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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

asd	0.10 2	0.10 125	0.15 22	0.17 53	0.10 110	0.16 80	0.10 8	0.19 25	0.13 39	0.12 76	0.11 32	0.09 22	0.10 66	0.16 69	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_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

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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

test_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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.
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
z-mn7	0.44 542	0.40 568	1.09 580	0.25 440	0.18 460	0.61 567	0.34 536	0.56 514	0.93 598	0.43 510	0.96 585	0.53 524	0.39 511	0.94 577	0.59 547	0.10 378	0.09 441	0.10 363	0.10 398	0.14 475	0.13 463

w-ln-seven-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IMH-64-1	0.91 598	0.86 606	0.84 547	0.97 612	0.75 609	0.92 596	0.71 602	1.27 611	1.10 607	0.89 591	1.45 605	1.14 596	0.96 602	1.19 597	0.84 575	0.74 612	0.51 610	0.97 617	0.55 611	0.84 613	0.60 611

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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