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

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.31 21	0.20 15	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 11	0.22 41	0.14 2	0.32 27	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.34 85	0.15 3	0.27 80	0.17 3	0.28 10	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.32 27	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_XL	0.19 10	0.18 123	0.27 36	0.27 2	0.20 90	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 51	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 293	0.16 394	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 29	0.19 36	0.26 3	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

WQFJA1++	0.23 56	0.15 39	0.27 36	0.30 13	0.21 117	0.31 142	0.18 12	0.36 42	0.17 6	0.25 46	0.30 79	0.29 81	0.28 148	0.40 87	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.42 542	0.11 86

LG-G_1	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LG-G	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LACA1	0.18 4	0.15 39	0.26 25	0.29 8	0.14 1	0.25 57	0.23 83	0.25 6	0.19 9	0.20 10	0.16 8	0.19 22	0.18 26	0.30 16	0.21 24	0.14 118	0.10 63	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.20 90	0.20 12	0.19 20	0.27 9	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 16	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.38 220	0.18 12	0.30 14	0.19 9	0.24 40	0.15 3	0.26 65	0.17 16	0.32 27	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40

StereoAnything_RVC	0.21 28	0.68 560	0.39 201	0.28 5	0.15 3	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 69	0.30 16	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.08 1	0.16 252	0.09 4

LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 56	0.34 85	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 22	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 27	0.20 15	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.11 86

dual_stereo	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.31 29	0.16 14	0.16 3	0.20 33	0.29 12	0.20 13	0.23 33	0.20 16	0.22 41	0.14 2	0.52 192	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

4w-stereo	0.21 28	0.19 162	0.31 81	0.31 29	0.17 25	0.29 110	0.19 20	0.31 18	0.21 15	0.31 89	0.24 39	0.20 29	0.24 91	0.41 97	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.19 63	0.20 12	0.18 12	0.30 14	0.21 15	0.18 5	0.15 3	0.19 22	0.18 26	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LACA2	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.30 13	0.15 3	0.29 110	0.29 170	0.30 14	0.22 17	0.21 18	0.23 31	0.28 78	0.20 46	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.10 1	0.09 10	0.12 64	0.09 4

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 49	0.20 90	0.16 3	0.22 65	0.20 1	0.22 17	0.14 1	0.18 12	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 39	0.10 13	0.09 25	0.14 107	0.13 169	0.10 6	0.10 40

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 49	0.23 184	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 17	0.24 40	0.18 12	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.10 6	0.10 40

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 189	0.17 3	0.40 71	0.22 17	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.24 91	0.33 39	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 16	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.17 25	0.29 110	0.20 33	0.39 60	0.22 17	0.22 29	0.21 19	0.26 65	0.20 46	0.30 16	0.20 15	0.13 74	0.12 225	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth	0.21 28	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.14 1	0.40 231	0.27 139	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 164	0.32 27	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.10 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.21 28	0.18 123	0.29 56	0.32 49	0.18 42	0.27 80	0.22 65	0.35 38	0.22 17	0.31 89	0.22 28	0.19 22	0.21 57	0.44 125	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

AIO_rvc	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.34 85	0.19 63	0.26 66	0.33 249	0.40 71	0.22 17	0.26 52	0.24 39	0.34 115	0.15 6	0.51 185	0.24 82	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.10 40

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.18 42	0.17 6	0.21 53	0.32 22	0.23 25	0.25 46	0.34 101	0.22 41	0.24 91	0.27 6	0.21 24	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AdaDepth	0.22 42	0.17 96	0.32 94	0.37 159	0.18 42	0.34 179	0.22 65	0.33 33	0.23 25	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.20 46	0.56 225	0.21 24	0.10 13	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.12 134

2.5w	0.21 28	0.18 123	0.31 81	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.25 107	0.31 18	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.39 80	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

IGEV++	0.24 66	0.17 96	0.31 81	0.38 189	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.50 128	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.30 89	0.22 69	0.31 21	0.28 176	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.13 183

Selective-IGEV	0.24 66	0.18 123	0.35 143	0.35 121	0.19 63	0.27 80	0.25 107	0.55 156	0.23 25	0.27 67	0.25 47	0.34 115	0.19 36	0.58 258	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.10 40

MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 10	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.19 9	0.17 3	0.42 83	0.24 30	0.23 33	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.45 129	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 86

4.25_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.5w_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

3.75w	0.22 42	0.17 96	0.30 68	0.31 29	0.19 63	0.43 256	0.24 99	0.35 38	0.24 30	0.31 89	0.27 57	0.17 5	0.22 69	0.37 65	0.20 15	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

fffft	0.25 77	0.17 96	0.37 169	0.36 141	0.22 142	0.28 98	0.36 311	0.42 83	0.24 30	0.36 127	0.23 31	0.27 72	0.22 69	0.52 192	0.27 153	0.12 40	0.09 25	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.12 134
1: 1. 1
Zero-FE251	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.20 90	0.44 264	0.19 20	0.37 46	0.25 37	0.27 67	0.29 77	0.38 148	0.24 91	0.32 27	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

AIO_test	0.23 56	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.30 124	0.39 371	0.38 55	0.25 37	0.25 46	0.28 67	0.32 99	0.22 69	0.38 74	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.09 4

HiDET	0.20 16	0.13 3	0.26 25	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 42	0.26 39	0.20 10	0.23 31	0.27 72	0.16 13	0.30 16	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.39 218	0.21 117	0.18 7	0.21 53	0.34 35	0.26 39	0.28 71	0.51 177	0.28 78	0.29 164	0.26 3	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GSStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GS-Stereo							0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

111111	0.21 28	0.14 16	0.27 36	0.37 159	0.22 142	0.21 18	0.19 20	0.43 95	0.27 41	0.20 10	0.20 16	0.29 81	0.14 2	0.41 97	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.12 64	0.12 134

AIO-Stereo	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.37 159	0.18 42	0.28 98	0.30 188	0.48 117	0.27 41	0.29 79	0.30 79	0.32 99	0.17 16	0.52 192	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.10 40

RSM	0.25 77	0.18 123	0.33 109	0.36 141	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.51 131	0.27 41	0.26 52	0.23 31	0.39 155	0.21 57	0.56 225	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.14 151	0.10 40

MoCha-V2	0.25 77	0.15 39	0.29 56	0.40 260	0.18 42	0.27 80	0.26 122	0.49 120	0.27 41	0.36 127	0.27 57	0.33 111	0.35 223	0.49 170	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.11 86

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 53	0.32 22	0.28 47	0.20 10	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.31 21	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.28 67	0.24 58	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

gasm-f	0.24 66	0.16 64	0.27 36	0.33 64	0.25 245	0.25 57	0.36 311	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.35 107	0.24 58	0.30 182	0.36 56	0.23 68	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.15 207	0.12 134

asda	0.21 28	0.19 162	0.29 56	0.31 29	0.17 25	0.25 57	0.23 83	0.36 42	0.28 47	0.27 67	0.24 39	0.18 16	0.21 57	0.40 87	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.10 40

4.5_new	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

2.75w_new	0.21 28	0.18 123	0.28 49	0.29 8	0.17 25	0.23 29	0.34 264	0.36 42	0.28 47	0.34 112	0.26 51	0.17 5	0.22 69	0.36 56	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.29 56	0.30 13	0.18 42	0.27 80	0.23 83	0.37 46	0.28 47	0.31 89	0.26 51	0.22 41	0.26 120	0.50 177	0.24 82	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

SCV	0.26 88	0.19 162	0.33 109	0.35 121	0.21 117	0.27 80	0.34 264	0.56 159	0.28 47	0.24 40	0.28 67	0.37 140	0.23 81	0.49 170	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.15 207	0.11 86

tt45	0.27 101	0.17 96	0.34 128	0.35 121	0.23 184	0.38 220	0.28 161	0.46 110	0.28 47	0.40 163	0.27 57	0.38 148	0.25 103	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.12 64	0.14 229

IGEV	0.20 16	0.12 2	0.23 4	0.31 29	0.20 90	0.23 29	0.19 20	0.40 71	0.29 57	0.22 29	0.34 101	0.20 29	0.15 6	0.31 21	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.10 40

SGD-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.27 36	0.31 29	0.15 3	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.29 57	0.24 40	0.29 77	0.21 39	0.27 131	0.36 56	0.25 107	0.16 247	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.10 40

IGEV-Stereo+	0.23 56	0.14 16	0.26 25	0.32 49	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 12	0.29 57	0.21 18	0.15 3	0.22 41	0.22 69	0.40 87	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.15 207	0.86 589

iRaft-Stereo_20w	0.39 260	0.19 162	0.57 398	0.37 159	0.27 325	0.31 142	0.24 99	1.44 561	0.29 57	0.69 301	0.53 190	0.60 287	0.42 274	0.83 438	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.15 207	0.13 183

3.25w_new	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3.25w	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

GCAP-BAT	0.30 141	0.21 241	0.42 242	0.33 64	0.27 325	0.26 66	0.27 139	0.45 105	0.30 61	0.60 233	0.64 224	0.45 203	0.23 81	0.56 225	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.10 61	0.12 64	0.11 86

XX-Stereo	0.37 229	0.17 96	0.45 279	0.55 521	0.36 468	0.38 220	0.20 33	0.60 189	0.30 61	0.46 188	1.30 503	0.73 366	0.26 120	0.56 225	0.26 135	0.16 247	0.11 165	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.10 40

EAI-Stereo	0.34 178	0.19 162	0.44 267	0.39 218	0.21 117	0.31 142	0.30 188	1.15 479	0.30 61	0.49 199	0.75 263	0.36 138	0.28 148	0.62 297	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.13 105	0.12 134

Test_v1	0.20 16	0.14 16	0.22 2	0.28 5	0.18 42	0.24 41	0.21 53	0.39 60	0.31 66	0.21 18	0.22 28	0.17 5	0.17 16	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.09 4

IGEV-FE	0.34 178	0.18 123	0.67 444	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

DDF-Stereo	0.26 88	0.15 39	0.30 68	0.36 141	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.32 22	0.31 66	0.26 52	0.26 51	0.29 81	0.29 164	0.38 74	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.70 579	0.12 134

zero-FE	0.25 77	0.15 39	0.30 68	0.35 121	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.35 38	0.31 66	0.26 52	0.27 57	0.29 81	0.29 164	0.33 39	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.64 576	0.12 134

FlowAnything_test	0.29 124	0.19 162	0.39 201	0.47 431	0.26 291	0.46 276	0.25 107	0.43 95	0.31 66	0.29 79	0.26 51	0.35 127	0.26 120	0.40 87	0.37 297	0.21 400	0.15 362	0.22 405	0.26 500	0.16 252	0.16 305

GASTEREO	0.25 77	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.20 90	0.22 21	0.30 188	0.43 95	0.31 66	0.37 134	0.33 92	0.22 41	0.35 223	0.41 97	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.11 86

MSCF	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.39 218	0.20 90	0.20 12	0.31 216	0.43 95	0.31 66	0.36 127	0.33 92	0.23 51	0.35 223	0.36 56	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.13 105	0.11 86

2.25w	0.22 42	0.18 123	0.31 81	0.31 29	0.18 42	0.31 142	0.18 12	0.32 22	0.31 66	0.31 89	0.37 118	0.20 29	0.22 69	0.45 129	0.24 82	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

HART	0.29 124	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.21 117	0.32 160	0.26 122	0.62 201	0.31 66	0.33 109	0.65 227	0.41 173	0.22 69	0.55 214	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.11 98	0.15 207	0.11 86

GREAT-IGEV	0.22 42	0.15 39	0.31 81	0.29 8	0.22 142	0.21 18	0.26 122	0.33 33	0.31 66	0.20 10	0.30 79	0.22 41	0.22 69	0.47 152	0.22 39	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.10 40
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.20 90	0.61 369	0.21 53	0.30 14	0.31 66	0.23 33	0.19 14	0.18 16	0.18 26	0.41 97	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.11 86

Occ-G	0.26 88	0.14 16	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.41 78	0.31 66	0.29 79	0.43 141	0.49 225	0.25 103	0.47 152	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.12 134

IGEV_Zeroshot_test	0.34 178	0.18 123	0.67 444	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

UniTT-Stereo	0.27 101	0.17 96	0.37 169	0.40 260	0.27 325	0.30 124	0.28 161	0.39 60	0.31 66	0.29 79	0.46 151	0.27 72	0.25 103	0.47 152	0.34 246	0.17 293	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.14 151	0.12 134

qwe	0.22 42	0.18 123	0.28 49	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.21 53	0.38 55	0.32 80	0.35 122	0.30 79	0.20 29	0.20 46	0.43 115	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4

xyz-stereo-finetune2	0.36 213	0.19 162	0.38 181	0.32 49	0.19 63	0.82 470	0.29 170	0.52 141	0.32 80	0.51 205	0.78 284	0.43 192	0.45 295	0.69 365	0.44 354	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.13 183

mms	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.33 249	0.40 71	0.32 80	0.28 71	0.34 101	0.34 115	0.20 46	0.45 129	0.26 135	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.11 86

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 436	3.08 622	2.43 594	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.32 80	0.28 71	0.24 39	0.18 16	0.18 26	0.31 21	0.22 39	1.09 599	0.08 2	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.97 598

RSM++	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.36 141	0.20 90	0.28 98	0.30 188	0.51 131	0.32 80	0.25 46	0.22 28	0.37 140	0.21 57	0.50 177	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.10 40

AEACV	0.27 101	0.17 96	0.31 81	0.34 85	0.45 525	0.26 66	0.28 161	0.37 46	0.32 80	0.30 86	0.46 151	0.31 96	0.37 245	0.36 56	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.11 86

DispViT+	0.24 66	0.21 241	0.36 151	0.36 141	0.23 184	0.24 41	0.19 20	0.39 60	0.33 86	0.31 89	0.24 39	0.21 39	0.20 46	0.37 65	0.35 264	0.17 293	0.12 225	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

MonStereo	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

monsters	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.31 29	0.19 63	0.23 29	0.19 20	0.44 101	0.33 86	0.36 127	0.30 79	0.16 3	0.18 26	0.43 115	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

MonSter	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LoS_RVC	0.27 101	0.16 64	0.27 36	0.32 49	0.30 398	0.44 264	0.34 264	0.41 78	0.33 86	0.31 89	0.51 177	0.29 81	0.32 196	0.36 56	0.28 176	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 23	0.19 376

252Zero-FE	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.41 78	0.34 92	0.22 29	0.21 19	0.19 22	0.18 26	0.28 8	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.10 40

HUF	0.24 66	0.16 64	0.33 109	0.32 49	0.18 42	0.25 57	0.40 382	0.42 83	0.34 92	0.25 46	0.23 31	0.32 99	0.28 148	0.34 45	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.10 40

SMoEStereo_RVC	0.26 88	0.19 162	0.35 143	0.35 121	0.22 142	0.36 200	0.32 239	0.39 60	0.34 92	0.37 134	0.30 79	0.33 111	0.24 91	0.53 201	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.11 86

PAM_32	0.46 329	0.19 162	0.67 444	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.27 139	0.95 393	0.34 92	0.68 294	0.44 142	1.91 574	0.65 416	0.62 297	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.14 151	0.13 183

PAM	0.46 329	0.19 162	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.75 440	0.33 249	0.85 349	0.34 92	0.70 307	0.46 151	1.83 569	0.63 399	0.61 288	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

gcap-zeroshot	0.34 178	0.18 123	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.49 289	0.27 139	0.52 141	0.34 92	0.64 262	0.50 167	0.83 403	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.13 74	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.12 134

ff7	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IGEVStereo-DCA	0.29 124	0.22 284	0.38 181	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.12 132	0.13 105	0.15 259

ffff	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

11t	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

ccc-4	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

R-Stereo Train	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183

RAFT-Stereo	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.30 68	0.32 49	0.16 14	0.28 98	0.38 349	0.38 55	0.35 105	0.32 103	0.33 92	0.17 5	0.18 26	0.29 10	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.12 64	0.10 40

monsterstereo	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.18 42	0.21 18	0.20 33	0.37 46	0.35 105	0.33 109	0.40 129	0.19 22	0.18 26	0.45 129	0.21 24	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.08 1

IGEV-Stereo++	0.21 28	0.15 39	0.27 36	0.37 159	0.19 63	0.22 21	0.18 12	0.42 83	0.35 105	0.22 29	0.28 67	0.24 58	0.18 26	0.27 6	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.10 40

MyStereo06	0.38 244	0.21 241	0.61 410	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.95 393	0.35 105	0.62 243	0.54 193	0.76 380	0.27 131	0.50 177	0.29 195	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

plain	0.31 149	0.20 203	0.50 352	0.39 218	0.29 379	0.27 80	0.30 188	0.44 101	0.35 105	0.31 89	0.66 234	0.30 89	0.31 190	0.65 330	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.17 289	0.12 134

MaDis-Stereo	0.26 88	0.18 123	0.36 151	0.36 141	0.26 291	0.27 80	0.27 139	0.43 95	0.35 105	0.27 67	0.26 51	0.41 173	0.28 148	0.40 87	0.28 176	0.16 247	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.12 134

anonymousdsp	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IGEV-Stereo	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FE-Mocha	0.32 155	0.19 162	0.50 352	0.38 189	0.27 325	0.30 124	0.20 33	0.71 284	0.36 113	0.65 272	0.56 202	0.54 245	0.25 103	0.38 74	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.16 268	0.13 105	0.12 134

DLNR-FE	20.05 630	36.38 638	38.08 634	170.06 649	60.08 643	0.23 29	0.20 33	14.13 631	0.36 113	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.63 308	0.28 176	5.38 628	0.10 63	0.15 151	0.11 98	73.09 648	0.11 86

LG-Stereo	0.24 66	0.18 123	0.40 212	0.39 218	0.20 90	0.22 21	0.27 139	0.32 22	0.36 113	0.26 52	0.44 142	0.22 41	0.16 13	0.37 65	0.27 153	0.11 29	0.12 225	0.16 180	0.15 234	0.13 105	0.09 4

SCV_C0	0.26 88	0.18 123	0.34 128	0.35 121	0.24 214	0.23 29	0.28 161	0.51 131	0.36 113	0.31 89	0.36 113	0.37 140	0.20 46	0.57 238	0.22 39	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

IGEV-RUCA	0.25 77	0.16 64	0.34 128	0.39 218	0.27 325	0.33 168	0.20 33	0.38 55	0.36 113	0.26 52	0.31 90	0.25 64	0.21 57	0.48 163	0.24 82	0.20 383	0.11 165	0.13 72	0.10 61	0.17 289	0.15 259

GIP-stereo	0.24 66	0.18 123	0.30 68	0.37 159	0.24 214	0.26 66	0.20 33	0.46 110	0.36 113	0.24 40	0.39 124	0.35 127	0.20 46	0.31 21	0.21 24	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.11 86

EGLCR-Stereo	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.34 85	0.20 90	0.35 189	0.20 33	0.52 141	0.36 113	0.28 71	0.27 57	0.41 173	0.18 26	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.13 105	0.11 86

Patchmatch Stereo++	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.56 225	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo_v2	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.57 238	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.25 57	0.21 53	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.57 238	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

HUI-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.60 189	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.50 177	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

iGMRVC	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.30 188	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

iRAFT	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RAFT-IKP	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.28 161	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

test_xeample3	0.29 124	0.21 241	0.41 222	0.35 121	0.26 291	0.35 189	0.32 239	0.56 159	0.36 113	0.43 176	0.32 91	0.34 115	0.28 148	0.54 208	0.23 68	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.13 183

VIP-Stereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.32 49	0.21 117	0.64 395	0.19 20	0.31 18	0.37 129	0.23 33	0.30 79	0.27 72	0.19 36	0.47 152	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.09 4

Select-FE	0.46 329	0.24 342	0.88 507	0.42 337	0.35 463	0.33 168	0.19 20	0.90 372	0.37 129	0.60 233	1.01 404	0.97 453	0.80 489	0.72 383	0.28 176	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.20 405	0.15 207	0.24 450

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 77	0.31 441	0.24 10	0.51 484	0.19 63	0.29 110	0.22 65	0.40 71	0.37 129	0.26 52	0.24 39	0.24 58	0.31 190	0.44 125	0.22 39	0.14 118	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.14 151	0.10 40

MyStereo07	0.32 155	0.22 284	0.34 128	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	0.72 289	0.37 129	0.37 134	0.34 101	0.32 99	0.31 190	0.59 274	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

DLNR_Zeroshot_test	20.09 631	36.28 637	38.04 633	169.85 648	61.80 644	0.23 29	0.20 33	13.88 630	0.37 129	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.62 297	0.28 176	5.46 629	0.10 63	0.15 151	0.11 98	72.60 647	0.11 86

ProNet	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.35 121	0.24 214	0.32 160	0.43 414	0.57 166	0.37 129	0.33 109	0.30 79	0.32 99	0.28 148	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.13 183

MC-Stereo	0.28 109	0.17 96	0.32 94	0.38 189	0.20 90	0.26 66	0.26 122	0.49 120	0.37 129	0.37 134	0.61 216	0.41 173	0.31 190	0.55 214	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.11 86

water-stereo	0.28 109	0.14 16	0.29 56	0.35 121	0.19 63	0.36 200	0.23 83	0.62 201	0.38 136	0.39 154	0.62 219	0.41 173	0.35 223	0.28 8	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.12 64	0.10 40

3w_stereo	0.24 66	0.20 203	0.37 169	0.33 64	0.16 14	0.32 160	0.42 407	0.41 78	0.38 136	0.31 89	0.27 57	0.16 3	0.26 120	0.34 45	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.11 86

999	0.27 101	0.16 64	0.35 143	0.36 141	0.24 214	0.31 142	0.27 139	0.49 120	0.38 136	0.26 52	0.30 79	0.39 155	0.23 81	0.63 308	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.14 229

ours_stereo	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.38 189	0.23 184	0.30 124	0.33 249	0.42 83	0.38 136	0.26 52	0.34 101	0.35 127	0.23 81	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.10 40

Pointernet	0.27 101	0.14 16	0.33 109	0.35 121	0.23 184	0.35 189	0.21 53	0.72 289	0.38 136	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.25 103	0.36 56	0.25 107	0.15 191	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

U	0.45 318	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.71 576	3.55 609	0.20 33	0.41 78	0.38 136	0.26 52	0.23 31	0.24 58	0.22 69	0.26 3	0.22 39	0.15 191	0.09 25	0.88 587	0.13 169	0.13 105	0.11 86

HH	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

HanStereo	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

CroCo-Stereo Lap2	0.28 109	0.24 342	0.39 201	0.50 468	0.29 379	0.20 12	0.31 216	0.49 120	0.38 136	0.24 40	0.27 57	0.46 212	0.31 190	0.39 80	0.30 201	0.14 118	0.15 362	0.16 180	0.13 169	0.16 252	0.15 259

DeepStereo_RVC	0.36 213	0.21 241	0.47 307	0.40 260	0.24 214	0.26 66	0.22 65	0.60 189	0.38 136	0.69 301	0.67 239	0.57 258	0.51 328	0.56 225	0.39 313	0.16 247	0.12 225	0.18 275	0.15 234	0.19 348	0.18 344

Replicate-Monster	0.26 88	0.15 39	1.07 532	0.30 13	0.17 25	0.38 220	0.19 20	0.43 95	0.39 146	0.23 33	0.21 19	0.23 51	0.21 57	0.45 129	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.09 1	0.14 229

UGAM-zero	0.46 329	0.19 162	0.62 413	0.37 159	0.23 184	0.34 179	0.21 53	1.15 479	0.39 146	0.66 285	0.61 216	1.70 566	0.91 514	0.75 402	0.25 107	0.14 118	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.13 183

rvit_stereo_0081_aga	0.31 149	0.28 415	0.44 267	0.42 337	0.29 379	0.34 179	0.31 216	0.44 101	0.40 148	0.39 154	0.44 142	0.40 167	0.32 196	0.42 106	0.29 195	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RAFT-Test	0.34 178	0.18 123	0.37 169	0.38 189	0.23 184	0.50 292	0.23 83	0.69 261	0.40 148	0.60 233	0.85 329	0.61 293	0.28 148	0.46 144	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

cross-raft	0.34 178	0.20 203	0.37 169	0.44 378	0.23 184	0.32 160	0.35 289	0.74 302	0.40 148	0.60 233	0.77 273	0.57 258	0.27 131	0.43 115	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.11 86

DIP-Stereo	0.39 260	0.21 241	0.50 352	0.41 295	0.28 351	0.62 377	0.27 139	0.77 319	0.40 148	0.64 262	0.86 332	0.52 237	0.33 208	0.66 338	0.42 331	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.15 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BStereo	0.27 101	0.16 64	0.88 507	0.34 85	0.22 142	0.22 21	0.31 216	0.39 60	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

Wave_Phase_stereo	0.30 141	0.16 64	0.88 507	0.34 85	0.22 142	0.64 395	0.31 216	0.54 155	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

S2M2_L	0.26 88	0.22 284	0.33 109	0.31 29	0.25 245	0.24 41	0.13 1	0.35 38	0.41 152	0.25 46	0.36 113	0.30 89	0.25 103	0.30 16	0.26 135	0.22 426	0.19 452	0.17 225	0.19 380	0.21 389	0.18 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 141	0.18 123	0.39 201	0.40 260	0.24 214	0.42 253	0.42 407	0.63 209	0.41 152	0.37 134	0.35 107	0.32 99	0.26 120	0.53 201	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.15 207	0.10 40

fffy	0.28 109	0.21 241	0.34 128	0.37 159	0.23 184	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.41 152	0.32 103	0.37 118	0.39 155	0.27 131	0.50 177	0.27 153	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

GCAP-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.38 189	0.19 63	0.38 220	0.23 83	0.57 166	0.41 152	0.45 182	0.49 164	0.39 155	0.27 131	0.33 39	0.23 68	0.14 118	0.12 225	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.11 86

test_4	0.36 213	0.18 123	0.31 81	0.44 378	0.25 245	0.20 12	0.34 264	0.56 159	0.41 152	0.59 229	1.45 531	0.43 192	0.25 103	0.63 308	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.11 86

KYRaft	0.48 356	0.20 203	0.38 181	0.44 378	0.23 184	0.44 264	0.37 327	0.66 233	0.41 152	0.94 463	1.73 551	0.79 390	0.41 272	0.63 308	0.31 209	0.16 247	0.11 165	0.18 275	0.22 445	0.16 252	0.78 584

AnonymousM	0.41 283	0.81 571	0.29 56	0.34 85	0.22 142	0.28 98	0.38 349	0.53 152	0.41 152	0.70 307	0.49 164	0.47 214	0.27 131	0.41 97	0.31 209	0.15 191	0.12 225	1.51 596	0.26 500	0.12 64	0.10 40

CRE-IMP	0.36 213	0.23 305	0.49 339	0.42 337	0.24 214	0.41 246	0.21 53	0.57 166	0.41 152	0.65 272	0.72 248	0.53 241	0.37 245	0.61 288	0.38 306	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.21 389	0.18 344

rrr	0.29 124	0.22 284	0.41 222	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.32 239	0.52 141	0.42 162	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.14 229

MIF-Stereo (partial)	0.31 149	0.18 123	0.37 169	0.41 295	0.31 420	0.28 98	0.23 83	0.47 113	0.42 162	0.31 89	0.63 220	0.36 138	0.35 223	0.57 238	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.14 229

LCMNet	0.21 28	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.20 90	0.26 66	0.19 20	0.38 55	0.43 164	0.21 18	0.21 19	0.27 72	0.17 16	0.36 56	0.23 68	0.12 40	0.11 165	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

DilatedVolume-Stereo	0.30 141	0.15 39	0.34 128	0.33 64	0.20 90	0.53 308	0.25 107	0.56 159	0.43 164	0.56 222	0.50 167	0.35 127	0.29 164	0.49 170	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.11 98	0.11 23	0.10 40

1w_stereo	0.24 66	0.15 39	0.29 56	0.34 85	0.18 42	0.31 142	0.41 397	0.40 71	0.43 164	0.31 89	0.38 121	0.17 5	0.24 91	0.45 129	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

11t1	0.36 213	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.62 377	0.29 170	0.69 261	0.43 164	0.60 233	0.53 190	0.53 241	0.48 309	0.56 225	0.40 321	0.18 328	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.17 289	0.17 326

MSKI-zero shot	0.32 155	0.17 96	0.34 128	0.39 218	0.21 117	0.32 160	0.22 65	0.61 195	0.43 164	0.52 210	0.64 224	0.61 293	0.20 46	0.74 396	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.12 64	0.12 134

GLC_STEREO	0.29 124	0.19 162	0.27 36	0.44 378	0.19 63	0.31 142	0.26 122	0.47 113	0.43 164	0.37 134	0.47 157	0.41 173	0.23 81	0.50 177	0.34 246	0.14 118	0.18 434	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.13 183

FTStereo	0.56 436	0.20 203	0.37 169	0.41 295	0.25 245	0.40 231	0.79 552	0.66 233	0.43 164	1.09 521	3.27 596	0.70 342	0.73 461	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.30 496

DA	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

GGEV	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 356	0.21 241	1.26 553	0.39 218	0.51 546	0.28 98	0.30 188	1.25 526	0.44 171	0.68 294	1.11 446	0.86 414	0.33 208	0.67 349	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.20 405	0.22 411	0.24 450

rvit_stereo_0080	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

MGS-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.36 141	0.23 184	0.37 207	0.30 188	0.39 60	0.44 171	0.31 89	0.51 177	0.40 167	0.24 91	0.43 115	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.14 151	0.13 183

whm_eth	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

LL-Strereo2	0.35 195	0.24 342	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.35 189	0.24 99	0.67 243	0.44 171	0.54 217	0.51 177	0.66 326	0.25 103	0.66 338	0.30 201	0.14 118	0.12 225	0.23 426	0.20 405	0.18 314	0.13 183

CroCo-Stereo	0.26 88	0.22 284	0.36 151	0.48 439	0.22 142	0.20 12	0.29 170	0.51 131	0.44 171	0.28 71	0.23 31	0.42 183	0.26 120	0.29 10	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134
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
Prome-Stereo	0.46 329	0.19 162	0.35 143	0.44 378	0.26 291	0.40 231	0.45 426	0.68 253	0.44 171	0.96 472	1.84 558	0.59 281	0.67 427	0.61 288	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.29 487

model_zeroshot	0.33 170	0.18 123	0.48 327	0.39 218	0.28 351	0.45 272	0.25 107	0.63 209	0.45 180	0.61 241	0.50 167	0.51 232	0.25 103	0.45 129	0.26 135	0.16 247	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.13 183

RAStereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.40 260	0.21 117	0.23 29	0.26 122	0.42 83	0.45 180	0.23 33	0.34 101	0.30 89	0.19 36	0.34 45	0.25 107	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

sCroCo_RVC	0.35 195	0.28 415	0.69 455	0.51 484	0.39 490	0.41 246	0.31 216	0.49 120	0.45 180	0.31 89	0.48 160	0.38 148	0.32 196	0.46 144	0.32 217	0.21 400	0.22 481	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.20 399

HI	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 491	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CoSv	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 491	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CES	0.28 109	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.70 575	0.37 207	0.27 139	0.48 117	0.46 183	0.34 112	0.48 160	0.27 72	0.22 69	0.39 80	0.23 68	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.13 105	0.17 326

PSM-softLoss	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

KMStereo	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

WQFJA1	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.50 177	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

WQFJX	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.27 325	0.60 366	0.30 188	0.53 152	0.47 188	0.39 154	0.38 121	0.34 115	0.33 208	0.61 288	0.40 321	0.14 118	0.17 414	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.14 229

NLMM	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.49 170	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

NLSM3	0.26 88	0.16 64	0.30 68	0.38 189	0.21 117	0.34 179	0.27 139	0.57 166	0.47 188	0.28 71	0.35 107	0.29 81	0.24 91	0.42 106	0.27 153	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.12 64	0.10 40

NLCSM	0.34 178	0.21 241	0.34 128	0.44 378	0.29 379	0.54 315	0.36 311	0.52 141	0.47 188	0.46 188	0.37 118	0.34 115	0.34 219	0.71 377	0.41 326	0.16 247	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.17 289	0.16 305

castereo++	0.26 88	0.16 64	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.75 440	0.20 33	0.37 46	0.47 188	0.23 33	0.23 31	0.35 127	0.28 148	0.39 80	0.19 5	0.14 118	0.09 25	0.14 107	0.09 10	0.11 23	0.10 40

CAS	0.34 178	0.13 3	0.25 17	1.28 593	0.30 398	0.46 276	0.38 349	0.48 117	0.47 188	0.34 112	0.52 186	0.24 58	0.19 36	0.29 10	0.27 153	0.69 585	0.08 2	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.15 259

SST-Stereo	0.40 272	0.19 162	0.45 279	0.42 337	0.25 245	0.25 57	0.21 53	0.66 233	0.47 188	1.08 519	0.79 294	0.72 355	0.43 280	0.77 414	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.19 348	0.15 259

FSD					0.46 533	0.48 284	0.52 474	0.53 152	0.48 196	0.48 197	0.48 160	0.49 225	0.48 309	0.51 185	0.49 387	0.45 563	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.46 551

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 291	0.20 203	0.74 478	0.38 189	0.43 514	0.39 228	0.26 122	0.94 386	0.49 197	0.53 213	0.77 273	0.93 444	0.45 295	0.63 308	0.24 82	0.16 247	0.10 63	0.17 225	0.18 350	0.20 365	0.20 399

test_sample1	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.34 85	0.23 184	0.58 347	0.35 289	0.99 405	0.49 197	0.62 243	0.75 263	0.69 338	0.61 387	0.58 258	0.44 354	0.18 328	0.14 332	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.17 326

MyStereo8	0.40 272	0.20 203	0.54 383	0.41 295	0.29 379	0.53 308	0.29 170	0.65 223	0.49 197	0.71 314	0.98 394	0.58 266	0.43 280	0.50 177	0.51 399	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.19 348	0.19 376

WQFJX1	0.33 170	0.19 162	0.34 128	0.41 295	0.28 351	0.53 308	0.33 249	0.51 131	0.50 200	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.31 190	0.69 365	0.39 313	0.15 191	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.14 229

NLSM1	0.32 155	0.18 123	0.34 128	0.39 218	0.25 245	0.66 406	0.27 139	0.57 166	0.50 200	0.37 134	0.53 190	0.29 81	0.28 148	0.54 208	0.32 217	0.16 247	0.17 414	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.12 134

rvit_stereo_ft	0.33 170	0.25 367	0.47 307	0.52 497	0.32 436	0.33 168	0.47 437	0.49 120	0.50 200	0.34 112	0.41 132	0.41 173	0.32 196	0.48 163	0.34 246	0.22 426	0.14 332	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.14 229

CAS++	0.32 155	0.24 342	0.36 151	0.37 159	0.26 291	0.28 98	0.23 83	0.87 360	0.50 200	0.47 194	0.45 146	0.26 65	0.21 57	0.49 170	0.24 82	0.23 443	0.19 452	0.22 405	0.17 323	0.21 389	0.16 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 229	0.18 123	0.46 295	0.45 402	0.32 436	0.42 253	0.37 327	0.63 209	0.51 204	0.47 194	0.94 367	0.56 253	0.36 241	0.52 192	0.32 217	0.14 118	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.13 183

RAFT-345	0.40 272	0.18 123	0.40 212	0.38 189	0.22 142	0.33 168	0.26 122	0.61 195	0.51 204	0.74 336	1.79 555	0.45 203	0.33 208	0.66 338	0.36 281	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.14 202	0.13 105	0.13 183

iRaftStereo_RVC	0.32 155	0.19 162	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.31 142	0.29 170	0.68 253	0.51 204	0.49 199	0.66 234	0.37 140	0.23 81	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.15 207	0.12 134

gcap_with_dpt	0.30 141	0.20 203	0.35 143	0.40 260	0.26 291	0.35 189	0.29 170	0.61 195	0.52 207	0.39 154	0.57 204	0.45 203	0.27 131	0.40 87	0.30 201	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.13 183

x	0.39 260	0.24 342	0.41 222	0.34 85	0.23 184	0.52 300	0.32 239	0.86 353	0.52 207	0.57 225	0.70 245	0.59 281	0.50 323	0.49 170	0.46 373	0.17 293	0.15 362	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.16 305

sAnonymous2	0.40 272	0.39 493	0.85 500	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 555

CroCo_RVC	0.40 272	0.39 493	0.85 500	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 555

mmm	0.44 308	0.27 401	0.46 295	0.38 189	0.24 214	0.61 369	0.35 289	0.94 386	0.53 211	0.72 325	1.05 427	0.63 302	0.50 323	0.57 238	0.45 363	0.18 328	0.15 362	0.23 426	0.20 405	0.20 365	0.18 344

CASnet	0.30 141	0.20 203	0.33 109	0.41 295	0.16 14	0.26 66	0.24 99	0.52 141	0.53 211	0.52 210	0.54 193	0.39 155	0.24 91	0.40 87	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.22 405	0.18 350	0.18 314	0.11 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LCNet	0.41 283	0.20 203	0.32 94	0.44 378	0.24 214	0.47 281	0.29 170	0.67 243	0.53 211	0.72 325	1.03 417	0.66 326	0.60 381	0.58 258	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.36 527

GMM-Stereo	0.44 308	0.19 162	0.36 151	0.42 337	0.25 245	0.51 296	0.47 437	0.71 284	0.53 211	0.76 345	1.37 512	0.76 380	0.38 249	0.60 280	0.33 230	0.15 191	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.16 252	0.27 473

MM-Stereo_test1	0.33 170	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.23 184	0.36 200	0.45 426	0.58 173	0.54 215	0.60 233	0.50 167	0.38 148	0.37 245	0.60 280	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.12 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

ACVNet-DCA	0.35 195	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

1test111	0.36 213	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.55 214	0.45 363	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

MIM_Stereo	0.38 244	0.17 96	0.53 379	0.37 159	0.24 214	0.27 80	0.24 99	0.70 276	0.54 215	0.72 325	1.00 401	0.63 302	0.29 164	0.64 323	0.38 306	0.13 74	0.14 332	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.11 86

testlalala	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAPDPT-zeroshot	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

qqq	0.40 272	0.26 384	0.44 267	0.36 141	0.22 142	0.46 276	0.36 311	0.85 349	0.54 215	0.56 222	0.69 242	0.65 321	0.53 334	0.55 214	0.45 363	0.17 293	0.16 394	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

rvit_stereo_0081	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0082	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

AACVNet	0.50 390	0.23 305	0.49 339	0.46 423	0.29 379	0.52 300	0.38 349	0.90 372	0.55 223	0.81 375	1.03 417	1.00 462	0.70 450	0.83 438	0.54 414	0.21 400	0.18 434	0.24 443	0.18 350	0.23 428	0.20 399

NRIStereo	0.36 213	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.23 184	0.34 179	0.26 122	0.65 223	0.55 223	0.64 262	0.63 220	0.56 253	0.37 245	0.65 330	0.37 297	0.15 191	0.11 165	0.18 275	0.15 234	0.17 289	0.14 229

Pruner-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.40 260	0.25 245	0.22 21	0.24 99	0.67 243	0.55 223	0.89 436	0.76 269	0.68 334	0.29 164	0.62 297	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.17 323	0.17 289	0.18 344

TANstereo	0.30 141	0.15 39	0.31 81	0.30 13	0.17 25	0.55 321	0.23 83	0.44 101	0.55 223	0.59 229	0.68 241	0.37 140	0.26 120	0.35 53	0.27 153	0.15 191	0.16 394	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

tg	0.33 170	0.18 123	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.38 220	0.26 122	0.70 276	0.56 229	0.47 194	0.65 227	0.42 183	0.24 91	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.14 151	0.11 86

CRFU-Net	0.57 443	0.27 401	0.57 398	0.46 423	0.30 398	1.20 541	0.52 474	1.10 452	0.56 229	1.00 489	0.98 394	1.06 481	0.79 485	0.81 427	0.71 464	0.21 400	0.19 452	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.19 376

depthmonostereo	0.29 124	0.14 16	0.31 81	0.35 121	0.17 25	0.46 276	0.27 139	0.69 261	0.57 231	0.35 122	0.42 135	0.31 96	0.35 223	0.35 53	0.27 153	0.14 118	0.12 225	0.13 72	0.12 132	0.11 23	0.10 40

DisPM	0.39 260	0.19 162	0.44 267	0.41 295	0.27 325	0.24 41	0.31 216	0.65 223	0.57 231	0.87 422	0.87 340	0.60 287	0.32 196	0.76 406	0.32 217	0.18 328	0.12 225	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.20 399

RAFT	0.45 318	0.22 284	0.45 279	0.47 431	0.26 291	0.54 315	0.47 437	0.66 233	0.58 233	0.80 362	0.82 308	0.94 446	0.57 361	0.75 402	0.34 246	0.17 293	0.15 362	0.22 405	0.20 405	0.16 252	0.12 134

TRStereo	0.37 229	0.27 401	0.59 403	0.47 431	0.41 502	0.29 110	0.30 188	0.84 346	0.59 234	0.52 210	0.41 132	0.52 237	0.26 120	0.73 389	0.27 153	0.17 293	0.12 225	0.19 318	0.19 380	0.13 105	0.11 86

test-1	0.36 213	0.19 162	0.71 464	0.46 423	0.26 291	0.44 264	0.36 311	0.60 189	0.59 234	0.48 197	0.67 239	0.53 241	0.36 241	0.40 87	0.29 195	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.16 305

CIPLG	0.41 283	0.21 241	0.63 423	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.33 249	0.65 223	0.60 236	0.82 384	0.96 380	0.46 212	0.32 196	0.55 214	0.44 354	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

ac_64	0.52 405	0.22 284	0.50 352	0.45 402	0.28 351	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.61 237	0.91 448	0.83 314	1.07 486	0.68 433	0.74 396	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.15 259

rvit_stereo_0083	0.34 178	0.24 342	0.50 352	0.44 378	0.27 325	0.34 179	0.35 289	0.45 105	0.62 238	0.37 134	0.47 157	0.42 183	0.35 223	0.40 87	0.36 281	0.22 426	0.20 464	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.14 229

AE-Stereo	0.34 178	0.21 241	0.42 242	0.48 439	0.31 420	0.48 284	0.35 289	0.61 195	0.62 238	0.32 103	0.55 199	0.52 237	0.27 131	0.47 152	0.29 195	0.13 74	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.12 134

StereoVision	0.42 291	0.28 415	0.45 279	0.49 454	0.28 351	0.38 220	0.38 349	0.72 289	0.62 238	0.44 179	1.14 462	0.54 245	0.39 260	0.56 225	0.34 246	0.21 400	0.24 499	0.25 456	0.24 477	0.26 457	0.16 305

CASS	0.45 318	0.27 401	0.42 242	0.48 439	0.22 142	0.61 369	0.34 264	0.97 400	0.62 238	0.71 314	0.85 329	0.61 293	0.55 352	0.57 238	0.41 326	0.29 502	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.22 411	0.28 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 374	0.20 203	0.42 242	0.38 189	0.23 184	0.91 485	0.35 289	0.75 309	0.62 238	0.85 407	1.54 540	1.06 481	0.66 424	0.51 185	0.43 338	0.16 247	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.16 252	0.14 229

iRaft-Stereo_5w	0.45 318	0.21 241	0.48 327	0.42 337	0.28 351	0.31 142	0.54 483	0.63 209	0.62 238	0.62 243	0.89 352	1.01 466	0.69 437	0.75 402	0.66 449	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.15 259

IPLGR_C	0.40 272	0.21 241	0.64 428	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.34 264	0.66 233	0.62 238	0.82 384	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.46 373	0.17 293	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

GMOStereo	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

error version	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-v	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-2	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

NLMM1	0.33 170	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.25 245	0.55 321	0.33 249	0.55 156	0.63 249	0.42 172	0.44 142	0.30 89	0.25 103	0.63 308	0.38 306	0.16 247	0.18 434	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.13 183

test_for_model	0.28 109	0.15 39	0.38 181	0.33 64	0.20 90	0.32 160	0.26 122	0.58 173	0.63 249	0.35 122	0.50 167	0.35 127	0.24 91	0.46 144	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.11 23	0.10 40

Selective-RAFT	0.35 195	0.23 305	0.51 366	0.44 378	0.21 117	0.64 395	0.27 139	0.59 179	0.63 249	0.40 163	0.38 121	0.55 250	0.40 266	0.57 238	0.35 264	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.16 252	0.13 183

IPLG	0.39 260	0.20 203	0.59 403	0.40 260	0.24 214	0.54 315	0.27 139	0.75 309	0.63 249	0.84 403	0.81 304	0.32 99	0.32 196	0.60 280	0.45 363	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

ACRE	0.40 272	0.21 241	0.65 434	0.45 402	0.33 447	0.51 296	0.33 249	0.66 233	0.63 249	0.80 362	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.45 363	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

GrayStereo	0.49 374	0.19 162	0.42 242	0.46 423	0.28 351	0.53 308	0.67 519	0.69 261	0.63 249	1.02 497	1.47 534	0.78 388	0.76 471	0.56 225	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.17 323	0.15 207	0.29 487

raftrobust	0.34 178	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.27 325	0.30 124	0.25 107	0.71 284	0.63 249	0.58 227	0.55 199	0.45 203	0.46 300	0.51 185	0.29 195	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.13 183

HCRNet	0.44 308	0.34 458	0.41 222	0.53 507	0.26 291	0.53 308	0.29 170	0.83 343	0.63 249	0.71 314	0.81 304	0.77 386	0.50 323	0.66 338	0.36 281	0.24 455	0.16 394	0.24 443	0.20 405	0.21 389	0.18 344

PMTNet	0.32 155	0.16 64	0.24 10	0.29 8	0.18 42	0.45 272	0.22 65	0.56 159	0.63 249	0.46 188	0.54 193	0.39 155	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.75 587	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86

EKT-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.39 201	0.43 358	0.29 379	0.38 220	0.31 216	0.69 261	0.64 258	0.45 182	0.63 220	0.49 225	0.27 131	0.56 225	0.33 230	0.18 328	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.16 252	0.16 305

knoymous	0.36 213	0.20 203	0.31 81	0.31 29	0.22 142	0.36 200	0.29 170	0.61 195	0.64 258	0.67 288	0.70 245	0.60 287	0.40 266	0.58 258	0.34 246	0.17 293	0.11 165	0.20 348	0.11 98	0.17 289	0.18 344

RALCasStereoNet	0.36 213	0.21 241	0.37 169	0.42 337	0.26 291	0.35 189	0.38 349	0.63 209	0.64 258	0.50 202	0.72 248	0.51 232	0.29 164	0.59 274	0.36 281	0.16 247	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.17 289	0.16 305

RALAANet	0.38 244	0.23 305	0.48 327	0.42 337	0.29 379	0.35 189	0.25 107	0.86 353	0.64 258	0.67 288	0.65 227	0.60 287	0.29 164	0.60 280	0.34 246	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.21 389	0.13 183

HITNet	0.41 283	0.26 384	0.45 279	0.33 64	0.17 25	0.63 388	0.30 188	0.93 381	0.64 258	0.71 314	0.82 308	0.64 308	0.52 330	0.59 274	0.43 338	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.19 348	0.12 134
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
VMStereo-Base	0.28 109	0.16 64	0.27 36	0.30 13	0.17 25	0.30 124	0.27 139	0.50 128	0.65 263	0.32 103	0.47 157	0.42 183	0.24 91	0.41 97	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

anonymousdsp2	0.35 195	0.20 203	0.43 257	0.37 159	0.24 214	0.48 284	0.31 216	0.86 353	0.65 263	0.55 219	0.50 167	0.50 228	0.34 219	0.56 225	0.31 209	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.16 252	0.14 229

Anonymous3	0.46 329	0.34 458	0.86 505	0.50 468	0.37 475	0.81 462	0.50 456	0.72 289	0.65 263	0.51 205	0.65 227	0.45 203	0.45 295	0.64 323	0.38 306	0.24 455	0.24 499	0.22 405	0.21 427	0.23 428	0.23 442

TestStereo	0.38 244	0.31 441	0.40 212	0.45 402	0.20 90	0.40 231	0.37 327	0.66 233	0.65 263	0.53 213	0.78 284	0.47 214	0.40 266	0.55 214	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.22 411	0.13 183

castereo	0.28 109	0.16 64	0.32 94	0.35 121	0.21 117	0.40 231	0.42 407	0.50 128	0.66 267	0.26 52	0.41 132	0.37 140	0.36 241	0.33 39	0.24 82	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

IER	0.46 329	0.23 305	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.69 415	0.35 289	0.80 332	0.66 267	0.83 396	0.94 367	0.75 374	0.77 478	0.60 280	0.42 331	0.17 293	0.14 332	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

AFF-stereo	0.38 244	0.19 162	0.39 201	0.37 159	0.21 117	0.27 80	0.31 216	0.65 223	0.66 267	0.64 262	1.13 457	0.76 380	0.39 260	0.55 214	0.33 230	0.11 29	0.09 25	0.16 180	0.16 268	0.13 105	0.11 86

DDVS	0.52 405	0.30 436	0.56 394	0.41 295	0.31 420	0.71 425	0.34 264	0.91 377	0.67 270	0.85 407	0.89 352	1.12 499	0.46 300	0.86 454	0.60 431	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.25 450	0.26 463

rvit_0105_6	0.38 244	0.28 415	0.64 428	0.50 468	0.30 398	0.39 228	0.38 349	0.51 131	0.67 270	0.40 163	0.45 146	0.50 228	0.41 272	0.54 208	0.36 281	0.27 485	0.26 513	0.24 443	0.21 427	0.22 411	0.16 305

rvit_stereo_0075_2	0.47 344	0.37 476	0.70 459	0.53 507	0.46 533	0.43 256	0.36 311	0.81 336	0.67 270	0.55 219	0.74 261	0.59 281	0.43 280	0.63 308	0.43 338	0.32 523	0.23 491	0.35 528	0.25 486	0.30 485	0.25 457

test_sample2	0.42 291	0.22 284	0.43 257	0.33 64	0.21 117	0.58 347	0.39 371	0.95 393	0.67 270	0.63 252	0.77 273	0.69 338	0.57 361	0.61 288	0.38 306	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.16 268	0.19 348	0.18 344

RAFT_R40	0.40 272	0.19 162	0.44 267	0.43 358	0.25 245	0.23 29	0.26 122	0.67 243	0.67 270	0.98 482	0.78 284	0.72 355	0.43 280	0.76 406	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.18 314	0.14 229

xyz-stereo	4.23 614	0.17 96	61.76 647	0.34 85	0.16 14	12.16 625	0.37 327	0.58 173	0.68 275	1.01 494	3.36 601	0.77 386	0.82 494	1.21 533	0.40 321	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.11 98	0.13 105	0.10 40

Reg-Stereo(zero)	0.30 141	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.18 42	0.32 160	0.20 33	0.63 209	0.68 275	0.50 202	0.52 186	0.51 232	0.30 182	0.45 129	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.11 86

AAGNet	1.43 575	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.25 245	0.29 110	0.31 216	0.65 223	0.68 275	0.97 477	0.86 332	0.67 333	0.62 393	0.64 323	20.63 630	0.16 247	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.19 348	0.12 134

ASMatch	0.48 356	0.19 162	0.45 279	0.39 218	0.28 351	0.37 207	0.26 122	0.74 302	0.68 275	0.76 345	2.34 575	0.61 293	0.52 330	0.62 297	0.37 297	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.21 417

GES	0.44 308	0.23 305	0.57 398	0.40 260	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.96 397	0.68 275	0.74 336	0.83 314	0.47 214	0.48 309	0.67 349	0.43 338	0.22 426	0.16 394	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.23 442

DMCA-RVC	0.51 397	0.30 436	0.59 403	0.50 468	0.32 436	0.54 315	0.38 349	0.86 353	0.68 275	0.94 463	0.86 332	0.91 436	0.68 433	0.70 372	0.59 429	0.23 443	0.18 434	0.31 513	0.23 461	0.26 457	0.19 376

DMCA	0.45 318	0.26 384	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.51 296	0.34 264	0.93 381	0.68 275	0.75 338	0.83 314	0.79 390	0.53 334	0.51 185	0.54 414	0.21 400	0.16 394	0.21 390	0.16 268	0.19 348	0.21 417

xyz-stereo-finetune	0.33 170	0.18 123	0.36 151	0.33 64	0.18 42	0.57 341	0.31 216	0.58 173	0.69 282	0.45 182	0.54 193	0.38 148	0.33 208	0.56 225	0.36 281	0.12 40	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

MIPNet	0.37 229	0.21 241	0.59 403	0.39 218	0.25 245	0.50 292	0.28 161	0.77 319	0.70 283	0.65 272	0.60 213	0.40 167	0.49 313	0.44 125	0.37 297	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.13 183

PFNet+	0.40 272	0.19 162	0.49 339	0.39 218	0.25 245	0.28 98	0.23 83	0.64 222	0.70 283	0.85 407	0.79 294	0.64 308	0.35 223	0.72 383	0.34 246	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.20 405	0.16 252	0.20 399

NF-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.57 258	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

OCTAStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

PSM-AAD	0.48 356	0.20 203	0.37 169	0.43 358	0.23 184	0.56 335	0.50 456	0.65 223	0.70 283	1.07 515	1.12 450	0.58 266	0.92 519	0.61 288	0.32 217	0.15 191	0.11 165	0.25 456	0.26 500	0.18 314	0.43 554

RE-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

TVStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

RAFT-RH_RVC	0.56 436	0.17 96	0.41 222	0.37 159	0.23 184	0.57 341	0.24 99	0.60 189	0.70 283	1.19 535	3.94 608	0.56 253	0.38 249	0.65 330	0.36 281	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.14 202	0.12 64	0.13 183

ICVP	0.46 329	0.25 367	0.38 181	0.48 439	0.28 351	0.58 347	0.43 414	1.00 409	0.70 283	0.67 288	0.95 376	0.75 374	0.55 352	0.53 201	0.54 414	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.17 323	0.19 348	0.20 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 291	0.22 284	0.38 181	0.39 218	0.24 214	0.55 321	0.32 239	0.79 329	0.70 283	0.71 314	0.72 248	0.63 302	0.57 361	0.62 297	0.44 354	0.19 360	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.19 376

DeepPruner_ROB	0.53 411	0.34 458	0.59 403	0.41 295	0.30 398	0.50 292	0.43 414	1.19 495	0.70 283	0.85 407	1.05 427	0.86 414	0.55 352	0.84 443	0.51 399	0.29 502	0.23 491	0.22 405	0.22 445	0.26 457	0.25 457

G2L-ROB	0.47 344	0.19 162	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.57 341	0.42 407	1.14 475	0.71 294	0.84 403	0.75 263	1.09 491	0.53 334	0.74 396	0.53 409	0.17 293	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.19 376

trnet	0.27 101	0.14 16	0.23 4	0.28 5	0.15 3	0.37 207	0.23 83	0.52 141	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.34 115	0.26 120	0.39 80	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

H2IRNET	0.37 229	0.20 203	0.33 109	0.38 189	0.25 245	0.27 80	0.23 83	0.59 179	0.72 295	0.39 154	0.90 356	0.74 372	0.55 352	0.52 192	0.43 338	0.15 191	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.13 183

4D-IteraStereo	0.33 170	0.18 123	0.40 212	0.40 260	0.24 214	0.32 160	0.27 139	0.58 173	0.72 295	0.65 272	0.54 193	0.42 183	0.23 81	0.45 129	0.28 176	0.14 118	0.09 25	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.11 86

LoS	0.29 124	0.15 39	0.30 68	0.29 8	0.18 42	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.72 295	0.34 112	0.52 186	0.41 173	0.28 148	0.47 152	0.28 176	0.15 191	0.11 165	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.11 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CSP-Net	0.56 436	0.27 401	0.49 339	0.41 295	0.28 351	1.22 543	0.50 456	1.23 515	0.72 295	0.95 471	0.95 376	0.89 429	0.62 393	0.83 438	0.62 438	0.26 475	0.17 414	0.17 225	0.17 323	0.18 314	0.17 326

CREStereo	0.28 109	0.15 39	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 207	0.25 107	0.51 131	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.32 99	0.26 120	0.38 74	0.25 107	0.16 247	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86
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
BEATNet_4x	0.46 329	0.32 445	0.56 394	0.37 159	0.19 63	0.63 388	0.35 289	1.01 418	0.72 295	0.77 351	0.83 314	0.70 342	0.59 377	0.68 359	0.53 409	0.16 247	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.24 441	0.16 305

FACV-RUCA	0.43 301	0.28 415	0.47 307	0.45 402	0.33 447	0.58 347	0.34 264	0.82 338	0.73 302	0.57 225	0.84 319	0.47 214	0.50 323	0.54 208	0.39 313	0.22 426	0.15 362	0.35 528	0.16 268	0.28 472	0.21 417

rvit_0105_4	0.41 283	0.29 427	0.71 464	0.50 468	0.29 379	0.41 246	0.41 397	0.55 156	0.73 302	0.45 182	0.48 160	0.55 250	0.44 290	0.57 238	0.36 281	0.28 495	0.26 513	0.25 456	0.22 445	0.23 428	0.18 344

Any-RAFT	0.35 195	0.16 64	0.30 68	0.34 85	0.21 117	0.52 300	0.22 65	0.88 365	0.73 302	0.53 213	0.73 252	0.64 308	0.28 148	0.46 144	0.24 82	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.12 134

RAFT_CTSACE	0.45 318	0.20 203	0.44 267	0.45 402	0.27 325	0.34 179	0.39 371	0.60 189	0.73 302	0.76 345	1.44 528	0.83 403	0.38 249	1.08 513	0.26 135	0.12 40	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

STrans-v2	0.46 329	0.20 203	0.48 327	0.40 260	0.24 214	0.55 321	0.50 456	1.07 441	0.73 302	0.65 272	1.05 427	0.72 355	0.69 437	0.72 383	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.14 202	0.13 105	0.12 134

XX-TBD	0.32 155	0.53 540	0.26 25	0.51 484	0.20 90	0.37 207	0.24 99	0.40 71	0.73 302	0.54 217	0.69 242	0.31 96	0.25 103	0.32 27	0.27 153	0.16 247	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.11 86

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 213	0.17 96	0.41 222	0.35 121	0.19 63	0.33 168	0.29 170	0.65 223	0.73 302	0.68 294	1.01 404	0.56 253	0.40 266	0.42 106	0.30 201	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.10 40

Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.19 162	0.33 109	0.43 358	0.27 325	0.56 335	0.26 122	0.65 223	0.74 309	0.94 463	1.92 562	0.61 293	0.30 182	0.55 214	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.11 86

rvit_0105_5	0.42 291	0.31 441	0.73 473	0.50 468	0.29 379	0.44 264	0.42 407	0.61 195	0.74 309	0.51 205	0.51 177	0.60 287	0.47 304	0.57 238	0.38 306	0.27 485	0.25 507	0.25 456	0.23 461	0.22 411	0.18 344

IPLGR	0.39 260	0.21 241	0.63 423	0.39 218	0.22 142	0.49 289	0.29 170	0.76 316	0.74 309	0.78 355	0.77 273	0.44 202	0.42 274	0.47 152	0.38 306	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.13 183

DEmStereo	0.48 356	0.17 96	0.50 352	0.38 189	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.63 209	0.74 309	0.89 436	1.66 547	0.58 266	1.06 541	0.60 280	0.42 331	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

DCVSM-stereo	0.49 374	0.27 401	0.53 379	0.39 218	0.29 379	0.51 296	0.26 122	0.75 309	0.75 313	1.11 525	0.75 263	1.05 479	0.72 458	0.60 280	0.47 380	0.20 383	0.19 452	0.24 443	0.20 405	0.25 450	0.30 496

test_sample8	1.25 566	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.13 466	0.75 313	1.50 560	0.95 376	3.29 600	1.59 578	1.20 529	1.36 558	0.41 556	8.41 628	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

HHNet	0.41 283	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.37 475	0.33 168	0.34 264	0.69 261	0.75 313	0.86 414	1.30 503	0.52 237	0.32 196	0.52 192	0.35 264	0.15 191	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.15 207	0.24 450

UNet	0.54 423	0.26 384	0.66 440	0.44 378	0.40 495	0.99 503	0.41 397	0.98 403	0.75 313	0.83 396	0.89 352	1.04 475	0.72 458	0.73 389	0.62 438	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.17 326

UPFNet	0.53 411	0.24 342	0.51 366	0.45 402	0.38 484	0.84 476	0.49 451	0.99 405	0.75 313	0.87 422	0.88 348	0.86 414	0.64 410	0.80 424	0.71 464	0.20 383	0.20 464	0.20 348	0.20 405	0.19 348	0.15 259

Gwc-CoAtRS	0.34 178	0.17 96	0.44 267	0.39 218	0.23 184	0.34 179	0.22 65	0.70 276	0.75 313	0.60 233	0.59 211	0.58 266	0.29 164	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.12 134

HSM	0.51 397	0.24 342	0.41 222	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.40 382	1.22 510	0.75 313	0.81 375	0.91 359	1.21 512	0.69 437	0.87 456	0.46 373	0.17 293	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.17 289	0.17 326

DN-CSS_ROB	0.43 301	0.26 384	0.62 413	0.40 260	0.29 379	0.44 264	0.27 139	0.77 319	0.75 313	0.72 325	1.09 443	0.48 219	0.43 280	0.69 365	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.18 314	0.16 305

DStereoRT	0.74 493	0.19 162	0.50 352	0.51 484	0.33 447	1.10 525	0.34 264	0.82 338	0.76 321	0.78 355	1.05 427	0.51 232	0.73 461	0.76 406	0.48 384	0.16 247	0.13 297	3.96 627	1.37 616	0.19 348	0.14 229

GMStereo_Zeroshot	0.49 374	0.44 511	0.74 478	0.49 454	0.27 325	0.56 335	0.29 170	0.73 300	0.76 321	0.86 414	0.94 367	0.91 436	0.36 241	0.74 396	0.43 338	0.26 475	0.14 332	0.26 475	0.15 234	0.36 520	0.18 344

BUS	0.45 318	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.70 420	0.34 264	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.65 321	0.49 313	0.64 323	0.51 399	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

BSDual-CNN	0.46 329	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

psmg	0.49 374	0.25 367	0.43 257	0.41 295	0.28 351	0.85 477	0.43 414	0.99 405	0.76 321	0.91 448	0.94 367	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.15 362	0.20 348	0.20 405	0.18 314	0.18 344

TransformOpticalFlow	0.44 308	0.20 203	0.47 307	0.41 295	0.23 184	0.37 207	0.47 437	0.94 386	0.76 321	0.65 272	1.14 462	0.73 366	0.56 359	0.76 406	0.32 217	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.13 183

IIG-Stereo	0.43 301	0.21 241	0.44 267	0.50 468	0.25 245	0.44 264	0.21 53	0.71 284	0.76 321	0.83 396	0.95 376	0.83 403	0.43 280	0.90 467	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.19 318	0.14 202	0.15 207	0.11 86

LMCR-Stereo	0.53 411	0.30 436	0.53 379	0.58 532	0.30 398	0.83 473	0.36 311	1.19 495	0.76 321	0.88 432	1.04 423	0.56 253	0.62 393	0.82 430	0.67 452	0.19 360	0.15 362	0.19 318	0.14 202	0.23 428	0.17 326

G2L-Stereo_test	0.48 356	0.20 203	0.40 212	0.34 85	0.23 184	0.57 341	0.58 497	1.10 452	0.77 329	0.86 414	0.94 367	0.95 448	0.54 346	0.68 359	0.60 431	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.15 259

YMNet	0.66 470	0.38 486	0.90 512	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 533	1.29 500	1.12 499	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 545	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

YMNet_1	0.66 470	0.38 486	0.90 512	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 533	1.29 500	1.12 499	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 545	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

DispNO	0.47 344	0.23 305	0.71 464	0.39 218	0.31 420	0.60 366	0.38 349	0.89 367	0.77 329	0.75 338	0.84 319	0.72 355	0.54 346	0.73 389	0.46 373	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.17 326

ToySt	0.49 374	0.27 401	0.75 482	0.40 260	0.27 325	0.64 395	0.49 451	0.84 346	0.77 329	0.60 233	0.83 314	0.88 425	0.66 424	0.70 372	0.56 421	0.16 247	0.17 414	0.21 390	0.20 405	0.21 389	0.19 376

Anonymous_2	0.82 510	0.44 511	0.63 423	0.40 260	0.43 514	0.80 457	0.52 474	0.72 289	0.77 329	0.71 314	0.60 213	0.87 420	0.76 471	0.75 402	0.58 424	0.52 575	0.54 589	0.54 572	4.82 628	0.56 569	0.40 544

SACVNet	0.58 450	0.34 458	0.55 388	0.55 521	0.36 468	0.63 388	0.48 445	1.13 466	0.77 329	1.02 497	1.06 434	1.02 471	0.74 464	0.90 467	0.51 399	0.27 485	0.21 474	0.25 456	0.24 477	0.29 476	0.36 527

IRAFT_RVC	0.42 291	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.24 214	0.27 80	0.54 483	0.74 302	0.77 329	0.76 345	0.80 297	0.73 366	0.51 328	0.70 372	0.36 281	0.17 293	0.10 63	0.21 390	0.16 268	0.16 252	0.14 229

SFCPSM	0.47 344	0.21 241	0.55 388	0.40 260	0.27 325	0.87 481	0.37 327	1.33 540	0.77 329	0.80 362	0.84 319	0.54 245	0.49 313	0.57 238	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.15 259

PSMNet-RSSM	0.48 356	0.22 284	0.38 181	0.42 337	0.25 245	0.50 292	0.37 327	1.10 452	0.77 329	0.70 307	1.06 434	0.84 407	0.64 410	0.62 297	0.47 380	0.23 443	0.15 362	0.23 426	0.25 486	0.20 365	0.19 376

G2L-Stereo	0.49 374	0.23 305	0.48 327	0.43 358	0.26 291	0.47 281	0.42 407	0.93 381	0.78 339	0.84 403	0.86 332	0.91 436	0.52 330	0.78 418	0.70 459	0.20 383	0.17 414	0.22 405	0.18 350	0.17 289	0.21 417

WCG-NET（raft）	0.31 149	0.15 39	0.36 151	0.32 49	0.19 63	0.35 189	0.27 139	0.51 131	0.78 339	0.45 182	0.55 199	0.48 219	0.27 131	0.54 208	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.11 98	0.12 64	0.11 86

GCST	0.83 515	1.22 592	0.74 478	1.58 596	1.01 590	1.06 516	0.23 83	0.78 325	0.78 339	0.97 477	0.65 227	0.78 388	0.35 223	0.92 477	0.34 246	0.96 593	0.65 595	1.20 593	0.81 596	0.91 584	0.70 581

test-3	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.22 65	0.63 209	0.78 339	0.71 314	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

test_1	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.23 83	0.63 209	0.78 339	0.68 294	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

OMP-Stereo	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.52 497	0.24 214	0.36 200	0.25 107	0.71 284	0.78 339	0.77 351	0.64 224	0.89 429	0.39 260	0.91 474	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.20 348	0.15 234	0.15 207	0.12 134

PFNet	0.42 291	0.18 123	0.58 402	0.43 358	0.24 214	0.43 256	0.32 239	0.74 302	0.78 339	1.00 489	0.74 261	0.68 334	0.39 260	0.72 383	0.37 297	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.15 234	0.16 252	0.13 183

HGLStereo	0.56 436	0.28 415	0.57 398	0.50 468	0.37 475	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.78 339	0.86 414	1.14 462	0.89 429	0.82 494	0.76 406	0.73 467	0.21 400	0.20 464	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.21 417

GANet-RSSM	0.47 344	0.21 241	0.37 169	0.38 189	0.25 245	0.58 347	0.36 311	1.07 441	0.78 339	0.68 294	1.01 404	0.86 414	0.67 427	0.62 297	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.17 326

rvit_0105_3	0.47 344	0.34 458	0.77 492	0.54 514	0.31 420	0.49 289	0.47 437	0.63 209	0.79 348	0.65 272	0.59 211	0.64 308	0.50 323	0.65 330	0.39 313	0.29 502	0.27 522	0.29 504	0.28 513	0.21 389	0.20 399

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 475	0.81 571	0.73 473	0.53 507	0.37 475	1.40 555	0.53 479	1.04 428	0.79 348	0.88 432	0.94 367	0.95 448	0.53 334	0.93 483	0.58 424	0.39 551	0.30 536	0.57 574	0.31 529	0.53 565	0.30 496

WCG-NET	0.28 109	0.15 39	0.33 109	0.33 64	0.19 63	0.33 168	0.27 139	0.39 60	0.80 350	0.46 188	0.49 164	0.39 155	0.25 103	0.40 87	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.10 40

RAFT-Stereo-weight	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.22 142	0.26 66	0.29 170	0.67 243	0.80 350	0.53 213	0.51 177	0.58 266	0.20 46	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.11 86

CoDeX	0.47 344	0.20 203	0.49 339	0.42 337	0.25 245	0.75 440	0.36 311	1.27 530	0.80 350	0.82 384	0.96 380	0.62 300	0.57 361	0.60 280	0.36 281	0.17 293	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.16 252	0.14 229

riskmin	0.38 244	0.20 203	0.39 201	0.32 49	0.23 184	0.53 308	0.30 188	0.63 209	0.80 350	0.49 199	0.56 202	0.73 366	0.58 370	0.55 214	0.36 281	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.13 169	0.19 348	0.20 399

RAFT+CT+SA	0.39 260	0.23 305	0.36 151	0.51 484	0.27 325	0.29 110	0.46 430	0.75 309	0.80 350	0.51 205	0.89 352	0.41 173	0.40 266	0.78 418	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.15 207	0.14 229

PSMNet-ADL	0.48 356	0.27 401	0.40 212	0.48 439	0.30 398	0.68 413	0.37 327	0.90 372	0.80 350	0.61 241	0.80 297	0.92 441	0.62 393	0.72 383	0.63 441	0.23 443	0.18 434	0.18 275	0.20 405	0.22 411	0.20 399

ACVNet	0.46 329	0.23 305	0.36 151	0.39 218	0.28 351	0.58 347	0.40 382	0.87 360	0.80 350	0.64 262	0.96 380	0.79 390	0.60 381	0.63 308	0.67 452	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.18 314	0.15 259

acv_ft	0.51 397	0.23 305	0.56 394	0.44 378	0.28 351	0.86 480	0.39 371	0.91 377	0.80 350	0.97 477	0.96 380	0.79 390	0.59 377	0.63 308	0.87 498	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259

test_sample5	0.47 344	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.77 351	0.94 367	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

test_sample4	0.47 344	0.26 384	0.50 352	0.35 121	0.22 142	0.69 415	0.38 349	1.15 479	0.81 358	0.78 355	0.82 308	0.62 300	0.53 334	0.63 308	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.21 390	0.19 380	0.21 389	0.19 376

test_sample3	0.46 329	0.25 367	0.50 352	0.35 121	0.23 184	0.69 415	0.37 327	1.15 479	0.81 358	0.75 338	0.79 294	0.66 326	0.49 313	0.63 308	0.46 373	0.21 400	0.15 362	0.20 348	0.19 380	0.21 389	0.19 376

DualNet	0.48 356	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.80 362	1.03 417	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

ARAFT	0.47 344	0.24 342	0.79 494	0.42 337	0.25 245	0.55 321	0.55 487	0.75 309	0.81 358	0.89 436	0.75 263	0.73 366	0.47 304	0.88 459	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.23 426	0.22 445	0.14 151	0.13 183

CBFPSM	0.59 457	0.22 284	1.31 558	0.38 189	0.27 325	1.12 529	0.65 514	0.79 329	0.82 363	0.80 362	0.81 304	1.35 539	0.87 507	0.67 349	0.76 472	0.16 247	0.15 362	0.15 151	0.16 268	0.17 289	0.22 435

test_5	0.43 301	0.24 342	0.43 257	0.52 497	0.28 351	0.28 98	0.42 407	0.72 289	0.82 363	0.62 243	0.91 359	0.72 355	0.55 352	0.79 423	0.35 264	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.16 305

test_3	0.36 213	0.19 162	0.44 267	0.44 378	0.23 184	0.48 284	0.36 311	0.66 233	0.82 363	0.64 262	0.45 146	0.68 334	0.25 103	0.41 97	0.31 209	0.12 40	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

psm_up	0.55 425	0.26 384	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.65 404	0.56 493	1.04 428	0.82 363	0.82 384	0.88 348	1.01 466	0.94 525	0.74 396	0.61 435	0.21 400	0.25 507	0.26 475	0.23 461	0.21 389	0.20 399

DSFCA	0.55 425	0.25 367	0.62 413	0.40 260	0.36 468	0.74 434	0.52 474	1.04 428	0.82 363	1.06 512	0.84 319	0.89 429	0.63 399	0.99 493	0.58 424	0.25 465	0.21 474	0.21 390	0.21 427	0.21 389	0.19 376

ACV-stereo	0.62 463	0.34 458	1.00 523	0.43 358	0.31 420	1.20 541	0.40 382	0.75 309	0.83 368	0.64 262	0.77 273	2.10 578	1.03 538	0.81 427	0.64 444	0.21 400	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.21 389	0.21 417

test_sample6	0.49 374	0.26 384	0.50 352	0.37 159	0.22 142	0.63 388	0.40 382	1.12 464	0.83 368	0.80 362	1.03 417	0.66 326	0.55 352	0.67 349	0.46 373	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.23 428	0.21 417

SQANet	0.82 510	0.74 564	0.67 444	1.13 588	0.98 588	1.11 526	0.47 437	1.07 441	0.83 368	0.91 448	1.05 427	1.03 473	0.74 464	1.01 497	0.64 444	0.61 582	0.24 499	1.03 591	0.35 543	1.18 594	0.58 578

hknet	0.49 374	0.25 367	0.51 366	0.45 402	0.29 379	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.83 368	0.75 338	0.80 297	0.97 453	0.61 387	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

s12784h	0.36 213	0.15 39	0.24 10	0.34 85	0.15 3	0.77 447	0.29 170	0.80 332	0.83 368	0.56 222	0.57 204	0.43 192	0.40 266	0.57 238	0.33 230	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.09 10	0.14 151	0.09 4

ISRNet	0.56 436	0.24 342	0.66 440	0.56 524	0.36 468	0.44 264	0.25 107	0.82 338	0.84 373	1.07 515	1.25 491	0.91 436	0.60 381	0.66 338	0.58 424	0.35 541	0.26 513	0.36 533	0.33 538	0.30 485	0.42 548

iinet-f	0.67 475	0.26 384	2.15 589	0.39 218	0.31 420	1.19 540	0.56 493	0.84 346	0.84 373	0.80 362	1.17 475	1.05 479	0.84 501	0.71 377	1.21 550	0.20 383	0.18 434	0.17 225	0.15 234	0.20 365	0.20 399

gwcnet-sp	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

scenet	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

ssnet	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

CFNet-RSSM	0.34 178	0.17 96	0.45 279	0.39 218	0.22 142	0.35 189	0.23 83	0.73 300	0.84 373	0.65 272	0.54 193	0.57 258	0.28 148	0.46 144	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.11 86

DANet	0.71 486	0.45 515	0.91 514	0.59 536	0.40 495	0.81 462	0.40 382	0.97 400	0.84 373	1.20 540	1.22 483	1.33 533	0.88 511	1.16 524	1.24 551	0.27 485	0.23 491	0.31 513	0.25 486	0.35 515	0.32 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.49 374	0.26 384	0.35 143	0.39 218	0.26 291	0.64 395	0.36 311	1.15 479	0.84 373	0.67 288	0.88 348	0.88 425	0.59 377	0.58 258	0.45 363	0.24 455	0.17 414	0.27 488	0.27 507	0.25 450	0.23 442

DRaft	0.49 374	0.17 96	0.47 307	0.37 159	0.25 245	0.58 347	0.40 382	0.65 223	0.85 381	1.02 497	1.75 554	0.50 228	0.82 494	0.63 308	0.40 321	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

APVNet	0.71 486	0.37 476	0.89 511	0.56 524	0.45 525	1.18 539	0.68 524	1.41 557	0.85 381	0.81 375	1.15 468	1.04 475	0.81 490	1.10 517	1.17 547	0.26 475	0.28 526	0.32 519	0.31 529	0.29 476	0.30 496

cf-r	0.47 344	0.23 305	0.41 222	0.39 218	0.23 184	0.59 359	0.37 327	0.88 365	0.85 381	0.72 325	1.05 427	0.94 446	0.62 393	0.56 225	0.54 414	0.21 400	0.14 332	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.15 259

CFNet-ft	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

CFNet_RVC	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

AASNet	0.53 411	0.25 367	0.52 371	0.49 454	0.32 436	0.74 434	0.40 382	1.50 567	0.86 386	0.86 414	0.92 363	0.64 308	0.59 377	0.59 274	0.79 477	0.23 443	0.19 452	0.20 348	0.16 268	0.21 389	0.19 376

GANet-ADL	0.42 291	0.25 367	0.45 279	0.43 358	0.29 379	0.54 315	0.35 289	0.89 367	0.86 386	0.63 252	0.72 248	0.68 334	0.42 274	0.52 192	0.41 326	0.21 400	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.19 376

CrosDoStereo	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 584	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 512	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

DeepStereo_LL	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 584	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 512	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

ADLNet	0.55 425	0.27 401	0.51 366	0.44 378	0.35 463	0.78 451	0.46 430	1.08 445	0.86 386	0.99 484	0.98 394	0.92 441	0.63 399	0.69 365	0.81 482	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417

test_xeample	1.01 538	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.21 117	0.71 425	0.39 371	1.23 515	0.86 386	0.81 375	1.04 423	0.69 338	0.61 387	0.69 365	10.93 623	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.17 323	0.18 314	0.17 326

delet	0.55 425	0.24 342	0.55 388	0.44 378	0.33 447	1.07 517	0.50 456	1.00 409	0.86 386	0.85 407	0.96 380	0.90 434	0.63 399	0.83 438	0.74 470	0.18 328	0.18 434	0.20 348	0.21 427	0.16 252	0.15 259

STTStereo	0.55 425	0.37 476	0.76 487	0.44 378	0.31 420	0.60 366	0.44 423	0.96 397	0.86 386	0.99 484	0.90 356	0.96 451	0.58 370	0.71 377	0.61 435	0.25 465	0.23 491	0.26 475	0.32 535	0.24 441	0.23 442

PS-NSSS	0.58 450	0.44 511	0.62 413	0.42 337	0.33 447	0.66 406	0.58 497	1.02 421	0.86 386	0.77 351	1.28 496	0.72 355	0.64 410	0.82 430	0.59 429	0.31 512	0.26 513	0.40 546	0.27 507	0.33 504	0.26 463

THIR-Stereo	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.23 184	0.75 440	0.67 519	0.66 233	0.87 395	1.02 497	1.40 518	0.72 355	0.76 471	0.62 297	0.42 331	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.15 259

FADNet-RVC	0.60 460	0.53 540	1.14 539	0.46 423	0.39 490	0.61 369	0.39 371	1.12 464	0.87 395	0.70 307	0.84 319	1.04 475	0.55 352	0.94 490	0.69 456	0.26 475	0.25 507	0.28 496	0.28 513	0.31 491	0.31 504

G-Net	0.95 531	0.46 517	1.04 527	0.64 551	0.48 538	2.12 587	0.64 513	1.01 418	0.87 395	1.75 577	2.82 592	1.30 524	1.64 582	1.06 507	0.96 522	0.36 545	0.29 531	0.35 528	0.25 486	0.45 548	0.42 548

MLCV	0.47 344	0.24 342	0.61 410	0.37 159	0.17 25	0.61 369	0.33 249	0.80 332	0.87 395	0.94 463	1.13 457	0.72 355	0.43 280	0.89 465	0.51 399	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.14 151	0.12 134

DualNet (step1)	0.57 443	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.41 556	0.20 464	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

test_sample9	1.05 547	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	1.20 529	1.36 558	0.41 556	8.41 628	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

test_sample7	0.52 405	0.29 427	0.50 352	0.36 141	0.27 325	0.62 377	0.41 397	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.26 475	0.20 464	0.27 488	0.26 500	0.27 468	0.24 450

NINENet	0.50 390	0.29 427	0.51 366	0.45 402	0.32 436	0.70 420	0.34 264	1.10 452	0.88 399	0.80 362	0.94 367	0.65 321	0.49 313	0.73 389	0.51 399	0.22 426	0.20 464	0.25 456	0.18 350	0.22 411	0.21 417

CREStereo++_RVC	0.32 155	0.15 39	0.23 4	0.31 29	0.24 214	0.27 80	0.22 65	0.46 110	0.88 399	0.46 188	0.80 297	0.30 89	0.26 120	0.36 56	0.33 230	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.51 581	0.13 105	0.09 4
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
CFNet_pseudo	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.30 188	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.03 417	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

xxxx	1.01 538	0.22 284	0.43 257	0.36 141	0.21 117	0.82 470	0.36 311	1.32 538	0.88 399	0.71 314	0.94 367	0.97 453	0.63 399	0.64 323	10.58 622	0.20 383	0.16 394	0.18 275	0.17 323	0.19 348	0.19 376

psmorigin	0.82 510	0.51 530	2.09 587	0.49 454	0.41 502	0.85 477	0.50 456	1.04 428	0.88 399	1.45 557	1.43 525	1.50 554	1.06 541	1.22 535	0.97 523	0.31 512	0.32 551	0.27 488	0.27 507	0.33 504	0.42 548

FADNet_RVC	0.55 425	0.37 476	1.17 544	0.44 378	0.31 420	0.56 335	0.34 264	1.06 437	0.88 399	0.67 288	0.90 356	0.61 293	0.65 416	0.93 483	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.26 475	0.23 461	0.31 491	0.28 480

RASNet	0.53 411	0.22 284	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.68 413	0.38 349	0.97 400	0.88 399	0.73 331	1.04 423	1.03 473	0.92 519	0.90 467	0.86 492	0.16 247	0.14 332	0.14 107	0.17 323	0.15 207	0.13 183

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 411	0.32 445	0.64 428	0.44 378	0.30 398	0.66 406	0.44 423	1.04 428	0.88 399	0.91 448	0.91 359	0.99 458	0.60 381	0.68 359	0.60 431	0.21 400	0.17 414	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.31 216	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.02 413	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

AdaStereo	0.50 390	0.32 445	0.47 307	0.48 439	0.25 245	0.67 411	0.32 239	1.17 491	0.88 399	0.75 338	0.99 399	0.75 374	0.49 313	0.67 349	0.46 373	0.27 485	0.12 225	0.28 496	0.18 350	0.23 428	0.18 344
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.
DFGA-Net	0.45 318	0.29 427	0.80 496	0.42 337	0.32 436	0.53 308	0.35 289	0.78 325	0.89 412	0.66 285	0.75 263	0.48 219	0.39 260	0.74 396	0.60 431	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.18 350	0.20 365	0.17 326

raft+_RVC	0.38 244	0.19 162	0.35 143	0.37 159	0.25 245	0.45 272	0.37 327	0.78 325	0.89 412	0.51 205	0.78 284	0.50 228	0.29 164	0.53 201	0.40 321	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.12 134

222	1.18 561	0.22 284	0.44 267	0.37 159	0.22 142	0.79 454	0.37 327	1.31 537	0.89 412	0.92 456	1.08 440	0.72 355	0.71 454	0.66 338	13.89 626	0.20 383	0.15 362	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.19 376

coex_refinement	0.53 411	0.21 241	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.76 446	0.39 371	1.09 449	0.90 415	0.85 407	1.12 450	1.00 462	0.56 359	0.63 308	0.81 482	0.21 400	0.13 297	0.16 180	0.16 268	0.20 365	0.21 417

TCMNet	0.66 470	0.39 493	0.98 521	0.59 536	0.61 566	0.96 496	0.55 487	1.05 433	0.90 415	0.84 403	1.14 462	0.89 429	0.65 416	0.85 449	1.01 532	0.26 475	0.26 513	0.31 513	0.28 513	0.32 497	0.29 487

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 178	0.27 401	0.45 279	0.36 141	0.25 245	0.48 284	0.30 188	0.58 173	0.90 415	0.42 172	0.36 113	0.30 89	0.29 164	0.49 170	0.30 201	0.16 247	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.18 314	0.15 259

TestStereo1	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

SA-5K	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

rafts_anoy	0.37 229	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.33 249	0.67 243	0.90 415	0.58 227	0.66 234	0.45 203	0.33 208	0.47 152	0.39 313	0.16 247	0.11 165	0.21 390	0.23 461	0.17 289	0.14 229

hitnet-ft	0.55 425	0.27 401	0.39 201	0.41 295	0.28 351	0.78 451	0.40 382	0.92 379	0.90 415	0.82 384	1.01 404	1.13 505	0.70 450	0.78 418	0.67 452	0.28 495	0.20 464	0.28 496	0.22 445	0.29 476	0.26 463

anonymity	0.97 534	0.89 578	1.05 528	0.92 580	1.03 591	0.97 498	0.81 554	1.29 533	0.91 422	1.07 515	0.98 394	1.00 462	0.95 528	1.02 502	0.92 516	0.96 593	0.95 615	0.90 588	0.91 603	0.92 585	0.94 592

ADStereo(finetuned)	0.37 229	0.16 64	0.49 339	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.69 437	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

DCANet	0.36 213	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.57 361	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

RAFT + AFF	0.53 411	0.29 427	0.75 482	0.51 484	0.32 436	0.63 388	0.60 502	1.00 409	0.91 422	0.78 355	0.87 340	0.83 403	0.58 370	0.80 424	0.47 380	0.17 293	0.20 464	0.23 426	0.22 445	0.18 314	0.18 344

MMNet	0.55 425	0.25 367	0.61 410	0.43 358	0.34 456	1.07 517	0.39 371	0.87 360	0.91 422	0.91 448	0.93 366	0.86 414	0.76 471	0.81 427	0.76 472	0.15 191	0.14 332	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.16 305

MM-Stereo_test3	0.34 178	0.19 162	0.31 81	0.41 295	0.25 245	0.35 189	0.44 423	0.72 289	0.92 427	0.46 188	0.52 186	0.41 173	0.29 164	0.44 125	0.28 176	0.16 247	0.15 362	0.17 225	0.13 169	0.14 151	0.13 183

DCANet-4	0.36 213	0.20 203	0.48 327	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.66 233	0.92 427	0.69 301	0.78 284	0.40 167	0.47 304	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

UDGNet	0.48 356	0.77 568	0.50 352	0.48 439	0.31 420	0.41 246	0.34 264	0.70 276	0.92 427	0.65 272	0.60 213	0.58 266	0.43 280	0.63 308	0.41 326	0.32 523	0.15 362	0.66 579	0.19 380	0.36 520	0.21 417

GEStereo_RVC	0.55 425	0.29 427	0.63 423	0.49 454	0.31 420	0.70 420	0.54 483	1.22 510	0.92 427	0.82 384	0.85 329	0.85 409	0.63 399	0.90 467	0.65 446	0.24 455	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.21 389	0.22 435

DLCB_ROB	0.58 450	0.28 415	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.77 447	0.50 456	0.99 405	0.92 427	1.04 506	1.14 462	1.21 512	0.69 437	0.88 459	0.69 456	0.20 383	0.20 464	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.18 344

PSMNet_ROB	0.64 466	0.37 476	0.65 434	0.56 524	0.42 508	0.97 498	0.83 555	1.21 502	0.92 427	0.79 360	1.02 413	1.08 488	0.63 399	0.82 430	0.91 515	0.29 502	0.20 464	0.31 513	0.31 529	0.26 457	0.23 442

CFNet_ucs	0.50 390	0.24 342	0.55 388	0.38 189	0.31 420	0.58 347	0.33 249	0.98 403	0.93 433	0.88 432	1.19 481	0.80 398	0.49 313	0.63 308	0.43 338	0.21 400	0.15 362	0.26 475	0.18 350	0.26 457	0.22 435

Sa-1000	0.48 356	0.24 342	0.41 222	0.45 402	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.81 336	0.93 433	0.82 384	1.50 535	0.53 241	0.45 295	0.92 477	0.30 201	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

GwcNet-RSSM	0.49 374	0.24 342	0.42 242	0.40 260	0.23 184	0.55 321	0.38 349	0.93 381	0.93 433	0.71 314	1.16 473	0.86 414	0.60 381	0.62 297	0.66 449	0.21 400	0.14 332	0.19 318	0.20 405	0.16 252	0.15 259

FADNet-RVC-Resample	0.56 436	0.33 453	1.16 540	0.49 454	0.34 456	0.71 425	0.43 414	1.01 418	0.93 433	0.82 384	0.87 340	0.74 372	0.67 427	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.18 434	0.26 475	0.27 507	0.26 457	0.27 473

HSM-Net_RVC	0.53 411	0.22 284	0.35 143	0.37 159	0.21 117	0.85 477	0.37 327	1.23 515	0.93 433	0.90 443	1.15 468	1.26 517	0.63 399	0.72 383	0.48 384	0.17 293	0.13 297	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.57 443	0.33 453	0.44 267	0.47 431	0.32 436	0.67 411	0.61 507	1.05 433	0.93 433	0.85 407	1.04 423	1.01 466	0.73 461	0.83 438	0.52 406	0.29 502	0.19 452	0.27 488	0.25 486	0.31 491	0.21 417

ETE_ROB	0.70 482	0.49 522	0.73 473	0.56 524	0.36 468	0.79 454	0.87 562	1.14 475	0.93 433	1.19 535	1.18 477	1.39 542	0.82 494	0.99 493	0.80 479	0.26 475	0.21 474	0.31 513	0.26 500	0.33 504	0.34 520

rvit_105_1	0.54 423	0.40 498	0.76 487	0.58 532	0.37 475	0.59 359	0.68 524	0.70 276	0.94 440	0.82 384	0.69 242	0.73 366	0.58 370	0.78 418	0.54 414	0.32 523	0.29 531	0.31 513	0.34 540	0.23 428	0.20 399

DDUNet	1.06 548	2.56 619	0.68 449	1.21 590	1.26 596	1.03 510	0.69 529	1.11 458	0.94 440	0.96 472	1.22 483	1.27 519	0.82 494	0.93 483	0.72 466	0.84 590	0.38 567	1.99 603	0.60 586	1.10 593	0.85 588

ccnet	0.82 510	0.57 545	0.75 482	0.54 514	0.59 564	1.09 524	0.66 517	1.38 552	0.94 440	1.12 526	1.44 528	1.29 522	0.92 519	0.95 492	1.24 551	0.49 571	0.42 576	0.50 569	0.47 572	0.51 560	0.46 560

GANet	0.70 482	0.37 476	0.55 388	0.51 484	0.34 456	0.94 490	0.96 571	1.08 445	0.94 440	1.04 506	1.98 566	1.13 505	0.88 511	1.12 520	0.66 449	0.25 465	0.26 513	0.27 488	0.22 445	0.31 491	0.22 435

StereoDRNet-Refined	0.58 450	0.32 445	0.54 383	0.46 423	0.30 398	0.96 496	0.40 382	1.00 409	0.94 440	1.12 526	1.08 440	0.96 451	0.67 427	0.90 467	0.89 511	0.17 293	0.13 297	0.22 405	0.21 427	0.20 365	0.19 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 482	0.35 464	0.68 449	0.52 497	0.40 495	0.79 454	0.85 561	1.16 486	0.94 440	1.33 552	1.15 468	1.38 541	0.83 499	1.03 504	0.90 513	0.32 523	0.25 507	0.26 475	0.24 477	0.31 491	0.28 480

ADLNet2	0.55 425	0.25 367	0.65 434	0.47 431	0.30 398	0.83 473	0.50 456	1.05 433	0.95 446	0.80 362	0.98 394	0.99 458	0.69 437	0.77 414	0.73 467	0.20 383	0.16 394	0.17 225	0.18 350	0.21 389	0.21 417

PCWNet_CMD	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.95 393	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.21 390	0.16 268	0.24 441	0.19 376

SA	0.44 308	0.25 367	0.46 295	0.46 423	0.24 214	0.43 256	0.36 311	0.75 309	0.96 447	0.59 229	1.03 417	0.48 219	0.52 330	0.94 490	0.32 217	0.16 247	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

MSMDNet	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.96 397	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.23 428	0.19 376

LL-Strereo	0.57 443	0.27 401	0.68 449	0.48 439	0.34 456	0.39 228	0.48 445	0.94 386	0.97 450	0.83 396	0.78 284	1.10 495	1.18 553	1.33 547	0.49 387	0.17 293	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.16 252	0.17 326

DAS	0.51 397	0.25 367	0.60 408	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.82 430	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

SepStereo	0.51 397	0.25 367	0.60 408	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.93 483	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

GwcNet-ADL	0.44 308	0.22 284	0.48 327	0.45 402	0.30 398	0.40 231	0.37 327	0.92 379	0.97 450	0.71 314	0.78 284	0.61 293	0.42 274	0.62 297	0.50 389	0.19 360	0.14 332	0.15 151	0.14 202	0.18 314	0.18 344

SDNR	0.86 518	0.37 476	1.47 573	0.40 260	0.38 484	3.38 608	0.33 249	0.90 372	0.98 454	0.99 484	2.09 571	0.59 281	0.71 454	1.29 542	0.70 459	0.51 574	0.56 591	0.36 533	0.26 500	0.43 543	0.46 560

fast-acv-ft	0.64 466	0.30 436	0.73 473	0.45 402	0.34 456	1.17 537	0.49 451	0.86 353	0.98 454	1.02 497	1.36 509	1.29 522	0.85 502	0.76 406	0.81 482	0.21 400	0.23 491	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.20 399

raft_robust	0.41 283	0.23 305	0.36 151	0.42 337	0.21 117	0.40 231	0.33 249	0.79 329	0.98 454	0.79 360	0.87 340	0.39 155	0.33 208	0.84 443	0.29 195	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.17 323	0.15 207	0.12 134

ADCRef	0.80 506	0.43 506	1.32 560	0.50 468	0.45 525	1.07 517	0.51 471	1.07 441	0.98 454	1.17 531	1.42 522	0.87 420	0.91 514	0.85 449	3.19 599	0.18 328	0.16 394	0.23 426	0.23 461	0.22 411	0.21 417

CBMV_ROB	0.59 457	0.37 476	0.38 181	0.39 218	0.28 351	0.74 434	0.28 161	1.00 409	0.98 454	0.94 463	1.25 491	0.81 401	0.78 483	0.87 456	0.50 389	0.36 545	0.37 565	0.43 552	0.40 554	0.33 504	0.30 496

Hybrid-DGEV-2	0.41 283	0.21 241	0.42 242	0.47 431	0.29 379	0.59 359	0.23 83	0.82 338	0.99 459	0.64 262	0.63 220	0.60 287	0.65 416	0.58 258	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.12 134

1111x	0.55 425	0.22 284	0.46 295	0.38 189	0.20 90	0.66 406	0.43 414	1.23 515	0.99 459	0.71 314	0.99 399	0.95 448	0.69 437	0.90 467	1.08 539	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.18 344

ssnet_v2	0.58 450	0.28 415	0.56 394	0.43 358	0.29 379	0.95 493	0.59 500	1.13 466	0.99 459	0.93 460	0.80 297	0.99 458	0.64 410	0.82 430	0.94 517	0.25 465	0.22 481	0.23 426	0.24 477	0.20 365	0.19 376

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 465	0.28 415	0.99 522	0.40 260	0.30 398	1.03 510	0.56 493	1.10 452	0.99 459	0.97 477	1.22 483	1.06 481	0.69 437	1.07 510	0.95 520	0.19 360	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.22 411	0.21 417

UDG	0.88 521	0.82 574	0.67 444	1.00 584	0.96 585	1.02 507	0.57 496	1.13 466	0.99 459	0.90 443	0.97 393	1.31 525	0.99 533	0.85 449	0.84 487	0.54 580	0.32 551	1.77 600	0.40 554	0.94 586	0.66 580

StereoDRNet	0.64 466	0.33 453	0.68 449	0.51 484	0.43 514	1.03 510	0.53 479	1.47 563	0.99 459	1.10 523	0.87 340	1.07 486	0.71 454	0.82 430	0.88 501	0.23 443	0.19 452	0.25 456	0.23 461	0.27 468	0.19 376

iResNet	0.49 374	0.29 427	0.79 494	0.42 337	0.21 117	0.61 369	0.40 382	0.82 338	0.99 459	0.87 422	1.12 450	0.69 338	0.53 334	0.78 418	0.51 399	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.15 259

HBP-ISP	0.59 457	0.45 515	0.43 257	0.45 402	0.33 447	0.70 420	0.28 161	1.11 458	1.00 466	0.83 396	1.18 477	0.65 321	0.68 433	0.88 459	0.52 406	0.35 541	0.38 567	0.47 559	0.41 559	0.38 529	0.31 504

aanetorigin	0.83 515	0.56 543	1.87 584	0.49 454	0.38 484	0.56 335	0.66 517	0.70 276	1.00 466	2.42 597	2.02 568	1.31 525	1.18 553	0.93 483	1.13 546	0.20 383	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.27 468	0.30 496

CFNet	0.51 397	0.29 427	0.46 295	0.41 295	0.27 325	0.70 420	0.32 239	1.13 466	1.00 466	0.72 325	1.07 437	0.85 409	0.60 381	0.76 406	0.52 406	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.16 305

NCCL2	0.72 490	0.41 502	0.65 434	0.64 551	0.44 521	0.98 502	1.20 586	1.11 458	1.00 466	0.98 482	0.96 380	1.49 553	0.87 507	0.90 467	0.79 477	0.31 512	0.26 513	0.39 543	0.39 552	0.32 497	0.32 508

TDLM	0.57 443	0.33 453	0.49 339	0.51 484	0.30 398	0.66 406	0.73 544	1.03 425	1.01 470	0.82 384	1.10 445	0.84 407	0.70 450	0.86 454	0.58 424	0.28 495	0.17 414	0.25 456	0.22 445	0.26 457	0.19 376

iResNetv2_ROB	0.52 405	0.27 401	0.69 455	0.38 189	0.25 245	0.62 377	0.35 289	1.17 491	1.01 470	0.99 484	1.06 434	0.88 425	0.67 427	0.66 338	0.39 313	0.19 360	0.13 297	0.15 151	0.11 98	0.18 314	0.16 305

DRN-Test	0.66 470	0.32 445	0.66 440	0.50 468	0.39 490	1.15 533	0.61 507	1.49 566	1.01 470	1.12 526	1.08 440	1.06 481	0.69 437	0.77 414	0.94 517	0.23 443	0.17 414	0.26 475	0.25 486	0.25 450	0.21 417

SMFormer	0.51 397	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.18 344

tta	0.51 397	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.14 229

qqq1	0.49 374	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

fff1	0.49 374	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

CC-Net-ROB	0.82 510	0.96 583	0.85 500	0.58 532	0.45 525	1.27 549	0.70 534	1.17 491	1.02 473	0.83 396	1.23 487	0.90 434	0.77 478	1.06 507	0.69 456	0.46 565	0.34 559	1.71 599	0.38 548	0.59 574	0.36 527

z-ln-s-r	0.66 470	0.36 469	1.30 557	0.39 218	0.26 291	0.57 341	0.63 510	0.80 332	1.03 478	0.80 362	1.43 525	0.91 436	0.76 471	1.08 513	1.87 579	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.14 202	0.20 365	0.16 305

PSMNet-RUCA	0.76 496	0.75 565	1.08 533	1.01 585	0.90 580	0.69 415	0.50 456	1.11 458	1.03 478	0.78 355	1.11 446	0.80 398	0.72 458	0.88 459	0.63 441	0.53 579	0.27 522	0.76 581	0.46 565	0.66 577	0.47 565

mmx	0.53 411	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

xxx	0.53 411	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

GASNet	0.67 475	0.72 562	0.96 518	0.70 568	0.48 538	0.62 377	0.47 437	1.08 445	1.03 478	0.94 463	0.82 308	0.93 444	0.83 499	1.33 547	0.80 479	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.28 513	0.44 544	0.24 450

ADCP+	1.06 548	0.35 464	1.51 575	0.49 454	0.51 546	1.45 562	0.55 487	1.25 526	1.03 478	1.16 530	1.15 468	1.10 495	1.07 543	1.56 562	6.75 618	0.19 360	0.16 394	0.23 426	0.21 427	0.28 472	0.21 417

ffm	0.44 308	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

ff1	0.49 374	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

tt1	0.36 213	0.24 342	0.32 94	0.41 295	0.22 142	0.54 315	0.38 349	0.68 253	1.04 484	0.41 167	0.46 151	0.35 127	0.45 295	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.16 305

GMStereo	0.39 260	0.37 476	0.54 383	0.40 260	0.26 291	0.42 253	0.36 311	0.59 179	1.04 484	0.55 219	0.51 177	0.37 140	0.35 223	0.54 208	0.41 326	0.19 360	0.13 297	0.16 180	0.17 323	0.24 441	0.18 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
dd	0.43 301	0.38 486	0.55 388	0.44 378	0.25 245	0.47 281	0.38 349	0.70 276	1.05 488	0.59 229	0.65 227	0.42 183	0.39 260	0.66 338	0.50 389	0.24 455	0.15 362	0.21 390	0.15 234	0.22 411	0.18 344

FADNet	0.61 462	0.51 530	1.10 534	0.45 402	0.44 521	0.65 404	0.41 397	1.19 495	1.05 488	0.70 307	0.84 319	0.98 457	0.66 424	0.82 430	0.50 389	0.29 502	0.30 536	0.27 488	0.30 521	0.46 551	0.35 525

RGC	0.79 505	0.59 547	0.71 464	0.65 556	0.65 570	0.92 489	0.58 497	1.29 533	1.05 488	1.07 515	1.45 531	1.47 551	1.03 538	1.21 533	0.88 501	0.32 523	0.30 536	0.48 564	0.40 554	0.37 525	0.37 532

Nwc_Net	0.78 502	0.38 486	0.73 473	0.60 542	0.55 555	1.05 515	0.55 487	1.67 584	1.05 488	0.88 432	1.86 560	1.40 544	1.09 544	1.10 517	0.87 498	0.30 509	0.25 507	0.36 533	0.38 548	0.29 476	0.29 487

ADCMid	1.14 556	0.52 537	2.23 590	0.53 507	0.43 514	1.07 517	0.75 546	1.23 515	1.05 488	2.15 590	1.44 528	1.50 554	1.43 569	1.56 562	5.01 612	0.26 475	0.24 499	0.29 504	0.31 529	0.37 525	0.33 513

SGM-Forest	0.62 463	0.32 445	0.39 201	0.43 358	0.30 398	1.02 507	0.55 487	1.09 449	1.05 488	1.06 512	1.18 477	1.10 495	0.67 427	0.88 459	0.62 438	0.31 512	0.33 557	0.33 524	0.30 521	0.30 485	0.28 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
xx1	0.39 260	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.65 321	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

cc1	0.37 229	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.15 259

fff	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

csc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

cscssc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

edge stereo	0.76 496	0.38 486	0.74 478	0.52 497	0.43 514	0.80 457	0.53 479	1.28 532	1.06 494	1.28 548	1.38 517	1.81 568	1.11 546	1.08 513	0.85 491	0.33 531	0.32 551	0.41 550	0.28 513	0.32 497	0.36 527

Wz-Net-LNSev	0.71 486	0.51 530	1.36 567	0.50 468	0.41 502	1.15 533	0.69 529	1.21 502	1.07 500	1.02 497	1.12 450	1.08 488	0.87 507	0.89 465	0.89 511	0.24 455	0.22 481	0.21 390	0.19 380	0.26 457	0.26 463

ADCPNet	1.03 542	0.48 518	2.70 595	0.54 514	0.42 508	1.40 555	0.75 546	1.13 466	1.07 500	1.22 542	1.42 522	1.68 565	1.09 544	1.36 554	3.45 603	0.30 509	0.28 526	0.29 504	0.32 535	0.37 525	0.35 525

LALA_ROB	0.74 493	0.43 506	0.69 455	0.54 514	0.40 495	1.01 505	0.95 570	1.21 502	1.07 500	1.22 542	1.12 450	1.56 560	0.79 485	1.04 506	0.86 492	0.33 531	0.22 481	0.35 528	0.30 521	0.35 515	0.31 504

MyStereo04	0.44 308	0.22 284	0.44 267	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	1.00 409	1.08 503	0.62 243	0.58 210	0.55 250	0.57 361	0.71 377	0.44 354	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

NOSS_ROB	0.57 443	0.39 493	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.73 433	0.54 483	1.03 425	1.08 503	0.67 288	0.87 340	0.76 380	0.57 361	0.77 414	0.47 380	0.38 549	0.38 567	0.44 554	0.42 563	0.37 525	0.34 520

MyStereo05	0.44 308	0.21 241	0.45 279	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.93 381	1.09 505	0.76 345	0.61 216	0.51 232	0.57 361	0.73 389	0.42 331	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CBMV	0.64 466	0.35 464	0.41 222	0.42 337	0.25 245	1.01 505	0.77 548	1.13 466	1.09 505	1.17 531	1.22 483	1.04 475	0.75 468	0.88 459	0.63 441	0.28 495	0.30 536	0.34 526	0.30 521	0.26 457	0.26 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.76 496	0.55 542	1.29 556	0.58 532	0.62 567	0.94 490	0.70 534	1.26 528	1.11 507	0.83 396	1.24 489	1.00 462	0.71 454	1.03 504	0.81 482	0.34 537	0.29 531	0.41 550	0.40 554	0.57 571	0.55 577

NCC-stereo	0.78 502	0.40 498	0.76 487	0.61 544	0.67 571	0.81 462	0.69 529	1.54 575	1.11 507	0.90 443	1.36 509	1.33 533	1.16 550	1.19 527	0.88 501	0.31 512	0.30 536	0.37 538	0.48 574	0.33 504	0.33 513

Abc-Net	0.78 502	0.40 498	0.76 487	0.61 544	0.67 571	0.81 462	0.69 529	1.54 575	1.11 507	0.90 443	1.36 509	1.33 533	1.16 550	1.19 527	0.88 501	0.31 512	0.30 536	0.37 538	0.48 574	0.33 504	0.33 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven-2	0.76 496	0.43 506	2.32 591	0.52 497	0.38 484	0.90 484	0.65 514	1.11 458	1.12 510	1.19 535	1.28 496	1.09 491	0.99 533	1.07 510	0.87 498	0.20 383	0.19 452	0.23 426	0.22 445	0.26 457	0.22 435

MultiAttention	3.58 609	0.24 342	0.62 413	0.54 514	0.34 456	22.90 631	2.72 622	1.60 578	1.13 511	0.80 362	1.81 556	1.14 508	0.43 280	35.29 640	0.61 435	0.17 293	0.12 225	0.23 426	0.23 461	0.34 510	0.29 487

Syn2CoEx	0.71 486	0.51 530	0.95 516	0.64 551	0.45 525	0.91 485	0.53 479	1.48 564	1.13 511	0.93 460	1.35 508	1.02 471	0.99 533	0.92 477	0.80 479	0.30 509	0.27 522	0.28 496	0.24 477	0.23 428	0.24 450

MDST_ROB	0.91 527	0.27 401	0.85 500	0.63 550	0.41 502	2.53 591	0.71 540	1.60 578	1.13 511	2.83 604	1.73 551	0.97 453	0.69 437	1.61 565	0.73 467	0.25 465	0.22 481	0.32 519	0.28 513	0.25 450	0.24 450

PA-Net	0.67 475	0.43 506	0.83 498	0.50 468	0.53 551	0.94 490	0.68 524	1.10 452	1.14 514	0.80 362	0.88 348	0.87 420	0.77 478	1.02 502	0.88 501	0.24 455	0.41 574	0.29 504	0.44 564	0.26 457	0.34 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.60 460	0.30 436	0.75 482	0.48 439	0.43 514	0.89 482	0.48 445	1.05 433	1.15 515	0.66 285	0.86 332	0.88 425	0.70 450	0.99 493	0.65 446	0.32 523	0.15 362	0.28 496	0.20 405	0.40 532	0.36 527

UGAM	0.52 405	0.22 284	0.46 295	0.45 402	0.25 245	0.41 246	0.52 474	0.62 201	1.16 516	0.76 345	1.13 457	1.32 530	0.57 361	1.00 496	0.53 409	0.17 293	0.14 332	0.25 456	0.21 427	0.15 207	0.13 183

Wz-Net-MNSev	0.76 496	0.40 498	1.34 562	0.50 468	0.40 495	1.44 561	0.83 555	1.15 479	1.16 516	1.25 547	1.20 482	1.13 505	0.81 490	1.16 524	1.00 531	0.22 426	0.19 452	0.24 443	0.23 461	0.28 472	0.26 463

111	0.40 272	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.52 300	0.28 161	0.74 302	1.16 516	0.50 202	0.91 359	0.63 302	0.48 309	0.61 288	0.35 264	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.13 183

GwcNet	0.69 480	0.36 469	1.10 534	0.51 484	0.42 508	1.08 521	0.50 456	1.21 502	1.16 516	1.00 489	1.37 512	1.06 481	0.79 485	0.92 477	0.94 517	0.25 465	0.24 499	0.24 443	0.22 445	0.23 428	0.26 463

otaku	1.04 543	0.93 580	0.88 507	1.33 594	1.05 593	1.66 574	0.70 534	1.40 556	1.18 520	1.08 519	1.32 506	1.33 533	0.91 514	1.23 536	0.76 472	0.72 586	0.46 586	1.24 594	0.50 579	1.40 595	0.75 582

RYNet	0.72 490	0.35 464	0.64 428	0.53 507	0.67 571	1.31 551	0.67 519	1.20 500	1.18 520	1.05 508	0.87 340	1.27 519	0.93 524	0.93 483	1.27 555	0.22 426	0.16 394	0.26 475	0.23 461	0.40 532	0.39 541

AIO-test1	0.38 244	0.18 123	0.38 181	0.50 468	0.24 214	0.46 276	0.30 188	0.70 276	1.19 522	0.40 163	0.71 247	0.45 203	0.29 164	0.53 201	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.13 105	0.17 326

GANetREF_RVC	0.80 506	0.75 565	0.86 505	0.66 559	0.42 508	1.15 533	0.98 572	1.14 475	1.19 522	1.01 494	1.02 413	1.10 495	0.90 513	1.15 522	0.76 472	0.48 569	0.39 571	0.57 574	0.38 548	0.63 575	0.46 560
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
NaN_ROB	0.69 480	0.44 511	0.69 455	0.51 484	0.33 447	0.97 498	1.06 578	1.22 510	1.19 522	1.24 545	0.96 380	1.08 488	0.78 483	1.20 529	0.67 452	0.24 455	0.30 536	0.23 426	0.24 477	0.23 428	0.25 457

SPS-STEREO	1.25 566	0.93 580	1.06 529	1.04 586	1.03 591	1.41 557	0.91 567	1.51 570	1.19 522	2.09 588	1.83 557	1.94 575	1.39 566	1.62 566	1.39 561	0.97 595	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 588	0.96 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pcwnet_v2	0.58 450	0.28 415	0.84 499	0.45 402	0.35 463	0.61 369	0.35 289	1.27 530	1.21 526	0.99 484	1.27 494	0.72 355	0.58 370	0.67 349	0.48 384	0.27 485	0.21 474	0.24 443	0.23 461	0.29 476	0.29 487

SGM+DAISY	1.35 571	0.94 582	1.25 552	0.96 581	1.00 589	1.52 566	1.02 577	1.34 542	1.21 526	2.64 600	2.65 587	2.44 586	1.56 576	1.64 569	1.26 553	0.97 595	0.95 615	0.90 588	0.90 600	0.94 586	0.96 595

RP	0.76 496	0.36 469	0.63 423	0.66 559	0.58 563	0.80 457	0.55 487	1.14 475	1.22 528	0.97 477	1.65 545	1.43 547	1.32 563	1.01 497	0.84 487	0.33 531	0.30 536	0.36 533	0.30 521	0.34 510	0.34 520

DISCO	0.70 482	0.26 384	0.68 449	0.44 378	0.31 420	1.14 531	0.51 471	1.23 515	1.23 529	0.81 375	1.05 427	1.50 554	0.85 502	1.82 578	1.03 533	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.24 441	0.23 442

WCMA_ROB	1.14 556	0.36 469	0.76 487	0.49 454	0.44 521	1.23 545	0.67 519	1.11 458	1.23 529	2.84 605	3.95 609	3.28 599	1.83 589	1.25 538	0.99 527	0.44 561	0.34 559	0.34 526	0.37 545	0.41 538	0.40 544

MSAF-DinoV2	1.04 543	0.38 486	1.32 560	0.54 514	0.29 379	0.89 482	0.72 542	1.52 573	1.24 531	1.05 508	1.41 520	2.98 592	1.49 572	2.74 603	2.83 597	0.22 426	0.14 332	0.20 348	0.22 445	0.32 497	0.32 508

ITSA-stereo	0.53 411	0.28 415	0.52 371	0.40 260	0.23 184	0.56 335	0.34 264	1.24 522	1.24 531	0.80 362	0.81 304	0.72 355	0.58 370	0.82 430	0.65 446	0.21 400	0.17 414	0.23 426	0.21 427	0.22 411	0.26 463

RCA-Stereo	0.35 195	0.17 96	0.34 128	0.38 189	0.22 142	0.31 142	0.34 264	0.68 253	1.24 531	0.45 182	0.65 227	0.47 214	0.43 280	0.38 74	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.11 86

Wz-Net-SNSev	0.91 527	0.73 563	2.13 588	0.56 524	0.45 525	0.95 493	1.13 583	1.34 542	1.24 531	1.02 497	1.30 503	1.46 548	0.86 504	1.81 577	1.50 563	0.25 465	0.23 491	0.25 456	0.26 500	0.32 497	0.29 487

AnyNet_C32	1.16 560	0.62 553	2.40 592	0.57 530	0.55 555	1.41 557	1.34 598	1.18 494	1.24 531	1.49 558	1.42 522	1.39 542	1.20 557	1.55 560	4.82 610	0.29 502	0.28 526	0.29 504	0.34 540	0.38 529	0.42 548

MSMD_ROB	1.21 563	0.49 522	0.62 413	0.59 536	0.50 542	1.62 573	0.67 519	1.23 515	1.24 531	2.45 598	3.77 603	3.09 596	2.98 609	1.32 546	0.81 482	0.45 563	0.41 574	0.49 567	0.51 581	0.47 554	0.44 555

Ntro	1.09 553	0.97 586	0.91 514	1.44 595	1.19 595	1.69 577	0.80 553	1.35 546	1.25 537	1.00 489	1.29 500	1.31 525	0.97 531	1.26 539	0.84 487	0.84 590	0.43 581	1.36 595	0.50 579	1.56 597	0.78 584

dad	0.58 450	0.50 526	0.64 428	0.43 358	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.78 325	1.25 537	1.01 494	1.17 475	1.15 509	0.53 334	0.68 359	0.50 389	0.35 541	0.23 491	0.37 538	0.21 427	0.29 476	0.20 399

SGM_RVC	0.97 534	0.28 415	0.41 222	0.39 218	0.22 142	1.55 567	0.73 544	1.51 570	1.25 537	2.25 594	1.92 562	2.58 589	1.56 576	2.02 587	1.19 549	0.27 485	0.27 522	0.27 488	0.25 486	0.25 450	0.25 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PASM	0.90 526	0.64 555	1.69 578	0.69 567	0.69 574	0.78 451	0.84 558	1.03 425	1.26 540	1.19 535	1.15 468	1.31 525	0.98 532	1.24 537	1.03 533	0.52 575	0.56 591	0.59 577	0.66 589	0.56 569	0.54 576

zh-sn7	1.09 553	0.75 565	3.23 599	0.57 530	0.42 508	1.11 526	0.89 563	1.19 495	1.27 541	1.41 556	1.98 566	1.25 516	1.47 571	1.99 586	2.62 594	0.26 475	0.26 513	0.26 475	0.27 507	0.35 515	0.30 496

AIO-test2	0.39 260	0.21 241	0.41 222	0.47 431	0.25 245	0.45 272	0.35 289	0.77 319	1.27 541	0.36 127	0.87 340	0.37 140	0.30 182	0.47 152	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.21 390	0.23 461	0.15 207	0.13 183

AANet_RVC	0.57 443	0.32 445	0.54 383	0.45 402	0.27 325	0.57 341	0.48 445	1.00 409	1.28 543	0.86 414	1.33 507	0.87 420	0.58 370	1.07 510	0.75 471	0.18 328	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.18 344

pmcnn	1.23 564	0.29 427	0.96 518	0.40 260	0.23 184	0.95 493	0.69 529	1.16 486	1.28 543	1.67 574	2.33 574	11.15 626	0.86 504	0.93 483	0.88 501	0.15 191	0.12 225	0.12 34	0.10 61	0.15 207	0.15 259

DStereoO	0.96 532	0.70 561	0.72 469	0.62 548	0.45 525	0.74 434	0.92 568	1.09 449	1.29 545	1.19 535	1.23 487	0.99 458	1.71 584	1.29 542	0.99 527	2.01 615	0.35 561	0.77 582	0.30 521	1.42 596	0.38 538

FAT-Stereo	0.73 492	0.33 453	0.75 482	0.49 454	0.37 475	0.71 425	0.59 500	1.36 549	1.30 546	1.03 505	1.40 518	1.59 563	1.15 549	0.87 456	0.86 492	0.28 495	0.28 526	0.28 496	0.23 461	0.28 472	0.38 538

AF-Net	0.81 509	0.39 493	0.68 449	0.64 551	0.54 553	0.91 485	0.51 471	1.61 580	1.31 547	0.96 472	2.02 568	1.46 548	1.26 561	1.11 519	0.99 527	0.32 523	0.24 499	0.39 543	0.27 507	0.30 485	0.25 457

iResNet_ROB	0.52 405	0.21 241	0.53 379	0.37 159	0.21 117	0.61 369	0.29 170	1.51 570	1.32 548	0.90 443	1.02 413	0.80 398	0.62 393	0.76 406	0.43 338	0.16 247	0.12 225	0.13 72	0.09 10	0.15 207	0.18 344

MFN_U_SF_RVC	1.09 553	0.59 547	1.97 586	0.67 562	0.44 521	1.93 583	0.60 502	1.85 590	1.36 549	1.61 568	1.54 540	1.95 576	1.37 565	1.64 569	1.73 569	0.40 555	0.37 565	0.45 555	0.48 574	0.44 544	0.44 555

AnyNet_C01	1.56 579	1.05 588	7.45 613	0.64 551	0.54 553	1.99 584	1.38 600	1.43 560	1.36 549	1.63 571	1.92 562	1.84 570	1.33 564	2.40 598	4.03 605	0.33 531	0.32 551	0.32 519	0.34 540	0.44 544	0.45 559

stereogan	0.80 506	0.31 441	0.71 464	0.59 536	0.50 542	1.72 578	0.48 445	1.35 546	1.37 551	1.00 489	1.46 533	1.56 560	0.95 528	1.29 542	0.84 487	0.28 495	0.29 531	0.29 504	0.25 486	0.38 529	0.38 538

FBW_ROB	0.88 521	0.50 526	0.85 500	0.55 521	0.40 495	1.17 537	0.78 550	1.50 567	1.37 551	1.33 552	1.27 494	1.48 552	1.00 536	2.57 602	0.98 526	0.25 465	0.32 551	0.45 555	0.30 521	0.34 510	0.28 480

MeshStereo	1.34 569	0.43 506	0.54 383	0.44 378	0.34 456	1.66 574	0.60 502	1.94 591	1.37 551	4.47 618	3.25 594	4.71 609	1.94 592	1.92 582	1.17 547	0.35 541	0.35 561	0.37 538	0.31 529	0.32 497	0.32 508
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
FCDSN-DC	1.39 574	0.56 543	0.65 434	0.74 572	0.59 564	1.38 554	0.63 510	1.35 546	1.39 554	3.26 612	4.50 615	4.61 607	2.63 604	1.58 564	1.03 533	0.46 565	0.42 576	0.48 564	0.47 572	0.50 559	0.50 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	1.04 543	0.38 486	1.35 563	0.50 468	0.39 490	1.61 571	0.89 563	1.29 533	1.39 554	1.29 549	1.50 535	1.24 515	1.24 558	1.37 555	4.87 611	0.21 400	0.19 452	0.25 456	0.25 486	0.29 476	0.27 473

Wz-Net-TNSev	1.14 556	1.06 589	4.32 608	0.49 454	0.42 508	1.51 565	1.11 582	1.48 564	1.40 556	1.22 542	1.26 493	1.58 562	1.43 569	1.76 575	1.70 568	0.32 523	0.31 545	0.26 475	0.30 521	0.41 538	0.41 547

DStereoSA	1.73 586	0.63 554	1.57 577	0.80 576	0.79 577	1.26 548	1.30 593	1.34 542	1.43 557	1.24 545	7.52 624	0.92 441	7.68 621	1.65 573	2.29 592	0.41 556	0.29 531	0.63 578	0.60 586	1.04 590	1.18 608

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 541	0.57 545	1.51 575	0.67 562	0.50 542	2.57 592	1.66 608	1.20 500	1.43 557	1.38 554	1.57 542	1.33 533	0.92 519	1.64 569	0.88 501	0.37 548	0.39 571	0.46 558	0.60 586	0.41 538	0.40 544

DPSNet	0.99 536	0.42 504	1.88 585	0.53 507	0.41 502	1.59 570	1.26 592	2.21 597	1.43 557	1.10 523	1.11 446	1.46 548	1.95 593	1.34 549	1.26 553	0.34 537	0.25 507	0.25 456	0.21 427	0.46 551	0.37 532

SAMSARA	1.07 550	0.65 556	1.19 546	1.06 587	0.90 580	1.76 580	1.76 612	1.46 562	1.44 560	1.51 561	1.16 473	2.00 577	1.14 548	1.48 558	1.31 557	0.39 551	0.44 583	0.35 528	0.38 548	0.49 557	0.49 571

DispFullNet	1.60 581	2.63 620	2.75 596	2.56 614	1.79 607	1.24 546	0.47 437	1.37 551	1.45 561	1.87 580	1.50 535	1.55 559	2.46 599	2.04 588	1.04 536	0.59 581	0.18 434	2.32 612	0.68 591	2.29 612	1.14 603

CSAN	0.83 515	0.49 522	0.77 492	0.60 542	0.41 502	1.14 531	1.06 578	1.19 495	1.46 562	1.32 550	1.43 525	1.37 540	1.19 555	1.27 541	0.86 492	0.39 551	0.31 545	0.36 533	0.37 545	0.35 515	0.34 520

PWC_ROB	0.87 519	0.52 537	1.28 554	0.50 468	0.32 436	0.91 485	0.37 327	1.36 549	1.46 562	1.61 568	2.59 585	1.16 510	1.01 537	1.34 549	1.40 562	0.25 465	0.18 434	0.28 496	0.20 405	0.29 476	0.28 480

FINET	0.67 475	0.42 504	1.00 523	0.46 423	0.43 514	0.83 473	0.89 563	1.08 445	1.50 564	0.87 422	1.14 462	0.71 346	0.68 433	0.92 477	0.70 459	0.36 545	0.30 536	0.26 475	0.24 477	0.35 515	0.33 513

XQC	0.89 523	0.65 556	1.31 558	0.67 562	0.52 550	1.22 543	0.68 524	1.26 528	1.52 565	1.14 529	1.11 446	1.28 521	1.04 540	1.40 557	1.77 573	0.38 549	0.24 499	0.37 538	0.31 529	0.53 565	0.47 565

FC-DCNN	1.59 580	0.51 530	0.66 440	0.61 544	0.49 540	1.56 568	0.70 534	1.66 583	1.53 566	4.64 619	4.62 616	5.85 616	3.34 613	1.84 579	1.11 541	0.46 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 555	0.46 560

NVStereoNet_ROB	1.24 565	0.90 579	1.13 538	0.86 578	0.88 579	1.11 526	0.99 574	1.42 558	1.53 566	1.59 567	2.48 579	2.24 581	1.53 573	1.96 585	1.30 556	0.76 588	0.70 596	0.78 583	1.00 605	0.71 580	0.88 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	1.87 589	0.85 576	1.03 526	0.75 575	0.62 567	2.04 586	0.65 514	1.74 588	1.55 568	1.52 563	1.90 561	2.36 585	12.92 626	3.85 613	1.74 570	0.44 561	0.31 545	0.82 586	0.46 565	0.84 582	1.10 602

RainbowNet	1.35 571	1.49 600	1.19 546	1.88 603	1.45 597	1.48 563	1.07 580	1.61 580	1.55 568	1.20 540	1.59 543	1.54 558	1.13 547	1.34 549	0.97 523	1.36 607	0.70 596	1.82 601	0.79 595	1.71 599	1.07 601

MFMNet_re	1.14 556	0.97 586	1.19 546	0.99 582	0.95 584	1.25 547	1.22 589	1.39 553	1.55 568	1.69 575	1.67 549	1.21 512	1.53 573	1.12 520	0.99 527	0.87 592	0.75 603	0.79 584	0.75 593	0.90 583	0.94 592

FC-DCNN v2	1.65 584	0.51 530	0.65 434	0.61 544	0.49 540	1.61 571	0.70 534	1.75 589	1.56 571	4.74 622	4.91 618	6.46 620	3.31 611	1.91 581	1.11 541	0.46 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 555	0.46 560

Consistency-Raft	1.01 538	0.81 571	1.24 551	0.84 577	0.97 586	0.81 462	0.84 558	1.30 536	1.59 572	1.05 508	1.68 550	1.12 499	0.91 514	0.92 477	1.11 541	0.65 583	0.74 599	0.79 584	0.90 600	1.06 592	0.79 586

LRCNet_RVC	21.24 632	31.15 636	21.41 625	28.98 633	23.82 632	3.13 607	0.60 502	20.96 637	1.59 572	25.58 637	28.15 641	21.99 637	14.79 627	21.94 637	16.41 628	28.89 646	14.87 636	33.53 642	31.28 642	29.51 643	26.16 641

PDISCO_ROB	0.91 527	0.48 518	1.06 529	0.99 582	0.97 586	1.67 576	0.63 510	1.64 582	1.59 572	1.06 512	1.18 477	1.31 525	0.79 485	1.55 560	0.97 523	0.49 571	0.22 481	0.45 555	0.40 554	0.45 548	0.37 532

S-Stereo	0.74 493	0.35 464	0.96 518	0.56 524	0.45 525	0.82 470	0.60 502	1.24 522	1.60 575	0.96 472	1.41 520	1.12 499	0.94 525	0.80 424	1.04 536	0.26 475	0.31 545	0.28 496	0.25 486	0.32 497	0.47 565

ACVNet-4b	1.35 571	1.31 595	1.10 534	1.90 604	1.59 599	1.92 582	0.77 548	1.52 573	1.62 576	1.05 508	1.60 544	2.11 579	0.94 525	1.64 569	0.77 476	1.30 604	0.35 561	2.03 607	0.67 590	1.88 606	0.84 587

LSM	4.74 617	0.77 568	10.16 616	0.70 568	56.56 642	1.02 507	1.00 576	1.24 522	1.62 576	2.04 586	2.34 575	1.33 533	1.17 552	1.38 556	1.09 540	0.33 531	0.49 587	0.39 543	0.46 565	0.51 560	10.09 629

MADNet+	2.23 599	2.43 616	10.85 617	1.22 591	0.91 582	2.76 596	1.40 601	2.12 596	1.67 578	1.32 550	1.74 553	1.86 573	1.74 585	6.25 619	4.41 609	0.65 583	0.64 594	0.58 576	0.54 583	0.80 581	0.76 583

WZ-Net	1.19 562	0.59 547	4.07 606	0.62 548	0.51 546	1.34 552	1.31 597	1.32 538	1.74 579	1.53 564	1.65 545	1.74 567	1.28 562	2.25 596	2.01 582	0.27 485	0.21 474	0.23 426	0.25 486	0.40 532	0.39 541

zh-mn7	1.08 552	0.65 556	4.00 605	0.52 497	0.38 484	1.16 536	0.62 509	1.15 479	1.77 580	1.74 576	2.31 572	1.17 511	0.91 514	2.10 589	1.77 573	0.24 455	0.21 474	0.22 405	0.22 445	0.25 450	0.28 480

RTSC	0.87 519	0.48 518	1.23 550	0.52 497	0.37 475	1.13 530	0.50 456	1.34 542	1.79 581	1.51 561	1.24 489	1.12 499	0.81 490	1.62 566	2.16 585	0.25 465	0.19 452	0.23 426	0.24 477	0.30 485	0.31 504

w-ln-seven	0.96 532	0.48 518	2.41 593	0.54 514	0.50 542	1.41 557	0.70 534	1.67 584	1.81 582	1.49 558	1.50 535	1.26 517	0.87 507	1.15 522	1.80 577	0.23 443	0.21 474	0.25 456	0.25 486	0.31 491	0.26 463

ADCS	1.51 578	0.61 550	3.42 600	0.59 536	0.51 546	1.27 549	1.08 581	1.59 577	1.81 582	1.91 584	1.66 547	1.51 557	1.42 568	1.94 584	8.60 620	0.33 531	0.32 551	0.33 524	0.36 544	0.44 544	0.42 548

ACVNet_1	1.46 576	1.33 596	1.12 537	1.91 605	1.62 600	1.83 581	0.98 572	2.00 594	1.85 584	1.39 555	1.53 539	2.32 583	1.53 573	1.34 549	1.11 541	1.30 604	0.50 588	2.06 609	0.58 585	1.93 608	0.95 594

JetBlue	2.78 602	1.26 593	7.04 612	1.16 589	1.48 598	8.00 621	6.02 625	2.60 601	1.92 585	2.12 589	2.64 586	3.34 601	3.05 610	6.49 620	3.39 601	0.78 589	0.76 604	0.75 580	0.76 594	0.97 589	1.18 608

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 569	0.87 577	1.76 582	0.86 578	0.56 558	4.29 613	1.79 613	1.50 567	1.98 586	1.61 568	1.85 559	1.84 570	1.41 567	1.89 580	1.36 558	0.48 569	0.40 573	0.56 573	0.57 584	0.69 578	0.48 568

DeepPrunerF	0.89 523	0.52 537	3.43 601	0.68 565	0.81 578	0.72 432	0.72 542	1.22 510	1.99 587	0.93 460	1.01 404	0.87 420	0.86 504	1.08 513	0.95 520	0.34 537	0.28 526	0.43 552	0.39 552	0.30 485	0.32 508

SuperB	1.04 543	0.37 476	4.81 609	0.43 358	0.31 420	0.99 503	0.46 430	1.02 421	2.09 588	1.09 521	1.09 443	0.75 374	0.81 490	1.06 507	1.76 572	0.19 360	0.15 362	0.17 225	0.15 234	2.82 619	0.26 463

SHD	0.93 530	0.50 526	1.18 545	0.59 536	0.46 533	0.97 498	0.48 445	1.70 586	2.15 589	1.58 565	1.37 512	1.42 545	1.19 555	1.31 545	1.60 566	0.31 512	0.26 513	0.32 519	0.33 538	0.40 532	0.42 548

TCMNet-wrong-test	8.97 622	10.42 627	8.74 615	19.56 628	17.61 628	12.53 627	9.01 627	13.59 629	2.18 590	4.64 619	5.11 620	14.63 628	11.09 625	7.19 623	9.73 621	5.56 630	0.89 609	3.77 626	3.11 626	10.34 629	9.80 628

RTS	1.98 592	0.96 583	11.36 618	0.65 556	0.57 561	2.77 597	1.40 601	1.39 553	2.26 591	1.89 581	2.56 582	1.32 530	1.25 559	5.20 617	4.05 606	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

RTSA	1.98 592	0.96 583	11.36 618	0.65 556	0.57 561	2.77 597	1.40 601	1.39 553	2.26 591	1.89 581	2.56 582	1.32 530	1.25 559	5.20 617	4.05 606	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

z-mn7	1.00 537	0.50 526	1.70 580	0.53 507	0.36 468	1.75 579	0.71 540	1.22 510	2.28 593	0.96 472	2.54 581	1.42 545	0.95 528	2.19 594	1.54 564	0.22 426	0.19 452	0.21 390	0.20 405	0.27 468	0.25 457

IMH-64-1	1.86 587	1.62 605	1.16 540	2.20 608	1.89 609	2.33 589	1.30 593	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 590	2.49 587	1.61 579	2.10 589	1.78 575	1.60 608	0.74 599	2.43 613	1.02 606	2.12 609	1.17 606

IMH-64	1.86 587	1.62 605	1.16 540	2.20 608	1.89 609	2.33 589	1.30 593	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 590	2.49 587	1.61 579	2.10 589	1.78 575	1.60 608	0.74 599	2.43 613	1.02 606	2.12 609	1.17 606

ELAS	1.63 583	0.61 550	0.95 516	0.68 565	0.55 555	3.01 606	1.55 606	2.39 599	2.33 596	3.64 615	3.89 607	2.75 590	2.90 608	2.15 592	2.27 591	0.52 575	0.45 584	0.50 569	0.48 574	0.54 567	0.52 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	0.89 523	0.49 522	0.80 496	0.74 572	0.40 495	1.03 510	0.39 371	1.33 540	2.35 597	1.02 497	3.77 603	0.81 401	0.92 519	1.20 529	0.90 513	0.34 537	0.22 481	0.24 443	0.20 405	0.34 510	0.29 487

PWCK	1.92 591	1.66 608	3.12 598	1.65 597	0.91 582	2.84 599	2.26 618	2.10 595	2.41 598	2.36 596	2.31 572	2.22 580	1.82 587	3.43 607	2.03 583	1.61 610	0.71 598	1.51 596	0.82 597	1.69 598	0.91 591

ACVNet_2	1.65 584	1.27 594	1.41 570	1.75 599	1.62 600	2.22 588	1.20 586	2.30 598	2.62 599	1.78 578	2.56 582	3.03 593	1.61 579	1.54 559	1.12 545	1.06 598	0.58 593	1.82 601	0.70 592	1.82 602	0.96 595

ELAS_RVC	1.60 581	0.61 550	1.01 525	0.70 568	0.56 558	2.00 585	1.89 615	1.96 592	2.65 600	3.33 613	3.26 595	3.03 593	3.41 614	2.49 600	2.09 584	0.52 575	0.45 584	0.50 569	0.48 574	0.54 567	0.52 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	9.93 623	1.15 590	175.16 649	0.48 439	0.36 468	1.04 514	0.68 524	1.24 522	2.69 601	3.17 611	2.50 580	2.30 582	2.07 596	1.76 575	2.21 586	0.20 383	0.18 434	0.24 443	0.19 380	0.51 560	0.50 572

EDNetEfficient	1.46 576	0.80 570	6.12 611	0.47 431	0.39 490	0.69 415	0.83 555	0.90 372	2.77 602	3.50 614	1.96 565	1.66 564	2.03 595	1.26 539	4.18 608	0.21 400	0.18 434	0.21 390	0.20 405	0.41 538	0.39 541

PVD	1.28 568	0.67 559	1.28 554	0.74 572	0.62 567	1.50 564	0.84 558	1.99 593	2.96 603	2.18 591	2.36 577	1.85 572	1.95 593	1.92 582	1.94 580	0.39 551	0.36 564	0.49 567	0.37 545	0.51 560	0.64 579

IMH	2.04 596	1.62 605	1.20 549	2.20 608	1.89 609	2.91 605	1.30 593	3.11 606	3.03 604	1.81 579	3.35 600	3.03 593	1.90 590	2.48 599	1.80 577	1.66 611	0.77 605	2.45 615	1.04 609	2.15 611	1.19 610

notaker	2.76 601	2.29 615	1.80 583	2.96 618	2.58 620	2.90 604	1.75 611	3.24 609	3.05 605	2.78 603	4.24 612	6.15 619	2.51 602	3.34 606	2.75 596	2.31 620	1.18 618	3.00 623	1.65 620	2.84 620	1.97 617

WAO-7	1.90 590	1.20 591	1.35 563	1.27 592	1.06 594	2.84 599	1.56 607	3.23 608	3.06 606	2.23 593	3.33 599	3.17 597	2.28 598	3.12 604	2.21 586	1.02 597	0.91 610	1.06 592	1.03 608	1.04 590	0.97 598

DPSimNet_ROB	3.58 609	2.45 617	8.57 614	2.53 612	2.37 615	2.88 602	3.77 624	3.14 607	3.23 607	4.71 621	3.86 606	4.68 608	4.87 619	4.07 615	5.62 613	2.33 621	2.33 623	2.47 616	2.52 623	2.51 616	2.64 622

SANet	1.07 550	0.41 502	1.06 529	0.48 439	0.30 398	1.41 557	0.94 569	1.42 558	3.36 608	1.58 565	2.43 578	2.33 584	1.70 583	1.34 549	1.07 538	0.28 495	0.24 499	0.26 475	0.23 461	0.34 510	0.30 496

MonStereo1	1.98 592	1.48 599	1.43 572	1.81 602	1.69 605	2.88 602	0.78 550	2.47 600	3.47 609	2.20 592	4.36 614	3.39 602	2.50 601	2.18 593	1.58 565	1.19 600	0.54 589	1.65 598	0.87 598	1.78 601	1.29 612

JetRed	5.27 618	5.84 623	12.81 621	2.36 611	2.83 621	12.23 626	10.50 628	4.46 617	3.60 610	3.86 616	3.83 605	4.85 612	4.18 617	6.78 621	11.96 624	2.17 619	2.96 625	2.18 611	1.97 621	3.38 623	2.68 623

MADNet++	4.03 611	2.70 621	3.44 602	3.72 623	3.44 623	4.44 614	3.52 623	3.95 616	3.61 611	4.46 617	4.98 619	4.10 606	4.58 618	7.00 622	5.89 614	3.74 624	3.67 626	3.27 625	2.71 625	3.70 624	3.66 625

WAO-6	2.04 596	1.50 601	1.16 540	1.70 598	1.67 604	2.69 593	1.44 604	3.06 605	3.63 612	1.98 585	3.27 596	3.54 605	2.07 596	2.36 597	2.22 588	1.31 606	0.91 610	2.04 608	1.22 615	1.73 600	1.27 611

Dean	1.98 592	1.36 597	1.36 567	2.12 607	1.81 608	2.74 594	1.36 599	3.37 612	3.80 613	2.08 587	3.32 598	3.21 598	1.82 587	1.71 574	1.67 567	1.27 601	0.77 605	1.99 603	0.90 600	1.86 603	1.03 600

LVE	2.12 598	1.44 598	1.36 567	1.99 606	1.78 606	2.75 595	1.79 613	2.82 602	3.95 614	1.90 583	4.33 613	3.52 604	1.81 586	2.24 595	1.74 570	1.74 612	0.87 608	2.06 609	1.13 611	1.91 607	1.35 613

SGM-ForestM	4.04 612	0.32 445	0.46 295	0.43 358	0.27 325	7.50 620	1.45 605	3.84 615	4.24 615	8.19 626	6.76 623	19.00 634	9.08 622	10.74 627	6.62 617	0.31 512	0.33 557	0.32 519	0.32 535	0.29 476	0.29 487

tt	6.20 619	0.20 203	5.89 610	3.55 622	2.07 612	11.26 624	19.21 629	11.74 627	5.46 616	2.69 601	2.04 570	4.87 613	6.25 620	3.70 611	7.09 619	8.32 631	11.17 635	4.93 628	5.41 630	5.74 625	2.37 621

ktn	2.98 605	2.25 614	1.73 581	2.84 617	2.53 619	3.76 612	2.15 617	3.70 614	5.47 617	2.75 602	5.17 621	5.94 617	2.48 600	3.23 605	2.46 593	2.34 622	1.44 621	2.78 621	2.03 622	2.45 615	2.01 619

KSHMR	2.57 600	1.93 611	1.69 578	2.63 616	2.42 616	2.86 601	2.07 616	3.27 610	6.50 618	2.49 599	3.36 601	3.41 603	1.92 591	2.49 600	1.94 580	2.13 618	1.40 620	2.79 622	1.50 619	2.73 617	1.77 616

HanzoNet	6.76 621	2.45 617	4.22 607	3.19 620	2.94 622	3.62 610	2.28 619	4.79 621	7.20 619	14.00 632	13.19 631	17.49 632	22.30 637	13.25 628	6.19 615	4.20 625	1.93 622	3.10 624	2.56 624	3.35 622	2.88 624

coex-ft	6.43 620	1.51 602	87.33 648	0.49 454	0.38 484	1.34 552	1.21 588	1.16 486	8.09 620	12.12 628	2.79 589	2.77 591	3.31 611	1.16 524	3.15 598	0.24 455	0.23 491	0.27 488	0.24 477	0.45 548	0.37 532

USTest	12.99 626	14.18 628	20.00 622	16.24 627	14.97 625	20.80 630	31.95 635	16.20 632	10.91 621	8.79 627	9.48 627	13.94 627	10.50 624	16.11 629	21.44 631	3.17 623	4.82 627	5.08 629	5.36 629	8.81 628	7.13 627

TorneroNet-64	3.44 606	1.86 609	1.42 571	2.58 615	2.28 614	6.87 618	1.68 609	4.70 620	12.03 622	2.31 595	5.59 622	8.25 622	2.55 603	3.97 614	2.73 595	1.81 613	0.74 599	2.57 617	1.07 610	2.35 613	1.44 614

MANE	4.13 613	0.51 530	0.64 428	0.66 559	0.56 558	6.89 619	0.99 574	7.55 623	12.04 623	6.68 625	8.57 626	10.69 625	9.45 623	7.59 624	6.39 616	0.49 571	0.43 581	0.48 564	0.98 604	0.49 557	0.48 568

UNDER WATER-64	3.53 608	2.01 612	3.94 604	3.22 621	2.49 618	5.41 617	2.60 621	3.43 613	12.41 624	3.03 610	2.68 588	6.07 618	4.04 616	3.79 612	3.33 600	2.02 616	1.24 619	2.63 618	1.46 618	2.78 618	2.08 620

WAO-8	2.92 603	1.55 603	1.35 563	1.79 600	1.63 602	5.23 615	1.22 589	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.07 611	4.83 610	2.72 606	3.49 608	2.25 589	1.27 601	0.91 610	1.99 603	1.15 613	1.86 603	1.15 604

Venus	2.92 603	1.55 603	1.35 563	1.79 600	1.63 602	5.23 615	1.22 589	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.06 610	4.83 610	2.72 606	3.49 608	2.25 589	1.27 601	0.91 610	1.99 603	1.15 613	1.86 603	1.15 604

UNDER WATER	3.46 607	2.07 613	3.64 603	3.09 619	2.48 617	3.75 611	2.42 620	3.31 611	13.77 627	2.90 609	2.95 593	5.84 615	3.69 615	3.69 610	3.48 604	2.07 617	1.11 617	2.70 620	1.40 617	2.84 620	1.98 618

BEATNet-Init1	15.13 627	0.82 574	50.86 646	0.72 571	0.53 551	38.10 640	7.03 626	11.83 628	14.25 628	29.78 645	30.17 645	48.21 648	22.64 638	26.78 638	18.11 629	0.42 560	0.38 567	0.47 559	0.46 565	0.51 560	0.48 568

DGTPSM_ROB	12.07 624	8.00 624	20.99 623	8.93 625	16.78 626	10.67 622	30.87 633	9.01 625	15.16 629	6.50 623	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.25 625	21.67 632	4.57 626	8.57 630	5.08 629	9.28 631	5.90 626	10.95 630

DPSMNet_ROB	12.08 625	8.00 624	21.00 624	8.97 626	16.79 627	10.67 622	30.89 634	9.02 626	15.17 630	6.51 624	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.27 626	21.67 632	4.58 627	8.57 630	5.09 631	9.29 632	5.90 626	10.95 630

Anonymous_1	33.25 634	18.26 629	23.92 626	20.54 629	21.28 631	25.59 632	35.94 636	22.01 640	15.57 631	13.33 629	13.49 632	18.08 633	15.29 630	20.36 630	24.60 634	16.28 638	8.84 632	66.59 646	118.00 648	155.73 651	11.23 632

DPSM_ROB	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

DPSM	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

LE_ROB	4.42 615	0.24 342	2.75 596	0.42 337	0.23 184	1.57 569	0.90 566	1.71 587	17.88 634	16.56 636	4.88 617	5.17 614	18.85 636	1.63 568	14.62 627	0.17 293	0.14 332	0.16 180	0.16 268	0.19 348	0.17 326

xxxxx1	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

tt_ll	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

ff	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

PML	40.80 647	29.24 635	11.87 620	7.20 624	14.47 624	92.13 650	213.69 652	7.63 624	23.35 638	74.72 651	190.14 652	50.17 649	26.15 639	21.39 633	12.70 625	8.76 632	2.92 624	8.45 632	3.25 627	13.26 630	4.42 626

TorneroNet	4.53 616	1.89 610	1.48 574	2.55 613	2.27 613	13.78 628	1.69 610	4.84 622	23.73 639	2.89 608	7.70 625	7.06 621	2.69 605	4.26 616	3.42 602	1.84 614	0.77 605	2.68 619	1.13 611	2.42 614	1.47 615

HaxPig	31.96 633	37.24 639	34.27 632	24.37 632	24.88 633	18.26 629	19.86 630	20.64 636	28.52 640	35.97 646	38.75 646	25.57 638	28.72 640	33.88 639	34.39 640	35.94 647	38.87 647	37.80 643	40.48 645	39.68 644	41.15 646

Hybrid-DGEV	35.78 638	37.50 644	48.96 645	42.25 640	39.20 636	52.33 646	73.10 644	42.63 647	32.52 641	26.62 638	28.31 644	38.50 641	32.87 644	41.67 644	51.55 643	18.77 643	18.56 641	19.18 640	19.83 640	27.20 634	23.97 636

RAFT-FEzeroshot	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 638	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 636	19.78 637	27.21 636	23.98 637

RAFT-FE	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 638	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 636	19.78 637	27.21 636	23.98 637

Selective-RAFT-Error	35.84 640	37.49 643	48.83 644	42.26 641	39.24 641	52.30 645	73.09 643	42.66 648	32.61 644	26.80 643	28.30 642	38.84 647	33.51 647	41.68 646	51.59 644	18.82 644	18.58 643	19.17 639	19.80 639	27.28 638	24.05 640

CasAABBNet	35.74 637	37.43 640	48.72 642	42.22 637	39.20 636	52.24 641	73.12 645	42.61 644	32.62 645	26.78 642	27.95 639	38.58 644	32.60 643	41.67 644	51.65 646	18.74 639	18.57 642	19.15 636	19.77 636	27.20 634	23.98 637

LSM0	38.95 646	37.60 646	48.58 639	43.57 642	91.06 648	52.57 647	72.57 642	43.17 649	32.63 646	26.97 644	27.97 640	38.65 645	32.94 645	41.86 649	51.78 649	18.89 645	18.41 637	19.13 635	19.63 635	27.29 639	33.77 642

FlowAnything	35.81 639	37.53 645	48.80 643	42.20 636	39.22 638	52.25 642	73.16 648	42.56 643	32.89 647	26.76 641	28.30 642	38.69 646	33.09 646	41.63 643	51.62 645	18.76 642	18.59 646	19.21 641	19.92 641	27.16 633	23.91 635

MEDIAN_ROB	37.38 644	40.85 648	40.60 636	32.31 634	31.85 634	27.20 635	24.55 631	29.10 641	33.19 648	42.09 650	41.76 648	33.35 639	34.39 648	39.78 642	37.07 641	43.64 649	44.10 649	44.12 645	43.40 647	41.51 646	42.76 648

AVERAGE_ROB	37.58 645	40.13 647	40.15 635	34.81 635	33.82 635	28.55 639	25.10 632	32.02 642	34.06 649	41.28 649	40.66 647	34.46 640	34.81 649	39.18 641	37.57 642	42.78 648	43.44 648	43.82 644	43.03 646	40.47 645	41.51 647

RSGM-EC	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 646	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

acva	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 646	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

test_example2	176.61 650	205.14 651	198.86 650	188.60 650	190.98 651	152.67 651	170.61 651	94.86 652	123.55 652	178.88 652	179.48 651	158.94 652	141.34 652	192.61 652	198.96 652	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 651

ccccc		429.19 652		507.10 651	501.20 652	356.95 652		380.82 653		334.51 653		372.86 653		499.17 653		561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653

ASD4		8.86 626

Low-res two-view benchmark