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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.25w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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)
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 + 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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-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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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_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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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