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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 8	0.16 48	0.16 25	0.08 10	0.12 8	0.13 84	0.11 1	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.05 32

mfccc	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.15 4	0.09 38	0.16 86	0.11 17	0.20 41	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.11 86	0.10 71	0.14 20	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ss10	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 25	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.21 65	0.14 57	0.10 37	0.11 38	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

5k_new	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.15 4	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.18 20	0.13 39	0.10 37	0.09 12	0.10 42	0.09 23	0.15 53	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

SX	0.10 2	0.07 8	0.17 75	0.16 25	0.09 38	0.14 25	0.11 17	0.17 12	0.13 39	0.10 37	0.08 10	0.12 105	0.09 23	0.15 53	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

USM	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.17 59	0.08 10	0.15 48	0.12 37	0.20 41	0.15 68	0.10 37	0.10 22	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

weee2	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 25	0.09 38	0.15 48	0.12 37	0.17 12	0.13 39	0.09 8	0.09 12	0.11 86	0.10 71	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ACM	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.16 25	0.09 38	0.15 48	0.11 17	0.19 28	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.10 42	0.09 23	0.15 53	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uiiii_40	0.10 2	0.07 8	0.13 1	0.15 4	0.09 38	0.14 25	0.11 17	0.20 41	0.11 7	0.09 8	0.09 12	0.10 42	0.11 117	0.15 53	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.5w_L	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 25	0.09 38	0.14 25	0.11 17	0.20 41	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.10 42	0.11 117	0.17 96	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 32

StePilot	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 25	0.09 38	0.14 25	0.11 17	0.20 41	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.10 42	0.10 71	0.17 96	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 25	0.09 38	0.15 48	0.13 84	0.22 85	0.18 105	0.10 37	0.11 38	0.08 3	0.09 23	0.15 53	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.18 98	0.09 38	0.15 48	0.12 37	0.23 111	0.14 57	0.10 37	0.12 65	0.10 42	0.09 23	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 59	0.09 38	0.15 48	0.12 37	0.22 85	0.15 68	0.09 8	0.10 22	0.10 42	0.09 23	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 59	0.09 38	0.15 48	0.13 84	0.23 111	0.17 92	0.10 37	0.09 12	0.10 42	0.10 71	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 183	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 59	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.23 111	0.18 105	0.09 8	0.10 22	0.09 22	0.10 71	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 59	0.10 117	0.15 48	0.12 37	0.23 111	0.17 92	0.10 37	0.09 12	0.11 86	0.10 71	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 75	0.15 4	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.12 65	0.13 119	0.10 71	0.18 119	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.06 70	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 37	0.18 20	0.10 3	0.09 8	0.10 22	0.11 86	0.10 71	0.16 76	0.12 67	0.07 101	0.08 413	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.15 4	0.09 38	0.16 86	0.13 84	0.20 41	0.13 39	0.09 8	0.11 38	0.10 42	0.08 8	0.15 53	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.16 25	0.09 38	0.15 48	0.11 17	0.20 41	0.11 7	0.08 1	0.09 12	0.12 105	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.16 25	0.08 10	0.16 86	0.13 84	0.21 65	0.12 17	0.09 8	0.11 38	0.11 86	0.10 71	0.13 7	0.11 16	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.15 4	0.09 38	0.15 48	0.11 17	0.22 85	0.13 39	0.09 8	0.12 65	0.12 105	0.10 71	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.15 4	0.09 38	0.16 86	0.12 37	0.20 41	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.11 86	0.09 23	0.16 76	0.13 137	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 25	0.09 38	0.17 114	0.12 37	0.21 65	0.12 17	0.10 37	0.11 38	0.10 42	0.10 71	0.13 7	0.13 137	0.06 34	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.16 25	0.09 38	0.17 114	0.13 84	0.22 85	0.12 17	0.09 8	0.11 38	0.11 86	0.09 23	0.13 7	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 25	0.09 38	0.16 86	0.13 84	0.20 41	0.12 17	0.10 37	0.10 22	0.10 42	0.10 71	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 25	0.09 38	0.15 48	0.12 37	0.21 65	0.11 7	0.10 37	0.12 65	0.09 22	0.10 71	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 183	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 38	0.15 48	0.12 37	0.21 65	0.11 7	0.09 8	0.12 65	0.11 86	0.10 71	0.13 7	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.16 25	0.09 38	0.14 25	0.13 84	0.21 65	0.09 1	0.09 8	0.11 38	0.10 42	0.09 23	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 25	0.09 38	0.15 48	0.12 37	0.22 85	0.11 7	0.09 8	0.11 38	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 48	0.16 25	0.09 38	0.15 48	0.12 37	0.22 85	0.12 17	0.09 8	0.11 38	0.10 42	0.09 23	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 48	0.15 4	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.19 28	0.13 39	0.10 37	0.12 65	0.11 86	0.09 23	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 48	0.16 25	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.20 41	0.13 39	0.09 8	0.11 38	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 48	0.15 4	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.21 65	0.13 39	0.09 8	0.11 38	0.10 42	0.09 23	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 48	0.15 4	0.09 38	0.14 25	0.11 17	0.20 41	0.14 57	0.10 37	0.12 65	0.10 42	0.09 23	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 38	0.14 25	0.12 37	0.21 65	0.12 17	0.10 37	0.12 65	0.10 42	0.09 23	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 48	0.15 4	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.20 41	0.12 17	0.10 37	0.11 38	0.10 42	0.09 23	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 48	0.15 4	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.20 41	0.11 7	0.09 8	0.11 38	0.10 42	0.09 23	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 48	0.15 4	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.20 41	0.12 17	0.09 8	0.11 38	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 75	0.16 25	0.08 10	0.17 114	0.11 17	0.18 20	0.13 39	0.13 100	0.13 86	0.08 3	0.10 71	0.15 53	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 86	0.16 25	0.08 10	0.16 86	0.11 17	0.19 28	0.12 17	0.12 83	0.13 86	0.09 22	0.10 71	0.16 76	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 48	0.16 25	0.08 10	0.12 8	0.11 17	0.16 5	0.12 17	0.12 83	0.14 118	0.10 42	0.10 71	0.20 160	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

OmniDepth	0.10 2	0.09 90	0.14 8	0.19 142	0.07 1	0.16 86	0.12 37	0.16 5	0.12 17	0.08 1	0.09 12	0.14 145	0.13 176	0.14 20	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 5	0.04 1

MonStereo	0.10 2	0.08 55	0.13 1	0.17 59	0.08 10	0.14 25	0.12 37	0.24 129	0.19 124	0.09 8	0.11 38	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 55	0.13 1	0.18 98	0.10 117	0.13 15	0.12 37	0.15 4	0.12 17	0.10 37	0.13 86	0.10 42	0.10 71	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 55	0.13 1	0.17 59	0.08 10	0.13 15	0.12 37	0.24 129	0.19 124	0.09 8	0.11 38	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 48	0.16 25	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 41	0.12 17	0.11 66	0.11 38	0.08 3	0.08 8	0.23 205	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 127

S2M2_XL	0.10 2	0.09 90	0.21 114	0.14 1	0.10 117	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 37	0.11 38	0.09 22	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.09 336	0.07 319	0.08 217	0.07 199	0.08 228	0.06 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 132	0.15 22	0.17 59	0.10 117	0.16 86	0.10 8	0.19 28	0.13 39	0.12 83	0.11 38	0.09 22	0.10 71	0.16 76	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 132	0.15 22	0.17 59	0.09 38	0.15 48	0.10 8	0.19 28	0.13 39	0.12 83	0.12 65	0.08 3	0.11 117	0.16 76	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 55	0.19 94	0.16 25	0.09 38	0.12 8	0.13 84	0.18 20	0.13 39	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 76	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 55	0.19 94	0.16 25	0.09 38	0.12 8	0.13 84	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 96	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 55	0.16 48	0.17 59	0.08 10	0.16 86	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.10 37	0.07 3	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.06 127

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 55	0.15 22	0.17 59	0.09 38	0.15 48	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 53	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 55	0.15 22	0.18 98	0.09 38	0.15 48	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 96	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 55	0.15 22	0.18 98	0.07 1	0.15 48	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 8	0.18 119	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.05 32

LGtest1	0.10 2	0.08 55	0.17 75	0.17 59	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 23	0.15 53	0.11 16	0.08 253	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.06 127

MonSter	0.10 2	0.08 55	0.13 1	0.17 59	0.08 10	0.14 25	0.12 37	0.24 129	0.19 124	0.09 8	0.11 38	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

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.17 59	0.08 10	0.09 1	0.13 84	0.24 129	0.13 39	0.10 37	0.09 12	0.09 22	0.08 8	0.18 119	0.12 67	0.07 101	0.06 183	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 61	0.07 8	0.16 48	0.15 4	0.09 38	0.16 86	0.12 37	0.22 85	0.13 39	0.09 8	0.11 38	0.11 86	0.10 71	0.13 7	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 61	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 38	0.16 86	0.12 37	0.25 138	0.10 3	0.10 37	0.12 65	0.11 86	0.10 71	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 61	0.07 8	0.15 22	0.16 25	0.08 10	0.17 114	0.13 84	0.24 129	0.12 17	0.11 66	0.14 118	0.10 42	0.10 71	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 183	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv4	0.11 61	0.08 55	0.17 75	0.16 25	0.09 38	0.13 15	0.10 8	0.21 65	0.12 17	0.13 100	0.17 147	0.09 22	0.14 198	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 89	0.05 5	0.04 1

AdaDepth	0.11 61	0.09 90	0.20 105	0.20 205	0.10 117	0.19 166	0.13 84	0.16 5	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.09 22	0.09 23	0.19 143	0.12 67	0.05 10	0.05 32	0.06 70	0.06 143	0.05 5	0.05 32

asda	0.11 61	0.11 198	0.16 48	0.17 59	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.24 129	0.16 75	0.11 66	0.11 38	0.08 3	0.10 71	0.15 53	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 61	0.10 132	0.14 8	0.17 59	0.10 117	0.15 48	0.12 37	0.25 138	0.17 92	0.14 127	0.13 86	0.09 22	0.09 23	0.18 119	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 61	0.09 90	0.15 22	0.17 59	0.09 38	0.15 48	0.10 8	0.19 28	0.18 105	0.14 127	0.17 147	0.09 22	0.10 71	0.18 119	0.13 137	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.25_new	0.11 61	0.11 198	0.16 48	0.17 59	0.10 117	0.17 114	0.12 37	0.21 65	0.14 57	0.12 83	0.13 86	0.09 22	0.10 71	0.15 53	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 61	0.11 198	0.16 48	0.17 59	0.10 117	0.17 114	0.12 37	0.21 65	0.14 57	0.12 83	0.13 86	0.09 22	0.10 71	0.15 53	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 61	0.11 198	0.15 22	0.17 59	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.21 65	0.16 75	0.13 100	0.13 86	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.06 93	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 61	0.11 198	0.15 22	0.17 59	0.09 38	0.14 25	0.12 37	0.21 65	0.16 75	0.13 100	0.13 86	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.06 93	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 61	0.11 198	0.16 48	0.17 59	0.10 117	0.17 114	0.12 37	0.21 65	0.14 57	0.12 83	0.13 86	0.09 22	0.10 71	0.15 53	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 61	0.10 132	0.15 22	0.18 98	0.09 38	0.15 48	0.15 139	0.20 41	0.15 68	0.12 83	0.13 86	0.10 42	0.09 23	0.17 96	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 61	0.09 90	0.14 8	0.16 25	0.09 38	0.15 48	0.12 37	0.25 138	0.16 75	0.14 127	0.13 86	0.08 3	0.10 71	0.16 76	0.13 137	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w_new	0.11 61	0.09 90	0.15 22	0.17 59	0.09 38	0.19 166	0.10 8	0.22 85	0.17 92	0.14 127	0.12 65	0.10 42	0.11 117	0.17 96	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 61	0.09 90	0.15 22	0.17 59	0.09 38	0.19 166	0.10 8	0.22 85	0.17 92	0.14 127	0.12 65	0.10 42	0.11 117	0.17 96	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 61	0.09 90	0.15 22	0.17 59	0.11 164	0.18 139	0.12 37	0.23 111	0.14 57	0.13 100	0.11 38	0.08 3	0.10 71	0.16 76	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 61	0.10 132	0.14 8	0.17 59	0.09 38	0.17 114	0.09 2	0.22 85	0.16 75	0.13 100	0.13 86	0.09 22	0.11 117	0.19 143	0.13 137	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 61	0.10 132	0.15 22	0.18 98	0.08 10	0.16 86	0.14 115	0.27 162	0.20 149	0.14 127	0.14 118	0.08 3	0.11 117	0.13 7	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 89	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 61	0.09 90	0.14 8	0.19 142	0.12 221	0.14 25	0.12 37	0.25 138	0.17 92	0.13 100	0.16 136	0.08 3	0.09 23	0.19 143	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 61	0.09 90	0.13 1	0.17 59	0.12 221	0.15 48	0.11 17	0.23 111	0.15 68	0.14 127	0.12 65	0.08 3	0.09 23	0.21 180	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 61	0.06 1	0.17 75	0.15 4	0.11 164	0.16 86	0.13 84	0.21 65	0.16 75	0.11 66	0.15 123	0.09 22	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.05 5	0.05 32

111111	0.11 61	0.07 8	0.17 75	0.19 142	0.11 164	0.13 15	0.11 17	0.22 85	0.15 68	0.11 66	0.12 65	0.12 105	0.08 8	0.18 119	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.08 228	0.06 127

LG-G_1	0.11 61	0.08 55	0.18 86	0.18 98	0.07 1	0.21 229	0.09 2	0.19 28	0.11 7	0.10 37	0.09 12	0.11 86	0.10 71	0.19 143	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.06 127

LG-G	0.11 61	0.08 55	0.18 86	0.18 98	0.07 1	0.21 229	0.09 2	0.19 28	0.11 7	0.10 37	0.09 12	0.11 86	0.10 71	0.19 143	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.06 127

SGD-Stereo	0.11 61	0.08 55	0.17 75	0.17 59	0.07 1	0.17 114	0.13 84	0.18 20	0.16 75	0.11 66	0.13 86	0.11 86	0.12 144	0.18 119	0.11 16	0.08 253	0.04 2	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 61	0.08 55	0.17 75	0.17 59	0.09 38	0.22 257	0.14 115	0.14 3	0.16 75	0.11 66	0.10 22	0.09 22	0.08 8	0.21 180	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV-Stereo++	0.11 61	0.08 55	0.15 22	0.19 142	0.11 164	0.14 25	0.10 8	0.22 85	0.18 105	0.10 37	0.13 86	0.10 42	0.11 117	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.05 32

VIP-Stereo	0.12 90	0.12 240	0.21 114	0.18 98	0.11 164	0.24 301	0.12 37	0.19 28	0.18 105	0.10 37	0.13 86	0.11 86	0.09 23	0.19 143	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GEAStereo	0.12 90	0.09 90	0.20 105	0.18 98	0.12 221	0.19 166	0.16 172	0.20 41	0.14 57	0.12 83	0.15 123	0.10 42	0.09 23	0.16 76	0.10 1	0.08 253	0.06 183	0.06 70	0.05 89	0.08 228	0.08 277

GSStereo	0.12 90	0.09 90	0.20 105	0.17 59	0.12 221	0.19 166	0.16 172	0.26 148	0.18 105	0.13 100	0.15 123	0.10 42	0.09 23	0.16 76	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.08 228	0.08 277

gasm-f	0.12 90	0.09 90	0.19 94	0.18 98	0.12 221	0.18 139	0.18 256	0.20 41	0.14 57	0.12 83	0.19 168	0.10 42	0.11 117	0.16 76	0.11 16	0.08 253	0.06 183	0.06 70	0.05 89	0.09 298	0.08 277

Replicate-Monster	0.12 90	0.10 132	0.32 216	0.16 25	0.08 10	0.17 114	0.10 8	0.22 85	0.19 124	0.11 66	0.10 22	0.10 42	0.09 23	0.19 143	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.08 277

3w_stereo	0.12 90	0.11 198	0.18 86	0.18 98	0.08 10	0.16 86	0.15 139	0.27 162	0.19 124	0.12 83	0.12 65	0.07 1	0.12 144	0.15 53	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

1w_stereo	0.12 90	0.08 55	0.14 8	0.18 98	0.09 38	0.16 86	0.15 139	0.25 138	0.21 166	0.13 100	0.16 136	0.08 3	0.12 144	0.16 76	0.13 137	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GREAT-IGEV	0.12 90	0.09 90	0.25 151	0.16 25	0.11 164	0.14 25	0.16 172	0.17 12	0.17 92	0.10 37	0.15 123	0.09 22	0.09 23	0.18 119	0.10 1	0.06 34	0.07 319	0.06 70	0.05 89	0.07 162	0.10 395

AIO_rvc	0.12 90	0.11 198	0.22 124	0.19 142	0.10 117	0.15 48	0.17 213	0.20 41	0.16 75	0.11 66	0.13 86	0.13 119	0.08 8	0.22 196	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.07 209

AIO_test	0.12 90	0.09 90	0.20 105	0.19 142	0.11 164	0.15 48	0.17 213	0.19 28	0.16 75	0.11 66	0.13 86	0.14 145	0.09 23	0.20 160	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.05 32

GIP-stereo	0.12 90	0.09 90	0.20 105	0.19 142	0.11 164	0.16 86	0.14 115	0.29 194	0.18 105	0.11 66	0.16 136	0.13 119	0.09 23	0.15 53	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.05 32

IGEV-Stereo+	0.12 90	0.08 55	0.17 75	0.18 98	0.13 299	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 68	0.10 37	0.08 10	0.10 42	0.10 71	0.21 180	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.16 504	0.24 580

RSM++	0.12 90	0.09 90	0.19 94	0.20 205	0.09 38	0.17 114	0.15 139	0.21 65	0.19 124	0.12 83	0.12 65	0.14 145	0.09 23	0.20 160	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.07 162	0.05 32

RSM	0.12 90	0.09 90	0.20 105	0.20 205	0.09 38	0.16 86	0.15 139	0.23 111	0.18 105	0.13 100	0.13 86	0.15 162	0.09 23	0.21 180	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.05 32

Selective-IGEV	0.12 90	0.09 90	0.22 124	0.19 142	0.10 117	0.15 48	0.14 115	0.27 162	0.15 68	0.13 100	0.14 118	0.13 119	0.08 8	0.21 180	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.05 32

DDF-Stereo	0.13 105	0.08 55	0.19 94	0.19 142	0.16 424	0.12 8	0.15 139	0.18 20	0.18 105	0.11 66	0.10 22	0.13 119	0.12 144	0.23 205	0.19 309	0.08 253	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.21 554	0.06 127

GASTEREO	0.13 105	0.12 240	0.21 114	0.23 359	0.10 117	0.18 139	0.15 139	0.26 148	0.18 105	0.17 176	0.16 136	0.11 86	0.13 176	0.19 143	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.07 199	0.06 93	0.06 127

MSCF	0.13 105	0.12 240	0.21 114	0.22 311	0.10 117	0.16 86	0.15 139	0.26 148	0.18 105	0.17 176	0.16 136	0.11 86	0.13 176	0.18 119	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.07 199	0.06 93	0.06 127

water-stereo	0.13 105	0.08 55	0.20 105	0.19 142	0.10 117	0.17 114	0.14 115	0.25 138	0.19 124	0.17 176	0.23 212	0.15 162	0.15 217	0.12 2	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.05 32

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 105	0.09 90	0.24 138	0.20 205	0.10 117	0.15 48	0.14 115	0.22 85	0.16 75	0.12 83	0.19 168	0.15 162	0.11 117	0.13 7	0.17 257	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.06 143	0.07 162	0.06 127

LG-Stereo	0.13 105	0.10 132	0.24 138	0.20 205	0.09 38	0.16 86	0.18 256	0.21 65	0.18 105	0.11 66	0.17 147	0.09 22	0.09 23	0.15 53	0.14 177	0.05 10	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.05 32

S2M2_L	0.13 105	0.11 198	0.20 105	0.16 25	0.12 221	0.12 8	0.07 1	0.18 20	0.20 149	0.12 83	0.15 123	0.14 145	0.12 144	0.15 53	0.14 177	0.13 481	0.09 448	0.09 297	0.10 405	0.11 412	0.09 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 105	0.14 346	0.19 94	0.26 481	0.09 38	0.15 48	0.13 84	0.22 85	0.18 105	0.12 83	0.11 38	0.10 42	0.13 176	0.21 180	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.07 162	0.05 32

StereoAnything_RVC	0.13 105	0.37 570	0.36 272	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 160	0.10 1	0.09 336	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.24 567	0.05 32

castereo++	0.13 105	0.10 132	0.18 86	0.18 98	0.10 117	0.27 346	0.13 84	0.23 111	0.23 198	0.11 66	0.13 86	0.16 179	0.10 71	0.18 119	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 105	0.09 90	0.24 138	0.19 142	0.10 117	0.17 114	0.19 301	0.22 85	0.16 75	0.14 127	0.11 38	0.13 119	0.10 71	0.24 218	0.18 279	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.07 162	0.06 127
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 105	0.10 132	0.22 124	0.19 142	0.10 117	0.19 166	0.17 213	0.19 28	0.19 124	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.11 117	0.24 218	0.16 226	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.06 127

mms	0.13 105	0.11 198	0.19 94	0.19 142	0.12 221	0.16 86	0.17 213	0.20 41	0.17 92	0.13 100	0.17 147	0.14 145	0.09 23	0.24 218	0.14 177	0.06 34	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.07 162	0.07 209

ours_stereo	0.13 105	0.11 198	0.23 130	0.20 205	0.11 164	0.17 114	0.18 256	0.20 41	0.19 124	0.13 100	0.18 160	0.14 145	0.10 71	0.23 205	0.14 177	0.06 34	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.06 93	0.05 32

RAStereo	0.13 105	0.12 240	0.27 168	0.22 311	0.11 164	0.15 48	0.18 256	0.23 111	0.23 198	0.13 100	0.17 147	0.11 86	0.09 23	0.15 53	0.13 137	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.06 143	0.07 162	0.05 32

Occ-G	0.13 105	0.08 55	0.21 114	0.17 59	0.10 117	0.15 48	0.19 301	0.22 85	0.19 124	0.13 100	0.19 168	0.21 234	0.11 117	0.17 96	0.14 177	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.07 162	0.06 127

Pointernet	0.13 105	0.07 8	0.27 168	0.19 142	0.11 164	0.20 201	0.12 37	0.31 224	0.24 213	0.15 141	0.15 123	0.13 119	0.11 117	0.17 96	0.13 137	0.08 253	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.05 32

AIO-Stereo	0.13 105	0.10 132	0.22 124	0.20 205	0.09 38	0.16 86	0.15 139	0.27 162	0.16 75	0.13 100	0.15 123	0.13 119	0.08 8	0.18 119	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.06 127

trnet	0.13 105	0.08 55	0.21 114	0.15 4	0.07 1	0.21 229	0.12 37	0.24 129	0.24 213	0.16 163	0.21 197	0.15 162	0.13 176	0.18 119	0.13 137	0.08 253	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.05 32

MoCha-V2	0.13 105	0.08 55	0.26 159	0.23 359	0.09 38	0.16 86	0.15 139	0.26 148	0.16 75	0.15 141	0.15 123	0.13 119	0.14 198	0.20 160	0.11 16	0.06 34	0.07 319	0.06 70	0.06 143	0.06 93	0.05 32

IGEV++	0.13 105	0.10 132	0.23 130	0.21 250	0.10 117	0.15 48	0.15 139	0.29 194	0.16 75	0.12 83	0.15 123	0.12 105	0.12 144	0.17 96	0.14 177	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.05 89	0.07 162	0.07 209

AEACV	0.13 105	0.09 90	0.23 130	0.18 98	0.19 489	0.19 166	0.16 172	0.23 111	0.14 57	0.13 100	0.17 147	0.13 119	0.16 233	0.16 76	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.08 275	0.07 162	0.06 127

LoS_RVC	0.13 105	0.10 132	0.19 94	0.18 98	0.16 424	0.20 201	0.18 256	0.20 41	0.17 92	0.13 100	0.19 168	0.12 105	0.15 217	0.17 96	0.13 137	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.05 5	0.12 453

EGLCR-Stereo	0.13 105	0.08 55	0.20 105	0.18 98	0.09 38	0.21 229	0.13 84	0.27 162	0.21 166	0.13 100	0.10 22	0.15 162	0.09 23	0.20 160	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.06 127

CREStereo	0.13 105	0.08 55	0.21 114	0.14 1	0.08 10	0.22 257	0.15 139	0.25 138	0.24 213	0.16 163	0.21 197	0.14 145	0.13 176	0.18 119	0.13 137	0.09 336	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.07 162	0.06 127
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
252Zero-FE	0.14 130	0.07 8	0.17 75	0.17 59	0.09 38	0.15 48	0.11 17	0.21 65	0.19 124	0.77 593	0.11 38	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.06 127

Zero-FE251	0.14 130	0.09 90	0.24 138	0.17 59	0.09 38	0.20 201	0.13 84	0.20 41	0.14 57	0.61 573	0.13 86	0.13 119	0.11 117	0.14 20	0.16 226	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.05 5	0.05 32

DA	0.14 130	0.10 132	0.18 86	0.21 250	0.10 117	0.29 387	0.16 172	0.28 181	0.20 149	0.14 127	0.17 147	0.16 179	0.14 198	0.17 96	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.07 162	0.07 209

GGEV	0.14 130	0.10 132	0.18 86	0.21 250	0.10 117	0.29 387	0.16 172	0.28 181	0.20 149	0.14 127	0.17 147	0.16 179	0.14 198	0.17 96	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.07 162	0.07 209

FlowAnything_test	0.14 130	0.11 198	0.21 114	0.21 250	0.12 221	0.17 114	0.16 172	0.25 138	0.16 75	0.15 141	0.13 86	0.15 162	0.14 198	0.18 119	0.16 226	0.10 385	0.07 319	0.11 427	0.12 483	0.08 228	0.09 339

depthmonostereo	0.14 130	0.09 90	0.19 94	0.19 142	0.08 10	0.20 201	0.15 139	0.27 162	0.23 198	0.16 163	0.18 160	0.14 145	0.17 259	0.19 143	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.05 89	0.05 5	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 130	0.08 55	0.18 86	0.18 98	0.09 38	0.21 229	0.14 115	0.24 129	0.21 166	0.21 213	0.21 197	0.15 162	0.14 198	0.23 205	0.15 201	0.07 101	0.06 183	0.06 70	0.06 143	0.05 5	0.05 32

SCV_C0	0.14 130	0.11 198	0.25 151	0.19 142	0.12 221	0.15 48	0.16 172	0.30 213	0.22 179	0.13 100	0.15 123	0.13 119	0.09 23	0.24 218	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.06 143	0.09 298	0.06 127

SCV	0.14 130	0.14 346	0.24 138	0.21 250	0.11 164	0.15 48	0.16 172	0.31 224	0.18 105	0.11 66	0.15 123	0.13 119	0.10 71	0.23 205	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.09 298	0.06 127

castereo	0.14 130	0.10 132	0.19 94	0.18 98	0.10 117	0.20 201	0.19 301	0.30 213	0.27 246	0.13 100	0.18 160	0.16 179	0.16 233	0.15 53	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.06 143	0.06 93	0.05 32

tt45	0.14 130	0.09 90	0.22 124	0.19 142	0.11 164	0.23 279	0.18 256	0.22 85	0.17 92	0.15 141	0.13 86	0.14 145	0.10 71	0.30 330	0.14 177	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.07 162	0.07 209

999	0.14 130	0.08 55	0.24 138	0.19 142	0.11 164	0.20 201	0.17 213	0.24 129	0.18 105	0.13 100	0.16 136	0.14 145	0.11 117	0.36 371	0.15 201	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.07 209

fffy	0.14 130	0.11 198	0.24 138	0.20 205	0.10 117	0.19 166	0.18 256	0.22 85	0.19 124	0.13 100	0.16 136	0.15 162	0.13 176	0.25 249	0.14 177	0.06 34	0.06 183	0.08 217	0.06 143	0.07 162	0.06 127

WCG-NET	0.14 130	0.09 90	0.23 130	0.18 98	0.08 10	0.18 139	0.17 213	0.21 65	0.28 261	0.18 193	0.21 197	0.15 162	0.12 144	0.18 119	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.05 32

WCG-NET（raft）	0.14 130	0.09 90	0.23 130	0.17 59	0.08 10	0.19 166	0.16 172	0.23 111	0.26 235	0.18 193	0.19 168	0.20 222	0.12 144	0.21 180	0.12 67	0.06 34	0.06 183	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.05 32

MGS-Stereo	0.14 130	0.11 198	0.32 216	0.19 142	0.11 164	0.18 139	0.17 213	0.20 41	0.22 179	0.14 127	0.24 226	0.15 162	0.10 71	0.18 119	0.12 67	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.10 364	0.06 127

ff7	0.14 130	0.12 240	0.27 168	0.19 142	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.27 162	0.20 149	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.12 144	0.24 218	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.07 209

IGEVStereo-DCA	0.14 130	0.11 198	0.27 168	0.19 142	0.12 221	0.20 201	0.18 256	0.27 162	0.20 149	0.15 141	0.12 65	0.14 145	0.12 144	0.28 298	0.14 177	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.07 209

ffff	0.14 130	0.12 240	0.27 168	0.19 142	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.27 162	0.20 149	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.12 144	0.24 218	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.07 209

11t	0.14 130	0.12 240	0.27 168	0.19 142	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.27 162	0.20 149	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.12 144	0.24 218	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.07 209

MaDis-Stereo	0.14 130	0.13 303	0.26 159	0.19 142	0.14 342	0.16 86	0.13 84	0.25 138	0.21 166	0.13 100	0.14 118	0.14 145	0.11 117	0.17 96	0.17 257	0.08 253	0.07 319	0.08 217	0.06 143	0.07 162	0.06 127

UniTT-Stereo	0.14 130	0.10 132	0.30 196	0.21 250	0.13 299	0.17 114	0.13 84	0.19 28	0.18 105	0.15 141	0.20 185	0.10 42	0.11 117	0.18 119	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.08 228	0.06 127

CASnet	0.14 130	0.12 240	0.22 124	0.22 311	0.08 10	0.16 86	0.15 139	0.27 162	0.25 226	0.22 219	0.20 185	0.15 162	0.11 117	0.17 96	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.11 427	0.09 363	0.08 228	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 130	0.14 346	0.33 232	0.20 205	0.09 38	0.21 229	0.10 8	0.26 148	0.20 149	0.18 193	0.19 168	0.15 162	0.13 176	0.17 96	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.05 89	0.06 93	0.06 127

anonymousdsp	0.14 130	0.12 240	0.27 168	0.19 142	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.28 181	0.20 149	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.12 144	0.24 218	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.08 228	0.07 209

LoS	0.14 130	0.08 55	0.27 168	0.16 25	0.09 38	0.22 257	0.14 115	0.26 148	0.26 235	0.15 141	0.18 160	0.18 199	0.13 176	0.22 196	0.14 177	0.08 253	0.06 183	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.06 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 130	0.08 55	0.19 94	0.17 59	0.22 530	0.18 139	0.16 172	0.23 111	0.19 124	0.14 127	0.17 147	0.14 145	0.10 71	0.18 119	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.08 228	0.18 537

ProNet	0.14 130	0.12 240	0.25 151	0.19 142	0.11 164	0.19 166	0.19 301	0.27 162	0.20 149	0.14 127	0.13 86	0.13 119	0.12 144	0.24 218	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.07 162	0.07 209

MC-Stereo	0.14 130	0.09 90	0.25 151	0.21 250	0.09 38	0.18 139	0.16 172	0.23 111	0.19 124	0.18 193	0.23 212	0.16 179	0.13 176	0.22 196	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.05 32

ccc-4	0.14 130	0.12 240	0.27 168	0.19 142	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.27 162	0.20 149	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.12 144	0.24 218	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.07 209

IGEV-Stereo	0.14 130	0.12 240	0.27 168	0.19 142	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.28 181	0.20 149	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.12 144	0.24 218	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.08 228	0.07 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 130	0.13 303	0.24 138	0.25 447	0.11 164	0.11 4	0.18 256	0.32 235	0.23 198	0.12 83	0.12 65	0.18 199	0.12 144	0.14 20	0.13 137	0.08 253	0.06 183	0.07 134	0.05 89	0.07 162	0.06 127
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
MM-Stereo_test2	0.15 162	0.10 132	0.44 379	0.23 359	0.11 164	0.21 229	0.21 379	0.27 162	0.22 179	0.15 141	0.16 136	0.13 119	0.11 117	0.20 160	0.13 137	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.09 298	0.05 32

HART	0.15 162	0.11 198	0.30 196	0.21 250	0.09 38	0.17 114	0.16 172	0.30 213	0.19 124	0.15 141	0.25 235	0.17 189	0.09 23	0.21 180	0.12 67	0.06 34	0.07 319	0.07 134	0.05 89	0.08 228	0.06 127

HUF	0.15 162	0.11 198	0.38 303	0.17 59	0.11 164	0.16 86	0.17 213	0.22 85	0.20 149	0.11 66	0.13 86	0.14 145	0.11 117	0.18 119	0.12 67	0.07 101	0.20 580	0.06 70	0.05 89	0.07 162	0.14 491

rvit_stereo_0080	0.15 162	0.13 303	0.25 151	0.19 142	0.13 299	0.15 48	0.20 348	0.28 181	0.24 213	0.15 141	0.17 147	0.19 213	0.13 176	0.19 143	0.15 201	0.11 424	0.08 413	0.08 217	0.08 275	0.10 364	0.07 209

RAFT-Stereo-weight	0.15 162	0.09 90	0.26 159	0.20 205	0.10 117	0.19 166	0.17 213	0.36 301	0.29 280	0.24 239	0.20 185	0.19 213	0.10 71	0.18 119	0.15 201	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.06 93	0.05 32

whm_eth	0.15 162	0.13 303	0.25 151	0.19 142	0.13 299	0.15 48	0.20 348	0.28 181	0.24 213	0.15 141	0.17 147	0.19 213	0.13 176	0.19 143	0.15 201	0.11 424	0.08 413	0.08 217	0.08 275	0.10 364	0.07 209

testlalala	0.15 162	0.10 132	0.36 272	0.19 142	0.12 221	0.23 279	0.16 172	0.26 148	0.19 124	0.24 239	0.19 168	0.14 145	0.11 117	0.16 76	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.05 5	0.05 32

CAS	0.15 162	0.07 8	0.21 114	0.41 586	0.16 424	0.20 201	0.18 256	0.22 85	0.19 124	0.15 141	0.19 168	0.11 86	0.09 23	0.14 20	0.13 137	0.29 592	0.04 2	0.06 70	0.04 1	0.06 93	0.14 491

CroCo-Stereo Lap2	0.15 162	0.15 380	0.28 179	0.25 447	0.18 467	0.11 4	0.19 301	0.28 181	0.21 166	0.13 100	0.16 136	0.15 162	0.12 144	0.17 96	0.14 177	0.07 101	0.07 319	0.08 217	0.06 143	0.08 228	0.07 209

GLC_STEREO	0.15 162	0.10 132	0.24 138	0.21 250	0.09 38	0.17 114	0.15 139	0.23 111	0.27 246	0.17 176	0.20 185	0.17 189	0.11 117	0.23 205	0.16 226	0.07 101	0.09 448	0.09 297	0.08 275	0.07 162	0.06 127

CREStereo++_RVC	0.15 162	0.08 55	0.26 159	0.17 59	0.11 164	0.18 139	0.13 84	0.22 85	0.30 293	0.21 213	0.30 284	0.13 119	0.11 117	0.16 76	0.15 201	0.07 101	0.04 2	0.06 70	0.15 533	0.06 93	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
TANstereo	0.15 162	0.09 90	0.28 179	0.16 25	0.08 10	0.25 316	0.14 115	0.23 111	0.28 261	0.24 239	0.30 284	0.16 179	0.12 144	0.17 96	0.13 137	0.08 253	0.07 319	0.06 70	0.05 89	0.06 93	0.07 209

XX-TBD	0.15 162	0.18 438	0.28 179	0.22 311	0.10 117	0.22 257	0.15 139	0.22 85	0.27 246	0.22 219	0.26 245	0.14 145	0.12 144	0.16 76	0.13 137	0.08 253	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.07 162	0.06 127

PMTNet	0.15 162	0.08 55	0.23 130	0.15 4	0.09 38	0.23 279	0.16 172	0.25 138	0.23 198	0.17 176	0.21 197	0.16 179	0.14 198	0.22 196	0.13 137	0.29 592	0.05 32	0.06 70	0.04 1	0.07 162	0.06 127

FE-Mocha	0.16 176	0.10 132	0.33 232	0.19 142	0.13 299	0.19 166	0.15 139	0.35 282	0.22 179	0.24 239	0.24 226	0.20 222	0.14 198	0.17 96	0.17 257	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.06 127

zero-FE	0.16 176	0.08 55	0.81 542	0.19 142	0.18 467	0.12 8	0.15 139	0.19 28	0.19 124	0.10 37	0.10 22	0.13 119	0.12 144	0.21 180	0.19 309	0.08 253	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.19 542	0.06 127

xyz-stereo-finetune	0.16 176	0.12 240	0.23 130	0.16 25	0.08 10	0.23 279	0.20 348	0.29 194	0.31 305	0.19 198	0.22 207	0.19 213	0.15 217	0.29 315	0.20 326	0.06 34	0.06 183	0.08 217	0.06 143	0.06 93	0.06 127

Reg-Stereo(zero)	0.16 176	0.07 8	0.36 272	0.19 142	0.10 117	0.19 166	0.14 115	0.28 181	0.24 213	0.22 219	0.20 185	0.24 278	0.18 284	0.21 180	0.18 279	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.06 143	0.06 93	0.06 127

tg	0.16 176	0.11 198	0.25 151	0.21 250	0.11 164	0.23 279	0.15 139	0.34 257	0.24 213	0.20 202	0.25 235	0.19 213	0.12 144	0.24 218	0.15 201	0.07 101	0.05 32	0.09 297	0.09 363	0.08 228	0.07 209

rvit_stereo_0083	0.16 176	0.12 240	0.26 159	0.21 250	0.13 299	0.17 114	0.17 213	0.22 85	0.34 336	0.16 163	0.21 197	0.19 213	0.16 233	0.21 180	0.16 226	0.11 424	0.10 473	0.10 370	0.08 275	0.09 298	0.07 209

rvit_stereo_0081_aga	0.16 176	0.14 346	0.28 179	0.21 250	0.13 299	0.19 166	0.17 213	0.23 111	0.24 213	0.17 176	0.21 197	0.19 213	0.13 176	0.19 143	0.14 177	0.11 424	0.08 413	0.09 297	0.08 275	0.09 298	0.07 209

rvit_stereo_0081	0.16 176	0.11 198	0.24 138	0.21 250	0.12 221	0.16 86	0.17 213	0.22 85	0.33 326	0.16 163	0.18 160	0.18 199	0.14 198	0.20 160	0.16 226	0.11 424	0.08 413	0.09 297	0.08 275	0.09 298	0.07 209

GCAP-BAT	0.16 176	0.11 198	0.36 272	0.18 98	0.13 299	0.21 229	0.16 172	0.23 111	0.18 105	0.26 260	0.28 258	0.20 222	0.11 117	0.24 218	0.17 257	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.05 5	0.06 127

rvit_stereo_0082	0.16 176	0.11 198	0.24 138	0.21 250	0.12 221	0.16 86	0.17 213	0.22 85	0.33 326	0.16 163	0.18 160	0.18 199	0.14 198	0.20 160	0.16 226	0.11 424	0.08 413	0.09 297	0.08 275	0.09 298	0.07 209

CAS++	0.16 176	0.12 240	0.27 168	0.18 98	0.12 221	0.17 114	0.15 139	0.42 366	0.24 213	0.19 198	0.18 160	0.13 119	0.10 71	0.21 180	0.12 67	0.12 462	0.10 473	0.11 427	0.08 275	0.10 364	0.09 339
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 176	0.12 240	0.26 159	0.22 311	0.14 342	0.25 316	0.23 430	0.29 194	0.21 166	0.15 141	0.13 86	0.12 105	0.13 176	0.25 249	0.13 137	0.07 101	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.08 277

MIF-Stereo (partial)	0.16 176	0.10 132	0.34 242	0.21 250	0.15 392	0.15 48	0.13 84	0.28 181	0.25 226	0.17 176	0.26 245	0.15 162	0.16 233	0.25 249	0.17 257	0.09 336	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.09 298	0.08 277

RCA-Stereo	0.16 176	0.09 90	0.25 151	0.20 205	0.10 117	0.19 166	0.17 213	0.36 301	0.35 352	0.20 202	0.25 235	0.17 189	0.17 259	0.18 119	0.14 177	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.05 32

test-3	0.16 176	0.09 90	0.31 210	0.21 250	0.11 164	0.18 139	0.16 172	0.30 213	0.27 246	0.26 260	0.16 136	0.22 246	0.12 144	0.26 265	0.18 279	0.06 34	0.04 2	0.08 217	0.08 275	0.06 93	0.06 127

test_1	0.16 176	0.09 90	0.31 210	0.21 250	0.11 164	0.18 139	0.16 172	0.30 213	0.27 246	0.25 248	0.16 136	0.22 246	0.12 144	0.26 265	0.18 279	0.06 34	0.04 2	0.08 217	0.08 275	0.06 93	0.06 127

iRaftStereo_RVC	0.16 176	0.12 240	0.26 159	0.21 250	0.11 164	0.20 201	0.17 213	0.32 235	0.23 198	0.20 202	0.25 235	0.18 199	0.12 144	0.20 160	0.15 201	0.07 101	0.05 32	0.09 297	0.09 363	0.08 228	0.07 209

raftrobust	0.16 176	0.13 303	0.29 189	0.22 311	0.15 392	0.19 166	0.13 84	0.32 235	0.26 235	0.26 260	0.20 185	0.19 213	0.17 259	0.21 180	0.15 201	0.08 253	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.07 209

test_xeample3	0.16 176	0.11 198	0.56 463	0.19 142	0.12 221	0.20 201	0.18 256	0.35 282	0.20 149	0.16 163	0.12 65	0.13 119	0.12 144	0.24 218	0.15 201	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.08 275	0.07 162	0.07 209

xyz-stereo-finetune2	0.17 195	0.11 198	0.26 159	0.16 25	0.09 38	0.27 346	0.19 301	0.27 162	0.20 149	0.22 219	0.28 258	0.21 234	0.22 328	0.37 374	0.22 369	0.06 34	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.06 93	0.07 209

MM-Stereo_test3	0.17 195	0.12 240	0.29 189	0.23 359	0.14 342	0.19 166	0.22 405	0.39 329	0.36 365	0.16 163	0.24 226	0.17 189	0.12 144	0.19 143	0.14 177	0.07 101	0.07 319	0.08 217	0.06 143	0.09 298	0.06 127

MM-Stereo_test1	0.17 195	0.10 132	0.39 318	0.23 359	0.11 164	0.20 201	0.22 405	0.33 249	0.29 280	0.22 219	0.21 197	0.15 162	0.14 198	0.23 205	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.09 298	0.06 127

model_zeroshot	0.17 195	0.11 198	0.39 318	0.20 205	0.12 221	0.24 301	0.15 139	0.34 257	0.22 179	0.30 340	0.20 185	0.22 246	0.12 144	0.24 218	0.14 177	0.08 253	0.07 319	0.07 134	0.07 199	0.07 162	0.07 209

rvit_stereo_ft	0.17 195	0.14 346	0.30 196	0.25 447	0.14 342	0.17 114	0.21 379	0.28 181	0.26 235	0.16 163	0.19 168	0.20 222	0.16 233	0.22 196	0.17 257	0.11 424	0.07 319	0.09 297	0.09 363	0.09 298	0.07 209

gcap-zeroshot	0.17 195	0.11 198	0.36 272	0.20 205	0.12 221	0.26 336	0.16 172	0.30 213	0.22 179	0.26 260	0.20 185	0.30 359	0.14 198	0.20 160	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.06 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 195	0.13 303	0.24 138	0.19 142	0.13 299	0.24 301	0.17 213	0.30 213	0.37 376	0.43 517	0.17 147	0.13 119	0.12 144	0.19 143	0.15 201	0.08 253	0.07 319	0.09 297	0.07 199	0.09 298	0.08 277

AE-Stereo	0.17 195	0.11 198	0.31 210	0.24 410	0.14 342	0.23 279	0.18 256	0.34 257	0.29 280	0.15 141	0.25 235	0.21 234	0.13 176	0.20 160	0.14 177	0.07 101	0.08 413	0.09 297	0.10 405	0.07 162	0.06 127

rrr	0.17 195	0.11 198	0.57 466	0.19 142	0.12 221	0.20 201	0.18 256	0.35 282	0.22 179	0.15 141	0.12 65	0.14 145	0.12 144	0.28 298	0.14 177	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.07 209

plain	0.17 195	0.13 303	0.43 370	0.21 250	0.13 299	0.16 86	0.17 213	0.27 162	0.22 179	0.16 163	0.26 245	0.13 119	0.16 233	0.27 284	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.07 199	0.10 364	0.07 209

MSKI-zero shot	0.17 195	0.09 90	0.43 370	0.20 205	0.11 164	0.21 229	0.15 139	0.32 235	0.21 166	0.23 225	0.24 226	0.23 266	0.10 71	0.31 337	0.13 137	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.06 127

Any-RAFT	0.17 195	0.08 55	0.31 210	0.19 142	0.10 117	0.29 387	0.16 172	0.42 366	0.30 293	0.24 239	0.27 252	0.27 316	0.16 233	0.21 180	0.12 67	0.08 253	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.07 162	0.06 127

RAFT-Test	0.17 195	0.10 132	0.38 303	0.19 142	0.12 221	0.25 316	0.17 213	0.33 249	0.23 198	0.23 225	0.29 271	0.27 316	0.14 198	0.20 160	0.14 177	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.06 127

4D-IteraStereo	0.17 195	0.16 405	0.50 431	0.21 250	0.14 342	0.19 166	0.17 213	0.28 181	0.28 261	0.23 225	0.20 185	0.20 222	0.11 117	0.19 143	0.14 177	0.06 34	0.04 2	0.10 370	0.08 275	0.08 228	0.06 127

anonymousdsp2	0.17 195	0.10 132	0.28 179	0.20 205	0.11 164	0.25 316	0.17 213	0.41 352	0.31 305	0.23 225	0.23 212	0.22 246	0.15 217	0.25 249	0.15 201	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.08 228	0.07 209

knoymous	0.17 195	0.09 90	0.32 216	0.17 59	0.11 164	0.21 229	0.17 213	0.32 235	0.23 198	0.23 225	0.28 258	0.27 316	0.16 233	0.23 205	0.16 226	0.09 336	0.06 183	0.09 297	0.06 143	0.09 298	0.09 339

Selective-RAFT	0.17 195	0.12 240	0.30 196	0.24 410	0.10 117	0.29 387	0.15 139	0.32 235	0.31 305	0.17 176	0.17 147	0.21 234	0.18 284	0.28 298	0.17 257	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.07 199	0.08 228	0.06 127

AnonymousM	0.17 195	0.19 454	0.24 138	0.18 98	0.10 117	0.18 139	0.17 213	0.30 213	0.23 198	0.26 260	0.20 185	0.18 199	0.14 198	0.19 143	0.14 177	0.09 336	0.06 183	0.38 598	0.15 533	0.06 93	0.05 32

cross-raft	0.17 195	0.12 240	0.41 349	0.23 359	0.10 117	0.20 201	0.24 452	0.33 249	0.23 198	0.23 225	0.28 258	0.29 343	0.15 217	0.17 96	0.15 201	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.05 32

test-1	0.17 195	0.11 198	0.40 326	0.23 359	0.13 299	0.22 257	0.23 430	0.34 257	0.26 235	0.20 202	0.24 226	0.22 246	0.14 198	0.16 76	0.20 326	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.06 93	0.08 277

s12784h	0.17 195	0.09 90	0.26 159	0.18 98	0.07 1	0.32 431	0.19 301	0.37 311	0.32 314	0.23 225	0.25 235	0.18 199	0.17 259	0.25 249	0.16 226	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.06 93	0.05 32

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 195	0.14 346	0.32 216	0.20 205	0.09 38	0.19 166	0.17 213	0.32 235	0.30 293	0.25 248	0.33 328	0.20 222	0.17 259	0.19 143	0.15 201	0.06 34	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.07 162	0.05 32

CFNet-RSSM	0.17 195	0.10 132	0.40 326	0.20 205	0.11 164	0.20 201	0.15 139	0.36 301	0.30 293	0.23 225	0.21 197	0.26 307	0.15 217	0.20 160	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.05 32

Gwc-CoAtRS	0.17 195	0.10 132	0.37 284	0.20 205	0.12 221	0.19 166	0.15 139	0.32 235	0.28 261	0.23 225	0.23 212	0.27 316	0.15 217	0.20 160	0.13 137	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.06 127

IGEV-FE	0.18 219	0.10 132	0.65 501	0.20 205	0.12 221	0.19 166	0.15 139	0.34 257	0.19 124	0.28 280	0.22 207	0.27 316	0.13 176	0.23 205	0.18 279	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.06 127

testlalala2	0.18 219	0.10 132	0.50 431	0.36 573	0.25 559	0.23 279	0.14 115	0.34 257	0.24 213	0.25 248	0.25 235	0.21 234	0.12 144	0.16 76	0.16 226	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.07 199	0.06 93	0.06 127

H2IRNET	0.18 219	0.13 303	0.35 252	0.21 250	0.12 221	0.20 201	0.15 139	0.27 162	0.30 293	0.17 176	0.31 298	0.25 286	0.20 308	0.24 218	0.18 279	0.07 101	0.06 183	0.09 297	0.10 405	0.09 298	0.06 127

ACVNet-DCA	0.18 219	0.14 346	0.38 303	0.23 359	0.11 164	0.31 422	0.19 301	0.41 352	0.27 246	0.17 176	0.19 168	0.13 119	0.18 284	0.28 298	0.11 16	0.08 253	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.09 298	0.09 339

cc1	0.18 219	0.14 346	0.38 303	0.23 359	0.11 164	0.31 422	0.19 301	0.35 282	0.47 488	0.17 176	0.19 168	0.13 119	0.18 284	0.28 298	0.11 16	0.08 253	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.08 228	0.08 277

11t1	0.18 219	0.10 132	0.30 196	0.20 205	0.11 164	0.27 346	0.17 213	0.35 282	0.23 198	0.25 248	0.23 212	0.23 266	0.23 343	0.25 249	0.18 279	0.09 336	0.07 319	0.07 134	0.06 143	0.09 298	0.09 339

tt1	0.18 219	0.14 346	0.35 252	0.23 359	0.11 164	0.30 406	0.19 301	0.35 282	0.44 455	0.17 176	0.19 168	0.13 119	0.16 233	0.27 284	0.11 16	0.08 253	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.08 228	0.08 277

IGEV_Zeroshot_test	0.18 219	0.10 132	0.65 501	0.20 205	0.12 221	0.19 166	0.15 139	0.34 257	0.19 124	0.28 280	0.22 207	0.27 316	0.13 176	0.23 205	0.18 279	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.06 127

MIM_Stereo	0.18 219	0.12 240	0.38 303	0.20 205	0.11 164	0.17 114	0.14 115	0.35 282	0.25 226	0.27 270	0.35 349	0.23 266	0.13 176	0.27 284	0.16 226	0.06 34	0.07 319	0.08 217	0.08 275	0.08 228	0.06 127

HH	0.18 219	0.12 240	0.55 459	0.22 311	0.12 221	0.18 139	0.18 256	0.34 257	0.19 124	0.20 202	0.24 226	0.34 393	0.18 284	0.29 315	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.07 162	0.06 127

HanStereo	0.18 219	0.12 240	0.55 459	0.22 311	0.12 221	0.18 139	0.18 256	0.34 257	0.19 124	0.20 202	0.24 226	0.34 393	0.18 284	0.29 315	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.07 199	0.07 162	0.06 127

LL-Strereo2	0.18 219	0.18 438	0.39 318	0.22 311	0.12 221	0.24 301	0.13 84	0.31 224	0.23 198	0.24 239	0.20 185	0.24 278	0.12 144	0.26 265	0.15 201	0.06 34	0.06 183	0.12 465	0.09 363	0.08 228	0.07 209

riskmin	0.18 219	0.09 90	0.34 242	0.18 98	0.12 221	0.24 301	0.16 172	0.34 257	0.28 261	0.21 213	0.23 212	0.33 386	0.24 361	0.23 205	0.17 257	0.09 336	0.06 183	0.09 297	0.06 143	0.10 364	0.10 395

test_4	0.18 219	0.12 240	0.34 242	0.23 359	0.12 221	0.18 139	0.22 405	0.26 148	0.24 213	0.24 239	0.47 482	0.22 246	0.13 176	0.24 218	0.16 226	0.06 34	0.05 32	0.09 297	0.09 363	0.07 162	0.05 32

GMOStereo	0.18 219	0.14 346	0.30 196	0.22 311	0.12 221	0.20 201	0.27 487	0.26 148	0.28 261	0.31 357	0.32 307	0.26 307	0.17 259	0.15 53	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.10 370	0.08 275	0.08 228	0.05 32

error version	0.18 219	0.14 346	0.30 196	0.22 311	0.12 221	0.20 201	0.27 487	0.26 148	0.28 261	0.31 357	0.32 307	0.26 307	0.17 259	0.15 53	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.10 370	0.08 275	0.08 228	0.05 32

test-v	0.18 219	0.14 346	0.30 196	0.22 311	0.12 221	0.20 201	0.27 487	0.26 148	0.28 261	0.31 357	0.32 307	0.26 307	0.17 259	0.15 53	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.10 370	0.08 275	0.08 228	0.05 32

test_3	0.18 219	0.11 198	0.32 216	0.24 410	0.11 164	0.22 257	0.25 469	0.31 224	0.31 305	0.25 248	0.18 160	0.23 266	0.13 176	0.25 249	0.19 309	0.06 34	0.05 32	0.09 297	0.10 405	0.07 162	0.06 127

Patchmatch Stereo++	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.14 115	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.29 271	0.25 286	0.17 259	0.26 265	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 219	0.11 198	0.35 252	0.23 359	0.11 164	0.24 301	0.20 348	0.29 194	0.26 235	0.26 260	0.25 235	0.25 286	0.18 284	0.34 357	0.18 279	0.07 101	0.06 183	0.09 297	0.07 199	0.09 298	0.08 277

PSM-adaLoss	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.16 172	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.29 271	0.25 286	0.18 284	0.24 218	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

ROB_FTStereo_v2	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.16 172	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.29 271	0.25 286	0.17 259	0.24 218	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

ROB_FTStereo	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.14 115	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.28 258	0.25 286	0.17 259	0.24 218	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

HUI-Stereo	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.14 115	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.28 258	0.25 286	0.17 259	0.22 196	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

DeepStereo_RVC	0.18 219	0.11 198	0.40 326	0.21 250	0.11 164	0.19 166	0.16 172	0.28 181	0.22 179	0.27 270	0.27 252	0.23 266	0.28 427	0.24 218	0.18 279	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.07 199	0.09 298	0.10 395

iGMRVC	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.15 139	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.29 271	0.25 286	0.17 259	0.27 284	0.17 257	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

iRAFT	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.14 115	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.29 271	0.25 286	0.17 259	0.26 265	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

CRE-IMP	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.11 164	0.24 301	0.17 213	0.29 194	0.21 166	0.27 270	0.26 245	0.24 278	0.17 259	0.23 205	0.18 279	0.08 253	0.05 32	0.10 370	0.07 199	0.10 364	0.10 395

test-2	0.18 219	0.14 346	0.30 196	0.22 311	0.12 221	0.20 201	0.27 487	0.26 148	0.28 261	0.31 357	0.32 307	0.26 307	0.17 259	0.15 53	0.12 67	0.07 101	0.07 319	0.10 370	0.08 275	0.08 228	0.05 32

RAFT-IKP	0.18 219	0.12 240	0.37 284	0.22 311	0.10 117	0.18 139	0.15 139	0.29 194	0.22 179	0.28 280	0.29 271	0.25 286	0.18 284	0.25 249	0.16 226	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

rafts_anoy	0.18 219	0.15 380	0.35 252	0.22 311	0.14 342	0.19 166	0.17 213	0.32 235	0.30 293	0.23 225	0.25 235	0.20 222	0.16 233	0.22 196	0.19 309	0.08 253	0.07 319	0.10 370	0.12 483	0.09 298	0.08 277

raft+_RVC	0.18 219	0.14 346	0.32 216	0.21 250	0.15 392	0.21 229	0.16 172	0.38 317	0.34 336	0.21 213	0.28 258	0.20 222	0.15 217	0.24 218	0.19 309	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.08 277

RALCasStereoNet	0.18 219	0.15 380	0.33 232	0.21 250	0.14 342	0.21 229	0.18 256	0.31 224	0.25 226	0.21 213	0.29 271	0.22 246	0.15 217	0.27 284	0.17 257	0.08 253	0.10 473	0.07 134	0.06 143	0.09 298	0.09 339

sCroCo_RVC	0.18 219	0.14 346	0.49 420	0.27 509	0.18 467	0.22 257	0.17 213	0.27 162	0.23 198	0.14 127	0.22 207	0.17 189	0.14 198	0.21 180	0.15 201	0.10 385	0.11 497	0.09 297	0.09 363	0.09 298	0.09 339

DCANet	0.18 219	0.13 303	0.40 326	0.19 142	0.09 38	0.19 166	0.18 256	0.34 257	0.39 400	0.29 309	0.31 298	0.18 199	0.23 343	0.20 160	0.19 309	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.06 93	0.07 209

AFF-stereo	0.18 219	0.15 380	0.32 216	0.21 250	0.10 117	0.18 139	0.18 256	0.33 249	0.27 246	0.25 248	0.37 368	0.25 286	0.17 259	0.24 218	0.15 201	0.06 34	0.05 32	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.05 32

DIP-Stereo	0.18 219	0.12 240	0.33 232	0.20 205	0.13 299	0.28 366	0.12 37	0.42 366	0.25 226	0.27 270	0.32 307	0.21 234	0.17 259	0.25 249	0.20 326	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.06 143	0.07 162	0.08 277
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 219	0.09 90	0.32 216	0.22 311	0.12 221	0.22 257	0.19 301	0.42 366	0.19 124	0.31 357	0.45 465	0.20 222	0.14 198	0.18 119	0.15 201	0.08 253	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.06 127

RAFT-Stereo	0.18 219	0.09 90	0.32 216	0.22 311	0.12 221	0.22 257	0.19 301	0.42 366	0.19 124	0.31 357	0.45 465	0.20 222	0.14 198	0.18 119	0.15 201	0.08 253	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.06 93	0.06 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 258	0.14 346	0.41 349	0.27 509	0.15 392	0.21 229	0.16 172	0.39 329	0.36 365	0.17 176	0.26 245	0.18 199	0.13 176	0.28 298	0.14 177	0.07 101	0.06 183	0.10 370	0.11 444	0.06 93	0.09 339

rvit_0105_6	0.19 258	0.14 346	0.34 242	0.23 359	0.14 342	0.18 139	0.20 348	0.29 194	0.37 376	0.18 193	0.22 207	0.23 266	0.17 259	0.26 265	0.17 257	0.15 520	0.13 526	0.13 486	0.11 444	0.11 412	0.08 277

1test111	0.19 258	0.14 346	0.38 303	0.23 359	0.11 164	0.31 422	0.19 301	0.41 352	0.27 246	0.17 176	0.19 168	0.13 119	0.18 284	0.34 357	0.22 369	0.08 253	0.05 32	0.08 217	0.06 143	0.09 298	0.09 339

DCANet-4	0.19 258	0.10 132	0.52 446	0.19 142	0.09 38	0.19 166	0.18 256	0.36 301	0.39 400	0.29 309	0.30 284	0.17 189	0.22 328	0.20 160	0.18 279	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.05 5	0.07 209

fff	0.19 258	0.13 303	0.40 326	0.18 98	0.09 38	0.19 166	0.18 256	0.35 282	0.43 440	0.29 309	0.30 284	0.18 199	0.28 427	0.20 160	0.18 279	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.05 5	0.07 209

ADStereo(finetuned)	0.19 258	0.13 303	0.49 420	0.19 142	0.09 38	0.19 166	0.18 256	0.34 257	0.39 400	0.29 309	0.31 298	0.18 199	0.31 472	0.21 180	0.19 309	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.06 93	0.07 209

x	0.19 258	0.11 198	0.29 189	0.20 205	0.11 164	0.26 336	0.18 256	0.41 352	0.29 280	0.25 248	0.29 271	0.28 332	0.24 361	0.26 265	0.23 388	0.09 336	0.07 319	0.08 217	0.07 199	0.09 298	0.08 277

DisPM	0.19 258	0.10 132	0.35 252	0.23 359	0.13 299	0.18 139	0.20 348	0.29 194	0.29 280	0.33 392	0.34 338	0.23 266	0.16 233	0.33 351	0.16 226	0.09 336	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.07 162	0.11 430

iRaft-Stereo_20w	0.19 258	0.10 132	0.46 398	0.19 142	0.13 299	0.25 316	0.19 301	0.52 478	0.19 124	0.29 309	0.21 197	0.22 246	0.20 308	0.28 298	0.18 279	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.08 275	0.08 228	0.08 277

TRStereo	0.19 258	0.17 424	0.47 406	0.23 359	0.19 489	0.19 166	0.16 172	0.52 478	0.28 261	0.20 202	0.19 168	0.21 234	0.13 176	0.24 218	0.13 137	0.09 336	0.06 183	0.09 297	0.11 444	0.06 93	0.06 127

Pruner-Stereo	0.19 258	0.11 198	0.34 242	0.29 533	0.12 221	0.19 166	0.17 213	0.31 224	0.29 280	0.33 392	0.32 307	0.25 286	0.15 217	0.24 218	0.21 349	0.09 336	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.09 339

RALAANet	0.19 258	0.18 438	0.37 284	0.23 359	0.14 342	0.23 279	0.13 84	0.37 311	0.29 280	0.28 280	0.26 245	0.25 286	0.15 217	0.26 265	0.18 279	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.09 298	0.06 127

csc	0.19 258	0.13 303	0.40 326	0.18 98	0.09 38	0.19 166	0.18 256	0.35 282	0.43 440	0.29 309	0.30 284	0.18 199	0.28 427	0.20 160	0.18 279	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.05 5	0.07 209

cscssc	0.19 258	0.13 303	0.40 326	0.18 98	0.09 38	0.19 166	0.18 256	0.35 282	0.43 440	0.29 309	0.30 284	0.18 199	0.28 427	0.20 160	0.18 279	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.05 89	0.05 5	0.07 209

GMStereo	0.19 258	0.25 511	0.40 326	0.21 250	0.12 221	0.22 257	0.19 301	0.29 194	0.40 416	0.25 248	0.23 212	0.16 179	0.15 217	0.25 249	0.19 309	0.09 336	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.10 364	0.08 277
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 273	0.13 303	0.33 232	0.18 98	0.15 392	0.17 114	0.16 172	0.34 257	0.21 166	0.37 452	0.39 395	0.36 412	0.24 361	0.29 315	0.21 349	0.06 34	0.05 32	0.08 217	0.09 363	0.09 298	0.07 209

CoSv	0.20 273	0.13 303	0.33 232	0.18 98	0.15 392	0.17 114	0.16 172	0.34 257	0.21 166	0.37 452	0.39 395	0.36 412	0.24 361	0.29 315	0.21 349	0.06 34	0.05 32	0.08 217	0.09 363	0.09 298	0.07 209

AIO-test2	0.20 273	0.20 466	0.36 272	0.26 481	0.15 392	0.22 257	0.16 172	0.42 366	0.42 433	0.16 163	0.29 271	0.15 162	0.11 117	0.26 265	0.13 137	0.18 557	0.06 183	0.10 370	0.11 444	0.07 162	0.07 209

rvit_0105_4	0.20 273	0.15 380	0.38 303	0.23 359	0.14 342	0.20 201	0.22 405	0.33 249	0.39 400	0.19 198	0.24 226	0.25 286	0.19 299	0.27 284	0.17 257	0.16 535	0.13 526	0.13 486	0.11 444	0.11 412	0.08 277

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 273	0.72 607	0.70 519	0.17 59	0.08 10	0.15 48	0.15 139	0.18 20	0.16 75	0.13 100	0.12 65	0.09 22	0.08 8	0.16 76	0.13 137	0.35 599	0.04 2	0.08 217	0.07 199	0.11 412	0.23 575

test_sample1	0.20 273	0.10 132	0.28 179	0.19 142	0.12 221	0.28 366	0.19 301	0.41 352	0.25 226	0.26 260	0.31 298	0.29 343	0.26 391	0.44 399	0.21 349	0.09 336	0.07 319	0.08 217	0.07 199	0.09 298	0.09 339

MyStereo06	0.20 273	0.12 240	0.57 466	0.21 250	0.14 342	0.25 316	0.23 430	0.40 340	0.21 166	0.30 340	0.24 226	0.31 370	0.18 284	0.22 196	0.18 279	0.07 101	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.08 277

xx1	0.20 273	0.14 346	0.38 303	0.23 359	0.11 164	0.31 422	0.19 301	0.35 282	0.47 488	0.17 176	0.19 168	0.28 332	0.24 361	0.28 298	0.11 16	0.08 253	0.05 32	0.10 370	0.09 363	0.09 298	0.09 339

testlalala_base	0.20 273	0.13 303	0.35 252	0.25 447	0.15 392	0.25 316	0.16 172	0.34 257	0.17 92	0.19 198	0.26 245	0.17 189	0.14 198	0.18 119	0.16 226	0.39 604	0.09 448	0.07 134	0.05 89	0.45 599	0.08 277

DCRE	0.20 273	0.13 303	0.40 326	0.21 250	0.15 392	0.20 201	0.19 301	0.30 213	0.27 246	0.22 219	0.80 578	0.23 266	0.16 233	0.23 205	0.15 201	0.07 101	0.07 319	0.07 134	0.08 275	0.07 162	0.06 127

qqq	0.20 273	0.12 240	0.31 210	0.20 205	0.11 164	0.23 279	0.19 301	0.41 352	0.27 246	0.24 239	0.28 258	0.28 332	0.24 361	0.34 357	0.22 369	0.08 253	0.07 319	0.10 370	0.09 363	0.09 298	0.09 339

PFNet+	0.20 273	0.10 132	0.37 284	0.21 250	0.12 221	0.17 114	0.19 301	0.29 194	0.34 336	0.33 392	0.32 307	0.24 278	0.16 233	0.32 344	0.17 257	0.10 385	0.07 319	0.11 427	0.10 405	0.08 228	0.12 453

NF-Stereo	0.20 273	0.10 132	0.35 252	0.24 410	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.38 317	0.32 314	0.28 280	0.30 284	0.22 246	0.16 233	0.51 425	0.20 326	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.13 470

OCTAStereo	0.20 273	0.10 132	0.35 252	0.24 410	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.38 317	0.32 314	0.28 280	0.30 284	0.22 246	0.16 233	0.51 425	0.20 326	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.13 470

RE-Stereo	0.20 273	0.10 132	0.35 252	0.24 410	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.38 317	0.32 314	0.28 280	0.30 284	0.22 246	0.16 233	0.51 425	0.20 326	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.13 470

TVStereo	0.20 273	0.10 132	0.35 252	0.24 410	0.12 221	0.21 229	0.18 256	0.38 317	0.32 314	0.28 280	0.30 284	0.22 246	0.16 233	0.51 425	0.20 326	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.13 470

sAnonymous2	0.20 273	0.21 480	0.58 471	0.24 410	0.17 446	0.22 257	0.19 301	0.34 257	0.28 261	0.17 176	0.19 168	0.17 189	0.16 233	0.17 96	0.14 177	0.10 385	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.23 564	0.17 524

CroCo_RVC	0.20 273	0.21 480	0.58 471	0.24 410	0.17 446	0.22 257	0.19 301	0.34 257	0.28 261	0.17 176	0.19 168	0.17 189	0.16 233	0.17 96	0.14 177	0.10 385	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.23 564	0.17 524

111	0.20 273	0.17 424	0.40 326	0.18 98	0.09 38	0.24 301	0.17 213	0.41 352	0.45 466	0.23 225	0.29 271	0.29 343	0.21 315	0.24 218	0.18 279	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.07 162	0.08 277

HITNet	0.20 273	0.17 424	0.43 370	0.19 142	0.08 10	0.27 346	0.14 115	0.42 366	0.30 293	0.29 309	0.32 307	0.27 316	0.21 315	0.28 298	0.25 409	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.09 298	0.06 127
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
FACV-RUCA	0.21 293	0.15 380	0.32 216	0.23 359	0.23 543	0.26 336	0.19 301	0.39 329	0.34 336	0.25 248	0.32 307	0.21 234	0.24 361	0.24 218	0.19 309	0.10 385	0.07 319	0.15 527	0.08 275	0.16 504	0.13 470

IGEV-RUCA	0.21 293	0.08 55	0.23 130	0.19 142	0.19 489	0.28 366	0.24 452	0.23 111	0.21 166	0.20 202	0.23 212	0.28 332	0.49 559	0.26 265	0.18 279	0.09 336	0.08 413	0.18 552	0.13 510	0.17 521	0.17 524

rvit_0105_5	0.21 293	0.15 380	0.38 303	0.23 359	0.13 299	0.22 257	0.24 452	0.36 301	0.39 400	0.21 213	0.23 212	0.26 307	0.19 299	0.26 265	0.19 309	0.15 520	0.13 526	0.12 465	0.12 483	0.10 364	0.09 339

test_sample2	0.21 293	0.10 132	0.28 179	0.19 142	0.11 164	0.27 346	0.21 379	0.43 378	0.29 280	0.26 260	0.31 298	0.30 359	0.24 361	0.45 402	0.18 279	0.09 336	0.07 319	0.08 217	0.07 199	0.09 298	0.09 339

mmm	0.21 293	0.12 240	0.31 210	0.22 311	0.12 221	0.28 366	0.21 379	0.41 352	0.27 246	0.29 309	0.38 382	0.29 343	0.24 361	0.29 315	0.22 369	0.09 336	0.07 319	0.11 427	0.09 363	0.10 364	0.09 339

CASS	0.21 293	0.15 380	0.32 216	0.26 481	0.11 164	0.28 366	0.19 301	0.39 329	0.30 293	0.32 380	0.34 338	0.25 286	0.24 361	0.25 249	0.20 326	0.13 481	0.08 413	0.11 427	0.09 363	0.11 412	0.11 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 293	0.16 405	0.32 216	0.26 481	0.13 299	0.26 336	0.27 487	0.40 340	0.36 365	0.29 309	0.39 395	0.22 246	0.21 315	0.33 351	0.17 257	0.07 101	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.07 209

RAFT_CTSACE	0.21 293	0.16 405	0.41 349	0.25 447	0.15 392	0.22 257	0.24 452	0.32 235	0.28 261	0.33 392	0.51 498	0.29 343	0.17 259	0.32 344	0.13 137	0.06 34	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.06 127

RAFT+CT+SA	0.21 293	0.18 438	0.33 232	0.25 447	0.18 467	0.23 279	0.29 509	0.40 340	0.36 365	0.24 239	0.38 382	0.18 199	0.16 233	0.32 344	0.16 226	0.07 101	0.05 32	0.09 297	0.12 483	0.09 298	0.09 339

SA-5K	0.21 293	0.16 405	0.32 216	0.26 481	0.13 299	0.26 336	0.27 487	0.40 340	0.36 365	0.29 309	0.39 395	0.22 246	0.21 315	0.33 351	0.17 257	0.07 101	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.07 209

CIPLG	0.21 293	0.21 480	0.55 459	0.23 359	0.15 392	0.25 316	0.20 348	0.35 282	0.29 280	0.31 357	0.33 328	0.22 246	0.15 217	0.26 265	0.20 326	0.08 253	0.07 319	0.07 134	0.07 199	0.08 228	0.08 277

IPLG	0.21 293	0.15 380	0.53 450	0.21 250	0.12 221	0.28 366	0.17 213	0.42 366	0.30 293	0.33 392	0.32 307	0.15 162	0.17 259	0.50 420	0.21 349	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.06 127

IPLGR_C	0.21 293	0.22 493	0.60 479	0.23 359	0.15 392	0.24 301	0.20 348	0.35 282	0.29 280	0.31 357	0.32 307	0.22 246	0.15 217	0.25 249	0.20 326	0.08 253	0.07 319	0.07 134	0.07 199	0.08 228	0.08 277

MIPNet	0.21 293	0.15 380	0.52 446	0.21 250	0.12 221	0.27 346	0.20 348	0.45 395	0.37 376	0.30 340	0.23 212	0.19 213	0.24 361	0.27 284	0.19 309	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.06 127

IPLGR	0.21 293	0.13 303	0.61 482	0.21 250	0.11 164	0.25 316	0.18 256	0.41 352	0.37 376	0.28 280	0.27 252	0.21 234	0.19 299	0.37 374	0.18 279	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.07 162	0.06 127

ACRE	0.21 293	0.20 466	0.62 490	0.23 359	0.15 392	0.24 301	0.20 348	0.35 282	0.28 261	0.31 357	0.32 307	0.22 246	0.15 217	0.25 249	0.20 326	0.08 253	0.07 319	0.07 134	0.07 199	0.08 228	0.08 277

GANet-ADL	0.21 293	0.12 240	0.45 390	0.23 359	0.14 342	0.29 387	0.19 301	0.46 406	0.35 352	0.25 248	0.32 307	0.32 379	0.19 299	0.24 218	0.20 326	0.10 385	0.07 319	0.07 134	0.06 143	0.09 298	0.10 395

LCNet	0.21 293	0.11 198	0.29 189	0.25 447	0.12 221	0.23 279	0.19 301	0.34 257	0.26 235	0.28 280	0.35 349	0.26 307	0.30 456	0.35 366	0.17 257	0.07 101	0.05 32	0.09 297	0.10 405	0.13 464	0.22 568

PSM-softLoss	0.21 293	0.10 132	0.39 318	0.24 410	0.12 221	0.20 201	0.18 256	0.38 317	0.26 235	0.29 309	0.32 307	0.24 278	0.16 233	0.52 431	0.20 326	0.09 336	0.06 183	0.10 370	0.09 363	0.08 228	0.12 453

KMStereo	0.21 293	0.10 132	0.39 318	0.24 410	0.12 221	0.20 201	0.18 256	0.38 317	0.26 235	0.29 309	0.32 307	0.24 278	0.16 233	0.52 431	0.20 326	0.09 336	0.06 183	0.10 370	0.09 363	0.08 228	0.12 453

SST-Stereo	0.21 293	0.10 132	0.37 284	0.24 410	0.13 299	0.19 166	0.17 213	0.31 224	0.24 213	0.34 412	0.33 328	0.29 343	0.25 382	0.56 457	0.17 257	0.08 253	0.05 32	0.10 370	0.08 275	0.09 298	0.07 209

RAFT_R40	0.21 293	0.10 132	0.37 284	0.24 410	0.13 299	0.18 139	0.18 256	0.31 224	0.29 280	0.33 392	0.33 328	0.30 359	0.24 361	0.55 446	0.18 279	0.08 253	0.05 32	0.10 370	0.08 275	0.08 228	0.07 209

RAFT-345	0.21 293	0.10 132	0.46 398	0.22 311	0.11 164	0.20 201	0.16 172	0.26 148	0.25 226	0.27 270	0.66 557	0.21 234	0.16 233	0.55 446	0.21 349	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.06 93	0.06 127

RAFT	0.21 293	0.17 424	0.32 216	0.24 410	0.12 221	0.25 316	0.27 487	0.35 282	0.28 261	0.33 392	0.33 328	0.38 426	0.22 328	0.29 315	0.17 257	0.08 253	0.08 413	0.11 427	0.10 405	0.10 364	0.06 127

GMM-Stereo	0.21 293	0.10 132	0.43 370	0.23 359	0.13 299	0.24 301	0.25 469	0.37 311	0.27 246	0.30 340	0.45 465	0.27 316	0.21 315	0.31 337	0.17 257	0.07 101	0.05 32	0.10 370	0.09 363	0.08 228	0.19 545

Prome-Stereo	0.21 293	0.10 132	0.30 196	0.24 410	0.12 221	0.23 279	0.23 430	0.36 301	0.25 226	0.33 392	0.59 534	0.24 278	0.28 427	0.29 315	0.16 226	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.08 228	0.20 555

TestStereo	0.21 293	0.19 454	0.40 326	0.25 447	0.10 117	0.22 257	0.21 379	0.31 224	0.31 305	0.23 225	0.34 338	0.22 246	0.18 284	0.62 491	0.18 279	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.07 199	0.11 412	0.06 127

XX-Stereo	0.21 293	0.10 132	0.83 549	0.26 481	0.17 446	0.23 279	0.13 84	0.40 340	0.18 105	0.20 202	0.41 413	0.31 370	0.10 71	0.32 344	0.12 67	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.05 32

EAI-Stereo	0.21 293	0.10 132	0.33 232	0.21 250	0.12 221	0.30 406	0.46 584	0.46 406	0.20 149	0.25 248	0.50 492	0.17 189	0.16 233	0.24 218	0.23 388	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.10 405	0.06 93	0.07 209

FENet	0.21 293	0.11 198	0.45 390	0.21 250	0.12 221	0.26 336	0.17 213	0.41 352	0.35 352	0.30 340	0.31 298	0.29 343	0.23 343	0.26 265	0.23 388	0.09 336	0.06 183	0.09 297	0.09 363	0.09 298	0.09 339

MyStereo8	0.22 323	0.15 380	0.63 493	0.21 250	0.17 446	0.31 422	0.16 172	0.36 301	0.32 314	0.28 280	0.36 359	0.25 286	0.18 284	0.25 249	0.28 432	0.08 253	0.07 319	0.08 217	0.07 199	0.10 364	0.12 453

ffm	0.22 323	0.12 240	0.42 359	0.20 205	0.13 299	0.28 366	0.20 348	0.35 282	0.44 455	0.30 340	0.42 429	0.34 393	0.23 343	0.27 284	0.11 16	0.08 253	0.05 32	0.11 427	0.10 405	0.08 228	0.08 277

StereoVision	0.22 323	0.18 438	0.37 284	0.27 509	0.17 446	0.23 279	0.22 405	0.38 317	0.31 305	0.20 202	0.51 498	0.22 246	0.16 233	0.28 298	0.18 279	0.11 424	0.12 514	0.13 486	0.13 510	0.10 364	0.07 209

raft_robust	0.22 323	0.17 424	0.30 196	0.22 311	0.12 221	0.23 279	0.22 405	0.49 434	0.48 498	0.32 380	0.32 307	0.26 307	0.23 343	0.53 438	0.15 201	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.10 405	0.08 228	0.06 127

Sa-1000	0.22 323	0.15 380	0.35 252	0.23 359	0.13 299	0.28 366	0.23 430	0.47 414	0.39 400	0.30 340	0.50 492	0.26 307	0.19 299	0.33 351	0.16 226	0.07 101	0.06 183	0.10 370	0.11 444	0.08 228	0.06 127

SA	0.22 323	0.16 405	0.36 272	0.23 359	0.13 299	0.24 301	0.23 430	0.45 395	0.40 416	0.27 270	0.44 453	0.23 266	0.23 343	0.33 351	0.17 257	0.07 101	0.06 183	0.10 370	0.11 444	0.08 228	0.06 127

dd	0.22 323	0.26 522	0.40 326	0.22 311	0.12 221	0.25 316	0.21 379	0.32 235	0.44 455	0.29 309	0.28 258	0.25 286	0.16 233	0.30 330	0.25 409	0.12 462	0.07 319	0.10 370	0.08 275	0.11 412	0.09 339

GwcNet-ADL	0.22 323	0.14 346	0.58 471	0.24 410	0.13 299	0.22 257	0.23 430	0.49 434	0.40 416	0.27 270	0.29 271	0.30 359	0.20 308	0.26 265	0.23 388	0.09 336	0.07 319	0.07 134	0.07 199	0.09 298	0.09 339

HHNet	0.22 323	0.12 240	0.52 446	0.18 98	0.18 467	0.20 201	0.20 348	0.34 257	0.31 305	0.32 380	0.59 534	0.20 222	0.21 315	0.24 218	0.31 459	0.08 253	0.05 32	0.09 297	0.07 199	0.08 228	0.11 430

KYRaft	0.22 323	0.10 132	0.30 196	0.23 359	0.12 221	0.23 279	0.23 430	0.35 282	0.24 213	0.35 429	0.54 516	0.34 393	0.26 391	0.29 315	0.15 201	0.07 101	0.05 32	0.09 297	0.10 405	0.08 228	0.31 593

IRAFT_RVC	0.22 323	0.12 240	0.39 318	0.26 481	0.11 164	0.18 139	0.24 452	0.40 340	0.37 376	0.31 357	0.30 284	0.29 343	0.24 361	0.55 446	0.22 369	0.08 253	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.08 228	0.07 209

GES	0.22 323	0.12 240	0.42 359	0.20 205	0.14 342	0.27 346	0.19 301	0.49 434	0.33 326	0.30 340	0.36 359	0.25 286	0.23 343	0.29 315	0.22 369	0.10 385	0.08 413	0.08 217	0.07 199	0.10 364	0.11 430

SFCPSM	0.22 323	0.10 132	0.51 442	0.21 250	0.14 342	0.34 455	0.22 405	0.55 506	0.39 400	0.29 309	0.32 307	0.23 266	0.21 315	0.27 284	0.19 309	0.09 336	0.07 319	0.09 297	0.09 363	0.09 298	0.08 277

DMCA	0.22 323	0.14 346	0.36 272	0.22 311	0.14 342	0.27 346	0.20 348	0.43 378	0.38 390	0.31 357	0.32 307	0.33 386	0.24 361	0.24 218	0.28 432	0.11 424	0.08 413	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.11 430

BEATNet_4x	0.22 323	0.18 438	0.47 406	0.22 311	0.10 117	0.28 366	0.14 115	0.46 406	0.32 314	0.31 357	0.34 338	0.31 370	0.25 382	0.31 337	0.29 444	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.06 143	0.10 364	0.08 277

MLCV	0.22 323	0.16 405	0.44 379	0.21 250	0.08 10	0.29 387	0.19 301	0.38 317	0.37 376	0.38 467	0.44 453	0.31 370	0.21 315	0.41 390	0.24 399	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.07 162	0.06 127

DN-CSS_ROB	0.22 323	0.25 511	0.47 406	0.24 410	0.14 342	0.25 316	0.12 37	0.40 340	0.33 326	0.29 309	0.42 429	0.22 246	0.20 308	0.33 351	0.19 309	0.07 101	0.06 183	0.11 427	0.11 444	0.11 412	0.07 209

Select-FE	0.23 340	0.14 346	0.78 530	0.22 311	0.18 467	0.22 257	0.13 84	0.43 378	0.26 235	0.28 280	0.33 328	0.39 438	0.29 442	0.27 284	0.19 309	0.08 253	0.07 319	0.08 217	0.13 510	0.08 228	0.12 453

G2L-ROB	0.23 340	0.15 380	0.41 349	0.19 142	0.12 221	0.27 346	0.21 379	0.47 414	0.33 326	0.34 412	0.31 298	0.41 460	0.22 328	0.49 416	0.26 422	0.09 336	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.09 298	0.10 395

DFGA-Net	0.23 340	0.24 506	0.49 420	0.22 311	0.15 392	0.25 316	0.17 213	0.39 329	0.39 400	0.29 309	0.31 298	0.21 234	0.17 259	0.59 474	0.28 432	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.09 363	0.10 364	0.08 277

PAM_32	0.23 340	0.10 132	0.63 493	0.21 250	0.14 342	0.33 442	0.19 301	0.36 301	0.23 198	0.29 309	0.28 258	0.56 541	0.28 427	0.27 284	0.18 279	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.09 363	0.07 162	0.09 339

PAM	0.23 340	0.10 132	0.63 493	0.22 311	0.15 392	0.34 455	0.21 379	0.37 311	0.22 179	0.31 357	0.27 252	0.55 537	0.26 391	0.26 265	0.17 257	0.08 253	0.06 183	0.07 134	0.09 363	0.07 162	0.09 339

rvit_0105_3	0.23 340	0.17 424	0.40 326	0.25 447	0.15 392	0.24 301	0.28 503	0.38 317	0.41 426	0.25 248	0.25 235	0.28 332	0.21 315	0.28 298	0.20 326	0.15 520	0.13 526	0.14 512	0.15 533	0.10 364	0.09 339

UGAM-zero	0.23 340	0.10 132	0.54 453	0.19 142	0.13 299	0.21 229	0.14 115	0.44 385	0.22 179	0.28 280	0.28 258	0.51 520	0.33 482	0.65 505	0.14 177	0.07 101	0.06 183	0.07 134	0.08 275	0.06 93	0.07 209

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 340	0.13 303	0.83 549	0.20 205	0.21 514	0.23 279	0.17 213	0.48 426	0.27 246	0.23 225	0.29 271	0.39 438	0.23 343	0.25 249	0.15 201	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.11 444	0.11 412	0.10 395

test_sample3	0.23 340	0.12 240	0.43 370	0.19 142	0.12 221	0.32 431	0.20 348	0.50 444	0.34 336	0.31 357	0.33 328	0.29 343	0.22 328	0.53 438	0.22 369	0.10 385	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.10 364	0.10 395

MyStereo05	0.23 340	0.12 240	0.57 466	0.21 250	0.14 342	0.25 316	0.23 430	0.48 426	0.52 526	0.31 357	0.23 212	0.25 286	0.22 328	0.30 330	0.21 349	0.07 101	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.08 277

MyStereo04	0.23 340	0.12 240	0.55 459	0.22 311	0.14 342	0.25 316	0.23 430	0.49 434	0.52 526	0.28 280	0.23 212	0.27 316	0.23 343	0.30 330	0.22 369	0.07 101	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.08 228	0.08 277

CoDeX	0.23 340	0.12 240	0.46 398	0.21 250	0.14 342	0.29 387	0.21 379	0.53 489	0.41 426	0.29 309	0.35 349	0.29 343	0.22 328	0.48 411	0.19 309	0.09 336	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.08 228	0.07 209

PCWNet_CMD	0.23 340	0.13 303	0.48 415	0.20 205	0.13 299	0.28 366	0.16 172	0.46 406	0.46 483	0.29 309	0.36 359	0.37 418	0.24 361	0.28 298	0.20 326	0.09 336	0.06 183	0.10 370	0.08 275	0.11 412	0.09 339

anonymousa	0.23 340	0.11 198	0.50 431	0.21 250	0.16 424	0.31 422	0.20 348	0.36 301	0.35 352	0.32 380	0.50 492	0.39 438	0.26 391	0.22 196	0.20 326	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.11 444	0.07 162	0.08 277

BUS	0.23 340	0.12 240	0.28 179	0.25 447	0.14 342	0.43 520	0.17 213	0.56 521	0.34 336	0.34 412	0.35 349	0.32 379	0.20 308	0.26 265	0.21 349	0.10 385	0.07 319	0.11 427	0.10 405	0.09 298	0.09 339

IER	0.23 340	0.12 240	0.39 318	0.20 205	0.14 342	0.31 422	0.19 301	0.42 366	0.36 365	0.33 392	0.40 405	0.32 379	0.33 482	0.29 315	0.22 369	0.09 336	0.07 319	0.08 217	0.08 275	0.09 298	0.08 277

test_5	0.23 340	0.19 454	0.38 303	0.26 481	0.18 467	0.25 316	0.29 509	0.40 340	0.37 376	0.29 309	0.40 405	0.25 286	0.22 328	0.34 357	0.18 279	0.07 101	0.05 32	0.09 297	0.09 363	0.10 364	0.10 395

BSDual-CNN	0.23 340	0.12 240	0.28 179	0.25 447	0.14 342	0.35 470	0.21 379	0.56 521	0.34 336	0.34 412	0.35 349	0.38 426	0.24 361	0.26 265	0.21 349	0.10 385	0.07 319	0.11 427	0.10 405	0.09 298	0.09 339

iRaft-Stereo_5w	0.23 340	0.18 438	0.44 379	0.22 311	0.13 299	0.19 166	0.19 301	0.37 311	0.32 314	0.28 280	0.37 368	0.34 393	0.23 343	0.65 505	0.27 428	0.06 34	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.09 298	0.08 277

psmg	0.23 340	0.12 240	0.28 179	0.21 250	0.14 342	0.35 470	0.23 430	0.51 461	0.34 336	0.35 429	0.38 382	0.38 426	0.24 361	0.26 265	0.21 349	0.10 385	0.08 413	0.10 370	0.10 405	0.09 298	0.08 277

UDGNet	0.23 340	0.31 553	0.38 303	0.24 410	0.14 342	0.24 301	0.18 256	0.32 235	0.43 440	0.29 309	0.28 258	0.24 278	0.19 299	0.29 315	0.20 326	0.15 520	0.07 319	0.21 566	0.11 444	0.14 482	0.10 395

OMP-Stereo	0.23 340	0.14 346	0.35 252	0.29 533	0.13 299	0.21 229	0.16 172	0.37 311	0.33 326	0.34 412	0.30 284	0.34 393	0.19 299	0.70 520	0.24 399	0.07 101	0.06 183	0.09 297	0.07 199	0.07 162	0.06 127

IIG-Stereo	0.23 340	0.13 303	0.35 252	0.29 533	0.12 221	0.23 279	0.14 115	0.38 317	0.31 305	0.34 412	0.37 368	0.33 386	0.21 315	0.70 520	0.26 422	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.07 199	0.07 162	0.06 127

ASMatch	0.23 340	0.11 198	0.51 442	0.24 410	0.14 342	0.19 166	0.17 213	0.31 224	0.28 261	0.28 280	0.68 561	0.27 316	0.26 391	0.50 420	0.22 369	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.06 93	0.11 430

PFNet	0.23 340	0.10 132	0.57 466	0.24 410	0.14 342	0.22 257	0.19 301	0.39 329	0.33 326	0.35 429	0.32 307	0.27 316	0.19 299	0.64 499	0.22 369	0.09 336	0.05 32	0.09 297	0.07 199	0.08 228	0.07 209

ICVP	0.23 340	0.13 303	0.44 379	0.26 481	0.14 342	0.29 387	0.25 469	0.45 395	0.33 326	0.29 309	0.43 442	0.35 407	0.25 382	0.26 265	0.23 388	0.12 462	0.09 448	0.09 297	0.08 275	0.09 298	0.10 395
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 340	0.18 438	0.63 493	0.27 509	0.18 467	0.41 505	0.23 430	0.43 378	0.35 352	0.23 225	0.27 252	0.20 222	0.18 284	0.27 284	0.18 279	0.12 462	0.11 497	0.10 370	0.10 405	0.11 412	0.12 453

CFNet_pseudo	0.23 340	0.13 303	0.47 406	0.19 142	0.13 299	0.26 336	0.16 172	0.44 385	0.44 455	0.29 309	0.37 368	0.38 426	0.23 343	0.29 315	0.21 349	0.09 336	0.06 183	0.11 427	0.08 275	0.11 412	0.09 339

ACVNet	0.23 340	0.13 303	0.35 252	0.18 98	0.15 392	0.27 346	0.23 430	0.39 329	0.44 455	0.28 280	0.41 413	0.38 426	0.26 391	0.27 284	0.32 464	0.08 253	0.07 319	0.08 217	0.07 199	0.10 364	0.07 209

MSMDNet	0.23 340	0.13 303	0.48 415	0.20 205	0.13 299	0.28 366	0.16 172	0.46 406	0.46 483	0.29 309	0.36 359	0.37 418	0.24 361	0.28 298	0.20 326	0.09 336	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.11 412	0.09 339

ccs_rob	0.23 340	0.13 303	0.47 406	0.20 205	0.13 299	0.26 336	0.17 213	0.44 385	0.44 455	0.29 309	0.37 368	0.38 426	0.23 343	0.29 315	0.21 349	0.09 336	0.06 183	0.11 427	0.08 275	0.11 412	0.09 339

G2L-Stereo_test	0.24 371	0.16 405	0.38 303	0.19 142	0.13 299	0.27 346	0.24 452	0.49 434	0.38 390	0.37 452	0.37 368	0.40 453	0.24 361	0.52 431	0.28 432	0.08 253	0.06 183	0.06 70	0.06 143	0.09 298	0.08 277

DCVSM-stereo	0.24 371	0.13 303	0.52 446	0.20 205	0.14 342	0.26 336	0.13 84	0.34 257	0.34 336	0.41 501	0.33 328	0.47 498	0.29 442	0.30 330	0.22 369	0.10 385	0.10 473	0.11 427	0.10 405	0.12 449	0.15 503

rvit_stereo_0075_2	0.24 371	0.17 424	0.50 431	0.26 481	0.22 530	0.22 257	0.15 139	0.40 340	0.35 352	0.27 270	0.37 368	0.29 343	0.20 308	0.28 298	0.19 309	0.17 546	0.12 514	0.19 560	0.12 483	0.13 464	0.13 470

test_sample5	0.24 371	0.13 303	0.42 359	0.21 250	0.12 221	0.30 406	0.21 379	0.50 444	0.34 336	0.32 380	0.41 413	0.29 343	0.23 343	0.55 446	0.21 349	0.10 385	0.07 319	0.10 370	0.09 363	0.11 412	0.10 395

test_sample4	0.24 371	0.13 303	0.43 370	0.20 205	0.12 221	0.32 431	0.21 379	0.51 461	0.34 336	0.31 357	0.37 368	0.28 332	0.23 343	0.53 438	0.21 349	0.10 385	0.07 319	0.10 370	0.09 363	0.11 412	0.10 395

tta	0.24 371	0.12 240	0.40 326	0.19 142	0.10 117	0.27 346	0.19 301	0.51 461	0.45 466	0.34 412	0.41 413	0.31 370	0.26 391	0.58 468	0.28 432	0.10 385	0.07 319	0.08 217	0.08 275	0.08 228	0.07 209

qqq1	0.24 371	0.12 240	0.40 326	0.19 142	0.10 117	0.27 346	0.19 301	0.51 461	0.45 466	0.34 412	0.41 413	0.31 370	0.26 391	0.58 468	0.16 226	0.10 385	0.07 319	0.07 134	0.06 143	0.08 228	0.07 209

fff1	0.24 371	0.12 240	0.40 326	0.19 142	0.10 117	0.27 346	0.19 301	0.51 461	0.45 466	0.34 412	0.41 413	0.31 370	0.26 391	0.58 468	0.16 226	0.10 385	0.07 319	0.07 134	0.06 143	0.08 228	0.07 209

DualNet	0.24 371	0.13 303	0.42 359	0.21 250	0.12 221	0.30 406	0.21 379	0.50 444	0.34 336	0.33 392	0.43 442	0.29 343	0.23 343	0.55 446	0.21 349	0.10 385	0.07 319	0.10 370	0.09 363	0.11 412	0.10 395

GMStereo_Zeroshot	0.24 371	0.21 480	0.45 390	0.26 481	0.13 299	0.28 366	0.15 139	0.39 329	0.35 352	0.37 452	0.43 442	0.40 453	0.17 259	0.34 357	0.20 326	0.12 462	0.07 319	0.13 486	0.07 199	0.16 504	0.09 339

CFNet_ucs	0.24 371	0.13 303	0.50 431	0.20 205	0.15 392	0.28 366	0.17 213	0.49 434	0.45 466	0.32 380	0.42 429	0.39 438	0.22 328	0.31 337	0.21 349	0.11 424	0.08 413	0.12 465	0.09 363	0.12 449	0.11 430

gwcnet-sp	0.24 371	0.13 303	0.63 493	0.22 311	0.14 342	0.34 455	0.22 405	0.44 385	0.39 400	0.35 429	0.34 338	0.27 316	0.27 410	0.35 366	0.25 409	0.09 336	0.08 413	0.09 297	0.09 363	0.09 298	0.09 339

scenet	0.24 371	0.13 303	0.63 493	0.22 311	0.14 342	0.34 455	0.22 405	0.44 385	0.39 400	0.35 429	0.34 338	0.27 316	0.27 410	0.35 366	0.25 409	0.09 336	0.08 413	0.09 297	0.09 363	0.09 298	0.09 339

ToySt	0.24 371	0.16 405	0.48 415	0.21 250	0.13 299	0.29 387	0.29 509	0.39 329	0.39 400	0.27 270	0.35 349	0.39 438	0.31 472	0.31 337	0.29 444	0.08 253	0.09 448	0.10 370	0.11 444	0.11 412	0.10 395

ssnet	0.24 371	0.13 303	0.63 493	0.22 311	0.14 342	0.34 455	0.22 405	0.44 385	0.39 400	0.35 429	0.34 338	0.27 316	0.27 410	0.35 366	0.25 409	0.09 336	0.08 413	0.09 297	0.09 363	0.09 298	0.09 339

STrans-v2	0.24 371	0.13 303	0.54 453	0.21 250	0.12 221	0.23 279	0.21 379	0.47 414	0.28 261	0.31 357	0.42 429	0.36 412	0.35 495	0.62 491	0.23 388	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.06 93	0.06 127

TransformOpticalFlow	0.24 371	0.13 303	0.56 463	0.23 359	0.11 164	0.21 229	0.19 301	0.40 340	0.32 314	0.30 340	0.43 442	0.36 412	0.31 472	0.61 483	0.20 326	0.07 101	0.05 32	0.08 217	0.07 199	0.06 93	0.07 209

DRaft	0.24 371	0.10 132	0.34 242	0.18 98	0.12 221	0.28 366	0.23 430	0.33 249	0.39 400	0.38 467	0.61 546	0.21 234	0.41 526	0.48 411	0.42 515	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.08 277

HCRNet	0.24 371	0.25 511	0.33 232	0.34 562	0.16 424	0.27 346	0.18 256	0.43 378	0.35 352	0.30 340	0.35 349	0.32 379	0.22 328	0.44 399	0.20 326	0.13 481	0.08 413	0.13 486	0.11 444	0.10 364	0.09 339

ARAFT	0.24 371	0.21 480	0.78 530	0.22 311	0.12 221	0.29 387	0.24 452	0.43 378	0.32 314	0.33 392	0.28 258	0.28 332	0.19 299	0.49 416	0.18 279	0.07 101	0.06 183	0.12 465	0.11 444	0.09 298	0.06 127

cf-r	0.24 371	0.15 380	0.44 379	0.21 250	0.14 342	0.27 346	0.22 405	0.42 366	0.40 416	0.30 340	0.42 429	0.42 469	0.26 391	0.43 395	0.25 409	0.11 424	0.06 183	0.08 217	0.10 405	0.08 228	0.08 277

GANet-RSSM	0.24 371	0.14 346	0.36 272	0.21 250	0.14 342	0.27 346	0.21 379	0.45 395	0.33 326	0.29 309	0.39 395	0.39 438	0.28 427	0.58 468	0.23 388	0.11 424	0.07 319	0.09 297	0.09 363	0.10 364	0.09 339

PSMNet-RSSM	0.24 371	0.15 380	0.36 272	0.21 250	0.14 342	0.25 316	0.20 348	0.48 426	0.37 376	0.30 340	0.44 453	0.38 426	0.26 391	0.52 431	0.22 369	0.12 462	0.07 319	0.11 427	0.13 510	0.10 364	0.09 339

CFNet-ft	0.24 371	0.15 380	0.35 252	0.18 98	0.15 392	0.30 406	0.21 379	0.39 329	0.36 365	0.28 280	0.40 405	0.43 473	0.25 382	0.47 409	0.24 399	0.12 462	0.07 319	0.12 465	0.11 444	0.12 449	0.09 339

CFNet_RVC	0.24 371	0.15 380	0.35 252	0.18 98	0.15 392	0.30 406	0.21 379	0.39 329	0.36 365	0.28 280	0.40 405	0.43 473	0.25 382	0.47 409	0.24 399	0.12 462	0.07 319	0.12 465	0.11 444	0.12 449	0.09 339

UCFNet_RVC	0.24 371	0.16 405	0.34 242	0.18 98	0.15 392	0.33 442	0.16 172	0.46 406	0.35 352	0.29 309	0.35 349	0.39 438	0.25 382	0.34 357	0.22 369	0.13 481	0.08 413	0.13 486	0.14 524	0.13 464	0.12 453

AdaStereo	0.24 371	0.16 405	0.37 284	0.24 410	0.12 221	0.32 431	0.17 213	0.54 496	0.42 433	0.33 392	0.38 382	0.35 407	0.21 315	0.30 330	0.22 369	0.14 507	0.06 183	0.13 486	0.08 275	0.11 412	0.08 277
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.
iResNet	0.24 371	0.18 438	0.61 482	0.25 447	0.11 164	0.29 387	0.21 379	0.42 366	0.43 440	0.33 392	0.43 442	0.27 316	0.22 328	0.34 357	0.26 422	0.07 101	0.05 32	0.07 134	0.06 143	0.08 228	0.07 209

G2L-Stereo	0.25 399	0.16 405	0.47 406	0.22 311	0.14 342	0.25 316	0.18 256	0.46 406	0.35 352	0.33 392	0.37 368	0.40 453	0.22 328	0.60 476	0.30 452	0.10 385	0.09 448	0.10 370	0.08 275	0.09 298	0.09 339

DDVS	0.25 399	0.15 380	0.39 318	0.24 410	0.17 446	0.34 455	0.21 379	0.41 352	0.30 293	0.33 392	0.41 413	0.48 504	0.21 315	0.52 431	0.27 428	0.11 424	0.09 448	0.11 427	0.09 363	0.13 464	0.14 491

ITSA-stereo	0.25 399	0.15 380	0.33 232	0.23 359	0.11 164	0.27 346	0.18 256	0.56 521	0.59 549	0.31 357	0.32 307	0.33 386	0.28 427	0.49 416	0.30 452	0.11 424	0.08 413	0.11 427	0.10 405	0.11 412	0.13 470

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 399	0.14 346	0.95 572	0.21 250	0.27 566	0.20 201	0.19 301	0.48 426	0.25 226	0.26 260	0.55 520	0.34 393	0.18 284	0.25 249	0.17 257	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.12 483	0.12 449	0.12 453

test_sample7	0.25 399	0.15 380	0.35 252	0.20 205	0.14 342	0.28 366	0.21 379	0.51 461	0.38 390	0.37 452	0.34 338	0.37 418	0.30 456	0.39 381	0.23 388	0.14 507	0.09 448	0.13 486	0.12 483	0.13 464	0.12 453

test_sample6	0.25 399	0.13 303	0.41 349	0.21 250	0.11 164	0.30 406	0.22 405	0.51 461	0.35 352	0.33 392	0.43 442	0.30 359	0.24 361	0.57 461	0.22 369	0.10 385	0.07 319	0.10 370	0.10 405	0.11 412	0.10 395

SMFormer	0.25 399	0.12 240	0.40 326	0.19 142	0.10 117	0.27 346	0.19 301	0.51 461	0.45 466	0.34 412	0.41 413	0.31 370	0.26 391	0.58 468	0.28 432	0.10 385	0.07 319	0.08 217	0.08 275	0.09 298	0.09 339

NINENet	0.25 399	0.15 380	0.37 284	0.23 359	0.16 424	0.43 520	0.17 213	0.60 553	0.46 483	0.32 380	0.37 368	0.32 379	0.20 308	0.42 393	0.21 349	0.10 385	0.10 473	0.12 465	0.08 275	0.11 412	0.10 395

hknet	0.25 399	0.14 346	0.40 326	0.25 447	0.15 392	0.35 470	0.21 379	0.56 521	0.37 376	0.34 412	0.35 349	0.43 473	0.27 410	0.37 374	0.21 349	0.09 336	0.07 319	0.11 427	0.10 405	0.09 298	0.09 339

PSMNet-ADL	0.25 399	0.15 380	0.32 216	0.26 481	0.14 342	0.31 422	0.22 405	0.44 385	0.36 365	0.27 270	0.33 328	0.41 460	0.28 427	0.61 483	0.29 444	0.11 424	0.09 448	0.09 297	0.11 444	0.10 364	0.10 395

PSM-AAD	0.25 399	0.10 132	0.30 196	0.24 410	0.12 221	0.26 336	0.38 562	0.34 257	0.28 261	0.35 429	0.39 395	0.28 332	0.79 597	0.30 330	0.16 226	0.07 101	0.06 183	0.12 465	0.11 444	0.08 228	0.21 563

GrayStereo	0.25 399	0.09 90	0.32 216	0.26 481	0.13 299	0.23 279	0.47 588	0.34 257	0.30 293	0.39 482	0.47 482	0.30 359	0.79 597	0.29 315	0.16 226	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.09 363	0.07 162	0.13 470

RAFT-RH_RVC	0.25 399	0.11 198	0.45 390	0.21 250	0.12 221	0.25 316	0.14 115	0.27 162	0.27 246	0.38 467	1.15 602	0.23 266	0.17 259	0.57 461	0.24 399	0.07 101	0.05 32	0.10 370	0.07 199	0.06 93	0.07 209

UPFNet	0.25 399	0.12 240	0.38 303	0.24 410	0.19 489	0.37 480	0.28 503	0.48 426	0.38 390	0.34 412	0.37 368	0.37 418	0.28 427	0.39 381	0.33 471	0.10 385	0.09 448	0.10 370	0.10 405	0.10 364	0.08 277

acv_ft	0.25 399	0.13 303	0.40 326	0.23 359	0.19 489	0.34 455	0.21 379	0.45 395	0.44 455	0.38 467	0.41 413	0.38 426	0.27 410	0.27 284	0.35 480	0.08 253	0.07 319	0.08 217	0.07 199	0.11 412	0.07 209

iResNet_ROB	0.25 399	0.19 454	0.40 326	0.20 205	0.12 221	0.30 406	0.16 172	0.55 506	0.53 530	0.38 467	0.43 442	0.37 418	0.26 391	0.38 379	0.22 369	0.08 253	0.06 183	0.06 70	0.04 1	0.09 298	0.09 339

coex_refinement	0.26 415	0.16 405	0.36 272	0.23 359	0.15 392	0.31 422	0.20 348	0.49 434	0.42 433	0.35 429	0.42 429	0.45 488	0.27 410	0.55 446	0.33 471	0.10 385	0.06 183	0.07 134	0.07 199	0.10 364	0.10 395

UGAM	0.26 415	0.14 346	0.45 390	0.25 447	0.12 221	0.23 279	0.25 469	0.32 235	0.41 426	0.31 357	0.42 429	0.41 460	0.22 328	0.92 580	0.22 369	0.08 253	0.06 183	0.14 512	0.12 483	0.10 364	0.07 209

SepStereo	0.26 415	0.12 240	0.42 359	0.24 410	0.18 467	0.29 387	0.24 452	0.45 395	0.45 466	0.41 501	0.44 453	0.34 393	0.29 442	0.64 499	0.21 349	0.09 336	0.07 319	0.09 297	0.07 199	0.09 298	0.09 339

AACVNet	0.26 415	0.16 405	0.37 284	0.22 311	0.14 342	0.29 387	0.19 301	0.41 352	0.31 305	0.38 467	0.42 429	0.43 473	0.28 427	0.73 530	0.25 409	0.11 424	0.08 413	0.11 427	0.09 363	0.13 464	0.11 430

DEmStereo	0.26 415	0.09 90	0.47 406	0.19 142	0.12 221	0.30 406	0.25 469	0.28 181	0.36 365	0.36 445	0.58 532	0.25 286	0.48 558	0.53 438	0.44 521	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.06 93	0.07 209

LMCR-Stereo	0.26 415	0.18 438	0.49 420	0.28 530	0.14 342	0.36 475	0.23 430	0.54 496	0.34 336	0.39 482	0.40 405	0.29 343	0.29 442	0.37 374	0.27 428	0.11 424	0.07 319	0.09 297	0.07 199	0.13 464	0.09 339

GwcNet-RSSM	0.26 415	0.17 424	0.46 398	0.21 250	0.13 299	0.28 366	0.23 430	0.44 385	0.42 433	0.31 357	0.45 465	0.40 453	0.26 391	0.55 446	0.28 432	0.11 424	0.07 319	0.09 297	0.10 405	0.09 298	0.08 277

DeepPruner_ROB	0.26 415	0.19 454	0.44 379	0.21 250	0.16 424	0.30 406	0.21 379	0.52 478	0.32 314	0.35 429	0.38 382	0.39 438	0.26 391	0.42 393	0.24 399	0.15 520	0.11 497	0.11 427	0.11 444	0.14 482	0.13 470

ISRNet	0.27 423	0.13 303	0.45 390	0.26 481	0.19 489	0.24 301	0.14 115	0.45 395	0.43 440	0.39 482	0.48 488	0.42 469	0.27 410	0.32 344	0.29 444	0.20 566	0.12 514	0.17 544	0.16 545	0.16 504	0.20 555

rvit_105_1	0.27 423	0.19 454	0.46 398	0.27 509	0.19 489	0.30 406	0.35 547	0.44 385	0.51 519	0.31 357	0.31 298	0.31 370	0.26 391	0.35 366	0.25 409	0.15 520	0.14 536	0.15 527	0.17 554	0.11 412	0.10 395

DispNO	0.27 423	0.18 438	0.62 490	0.23 359	0.17 446	0.25 316	0.22 405	0.45 395	0.41 426	0.32 380	0.39 395	0.38 426	0.27 410	0.77 550	0.27 428	0.09 336	0.07 319	0.10 370	0.10 405	0.08 228	0.08 277

CBFPSM	0.27 423	0.16 405	0.67 507	0.20 205	0.14 342	0.38 488	0.25 469	0.40 340	0.36 365	0.33 392	0.36 359	0.56 541	0.38 512	0.32 344	0.38 489	0.08 253	0.08 413	0.07 134	0.08 275	0.09 298	0.11 430

CSP-Net	0.27 423	0.15 380	0.30 196	0.21 250	0.14 342	0.44 522	0.24 452	0.50 444	0.40 416	0.41 501	0.43 442	0.42 469	0.26 391	0.66 510	0.28 432	0.12 462	0.08 413	0.08 217	0.08 275	0.10 364	0.09 339

DAS	0.27 423	0.12 240	0.42 359	0.24 410	0.18 467	0.29 387	0.24 452	0.45 395	0.45 466	0.41 501	0.44 453	0.34 393	0.29 442	0.75 539	0.21 349	0.09 336	0.07 319	0.09 297	0.07 199	0.09 298	0.09 339

AASNet	0.27 423	0.19 454	0.49 420	0.26 481	0.17 446	0.34 455	0.20 348	0.62 565	0.48 498	0.35 429	0.40 405	0.32 379	0.25 382	0.28 298	0.34 476	0.11 424	0.09 448	0.10 370	0.08 275	0.13 464	0.11 430

GEStereo_RVC	0.27 423	0.20 466	0.44 379	0.27 509	0.16 424	0.33 442	0.25 469	0.56 521	0.54 534	0.34 412	0.38 382	0.34 393	0.25 382	0.51 425	0.28 432	0.12 462	0.08 413	0.09 297	0.08 275	0.11 412	0.11 430

RAFT + AFF	0.27 423	0.23 502	0.50 431	0.25 447	0.17 446	0.30 406	0.33 541	0.52 478	0.40 416	0.28 280	0.30 284	0.30 359	0.31 472	0.62 491	0.24 399	0.09 336	0.10 473	0.11 427	0.10 405	0.11 412	0.11 430

MMNet	0.27 423	0.14 346	0.49 420	0.24 410	0.17 446	0.47 536	0.22 405	0.45 395	0.51 519	0.39 482	0.41 413	0.36 412	0.33 482	0.39 381	0.34 476	0.08 253	0.07 319	0.09 297	0.09 363	0.10 364	0.08 277

delet	0.27 423	0.14 346	0.40 326	0.23 359	0.19 489	0.41 505	0.29 509	0.49 434	0.48 498	0.33 392	0.41 413	0.37 418	0.30 456	0.48 411	0.34 476	0.09 336	0.09 448	0.11 427	0.12 483	0.08 228	0.08 277

ac_64	0.27 423	0.13 303	0.41 349	0.24 410	0.17 446	0.36 475	0.22 405	0.46 406	0.33 326	0.35 429	0.36 359	0.52 526	0.30 456	0.62 491	0.32 464	0.11 424	0.09 448	0.10 370	0.10 405	0.09 298	0.08 277

HGLStereo	0.27 423	0.14 346	0.46 398	0.24 410	0.21 514	0.33 442	0.23 430	0.50 444	0.42 433	0.35 429	0.48 488	0.41 460	0.33 482	0.45 402	0.33 471	0.11 424	0.10 473	0.09 297	0.09 363	0.10 364	0.12 453

DSFCA	0.27 423	0.13 303	0.36 272	0.20 205	0.17 446	0.38 488	0.31 525	0.47 414	0.43 440	0.43 517	0.37 368	0.39 438	0.29 442	0.52 431	0.32 464	0.12 462	0.10 473	0.10 370	0.11 444	0.11 412	0.10 395

DMCA-RVC	0.27 423	0.21 480	0.61 482	0.28 530	0.17 446	0.29 387	0.21 379	0.42 366	0.35 352	0.40 492	0.37 368	0.39 438	0.36 499	0.43 395	0.30 452	0.13 481	0.10 473	0.15 527	0.11 444	0.13 464	0.10 395

HSM-Net_RVC	0.27 423	0.11 198	0.42 359	0.19 142	0.11 164	0.34 455	0.20 348	0.62 565	0.43 440	0.40 492	0.43 442	0.50 516	0.26 391	0.76 544	0.22 369	0.08 253	0.07 319	0.07 134	0.07 199	0.08 228	0.08 277
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 423	0.20 466	0.44 379	0.22 311	0.14 342	0.33 442	0.14 115	0.51 461	0.45 466	0.30 340	0.40 405	0.38 426	0.27 410	0.76 544	0.25 409	0.09 336	0.07 319	0.11 427	0.11 444	0.11 412	0.08 277

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 423	0.21 480	0.59 477	0.25 447	0.18 467	0.29 387	0.22 405	0.50 444	0.40 416	0.38 467	0.41 413	0.43 473	0.27 410	0.43 395	0.29 444	0.11 424	0.08 413	0.10 370	0.10 405	0.10 364	0.11 430
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 423	0.26 522	0.72 523	0.23 359	0.13 299	0.29 387	0.18 256	0.52 478	0.49 507	0.37 452	0.45 465	0.39 438	0.25 382	0.34 357	0.20 326	0.08 253	0.06 183	0.07 134	0.05 89	0.12 449	0.09 339

StereoDRNet-Refined	0.27 423	0.17 424	0.35 252	0.25 447	0.14 342	0.37 480	0.21 379	0.47 414	0.41 426	0.44 524	0.51 498	0.41 460	0.28 427	0.45 402	0.37 487	0.09 336	0.06 183	0.11 427	0.11 444	0.10 364	0.10 395
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 443	0.19 454	0.50 431	0.18 98	0.16 424	0.34 455	0.20 348	0.51 461	0.38 390	0.37 452	0.34 338	0.37 418	0.30 456	0.39 381	0.23 388	0.23 571	0.09 448	0.28 585	0.24 580	0.18 535	0.16 512

ssnet_v2	0.28 443	0.16 405	0.44 379	0.22 311	0.15 392	0.40 501	0.30 520	0.57 531	0.46 483	0.38 467	0.36 359	0.47 498	0.29 442	0.38 379	0.39 497	0.13 481	0.11 497	0.11 427	0.11 444	0.11 412	0.11 430

CRFU-Net	0.28 443	0.14 346	0.45 390	0.25 447	0.15 392	0.45 528	0.23 430	0.50 444	0.30 293	0.43 517	0.41 413	0.48 504	0.46 549	0.43 395	0.29 444	0.11 424	0.10 473	0.09 297	0.08 275	0.10 364	0.10 395

dad	0.28 443	0.31 553	0.44 379	0.21 250	0.14 342	0.30 406	0.20 348	0.33 249	0.49 507	0.44 524	0.44 453	0.45 488	0.21 315	0.41 390	0.26 422	0.20 566	0.11 497	0.20 564	0.11 444	0.14 482	0.10 395

FTStereo	0.28 443	0.10 132	0.43 370	0.23 359	0.13 299	0.21 229	0.53 598	0.34 257	0.26 235	0.38 467	0.95 591	0.30 359	0.56 571	0.32 344	0.18 279	0.08 253	0.06 183	0.09 297	0.08 275	0.07 162	0.19 545

ADLNet	0.28 443	0.15 380	0.42 359	0.23 359	0.19 489	0.34 455	0.23 430	0.53 489	0.43 440	0.42 511	0.41 413	0.44 484	0.27 410	0.55 446	0.35 480	0.11 424	0.08 413	0.11 427	0.11 444	0.11 412	0.12 453

UNet	0.28 443	0.14 346	0.69 513	0.23 359	0.20 506	0.44 522	0.22 405	0.50 444	0.40 416	0.34 412	0.39 395	0.43 473	0.33 482	0.40 388	0.31 459	0.09 336	0.07 319	0.10 370	0.08 275	0.10 364	0.08 277

STTStereo	0.28 443	0.20 466	0.61 482	0.25 447	0.17 446	0.29 387	0.24 452	0.47 414	0.39 400	0.39 482	0.41 413	0.44 484	0.28 427	0.40 388	0.28 432	0.13 481	0.12 514	0.13 486	0.16 545	0.12 449	0.11 430

RASNet	0.28 443	0.14 346	0.44 379	0.22 311	0.18 467	0.32 431	0.19 301	0.48 426	0.38 390	0.29 309	0.43 442	0.47 498	0.37 508	0.79 554	0.36 486	0.09 336	0.07 319	0.07 134	0.09 363	0.07 162	0.07 209

HSM	0.28 443	0.16 405	0.35 252	0.20 205	0.15 392	0.33 442	0.19 301	0.53 489	0.37 376	0.36 445	0.38 382	0.67 576	0.31 472	0.89 575	0.23 388	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.08 228	0.08 277

DLCB_ROB	0.28 443	0.16 405	0.34 242	0.27 509	0.16 424	0.38 488	0.25 469	0.48 426	0.43 440	0.46 532	0.46 475	0.51 520	0.33 482	0.53 438	0.33 471	0.10 385	0.10 473	0.11 427	0.11 444	0.10 364	0.09 339

ACV-stereo	0.29 454	0.18 438	0.79 537	0.23 359	0.16 424	0.47 536	0.19 301	0.36 301	0.34 336	0.29 309	0.33 328	0.67 576	0.42 535	0.54 444	0.30 452	0.10 385	0.09 448	0.09 297	0.09 363	0.10 364	0.11 430

test_for_model	0.29 454	0.89 616	0.34 242	0.69 608	0.49 600	0.20 201	0.16 172	0.30 213	0.23 198	0.28 280	0.15 123	0.13 119	0.11 117	0.17 96	0.13 137	0.29 592	0.10 473	0.06 70	0.04 1	0.86 622	0.18 537

ff1	0.29 454	0.12 240	0.42 359	0.20 205	0.13 299	0.28 366	0.20 348	0.35 282	0.44 455	0.30 340	0.42 429	0.34 393	0.23 343	0.81 561	1.08 599	0.08 253	0.05 32	0.11 427	0.10 405	0.08 228	0.08 277

ttt	0.29 454	0.12 240	0.34 242	0.21 250	0.13 299	0.29 387	0.20 348	0.56 521	0.47 488	0.31 357	0.44 453	0.30 359	0.22 328	0.65 505	0.85 585	0.13 481	0.10 473	0.10 370	0.10 405	0.11 412	0.11 430

LL-Strereo	0.29 454	0.25 511	0.58 471	0.25 447	0.21 514	0.23 279	0.24 452	0.55 506	0.42 433	0.34 412	0.32 307	0.41 460	0.40 522	0.94 584	0.23 388	0.08 253	0.07 319	0.11 427	0.09 363	0.09 298	0.09 339

THIR-Stereo	0.29 454	0.12 240	0.41 349	0.19 142	0.11 164	0.28 366	0.72 611	0.32 235	0.35 352	0.37 452	0.65 555	0.34 393	0.50 561	0.57 461	0.45 524	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.09 363	0.07 162	0.07 209

psm_up	0.29 454	0.16 405	0.41 349	0.26 481	0.17 446	0.32 431	0.26 481	0.55 506	0.43 440	0.36 445	0.40 405	0.45 488	0.37 508	0.58 468	0.30 452	0.11 424	0.12 514	0.13 486	0.12 483	0.10 364	0.10 395

hitnet-ft	0.29 454	0.17 424	0.40 326	0.19 142	0.14 342	0.39 496	0.23 430	0.44 385	0.41 426	0.36 445	0.46 475	0.53 531	0.34 491	0.76 544	0.32 464	0.14 507	0.10 473	0.13 486	0.10 405	0.15 496	0.13 470

FADNet-RVC-Resample	0.29 454	0.25 511	0.93 569	0.26 481	0.16 424	0.32 431	0.21 379	0.47 414	0.39 400	0.35 429	0.38 382	0.33 386	0.27 410	0.53 438	0.24 399	0.10 385	0.10 473	0.14 512	0.13 510	0.13 464	0.16 512

iinet-f	0.30 463	0.18 438	1.03 583	0.20 205	0.15 392	0.44 522	0.22 405	0.45 395	0.37 376	0.35 429	0.44 453	0.41 460	0.34 491	0.34 357	0.40 504	0.10 385	0.09 448	0.08 217	0.08 275	0.13 464	0.11 430

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 463	0.20 466	0.70 519	0.21 250	0.17 446	0.46 530	0.27 487	0.50 444	0.49 507	0.42 511	0.55 520	0.43 473	0.30 456	0.46 405	0.38 489	0.09 336	0.06 183	0.07 134	0.06 143	0.11 412	0.10 395

SACVNet	0.30 463	0.20 466	0.41 349	0.25 447	0.18 467	0.34 455	0.25 469	0.52 478	0.40 416	0.41 501	0.44 453	0.46 496	0.32 479	0.71 523	0.25 409	0.13 481	0.10 473	0.12 465	0.12 483	0.16 504	0.17 524

ADLNet2	0.30 463	0.17 424	0.72 523	0.23 359	0.17 446	0.36 475	0.24 452	0.52 478	0.51 519	0.32 380	0.38 382	0.45 488	0.30 456	0.69 517	0.35 480	0.10 385	0.08 413	0.09 297	0.09 363	0.12 449	0.10 395

FADNet_RVC	0.30 463	0.28 532	0.83 549	0.23 359	0.15 392	0.30 406	0.17 213	0.49 434	0.37 376	0.30 340	0.38 382	0.30 359	0.27 410	0.52 431	0.31 459	0.14 507	0.14 536	0.14 512	0.16 545	0.21 554	0.23 575

TDLM	0.30 463	0.21 480	0.38 303	0.28 530	0.15 392	0.33 442	0.32 531	0.52 478	0.47 488	0.38 467	0.43 442	0.39 438	0.29 442	0.91 579	0.28 432	0.14 507	0.08 413	0.13 486	0.11 444	0.12 449	0.10 395

CVANet_RVC	0.30 463	0.19 454	0.41 349	0.26 481	0.16 424	0.33 442	0.26 481	0.52 478	0.47 488	0.40 492	0.46 475	0.43 473	0.31 472	0.89 575	0.26 422	0.14 507	0.09 448	0.14 512	0.13 510	0.14 482	0.10 395

mmx	0.31 470	0.12 240	0.42 359	0.20 205	0.13 299	0.28 366	0.20 348	0.55 506	0.45 466	0.30 340	0.42 429	0.34 393	0.23 343	0.81 561	1.08 599	0.10 385	0.07 319	0.11 427	0.10 405	0.11 412	0.10 395

xxx	0.31 470	0.12 240	0.42 359	0.20 205	0.13 299	0.28 366	0.20 348	0.55 506	0.45 466	0.30 340	0.42 429	0.34 393	0.23 343	0.81 561	1.08 599	0.10 385	0.07 319	0.11 427	0.10 405	0.11 412	0.10 395

fast-acv-ft	0.31 470	0.20 466	0.81 542	0.24 410	0.18 467	0.46 530	0.27 487	0.41 352	0.49 507	0.39 482	0.55 520	0.49 509	0.35 495	0.37 374	0.38 489	0.11 424	0.11 497	0.11 427	0.12 483	0.12 449	0.09 339

CrosDoStereo	0.31 470	0.10 132	0.49 420	0.18 98	0.12 221	0.22 257	1.11 633	0.34 257	0.37 376	0.38 467	0.61 546	0.28 332	0.46 549	0.61 483	0.57 548	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.07 209

DeepStereo_LL	0.31 470	0.10 132	0.49 420	0.18 98	0.12 221	0.22 257	1.11 633	0.34 257	0.37 376	0.38 467	0.61 546	0.28 332	0.46 549	0.61 483	0.57 548	0.07 101	0.06 183	0.08 217	0.08 275	0.07 162	0.07 209

FADNet-RVC	0.31 470	0.35 562	0.78 530	0.25 447	0.20 506	0.33 442	0.20 348	0.49 434	0.40 416	0.34 412	0.39 395	0.41 460	0.29 442	0.63 497	0.31 459	0.13 481	0.14 536	0.14 512	0.15 533	0.19 542	0.19 545

AANet_RVC	0.31 470	0.22 493	0.50 431	0.23 359	0.14 342	0.30 406	0.24 452	0.47 414	0.54 534	0.38 467	0.60 539	0.43 473	0.29 442	0.87 570	0.40 504	0.11 424	0.07 319	0.07 134	0.07 199	0.09 298	0.09 339

NVstereo2D	0.31 470	0.16 405	0.54 453	0.24 410	0.22 530	0.42 512	0.28 503	0.58 540	0.56 543	0.28 280	0.38 382	0.40 453	0.30 456	0.71 523	0.28 432	0.13 481	0.08 413	0.13 486	0.10 405	0.19 542	0.16 512

NOSS_ROB	0.31 470	0.20 466	0.35 252	0.24 410	0.16 424	0.32 431	0.19 301	0.52 478	0.48 498	0.33 392	0.36 359	0.42 469	0.28 427	0.93 582	0.24 399	0.19 563	0.20 580	0.24 575	0.22 576	0.17 521	0.17 524

z-ln-s-r	0.32 479	0.21 480	0.82 546	0.23 359	0.14 342	0.30 406	0.26 481	0.43 378	0.50 515	0.32 380	0.60 539	0.39 438	0.29 442	0.73 530	0.66 568	0.08 253	0.06 183	0.08 217	0.07 199	0.10 364	0.08 277

YMNet	0.32 479	0.22 493	0.58 471	0.27 509	0.23 543	0.48 542	0.27 487	0.51 461	0.45 466	0.48 542	0.56 527	0.51 520	0.30 456	0.39 381	0.40 504	0.13 481	0.16 558	0.13 486	0.12 483	0.13 464	0.12 453

YMNet_1	0.32 479	0.22 493	0.58 471	0.27 509	0.23 543	0.48 542	0.27 487	0.51 461	0.45 466	0.48 542	0.56 527	0.51 520	0.30 456	0.39 381	0.40 504	0.13 481	0.16 558	0.13 486	0.12 483	0.13 464	0.12 453

1111x	0.32 479	0.11 198	0.40 326	0.22 311	0.11 164	0.32 431	0.26 481	0.59 545	0.43 440	0.31 357	0.41 413	0.39 438	0.28 427	0.76 544	1.37 615	0.09 336	0.08 413	0.09 297	0.10 405	0.09 298	0.08 277

pcwnet_v2	0.32 479	0.15 380	1.26 600	0.23 359	0.18 467	0.32 431	0.18 256	0.59 545	0.60 553	0.36 445	0.45 465	0.35 407	0.29 442	0.36 371	0.25 409	0.14 507	0.11 497	0.12 465	0.11 444	0.14 482	0.15 503

FADNet	0.32 479	0.36 565	0.74 528	0.23 359	0.22 530	0.37 480	0.19 301	0.53 489	0.48 498	0.32 380	0.36 359	0.43 473	0.32 479	0.64 499	0.25 409	0.16 535	0.16 558	0.14 512	0.16 545	0.24 567	0.19 545

PS-NSSS	0.32 479	0.30 546	0.46 398	0.23 359	0.17 446	0.33 442	0.24 452	0.57 531	0.41 426	0.37 452	0.52 506	0.35 407	0.30 456	0.80 558	0.30 452	0.17 546	0.14 536	0.21 566	0.15 533	0.15 496	0.13 470

StereoDRNet	0.32 479	0.22 493	0.61 482	0.27 509	0.21 514	0.42 512	0.30 520	0.61 557	0.48 498	0.46 532	0.39 395	0.48 504	0.30 456	0.57 461	0.40 504	0.11 424	0.09 448	0.12 465	0.11 444	0.12 449	0.10 395

DISCO	0.32 479	0.13 303	0.51 442	0.25 447	0.16 424	0.48 542	0.25 469	0.50 444	0.57 546	0.37 452	0.45 465	0.62 560	0.36 499	0.64 499	0.49 535	0.09 336	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.12 449	0.11 430

TCMNet	0.33 488	0.23 502	0.72 523	0.29 533	0.30 579	0.40 501	0.28 503	0.50 444	0.47 488	0.37 452	0.45 465	0.40 453	0.29 442	0.60 476	0.39 497	0.14 507	0.13 526	0.15 527	0.14 524	0.17 521	0.15 503

HBP-ISP	0.33 488	0.30 546	0.72 523	0.22 311	0.16 424	0.32 431	0.22 405	0.54 496	0.44 455	0.41 501	0.49 490	0.33 386	0.38 512	0.73 530	0.25 409	0.18 557	0.19 575	0.24 575	0.20 565	0.16 504	0.13 470

AAGNet	0.33 488	0.11 198	0.37 284	0.25 447	0.16 424	0.20 201	0.19 301	0.30 213	0.27 246	0.35 429	0.35 349	0.27 316	0.30 456	0.44 399	2.66 635	0.08 253	0.05 32	0.10 370	0.07 199	0.08 228	0.06 127

DRN-Test	0.33 488	0.17 424	0.61 482	0.27 509	0.19 489	0.46 530	0.29 509	0.65 574	0.51 519	0.47 539	0.46 475	0.44 484	0.34 491	0.62 491	0.41 512	0.12 462	0.08 413	0.13 486	0.12 483	0.12 449	0.10 395

CBMV_ROB	0.33 488	0.18 438	0.53 450	0.21 250	0.14 342	0.33 442	0.20 348	0.51 461	0.45 466	0.51 550	0.55 520	0.45 488	0.42 535	0.71 523	0.32 464	0.18 557	0.19 575	0.23 573	0.21 568	0.14 482	0.15 503

XPNet_ROB	0.33 488	0.20 466	0.43 370	0.27 509	0.18 467	0.37 480	0.31 525	0.55 506	0.50 515	0.51 550	0.53 513	0.58 549	0.37 508	0.63 497	0.45 524	0.17 546	0.12 514	0.13 486	0.12 483	0.15 496	0.14 491

PSMNet_ROB	0.33 488	0.24 506	0.54 453	0.31 548	0.21 514	0.42 512	0.43 578	0.59 545	0.47 488	0.37 452	0.44 453	0.49 509	0.31 472	0.64 499	0.43 516	0.14 507	0.10 473	0.15 527	0.14 524	0.13 464	0.11 430

CBMV	0.33 488	0.21 480	0.54 453	0.23 359	0.13 299	0.42 512	0.33 541	0.53 489	0.48 498	0.52 556	0.49 490	0.50 516	0.41 526	0.56 457	0.31 459	0.15 520	0.16 558	0.18 552	0.16 545	0.13 464	0.13 470
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 496	0.29 539	0.91 565	0.26 481	0.21 514	0.47 536	0.31 525	0.54 496	0.54 534	0.44 524	0.52 506	0.50 516	0.35 495	0.39 381	0.39 497	0.11 424	0.11 497	0.10 370	0.09 363	0.14 482	0.13 470

xxxx	0.34 496	0.10 132	0.29 189	0.19 142	0.11 164	0.37 480	0.20 348	0.58 540	0.38 390	0.29 309	0.42 429	0.38 426	0.24 361	0.46 405	2.20 631	0.11 424	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.09 298	0.09 339

test_xeample	0.34 496	0.10 132	0.29 189	0.19 142	0.11 164	0.33 442	0.23 430	0.55 506	0.38 390	0.32 380	0.45 465	0.29 343	0.26 391	0.57 461	2.24 633	0.10 385	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.09 298	0.09 339

FINET	0.34 496	0.27 529	0.80 540	0.24 410	0.24 551	0.36 475	0.34 543	0.54 496	0.72 578	0.39 482	0.47 482	0.32 379	0.30 456	0.51 425	0.32 464	0.19 563	0.17 565	0.13 486	0.12 483	0.18 535	0.16 512

ETE_ROB	0.34 496	0.26 522	0.45 390	0.29 533	0.18 467	0.40 501	0.37 556	0.57 531	0.47 488	0.50 545	0.50 492	0.62 560	0.36 499	0.55 446	0.38 489	0.13 481	0.10 473	0.14 512	0.12 483	0.16 504	0.16 512

GwcNet	0.35 501	0.23 502	0.88 561	0.25 447	0.24 551	0.48 542	0.27 487	0.55 506	0.57 546	0.38 467	0.52 506	0.51 520	0.32 479	0.60 476	0.41 512	0.13 481	0.11 497	0.12 465	0.11 444	0.13 464	0.14 491

RP	0.35 501	0.22 493	0.51 442	0.31 548	0.24 551	0.37 480	0.28 503	0.50 444	0.58 548	0.40 492	0.63 552	0.61 558	0.47 552	0.61 483	0.39 497	0.16 535	0.15 551	0.17 544	0.15 533	0.17 521	0.17 524

DANet	0.35 501	0.23 502	0.60 479	0.36 573	0.22 530	0.39 496	0.25 469	0.48 426	0.43 440	0.52 556	0.50 492	0.59 551	0.41 526	0.76 544	0.49 535	0.13 481	0.11 497	0.14 512	0.12 483	0.17 521	0.15 503
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 501	0.26 522	0.49 420	0.36 573	0.22 530	0.41 505	0.41 573	0.53 489	0.42 433	0.47 539	0.46 475	0.61 558	0.39 518	0.55 446	0.37 487	0.16 535	0.13 526	0.21 566	0.21 568	0.16 504	0.16 512

w-ln-seven-2	0.36 505	0.29 539	1.06 585	0.27 509	0.18 467	0.37 480	0.30 520	0.50 444	0.54 534	0.45 528	0.55 520	0.45 488	0.41 526	0.62 491	0.49 535	0.10 385	0.10 473	0.12 465	0.11 444	0.14 482	0.11 430

GASNet	0.36 505	0.46 583	0.88 561	0.34 562	0.23 543	0.35 470	0.22 405	0.60 553	0.53 530	0.40 492	0.37 368	0.45 488	0.30 456	0.79 554	0.35 480	0.15 520	0.10 473	0.14 512	0.14 524	0.22 561	0.12 453

Wz-Net-MNSev	0.36 505	0.26 522	0.79 537	0.26 481	0.21 514	0.59 570	0.38 562	0.55 506	0.56 543	0.48 542	0.54 516	0.53 531	0.36 499	0.60 476	0.44 521	0.11 424	0.09 448	0.11 427	0.11 444	0.15 496	0.13 470

APVNet	0.36 505	0.20 466	0.70 519	0.26 481	0.22 530	0.52 560	0.35 547	0.61 557	0.44 455	0.38 467	0.52 506	0.48 504	0.38 512	0.84 566	0.46 530	0.13 481	0.14 536	0.15 527	0.16 545	0.16 504	0.15 503

Syn2CoEx	0.36 505	0.31 553	0.78 530	0.34 562	0.21 514	0.41 505	0.28 503	0.61 557	0.49 507	0.42 511	0.56 527	0.45 488	0.44 540	0.69 517	0.38 489	0.17 546	0.14 536	0.15 527	0.12 483	0.13 464	0.12 453

FAT-Stereo	0.36 505	0.18 438	0.73 527	0.26 481	0.18 467	0.33 442	0.29 509	0.60 553	0.59 549	0.46 532	0.60 539	0.60 554	0.50 561	0.61 483	0.34 476	0.13 481	0.14 536	0.13 486	0.12 483	0.14 482	0.18 537

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 505	0.36 565	0.53 450	0.34 562	0.19 489	0.51 551	0.24 452	0.55 506	0.38 390	0.41 501	0.47 482	0.47 498	0.27 410	0.73 530	0.30 452	0.36 600	0.19 575	0.27 578	0.17 554	0.26 576	0.23 575

GANet	0.36 505	0.22 493	0.49 420	0.29 533	0.17 446	0.41 505	0.38 562	0.57 531	0.45 466	0.46 532	0.75 572	0.55 537	0.40 522	0.94 584	0.41 512	0.13 481	0.13 526	0.13 486	0.11 444	0.14 482	0.11 430

LALA_ROB	0.36 505	0.25 511	0.46 398	0.30 542	0.21 514	0.47 536	0.39 567	0.61 557	0.51 519	0.52 556	0.51 498	0.69 582	0.36 499	0.50 420	0.43 516	0.17 546	0.11 497	0.16 538	0.14 524	0.17 521	0.15 503

SGM-Forest	0.36 505	0.17 424	0.47 406	0.23 359	0.16 424	0.45 528	0.41 573	0.55 506	0.48 498	0.52 556	0.60 539	0.52 526	0.41 526	0.85 567	0.50 541	0.17 546	0.17 565	0.17 544	0.15 533	0.15 496	0.15 503
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 515	0.41 579	0.66 506	0.46 593	0.41 592	0.34 455	0.25 469	0.57 531	0.45 466	0.39 482	0.52 506	0.43 473	0.33 482	0.41 390	0.29 444	0.25 581	0.14 536	0.33 595	0.21 568	0.31 589	0.22 568

Anonymous_2	0.37 515	0.21 480	0.47 406	0.20 205	0.21 514	0.42 512	0.26 481	0.38 317	0.29 280	0.33 392	0.30 284	0.44 484	0.38 512	0.36 371	0.29 444	0.26 582	0.29 601	0.44 602	1.41 638	0.34 593	0.21 563

AF-Net	0.37 515	0.26 522	0.56 463	0.32 554	0.23 543	0.41 505	0.29 509	0.61 557	0.64 563	0.42 511	0.68 561	0.65 571	0.49 559	0.57 461	0.44 521	0.15 520	0.11 497	0.19 560	0.14 524	0.15 496	0.13 470

stereogan	0.37 515	0.17 424	0.65 501	0.27 509	0.22 530	0.62 576	0.26 481	0.59 545	0.63 562	0.43 517	0.60 539	0.67 576	0.42 535	0.68 515	0.35 480	0.13 481	0.14 536	0.14 512	0.12 483	0.19 542	0.17 524

Nwc_Net	0.37 515	0.25 511	0.68 512	0.31 548	0.24 551	0.44 522	0.30 520	0.65 574	0.50 515	0.37 452	0.69 565	0.58 549	0.45 543	0.60 476	0.40 504	0.15 520	0.12 514	0.19 560	0.21 568	0.14 482	0.13 470

RYNet	0.37 515	0.18 438	0.59 477	0.25 447	0.28 571	0.61 574	0.32 531	0.59 545	0.59 549	0.41 501	0.38 382	0.57 546	0.39 518	0.87 570	0.53 546	0.11 424	0.08 413	0.12 465	0.11 444	0.18 535	0.18 537

PA-Net	0.37 515	0.28 532	0.83 549	0.31 548	0.28 571	0.39 496	0.42 576	0.51 461	0.55 540	0.34 412	0.42 429	0.41 460	0.36 499	0.79 554	0.49 535	0.12 462	0.23 591	0.16 538	0.23 578	0.12 449	0.18 537
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 522	0.12 240	0.38 303	0.42 587	3.88 639	0.21 229	0.17 213	0.35 282	0.28 261	0.20 202	0.20 185	0.23 266	0.15 217	0.28 298	0.16 226	0.09 336	0.07 319	0.09 297	0.07 199	0.09 298	0.09 339

S-Stereo	0.38 522	0.20 466	1.05 584	0.27 509	0.22 530	0.38 488	0.32 531	0.55 506	0.66 565	0.39 482	0.59 534	0.49 509	0.41 526	0.75 539	0.40 504	0.12 462	0.15 551	0.13 486	0.13 510	0.16 504	0.21 563

ADCRef	0.38 522	0.24 506	0.88 561	0.26 481	0.21 514	0.49 547	0.27 487	0.52 478	0.48 498	0.50 545	0.58 532	0.35 407	0.47 552	0.48 411	1.29 614	0.09 336	0.08 413	0.12 465	0.12 483	0.11 412	0.11 430

PWC_ROB	0.38 522	0.29 539	0.69 513	0.25 447	0.20 506	0.38 488	0.19 301	0.58 540	0.67 568	0.57 568	0.85 584	0.51 520	0.40 522	0.71 523	0.52 544	0.13 481	0.09 448	0.14 512	0.10 405	0.17 521	0.14 491

PWCDC_ROB	0.38 522	0.30 546	0.60 479	0.33 560	0.20 506	0.42 512	0.19 301	0.58 540	0.89 599	0.42 511	1.26 606	0.36 412	0.34 491	0.50 420	0.38 489	0.18 557	0.11 497	0.11 427	0.09 363	0.19 542	0.13 470

aanetorigin	0.39 527	0.29 539	1.09 587	0.24 410	0.19 489	0.28 366	0.37 556	0.33 249	0.47 488	0.94 602	0.82 581	0.52 526	0.54 567	0.49 416	0.50 541	0.11 424	0.09 448	0.10 370	0.10 405	0.16 504	0.15 503

RGC	0.39 527	0.32 558	0.64 500	0.34 562	0.27 566	0.40 501	0.29 509	0.57 531	0.53 530	0.45 528	0.64 554	0.62 560	0.45 543	0.72 528	0.39 497	0.15 520	0.15 551	0.21 566	0.20 565	0.18 535	0.19 545

NCC-stereo	0.39 527	0.25 511	0.69 513	0.32 554	0.28 571	0.46 530	0.36 552	0.65 574	0.52 526	0.40 492	0.57 530	0.56 541	0.47 552	0.73 530	0.45 524	0.17 546	0.14 536	0.18 552	0.25 585	0.16 504	0.16 512

edge stereo	0.39 527	0.22 493	0.81 542	0.27 509	0.22 530	0.37 480	0.24 452	0.56 521	0.54 534	0.53 562	0.60 539	0.71 585	0.50 561	0.78 552	0.40 504	0.16 535	0.14 536	0.19 560	0.14 524	0.16 504	0.17 524

Abc-Net	0.39 527	0.25 511	0.69 513	0.32 554	0.28 571	0.46 530	0.36 552	0.65 574	0.52 526	0.40 492	0.57 530	0.56 541	0.47 552	0.73 530	0.45 524	0.17 546	0.14 536	0.18 552	0.25 585	0.16 504	0.16 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 527	0.28 532	0.78 530	0.27 509	0.18 467	0.49 547	0.22 405	0.59 545	0.84 597	0.55 565	0.53 513	0.49 509	0.36 499	0.67 514	0.82 581	0.13 481	0.10 473	0.11 427	0.12 483	0.17 521	0.17 524

SQANet	0.40 533	0.48 587	0.67 507	0.48 595	0.39 589	0.48 542	0.22 405	0.51 461	0.43 440	0.40 492	0.47 482	0.47 498	0.33 482	0.54 444	0.32 464	0.36 600	0.15 551	0.40 600	0.21 568	0.45 599	0.31 593

UDG	0.40 533	0.46 583	0.49 420	0.40 585	0.35 587	0.47 536	0.27 487	0.54 496	0.47 488	0.39 482	0.45 465	0.59 551	0.44 540	0.46 405	0.39 497	0.26 582	0.19 575	0.48 604	0.22 576	0.34 593	0.26 584

DDUNet	0.41 535	0.50 592	0.48 415	0.44 590	0.39 589	0.46 530	0.32 531	0.50 444	0.43 440	0.45 528	0.52 506	0.57 546	0.36 499	0.48 411	0.33 471	0.33 597	0.21 582	0.55 608	0.25 585	0.37 596	0.32 596

222	0.41 535	0.10 132	0.29 189	0.19 142	0.11 164	0.36 475	0.20 348	0.57 531	0.39 400	0.35 429	0.44 453	0.30 359	0.27 410	0.55 446	3.56 638	0.11 424	0.07 319	0.08 217	0.08 275	0.09 298	0.09 339

NaN_ROB	0.41 535	0.28 532	0.62 490	0.30 542	0.19 489	0.51 551	0.47 588	0.58 540	0.59 549	0.56 566	0.47 482	0.49 509	0.41 526	1.21 607	0.64 565	0.12 462	0.18 571	0.12 465	0.13 510	0.11 412	0.14 491

w-ln-seven	0.42 538	0.30 546	1.18 594	0.26 481	0.22 530	0.58 567	0.31 525	0.62 565	0.81 589	0.58 569	0.61 546	0.53 531	0.36 499	0.57 461	0.65 567	0.11 424	0.10 473	0.13 486	0.12 483	0.15 496	0.13 470

test_sample9	0.42 538	0.19 454	0.50 431	0.18 98	0.16 424	0.34 455	0.20 348	0.51 461	0.38 390	0.37 452	0.34 338	0.37 418	0.30 456	0.66 510	0.91 589	0.23 571	1.82 639	0.28 585	0.24 580	0.18 535	0.16 512

SDNR	0.42 538	0.21 480	0.82 546	0.21 250	0.18 467	1.27 617	0.17 213	0.50 444	0.49 507	0.42 511	0.81 579	0.38 426	0.27 410	1.19 604	0.38 489	0.23 571	0.24 593	0.17 544	0.13 510	0.17 521	0.20 555

ccnet	0.42 538	0.31 553	0.48 415	0.27 509	0.32 583	0.60 573	0.32 531	0.65 574	0.46 483	0.53 562	0.66 557	0.56 541	0.45 543	0.72 528	0.61 558	0.26 582	0.19 575	0.24 575	0.21 568	0.26 576	0.22 568

SHD	0.42 538	0.27 529	0.81 542	0.31 548	0.25 559	0.42 512	0.22 405	0.66 580	0.94 607	0.63 576	0.60 539	0.59 551	0.47 552	0.59 474	0.58 553	0.15 520	0.13 526	0.16 538	0.16 545	0.20 551	0.22 568

Wz-Net-SNSev	0.43 543	0.41 579	1.27 601	0.30 542	0.21 514	0.44 522	0.41 573	0.61 557	0.65 564	0.46 532	0.65 555	0.62 560	0.39 518	0.74 538	0.59 554	0.12 462	0.11 497	0.12 465	0.13 510	0.16 504	0.14 491

XQC	0.43 543	0.37 570	0.96 574	0.34 562	0.25 559	0.53 561	0.34 543	0.60 553	0.73 581	0.51 550	0.46 475	0.57 546	0.47 552	0.70 520	0.72 572	0.17 546	0.12 514	0.18 552	0.15 533	0.25 569	0.23 575

CC-Net-ROB	0.43 543	0.47 585	0.65 501	0.37 579	0.23 543	0.51 551	0.29 509	0.66 580	0.49 507	0.46 532	0.51 498	0.48 504	0.38 512	0.96 588	0.35 480	0.34 598	0.23 591	0.55 608	0.25 585	0.31 589	0.20 555

GANetREF_RVC	0.43 543	0.47 585	0.69 513	0.38 581	0.20 506	0.51 551	0.48 592	0.66 580	0.66 565	0.46 532	0.46 475	0.50 516	0.44 540	0.90 578	0.39 497	0.27 587	0.21 582	0.32 593	0.18 560	0.27 581	0.22 568
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
FBW_ROB	0.43 543	0.26 522	0.54 453	0.31 548	0.20 506	0.51 551	0.32 531	0.70 591	0.60 553	0.59 570	0.55 520	0.65 571	0.41 526	1.40 616	0.51 543	0.13 481	0.17 565	0.21 566	0.16 545	0.17 521	0.18 537

PDISCO_ROB	0.43 543	0.30 546	0.67 507	0.43 588	0.36 588	0.67 581	0.32 531	0.72 594	0.76 583	0.43 517	0.53 513	0.63 568	0.40 522	0.66 510	0.47 532	0.21 568	0.12 514	0.21 566	0.19 564	0.25 569	0.20 555

z-mn7	0.44 549	0.40 575	1.09 587	0.25 447	0.18 467	0.61 574	0.34 543	0.56 521	0.93 605	0.43 517	0.96 592	0.53 531	0.39 518	0.94 584	0.59 554	0.10 385	0.09 448	0.10 370	0.10 405	0.14 482	0.13 470

DeepPrunerF	0.44 549	0.29 539	1.29 603	0.33 560	0.30 579	0.35 470	0.36 552	0.62 565	1.15 617	0.40 492	0.44 453	0.39 438	0.41 526	0.80 558	0.52 544	0.18 557	0.14 536	0.23 573	0.21 568	0.17 521	0.17 524

ADCP+	0.45 551	0.24 506	1.15 593	0.25 447	0.22 530	0.56 563	0.39 567	0.54 496	0.51 519	0.44 524	0.51 498	0.46 496	0.52 566	0.56 457	1.89 627	0.10 385	0.08 413	0.11 427	0.10 405	0.14 482	0.13 470

PASM	0.45 551	0.35 562	0.90 564	0.35 571	0.33 584	0.39 496	0.38 562	0.50 444	0.61 556	0.52 556	0.51 498	0.62 560	0.45 543	0.93 582	0.48 533	0.26 582	0.29 601	0.29 589	0.33 598	0.29 587	0.26 584

zh-mn7	0.46 553	0.45 582	1.48 609	0.25 447	0.19 489	0.44 522	0.29 509	0.56 521	0.82 590	0.65 580	0.96 592	0.49 509	0.38 512	0.88 573	0.63 563	0.12 462	0.10 473	0.11 427	0.11 444	0.13 464	0.14 491

G-Net	0.46 553	0.25 511	0.86 558	0.34 562	0.28 571	0.90 602	0.35 547	0.47 414	0.45 466	0.68 583	1.22 604	0.64 570	0.60 578	0.61 483	0.57 548	0.16 535	0.14 536	0.17 544	0.13 510	0.22 561	0.19 545

GCST	0.47 555	0.60 601	0.57 466	1.04 624	0.48 599	0.38 488	0.11 17	0.40 340	0.32 314	0.41 501	0.34 338	0.29 343	0.17 259	0.46 405	0.19 309	0.69 617	0.42 612	0.79 621	0.62 623	0.62 608	0.46 608

ADCL	0.47 555	0.22 493	1.00 578	0.27 509	0.19 489	0.74 587	0.64 606	0.54 496	0.69 573	0.56 566	0.71 566	0.55 537	0.60 578	0.60 476	1.43 616	0.11 424	0.09 448	0.13 486	0.13 510	0.14 482	0.14 491

DPSNet	0.47 555	0.24 506	0.93 569	0.27 509	0.20 506	0.75 589	0.57 600	0.84 608	0.79 587	0.47 539	0.51 498	0.60 554	0.69 591	0.87 570	0.71 571	0.16 535	0.13 526	0.12 465	0.10 405	0.25 569	0.21 563

zh-sn7	0.48 558	0.51 594	1.43 608	0.29 533	0.20 506	0.47 536	0.39 567	0.57 531	0.62 558	0.52 556	0.81 579	0.52 526	0.56 571	1.05 596	0.87 586	0.12 462	0.13 526	0.13 486	0.13 510	0.17 521	0.16 512

ADCPNet	0.48 558	0.29 539	1.60 613	0.27 509	0.23 543	0.70 585	0.38 562	0.53 489	0.51 519	0.51 550	0.59 534	0.67 576	0.56 571	0.60 476	1.14 604	0.15 520	0.18 571	0.14 512	0.23 578	0.19 542	0.19 545

MDST_ROB	0.48 558	0.14 346	0.95 572	0.30 542	0.21 514	1.33 620	0.32 531	0.77 598	0.56 543	1.06 610	0.71 566	0.49 509	0.35 495	1.26 610	0.38 489	0.13 481	0.11 497	0.16 538	0.13 510	0.12 449	0.12 453

test_sample8	0.49 561	0.19 454	0.50 431	0.18 98	0.16 424	0.34 455	0.20 348	0.55 506	0.34 336	0.62 574	0.38 382	1.15 605	0.67 589	0.66 510	0.91 589	0.23 571	1.82 639	0.28 585	0.24 580	0.18 535	0.16 512

SuperB	0.49 561	0.28 532	2.23 620	0.23 359	0.15 392	0.41 505	0.32 531	0.47 414	0.82 590	0.43 517	0.50 492	0.33 386	0.45 543	0.68 515	1.08 599	0.10 385	0.07 319	0.09 297	0.08 275	0.98 629	0.14 491

ADCMid	0.49 561	0.34 560	1.13 592	0.26 481	0.21 514	0.51 551	0.37 556	0.57 531	0.54 534	0.75 591	0.66 557	0.62 560	0.64 588	0.64 499	1.68 621	0.13 481	0.12 514	0.17 544	0.17 554	0.20 551	0.17 524

psmorigin	0.50 564	0.25 511	3.03 629	0.24 410	0.19 489	0.38 488	0.22 405	0.50 444	0.44 455	0.64 578	0.68 561	0.71 585	0.51 564	0.85 567	0.45 524	0.14 507	0.17 565	0.13 486	0.14 524	0.16 504	0.21 563

CSAN	0.50 564	0.35 562	0.78 530	0.36 573	0.23 543	0.56 563	0.59 603	0.61 557	0.70 575	0.64 578	0.78 576	0.65 571	0.60 578	1.38 615	0.62 560	0.21 568	0.17 565	0.20 564	0.20 565	0.18 535	0.18 537

SGM_RVC	0.50 564	0.19 454	0.50 431	0.25 447	0.15 392	0.69 582	0.39 567	0.68 588	0.82 590	0.95 604	0.84 583	1.13 602	0.76 595	1.16 603	0.60 557	0.16 535	0.16 558	0.16 538	0.16 545	0.16 504	0.17 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 564	0.20 466	0.78 530	0.24 410	0.26 564	0.39 496	0.30 520	0.51 461	0.50 515	0.54 564	1.23 605	2.52 631	0.37 508	0.77 550	0.95 592	0.08 253	0.06 183	0.06 70	0.05 89	0.10 364	0.08 277

Wz-Net-TNSev	0.51 568	0.58 599	1.61 615	0.25 447	0.21 514	0.65 578	0.45 582	0.63 572	0.69 573	0.51 550	0.54 516	0.71 585	0.60 578	1.00 592	0.77 576	0.15 520	0.15 551	0.13 486	0.15 533	0.21 554	0.20 555

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 568	0.50 592	0.86 558	0.39 583	0.24 551	0.84 597	0.55 599	0.56 521	0.62 558	0.60 571	0.68 561	0.62 560	0.42 535	1.13 602	0.43 516	0.23 571	0.27 597	0.27 578	0.35 600	0.25 569	0.29 589

AnyNet_C32	0.51 568	0.40 575	1.10 591	0.29 533	0.28 571	0.59 570	0.58 601	0.54 496	0.60 553	0.62 574	0.66 557	0.54 535	0.54 567	0.78 552	1.74 624	0.15 520	0.14 536	0.15 527	0.17 554	0.20 551	0.20 555

WCMA_ROB	0.51 568	0.21 480	0.65 501	0.25 447	0.21 514	0.58 567	0.32 531	0.54 496	0.55 540	0.95 604	1.40 610	1.28 609	0.81 600	0.73 530	0.62 560	0.18 557	0.15 551	0.15 527	0.15 533	0.19 542	0.19 545

WZ-Net	0.52 572	0.38 573	1.90 617	0.30 542	0.24 551	0.57 566	0.48 592	0.62 565	0.78 586	0.50 545	0.71 566	0.68 580	0.54 567	0.98 591	0.84 582	0.13 481	0.10 473	0.11 427	0.12 483	0.19 542	0.20 555

SANet	0.53 573	0.28 532	0.96 574	0.26 481	0.15 392	0.69 582	0.44 581	0.67 585	1.34 620	0.67 582	0.98 595	0.94 596	0.71 593	0.89 575	0.76 573	0.14 507	0.12 514	0.12 465	0.11 444	0.17 521	0.16 512

Consistency-Raft	0.55 574	0.48 587	1.02 581	0.45 591	0.49 600	0.49 547	0.47 588	0.72 594	0.72 578	0.45 528	0.82 581	0.47 498	0.60 578	0.50 420	0.63 563	0.39 604	0.39 610	0.44 602	0.51 614	0.52 602	0.37 599

anonymity	0.56 575	0.54 597	0.70 519	0.47 594	0.61 610	0.56 563	0.43 578	0.69 589	0.49 507	0.63 576	0.55 520	0.54 535	0.60 578	0.61 483	0.57 548	0.55 610	0.53 620	0.50 605	0.54 617	0.51 601	0.56 613

MFN_U_SF_RVC	0.56 575	0.51 594	1.19 595	0.38 581	0.22 530	0.69 582	0.27 487	0.80 603	0.67 568	0.73 587	0.74 571	0.87 592	0.61 587	0.81 561	0.76 573	0.29 592	0.27 597	0.32 593	0.37 604	0.32 592	0.31 593

SAMSARA	0.56 575	0.39 574	0.80 540	0.60 604	0.46 597	1.00 606	1.23 636	0.67 585	0.68 571	0.71 586	0.54 516	0.89 595	0.57 574	0.81 561	0.62 560	0.19 563	0.22 586	0.18 552	0.18 560	0.27 581	0.25 582

otaku	0.57 578	0.62 603	0.87 560	0.63 606	0.44 596	0.73 586	0.37 556	0.65 574	0.66 565	0.51 550	0.75 572	0.66 575	0.45 543	0.69 517	0.46 530	0.53 607	0.34 607	0.55 608	0.35 600	0.60 607	0.45 605

Ntro	0.58 579	0.64 604	0.92 567	0.66 607	0.50 602	0.77 590	0.36 552	0.66 580	0.70 575	0.50 545	0.59 534	0.65 571	0.51 564	0.75 539	0.45 524	0.56 611	0.32 605	0.56 611	0.34 599	0.63 609	0.46 608

PVD	0.58 579	0.34 560	0.84 554	0.39 583	0.31 582	0.59 570	0.47 588	0.80 603	1.25 618	0.92 600	1.09 598	0.79 589	0.82 601	0.85 567	0.76 573	0.21 568	0.18 571	0.22 572	0.18 560	0.27 581	0.35 598

ADCS	0.58 579	0.40 575	1.35 606	0.29 533	0.24 551	0.55 562	0.45 582	0.67 585	0.83 594	0.76 592	0.71 566	0.68 580	0.60 578	0.76 544	2.23 632	0.16 535	0.16 558	0.16 538	0.17 554	0.22 561	0.22 568

MeshStereo	0.58 579	0.27 529	0.67 507	0.22 311	0.17 446	0.66 580	0.37 556	0.78 599	0.61 556	1.47 631	1.30 607	1.65 617	0.79 597	1.12 601	0.59 554	0.17 546	0.17 565	0.17 544	0.14 524	0.17 521	0.14 491
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
MSMD_ROB	0.60 583	0.33 559	0.61 482	0.30 542	0.25 559	0.86 599	0.35 547	0.55 506	0.67 568	1.10 612	1.49 615	1.76 620	0.97 611	0.88 573	0.49 535	0.23 571	0.21 582	0.27 578	0.27 593	0.25 569	0.24 580

DGSMNet	0.61 584	0.29 539	0.91 565	0.51 599	0.70 614	0.62 576	1.38 637	0.59 545	0.55 540	0.37 452	0.61 546	0.52 526	0.33 482	0.65 505	0.43 516	0.53 607	0.60 627	0.67 613	0.61 622	0.63 609	0.61 621

FCDSN-DC	0.63 585	0.31 553	0.61 482	0.36 573	0.30 579	0.65 578	0.37 556	0.66 580	0.68 571	1.14 614	1.54 618	1.71 619	1.26 620	0.92 580	0.64 565	0.24 578	0.22 586	0.27 578	0.26 589	0.27 581	0.27 588
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 585	0.37 570	2.40 624	0.26 481	0.25 559	0.38 488	0.49 594	0.41 352	1.06 612	1.38 620	0.87 588	0.62 560	0.95 608	0.65 505	1.65 620	0.11 424	0.09 448	0.10 370	0.11 444	0.19 542	0.17 524

AnyNet_C01	0.65 587	0.58 599	2.60 627	0.32 554	0.26 564	0.88 600	0.61 604	0.63 572	0.62 558	0.68 583	0.96 592	0.76 588	0.60 578	0.96 588	1.43 616	0.16 535	0.16 558	0.17 544	0.17 554	0.23 564	0.23 575

DispFullNet	0.66 588	0.89 616	1.59 612	0.77 613	1.21 631	0.51 551	0.23 430	0.59 545	0.72 578	0.69 585	0.61 546	0.69 582	0.91 607	0.79 554	0.48 533	0.27 587	0.12 514	0.73 616	0.30 597	0.65 612	0.40 602

NVStereoNet_ROB	0.67 589	0.49 591	0.83 549	0.48 595	0.40 591	0.51 551	0.46 584	0.70 591	0.77 585	0.84 596	1.72 622	1.02 601	0.83 602	1.23 608	0.79 579	0.32 596	0.38 609	0.40 600	0.46 608	0.36 595	0.41 603
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 590	0.64 604	1.06 585	0.45 591	0.27 566	1.40 624	0.58 601	0.78 599	0.92 603	0.84 596	0.86 585	0.88 594	0.68 590	1.33 614	0.68 570	0.37 602	0.29 601	0.34 596	0.36 603	0.43 597	0.37 599

SPS-STEREO	0.69 591	0.61 602	0.98 576	0.52 601	0.57 607	0.74 587	0.50 595	0.78 599	0.62 558	0.95 604	0.86 585	0.94 596	0.70 592	1.01 593	0.87 586	0.58 613	0.51 617	0.50 605	0.50 613	0.55 604	0.58 616
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 592	0.30 546	0.69 513	0.32 554	0.27 566	0.81 596	0.39 567	0.79 602	0.82 590	1.41 623	1.58 620	1.98 622	1.26 620	1.02 594	0.77 576	0.24 578	0.22 586	0.27 578	0.26 589	0.26 576	0.26 584

FC-DCNN v2	0.71 593	0.30 546	0.67 507	0.32 554	0.27 566	0.84 597	0.39 567	0.84 608	0.85 598	1.44 627	1.64 621	2.09 624	1.28 622	1.06 597	0.80 580	0.24 578	0.22 586	0.27 578	0.26 589	0.26 576	0.25 582

RainbowNet	0.72 594	0.89 616	1.02 581	0.82 614	0.63 612	0.78 593	0.52 596	0.81 605	0.93 605	0.60 571	0.79 577	0.80 590	0.60 578	0.80 558	0.57 548	0.78 622	0.55 623	0.78 619	0.49 611	0.76 618	0.58 616

ACVNet_1	0.72 594	0.81 611	1.37 607	0.72 611	0.53 605	0.77 590	0.42 576	0.85 611	0.90 601	0.74 590	0.75 572	1.32 611	0.72 594	1.02 594	0.55 547	0.54 609	0.31 604	0.71 615	0.35 600	0.64 611	0.45 605

ACVNet-4b	0.72 594	0.81 611	1.33 605	0.72 611	0.50 602	0.80 595	0.31 525	0.71 593	0.80 588	0.50 545	0.72 570	0.95 598	0.43 539	0.96 588	1.20 611	1.13 635	0.21 582	0.76 618	0.45 607	0.65 612	0.46 608

MFMNet_re	0.72 594	0.76 609	0.99 577	0.62 605	0.70 614	0.77 590	0.67 607	0.75 596	0.83 594	0.78 594	0.86 585	0.69 582	0.78 596	0.71 523	0.61 558	0.66 616	0.59 626	0.61 612	0.58 621	0.68 615	0.71 625

ELAS_RVC	0.74 598	0.36 565	1.00 578	0.37 579	0.33 584	0.88 600	0.93 625	0.83 607	1.08 613	1.35 619	1.33 609	1.24 607	1.33 624	1.06 597	0.95 592	0.27 587	0.25 595	0.29 589	0.27 593	0.30 588	0.30 590
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 598	0.36 565	0.85 557	0.36 573	0.33 584	1.36 621	0.77 616	0.93 612	0.92 603	1.41 623	1.53 617	1.16 606	1.17 616	0.95 587	1.03 596	0.26 582	0.25 595	0.28 585	0.28 596	0.31 589	0.30 590
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 600	0.44 581	1.98 618	0.49 598	0.16 424	0.58 567	0.31 525	0.81 605	0.83 594	0.41 501	0.52 506	0.98 600	0.58 575	4.97 642	1.03 596	0.11 424	0.07 319	0.10 370	0.24 580	0.27 581	0.26 584

RTS	0.78 601	0.48 587	4.68 632	0.34 562	0.28 571	1.12 610	0.46 584	0.62 565	1.03 609	0.73 587	0.89 589	0.60 554	0.59 576	1.61 619	1.16 607	0.14 507	0.11 497	0.15 527	0.15 533	0.21 554	0.19 545

RTSA	0.78 601	0.48 587	4.68 632	0.34 562	0.28 571	1.12 610	0.46 584	0.62 565	1.03 609	0.73 587	0.89 589	0.60 554	0.59 576	1.61 619	1.16 607	0.14 507	0.11 497	0.15 527	0.15 533	0.21 554	0.19 545

SGM+DAISY	0.87 603	0.66 606	1.30 604	0.51 599	0.60 609	1.03 607	0.84 622	0.76 597	0.73 581	1.39 621	1.51 616	1.31 610	1.22 618	1.11 599	1.08 599	0.57 612	0.53 620	0.51 607	0.51 614	0.54 603	0.61 621

ACVNet_2	0.89 604	0.87 615	1.25 599	0.82 614	0.62 611	0.97 605	0.62 605	1.14 617	1.42 622	1.00 607	1.40 610	1.47 614	0.84 603	1.11 599	0.66 568	0.61 614	0.43 613	0.78 619	0.49 611	0.75 617	0.52 611

IMH-64-1	0.91 605	0.86 613	0.84 554	0.97 619	0.75 616	0.92 603	0.71 609	1.27 618	1.10 614	0.89 598	1.45 612	1.14 603	0.96 609	1.19 604	0.84 582	0.74 619	0.51 617	0.97 624	0.55 618	0.84 620	0.60 618

IMH-64	0.91 605	0.86 613	0.84 554	0.97 619	0.75 616	0.92 603	0.71 609	1.27 618	1.10 614	0.89 598	1.45 612	1.14 603	0.96 609	1.19 604	0.84 582	0.74 619	0.51 617	0.97 624	0.55 618	0.84 620	0.60 618

MonStereo1	0.93 607	0.56 598	0.82 546	0.69 608	0.58 608	1.37 622	0.35 547	0.94 613	1.25 618	0.93 601	1.90 625	1.52 615	2.10 633	1.27 611	0.77 576	0.69 617	0.33 606	0.75 617	0.47 610	0.70 616	0.57 615

U	1.00 608	0.09 90	0.21 114	0.21 250	3.68 637	6.12 642	0.14 115	0.21 65	0.21 166	0.11 66	0.11 38	0.10 42	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.07 101	0.05 32	5.42 647	2.90 645	0.07 162	0.06 127

PWCK	1.00 608	1.17 629	1.70 616	0.91 617	0.41 592	1.19 614	0.92 624	1.10 615	1.14 616	1.16 615	1.14 601	1.25 608	0.88 606	1.75 625	1.04 598	0.87 626	0.50 615	0.87 622	0.53 616	0.96 628	0.52 611

WAO-7	1.01 610	0.89 616	0.93 569	0.83 616	0.66 613	1.18 612	0.81 620	1.40 622	1.57 625	1.11 613	1.76 624	1.45 613	1.19 617	1.50 618	1.14 604	0.61 614	0.62 630	0.70 614	0.68 625	0.66 614	0.60 618

MADNet+	1.01 610	1.16 628	4.72 634	0.70 610	0.47 598	1.24 616	0.96 626	0.97 614	0.89 599	0.65 580	0.77 575	0.87 592	0.85 605	2.09 629	1.68 621	0.38 603	0.39 610	0.31 592	0.27 593	0.43 597	0.39 601

MultiAttention	1.02 612	0.13 303	0.43 370	0.35 571	0.43 595	5.36 638	1.71 638	0.69 589	0.53 530	0.36 445	0.63 552	0.55 537	0.22 328	7.60 646	0.43 516	0.09 336	0.06 183	0.14 512	0.24 580	0.26 576	0.30 590

IMH	1.05 613	0.95 621	1.00 578	1.01 621	0.78 619	1.11 609	0.68 608	1.38 621	1.43 623	1.00 607	1.72 622	1.43 612	1.14 613	1.73 624	0.89 588	1.09 632	0.55 623	0.99 626	0.57 620	0.87 623	0.62 623

WAO-6	1.07 614	0.93 620	0.92 567	0.96 618	0.78 619	1.28 618	0.75 613	1.34 620	2.00 629	1.02 609	1.54 618	1.59 616	1.22 618	1.31 613	1.14 604	0.78 622	0.55 623	1.02 628	0.75 629	0.83 619	0.69 624

LVE	1.13 615	1.02 622	1.28 602	1.01 621	0.80 622	1.29 619	0.81 620	1.47 625	1.96 627	1.07 611	1.90 625	1.90 621	1.01 612	1.48 617	0.91 589	0.93 629	0.61 629	0.94 623	0.69 626	0.87 623	0.75 629

JetBlue	1.14 616	0.76 609	2.36 622	0.59 603	0.75 616	3.04 635	1.78 639	1.11 616	0.90 601	0.94 602	1.10 599	1.66 618	1.28 622	2.09 629	1.72 623	0.43 606	0.36 608	0.38 598	0.38 606	0.58 606	0.56 613

Dean	1.17 617	1.04 624	1.49 611	1.03 623	0.78 619	1.20 615	0.77 616	1.48 626	1.96 627	1.28 617	1.99 628	2.15 625	1.14 613	1.25 609	1.00 595	0.81 624	0.60 627	1.01 627	0.69 626	0.92 627	0.74 628

SGM-ForestM	1.36 618	0.28 532	0.79 537	0.26 481	0.16 424	2.26 632	1.00 628	1.42 623	1.46 624	2.38 636	2.05 629	5.95 644	2.66 637	2.95 634	2.46 634	0.17 546	0.18 571	0.18 552	0.18 560	0.15 496	0.18 537

xyz-stereo	1.40 619	0.10 132	17.09 649	0.18 98	0.07 1	4.78 637	0.18 256	0.29 194	0.34 336	0.36 445	2.81 636	0.40 453	0.29 442	0.56 457	0.24 399	0.07 101	0.05 32	0.09 297	0.06 143	0.06 93	0.05 32

MANE	1.41 620	0.36 565	0.74 528	0.43 588	0.41 592	2.16 631	0.80 618	2.39 638	3.38 634	2.22 635	3.06 637	3.54 637	2.73 638	2.15 631	1.94 629	0.28 590	0.27 597	0.30 591	0.46 608	0.28 586	0.34 597

TorneroNet-64	1.43 621	1.03 623	1.20 596	1.10 625	0.86 625	2.26 632	0.73 612	1.84 631	3.84 639	1.25 616	2.25 633	2.69 633	1.42 625	1.76 626	1.43 616	0.76 621	0.50 615	1.09 629	0.66 624	1.23 632	0.76 630

notaker	1.45 622	1.34 632	1.48 609	1.40 632	1.07 629	1.18 612	0.85 623	1.48 626	1.40 621	1.51 632	3.46 638	2.40 630	1.81 630	1.76 626	1.45 619	1.11 633	0.69 635	1.38 636	0.87 632	1.31 634	0.97 633

WAO-8	1.46 623	1.10 626	1.09 587	1.10 625	0.84 623	2.06 628	0.75 613	1.84 631	3.83 637	1.44 627	2.21 631	2.15 625	1.43 626	3.17 635	1.19 609	0.91 627	0.65 632	1.09 629	0.79 630	0.90 625	0.71 625

Venus	1.46 623	1.10 626	1.09 587	1.10 625	0.84 623	2.06 628	0.75 613	1.84 631	3.83 637	1.44 627	2.21 631	2.15 625	1.43 626	3.17 635	1.19 609	0.91 627	0.65 632	1.09 629	0.79 630	0.90 625	0.71 625

UNDER WATER-64	1.55 625	1.19 630	2.52 625	1.31 630	0.95 627	2.12 630	1.21 635	1.45 624	3.19 633	1.43 626	1.32 608	2.64 632	2.04 632	1.63 621	1.83 625	1.11 633	0.67 634	1.28 634	0.92 633	1.19 630	1.02 634

UNDER WATER	1.59 626	1.22 631	2.36 622	1.38 631	1.03 628	1.67 627	1.10 632	1.54 629	3.63 635	1.44 627	1.47 614	2.85 634	2.25 635	1.67 622	1.94 629	1.06 631	0.62 630	1.31 635	0.93 634	1.21 631	1.02 634

LSM	1.64 627	0.40 575	2.56 626	2.02 636	17.61 650	0.51 551	0.52 596	0.61 557	0.76 583	0.82 595	1.11 600	0.63 568	0.54 567	0.75 539	0.49 535	0.16 535	0.24 593	0.18 552	0.21 568	0.25 569	2.42 641

LE_ROB	1.76 628	0.20 466	2.68 628	0.48 595	0.52 604	0.78 593	0.96 626	0.84 608	6.61 644	7.40 646	2.08 630	2.08 623	4.83 640	1.27 611	3.79 639	0.10 385	0.08 413	0.12 465	0.11 444	0.11 412	0.10 395

ktn	1.77 629	1.36 633	1.22 597	1.43 633	1.14 630	1.52 625	1.08 631	1.51 628	3.96 640	2.77 639	4.69 640	3.35 636	1.46 628	1.69 623	1.25 613	1.43 637	0.77 636	1.45 637	0.99 635	1.32 635	0.96 632

KSHMR	1.89 630	1.36 633	1.60 613	1.47 634	1.22 632	1.38 623	1.06 630	1.79 630	5.97 643	1.42 625	5.65 643	2.98 635	1.14 613	2.23 632	1.20 611	1.27 636	1.12 637	1.46 638	1.10 637	1.32 635	1.15 636

TorneroNet	2.22 631	1.08 625	1.24 598	1.14 629	0.90 626	5.58 639	0.80 618	2.12 636	8.69 645	2.58 637	5.42 642	3.88 638	1.97 631	1.78 628	1.87 626	0.86 625	0.54 622	1.15 633	0.74 628	1.23 632	0.85 631

MADNet++	2.26 632	1.80 636	2.06 619	2.13 638	1.97 636	2.61 634	1.79 640	2.38 637	2.16 630	2.75 638	2.65 635	2.38 629	2.43 636	3.17 635	3.21 636	2.17 640	1.95 641	1.94 640	1.63 639	2.06 638	2.01 640

JetRed	2.30 633	2.64 638	6.12 636	1.12 628	1.38 634	5.85 641	3.29 641	1.99 634	1.67 626	1.98 634	1.95 627	2.16 628	1.60 629	2.48 633	4.10 640	1.05 630	1.60 638	1.09 629	1.01 636	1.67 637	1.28 637

HanzoNet	2.97 634	1.69 635	2.29 621	1.74 635	1.33 633	1.53 626	1.03 629	1.99 634	2.64 632	5.51 643	5.16 641	5.90 643	6.82 645	4.32 641	3.29 637	3.16 643	2.02 643	1.92 639	2.87 644	2.24 639	1.89 639

coex-ft	3.44 635	0.73 608	48.55 661	0.24 410	0.19 489	0.50 550	0.43 578	0.47 414	2.40 631	7.03 645	1.20 603	0.97 599	2.23 634	0.73 530	1.92 628	0.12 462	0.15 551	0.14 512	0.12 483	0.21 554	0.43 604

TCMNet-wrong-test	4.29 636	5.57 643	4.65 631	11.33 647	10.39 645	5.73 640	4.48 643	4.13 642	1.02 608	1.91 633	2.39 634	6.16 645	3.62 639	3.84 640	4.50 642	1.99 639	0.47 614	1.97 641	1.69 640	5.69 645	4.31 645

DPSimNet_ROB	4.34 637	4.23 639	6.89 638	3.67 639	3.68 637	4.75 636	5.21 644	2.67 639	3.68 636	5.82 644	3.95 639	5.57 640	6.72 644	3.46 639	4.48 641	4.05 646	2.88 644	4.68 646	3.12 646	3.69 641	3.62 644

tt	4.71 638	0.10 132	3.94 630	2.06 637	1.53 635	10.14 647	16.88 648	9.27 649	4.98 641	1.39 621	1.02 596	4.68 639	4.90 641	3.35 638	5.86 644	5.76 647	9.15 652	2.24 643	2.53 642	3.10 640	1.32 638

BEATNet-Init1	4.73 639	2.61 637	13.29 648	0.58 602	0.53 605	10.12 646	3.33 642	4.83 643	5.01 642	8.75 647	8.51 645	14.08 654	7.60 646	7.70 647	5.34 643	0.28 590	0.28 600	0.34 596	0.37 604	0.57 605	0.45 605

USTest	6.88 640	5.23 642	5.63 635	7.22 643	7.29 640	14.34 649	22.76 649	8.48 647	9.32 646	5.42 642	6.39 644	6.29 646	6.64 643	6.92 645	8.62 647	1.94 638	3.29 645	2.16 642	2.55 643	3.85 642	3.29 643

EDNetEfficientorigin	7.51 641	0.52 596	140.47 663	0.25 447	0.17 446	0.42 512	0.29 509	0.47 414	1.03 609	1.28 617	1.02 596	0.83 591	0.84 603	0.75 539	0.99 594	0.10 385	0.09 448	0.12 465	0.10 405	0.21 554	0.22 568

DGTPSM_ROB	8.34 642	5.10 640	10.37 646	5.31 641	10.18 643	8.33 643	23.60 653	6.06 645	13.41 652	4.90 640	10.87 650	5.65 641	10.44 647	6.17 643	12.59 648	3.74 644	7.55 647	3.69 644	7.26 649	4.14 643	7.46 646

DPSMNet_ROB	8.40 643	5.11 641	10.49 647	5.58 642	10.25 644	8.34 644	23.62 654	6.07 646	13.45 653	4.93 641	10.88 651	5.66 642	10.44 647	6.24 644	12.64 649	3.98 645	7.61 648	3.76 645	7.30 650	4.20 644	7.51 647

DLNR_Zeroshot_test	10.44 644	12.10 651	19.93 651	106.08 662	23.66 661	0.14 25	0.13 84	3.22 640	0.17 92	0.16 163	0.23 212	0.16 179	0.10 71	0.31 337	0.15 201	2.36 641	0.06 183	0.07 134	0.07 199	39.70 662	0.06 127

DLNR-FE	10.45 645	12.13 652	19.94 652	106.10 663	23.12 660	0.14 25	0.13 84	3.28 641	0.17 92	0.16 163	0.23 212	0.16 179	0.10 71	0.31 337	0.15 201	2.41 642	0.06 183	0.07 134	0.07 199	40.22 663	0.06 127

LRCNet_RVC	10.90 646	14.34 654	9.35 639	15.35 648	8.04 642	1.08 608	0.34 543	8.78 648	0.70 575	12.63 654	16.05 654	9.85 647	6.54 642	8.57 648	6.34 645	20.27 661	5.40 646	23.70 659	21.88 658	14.87 652	13.83 654

DPSM_ROB	11.49 647	9.87 649	10.35 644	11.13 645	11.31 646	19.11 655	27.51 656	13.37 654	14.21 655	10.31 651	11.06 652	10.96 652	11.27 653	11.96 654	13.59 651	6.78 649	8.19 650	6.03 648	7.09 647	7.93 646	7.73 649

DPSM	11.49 647	9.87 649	10.35 644	11.13 645	11.31 646	19.11 655	27.51 656	13.37 654	14.21 655	10.31 651	11.06 652	10.96 652	11.27 653	11.96 654	13.59 651	6.78 649	8.19 650	6.03 648	7.09 647	7.93 646	7.73 649

xxxxx1	15.27 649	9.54 646	10.31 641	20.13 651	18.88 651	17.08 650	23.03 650	10.36 650	10.99 648	9.21 648	9.62 646	10.74 649	10.61 650	10.72 650	13.89 653	7.97 651	9.20 653	31.85 662	44.72 662	12.84 649	13.69 651

tt_ll	15.27 649	9.54 646	10.31 641	20.13 651	18.88 651	17.08 650	23.03 650	10.36 650	10.99 648	9.21 648	9.62 646	10.74 649	10.61 650	10.72 650	13.89 653	7.97 651	9.20 653	31.85 662	44.72 662	12.84 649	13.69 651

ff	15.27 649	9.54 646	10.31 641	20.13 651	18.88 651	17.08 650	23.03 650	10.36 650	10.99 648	9.21 648	9.62 646	10.74 649	10.61 650	10.72 650	13.89 653	7.97 651	9.20 653	31.85 662	44.72 662	12.84 649	13.69 651

PML	16.10 652	12.82 653	6.78 637	5.23 640	7.76 641	33.92 657	66.56 664	5.30 644	10.28 647	26.12 663	68.59 664	20.51 656	13.49 655	10.06 649	6.78 646	5.96 648	2.00 642	6.04 650	2.18 641	8.96 648	2.60 642

Anonymous_1	16.62 653	9.35 645	9.84 640	10.66 644	14.64 648	18.66 654	27.12 655	12.64 653	13.51 654	10.76 653	10.30 649	10.13 648	10.60 649	11.06 653	12.74 650	15.87 660	7.74 649	16.92 657	43.48 661	58.66 664	7.68 648

HaxPig	17.72 654	20.22 661	19.73 650	16.53 649	16.51 649	9.27 645	9.33 645	14.34 656	13.27 651	18.65 655	18.70 655	17.35 655	16.77 656	17.04 656	16.45 656	22.05 662	20.89 662	22.27 658	21.53 657	21.29 659	22.13 661

MEDIAN_ROB	21.21 655	24.62 662	23.47 659	19.58 650	19.65 654	13.22 648	10.96 646	17.88 657	17.00 657	22.14 662	22.02 657	20.86 657	20.36 657	21.06 657	19.71 657	25.63 663	24.13 663	26.21 660	25.20 659	25.17 660	25.38 662

RAFT-FEzeroshot	23.10 656	19.88 657	20.56 653	22.49 655	22.75 657	38.38 658	55.50 661	26.84 659	28.66 660	20.60 657	22.10 658	22.05 658	22.74 659	24.00 660	27.37 662	13.59 654	16.48 657	12.14 651	14.28 653	15.96 654	15.54 657

RAFT-FE	23.10 656	19.88 657	20.56 653	22.49 655	22.75 657	38.38 658	55.50 661	26.84 659	28.66 660	20.60 657	22.10 658	22.05 658	22.74 659	24.00 660	27.37 662	13.59 654	16.48 657	12.14 651	14.28 653	15.96 654	15.54 657

CasAABBNet	23.10 656	19.86 655	20.64 655	22.47 654	22.73 655	38.41 661	55.50 661	26.89 661	28.70 662	20.61 659	22.15 660	22.08 661	22.75 661	23.99 658	27.36 660	13.59 654	16.48 657	12.14 651	14.27 652	15.95 653	15.53 656

FlowAnything	23.14 659	19.87 656	20.79 656	22.50 657	22.74 656	38.39 660	55.46 659	26.89 661	28.72 663	20.77 661	22.29 662	22.07 660	22.72 658	23.99 658	27.41 664	13.60 657	16.55 661	12.15 654	14.36 656	15.97 656	15.52 655

Selective-RAFT-Error	23.16 660	19.93 659	20.87 657	22.54 658	22.81 659	38.52 663	55.47 660	27.01 664	28.83 664	20.66 660	22.25 661	22.09 662	22.80 663	24.09 662	27.36 660	13.61 658	16.48 657	12.15 654	14.28 653	15.99 657	15.57 659

LSM0	24.24 661	19.98 660	22.32 658	24.22 659	40.14 663	38.48 662	55.20 658	26.95 663	28.57 659	20.49 656	21.83 656	22.26 663	22.75 661	24.22 663	27.30 659	13.66 659	16.32 656	12.19 656	14.15 651	16.10 658	17.66 660

AVERAGE_ROB	25.43 662	29.06 663	27.24 660	24.63 660	24.20 662	17.73 653	12.61 647	22.29 658	21.39 658	26.79 664	26.16 663	25.20 664	24.64 664	25.07 664	23.53 658	29.96 664	28.40 664	30.60 661	29.58 660	29.72 661	29.84 663

test_example2	101.33 663	108.28 664	68.15 662	98.43 661	106.93 664	89.75 664	102.43 665	36.80 665	97.65 665	129.04 665	130.15 665	65.26 665	66.62 665	92.11 665	80.24 665	144.10 665	199.48 665	81.81 665	103.01 665	125.01 665	101.27 664

GS-Stereo							0.16 172	0.26 148	0.18 105	0.13 100	0.15 123	0.10 42	0.09 23	0.16 76	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 70	0.05 89	0.08 228	0.08 277

FSD					0.24 551	0.27 346	0.27 487	0.31 224	0.29 280	0.26 260	0.27 252	0.28 332	0.27 410	0.28 298	0.26 422	0.23 571	0.22 586	0.27 578	0.26 589	0.25 569

ccccc		256.29 665		354.40 664	364.36 665	149.10 665		152.89 666		153.93 666		164.00 666		268.02 666		390.55 666	349.22 666	244.59 666	219.82 666	412.30 666

ASD4		6.65 644

Low-res two-view benchmark