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

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 165	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.12 233	0.10 31	0.11 35	0.11 74	0.06 13	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.10 80	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 90	0.11 1	0.05 1	0.10 147	0.10 31	0.14 95	0.09 29	0.06 13	0.07 46	0.06 22	0.07 126	0.07 4	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 105	0.06 74	0.08 40	0.19 380	0.08 143	0.11 194	0.16 315	0.18 225	0.16 213	0.06 13	0.08 88	0.07 79	0.08 166	0.09 39	0.11 216	0.04 11	0.04 24	0.06 124	0.07 304	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 4	0.07 165	0.08 40	0.18 322	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.09 11	0.06 4	0.04 1	0.07 46	0.10 188	0.09 197	0.08 18	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 4	0.06 74	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.08 59	0.10 31	0.15 127	0.15 183	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 45	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.16 164	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.10 20	0.08 16	0.06 13	0.06 14	0.07 79	0.07 126	0.09 39	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 55	0.07 165	0.07 8	0.19 380	0.08 143	0.09 95	0.12 75	0.13 74	0.12 104	0.08 84	0.10 141	0.10 188	0.08 166	0.09 39	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 117	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 74	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.08 59	0.10 31	0.15 127	0.15 183	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 45	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 55	0.07 165	0.07 8	0.19 380	0.08 143	0.09 95	0.12 75	0.13 74	0.12 104	0.08 84	0.10 141	0.10 188	0.08 166	0.09 39	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 117	0.03 2

asda	0.07 4	0.08 271	0.08 40	0.16 164	0.06 16	0.06 11	0.10 31	0.16 157	0.10 46	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.10 80	0.10 141	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 271	0.07 8	0.16 164	0.07 84	0.08 59	0.08 7	0.11 35	0.08 16	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 271	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.07 33	0.10 31	0.18 225	0.11 74	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

depthmonostereo	0.09 105	0.06 74	0.09 90	0.15 85	0.06 16	0.10 147	0.13 124	0.14 95	0.14 164	0.10 156	0.10 141	0.09 155	0.11 263	0.08 18	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 105	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.11 194	0.12 75	0.14 95	0.16 213	0.11 188	0.11 182	0.09 155	0.09 197	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 271	0.09 90	0.15 85	0.06 16	0.09 95	0.08 7	0.14 95	0.08 16	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.12 223	0.10 141	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 271	0.09 90	0.15 85	0.06 16	0.09 95	0.08 7	0.14 95	0.08 16	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.12 223	0.10 141	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 346	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 74	0.06 13	0.08 88	0.06 22	0.06 45	0.08 18	0.10 141	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 346	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 74	0.06 13	0.08 88	0.06 22	0.06 45	0.08 18	0.10 141	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 271	0.09 90	0.15 85	0.06 16	0.09 95	0.08 7	0.14 95	0.08 16	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.12 223	0.10 141	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 271	0.08 40	0.16 164	0.06 16	0.07 33	0.08 7	0.12 56	0.08 16	0.07 46	0.07 46	0.05 2	0.06 45	0.09 39	0.10 141	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 165	0.07 8	0.16 164	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.10 20	0.10 46	0.07 46	0.06 14	0.09 155	0.06 45	0.08 18	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 74	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.10 147	0.07 3	0.12 56	0.11 74	0.08 84	0.06 14	0.07 79	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 74	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.10 147	0.07 3	0.12 56	0.11 74	0.08 84	0.06 14	0.07 79	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 165	0.08 40	0.16 164	0.07 84	0.07 33	0.09 18	0.16 157	0.09 29	0.07 46	0.06 14	0.05 2	0.06 45	0.09 39	0.10 141	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 165	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.09 95	0.06 1	0.13 74	0.11 74	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.07 126	0.10 80	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 55	0.09 346	0.10 135	0.17 240	0.07 84	0.08 59	0.10 31	0.20 264	0.13 139	0.06 13	0.07 46	0.05 2	0.06 45	0.08 18	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

2w_stereo	0.08 55	0.08 271	0.09 90	0.16 164	0.06 16	0.08 59	0.10 31	0.20 264	0.15 183	0.08 84	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.06 1	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 74	0.06 4	0.16 164	0.06 16	0.08 59	0.10 31	0.16 157	0.11 74	0.07 46	0.08 88	0.06 22	0.07 126	0.08 18	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 74	0.06 4	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.09 18	0.12 56	0.08 16	0.09 120	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.08 18	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 26	0.10 135	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.12 75	0.09 11	0.09 29	0.06 13	0.04 1	0.05 2	0.05 12	0.08 18	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 55	0.05 26	0.10 135	0.14 41	0.05 1	0.12 233	0.12 75	0.11 35	0.12 104	0.07 46	0.09 110	0.09 155	0.09 197	0.08 18	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 105	0.06 74	0.09 90	0.19 380	0.08 143	0.12 233	0.18 400	0.15 127	0.14 164	0.07 46	0.10 141	0.07 79	0.06 45	0.12 223	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.03 2

AIO_rvc	0.07 4	0.06 74	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.14 177	0.09 11	0.08 16	0.07 46	0.08 88	0.07 79	0.04 1	0.10 80	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

AIO_test	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.14 177	0.10 20	0.10 46	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.08 18	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

castereo++	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.05 1	0.14 316	0.12 75	0.11 35	0.15 183	0.07 46	0.07 46	0.07 79	0.06 45	0.08 18	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

castereo	0.09 105	0.06 74	0.11 179	0.15 85	0.06 16	0.11 194	0.15 249	0.14 95	0.18 266	0.08 84	0.10 141	0.11 213	0.08 166	0.09 39	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 74	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.07 33	0.10 31	0.15 127	0.15 183	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 45	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 105	0.07 165	0.08 40	0.16 164	0.08 143	0.10 147	0.16 315	0.12 56	0.11 74	0.08 84	0.09 110	0.08 128	0.06 45	0.11 132	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.05 132	0.04 21	0.03 2

ours_stereo	0.09 105	0.07 165	0.09 90	0.17 240	0.08 143	0.11 194	0.16 315	0.11 35	0.12 104	0.08 84	0.10 141	0.08 128	0.06 45	0.12 223	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.03 2

WCG-NET	0.08 55	0.05 26	0.09 90	0.15 85	0.06 16	0.11 194	0.14 177	0.13 74	0.13 139	0.06 13	0.09 110	0.07 79	0.06 45	0.13 272	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

RSM++	0.08 55	0.06 74	0.09 90	0.17 240	0.07 84	0.09 95	0.12 75	0.11 35	0.11 74	0.08 84	0.06 14	0.07 79	0.05 12	0.10 80	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.03 2

RSM	0.08 55	0.06 74	0.09 90	0.17 240	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.12 56	0.10 46	0.08 84	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.11 132	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

CASnet	0.09 105	0.09 346	0.09 90	0.19 380	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.18 225	0.14 164	0.11 188	0.10 141	0.09 155	0.07 126	0.10 80	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.10 444	0.08 374	0.05 117	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 55	0.05 26	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.08 59	0.15 249	0.11 35	0.10 46	0.08 84	0.09 110	0.06 22	0.09 197	0.10 80	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 74	0.08 40	0.17 240	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.13 74	0.07 10	0.08 84	0.07 46	0.06 22	0.04 1	0.10 80	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

test_4	0.10 170	0.10 406	0.08 40	0.19 380	0.09 264	0.08 59	0.22 492	0.15 127	0.17 236	0.12 227	0.18 301	0.12 231	0.09 197	0.08 18	0.11 216	0.04 11	0.04 24	0.08 315	0.08 374	0.04 21	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 105	0.06 74	0.10 135	0.17 240	0.06 16	0.10 147	0.16 315	0.17 193	0.14 164	0.09 120	0.10 141	0.08 128	0.09 197	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 211	0.04 21	0.03 2

AFF-stereo	0.09 105	0.06 74	0.10 135	0.17 240	0.07 84	0.10 147	0.16 315	0.17 193	0.09 29	0.10 156	0.12 198	0.09 155	0.09 197	0.12 223	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.07 304	0.04 21	0.03 2

DStereoRT	0.16 412	0.06 74	0.11 179	0.19 380	0.09 264	0.12 233	0.12 75	0.28 428	0.22 336	0.12 227	0.20 322	0.11 213	0.10 233	0.15 319	0.14 352	0.06 125	0.05 206	0.96 608	0.09 420	0.05 117	0.04 49

BStereo	0.08 55	0.06 74	0.16 382	0.15 85	0.08 143	0.07 33	0.09 18	0.15 127	0.16 213	0.06 13	0.07 46	0.07 79	0.05 12	0.09 39	0.11 216	0.04 11	0.05 206	0.05 34	0.07 304	0.04 21	0.04 49

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.05 4	0.12 75	0.12 56	0.09 29	0.07 46	0.06 14	0.04 1	0.04 1	0.08 18	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

Wave_Phase_stereo	0.09 105	0.06 74	0.16 382	0.15 85	0.08 143	0.11 194	0.09 18	0.18 225	0.16 213	0.06 13	0.07 46	0.07 79	0.05 12	0.09 39	0.11 216	0.04 11	0.05 206	0.05 34	0.07 304	0.04 21	0.04 49

WQFJX1	0.10 170	0.07 165	0.08 40	0.22 488	0.09 264	0.12 233	0.17 352	0.18 225	0.17 236	0.10 156	0.09 110	0.07 79	0.10 233	0.11 132	0.09 61	0.07 272	0.08 440	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.04 49

NLMM1	0.11 218	0.09 346	0.07 8	0.22 488	0.10 372	0.12 233	0.20 462	0.18 225	0.20 306	0.12 227	0.11 182	0.07 79	0.09 197	0.11 132	0.11 216	0.08 337	0.08 440	0.07 225	0.06 211	0.04 21	0.04 49

MonSter++	0.08 55	0.04 1	0.10 135	0.13 14	0.06 16	0.09 95	0.12 75	0.13 74	0.08 16	0.06 13	0.07 46	0.06 22	0.08 166	0.10 80	0.11 216	0.06 125	0.05 206	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

HiDET	0.08 55	0.04 1	0.10 135	0.13 14	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.12 56	0.11 74	0.06 13	0.07 46	0.07 79	0.07 126	0.11 132	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

LCMNet	0.08 55	0.05 26	0.10 135	0.13 14	0.07 84	0.09 95	0.12 75	0.10 20	0.11 74	0.06 13	0.08 88	0.06 22	0.07 126	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.09 95	0.13 124	0.15 127	0.06 4	0.07 46	0.08 88	0.06 22	0.08 166	0.09 39	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

DLNR-FE	10.43 623	1.83 615	19.53 634	120.75 638	13.06 627	0.06 11	0.13 124	0.23 331	0.10 46	0.07 46	0.10 141	0.09 155	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.13 516	0.04 24	0.06 124	0.04 46	52.01 640	0.04 49

Zero-FE251	0.07 4	0.05 26	0.09 90	0.13 14	0.06 16	0.12 233	0.12 75	0.11 35	0.10 46	0.07 46	0.08 88	0.06 22	0.06 45	0.09 39	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 26	0.09 90	0.14 41	0.06 16	0.08 59	0.09 18	0.13 74	0.13 139	0.05 2	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.08 18	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

AdaDepth	0.07 4	0.06 74	0.07 8	0.18 322	0.06 16	0.11 194	0.12 75	0.09 11	0.07 10	0.06 13	0.05 7	0.07 79	0.06 45	0.09 39	0.10 141	0.04 11	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

water-stereo	0.09 105	0.06 74	0.08 40	0.16 164	0.07 84	0.09 95	0.13 124	0.15 127	0.13 139	0.11 188	0.12 198	0.08 128	0.09 197	0.07 4	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.05 132	0.04 21	0.04 49

2.25w	0.07 4	0.06 74	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.08 59	0.08 7	0.10 20	0.15 183	0.08 84	0.10 141	0.07 79	0.06 45	0.08 18	0.10 141	0.05 34	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.04 49

2.75w_new	0.07 4	0.07 165	0.07 8	0.13 14	0.06 16	0.08 59	0.08 7	0.18 225	0.12 104	0.07 46	0.08 88	0.06 22	0.06 45	0.09 39	0.11 216	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

1w_stereo	0.07 4	0.06 74	0.07 8	0.16 164	0.06 16	0.07 33	0.10 31	0.14 95	0.14 164	0.07 46	0.08 88	0.05 2	0.06 45	0.09 39	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.09 95	0.12 75	0.14 95	0.10 46	0.06 13	0.09 110	0.07 79	0.05 12	0.09 39	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

xyz-stereo	0.13 312	0.07 165	0.20 459	0.15 85	0.05 1	0.20 449	0.15 249	0.17 193	0.31 445	0.15 306	0.29 456	0.26 453	0.16 400	0.13 272	0.12 274	0.05 34	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 26	0.11 179	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.13 124	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 2	0.04 1	0.08 18	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 26	0.08 40	0.17 240	0.05 1	0.06 11	0.11 54	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 22	0.05 12	0.09 39	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.08 40	0.17 240	0.05 1	0.07 33	0.11 54	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 22	0.05 12	0.10 80	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 74	0.10 135	0.16 164	0.07 84	0.04 1	0.13 124	0.10 20	0.10 46	0.05 2	0.11 182	0.07 79	0.05 12	0.07 4	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

LG-Stereo	0.08 55	0.07 165	0.10 135	0.18 322	0.07 84	0.10 147	0.17 352	0.11 35	0.08 16	0.05 2	0.07 46	0.05 2	0.07 126	0.09 39	0.09 61	0.04 11	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.04 21	0.04 49

MM-Stereo_test3	0.10 170	0.07 165	0.07 8	0.18 322	0.07 84	0.12 233	0.19 439	0.24 354	0.19 283	0.06 13	0.10 141	0.08 128	0.06 45	0.11 132	0.08 17	0.06 125	0.06 339	0.07 225	0.05 132	0.05 117	0.04 49

MM-Stereo_test1	0.10 170	0.07 165	0.08 40	0.18 322	0.07 84	0.12 233	0.18 400	0.21 287	0.20 306	0.09 120	0.11 182	0.08 128	0.06 45	0.10 80	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.04 49

HART	0.08 55	0.07 165	0.09 90	0.17 240	0.07 84	0.10 147	0.16 315	0.13 74	0.11 74	0.08 84	0.10 141	0.07 79	0.05 12	0.10 80	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 117	0.04 49

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 74	0.08 40	0.13 14	0.07 84	0.07 33	0.14 177	0.09 11	0.09 29	0.06 13	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.10 80	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

SCV	0.08 55	0.09 346	0.08 40	0.15 85	0.08 143	0.10 147	0.13 124	0.10 20	0.12 104	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.04 1	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.06 221	0.04 49

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 55	0.06 74	0.09 90	0.22 488	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.10 20	0.10 46	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.11 132	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 221	0.04 49

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 5	0.05 1	0.09 95	0.13 124	0.06 1	0.09 29	0.05 2	0.05 7	0.06 22	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 117	0.04 49

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 501	0.17 412	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 54	0.08 4	0.08 16	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.09 39	0.08 17	0.08 337	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 117	0.04 49

HUF	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.09 95	0.13 124	0.13 74	0.13 139	0.07 46	0.07 46	0.08 128	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

GIP-stereo	0.08 55	0.06 74	0.11 179	0.14 41	0.06 16	0.09 95	0.13 124	0.14 95	0.11 74	0.07 46	0.08 88	0.05 2	0.04 1	0.10 80	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.10 147	0.13 124	0.07 2	0.13 139	0.06 13	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.10 80	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

SMoEStereo_RVC	0.08 55	0.06 74	0.12 216	0.16 164	0.07 84	0.09 95	0.14 177	0.11 35	0.13 139	0.09 120	0.07 46	0.07 79	0.07 126	0.12 223	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

tg	0.10 170	0.06 74	0.10 135	0.18 322	0.08 143	0.11 194	0.16 315	0.20 264	0.12 104	0.08 84	0.11 182	0.11 213	0.07 126	0.11 132	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.08 374	0.04 21	0.04 49

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 85	0.05 1	0.05 4	0.13 124	0.12 56	0.08 16	0.07 46	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.07 4	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

GCAP-BAT	0.09 105	0.07 165	0.14 297	0.15 85	0.08 143	0.10 147	0.13 124	0.14 95	0.10 46	0.11 188	0.10 141	0.08 128	0.07 126	0.12 223	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 74	0.08 40	0.18 322	0.06 16	0.04 1	0.10 31	0.11 35	0.11 74	0.06 13	0.07 46	0.07 79	0.06 45	0.09 39	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

RAStereo	0.10 170	0.09 346	0.08 40	0.20 440	0.08 143	0.13 283	0.18 400	0.15 127	0.17 236	0.10 156	0.12 198	0.05 2	0.06 45	0.09 39	0.08 17	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.05 132	0.05 117	0.04 49

AIO-Stereo	0.08 55	0.06 74	0.09 90	0.18 322	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.15 127	0.09 29	0.08 84	0.08 88	0.07 79	0.05 12	0.11 132	0.08 17	0.05 34	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

WCG-NET（raft）	0.08 55	0.05 26	0.10 135	0.15 85	0.06 16	0.11 194	0.13 124	0.15 127	0.12 104	0.08 84	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.13 272	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

RAFT-Stereo-weight	0.09 105	0.06 74	0.10 135	0.16 164	0.07 84	0.09 95	0.14 177	0.19 253	0.16 213	0.11 188	0.10 141	0.08 128	0.06 45	0.10 80	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

gcap-zeroshot	0.09 105	0.05 26	0.10 135	0.16 164	0.07 84	0.13 283	0.13 124	0.11 35	0.12 104	0.13 258	0.12 198	0.09 155	0.08 166	0.09 39	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

test_for_model	0.09 105	0.12 450	0.14 297	0.23 512	0.11 423	0.08 59	0.13 124	0.12 56	0.12 104	0.10 156	0.07 46	0.07 79	0.06 45	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.03 1	0.07 294	0.04 49

MoCha-V2	0.08 55	0.05 26	0.10 135	0.20 440	0.07 84	0.09 95	0.14 177	0.11 35	0.08 16	0.07 46	0.08 88	0.07 79	0.06 45	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

IGEV++	0.08 55	0.06 74	0.08 40	0.18 322	0.07 84	0.09 95	0.13 124	0.10 20	0.09 29	0.08 84	0.08 88	0.06 22	0.06 45	0.13 272	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

AE-Stereo	0.10 170	0.08 271	0.10 135	0.18 322	0.09 264	0.10 147	0.15 249	0.14 95	0.19 283	0.09 120	0.14 226	0.12 231	0.08 166	0.11 132	0.10 141	0.05 34	0.06 339	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.04 49

MaDis-Stereo	0.09 105	0.09 346	0.08 40	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.10 31	0.16 157	0.16 213	0.09 120	0.11 182	0.06 22	0.06 45	0.09 39	0.13 315	0.07 272	0.06 339	0.07 225	0.05 132	0.05 117	0.04 49

MSKI-zero shot	0.09 105	0.05 26	0.09 90	0.15 85	0.07 84	0.10 147	0.13 124	0.14 95	0.13 139	0.09 120	0.09 110	0.09 155	0.06 45	0.12 223	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

DLNR_Zeroshot_test	10.40 622	1.82 614	19.49 633	120.77 639	13.11 628	0.06 11	0.13 124	0.23 331	0.10 46	0.07 46	0.10 141	0.09 155	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.13 516	0.04 24	0.06 124	0.04 46	51.54 639	0.04 49

testlalala	0.08 55	0.07 165	0.17 412	0.16 164	0.08 143	0.09 95	0.12 75	0.15 127	0.10 46	0.07 46	0.09 110	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

AEACV	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.13 479	0.14 316	0.13 124	0.14 95	0.09 29	0.07 46	0.09 110	0.07 79	0.08 166	0.10 80	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.04 49

HH	0.09 105	0.06 74	0.13 262	0.17 240	0.08 143	0.10 147	0.16 315	0.14 95	0.10 46	0.08 84	0.09 110	0.08 128	0.07 126	0.10 80	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.04 49

HanStereo	0.09 105	0.06 74	0.13 262	0.17 240	0.08 143	0.10 147	0.16 315	0.14 95	0.10 46	0.08 84	0.09 110	0.08 128	0.07 126	0.10 80	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.04 49

CAS	0.08 55	0.04 1	0.07 8	0.17 240	0.08 143	0.10 147	0.13 124	0.12 56	0.09 29	0.09 120	0.10 141	0.08 128	0.06 45	0.09 39	0.08 17	0.08 337	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 117	0.04 49

EGLCR-Stereo	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.10 147	0.12 75	0.11 35	0.16 213	0.06 13	0.05 7	0.07 79	0.05 12	0.10 80	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

DCRE	0.11 218	0.07 165	0.13 262	0.16 164	0.11 423	0.11 194	0.17 352	0.18 225	0.17 236	0.11 188	0.18 301	0.10 188	0.10 233	0.15 319	0.11 216	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.05 117	0.04 49

MC-Stereo	0.08 55	0.06 74	0.09 90	0.17 240	0.06 16	0.10 147	0.14 177	0.12 56	0.10 46	0.09 120	0.12 198	0.09 155	0.06 45	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

RCA-Stereo	0.09 105	0.06 74	0.09 90	0.16 164	0.06 16	0.09 95	0.13 124	0.18 225	0.14 164	0.09 120	0.10 141	0.08 128	0.07 126	0.12 223	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.04 49

ADStereo(finetuned)	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.16 164	0.06 16	0.09 95	0.17 352	0.15 127	0.19 283	0.13 258	0.17 276	0.10 188	0.12 294	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

raft_robust	0.13 312	0.10 406	0.07 8	0.18 322	0.08 143	0.13 283	0.24 515	0.28 428	0.33 459	0.20 418	0.19 310	0.14 276	0.10 233	0.11 132	0.12 274	0.05 34	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.05 117	0.04 49

RAFT_CTSACE	0.12 287	0.09 346	0.10 135	0.22 488	0.08 143	0.12 233	0.24 515	0.18 225	0.16 213	0.20 418	0.27 430	0.13 256	0.07 126	0.13 272	0.09 61	0.05 34	0.06 339	0.08 315	0.07 304	0.04 21	0.04 49

SA	0.12 287	0.09 346	0.08 40	0.18 322	0.08 143	0.12 233	0.24 515	0.23 331	0.18 266	0.17 349	0.27 430	0.14 276	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.05 34	0.05 206	0.09 397	0.08 374	0.05 117	0.04 49

IPLG	0.10 170	0.07 165	0.15 348	0.17 240	0.08 143	0.11 194	0.14 177	0.20 264	0.15 183	0.12 227	0.17 276	0.07 79	0.07 126	0.14 297	0.13 315	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

MIPNet	0.11 218	0.08 271	0.14 297	0.17 240	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.20 264	0.24 363	0.11 188	0.10 141	0.09 155	0.07 126	0.13 272	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

IPLGR	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.18 322	0.08 143	0.12 233	0.17 352	0.21 287	0.24 363	0.11 188	0.12 198	0.11 213	0.08 166	0.12 223	0.12 274	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.04 21	0.04 49

GMOStereo	0.11 218	0.09 346	0.07 8	0.19 380	0.08 143	0.12 233	0.28 552	0.13 74	0.17 236	0.11 188	0.17 276	0.14 276	0.12 294	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 206	0.09 397	0.07 304	0.04 21	0.04 49

error version	0.11 218	0.09 346	0.07 8	0.19 380	0.08 143	0.12 233	0.28 552	0.13 74	0.17 236	0.11 188	0.17 276	0.14 276	0.12 294	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 206	0.09 397	0.07 304	0.04 21	0.04 49

test-v	0.11 218	0.09 346	0.07 8	0.19 380	0.08 143	0.12 233	0.28 552	0.13 74	0.17 236	0.11 188	0.17 276	0.14 276	0.12 294	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 206	0.09 397	0.07 304	0.04 21	0.04 49

test-3	0.08 55	0.06 74	0.09 90	0.17 240	0.07 84	0.07 33	0.14 177	0.12 56	0.15 183	0.09 120	0.08 88	0.07 79	0.08 166	0.11 132	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.05 132	0.04 21	0.04 49

test_1	0.08 55	0.06 74	0.09 90	0.17 240	0.07 84	0.07 33	0.14 177	0.12 56	0.15 183	0.09 120	0.08 88	0.07 79	0.08 166	0.11 132	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.05 132	0.04 21	0.04 49

test_3	0.10 170	0.09 346	0.10 135	0.20 440	0.08 143	0.13 283	0.26 539	0.14 95	0.21 322	0.10 156	0.10 141	0.09 155	0.09 197	0.08 18	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.07 304	0.04 21	0.04 49

TRStereo	0.09 105	0.05 26	0.12 216	0.15 85	0.12 456	0.10 147	0.13 124	0.18 225	0.18 266	0.09 120	0.09 110	0.09 155	0.06 45	0.10 80	0.08 17	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.04 21	0.04 49

STrans-v2	0.10 170	0.07 165	0.12 216	0.18 322	0.07 84	0.10 147	0.14 177	0.21 287	0.11 74	0.11 188	0.15 243	0.12 231	0.10 233	0.11 132	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 211	0.04 21	0.04 49

OMP-Stereo	0.11 218	0.06 74	0.14 297	0.18 322	0.08 143	0.09 95	0.12 75	0.21 287	0.21 322	0.13 258	0.14 226	0.11 213	0.12 294	0.11 132	0.13 315	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.04 49

IIG-Stereo	0.11 218	0.06 74	0.13 262	0.17 240	0.08 143	0.11 194	0.12 75	0.22 311	0.17 236	0.14 279	0.17 276	0.11 213	0.12 294	0.12 223	0.12 274	0.06 125	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.04 49

CroCo-Stereo	0.09 105	0.08 271	0.08 40	0.22 488	0.09 264	0.09 95	0.19 439	0.15 127	0.12 104	0.07 46	0.07 46	0.08 128	0.06 45	0.08 18	0.07 1	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.04 46	0.05 117	0.04 49
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
test-2	0.11 218	0.09 346	0.07 8	0.19 380	0.08 143	0.12 233	0.28 552	0.13 74	0.17 236	0.11 188	0.17 276	0.14 276	0.12 294	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 206	0.09 397	0.07 304	0.04 21	0.04 49

cross-raft	0.10 170	0.09 346	0.09 90	0.19 380	0.07 84	0.11 194	0.25 530	0.13 74	0.15 183	0.08 84	0.11 182	0.12 231	0.10 233	0.09 39	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

test-1	0.10 170	0.07 165	0.16 382	0.19 380	0.08 143	0.11 194	0.24 515	0.14 95	0.18 266	0.09 120	0.07 46	0.09 155	0.08 166	0.07 4	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

iRaftStereo_RVC	0.10 170	0.07 165	0.09 90	0.17 240	0.09 264	0.11 194	0.17 352	0.18 225	0.12 104	0.09 120	0.12 198	0.10 188	0.07 126	0.11 132	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.08 374	0.04 21	0.04 49

CREStereo++_RVC	0.08 55	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 84	0.09 95	0.12 75	0.14 95	0.14 164	0.10 156	0.14 226	0.08 128	0.07 126	0.09 39	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 21	0.04 49
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 105	0.06 74	0.07 8	0.15 85	0.05 1	0.16 371	0.18 400	0.15 127	0.15 183	0.10 156	0.11 182	0.11 213	0.11 263	0.10 80	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

RALAANet	0.11 218	0.08 271	0.10 135	0.17 240	0.09 264	0.14 316	0.10 31	0.20 264	0.15 183	0.14 279	0.13 212	0.16 319	0.09 197	0.12 223	0.11 216	0.06 125	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.04 49

XX-Stereo	0.09 105	0.05 26	0.08 40	0.17 240	0.09 264	0.15 342	0.12 75	0.20 264	0.10 46	0.10 156	0.14 226	0.07 79	0.06 45	0.12 223	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.04 21	0.04 49

DCANet	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.16 164	0.06 16	0.09 95	0.17 352	0.15 127	0.19 283	0.13 258	0.17 276	0.10 188	0.11 263	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

ARAFT	0.12 287	0.08 271	0.17 412	0.19 380	0.09 264	0.14 316	0.18 400	0.20 264	0.12 104	0.12 227	0.13 212	0.14 276	0.11 263	0.15 319	0.12 274	0.06 125	0.05 206	0.10 444	0.09 420	0.05 117	0.04 49

EAI-Stereo	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.15 85	0.06 16	0.10 147	0.15 249	0.16 157	0.09 29	0.08 84	0.09 110	0.08 128	0.07 126	0.09 39	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.05 117	0.04 49

CFNet-RSSM	0.09 105	0.07 165	0.09 90	0.16 164	0.07 84	0.09 95	0.15 249	0.16 157	0.17 236	0.08 84	0.12 198	0.10 188	0.09 197	0.11 132	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

Gwc-CoAtRS	0.09 105	0.06 74	0.10 135	0.16 164	0.07 84	0.10 147	0.14 177	0.17 193	0.17 236	0.08 84	0.10 141	0.12 231	0.09 197	0.12 223	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

MLCV	0.12 287	0.07 165	0.16 382	0.18 322	0.06 16	0.15 342	0.17 352	0.19 253	0.21 322	0.18 379	0.25 404	0.17 339	0.13 332	0.14 297	0.13 315	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.04 49

WQFJA1	0.10 170	0.07 165	0.08 40	0.20 440	0.09 264	0.12 233	0.17 352	0.17 193	0.17 236	0.09 120	0.10 141	0.08 128	0.10 233	0.12 223	0.11 216	0.06 125	0.07 411	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.05 143

WQFJX	0.10 170	0.07 165	0.09 90	0.21 472	0.09 264	0.12 233	0.16 315	0.18 225	0.17 236	0.12 227	0.10 141	0.07 79	0.09 197	0.12 223	0.10 141	0.06 125	0.07 411	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.05 143

NLMM	0.10 170	0.07 165	0.08 40	0.20 440	0.09 264	0.12 233	0.17 352	0.17 193	0.17 236	0.09 120	0.10 141	0.08 128	0.10 233	0.12 223	0.11 216	0.06 125	0.07 411	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.05 143

NLSM1	0.10 170	0.07 165	0.07 8	0.19 380	0.08 143	0.13 283	0.16 315	0.21 287	0.15 183	0.11 188	0.10 141	0.06 22	0.10 233	0.10 80	0.11 216	0.07 272	0.08 440	0.08 315	0.07 304	0.05 117	0.05 143

NLCSM	0.11 218	0.09 346	0.09 90	0.23 512	0.11 423	0.12 233	0.19 439	0.18 225	0.18 266	0.12 227	0.11 182	0.07 79	0.09 197	0.11 132	0.10 141	0.07 272	0.08 440	0.07 225	0.07 304	0.06 221	0.05 143

GEAStereo	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.13 14	0.08 143	0.08 59	0.14 177	0.10 20	0.09 29	0.08 84	0.10 141	0.06 22	0.05 12	0.11 132	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

GSStereo	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.13 14	0.08 143	0.08 59	0.14 177	0.11 35	0.12 104	0.08 84	0.10 141	0.05 2	0.05 12	0.11 132	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

GS-Stereo							0.14 177	0.11 35	0.12 104	0.08 84	0.10 141	0.05 2	0.05 12	0.11 132	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

gasm-f	0.08 55	0.05 26	0.07 8	0.13 14	0.08 143	0.08 59	0.14 177	0.10 20	0.09 29	0.08 84	0.10 141	0.06 22	0.05 12	0.10 80	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.05 143

FE-Mocha	0.09 105	0.06 74	0.14 297	0.16 164	0.09 264	0.10 147	0.15 249	0.18 225	0.16 213	0.10 156	0.09 110	0.07 79	0.07 126	0.09 39	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.06 211	0.05 117	0.05 143

IGEV-FE	0.09 105	0.05 26	0.12 216	0.13 14	0.08 143	0.12 233	0.13 124	0.17 193	0.11 74	0.10 156	0.06 14	0.09 155	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.06 211	0.05 117	0.05 143

DDF-Stereo	0.08 55	0.04 1	0.09 90	0.15 85	0.10 372	0.06 11	0.13 124	0.09 11	0.14 164	0.06 13	0.06 14	0.07 79	0.06 45	0.09 39	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.08 357	0.05 143

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 90	0.13 14	0.06 16	0.05 4	0.09 18	0.11 35	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.06 45	0.09 39	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 117	0.05 143

zero-FE	0.08 55	0.04 1	0.09 90	0.15 85	0.10 372	0.05 4	0.14 177	0.09 11	0.14 164	0.07 46	0.06 14	0.07 79	0.06 45	0.09 39	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.08 357	0.05 143

GASTEREO	0.08 55	0.05 26	0.09 90	0.19 380	0.07 84	0.07 33	0.12 75	0.14 95	0.11 74	0.10 156	0.09 110	0.07 79	0.04 1	0.12 223	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

MSCF	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.19 380	0.08 143	0.06 11	0.12 75	0.14 95	0.11 74	0.10 156	0.09 110	0.07 79	0.04 1	0.11 132	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

z-ln-s-r	0.17 433	0.10 406	0.40 545	0.19 380	0.08 143	0.17 392	0.18 400	0.22 311	0.33 459	0.18 379	0.40 524	0.22 405	0.17 423	0.20 447	0.23 489	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.07 294	0.05 143

xyz-stereo-finetune	0.11 218	0.08 271	0.13 262	0.14 41	0.06 16	0.10 147	0.19 439	0.17 193	0.19 283	0.12 227	0.14 226	0.15 305	0.10 233	0.13 272	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.05 132	0.04 21	0.05 143

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 135	0.15 85	0.05 1	0.07 33	0.11 54	0.09 11	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 22	0.04 1	0.08 18	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 117	0.05 143

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 179	0.15 85	0.06 16	0.09 95	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 79	0.07 126	0.11 132	0.08 17	0.07 272	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 179	0.15 85	0.06 16	0.09 95	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 79	0.07 126	0.11 132	0.08 17	0.07 272	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

DFGA-Net	0.13 312	0.11 432	0.18 435	0.17 240	0.10 372	0.12 233	0.13 124	0.22 311	0.25 384	0.16 334	0.16 255	0.13 256	0.12 294	0.16 354	0.14 352	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.05 117	0.05 143

Reg-Stereo(zero)	0.08 55	0.05 26	0.08 40	0.16 164	0.06 16	0.12 233	0.11 54	0.15 127	0.10 46	0.12 227	0.09 110	0.10 188	0.08 166	0.11 132	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

SCV_C0	0.08 55	0.07 165	0.07 8	0.16 164	0.09 264	0.08 59	0.15 249	0.11 35	0.12 104	0.08 84	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.11 132	0.07 1	0.05 34	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.05 143

AIO-test2	0.10 170	0.08 271	0.10 135	0.23 512	0.08 143	0.11 194	0.10 31	0.23 331	0.23 347	0.08 84	0.09 110	0.08 128	0.05 12	0.10 80	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.08 315	0.09 420	0.05 117	0.05 143

fffft	0.09 105	0.06 74	0.12 216	0.16 164	0.07 84	0.09 95	0.17 352	0.12 56	0.11 74	0.08 84	0.07 46	0.09 155	0.06 45	0.11 132	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.05 143
1: 1. 1
999	0.09 105	0.05 26	0.13 262	0.15 85	0.08 143	0.10 147	0.14 177	0.15 127	0.11 74	0.10 156	0.08 88	0.08 128	0.08 166	0.16 354	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.05 143

fffy	0.09 105	0.08 271	0.09 90	0.16 164	0.07 84	0.13 283	0.17 352	0.13 74	0.12 104	0.08 84	0.09 110	0.08 128	0.09 197	0.13 272	0.11 216	0.05 34	0.05 206	0.07 225	0.05 132	0.04 21	0.05 143

UGAM	0.13 312	0.10 406	0.09 90	0.22 488	0.08 143	0.12 233	0.20 462	0.17 193	0.23 347	0.21 432	0.16 255	0.13 256	0.13 332	0.19 422	0.12 274	0.07 272	0.05 206	0.13 509	0.11 492	0.07 294	0.05 143

rvit_stereo_0083	0.12 287	0.08 271	0.17 412	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.14 95	0.26 398	0.11 188	0.14 226	0.13 256	0.10 233	0.12 223	0.12 274	0.10 438	0.08 440	0.09 397	0.07 304	0.07 294	0.05 143

rvit_stereo_0081	0.11 218	0.08 271	0.15 348	0.16 164	0.09 264	0.10 147	0.14 177	0.14 95	0.24 363	0.11 188	0.13 212	0.13 256	0.09 197	0.11 132	0.12 274	0.10 438	0.07 411	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.05 143

rvit_stereo_0082	0.11 218	0.08 271	0.15 348	0.16 164	0.09 264	0.10 147	0.14 177	0.14 95	0.24 363	0.11 188	0.13 212	0.13 256	0.09 197	0.11 132	0.12 274	0.10 438	0.07 411	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.05 143

Occ-G	0.08 55	0.05 26	0.06 4	0.14 41	0.07 84	0.08 59	0.14 177	0.13 74	0.15 183	0.07 46	0.11 182	0.07 79	0.05 12	0.09 39	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

Pointernet	0.09 105	0.04 1	0.09 90	0.16 164	0.08 143	0.13 283	0.10 31	0.15 127	0.17 236	0.09 120	0.07 46	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.08 337	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 221	0.05 143

U	0.08 55	0.07 165	0.09 90	0.19 380	0.10 372	0.10 147	0.13 124	0.12 56	0.17 236	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.05 12	0.07 4	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.06 221	0.05 143

rvit_stereo_0080	0.10 170	0.08 271	0.14 297	0.15 85	0.09 264	0.07 33	0.15 249	0.16 157	0.16 213	0.11 188	0.10 141	0.14 276	0.08 166	0.12 223	0.10 141	0.09 397	0.07 411	0.07 225	0.06 211	0.07 294	0.05 143

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 105	0.10 406	0.31 520	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.14 177	0.10 20	0.10 46	0.07 46	0.07 46	0.06 22	0.04 1	0.11 132	0.07 1	0.12 491	0.04 24	0.07 225	0.05 132	0.05 117	0.05 143

rvit_stereo_ft	0.12 287	0.07 165	0.13 262	0.19 380	0.10 372	0.12 233	0.17 352	0.16 157	0.16 213	0.12 227	0.13 212	0.15 305	0.10 233	0.14 297	0.13 315	0.09 397	0.06 339	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.05 143

trnet	0.08 55	0.05 26	0.07 8	0.12 5	0.05 1	0.12 233	0.11 54	0.13 74	0.10 46	0.08 84	0.13 212	0.09 155	0.08 166	0.11 132	0.10 141	0.08 337	0.05 206	0.05 34	0.03 1	0.06 221	0.05 143

testlalala2	0.10 170	0.06 74	0.11 179	0.20 440	0.10 372	0.10 147	0.12 75	0.17 193	0.12 104	0.12 227	0.13 212	0.09 155	0.07 126	0.11 132	0.13 315	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.05 143

H2IRNET	0.10 170	0.09 346	0.09 90	0.18 322	0.09 264	0.12 233	0.15 249	0.14 95	0.21 322	0.10 156	0.10 141	0.10 188	0.10 233	0.10 80	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.08 374	0.06 221	0.05 143

MGS-Stereo	0.09 105	0.07 165	0.12 216	0.15 85	0.08 143	0.09 95	0.15 249	0.12 56	0.12 104	0.07 46	0.10 141	0.08 128	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.05 143

CoDeX	0.12 287	0.07 165	0.12 216	0.17 240	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.23 331	0.27 408	0.13 258	0.17 276	0.16 319	0.11 263	0.14 297	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.05 143

whm_eth	0.10 170	0.08 271	0.14 297	0.15 85	0.09 264	0.07 33	0.15 249	0.16 157	0.16 213	0.11 188	0.10 141	0.14 276	0.08 166	0.12 223	0.10 141	0.09 397	0.07 411	0.07 225	0.06 211	0.07 294	0.05 143

IGEV_Zeroshot_test	0.09 105	0.05 26	0.12 216	0.13 14	0.08 143	0.12 233	0.13 124	0.17 193	0.11 74	0.10 156	0.06 14	0.09 155	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.06 211	0.05 117	0.05 143

StereoVision	0.13 312	0.12 450	0.09 90	0.24 522	0.10 372	0.15 342	0.21 482	0.21 287	0.20 306	0.12 227	0.24 376	0.10 188	0.10 233	0.16 354	0.10 141	0.09 397	0.11 504	0.12 494	0.12 512	0.06 221	0.05 143

UniTT-Stereo	0.09 105	0.07 165	0.08 40	0.18 322	0.08 143	0.13 283	0.11 54	0.12 56	0.11 74	0.10 156	0.12 198	0.05 2	0.07 126	0.09 39	0.09 61	0.07 272	0.05 206	0.05 34	0.05 132	0.05 117	0.05 143

MIM_Stereo	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.12 75	0.20 264	0.14 164	0.13 258	0.13 212	0.09 155	0.05 12	0.12 223	0.08 17	0.05 34	0.06 339	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.05 143

testlalala_base	0.10 170	0.09 346	0.14 297	0.21 472	0.08 143	0.10 147	0.14 177	0.13 74	0.10 46	0.07 46	0.15 243	0.07 79	0.08 166	0.10 80	0.12 274	0.08 337	0.05 206	0.05 34	0.03 1	0.06 221	0.05 143

GCAP-Stereo	0.09 105	0.07 165	0.13 262	0.18 322	0.06 16	0.11 194	0.07 3	0.13 74	0.12 104	0.09 120	0.10 141	0.07 79	0.09 197	0.13 272	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

Any-RAFT	0.10 170	0.05 26	0.09 90	0.14 41	0.07 84	0.13 283	0.14 177	0.21 287	0.15 183	0.11 188	0.12 198	0.12 231	0.09 197	0.12 223	0.09 61	0.07 272	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.05 143

RAFT-Test	0.09 105	0.06 74	0.10 135	0.15 85	0.07 84	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.13 139	0.09 120	0.10 141	0.10 188	0.09 197	0.12 223	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

LL-Strereo2	0.10 170	0.10 406	0.15 348	0.18 322	0.08 143	0.15 342	0.09 18	0.17 193	0.14 164	0.14 279	0.10 141	0.09 155	0.07 126	0.16 354	0.10 141	0.05 34	0.05 206	0.10 444	0.07 304	0.06 221	0.05 143

LL-Strereo	0.13 312	0.09 346	0.11 179	0.20 440	0.10 372	0.11 194	0.18 400	0.32 475	0.24 363	0.15 306	0.15 243	0.14 276	0.13 332	0.19 422	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.09 397	0.08 374	0.04 21	0.05 143

4D-IteraStereo	0.09 105	0.07 165	0.10 135	0.18 322	0.07 84	0.09 95	0.15 249	0.17 193	0.15 183	0.10 156	0.11 182	0.10 188	0.07 126	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.03 1	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.05 143

anonymousdsp2	0.11 218	0.07 165	0.10 135	0.16 164	0.09 264	0.13 283	0.14 177	0.18 225	0.22 336	0.13 258	0.14 226	0.12 231	0.09 197	0.14 297	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.05 143

LoS	0.09 105	0.05 26	0.11 179	0.13 14	0.07 84	0.14 316	0.11 54	0.15 127	0.15 183	0.09 120	0.09 110	0.12 231	0.09 197	0.15 319	0.10 141	0.07 272	0.05 206	0.05 34	0.03 1	0.05 117	0.05 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 55	0.04 1	0.08 40	0.14 41	0.07 84	0.09 95	0.14 177	0.11 35	0.09 29	0.08 84	0.09 110	0.11 213	0.06 45	0.12 223	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 117	0.05 143

Selective-RAFT	0.11 218	0.10 406	0.11 179	0.21 472	0.08 143	0.16 371	0.13 124	0.20 264	0.22 336	0.10 156	0.10 141	0.11 213	0.10 233	0.15 319	0.11 216	0.05 34	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.05 143

CroCo-Stereo Lap2	0.09 105	0.09 346	0.08 40	0.22 488	0.09 264	0.09 95	0.19 439	0.16 157	0.12 104	0.09 120	0.10 141	0.05 2	0.05 12	0.08 18	0.08 17	0.06 125	0.06 339	0.07 225	0.05 132	0.05 117	0.05 143

TestStereo1	0.13 312	0.08 271	0.08 40	0.19 380	0.08 143	0.18 411	0.29 561	0.23 331	0.16 213	0.17 349	0.20 322	0.16 319	0.10 233	0.12 223	0.13 315	0.06 125	0.06 339	0.08 315	0.06 211	0.05 117	0.05 143

DCANet-4	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.16 164	0.06 16	0.09 95	0.17 352	0.18 225	0.19 283	0.13 258	0.16 255	0.09 155	0.14 356	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

fff	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.15 85	0.07 84	0.09 95	0.17 352	0.16 157	0.20 306	0.13 258	0.16 255	0.10 188	0.11 263	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

SA-5K	0.13 312	0.08 271	0.08 40	0.19 380	0.08 143	0.18 411	0.29 561	0.23 331	0.16 213	0.17 349	0.20 322	0.16 319	0.10 233	0.12 223	0.13 315	0.06 125	0.06 339	0.08 315	0.06 211	0.05 117	0.05 143

Sa-1000	0.12 287	0.08 271	0.08 40	0.18 322	0.08 143	0.14 316	0.22 492	0.22 311	0.18 266	0.15 306	0.20 322	0.17 339	0.11 263	0.10 80	0.10 141	0.06 125	0.05 206	0.09 397	0.09 420	0.05 117	0.05 143

iRaft-Stereo_20w	0.09 105	0.05 26	0.13 262	0.14 41	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.18 225	0.10 46	0.11 188	0.08 88	0.08 128	0.05 12	0.10 80	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.05 143

GLC_STEREO	0.11 218	0.07 165	0.11 179	0.17 240	0.07 84	0.09 95	0.13 124	0.15 127	0.24 363	0.12 227	0.13 212	0.12 231	0.08 166	0.18 407	0.11 216	0.06 125	0.08 440	0.08 315	0.06 211	0.05 117	0.05 143

CrosDoStereo	0.12 287	0.06 74	0.12 216	0.14 41	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.17 193	0.22 336	0.19 395	0.24 376	0.15 305	0.11 263	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.07 304	0.05 117	0.05 143

AAGNet	0.11 218	0.07 165	0.16 382	0.19 380	0.09 264	0.08 59	0.13 124	0.18 225	0.13 139	0.16 334	0.21 344	0.13 256	0.14 356	0.11 132	0.14 352	0.06 125	0.04 24	0.09 397	0.06 211	0.06 221	0.05 143

TransformOpticalFlow	0.10 170	0.08 271	0.13 262	0.18 322	0.07 84	0.09 95	0.15 249	0.19 253	0.15 183	0.12 227	0.17 276	0.11 213	0.11 263	0.11 132	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 211	0.05 117	0.05 143

DeepStereo_LL	0.12 287	0.06 74	0.12 216	0.14 41	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.17 193	0.22 336	0.19 395	0.24 376	0.15 305	0.11 263	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.07 304	0.05 117	0.05 143

DEmStereo	0.12 287	0.06 74	0.14 297	0.14 41	0.10 372	0.16 371	0.15 249	0.16 157	0.24 363	0.17 349	0.24 376	0.13 256	0.14 356	0.12 223	0.13 315	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.05 143

SST-Stereo	0.10 170	0.07 165	0.15 348	0.18 322	0.09 264	0.06 11	0.12 75	0.17 193	0.11 74	0.15 306	0.17 276	0.13 256	0.12 294	0.10 80	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.09 397	0.06 211	0.06 221	0.05 143

THIR-Stereo	0.12 287	0.07 165	0.11 179	0.15 85	0.08 143	0.14 316	0.16 315	0.17 193	0.25 384	0.16 334	0.24 376	0.14 276	0.12 294	0.12 223	0.14 352	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.07 304	0.05 117	0.05 143

RAFT_R40	0.11 218	0.07 165	0.14 297	0.18 322	0.09 264	0.06 11	0.13 124	0.17 193	0.16 213	0.14 279	0.18 301	0.15 305	0.12 294	0.10 80	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.09 397	0.06 211	0.06 221	0.05 143

DRaft	0.12 287	0.06 74	0.11 179	0.14 41	0.09 264	0.14 316	0.17 352	0.21 287	0.30 438	0.17 349	0.28 444	0.10 188	0.15 374	0.10 80	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.05 143

PFNet	0.12 287	0.06 74	0.17 412	0.17 240	0.08 143	0.09 95	0.15 249	0.26 388	0.20 306	0.16 334	0.16 255	0.14 276	0.11 263	0.12 223	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.05 143

RAFT-345	0.11 218	0.07 165	0.15 348	0.16 164	0.08 143	0.08 59	0.12 75	0.15 127	0.10 46	0.11 188	0.36 498	0.09 155	0.09 197	0.11 132	0.12 274	0.05 34	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.04 21	0.05 143

AnonymousM	0.09 105	0.05 26	0.10 135	0.14 41	0.06 16	0.09 95	0.13 124	0.19 253	0.14 164	0.13 258	0.11 182	0.09 155	0.08 166	0.13 272	0.10 141	0.08 337	0.05 206	0.08 315	0.05 132	0.05 117	0.05 143

RAFT	0.13 312	0.09 346	0.11 179	0.18 322	0.08 143	0.15 342	0.24 515	0.20 264	0.19 283	0.21 432	0.21 344	0.17 339	0.12 294	0.16 354	0.09 61	0.06 125	0.07 411	0.10 444	0.09 420	0.05 117	0.05 143

TestStereo	0.13 312	0.14 491	0.11 179	0.23 512	0.08 143	0.15 342	0.21 482	0.20 264	0.23 347	0.14 279	0.24 376	0.16 319	0.12 294	0.16 354	0.14 352	0.05 34	0.06 339	0.08 315	0.06 211	0.09 420	0.05 143

raft+_RVC	0.11 218	0.07 165	0.09 90	0.16 164	0.07 84	0.10 147	0.11 54	0.24 354	0.20 306	0.12 227	0.15 243	0.12 231	0.08 166	0.12 223	0.13 315	0.07 272	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.05 143

TANstereo	0.09 105	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.11 194	0.14 177	0.15 127	0.19 283	0.11 188	0.15 243	0.10 188	0.06 45	0.12 223	0.09 61	0.07 272	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.05 143

XX-TBD	0.09 105	0.06 74	0.07 8	0.14 41	0.07 84	0.12 233	0.16 315	0.14 95	0.13 139	0.11 188	0.12 198	0.09 155	0.08 166	0.10 80	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 221	0.05 143

raftrobust	0.09 105	0.06 74	0.10 135	0.17 240	0.08 143	0.09 95	0.10 31	0.18 225	0.16 213	0.10 156	0.09 110	0.12 231	0.07 126	0.12 223	0.10 141	0.08 337	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.05 143

csc	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.15 85	0.07 84	0.09 95	0.17 352	0.16 157	0.20 306	0.13 258	0.16 255	0.10 188	0.11 263	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

cscssc	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.15 85	0.07 84	0.09 95	0.17 352	0.16 157	0.20 306	0.13 258	0.16 255	0.10 188	0.11 263	0.11 132	0.12 274	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 143

111	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.15 85	0.07 84	0.10 147	0.14 177	0.21 287	0.23 347	0.11 188	0.12 198	0.14 276	0.11 263	0.13 272	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 117	0.05 143

R-Stereo Train	0.10 170	0.06 74	0.10 135	0.17 240	0.08 143	0.11 194	0.14 177	0.23 331	0.11 74	0.12 227	0.19 310	0.11 213	0.08 166	0.09 39	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.05 143

RAFT-Stereo	0.10 170	0.06 74	0.10 135	0.17 240	0.08 143	0.11 194	0.14 177	0.23 331	0.11 74	0.12 227	0.19 310	0.11 213	0.08 166	0.09 39	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.05 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 170	0.06 74	0.12 216	0.14 41	0.06 16	0.11 194	0.10 31	0.18 225	0.18 266	0.13 258	0.16 255	0.14 276	0.11 263	0.15 319	0.13 315	0.06 125	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.06 221	0.05 143
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.13 312	0.10 406	0.18 435	0.19 380	0.08 143	0.13 283	0.18 400	0.20 264	0.26 398	0.15 306	0.23 364	0.15 305	0.13 332	0.14 297	0.14 352	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.05 143

WQFJA1++	0.08 55	0.04 1	0.11 179	0.14 41	0.07 84	0.11 194	0.11 54	0.11 35	0.07 10	0.07 46	0.07 46	0.07 79	0.06 45	0.10 80	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.06 235

252Zero-FE	0.08 55	0.04 1	0.09 90	0.13 14	0.07 84	0.12 233	0.11 54	0.13 74	0.14 164	0.06 13	0.05 7	0.06 22	0.05 12	0.09 39	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 117	0.06 235

S2M2_XL	0.08 55	0.06 74	0.12 216	0.12 5	0.08 143	0.09 95	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 84	0.07 46	0.07 79	0.06 45	0.09 39	0.09 61	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.05 132	0.08 357	0.06 235
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 218	0.07 165	0.13 262	0.13 14	0.07 84	0.11 194	0.19 439	0.17 193	0.12 104	0.15 306	0.15 243	0.17 339	0.12 294	0.13 272	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.05 132	0.04 21	0.06 235

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 90	0.17 240	0.06 16	0.05 4	0.10 31	0.11 35	0.09 29	0.06 13	0.06 14	0.07 79	0.05 12	0.09 39	0.09 61	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.07 294	0.06 235

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 26	0.10 135	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 22	0.06 45	0.07 4	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.06 235

G2L-Stereo_test	0.14 346	0.07 165	0.11 179	0.13 14	0.08 143	0.12 233	0.16 315	0.30 454	0.28 422	0.20 418	0.23 364	0.20 378	0.16 400	0.17 386	0.18 429	0.07 272	0.05 206	0.05 34	0.05 132	0.07 294	0.06 235

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 135	0.15 85	0.06 16	0.07 33	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 22	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.07 272	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.06 235

HI	0.11 218	0.06 74	0.11 179	0.13 14	0.09 264	0.09 95	0.14 177	0.21 287	0.10 46	0.19 395	0.17 276	0.14 276	0.09 197	0.16 354	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.08 374	0.07 294	0.06 235

CoSv	0.11 218	0.06 74	0.11 179	0.13 14	0.09 264	0.09 95	0.14 177	0.21 287	0.10 46	0.19 395	0.17 276	0.14 276	0.09 197	0.16 354	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.08 374	0.07 294	0.06 235

AIO-test1	0.10 170	0.07 165	0.10 135	0.23 512	0.07 84	0.09 95	0.13 124	0.21 287	0.14 164	0.11 188	0.12 198	0.09 155	0.07 126	0.11 132	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.09 397	0.10 460	0.03 1	0.06 235

IGEV-RUCA	0.08 55	0.06 74	0.11 179	0.14 41	0.09 264	0.10 147	0.12 75	0.10 20	0.12 104	0.06 13	0.07 46	0.07 79	0.06 45	0.09 39	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.05 117	0.06 235

tt45	0.09 105	0.06 74	0.11 179	0.15 85	0.07 84	0.11 194	0.16 315	0.13 74	0.11 74	0.09 120	0.06 14	0.08 128	0.06 45	0.13 272	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

PAM_32	0.09 105	0.05 26	0.17 412	0.15 85	0.08 143	0.10 147	0.15 249	0.14 95	0.15 183	0.09 120	0.08 88	0.09 155	0.07 126	0.14 297	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.05 117	0.06 235

PAM	0.10 170	0.05 26	0.16 382	0.15 85	0.08 143	0.09 95	0.16 315	0.15 127	0.16 213	0.12 227	0.09 110	0.09 155	0.07 126	0.13 272	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.05 117	0.06 235

rvit_0105_6	0.14 346	0.09 346	0.18 435	0.17 240	0.10 372	0.10 147	0.16 315	0.19 253	0.26 398	0.12 227	0.18 301	0.17 339	0.12 294	0.18 407	0.12 274	0.15 534	0.11 504	0.12 494	0.10 460	0.09 420	0.06 235

rvit_0105_5	0.14 346	0.09 346	0.13 262	0.17 240	0.09 264	0.14 316	0.23 503	0.24 354	0.27 408	0.14 279	0.15 243	0.18 352	0.12 294	0.17 386	0.14 352	0.14 530	0.11 504	0.10 444	0.10 460	0.08 357	0.06 235

rvit_0105_4	0.14 346	0.09 346	0.17 412	0.17 240	0.10 372	0.12 233	0.19 439	0.23 331	0.27 408	0.14 279	0.20 322	0.17 339	0.13 332	0.17 386	0.13 315	0.15 534	0.11 504	0.11 475	0.10 460	0.09 420	0.06 235

rvit_0105_3	0.15 389	0.09 346	0.14 297	0.19 380	0.12 456	0.15 342	0.25 530	0.25 370	0.29 429	0.15 306	0.17 276	0.20 378	0.13 332	0.17 386	0.14 352	0.13 516	0.11 504	0.12 494	0.14 526	0.07 294	0.06 235

UGAM-zero	0.09 105	0.05 26	0.15 348	0.15 85	0.08 143	0.09 95	0.13 124	0.19 253	0.15 183	0.11 188	0.15 243	0.07 79	0.07 126	0.09 39	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

rvit_stereo_0081_aga	0.11 218	0.09 346	0.14 297	0.18 322	0.09 264	0.13 283	0.14 177	0.14 95	0.19 283	0.10 156	0.18 301	0.16 319	0.09 197	0.12 223	0.09 61	0.10 438	0.06 339	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.06 235

model_zeroshot	0.10 170	0.04 1	0.11 179	0.15 85	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.20 264	0.13 139	0.11 188	0.10 141	0.12 231	0.07 126	0.12 223	0.10 141	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.06 235

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 29	0.06 13	0.06 14	0.06 22	0.06 45	0.06 1	0.08 17	0.06 125	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 221	0.06 235

DispNO	0.14 346	0.08 271	0.17 412	0.19 380	0.12 456	0.11 194	0.21 482	0.23 331	0.29 429	0.17 349	0.23 364	0.18 352	0.17 423	0.15 319	0.15 380	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.08 374	0.07 294	0.06 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 170	0.08 271	0.12 216	0.16 164	0.08 143	0.15 342	0.16 315	0.18 225	0.18 266	0.10 156	0.09 110	0.09 155	0.08 166	0.11 132	0.12 274	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.06 211	0.07 294	0.06 235

SMFormer	0.14 346	0.07 165	0.17 412	0.14 41	0.08 143	0.16 371	0.17 352	0.26 388	0.27 408	0.19 395	0.20 322	0.18 352	0.15 374	0.15 319	0.17 411	0.08 337	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.07 294	0.06 235

tta	0.14 346	0.07 165	0.17 412	0.14 41	0.08 143	0.16 371	0.17 352	0.26 388	0.27 408	0.19 395	0.20 322	0.18 352	0.15 374	0.15 319	0.17 411	0.08 337	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.06 235

qqq1	0.13 312	0.07 165	0.17 412	0.14 41	0.08 143	0.16 371	0.17 352	0.26 388	0.27 408	0.19 395	0.20 322	0.18 352	0.15 374	0.15 319	0.11 216	0.08 337	0.05 206	0.05 34	0.05 132	0.06 221	0.06 235

fff1	0.13 312	0.07 165	0.17 412	0.14 41	0.08 143	0.16 371	0.17 352	0.26 388	0.27 408	0.19 395	0.20 322	0.18 352	0.15 374	0.15 319	0.11 216	0.08 337	0.05 206	0.05 34	0.05 132	0.06 221	0.06 235

MyStereo07	0.10 170	0.07 165	0.10 135	0.17 240	0.09 264	0.14 316	0.18 400	0.15 127	0.15 183	0.09 120	0.06 14	0.06 22	0.07 126	0.12 223	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.06 235

MyStereo06	0.10 170	0.07 165	0.12 216	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.18 400	0.19 253	0.12 104	0.12 227	0.08 88	0.07 79	0.07 126	0.11 132	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.06 221	0.06 235

MyStereo05	0.13 312	0.07 165	0.10 135	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.18 400	0.27 409	0.35 480	0.17 349	0.14 226	0.15 305	0.11 263	0.15 319	0.13 315	0.06 125	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.06 221	0.06 235

MyStereo04	0.13 312	0.07 165	0.10 135	0.17 240	0.09 264	0.14 316	0.18 400	0.29 440	0.38 498	0.17 349	0.14 226	0.16 319	0.10 233	0.15 319	0.13 315	0.06 125	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.06 235

cc1	0.10 170	0.08 271	0.12 216	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.15 249	0.16 157	0.18 266	0.09 120	0.09 110	0.06 22	0.06 45	0.10 80	0.07 1	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.06 235

ff7	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.12 104	0.10 156	0.06 14	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

IGEVStereo-DCA	0.09 105	0.06 74	0.11 179	0.15 85	0.10 372	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.12 104	0.10 156	0.06 14	0.08 128	0.06 45	0.10 80	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

ffff	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.12 104	0.10 156	0.06 14	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

rrr	0.09 105	0.06 74	0.12 216	0.15 85	0.10 372	0.11 194	0.16 315	0.16 157	0.15 183	0.10 156	0.06 14	0.08 128	0.06 45	0.10 80	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

ffm	0.12 287	0.09 346	0.14 297	0.16 164	0.08 143	0.17 392	0.17 352	0.15 127	0.19 283	0.15 306	0.25 404	0.19 366	0.13 332	0.10 80	0.07 1	0.06 125	0.04 24	0.09 397	0.08 374	0.06 221	0.06 235

ff1	0.13 312	0.09 346	0.14 297	0.16 164	0.08 143	0.17 392	0.17 352	0.15 127	0.19 283	0.15 306	0.25 404	0.19 366	0.13 332	0.14 297	0.20 448	0.06 125	0.04 24	0.09 397	0.08 374	0.06 221	0.06 235

11t	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.12 104	0.10 156	0.06 14	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

tt1	0.10 170	0.08 271	0.12 216	0.17 240	0.09 264	0.12 233	0.16 315	0.15 127	0.19 283	0.09 120	0.08 88	0.06 22	0.06 45	0.10 80	0.07 1	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 221	0.06 235

1111x	0.15 389	0.08 271	0.12 216	0.18 322	0.07 84	0.18 411	0.25 530	0.31 464	0.24 363	0.17 349	0.24 376	0.26 453	0.15 374	0.13 272	0.23 489	0.07 272	0.07 411	0.08 315	0.09 420	0.07 294	0.06 235

plain	0.10 170	0.08 271	0.10 135	0.19 380	0.09 264	0.10 147	0.15 249	0.14 95	0.13 139	0.13 258	0.15 243	0.09 155	0.12 294	0.13 272	0.12 274	0.07 272	0.05 206	0.09 397	0.06 211	0.06 221	0.06 235

anonymousdsp	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.12 104	0.09 120	0.06 14	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

anonymousa	0.13 312	0.07 165	0.13 262	0.18 322	0.09 264	0.13 283	0.17 352	0.19 253	0.29 429	0.15 306	0.24 376	0.15 305	0.14 356	0.14 297	0.14 352	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.09 420	0.05 117	0.06 235

ProNet	0.09 105	0.07 165	0.10 135	0.17 240	0.08 143	0.10 147	0.15 249	0.15 127	0.12 104	0.09 120	0.06 14	0.07 79	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.06 235

ccc-4	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.12 104	0.10 156	0.06 14	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

RAFT+CT+SA	0.13 312	0.11 432	0.09 90	0.19 380	0.09 264	0.15 342	0.28 552	0.22 311	0.22 336	0.15 306	0.26 421	0.10 188	0.10 233	0.11 132	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.08 374	0.07 294	0.06 235

IGEV-Stereo	0.09 105	0.07 165	0.11 179	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.12 104	0.09 120	0.06 14	0.06 22	0.06 45	0.11 132	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 287	0.09 346	0.12 216	0.19 380	0.08 143	0.09 95	0.12 75	0.21 287	0.21 322	0.19 395	0.14 226	0.11 213	0.09 197	0.20 447	0.16 396	0.05 34	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.06 235

psmg	0.14 346	0.09 346	0.14 297	0.17 240	0.10 372	0.15 342	0.17 352	0.29 440	0.19 283	0.17 349	0.21 344	0.25 443	0.16 400	0.15 319	0.14 352	0.08 337	0.06 339	0.08 315	0.08 374	0.07 294	0.06 235

CIPLG	0.11 218	0.08 271	0.14 297	0.17 240	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.17 193	0.15 183	0.14 279	0.11 182	0.16 319	0.09 197	0.16 354	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

dd	0.15 389	0.16 509	0.16 382	0.19 380	0.09 264	0.15 342	0.18 400	0.21 287	0.25 384	0.23 461	0.20 322	0.21 387	0.09 197	0.21 464	0.16 396	0.10 438	0.06 339	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.06 235

IPLGR_C	0.11 218	0.08 271	0.14 297	0.17 240	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.17 193	0.15 183	0.14 279	0.10 141	0.16 319	0.09 197	0.16 354	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

ACRE	0.11 218	0.08 271	0.14 297	0.17 240	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.17 193	0.14 164	0.14 279	0.10 141	0.16 319	0.09 197	0.16 354	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

GwcNet-ADL	0.13 312	0.08 271	0.14 297	0.20 440	0.09 264	0.11 194	0.20 462	0.30 454	0.24 363	0.13 258	0.14 226	0.18 352	0.14 356	0.13 272	0.14 352	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.07 294	0.06 235

RAFT-RH_RVC	0.11 218	0.06 74	0.14 297	0.16 164	0.09 264	0.12 233	0.12 75	0.17 193	0.12 104	0.13 258	0.41 535	0.11 213	0.10 233	0.13 272	0.12 274	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.05 132	0.04 21	0.06 235

IRAFT_RVC	0.12 287	0.08 271	0.16 382	0.19 380	0.08 143	0.07 33	0.15 249	0.24 354	0.23 347	0.14 279	0.14 226	0.15 305	0.12 294	0.12 223	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.09 397	0.06 211	0.06 221	0.06 235

rafts_anoy	0.11 218	0.06 74	0.10 135	0.17 240	0.08 143	0.10 147	0.14 177	0.17 193	0.14 164	0.13 258	0.13 212	0.12 231	0.10 233	0.11 132	0.12 274	0.07 272	0.04 24	0.09 397	0.11 492	0.07 294	0.06 235

test_xeample3	0.09 105	0.06 74	0.12 216	0.16 164	0.09 264	0.11 194	0.15 249	0.16 157	0.13 139	0.10 156	0.06 14	0.08 128	0.06 45	0.10 80	0.09 61	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235

GMStereo	0.13 312	0.14 491	0.14 297	0.18 322	0.09 264	0.15 342	0.16 315	0.20 264	0.24 363	0.16 334	0.17 276	0.10 188	0.10 233	0.16 354	0.13 315	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.07 294	0.06 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 312	0.07 165	0.14 297	0.17 240	0.09 264	0.15 342	0.16 315	0.28 428	0.27 408	0.14 279	0.17 276	0.12 231	0.13 332	0.14 297	0.11 216	0.08 337	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.07 294	0.06 235

delet	0.17 433	0.08 271	0.17 412	0.19 380	0.11 423	0.20 449	0.21 482	0.30 454	0.37 491	0.17 349	0.26 421	0.19 366	0.19 453	0.19 422	0.21 468	0.08 337	0.08 440	0.09 397	0.11 492	0.06 221	0.06 235

UNet	0.17 433	0.09 346	0.18 435	0.19 380	0.12 456	0.27 526	0.19 439	0.33 495	0.29 429	0.21 432	0.24 376	0.23 423	0.19 453	0.19 422	0.18 429	0.07 272	0.06 339	0.08 315	0.07 304	0.08 357	0.06 235

UPFNet	0.16 412	0.08 271	0.12 216	0.20 440	0.12 456	0.20 449	0.23 503	0.28 428	0.26 398	0.17 349	0.24 376	0.22 405	0.19 453	0.19 422	0.21 468	0.09 397	0.07 411	0.08 315	0.09 420	0.08 357	0.06 235

CREStereo	0.09 105	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 16	0.13 283	0.14 177	0.14 95	0.10 46	0.08 84	0.13 212	0.09 155	0.08 166	0.11 132	0.10 141	0.08 337	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 221	0.06 235
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
ac_64	0.16 412	0.08 271	0.15 348	0.18 322	0.10 372	0.22 475	0.18 400	0.24 354	0.21 322	0.18 379	0.24 376	0.29 479	0.18 437	0.19 422	0.22 477	0.09 397	0.07 411	0.08 315	0.09 420	0.07 294	0.06 235

ACVNet	0.15 389	0.09 346	0.15 348	0.13 14	0.12 456	0.14 316	0.20 462	0.22 311	0.33 459	0.17 349	0.26 421	0.21 387	0.16 400	0.17 386	0.21 468	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.08 357	0.06 235

acv_ft	0.15 389	0.09 346	0.15 348	0.19 380	0.10 372	0.16 371	0.17 352	0.25 370	0.33 459	0.19 395	0.26 421	0.21 387	0.17 423	0.17 386	0.18 429	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.08 357	0.06 235

cf-r	0.13 312	0.07 165	0.12 216	0.16 164	0.08 143	0.14 316	0.19 439	0.20 264	0.25 384	0.17 349	0.25 404	0.21 387	0.16 400	0.14 297	0.14 352	0.10 438	0.05 206	0.06 124	0.08 374	0.06 221	0.06 235

PMTNet	0.09 105	0.05 26	0.09 90	0.12 5	0.06 16	0.12 233	0.14 177	0.15 127	0.11 74	0.09 120	0.13 212	0.10 188	0.07 126	0.13 272	0.10 141	0.15 534	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.07 294	0.06 235

DIP-Stereo	0.11 218	0.07 165	0.14 297	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.09 18	0.16 157	0.16 213	0.11 188	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.15 319	0.13 315	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.05 117	0.06 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 287	0.08 271	0.14 297	0.18 322	0.07 84	0.15 342	0.07 3	0.22 311	0.18 266	0.16 334	0.19 310	0.18 352	0.14 356	0.16 354	0.15 380	0.07 272	0.05 206	0.05 34	0.05 132	0.06 221	0.06 235

RASNet	0.14 346	0.07 165	0.14 297	0.16 164	0.08 143	0.18 411	0.14 177	0.29 440	0.20 306	0.17 349	0.25 404	0.21 387	0.18 437	0.20 447	0.19 442	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.08 374	0.06 221	0.06 235

HSM-Net_RVC	0.14 346	0.08 271	0.11 179	0.15 85	0.08 143	0.15 342	0.15 249	0.27 409	0.29 429	0.19 395	0.21 344	0.29 479	0.14 356	0.17 386	0.13 315	0.06 125	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.07 294	0.06 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 389	0.10 406	0.17 412	0.17 240	0.08 143	0.18 411	0.09 18	0.28 428	0.25 384	0.19 395	0.24 376	0.24 429	0.17 423	0.17 386	0.14 352	0.08 337	0.06 339	0.09 397	0.10 460	0.07 294	0.06 235

AANet_RVC	0.16 412	0.10 406	0.10 135	0.18 322	0.09 264	0.18 411	0.19 439	0.26 388	0.31 445	0.22 448	0.35 495	0.21 387	0.21 469	0.22 477	0.16 396	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.07 294	0.06 235

HSM	0.15 389	0.08 271	0.14 297	0.16 164	0.09 264	0.16 371	0.14 177	0.28 428	0.25 384	0.19 395	0.23 364	0.37 533	0.16 400	0.20 447	0.15 380	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.07 294	0.06 235

LE_ROB	0.50 580	0.07 165	0.14 297	0.15 85	0.08 143	0.24 495	0.16 315	0.22 311	1.81 615	4.63 618	0.67 578	0.47 566	0.44 575	0.20 447	0.29 543	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.08 357	0.06 235

DN-CSS_ROB	0.13 312	0.13 479	0.16 382	0.18 322	0.10 372	0.16 371	0.08 7	0.22 311	0.18 266	0.17 349	0.22 355	0.13 256	0.13 332	0.12 223	0.13 315	0.05 34	0.05 206	0.10 444	0.10 460	0.08 357	0.06 235

pmcnn	0.15 389	0.07 165	0.19 447	0.15 85	0.07 84	0.20 449	0.15 249	0.24 354	0.26 398	0.21 432	0.34 491	0.28 471	0.18 437	0.18 407	0.17 411	0.07 272	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.07 294	0.06 235

G2L-Stereo	0.14 346	0.07 165	0.13 262	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.12 75	0.27 409	0.22 336	0.16 334	0.27 430	0.21 387	0.13 332	0.17 386	0.18 429	0.09 397	0.08 440	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.07 317

rvit_105_1	0.19 459	0.11 432	0.25 492	0.21 472	0.16 529	0.21 466	0.27 546	0.31 464	0.41 510	0.19 395	0.20 322	0.22 405	0.17 423	0.19 422	0.17 411	0.12 491	0.12 520	0.13 509	0.15 542	0.08 357	0.07 317

ACV-stereo	0.15 389	0.10 406	0.28 507	0.18 322	0.12 456	0.14 316	0.12 75	0.23 331	0.21 322	0.19 395	0.23 364	0.22 405	0.15 374	0.23 488	0.17 411	0.07 272	0.06 339	0.07 225	0.07 304	0.07 294	0.07 317

test_sample2	0.12 287	0.07 165	0.12 216	0.14 41	0.08 143	0.16 371	0.18 400	0.21 287	0.16 213	0.14 279	0.20 322	0.19 366	0.15 374	0.15 319	0.12 274	0.08 337	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.08 357	0.07 317

test_sample1	0.13 312	0.07 165	0.14 297	0.13 14	0.08 143	0.19 434	0.16 315	0.20 264	0.15 183	0.14 279	0.22 355	0.18 352	0.16 400	0.17 386	0.14 352	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.08 357	0.07 317

ACVNet-DCA	0.10 170	0.08 271	0.12 216	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.15 249	0.23 331	0.16 213	0.09 120	0.09 110	0.06 22	0.06 45	0.10 80	0.07 1	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.07 294	0.07 317

xx1	0.11 218	0.08 271	0.12 216	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.15 249	0.16 157	0.18 266	0.09 120	0.09 110	0.16 319	0.16 400	0.10 80	0.07 1	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.08 374	0.07 294	0.07 317

1test111	0.11 218	0.08 271	0.12 216	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.15 249	0.23 331	0.16 213	0.09 120	0.09 110	0.06 22	0.06 45	0.15 319	0.16 396	0.06 125	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.07 294	0.07 317

mmm	0.14 346	0.08 271	0.17 412	0.17 240	0.09 264	0.17 392	0.18 400	0.21 287	0.15 183	0.15 306	0.23 364	0.21 387	0.16 400	0.16 354	0.17 411	0.08 337	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.07 317

11t1	0.12 287	0.06 74	0.13 262	0.14 41	0.08 143	0.17 392	0.15 249	0.18 225	0.15 183	0.15 306	0.15 243	0.16 319	0.16 400	0.15 319	0.13 315	0.08 337	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.08 357	0.07 317

MIF-Stereo (partial)	0.11 218	0.06 74	0.10 135	0.19 380	0.10 372	0.10 147	0.11 54	0.17 193	0.18 266	0.14 279	0.16 255	0.09 155	0.11 263	0.12 223	0.12 274	0.08 337	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.07 317

EKT-Stereo	0.11 218	0.07 165	0.14 297	0.15 85	0.10 372	0.13 283	0.14 177	0.18 225	0.21 322	0.11 188	0.08 88	0.12 231	0.09 197	0.11 132	0.12 274	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.06 211	0.08 357	0.07 317

PCWNet_CMD	0.14 346	0.08 271	0.15 348	0.17 240	0.09 264	0.14 316	0.14 177	0.29 440	0.36 484	0.14 279	0.20 322	0.21 387	0.12 294	0.17 386	0.13 315	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.07 294	0.07 317

fast-acv-ft	0.18 447	0.11 432	0.19 447	0.19 380	0.12 456	0.24 495	0.21 482	0.25 370	0.34 471	0.22 448	0.34 491	0.27 461	0.20 465	0.21 464	0.23 489	0.09 397	0.09 472	0.08 315	0.10 460	0.08 357	0.07 317

CBFPSM	0.14 346	0.06 74	0.26 495	0.17 240	0.09 264	0.13 283	0.15 249	0.22 311	0.23 347	0.20 418	0.27 430	0.24 429	0.16 400	0.16 354	0.18 429	0.06 125	0.06 339	0.06 124	0.07 304	0.07 294	0.07 317

GASNet	0.22 492	0.23 552	0.33 527	0.26 538	0.17 544	0.26 516	0.16 315	0.44 565	0.42 518	0.27 495	0.24 376	0.30 489	0.15 374	0.27 507	0.18 429	0.12 491	0.08 440	0.12 494	0.11 492	0.16 544	0.07 317

gwcnet-sp	0.14 346	0.07 165	0.12 216	0.18 322	0.09 264	0.16 371	0.17 352	0.24 354	0.24 363	0.18 379	0.24 376	0.15 305	0.16 400	0.15 319	0.15 380	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.08 374	0.08 357	0.07 317

scenet	0.14 346	0.07 165	0.12 216	0.18 322	0.09 264	0.16 371	0.17 352	0.24 354	0.24 363	0.18 379	0.24 376	0.15 305	0.16 400	0.15 319	0.15 380	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.08 374	0.08 357	0.07 317

CASS	0.13 312	0.12 450	0.11 179	0.23 512	0.09 264	0.15 342	0.17 352	0.18 225	0.19 283	0.17 349	0.18 301	0.15 305	0.15 374	0.14 297	0.14 352	0.09 397	0.06 339	0.10 444	0.08 374	0.09 420	0.07 317
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 218	0.05 26	0.12 216	0.13 14	0.07 84	0.15 342	0.14 177	0.19 253	0.13 139	0.11 188	0.17 276	0.13 256	0.09 197	0.13 272	0.11 216	0.08 337	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.08 357	0.07 317

ssnet	0.14 346	0.07 165	0.12 216	0.18 322	0.09 264	0.16 371	0.17 352	0.24 354	0.24 363	0.18 379	0.24 376	0.15 305	0.16 400	0.15 319	0.15 380	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.08 374	0.08 357	0.07 317

qqq	0.13 312	0.09 346	0.15 348	0.16 164	0.08 143	0.13 283	0.15 249	0.23 331	0.16 213	0.15 306	0.19 310	0.16 319	0.16 400	0.15 319	0.16 396	0.07 272	0.06 339	0.08 315	0.08 374	0.07 294	0.07 317

x	0.13 312	0.07 165	0.14 297	0.14 41	0.08 143	0.18 411	0.14 177	0.22 311	0.20 306	0.15 306	0.19 310	0.19 366	0.17 423	0.18 407	0.18 429	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.07 294	0.07 317

BUS	0.14 346	0.09 346	0.14 297	0.22 488	0.10 372	0.19 434	0.14 177	0.34 504	0.19 283	0.17 349	0.22 355	0.16 319	0.13 332	0.15 319	0.13 315	0.08 337	0.06 339	0.10 444	0.09 420	0.07 294	0.07 317

IER	0.14 346	0.07 165	0.13 262	0.17 240	0.09 264	0.14 316	0.16 315	0.25 370	0.26 398	0.18 379	0.25 404	0.17 339	0.20 465	0.16 354	0.14 352	0.08 337	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.08 357	0.07 317

test_5	0.14 346	0.12 450	0.08 40	0.20 440	0.10 372	0.14 316	0.29 561	0.21 287	0.24 363	0.18 379	0.28 444	0.11 213	0.15 374	0.12 223	0.13 315	0.06 125	0.05 206	0.07 225	0.08 374	0.08 357	0.07 317

BSDual-CNN	0.15 389	0.09 346	0.14 297	0.22 488	0.10 372	0.14 316	0.15 249	0.34 504	0.19 283	0.17 349	0.22 355	0.25 443	0.16 400	0.15 319	0.14 352	0.08 337	0.06 339	0.10 444	0.09 420	0.07 294	0.07 317

hknet	0.15 389	0.11 432	0.13 262	0.22 488	0.11 423	0.14 316	0.15 249	0.34 504	0.25 384	0.17 349	0.22 355	0.22 405	0.18 437	0.17 386	0.12 274	0.07 272	0.06 339	0.10 444	0.09 420	0.07 294	0.07 317

CSP-Net	0.16 412	0.09 346	0.14 297	0.16 164	0.09 264	0.19 434	0.17 352	0.25 370	0.32 452	0.25 483	0.30 463	0.24 429	0.15 374	0.21 464	0.18 429	0.09 397	0.06 339	0.07 225	0.07 304	0.08 357	0.07 317

UDGNet	0.14 346	0.13 479	0.16 382	0.17 240	0.10 372	0.12 233	0.16 315	0.21 287	0.27 408	0.20 418	0.20 322	0.16 319	0.13 332	0.16 354	0.13 315	0.10 438	0.06 339	0.09 397	0.07 304	0.06 221	0.07 317

dad	0.17 433	0.20 540	0.20 459	0.16 164	0.11 423	0.20 449	0.18 400	0.21 287	0.28 422	0.30 524	0.24 376	0.29 479	0.13 332	0.19 422	0.16 396	0.18 556	0.09 472	0.11 475	0.09 420	0.11 474	0.07 317

DAS	0.15 389	0.08 271	0.18 435	0.19 380	0.10 372	0.19 434	0.17 352	0.27 409	0.29 429	0.18 379	0.25 404	0.21 387	0.15 374	0.16 354	0.12 274	0.08 337	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.07 294	0.07 317

SepStereo	0.15 389	0.08 271	0.18 435	0.19 380	0.10 372	0.19 434	0.17 352	0.27 409	0.29 429	0.18 379	0.25 404	0.21 387	0.15 374	0.25 502	0.12 274	0.08 337	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.07 294	0.07 317

PSMNet-ADL	0.15 389	0.12 450	0.13 262	0.22 488	0.09 264	0.13 283	0.20 462	0.26 388	0.23 347	0.18 379	0.20 322	0.24 429	0.16 400	0.18 407	0.17 411	0.08 337	0.08 440	0.08 315	0.11 492	0.08 357	0.07 317

ADLNet2	0.16 412	0.09 346	0.13 262	0.16 164	0.09 264	0.20 449	0.16 315	0.31 464	0.39 501	0.16 334	0.20 322	0.20 378	0.18 437	0.21 464	0.22 477	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.07 304	0.09 420	0.07 317

Patchmatch Stereo++	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.18 322	0.08 143	0.06 11	0.11 54	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.11 218	0.08 271	0.14 297	0.18 322	0.08 143	0.10 147	0.14 177	0.16 157	0.15 183	0.12 227	0.14 226	0.13 256	0.12 294	0.13 272	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.07 317

PSM-adaLoss	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.18 322	0.08 143	0.06 11	0.12 75	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317

ROB_FTStereo_v2	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.19 380	0.08 143	0.06 11	0.12 75	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317

ROB_FTStereo	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.19 380	0.08 143	0.06 11	0.11 54	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317

HUI-Stereo	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.18 322	0.08 143	0.06 11	0.12 75	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317

iGMRVC	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.19 380	0.08 143	0.06 11	0.12 75	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317

iRAFT	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.18 322	0.08 143	0.06 11	0.11 54	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317

RAFT-IKP	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.19 380	0.08 143	0.06 11	0.12 75	0.16 157	0.13 139	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.12 294	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.07 317

ICVP	0.15 389	0.09 346	0.12 216	0.22 488	0.09 264	0.17 392	0.21 482	0.25 370	0.23 347	0.18 379	0.30 463	0.26 453	0.18 437	0.17 386	0.14 352	0.09 397	0.07 411	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.07 317
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 346	0.08 271	0.15 348	0.16 164	0.09 264	0.13 283	0.14 177	0.27 409	0.34 471	0.14 279	0.21 344	0.22 405	0.13 332	0.18 407	0.14 352	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.06 211	0.07 294	0.07 317

RALCasStereoNet	0.10 170	0.06 74	0.09 90	0.16 164	0.08 143	0.12 233	0.14 177	0.17 193	0.11 74	0.12 227	0.17 276	0.14 276	0.10 233	0.12 223	0.11 216	0.07 272	0.06 339	0.06 124	0.05 132	0.08 357	0.07 317

sCroCo_RVC	0.12 287	0.09 346	0.23 483	0.24 522	0.11 423	0.19 434	0.14 177	0.17 193	0.14 164	0.10 156	0.13 212	0.12 231	0.07 126	0.14 297	0.11 216	0.08 337	0.08 440	0.08 315	0.08 374	0.05 117	0.07 317

HCRNet	0.16 412	0.24 555	0.12 216	0.35 571	0.11 423	0.15 342	0.17 352	0.26 388	0.22 336	0.19 395	0.24 376	0.21 387	0.14 356	0.15 319	0.13 315	0.11 467	0.07 411	0.11 475	0.10 460	0.09 420	0.07 317

xxxx	0.15 389	0.07 165	0.14 297	0.14 41	0.08 143	0.23 490	0.18 400	0.31 464	0.19 283	0.14 279	0.28 444	0.22 405	0.14 356	0.15 319	0.26 523	0.09 397	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.08 357	0.07 317

test_xeample	0.15 389	0.06 74	0.13 262	0.14 41	0.08 143	0.21 466	0.20 462	0.28 428	0.20 306	0.16 334	0.29 456	0.19 366	0.16 400	0.15 319	0.26 523	0.09 397	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.07 294	0.07 317

MMNet	0.17 433	0.09 346	0.16 382	0.20 440	0.11 423	0.27 526	0.20 462	0.25 370	0.41 510	0.22 448	0.30 463	0.21 387	0.20 465	0.17 386	0.20 448	0.06 125	0.06 339	0.07 225	0.07 304	0.08 357	0.07 317

FENet	0.13 312	0.08 271	0.12 216	0.16 164	0.08 143	0.14 316	0.15 249	0.22 311	0.23 347	0.17 349	0.23 364	0.16 319	0.12 294	0.14 297	0.15 380	0.08 337	0.05 206	0.08 315	0.08 374	0.07 294	0.07 317

GANet-RSSM	0.14 346	0.07 165	0.13 262	0.13 14	0.08 143	0.14 316	0.17 352	0.22 311	0.21 322	0.17 349	0.24 376	0.23 423	0.15 374	0.16 354	0.15 380	0.10 438	0.06 339	0.07 225	0.08 374	0.08 357	0.07 317

PSMNet-RSSM	0.14 346	0.07 165	0.13 262	0.15 85	0.08 143	0.13 283	0.16 315	0.24 354	0.24 363	0.16 334	0.28 444	0.22 405	0.14 356	0.15 319	0.13 315	0.11 467	0.06 339	0.09 397	0.12 512	0.08 357	0.07 317

GwcNet-RSSM	0.14 346	0.07 165	0.12 216	0.15 85	0.08 143	0.15 342	0.20 462	0.21 287	0.27 408	0.18 379	0.27 430	0.22 405	0.16 400	0.14 297	0.15 380	0.10 438	0.05 206	0.07 225	0.09 420	0.07 294	0.07 317

MSMDNet	0.14 346	0.08 271	0.15 348	0.17 240	0.09 264	0.14 316	0.14 177	0.29 440	0.36 484	0.14 279	0.21 344	0.21 387	0.12 294	0.17 386	0.14 352	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.07 294	0.07 317

CVANet_RVC	0.18 447	0.10 406	0.14 297	0.21 472	0.10 372	0.18 411	0.17 352	0.34 504	0.33 459	0.22 448	0.31 471	0.28 471	0.18 437	0.23 488	0.17 411	0.12 491	0.08 440	0.12 494	0.11 492	0.09 420	0.07 317

ccs_rob	0.14 346	0.08 271	0.15 348	0.16 164	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.27 409	0.34 471	0.14 279	0.21 344	0.22 405	0.13 332	0.18 407	0.14 352	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.07 294	0.07 317

AdaStereo	0.15 389	0.11 432	0.15 348	0.18 322	0.09 264	0.20 449	0.11 54	0.32 475	0.28 422	0.20 418	0.23 364	0.20 378	0.13 332	0.19 422	0.14 352	0.12 491	0.05 206	0.10 444	0.07 304	0.09 420	0.07 317
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 433	0.12 450	0.15 348	0.20 440	0.09 264	0.18 411	0.18 400	0.26 388	0.23 347	0.26 489	0.40 524	0.22 405	0.17 423	0.21 464	0.20 448	0.08 337	0.05 206	0.09 397	0.10 460	0.07 294	0.07 317
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 459	0.11 432	0.20 459	0.22 488	0.10 372	0.22 475	0.22 492	0.39 544	0.37 491	0.24 470	0.32 475	0.26 453	0.21 469	0.22 477	0.24 502	0.11 467	0.07 411	0.11 475	0.10 460	0.09 420	0.07 317

StereoDRNet	0.18 447	0.11 432	0.17 412	0.22 488	0.11 423	0.21 466	0.22 492	0.37 532	0.33 459	0.24 470	0.28 444	0.30 489	0.19 453	0.20 447	0.20 448	0.09 397	0.08 440	0.11 475	0.09 420	0.09 420	0.07 317

DLCB_ROB	0.18 447	0.10 406	0.15 348	0.23 512	0.11 423	0.24 495	0.18 400	0.29 440	0.28 422	0.27 495	0.28 444	0.28 471	0.24 492	0.19 422	0.20 448	0.08 337	0.08 440	0.09 397	0.09 420	0.07 294	0.07 317

Select-FE	0.11 218	0.06 74	0.20 459	0.15 85	0.11 423	0.11 194	0.13 124	0.21 287	0.18 266	0.09 120	0.11 182	0.10 188	0.06 45	0.12 223	0.09 61	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.08 374	0.06 221	0.08 381

coex_refinement	0.14 346	0.07 165	0.12 216	0.17 240	0.10 372	0.15 342	0.15 249	0.26 388	0.29 429	0.18 379	0.20 322	0.22 405	0.17 423	0.16 354	0.18 429	0.08 337	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.09 420	0.08 381

S2M2_L	0.09 105	0.08 271	0.11 179	0.13 14	0.10 372	0.08 59	0.06 1	0.10 20	0.10 46	0.10 156	0.09 110	0.10 188	0.09 197	0.11 132	0.11 216	0.13 516	0.07 411	0.08 315	0.09 420	0.10 451	0.08 381
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 312	0.11 432	0.12 216	0.19 380	0.12 456	0.15 342	0.15 249	0.22 311	0.20 306	0.15 306	0.16 255	0.14 276	0.16 400	0.14 297	0.13 315	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.06 211	0.10 451	0.08 381

ITSA-stereo	0.15 389	0.10 406	0.14 297	0.19 380	0.08 143	0.12 233	0.14 177	0.30 454	0.49 544	0.17 349	0.19 310	0.22 405	0.15 374	0.17 386	0.16 396	0.10 438	0.06 339	0.08 315	0.08 374	0.08 357	0.08 381

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 218	0.05 26	0.11 179	0.15 85	0.13 479	0.13 283	0.16 315	0.23 331	0.17 236	0.10 156	0.12 198	0.10 188	0.07 126	0.11 132	0.09 61	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.06 211	0.07 294	0.08 381

test_sample6	0.14 346	0.08 271	0.13 262	0.16 164	0.08 143	0.17 392	0.19 439	0.25 370	0.17 236	0.17 349	0.27 430	0.19 366	0.14 356	0.15 319	0.13 315	0.08 337	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.08 357	0.08 381

test_sample5	0.14 346	0.08 271	0.14 297	0.16 164	0.08 143	0.18 411	0.18 400	0.25 370	0.17 236	0.17 349	0.27 430	0.18 352	0.14 356	0.16 354	0.13 315	0.08 337	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.08 357	0.08 381

test_sample4	0.14 346	0.08 271	0.14 297	0.15 85	0.08 143	0.19 434	0.18 400	0.26 388	0.17 236	0.16 334	0.25 404	0.18 352	0.14 356	0.16 354	0.13 315	0.08 337	0.06 339	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.08 381

test_sample3	0.14 346	0.08 271	0.15 348	0.14 41	0.09 264	0.19 434	0.17 352	0.26 388	0.18 266	0.16 334	0.22 355	0.19 366	0.15 374	0.17 386	0.13 315	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.06 211	0.09 420	0.08 381

CAS++	0.11 218	0.07 165	0.11 179	0.14 41	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.24 354	0.14 164	0.11 188	0.09 110	0.11 213	0.07 126	0.14 297	0.09 61	0.11 467	0.09 472	0.09 397	0.07 304	0.07 294	0.08 381
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 346	0.08 271	0.14 297	0.16 164	0.08 143	0.18 411	0.18 400	0.25 370	0.17 236	0.17 349	0.27 430	0.18 352	0.14 356	0.16 354	0.13 315	0.08 337	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.08 357	0.08 381

mmx	0.14 346	0.09 346	0.14 297	0.16 164	0.08 143	0.17 392	0.17 352	0.27 409	0.25 384	0.15 306	0.25 404	0.19 366	0.13 332	0.14 297	0.20 448	0.08 337	0.06 339	0.09 397	0.08 374	0.08 357	0.08 381

xxx	0.14 346	0.09 346	0.14 297	0.16 164	0.08 143	0.17 392	0.17 352	0.27 409	0.25 384	0.15 306	0.25 404	0.19 366	0.13 332	0.14 297	0.20 448	0.08 337	0.06 339	0.09 397	0.08 374	0.08 357	0.08 381

GMStereo_Zeroshot	0.16 412	0.13 479	0.24 487	0.20 440	0.10 372	0.17 392	0.13 124	0.29 440	0.25 384	0.23 461	0.32 475	0.25 443	0.11 263	0.19 422	0.14 352	0.09 397	0.06 339	0.11 475	0.06 211	0.12 489	0.08 381

ToySt	0.17 433	0.11 432	0.18 435	0.17 240	0.11 423	0.16 371	0.25 530	0.24 354	0.33 459	0.19 395	0.24 376	0.26 453	0.24 492	0.19 422	0.20 448	0.07 272	0.08 440	0.09 397	0.10 460	0.09 420	0.08 381

riskmin	0.11 218	0.06 74	0.13 262	0.14 41	0.08 143	0.14 316	0.14 177	0.18 225	0.14 164	0.11 188	0.14 226	0.16 319	0.11 263	0.14 297	0.12 274	0.09 397	0.05 206	0.07 225	0.05 132	0.08 357	0.08 381

ssnet_v2	0.17 433	0.10 406	0.17 412	0.17 240	0.11 423	0.21 466	0.21 482	0.33 495	0.25 384	0.22 448	0.22 355	0.27 461	0.18 437	0.22 477	0.20 448	0.11 467	0.09 472	0.09 397	0.09 420	0.08 357	0.08 381

HBP-ISP	0.18 447	0.13 479	0.16 382	0.15 85	0.11 423	0.08 59	0.13 124	0.28 428	0.29 429	0.22 448	0.33 487	0.21 387	0.25 501	0.23 488	0.17 411	0.14 530	0.16 552	0.21 557	0.17 553	0.10 451	0.08 381

CRFU-Net	0.16 412	0.08 271	0.14 297	0.17 240	0.09 264	0.19 434	0.14 177	0.26 388	0.20 306	0.28 510	0.27 430	0.29 479	0.17 423	0.19 422	0.17 411	0.09 397	0.09 472	0.07 225	0.07 304	0.08 357	0.08 381

GANet-ADL	0.13 312	0.07 165	0.15 348	0.17 240	0.10 372	0.18 411	0.15 249	0.30 454	0.20 306	0.13 258	0.18 301	0.19 366	0.12 294	0.16 354	0.13 315	0.08 337	0.06 339	0.06 124	0.05 132	0.07 294	0.08 381

ASMatch	0.11 218	0.06 74	0.13 262	0.16 164	0.10 372	0.07 33	0.14 177	0.17 193	0.17 236	0.12 227	0.16 255	0.16 319	0.10 233	0.13 272	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.08 381

Pruner-Stereo	0.11 218	0.07 165	0.12 216	0.17 240	0.09 264	0.06 11	0.12 75	0.17 193	0.17 236	0.13 258	0.19 310	0.13 256	0.09 197	0.11 132	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.08 381

DeepStereo_RVC	0.11 218	0.08 271	0.16 382	0.18 322	0.08 143	0.08 59	0.12 75	0.17 193	0.12 104	0.13 258	0.14 226	0.12 231	0.12 294	0.12 223	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.07 294	0.08 381

CRE-IMP	0.11 218	0.09 346	0.16 382	0.19 380	0.08 143	0.10 147	0.12 75	0.18 225	0.10 46	0.14 279	0.13 212	0.13 256	0.12 294	0.12 223	0.11 216	0.07 272	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.08 357	0.08 381

LMCR-Stereo	0.15 389	0.08 271	0.13 262	0.21 472	0.09 264	0.17 392	0.20 462	0.27 409	0.19 283	0.24 470	0.24 376	0.23 423	0.17 423	0.20 447	0.17 411	0.07 272	0.06 339	0.08 315	0.06 211	0.10 451	0.08 381

GEStereo_RVC	0.17 433	0.12 450	0.15 348	0.22 488	0.11 423	0.19 434	0.17 352	0.32 475	0.48 537	0.20 418	0.25 404	0.17 339	0.13 332	0.21 464	0.16 396	0.10 438	0.06 339	0.08 315	0.07 304	0.09 420	0.08 381

222	0.16 412	0.07 165	0.14 297	0.14 41	0.08 143	0.24 495	0.18 400	0.30 454	0.20 306	0.17 349	0.28 444	0.17 339	0.16 400	0.15 319	0.40 576	0.10 438	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.07 294	0.08 381

RAFT + AFF	0.13 312	0.07 165	0.20 459	0.20 440	0.10 372	0.14 316	0.24 515	0.26 388	0.20 306	0.11 188	0.10 141	0.12 231	0.10 233	0.15 319	0.12 274	0.07 272	0.06 339	0.09 397	0.08 374	0.06 221	0.08 381

Syn2CoEx	0.21 483	0.16 509	0.27 502	0.29 562	0.14 499	0.26 516	0.20 462	0.33 495	0.31 445	0.28 510	0.36 498	0.27 461	0.25 501	0.19 422	0.24 502	0.16 550	0.12 520	0.14 521	0.11 492	0.09 420	0.08 381

psm_up	0.18 447	0.10 406	0.18 435	0.20 440	0.11 423	0.17 392	0.19 439	0.37 532	0.34 471	0.21 432	0.28 444	0.29 479	0.24 492	0.20 447	0.22 477	0.09 397	0.10 492	0.11 475	0.11 492	0.08 357	0.08 381

CFNet-ft	0.14 346	0.07 165	0.15 348	0.12 5	0.09 264	0.16 371	0.18 400	0.22 311	0.24 363	0.17 349	0.26 421	0.24 429	0.14 356	0.16 354	0.14 352	0.11 467	0.06 339	0.08 315	0.09 420	0.09 420	0.08 381

DSFCA	0.16 412	0.09 346	0.14 297	0.16 164	0.10 372	0.20 449	0.19 439	0.28 428	0.31 445	0.23 461	0.24 376	0.22 405	0.15 374	0.19 422	0.20 448	0.10 438	0.07 411	0.09 397	0.09 420	0.08 357	0.08 381

DMCA-RVC	0.17 433	0.10 406	0.15 348	0.24 522	0.11 423	0.18 411	0.18 400	0.25 370	0.24 363	0.21 432	0.26 421	0.25 443	0.27 515	0.18 407	0.20 448	0.12 491	0.08 440	0.13 509	0.10 460	0.10 451	0.08 381

STTStereo	0.18 447	0.12 450	0.27 502	0.20 440	0.11 423	0.16 371	0.21 482	0.29 440	0.23 347	0.21 432	0.30 463	0.29 479	0.18 437	0.20 447	0.19 442	0.12 491	0.11 504	0.11 475	0.14 526	0.09 420	0.08 381

ADCRef	0.19 459	0.12 450	0.41 548	0.20 440	0.12 456	0.22 475	0.18 400	0.32 475	0.36 484	0.26 489	0.32 475	0.17 339	0.23 486	0.24 497	0.24 502	0.07 272	0.06 339	0.09 397	0.09 420	0.08 357	0.08 381

GANet	0.21 483	0.12 450	0.21 468	0.24 522	0.13 479	0.22 475	0.22 492	0.41 554	0.26 398	0.31 530	0.42 541	0.37 533	0.28 526	0.23 488	0.22 477	0.10 438	0.12 520	0.10 444	0.09 420	0.10 451	0.08 381

TDLM	0.17 433	0.12 450	0.13 262	0.24 522	0.10 372	0.18 411	0.18 400	0.36 526	0.30 438	0.21 432	0.28 444	0.28 471	0.18 437	0.23 488	0.18 429	0.11 467	0.07 411	0.10 444	0.10 460	0.08 357	0.08 381

CFNet_RVC	0.14 346	0.07 165	0.15 348	0.12 5	0.09 264	0.16 371	0.18 400	0.22 311	0.24 363	0.17 349	0.26 421	0.24 429	0.14 356	0.16 354	0.14 352	0.11 467	0.06 339	0.08 315	0.09 420	0.09 420	0.08 381

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 433	0.10 406	0.22 474	0.20 440	0.10 372	0.15 342	0.18 400	0.31 464	0.25 384	0.21 432	0.30 463	0.25 443	0.17 423	0.21 464	0.20 448	0.09 397	0.06 339	0.08 315	0.08 374	0.07 294	0.08 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 471	0.21 546	0.23 483	0.20 440	0.10 372	0.19 434	0.17 352	0.36 526	0.25 384	0.27 495	0.33 487	0.27 461	0.24 492	0.20 447	0.20 448	0.15 534	0.12 520	0.17 543	0.14 526	0.10 451	0.08 381

iResNetv2_ROB	0.14 346	0.08 271	0.15 348	0.16 164	0.08 143	0.16 371	0.12 75	0.25 370	0.35 480	0.21 432	0.29 456	0.24 429	0.13 332	0.14 297	0.14 352	0.06 125	0.05 206	0.06 124	0.04 46	0.09 420	0.08 381

MDST_ROB	0.22 492	0.10 406	0.17 412	0.18 322	0.11 423	0.37 561	0.19 439	0.43 563	0.41 510	0.39 553	0.39 518	0.29 479	0.21 469	0.26 504	0.18 429	0.11 467	0.10 492	0.14 521	0.11 492	0.10 451	0.08 381

iResNet_ROB	0.14 346	0.07 165	0.13 262	0.14 41	0.07 84	0.18 411	0.14 177	0.26 388	0.31 445	0.22 448	0.25 404	0.23 423	0.15 374	0.15 319	0.13 315	0.07 272	0.05 206	0.05 34	0.04 46	0.08 357	0.08 381

MultiAttention	0.29 547	0.08 271	0.14 297	0.19 380	0.12 456	1.45 613	1.33 615	0.36 526	0.37 491	0.19 395	0.21 344	0.24 429	0.11 263	0.38 561	0.18 429	0.06 125	0.05 206	0.08 315	0.08 374	0.10 451	0.09 425

FlowAnything_test	0.11 218	0.08 271	0.14 297	0.15 85	0.09 264	0.07 33	0.14 177	0.20 264	0.11 74	0.09 120	0.09 110	0.12 231	0.12 294	0.13 272	0.11 216	0.09 397	0.06 339	0.09 397	0.09 420	0.06 221	0.09 425

w-ln-seven-2	0.20 471	0.14 491	0.37 540	0.22 488	0.12 456	0.20 449	0.21 482	0.28 428	0.37 491	0.25 483	0.37 504	0.27 461	0.22 478	0.21 464	0.23 489	0.08 337	0.08 440	0.09 397	0.09 420	0.10 451	0.09 425

G2L-ROB	0.13 312	0.06 74	0.13 262	0.13 14	0.08 143	0.14 316	0.16 315	0.25 370	0.18 266	0.19 395	0.18 301	0.20 378	0.14 356	0.17 386	0.16 396	0.08 337	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.08 357	0.09 425

YMNet	0.20 471	0.12 450	0.19 447	0.20 440	0.14 499	0.26 516	0.23 503	0.32 475	0.34 471	0.27 495	0.34 491	0.30 489	0.18 437	0.18 407	0.22 477	0.10 438	0.13 534	0.10 444	0.10 460	0.08 357	0.09 425

YMNet_1	0.20 471	0.12 450	0.19 447	0.20 440	0.14 499	0.26 516	0.23 503	0.32 475	0.34 471	0.27 495	0.34 491	0.30 489	0.18 437	0.18 407	0.22 477	0.10 438	0.13 534	0.10 444	0.10 460	0.08 357	0.09 425

rvit_stereo_0075_2	0.17 433	0.12 450	0.25 492	0.23 512	0.16 529	0.13 283	0.10 31	0.30 454	0.27 408	0.20 418	0.28 444	0.22 405	0.15 374	0.18 407	0.13 315	0.16 550	0.10 492	0.17 543	0.10 460	0.10 451	0.09 425

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 218	0.05 26	0.14 297	0.15 85	0.20 557	0.09 95	0.17 352	0.21 287	0.15 183	0.11 188	0.14 226	0.10 188	0.07 126	0.10 80	0.08 17	0.06 125	0.05 206	0.07 225	0.07 304	0.07 294	0.09 425

MyStereo8	0.12 287	0.07 165	0.15 348	0.15 85	0.09 264	0.18 411	0.14 177	0.19 253	0.22 336	0.12 227	0.18 301	0.11 213	0.10 233	0.16 354	0.18 429	0.07 272	0.05 206	0.07 225	0.05 132	0.08 357	0.09 425

CFNet_ucs	0.15 389	0.08 271	0.16 382	0.16 164	0.11 423	0.14 316	0.14 177	0.30 454	0.34 471	0.16 334	0.24 376	0.23 423	0.14 356	0.18 407	0.15 380	0.09 397	0.06 339	0.08 315	0.07 304	0.09 420	0.09 425

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 447	0.09 346	0.29 515	0.15 85	0.10 372	0.22 475	0.20 462	0.26 388	0.39 501	0.25 483	0.42 541	0.24 429	0.15 374	0.20 447	0.19 442	0.07 272	0.05 206	0.06 124	0.05 132	0.10 451	0.09 425

NINENet	0.16 412	0.10 406	0.15 348	0.17 240	0.11 423	0.19 434	0.14 177	0.40 548	0.36 484	0.18 379	0.21 344	0.16 319	0.13 332	0.15 319	0.13 315	0.08 337	0.08 440	0.10 444	0.07 304	0.10 451	0.09 425

AASNet	0.16 412	0.08 271	0.12 216	0.19 380	0.09 264	0.18 411	0.15 249	0.37 532	0.37 491	0.19 395	0.23 364	0.20 378	0.16 400	0.17 386	0.20 448	0.10 438	0.08 440	0.08 315	0.07 304	0.09 420	0.09 425

AACVNet	0.16 412	0.08 271	0.14 297	0.15 85	0.10 372	0.18 411	0.15 249	0.23 331	0.24 363	0.27 495	0.27 430	0.28 471	0.17 423	0.19 422	0.16 396	0.09 397	0.07 411	0.09 397	0.07 304	0.10 451	0.09 425

HHNet	0.11 218	0.06 74	0.16 382	0.15 85	0.14 499	0.07 33	0.13 124	0.20 264	0.17 236	0.14 279	0.25 404	0.11 213	0.08 166	0.13 272	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.06 211	0.05 117	0.09 425

GMM-Stereo	0.11 218	0.07 165	0.10 135	0.18 322	0.09 264	0.08 59	0.15 249	0.23 331	0.16 213	0.11 188	0.15 243	0.13 256	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.09 425

Prome-Stereo	0.11 218	0.06 74	0.10 135	0.18 322	0.08 143	0.12 233	0.15 249	0.22 311	0.13 139	0.12 227	0.17 276	0.13 256	0.08 166	0.12 223	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.09 425

ADLNet	0.16 412	0.08 271	0.15 348	0.16 164	0.10 372	0.16 371	0.17 352	0.32 475	0.27 408	0.22 448	0.27 430	0.24 429	0.16 400	0.18 407	0.21 468	0.10 438	0.06 339	0.10 444	0.10 460	0.08 357	0.09 425

GES	0.14 346	0.08 271	0.16 382	0.15 85	0.10 372	0.13 283	0.13 124	0.28 428	0.25 384	0.16 334	0.23 364	0.18 352	0.13 332	0.16 354	0.13 315	0.08 337	0.07 411	0.07 225	0.06 211	0.08 357	0.09 425

aanetorigin	0.22 492	0.17 520	0.56 568	0.17 240	0.10 372	0.15 342	0.19 439	0.20 264	0.33 459	0.49 572	0.48 552	0.29 479	0.27 515	0.20 447	0.23 489	0.08 337	0.07 411	0.08 315	0.07 304	0.10 451	0.09 425

EDNetEfficient	0.29 547	0.24 555	1.13 602	0.18 322	0.10 372	0.19 434	0.20 462	0.20 264	0.60 570	0.74 592	0.56 568	0.31 502	0.39 562	0.22 477	0.30 549	0.09 397	0.07 411	0.08 315	0.07 304	0.11 474	0.09 425

NVstereo2D	0.19 459	0.10 406	0.15 348	0.17 240	0.15 518	0.28 533	0.23 503	0.44 565	0.42 518	0.15 306	0.27 430	0.25 443	0.19 453	0.22 477	0.17 411	0.09 397	0.06 339	0.10 444	0.08 374	0.15 536	0.09 425

DISCO	0.19 459	0.09 346	0.22 474	0.17 240	0.10 372	0.25 506	0.18 400	0.27 409	0.44 528	0.22 448	0.31 471	0.33 515	0.26 507	0.28 519	0.28 539	0.08 337	0.06 339	0.07 225	0.07 304	0.09 420	0.09 425

NaN_ROB	0.22 492	0.19 535	0.24 487	0.25 533	0.13 479	0.29 537	0.26 539	0.33 495	0.41 510	0.31 530	0.31 471	0.32 511	0.23 486	0.30 528	0.21 468	0.11 467	0.17 557	0.10 444	0.10 460	0.08 357	0.09 425

FBW_ROB	0.24 515	0.17 520	0.22 474	0.26 538	0.14 499	0.25 506	0.22 492	0.41 554	0.41 510	0.41 560	0.41 535	0.42 552	0.27 515	0.31 529	0.23 489	0.09 397	0.14 543	0.14 521	0.12 512	0.11 474	0.09 425

PWCDC_ROB	0.20 471	0.13 479	0.22 474	0.24 522	0.11 423	0.19 434	0.15 249	0.33 495	0.54 556	0.29 519	0.50 557	0.21 387	0.15 374	0.27 507	0.20 448	0.11 467	0.09 472	0.10 444	0.08 374	0.11 474	0.09 425

PSMNet_ROB	0.21 483	0.11 432	0.15 348	0.27 551	0.15 518	0.24 495	0.35 578	0.43 563	0.37 491	0.27 495	0.32 475	0.32 511	0.22 478	0.21 464	0.26 523	0.12 491	0.08 440	0.13 509	0.11 492	0.09 420	0.09 425

MSAF-DinoV2	0.22 492	0.11 432	0.23 483	0.17 240	0.10 372	0.27 526	0.16 315	0.37 532	0.55 557	0.21 432	0.27 430	0.47 566	0.27 515	0.35 548	0.39 573	0.09 397	0.06 339	0.07 225	0.09 420	0.12 489	0.10 452

z-mn7	0.24 515	0.14 491	0.45 552	0.19 380	0.13 479	0.28 533	0.25 530	0.34 504	0.62 573	0.27 495	0.56 568	0.29 479	0.24 492	0.32 536	0.25 512	0.08 337	0.08 440	0.08 315	0.08 374	0.10 451	0.10 452

w-ln-seven	0.24 515	0.14 491	0.55 565	0.19 380	0.14 499	0.26 516	0.22 492	0.35 519	0.60 570	0.29 519	0.39 518	0.30 489	0.22 478	0.21 464	0.26 523	0.09 397	0.09 472	0.11 475	0.10 460	0.11 474	0.10 452

test_sample7	0.15 389	0.10 406	0.16 382	0.14 41	0.11 423	0.16 371	0.16 315	0.27 409	0.23 347	0.20 418	0.20 322	0.24 429	0.19 453	0.16 354	0.16 396	0.12 491	0.06 339	0.10 444	0.09 420	0.10 451	0.10 452

iinet-f	0.16 412	0.06 74	0.45 552	0.14 41	0.10 372	0.21 466	0.14 177	0.27 409	0.23 347	0.21 432	0.24 376	0.21 387	0.15 374	0.18 407	0.21 468	0.09 397	0.07 411	0.07 225	0.06 211	0.09 420	0.10 452

Wz-Net-MNSev	0.22 492	0.13 479	0.31 520	0.20 440	0.14 499	0.36 560	0.24 515	0.33 495	0.44 528	0.28 510	0.40 524	0.38 537	0.19 453	0.24 497	0.25 512	0.09 397	0.07 411	0.09 397	0.09 420	0.12 489	0.10 452

FTStereo	0.12 287	0.06 74	0.14 297	0.18 322	0.09 264	0.07 33	0.15 249	0.21 287	0.18 266	0.12 227	0.24 376	0.12 231	0.12 294	0.13 272	0.13 315	0.05 34	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.10 452

GrayStereo	0.11 218	0.06 74	0.11 179	0.19 380	0.09 264	0.09 95	0.16 315	0.18 225	0.17 236	0.14 279	0.17 276	0.17 339	0.11 263	0.12 223	0.11 216	0.05 34	0.05 206	0.07 225	0.06 211	0.05 117	0.10 452

sAnonymous2	0.13 312	0.12 450	0.24 487	0.20 440	0.12 456	0.17 392	0.13 124	0.26 388	0.21 322	0.11 188	0.11 182	0.13 256	0.08 166	0.10 80	0.10 141	0.09 397	0.05 206	0.08 315	0.06 211	0.15 536	0.10 452

CroCo_RVC	0.13 312	0.12 450	0.24 487	0.20 440	0.12 456	0.17 392	0.13 124	0.26 388	0.21 322	0.11 188	0.11 182	0.13 256	0.08 166	0.10 80	0.10 141	0.09 397	0.05 206	0.08 315	0.06 211	0.15 536	0.10 452

EDNetEfficientorigin	7.91 618	0.31 572	153.02 639	0.19 380	0.09 264	0.21 466	0.16 315	0.22 311	0.59 566	0.72 588	0.67 578	0.42 552	0.50 580	0.24 497	0.39 573	0.08 337	0.07 411	0.08 315	0.07 304	0.12 489	0.10 452

GwcNet	0.20 471	0.13 479	0.19 447	0.18 322	0.12 456	0.24 495	0.19 439	0.35 519	0.43 523	0.20 418	0.32 475	0.33 515	0.20 465	0.22 477	0.24 502	0.11 467	0.09 472	0.09 397	0.09 420	0.09 420	0.10 452

HGLStereo	0.17 433	0.08 271	0.19 447	0.17 240	0.12 456	0.18 411	0.18 400	0.31 464	0.32 452	0.21 432	0.32 475	0.25 443	0.18 437	0.19 422	0.20 448	0.09 397	0.09 472	0.07 225	0.07 304	0.09 420	0.10 452

DMCA	0.14 346	0.09 346	0.16 382	0.19 380	0.09 264	0.15 342	0.17 352	0.23 331	0.27 408	0.14 279	0.19 310	0.17 339	0.18 437	0.15 319	0.17 411	0.10 438	0.06 339	0.08 315	0.06 211	0.09 420	0.10 452

FADNet-RVC-Resample	0.16 412	0.11 432	0.31 520	0.22 488	0.11 423	0.19 434	0.14 177	0.25 370	0.24 363	0.24 470	0.27 430	0.20 378	0.15 374	0.16 354	0.15 380	0.07 272	0.08 440	0.12 494	0.10 460	0.09 420	0.10 452

FADNet_RVC	0.16 412	0.14 491	0.40 545	0.20 440	0.11 423	0.13 283	0.13 124	0.26 388	0.22 336	0.21 432	0.23 364	0.20 378	0.17 423	0.14 297	0.16 396	0.08 337	0.08 440	0.12 494	0.09 420	0.11 474	0.10 452

SuperB	0.20 471	0.10 406	0.56 568	0.16 164	0.09 264	0.18 411	0.18 400	0.24 354	0.50 547	0.26 489	0.39 518	0.17 339	0.21 469	0.22 477	0.21 468	0.08 337	0.06 339	0.06 124	0.06 211	0.12 489	0.10 452

AF-Net	0.22 492	0.17 520	0.17 412	0.26 538	0.13 479	0.25 506	0.24 515	0.32 475	0.50 547	0.25 483	0.33 487	0.38 537	0.26 507	0.28 519	0.25 512	0.11 467	0.10 492	0.16 540	0.11 492	0.11 474	0.10 452

Nwc_Net	0.23 508	0.16 509	0.21 468	0.25 533	0.14 499	0.24 495	0.26 539	0.37 532	0.38 498	0.22 448	0.41 535	0.30 489	0.28 526	0.28 519	0.25 512	0.11 467	0.10 492	0.17 543	0.20 559	0.10 451	0.10 452

ADCL	0.24 515	0.11 432	0.47 557	0.22 488	0.12 456	0.34 551	0.29 561	0.29 440	0.56 560	0.24 470	0.46 549	0.30 489	0.30 538	0.29 525	0.29 543	0.08 337	0.07 411	0.09 397	0.09 420	0.10 451	0.10 452

ADCP+	0.20 471	0.10 406	0.33 527	0.20 440	0.12 456	0.22 475	0.26 539	0.31 464	0.34 471	0.26 489	0.37 504	0.22 405	0.22 478	0.27 507	0.27 531	0.09 397	0.06 339	0.08 315	0.08 374	0.09 420	0.10 452

UCFNet_RVC	0.14 346	0.08 271	0.13 262	0.11 1	0.10 372	0.20 449	0.10 31	0.24 354	0.22 336	0.17 349	0.20 322	0.23 423	0.15 374	0.17 386	0.15 380	0.12 491	0.07 411	0.10 444	0.13 522	0.11 474	0.10 452

DeepPruner_ROB	0.16 412	0.11 432	0.15 348	0.17 240	0.10 372	0.17 392	0.15 249	0.32 475	0.21 322	0.19 395	0.21 344	0.22 405	0.18 437	0.20 447	0.15 380	0.13 516	0.09 472	0.09 397	0.09 420	0.11 474	0.10 452

PWC_ROB	0.21 483	0.16 509	0.26 495	0.18 322	0.11 423	0.22 475	0.13 124	0.32 475	0.49 544	0.30 524	0.40 524	0.32 511	0.24 492	0.31 529	0.22 477	0.10 438	0.07 411	0.11 475	0.08 374	0.11 474	0.10 452

CBMV	0.19 459	0.14 491	0.17 412	0.18 322	0.10 372	0.20 449	0.11 54	0.29 440	0.30 438	0.29 519	0.30 463	0.30 489	0.23 486	0.27 507	0.19 442	0.13 516	0.15 549	0.17 543	0.16 546	0.10 451	0.10 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 538	0.13 479	0.18 435	0.15 85	0.11 423	0.32 542	0.24 515	0.40 548	0.36 484	0.52 574	0.57 571	0.67 585	0.40 565	0.35 548	0.26 523	0.14 530	0.13 534	0.13 509	0.11 492	0.11 474	0.10 452
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
zh-mn7	0.25 527	0.14 491	0.56 568	0.19 380	0.14 499	0.24 495	0.22 492	0.34 504	0.62 573	0.35 543	0.65 576	0.31 502	0.25 501	0.31 529	0.25 512	0.09 397	0.08 440	0.09 397	0.09 420	0.09 420	0.11 478

DDVS	0.15 389	0.10 406	0.21 468	0.16 164	0.12 456	0.15 342	0.14 177	0.25 370	0.19 283	0.18 379	0.29 456	0.27 461	0.12 294	0.19 422	0.15 380	0.09 397	0.06 339	0.09 397	0.07 304	0.11 474	0.11 478

SDNR	0.19 459	0.08 271	0.19 447	0.16 164	0.12 456	0.77 598	0.14 177	0.25 370	0.32 452	0.19 395	0.24 376	0.19 366	0.13 332	0.19 422	0.15 380	0.16 550	0.18 559	0.14 521	0.11 492	0.08 357	0.11 478

DisPM	0.11 218	0.07 165	0.12 216	0.16 164	0.09 264	0.06 11	0.13 124	0.17 193	0.17 236	0.14 279	0.20 322	0.12 231	0.10 233	0.11 132	0.10 141	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.11 478

Wz-Net-SNSev	0.25 527	0.17 520	0.44 551	0.25 533	0.14 499	0.26 516	0.23 503	0.38 540	0.56 560	0.30 524	0.55 563	0.39 545	0.26 507	0.23 488	0.30 549	0.10 438	0.09 472	0.09 397	0.10 460	0.11 474	0.11 478

Wz-Net-LNSev	0.22 492	0.16 509	0.38 542	0.21 472	0.13 479	0.25 506	0.23 503	0.32 475	0.43 523	0.30 524	0.41 535	0.31 502	0.18 437	0.22 477	0.25 512	0.10 438	0.09 472	0.08 315	0.08 374	0.12 489	0.11 478

PFNet+	0.11 218	0.06 74	0.13 262	0.16 164	0.09 264	0.05 4	0.12 75	0.17 193	0.21 322	0.16 334	0.19 310	0.14 276	0.10 233	0.11 132	0.11 216	0.08 337	0.05 206	0.09 397	0.08 374	0.06 221	0.11 478

Anonymous3	0.16 412	0.13 479	0.33 527	0.26 538	0.14 499	0.27 526	0.17 352	0.28 428	0.28 422	0.15 306	0.17 276	0.14 276	0.10 233	0.15 319	0.12 274	0.08 337	0.08 440	0.08 315	0.08 374	0.08 357	0.11 478

hitnet-ft	0.18 447	0.09 346	0.17 412	0.14 41	0.09 264	0.26 516	0.20 462	0.25 370	0.26 398	0.24 470	0.32 475	0.31 502	0.22 478	0.24 497	0.21 468	0.12 491	0.07 411	0.10 444	0.08 374	0.12 489	0.11 478

DANet	0.21 483	0.15 501	0.28 507	0.25 533	0.13 479	0.22 475	0.19 439	0.27 409	0.27 408	0.28 510	0.32 475	0.35 526	0.31 542	0.31 529	0.23 489	0.11 467	0.09 472	0.11 475	0.10 460	0.13 507	0.11 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 459	0.13 479	0.17 412	0.16 164	0.11 423	0.15 342	0.13 124	0.26 388	0.28 422	0.27 495	0.30 463	0.27 461	0.24 492	0.23 488	0.16 396	0.15 534	0.17 557	0.22 561	0.20 559	0.10 451	0.11 478

SANet	0.24 515	0.14 491	0.28 507	0.21 472	0.11 423	0.27 526	0.24 515	0.38 540	0.64 577	0.36 546	0.40 524	0.43 555	0.26 507	0.27 507	0.24 502	0.12 491	0.09 472	0.10 444	0.09 420	0.13 507	0.11 478

SGM_RVC	0.23 508	0.12 450	0.15 348	0.15 85	0.09 264	0.33 548	0.18 400	0.34 504	0.31 445	0.44 567	0.37 504	0.53 574	0.35 555	0.35 548	0.24 502	0.13 516	0.13 534	0.13 509	0.13 522	0.10 451	0.11 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 515	0.18 531	0.18 435	0.20 440	0.14 499	0.21 466	0.19 439	0.32 475	0.41 510	0.29 519	0.21 344	0.32 511	0.27 515	0.41 573	0.27 531	0.46 591	0.12 520	0.31 579	0.11 492	0.15 536	0.12 491

DStereoSA	0.25 527	0.19 535	0.37 540	0.26 538	0.17 544	0.22 475	0.20 462	0.49 574	0.59 566	0.22 448	0.29 456	0.29 479	0.33 547	0.39 565	0.28 539	0.12 491	0.11 504	0.16 540	0.14 526	0.14 520	0.12 491

zh-sn7	0.25 527	0.17 520	0.50 559	0.24 522	0.13 479	0.25 506	0.24 515	0.34 504	0.48 537	0.28 510	0.54 561	0.28 471	0.31 542	0.36 554	0.32 557	0.10 438	0.10 492	0.11 475	0.10 460	0.12 489	0.12 491

TCMNet	0.19 459	0.12 450	0.19 447	0.20 440	0.18 551	0.20 449	0.24 515	0.27 409	0.36 484	0.23 461	0.26 421	0.25 443	0.19 453	0.19 422	0.23 489	0.13 516	0.11 504	0.11 475	0.12 512	0.13 507	0.12 491

DCVSM-stereo	0.14 346	0.09 346	0.16 382	0.16 164	0.10 372	0.15 342	0.09 18	0.19 253	0.23 347	0.20 418	0.23 364	0.26 453	0.15 374	0.18 407	0.14 352	0.09 397	0.07 411	0.09 397	0.08 374	0.10 451	0.12 491

DualNet (step1)	0.16 412	0.12 450	0.20 459	0.12 5	0.14 499	0.17 392	0.13 124	0.27 409	0.23 347	0.20 418	0.20 322	0.24 429	0.19 453	0.16 354	0.16 396	0.15 534	0.06 339	0.14 521	0.14 526	0.14 520	0.12 491

test_sample9	0.18 447	0.12 450	0.20 459	0.12 5	0.14 499	0.17 392	0.13 124	0.27 409	0.23 347	0.20 418	0.20 322	0.24 429	0.19 453	0.19 422	0.17 411	0.15 534	0.30 583	0.14 521	0.14 526	0.14 520	0.12 491

test_sample8	0.19 459	0.12 450	0.20 459	0.12 5	0.14 499	0.17 392	0.13 124	0.31 464	0.21 322	0.27 495	0.22 355	0.36 528	0.25 501	0.19 422	0.17 411	0.15 534	0.30 583	0.14 521	0.14 526	0.14 520	0.12 491

NF-Stereo	0.11 218	0.07 165	0.13 262	0.17 240	0.09 264	0.10 147	0.14 177	0.23 331	0.19 283	0.12 227	0.17 276	0.12 231	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.12 491

OCTAStereo	0.11 218	0.07 165	0.13 262	0.17 240	0.09 264	0.10 147	0.14 177	0.23 331	0.19 283	0.12 227	0.17 276	0.12 231	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.12 491

PSM-softLoss	0.12 287	0.07 165	0.15 348	0.17 240	0.09 264	0.08 59	0.13 124	0.24 354	0.17 236	0.14 279	0.19 310	0.13 256	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.12 491

KMStereo	0.12 287	0.07 165	0.15 348	0.17 240	0.09 264	0.08 59	0.13 124	0.24 354	0.17 236	0.14 279	0.19 310	0.13 256	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.07 272	0.05 206	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.12 491

RE-Stereo	0.11 218	0.07 165	0.13 262	0.17 240	0.09 264	0.10 147	0.14 177	0.23 331	0.19 283	0.12 227	0.17 276	0.12 231	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.12 491

TVStereo	0.11 218	0.07 165	0.13 262	0.17 240	0.09 264	0.10 147	0.14 177	0.23 331	0.19 283	0.12 227	0.17 276	0.12 231	0.11 263	0.11 132	0.11 216	0.06 125	0.04 24	0.07 225	0.06 211	0.06 221	0.12 491

APVNet	0.22 492	0.12 450	0.19 447	0.18 322	0.14 499	0.32 542	0.31 574	0.39 544	0.32 452	0.27 495	0.40 524	0.30 489	0.29 534	0.26 504	0.25 512	0.11 467	0.12 520	0.11 475	0.14 526	0.12 489	0.12 491

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 492	0.21 546	0.24 487	0.26 538	0.11 423	0.23 490	0.14 177	0.39 544	0.24 363	0.32 536	0.36 498	0.30 489	0.21 469	0.19 422	0.21 468	0.17 555	0.14 543	0.21 557	0.16 546	0.12 489	0.12 491

ADCMid	0.25 527	0.15 501	0.40 545	0.20 440	0.14 499	0.25 506	0.26 539	0.34 504	0.38 498	0.36 546	0.44 546	0.34 522	0.40 565	0.35 548	0.33 561	0.10 438	0.09 472	0.11 475	0.11 492	0.13 507	0.12 491

SGM-ForestM	0.32 556	0.12 450	0.16 382	0.16 164	0.11 423	0.39 565	0.19 439	0.41 554	0.50 547	0.52 574	0.54 561	1.32 605	0.42 573	0.40 570	0.27 531	0.14 530	0.16 552	0.16 540	0.16 546	0.12 489	0.12 491

XPNet_ROB	0.22 492	0.11 432	0.19 447	0.22 488	0.13 479	0.22 475	0.19 439	0.34 504	0.40 507	0.30 524	0.39 518	0.39 545	0.26 507	0.26 504	0.28 539	0.15 534	0.10 492	0.10 444	0.10 460	0.13 507	0.12 491

LALA_ROB	0.25 527	0.16 509	0.22 474	0.26 538	0.17 544	0.27 526	0.27 546	0.42 559	0.37 491	0.33 540	0.38 510	0.51 570	0.26 507	0.28 519	0.27 531	0.16 550	0.09 472	0.12 494	0.11 492	0.13 507	0.12 491

SGM-Forest	0.20 471	0.14 491	0.18 435	0.19 380	0.13 479	0.20 449	0.22 492	0.33 495	0.30 438	0.24 470	0.29 456	0.28 471	0.19 453	0.23 488	0.17 411	0.15 534	0.16 552	0.15 533	0.14 526	0.12 489	0.12 491
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	3.30 611	0.34 575	59.09 638	0.18 322	0.13 479	0.26 516	0.22 492	0.27 409	0.72 586	1.90 616	0.70 582	0.44 557	0.45 576	0.29 525	0.41 579	0.09 397	0.09 472	0.12 494	0.09 420	0.14 520	0.13 512

pcwnet_v2	0.19 459	0.10 406	0.26 495	0.17 240	0.14 499	0.18 411	0.15 249	0.37 532	0.46 535	0.19 395	0.24 376	0.21 387	0.19 453	0.20 447	0.19 442	0.13 516	0.10 492	0.10 444	0.10 460	0.11 474	0.13 512

FINET	0.21 483	0.18 531	0.26 495	0.18 322	0.16 529	0.23 490	0.23 503	0.32 475	0.48 537	0.25 483	0.32 475	0.22 405	0.22 478	0.22 477	0.17 411	0.18 556	0.16 552	0.11 475	0.10 460	0.15 536	0.13 512

S-Stereo	0.20 471	0.12 450	0.25 492	0.21 472	0.13 479	0.20 449	0.18 400	0.32 475	0.43 523	0.23 461	0.36 498	0.28 471	0.30 538	0.19 422	0.22 477	0.09 397	0.12 520	0.10 444	0.10 460	0.13 507	0.13 512

G-Net	0.24 515	0.16 509	0.36 536	0.22 488	0.16 529	0.51 575	0.23 503	0.29 440	0.34 471	0.36 546	0.38 510	0.31 502	0.29 534	0.27 507	0.26 523	0.11 467	0.09 472	0.12 494	0.09 420	0.16 544	0.13 512

NCC-stereo	0.24 515	0.15 501	0.31 520	0.26 538	0.16 529	0.20 449	0.30 568	0.40 548	0.40 507	0.24 470	0.38 510	0.33 515	0.28 526	0.36 554	0.27 531	0.12 491	0.11 504	0.15 533	0.22 564	0.13 507	0.13 512

stereogan	0.22 492	0.11 432	0.21 468	0.20 440	0.12 456	0.31 541	0.19 439	0.35 519	0.44 528	0.22 448	0.39 518	0.35 526	0.27 515	0.33 539	0.22 477	0.10 438	0.12 520	0.10 444	0.10 460	0.14 520	0.13 512

edge stereo	0.22 492	0.13 479	0.20 459	0.21 472	0.13 479	0.23 490	0.16 315	0.32 475	0.42 518	0.32 536	0.40 524	0.38 537	0.35 555	0.25 502	0.24 502	0.13 516	0.11 504	0.14 521	0.11 492	0.12 489	0.13 512

Abc-Net	0.24 515	0.15 501	0.31 520	0.26 538	0.16 529	0.20 449	0.30 568	0.40 548	0.40 507	0.24 470	0.38 510	0.33 515	0.28 526	0.36 554	0.27 531	0.12 491	0.11 504	0.15 533	0.22 564	0.13 507	0.13 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 508	0.12 450	0.28 507	0.21 472	0.13 479	0.28 533	0.16 315	0.35 519	0.66 581	0.27 495	0.33 487	0.30 489	0.21 469	0.31 529	0.29 543	0.10 438	0.08 440	0.09 397	0.10 460	0.13 507	0.13 512

DeepPrunerF	0.24 515	0.17 520	0.42 550	0.26 538	0.16 529	0.22 475	0.28 552	0.37 532	0.50 547	0.26 489	0.29 456	0.24 429	0.28 526	0.21 464	0.22 477	0.15 534	0.11 504	0.20 556	0.18 557	0.12 489	0.13 512

ADCPNet	0.25 527	0.16 509	0.61 574	0.21 472	0.15 518	0.35 559	0.25 530	0.32 475	0.35 480	0.30 524	0.40 524	0.36 528	0.28 526	0.28 519	0.32 557	0.12 491	0.10 492	0.11 475	0.12 512	0.14 520	0.13 512

PA-Net	0.23 508	0.18 531	0.33 527	0.28 554	0.22 563	0.21 466	0.38 583	0.29 440	0.39 501	0.22 448	0.32 475	0.25 443	0.26 507	0.20 447	0.25 512	0.09 397	0.23 577	0.15 533	0.22 564	0.09 420	0.13 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 508	0.15 501	0.17 412	0.34 569	0.18 551	0.24 495	0.23 503	0.34 504	0.28 422	0.31 530	0.38 510	0.38 537	0.28 526	0.23 488	0.24 502	0.15 534	0.12 520	0.18 552	0.21 561	0.13 507	0.13 512

NOSS_ROB	0.19 459	0.12 450	0.18 435	0.16 164	0.12 456	0.15 342	0.12 75	0.30 454	0.32 452	0.20 418	0.22 355	0.27 461	0.23 486	0.21 464	0.16 396	0.16 550	0.18 559	0.23 562	0.21 561	0.12 489	0.13 512

ETE_ROB	0.23 508	0.17 520	0.22 474	0.25 533	0.13 479	0.26 516	0.29 561	0.31 464	0.36 484	0.28 510	0.36 498	0.45 559	0.26 507	0.27 507	0.26 523	0.11 467	0.08 440	0.12 494	0.09 420	0.14 520	0.13 512

PDISCO_ROB	0.27 538	0.16 509	0.26 495	0.28 554	0.20 557	0.32 542	0.26 539	0.44 565	0.57 562	0.28 510	0.40 524	0.45 559	0.29 534	0.33 539	0.34 563	0.12 491	0.09 472	0.17 543	0.16 546	0.17 552	0.13 512

Wz-Net-TNSev	0.29 547	0.20 540	0.65 577	0.19 380	0.15 518	0.38 564	0.27 546	0.35 519	0.55 557	0.34 542	0.42 541	0.45 559	0.38 560	0.32 536	0.30 549	0.12 491	0.13 534	0.10 444	0.12 512	0.15 536	0.14 529

UDG	0.21 483	0.17 520	0.19 447	0.23 512	0.15 518	0.30 540	0.20 462	0.33 495	0.35 480	0.23 461	0.28 444	0.31 502	0.27 515	0.20 447	0.22 477	0.15 534	0.12 520	0.13 509	0.09 420	0.14 520	0.14 529

SACVNet	0.18 447	0.12 450	0.14 297	0.17 240	0.13 479	0.22 475	0.18 400	0.31 464	0.30 438	0.23 461	0.31 471	0.30 489	0.22 478	0.22 477	0.17 411	0.11 467	0.08 440	0.10 444	0.10 460	0.12 489	0.14 529

PSM-AAD	0.11 218	0.07 165	0.10 135	0.19 380	0.09 264	0.10 147	0.15 249	0.20 264	0.13 139	0.12 227	0.14 226	0.18 352	0.11 263	0.11 132	0.10 141	0.05 34	0.05 206	0.09 397	0.08 374	0.06 221	0.14 529

FAT-Stereo	0.20 471	0.12 450	0.22 474	0.21 472	0.12 456	0.17 392	0.18 400	0.34 504	0.39 501	0.27 495	0.37 504	0.34 522	0.32 546	0.21 464	0.20 448	0.09 397	0.11 504	0.10 444	0.09 420	0.11 474	0.14 529

RP	0.21 483	0.13 479	0.21 468	0.23 512	0.11 423	0.21 466	0.20 462	0.25 370	0.44 528	0.21 432	0.38 510	0.36 528	0.24 492	0.27 507	0.25 512	0.11 467	0.12 520	0.13 509	0.12 512	0.12 489	0.14 529

WCMA_ROB	0.24 515	0.11 432	0.22 474	0.17 240	0.14 499	0.32 542	0.15 249	0.32 475	0.32 452	0.38 551	0.53 559	0.40 549	0.34 552	0.34 542	0.25 512	0.11 467	0.12 520	0.12 494	0.10 460	0.14 520	0.14 529

SQANet	0.23 508	0.23 552	0.30 518	0.30 564	0.19 554	0.27 526	0.13 124	0.29 440	0.33 459	0.24 470	0.37 504	0.31 502	0.22 478	0.27 507	0.23 489	0.15 534	0.10 492	0.21 557	0.16 546	0.21 560	0.15 536

LCNet	0.11 218	0.07 165	0.09 90	0.19 380	0.09 264	0.08 59	0.15 249	0.21 287	0.15 183	0.11 188	0.15 243	0.16 319	0.11 263	0.12 223	0.11 216	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.07 304	0.06 221	0.15 536

MFN_U_SF_RVC	0.32 556	0.21 546	0.55 565	0.30 564	0.15 518	0.34 551	0.17 352	0.52 581	0.46 535	0.46 571	0.55 563	0.59 577	0.39 562	0.35 548	0.37 569	0.15 534	0.14 543	0.18 552	0.21 561	0.16 544	0.15 536

RTS	0.45 575	0.19 535	3.26 611	0.24 522	0.15 518	0.74 592	0.20 462	0.36 526	0.76 592	0.42 563	0.43 544	0.31 502	0.41 570	0.53 585	0.35 564	0.10 438	0.08 440	0.13 509	0.12 512	0.15 536	0.15 536

RTSA	0.45 575	0.19 535	3.26 611	0.24 522	0.15 518	0.74 592	0.20 462	0.36 526	0.76 592	0.42 563	0.43 544	0.31 502	0.41 570	0.53 585	0.35 564	0.10 438	0.08 440	0.13 509	0.12 512	0.15 536	0.15 536

AnyNet_C01	0.36 563	0.25 560	1.37 605	0.22 488	0.17 544	0.48 573	0.27 546	0.35 519	0.39 501	0.39 553	0.74 586	0.46 563	0.38 560	0.45 575	0.47 585	0.13 516	0.13 534	0.13 509	0.14 526	0.14 520	0.15 536

AnyNet_C32	0.26 536	0.16 509	0.36 536	0.20 440	0.16 529	0.25 506	0.30 568	0.32 475	0.44 528	0.31 530	0.49 553	0.30 489	0.33 547	0.40 570	0.33 561	0.12 491	0.12 520	0.12 494	0.14 526	0.14 520	0.15 536

RYNet	0.22 492	0.12 450	0.22 474	0.19 380	0.17 544	0.46 569	0.26 539	0.38 540	0.48 537	0.24 470	0.28 444	0.34 522	0.23 486	0.20 447	0.30 549	0.10 438	0.06 339	0.09 397	0.09 420	0.13 507	0.15 536

CC-Net-ROB	0.28 543	0.31 572	0.36 536	0.29 562	0.15 518	0.25 506	0.19 439	0.45 568	0.33 459	0.39 553	0.37 504	0.39 545	0.31 542	0.27 507	0.26 523	0.24 578	0.19 562	0.30 578	0.23 568	0.18 555	0.15 536

CSAN	0.29 547	0.24 555	0.27 502	0.34 569	0.19 554	0.33 548	0.42 587	0.37 532	0.50 547	0.38 551	0.40 524	0.44 557	0.33 547	0.28 519	0.30 549	0.20 563	0.16 552	0.19 554	0.19 558	0.14 520	0.15 536

DispFullNet	0.27 538	0.21 546	0.65 577	0.28 554	0.16 529	0.26 516	0.17 352	0.33 495	0.58 565	0.27 495	0.38 510	0.43 555	0.23 486	0.38 561	0.23 489	0.12 491	0.06 339	0.19 554	0.11 492	0.21 560	0.15 536

DStereoFS	0.27 538	0.22 550	0.31 520	0.22 488	0.15 518	0.22 475	0.20 462	0.50 578	0.48 537	0.28 510	0.44 546	0.33 515	0.34 552	0.52 582	0.29 543	0.12 491	0.11 504	0.15 533	0.13 522	0.16 544	0.16 547

PSMNet-RUCA	0.27 538	0.33 574	0.41 548	0.36 573	0.32 581	0.18 411	0.19 439	0.42 559	0.30 438	0.33 540	0.41 535	0.39 545	0.25 501	0.31 529	0.20 448	0.18 556	0.10 492	0.25 564	0.15 542	0.21 560	0.16 547

WZ-Net	0.28 543	0.17 520	0.78 593	0.22 488	0.16 529	0.34 551	0.29 561	0.39 544	0.57 562	0.24 470	0.55 563	0.37 533	0.24 492	0.33 539	0.35 564	0.09 397	0.08 440	0.09 397	0.10 460	0.14 520	0.16 547

DDUNet	0.22 492	0.17 520	0.21 468	0.22 488	0.15 518	0.25 506	0.24 515	0.29 440	0.30 438	0.31 530	0.36 498	0.33 515	0.25 501	0.24 497	0.20 448	0.18 556	0.13 534	0.17 543	0.11 492	0.16 544	0.16 547

KYRaft	0.11 218	0.07 165	0.10 135	0.19 380	0.09 264	0.08 59	0.15 249	0.22 311	0.12 104	0.13 258	0.16 255	0.20 378	0.10 233	0.12 223	0.10 141	0.05 34	0.04 24	0.08 315	0.08 374	0.06 221	0.16 547

psmorigin	0.25 527	0.15 501	0.34 535	0.17 240	0.13 479	0.23 490	0.14 177	0.34 504	0.33 459	0.41 560	0.55 563	0.41 551	0.37 559	0.34 542	0.27 531	0.11 467	0.15 549	0.11 475	0.11 492	0.12 489	0.16 547

RGC	0.25 527	0.20 540	0.29 515	0.28 554	0.16 529	0.22 475	0.23 503	0.32 475	0.44 528	0.27 495	0.40 524	0.38 537	0.27 515	0.36 554	0.22 477	0.11 467	0.13 534	0.17 543	0.17 553	0.14 520	0.16 547

ADCS	0.29 547	0.18 531	0.45 552	0.21 472	0.17 544	0.28 533	0.23 503	0.41 554	0.63 576	0.40 556	0.49 553	0.40 549	0.36 557	0.39 565	0.40 576	0.13 516	0.12 520	0.13 509	0.14 526	0.16 544	0.16 547

DPSNet	0.28 543	0.16 509	0.31 520	0.18 322	0.13 479	0.54 577	0.42 587	0.51 580	0.67 582	0.29 519	0.38 510	0.38 537	0.29 534	0.31 529	0.23 489	0.11 467	0.10 492	0.11 475	0.08 374	0.20 559	0.16 547

ISRNet	0.18 447	0.08 271	0.19 447	0.19 380	0.13 479	0.15 342	0.12 75	0.30 454	0.32 452	0.21 432	0.25 404	0.27 461	0.17 423	0.17 386	0.20 448	0.20 563	0.08 440	0.14 521	0.14 526	0.14 520	0.17 556

Anonymous_2	0.22 492	0.17 520	0.28 507	0.15 85	0.16 529	0.32 542	0.22 492	0.22 311	0.17 236	0.23 461	0.24 376	0.26 453	0.27 515	0.27 507	0.23 489	0.22 572	0.25 579	0.17 543	0.17 553	0.17 552	0.17 556

GANetREF_RVC	0.31 554	0.34 575	0.27 502	0.35 571	0.16 529	0.32 542	0.41 584	0.48 572	0.51 554	0.35 543	0.35 495	0.34 522	0.33 547	0.39 565	0.32 557	0.27 580	0.20 565	0.29 576	0.15 542	0.18 555	0.17 556
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
ccnet	0.29 547	0.28 567	0.23 483	0.20 440	0.28 575	0.41 568	0.21 482	0.45 568	0.33 459	0.36 546	0.46 549	0.36 528	0.30 538	0.39 565	0.42 580	0.23 576	0.14 543	0.21 557	0.17 553	0.23 564	0.18 559

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 572	0.39 579	0.54 563	0.40 576	0.20 557	0.64 584	0.32 576	0.53 583	0.72 586	0.71 586	0.72 583	0.61 579	0.54 582	0.51 580	0.46 584	0.20 563	0.19 562	0.29 576	0.30 580	0.23 564	0.18 559

FADNet-RVC	0.20 471	0.20 540	0.38 542	0.21 472	0.16 529	0.20 449	0.15 249	0.26 388	0.26 398	0.26 489	0.32 475	0.26 453	0.21 469	0.22 477	0.19 442	0.12 491	0.13 534	0.12 494	0.14 526	0.13 507	0.18 559

FADNet	0.21 483	0.22 550	0.36 536	0.18 322	0.17 544	0.24 495	0.13 124	0.31 464	0.31 445	0.23 461	0.25 404	0.27 461	0.21 469	0.19 422	0.15 380	0.13 516	0.15 549	0.12 494	0.15 542	0.16 544	0.18 559

XQC	0.28 543	0.23 552	0.51 560	0.28 554	0.19 554	0.34 551	0.27 546	0.36 526	0.57 562	0.31 530	0.30 463	0.37 533	0.30 538	0.38 561	0.38 571	0.13 516	0.09 472	0.15 533	0.12 512	0.17 552	0.18 559

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 553	0.24 555	0.29 515	0.36 573	0.16 529	0.34 551	0.30 568	0.32 475	0.42 518	0.40 556	0.46 549	0.38 537	0.31 542	0.34 542	0.28 539	0.19 561	0.20 565	0.26 565	0.29 578	0.18 555	0.19 564

SHD	0.26 536	0.15 501	0.30 518	0.24 522	0.18 551	0.22 475	0.15 249	0.38 540	0.71 585	0.32 536	0.41 535	0.36 528	0.28 526	0.32 536	0.29 543	0.12 491	0.11 504	0.14 521	0.13 522	0.16 544	0.20 565

SAMSARA	0.40 568	0.28 567	0.33 527	0.55 587	0.39 582	0.82 599	1.23 614	0.47 571	0.51 554	0.36 546	0.35 495	0.55 576	0.39 562	0.38 561	0.39 573	0.15 534	0.20 565	0.15 533	0.14 526	0.23 564	0.20 565

BEATNet-Init1	0.52 581	0.27 563	0.62 575	0.30 564	0.21 561	0.76 596	0.29 561	0.54 584	0.65 580	0.86 597	0.95 598	2.07 614	0.62 592	0.56 589	0.42 580	0.18 556	0.18 559	0.23 562	0.22 564	0.22 563	0.21 567

PASM	0.32 556	0.24 555	0.48 558	0.28 554	0.27 574	0.29 537	0.30 568	0.34 504	0.49 544	0.35 543	0.39 518	0.46 563	0.34 552	0.34 542	0.35 564	0.23 576	0.25 579	0.26 565	0.28 577	0.23 564	0.21 567

MSMD_ROB	0.31 554	0.26 561	0.26 495	0.24 522	0.21 561	0.34 551	0.25 530	0.34 504	0.39 501	0.40 556	0.69 580	0.45 559	0.40 565	0.34 542	0.27 531	0.20 563	0.19 562	0.26 565	0.25 570	0.23 564	0.22 569

DGSMNet	0.24 515	0.19 535	0.33 527	0.21 472	0.24 568	0.24 495	0.20 462	0.35 519	0.41 510	0.24 470	0.32 475	0.38 537	0.21 469	0.29 525	0.23 489	0.12 491	0.11 504	0.14 521	0.16 546	0.23 564	0.23 570

FC-DCNN v2	0.33 559	0.27 563	0.28 507	0.26 538	0.23 566	0.37 561	0.28 552	0.40 548	0.43 523	0.45 568	0.56 568	0.51 570	0.40 565	0.37 559	0.29 543	0.21 567	0.20 565	0.27 568	0.26 571	0.25 571	0.24 571

ACVNet_1	0.44 573	0.49 584	0.60 573	0.45 581	0.28 575	0.49 574	0.27 546	0.57 588	0.72 586	0.62 581	0.58 573	0.74 589	0.49 579	0.50 578	0.35 564	0.26 579	0.24 578	0.39 583	0.29 578	0.31 582	0.24 571

FCDSN-DC	0.33 559	0.28 567	0.28 507	0.30 564	0.24 568	0.39 565	0.28 552	0.42 559	0.42 518	0.43 566	0.53 559	0.51 570	0.41 570	0.36 554	0.30 549	0.21 567	0.20 565	0.27 568	0.26 571	0.25 571	0.24 571
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 575	0.27 563	0.27 502	0.27 551	0.24 568	0.47 571	0.31 574	0.55 585	0.59 566	0.72 588	1.13 607	1.15 599	0.61 590	0.52 582	0.37 569	0.21 567	0.20 565	0.27 568	0.31 582	0.25 571	0.24 571

FC-DCNN	0.33 559	0.27 563	0.28 507	0.26 538	0.23 566	0.37 561	0.28 552	0.40 548	0.43 523	0.45 568	0.55 563	0.51 570	0.40 565	0.37 559	0.30 549	0.21 567	0.20 565	0.27 568	0.26 571	0.25 571	0.24 571

ELAS_RVC	0.41 570	0.29 570	0.33 527	0.28 554	0.24 568	0.54 577	0.36 579	0.49 574	0.59 566	0.72 588	0.74 586	0.65 583	0.54 582	0.54 587	0.40 576	0.22 572	0.20 565	0.27 568	0.26 571	0.26 576	0.25 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 570	0.29 570	0.33 527	0.27 551	0.24 568	0.60 582	0.36 579	0.50 578	0.50 547	0.71 586	0.79 590	0.67 585	0.54 582	0.51 580	0.42 580	0.22 572	0.20 565	0.27 568	0.26 571	0.26 576	0.25 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 565	0.53 585	0.55 565	0.45 581	0.24 568	0.47 571	0.18 400	0.49 574	0.64 577	0.42 563	0.45 548	0.60 578	0.27 515	0.34 542	0.24 502	0.33 583	0.14 543	0.48 586	0.42 588	0.30 579	0.26 578

otaku	0.39 565	0.37 578	0.52 561	0.44 580	0.28 575	0.58 579	0.24 515	0.41 554	0.62 573	0.40 556	0.49 553	0.46 563	0.33 547	0.40 570	0.32 557	0.30 581	0.30 583	0.39 583	0.33 583	0.29 578	0.28 579

Ntro	0.40 568	0.40 580	0.53 562	0.46 584	0.30 579	0.65 585	0.24 515	0.46 570	0.68 583	0.41 560	0.49 553	0.48 568	0.42 573	0.39 565	0.31 556	0.32 582	0.28 581	0.37 582	0.30 580	0.32 583	0.29 580

Consistency-Raft	0.44 573	0.40 580	0.45 552	0.37 575	0.43 586	0.46 569	0.41 584	0.57 588	0.55 557	0.32 536	0.73 584	0.33 515	0.48 578	0.42 574	0.49 587	0.39 585	0.35 588	0.45 585	0.51 595	0.42 586	0.29 580

NVStereoNet_ROB	0.46 578	0.36 577	0.46 556	0.41 578	0.28 575	0.34 551	0.34 577	0.48 572	0.60 570	0.72 588	0.93 596	0.70 588	0.66 593	0.47 576	0.60 595	0.22 572	0.33 587	0.34 581	0.34 585	0.30 579	0.30 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 565	0.20 540	0.39 544	0.31 568	0.22 563	0.29 537	0.43 589	0.52 581	0.96 599	0.55 578	0.79 590	0.53 574	0.59 589	0.52 582	0.38 571	0.19 561	0.14 543	0.17 543	0.14 526	0.24 570	0.31 583

MADNet+	0.75 593	0.71 595	3.70 614	0.66 590	0.41 584	0.98 604	0.97 612	0.69 593	0.73 590	0.52 574	0.57 571	0.64 581	0.68 595	0.86 603	1.01 611	0.34 584	0.36 589	0.28 575	0.23 568	0.36 585	0.31 583

LSM	0.33 559	0.20 540	0.58 571	0.26 538	0.60 598	0.34 551	0.25 530	0.42 559	0.48 537	0.45 568	0.58 573	0.42 552	0.36 557	0.35 548	0.25 512	0.12 491	0.20 565	0.14 521	0.16 546	0.19 558	0.33 585

MonStereo1	0.47 579	0.26 561	0.58 571	0.28 554	0.20 557	0.39 565	0.18 400	0.49 574	0.64 577	0.52 574	0.87 593	1.01 594	0.57 587	0.50 578	0.56 592	0.53 595	0.31 586	0.54 592	0.40 586	0.33 584	0.34 586

JetBlue	0.71 590	0.45 583	1.14 603	0.51 585	0.47 588	2.02 614	0.64 601	0.75 594	0.70 584	0.69 585	0.77 589	1.22 601	0.83 600	1.03 611	1.01 611	0.40 586	0.28 581	0.33 580	0.33 583	0.30 579	0.34 586

ACVNet_2	0.66 589	0.66 593	0.68 585	0.63 589	0.41 584	0.71 590	0.49 591	0.96 603	1.39 608	0.89 598	1.09 603	1.04 595	0.73 596	0.54 587	0.47 585	0.43 589	0.40 590	0.53 591	0.44 589	0.47 587	0.35 588

IMH-64-1	0.65 587	0.61 589	0.68 585	0.71 591	0.51 589	0.59 580	0.49 591	0.91 599	0.85 594	0.74 592	1.02 600	0.81 590	0.78 598	0.79 596	0.49 587	0.42 587	0.46 592	0.71 595	0.47 590	0.52 589	0.39 589

IMH-64	0.65 587	0.61 589	0.68 585	0.71 591	0.51 589	0.59 580	0.49 591	0.91 599	0.85 594	0.74 592	1.02 600	0.81 590	0.78 598	0.79 596	0.49 587	0.42 587	0.46 592	0.71 595	0.47 590	0.52 589	0.39 589

RainbowNet	0.54 583	0.61 589	0.70 591	0.57 588	0.43 586	0.65 585	0.37 582	0.60 590	0.87 596	0.50 573	0.66 577	0.64 581	0.47 577	0.49 577	0.43 583	0.47 592	0.48 597	0.52 590	0.41 587	0.52 589	0.40 591

IMH	0.71 590	0.64 592	0.68 585	0.76 593	0.54 591	0.69 588	0.54 595	0.98 605	1.10 601	0.82 596	1.09 603	0.89 592	0.88 603	0.87 604	0.52 591	0.44 590	0.50 601	0.75 598	0.51 595	0.56 594	0.41 592

PWCK	0.71 590	0.94 604	0.95 600	0.76 593	0.31 580	0.74 592	0.36 579	0.90 598	0.90 597	0.96 601	0.75 588	0.95 593	0.61 590	0.87 604	0.66 598	0.72 604	0.46 592	0.75 598	0.49 592	0.69 602	0.44 593

GCST	0.37 564	0.42 582	0.26 495	1.02 606	0.39 582	0.18 411	0.08 7	0.20 264	0.17 236	0.28 510	0.25 404	0.15 305	0.12 294	0.16 354	0.14 352	0.64 602	0.43 591	0.75 598	0.65 602	0.63 595	0.46 594

TorneroNet-64	0.76 594	0.72 596	0.74 592	0.78 595	0.58 597	0.91 603	0.56 596	0.84 597	1.29 605	0.66 582	0.90 594	1.40 607	0.75 597	0.85 602	0.67 601	0.49 593	0.46 592	0.72 597	0.59 598	0.67 599	0.53 595

anonymity	0.53 582	0.58 587	0.65 577	0.41 578	0.61 599	0.53 576	0.41 584	0.56 586	0.41 510	0.55 578	0.50 557	0.49 569	0.55 585	0.58 590	0.50 590	0.58 598	0.50 601	0.51 588	0.51 595	0.51 588	0.57 596

WAO-7	0.79 595	0.78 598	0.54 563	0.85 599	0.67 602	0.74 592	0.68 605	1.05 608	1.32 606	0.90 599	1.20 610	1.04 595	0.92 604	0.69 594	0.66 598	0.60 600	0.62 611	0.67 594	0.68 604	0.64 596	0.58 597

WAO-6	0.81 596	0.80 599	0.62 575	0.86 600	0.63 600	0.76 596	0.58 598	0.98 605	1.54 613	0.90 599	0.96 599	1.07 597	1.03 608	0.70 595	0.66 598	0.72 604	0.49 599	0.90 606	0.71 605	0.68 600	0.58 597

Dean	0.87 599	0.86 603	0.79 595	0.81 597	0.56 594	0.90 600	0.63 599	1.15 614	1.73 614	1.15 609	1.15 608	1.31 604	0.99 607	0.81 598	0.81 607	0.57 597	0.56 608	0.77 602	0.64 601	0.66 598	0.58 597

SPS-STEREO	0.57 585	0.58 587	0.65 577	0.45 581	0.55 593	0.62 583	0.44 590	0.62 591	0.50 547	0.68 584	0.64 575	0.66 584	0.57 587	0.61 591	0.60 595	0.62 601	0.47 596	0.51 588	0.49 592	0.55 593	0.58 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 584	0.57 586	0.65 577	0.40 576	0.54 591	0.66 587	0.49 591	0.56 586	0.45 534	0.66 582	0.69 580	0.67 585	0.56 586	0.63 592	0.56 592	0.59 599	0.48 597	0.50 587	0.50 594	0.52 589	0.58 597

LVE	0.83 598	0.85 602	0.85 598	0.80 596	0.56 594	1.04 609	0.65 602	1.05 608	1.47 611	0.96 601	1.22 611	1.10 598	0.85 601	0.83 599	0.71 603	0.49 593	0.55 607	0.76 601	0.60 600	0.65 597	0.59 602

WAO-8	0.91 600	0.81 600	0.65 577	0.94 603	0.69 603	0.90 600	0.67 603	1.07 611	1.83 616	1.06 606	1.45 613	1.30 602	1.07 609	0.84 600	0.78 604	0.74 606	0.53 604	0.86 604	0.75 606	0.69 602	0.62 603

Venus	0.91 600	0.81 600	0.65 577	0.94 603	0.69 603	0.90 600	0.67 603	1.07 611	1.83 616	1.06 606	1.45 613	1.30 602	1.07 609	0.84 600	0.78 604	0.74 606	0.53 604	0.86 604	0.75 606	0.69 602	0.62 603

TorneroNet	0.82 597	0.74 597	0.81 597	0.84 598	0.63 600	0.99 605	0.63 599	0.96 603	1.16 602	0.80 595	1.11 605	1.36 606	0.86 602	0.93 607	0.80 606	0.56 596	0.49 599	0.78 603	0.66 603	0.73 605	0.63 605

MFMNet_re	0.64 586	0.66 593	0.65 577	0.51 585	0.69 603	0.69 588	0.57 597	0.64 592	0.73 590	0.60 580	0.73 584	0.62 580	0.67 594	0.65 593	0.60 595	0.66 603	0.58 610	0.63 593	0.59 598	0.68 600	0.69 606

UNDER WATER-64	0.95 602	0.94 604	1.43 607	0.87 601	0.56 594	1.18 612	0.87 609	0.77 595	0.94 598	1.04 604	0.85 592	1.58 612	1.21 614	0.94 608	0.96 609	0.87 610	0.57 609	1.03 610	0.88 611	0.78 606	0.73 607

UNDER WATER	0.97 603	0.97 606	1.42 606	0.99 605	0.70 606	1.12 611	0.84 608	0.80 596	1.08 600	1.01 603	0.90 594	1.55 611	1.22 615	1.03 611	1.00 610	0.78 608	0.53 604	1.02 609	0.87 610	0.80 607	0.74 608

ktn	1.01 605	1.21 609	0.80 596	1.23 610	0.86 609	1.01 607	0.87 609	0.94 602	1.39 608	1.04 604	1.12 606	1.15 599	1.07 609	0.94 608	0.59 594	1.28 615	0.71 613	1.38 615	0.83 609	1.02 611	0.75 609

notaker	0.97 603	1.11 607	0.98 601	1.13 608	0.81 607	0.73 591	0.68 605	0.93 601	1.16 602	1.18 611	1.18 609	1.41 608	1.16 613	1.08 613	0.69 602	0.81 609	0.64 612	1.17 611	0.79 608	0.98 609	0.80 610

HanzoNet	1.29 608	1.26 611	1.19 604	1.12 607	0.85 608	1.02 608	0.83 607	1.03 607	1.48 612	1.64 614	1.61 615	2.50 616	1.72 616	1.61 615	1.61 614	1.26 614	0.80 614	1.31 614	1.01 613	1.02 611	0.86 611

KSHMR	1.09 606	1.17 608	0.88 599	1.25 611	1.00 611	0.99 605	0.96 611	1.13 613	1.37 607	1.16 610	1.29 612	1.41 608	0.96 606	1.01 610	0.92 608	1.03 613	1.08 615	1.20 612	1.03 614	1.01 610	0.97 612

JetRed	1.62 609	1.46 612	2.98 609	0.92 602	1.21 612	4.99 617	1.53 617	1.27 616	1.39 608	1.83 615	1.74 616	1.60 613	0.95 605	1.41 614	2.45 618	0.90 612	1.60 616	0.93 607	0.90 612	1.35 613	0.99 613

DPSimNet_ROB	1.11 607	1.23 610	0.78 593	1.13 608	0.88 610	1.10 610	1.13 613	1.16 615	1.23 604	1.43 613	1.02 600	1.41 608	1.10 612	0.90 606	1.60 613	1.46 616	0.51 603	1.21 613	1.03 614	0.90 608	1.01 614

tt	4.67 613	0.06 74	3.55 613	2.02 613	1.55 613	10.25 621	16.71 622	8.91 626	5.03 619	1.31 612	0.94 597	4.71 617	4.76 618	3.33 617	5.87 620	6.06 625	10.30 629	1.88 619	2.11 619	2.75 616	1.21 615

MADNet++	1.95 610	1.75 613	1.59 608	1.82 612	1.69 614	2.33 615	1.40 616	2.35 617	2.09 618	2.57 617	2.36 618	2.24 615	2.17 617	2.28 616	2.34 616	1.87 617	1.66 617	1.54 616	1.34 616	1.92 614	1.77 616

USTest	6.22 614	2.73 616	3.00 610	6.57 620	7.29 620	14.37 623	21.57 623	7.00 625	9.56 624	5.34 621	6.10 619	5.72 620	7.64 621	6.41 622	6.96 621	1.97 618	3.42 623	1.64 617	2.15 620	2.66 615	2.36 617

PML	8.91 621	9.34 629	6.13 616	5.35 617	6.41 619	14.99 624	23.38 629	5.27 618	6.83 620	18.04 632	28.19 640	7.67 622	6.83 620	7.85 623	5.75 619	5.35 624	1.83 618	5.95 628	1.93 618	8.64 625	2.52 618

xxxxx1	7.79 615	5.02 622	7.31 618	3.12 614	3.85 616	16.35 625	22.88 624	5.86 622	8.69 621	7.97 622	8.54 620	9.12 624	8.27 622	10.18 624	10.92 622	2.42 619	2.45 619	3.56 622	12.37 626	3.77 617	3.06 619

tt_ll	7.79 615	5.02 622	7.31 618	3.12 614	3.85 616	16.35 625	22.88 624	5.86 622	8.69 621	7.97 622	8.54 620	9.12 624	8.27 622	10.18 624	10.92 622	2.42 619	2.45 619	3.56 622	12.37 626	3.77 617	3.06 619

ff	7.79 615	5.02 622	7.31 618	3.12 614	3.85 616	16.35 625	22.88 624	5.86 622	8.69 621	7.97 622	8.54 620	9.12 624	8.27 622	10.18 624	10.92 622	2.42 619	2.45 619	3.56 622	12.37 626	3.77 617	3.06 619

TCMNet-wrong-test	3.67 612	5.48 625	3.89 615	12.18 624	11.75 626	4.65 616	3.88 618	1.06 610	0.72 586	1.09 608	2.15 617	6.30 621	0.53 581	3.43 618	2.36 617	0.89 611	0.20 565	1.87 618	1.69 617	5.57 622	3.62 622

Anonymous_1	10.96 625	7.92 626	7.46 621	10.33 621	10.06 621	18.65 629	26.34 630	11.06 629	13.44 628	9.40 625	10.05 625	9.67 627	11.23 627	10.73 627	12.72 627	6.42 626	8.38 626	5.77 625	10.61 625	12.12 626	6.77 623

DPSMNet_ROB	8.06 619	4.48 618	8.63 624	5.37 619	10.74 623	8.32 619	22.98 628	5.46 619	13.36 627	5.12 619	9.92 623	5.08 618	10.40 625	5.53 621	12.58 625	3.80 623	8.00 624	3.50 620	7.02 623	3.83 620	7.14 624

DGTPSM_ROB	8.06 619	4.48 618	8.63 624	5.35 617	10.72 622	8.32 619	22.97 627	5.46 619	13.35 626	5.12 619	9.92 623	5.08 618	10.40 625	5.52 620	12.58 625	3.79 622	8.00 624	3.50 620	7.02 623	3.83 620	7.14 624

DPSM_ROB	11.15 626	8.58 627	8.00 622	10.88 622	11.58 624	19.10 630	26.71 631	12.05 630	14.07 631	10.36 626	10.84 626	10.33 628	11.86 628	11.70 628	13.54 628	6.99 627	8.79 627	5.89 626	6.95 621	7.29 623	7.42 626

DPSM	11.15 626	8.58 627	8.00 622	10.88 622	11.58 624	19.10 630	26.71 631	12.05 630	14.07 631	10.36 626	10.84 626	10.33 628	11.86 628	11.70 628	13.54 628	6.99 627	8.79 627	5.89 626	6.95 621	7.29 623	7.42 626

FlowAnything	22.44 635	17.35 635	16.14 630	22.07 634	23.23 633	38.39 637	53.77 636	24.25 638	28.44 639	20.96 639	21.82 637	20.70 632	23.84 634	23.49 637	27.14 635	14.04 629	17.79 636	11.75 629	14.15 634	14.65 627	14.89 628

LSM0	22.87 637	17.28 631	18.96 631	22.19 635	29.04 639	38.42 639	53.71 635	24.28 639	28.31 635	20.78 638	21.00 631	21.43 637	24.16 639	23.50 638	27.39 637	14.09 634	17.38 631	11.84 634	14.04 633	14.73 632	14.89 628

CasAABBNet	22.42 632	17.33 632	16.01 628	22.01 630	23.28 634	38.32 634	53.80 637	24.14 637	28.41 638	20.60 634	21.77 636	20.89 636	23.91 636	23.43 636	27.36 636	14.07 630	17.69 632	11.83 631	14.01 630	14.67 628	14.95 630

RAFT-FEzeroshot	22.43 633	17.33 632	15.98 626	22.02 631	23.31 635	38.34 635	53.82 638	24.05 635	28.39 636	20.61 635	21.76 634	20.88 634	23.92 637	23.41 634	27.42 638	14.07 630	17.69 632	11.83 631	14.02 631	14.69 629	14.97 631

RAFT-FE	22.43 633	17.33 632	15.98 626	22.02 631	23.31 635	38.34 635	53.82 638	24.05 635	28.39 636	20.61 635	21.76 634	20.88 634	23.92 637	23.41 634	27.42 638	14.07 630	17.69 632	11.83 631	14.02 631	14.69 629	14.97 631

Selective-RAFT-Error	22.47 636	17.37 636	16.09 629	22.06 633	23.34 637	38.39 637	53.83 640	24.29 640	28.47 640	20.74 637	21.83 638	20.81 633	23.90 635	23.54 639	27.53 640	14.08 633	17.69 632	11.82 630	14.00 629	14.69 629	15.00 633

LRCNet_RVC	10.62 624	13.42 630	7.30 617	18.92 628	2.07 615	0.33 548	0.30 568	5.59 621	0.48 537	13.03 628	17.94 629	8.87 623	5.65 619	4.79 619	1.89 615	23.51 636	2.73 622	27.55 639	25.71 639	16.07 633	16.33 634

RSGM-EC	20.36 629	4.73 620	0.68 585	16.76 625	16.92 630	21.28 632	27.18 633	10.46 627	14.04 629	18.00 630	21.31 632	22.24 638	21.82 632	22.57 632	17.63 631	62.81 639	33.79 639	20.14 636	18.10 636	20.18 635	16.45 635

acva	20.36 629	4.73 620	0.68 585	16.76 625	16.92 630	21.28 632	27.18 633	10.46 627	14.04 629	18.00 630	21.31 632	22.24 638	21.82 632	22.57 632	17.63 631	62.81 639	33.79 639	20.14 636	18.10 636	20.18 635	16.45 635

HaxPig	15.71 628	18.52 637	19.18 632	16.89 627	15.89 629	7.73 618	7.60 619	13.31 632	10.82 625	15.42 629	14.91 628	15.98 630	14.92 630	15.58 630	15.98 630	18.95 635	16.73 630	19.46 635	18.08 635	19.26 634	19.05 637

MEDIAN_ROB	20.38 631	24.04 638	23.31 635	21.23 629	21.71 632	10.40 622	7.92 620	17.64 633	15.50 633	20.12 633	19.70 630	20.34 631	20.32 631	21.19 631	21.13 633	23.81 637	21.81 637	24.98 638	23.76 638	24.71 637	23.93 638

AVERAGE_ROB	24.90 638	29.20 639	28.14 636	24.89 636	24.64 638	17.75 628	11.12 621	21.45 634	19.93 634	25.12 640	24.46 639	25.12 640	25.46 640	24.69 640	22.83 634	29.76 638	27.13 638	28.97 640	27.95 640	29.91 638	29.47 639

test_example2	98.32 639	94.13 640	45.89 637	96.35 637	109.85 640	88.61 640	95.45 641	25.75 641	94.37 641	130.00 642	126.06 641	58.17 641	74.63 641	88.51 641	79.96 641	150.23 641	221.02 641	77.62 641	99.10 641	113.75 641	96.94 640

FSD					0.22 563	0.25 506	0.25 530	0.27 409	0.26 398	0.25 483	0.26 421	0.25 443	0.27 515	0.27 507	0.24 502	0.21 567	0.20 565	0.27 568	0.26 571	0.25 571

ccccc		285.66 641		368.85 640	370.60 641	123.16 641		115.05 642		126.68 641		122.83 642		252.94 642		384.56 642	353.86 642	254.69 642	223.00 642	425.87 642

ASD4		3.38 617

Low-res two-view benchmark