606	1.19 610	1.50 611	1.14 597	0.61 607	0.62 623	0.70 607	0.68 618	0.66 607	0.60 611

ACVNet_2	0.89 597	0.87 608	1.25 592	0.82 607	0.62 604	0.97 598	0.62 598	1.14 610	1.42 615	1.00 600	1.40 603	1.47 607	0.84 596	1.11 592	0.66 561	0.61 607	0.43 606	0.78 612	0.49 604	0.75 610	0.52 604

MonStereo1	0.93 600	0.56 591	0.82 539	0.69 601	0.58 601	1.37 615	0.35 540	0.94 606	1.25 611	0.93 594	1.90 618	1.52 608	2.10 626	1.27 604	0.77 569	0.69 610	0.33 599	0.75 610	0.47 603	0.70 609	0.57 608

WAO-6	1.07 607	0.93 613	0.92 560	0.96 611	0.78 612	1.28 611	0.75 606	1.34 613	2.00 622	1.02 602	1.54 611	1.59 609	1.22 611	1.31 606	1.14 597	0.78 615	0.55 616	1.02 621	0.75 622	0.83 612	0.69 617

MeshStereo	0.58 572	0.27 522	0.67 500	0.22 304	0.17 439	0.66 573	0.37 549	0.78 592	0.61 549	1.47 624	1.30 600	1.65 610	0.79 590	1.12 594	0.59 547	0.17 539	0.17 558	0.17 537	0.14 517	0.17 514	0.14 484
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
JetBlue	1.14 609	0.76 602	2.36 615	0.59 596	0.75 609	3.04 628	1.78 632	1.11 609	0.90 594	0.94 595	1.10 592	1.66 611	1.28 615	2.09 622	1.72 616	0.43 599	0.36 601	0.38 591	0.38 599	0.58 599	0.56 606

FCDSN-DC	0.63 578	0.31 546	0.61 475	0.36 566	0.30 572	0.65 571	0.37 549	0.66 573	0.68 564	1.14 607	1.54 611	1.71 612	1.26 613	0.92 573	0.64 558	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.27 574	0.27 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 576	0.33 552	0.61 475	0.30 535	0.25 552	0.86 592	0.35 540	0.55 499	0.67 561	1.10 605	1.49 608	1.76 613	0.97 604	0.88 566	0.49 528	0.23 564	0.21 575	0.27 571	0.27 586	0.25 562	0.24 573

LVE	1.13 608	1.02 615	1.28 595	1.01 614	0.80 615	1.29 612	0.81 613	1.47 618	1.96 620	1.07 604	1.90 618	1.90 614	1.01 605	1.48 610	0.91 582	0.93 622	0.61 622	0.94 616	0.69 619	0.87 616	0.75 622

FC-DCNN	0.70 585	0.30 539	0.69 506	0.32 547	0.27 559	0.81 589	0.39 560	0.79 595	0.82 583	1.41 616	1.58 613	1.98 615	1.26 613	1.02 587	0.77 569	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.26 569	0.26 577

LE_ROB	1.76 621	0.20 459	2.68 621	0.48 588	0.52 597	0.78 586	0.96 619	0.84 601	6.61 637	7.40 639	2.08 623	2.08 616	4.83 633	1.27 604	3.79 632	0.10 378	0.08 406	0.12 458	0.11 437	0.11 405	0.10 388

FC-DCNN v2	0.71 586	0.30 539	0.67 500	0.32 547	0.27 559	0.84 590	0.39 560	0.84 601	0.85 591	1.44 620	1.64 614	2.09 617	1.28 615	1.06 590	0.80 573	0.24 571	0.22 579	0.27 571	0.26 582	0.26 569	0.25 575

WAO-8	1.46 616	1.10 619	1.09 580	1.10 618	0.84 616	2.06 621	0.75 606	1.84 624	3.83 630	1.44 620	2.21 624	2.15 618	1.43 619	3.17 628	1.19 602	0.91 620	0.65 625	1.09 622	0.79 623	0.90 618	0.71 618

Venus	1.46 616	1.10 619	1.09 580	1.10 618	0.84 616	2.06 621	0.75 606	1.84 624	3.83 630	1.44 620	2.21 624	2.15 618	1.43 619	3.17 628	1.19 602	0.91 620	0.65 625	1.09 622	0.79 623	0.90 618	0.71 618

Dean	1.17 610	1.04 617	1.49 604	1.03 616	0.78 612	1.20 608	0.77 609	1.48 619	1.96 620	1.28 610	1.99 621	2.15 618	1.14 606	1.25 602	1.00 588	0.81 617	0.60 620	1.01 620	0.69 619	0.92 620	0.74 621

JetRed	2.30 626	2.64 631	6.12 629	1.12 621	1.38 627	5.85 634	3.29 634	1.99 627	1.67 619	1.98 627	1.95 620	2.16 621	1.60 622	2.48 626	4.10 633	1.05 623	1.60 631	1.09 622	1.01 629	1.67 630	1.28 630

MADNet++	2.26 625	1.80 629	2.06 612	2.13 631	1.97 629	2.61 627	1.79 633	2.38 630	2.16 623	2.75 631	2.65 628	2.38 622	2.43 629	3.17 628	3.21 629	2.17 633	1.95 634	1.94 633	1.63 632	2.06 631	2.01 633

notaker	1.45 615	1.34 625	1.48 602	1.40 625	1.07 622	1.18 605	0.85 616	1.48 619	1.40 614	1.51 625	3.46 631	2.40 623	1.81 623	1.76 619	1.45 612	1.11 626	0.69 628	1.38 629	0.87 625	1.31 627	0.97 626

pmcnn	0.50 557	0.20 459	0.78 523	0.24 403	0.26 557	0.39 489	0.30 513	0.51 454	0.50 508	0.54 557	1.23 598	2.52 624	0.37 501	0.77 543	0.95 585	0.08 246	0.06 181	0.06 63	0.05 82	0.10 357	0.08 270

UNDER WATER-64	1.55 618	1.19 623	2.52 618	1.31 623	0.95 620	2.12 623	1.21 628	1.45 617	3.19 626	1.43 619	1.32 601	2.64 625	2.04 625	1.63 614	1.83 618	1.11 626	0.67 627	1.28 627	0.92 626	1.19 623	1.02 627

TorneroNet-64	1.43 614	1.03 616	1.20 589	1.10 618	0.86 618	2.26 625	0.73 605	1.84 624	3.84 632	1.25 609	2.25 626	2.69 626	1.42 618	1.76 619	1.43 609	0.76 614	0.50 608	1.09 622	0.66 617	1.23 625	0.76 623

UNDER WATER	1.59 619	1.22 624	2.36 615	1.38 624	1.03 621	1.67 620	1.10 625	1.54 622	3.63 628	1.44 620	1.47 607	2.85 627	2.25 628	1.67 615	1.94 622	1.06 624	0.62 623	1.31 628	0.93 627	1.21 624	1.02 627

KSHMR	1.89 623	1.36 626	1.60 606	1.47 627	1.22 625	1.38 616	1.06 623	1.79 623	5.97 636	1.42 618	5.65 636	2.98 628	1.14 606	2.23 625	1.20 604	1.27 629	1.12 630	1.46 631	1.10 630	1.32 628	1.15 629

ktn	1.77 622	1.36 626	1.22 590	1.43 626	1.14 623	1.52 618	1.08 624	1.51 621	3.96 633	2.77 632	4.69 633	3.35 629	1.46 621	1.69 616	1.25 606	1.43 630	0.77 629	1.45 630	0.99 628	1.32 628	0.96 625

MANE	1.41 613	0.36 558	0.74 521	0.43 581	0.41 585	2.16 624	0.80 611	2.39 631	3.38 627	2.22 628	3.06 630	3.54 630	2.73 631	2.15 624	1.94 622	0.28 583	0.27 590	0.30 584	0.46 601	0.28 579	0.34 590

TorneroNet	2.22 624	1.08 618	1.24 591	1.14 622	0.90 619	5.58 632	0.80 611	2.12 629	8.69 638	2.58 630	5.42 635	3.88 631	1.97 624	1.78 621	1.87 619	0.86 618	0.54 615	1.15 626	0.74 621	1.23 625	0.85 624

tt	4.71 631	0.10 125	3.94 623	2.06 630	1.53 628	10.14 640	16.88 641	9.27 642	4.98 634	1.39 614	1.02 589	4.68 632	4.90 634	3.35 631	5.86 637	5.76 640	9.15 645	2.24 636	2.53 635	3.10 633	1.32 631

DPSimNet_ROB	4.34 630	4.23 632	6.89 631	3.67 632	3.68 630	4.75 629	5.21 637	2.67 632	3.68 629	5.82 637	3.95 632	5.57 633	6.72 637	3.46 632	4.48 634	4.05 639	2.88 637	4.68 639	3.12 639	3.69 634	3.62 637

DGTPSM_ROB	8.34 635	5.10 633	10.37 639	5.31 634	10.18 636	8.33 636	23.60 646	6.06 638	13.41 645	4.90 633	10.87 643	5.65 634	10.44 640	6.17 636	12.59 641	3.74 637	7.55 640	3.69 637	7.26 642	4.14 636	7.46 639

DPSMNet_ROB	8.40 636	5.11 634	10.49 640	5.58 635	10.25 637	8.34 637	23.62 647	6.07 639	13.45 646	4.93 634	10.88 644	5.66 635	10.44 640	6.24 637	12.64 642	3.98 638	7.61 641	3.76 638	7.30 643	4.20 637	7.51 640

HanzoNet	2.97 627	1.69 628	2.29 614	1.74 628	1.33 626	1.53 619	1.03 622	1.99 627	2.64 625	5.51 636	5.16 634	5.90 636	6.82 638	4.32 634	3.29 630	3.16 636	2.02 636	1.92 632	2.87 637	2.24 632	1.89 632

SGM-ForestM	1.36 611	0.28 525	0.79 530	0.26 474	0.16 417	2.26 625	1.00 621	1.42 616	1.46 617	2.38 629	2.05 622	5.95 637	2.66 630	2.95 627	2.46 627	0.17 539	0.18 564	0.18 545	0.18 553	0.15 489	0.18 530

TCMNet-wrong-test	4.29 629	5.57 636	4.65 624	11.33 640	10.39 638	5.73 633	4.48 636	4.13 635	1.02 601	1.91 626	2.39 627	6.16 638	3.62 632	3.84 633	4.50 635	1.99 632	0.47 607	1.97 634	1.69 633	5.69 638	4.31 638

USTest	6.88 633	5.23 635	5.63 628	7.22 636	7.29 633	14.34 642	22.76 642	8.48 640	9.32 639	5.42 635	6.39 637	6.29 639	6.64 636	6.92 638	8.62 640	1.94 631	3.29 638	2.16 635	2.55 636	3.85 635	3.29 636

LRCNet_RVC	10.90 639	14.34 647	9.35 632	15.35 641	8.04 635	1.08 601	0.34 536	8.78 641	0.70 568	12.63 647	16.05 647	9.85 640	6.54 635	8.57 641	6.34 638	20.27 654	5.40 639	23.70 652	21.88 651	14.87 645	13.83 647

Anonymous_1	16.62 646	9.35 638	9.84 633	10.66 637	14.64 641	18.66 647	27.12 648	12.64 646	13.51 647	10.76 646	10.30 642	10.13 641	10.60 642	11.06 646	12.74 643	15.87 653	7.74 642	16.92 650	43.48 654	58.66 657	7.68 641

xxxxx1	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

tt_ll	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

ff	15.27 642	9.54 639	10.31 634	20.13 644	18.88 644	17.08 643	23.03 643	10.36 643	10.99 641	9.21 641	9.62 639	10.74 642	10.61 643	10.72 643	13.89 646	7.97 644	9.20 646	31.85 655	44.72 655	12.84 642	13.69 644

DPSM_ROB	11.49 640	9.87 642	10.35 637	11.13 638	11.31 639	19.11 648	27.51 649	13.37 647	14.21 648	10.31 644	11.06 645	10.96 645	11.27 646	11.96 647	13.59 644	6.78 642	8.19 643	6.03 641	7.09 640	7.93 639	7.73 642

DPSM	11.49 640	9.87 642	10.35 637	11.13 638	11.31 639	19.11 648	27.51 649	13.37 647	14.21 648	10.31 644	11.06 645	10.96 645	11.27 646	11.96 647	13.59 644	6.78 642	8.19 643	6.03 641	7.09 640	7.93 639	7.73 642

BEATNet-Init1	4.73 632	2.61 630	13.29 641	0.58 595	0.53 598	10.12 639	3.33 635	4.83 636	5.01 635	8.75 640	8.51 638	14.08 647	7.60 639	7.70 640	5.34 636	0.28 583	0.28 593	0.34 589	0.37 597	0.57 598	0.45 598

HaxPig	17.72 647	20.22 654	19.73 643	16.53 642	16.51 642	9.27 638	9.33 638	14.34 649	13.27 644	18.65 648	18.70 648	17.35 648	16.77 649	17.04 649	16.45 649	22.05 655	20.89 655	22.27 651	21.53 650	21.29 652	22.13 654

PML	16.10 645	12.82 646	6.78 630	5.23 633	7.76 634	33.92 650	66.56 657	5.30 637	10.28 640	26.12 656	68.59 657	20.51 649	13.49 648	10.06 642	6.78 639	5.96 641	2.00 635	6.04 643	2.18 634	8.96 641	2.60 635

MEDIAN_ROB	21.21 648	24.62 655	23.47 652	19.58 643	19.65 647	13.22 641	10.96 639	17.88 650	17.00 650	22.14 655	22.02 650	20.86 650	20.36 650	21.06 650	19.71 650	25.63 656	24.13 656	26.21 653	25.20 652	25.17 653	25.38 655

RAFT-FEzeroshot	23.10 649	19.88 650	20.56 646	22.49 648	22.75 650	38.38 651	55.50 654	26.84 652	28.66 653	20.60 650	22.10 651	22.05 651	22.74 652	24.00 653	27.37 655	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.28 646	15.96 647	15.54 650

RAFT-FE	23.10 649	19.88 650	20.56 646	22.49 648	22.75 650	38.38 651	55.50 654	26.84 652	28.66 653	20.60 650	22.10 651	22.05 651	22.74 652	24.00 653	27.37 655	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.28 646	15.96 647	15.54 650

FlowAnything	23.14 652	19.87 649	20.79 649	22.50 650	22.74 649	38.39 653	55.46 652	26.89 654	28.72 656	20.77 654	22.29 655	22.07 653	22.72 651	23.99 651	27.41 657	13.60 650	16.55 654	12.15 647	14.36 649	15.97 649	15.52 648

CasAABBNet	23.10 649	19.86 648	20.64 648	22.47 647	22.73 648	38.41 654	55.50 654	26.89 654	28.70 655	20.61 652	22.15 653	22.08 654	22.75 654	23.99 651	27.36 653	13.59 647	16.48 650	12.14 644	14.27 645	15.95 646	15.53 649

Selective-RAFT-Error	23.16 653	19.93 652	20.87 650	22.54 651	22.81 652	38.52 656	55.47 653	27.01 657	28.83 657	20.66 653	22.25 654	22.09 655	22.80 656	24.09 655	27.36 653	13.61 651	16.48 650	12.15 647	14.28 646	15.99 650	15.57 652

LSM0	24.24 654	19.98 653	22.32 651	24.22 652	40.14 656	38.48 655	55.20 651	26.95 656	28.57 652	20.49 649	21.83 649	22.26 656	22.75 654	24.22 656	27.30 652	13.66 652	16.32 649	12.19 649	14.15 644	16.10 651	17.66 653

AVERAGE_ROB	25.43 655	29.06 656	27.24 653	24.63 653	24.20 655	17.73 646	12.61 640	22.29 651	21.39 651	26.79 657	26.16 656	25.20 657	24.64 657	25.07 657	23.53 651	29.96 657	28.40 657	30.60 654	29.58 653	29.72 654	29.84 656

test_example2	101.33 656	108.28 657	68.15 655	98.43 654	106.93 657	89.75 657	102.43 658	36.80 658	97.65 658	129.04 658	130.15 658	65.26 658	66.62 658	92.11 658	80.24 658	144.10 658	199.48 658	81.81 658	103.01 658	125.01 658	101.27 657

ccccc		256.29 658		354.40 657	364.36 658	149.10 658		152.89 659		153.93 659		164.00 659		268.02 659		390.55 659	349.22 659	244.59 659	219.82 659	412.30 659

ASD4		6.65 637

Low-res two-view benchmark