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

5k_new	0.18 1	0.20 35	0.64 34	0.20 18	0.13 39	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.29 41	0.16 17	0.13 12	0.17 65	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 100

weee2	0.18 1	0.19 18	0.65 42	0.20 18	0.12 9	0.30 19	0.14 40	0.29 4	0.28 25	0.16 17	0.13 12	0.18 83	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	0.20 18	0.13 39	0.30 19	0.14 40	0.32 15	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.14 15	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 35	0.51 2	0.22 74	0.17 161	0.35 61	0.14 40	0.27 2	0.25 6	0.19 68	0.21 80	0.14 14	0.15 32	0.27 57	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.06 1	0.14 249

mfccc	0.19 5	0.20 35	0.65 42	0.19 1	0.13 39	0.42 134	0.13 14	0.33 19	0.28 25	0.17 49	0.14 16	0.18 83	0.16 53	0.27 57	0.23 154	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ss10	0.19 5	0.21 56	0.66 57	0.20 18	0.12 9	0.32 36	0.13 14	0.38 51	0.31 49	0.17 49	0.16 39	0.16 38	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.08 158	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

SX	0.19 5	0.22 79	0.68 63	0.20 18	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.28 25	0.16 17	0.12 8	0.19 93	0.15 32	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 100

USM	0.19 5	0.22 79	0.63 28	0.21 44	0.11 2	0.33 44	0.14 40	0.32 15	0.29 41	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.13 12	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ACM	0.19 5	0.21 56	0.66 57	0.20 18	0.13 39	0.35 61	0.12 4	0.31 9	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.17 65	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

uiiii_40	0.19 5	0.18 12	0.69 67	0.19 1	0.13 39	0.32 36	0.12 4	0.37 43	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 38	0.17 74	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.06 1

4.5w_L	0.19 5	0.18 12	0.73 81	0.20 18	0.13 39	0.34 54	0.13 14	0.39 64	0.25 6	0.17 49	0.16 39	0.16 38	0.17 74	0.28 72	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

StePilot	0.19 5	0.18 12	0.72 80	0.19 1	0.13 39	0.34 54	0.12 4	0.38 51	0.26 10	0.18 61	0.16 39	0.16 38	0.16 53	0.29 89	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITERv30	0.19 5	0.20 35	0.69 67	0.19 1	0.13 39	0.32 36	0.13 14	0.31 9	0.24 3	0.14 3	0.17 53	0.20 102	0.16 53	0.34 138	0.21 94	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

qyd29nn	0.19 5	0.20 35	0.70 72	0.19 1	0.11 2	0.36 70	0.13 14	0.31 9	0.23 2	0.14 3	0.14 16	0.17 65	0.15 32	0.28 72	0.18 25	0.09 114	0.10 283	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITER124	0.19 5	0.21 56	0.68 63	0.20 18	0.12 9	0.41 115	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.16 53	0.27 57	0.22 126	0.08 50	0.08 158	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 5	0.20 35	0.62 25	0.19 1	0.13 39	0.38 88	0.14 40	0.38 51	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.17 65	0.15 32	0.25 16	0.20 72	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 5	0.21 56	0.67 62	0.20 18	0.12 9	0.33 44	0.14 40	0.35 30	0.27 15	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 5	0.20 35	0.65 42	0.20 18	0.12 9	0.38 88	0.13 14	0.38 51	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 5	0.20 35	0.69 67	0.20 18	0.13 39	0.31 28	0.14 40	0.36 35	0.28 25	0.15 6	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

ITERv12	0.19 5	0.19 18	0.65 42	0.19 1	0.13 39	0.30 19	0.13 14	0.33 19	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.17 65	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ITERv10	0.19 5	0.19 18	0.65 42	0.20 18	0.13 39	0.30 19	0.14 40	0.37 43	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.15 32	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 5	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.12 9	0.30 19	0.13 14	0.34 27	0.29 41	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 5	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.13 39	0.31 28	0.13 14	0.36 35	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITERv7	0.19 5	0.19 18	0.66 57	0.20 18	0.12 9	0.32 36	0.13 14	0.36 35	0.27 15	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

s6wercc	0.19 5	0.19 18	0.65 42	0.19 1	0.12 9	0.32 36	0.14 40	0.34 27	0.27 15	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

a5sdf	0.19 5	0.20 35	0.66 57	0.20 18	0.12 9	0.33 44	0.13 14	0.35 30	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

OmniDepth	0.19 5	0.30 189	0.55 11	0.23 87	0.09 1	0.38 88	0.15 68	0.32 15	0.33 66	0.16 17	0.12 8	0.23 124	0.19 121	0.27 57	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

SteFusion	0.20 28	0.13 1	0.65 42	0.20 18	0.15 100	0.41 115	0.15 68	0.43 94	0.38 112	0.16 17	0.20 71	0.15 32	0.14 15	0.26 37	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

PyraSte	0.20 28	0.15 2	0.60 18	0.22 74	0.15 100	0.38 88	0.14 40	0.44 103	0.35 78	0.16 17	0.18 60	0.19 93	0.18 98	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 28	0.16 6	0.65 42	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.14 40	0.45 116	0.37 106	0.16 17	0.16 39	0.19 93	0.16 53	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 28	0.15 2	0.63 28	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.15 68	0.45 116	0.39 125	0.16 17	0.14 16	0.19 93	0.16 53	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 28	0.15 2	0.62 25	0.21 44	0.14 71	0.38 88	0.15 68	0.45 116	0.39 125	0.16 17	0.16 39	0.18 83	0.16 53	0.26 37	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 28	0.15 2	0.62 25	0.21 44	0.16 131	0.40 104	0.15 68	0.45 116	0.39 125	0.16 17	0.15 24	0.21 111	0.16 53	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

ITERv28	0.20 28	0.20 35	0.70 72	0.19 1	0.13 39	0.41 115	0.14 40	0.33 19	0.27 15	0.16 17	0.15 24	0.17 65	0.14 15	0.29 89	0.20 72	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

yuret106	0.20 28	0.19 18	0.73 81	0.20 18	0.12 9	0.39 96	0.13 14	0.36 35	0.27 15	0.15 6	0.14 16	0.19 93	0.15 32	0.24 9	0.22 126	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

uio108cc	0.20 28	0.19 18	0.85 98	0.20 18	0.12 9	0.37 75	0.14 40	0.34 27	0.26 10	0.15 6	0.15 24	0.17 65	0.16 53	0.26 37	0.18 25	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

hj116sk	0.20 28	0.20 35	0.75 83	0.19 1	0.13 39	0.39 96	0.12 4	0.38 51	0.30 47	0.15 6	0.16 39	0.19 93	0.16 53	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.08 158	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv21	0.20 28	0.22 79	0.68 63	0.19 1	0.14 71	0.41 115	0.14 40	0.33 19	0.27 15	0.15 6	0.14 16	0.17 65	0.16 53	0.28 72	0.22 126	0.09 114	0.08 158	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

v20iiwwt	0.20 28	0.20 35	0.71 77	0.20 18	0.12 9	0.45 153	0.14 40	0.33 19	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.17 65	0.16 53	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv19	0.20 28	0.21 56	0.70 72	0.20 18	0.13 39	0.43 139	0.14 40	0.37 43	0.29 41	0.17 49	0.15 24	0.17 65	0.15 32	0.27 57	0.21 94	0.09 114	0.10 283	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

dddd17k	0.20 28	0.20 35	0.63 28	0.20 18	0.12 9	0.40 104	0.14 40	0.37 43	0.29 41	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.16 53	0.28 72	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

ITER	0.20 28	0.19 18	0.59 16	0.21 44	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.31 9	0.31 49	0.24 125	0.22 93	0.16 38	0.18 98	0.48 253	0.20 72	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.12 191

MonStereo	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.21 44	0.17 161	0.33 44	0.15 68	0.46 123	0.32 57	0.16 17	0.17 53	0.14 14	0.11 2	0.27 57	0.23 154	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 106	0.07 4	0.09 100

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.21 44	0.17 161	0.33 44	0.15 68	0.46 123	0.32 57	0.16 17	0.17 53	0.14 14	0.11 2	0.27 57	0.23 154	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 106	0.07 4	0.09 100

S2M2_XL	0.20 28	0.32 209	1.10 128	0.19 1	0.13 39	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 65	0.15 32	0.14 15	0.19 1	0.21 94	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.08 136	0.10 104	0.08 74
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.22 74	0.17 161	0.41 115	0.14 40	0.35 30	0.32 57	0.24 125	0.20 71	0.15 32	0.18 98	0.26 37	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.08 74

4w-stereo	0.20 28	0.21 56	0.57 13	0.21 44	0.15 100	0.39 96	0.13 14	0.39 64	0.33 66	0.22 95	0.21 80	0.13 4	0.20 132	0.29 89	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

3.25w_new	0.20 28	0.20 35	0.52 5	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.14 40	0.43 94	0.35 78	0.23 114	0.21 80	0.16 38	0.18 98	0.27 57	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

3.25w	0.20 28	0.20 35	0.52 5	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.14 40	0.43 94	0.35 78	0.23 114	0.21 80	0.16 38	0.18 98	0.27 57	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

FoundationStereo	0.20 28	0.30 189	0.81 92	0.21 44	0.22 288	0.21 3	0.16 85	0.25 1	0.38 112	0.15 6	0.11 4	0.18 83	0.17 74	0.23 8	0.16 6	0.09 114	0.13 383	0.08 82	0.06 33	0.07 4	0.07 29

MonSter	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.21 44	0.17 161	0.33 44	0.15 68	0.46 123	0.32 57	0.16 17	0.17 53	0.14 14	0.11 2	0.27 57	0.23 154	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 106	0.07 4	0.09 100

oiu110	0.21 52	0.22 79	0.84 96	0.20 18	0.13 39	0.41 115	0.14 40	0.39 64	0.29 41	0.16 17	0.15 24	0.18 83	0.17 74	0.26 37	0.21 94	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 74

ITERv24	0.21 52	0.19 18	0.77 86	0.20 18	0.13 39	0.44 146	0.13 14	0.44 103	0.27 15	0.17 49	0.17 53	0.19 93	0.17 74	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 74

dd23bbn	0.21 52	0.21 56	0.84 96	0.20 18	0.12 9	0.41 115	0.14 40	0.42 85	0.28 25	0.18 61	0.18 60	0.16 38	0.16 53	0.28 72	0.22 126	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 74

zaero_v3	0.21 52	0.21 56	0.69 67	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.13 14	0.38 51	0.31 49	0.23 114	0.20 71	0.14 14	0.21 143	0.33 126	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.07 29

ITERv2	0.21 52	0.21 56	0.65 42	0.21 44	0.14 71	0.39 96	0.12 4	0.36 35	0.31 49	0.33 198	0.21 80	0.16 38	0.17 74	0.32 115	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.07 29

Monster-pub-mixall	0.21 52	0.31 201	0.69 67	0.21 44	0.13 39	0.27 8	0.12 4	0.37 43	0.26 10	0.21 84	0.19 65	0.15 32	0.12 6	0.47 247	0.29 237	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 64	0.12 191

qwe	0.21 52	0.22 79	0.61 20	0.21 44	0.20 247	0.41 115	0.15 68	0.46 123	0.35 78	0.26 159	0.22 93	0.14 14	0.14 15	0.31 106	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

2.25w	0.21 52	0.22 79	0.51 2	0.21 44	0.14 71	0.36 70	0.13 14	0.42 85	0.34 72	0.23 114	0.27 132	0.14 14	0.18 98	0.33 126	0.24 179	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

4.25_new	0.21 52	0.23 101	0.64 34	0.22 74	0.18 199	0.41 115	0.17 95	0.41 79	0.35 78	0.22 95	0.21 80	0.14 14	0.18 98	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

4.5w_new	0.21 52	0.23 101	0.64 34	0.22 74	0.18 199	0.41 115	0.17 95	0.41 79	0.35 78	0.22 95	0.21 80	0.14 14	0.18 98	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

4.5_new	0.21 52	0.22 79	0.63 28	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.17 95	0.40 69	0.35 78	0.25 145	0.22 93	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

4.5w-stereo	0.21 52	0.22 79	0.63 28	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.17 95	0.40 69	0.35 78	0.25 145	0.22 93	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

4.25w-stereo	0.21 52	0.23 101	0.64 34	0.22 74	0.18 199	0.41 115	0.17 95	0.41 79	0.35 78	0.22 95	0.21 80	0.14 14	0.18 98	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

2.5w	0.21 52	0.23 101	0.50 1	0.22 74	0.15 100	0.39 96	0.19 120	0.47 137	0.36 98	0.21 84	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 126	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

2.75w_new	0.21 52	0.21 56	0.57 13	0.20 18	0.14 71	0.40 104	0.18 111	0.47 137	0.36 98	0.24 125	0.20 71	0.13 4	0.19 121	0.31 106	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.06 1	0.07 29

3.75w	0.21 52	0.21 56	0.61 20	0.21 44	0.20 247	0.44 146	0.16 85	0.44 103	0.30 47	0.22 95	0.20 71	0.13 4	0.18 98	0.29 89	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

3.5w_stereo	0.21 52	0.22 79	0.55 11	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.14 40	0.43 94	0.33 66	0.21 84	0.24 113	0.14 14	0.18 98	0.34 138	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

3w_stereo	0.21 52	0.22 79	0.59 16	0.22 74	0.12 9	0.37 75	0.22 186	0.50 158	0.38 112	0.22 95	0.21 80	0.12 2	0.22 153	0.26 37	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.08 74

2w_stereo	0.21 52	0.19 18	0.51 2	0.22 74	0.13 39	0.41 115	0.20 139	0.50 158	0.34 72	0.25 145	0.23 103	0.13 4	0.23 170	0.24 9	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

LG-Stereo_L2	0.21 52	0.31 201	0.85 98	0.22 74	0.14 71	0.31 28	0.22 186	0.38 51	0.25 6	0.17 49	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 115	0.18 25	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.08 64	0.10 129

LG-Stereo_L1	0.21 52	0.31 201	0.85 98	0.22 74	0.14 71	0.28 10	0.21 160	0.38 51	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 169	0.18 25	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.08 64	0.10 129

MLG-Stereo_test3	0.21 52	0.35 240	0.65 42	0.21 44	0.14 71	0.36 70	0.13 14	0.37 43	0.40 141	0.21 84	0.12 8	0.17 65	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.10 129

MLG-Stereo_test2	0.21 52	0.36 249	0.68 63	0.21 44	0.17 161	0.45 153	0.12 4	0.35 30	0.42 162	0.15 6	0.11 4	0.22 115	0.10 1	0.28 72	0.16 6	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.09 100

MLG-Stereo_test1	0.21 52	0.33 218	0.61 20	0.23 87	0.21 261	0.45 153	0.13 14	0.33 19	0.46 202	0.13 1	0.09 1	0.18 83	0.12 6	0.32 115	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.09 100

MLG-Stereo	0.21 52	0.33 218	0.60 18	0.23 87	0.12 9	0.44 146	0.13 14	0.39 64	0.46 202	0.13 1	0.10 2	0.17 65	0.13 12	0.35 145	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.09 100

LGtest1	0.21 52	0.37 252	0.70 72	0.22 74	0.12 9	0.31 28	0.11 2	0.36 35	0.39 125	0.17 49	0.13 12	0.16 38	0.14 15	0.25 16	0.27 212	0.10 219	0.09 233	0.08 82	0.06 33	0.10 104	0.10 129

ITERv4	0.22 78	0.17 7	0.77 86	0.19 1	0.14 71	0.36 70	0.12 4	0.44 103	0.24 3	0.23 114	0.30 158	0.14 14	0.36 306	0.27 57	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

asda	0.22 78	0.25 119	0.70 72	0.21 44	0.16 131	0.43 139	0.16 85	0.44 103	0.35 78	0.22 95	0.20 71	0.14 14	0.20 132	0.25 16	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

1w_stereo	0.22 78	0.17 7	0.52 5	0.23 87	0.16 131	0.44 146	0.22 186	0.55 204	0.40 141	0.25 145	0.29 145	0.13 4	0.26 212	0.28 72	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

monsterstereo	0.22 78	0.22 79	0.52 5	0.25 124	0.27 370	0.39 96	0.14 40	0.51 166	0.33 66	0.25 145	0.27 132	0.13 4	0.13 12	0.38 177	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.06 1

monsters	0.22 78	0.22 79	0.52 5	0.23 87	0.28 384	0.42 134	0.14 40	0.46 123	0.31 49	0.24 125	0.20 71	0.13 4	0.14 15	0.43 203	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 136	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 78	0.28 166	0.88 103	0.21 44	0.24 321	0.42 134	0.17 95	0.35 30	0.37 106	0.20 76	0.22 93	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.07 29

SGD-Stereo	0.22 78	0.28 166	0.77 86	0.22 74	0.11 2	0.40 104	0.16 85	0.31 9	0.36 98	0.19 68	0.19 65	0.17 65	0.17 74	0.37 169	0.16 6	0.10 219	0.06 23	0.08 82	0.07 106	0.10 104	0.07 29

DEFOM-Stereo	0.22 78	0.22 79	0.91 108	0.23 87	0.13 39	0.49 194	0.18 111	0.30 5	0.28 25	0.19 68	0.17 53	0.14 14	0.14 15	0.41 192	0.16 6	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.09 100

Replicate-Monster	0.23 86	0.40 276	0.94 113	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.13 14	0.40 69	0.36 98	0.22 95	0.15 24	0.15 32	0.15 32	0.40 188	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.15 284

FlowAnything_test	0.23 86	0.32 209	0.52 5	0.28 197	0.17 161	0.37 75	0.20 139	0.38 51	0.24 3	0.24 125	0.20 71	0.21 111	0.17 74	0.26 37	0.25 192	0.13 376	0.10 283	0.14 414	0.16 413	0.17 270	0.12 191

LG-G_1	0.23 86	0.37 252	0.71 77	0.23 87	0.11 2	0.51 212	0.12 4	0.44 103	0.39 125	0.19 68	0.15 24	0.19 93	0.15 32	0.36 158	0.16 6	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.11 154

LG-G	0.23 86	0.37 252	0.71 77	0.23 87	0.11 2	0.51 212	0.12 4	0.44 103	0.39 125	0.19 68	0.15 24	0.19 93	0.15 32	0.36 158	0.16 6	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.11 154

dual_stereo	0.23 86	0.25 119	0.66 57	0.21 44	0.15 100	0.27 8	0.15 68	0.62 248	0.40 141	0.15 6	0.13 12	0.18 83	0.14 15	0.37 169	0.19 45	0.09 114	0.31 561	0.07 1	0.10 203	0.07 4	0.07 29

IGEV-Stereo++	0.23 86	0.23 101	0.64 34	0.24 105	0.22 288	0.47 179	0.13 14	0.52 180	0.33 66	0.18 61	0.24 113	0.17 65	0.22 153	0.32 115	0.19 45	0.08 50	0.06 23	0.08 82	0.06 33	0.17 270	0.09 100

AdaDepth	0.24 92	0.18 12	1.03 118	0.25 124	0.21 261	0.46 172	0.16 85	0.30 5	0.27 15	0.17 49	0.19 65	0.14 14	0.18 98	0.35 145	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 82	0.25 503	0.10 104	0.10 129

water-stereo	0.24 92	0.17 7	0.88 103	0.24 105	0.14 71	0.37 75	0.17 95	0.43 94	0.32 57	0.26 159	0.35 199	0.26 165	0.24 182	0.22 3	0.25 192	0.09 114	0.09 233	0.09 141	0.08 136	0.10 104	0.10 129

111111	0.24 92	0.21 56	0.82 94	0.24 105	0.21 261	0.43 139	0.13 14	0.45 116	0.35 78	0.22 95	0.27 132	0.18 83	0.16 53	0.35 145	0.18 25	0.09 114	0.06 23	0.08 82	0.06 33	0.25 406	0.08 74

S2M2_L	0.24 92	0.29 176	0.90 107	0.23 87	0.17 161	0.24 5	0.09 1	0.36 35	0.45 192	0.17 49	0.25 120	0.23 124	0.17 74	0.24 9	0.28 222	0.15 438	0.12 359	0.11 261	0.12 306	0.15 211	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 96	0.19 18	0.58 15	0.28 197	0.18 199	0.28 10	0.22 186	0.38 51	0.54 287	0.23 114	0.30 158	0.27 177	0.26 212	0.37 169	0.24 179	0.14 419	0.12 359	0.13 378	0.10 203	0.12 137	0.10 129

rvit_stereo_0081	0.25 96	0.21 56	0.61 20	0.28 197	0.17 161	0.31 28	0.22 186	0.42 85	0.53 274	0.24 125	0.25 120	0.25 151	0.21 143	0.34 138	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.09 100

rvit_stereo_0082	0.25 96	0.21 56	0.61 20	0.28 197	0.17 161	0.31 28	0.22 186	0.42 85	0.53 274	0.24 125	0.25 120	0.25 151	0.21 143	0.34 138	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.09 100

depthmonostereo	0.26 99	0.23 101	0.65 42	0.41 461	0.13 39	0.41 115	0.19 120	0.51 166	0.40 141	0.25 145	0.29 145	0.26 165	0.28 247	0.44 212	0.23 154	0.09 114	0.10 283	0.09 141	0.07 106	0.10 104	0.08 74

DilatedVolume-Stereo	0.26 99	0.20 35	0.64 34	0.25 124	0.15 100	0.41 115	0.18 111	0.42 85	0.35 78	0.34 201	0.34 194	0.25 151	0.23 170	0.43 203	0.53 407	0.09 114	0.09 233	0.08 82	0.10 203	0.12 137	0.11 154

GIP-stereo	0.26 99	0.22 79	0.78 89	0.29 229	0.20 247	0.42 134	0.17 95	0.64 259	0.39 125	0.18 61	0.24 113	0.23 124	0.18 98	0.25 16	0.47 379	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.17 270	0.08 74

LG-Stereo	0.27 102	0.25 119	0.95 114	0.25 124	0.15 100	0.43 139	0.21 160	0.50 158	0.40 141	0.18 61	0.29 145	0.25 151	0.16 53	0.28 72	0.35 306	0.07 29	0.07 52	0.11 261	0.10 203	0.24 393	0.10 129

mms	0.27 102	0.26 134	0.91 108	0.25 124	0.18 199	0.32 36	0.23 221	0.37 43	0.31 49	0.21 84	0.30 158	0.23 124	0.17 74	0.46 236	0.21 94	0.08 50	0.10 283	0.10 195	0.08 136	0.22 365	0.47 564

ours_stereo	0.27 102	0.25 119	1.21 148	0.25 124	0.17 161	0.35 61	0.23 221	0.38 51	0.35 78	0.20 76	0.31 172	0.23 124	0.17 74	0.41 192	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.22 365	0.18 351

rvit_stereo_0081_aga	0.27 102	0.29 176	1.08 124	0.26 155	0.20 247	0.33 44	0.21 160	0.41 79	0.42 162	0.26 159	0.28 139	0.27 177	0.21 143	0.31 106	0.21 94	0.14 419	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.14 191	0.10 129

rvit_stereo_0080	0.27 102	0.38 262	0.76 84	0.24 105	0.18 199	0.34 54	0.27 321	0.54 200	0.44 177	0.24 125	0.26 128	0.27 177	0.22 153	0.29 89	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.10 195	0.10 203	0.15 211	0.11 154

RSM++	0.27 102	0.26 134	0.87 102	0.28 197	0.13 39	0.39 96	0.20 139	0.45 116	0.45 192	0.20 76	0.24 113	0.24 138	0.17 74	0.36 158	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 141	0.35 556	0.26 426	0.18 351

whm_eth	0.27 102	0.38 262	0.76 84	0.24 105	0.18 199	0.34 54	0.27 321	0.54 200	0.44 177	0.24 125	0.26 128	0.27 177	0.22 153	0.29 89	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.10 195	0.10 203	0.15 211	0.11 154

VIP-Stereo	0.28 109	0.56 363	1.05 121	0.23 87	0.19 232	0.52 231	0.17 95	0.44 103	0.39 125	0.18 61	0.25 120	0.24 138	0.15 32	0.33 126	0.19 45	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.14 191	0.32 509

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 109	0.28 166	1.09 126	0.33 327	0.15 100	0.30 19	0.16 85	0.58 222	0.42 162	0.19 68	0.19 65	0.17 65	0.26 212	0.38 177	0.37 315	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.25 503	0.10 104	0.06 1

castereo++	0.28 109	0.43 295	0.93 111	0.28 197	0.17 161	0.53 240	0.21 160	0.55 204	0.45 192	0.17 49	0.26 128	0.32 209	0.17 74	0.33 126	0.16 6	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.29 523	0.13 167	0.06 1

fffy	0.28 109	0.24 114	1.19 142	0.27 172	0.15 100	0.37 75	0.22 186	0.42 85	0.32 57	0.20 76	0.29 145	0.26 165	0.20 132	0.44 212	0.20 72	0.08 50	0.10 283	0.10 195	0.08 136	0.22 365	0.18 351

RAStereo	0.28 109	0.48 329	1.52 210	0.26 155	0.18 199	0.25 6	0.19 120	0.42 85	0.35 78	0.20 76	0.25 120	0.20 102	0.16 53	0.24 9	0.24 179	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.12 137	0.08 74

RSM	0.28 109	0.26 134	0.97 115	0.25 124	0.24 321	0.37 75	0.21 160	0.49 152	0.44 177	0.21 84	0.27 132	0.28 186	0.17 74	0.38 177	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 141	0.34 553	0.21 348	0.16 313

trnet	0.28 109	0.26 134	1.32 166	0.19 1	0.12 9	0.54 248	0.15 68	0.48 145	0.46 202	0.27 166	0.33 187	0.24 138	0.21 143	0.30 99	0.21 94	0.10 219	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.09 85	0.07 29

CASnet	0.28 109	0.31 201	1.20 146	0.28 197	0.11 2	0.47 179	0.19 120	0.44 103	0.44 177	0.38 220	0.31 172	0.23 124	0.17 74	0.29 89	0.19 45	0.10 219	0.06 23	0.15 444	0.12 306	0.16 248	0.07 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 109	0.27 142	1.36 173	0.28 197	0.12 9	0.41 115	0.20 139	0.37 43	0.38 112	0.26 159	0.30 158	0.25 151	0.19 121	0.33 126	0.24 179	0.09 114	0.11 333	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.09 100

CREStereo	0.28 109	0.30 189	1.33 168	0.19 1	0.13 39	0.55 263	0.17 95	0.48 145	0.46 202	0.27 166	0.33 187	0.24 138	0.21 143	0.31 106	0.21 94	0.11 288	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.10 104	0.07 29
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
fffft	0.29 119	0.21 56	1.10 128	0.24 105	0.15 100	0.42 134	0.24 254	0.42 85	0.38 112	0.21 84	0.18 60	0.20 102	0.16 53	0.44 212	0.70 460	0.07 29	0.06 23	0.10 195	0.08 136	0.28 442	0.20 384
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 119	0.26 134	1.03 118	0.25 124	0.14 71	0.46 172	0.22 186	0.36 35	0.38 112	0.23 114	0.23 103	0.21 111	0.18 98	0.45 227	0.60 435	0.07 29	0.06 23	0.10 195	0.08 136	0.20 334	0.20 384

tt45	0.29 119	0.24 114	1.06 123	0.25 124	0.17 161	0.55 263	0.22 186	0.41 79	0.35 78	0.24 125	0.25 120	0.25 151	0.18 98	0.64 323	0.34 298	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.21 348	0.11 154

999	0.29 119	0.25 119	1.05 121	0.26 155	0.18 199	0.49 194	0.23 221	0.38 51	0.37 106	0.20 76	0.32 178	0.23 124	0.18 98	0.73 357	0.36 309	0.08 50	0.07 52	0.09 141	0.08 136	0.24 393	0.10 129

Pointernet	0.29 119	0.25 119	1.49 204	0.24 105	0.20 247	0.47 179	0.15 68	0.62 248	0.47 220	0.22 95	0.29 145	0.26 165	0.20 132	0.28 72	0.20 72	0.10 219	0.07 52	0.07 1	0.12 306	0.10 104	0.07 29

IGEV-Stereo+	0.29 119	0.29 176	0.86 101	0.25 124	0.34 454	0.30 19	0.14 40	0.32 15	0.53 274	0.18 61	0.12 8	0.18 83	0.19 121	0.49 265	0.17 21	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.20 475	0.46 563	0.59 581

MaDis-Stereo	0.29 119	0.54 352	1.44 190	0.24 105	0.29 392	0.29 14	0.16 85	0.45 116	0.37 106	0.19 68	0.21 80	0.28 186	0.22 153	0.30 99	0.29 237	0.10 219	0.09 233	0.10 195	0.08 136	0.11 126	0.11 154

LoS_RVC	0.29 119	0.33 218	1.19 142	0.25 124	0.34 454	0.43 139	0.22 186	0.42 85	0.32 57	0.22 95	0.33 187	0.23 124	0.24 182	0.31 106	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 104	0.31 503

Selective-IGEV	0.29 119	0.23 101	1.28 159	0.27 172	0.30 405	0.35 61	0.20 139	0.56 211	0.38 112	0.21 84	0.30 158	0.22 115	0.18 98	0.37 169	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 82	0.15 393	0.16 248	0.29 485

EGLCR-Stereo	0.29 119	0.27 142	0.97 115	0.30 248	0.19 232	0.56 280	0.17 95	0.68 280	0.36 98	0.30 180	0.18 60	0.27 177	0.17 74	0.38 177	0.19 45	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.10 104	0.35 523

castereo	0.30 129	0.44 306	0.81 92	0.24 105	0.29 392	0.41 115	0.27 321	0.72 299	0.45 192	0.22 95	0.30 158	0.24 138	0.31 278	0.25 16	0.21 94	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.31 540	0.12 137	0.09 100

WCG-NET	0.30 129	0.42 290	1.26 156	0.24 105	0.12 9	0.43 139	0.24 254	0.40 69	0.56 305	0.35 203	0.37 208	0.26 165	0.24 182	0.29 89	0.19 45	0.08 50	0.12 359	0.08 82	0.07 106	0.22 365	0.10 129

Occ-G	0.30 129	0.30 189	1.33 168	0.23 87	0.15 100	0.36 70	0.25 274	0.43 94	0.31 49	0.26 159	0.35 199	0.46 310	0.22 153	0.30 99	0.25 192	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.16 413	0.31 466	0.08 74

AIO-Stereo	0.30 129	0.27 142	1.25 154	0.27 172	0.24 321	0.37 75	0.20 139	0.52 180	0.36 98	0.21 84	0.30 158	0.23 124	0.14 15	0.31 106	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 141	0.38 568	0.19 318	0.31 503

UniTT-Stereo	0.30 129	0.36 249	1.68 235	0.27 172	0.24 321	0.29 14	0.18 111	0.33 19	0.34 72	0.26 159	0.37 208	0.18 83	0.18 98	0.31 106	0.27 212	0.10 219	0.08 158	0.08 82	0.07 106	0.25 406	0.08 74

CES	0.30 129	0.27 142	1.09 126	0.23 87	0.50 542	0.40 104	0.20 139	0.46 123	0.44 177	0.22 95	0.28 139	0.26 165	0.19 121	0.33 126	0.21 94	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.15 211	0.49 568

ProNet	0.30 129	0.54 352	1.29 160	0.25 124	0.15 100	0.47 179	0.25 274	0.48 145	0.39 125	0.21 84	0.23 103	0.22 115	0.20 132	0.44 212	0.19 45	0.08 50	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.23 378	0.12 191

CroCo-Stereo	0.30 129	0.45 314	1.08 124	0.31 275	0.17 161	0.19 2	0.21 160	0.73 311	0.50 239	0.21 84	0.24 113	0.55 355	0.22 153	0.27 57	0.26 202	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.07 106	0.12 137	0.09 100
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
xyz-stereo-finetune	0.31 137	0.46 317	0.79 90	0.21 44	0.12 9	0.53 240	0.25 274	0.52 180	0.54 287	0.28 171	0.32 178	0.29 193	0.23 170	0.59 306	0.55 414	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.13 167	0.08 74

rvit_0105_6	0.31 137	0.29 176	1.00 117	0.31 275	0.18 199	0.35 61	0.25 274	0.51 166	0.61 349	0.25 145	0.28 139	0.32 209	0.25 198	0.39 183	0.25 192	0.18 487	0.16 448	0.15 444	0.13 340	0.14 191	0.13 229

rvit_stereo_ft	0.31 137	0.61 376	1.18 140	0.32 304	0.21 261	0.28 10	0.27 321	0.55 204	0.48 223	0.23 114	0.27 132	0.28 186	0.26 212	0.32 115	0.25 192	0.13 376	0.09 233	0.11 261	0.11 266	0.13 167	0.14 249

CAS++	0.31 137	0.33 218	1.43 188	0.25 124	0.17 161	0.31 28	0.20 139	0.78 365	0.41 151	0.30 180	0.30 158	0.21 111	0.16 53	0.33 126	0.18 25	0.15 438	0.12 359	0.13 378	0.10 203	0.15 211	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 137	0.30 189	1.52 210	0.23 87	0.13 39	0.54 248	0.20 139	0.48 145	0.49 229	0.25 145	0.28 139	0.37 231	0.24 182	0.38 177	0.23 154	0.10 219	0.08 158	0.08 82	0.05 1	0.15 211	0.07 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 137	0.35 240	1.30 163	0.20 18	0.14 71	0.57 298	0.25 274	0.46 123	0.42 162	0.27 166	0.32 178	0.27 177	0.24 182	0.39 183	0.23 154	0.43 579	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.18 297	0.07 29

DA	0.32 143	0.26 134	0.89 105	0.29 229	0.25 339	0.63 403	0.22 186	0.60 240	0.39 125	0.23 114	0.30 158	0.24 138	0.26 212	0.60 312	0.18 25	0.10 219	0.12 359	0.09 141	0.07 106	0.10 104	0.52 572

GGEV	0.32 143	0.26 134	0.89 105	0.29 229	0.25 339	0.63 403	0.22 186	0.60 240	0.39 125	0.23 114	0.30 158	0.24 138	0.26 212	0.60 312	0.18 25	0.10 219	0.12 359	0.09 141	0.07 106	0.10 104	0.52 572

WCG-NET（raft）	0.32 143	0.53 347	1.21 148	0.23 87	0.12 9	0.44 146	0.24 254	0.40 69	0.50 239	0.35 203	0.35 199	0.47 318	0.25 198	0.35 145	0.20 72	0.08 50	0.29 555	0.08 82	0.07 106	0.22 365	0.11 154

MGS-Stereo	0.32 143	0.34 231	1.70 241	0.25 124	0.14 71	0.40 104	0.22 186	0.38 51	0.43 173	0.24 125	0.51 312	0.25 151	0.18 98	0.31 106	0.20 72	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.08 136	0.47 564	0.08 74

ff7	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

ffff	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

11t	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

MC-Stereo	0.32 143	0.31 201	1.46 194	0.31 275	0.15 100	0.53 240	0.19 120	0.44 103	0.35 78	0.36 208	0.38 218	0.27 177	0.27 232	0.42 200	0.19 45	0.09 114	0.13 383	0.09 141	0.16 413	0.20 334	0.13 229

ccc-4	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

SCV_C0	0.33 152	0.43 295	1.42 187	0.25 124	0.16 131	0.35 61	0.20 139	0.68 280	0.44 177	0.24 125	0.27 132	0.29 193	0.20 132	0.58 300	0.18 25	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.30 533	0.26 426	0.17 331

11t1	0.33 152	0.19 18	1.41 183	0.33 327	0.16 131	0.48 187	0.21 160	0.67 276	0.48 223	0.40 228	0.34 194	0.32 209	0.33 290	0.42 200	0.27 212	0.11 288	0.12 359	0.10 195	0.08 136	0.13 167	0.14 249

IGEVStereo-DCA	0.33 152	0.34 231	1.38 177	0.27 172	0.16 131	0.45 153	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.21 80	0.26 165	0.25 198	0.64 323	0.52 403	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.18 445	0.16 248	0.22 411

AEACV	0.33 152	0.24 114	1.44 190	0.28 197	0.35 467	0.47 179	0.21 160	0.43 94	0.28 25	0.26 159	0.25 120	0.22 115	0.38 328	0.30 99	0.18 25	0.09 114	0.35 569	0.09 141	0.36 565	0.23 378	0.25 456

CroCo-Stereo Lap2	0.33 152	0.61 376	1.47 198	0.32 304	0.38 492	0.23 4	0.22 186	0.58 222	0.46 202	0.22 95	0.27 132	0.29 193	0.23 170	0.32 115	0.26 202	0.09 114	0.09 233	0.10 195	0.08 136	0.21 348	0.14 249

CREStereo++_RVC	0.33 152	0.29 176	1.74 255	0.24 105	0.16 131	0.54 248	0.15 68	0.40 69	0.55 294	0.37 212	0.51 312	0.24 138	0.19 121	0.27 57	0.26 202	0.09 114	0.06 23	0.08 82	0.30 533	0.08 64	0.06 1
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	0.33 152	0.49 332	1.75 261	0.23 87	0.12 9	0.54 248	0.16 85	0.40 69	0.45 192	0.45 264	0.51 312	0.26 165	0.22 153	0.29 89	0.20 72	0.10 219	0.10 283	0.08 82	0.06 33	0.08 64	0.11 154

sCroCo_RVC	0.33 152	0.32 209	1.89 348	0.34 358	0.27 370	0.30 19	0.22 186	0.48 145	0.44 177	0.22 95	0.33 187	0.25 151	0.25 198	0.32 115	0.24 179	0.14 419	0.16 448	0.12 319	0.12 306	0.15 211	0.13 229

RAFT-Stereo-weight	0.34 160	0.29 176	1.43 188	0.28 197	0.28 384	0.55 263	0.22 186	0.78 365	0.48 223	0.46 272	0.38 218	0.36 229	0.17 74	0.33 126	0.23 154	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.07 106	0.09 85	0.09 100

IGEV++	0.34 160	0.43 295	1.32 166	0.31 275	0.14 71	0.32 36	0.21 160	0.70 291	0.34 72	0.22 95	0.28 139	0.22 115	0.27 232	0.35 145	0.27 212	0.09 114	0.39 584	0.08 82	0.15 393	0.25 406	0.45 561

MyStereo07	0.34 160	0.40 276	1.46 194	0.29 229	0.23 308	0.60 345	0.31 384	0.53 189	0.42 162	0.25 145	0.25 120	0.20 102	0.26 212	0.57 296	0.19 45	0.09 114	0.18 479	0.12 319	0.11 266	0.16 248	0.19 368

MIF-Stereo (partial)	0.34 160	0.41 283	1.93 365	0.26 155	0.24 321	0.32 36	0.17 95	0.53 189	0.42 162	0.25 145	0.37 208	0.25 151	0.26 212	0.44 212	0.31 269	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.19 318	0.14 249

GCAP-Stereo	0.34 160	0.89 494	1.76 267	0.26 155	0.12 9	0.52 231	0.14 40	0.49 152	0.38 112	0.29 176	0.30 158	0.29 193	0.22 153	0.30 99	0.20 72	0.09 114	0.17 468	0.09 141	0.07 106	0.21 348	0.11 154

anonymousdsp2	0.34 160	0.24 114	1.16 137	0.28 197	0.15 100	0.57 298	0.23 221	0.79 381	0.47 220	0.38 220	0.37 208	0.40 253	0.25 198	0.47 247	0.21 94	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.13 340	0.19 318	0.27 473

anonymousdsp	0.34 160	0.53 347	1.47 198	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.49 152	0.40 141	0.25 145	0.24 113	0.22 115	0.24 182	0.55 292	0.19 45	0.09 114	0.11 333	0.10 195	0.18 445	0.24 393	0.29 485

knoymous	0.34 160	0.25 119	1.75 261	0.24 105	0.18 199	0.45 153	0.24 254	0.57 216	0.38 112	0.41 237	0.39 226	0.55 355	0.25 198	0.38 177	0.23 154	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.07 106	0.13 167	0.12 191

RCA-Stereo	0.34 160	0.32 209	1.30 163	0.26 155	0.14 71	0.58 316	0.23 221	0.78 365	0.62 367	0.40 228	0.44 252	0.28 186	0.35 300	0.29 89	0.20 72	0.09 114	0.10 283	0.09 141	0.07 106	0.19 318	0.08 74

IGEV-Stereo	0.34 160	0.54 352	1.47 198	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.49 152	0.40 141	0.25 145	0.24 113	0.22 115	0.24 182	0.54 288	0.19 45	0.09 114	0.10 283	0.10 195	0.18 445	0.24 393	0.29 485
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 160	0.77 450	1.75 261	0.34 358	0.13 39	0.51 212	0.17 95	0.43 94	0.50 239	0.37 212	0.49 299	0.23 124	0.18 98	0.28 72	0.24 179	0.10 219	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.07 29

GEAStereo	0.35 171	0.32 209	1.17 138	0.53 536	0.60 570	0.55 263	0.21 160	0.40 69	0.27 15	0.20 76	0.22 93	0.16 38	0.18 98	0.44 212	0.16 6	0.11 288	0.37 573	0.08 82	0.06 33	0.33 484	0.71 589

GASTEREO	0.35 171	0.72 428	1.15 134	0.56 550	0.20 247	0.52 231	0.22 186	0.56 211	0.40 141	0.30 180	0.31 172	0.16 38	0.31 278	0.35 145	0.26 202	0.09 114	0.14 404	0.08 82	0.28 519	0.14 191	0.20 384

MSCF	0.35 171	0.72 428	1.15 134	0.58 556	0.21 261	0.50 202	0.22 186	0.56 211	0.38 112	0.29 176	0.29 145	0.17 65	0.30 269	0.35 145	0.26 202	0.09 114	0.12 359	0.08 82	0.29 523	0.15 211	0.21 396

xyz-stereo-finetune2	0.35 171	0.45 314	1.04 120	0.21 44	0.12 9	0.58 316	0.23 221	0.50 158	0.45 192	0.31 185	0.46 264	0.30 198	0.41 361	0.81 376	0.51 400	0.08 50	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.09 100

SCV	0.35 171	0.59 370	1.37 176	0.34 358	0.22 288	0.28 10	0.23 221	0.72 299	0.35 78	0.19 68	0.30 158	0.24 138	0.20 132	0.64 323	0.19 45	0.11 288	0.08 158	0.09 141	0.29 523	0.34 495	0.29 485

StereoAnything_RVC	0.35 171	1.25 578	1.82 315	0.20 18	0.12 9	0.26 7	0.15 68	0.43 94	0.37 106	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 121	0.46 236	0.14 1	0.11 288	0.09 233	0.08 82	0.05 1	0.76 594	0.18 351

rvit_0105_4	0.35 171	0.35 240	1.45 193	0.31 275	0.18 199	0.37 75	0.28 339	0.59 230	0.62 367	0.27 166	0.31 172	0.35 225	0.27 232	0.43 203	0.25 192	0.18 487	0.16 448	0.15 444	0.13 340	0.15 211	0.12 191

CAS	0.35 171	0.25 119	1.30 163	0.79 583	0.34 454	0.51 212	0.23 221	0.46 123	0.39 125	0.22 95	0.31 172	0.20 102	0.17 74	0.28 72	0.23 154	0.73 600	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 85	0.37 538

Selective-RAFT	0.35 171	0.26 134	1.48 201	0.31 275	0.15 100	0.61 366	0.19 120	0.60 240	0.54 287	0.28 171	0.29 145	0.40 253	0.33 290	0.50 271	0.27 212	0.10 219	0.07 52	0.09 141	0.35 556	0.19 318	0.08 74

x	0.35 171	0.20 35	1.36 173	0.33 327	0.17 161	0.47 179	0.24 254	0.75 326	0.54 287	0.40 228	0.40 231	0.42 273	0.34 298	0.45 227	0.32 280	0.11 288	0.14 404	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.14 249

GSStereo	0.36 181	0.32 209	1.17 138	0.34 358	0.60 570	0.55 263	0.21 160	0.62 248	0.41 151	0.22 95	0.22 93	0.17 65	0.18 98	0.44 212	0.16 6	0.10 219	0.16 448	0.08 82	0.11 266	0.33 484	0.84 599

gasm-f	0.36 181	0.34 231	1.13 130	0.53 536	0.44 521	0.54 248	0.27 321	0.40 69	0.27 15	0.20 76	0.33 187	0.16 38	0.22 153	0.36 158	0.25 192	0.11 288	0.37 573	0.08 82	0.06 33	0.38 527	0.71 589

rvit_0105_5	0.36 181	0.39 271	1.48 201	0.30 248	0.18 199	0.41 115	0.30 371	0.64 259	0.62 367	0.30 180	0.33 187	0.37 231	0.29 261	0.41 192	0.28 222	0.18 487	0.16 448	0.15 444	0.15 393	0.15 211	0.14 249

MoCha-V2	0.36 181	0.32 209	1.41 183	0.36 394	0.31 424	0.35 61	0.19 120	0.57 216	0.39 125	0.30 180	0.32 178	0.28 186	0.27 232	0.47 247	0.24 179	0.08 50	0.56 600	0.08 82	0.38 568	0.18 297	0.12 191

testlalala	0.36 181	0.30 189	1.77 276	0.28 197	0.33 445	0.60 345	0.22 186	0.55 204	0.51 247	0.55 374	0.35 199	0.31 201	0.20 132	0.26 37	0.22 126	0.10 219	0.13 383	0.09 141	0.24 496	0.08 64	0.07 29

s12784h	0.36 181	0.28 166	1.58 218	0.23 87	0.11 2	0.62 386	0.24 254	0.79 381	0.64 387	0.44 253	0.52 326	0.28 186	0.26 212	0.50 271	0.24 179	0.11 288	0.06 23	0.09 141	0.06 33	0.16 248	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 181	0.21 56	1.70 241	0.29 229	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.78 365	0.36 98	0.57 396	0.67 457	0.33 215	0.24 182	0.32 115	0.23 154	0.10 219	0.08 158	0.09 141	0.07 106	0.09 85	0.12 191

RAFT-Stereo	0.36 181	0.21 56	1.70 241	0.29 229	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.78 365	0.36 98	0.57 396	0.67 457	0.33 215	0.24 182	0.32 115	0.23 154	0.10 219	0.08 158	0.09 141	0.07 106	0.09 85	0.12 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 189	0.27 142	0.79 90	0.39 443	0.29 392	0.38 88	0.21 160	0.47 137	0.51 247	0.32 194	0.17 53	0.79 492	0.23 170	0.64 323	1.04 516	0.11 288	0.07 52	0.09 141	0.12 306	0.35 506	0.15 284

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 189	0.37 252	1.21 148	0.26 155	0.18 199	0.73 483	0.18 111	0.53 189	0.41 151	0.35 203	0.30 158	0.58 380	0.22 153	0.33 126	0.95 497	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.35 556	0.13 167	0.15 284

GREAT-IGEV	0.37 189	0.28 166	1.48 201	0.25 124	0.38 492	0.46 172	0.18 111	0.33 19	0.34 72	0.15 6	0.29 145	0.15 32	0.17 74	0.36 158	0.23 154	0.07 29	0.76 618	0.07 1	0.26 511	0.21 348	1.03 617

tg	0.37 189	0.55 361	1.35 172	0.28 197	0.16 131	0.57 298	0.18 111	0.57 216	0.49 229	0.37 212	0.44 252	0.38 239	0.24 182	0.46 236	0.24 179	0.09 114	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.43 553	0.36 531

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 189	1.34 590	1.24 153	0.23 87	0.12 9	0.33 44	0.20 139	0.40 69	0.33 66	0.25 145	0.21 80	0.16 38	0.14 15	0.27 57	0.63 442	0.55 590	0.06 23	0.11 261	0.13 340	0.25 406	0.49 568

plain	0.37 189	0.47 326	2.15 429	0.27 172	0.19 232	0.33 44	0.20 139	0.58 222	0.46 202	0.23 114	0.37 208	0.23 124	0.25 198	0.45 227	0.28 222	0.11 288	0.08 158	0.13 378	0.09 167	0.42 551	0.12 191

riskmin	0.37 189	0.22 79	1.74 255	0.32 304	0.20 247	0.48 187	0.20 139	0.66 267	0.46 202	0.36 208	0.34 194	0.69 442	0.45 401	0.39 183	0.27 212	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.08 136	0.13 167	0.16 313

AnonymousM	0.37 189	0.44 306	1.50 207	0.25 124	0.15 100	0.52 231	0.23 221	0.60 240	0.42 162	0.42 242	0.32 178	0.30 198	0.25 198	0.34 138	0.23 154	0.11 288	0.09 233	0.71 599	0.36 565	0.12 137	0.07 29

iRaftStereo_RVC	0.37 189	0.53 347	1.41 183	0.28 197	0.15 100	0.52 231	0.20 139	0.54 200	0.46 202	0.37 212	0.43 241	0.41 259	0.23 170	0.36 158	0.26 202	0.09 114	0.15 430	0.12 319	0.11 266	0.41 545	0.37 538

DIP-Stereo	0.37 189	0.34 231	1.50 207	0.27 172	0.18 199	0.63 403	0.17 95	0.92 481	0.53 274	0.49 304	0.48 282	0.30 198	0.30 269	0.39 183	0.30 257	0.10 219	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.15 211	0.12 191
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 199	0.28 166	2.46 490	0.43 476	0.15 100	0.50 202	0.25 274	0.47 137	0.38 112	0.33 198	0.26 128	0.23 124	0.22 153	0.34 138	0.29 237	0.08 50	0.09 233	0.09 141	0.10 203	0.36 512	0.22 411

HART	0.38 199	0.53 347	1.66 232	0.26 155	0.15 100	0.30 19	0.19 120	0.67 276	0.46 202	0.29 176	0.52 326	0.38 239	0.16 53	0.41 192	0.20 72	0.08 50	0.68 611	0.09 141	0.07 106	0.34 495	0.21 396

mmm	0.38 199	0.21 56	1.18 140	0.35 375	0.17 161	0.49 194	0.26 296	0.78 365	0.52 255	0.50 311	0.57 379	0.41 259	0.37 321	0.71 354	0.31 269	0.11 288	0.13 383	0.14 414	0.13 340	0.15 211	0.14 249

Any-RAFT	0.38 199	0.25 119	1.89 348	0.27 172	0.17 161	0.68 455	0.21 160	0.78 365	0.53 274	0.43 247	0.43 241	0.54 351	0.30 269	0.41 192	0.20 72	0.10 219	0.12 359	0.08 82	0.06 33	0.10 104	0.09 100

qqq	0.38 199	0.21 56	1.34 171	0.28 197	0.15 100	0.45 153	0.26 296	0.76 339	0.52 255	0.39 226	0.41 235	0.46 310	0.36 306	0.96 390	0.30 257	0.11 288	0.14 404	0.12 319	0.12 306	0.12 137	0.14 249

PSM-adaLoss	0.38 199	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.60 345	0.29 363	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.47 247	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

ROB_FTStereo_v2	0.38 199	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.28 339	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.47 247	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

ROB_FTStereo	0.38 199	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.26 296	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.49 265	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

HUI-Stereo	0.38 199	0.27 142	1.79 302	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.28 339	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.45 227	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

RAFT-IKP	0.38 199	0.27 142	1.79 302	0.44 483	0.16 131	0.60 345	0.28 339	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.50 271	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

raftrobust	0.38 199	0.68 415	1.54 212	0.32 304	0.46 536	0.52 231	0.21 160	0.56 211	0.42 162	0.52 333	0.35 199	0.31 201	0.33 290	0.37 169	0.30 257	0.10 219	0.11 333	0.08 82	0.07 106	0.21 348	0.19 368

sAnonymous2	0.38 199	0.62 382	2.15 429	0.31 275	0.24 321	0.34 54	0.27 321	0.53 189	0.46 202	0.24 125	0.29 145	0.23 124	0.28 247	0.28 72	0.22 126	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.13 340	0.38 527	0.35 523

CroCo_RVC	0.38 199	0.62 382	2.15 429	0.31 275	0.24 321	0.34 54	0.27 321	0.53 189	0.46 202	0.24 125	0.29 145	0.23 124	0.28 247	0.28 72	0.22 126	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.13 340	0.38 527	0.35 523

GMStereo	0.38 199	0.99 534	1.91 359	0.27 172	0.16 131	0.39 96	0.23 221	0.47 137	0.62 367	0.38 220	0.34 194	0.25 151	0.25 198	0.39 183	0.29 237	0.14 419	0.08 158	0.10 195	0.12 306	0.15 211	0.11 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 199	0.33 218	1.92 362	0.27 172	0.41 511	0.48 187	0.19 120	0.59 230	0.46 202	0.43 247	0.39 226	0.57 373	0.26 212	0.32 115	0.26 202	0.09 114	0.09 233	0.09 141	0.31 540	0.11 126	0.09 100

AIO_test	0.39 214	0.37 252	1.19 142	0.73 577	0.67 579	0.35 61	0.25 274	0.47 137	0.34 72	0.34 201	0.22 93	0.33 215	0.17 74	1.31 429	0.19 45	0.11 288	0.15 430	0.08 82	0.21 481	0.15 211	0.23 435

rvit_0105_3	0.39 214	0.47 326	1.46 194	0.33 327	0.19 232	0.45 153	0.35 428	0.69 283	0.65 400	0.37 212	0.37 208	0.40 253	0.31 278	0.44 212	0.30 257	0.18 487	0.17 468	0.17 482	0.18 445	0.15 211	0.15 284

CASS	0.39 214	0.30 189	1.61 225	0.32 304	0.17 161	0.53 240	0.24 254	0.70 291	0.49 229	0.59 428	0.54 349	0.40 253	0.40 350	0.41 192	0.30 257	0.17 475	0.10 283	0.14 414	0.11 266	0.18 297	0.17 331
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 214	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.16 131	0.61 366	0.27 321	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.54 288	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191
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
iGMRVC	0.39 214	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.27 321	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.55 292	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

iRAFT	0.39 214	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.16 131	0.61 366	0.27 321	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.54 288	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

MM-Stereo_test3	0.40 220	0.58 368	1.75 261	0.36 394	0.30 405	0.45 153	0.30 371	0.72 299	0.59 327	0.31 185	0.43 241	0.32 209	0.23 170	0.35 145	0.29 237	0.10 219	0.20 503	0.10 195	0.08 136	0.40 542	0.11 154

rvit_stereo_0075_2	0.40 220	0.40 276	1.88 341	0.33 327	0.32 432	0.41 115	0.22 186	0.58 222	0.53 274	0.38 220	0.51 312	0.40 253	0.27 232	0.44 212	0.29 237	0.20 512	0.15 430	0.22 528	0.15 393	0.18 297	0.23 435

test_sample1	0.40 220	0.18 12	1.19 142	0.31 275	0.18 199	0.48 187	0.23 221	0.78 365	0.49 229	0.44 253	0.44 252	0.45 297	0.41 361	1.39 437	0.33 291	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.12 137	0.13 229

H2IRNET	0.40 220	0.61 376	1.90 353	0.29 229	0.17 161	0.54 248	0.18 111	0.52 180	0.50 239	0.27 166	0.56 371	0.47 318	0.35 300	0.46 236	0.33 291	0.10 219	0.07 52	0.12 319	0.14 368	0.32 475	0.12 191

DCANet-4	0.40 220	0.27 142	2.21 440	0.25 124	0.14 71	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.72 464	0.54 356	0.47 270	0.28 186	0.37 321	0.37 169	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

test_4	0.40 220	0.37 252	2.01 396	0.29 229	0.21 261	0.50 202	0.28 339	0.47 137	0.39 125	0.42 242	0.76 504	0.38 239	0.22 153	0.52 278	0.33 291	0.08 50	0.07 52	0.11 261	0.15 393	0.28 442	0.07 29

cross-raft	0.40 220	0.27 142	2.22 444	0.30 248	0.17 161	0.49 194	0.35 428	0.71 294	0.39 125	0.43 247	0.45 256	0.64 407	0.25 198	0.32 115	0.25 192	0.08 50	0.08 158	0.09 141	0.23 494	0.11 126	0.14 249

FE-Mocha	0.41 227	0.31 201	1.44 190	0.28 197	0.33 445	0.41 115	0.17 95	0.69 283	0.45 192	0.44 253	0.50 307	0.41 259	0.45 401	0.36 158	1.17 534	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.21 481	0.13 167	0.13 229

MM-Stereo_test1	0.41 227	0.39 271	2.29 458	0.38 433	0.26 356	0.44 146	0.28 339	0.63 256	0.51 247	0.40 228	0.32 178	0.26 165	0.26 212	0.46 236	0.22 126	0.09 114	0.21 512	0.10 195	0.09 167	0.39 537	0.15 284

HI	0.41 227	0.63 393	1.72 248	0.27 172	0.21 261	0.45 153	0.19 120	0.55 204	0.41 151	0.57 396	0.59 388	0.65 412	0.45 401	0.45 227	0.39 333	0.08 50	0.09 233	0.10 195	0.11 266	0.20 334	0.10 129

CoSv	0.41 227	0.63 393	1.72 248	0.27 172	0.21 261	0.45 153	0.19 120	0.55 204	0.41 151	0.57 396	0.59 388	0.65 412	0.45 401	0.45 227	0.39 333	0.08 50	0.09 233	0.10 195	0.11 266	0.20 334	0.10 129

AIO_rvc	0.41 227	0.64 397	1.29 160	0.58 556	0.39 495	0.37 75	0.24 254	0.50 158	0.43 173	0.28 171	0.23 103	0.25 151	0.16 53	0.99 393	0.19 45	0.10 219	0.16 448	0.08 82	0.11 266	0.25 406	0.85 601

test_sample2	0.41 227	0.19 18	1.23 151	0.31 275	0.17 161	0.51 212	0.27 321	0.81 389	0.55 294	0.44 253	0.45 256	0.46 310	0.38 328	1.51 458	0.30 257	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.10 203	0.14 191	0.14 249

gcap-zeroshot	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.31 275	0.32 432	0.69 461	0.21 160	0.74 315	0.52 255	0.43 247	0.35 199	0.62 395	0.24 182	0.41 192	0.24 179	0.09 114	0.16 448	0.09 141	0.31 540	0.08 64	0.09 100

GMStereo_Zeroshot	0.41 227	0.36 249	1.54 212	0.41 461	0.19 232	0.52 231	0.19 120	0.59 230	0.52 255	0.57 396	0.59 388	0.63 398	0.29 261	0.58 300	0.33 291	0.15 438	0.09 233	0.16 463	0.09 167	0.24 393	0.12 191

MIM_Stereo	0.41 227	0.60 372	1.88 341	0.31 275	0.21 261	0.50 202	0.19 120	0.64 259	0.44 177	0.43 247	0.53 337	0.43 277	0.27 232	0.51 274	0.28 222	0.08 50	0.14 404	0.11 261	0.10 203	0.26 426	0.26 466

LL-Strereo2	0.41 227	0.90 498	1.83 321	0.44 483	0.24 321	0.54 248	0.27 321	0.58 222	0.45 192	0.41 237	0.33 187	0.44 288	0.21 143	0.44 212	0.34 298	0.09 114	0.08 158	0.16 463	0.14 368	0.17 270	0.17 331

BUS	0.41 227	0.27 142	1.13 130	0.30 248	0.21 261	0.91 548	0.23 221	1.00 549	0.61 349	0.63 466	0.53 337	0.66 419	0.30 269	0.43 203	0.32 280	0.13 376	0.10 283	0.14 414	0.12 306	0.12 137	0.11 154

BSDual-CNN	0.41 227	0.27 142	1.13 130	0.30 248	0.21 261	0.76 497	0.31 384	1.00 549	0.61 349	0.63 466	0.53 337	0.63 398	0.37 321	0.43 203	0.38 322	0.13 376	0.10 283	0.14 414	0.12 306	0.12 137	0.11 154

psmg	0.41 227	0.27 142	1.13 130	0.27 172	0.21 261	0.75 493	0.36 435	0.90 460	0.61 349	0.59 428	0.59 388	0.63 398	0.37 321	0.43 203	0.38 322	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.13 167	0.11 154

GMOStereo	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

error version	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

test-v	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

CRE-IMP	0.41 227	0.22 79	1.76 267	0.48 515	0.17 161	0.79 514	0.69 564	0.52 180	0.52 255	0.47 274	0.42 239	0.45 297	0.26 212	0.41 192	0.31 269	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.09 167	0.17 270	0.23 435

test-2	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

CFNet-RSSM	0.41 227	0.32 209	2.20 439	0.27 172	0.44 521	0.52 231	0.19 120	0.76 339	0.48 223	0.43 247	0.36 205	0.54 351	0.26 212	0.33 126	0.25 192	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.38 568	0.10 104	0.09 100

DMCA	0.41 227	0.52 342	1.26 156	0.31 275	0.24 321	0.59 333	0.26 296	0.77 350	0.63 379	0.58 414	0.48 282	0.57 373	0.35 300	0.40 188	0.50 395	0.14 419	0.10 283	0.14 414	0.10 203	0.15 211	0.15 284

AE-Stereo	0.42 247	0.29 176	1.65 228	0.43 476	0.47 538	0.56 280	0.23 221	0.86 430	0.46 202	0.31 185	0.41 235	0.43 277	0.24 182	0.34 138	0.24 179	0.09 114	0.48 596	0.11 261	0.45 582	0.22 365	0.19 368

ACVNet-DCA	0.42 247	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.76 339	0.52 255	0.31 185	0.38 218	0.24 138	0.38 328	0.69 347	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.14 249

dd	0.42 247	0.96 518	1.77 276	0.31 275	0.17 161	0.57 298	0.26 296	0.49 152	0.68 426	0.41 237	0.40 231	0.34 221	0.27 232	0.45 227	0.40 341	0.17 475	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.21 348	0.12 191

Anonymous3	0.42 247	0.35 240	2.09 413	0.33 327	0.24 321	0.72 476	0.31 384	0.74 315	0.55 294	0.35 203	0.40 231	0.33 215	0.29 261	0.44 212	0.28 222	0.18 487	0.18 479	0.13 378	0.13 340	0.17 270	0.17 331

DCANet	0.42 247	0.77 450	1.95 378	0.25 124	0.14 71	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.72 464	0.54 356	0.48 282	0.31 201	0.41 361	0.36 158	0.39 333	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.07 106	0.13 167	0.23 435

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 247	0.86 484	1.78 281	0.28 197	0.17 161	0.52 231	0.20 139	0.62 248	0.61 349	0.50 311	0.61 410	0.39 245	0.32 285	0.35 145	0.30 257	0.07 29	0.10 283	0.09 141	0.09 167	0.35 506	0.10 129

GCAP-BAT	0.43 253	0.31 201	1.82 315	0.25 124	0.26 356	0.65 430	0.23 221	0.48 145	0.37 106	0.67 489	0.82 517	0.44 288	0.24 182	0.48 253	0.87 490	0.09 114	0.13 383	0.09 141	0.22 490	0.08 64	0.09 100

fff	0.43 253	0.77 450	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.75 496	0.54 356	0.47 270	0.31 201	0.65 504	0.36 158	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

DisPM	0.43 253	0.33 218	1.78 281	0.57 554	0.18 199	0.59 333	0.63 553	0.53 189	0.61 349	0.60 437	0.53 337	0.38 239	0.26 212	0.75 361	0.29 237	0.12 346	0.07 52	0.12 319	0.11 266	0.11 126	0.14 249

IER	0.43 253	0.38 262	1.69 237	0.26 155	0.25 339	0.66 437	0.26 296	0.71 294	0.55 294	0.54 356	0.59 388	0.60 389	0.53 452	0.52 278	0.39 333	0.11 288	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.14 191	0.11 154

test-3	0.43 253	0.20 35	1.70 241	0.34 358	0.32 432	0.45 153	0.23 221	0.71 294	0.46 202	0.51 324	0.29 145	0.45 297	0.21 143	0.59 306	0.98 501	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.35 556	0.29 447	0.28 479

test_1	0.43 253	0.20 35	1.70 241	0.34 358	0.32 432	0.45 153	0.23 221	0.71 294	0.46 202	0.50 311	0.29 145	0.45 297	0.21 143	0.59 306	0.98 501	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.35 556	0.29 447	0.29 485

rafts_anoy	0.43 253	0.89 494	1.96 387	0.32 304	0.30 405	0.48 187	0.24 254	0.62 248	0.49 229	0.37 212	0.38 218	0.33 215	0.30 269	0.51 274	0.34 298	0.10 219	0.39 584	0.13 378	0.15 393	0.17 270	0.15 284

RALAANet	0.43 253	0.98 530	1.90 353	0.32 304	0.23 308	0.48 187	0.19 120	0.67 276	0.53 274	0.48 292	0.45 256	0.39 245	0.30 269	0.48 253	0.37 315	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.14 368	0.27 436	0.10 129

csc	0.43 253	0.77 450	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.75 496	0.54 356	0.47 270	0.31 201	0.65 504	0.36 158	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

cscssc	0.43 253	0.77 450	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.75 496	0.54 356	0.47 270	0.31 201	0.65 504	0.36 158	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

rvit_105_1	0.44 263	0.54 352	1.46 194	0.36 394	0.24 321	0.51 212	0.45 493	0.75 326	0.74 483	0.45 264	0.44 252	0.44 288	0.36 306	0.62 318	0.38 322	0.20 512	0.18 479	0.18 502	0.22 490	0.18 297	0.18 351

model_zeroshot	0.44 263	0.68 415	1.97 392	0.28 197	0.18 199	0.69 461	0.21 160	0.63 256	0.40 141	1.00 566	0.34 194	0.42 273	0.20 132	0.69 347	0.24 179	0.10 219	0.22 518	0.10 195	0.22 490	0.12 137	0.10 129

testlalala2	0.44 263	0.28 166	2.59 519	0.64 569	0.56 558	0.57 298	0.20 139	0.78 365	0.52 255	0.40 228	0.39 226	0.45 297	0.21 143	0.27 57	0.22 126	0.09 114	0.10 283	0.08 82	0.29 523	0.12 137	0.10 129

1test111	0.44 263	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.76 339	0.52 255	0.31 185	0.38 218	0.24 138	0.38 328	0.96 390	0.30 257	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.14 249

tt1	0.44 263	0.64 397	1.83 321	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.74 315	0.88 546	0.31 185	0.37 208	0.25 151	0.35 300	0.63 321	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.25 406	0.36 531

RAFT-Test	0.44 263	0.38 262	2.01 396	0.27 172	0.44 521	0.64 416	0.37 443	0.72 299	0.57 309	0.45 264	0.48 282	0.65 412	0.24 182	0.35 145	0.29 237	0.09 114	0.11 333	0.09 141	0.38 568	0.10 104	0.11 154

4D-IteraStereo	0.44 263	0.96 518	2.63 524	0.27 172	0.30 405	0.45 153	0.25 274	0.52 180	0.50 239	0.40 228	0.31 172	0.40 253	0.19 121	0.35 145	0.32 280	0.09 114	0.06 23	0.12 319	0.11 266	0.19 318	0.30 495

ToySt	0.44 263	0.61 376	1.89 348	0.29 229	0.18 199	0.55 263	0.35 428	0.67 276	0.53 274	0.39 226	0.50 307	0.59 383	0.43 389	0.51 274	0.49 390	0.10 219	0.12 359	0.13 378	0.16 413	0.24 393	0.19 368

UDGNet	0.44 263	1.02 544	1.74 255	0.35 375	0.19 232	0.58 316	0.23 221	0.49 152	0.66 415	0.41 237	0.38 218	0.34 221	0.29 261	0.53 284	0.30 257	0.24 543	0.10 283	0.37 577	0.19 465	0.27 436	0.15 284

test_3	0.44 263	0.20 35	1.70 241	0.36 394	0.32 432	0.47 179	0.30 371	0.73 311	0.49 229	0.50 311	0.30 158	0.45 297	0.22 153	0.59 306	0.98 501	0.08 50	0.10 283	0.11 261	0.35 556	0.29 447	0.28 479

GANet-ADL	0.44 263	0.41 283	2.31 460	0.33 327	0.20 247	0.57 298	0.25 274	0.75 326	0.54 287	0.42 242	0.59 388	0.56 367	0.30 269	0.40 188	0.38 322	0.14 419	0.11 333	0.09 141	0.08 136	0.22 365	0.17 331

DeepStereo_RVC	0.44 263	0.28 166	1.92 362	0.49 517	0.17 161	0.60 345	0.59 540	0.50 158	0.52 255	0.49 304	0.45 256	0.39 245	0.86 550	0.45 227	0.33 291	0.11 288	0.08 158	0.11 261	0.09 167	0.15 211	0.19 368

test-1	0.44 263	0.48 329	1.69 237	0.30 248	0.27 370	0.50 202	0.28 339	0.80 385	0.43 173	0.40 228	0.54 349	0.41 259	0.24 182	0.31 106	1.16 532	0.09 114	0.20 503	0.10 195	0.17 432	0.11 126	0.26 466

raft+_RVC	0.44 263	0.67 412	1.85 326	0.34 358	0.71 584	0.51 212	0.25 274	0.64 259	0.51 247	0.35 203	0.45 256	0.32 209	0.28 247	0.43 203	0.32 280	0.09 114	0.19 492	0.10 195	0.09 167	0.20 334	0.40 551

GES	0.44 263	0.28 166	1.88 341	0.30 248	0.18 199	0.61 366	0.30 371	0.88 448	0.46 202	0.47 274	0.52 326	0.39 245	0.42 379	0.58 300	0.67 453	0.15 438	0.11 333	0.12 319	0.10 203	0.15 211	0.17 331

AFF-stereo	0.44 263	0.96 518	1.78 281	0.31 275	0.15 100	0.50 202	0.21 160	0.64 259	0.63 379	0.47 274	0.64 443	0.49 331	0.34 298	0.46 236	0.31 269	0.08 50	0.09 233	0.10 195	0.10 203	0.37 520	0.10 129

FENet	0.44 263	0.30 189	2.42 481	0.32 304	0.17 161	0.58 316	0.22 186	0.77 350	0.59 327	0.47 274	0.42 239	0.55 355	0.38 328	0.49 265	0.47 379	0.12 346	0.09 233	0.12 319	0.11 266	0.13 167	0.16 313

AdaStereo	0.44 263	0.38 262	1.79 302	0.34 358	0.20 247	0.57 298	0.28 339	0.92 481	0.69 435	0.52 333	0.55 359	0.61 391	0.33 290	0.48 253	0.39 333	0.17 475	0.08 158	0.17 482	0.11 266	0.18 297	0.12 191
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.
AIO-test1	0.45 281	0.87 487	2.27 454	0.33 327	0.33 445	0.50 202	0.22 186	0.74 315	0.66 415	0.29 176	0.41 235	0.29 193	0.22 153	0.73 357	0.29 237	0.09 114	0.08 158	0.12 319	0.14 368	0.30 458	0.22 411

StereoVision	0.45 281	0.72 428	1.94 375	0.33 327	0.32 432	0.47 179	0.26 296	0.68 280	0.57 309	0.32 194	0.89 534	0.45 297	0.27 232	0.49 265	0.36 309	0.13 376	0.15 430	0.16 463	0.15 393	0.19 318	0.13 229

ADStereo(finetuned)	0.45 281	0.77 450	2.12 421	0.25 124	0.14 71	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.72 464	0.54 356	0.48 282	0.31 201	0.76 534	0.37 169	0.38 322	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.07 106	0.13 167	0.23 435

PFNet+	0.45 281	0.37 252	1.86 334	0.46 502	0.18 199	0.58 316	0.77 576	0.52 180	0.64 387	0.56 385	0.48 282	0.39 245	0.26 212	0.93 387	0.32 280	0.13 376	0.09 233	0.14 414	0.13 340	0.12 137	0.15 284

RAFT	0.45 281	0.92 500	1.59 219	0.34 358	0.19 232	0.46 172	0.35 428	0.65 265	0.49 229	0.49 304	0.49 299	0.70 452	0.40 350	0.47 247	0.32 280	0.11 288	0.16 448	0.14 414	0.13 340	0.51 572	0.13 229

TestStereo	0.45 281	0.54 352	2.11 418	0.29 229	0.16 131	0.43 139	0.24 254	0.54 200	0.45 192	0.37 212	0.46 264	0.34 221	0.27 232	1.98 540	0.27 212	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.14 191	0.08 74

CFNet_pseudo	0.45 281	0.46 317	2.23 448	0.25 124	0.19 232	0.56 280	0.21 160	0.77 350	0.60 332	0.49 304	0.56 371	0.69 442	0.47 424	0.52 278	0.31 269	0.11 288	0.10 283	0.15 444	0.10 203	0.17 270	0.14 249

RALCasStereoNet	0.45 281	0.88 491	1.85 326	0.30 248	0.26 356	0.49 194	0.26 296	0.58 222	0.51 247	0.36 208	0.48 282	0.36 229	0.28 247	0.55 292	0.34 298	0.10 219	0.53 598	0.09 141	0.08 136	0.25 406	0.34 521

ACVNet	0.45 281	0.44 306	1.79 302	0.28 197	0.21 261	0.59 333	0.36 435	0.66 267	0.68 426	0.45 264	0.59 388	0.69 442	0.40 350	0.44 212	0.55 414	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.34 495	0.10 129

ccs_rob	0.45 281	0.46 317	2.22 444	0.26 155	0.19 232	0.56 280	0.21 160	0.77 350	0.60 332	0.49 304	0.56 371	0.69 442	0.47 424	0.52 278	0.31 269	0.11 288	0.09 233	0.16 463	0.10 203	0.17 270	0.14 249

Reg-Stereo(zero)	0.46 291	0.17 7	2.10 417	0.24 105	0.34 454	0.51 212	0.42 468	0.50 158	0.54 287	0.37 212	0.46 264	0.54 351	0.60 483	0.43 203	1.10 522	0.08 50	0.09 233	0.08 82	0.22 490	0.12 137	0.22 411

xx1	0.46 291	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.74 315	1.01 567	0.31 185	0.38 218	0.46 310	0.36 306	0.69 347	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.12 319	0.12 306	0.12 137	0.14 249

rrr	0.46 291	0.34 231	3.08 578	0.27 172	0.16 131	0.45 153	0.28 339	1.09 579	0.51 247	0.24 125	0.21 80	0.26 165	0.25 198	0.64 323	0.52 403	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.29 523	0.16 248	0.25 456

MSKI-zero shot	0.46 291	0.38 262	2.47 495	0.27 172	0.43 520	0.56 280	0.20 139	0.77 350	0.43 173	0.60 437	0.51 312	0.44 288	0.17 74	0.68 341	0.21 94	0.09 114	0.29 555	0.09 141	0.32 546	0.14 191	0.10 129

PCWNet_CMD	0.46 291	0.45 314	2.28 456	0.26 155	0.20 247	0.55 263	0.21 160	0.75 326	0.64 387	0.48 292	0.55 359	0.68 435	0.57 470	0.46 236	0.30 257	0.11 288	0.10 283	0.14 414	0.10 203	0.18 297	0.14 249

testlalala_base	0.46 291	0.30 189	1.82 315	0.34 358	0.27 370	0.55 263	0.21 160	0.85 420	0.32 57	0.32 194	0.39 226	0.31 201	0.23 170	0.30 99	0.28 222	0.95 609	0.30 559	0.09 141	0.21 481	1.03 604	0.18 351

RAFT_CTSACE	0.46 291	0.76 441	2.07 407	0.35 375	0.30 405	0.54 248	0.30 371	0.61 244	0.48 223	0.49 304	0.76 504	0.55 355	0.36 306	0.58 300	0.22 126	0.08 50	0.13 383	0.11 261	0.10 203	0.41 545	0.08 74

NRIStereo	0.46 291	0.25 119	1.77 276	0.47 507	0.16 131	0.95 552	0.74 572	0.51 166	0.56 305	0.48 292	0.39 226	0.59 383	0.29 261	0.77 369	0.32 280	0.11 288	0.13 383	0.11 261	0.09 167	0.21 348	0.24 447

ICVP	0.46 291	0.29 176	2.41 479	0.33 327	0.22 288	0.59 333	0.55 527	0.75 326	0.50 239	0.44 253	0.60 403	0.49 331	0.35 300	0.53 284	0.37 315	0.16 459	0.16 448	0.14 414	0.11 266	0.15 211	0.15 284
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 291	0.49 332	1.65 228	0.38 433	0.29 392	0.58 316	0.22 186	0.75 326	0.62 367	0.47 274	0.49 299	0.48 329	0.36 306	1.12 411	0.37 315	0.15 438	0.10 283	0.15 444	0.13 340	0.17 270	0.17 331

test_xeample3	0.46 291	0.34 231	2.99 572	0.37 417	0.16 131	0.49 194	0.33 415	1.06 574	0.44 177	0.25 145	0.23 103	0.24 138	0.25 198	0.49 265	0.56 422	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.40 574	0.17 270	0.26 466

SFCPSM	0.46 291	0.24 114	2.35 469	0.27 172	0.27 370	0.70 468	0.32 407	0.96 516	0.63 379	0.49 304	0.52 326	0.43 277	0.36 306	0.52 278	0.43 358	0.12 346	0.09 233	0.12 319	0.16 413	0.16 248	0.12 191

UPFNet	0.46 291	0.28 166	1.73 251	0.33 327	0.32 432	0.65 430	0.38 450	0.83 402	0.59 327	0.57 396	0.52 326	0.61 391	0.40 350	0.75 361	0.52 403	0.13 376	0.12 359	0.13 378	0.12 306	0.15 211	0.11 154

MSMDNet	0.46 291	0.44 306	2.28 456	0.26 155	0.20 247	0.55 263	0.21 160	0.75 326	0.64 387	0.48 292	0.55 359	0.68 435	0.56 464	0.46 236	0.30 257	0.11 288	0.10 283	0.13 378	0.10 203	0.18 297	0.15 284

HITNet	0.46 291	0.92 500	2.09 413	0.33 327	0.14 71	0.55 263	0.22 186	0.83 402	0.56 305	0.51 324	0.49 299	0.48 329	0.37 321	0.48 253	0.54 413	0.09 114	0.06 23	0.10 195	0.08 136	0.23 378	0.09 100
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
ISRNet	0.47 306	0.44 306	1.55 214	0.37 417	0.31 424	0.49 194	0.19 120	0.75 326	0.66 415	0.63 466	0.71 488	0.67 428	0.39 342	0.58 300	0.44 364	0.23 535	0.16 448	0.21 525	0.20 475	0.21 348	0.25 456

test_sample7	0.47 306	0.33 218	1.49 204	0.34 358	0.20 247	0.51 212	0.30 371	0.93 489	0.66 415	0.57 396	0.51 312	0.55 355	0.45 401	1.11 408	0.38 322	0.17 475	0.14 404	0.16 463	0.15 393	0.19 318	0.18 351

cc1	0.47 306	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.74 315	1.01 567	0.31 185	0.38 218	0.24 138	0.38 328	0.69 347	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.25 406	0.40 551

ffm	0.47 306	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.74 315	0.88 546	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	0.63 321	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.15 444	0.13 340	0.25 406	0.36 531

hknet	0.47 306	0.29 176	1.70 241	0.30 248	0.24 321	0.76 497	0.31 384	1.00 549	0.64 387	0.63 466	0.53 337	0.80 496	0.38 328	0.77 369	0.37 315	0.11 288	0.10 283	0.14 414	0.12 306	0.12 137	0.11 154

BEATNet_4x	0.47 306	0.73 435	1.91 359	0.33 327	0.15 100	0.56 280	0.25 274	0.85 420	0.58 320	0.54 356	0.51 312	0.57 373	0.42 379	0.57 296	0.61 438	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.20 334	0.16 313

ITSA-stereo	0.48 312	0.33 218	1.20 146	0.33 327	0.18 199	0.60 345	0.29 363	0.94 498	0.80 523	0.50 311	0.49 299	0.53 345	0.59 479	1.25 427	0.64 447	0.15 438	0.12 359	0.17 482	0.16 413	0.18 297	0.23 435

qqq1	0.48 312	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.09 141	0.08 136	0.14 191	0.11 154

fff1	0.48 312	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.09 141	0.08 136	0.14 191	0.11 154

MyStereo04	0.48 312	0.40 276	2.65 528	0.29 229	0.23 308	0.60 345	0.31 384	0.83 402	0.75 496	0.47 274	0.36 205	0.53 345	0.42 379	0.53 284	0.39 333	0.09 114	0.18 479	0.12 319	0.11 266	0.16 248	0.19 368

CFNet_ucs	0.48 312	0.50 338	2.32 461	0.26 155	0.22 288	0.57 298	0.22 186	0.85 420	0.65 400	0.53 343	0.64 443	0.68 435	0.44 397	0.54 288	0.31 269	0.13 376	0.12 359	0.16 463	0.11 266	0.19 318	0.17 331

anonymousa	0.48 312	0.46 317	2.44 487	0.29 229	0.34 454	0.61 366	0.25 274	0.66 267	0.54 287	0.53 343	0.77 507	0.73 464	0.46 416	0.33 126	0.31 269	0.10 219	0.09 233	0.12 319	0.29 523	0.10 104	0.19 368

NF-Stereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.44 486	0.66 267	0.61 349	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.45 447	0.79 482	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.16 313

OCTAStereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.43 475	0.66 267	0.61 349	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.44 443	0.80 483	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.17 331

PSM-softLoss	0.48 312	0.27 142	1.85 326	0.51 526	0.17 161	0.61 366	0.40 458	0.61 244	0.57 309	0.52 333	0.48 282	0.39 245	0.25 198	1.46 448	0.77 476	0.12 346	0.08 158	0.13 378	0.12 306	0.12 137	0.14 249

KMStereo	0.48 312	0.27 142	1.85 326	0.51 526	0.17 161	0.61 366	0.40 458	0.61 244	0.57 309	0.52 333	0.48 282	0.39 245	0.25 198	1.46 448	0.77 476	0.12 346	0.08 158	0.13 378	0.12 306	0.12 137	0.14 249

KYRaft	0.48 312	0.29 176	1.75 261	0.33 327	0.21 261	0.75 493	0.44 486	0.58 222	0.57 309	0.64 476	0.93 541	0.53 345	0.72 523	0.60 312	0.24 179	0.10 219	0.07 52	0.12 319	0.14 368	0.12 137	0.54 574

RE-Stereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.43 475	0.66 267	0.60 332	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.44 443	0.78 478	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.17 331

TVStereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.43 475	0.66 267	0.60 332	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.44 443	0.78 478	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.17 331

111	0.48 312	1.09 553	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.59 333	0.26 296	0.83 402	0.78 515	0.48 292	0.52 326	0.56 367	0.38 328	0.49 265	0.38 322	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.07 106	0.23 378	0.35 523

acv_ft	0.48 312	0.44 306	1.76 267	0.32 304	0.41 511	0.63 403	0.28 339	0.81 389	0.68 426	0.61 446	0.59 388	0.69 442	0.45 401	0.44 212	0.63 442	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.41 545	0.10 129

UCFNet_RVC	0.48 312	0.82 471	1.85 326	0.30 248	0.27 370	0.64 416	0.26 296	0.74 315	0.55 294	0.48 292	0.53 337	0.63 398	0.41 361	0.88 386	0.38 322	0.15 438	0.10 283	0.17 482	0.17 432	0.18 297	0.15 284

MLCV	0.48 312	0.89 494	1.85 326	0.29 229	0.14 71	0.59 333	0.23 221	0.72 299	0.59 327	0.66 485	0.66 454	0.55 355	0.36 306	1.03 399	0.49 390	0.09 114	0.06 23	0.09 141	0.07 106	0.19 318	0.11 154

DN-CSS_ROB	0.48 312	1.23 575	1.99 393	0.39 443	0.22 288	0.56 280	0.19 120	0.75 326	0.61 349	0.45 264	0.62 415	0.41 259	0.31 278	0.70 352	0.32 280	0.11 288	0.08 158	0.14 414	0.13 340	0.36 512	0.12 191

AIO-test2	0.49 330	1.15 565	1.96 387	0.42 472	0.37 486	0.50 202	0.23 221	0.79 381	0.70 444	0.33 198	0.53 337	0.27 177	0.22 153	0.67 338	0.29 237	0.73 600	0.08 158	0.13 378	0.17 432	0.17 270	0.18 351

DCVSM-stereo	0.49 330	0.29 176	2.49 498	0.29 229	0.22 288	0.53 240	0.52 516	0.58 222	0.49 229	0.69 498	0.46 264	0.79 492	0.48 433	0.53 284	0.42 349	0.13 376	0.14 404	0.15 444	0.12 306	0.20 334	0.20 384

MyStereo05	0.49 330	0.41 283	2.72 537	0.30 248	0.23 308	0.60 345	0.30 371	0.82 396	0.77 510	0.52 333	0.37 208	0.51 337	0.42 379	0.52 278	0.38 322	0.09 114	0.17 468	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.20 384

HH	0.49 330	0.49 332	2.78 550	0.50 521	0.41 511	0.38 88	0.23 221	0.72 299	0.38 112	0.63 466	0.48 282	0.87 523	0.41 361	0.64 323	0.21 94	0.09 114	0.17 468	0.10 195	0.09 167	0.16 248	0.12 191

HanStereo	0.49 330	0.49 332	2.78 550	0.50 521	0.41 511	0.38 88	0.23 221	0.72 299	0.38 112	0.63 466	0.48 282	0.87 523	0.41 361	0.64 323	0.21 94	0.09 114	0.17 468	0.10 195	0.09 167	0.16 248	0.12 191

gwcnet-sp	0.49 330	0.43 295	2.54 511	0.31 275	0.22 288	0.67 443	0.31 384	0.78 365	0.65 400	0.58 414	0.47 270	0.46 310	0.43 389	0.76 365	0.46 370	0.11 288	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.15 211	0.14 249

scenet	0.49 330	0.43 295	2.54 511	0.31 275	0.22 288	0.67 443	0.31 384	0.78 365	0.65 400	0.58 414	0.47 270	0.46 310	0.43 389	0.76 365	0.46 370	0.11 288	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.15 211	0.14 249

ssnet	0.49 330	0.43 295	2.54 511	0.31 275	0.22 288	0.67 443	0.31 384	0.78 365	0.65 400	0.58 414	0.47 270	0.46 310	0.43 389	0.76 365	0.46 370	0.11 288	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.15 211	0.14 249

TestStereo1	0.49 330	0.81 467	1.85 326	0.39 443	0.57 561	0.56 280	0.34 420	0.75 326	0.69 435	0.44 253	0.63 427	0.35 225	0.42 379	0.64 323	0.29 237	0.10 219	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.33 484	0.26 466

SA-5K	0.49 330	0.81 467	1.85 326	0.39 443	0.57 561	0.56 280	0.34 420	0.75 326	0.69 435	0.44 253	0.63 427	0.35 225	0.42 379	0.64 323	0.29 237	0.10 219	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.33 484	0.26 466

Prome-Stereo	0.49 330	0.30 189	1.76 267	0.60 565	0.23 308	0.63 403	0.42 468	0.62 248	0.60 332	0.59 428	1.03 557	0.43 277	0.72 523	0.60 312	0.33 291	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.09 167	0.11 126	0.43 558

test_sample4	0.50 341	0.42 290	1.88 341	0.32 304	0.19 232	0.56 280	0.26 296	0.93 489	0.65 400	0.54 356	0.54 349	0.45 297	0.36 306	1.79 505	0.36 309	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.17 270	0.16 313

test_sample3	0.50 341	0.41 283	1.88 341	0.32 304	0.19 232	0.57 298	0.25 274	0.92 481	0.64 387	0.52 333	0.49 299	0.47 318	0.35 300	1.79 505	0.37 315	0.13 376	0.10 283	0.12 319	0.11 266	0.16 248	0.16 313

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 341	0.33 218	0.93 111	0.26 155	0.22 288	0.46 172	0.20 139	1.10 580	1.34 596	3.16 632	0.32 178	0.22 115	0.20 132	0.30 99	0.22 126	0.10 219	0.09 233	0.11 261	0.09 167	0.15 211	0.19 368

SMFormer	0.50 341	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.49 390	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.15 211	0.16 313

tta	0.50 341	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.49 390	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.14 191	0.11 154

DCRE	0.50 341	0.63 393	2.13 423	0.30 248	0.23 308	0.45 153	0.24 254	0.59 230	0.53 274	0.50 311	2.10 601	0.42 273	0.26 212	0.35 145	0.23 154	0.09 114	0.14 404	0.10 195	0.32 546	0.16 248	0.15 284

RAFT+CT+SA	0.50 341	0.86 484	1.82 315	0.37 417	0.75 586	0.54 248	0.34 420	0.77 350	0.63 379	0.38 220	0.55 359	0.34 221	0.29 261	0.68 341	0.27 212	0.09 114	0.07 52	0.11 261	0.51 590	0.29 447	0.41 556

NINENet	0.50 341	0.33 218	1.69 237	0.55 548	0.25 339	0.91 548	0.23 221	0.98 529	0.71 454	0.53 343	0.55 359	0.66 419	0.30 269	1.22 421	0.32 280	0.15 438	0.13 383	0.16 463	0.11 266	0.16 248	0.13 229

SA	0.50 341	0.75 440	1.95 378	0.31 275	0.61 574	0.57 298	0.31 384	0.91 472	0.73 479	0.42 242	0.62 415	0.38 239	0.47 424	0.68 341	0.29 237	0.09 114	0.09 233	0.13 378	0.32 546	0.30 458	0.10 129

CSP-Net	0.50 341	0.39 271	1.25 154	0.29 229	0.23 308	0.77 505	0.35 428	0.86 430	0.57 309	0.59 428	0.59 388	0.65 412	0.40 350	1.77 500	0.44 364	0.16 459	0.11 333	0.10 195	0.10 203	0.20 334	0.14 249

GwcNet-ADL	0.50 341	0.74 438	2.90 563	0.31 275	0.20 247	0.58 316	0.29 363	0.87 439	0.64 387	0.47 274	0.47 270	0.56 367	0.33 290	0.46 236	0.46 370	0.13 376	0.12 359	0.09 141	0.09 167	0.14 191	0.21 396

RAFT_R40	0.50 341	0.21 56	1.76 267	0.50 521	0.40 504	0.61 366	0.53 520	0.56 211	0.60 332	0.56 385	0.54 349	0.55 355	0.51 445	1.57 468	0.53 407	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.09 100

GMM-Stereo	0.50 341	0.23 101	2.41 479	0.54 541	0.24 321	0.77 505	0.46 496	0.59 230	0.57 309	0.58 414	0.73 495	0.47 318	0.43 389	0.68 341	0.27 212	0.10 219	0.06 23	0.13 378	0.13 340	0.14 191	0.44 560

MMNet	0.50 341	0.48 329	1.93 365	0.33 327	0.27 370	0.79 514	0.28 339	0.81 389	0.74 483	0.60 437	0.56 371	0.59 383	0.55 460	0.79 374	0.59 433	0.10 219	0.09 233	0.12 319	0.11 266	0.13 167	0.14 249

DeepPruner_ROB	0.50 341	0.70 422	1.94 375	0.29 229	0.26 356	0.63 403	0.31 384	0.80 385	0.48 223	0.61 446	0.55 359	0.66 419	0.38 328	0.98 392	0.40 341	0.19 502	0.14 404	0.14 414	0.14 368	0.23 378	0.17 331

StereoDRNet-Refined	0.50 341	0.41 283	1.50 207	0.33 327	0.21 261	0.68 455	0.26 296	0.81 389	0.68 426	0.67 489	0.68 465	0.73 464	0.42 379	1.10 405	0.59 433	0.11 288	0.08 158	0.14 414	0.14 368	0.25 406	0.21 396
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 341	1.15 565	1.73 251	0.31 275	0.21 261	0.58 316	0.22 186	0.95 511	0.82 530	0.58 414	0.62 415	0.57 373	0.39 342	0.84 379	0.40 341	0.11 288	0.08 158	0.09 141	0.06 33	0.21 348	0.13 229

G2L-ROB	0.51 358	0.95 515	1.96 387	0.29 229	0.22 288	0.59 333	0.28 339	0.76 339	0.57 309	0.55 374	0.45 256	0.70 452	0.32 285	1.38 436	0.47 379	0.11 288	0.07 52	0.09 141	0.08 136	0.20 334	0.13 229

DFGA-Net	0.51 358	1.06 549	1.75 261	0.30 248	0.24 321	0.54 248	0.22 186	0.63 256	0.60 332	0.48 292	0.51 312	0.35 225	0.27 232	1.82 513	0.53 407	0.10 219	0.08 158	0.12 319	0.12 306	0.37 520	0.15 284

test_sample5	0.51 358	0.43 295	1.83 321	0.32 304	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.92 481	0.65 400	0.53 343	0.59 388	0.45 297	0.36 306	1.87 522	0.36 309	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.17 270	0.16 313

DualNet	0.51 358	0.43 295	1.83 321	0.32 304	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.92 481	0.65 400	0.54 356	0.62 415	0.45 297	0.36 306	1.87 522	0.36 309	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.17 270	0.16 313

test_5	0.51 358	0.87 487	1.99 393	0.37 417	0.65 578	0.58 316	0.35 428	0.78 365	0.62 367	0.48 292	0.55 359	0.45 297	0.40 350	0.72 356	0.30 257	0.09 114	0.07 52	0.12 319	0.12 306	0.33 484	0.38 541

Sa-1000	0.51 358	0.72 428	1.90 353	0.31 275	0.60 570	0.60 345	0.31 384	0.94 498	0.71 454	0.52 333	0.83 518	0.42 273	0.33 290	0.68 341	0.28 222	0.10 219	0.09 233	0.13 378	0.29 523	0.29 447	0.10 129

dad	0.51 358	1.01 540	1.74 255	0.29 229	0.19 232	0.60 345	0.26 296	0.52 180	0.75 496	0.63 466	0.63 427	0.63 398	0.33 290	0.85 381	0.47 379	0.27 557	0.15 430	0.40 580	0.18 445	0.22 365	0.14 249

PSMNet-ADL	0.51 358	0.38 262	1.65 228	0.35 375	0.21 261	0.67 443	0.26 296	0.74 315	0.55 294	0.42 242	0.52 326	0.70 452	0.45 401	1.91 533	0.57 426	0.15 438	0.13 383	0.11 261	0.13 340	0.15 211	0.20 384

Pruner-Stereo	0.51 358	0.27 142	1.78 281	1.79 621	0.19 232	0.62 386	0.45 493	0.57 216	0.60 332	0.61 446	0.48 282	0.41 259	0.24 182	0.46 236	1.00 507	0.12 346	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.12 137	0.13 229

CFNet-ft	0.51 358	0.76 441	1.79 302	0.28 197	0.30 405	0.63 403	0.28 339	0.66 267	0.55 294	0.45 264	0.57 379	0.74 470	0.41 361	1.46 448	0.42 349	0.14 419	0.10 283	0.28 554	0.13 340	0.18 297	0.14 249

STTStereo	0.51 358	0.69 419	2.14 428	0.36 394	0.30 405	0.61 366	0.32 407	0.77 350	0.60 332	0.60 437	0.54 349	0.67 428	0.43 389	0.86 382	0.42 349	0.16 459	0.15 430	0.17 482	0.20 475	0.16 248	0.15 284

CFNet_RVC	0.51 358	0.76 441	1.79 302	0.28 197	0.30 405	0.63 403	0.28 339	0.66 267	0.55 294	0.45 264	0.57 379	0.74 470	0.41 361	1.46 448	0.42 349	0.14 419	0.10 283	0.28 554	0.13 340	0.18 297	0.14 249

iResNet	0.51 358	0.76 441	2.59 519	0.41 461	0.17 161	0.64 416	0.27 321	0.82 396	0.70 444	0.57 396	0.64 443	0.43 277	0.36 306	0.70 352	0.52 403	0.10 219	0.07 52	0.09 141	0.08 136	0.21 348	0.13 229

test_sample6	0.52 371	0.44 306	1.81 309	0.33 327	0.18 199	0.55 263	0.27 321	0.94 498	0.66 415	0.54 356	0.62 415	0.47 318	0.36 306	1.97 539	0.38 322	0.14 419	0.10 283	0.13 378	0.13 340	0.17 270	0.16 313

CoDeX	0.52 371	0.43 295	2.25 451	0.29 229	0.26 356	0.61 366	0.32 407	0.99 541	0.68 426	0.48 292	0.55 359	0.52 343	0.40 350	1.60 475	0.35 306	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.10 203	0.13 167	0.12 191

SepStereo	0.52 371	0.35 240	1.55 214	0.33 327	0.34 454	0.50 202	0.42 468	0.83 402	0.74 483	0.83 544	0.68 465	0.56 367	0.48 433	1.56 464	0.46 370	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.18 297	0.15 284

SST-Stereo	0.52 371	0.20 35	1.76 267	0.62 567	0.53 550	0.62 386	0.66 556	0.55 204	0.61 349	0.58 414	0.53 337	0.52 343	0.60 483	1.59 474	0.29 237	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.10 129

LMCR-Stereo	0.52 371	0.71 424	2.39 476	0.40 454	0.21 261	0.74 487	0.31 384	1.02 561	0.64 387	0.61 446	0.63 427	0.39 245	0.51 445	0.62 318	0.42 349	0.19 502	0.09 233	0.12 319	0.09 167	0.23 378	0.12 191

delet	0.52 371	0.54 352	1.62 226	0.31 275	0.35 467	0.74 487	0.46 496	0.85 420	0.74 483	0.55 374	0.60 403	0.67 428	0.50 443	1.12 411	0.57 426	0.11 288	0.11 333	0.13 378	0.14 368	0.16 248	0.12 191

IGEV-FE	0.53 377	0.34 231	2.91 564	0.32 304	0.18 199	0.54 248	0.21 160	0.72 299	0.42 162	0.81 538	0.51 312	0.70 452	0.41 361	0.48 253	1.13 526	0.09 114	0.15 430	0.10 195	0.35 556	0.19 318	0.09 100

IGEV_Zeroshot_test	0.53 377	0.33 218	2.91 564	0.32 304	0.18 199	0.54 248	0.21 160	0.72 299	0.42 162	0.81 538	0.51 312	0.71 457	0.41 361	0.48 253	1.13 526	0.09 114	0.15 430	0.10 195	0.35 556	0.19 318	0.09 100

TRStereo	0.53 377	0.76 441	2.38 474	0.42 472	0.29 392	0.69 461	0.23 221	1.81 615	0.55 294	0.36 208	0.32 178	0.47 318	0.40 350	0.46 236	0.25 192	0.12 346	0.11 333	0.11 261	0.41 577	0.13 167	0.32 509

RAFT-345	0.53 377	0.30 189	2.34 466	0.38 433	0.34 454	0.58 316	0.42 468	0.47 137	0.61 349	0.51 324	1.00 552	0.43 277	0.28 247	1.57 468	0.82 485	0.10 219	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.10 104	0.08 74

cf-r	0.53 377	0.81 467	2.15 429	0.33 327	0.28 384	0.60 345	0.28 339	0.78 365	0.64 387	0.51 324	0.60 403	0.75 476	0.40 350	1.32 430	0.43 358	0.13 376	0.09 233	0.11 261	0.12 306	0.15 211	0.14 249

PSMNet-RSSM	0.53 377	0.82 471	1.78 281	0.31 275	0.25 339	0.58 316	0.28 339	0.84 413	0.60 332	0.50 311	0.61 410	0.67 428	0.43 389	1.68 485	0.42 349	0.15 438	0.10 283	0.14 414	0.16 413	0.15 211	0.13 229

MyStereo8	0.54 383	0.80 462	2.76 545	0.32 304	0.33 445	0.71 470	0.20 139	0.87 439	0.57 309	0.51 324	0.59 388	0.50 334	0.33 290	0.68 341	0.55 414	0.10 219	0.29 555	0.10 195	0.13 340	0.21 348	0.34 521

MyStereo06	0.54 383	0.41 283	2.68 531	0.30 248	0.23 308	0.60 345	0.30 371	0.81 389	0.44 177	0.84 546	0.52 326	0.78 487	0.58 476	0.48 253	1.10 522	0.09 114	0.17 468	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.20 384

iRaft-Stereo_5w	0.54 383	1.01 540	2.08 412	0.27 172	0.21 261	0.49 194	0.28 339	0.73 311	0.58 320	0.40 228	0.61 410	0.62 395	0.46 416	1.78 501	0.47 379	0.09 114	0.07 52	0.11 261	0.10 203	0.39 537	0.12 191

IPLGR	0.54 383	0.56 363	2.68 531	0.36 394	0.18 199	0.62 386	0.54 524	1.02 561	0.64 387	0.73 515	0.46 264	0.47 318	0.45 401	1.12 411	0.29 237	0.09 114	0.08 158	0.11 261	0.09 167	0.19 318	0.12 191

AACVNet	0.54 383	0.78 458	1.73 251	0.36 394	0.21 261	0.57 298	0.25 274	0.71 294	0.51 247	0.55 374	0.59 388	0.64 407	0.41 361	2.13 557	0.41 347	0.14 419	0.11 333	0.14 414	0.11 266	0.33 484	0.15 284

LCNet	0.54 383	0.37 252	1.78 281	0.92 593	0.22 288	0.96 553	0.30 371	0.59 230	0.58 320	0.51 324	0.55 359	0.41 259	0.76 534	0.84 379	0.26 202	0.09 114	0.06 23	0.12 319	0.18 445	0.98 603	0.39 547

IRAFT_RVC	0.54 383	0.53 347	1.78 281	0.46 502	0.21 261	0.58 316	0.43 475	0.65 265	0.66 415	0.54 356	0.50 307	0.49 331	0.51 445	1.58 472	1.01 511	0.11 288	0.25 542	0.13 378	0.10 203	0.15 211	0.13 229

GEStereo_RVC	0.54 383	0.87 487	1.95 378	0.47 507	0.25 339	0.62 386	0.37 443	1.00 549	0.74 483	0.53 343	0.54 349	0.59 383	0.44 397	1.10 405	0.46 370	0.15 438	0.11 333	0.12 319	0.10 203	0.26 426	0.19 368

UNet	0.54 383	0.44 306	2.83 554	0.31 275	0.33 445	0.74 487	0.27 321	0.82 396	0.61 349	0.53 343	0.54 349	0.72 460	0.54 455	0.78 373	0.56 422	0.11 288	0.09 233	0.13 378	0.11 266	0.14 191	0.12 191

HGLStereo	0.54 383	0.69 419	2.00 395	0.35 375	0.40 504	0.66 437	0.30 371	0.83 402	0.62 367	0.57 396	0.69 474	0.69 442	0.54 455	1.07 402	0.55 414	0.13 376	0.13 383	0.13 378	0.11 266	0.19 318	0.17 331

DSFCA	0.54 383	0.35 240	1.41 183	0.28 197	0.28 384	0.79 514	0.88 585	0.76 339	0.70 444	0.72 511	0.66 454	0.67 428	0.57 470	1.17 417	0.63 442	0.16 459	0.14 404	0.13 378	0.14 368	0.16 248	0.13 229

DLCB_ROB	0.54 383	0.55 361	1.49 204	0.36 394	0.25 339	0.65 430	0.36 435	0.80 385	0.70 444	0.72 511	0.69 474	0.83 506	0.46 416	1.53 461	0.60 435	0.13 376	0.12 359	0.14 414	0.14 368	0.14 191	0.13 229

G2L-Stereo_test	0.55 395	0.97 526	1.89 348	0.33 327	0.24 321	0.75 493	0.38 450	0.79 381	0.60 332	0.60 437	0.54 349	0.74 470	0.39 342	1.56 464	0.43 358	0.10 219	0.08 158	0.08 82	0.08 136	0.28 442	0.13 229

G2L-Stereo	0.55 395	0.85 481	2.18 436	0.31 275	0.27 370	0.59 333	0.27 321	0.77 350	0.55 294	0.54 356	0.52 326	0.71 457	0.36 306	1.75 497	0.50 395	0.13 376	0.11 333	0.13 378	0.11 266	0.29 447	0.15 284

ssnet_v2	0.55 395	0.60 372	1.86 334	0.32 304	0.22 288	0.72 476	0.44 486	0.94 498	0.74 483	0.63 466	0.54 349	0.81 499	0.47 424	0.77 369	0.70 460	0.16 459	0.14 404	0.14 414	0.14 368	0.30 458	0.30 495

raft_robust	0.55 395	0.84 477	1.73 251	0.28 197	0.54 552	0.53 240	0.25 274	0.88 448	0.75 496	0.48 292	0.46 264	0.76 481	0.75 532	1.46 448	0.27 212	0.09 114	0.10 283	0.10 195	0.30 533	0.26 426	0.16 313

XX-Stereo	0.55 395	0.54 352	3.50 604	0.48 515	0.39 495	0.54 248	0.17 95	0.89 454	0.40 141	0.44 253	0.65 452	0.85 515	0.19 121	0.77 369	0.21 94	0.10 219	0.14 404	0.10 195	0.32 546	0.17 270	0.14 249

ac_64	0.55 395	0.46 317	1.92 362	0.36 394	0.34 454	0.63 403	0.31 384	0.82 396	0.61 349	0.55 374	0.51 312	0.89 529	0.48 433	1.83 514	0.55 414	0.14 419	0.11 333	0.12 319	0.12 306	0.18 297	0.12 191

GANet-RSSM	0.55 395	0.73 435	1.90 353	0.36 394	0.26 356	0.59 333	0.27 321	0.78 365	0.52 255	0.47 274	0.57 379	0.63 398	0.45 401	1.92 537	0.43 358	0.14 419	0.10 283	0.25 547	0.11 266	0.34 495	0.14 249

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 395	0.92 500	2.36 472	0.38 433	0.37 486	0.60 345	0.28 339	0.82 396	0.62 367	0.62 457	0.55 359	0.72 460	0.45 401	1.00 395	0.43 358	0.15 438	0.11 333	0.14 414	0.14 368	0.15 211	0.16 313
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 403	0.29 176	1.27 158	0.26 155	0.16 131	0.44 146	0.16 85	0.44 103	0.35 78	5.31 637	0.19 65	0.22 115	0.19 121	0.24 9	1.08 519	0.10 219	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.13 229

CBFPSM	0.56 403	0.91 499	1.82 315	0.28 197	0.23 308	0.71 470	0.37 443	0.72 299	0.64 387	0.50 311	0.49 299	1.03 560	0.83 543	0.62 318	1.35 551	0.10 219	0.12 359	0.10 195	0.10 203	0.18 297	0.19 368

CRFU-Net	0.56 403	0.38 262	1.86 334	0.46 502	0.26 356	0.82 525	0.36 435	0.90 460	0.49 229	0.62 457	0.59 388	0.78 487	1.35 591	1.00 395	0.48 385	0.15 438	0.14 404	0.17 482	0.10 203	0.19 318	0.14 249

CIPLG	0.56 403	1.19 571	2.46 490	0.80 584	0.31 424	0.61 366	0.57 536	0.76 339	0.57 309	0.56 385	0.63 427	0.41 259	0.30 269	0.45 227	0.40 341	0.11 288	0.20 503	0.13 378	0.13 340	0.35 506	0.19 368

DAS	0.56 403	0.35 240	1.55 214	0.33 327	0.34 454	0.50 202	0.42 468	0.83 402	0.74 483	0.83 544	0.68 465	0.56 367	0.48 433	2.40 577	0.46 370	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.18 297	0.15 284

AASNet	0.56 403	1.03 545	2.34 466	0.37 417	0.33 445	0.65 430	0.29 363	0.96 516	0.73 479	0.54 356	0.60 403	0.55 355	0.38 328	0.59 306	0.58 431	0.14 419	0.12 359	0.13 378	0.10 203	0.43 553	0.24 447

ACRE	0.56 403	1.14 561	2.77 548	0.76 580	0.28 384	0.60 345	0.56 532	0.76 339	0.58 320	0.55 374	0.62 415	0.41 259	0.29 261	0.44 212	0.39 333	0.11 288	0.19 492	0.13 378	0.14 368	0.36 512	0.18 351

iinet-f	0.57 410	0.93 506	2.27 454	0.31 275	0.25 339	0.83 528	0.33 415	0.81 389	0.65 400	0.54 356	0.63 427	0.73 464	0.67 511	0.73 357	0.67 453	0.13 376	0.13 383	0.11 261	0.10 203	0.43 553	0.16 313

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 410	0.87 487	2.11 418	0.32 304	0.30 405	0.84 530	0.40 458	0.88 448	0.72 464	0.65 483	0.73 495	0.66 419	0.57 470	0.93 387	0.71 463	0.13 376	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.15 211	0.14 249

psm_up	0.57 410	0.61 376	1.83 321	0.35 375	0.30 405	0.64 416	0.37 443	0.90 460	0.68 426	0.59 428	0.55 359	0.68 435	0.54 455	1.91 533	0.46 370	0.16 459	0.15 430	0.16 463	0.15 393	0.23 378	0.13 229

GwcNet-RSSM	0.57 410	0.94 508	2.13 423	0.32 304	0.25 339	0.60 345	0.30 371	0.80 385	0.66 415	0.52 333	0.64 443	0.71 457	0.40 350	1.79 505	0.50 395	0.13 376	0.09 233	0.12 319	0.12 306	0.21 348	0.15 284

DISCO	0.57 410	0.34 231	1.87 339	0.45 497	0.34 454	0.84 530	0.35 428	0.84 413	0.78 515	0.59 428	0.63 427	1.06 567	0.53 452	1.10 405	0.82 485	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.10 203	0.22 365	0.18 351

coex_refinement	0.58 415	0.94 508	1.87 339	0.38 433	0.25 339	0.64 416	0.34 420	0.83 402	0.65 400	0.60 437	0.63 427	0.81 499	0.48 433	1.85 521	0.56 422	0.13 376	0.09 233	0.10 195	0.10 203	0.16 248	0.16 313

PSMNet-RUCA	0.58 415	0.82 471	1.89 348	0.59 561	0.56 558	0.64 416	0.36 435	0.84 413	0.69 435	0.51 324	0.68 465	0.53 345	0.43 389	0.56 295	0.43 358	0.34 573	0.18 479	0.44 585	0.29 523	0.48 565	0.30 495

FACV-RUCA	0.58 415	0.40 276	1.78 281	0.43 476	1.67 626	0.48 187	0.28 339	0.69 283	0.62 367	0.40 228	0.53 337	0.33 215	0.63 500	0.40 188	0.31 269	0.13 376	0.11 333	0.62 594	0.12 306	0.70 589	0.98 609

UGAM	0.58 415	0.47 326	2.21 440	0.30 248	0.19 232	0.53 240	0.34 420	0.59 230	0.63 379	0.44 253	0.73 495	0.78 487	0.37 321	2.58 593	0.39 333	0.10 219	0.08 158	0.17 482	0.14 368	0.42 551	0.17 331

iRaft-Stereo_20w	0.58 415	0.39 271	1.96 387	0.45 497	0.32 432	0.92 550	0.57 536	1.14 585	0.56 305	0.81 538	0.40 231	0.55 355	0.69 516	0.65 334	1.04 516	0.09 114	0.16 448	0.09 141	0.36 565	0.17 270	0.25 456

IPLGR_C	0.58 415	1.25 578	2.72 537	0.80 584	0.31 424	0.60 345	0.61 546	0.76 339	0.58 320	0.56 385	0.62 415	0.41 259	0.31 278	0.43 203	0.40 341	0.11 288	0.22 518	0.13 378	0.15 393	0.35 506	0.19 368

CFNet	0.58 415	0.96 518	1.78 281	0.33 327	0.25 339	0.63 403	0.22 186	0.88 448	0.75 496	0.46 272	0.59 388	0.58 380	0.40 350	2.29 566	0.48 385	0.12 346	0.09 233	0.15 444	0.14 368	0.30 458	0.15 284

NVstereo2D	0.58 415	0.40 276	2.03 403	0.35 375	0.35 467	0.69 461	0.39 455	0.91 472	0.80 523	0.47 274	0.53 337	0.67 428	0.46 416	1.99 543	0.48 385	0.19 502	0.11 333	0.17 482	0.13 340	0.25 406	0.25 456

HUF	0.59 423	0.65 404	2.46 490	0.45 497	0.77 590	0.34 54	0.24 254	0.46 123	0.39 125	0.31 185	0.28 139	0.25 151	0.19 121	0.67 338	0.18 25	0.12 346	2.03 636	0.08 82	0.06 33	0.31 466	1.59 631

DualNet (step1)	0.59 423	0.62 382	1.93 365	0.27 172	0.22 288	0.68 455	0.31 384	0.93 489	0.66 415	0.57 396	0.51 312	0.55 355	0.45 401	1.11 408	0.38 322	0.61 592	0.14 404	0.87 603	0.56 596	0.25 406	0.23 435

Wz-Net-LNSev	0.59 423	0.96 518	2.47 495	0.34 358	0.37 486	0.79 514	0.44 486	0.86 430	0.77 510	0.61 446	0.67 457	0.79 492	0.56 464	0.64 323	0.62 440	0.15 438	0.14 404	0.12 319	0.12 306	0.18 297	0.19 368

OMP-Stereo	0.59 423	0.65 404	1.74 255	0.56 550	0.37 486	0.60 345	0.26 296	0.70 291	0.65 400	0.66 485	0.60 403	0.69 442	0.32 285	2.09 554	1.20 538	0.10 219	0.07 52	0.12 319	0.09 167	0.17 270	0.10 129

IIG-Stereo	0.59 423	0.65 404	1.74 255	0.54 541	0.23 308	0.61 366	0.21 160	0.73 311	0.65 400	0.64 476	0.69 474	0.69 442	0.38 328	2.09 554	1.39 554	0.11 288	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.15 211	0.09 100

iResNetv2_ROB	0.59 423	1.43 593	2.96 567	0.40 454	0.22 288	0.58 316	0.28 339	0.91 472	0.73 479	0.57 396	0.63 427	0.60 389	0.41 361	0.74 360	0.35 306	0.11 288	0.08 158	0.10 195	0.07 106	0.43 553	0.17 331

SACVNet	0.60 429	0.74 438	1.90 353	0.37 417	0.28 384	0.64 416	0.37 443	0.86 430	0.61 349	0.65 483	0.62 415	0.69 442	0.44 397	2.08 552	0.42 349	0.18 487	0.14 404	0.16 463	0.15 393	0.38 527	0.24 447

HHNet	0.60 429	0.65 404	2.60 522	0.36 394	0.25 339	0.64 416	0.61 546	0.64 259	0.62 367	0.55 374	1.13 567	0.32 209	0.60 483	0.42 200	1.79 574	0.15 438	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.18 297	0.15 284

ASMatch	0.60 429	0.43 295	2.58 517	0.91 592	0.36 475	0.56 280	0.25 274	0.52 180	0.61 349	0.47 274	1.21 570	0.47 318	0.66 509	1.34 432	0.94 495	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.10 104	0.16 313

PFNet	0.60 429	0.33 218	2.47 495	0.41 461	0.55 555	0.62 386	0.27 321	0.61 244	0.63 379	0.61 446	0.56 371	0.45 297	0.32 285	1.88 530	1.14 528	0.28 561	0.09 233	0.12 319	0.16 413	0.26 426	0.20 384

ADLNet	0.60 429	0.71 424	1.95 378	0.35 375	0.34 454	0.67 443	0.34 420	0.90 460	0.74 483	0.68 496	0.62 415	0.80 496	0.45 401	1.78 501	0.64 447	0.14 419	0.11 333	0.14 414	0.14 368	0.29 447	0.21 396

ARAFT	0.60 429	1.23 575	3.10 581	0.28 197	0.16 131	0.64 416	0.36 435	0.90 460	0.67 424	0.61 446	0.49 299	0.55 355	0.31 278	1.24 426	0.32 280	0.10 219	0.08 158	0.14 414	0.13 340	0.37 520	0.21 396

ETE_ROB	0.60 429	0.71 424	1.55 214	0.37 417	0.25 339	0.69 461	0.51 513	1.47 603	0.70 444	0.80 532	0.69 474	0.85 515	0.49 440	1.36 434	0.58 431	0.16 459	0.13 383	0.19 508	0.16 413	0.21 348	0.23 435

LALA_ROB	0.60 429	0.76 441	1.69 237	0.36 394	0.29 392	0.79 514	0.55 527	0.94 498	0.77 510	0.81 538	0.67 457	0.94 543	0.49 440	0.99 393	0.73 470	0.21 519	0.15 430	0.20 517	0.18 445	0.23 378	0.21 396

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 437	0.61 376	3.35 601	0.33 327	0.58 563	0.66 437	0.20 139	0.98 529	0.55 294	0.73 515	0.52 326	0.99 553	0.65 504	0.58 300	0.29 237	0.10 219	0.16 448	0.10 195	0.41 577	0.29 447	0.20 384

RAFT-RH_RVC	0.61 437	0.50 338	2.33 464	0.36 394	0.29 392	0.60 345	0.18 111	0.44 103	0.58 320	0.76 523	1.91 597	0.47 318	0.29 261	1.60 475	1.23 542	0.14 419	0.07 52	0.13 378	0.13 340	0.10 104	0.09 100

FADNet-RVC	0.61 437	1.26 580	2.12 421	0.33 327	0.26 356	0.59 333	0.29 363	0.86 430	0.62 367	0.45 264	0.50 307	0.62 395	0.46 416	1.73 493	0.55 414	0.17 475	0.20 503	0.17 482	0.18 445	0.59 580	0.28 479

RASNet	0.61 437	0.68 415	2.03 403	0.35 375	0.46 536	0.65 430	0.28 339	0.78 365	0.70 444	0.48 292	0.64 443	0.93 539	0.61 492	2.21 562	0.73 470	0.12 346	0.09 233	0.09 141	0.10 203	0.14 191	0.11 154

XPNet_ROB	0.61 437	0.72 428	1.66 232	0.37 417	0.27 370	0.67 443	0.47 504	0.89 454	0.71 454	0.78 529	0.70 484	0.81 499	0.53 452	1.70 488	0.76 474	0.21 519	0.16 448	0.16 463	0.15 393	0.20 334	0.21 396

252Zero-FE	0.62 442	0.27 142	0.83 95	0.24 105	0.13 39	0.31 28	0.13 14	0.39 64	0.32 57	8.03 640	0.23 103	0.12 2	0.12 6	0.26 37	0.44 364	0.09 114	0.12 359	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.12 191

YMNet	0.62 442	0.72 428	1.93 365	0.41 461	0.41 511	0.87 540	0.43 475	0.87 439	0.71 454	0.74 518	0.81 512	0.83 506	0.46 416	0.86 382	0.93 493	0.19 502	0.22 518	0.20 517	0.17 432	0.41 545	0.21 396

YMNet_1	0.62 442	0.72 428	1.93 365	0.41 461	0.41 511	0.87 540	0.43 475	0.87 439	0.71 454	0.74 518	0.81 512	0.83 506	0.46 416	0.86 382	0.93 493	0.19 502	0.22 518	0.20 517	0.17 432	0.41 545	0.21 396

DDVS	0.62 442	0.40 276	1.40 182	2.21 628	0.35 467	0.87 540	1.00 595	0.69 283	0.50 239	0.53 343	0.56 371	0.90 531	0.37 321	1.22 421	0.47 379	0.15 438	0.14 404	0.14 414	0.12 306	0.19 318	0.22 411

DRaft	0.62 442	0.38 262	1.76 267	0.24 105	0.16 131	0.64 416	0.66 556	0.53 189	0.53 274	0.67 489	0.99 550	0.38 239	1.00 567	1.44 443	2.10 588	0.10 219	0.14 404	0.10 195	0.14 368	0.18 297	0.21 396

DMCA-RVC	0.62 442	0.96 518	2.63 524	0.36 394	0.90 596	0.56 280	0.31 384	0.69 283	0.57 309	0.68 496	0.52 326	0.59 383	0.56 464	1.23 423	0.53 407	0.16 459	0.38 577	0.20 517	0.15 393	0.20 334	0.15 284

HSM	0.62 442	0.76 441	1.72 248	0.30 248	0.29 392	0.64 416	0.28 339	0.94 498	0.62 367	0.58 414	0.57 379	1.40 592	0.64 502	2.59 594	0.42 349	0.11 288	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.14 191	0.11 154

UGAM-zero	0.63 449	0.39 271	2.49 498	0.30 248	0.49 541	0.67 443	0.19 120	0.91 472	0.45 192	0.77 527	0.45 256	1.16 581	0.82 542	2.05 548	0.29 237	0.09 114	0.15 430	0.09 141	0.44 581	0.11 126	0.22 411

fast-acv-ft	0.63 449	0.88 491	3.10 581	0.38 433	0.30 405	0.79 514	0.48 508	0.69 283	0.72 464	0.58 414	0.78 508	0.76 481	0.60 483	0.67 338	0.73 470	0.15 438	0.15 430	0.18 502	0.17 432	0.37 520	0.16 313

PSM-AAD	0.63 449	0.22 79	1.77 276	0.37 417	0.23 308	0.86 536	1.17 607	0.59 230	0.60 332	0.64 476	0.71 488	0.68 435	2.93 622	0.65 334	0.31 269	0.09 114	0.07 52	0.17 482	0.15 393	0.13 167	0.33 517

PS-NSSS	0.63 449	1.00 536	1.81 309	0.30 248	0.31 424	0.63 403	0.34 420	0.98 529	0.69 435	0.54 356	0.74 498	0.51 337	0.41 361	2.43 582	0.48 385	0.24 543	0.17 468	0.27 551	0.18 445	0.27 436	0.21 396

z-ln-s-r	0.64 453	0.89 494	2.23 448	0.32 304	0.26 356	0.57 298	0.37 443	0.84 413	0.76 505	0.51 324	0.81 512	0.64 407	0.45 401	2.06 549	1.27 546	0.10 219	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.24 393	0.13 229

test_for_model	0.64 453	1.60 601	1.82 315	1.23 610	1.02 606	0.53 240	0.23 221	0.75 326	0.50 239	0.57 396	0.29 145	0.25 151	0.20 132	0.26 37	0.22 126	0.76 603	0.31 561	0.08 82	0.07 106	1.68 624	0.50 571

TransformOpticalFlow	0.64 453	0.56 363	2.66 529	0.44 483	0.26 356	0.62 386	0.28 339	0.83 402	0.71 454	0.76 523	0.74 498	0.91 533	0.85 547	1.83 514	0.81 484	0.10 219	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.11 126	0.12 191

pcwnet_v2	0.64 453	0.49 332	4.41 619	0.32 304	0.27 370	0.60 345	0.25 274	0.97 525	0.88 546	0.59 428	0.70 484	0.63 398	0.55 460	0.66 337	0.37 315	0.17 475	0.15 430	0.15 444	0.14 368	0.21 348	0.23 435

RAFT + AFF	0.64 453	1.20 572	1.95 378	0.34 358	0.33 445	0.67 443	0.52 516	0.99 541	0.74 483	0.53 343	0.58 385	0.57 373	0.80 539	1.76 498	0.51 400	0.12 346	0.27 551	0.15 444	0.14 368	0.43 553	0.29 485

FADNet	0.64 453	1.22 574	2.06 405	0.32 304	0.30 405	0.66 437	0.29 363	0.88 448	0.72 464	0.44 253	0.48 282	0.66 419	0.57 470	1.84 519	0.45 369	0.46 584	0.20 503	0.17 482	0.19 465	0.59 580	0.24 447

DRN-Test	0.64 453	0.43 295	2.44 487	0.39 443	0.44 521	0.80 521	0.41 464	1.02 561	0.78 515	0.80 532	0.63 427	0.69 442	0.56 464	1.79 505	0.69 458	0.15 438	0.12 359	0.17 482	0.16 413	0.18 297	0.17 331

StereoDRNet	0.64 453	0.88 491	2.35 469	0.41 461	0.45 530	0.73 483	0.47 504	0.94 498	0.74 483	0.75 520	0.54 349	0.74 470	0.47 424	1.70 488	0.72 467	0.15 438	0.14 404	0.15 444	0.14 368	0.20 334	0.19 368

NOSS_ROB	0.64 453	0.65 404	1.62 226	0.46 502	0.25 339	0.67 443	0.30 371	0.93 489	0.77 510	0.59 428	0.57 379	0.77 483	0.38 328	2.78 605	0.44 364	0.23 535	0.24 529	0.28 554	0.26 511	0.27 436	0.39 547

Select-FE	0.65 462	0.67 412	2.76 545	0.49 517	0.55 555	0.79 514	0.16 85	0.90 460	0.53 274	0.84 546	0.55 359	0.91 533	0.75 532	0.57 296	1.16 532	0.11 288	0.18 479	0.11 261	0.49 586	0.14 191	0.31 503

Wz-Net-MNSev	0.65 462	0.97 526	2.19 438	0.36 394	0.33 445	0.90 546	0.60 542	0.92 481	0.81 529	0.75 520	0.72 493	0.73 464	0.65 504	1.39 437	0.71 463	0.16 459	0.13 383	0.14 414	0.14 368	0.24 393	0.18 351

FINET	0.65 462	0.95 515	3.06 577	0.35 375	0.40 504	0.58 316	0.48 508	0.92 481	1.10 579	0.57 396	0.68 465	0.47 318	0.44 397	1.15 416	0.60 435	0.23 535	0.21 512	0.17 482	0.15 393	0.26 426	0.25 456

CVANet_RVC	0.65 462	0.80 462	2.13 423	0.36 394	0.26 356	0.62 386	0.42 468	0.84 413	0.72 464	0.69 498	0.68 465	0.68 435	0.52 450	2.64 596	0.42 349	0.19 502	0.12 359	0.22 528	0.17 432	0.37 520	0.15 284

NCCL2	0.65 462	0.94 508	1.96 387	0.43 476	0.30 405	0.71 470	0.68 562	0.84 413	0.65 400	0.70 504	0.60 403	0.86 521	0.54 455	1.56 464	0.57 426	0.20 512	0.16 448	0.67 597	0.25 503	0.22 365	0.24 447

TCMNet	0.66 467	0.85 481	2.55 516	0.50 521	0.52 549	0.72 476	0.39 455	0.87 439	0.72 464	0.58 414	0.68 465	0.63 398	0.46 416	1.70 488	0.63 442	0.18 487	0.18 479	0.23 535	0.18 445	0.38 527	0.27 473

ACV-stereo	0.66 467	0.76 441	2.86 555	0.32 304	0.25 339	1.01 560	0.60 542	0.59 230	0.52 255	0.41 237	0.45 256	1.55 598	0.94 562	1.40 440	0.69 458	0.14 419	0.13 383	0.12 319	0.11 266	0.20 334	0.19 368

ttt	0.66 467	0.22 79	1.68 235	0.34 358	0.24 321	0.60 345	0.26 296	1.00 549	0.77 510	0.55 374	0.67 457	0.54 351	0.36 306	2.14 558	3.03 607	0.16 459	0.13 383	0.13 378	0.12 306	0.15 211	0.17 331

GrayStereo	0.66 467	0.19 18	1.76 267	0.90 591	0.23 308	0.62 386	1.42 621	0.62 248	0.60 332	0.72 511	0.78 508	0.56 367	3.07 625	0.60 312	0.26 202	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.21 481	0.11 126	0.18 351

PSMNet_ROB	0.66 467	1.01 540	2.33 464	0.38 433	0.31 424	0.72 476	0.55 527	0.86 430	0.69 435	0.54 356	0.60 403	0.75 476	0.47 424	2.00 544	0.82 485	0.17 475	0.13 383	0.19 508	0.19 465	0.24 393	0.27 473

DispNO	0.67 472	0.98 530	2.58 517	0.31 275	0.27 370	0.59 333	0.29 363	0.83 402	0.68 426	0.53 343	0.79 511	0.83 506	0.47 424	2.46 584	0.68 456	0.12 346	0.10 283	0.19 508	0.31 540	0.16 248	0.17 331

STrans-v2	0.67 472	0.56 363	2.64 526	0.27 172	0.23 308	0.57 298	0.33 415	0.96 516	0.69 435	0.92 558	0.85 525	0.89 529	0.93 559	1.83 514	1.21 540	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.09 167	0.11 126	0.12 191

hitnet-ft	0.67 472	0.80 462	1.90 353	0.28 197	0.22 288	0.69 461	0.36 435	0.85 420	0.65 400	0.56 385	0.84 521	1.03 560	0.95 565	2.32 568	0.55 414	0.23 535	0.14 404	0.41 581	0.13 340	0.24 393	0.17 331

FADNet-RVC-Resample	0.67 472	1.16 570	3.16 587	0.37 417	0.29 392	0.62 386	0.38 450	0.86 430	0.63 379	0.51 324	0.50 307	0.57 373	0.45 401	1.57 468	0.49 390	0.24 543	0.32 567	0.23 535	0.19 465	0.27 436	0.62 583

RP	0.67 472	0.82 471	1.94 375	0.43 476	0.44 521	0.65 430	0.45 493	0.89 454	0.82 530	0.66 485	0.92 537	0.99 553	0.76 534	1.55 463	0.66 450	0.25 548	0.18 479	0.23 535	0.20 475	0.31 466	0.22 411

HSM-Net_RVC	0.67 472	0.34 231	2.23 448	0.26 155	0.19 232	0.67 443	0.29 363	1.26 595	0.69 435	0.72 511	0.70 484	0.78 487	0.42 379	3.77 625	0.41 347	0.13 376	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.12 137	0.11 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 472	0.92 500	1.76 267	0.37 417	0.24 321	0.66 437	0.56 532	0.82 396	0.74 483	1.16 579	0.62 415	0.61 391	0.48 433	2.70 601	0.50 395	0.20 512	0.11 333	0.35 571	0.14 368	0.32 475	0.16 313

w-ln-seven-2	0.68 479	1.13 559	2.46 490	0.36 394	0.27 370	0.65 430	0.44 486	0.87 439	0.83 533	0.69 498	0.75 501	0.72 460	0.63 500	1.56 464	1.15 530	0.13 376	0.13 383	0.15 444	0.14 368	0.35 506	0.19 368

ADLNet2	0.68 479	0.84 477	3.19 591	0.33 327	0.36 475	0.64 416	0.37 443	0.89 454	0.79 520	0.54 356	0.65 452	0.93 539	0.48 433	2.07 551	0.56 422	0.13 376	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.33 484	0.18 351

DEmStereo	0.68 479	0.31 201	2.25 451	0.42 472	0.17 161	0.66 437	0.89 586	0.51 166	0.59 327	0.60 437	1.01 553	0.45 297	1.26 583	1.54 462	2.26 594	0.10 219	0.08 158	0.10 195	0.10 203	0.10 104	0.11 154

Nwc_Net	0.68 479	0.83 475	2.53 505	0.41 461	0.39 495	0.77 505	0.38 450	1.01 558	0.70 444	0.60 437	0.99 550	0.98 550	0.68 514	1.41 441	0.63 442	0.23 535	0.15 430	0.23 535	0.25 503	0.23 378	0.18 351

AANet_RVC	0.68 479	1.00 536	2.09 413	0.33 327	0.25 339	0.58 316	0.32 407	0.81 389	0.80 523	0.61 446	0.94 542	0.80 496	0.41 361	2.46 584	1.02 513	0.36 576	0.14 404	0.10 195	0.09 167	0.23 378	0.22 411

IPLG	0.69 484	0.84 477	2.43 485	0.35 375	0.21 261	1.65 599	0.61 546	1.36 599	0.58 320	1.39 599	0.51 312	0.37 231	0.87 551	1.41 441	0.36 309	0.09 114	0.07 52	0.14 414	0.12 306	0.32 475	0.11 154

GwcNet	0.69 484	0.71 424	3.12 584	0.36 394	0.45 530	0.81 522	0.44 486	0.86 430	0.84 536	0.60 437	0.74 498	0.82 504	0.49 440	1.65 481	0.66 450	0.16 459	0.15 430	0.15 444	0.15 393	0.31 466	0.24 447

AF-Net	0.69 484	0.92 500	2.21 440	0.41 461	0.40 504	0.68 455	0.40 458	1.02 561	0.86 539	0.69 498	1.03 557	1.04 563	0.84 546	1.19 418	0.78 478	0.22 532	0.14 404	0.25 547	0.17 432	0.30 458	0.18 351

stereogan	0.69 484	0.51 341	2.44 487	0.39 443	0.39 495	1.01 560	0.41 464	0.94 498	0.92 556	0.73 515	0.85 525	1.15 579	0.69 516	1.57 468	0.53 407	0.19 502	0.18 479	0.20 517	0.16 413	0.36 512	0.24 447

PAM_32	0.70 488	0.35 240	2.73 542	0.54 541	0.61 574	1.07 571	0.43 475	0.84 413	0.49 229	0.90 555	0.91 535	1.23 583	0.77 537	0.65 334	1.10 522	0.10 219	0.19 492	0.10 195	0.49 586	0.15 211	0.38 541

PAM	0.70 488	0.35 240	2.72 537	0.56 550	0.62 576	1.08 573	0.53 520	0.85 420	0.44 177	0.93 560	0.92 537	1.24 584	0.68 514	0.64 323	1.01 511	0.10 219	0.19 492	0.10 195	0.48 584	0.14 191	0.38 541

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 488	0.65 404	3.45 602	0.50 521	0.60 570	0.75 493	0.23 221	0.96 516	0.60 332	0.76 523	1.30 577	0.81 499	0.60 483	0.57 296	0.82 485	0.10 219	0.16 448	0.11 261	0.43 580	0.31 466	0.22 411

xxxx	0.70 488	0.21 56	1.33 168	0.28 197	0.18 199	0.63 403	0.24 254	1.02 561	0.69 435	0.50 311	0.62 415	0.58 380	0.38 328	1.47 455	5.21 632	0.13 376	0.12 359	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.15 284

APVNet	0.70 488	0.67 412	2.71 535	0.38 433	0.36 475	0.85 534	0.43 475	0.91 472	0.68 426	0.55 374	0.69 474	0.75 476	0.55 460	2.31 567	0.78 478	0.17 475	0.17 468	0.24 542	0.19 465	0.33 484	0.23 435

Syn2CoEx	0.70 488	1.07 552	2.74 543	0.43 476	0.30 405	0.64 416	0.42 468	0.99 541	0.78 515	0.62 457	0.78 508	0.74 470	0.72 523	1.92 537	0.61 438	0.20 512	0.17 468	0.19 508	0.15 393	0.29 447	0.22 411

FAT-Stereo	0.70 488	0.54 352	2.88 557	0.36 394	0.29 392	0.62 386	0.54 524	0.97 525	0.87 542	0.76 523	0.92 537	0.94 543	0.80 539	1.84 519	0.57 426	0.18 487	0.19 492	0.17 482	0.16 413	0.22 365	0.25 456

RYNet	0.70 488	0.56 363	2.25 451	0.35 375	0.41 511	0.86 536	0.43 475	0.94 498	0.82 530	0.62 457	0.53 337	0.91 533	0.60 483	2.70 601	1.00 507	0.14 419	0.11 333	0.16 463	0.14 368	0.25 406	0.27 473

PWC_ROB	0.70 488	0.94 508	1.88 341	0.39 443	0.39 495	0.62 386	0.30 371	0.98 529	0.94 557	0.91 557	1.29 576	0.77 483	0.62 497	1.62 479	1.03 515	0.18 487	0.11 333	0.18 502	0.13 340	0.51 572	0.22 411

ccnet	0.71 497	0.41 283	1.59 219	0.40 454	0.45 530	1.06 566	0.55 527	0.98 529	0.71 454	0.88 551	0.97 547	0.82 504	0.88 555	1.68 485	0.94 495	0.32 569	0.26 544	0.32 567	0.27 516	0.34 495	0.30 495

RGC	0.71 497	0.97 526	2.18 436	0.44 483	0.44 521	0.73 483	0.40 458	0.94 498	0.71 454	0.71 508	1.04 560	1.01 556	0.71 520	1.74 495	0.70 460	0.23 535	0.18 479	0.28 554	0.26 511	0.29 447	0.27 473

CBMV	0.71 497	0.76 441	2.64 526	0.33 327	0.20 247	0.78 510	0.79 577	0.98 529	0.78 515	0.85 550	0.71 488	0.86 521	1.10 577	1.46 448	0.62 440	0.18 487	0.20 503	0.21 525	0.19 465	0.25 406	0.33 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 500	1.10 554	2.15 429	1.11 605	0.59 565	0.62 386	0.19 120	0.75 326	0.53 274	0.56 385	0.63 427	0.47 318	0.31 278	1.11 408	0.33 291	0.75 602	0.45 588	0.84 602	0.64 608	0.69 588	0.54 574

mmx	0.72 500	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.99 541	0.76 505	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	2.52 589	3.43 618	0.13 376	0.10 283	0.15 444	0.13 340	0.15 211	0.15 284

xxx	0.72 500	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.99 541	0.76 505	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	2.52 589	3.43 618	0.13 376	0.10 283	0.15 444	0.13 340	0.15 211	0.15 284

LL-Strereo	0.72 500	1.29 582	2.49 498	0.36 394	0.45 530	0.55 263	0.32 407	0.93 489	0.71 454	0.67 489	0.58 385	0.85 515	0.79 538	2.67 600	0.46 370	0.10 219	0.18 479	0.14 414	0.12 306	0.40 542	0.42 557

test_xeample	0.72 500	0.21 56	1.36 173	0.27 172	0.17 161	0.59 333	0.28 339	1.01 558	0.70 444	0.55 374	0.67 457	0.44 288	0.39 342	1.88 530	5.17 631	0.12 346	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.13 167	0.15 284

SHD	0.72 500	0.77 450	2.36 472	0.45 497	0.40 504	0.71 470	0.32 407	1.02 561	1.25 590	1.07 572	0.84 521	0.90 531	0.73 526	1.09 404	0.98 501	0.21 519	0.18 479	0.20 517	0.21 481	0.32 475	0.31 503

RTSC	0.72 500	1.00 536	2.22 444	0.40 454	0.29 392	0.82 525	0.31 384	0.96 516	1.10 579	0.92 558	0.81 512	0.78 487	0.58 476	1.23 423	1.55 563	0.18 487	0.17 468	0.14 414	0.17 432	0.43 553	0.30 495

PASM	0.72 500	0.68 415	1.91 359	0.47 507	0.44 521	0.60 345	0.51 513	0.76 339	0.80 523	0.77 527	0.67 457	0.87 523	0.61 492	2.40 577	0.67 453	0.32 569	0.35 569	0.36 573	0.41 577	0.45 562	0.39 547

PWCDC_ROB	0.72 500	1.06 549	2.09 413	0.47 507	0.36 475	0.78 510	0.26 296	0.98 529	1.34 596	0.61 446	2.07 599	0.64 407	0.61 492	0.83 377	0.71 463	0.31 568	0.14 404	0.15 444	0.12 306	0.60 583	0.21 396

ff1	0.73 509	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.74 315	0.88 546	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	2.52 589	3.43 618	0.10 219	0.24 529	0.15 444	0.13 340	0.25 406	0.36 531

GASNet	0.73 509	1.47 595	3.04 575	0.47 507	0.33 445	0.57 298	0.34 420	0.91 472	0.75 496	0.58 414	0.58 385	0.74 470	0.55 460	2.03 545	0.65 449	0.21 519	0.15 430	0.19 508	0.17 432	0.51 572	0.28 479

XQC	0.73 509	0.98 530	2.39 476	0.46 502	0.35 467	0.81 522	0.46 496	1.00 549	1.00 565	0.80 532	0.69 474	0.88 527	0.74 531	1.32 430	1.20 538	0.24 543	0.16 448	0.23 535	0.20 475	0.41 545	0.33 517

w-ln-seven	0.74 512	1.05 547	2.54 511	0.37 417	0.34 454	1.03 563	0.47 504	1.00 549	1.08 576	0.90 555	0.85 525	0.85 515	0.57 470	1.37 435	1.26 545	0.14 419	0.13 383	0.16 463	0.15 393	0.31 466	0.20 384

1111x	0.74 512	0.21 56	1.93 365	0.31 275	0.17 161	0.63 403	0.32 407	1.03 568	0.74 483	0.52 333	0.62 415	0.57 373	0.47 424	2.38 573	4.25 626	0.12 346	0.14 404	0.11 261	0.12 306	0.12 137	0.14 249

Anonymous_2	0.74 512	0.32 209	1.65 228	0.33 327	0.30 405	0.67 443	0.32 407	0.69 283	0.46 202	0.48 292	0.41 235	0.84 511	0.58 476	0.51 274	0.40 341	0.32 569	0.38 577	1.43 626	3.69 642	0.80 597	0.27 473

GANetREF_RVC	0.75 515	1.15 565	2.46 490	0.47 507	0.26 356	0.83 528	0.61 546	0.97 525	0.89 550	0.62 457	0.61 410	0.72 460	0.59 479	2.42 579	0.55 414	0.32 569	0.25 542	0.36 573	0.24 496	0.39 537	0.31 503
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
GANet	0.75 515	0.84 477	2.01 396	0.40 454	0.25 339	0.74 487	0.66 556	0.87 439	0.73 479	0.71 508	1.07 562	0.84 511	0.59 479	2.71 603	1.15 530	0.17 475	0.16 448	0.44 585	0.16 413	0.31 466	0.20 384

PDISCO_ROB	0.75 515	1.06 549	2.11 418	0.64 569	0.59 565	1.13 577	0.43 475	1.14 585	1.05 571	0.64 476	0.71 488	0.96 546	0.61 492	1.21 419	0.76 474	0.37 577	0.18 479	0.27 551	0.24 496	0.56 579	0.32 509

HBP-ISP	0.76 518	1.30 583	3.19 591	0.35 375	0.26 356	0.85 534	0.54 524	1.03 568	0.72 464	0.80 532	0.69 474	0.68 435	0.83 543	2.04 547	0.44 364	0.23 535	0.24 529	0.29 561	0.25 503	0.28 442	0.24 447

Wz-Net-SNSev	0.76 518	1.32 587	3.11 583	0.40 454	0.31 424	0.71 470	0.60 542	0.98 529	0.87 542	0.67 489	0.83 518	0.96 546	0.60 483	1.67 484	0.97 499	0.16 459	0.15 430	0.16 463	0.17 432	0.36 512	0.24 447

FTStereo	0.76 518	0.18 12	2.35 469	0.71 576	0.21 261	0.73 483	1.79 624	0.57 216	0.53 274	1.07 572	1.63 591	1.29 586	2.13 614	0.75 361	0.29 237	0.19 502	0.08 158	0.12 319	0.11 266	0.11 126	0.40 551

CBMV_ROB	0.76 518	0.42 290	2.68 531	0.33 327	0.22 288	0.74 487	0.47 504	0.96 516	0.76 505	1.04 571	0.96 545	0.88 527	0.93 559	2.06 549	1.19 537	0.22 532	0.24 529	0.27 551	0.25 503	0.25 406	0.28 479

DDUNet	0.77 522	1.12 556	1.88 341	0.76 580	0.69 582	0.84 530	0.43 475	0.85 420	0.65 400	0.67 489	0.75 501	0.91 533	0.52 450	1.03 399	0.57 426	0.54 588	0.37 573	0.95 609	0.52 592	0.71 590	0.57 578

UDG	0.77 522	1.23 575	2.15 429	0.67 574	0.59 565	0.78 510	0.38 450	0.90 460	0.70 444	0.61 446	0.69 474	1.01 556	0.67 511	1.02 397	0.73 470	0.45 582	0.34 568	0.87 603	0.51 590	0.67 587	0.46 563

aanetorigin	0.77 522	0.80 462	2.59 519	0.43 476	0.44 521	0.58 316	1.01 597	0.57 216	0.68 426	1.53 605	1.23 571	0.81 499	1.08 575	1.07 402	1.07 518	0.18 487	0.15 430	0.17 482	0.21 481	0.54 577	0.30 495

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 522	1.04 546	2.06 405	0.94 595	0.35 467	0.89 545	0.40 458	0.85 420	0.63 379	0.55 374	0.63 427	0.75 476	0.38 328	2.38 573	0.48 385	1.10 616	0.31 561	0.36 573	0.21 481	0.53 576	0.55 577

222	0.78 526	0.23 101	1.23 151	0.28 197	0.18 199	0.62 386	0.24 254	1.02 561	0.70 444	0.58 414	0.66 454	0.46 310	0.42 379	1.80 509	6.53 637	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.17 331

EAI-Stereo	0.78 526	0.25 119	1.67 234	0.54 541	0.59 565	1.95 608	2.05 627	1.11 584	0.64 387	0.95 563	1.49 586	0.50 334	0.67 511	0.59 306	1.44 558	0.09 114	0.19 492	0.09 141	0.49 586	0.13 167	0.22 411

NCC-stereo	0.79 528	0.94 508	2.42 481	0.59 561	0.45 530	1.90 606	0.46 496	0.99 541	0.72 464	0.64 476	0.84 521	0.91 533	0.73 526	1.80 509	1.00 507	0.27 557	0.19 492	0.23 535	0.31 540	0.24 393	0.22 411

Abc-Net	0.79 528	0.94 508	2.42 481	0.59 561	0.45 530	1.90 606	0.46 496	0.99 541	0.72 464	0.64 476	0.84 521	0.91 533	0.73 526	1.80 509	1.00 507	0.27 557	0.19 492	0.23 535	0.31 540	0.24 393	0.22 411
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 530	0.27 142	8.23 632	0.49 517	0.98 600	0.33 44	0.20 139	0.48 145	1.28 593	0.17 49	0.20 71	0.77 483	0.22 153	0.60 312	0.97 499	0.11 288	0.07 52	0.09 141	0.10 203	0.33 484	0.14 249

zh-mn7	0.80 530	1.54 598	3.00 573	0.35 375	0.27 370	0.72 476	0.41 464	0.93 489	1.11 581	1.00 566	1.28 574	0.75 476	0.57 470	1.87 522	1.18 535	0.16 459	0.13 383	0.14 414	0.14 368	0.26 426	0.21 396

z-mn7	0.80 530	1.52 597	2.62 523	0.36 394	0.28 384	1.01 560	0.48 508	0.90 460	1.29 594	0.69 498	1.35 582	0.85 515	0.59 479	2.03 545	1.09 521	0.14 419	0.12 359	0.14 414	0.12 306	0.32 475	0.20 384

SQANet	0.80 530	1.58 600	2.53 505	0.76 580	0.83 591	0.76 497	0.36 435	0.83 402	0.64 387	0.63 466	0.69 474	0.73 464	0.51 445	1.21 419	0.53 407	0.77 604	0.29 555	0.59 593	0.29 523	0.86 599	0.61 582

anonymity	0.80 530	0.66 411	1.29 160	0.59 561	0.75 586	0.67 443	0.52 516	0.95 511	0.71 454	0.94 561	0.70 484	0.67 428	0.87 551	0.71 354	1.35 551	0.64 595	0.62 604	0.58 591	1.44 630	0.60 583	0.65 586

S-Stereo	0.80 530	0.69 419	3.89 610	0.39 443	0.37 486	0.69 461	0.70 567	0.94 498	0.98 564	0.62 457	0.91 535	0.83 506	0.60 483	2.37 570	0.66 450	0.18 487	0.21 512	0.17 482	0.18 445	0.30 458	0.35 523

ADCRef	0.80 530	0.96 518	2.29 458	0.37 417	0.35 467	0.96 553	0.51 513	0.87 439	0.75 496	0.88 551	0.83 518	0.61 391	1.36 592	1.02 397	3.27 613	0.13 376	0.11 333	0.17 482	0.19 465	0.25 406	0.21 396

DANet	0.80 530	0.65 404	2.21 440	1.19 608	0.48 540	0.74 487	1.25 610	0.89 454	1.53 605	0.89 553	0.71 488	0.96 546	0.56 464	1.83 514	0.96 498	0.18 487	0.16 448	0.19 508	0.16 413	0.26 426	0.29 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 538	1.14 561	2.42 481	0.30 248	0.24 321	0.71 470	0.24 254	0.95 511	0.61 349	0.44 253	0.56 371	0.59 383	0.42 379	1.52 460	0.68 456	0.94 608	0.96 625	0.28 554	1.00 623	0.90 600	1.36 625

edge stereo	0.81 538	0.73 435	3.30 597	0.37 417	1.21 615	0.62 386	0.39 455	0.93 489	0.79 520	0.80 532	0.88 532	1.14 578	0.71 520	2.18 560	0.71 463	0.21 519	0.20 503	0.26 550	0.18 445	0.38 527	0.26 466

MIPNet	0.83 540	0.81 467	2.40 478	0.61 566	0.18 199	1.48 589	1.39 617	1.60 610	0.74 483	1.94 610	0.85 525	0.73 464	1.68 606	0.87 385	0.31 269	0.09 114	0.08 158	0.11 261	0.32 546	0.25 406	0.12 191

FBW_ROB	0.83 540	0.77 450	1.77 276	0.44 483	0.30 405	0.87 540	0.46 496	1.10 580	0.91 553	0.81 538	0.75 501	1.01 556	0.61 492	3.66 624	1.23 542	0.26 552	0.23 526	0.36 573	0.25 503	0.27 436	0.62 583

PA-Net	0.84 542	1.00 536	3.49 603	0.63 568	0.40 504	0.70 468	0.52 516	0.86 430	0.84 536	0.52 333	0.59 388	0.70 452	0.54 455	2.35 569	2.23 592	0.17 475	0.27 551	0.19 508	0.28 519	0.22 365	0.36 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 543	1.15 565	2.13 423	0.88 590	0.38 492	0.88 544	0.44 486	1.06 574	0.79 520	0.58 414	0.69 474	0.65 412	0.50 443	2.74 604	0.51 400	0.93 607	0.39 584	0.87 603	0.29 523	0.54 577	0.54 574

THIR-Stereo	0.86 544	0.62 382	2.13 423	0.25 124	0.16 131	0.58 316	2.74 634	0.59 230	0.51 247	0.62 457	1.62 590	0.97 549	1.80 610	1.69 487	2.25 593	0.10 219	0.08 158	0.14 414	0.11 266	0.15 211	0.11 154

DeepPrunerF	0.86 544	0.86 484	2.91 564	0.45 497	0.50 542	0.64 416	0.48 508	1.14 585	2.64 626	0.63 466	0.61 410	0.65 412	0.62 497	2.21 562	1.31 548	0.23 535	0.19 492	0.30 562	0.28 519	0.36 512	0.25 456

DPSNet	0.86 544	0.60 372	2.34 466	0.58 556	0.36 475	1.07 571	0.75 573	1.30 596	1.05 571	0.70 504	0.68 465	0.94 543	1.29 584	2.08 552	1.82 575	0.26 552	0.23 526	0.16 463	0.17 432	0.48 565	0.40 551

AAGNet	0.88 547	0.33 218	1.79 302	0.54 541	0.98 600	0.62 386	0.46 496	0.50 158	0.60 332	0.58 414	0.53 337	0.50 334	0.73 526	1.23 423	7.48 638	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.14 191	0.09 100

Consistency-Raft	0.88 547	0.93 506	3.23 595	0.99 599	0.64 577	0.77 505	0.55 527	0.98 529	0.97 561	0.61 446	1.03 557	0.65 412	1.05 572	0.79 374	1.38 553	0.44 580	0.46 590	0.51 589	0.58 602	0.65 585	0.47 564

zh-sn7	0.89 549	1.73 612	3.09 580	0.39 443	0.30 405	0.82 525	0.63 553	0.96 516	0.87 542	0.79 531	1.12 565	0.84 511	0.87 551	2.42 579	1.63 566	0.16 459	0.17 468	0.16 463	0.16 413	0.34 495	0.29 485

PVD	0.90 550	0.85 481	2.15 429	0.53 536	0.50 542	0.99 556	0.56 532	1.15 588	1.64 608	1.41 601	1.41 585	1.11 575	1.13 580	1.35 433	1.31 548	0.26 552	0.28 554	0.28 554	0.26 511	0.37 520	0.49 568

Wz-Net-TNSev	0.91 551	1.73 612	3.08 578	0.36 394	0.31 424	1.00 559	0.71 568	1.06 574	0.97 561	0.71 508	0.72 493	1.09 571	0.87 551	2.42 579	1.59 564	0.20 512	0.20 503	0.16 463	0.20 475	0.44 561	0.35 523

SAMSARA	0.91 551	0.97 526	2.22 444	0.80 584	0.58 563	1.32 583	1.31 612	1.01 558	0.94 557	1.36 595	0.87 529	1.38 591	0.90 557	1.72 492	1.02 513	0.24 543	0.30 559	0.22 528	0.25 503	0.36 512	0.35 523

WZ-Net	0.92 553	1.31 584	3.76 607	0.41 461	0.36 475	0.86 536	0.71 568	1.00 549	1.06 574	0.82 543	0.92 537	1.06 567	1.05 572	2.16 559	1.61 565	0.19 502	0.13 383	0.15 444	0.16 413	0.32 475	0.28 479

MFMNet_re	0.92 553	1.28 581	2.53 505	0.82 588	0.76 589	0.90 546	0.75 573	0.98 529	1.04 570	1.03 569	1.05 561	0.84 511	0.94 562	0.83 377	0.72 467	0.68 597	0.60 602	0.63 595	0.60 604	0.77 595	0.74 591

test_sample9	0.94 555	0.62 382	1.93 365	0.27 172	0.22 288	0.68 455	0.31 384	0.93 489	0.66 415	0.57 396	0.51 312	0.55 355	0.45 401	1.91 533	2.55 600	0.61 592	4.16 641	0.87 603	0.56 596	0.25 406	0.23 435

CrosDoStereo	0.94 555	0.37 252	2.53 505	0.25 124	0.32 432	0.54 248	3.76 638	0.72 299	0.60 332	0.70 504	1.40 583	0.53 345	1.49 599	1.78 501	3.09 608	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.21 348	0.11 154

DeepStereo_LL	0.94 555	0.37 252	2.53 505	0.25 124	0.32 432	0.54 248	3.76 638	0.72 299	0.60 332	0.70 504	1.40 583	0.53 345	1.49 599	1.78 501	3.09 608	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.21 348	0.11 154

ADCP+	0.94 555	1.12 556	3.14 585	0.34 358	0.39 495	1.06 566	0.79 577	0.89 454	0.80 523	0.66 485	0.67 457	0.85 515	1.55 602	0.93 387	4.55 628	0.13 376	0.11 333	0.16 463	0.15 393	0.26 426	0.25 456

ADCMid	0.96 559	1.32 587	2.74 543	0.38 433	0.35 467	0.99 556	0.58 538	0.94 498	0.86 539	1.23 588	1.01 553	1.01 556	1.00 567	1.05 401	3.97 621	0.21 519	0.19 492	0.42 582	0.32 546	0.40 542	0.29 485

G-Net	0.99 560	0.64 397	2.76 545	0.57 554	0.67 579	2.03 613	0.72 571	0.76 339	0.67 424	1.14 578	2.56 613	1.30 589	1.02 569	1.48 456	1.74 572	0.25 548	0.24 529	0.24 542	0.26 511	0.37 520	0.31 503

ADCL	0.99 560	0.79 460	2.43 485	0.39 443	0.32 432	1.50 591	1.90 625	0.92 481	0.97 561	1.26 592	1.27 573	1.00 555	1.42 597	1.14 414	3.31 614	0.17 475	0.14 404	0.22 528	0.21 481	0.30 458	0.22 411

ADCPNet	0.99 560	0.99 534	3.93 613	0.37 417	0.68 581	1.36 585	0.62 551	0.87 439	0.76 505	0.78 529	0.81 512	1.08 569	1.18 581	1.14 414	2.49 599	0.21 519	0.69 613	0.21 525	0.95 621	0.29 447	0.37 538

Ntro	1.00 563	1.68 608	2.80 552	0.95 596	0.85 592	1.06 566	0.53 520	0.98 529	0.90 552	0.62 457	0.76 504	0.93 539	0.66 509	1.66 482	0.98 501	0.99 612	0.45 588	0.75 601	0.40 574	1.19 610	0.75 593

AnyNet_C32	1.00 563	1.33 589	2.53 505	0.49 517	0.54 552	1.15 579	1.14 605	0.91 472	0.89 550	1.11 575	0.95 544	0.87 523	0.93 559	1.50 457	4.07 623	0.21 519	0.20 503	0.25 547	0.24 496	0.38 527	0.33 517

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 565	1.67 606	2.32 461	0.47 507	0.39 495	1.47 588	0.95 589	0.95 511	0.91 553	0.84 546	0.94 542	1.05 565	0.60 483	2.95 611	0.72 467	0.41 578	0.72 617	0.32 567	0.55 593	0.74 591	1.22 622

otaku	1.03 566	1.68 608	2.72 537	0.95 596	0.73 585	1.03 563	0.59 540	0.99 541	0.86 539	0.69 498	1.61 589	0.98 550	0.64 502	1.46 448	1.14 528	0.95 609	0.46 590	0.72 600	0.40 574	1.24 614	0.78 596

SGM-Forest	1.04 567	0.42 290	3.59 606	0.41 461	0.32 432	1.05 565	1.32 613	0.94 498	0.83 533	1.16 579	2.23 607	1.03 560	1.39 595	2.49 587	2.35 596	0.21 519	0.21 512	0.20 517	0.19 465	0.23 378	0.32 509
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 568	1.36 592	2.98 571	0.42 472	0.36 475	0.96 553	0.81 581	1.06 574	1.12 582	1.25 589	0.97 547	1.08 569	0.90 557	1.25 427	4.86 630	0.21 519	0.21 512	0.22 528	0.23 494	0.36 512	0.38 541

SPS-STEREO	1.07 569	1.13 559	2.88 557	0.65 572	0.69 582	0.99 556	0.68 562	1.05 573	0.87 542	1.36 595	1.23 571	1.46 594	0.94 562	1.87 522	1.72 571	0.66 596	0.61 603	0.58 591	0.57 599	0.65 585	0.77 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 570	0.62 382	1.93 365	0.27 172	0.22 288	0.68 455	0.31 384	0.95 511	0.61 349	1.18 586	0.56 371	2.53 613	1.31 587	1.91 533	2.55 600	0.61 592	4.16 641	0.87 603	0.56 596	0.25 406	0.23 435

WCMA_ROB	1.12 570	0.83 475	2.66 529	0.58 556	0.34 454	1.17 581	0.71 568	0.93 489	0.94 557	1.74 608	2.63 616	3.09 618	1.71 608	1.70 488	1.84 576	0.26 552	0.21 512	0.20 517	0.21 481	0.28 442	0.43 558

AnyNet_C01	1.14 572	1.49 596	4.23 618	0.54 541	0.53 550	1.51 592	1.37 615	1.04 572	1.07 575	1.17 584	1.33 580	1.15 579	1.08 575	1.61 478	2.74 603	0.25 548	0.22 518	0.28 554	0.24 496	0.48 565	0.40 551

NaN_ROB	1.14 572	0.94 508	2.96 567	0.53 536	0.56 558	1.13 577	0.99 592	0.98 529	1.00 565	1.09 574	0.87 529	0.77 483	1.06 574	5.90 634	2.72 602	0.16 459	0.23 526	0.16 463	0.24 496	0.22 365	0.36 531

RainbowNet	1.15 574	1.78 614	2.72 537	1.12 606	0.91 597	1.06 566	0.76 575	1.16 589	1.13 584	0.75 520	0.97 547	1.09 571	0.80 539	1.60 475	1.21 540	1.17 618	1.26 629	1.01 613	0.57 599	1.13 608	0.88 606

SuperB	1.15 574	1.14 561	5.43 626	0.36 394	0.26 356	0.81 522	0.89 586	0.88 448	1.17 585	0.67 489	0.68 465	0.63 398	1.39 595	1.74 495	3.37 616	0.15 438	0.12 359	0.17 482	0.16 413	2.80 634	0.25 456

NVStereoNet_ROB	1.16 576	0.95 515	2.54 511	0.58 556	0.55 555	0.78 510	0.63 553	1.00 549	1.08 576	1.03 569	4.07 632	1.48 595	1.22 582	2.88 610	1.27 546	0.50 585	0.46 590	0.54 590	0.62 605	0.50 570	0.63 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 577	0.42 290	3.87 609	0.54 541	0.44 521	4.11 632	0.58 538	1.31 597	0.84 536	2.12 612	1.12 565	0.98 550	0.71 520	4.24 629	0.99 506	0.16 459	0.14 404	0.19 508	0.17 432	0.18 297	0.35 523

SANet	1.20 578	1.21 573	3.33 600	0.38 433	0.27 370	1.73 603	0.85 583	1.10 580	2.49 625	1.16 579	1.83 595	1.72 601	1.50 601	2.37 570	2.84 605	0.18 487	0.16 448	0.16 463	0.15 393	0.32 475	0.32 509

RTS	1.21 579	1.31 584	6.39 629	0.52 530	0.51 547	1.61 595	0.79 577	1.03 568	1.37 598	1.13 576	1.30 577	1.10 573	0.85 547	2.65 597	2.08 585	0.21 519	0.24 529	0.18 502	0.18 445	0.43 553	0.32 509

RTSA	1.21 579	1.31 584	6.39 629	0.52 530	0.51 547	1.61 595	0.79 577	1.03 568	1.37 598	1.13 576	1.30 577	1.10 573	0.85 547	2.65 597	2.08 585	0.21 519	0.24 529	0.18 502	0.18 445	0.43 553	0.32 509

MeshStereo	1.21 579	1.15 565	3.01 574	0.34 358	0.28 384	1.10 574	0.69 564	1.35 598	1.01 567	2.71 626	2.41 610	2.96 616	1.45 598	2.80 607	1.40 556	0.22 532	0.22 518	0.22 528	0.19 465	0.50 570	0.26 466
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
SDNR	1.22 582	0.80 462	2.71 535	0.33 327	1.48 623	1.98 612	0.23 221	1.93 619	2.44 623	0.89 553	2.52 611	1.36 590	0.51 445	3.65 623	1.93 577	0.30 566	0.31 561	0.22 528	0.16 413	0.33 484	0.36 531

CSAN	1.25 583	1.12 556	3.04 575	0.51 526	0.37 486	1.06 566	1.15 606	1.22 590	1.08 576	1.17 584	1.91 597	1.04 563	1.31 587	5.96 635	2.43 598	0.26 552	0.22 518	0.24 542	0.24 496	0.31 466	0.30 495

EDNetEfficient	1.27 584	0.70 422	4.05 615	0.64 569	0.98 600	0.94 551	1.40 618	0.85 420	1.75 612	2.34 621	1.33 580	1.05 565	2.21 616	1.58 472	4.15 624	0.15 438	0.19 492	0.14 414	0.27 516	0.38 527	0.32 509

FCDSN-DC	1.29 585	0.54 352	2.50 502	0.47 507	0.41 511	1.12 575	0.60 542	1.10 580	1.27 592	2.23 618	2.87 619	3.67 622	3.12 627	2.39 576	1.69 569	0.30 566	0.26 544	0.31 563	0.30 533	0.35 506	0.38 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 586	1.05 547	2.77 548	0.74 579	1.43 618	0.72 476	0.56 532	0.96 516	0.91 553	0.99 565	2.92 622	6.01 636	0.70 518	2.38 573	3.32 615	0.13 376	0.10 283	0.08 82	0.06 33	0.34 495	0.22 411

ACVNet_1	1.33 587	1.91 623	4.03 614	1.09 603	0.88 594	1.19 582	0.66 556	1.24 593	1.17 585	0.94 561	0.96 545	3.09 618	1.04 571	2.37 570	1.11 525	1.04 613	0.48 596	1.03 614	0.48 584	1.12 607	0.83 598

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 588	1.70 610	2.50 502	0.56 550	0.40 504	2.15 617	0.99 592	1.24 593	1.26 591	1.02 568	1.10 564	1.29 586	0.88 555	3.10 615	1.08 519	1.66 628	0.83 621	0.68 598	0.88 618	1.57 621	1.80 634

MSMD_ROB	1.34 588	0.96 518	2.38 474	0.39 443	0.32 432	1.96 609	0.62 551	0.91 472	1.43 600	2.94 630	2.60 614	4.77 631	1.95 612	2.43 582	1.33 550	0.29 563	0.26 544	0.32 567	0.32 546	0.30 458	0.30 495

psmorigin	1.36 590	0.60 372	13.80 643	0.37 417	0.29 392	0.62 386	0.33 415	0.77 350	0.61 349	0.96 564	0.88 532	1.17 582	0.73 526	4.00 626	0.86 489	0.19 502	0.22 518	0.17 482	0.18 445	0.24 393	0.29 485

MADNet+	1.36 590	1.93 625	5.95 627	0.81 587	0.59 565	1.57 594	1.09 601	1.39 602	1.22 588	0.84 546	1.01 553	1.25 585	1.12 579	3.19 616	2.36 597	0.45 582	0.47 593	0.38 579	0.34 553	0.59 580	0.57 578

ELAS_RVC	1.37 592	0.78 458	3.21 593	0.55 548	0.50 542	1.49 590	2.48 632	1.48 604	1.71 611	2.13 615	2.09 600	2.07 606	2.56 620	1.90 532	2.02 582	0.35 574	0.36 571	0.37 577	0.34 553	0.49 568	0.47 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 593	1.64 604	1.86 334	1.36 612	1.11 611	1.39 586	1.19 608	1.76 613	1.45 602	1.16 579	2.21 605	1.53 596	1.38 593	1.98 540	1.52 561	1.29 620	0.67 607	1.27 620	0.69 609	1.29 616	0.98 609

IMH-64	1.39 593	1.64 604	1.86 334	1.36 612	1.11 611	1.39 586	1.19 608	1.76 613	1.45 602	1.16 579	2.21 605	1.53 596	1.38 593	1.98 540	1.52 561	1.29 620	0.67 607	1.27 620	0.69 609	1.29 616	0.98 609

ELAS	1.39 593	0.79 460	2.86 555	0.53 536	0.50 542	2.81 624	2.20 628	1.61 611	1.50 604	2.28 620	2.35 608	1.82 602	2.13 614	1.73 493	2.22 591	0.35 574	0.37 573	0.35 571	0.35 556	0.49 568	0.47 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 596	1.81 615	3.23 595	1.08 602	0.92 598	1.32 583	0.85 583	1.49 605	1.69 609	1.19 587	1.73 593	2.13 607	1.03 570	2.50 588	1.40 556	0.91 606	0.53 598	1.00 612	0.55 593	2.11 629	0.85 601

EKT-Stereo	1.47 597	0.49 332	1.93 365	2.57 631	19.31 648	0.55 263	0.22 186	0.69 283	0.42 162	0.38 220	0.36 205	0.43 277	0.27 232	0.69 347	0.26 202	0.12 346	0.14 404	0.11 261	0.16 413	0.20 334	0.15 284

WAO-7	1.48 598	1.63 602	2.49 498	0.93 594	0.75 586	1.72 602	1.10 602	1.84 617	1.96 620	1.43 602	2.54 612	1.97 604	1.61 605	3.06 613	2.08 585	0.69 598	0.66 606	0.94 608	0.74 612	0.80 597	0.69 588

FC-DCNN	1.49 599	0.59 370	2.88 557	0.44 483	0.39 495	1.97 611	0.66 556	1.67 612	1.70 610	2.72 627	2.89 620	4.22 625	2.97 624	2.55 592	2.19 590	0.29 563	0.26 544	0.31 563	0.30 533	0.32 475	0.39 547

PWCK	1.49 599	1.90 622	3.22 594	1.09 603	0.54 552	1.71 601	1.73 623	1.49 605	1.53 605	1.44 603	1.80 594	1.82 602	1.30 586	3.34 619	1.76 573	1.07 615	0.56 600	0.97 611	0.58 602	1.38 620	0.65 586

FC-DCNN v2	1.54 601	0.58 368	2.80 552	0.44 483	0.39 495	2.05 614	0.66 556	1.90 618	1.84 617	2.79 628	2.97 623	4.41 629	3.07 625	2.65 597	2.30 595	0.29 563	0.26 544	0.31 563	0.30 533	0.32 475	0.38 541

MFN_U_SF_RVC	1.55 602	2.39 635	3.16 587	0.65 572	0.41 511	1.12 575	0.46 496	1.23 592	1.33 595	1.61 606	1.20 569	1.43 593	0.98 566	1.76 498	1.97 579	1.90 631	1.80 631	1.98 635	2.15 636	1.63 622	1.77 633

WAO-6	1.58 603	1.54 598	2.32 461	1.14 607	1.00 603	2.30 619	1.03 598	1.82 616	2.85 628	1.25 589	2.61 615	2.20 608	1.56 603	2.47 586	1.99 581	0.95 609	0.67 607	1.19 619	0.83 616	1.08 605	0.88 606

DispFullNet	1.67 604	2.10 628	5.22 623	1.53 617	8.90 636	0.86 536	0.31 384	0.96 516	0.96 560	1.37 598	1.01 553	1.13 576	1.98 613	1.51 458	0.91 492	0.54 588	0.31 561	1.18 616	0.63 607	1.13 608	0.80 597

JetBlue	1.78 605	1.63 602	3.92 611	0.73 577	1.21 615	4.38 633	3.35 635	1.59 609	1.20 587	1.26 592	1.52 588	2.37 611	1.88 611	3.23 617	3.00 606	0.53 586	0.47 593	0.48 588	0.49 586	1.29 616	0.97 608

Dean	1.79 606	1.83 616	3.92 611	1.29 611	1.07 610	1.55 593	1.00 595	1.95 620	2.33 622	1.47 604	4.19 633	4.26 628	1.33 590	2.21 562	1.48 560	1.14 617	0.68 611	1.18 616	0.74 612	1.24 614	0.98 609

SGM+DAISY	1.83 607	1.43 593	3.81 608	0.87 589	1.01 604	2.38 621	2.53 633	1.36 599	1.75 612	2.92 629	3.22 626	2.65 614	2.93 622	2.22 565	3.10 610	0.72 599	0.69 613	0.63 595	0.62 605	0.77 595	0.98 609

SGM_RVC	1.89 608	0.92 500	2.50 502	0.96 598	0.93 599	1.63 597	1.37 615	1.52 607	12.43 641	1.85 609	1.69 592	2.40 612	1.74 609	2.81 608	1.71 570	0.53 586	0.47 593	0.42 582	0.47 583	0.74 591	0.74 591
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 609	1.85 618	4.10 616	1.07 601	0.86 593	1.15 579	0.53 520	1.06 574	1.12 582	0.64 476	1.09 563	1.99 605	0.70 518	2.20 561	9.86 643	5.62 641	0.41 587	1.03 614	0.55 593	1.86 627	0.85 601

LVE	1.96 610	2.17 634	3.14 585	1.68 618	1.80 628	1.63 597	1.03 598	2.34 623	2.81 627	1.25 589	2.89 620	4.24 627	1.29 584	2.79 606	1.44 558	2.85 636	0.91 624	1.18 616	1.46 631	1.23 613	1.10 619

MonStereo1	1.98 611	1.01 540	1.78 281	1.19 608	1.04 607	3.58 628	0.61 546	1.53 608	1.93 619	1.39 599	3.37 627	2.23 610	10.80 643	2.84 609	1.25 544	1.04 613	0.38 577	0.96 610	0.57 599	1.10 606	1.00 616

IMH	2.02 612	2.15 633	2.69 534	1.68 618	1.12 613	1.66 600	0.92 588	2.10 621	1.92 618	1.32 594	2.66 617	2.21 609	1.69 607	5.78 633	1.68 568	5.54 640	0.96 625	1.31 622	0.71 611	1.32 619	0.99 614

IGEV-RUCA	2.28 613	0.30 189	1.15 134	0.40 454	1.86 629	2.06 615	1.90 625	1.36 599	1.80 616	3.70 634	3.76 630	5.02 632	8.19 640	2.12 556	1.63 566	0.25 548	0.76 618	2.72 638	1.91 634	2.39 632	2.36 636

MultiAttention	2.38 614	0.50 338	1.93 365	1.80 622	2.56 631	10.86 641	2.30 629	1.22 590	0.80 523	0.62 457	1.16 568	1.13 576	0.56 464	16.09 650	1.18 535	0.20 512	0.09 233	0.43 584	1.62 632	0.94 602	1.58 630

UNDER WATER-64	2.47 615	1.89 621	4.86 621	1.82 625	1.44 620	3.18 626	1.57 622	2.62 624	5.64 633	2.05 611	2.13 602	4.13 624	3.76 629	2.62 595	3.42 617	1.47 625	0.85 622	1.57 630	1.07 625	1.82 626	1.49 627

TorneroNet-64	2.65 616	1.83 616	3.30 597	1.46 615	1.20 614	3.89 629	0.99 592	3.51 636	6.71 637	2.56 623	4.60 634	4.22 625	3.85 630	3.33 618	3.14 611	1.19 619	0.65 605	1.39 625	0.79 615	3.31 636	1.15 620

notaker	2.66 617	2.07 627	3.31 599	2.61 632	1.43 618	1.76 604	1.11 603	2.76 627	1.79 614	2.26 619	11.53 645	3.96 623	4.29 631	3.09 614	2.76 604	1.55 627	0.88 623	1.70 633	1.07 625	2.00 628	1.35 624

UNDER WATER	2.74 618	1.85 618	4.54 620	1.81 624	1.44 620	2.34 620	1.40 618	3.24 631	6.60 636	2.60 624	2.76 618	5.75 634	5.24 634	3.02 612	4.01 622	1.45 624	0.81 620	1.59 631	1.06 624	1.80 625	1.51 628

MADNet++	2.79 619	2.11 630	2.97 570	2.49 630	2.28 630	2.95 625	2.31 630	2.67 625	2.47 624	3.03 631	3.13 625	2.70 615	2.92 621	4.10 627	4.48 627	2.68 635	2.24 639	3.04 641	2.44 638	2.37 631	2.34 635

WAO-8	2.80 620	2.14 631	2.89 560	1.91 626	1.04 607	3.98 630	0.96 590	3.26 632	6.17 634	2.15 616	3.37 627	3.31 620	2.41 618	11.84 642	2.03 583	2.05 632	1.86 633	1.54 628	0.92 619	1.22 611	0.87 604

Venus	2.80 620	2.14 631	2.89 560	1.91 626	1.04 607	3.98 630	0.96 590	3.26 632	6.17 634	2.15 616	3.37 627	3.31 620	2.41 618	11.84 642	2.03 583	2.05 632	1.86 633	1.54 628	0.92 619	1.22 611	0.87 604

DGSMNet	2.89 622	0.63 393	3.18 590	3.43 635	4.17 635	2.57 623	6.98 642	0.97 525	0.83 533	0.56 385	1.86 596	0.79 492	0.62 497	1.64 480	1.39 554	4.61 639	5.01 643	5.17 644	4.71 643	4.44 640	4.19 640

MANE	2.90 623	1.14 561	2.96 567	1.03 600	1.01 604	5.01 634	2.45 631	5.36 638	6.88 638	3.58 633	4.76 636	5.99 635	4.99 632	4.23 628	4.61 629	0.56 591	0.67 607	0.44 585	0.78 614	0.51 572	1.03 617

SGM-ForestM	2.98 624	1.70 610	3.52 605	0.67 574	0.47 538	5.18 635	3.36 636	3.30 634	2.86 629	4.44 635	3.79 631	9.80 642	5.50 635	6.29 636	6.52 636	0.27 557	0.36 571	0.24 542	0.27 516	0.38 527	0.58 580

xyz-stereo	3.02 625	0.29 176	30.64 660	0.23 87	0.12 9	15.52 645	0.24 254	0.51 166	0.47 220	0.59 428	7.99 638	0.64 407	0.47 424	1.39 437	0.50 395	0.09 114	0.07 52	0.34 570	0.07 106	0.13 167	0.08 74

MSAF-DinoV2	3.10 626	1.86 620	10.68 636	3.61 636	0.30 405	3.34 627	0.82 582	2.81 628	1.79 614	0.80 532	0.87 529	1.56 599	1.10 577	26.49 662	1.96 578	0.17 475	0.13 383	0.19 508	1.63 633	0.92 601	0.99 614

JetRed	3.29 627	4.93 637	10.17 635	1.45 614	1.72 627	7.44 637	5.05 640	3.06 629	2.12 621	2.41 622	2.39 609	2.99 617	2.37 617	3.51 622	6.44 635	1.32 623	1.90 635	1.37 624	1.23 629	2.21 630	1.76 632

LSM	3.31 628	1.11 555	5.29 625	9.40 642	30.65 657	0.84 530	1.12 604	0.91 472	1.22 588	1.36 595	2.19 604	0.93 539	0.83 543	1.66 482	0.90 491	0.21 519	0.31 561	0.24 542	0.28 519	0.39 537	6.33 643

U	3.37 629	0.17 7	0.91 108	0.26 155	13.79 645	19.19 650	0.15 68	0.41 79	0.31 49	0.17 49	0.18 60	0.27 177	0.15 32	0.21 2	0.16 6	0.09 114	0.06 23	17.88 655	12.81 649	0.10 104	0.08 74

KSHMR	4.10 630	1.97 626	5.27 624	1.71 620	1.47 622	1.96 609	1.28 611	3.19 630	17.33 652	2.12 612	15.91 647	9.18 641	1.57 604	8.42 639	1.98 580	1.52 626	1.26 629	1.67 632	1.19 627	1.67 623	1.40 626

ktn	4.35 631	2.10 628	2.89 560	1.80 622	1.49 624	2.13 616	1.41 620	2.26 622	12.72 642	11.41 644	16.43 648	11.15 644	3.75 628	4.36 630	3.18 612	1.82 630	0.98 627	1.73 634	1.21 628	2.97 635	1.27 623

LE_ROB	4.43 632	1.35 591	9.38 634	2.79 633	3.93 633	2.43 622	3.46 637	2.68 626	11.19 640	11.66 645	4.73 635	5.26 633	10.46 642	4.50 631	9.49 641	0.82 605	0.69 613	1.34 623	0.98 622	0.75 593	0.76 594

tt	4.93 633	0.27 142	4.20 617	2.29 629	1.58 625	10.20 640	16.97 647	9.42 645	5.02 632	1.67 607	1.28 574	4.68 630	5.03 633	3.37 621	5.92 633	6.16 642	9.47 650	2.82 639	3.18 640	3.60 637	1.53 629

TorneroNet	5.50 634	1.92 624	3.16 587	1.47 616	1.25 617	14.07 643	1.06 600	4.90 637	20.99 657	10.17 641	16.48 649	11.88 646	6.93 637	3.34 619	4.20 625	1.30 622	0.69 613	1.45 627	0.86 617	2.61 633	1.20 621

TCMNet-wrong-test	5.51 635	6.62 640	6.20 628	13.02 646	11.90 641	7.14 636	5.53 641	6.99 642	1.44 601	2.65 625	3.10 624	8.37 640	5.95 636	4.75 632	6.05 634	3.07 637	0.98 627	2.38 637	1.99 635	6.62 643	5.43 642

coex-ft	5.95 636	1.67 606	60.57 661	0.34 358	0.30 405	0.77 505	0.69 564	0.74 315	4.41 631	19.22 652	2.15 603	1.62 600	7.97 639	1.81 512	8.96 640	0.44 580	2.08 637	0.18 502	0.19 465	0.38 527	4.62 641

HanzoNet	7.64 637	2.86 636	5.05 622	7.01 639	3.97 634	2.18 618	1.34 614	3.37 635	4.05 630	13.17 646	10.58 639	10.73 643	16.52 649	8.45 640	10.51 644	10.48 649	9.72 651	5.59 645	13.46 650	6.84 644	6.83 644

USTest	8.10 638	7.17 641	8.96 633	9.25 641	9.05 637	15.27 644	23.78 649	9.96 646	9.47 639	5.94 639	6.75 637	7.80 639	7.48 638	8.83 641	11.21 645	2.21 634	3.56 640	2.86 640	3.20 641	5.02 641	4.16 639

EDNetEfficientorigin	8.18 639	0.98 530	145.96 663	0.51 526	0.89 595	0.72 476	0.48 508	0.85 420	1.56 607	2.12 612	1.49 586	1.29 586	1.31 587	1.83 514	2.13 589	0.13 376	0.12 359	0.17 482	0.18 445	0.39 537	0.45 561

DGTPSM_ROB	8.89 640	5.62 638	12.25 638	5.92 638	11.32 639	8.54 638	24.18 650	6.40 640	13.49 643	5.15 636	11.46 643	6.19 637	10.92 644	7.00 637	13.72 646	4.47 638	7.65 644	3.92 642	7.45 646	4.38 639	7.87 645

DPSMNet_ROB	9.48 641	5.64 639	13.01 642	8.82 640	11.82 640	8.54 638	24.20 651	6.41 641	13.65 646	5.32 638	11.47 644	6.33 638	10.92 644	7.69 638	13.89 647	7.25 648	8.19 646	5.06 643	7.78 647	5.31 642	8.26 646

BEATNet-Init1	12.10 642	11.19 642	27.29 658	2.99 634	3.51 632	21.84 656	11.10 643	14.34 650	13.83 647	20.34 653	20.33 654	26.35 663	20.03 651	19.06 654	14.80 650	1.74 629	1.81 632	2.05 636	2.49 639	3.69 638	3.12 638

DPSM_ROB	12.34 643	11.21 644	12.51 639	12.91 644	12.80 643	19.84 653	28.28 656	14.38 651	14.28 648	10.58 642	11.26 641	12.03 647	11.85 647	13.15 648	15.34 651	7.11 646	8.31 647	6.50 647	7.35 644	8.84 645	8.31 647

DPSM	12.34 643	11.21 644	12.51 639	12.91 644	12.80 643	19.84 653	28.28 656	14.38 651	14.28 648	10.58 642	11.26 641	12.03 647	11.85 647	13.15 648	15.34 651	7.11 646	8.31 647	6.50 647	7.35 644	8.84 645	8.31 647

DLNR-FE	13.43 645	20.01 650	23.53 648	121.73 663	33.87 658	0.46 172	0.15 68	8.09 644	0.35 78	0.28 171	0.37 208	0.26 165	0.17 74	0.75 361	0.29 237	6.68 645	0.26 544	0.09 141	0.38 568	50.82 663	0.18 351

DLNR_Zeroshot_test	13.43 645	19.94 649	23.55 649	121.61 662	35.03 659	0.46 172	0.15 68	8.02 643	0.35 78	0.28 171	0.37 208	0.26 165	0.17 74	0.76 365	0.29 237	6.42 644	0.26 544	0.09 141	0.38 568	50.13 662	0.18 351

LRCNet_RVC	13.74 647	19.30 647	12.75 641	19.46 649	12.69 642	1.86 605	0.41 464	12.33 647	1.05 571	15.77 648	18.83 653	12.62 649	8.70 641	12.21 645	9.62 642	22.22 657	8.37 649	25.85 658	24.01 658	19.32 655	17.44 656

DPSimNet_ROB	17.97 648	20.20 654	24.98 653	17.62 647	15.92 646	21.53 655	21.00 648	13.70 648	15.61 650	23.89 661	14.69 646	22.87 654	24.58 663	12.70 647	14.56 648	18.48 656	12.91 652	20.21 656	12.05 648	17.76 648	14.17 650

HaxPig	19.86 649	22.40 655	22.34 647	17.95 648	17.95 647	11.77 642	11.89 644	16.02 653	15.89 651	21.10 654	21.41 655	18.74 653	18.39 650	20.08 655	19.69 653	23.63 661	23.22 659	24.06 657	23.69 657	23.00 656	23.95 658

Anonymous_1	22.91 650	11.20 643	12.13 637	12.75 643	26.28 656	19.43 651	27.92 655	14.08 649	13.61 644	14.96 647	10.58 639	11.26 645	11.19 646	12.55 646	14.57 649	38.28 664	7.88 645	34.96 661	63.99 661	89.57 664	10.94 649

PML	23.15 651	16.83 646	7.78 631	5.49 637	9.93 638	51.13 663	104.50 664	5.76 639	13.62 645	37.30 664	105.93 664	30.86 664	23.50 656	12.07 644	7.87 639	6.30 643	2.12 638	6.32 646	2.43 637	10.44 647	2.90 637

MEDIAN_ROB	23.96 652	27.05 662	26.39 657	22.16 650	22.13 649	16.12 646	13.97 645	20.24 654	20.05 653	25.50 662	25.31 662	22.96 655	22.63 655	24.39 656	23.24 657	28.20 662	27.23 663	28.62 659	27.75 659	27.50 657	27.76 659

RAFT-FEzeroshot	24.80 653	22.55 658	24.73 650	26.10 653	25.76 652	39.84 657	57.07 662	28.84 659	28.79 660	21.14 655	22.48 657	24.18 656	23.88 658	26.38 657	30.87 660	14.26 651	16.71 654	13.09 649	14.82 653	17.79 651	16.72 653

RAFT-FE	24.80 653	22.55 658	24.73 650	26.10 653	25.76 652	39.84 657	57.07 662	28.84 659	28.79 660	21.14 655	22.48 657	24.18 656	23.88 658	26.38 657	30.87 660	14.26 651	16.71 654	13.09 649	14.82 653	17.79 651	16.72 653

CasAABBNet	24.81 655	22.53 656	24.83 652	26.08 652	25.74 651	39.86 659	57.06 661	28.87 661	28.83 662	21.16 658	22.54 659	24.22 658	23.89 661	26.38 657	30.87 660	14.25 650	16.71 654	13.09 649	14.81 652	17.78 649	16.71 652

FlowAnything	24.85 656	22.54 657	25.10 654	26.11 655	25.76 652	39.86 659	57.00 659	28.89 662	28.87 663	21.31 660	22.68 661	24.22 658	23.87 657	26.39 660	30.89 664	14.26 651	16.78 658	13.10 652	14.90 656	17.78 649	16.69 651

Selective-RAFT-Error	24.87 657	22.59 660	25.14 655	26.13 656	25.82 655	39.93 661	57.03 660	28.97 663	28.95 664	21.21 659	22.65 660	24.25 660	23.98 662	26.43 661	30.83 659	14.27 654	16.71 654	13.10 652	14.82 653	17.82 653	16.76 655

LSM0	26.58 658	22.63 661	25.88 656	30.13 657	52.21 663	39.94 662	56.74 658	28.97 663	28.72 659	21.14 655	22.26 656	24.43 661	23.88 658	26.54 663	30.87 660	14.32 655	16.55 653	13.12 654	14.71 651	17.92 654	20.60 657

AVERAGE_ROB	26.93 659	30.34 663	29.27 659	25.82 651	25.34 650	19.48 652	15.17 646	23.55 658	23.00 658	28.45 663	27.87 663	26.25 662	25.86 664	26.96 664	25.55 658	31.30 663	30.07 664	31.76 660	30.81 660	30.79 661	30.93 660

xxxxx1	28.96 660	20.11 651	14.07 644	49.74 658	39.15 660	18.98 647	26.64 652	21.94 655	20.21 654	16.45 649	17.48 650	18.36 650	21.56 652	16.21 651	20.88 654	23.07 658	26.55 660	66.40 662	78.70 662	30.27 658	32.51 661

tt_ll	28.96 660	20.11 651	14.07 644	49.74 658	39.15 660	18.98 647	26.64 652	21.94 655	20.21 654	16.45 649	17.48 650	18.36 650	21.56 652	16.21 651	20.88 654	23.07 658	26.55 660	66.40 662	78.70 662	30.27 658	32.51 661

ff	28.96 660	20.11 651	14.07 644	49.74 658	39.15 660	18.98 647	26.64 652	21.94 655	20.21 654	16.45 649	17.48 650	18.36 650	21.56 652	16.21 651	20.88 654	23.07 658	26.55 660	66.40 662	78.70 662	30.27 658	32.51 661

test_example2	115.39 663	123.23 664	94.57 662	115.52 661	123.55 664	101.63 664	114.33 665	53.41 665	99.48 665	134.90 665	135.05 665	85.83 665	85.11 665	111.32 665	106.15 665	152.55 665	205.26 665	99.78 665	114.96 665	140.96 665	110.20 664

GS-Stereo							0.21 160	0.62 248	0.41 151	0.22 95	0.22 93	0.17 65	0.18 98	0.44 212	0.16 6	0.10 219	0.16 448	0.08 82	0.11 266	0.33 484	0.84 599

FSD					0.29 392	0.35 61	0.33 415	0.44 103	0.46 202	0.32 194	0.32 178	0.37 231	0.32 285	0.35 145	0.32 280	0.28 561	0.27 551	0.31 563	0.30 533	0.31 466

ccccc		297.21 665		374.70 664	380.44 665	203.92 665		216.32 666		203.37 666		215.01 666		312.78 666		412.57 666	356.13 666	256.09 666	227.69 666	428.88 666

ASD4		19.65 648

Low-res two-view benchmark