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

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 103	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 44	0.08 37	0.23 142	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 62	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 9	0.09 83	0.21 114	0.14 2	0.10 121	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 34	0.11 45	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 69	0.24 137	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.18 93	0.13 323	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 57	0.10 34	0.08 15	0.10 57	0.10 77	0.21 211	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.16 554	0.24 631

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 114	0.15 5	0.11 175	0.10 12	0.13 69	0.15 10	0.08 1	0.12 86	0.10 33	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.05 34

DispViT+	0.12 73	0.07 4	0.19 89	0.15 5	0.16 464	0.10 12	0.12 32	0.26 174	0.23 225	0.13 116	0.11 45	0.10 57	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.18 93	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 62	0.12 16	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 143

StereoAnything_RVC	0.13 119	0.37 621	0.36 311	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 77	0.20 186	0.10 6	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.24 618	0.05 34

CroCo-Stereo Lap2	0.15 194	0.15 426	0.28 206	0.25 497	0.18 510	0.11 14	0.19 339	0.28 212	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

CroCo-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.24 152	0.25 497	0.11 175	0.11 14	0.18 292	0.32 270	0.23 225	0.12 86	0.12 65	0.18 236	0.12 149	0.14 31	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143
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
DDF-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.19 89	0.19 149	0.16 464	0.12 19	0.15 151	0.18 33	0.18 114	0.11 56	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.23 241	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.21 605	0.06 143

zero-FE	0.16 210	0.08 37	0.81 589	0.19 149	0.18 510	0.12 19	0.15 151	0.19 43	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.21 211	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.19 593	0.06 143

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 96	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 114	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 119	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.12 243	0.12 19	0.07 1	0.18 33	0.20 162	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.12 149	0.15 68	0.14 203	0.13 531	0.09 492	0.09 341	0.10 453	0.11 461	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.12 19	0.13 69	0.11 2	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 44	0.07 4	0.22 129	0.16 20	0.10 121	0.13 25	0.13 69	0.18 33	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

aanet-new-14k	0.12 73	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.08 23	0.13 25	0.14 103	0.25 154	0.21 182	0.12 86	0.15 133	0.09 27	0.14 231	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 158	0.19 502	0.70 564	0.17 46	0.12 243	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.10 34	0.12 65	0.10 57	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.05 7	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 73	0.09 83	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.13 25	0.16 198	0.25 154	0.21 182	0.11 56	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.04 1	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.09 54	0.13 25	0.13 69	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 119	0.10 139	0.42 396	0.18 93	0.11 175	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.18 93	0.10 121	0.13 25	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 44	0.07 4	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.13 25	0.11 20	0.22 95	0.15 57	0.11 56	0.12 65	0.12 118	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.06 143

LGtest1	0.10 9	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 119	0.11 219	0.44 419	0.21 277	0.08 23	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.16 67	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.13 195	0.18 141	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.19 149	0.07 2	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 44	0.10 139	0.26 176	0.18 93	0.09 54	0.14 36	0.14 103	0.20 62	0.13 23	0.11 56	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.20 223	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.12 118	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 73	0.09 83	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.21 77	0.20 162	0.10 34	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.19 43	0.15 57	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DLNR-FE	10.45 700	12.13 709	19.94 712	106.10 724	23.12 719	0.14 36	0.13 69	3.28 695	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.41 696	0.06 236	0.07 153	0.07 224	40.22 724	0.06 143

MonStereo	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

monsterstereo	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.12 243	0.14 36	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.25 166	0.16 20	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.17 22	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.10 438
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 44	0.08 37	0.15 22	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.10 8	0.22 95	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

DLNR_Zeroshot_test	10.44 699	12.10 708	19.93 711	106.08 723	23.66 720	0.14 36	0.13 69	3.22 694	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.36 695	0.06 236	0.07 153	0.07 224	39.70 723	0.06 143

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.10 121	0.15 54	0.10 8	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

PointNet	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.11 45	0.09 27	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.08 23	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.19 133	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 158	0.21 529	0.47 447	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.14 103	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.12 118	0.10 77	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 593

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 44	0.09 83	0.17 66	0.18 93	0.10 121	0.15 54	0.16 198	0.23 118	0.15 57	0.10 34	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.08 317

Foundation-i1c-attn	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.15 151	0.24 137	0.17 94	0.13 116	0.15 133	0.16 212	0.13 195	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 73	0.13 344	0.15 22	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.21 358	0.14 31	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

Selective-IGEV-i32	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 139	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 597	0.07 4	0.63 537	0.18 93	0.13 323	0.15 54	0.11 20	0.20 62	0.11 8	2.05 687	0.12 65	0.23 306	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	4.20 699	0.07 239

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.18 33	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.11 92	0.10 77	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 158	0.07 4	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.21 77	0.19 133	0.77 642	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

qwe	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.14 147	0.13 84	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.18 114	0.14 147	0.17 170	0.09 27	0.10 77	0.18 141	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4w-stereo	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.08 4	0.11 115	0.16 96	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.15 151	0.20 62	0.15 57	0.12 86	0.13 84	0.10 57	0.09 33	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.13 84	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

monsters	0.11 44	0.09 83	0.13 1	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.11 20	0.23 118	0.15 57	0.14 147	0.12 65	0.08 4	0.09 33	0.21 211	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 114	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.07 2	0.15 54	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.12 86	0.19 200	0.15 191	0.11 115	0.13 12	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.07 182	0.06 143

SCV_C0	0.14 158	0.11 219	0.25 166	0.19 149	0.12 243	0.15 54	0.16 198	0.30 248	0.22 199	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.09 33	0.24 257	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.06 143

SCV	0.14 158	0.14 391	0.24 152	0.21 277	0.11 175	0.15 54	0.16 198	0.31 258	0.18 114	0.11 56	0.15 133	0.13 138	0.10 77	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 119	0.14 391	0.19 89	0.26 531	0.09 54	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.18 114	0.12 86	0.11 45	0.10 57	0.13 195	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

AIO_rvc	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.13 138	0.08 15	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

AIO_test	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.15 54	0.17 245	0.19 43	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RAStereo	0.13 119	0.12 277	0.27 188	0.22 346	0.11 175	0.15 54	0.18 292	0.23 118	0.23 225	0.13 116	0.17 170	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.05 34

Occ-G	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.19 339	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.19 200	0.21 274	0.11 115	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143

rvit_stereo_0080	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 312	0.72 662	0.70 564	0.17 46	0.08 23	0.15 54	0.15 151	0.18 33	0.16 67	0.13 116	0.12 65	0.09 27	0.08 15	0.16 96	0.13 166	0.35 652	0.04 2	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.23 626

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 593

IGEV++	0.13 119	0.10 139	0.23 142	0.21 277	0.10 121	0.15 54	0.15 151	0.29 228	0.16 67	0.12 86	0.15 133	0.12 118	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

whm_eth	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

MIF-Stereo (partial)	0.16 210	0.10 139	0.34 281	0.21 277	0.15 432	0.15 54	0.13 69	0.28 212	0.25 255	0.17 215	0.26 288	0.15 191	0.16 270	0.25 287	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.08 317

Selective-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 73	0.11 219	0.32 253	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.12 65	0.11 92	0.11 115	0.19 166	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 73	0.10 139	0.27 188	0.19 149	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.21 77	0.15 57	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 73	0.13 344	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.09 27	0.13 195	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

aanet-new-28k	0.12 73	0.11 219	0.35 291	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.07 182	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.15 57	0.13 116	0.16 152	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 73	0.11 219	0.23 142	0.22 346	0.09 54	0.16 94	0.14 103	0.24 137	0.19 133	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.13 195	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 139	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 94	0.14 103	0.14 5	0.13 23	0.11 56	0.09 16	0.10 57	0.10 77	0.16 96	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.15 133	0.17 223	0.12 149	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 9	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.13 69	0.17 22	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 94	0.10 8	0.20 62	0.14 41	0.09 15	0.10 33	0.09 27	0.12 149	0.13 12	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.11 8	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.07 2	0.16 94	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 170	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MSCF	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.22 346	0.10 121	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

asd	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.10 121	0.16 94	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 73	0.11 219	0.18 79	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.07 1	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.14 119	0.08 4	0.11 115	0.13 12	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 73	0.08 37	0.14 8	0.18 93	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 44	0.06 1	0.17 66	0.15 5	0.11 175	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.16 67	0.11 56	0.15 133	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 37	0.16 45	0.17 46	0.08 23	0.16 94	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 34	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.18 292	0.21 77	0.18 114	0.11 56	0.17 170	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

HUF	0.15 194	0.11 219	0.38 339	0.17 46	0.11 175	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.20 162	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.11 115	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.20 631	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.14 539

GIP-stereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.29 228	0.18 114	0.11 56	0.16 152	0.13 138	0.09 33	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

mms	0.13 119	0.11 219	0.19 89	0.19 149	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.17 170	0.14 170	0.09 33	0.24 257	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

rvit_stereo_0081	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

GCAP-BAT	0.21 333	0.08 37	1.22 646	0.29 583	0.43 646	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

rvit_stereo_0082	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

AIO-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.16 67	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

RSM	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.23 118	0.18 114	0.13 116	0.13 84	0.15 191	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

MoCha-V2	0.13 119	0.08 37	0.26 176	0.23 403	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.16 67	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.14 231	0.20 186	0.11 42	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

plain	0.17 228	0.13 344	0.43 409	0.21 277	0.13 323	0.16 94	0.17 245	0.27 189	0.22 199	0.16 196	0.26 288	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.07 239

MaDis-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.26 176	0.19 149	0.14 371	0.16 94	0.13 69	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.14 119	0.14 170	0.11 115	0.17 114	0.17 290	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

CASnet	0.14 158	0.12 277	0.22 129	0.22 346	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.22 262	0.20 217	0.15 191	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.11 475	0.09 409	0.08 263	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 312	0.08 37	1.14 641	0.29 583	0.43 646	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

quiztm	0.15 194	0.15 426	0.25 166	0.22 346	0.14 371	0.17 128	0.17 245	0.33 285	0.21 182	0.18 233	0.21 232	0.14 170	0.10 77	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

DF	0.13 119	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.10 121	0.17 128	0.15 151	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.22 246	0.19 252	0.11 115	0.20 186	0.14 203	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

aanet-new-36k	0.12 73	0.12 277	0.28 206	0.19 149	0.08 23	0.17 128	0.15 151	0.22 95	0.18 114	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 119	0.11 219	0.38 339	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.23 118	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

PSi22	0.14 158	0.13 344	0.29 220	0.19 149	0.09 54	0.17 128	0.12 32	0.28 212	0.23 225	0.13 116	0.14 119	0.22 285	0.13 195	0.29 358	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 182	0.06 143

Foundation-i1	0.13 119	0.07 4	0.16 45	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.16 198	0.32 270	0.22 199	0.15 167	0.17 170	0.20 262	0.13 195	0.14 31	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.13 69	0.11 2	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.05 7	0.05 34

Replicate-Monster	0.12 73	0.10 139	0.32 253	0.16 20	0.08 23	0.17 128	0.10 8	0.22 95	0.19 133	0.11 56	0.10 33	0.10 57	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.08 317

FlowAnything_test	0.14 158	0.11 219	0.21 114	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.15 167	0.13 84	0.15 191	0.14 231	0.18 141	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.09 381

water-stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.14 103	0.25 154	0.19 133	0.17 215	0.23 255	0.15 191	0.15 250	0.12 5	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

4.25_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 128	0.09 2	0.22 95	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.09 27	0.11 115	0.19 166	0.13 166	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.07 2	0.17 128	0.13 69	0.18 33	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.18 141	0.11 42	0.08 287	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.04 1

HART	0.15 194	0.11 219	0.30 230	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.16 198	0.30 248	0.19 133	0.15 167	0.25 279	0.17 223	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.07 369	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.06 143

HI	0.20 312	0.13 344	0.33 270	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

CoSv	0.20 312	0.13 344	0.33 270	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

fffft	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.19 339	0.22 95	0.16 67	0.14 147	0.11 45	0.13 138	0.10 77	0.24 257	0.18 313	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 119	0.11 219	0.23 142	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.18 292	0.20 62	0.19 133	0.13 116	0.18 190	0.14 170	0.10 77	0.23 241	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.05 34

rvit_stereo_0083	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.17 245	0.22 95	0.34 373	0.16 196	0.21 232	0.19 252	0.16 270	0.21 211	0.16 261	0.11 473	0.10 522	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_ft	0.17 228	0.14 391	0.30 230	0.25 497	0.14 371	0.17 128	0.21 423	0.28 212	0.26 267	0.16 196	0.19 200	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.17 290	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.07 239

RSM++	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.20 223	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

CAS++	0.16 210	0.12 277	0.27 188	0.18 93	0.12 243	0.17 128	0.15 151	0.42 402	0.24 241	0.19 240	0.18 190	0.13 138	0.10 77	0.21 211	0.12 111	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.08 306	0.10 413	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 158	0.10 139	0.30 230	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.13 69	0.19 43	0.18 114	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.11 115	0.18 141	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.06 143

MIM_Stereo	0.18 252	0.12 277	0.38 339	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.35 317	0.25 255	0.27 312	0.35 393	0.23 306	0.13 195	0.27 325	0.16 261	0.06 49	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.06 143

GLC_STEREO	0.15 194	0.10 139	0.24 152	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.23 118	0.27 278	0.17 215	0.20 217	0.17 223	0.11 115	0.23 241	0.16 261	0.07 126	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

PFNet+	0.20 312	0.10 139	0.37 320	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.19 339	0.29 228	0.34 373	0.33 438	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.32 388	0.17 290	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.12 499

aanet-new-32k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.23 118	0.21 182	0.16 196	0.22 246	0.10 57	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 156	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.16 196	0.16 152	0.18 236	0.13 195	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 119	0.08 37	0.22 129	0.15 5	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.24 137	0.25 255	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

gcap_with_dpt	0.12 73	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.24 137	0.20 162	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

NLSM3	0.13 119	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.24 241	0.11 56	0.15 133	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.05 7	0.05 34

gasm-f	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.19 200	0.10 57	0.11 115	0.16 96	0.11 42	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.09 345	0.08 317

GASTEREO	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.23 403	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.19 166	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

3.75w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.12 32	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 295	0.14 391	0.34 281	0.23 403	0.14 371	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.37 413	0.18 233	0.22 246	0.23 306	0.17 300	0.26 305	0.17 290	0.15 571	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

WCG-NET	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.08 23	0.18 156	0.17 245	0.21 77	0.28 295	0.18 233	0.21 232	0.15 191	0.12 149	0.18 141	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 158	0.11 219	0.32 253	0.19 149	0.11 175	0.18 156	0.17 245	0.20 62	0.22 199	0.14 147	0.24 269	0.15 191	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.10 413	0.06 143

HH	0.18 252	0.12 277	0.55 503	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

HanStereo	0.18 252	0.12 277	0.55 503	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

CES	0.14 158	0.08 37	0.19 89	0.17 46	0.22 580	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.14 147	0.17 170	0.14 170	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.18 586

MC-Stereo	0.14 158	0.09 83	0.25 166	0.21 277	0.09 54	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.18 233	0.23 255	0.16 212	0.13 195	0.22 231	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

DisPM	0.19 295	0.10 139	0.35 291	0.23 403	0.13 323	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.29 314	0.33 438	0.34 382	0.23 306	0.16 270	0.33 395	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.11 475

test_4	0.18 252	0.12 277	0.34 281	0.23 403	0.12 243	0.18 156	0.22 450	0.26 174	0.24 241	0.24 282	0.47 529	0.22 285	0.13 195	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.07 182	0.05 34

test-3	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.26 304	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

test_1	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.25 292	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

Patchmatch Stereo++	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo_v2	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

HUI-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.22 231	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

RAFT_R40	0.21 333	0.10 139	0.37 320	0.24 457	0.13 323	0.18 156	0.18 292	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.33 372	0.30 405	0.24 406	0.55 493	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

iGMRVC	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

IRAFT_RVC	0.22 369	0.12 277	0.39 355	0.26 531	0.11 175	0.18 156	0.24 498	0.40 376	0.37 413	0.31 403	0.30 325	0.29 389	0.24 406	0.55 493	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

iRAFT	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

AnonymousM	0.17 228	0.19 502	0.24 152	0.18 93	0.10 121	0.18 156	0.17 245	0.30 248	0.23 225	0.26 304	0.20 217	0.18 236	0.14 231	0.19 166	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.38 650	0.15 582	0.06 100	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

CREStereo++_RVC	0.15 194	0.08 37	0.26 176	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.13 69	0.22 95	0.30 327	0.21 255	0.30 325	0.13 138	0.11 115	0.16 96	0.15 234	0.07 126	0.04 2	0.06 45	0.15 582	0.06 100	0.05 34
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
AFF-stereo	0.18 252	0.15 426	0.32 253	0.21 277	0.10 121	0.18 156	0.18 292	0.33 285	0.27 278	0.25 292	0.37 412	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

TS12	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.14 147	0.19 200	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 73	0.12 277	0.27 188	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.12 86	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 73	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.15 151	0.26 174	0.20 162	0.11 56	0.12 65	0.10 57	0.13 195	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 119	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

GSStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.17 46	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

FE-Mocha	0.16 210	0.10 139	0.33 270	0.19 149	0.13 323	0.19 191	0.15 151	0.35 317	0.22 199	0.24 282	0.24 269	0.20 262	0.14 231	0.17 114	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

IGEV-FE	0.18 252	0.10 139	0.65 546	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

AdaDepth	0.11 44	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.13 69	0.16 15	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.09 27	0.09 33	0.19 166	0.12 111	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

3.25w_new	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

MM-Stereo_test3	0.17 228	0.12 277	0.29 220	0.23 403	0.14 371	0.19 191	0.22 450	0.39 364	0.36 402	0.16 196	0.24 269	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.06 143

Reg-Stereo(zero)	0.16 210	0.07 4	0.36 311	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.14 103	0.28 212	0.24 241	0.22 262	0.20 217	0.24 320	0.18 326	0.21 211	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

SMoEStereo_RVC	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.19 43	0.19 133	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.11 115	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

fffy	0.14 158	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.13 195	0.25 287	0.14 203	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

rvit_stereo_0081_aga	0.16 210	0.14 391	0.28 206	0.21 277	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.23 118	0.24 241	0.17 215	0.21 232	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.14 203	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

WCG-NET（raft）	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.17 46	0.08 23	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.26 267	0.18 233	0.19 200	0.20 262	0.12 149	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 194	0.09 83	0.26 176	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.29 314	0.24 282	0.20 217	0.19 252	0.10 77	0.18 141	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

IGEV_Zeroshot_test	0.18 252	0.10 139	0.65 546	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

testlalala	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 119	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.17 170	0.13 138	0.16 270	0.16 96	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

4D-IteraStereo	0.17 228	0.16 453	0.50 474	0.21 277	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.28 212	0.28 295	0.23 268	0.20 217	0.20 262	0.11 115	0.19 166	0.14 203	0.06 49	0.04 2	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.06 143

ProNet	0.14 158	0.12 277	0.25 166	0.19 149	0.11 175	0.19 191	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.13 84	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.07 239

RCA-Stereo	0.16 210	0.09 83	0.25 166	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.35 389	0.20 244	0.25 279	0.17 223	0.17 300	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

DCANet-4	0.19 295	0.10 139	0.52 490	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.36 336	0.39 437	0.29 353	0.30 325	0.17 223	0.22 374	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

fff	0.19 295	0.13 344	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

ADStereo(finetuned)	0.19 295	0.13 344	0.49 463	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.31 520	0.21 211	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

iRaft-Stereo_5w	0.23 386	0.18 486	0.44 419	0.22 346	0.13 323	0.19 191	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.34 441	0.23 388	0.65 555	0.27 476	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

TRStereo	0.19 295	0.17 472	0.47 447	0.23 403	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.52 523	0.28 295	0.20 244	0.19 200	0.21 274	0.13 195	0.24 257	0.13 166	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.06 100	0.06 143

ASMatch	0.23 386	0.11 219	0.51 484	0.24 457	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.28 295	0.28 324	0.68 611	0.27 362	0.26 438	0.50 467	0.22 414	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.11 475

SST-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.37 320	0.24 457	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.24 241	0.34 458	0.33 372	0.29 389	0.25 427	0.56 504	0.17 290	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

Pruner-Stereo	0.19 295	0.11 219	0.34 281	0.29 583	0.12 243	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.32 349	0.25 330	0.15 250	0.24 257	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.09 381

DeepStereo_RVC	0.18 252	0.11 219	0.40 363	0.21 277	0.11 175	0.19 191	0.16 198	0.28 212	0.22 199	0.27 312	0.27 294	0.23 306	0.28 474	0.24 257	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.10 438

rafts_anoy	0.18 252	0.15 426	0.35 291	0.22 346	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.23 268	0.25 279	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.12 531	0.09 345	0.08 317

raftrobust	0.16 210	0.13 344	0.29 220	0.22 346	0.15 432	0.19 191	0.13 69	0.32 270	0.26 267	0.26 304	0.20 217	0.19 252	0.17 300	0.21 211	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

DCANet	0.18 252	0.13 344	0.40 363	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.23 388	0.20 186	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

csc	0.19 295	0.13 344	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

cscssc	0.19 295	0.13 344	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 228	0.14 391	0.32 253	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.25 292	0.33 372	0.20 262	0.17 300	0.19 166	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 228	0.10 139	0.37 320	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.32 270	0.28 295	0.23 268	0.23 255	0.27 362	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

aanet-new	0.13 119	0.11 219	0.30 230	0.20 223	0.13 323	0.20 233	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.15 250	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 73	0.10 139	0.21 114	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.21 77	0.17 94	0.12 86	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 73	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.13 323	0.20 233	0.16 198	0.23 118	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.13 195	0.13 12	0.12 111	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 194	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.14 371	0.20 233	0.11 20	0.29 228	0.32 349	0.24 282	0.22 246	0.17 223	0.13 195	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

Zero-FE251	0.14 158	0.09 83	0.24 152	0.17 46	0.09 54	0.20 233	0.13 69	0.20 62	0.14 41	0.61 622	0.13 84	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

depthmonostereo	0.14 158	0.09 83	0.19 89	0.19 149	0.08 23	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.23 225	0.16 196	0.18 190	0.14 170	0.17 300	0.19 166	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 228	0.10 139	0.39 355	0.23 403	0.11 175	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.29 314	0.22 262	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.06 143

castereo	0.14 158	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.10 121	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.13 116	0.18 190	0.16 212	0.16 270	0.15 68	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

999	0.14 158	0.08 37	0.24 152	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.24 137	0.18 114	0.13 116	0.16 152	0.14 170	0.11 115	0.36 416	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

rvit_0105_4	0.20 312	0.15 426	0.38 339	0.23 403	0.14 371	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.39 437	0.19 240	0.24 269	0.25 330	0.19 341	0.27 325	0.17 290	0.16 587	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

Pointernet	0.13 119	0.07 4	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.12 32	0.31 258	0.24 241	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 445	0.14 391	0.95 619	0.21 277	0.27 615	0.20 233	0.19 339	0.48 467	0.25 255	0.26 304	0.55 569	0.34 441	0.18 326	0.25 287	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.12 531	0.12 498	0.12 499

H2IRNET	0.18 252	0.13 344	0.35 291	0.21 277	0.12 243	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.30 327	0.17 215	0.31 340	0.25 330	0.20 350	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.06 143

IGEVStereo-DCA	0.14 158	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rrr	0.17 228	0.11 219	0.57 510	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.22 199	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

LoS_RVC	0.13 119	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.19 200	0.12 118	0.15 250	0.17 114	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.12 499

CAS	0.15 194	0.07 4	0.21 114	0.41 638	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.15 167	0.19 200	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 166	0.29 645	0.04 2	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.14 539

DCRE	0.20 312	0.13 344	0.40 363	0.21 277	0.15 432	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.22 262	0.80 628	0.23 306	0.16 270	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.07 369	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

GMOStereo	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

error version	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test-v	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

HHNet	0.22 369	0.12 277	0.52 490	0.18 93	0.18 510	0.20 233	0.20 392	0.34 294	0.31 340	0.32 425	0.59 584	0.20 262	0.21 358	0.24 257	0.31 509	0.08 287	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.11 475

AAGNet	0.33 533	0.11 219	0.37 320	0.25 497	0.16 464	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.35 475	0.35 393	0.27 362	0.30 503	0.44 445	2.66 689	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.08 263	0.06 143

PSM-softLoss	0.21 333	0.10 139	0.39 355	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

KMStereo	0.21 333	0.10 139	0.39 355	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

RAFT-345	0.21 333	0.10 139	0.46 439	0.22 346	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.26 174	0.25 255	0.27 312	0.66 607	0.21 274	0.16 270	0.55 493	0.21 394	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

test-2	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

cross-raft	0.17 228	0.12 277	0.41 386	0.23 403	0.10 121	0.20 233	0.24 498	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.29 389	0.15 250	0.17 114	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

iRaftStereo_RVC	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.20 244	0.25 279	0.18 236	0.12 149	0.20 186	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

test_xeample3	0.16 210	0.11 219	0.56 507	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.20 162	0.16 196	0.12 65	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.07 239

CFNet-RSSM	0.17 228	0.10 139	0.40 363	0.20 223	0.11 175	0.20 233	0.15 151	0.36 336	0.30 327	0.23 268	0.21 232	0.26 352	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

DN	0.15 194	0.08 37	0.27 188	0.19 149	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.24 241	0.14 147	0.16 152	0.18 236	0.10 77	0.21 211	0.13 166	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.10 438

DilatedVolume-Stereo	0.14 158	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.14 103	0.24 137	0.21 182	0.21 255	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

MM-Stereo_test2	0.15 194	0.10 139	0.44 419	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.21 423	0.27 189	0.22 199	0.15 167	0.16 152	0.13 138	0.11 115	0.20 186	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.05 34

AIO-test1	0.19 295	0.14 391	0.41 386	0.27 559	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.39 364	0.36 402	0.17 215	0.26 288	0.18 236	0.13 195	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.06 100	0.09 381

UGAM-zero	0.23 386	0.10 139	0.54 497	0.19 149	0.13 323	0.21 264	0.14 103	0.44 424	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.51 571	0.33 530	0.65 555	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.06 100	0.07 239

trnet	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.15 5	0.07 2	0.21 264	0.12 32	0.24 137	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.15 191	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

ff7	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

ffff	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

11t	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

MSKI-zero shot	0.17 228	0.09 83	0.43 409	0.20 223	0.11 175	0.21 264	0.15 151	0.32 270	0.21 182	0.23 268	0.24 269	0.23 306	0.10 77	0.31 381	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

EKT-Stereo	0.38 569	0.12 277	0.38 339	0.42 639	3.88 695	0.21 264	0.17 245	0.35 317	0.28 295	0.20 244	0.20 217	0.23 306	0.15 250	0.28 339	0.16 261	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

GCAP-Stereo	0.14 158	0.14 391	0.33 270	0.20 223	0.09 54	0.21 264	0.10 8	0.26 174	0.20 162	0.18 233	0.19 200	0.15 191	0.13 195	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.06 143

anonymousdsp	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

EGLCR-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.13 69	0.27 189	0.21 182	0.13 116	0.10 33	0.15 191	0.09 33	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

knoymous	0.17 228	0.09 83	0.32 253	0.17 46	0.11 175	0.21 264	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.27 362	0.16 270	0.23 241	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.09 345	0.09 381

ccc-4	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

IGEV-Stereo	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 417	0.13 344	0.56 507	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.19 339	0.40 376	0.32 349	0.30 385	0.43 489	0.36 460	0.31 520	0.61 532	0.20 367	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.07 239

OMP-Stereo	0.23 386	0.14 391	0.35 291	0.29 583	0.13 323	0.21 264	0.16 198	0.37 346	0.33 363	0.34 458	0.30 325	0.34 441	0.19 341	0.70 569	0.24 446	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NF-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

OCTAStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

FTStereo	0.28 490	0.10 139	0.43 409	0.23 403	0.13 323	0.21 264	0.53 650	0.34 294	0.26 267	0.38 514	0.95 642	0.30 405	0.56 620	0.32 388	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.19 593

RE-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

TVStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 291	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

raft+_RVC	0.18 252	0.14 391	0.32 253	0.21 277	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.38 352	0.34 373	0.21 255	0.28 300	0.20 262	0.15 250	0.24 257	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.08 317

RALCasStereoNet	0.18 252	0.15 426	0.33 270	0.21 277	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.31 258	0.25 255	0.21 255	0.29 312	0.22 285	0.15 250	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.10 522	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

Select-FE	0.23 386	0.14 391	0.78 576	0.22 346	0.18 510	0.22 292	0.13 69	0.43 416	0.26 267	0.28 324	0.33 372	0.39 486	0.29 489	0.27 325	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.13 559	0.08 263	0.12 499

AIO-test2	0.20 312	0.20 515	0.36 311	0.26 531	0.15 432	0.22 292	0.16 198	0.42 402	0.42 475	0.16 196	0.29 312	0.15 191	0.11 115	0.26 305	0.13 166	0.18 609	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.07 182	0.07 239

DEFOM-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.14 5	0.16 67	0.11 56	0.10 33	0.09 27	0.08 15	0.21 211	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

rvit_0105_5	0.21 333	0.15 426	0.38 339	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.24 498	0.36 336	0.39 437	0.21 255	0.23 255	0.26 352	0.19 341	0.26 305	0.19 346	0.15 571	0.13 576	0.12 513	0.12 531	0.10 413	0.09 381

rvit_stereo_0075_2	0.24 417	0.17 472	0.50 474	0.26 531	0.22 580	0.22 292	0.15 151	0.40 376	0.35 389	0.27 312	0.37 412	0.29 389	0.20 350	0.28 339	0.19 346	0.17 598	0.12 564	0.19 609	0.12 531	0.13 514	0.13 517

LoS	0.14 158	0.08 37	0.27 188	0.16 20	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.26 174	0.26 267	0.15 167	0.18 190	0.18 236	0.13 195	0.22 231	0.14 203	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 333	0.16 453	0.41 386	0.25 497	0.15 432	0.22 292	0.24 498	0.32 270	0.28 295	0.33 438	0.51 547	0.29 389	0.17 300	0.32 388	0.13 166	0.06 49	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.06 143

test_3	0.18 252	0.11 219	0.32 253	0.24 457	0.11 175	0.22 292	0.25 515	0.31 258	0.31 340	0.25 292	0.18 190	0.23 306	0.13 195	0.25 287	0.19 346	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

GwcNet-ADL	0.22 369	0.14 391	0.58 515	0.24 457	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.49 477	0.40 455	0.27 312	0.29 312	0.30 405	0.20 350	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

CrosDoStereo	0.31 515	0.10 139	0.49 463	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 687	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 596	0.28 378	0.46 598	0.61 532	0.57 598	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

DeepStereo_LL	0.31 515	0.10 139	0.49 463	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 687	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 596	0.28 378	0.46 598	0.61 532	0.57 598	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

PFNet	0.23 386	0.10 139	0.57 510	0.24 457	0.14 371	0.22 292	0.19 339	0.39 364	0.33 363	0.35 475	0.32 349	0.27 362	0.19 341	0.64 548	0.22 414	0.09 382	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.07 239

test-1	0.17 228	0.11 219	0.40 363	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.34 294	0.26 267	0.20 244	0.24 269	0.22 285	0.14 231	0.16 96	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.08 317

TestStereo	0.21 333	0.19 502	0.40 363	0.25 497	0.10 121	0.22 292	0.21 423	0.31 258	0.31 340	0.23 268	0.34 382	0.22 285	0.18 326	0.62 540	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.11 461	0.06 143

XX-TBD	0.15 194	0.18 486	0.28 206	0.22 346	0.10 121	0.22 292	0.15 151	0.22 95	0.27 278	0.22 262	0.26 288	0.14 170	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

sAnonymous2	0.20 312	0.21 529	0.58 515	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

CroCo_RVC	0.20 312	0.21 529	0.58 515	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

sCroCo_RVC	0.18 252	0.14 391	0.49 463	0.27 559	0.18 510	0.22 292	0.17 245	0.27 189	0.23 225	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.14 231	0.21 211	0.15 234	0.10 434	0.11 546	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

GMStereo	0.19 295	0.25 561	0.40 363	0.21 277	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.29 228	0.40 455	0.25 292	0.23 255	0.16 212	0.15 250	0.25 287	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.14 2	0.08 23	0.22 292	0.15 151	0.25 154	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.14 170	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143
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
R-Stereo Train	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Stereo	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	0.18 252	0.13 344	0.33 270	0.19 149	0.10 121	0.23 314	0.17 245	0.25 154	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.24 320	0.21 358	0.23 241	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

xyz-stereo-finetune	0.16 210	0.12 277	0.23 142	0.16 20	0.08 23	0.23 314	0.20 392	0.29 228	0.31 340	0.19 240	0.22 246	0.19 252	0.15 250	0.29 358	0.20 367	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.06 143

tt45	0.14 158	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.23 314	0.18 292	0.22 95	0.17 94	0.15 167	0.13 84	0.14 170	0.10 77	0.30 374	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

tg	0.16 210	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.11 175	0.23 314	0.15 151	0.34 294	0.24 241	0.20 244	0.25 279	0.19 252	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

UGAM	0.26 462	0.14 391	0.45 431	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.25 515	0.32 270	0.41 467	0.31 403	0.42 476	0.41 508	0.22 374	0.92 631	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.14 561	0.12 531	0.10 413	0.07 239

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 386	0.13 344	0.83 596	0.20 223	0.21 564	0.23 314	0.17 245	0.48 467	0.27 278	0.23 268	0.29 312	0.39 486	0.23 388	0.25 287	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.11 492	0.11 461	0.10 438

AE-Stereo	0.17 228	0.11 219	0.31 245	0.24 457	0.14 371	0.23 314	0.18 292	0.34 294	0.29 314	0.15 167	0.25 279	0.21 274	0.13 195	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

StereoVision	0.22 369	0.18 486	0.37 320	0.27 559	0.17 488	0.23 314	0.22 450	0.38 352	0.31 340	0.20 244	0.51 547	0.22 285	0.16 270	0.28 339	0.18 313	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.13 559	0.10 413	0.07 239

LL-Strereo	0.29 501	0.25 561	0.58 515	0.25 497	0.21 564	0.23 314	0.24 498	0.55 554	0.42 475	0.34 458	0.32 349	0.41 508	0.40 571	0.94 635	0.23 435	0.08 287	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.09 345	0.09 381

qqq	0.20 312	0.12 277	0.31 245	0.20 223	0.11 175	0.23 314	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.24 282	0.28 300	0.28 378	0.24 406	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

raft_robust	0.22 369	0.17 472	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.23 314	0.22 450	0.49 477	0.48 542	0.32 425	0.32 349	0.26 352	0.23 388	0.53 485	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.06 143

RAFT+CT+SA	0.21 333	0.18 486	0.33 270	0.25 497	0.18 510	0.23 314	0.29 557	0.40 376	0.36 402	0.24 282	0.38 427	0.18 236	0.16 270	0.32 388	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.12 531	0.09 345	0.09 381

LCNet	0.21 333	0.11 219	0.29 220	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.19 339	0.34 294	0.26 267	0.28 324	0.35 393	0.26 352	0.30 503	0.35 411	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.13 514	0.22 619

STrans-v2	0.24 417	0.13 344	0.54 497	0.21 277	0.12 243	0.23 314	0.21 423	0.47 454	0.28 295	0.31 403	0.42 476	0.36 460	0.35 543	0.62 540	0.23 435	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

IIG-Stereo	0.23 386	0.13 344	0.35 291	0.29 583	0.12 243	0.23 314	0.14 103	0.38 352	0.31 340	0.34 458	0.37 412	0.33 432	0.21 358	0.70 569	0.26 470	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

KYRaft	0.22 369	0.10 139	0.30 230	0.23 403	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.35 317	0.24 241	0.35 475	0.54 565	0.34 441	0.26 438	0.29 358	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.08 263	0.31 644

GrayStereo	0.25 445	0.09 83	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.23 314	0.47 640	0.34 294	0.30 327	0.39 529	0.47 529	0.30 405	0.79 649	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.13 517

Prome-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.36 336	0.25 255	0.33 438	0.59 584	0.24 320	0.28 474	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.20 605

RALAANet	0.19 295	0.18 486	0.37 320	0.23 403	0.14 371	0.23 314	0.13 69	0.37 346	0.29 314	0.28 324	0.26 288	0.25 330	0.15 250	0.26 305	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.06 143

XX-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.83 596	0.26 531	0.17 488	0.23 314	0.13 69	0.40 376	0.18 114	0.20 244	0.41 459	0.31 415	0.10 77	0.32 388	0.12 111	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

PMTNet	0.15 194	0.08 37	0.23 142	0.15 5	0.09 54	0.23 314	0.16 198	0.25 154	0.23 225	0.17 215	0.21 232	0.16 212	0.14 231	0.22 231	0.13 166	0.29 645	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

WQFJX1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.23 403	0.17 488	0.24 335	0.19 339	0.58 589	0.52 572	0.16 196	0.16 152	0.14 170	0.15 250	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143

NLMM1	0.19 295	0.12 277	0.16 45	0.23 403	0.18 510	0.24 335	0.20 392	0.59 595	0.65 613	0.18 233	0.17 170	0.13 138	0.14 231	0.25 287	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLCSM	0.19 295	0.12 277	0.18 79	0.24 457	0.19 537	0.24 335	0.21 423	0.42 402	0.40 455	0.19 240	0.18 190	0.14 170	0.16 270	0.47 455	0.19 346	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

VIP-Stereo	0.12 73	0.12 277	0.21 114	0.18 93	0.11 175	0.24 335	0.12 32	0.19 43	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.11 92	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

ISRNet	0.27 470	0.13 344	0.45 431	0.26 531	0.19 537	0.24 335	0.14 103	0.45 434	0.43 483	0.39 529	0.48 536	0.42 517	0.27 457	0.32 388	0.29 493	0.20 618	0.12 564	0.17 593	0.16 594	0.16 554	0.20 605

rvit_0105_3	0.23 386	0.17 472	0.40 363	0.25 497	0.15 432	0.24 335	0.28 550	0.38 352	0.41 467	0.25 292	0.25 279	0.28 378	0.21 358	0.28 339	0.20 367	0.15 571	0.13 576	0.14 561	0.15 582	0.10 413	0.09 381

model_zeroshot	0.17 228	0.11 219	0.39 355	0.20 223	0.12 243	0.24 335	0.15 151	0.34 294	0.22 199	0.30 385	0.20 217	0.22 285	0.12 149	0.24 257	0.14 203	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.07 239

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 228	0.13 344	0.24 152	0.19 149	0.13 323	0.24 335	0.17 245	0.30 248	0.37 413	0.43 564	0.17 170	0.13 138	0.12 149	0.19 166	0.15 234	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

LL-Strereo2	0.18 252	0.18 486	0.39 355	0.22 346	0.12 243	0.24 335	0.13 69	0.31 258	0.23 225	0.24 282	0.20 217	0.24 320	0.12 149	0.26 305	0.15 234	0.06 49	0.06 236	0.12 513	0.09 409	0.08 263	0.07 239

riskmin	0.18 252	0.09 83	0.34 281	0.18 93	0.12 243	0.24 335	0.16 198	0.34 294	0.28 295	0.21 255	0.23 255	0.33 432	0.24 406	0.23 241	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.10 413	0.10 438

SA	0.22 369	0.16 453	0.36 311	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.23 476	0.45 434	0.40 455	0.27 312	0.44 500	0.23 306	0.23 388	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

UDGNet	0.23 386	0.31 603	0.38 339	0.24 457	0.14 371	0.24 335	0.18 292	0.32 270	0.43 483	0.29 353	0.28 300	0.24 320	0.19 341	0.29 358	0.20 367	0.15 571	0.07 369	0.21 615	0.11 492	0.14 532	0.10 438

IPLGR_C	0.21 333	0.22 543	0.60 523	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

ACRE	0.21 333	0.20 515	0.62 534	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

NRIStereo	0.18 252	0.11 219	0.35 291	0.23 403	0.11 175	0.24 335	0.20 392	0.29 228	0.26 267	0.26 304	0.25 279	0.25 330	0.18 326	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

CRE-IMP	0.18 252	0.12 277	0.37 320	0.22 346	0.11 175	0.24 335	0.17 245	0.29 228	0.21 182	0.27 312	0.26 288	0.24 320	0.17 300	0.23 241	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.10 438

GMM-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.43 409	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.25 515	0.37 346	0.27 278	0.30 385	0.45 512	0.27 362	0.21 358	0.31 381	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.19 593

111	0.20 312	0.17 472	0.40 363	0.18 93	0.09 54	0.24 335	0.17 245	0.41 388	0.45 510	0.23 268	0.29 312	0.29 389	0.21 358	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.08 317

WQFJA1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

WQFJX	0.18 252	0.10 139	0.17 66	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.18 292	0.53 535	0.45 510	0.17 215	0.16 152	0.14 170	0.16 270	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.08 457	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

NLMM	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLSM1	0.17 228	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.18 510	0.25 353	0.17 245	0.47 454	0.40 455	0.16 196	0.21 232	0.13 138	0.15 250	0.21 211	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DFGA-Net	0.23 386	0.24 556	0.49 463	0.22 346	0.15 432	0.25 353	0.17 245	0.39 364	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.21 274	0.17 300	0.59 521	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

G2L-Stereo	0.25 445	0.16 453	0.47 447	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.18 292	0.46 445	0.35 389	0.33 438	0.37 412	0.40 501	0.22 374	0.60 525	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.09 381

DispNO	0.27 470	0.18 486	0.62 534	0.23 403	0.17 488	0.25 353	0.22 450	0.45 434	0.41 467	0.32 425	0.39 440	0.38 474	0.27 457	0.77 600	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.08 263	0.08 317

MyStereo07	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.29 228	0.21 182	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.13 195	0.25 287	0.13 166	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo06	0.20 312	0.12 277	0.57 510	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.40 376	0.21 182	0.30 385	0.24 269	0.31 415	0.18 326	0.22 231	0.18 313	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo05	0.23 386	0.12 277	0.57 510	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.48 467	0.52 572	0.31 403	0.23 255	0.25 330	0.22 374	0.30 374	0.21 394	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo04	0.23 386	0.12 277	0.55 503	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.49 477	0.52 572	0.28 324	0.23 255	0.27 362	0.23 388	0.30 374	0.22 414	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

RAFT-Test	0.17 228	0.10 139	0.38 339	0.19 149	0.12 243	0.25 353	0.17 245	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.29 312	0.27 362	0.14 231	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

anonymousdsp2	0.17 228	0.10 139	0.28 206	0.20 223	0.11 175	0.25 353	0.17 245	0.41 388	0.31 340	0.23 268	0.23 255	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.07 239

test_5	0.23 386	0.19 502	0.38 339	0.26 531	0.18 510	0.25 353	0.29 557	0.40 376	0.37 413	0.29 353	0.40 451	0.25 330	0.22 374	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.10 438

CIPLG	0.21 333	0.21 529	0.55 503	0.23 403	0.15 432	0.25 353	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.33 372	0.22 285	0.15 250	0.26 305	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

iRaft-Stereo_20w	0.19 295	0.10 139	0.46 439	0.19 149	0.13 323	0.25 353	0.19 339	0.52 523	0.19 133	0.29 353	0.21 232	0.22 285	0.20 350	0.28 339	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.08 263	0.08 317

dd	0.22 369	0.26 572	0.40 363	0.22 346	0.12 243	0.25 353	0.21 423	0.32 270	0.44 498	0.29 353	0.28 300	0.25 330	0.16 270	0.30 374	0.25 456	0.12 512	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

IPLGR	0.21 333	0.13 344	0.61 526	0.21 277	0.11 175	0.25 353	0.18 292	0.41 388	0.37 413	0.28 324	0.27 294	0.21 274	0.19 341	0.37 420	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

RAFT-RH_RVC	0.25 445	0.11 219	0.45 431	0.21 277	0.12 243	0.25 353	0.14 103	0.27 189	0.27 278	0.38 514	1.15 653	0.23 306	0.17 300	0.57 508	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.06 100	0.07 239

RAFT	0.21 333	0.17 472	0.32 253	0.24 457	0.12 243	0.25 353	0.27 534	0.35 317	0.28 295	0.33 438	0.33 372	0.38 474	0.22 374	0.29 358	0.17 290	0.08 287	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.10 413	0.06 143

TANstereo	0.15 194	0.09 83	0.28 206	0.16 20	0.08 23	0.25 353	0.14 103	0.23 118	0.28 295	0.24 282	0.30 325	0.16 212	0.12 149	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

PSMNet-RSSM	0.24 417	0.15 426	0.36 311	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.20 392	0.48 467	0.37 413	0.30 385	0.44 500	0.38 474	0.26 438	0.52 478	0.22 414	0.12 512	0.07 369	0.11 475	0.13 559	0.10 413	0.09 381

DN-CSS_ROB	0.22 369	0.25 561	0.47 447	0.24 457	0.14 371	0.25 353	0.12 32	0.40 376	0.33 363	0.29 353	0.42 476	0.22 285	0.20 350	0.33 395	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.07 239

Hybrid-DGEV-03	0.20 312	0.14 391	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.26 376	0.16 198	0.31 258	0.27 278	0.32 425	0.58 581	0.23 306	0.15 250	0.23 241	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.06 143

FACV-RUCA	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.23 403	0.23 593	0.26 376	0.19 339	0.39 364	0.34 373	0.25 292	0.32 349	0.21 274	0.24 406	0.24 257	0.19 346	0.10 434	0.07 369	0.15 576	0.08 306	0.16 554	0.13 517

DCVSM-stereo	0.24 417	0.13 344	0.52 490	0.20 223	0.14 371	0.26 376	0.13 69	0.34 294	0.34 373	0.41 548	0.33 372	0.47 547	0.29 489	0.30 374	0.22 414	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.12 498	0.15 551

TestStereo1	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

x	0.19 295	0.11 219	0.29 220	0.20 223	0.11 175	0.26 376	0.18 292	0.41 388	0.29 314	0.25 292	0.29 312	0.28 378	0.24 406	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

SA-5K	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

PSM-AAD	0.25 445	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.26 376	0.38 613	0.34 294	0.28 295	0.35 475	0.39 440	0.28 378	0.79 649	0.30 374	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.08 263	0.21 614

CFNet_pseudo	0.23 386	0.13 344	0.47 447	0.19 149	0.13 323	0.26 376	0.16 198	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

FENet	0.21 333	0.11 219	0.45 431	0.21 277	0.12 243	0.26 376	0.17 245	0.41 388	0.35 389	0.30 385	0.31 340	0.29 389	0.23 388	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

ccs_rob	0.23 386	0.13 344	0.47 447	0.20 223	0.13 323	0.26 376	0.17 245	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

FSD					0.24 601	0.27 386	0.27 534	0.31 258	0.29 314	0.26 304	0.27 294	0.28 378	0.27 457	0.28 339	0.26 470	0.23 623	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.25 620

G2L-ROB	0.23 386	0.15 426	0.41 386	0.19 149	0.12 243	0.27 386	0.21 423	0.47 454	0.33 363	0.34 458	0.31 340	0.41 508	0.22 374	0.49 463	0.26 470	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

xyz-stereo-finetune2	0.17 228	0.11 219	0.26 176	0.16 20	0.09 54	0.27 386	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.22 262	0.28 300	0.21 274	0.22 374	0.37 420	0.22 414	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.07 239

G2L-Stereo_test	0.24 417	0.16 453	0.38 339	0.19 149	0.13 323	0.27 386	0.24 498	0.49 477	0.38 427	0.37 499	0.37 412	0.40 501	0.24 406	0.52 478	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.08 317

castereo++	0.13 119	0.10 139	0.18 79	0.18 93	0.10 121	0.27 386	0.13 69	0.23 118	0.23 225	0.11 56	0.13 84	0.16 212	0.10 77	0.18 141	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 445	0.15 426	0.33 270	0.23 403	0.11 175	0.27 386	0.18 292	0.56 570	0.59 597	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.28 474	0.49 463	0.30 501	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.13 517

test_sample2	0.21 333	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.11 175	0.27 386	0.21 423	0.43 416	0.29 314	0.26 304	0.31 340	0.30 405	0.24 406	0.45 448	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

SMFormer	0.25 445	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

tta	0.24 417	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.07 239

qqq1	0.24 417	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

fff1	0.24 417	0.12 277	0.40 363	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

11t1	0.18 252	0.10 139	0.30 230	0.20 223	0.11 175	0.27 386	0.17 245	0.35 317	0.23 225	0.25 292	0.23 255	0.23 306	0.23 388	0.25 287	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

MIPNet	0.21 333	0.15 426	0.52 490	0.21 277	0.12 243	0.27 386	0.20 392	0.45 434	0.37 413	0.30 385	0.23 255	0.19 252	0.24 406	0.27 325	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

GES	0.22 369	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.14 371	0.27 386	0.19 339	0.49 477	0.33 363	0.30 385	0.36 403	0.25 330	0.23 388	0.29 358	0.22 414	0.10 434	0.08 457	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.11 475

HCRNet	0.24 417	0.25 561	0.33 270	0.34 614	0.16 464	0.27 386	0.18 292	0.43 416	0.35 389	0.30 385	0.35 393	0.32 425	0.22 374	0.44 445	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.10 413	0.09 381

ACVNet	0.23 386	0.13 344	0.35 291	0.18 93	0.15 432	0.27 386	0.23 476	0.39 364	0.44 498	0.28 324	0.41 459	0.38 474	0.26 438	0.27 325	0.32 514	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.07 239

cf-r	0.24 417	0.15 426	0.44 419	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.22 450	0.42 402	0.40 455	0.30 385	0.42 476	0.42 517	0.26 438	0.43 441	0.25 456	0.11 473	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.08 317

GANet-RSSM	0.24 417	0.14 391	0.36 311	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.21 423	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.39 440	0.39 486	0.28 474	0.58 515	0.23 435	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.09 381

DMCA	0.22 369	0.14 391	0.36 311	0.22 346	0.14 371	0.27 386	0.20 392	0.43 416	0.38 427	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.24 406	0.24 257	0.28 481	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.11 475

HITNet	0.20 312	0.17 472	0.43 409	0.19 149	0.08 23	0.27 386	0.14 103	0.42 402	0.30 327	0.29 353	0.32 349	0.27 362	0.21 358	0.28 339	0.25 456	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.21 333	0.15 426	0.34 281	0.24 457	0.13 323	0.28 406	0.14 103	0.48 467	0.44 498	0.27 312	0.24 269	0.25 330	0.25 427	0.28 339	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.07 239

IGEV-RUCA	0.21 333	0.08 37	0.23 142	0.19 149	0.19 537	0.28 406	0.24 498	0.23 118	0.21 182	0.20 244	0.23 255	0.28 378	0.49 608	0.26 305	0.18 313	0.09 382	0.08 457	0.18 601	0.13 559	0.17 571	0.17 573

test_sample7	0.25 445	0.15 426	0.35 291	0.20 223	0.14 371	0.28 406	0.21 423	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.14 556	0.09 492	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

test_sample1	0.20 312	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.12 243	0.28 406	0.19 339	0.41 388	0.25 255	0.26 304	0.31 340	0.29 389	0.26 438	0.44 445	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

mmm	0.21 333	0.12 277	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.28 406	0.21 423	0.41 388	0.27 278	0.29 353	0.38 427	0.29 389	0.24 406	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.10 413	0.09 381

ffm	0.22 369	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

ff1	0.29 501	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 650	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

mmx	0.31 515	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 650	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

xxx	0.31 515	0.12 277	0.42 396	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 650	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

GMStereo_Zeroshot	0.24 417	0.21 529	0.45 431	0.26 531	0.13 323	0.28 406	0.15 151	0.39 364	0.35 389	0.37 499	0.43 489	0.40 501	0.17 300	0.34 402	0.20 367	0.12 512	0.07 369	0.13 534	0.07 224	0.16 554	0.09 381

PCWNet_CMD	0.23 386	0.13 344	0.48 457	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

CFNet_ucs	0.24 417	0.13 344	0.50 474	0.20 223	0.15 432	0.28 406	0.17 245	0.49 477	0.45 510	0.32 425	0.42 476	0.39 486	0.22 374	0.31 381	0.21 394	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.09 409	0.12 498	0.11 475

CASS	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.11 175	0.28 406	0.19 339	0.39 364	0.30 327	0.32 425	0.34 382	0.25 330	0.24 406	0.25 287	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.11 461	0.11 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 369	0.15 426	0.35 291	0.23 403	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.47 454	0.39 437	0.30 385	0.50 541	0.26 352	0.19 341	0.33 395	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

IPLG	0.21 333	0.15 426	0.53 494	0.21 277	0.12 243	0.28 406	0.17 245	0.42 402	0.30 327	0.33 438	0.32 349	0.15 191	0.17 300	0.50 467	0.21 394	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

THIR-Stereo	0.29 501	0.12 277	0.41 386	0.19 149	0.11 175	0.28 406	0.72 664	0.32 270	0.35 389	0.37 499	0.65 605	0.34 441	0.50 610	0.57 508	0.45 574	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.07 239

DRaft	0.24 417	0.10 139	0.34 281	0.18 93	0.12 243	0.28 406	0.23 476	0.33 285	0.39 437	0.38 514	0.61 596	0.21 274	0.41 575	0.48 458	0.42 565	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.08 317

aanetorigin	0.39 574	0.29 589	1.09 635	0.24 457	0.19 537	0.28 406	0.37 607	0.33 285	0.47 533	0.94 653	0.82 631	0.52 577	0.54 616	0.49 463	0.50 591	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.16 554	0.15 551

GwcNet-RSSM	0.26 462	0.17 472	0.46 439	0.21 277	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.44 424	0.42 475	0.31 403	0.45 512	0.40 501	0.26 438	0.55 493	0.28 481	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

DIP-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.33 270	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.12 32	0.42 402	0.25 255	0.27 312	0.32 349	0.21 274	0.17 300	0.25 287	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.08 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 369	0.18 486	0.47 447	0.22 346	0.10 121	0.28 406	0.14 103	0.46 445	0.32 349	0.31 403	0.34 382	0.31 415	0.25 427	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.10 413	0.08 317

MSMDNet	0.23 386	0.13 344	0.48 457	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.09 381

DNS	0.21 333	0.09 83	0.27 188	0.24 457	0.11 175	0.29 428	0.16 198	0.27 189	0.16 67	1.35 670	0.18 190	0.17 223	0.12 149	0.14 31	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.08 263	0.12 499

DA	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

GGEV	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

CoDeX	0.23 386	0.12 277	0.46 439	0.21 277	0.14 371	0.29 428	0.21 423	0.53 535	0.41 467	0.29 353	0.35 393	0.29 389	0.22 374	0.48 458	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

Any-RAFT	0.17 228	0.08 37	0.31 245	0.19 149	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.42 402	0.30 327	0.24 282	0.27 294	0.27 362	0.16 270	0.21 211	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

ToySt	0.24 417	0.16 453	0.48 457	0.21 277	0.13 323	0.29 428	0.29 557	0.39 364	0.39 437	0.27 312	0.35 393	0.39 486	0.31 520	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

Selective-RAFT	0.17 228	0.12 277	0.30 230	0.24 457	0.10 121	0.29 428	0.15 151	0.32 270	0.31 340	0.17 215	0.17 170	0.21 274	0.18 326	0.28 339	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.06 143

DAS	0.27 470	0.12 277	0.42 396	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.75 589	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

SepStereo	0.26 462	0.12 277	0.42 396	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.64 548	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

AACVNet	0.26 462	0.16 453	0.37 320	0.22 346	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.41 388	0.31 340	0.38 514	0.42 476	0.43 521	0.28 474	0.73 580	0.25 456	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.11 475

GANet-ADL	0.21 333	0.12 277	0.45 431	0.23 403	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.46 445	0.35 389	0.25 292	0.32 349	0.32 425	0.19 341	0.24 257	0.20 367	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

ICVP	0.23 386	0.13 344	0.44 419	0.26 531	0.14 371	0.29 428	0.25 515	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.43 489	0.35 455	0.25 427	0.26 305	0.23 435	0.12 512	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.10 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 417	0.21 529	0.78 576	0.22 346	0.12 243	0.29 428	0.24 498	0.43 416	0.32 349	0.33 438	0.28 300	0.28 378	0.19 341	0.49 463	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.09 345	0.06 143

DMCA-RVC	0.27 470	0.21 529	0.61 526	0.28 580	0.17 488	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.35 389	0.40 539	0.37 412	0.39 486	0.36 547	0.43 441	0.30 501	0.13 531	0.10 522	0.15 576	0.11 492	0.13 514	0.10 438

STTStereo	0.28 490	0.20 515	0.61 526	0.25 497	0.17 488	0.29 428	0.24 498	0.47 454	0.39 437	0.39 529	0.41 459	0.44 532	0.28 474	0.40 434	0.28 481	0.13 531	0.12 564	0.13 534	0.16 594	0.12 498	0.11 475

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 470	0.21 529	0.59 521	0.25 497	0.18 510	0.29 428	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.38 514	0.41 459	0.43 521	0.27 457	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.11 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 470	0.26 572	0.72 569	0.23 403	0.13 323	0.29 428	0.18 292	0.52 523	0.49 551	0.37 499	0.45 512	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.12 498	0.09 381

MLCV	0.22 369	0.16 453	0.44 419	0.21 277	0.08 23	0.29 428	0.19 339	0.38 352	0.37 413	0.38 514	0.44 500	0.31 415	0.21 358	0.41 436	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

iResNet	0.24 417	0.18 486	0.61 526	0.25 497	0.11 175	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.43 483	0.33 438	0.43 489	0.27 362	0.22 374	0.34 402	0.26 470	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

z-ln-s-r	0.32 524	0.21 529	0.82 593	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.26 528	0.43 416	0.50 559	0.32 425	0.60 589	0.39 486	0.29 489	0.73 580	0.66 619	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.08 317

rvit_105_1	0.27 470	0.19 502	0.46 439	0.27 559	0.19 537	0.30 447	0.35 598	0.44 424	0.51 563	0.31 403	0.31 340	0.31 415	0.26 438	0.35 411	0.25 456	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.11 461	0.10 438

test_sample6	0.25 445	0.13 344	0.41 386	0.21 277	0.11 175	0.30 447	0.22 450	0.51 504	0.35 389	0.33 438	0.43 489	0.30 405	0.24 406	0.57 508	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.10 438

test_sample5	0.24 417	0.13 344	0.42 396	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.32 425	0.41 459	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

DualNet	0.24 417	0.13 344	0.42 396	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.33 438	0.43 489	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

tt1	0.18 252	0.14 391	0.35 291	0.23 403	0.11 175	0.30 447	0.19 339	0.35 317	0.44 498	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

dad	0.28 490	0.31 603	0.44 419	0.21 277	0.14 371	0.30 447	0.20 392	0.33 285	0.49 551	0.44 571	0.44 500	0.45 537	0.21 358	0.41 436	0.26 470	0.20 618	0.11 546	0.20 613	0.11 492	0.14 532	0.10 438

DEmStereo	0.26 462	0.09 83	0.47 447	0.19 149	0.12 243	0.30 447	0.25 515	0.28 212	0.36 402	0.36 491	0.58 581	0.25 330	0.48 607	0.53 485	0.44 571	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.07 239

RAFT + AFF	0.27 470	0.23 552	0.50 474	0.25 497	0.17 488	0.30 447	0.33 592	0.52 523	0.40 455	0.28 324	0.30 325	0.30 405	0.31 520	0.62 540	0.24 446	0.09 382	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.11 475

EAI-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.33 270	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.46 636	0.46 445	0.20 162	0.25 292	0.50 541	0.17 223	0.16 270	0.24 257	0.23 435	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.10 453	0.06 100	0.07 239

CFNet-ft	0.24 417	0.15 426	0.35 291	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

FADNet_RVC	0.30 508	0.28 582	0.83 596	0.23 403	0.15 432	0.30 447	0.17 245	0.49 477	0.37 413	0.30 385	0.38 427	0.30 405	0.27 457	0.52 478	0.31 509	0.14 556	0.14 586	0.14 561	0.16 594	0.21 605	0.23 626

CFNet_RVC	0.24 417	0.15 426	0.35 291	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

AANet_RVC	0.31 515	0.22 543	0.50 474	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.24 498	0.47 454	0.54 581	0.38 514	0.60 589	0.43 521	0.29 489	0.87 621	0.40 554	0.11 473	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

DeepPruner_ROB	0.26 462	0.19 502	0.44 419	0.21 277	0.16 464	0.30 447	0.21 423	0.52 523	0.32 349	0.35 475	0.38 427	0.39 486	0.26 438	0.42 439	0.24 446	0.15 571	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.14 532	0.13 517

iResNet_ROB	0.25 445	0.19 502	0.40 363	0.20 223	0.12 243	0.30 447	0.16 198	0.55 554	0.53 577	0.38 514	0.43 489	0.37 466	0.26 438	0.38 425	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.09 345	0.09 381

IGEV_i1	0.21 333	0.11 219	0.43 409	0.22 346	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.43 416	0.30 327	0.29 353	0.30 325	0.31 415	0.20 350	0.33 395	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.08 317

RT-IGEV	0.25 445	0.10 139	0.48 457	0.22 346	0.14 371	0.31 463	0.28 550	0.53 535	0.39 437	0.36 491	0.41 459	0.44 532	0.30 503	0.28 339	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.10 438

Selective-IGEV-i1	0.21 333	0.10 139	0.31 245	0.23 403	0.13 323	0.31 463	0.22 450	0.46 445	0.42 475	0.27 312	0.32 349	0.33 432	0.17 300	0.25 287	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.09 381

coex_refinement	0.26 462	0.16 453	0.36 311	0.23 403	0.15 432	0.31 463	0.20 392	0.49 477	0.42 475	0.35 475	0.42 476	0.45 537	0.27 457	0.55 493	0.33 521	0.10 434	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.10 413	0.10 438

MyStereo8	0.22 369	0.15 426	0.63 537	0.21 277	0.17 488	0.31 463	0.16 198	0.36 336	0.32 349	0.28 324	0.36 403	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.28 481	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.12 499

ACVNet-DCA	0.18 252	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

xx1	0.20 312	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.28 378	0.24 406	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

1test111	0.19 295	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

cc1	0.18 252	0.14 391	0.38 339	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

anonymousa	0.23 386	0.11 219	0.50 474	0.21 277	0.16 464	0.31 463	0.20 392	0.36 336	0.35 389	0.32 425	0.50 541	0.39 486	0.26 438	0.22 231	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.07 182	0.08 317

IER	0.23 386	0.12 277	0.39 355	0.20 223	0.14 371	0.31 463	0.19 339	0.42 402	0.36 402	0.33 438	0.40 451	0.32 425	0.33 530	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.08 317

PSMNet-ADL	0.25 445	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.14 371	0.31 463	0.22 450	0.44 424	0.36 402	0.27 312	0.33 372	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.29 493	0.11 473	0.09 492	0.09 341	0.11 492	0.10 413	0.10 438

test_sample4	0.24 417	0.13 344	0.43 409	0.20 223	0.12 243	0.32 475	0.21 423	0.51 504	0.34 373	0.31 403	0.37 412	0.28 378	0.23 388	0.53 485	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

test_sample3	0.23 386	0.12 277	0.43 409	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.20 392	0.50 487	0.34 373	0.31 403	0.33 372	0.29 389	0.22 374	0.53 485	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

1111x	0.32 524	0.11 219	0.40 363	0.22 346	0.11 175	0.32 475	0.26 528	0.59 595	0.43 483	0.31 403	0.41 459	0.39 486	0.28 474	0.76 594	1.37 668	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

HBP-ISP	0.33 533	0.30 596	0.72 569	0.22 346	0.16 464	0.32 475	0.22 450	0.54 544	0.44 498	0.41 548	0.49 538	0.33 432	0.38 560	0.73 580	0.25 456	0.18 609	0.19 626	0.24 624	0.20 615	0.16 554	0.13 517

s12784h	0.17 228	0.09 83	0.26 176	0.18 93	0.07 2	0.32 475	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.23 268	0.25 279	0.18 236	0.17 300	0.25 287	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

pcwnet_v2	0.32 524	0.15 426	1.26 650	0.23 403	0.18 510	0.32 475	0.18 292	0.59 595	0.60 601	0.36 491	0.45 512	0.35 455	0.29 489	0.36 416	0.25 456	0.14 556	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.15 551

psm_up	0.29 501	0.16 453	0.41 386	0.26 531	0.17 488	0.32 475	0.26 528	0.55 554	0.43 483	0.36 491	0.40 451	0.45 537	0.37 556	0.58 515	0.30 501	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.10 413	0.10 438

CCAANet	0.21 333	0.09 83	0.34 281	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.19 339	0.39 364	0.27 278	0.24 282	0.47 529	0.30 405	0.25 427	0.36 416	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.08 317

FADNet-RVC-Resample	0.29 501	0.25 561	0.93 616	0.26 531	0.16 464	0.32 475	0.21 423	0.47 454	0.39 437	0.35 475	0.38 427	0.33 432	0.27 457	0.53 485	0.24 446	0.10 434	0.10 522	0.14 561	0.13 559	0.13 514	0.16 560

RASNet	0.28 490	0.14 391	0.44 419	0.22 346	0.18 510	0.32 475	0.19 339	0.48 467	0.38 427	0.29 353	0.43 489	0.47 547	0.37 556	0.79 604	0.36 536	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.07 239

AdaStereo	0.24 417	0.16 453	0.37 320	0.24 457	0.12 243	0.32 475	0.17 245	0.54 544	0.42 475	0.33 438	0.38 427	0.35 455	0.21 358	0.30 374	0.22 414	0.14 556	0.06 236	0.13 534	0.08 306	0.11 461	0.08 317
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NOSS_ROB	0.31 515	0.20 515	0.35 291	0.24 457	0.16 464	0.32 475	0.19 339	0.52 523	0.48 542	0.33 438	0.36 403	0.42 517	0.28 474	0.93 633	0.24 446	0.19 615	0.20 631	0.24 624	0.22 626	0.17 571	0.17 573

PAM_32	0.23 386	0.10 139	0.63 537	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.19 339	0.36 336	0.23 225	0.29 353	0.28 300	0.56 592	0.28 474	0.27 325	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.09 381

GEStereo_RVC	0.27 470	0.20 515	0.44 419	0.27 559	0.16 464	0.33 487	0.25 515	0.56 570	0.54 581	0.34 458	0.38 427	0.34 441	0.25 427	0.51 472	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.11 475

test_xeample	0.34 542	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.33 487	0.23 476	0.55 554	0.38 427	0.32 425	0.45 512	0.29 389	0.26 438	0.57 508	2.24 687	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

HGLStereo	0.27 470	0.14 391	0.46 439	0.24 457	0.21 564	0.33 487	0.23 476	0.50 487	0.42 475	0.35 475	0.48 536	0.41 508	0.33 530	0.45 448	0.33 521	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.12 499

FAT-Stereo	0.36 552	0.18 486	0.73 573	0.26 531	0.18 510	0.33 487	0.29 557	0.60 604	0.59 597	0.46 579	0.60 589	0.60 605	0.50 610	0.61 532	0.34 526	0.13 531	0.14 586	0.13 534	0.12 531	0.14 532	0.18 586

FADNet-RVC	0.31 515	0.35 613	0.78 576	0.25 497	0.20 556	0.33 487	0.20 392	0.49 477	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.41 508	0.29 489	0.63 546	0.31 509	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.15 582	0.19 593	0.19 593

TDLM	0.30 508	0.21 529	0.38 339	0.28 580	0.15 432	0.33 487	0.32 581	0.52 523	0.47 533	0.38 514	0.43 489	0.39 486	0.29 489	0.91 630	0.28 481	0.14 556	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.12 498	0.10 438

CFNet	0.27 470	0.20 515	0.44 419	0.22 346	0.14 371	0.33 487	0.14 103	0.51 504	0.45 510	0.30 385	0.40 451	0.38 474	0.27 457	0.76 594	0.25 456	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.08 317

CVANet_RVC	0.30 508	0.19 502	0.41 386	0.26 531	0.16 464	0.33 487	0.26 528	0.52 523	0.47 533	0.40 539	0.46 522	0.43 521	0.31 520	0.89 626	0.26 470	0.14 556	0.09 492	0.14 561	0.13 559	0.14 532	0.10 438

UCFNet_RVC	0.24 417	0.16 453	0.34 281	0.18 93	0.15 432	0.33 487	0.16 198	0.46 445	0.35 389	0.29 353	0.35 393	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.22 414	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.14 573	0.13 514	0.12 499

PS-NSSS	0.32 524	0.30 596	0.46 439	0.23 403	0.17 488	0.33 487	0.24 498	0.57 580	0.41 467	0.37 499	0.52 555	0.35 455	0.30 503	0.80 608	0.30 501	0.17 598	0.14 586	0.21 615	0.15 582	0.15 546	0.13 517

HSM	0.28 490	0.16 453	0.35 291	0.20 223	0.15 432	0.33 487	0.19 339	0.53 535	0.37 413	0.36 491	0.38 427	0.67 627	0.31 520	0.89 626	0.23 435	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.08 317

CBMV_ROB	0.33 533	0.18 486	0.53 494	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.20 392	0.51 504	0.45 510	0.51 598	0.55 569	0.45 537	0.42 584	0.71 572	0.32 514	0.18 609	0.19 626	0.23 622	0.21 618	0.14 532	0.15 551

PSMNet-RUCA	0.37 562	0.41 631	0.66 551	0.46 645	0.41 643	0.34 500	0.25 515	0.57 580	0.45 510	0.39 529	0.52 555	0.43 521	0.33 530	0.41 436	0.29 493	0.25 633	0.14 586	0.33 647	0.21 618	0.31 640	0.22 619

PAM	0.23 386	0.10 139	0.63 537	0.22 346	0.15 432	0.34 500	0.21 423	0.37 346	0.22 199	0.31 403	0.27 294	0.55 588	0.26 438	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.09 381

DDVS	0.25 445	0.15 426	0.39 355	0.24 457	0.17 488	0.34 500	0.21 423	0.41 388	0.30 327	0.33 438	0.41 459	0.48 553	0.21 358	0.52 478	0.27 476	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.14 539

DualNet (step1)	0.28 490	0.19 502	0.50 474	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.23 623	0.09 492	0.28 635	0.24 630	0.18 585	0.16 560

test_sample9	0.42 586	0.19 502	0.50 474	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.66 559	0.91 640	0.23 623	1.82 694	0.28 635	0.24 630	0.18 585	0.16 560

test_sample8	0.49 611	0.19 502	0.50 474	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.55 554	0.34 373	0.62 623	0.38 427	1.15 658	0.67 639	0.66 559	0.91 640	0.23 623	1.82 694	0.28 635	0.24 630	0.18 585	0.16 560

gwcnet-sp	0.24 417	0.13 344	0.63 537	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

scenet	0.24 417	0.13 344	0.63 537	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

ssnet	0.24 417	0.13 344	0.63 537	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

AASNet	0.27 470	0.19 502	0.49 463	0.26 531	0.17 488	0.34 500	0.20 392	0.62 616	0.48 542	0.35 475	0.40 451	0.32 425	0.25 427	0.28 339	0.34 526	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.13 514	0.11 475

SACVNet	0.30 508	0.20 515	0.41 386	0.25 497	0.18 510	0.34 500	0.25 515	0.52 523	0.40 455	0.41 548	0.44 500	0.46 545	0.32 527	0.71 572	0.25 456	0.13 531	0.10 522	0.12 513	0.12 531	0.16 554	0.17 573

ADLNet	0.28 490	0.15 426	0.42 396	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.23 476	0.53 535	0.43 483	0.42 558	0.41 459	0.44 532	0.27 457	0.55 493	0.35 530	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.12 499

SFCPSM	0.22 369	0.10 139	0.51 484	0.21 277	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.55 554	0.39 437	0.29 353	0.32 349	0.23 306	0.21 358	0.27 325	0.19 346	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.08 317

acv_ft	0.25 445	0.13 344	0.40 363	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.21 423	0.45 434	0.44 498	0.38 514	0.41 459	0.38 474	0.27 457	0.27 325	0.35 530	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.07 239

HSM-Net_RVC	0.27 470	0.11 219	0.42 396	0.19 149	0.11 175	0.34 500	0.20 392	0.62 616	0.43 483	0.40 539	0.43 489	0.50 567	0.26 438	0.76 594	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASNet	0.36 552	0.46 636	0.88 608	0.34 614	0.23 593	0.35 515	0.22 450	0.60 604	0.53 577	0.40 539	0.37 412	0.45 537	0.30 503	0.79 604	0.35 530	0.15 571	0.10 522	0.14 561	0.14 573	0.22 612	0.12 499

BSDual-CNN	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

hknet	0.25 445	0.14 391	0.40 363	0.25 497	0.15 432	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.37 413	0.34 458	0.35 393	0.43 521	0.27 457	0.37 420	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

psmg	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.21 277	0.14 371	0.35 515	0.23 476	0.51 504	0.34 373	0.35 475	0.38 427	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

DeepPrunerF	0.44 597	0.29 589	1.29 653	0.33 612	0.30 629	0.35 515	0.36 603	0.62 616	1.15 669	0.40 539	0.44 500	0.39 486	0.41 575	0.80 608	0.52 594	0.18 609	0.14 586	0.23 622	0.21 618	0.17 571	0.17 573

Wave_Phase_stereo	0.14 158	0.10 139	0.42 396	0.18 93	0.11 175	0.36 520	0.14 103	0.28 212	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

ADLNet2	0.30 508	0.17 472	0.72 569	0.23 403	0.17 488	0.36 520	0.24 498	0.52 523	0.51 563	0.32 425	0.38 427	0.45 537	0.30 503	0.69 566	0.35 530	0.10 434	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.12 498	0.10 438

LMCR-Stereo	0.26 462	0.18 486	0.49 463	0.28 580	0.14 371	0.36 520	0.23 476	0.54 544	0.34 373	0.39 529	0.40 451	0.29 389	0.29 489	0.37 420	0.27 476	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.13 514	0.09 381

222	0.41 583	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.36 520	0.20 392	0.57 580	0.39 437	0.35 475	0.44 500	0.30 405	0.27 457	0.55 493	3.56 692	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

FINET	0.34 542	0.27 579	0.80 586	0.24 457	0.24 601	0.36 520	0.34 594	0.54 544	0.72 628	0.39 529	0.47 529	0.32 425	0.30 503	0.51 472	0.32 514	0.19 615	0.17 615	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

ac_64	0.27 470	0.13 344	0.41 386	0.24 457	0.17 488	0.36 520	0.22 450	0.46 445	0.33 363	0.35 475	0.36 403	0.52 577	0.30 503	0.62 540	0.32 514	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

w-ln-seven-2	0.36 552	0.29 589	1.06 632	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.30 568	0.50 487	0.54 581	0.45 575	0.55 569	0.45 537	0.41 575	0.62 540	0.49 585	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.11 475

xxxx	0.34 542	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.37 526	0.20 392	0.58 589	0.38 427	0.29 353	0.42 476	0.38 474	0.24 406	0.46 451	2.20 685	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

UPFNet	0.25 445	0.12 277	0.38 339	0.24 457	0.19 537	0.37 526	0.28 550	0.48 467	0.38 427	0.34 458	0.37 412	0.37 466	0.28 474	0.39 427	0.33 521	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.08 317

FADNet	0.32 524	0.36 616	0.74 574	0.23 403	0.22 580	0.37 526	0.19 339	0.53 535	0.48 542	0.32 425	0.36 403	0.43 521	0.32 527	0.64 548	0.25 456	0.16 587	0.16 608	0.14 561	0.16 594	0.24 618	0.19 593

RP	0.35 547	0.22 543	0.51 484	0.31 600	0.24 601	0.37 526	0.28 550	0.50 487	0.58 596	0.40 539	0.63 602	0.61 609	0.47 601	0.61 532	0.39 547	0.16 587	0.15 601	0.17 593	0.15 582	0.17 571	0.17 573

edge stereo	0.39 574	0.22 543	0.81 589	0.27 559	0.22 580	0.37 526	0.24 498	0.56 570	0.54 581	0.53 610	0.60 589	0.71 636	0.50 610	0.78 602	0.40 554	0.16 587	0.14 586	0.19 609	0.14 573	0.16 554	0.17 573

StereoDRNet-Refined	0.27 470	0.17 472	0.35 291	0.25 497	0.14 371	0.37 526	0.21 423	0.47 454	0.41 467	0.44 571	0.51 547	0.41 508	0.28 474	0.45 448	0.37 537	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.10 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 533	0.20 515	0.43 409	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.31 573	0.55 554	0.50 559	0.51 598	0.53 562	0.58 600	0.37 556	0.63 546	0.45 574	0.17 598	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.14 539

DStereoO	0.46 602	0.32 608	0.51 484	0.36 625	0.29 628	0.38 534	0.45 633	0.55 554	0.60 601	0.47 586	0.49 538	0.48 553	0.73 646	0.59 521	0.69 622	0.81 677	0.18 621	0.38 650	0.19 613	0.46 654	0.20 605

GCST	0.47 605	0.60 654	0.57 510	1.04 679	0.48 653	0.38 534	0.11 20	0.40 376	0.32 349	0.41 548	0.34 382	0.29 389	0.17 300	0.46 451	0.19 346	0.69 669	0.42 664	0.79 674	0.62 677	0.62 662	0.46 659

CBFPSM	0.27 470	0.16 453	0.67 552	0.20 223	0.14 371	0.38 534	0.25 515	0.40 376	0.36 402	0.33 438	0.36 403	0.56 592	0.38 560	0.32 388	0.38 539	0.08 287	0.08 457	0.07 153	0.08 306	0.09 345	0.11 475

psmorigin	0.50 615	0.25 561	3.03 682	0.24 457	0.19 537	0.38 534	0.22 450	0.50 487	0.44 498	0.64 627	0.68 611	0.71 636	0.51 613	0.85 618	0.45 574	0.14 556	0.17 615	0.13 534	0.14 573	0.16 554	0.21 614

EDNetEfficient	0.63 636	0.37 621	2.40 677	0.26 531	0.25 609	0.38 534	0.49 646	0.41 388	1.06 663	1.38 672	0.87 638	0.62 611	0.95 660	0.65 555	1.65 673	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.19 593	0.17 573

DSFCA	0.27 470	0.13 344	0.36 311	0.20 223	0.17 488	0.38 534	0.31 573	0.47 454	0.43 483	0.43 564	0.37 412	0.39 486	0.29 489	0.52 478	0.32 514	0.12 512	0.10 522	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

S-Stereo	0.38 569	0.20 515	1.05 631	0.27 559	0.22 580	0.38 534	0.32 581	0.55 554	0.66 615	0.39 529	0.59 584	0.49 559	0.41 575	0.75 589	0.40 554	0.12 512	0.15 601	0.13 534	0.13 559	0.16 554	0.21 614

DLCB_ROB	0.28 490	0.16 453	0.34 281	0.27 559	0.16 464	0.38 534	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.46 579	0.46 522	0.51 571	0.33 530	0.53 485	0.33 521	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.09 381

PWC_ROB	0.38 569	0.29 589	0.69 558	0.25 497	0.20 556	0.38 534	0.19 339	0.58 589	0.67 618	0.57 617	0.85 634	0.51 571	0.40 571	0.71 572	0.52 594	0.13 531	0.09 492	0.14 561	0.10 453	0.17 571	0.14 539

AANet	0.49 611	0.42 633	1.56 662	0.22 346	0.19 537	0.39 543	0.25 515	0.52 523	0.92 653	0.92 650	0.93 641	0.84 643	0.67 639	0.59 521	0.59 604	0.15 571	0.11 546	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

hitnet-ft	0.29 501	0.17 472	0.40 363	0.19 149	0.14 371	0.39 543	0.23 476	0.44 424	0.41 467	0.36 491	0.46 522	0.53 582	0.34 539	0.76 594	0.32 514	0.14 556	0.10 522	0.13 534	0.10 453	0.15 546	0.13 517

PA-Net	0.37 562	0.28 582	0.83 596	0.31 600	0.28 620	0.39 543	0.42 627	0.51 504	0.55 587	0.34 458	0.42 476	0.41 508	0.36 547	0.79 604	0.49 585	0.12 512	0.23 642	0.16 587	0.23 628	0.12 498	0.18 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 547	0.23 552	0.60 523	0.36 625	0.22 580	0.39 543	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.52 604	0.50 541	0.59 602	0.41 575	0.76 594	0.49 585	0.13 531	0.11 546	0.14 561	0.12 531	0.17 571	0.15 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 600	0.35 613	0.90 611	0.35 623	0.33 634	0.39 543	0.38 613	0.50 487	0.61 605	0.52 604	0.51 547	0.62 611	0.45 592	0.93 633	0.48 583	0.26 634	0.29 652	0.29 639	0.33 648	0.29 638	0.26 635

pmcnn	0.50 615	0.20 515	0.78 576	0.24 457	0.26 613	0.39 543	0.30 568	0.51 504	0.50 559	0.54 612	1.23 656	2.52 684	0.37 556	0.77 600	0.95 643	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.10 413	0.08 317

TCMNet	0.33 533	0.23 552	0.72 569	0.29 583	0.30 629	0.40 549	0.28 550	0.50 487	0.47 533	0.37 499	0.45 512	0.40 501	0.29 489	0.60 525	0.39 547	0.14 556	0.13 576	0.15 576	0.14 573	0.17 571	0.15 551

ssnet_v2	0.28 490	0.16 453	0.44 419	0.22 346	0.15 432	0.40 549	0.30 568	0.57 580	0.46 528	0.38 514	0.36 403	0.47 547	0.29 489	0.38 425	0.39 547	0.13 531	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.11 475

RGC	0.39 574	0.32 608	0.64 545	0.34 614	0.27 615	0.40 549	0.29 557	0.57 580	0.53 577	0.45 575	0.64 604	0.62 611	0.45 592	0.72 578	0.39 547	0.15 571	0.15 601	0.21 615	0.20 615	0.18 585	0.19 593

ETE_ROB	0.34 542	0.26 572	0.45 431	0.29 583	0.18 510	0.40 549	0.37 607	0.57 580	0.47 533	0.50 593	0.50 541	0.62 611	0.36 547	0.55 493	0.38 539	0.13 531	0.10 522	0.14 561	0.12 531	0.16 554	0.16 560

Anonymous3	0.23 386	0.18 486	0.63 537	0.27 559	0.18 510	0.41 553	0.23 476	0.43 416	0.35 389	0.23 268	0.27 294	0.20 262	0.18 326	0.27 325	0.18 313	0.12 512	0.11 546	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.12 499

Syn2CoEx	0.36 552	0.31 603	0.78 576	0.34 614	0.21 564	0.41 553	0.28 550	0.61 608	0.49 551	0.42 558	0.56 576	0.45 537	0.44 589	0.69 566	0.38 539	0.17 598	0.14 586	0.15 576	0.12 531	0.13 514	0.12 499

delet	0.27 470	0.14 391	0.40 363	0.23 403	0.19 537	0.41 553	0.29 557	0.49 477	0.48 542	0.33 438	0.41 459	0.37 466	0.30 503	0.48 458	0.34 526	0.09 382	0.09 492	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.08 317

SuperB	0.49 611	0.28 582	2.23 673	0.23 403	0.15 432	0.41 553	0.32 581	0.47 454	0.82 640	0.43 564	0.50 541	0.33 432	0.45 592	0.68 564	1.08 650	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.98 683	0.14 539

AF-Net	0.37 562	0.26 572	0.56 507	0.32 606	0.23 593	0.41 553	0.29 557	0.61 608	0.64 612	0.42 558	0.68 611	0.65 622	0.49 608	0.57 508	0.44 571	0.15 571	0.11 546	0.19 609	0.14 573	0.15 546	0.13 517

GANet	0.36 552	0.22 543	0.49 463	0.29 583	0.17 488	0.41 553	0.38 613	0.57 580	0.45 510	0.46 579	0.75 622	0.55 588	0.40 571	0.94 635	0.41 562	0.13 531	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.14 532	0.11 475

NCCL2	0.35 547	0.26 572	0.49 463	0.36 625	0.22 580	0.41 553	0.41 624	0.53 535	0.42 475	0.47 586	0.46 522	0.61 609	0.39 566	0.55 493	0.37 537	0.16 587	0.13 576	0.21 615	0.21 618	0.16 554	0.16 560

DStereoRT	0.35 547	0.13 344	0.51 484	0.25 497	0.16 464	0.42 560	0.19 339	0.48 467	0.39 437	0.30 385	0.39 440	0.24 320	0.39 566	0.64 548	0.30 501	0.08 287	0.07 369	1.54 692	0.41 659	0.08 263	0.11 475

Anonymous_2	0.37 562	0.21 529	0.47 447	0.20 223	0.21 564	0.42 560	0.26 528	0.38 352	0.29 314	0.33 438	0.30 325	0.44 532	0.38 560	0.36 416	0.29 493	0.26 634	0.29 652	0.44 655	1.41 693	0.34 644	0.21 614

EDNetEfficientorigin	7.51 696	0.52 649	140.47 724	0.25 497	0.17 488	0.42 560	0.29 557	0.47 454	1.03 660	1.28 668	1.02 647	0.83 642	0.84 655	0.75 589	0.99 645	0.10 434	0.09 492	0.12 513	0.10 453	0.21 605	0.22 619

SHD	0.42 586	0.27 579	0.81 589	0.31 600	0.25 609	0.42 560	0.22 450	0.66 631	0.94 658	0.63 625	0.60 589	0.59 602	0.47 601	0.59 521	0.58 603	0.15 571	0.13 576	0.16 587	0.16 594	0.20 602	0.22 619

NVstereo2D	0.31 515	0.16 453	0.54 497	0.24 457	0.22 580	0.42 560	0.28 550	0.58 589	0.56 590	0.28 324	0.38 427	0.40 501	0.30 503	0.71 572	0.28 481	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.10 453	0.19 593	0.16 560

StereoDRNet	0.32 524	0.22 543	0.61 526	0.27 559	0.21 564	0.42 560	0.30 568	0.61 608	0.48 542	0.46 579	0.39 440	0.48 553	0.30 503	0.57 508	0.40 554	0.11 473	0.09 492	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.10 438

PWCDC_ROB	0.38 569	0.30 596	0.60 523	0.33 612	0.20 556	0.42 560	0.19 339	0.58 589	0.89 649	0.42 558	1.26 657	0.36 460	0.34 539	0.50 467	0.38 539	0.18 609	0.11 546	0.11 475	0.09 409	0.19 593	0.13 517

PSMNet_ROB	0.33 533	0.24 556	0.54 497	0.31 600	0.21 564	0.42 560	0.43 629	0.59 595	0.47 533	0.37 499	0.44 500	0.49 559	0.31 520	0.64 548	0.43 566	0.14 556	0.10 522	0.15 576	0.14 573	0.13 514	0.11 475

CBMV	0.33 533	0.21 529	0.54 497	0.23 403	0.13 323	0.42 560	0.33 592	0.53 535	0.48 542	0.52 604	0.49 538	0.50 567	0.41 575	0.56 504	0.31 509	0.15 571	0.16 608	0.18 601	0.16 594	0.13 514	0.13 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.43 569	0.17 245	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.32 425	0.20 350	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

NINENet	0.25 445	0.15 426	0.37 320	0.23 403	0.16 464	0.43 569	0.17 245	0.60 604	0.46 528	0.32 425	0.37 412	0.32 425	0.20 350	0.42 439	0.21 394	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.08 306	0.11 461	0.10 438

zh-mn7	0.46 602	0.45 635	1.48 659	0.25 497	0.19 537	0.44 571	0.29 557	0.56 570	0.82 640	0.65 629	0.96 643	0.49 559	0.38 560	0.88 624	0.63 614	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.13 514	0.14 539

iinet-f	0.30 508	0.18 486	1.03 630	0.20 223	0.15 432	0.44 571	0.22 450	0.45 434	0.37 413	0.35 475	0.44 500	0.41 508	0.34 539	0.34 402	0.40 554	0.10 434	0.09 492	0.08 248	0.08 306	0.13 514	0.11 475

Wz-Net-SNSev	0.43 591	0.41 631	1.27 651	0.30 594	0.21 564	0.44 571	0.41 624	0.61 608	0.65 613	0.46 579	0.65 605	0.62 611	0.39 566	0.74 588	0.59 604	0.12 512	0.11 546	0.12 513	0.13 559	0.16 554	0.14 539

CSP-Net	0.27 470	0.15 426	0.30 230	0.21 277	0.14 371	0.44 571	0.24 498	0.50 487	0.40 455	0.41 548	0.43 489	0.42 517	0.26 438	0.66 559	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.09 381

UNet	0.28 490	0.14 391	0.69 558	0.23 403	0.20 556	0.44 571	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.43 521	0.33 530	0.40 434	0.31 509	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

Nwc_Net	0.37 562	0.25 561	0.68 557	0.31 600	0.24 601	0.44 571	0.30 568	0.65 625	0.50 559	0.37 499	0.69 615	0.58 600	0.45 592	0.60 525	0.40 554	0.15 571	0.12 564	0.19 609	0.21 618	0.14 532	0.13 517

CRFU-Net	0.28 490	0.14 391	0.45 431	0.25 497	0.15 432	0.45 577	0.23 476	0.50 487	0.30 327	0.43 564	0.41 459	0.48 553	0.46 598	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

SGM-Forest	0.36 552	0.17 472	0.47 447	0.23 403	0.16 464	0.45 577	0.41 624	0.55 554	0.48 542	0.52 604	0.60 589	0.52 577	0.41 575	0.85 618	0.50 591	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.15 582	0.15 546	0.15 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.31 515	0.20 515	0.81 589	0.24 457	0.18 510	0.46 579	0.27 534	0.41 388	0.49 551	0.39 529	0.55 569	0.49 559	0.35 543	0.37 420	0.38 539	0.11 473	0.11 546	0.11 475	0.12 531	0.12 498	0.09 381

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 508	0.20 515	0.70 564	0.21 277	0.17 488	0.46 579	0.27 534	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.55 569	0.43 521	0.30 503	0.46 451	0.38 539	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.11 461	0.10 438

DDUNet	0.41 583	0.50 645	0.48 457	0.44 642	0.39 640	0.46 579	0.32 581	0.50 487	0.43 483	0.45 575	0.52 555	0.57 597	0.36 547	0.48 458	0.33 521	0.33 650	0.21 633	0.55 661	0.25 635	0.37 648	0.32 647

NCC-stereo	0.39 574	0.25 561	0.69 558	0.32 606	0.28 620	0.46 579	0.36 603	0.65 625	0.52 572	0.40 539	0.57 579	0.56 592	0.47 601	0.73 580	0.45 574	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 635	0.16 554	0.16 560

Abc-Net	0.39 574	0.25 561	0.69 558	0.32 606	0.28 620	0.46 579	0.36 603	0.65 625	0.52 572	0.40 539	0.57 579	0.56 592	0.47 601	0.73 580	0.45 574	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 635	0.16 554	0.16 560
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 533	0.17 472	0.61 526	0.27 559	0.19 537	0.46 579	0.29 557	0.65 625	0.51 563	0.47 586	0.46 522	0.44 532	0.34 539	0.62 540	0.41 562	0.12 512	0.08 457	0.13 534	0.12 531	0.12 498	0.10 438

zh-sn7	0.48 608	0.51 647	1.43 658	0.29 583	0.20 556	0.47 585	0.39 618	0.57 580	0.62 607	0.52 604	0.81 629	0.52 577	0.56 620	1.05 648	0.87 637	0.12 512	0.13 576	0.13 534	0.13 559	0.17 571	0.16 560

ACV-stereo	0.29 501	0.18 486	0.79 583	0.23 403	0.16 464	0.47 585	0.19 339	0.36 336	0.34 373	0.29 353	0.33 372	0.67 627	0.42 584	0.54 491	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.11 475

Wz-Net-LNSev	0.34 542	0.29 589	0.91 612	0.26 531	0.21 564	0.47 585	0.31 573	0.54 544	0.54 581	0.44 571	0.52 555	0.50 567	0.35 543	0.39 427	0.39 547	0.11 473	0.11 546	0.10 419	0.09 409	0.14 532	0.13 517

UDG	0.40 581	0.46 636	0.49 463	0.40 637	0.35 637	0.47 585	0.27 534	0.54 544	0.47 533	0.39 529	0.45 512	0.59 602	0.44 589	0.46 451	0.39 547	0.26 634	0.19 626	0.48 657	0.22 626	0.34 644	0.26 635

MMNet	0.27 470	0.14 391	0.49 463	0.24 457	0.17 488	0.47 585	0.22 450	0.45 434	0.51 563	0.39 529	0.41 459	0.36 460	0.33 530	0.39 427	0.34 526	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

LALA_ROB	0.36 552	0.25 561	0.46 439	0.30 594	0.21 564	0.47 585	0.39 618	0.61 608	0.51 563	0.52 604	0.51 547	0.69 633	0.36 547	0.50 467	0.43 566	0.17 598	0.11 546	0.16 587	0.14 573	0.17 571	0.15 551

YMNet	0.32 524	0.22 543	0.58 515	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 590	0.56 576	0.51 571	0.30 503	0.39 427	0.40 554	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

YMNet_1	0.32 524	0.22 543	0.58 515	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 590	0.56 576	0.51 571	0.30 503	0.39 427	0.40 554	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

SQANet	0.40 581	0.48 640	0.67 552	0.48 647	0.39 640	0.48 591	0.22 450	0.51 504	0.43 483	0.40 539	0.47 529	0.47 547	0.33 530	0.54 491	0.32 514	0.36 653	0.15 601	0.40 653	0.21 618	0.45 653	0.31 644

GwcNet	0.35 547	0.23 552	0.88 608	0.25 497	0.24 601	0.48 591	0.27 534	0.55 554	0.57 593	0.38 514	0.52 555	0.51 571	0.32 527	0.60 525	0.41 562	0.13 531	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.13 514	0.14 539

DISCO	0.32 524	0.13 344	0.51 484	0.25 497	0.16 464	0.48 591	0.25 515	0.50 487	0.57 593	0.37 499	0.45 512	0.62 611	0.36 547	0.64 548	0.49 585	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.12 498	0.11 475

Consistency-Raft	0.55 625	0.48 640	1.02 628	0.45 643	0.49 654	0.49 596	0.47 640	0.72 645	0.72 628	0.45 575	0.82 631	0.47 547	0.60 627	0.50 467	0.63 614	0.39 657	0.39 662	0.44 655	0.51 667	0.52 656	0.37 650

RTSC	0.39 574	0.28 582	0.78 576	0.27 559	0.18 510	0.49 596	0.22 450	0.59 595	0.84 647	0.55 614	0.53 562	0.49 559	0.36 547	0.67 563	0.82 633	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.17 571	0.17 573

ADCRef	0.38 569	0.24 556	0.88 608	0.26 531	0.21 564	0.49 596	0.27 534	0.52 523	0.48 542	0.50 593	0.58 581	0.35 455	0.47 601	0.48 458	1.29 667	0.09 382	0.08 457	0.12 513	0.12 531	0.11 461	0.11 475

coex-ft	3.44 689	0.73 663	48.55 722	0.24 457	0.19 537	0.50 599	0.43 629	0.47 454	2.40 685	7.03 700	1.20 654	0.97 651	2.23 687	0.73 580	1.92 682	0.12 512	0.15 601	0.14 561	0.12 531	0.21 605	0.43 655

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 552	0.36 616	0.53 494	0.34 614	0.19 537	0.51 600	0.24 498	0.55 554	0.38 427	0.41 548	0.47 529	0.47 547	0.27 457	0.73 580	0.30 501	0.36 653	0.19 626	0.27 627	0.17 603	0.26 627	0.23 626

ADCMid	0.49 611	0.34 611	1.13 640	0.26 531	0.21 564	0.51 600	0.37 607	0.57 580	0.54 581	0.75 640	0.66 607	0.62 611	0.64 638	0.64 548	1.68 674	0.13 531	0.12 564	0.17 593	0.17 603	0.20 602	0.17 573

CC-Net-ROB	0.43 591	0.47 638	0.65 546	0.37 631	0.23 593	0.51 600	0.29 557	0.66 631	0.49 551	0.46 579	0.51 547	0.48 553	0.38 560	0.96 639	0.35 530	0.34 651	0.23 642	0.55 661	0.25 635	0.31 640	0.20 605

GANetREF_RVC	0.43 591	0.47 638	0.69 558	0.38 633	0.20 556	0.51 600	0.48 644	0.66 631	0.66 615	0.46 579	0.46 522	0.50 567	0.44 589	0.90 629	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.32 644	0.18 609	0.27 632	0.22 619
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
LSM	1.64 680	0.40 627	2.56 679	2.02 691	17.61 708	0.51 600	0.52 648	0.61 608	0.76 633	0.82 644	1.11 651	0.63 619	0.54 616	0.75 589	0.49 585	0.16 587	0.24 644	0.18 601	0.21 618	0.25 620	2.42 695

NaN_ROB	0.41 583	0.28 582	0.62 534	0.30 594	0.19 537	0.51 600	0.47 640	0.58 589	0.59 597	0.56 615	0.47 529	0.49 559	0.41 575	1.21 659	0.64 616	0.12 512	0.18 621	0.12 513	0.13 559	0.11 461	0.14 539

NVStereoNet_ROB	0.67 640	0.49 644	0.83 596	0.48 647	0.40 642	0.51 600	0.46 636	0.70 642	0.77 635	0.84 645	1.72 675	1.02 653	0.83 654	1.23 660	0.79 631	0.32 649	0.38 661	0.40 653	0.46 661	0.36 647	0.41 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 591	0.26 572	0.54 497	0.31 600	0.20 556	0.51 600	0.32 581	0.70 642	0.60 601	0.59 619	0.55 569	0.65 622	0.41 575	1.40 669	0.51 593	0.13 531	0.17 615	0.21 615	0.16 594	0.17 571	0.18 586

DispFullNet	0.66 639	0.89 671	1.59 663	0.77 667	1.21 686	0.51 600	0.23 476	0.59 595	0.72 628	0.69 634	0.61 596	0.69 633	0.91 659	0.79 604	0.48 583	0.27 639	0.12 564	0.73 669	0.30 647	0.65 666	0.40 653

APVNet	0.36 552	0.20 515	0.70 564	0.26 531	0.22 580	0.52 609	0.35 598	0.61 608	0.44 498	0.38 514	0.52 555	0.48 553	0.38 560	0.84 617	0.46 580	0.13 531	0.14 586	0.15 576	0.16 594	0.16 554	0.15 551

XQC	0.43 591	0.37 621	0.96 621	0.34 614	0.25 609	0.53 610	0.34 594	0.60 604	0.73 631	0.51 598	0.46 522	0.57 597	0.47 601	0.70 569	0.72 624	0.17 598	0.12 564	0.18 601	0.15 582	0.25 620	0.23 626

ADCS	0.58 630	0.40 627	1.35 656	0.29 583	0.24 601	0.55 611	0.45 633	0.67 636	0.83 644	0.76 641	0.71 616	0.68 631	0.60 627	0.76 594	2.23 686	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.17 603	0.22 612	0.22 619

anonymity	0.56 626	0.54 650	0.70 564	0.47 646	0.61 664	0.56 612	0.43 629	0.69 640	0.49 551	0.63 625	0.55 569	0.54 586	0.60 627	0.61 532	0.57 598	0.55 662	0.53 673	0.50 658	0.54 671	0.51 655	0.56 664

ADCP+	0.45 600	0.24 556	1.15 642	0.25 497	0.22 580	0.56 612	0.39 618	0.54 544	0.51 563	0.44 571	0.51 547	0.46 545	0.52 615	0.56 504	1.89 681	0.10 434	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.14 532	0.13 517

CSAN	0.50 615	0.35 613	0.78 576	0.36 625	0.23 593	0.56 612	0.59 656	0.61 608	0.70 625	0.64 627	0.78 626	0.65 622	0.60 627	1.38 668	0.62 611	0.21 620	0.17 615	0.20 613	0.20 615	0.18 585	0.18 586

WZ-Net	0.52 623	0.38 625	1.90 669	0.30 594	0.24 601	0.57 615	0.48 644	0.62 616	0.78 636	0.50 593	0.71 616	0.68 631	0.54 616	0.98 643	0.84 634	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.19 593	0.20 605

MSAF-DinoV2	0.76 651	0.44 634	1.98 670	0.49 650	0.16 464	0.58 616	0.31 573	0.81 657	0.83 644	0.41 548	0.52 555	0.98 652	0.58 624	4.97 696	1.03 647	0.11 473	0.07 369	0.10 419	0.24 630	0.27 632	0.26 635

w-ln-seven	0.42 586	0.30 596	1.18 643	0.26 531	0.22 580	0.58 616	0.31 573	0.62 616	0.81 639	0.58 618	0.61 596	0.53 582	0.36 547	0.57 508	0.65 618	0.11 473	0.10 522	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.13 517

WCMA_ROB	0.51 619	0.21 529	0.65 546	0.25 497	0.21 564	0.58 616	0.32 581	0.54 544	0.55 587	0.95 655	1.40 662	1.28 662	0.81 652	0.73 580	0.62 611	0.18 609	0.15 601	0.15 576	0.15 582	0.19 593	0.19 593

Wz-Net-MNSev	0.36 552	0.26 572	0.79 583	0.26 531	0.21 564	0.59 619	0.38 613	0.55 554	0.56 590	0.48 590	0.54 565	0.53 582	0.36 547	0.60 525	0.44 571	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.11 492	0.15 546	0.13 517

PVD	0.58 630	0.34 611	0.84 601	0.39 635	0.31 632	0.59 619	0.47 640	0.80 655	1.25 670	0.92 650	1.09 649	0.79 640	0.82 653	0.85 618	0.76 625	0.21 620	0.18 621	0.22 621	0.18 609	0.27 632	0.35 649

AnyNet_C32	0.51 619	0.40 627	1.10 639	0.29 583	0.28 620	0.59 619	0.58 654	0.54 544	0.60 601	0.62 623	0.66 607	0.54 586	0.54 616	0.78 602	1.74 678	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.20 602	0.20 605

ccnet	0.42 586	0.31 603	0.48 457	0.27 559	0.32 633	0.60 622	0.32 581	0.65 625	0.46 528	0.53 610	0.66 607	0.56 592	0.45 592	0.72 578	0.61 609	0.26 634	0.19 626	0.24 624	0.21 618	0.26 627	0.22 619

z-mn7	0.44 597	0.40 627	1.09 635	0.25 497	0.18 510	0.61 623	0.34 594	0.56 570	0.93 656	0.43 564	0.96 643	0.53 582	0.39 566	0.94 635	0.59 604	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.14 532	0.13 517

RYNet	0.37 562	0.18 486	0.59 521	0.25 497	0.28 620	0.61 623	0.32 581	0.59 595	0.59 597	0.41 548	0.38 427	0.57 597	0.39 566	0.87 621	0.53 596	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.18 585	0.18 586

DGSMNet	0.61 635	0.29 589	0.91 612	0.51 652	0.70 669	0.62 625	1.38 691	0.59 595	0.55 587	0.37 499	0.61 596	0.52 577	0.33 530	0.65 555	0.43 566	0.53 659	0.60 680	0.67 666	0.61 676	0.63 663	0.61 674

stereogan	0.37 562	0.17 472	0.65 546	0.27 559	0.22 580	0.62 625	0.26 528	0.59 595	0.63 611	0.43 564	0.60 589	0.67 627	0.42 584	0.68 564	0.35 530	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.12 531	0.19 593	0.17 573

Wz-Net-TNSev	0.51 619	0.58 652	1.61 666	0.25 497	0.21 564	0.65 627	0.45 633	0.63 623	0.69 623	0.51 598	0.54 565	0.71 636	0.60 627	1.00 644	0.77 628	0.15 571	0.15 601	0.13 534	0.15 582	0.21 605	0.20 605

FCDSN-DC	0.63 636	0.31 603	0.61 526	0.36 625	0.30 629	0.65 627	0.37 607	0.66 631	0.68 621	1.14 665	1.54 670	1.71 672	1.26 672	0.92 631	0.64 616	0.24 630	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.27 632	0.27 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 630	0.27 579	0.67 552	0.22 346	0.17 488	0.66 629	0.37 607	0.78 651	0.61 605	1.47 683	1.30 658	1.65 670	0.79 649	1.12 653	0.59 604	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.14 573	0.17 571	0.14 539
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
DStereoSA	0.81 654	0.37 621	1.08 634	0.51 652	0.65 667	0.67 630	1.44 692	0.74 647	1.06 663	0.54 612	1.67 674	0.49 559	1.78 682	0.96 639	1.69 676	0.28 642	0.43 665	0.27 627	0.51 667	0.40 650	0.58 667

PDISCO_ROB	0.43 591	0.30 596	0.67 552	0.43 640	0.36 638	0.67 630	0.32 581	0.72 645	0.76 633	0.43 564	0.53 562	0.63 619	0.40 571	0.66 559	0.47 582	0.21 620	0.12 564	0.21 615	0.19 613	0.25 620	0.20 605

Selective-IGEV-i16pb	0.39 574	0.12 277	2.18 672	0.21 277	0.15 432	0.68 632	0.32 581	0.56 570	0.57 593	0.25 292	0.44 500	0.33 432	0.21 358	0.80 608	0.25 456	0.14 556	0.10 522	0.09 341	0.10 453	0.12 498	0.13 517

MFN_U_SF_RVC	0.56 626	0.51 647	1.19 644	0.38 633	0.22 580	0.69 633	0.27 534	0.80 655	0.67 618	0.73 636	0.74 621	0.87 644	0.61 636	0.81 612	0.76 625	0.29 645	0.27 648	0.32 644	0.37 654	0.32 643	0.31 644

SANet	0.53 624	0.28 582	0.96 621	0.26 531	0.15 432	0.69 633	0.44 632	0.67 636	1.34 673	0.67 631	0.98 646	0.94 648	0.71 644	0.89 626	0.76 625	0.14 556	0.12 564	0.12 513	0.11 492	0.17 571	0.16 560

SGM_RVC	0.50 615	0.19 502	0.50 474	0.25 497	0.15 432	0.69 633	0.39 618	0.68 639	0.82 640	0.95 655	0.84 633	1.13 655	0.76 647	1.16 655	0.60 608	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.16 594	0.16 554	0.17 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 608	0.29 589	1.60 664	0.27 559	0.23 593	0.70 636	0.38 613	0.53 535	0.51 563	0.51 598	0.59 584	0.67 627	0.56 620	0.60 525	1.14 655	0.15 571	0.18 621	0.14 561	0.23 628	0.19 593	0.19 593

otaku	0.57 629	0.62 656	0.87 607	0.63 661	0.44 649	0.73 637	0.37 607	0.65 625	0.66 615	0.51 598	0.75 622	0.66 626	0.45 592	0.69 566	0.46 580	0.53 659	0.34 658	0.55 661	0.35 650	0.60 661	0.45 656

Selective-IGEV-i16pc	0.33 533	0.10 139	1.71 668	0.21 277	0.14 371	0.74 638	0.31 573	0.42 402	0.41 467	0.21 255	0.32 349	0.26 352	0.14 231	0.71 572	0.19 346	0.14 556	0.10 522	0.08 248	0.09 409	0.11 461	0.11 475

ADCL	0.47 605	0.22 543	1.00 625	0.27 559	0.19 537	0.74 638	0.64 659	0.54 544	0.69 623	0.56 615	0.71 616	0.55 588	0.60 627	0.60 525	1.43 669	0.11 473	0.09 492	0.13 534	0.13 559	0.14 532	0.14 539

SPS-STEREO	0.69 642	0.61 655	0.98 623	0.52 655	0.57 661	0.74 638	0.50 647	0.78 651	0.62 607	0.95 655	0.86 635	0.94 648	0.70 643	1.01 645	0.87 637	0.58 665	0.51 670	0.50 658	0.50 666	0.55 658	0.58 667
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 605	0.24 556	0.93 616	0.27 559	0.20 556	0.75 641	0.57 653	0.84 660	0.79 637	0.47 586	0.51 547	0.60 605	0.69 642	0.87 621	0.71 623	0.16 587	0.13 576	0.12 513	0.10 453	0.25 620	0.21 614

Ntro	0.58 630	0.64 657	0.92 614	0.66 662	0.50 655	0.77 642	0.36 603	0.66 631	0.70 625	0.50 593	0.59 584	0.65 622	0.51 613	0.75 589	0.45 574	0.56 663	0.32 656	0.56 664	0.34 649	0.63 663	0.46 659

ACVNet_1	0.72 645	0.81 666	1.37 657	0.72 665	0.53 659	0.77 642	0.42 627	0.85 663	0.90 651	0.74 639	0.75 622	1.32 664	0.72 645	1.02 646	0.55 597	0.54 661	0.31 655	0.71 668	0.35 650	0.64 665	0.45 656

MFMNet_re	0.72 645	0.76 664	0.99 624	0.62 660	0.70 669	0.77 642	0.67 660	0.75 648	0.83 644	0.78 643	0.86 635	0.69 633	0.78 648	0.71 572	0.61 609	0.66 668	0.59 679	0.61 665	0.58 675	0.68 669	0.71 678

RainbowNet	0.72 645	0.89 671	1.02 628	0.82 669	0.63 666	0.78 645	0.52 648	0.81 657	0.93 656	0.60 620	0.79 627	0.80 641	0.60 627	0.80 608	0.57 598	0.78 675	0.55 676	0.78 672	0.49 664	0.76 673	0.58 667

LE_ROB	1.76 681	0.20 515	2.68 681	0.48 647	0.52 658	0.78 645	0.96 680	0.84 660	6.61 698	7.40 701	2.08 683	2.08 676	4.83 694	1.27 663	3.79 693	0.10 434	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.11 461	0.10 438

ACVNet-4b	0.72 645	0.81 666	1.33 655	0.72 665	0.50 655	0.80 647	0.31 573	0.71 644	0.80 638	0.50 593	0.72 620	0.95 650	0.43 588	0.96 639	1.20 663	1.13 689	0.21 633	0.76 671	0.45 660	0.65 666	0.46 659

FC-DCNN	0.70 643	0.30 596	0.69 558	0.32 606	0.27 615	0.81 648	0.39 618	0.79 654	0.82 640	1.41 675	1.58 672	1.98 675	1.26 672	1.02 646	0.77 628	0.24 630	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.26 627	0.26 635

FC-DCNN v2	0.71 644	0.30 596	0.67 552	0.32 606	0.27 615	0.84 649	0.39 618	0.84 660	0.85 648	1.44 679	1.64 673	2.09 677	1.28 674	1.06 649	0.80 632	0.24 630	0.22 637	0.27 627	0.26 639	0.26 627	0.25 633

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 619	0.50 645	0.86 605	0.39 635	0.24 601	0.84 649	0.55 651	0.56 570	0.62 607	0.60 620	0.68 611	0.62 611	0.42 584	1.13 654	0.43 566	0.23 623	0.27 648	0.27 627	0.35 650	0.25 620	0.29 640

MSMD_ROB	0.60 634	0.33 610	0.61 526	0.30 594	0.25 609	0.86 651	0.35 598	0.55 554	0.67 618	1.10 663	1.49 667	1.76 673	0.97 663	0.88 624	0.49 585	0.23 623	0.21 633	0.27 627	0.27 643	0.25 620	0.24 631

AnyNet_C01	0.65 638	0.58 652	2.60 680	0.32 606	0.26 613	0.88 652	0.61 657	0.63 623	0.62 607	0.68 632	0.96 643	0.76 639	0.60 627	0.96 639	1.43 669	0.16 587	0.16 608	0.17 593	0.17 603	0.23 615	0.23 626

ELAS_RVC	0.74 649	0.36 616	1.00 625	0.37 631	0.33 634	0.88 652	0.93 679	0.83 659	1.08 665	1.35 670	1.33 661	1.24 660	1.33 676	1.06 649	0.95 643	0.27 639	0.25 646	0.29 639	0.27 643	0.30 639	0.30 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 602	0.25 561	0.86 605	0.34 614	0.28 620	0.90 654	0.35 598	0.47 454	0.45 510	0.68 632	1.22 655	0.64 621	0.60 627	0.61 532	0.57 598	0.16 587	0.14 586	0.17 593	0.13 559	0.22 612	0.19 593

IMH-64-1	0.91 658	0.86 668	0.84 601	0.97 674	0.75 671	0.92 655	0.71 662	1.27 671	1.10 666	0.89 647	1.45 664	1.14 656	0.96 661	1.19 656	0.84 634	0.74 672	0.51 670	0.97 677	0.55 672	0.84 675	0.60 670

IMH-64	0.91 658	0.86 668	0.84 601	0.97 674	0.75 671	0.92 655	0.71 662	1.27 671	1.10 666	0.89 647	1.45 664	1.14 656	0.96 661	1.19 656	0.84 634	0.74 672	0.51 670	0.97 677	0.55 672	0.84 675	0.60 670

ACVNet_2	0.89 657	0.87 670	1.25 649	0.82 669	0.62 665	0.97 657	0.62 658	1.14 670	1.42 675	1.00 658	1.40 662	1.47 667	0.84 655	1.11 651	0.66 619	0.61 666	0.43 665	0.78 672	0.49 664	0.75 672	0.52 662

SAMSARA	0.56 626	0.39 626	0.80 586	0.60 659	0.46 651	1.00 658	1.23 690	0.67 636	0.68 621	0.71 635	0.54 565	0.89 647	0.57 623	0.81 612	0.62 611	0.19 615	0.22 637	0.18 601	0.18 609	0.27 632	0.25 633

SGM+DAISY	0.87 656	0.66 659	1.30 654	0.51 652	0.60 663	1.03 659	0.84 676	0.76 649	0.73 631	1.39 673	1.51 668	1.31 663	1.22 670	1.11 651	1.08 650	0.57 664	0.53 673	0.51 660	0.51 667	0.54 657	0.61 674

LRCNet_RVC	10.90 703	14.34 711	9.35 695	15.35 706	8.04 698	1.08 660	0.34 594	8.78 702	0.70 625	12.63 711	16.05 711	9.85 702	6.54 696	8.57 702	6.34 700	20.27 720	5.40 702	23.70 718	21.88 719	14.87 710	13.83 711

IMH	1.05 666	0.95 675	1.00 625	1.01 676	0.78 674	1.11 661	0.68 661	1.38 674	1.43 676	1.00 658	1.72 675	1.43 665	1.14 665	1.73 677	0.89 639	1.09 686	0.55 676	0.99 679	0.57 674	0.87 677	0.62 676

RTS	0.78 652	0.48 640	4.68 687	0.34 614	0.28 620	1.12 662	0.46 636	0.62 616	1.03 660	0.73 636	0.89 639	0.60 605	0.59 625	1.61 672	1.16 659	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 593

RTSA	0.78 652	0.48 640	4.68 687	0.34 614	0.28 620	1.12 662	0.46 636	0.62 616	1.03 660	0.73 636	0.89 639	0.60 605	0.59 625	1.61 672	1.16 659	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 593

WAO-7	1.01 663	0.89 671	0.93 616	0.83 671	0.66 668	1.18 664	0.81 674	1.40 675	1.57 679	1.11 664	1.76 677	1.45 666	1.19 669	1.50 671	1.14 655	0.61 666	0.62 683	0.70 667	0.68 679	0.66 668	0.60 670

notaker	1.45 675	1.34 686	1.48 659	1.40 687	1.07 684	1.18 664	0.85 677	1.48 679	1.40 674	1.51 684	3.46 691	2.40 683	1.81 683	1.76 679	1.45 672	1.11 687	0.69 688	1.38 689	0.87 687	1.31 689	0.97 687

PWCK	1.00 661	1.17 683	1.70 667	0.91 672	0.41 643	1.19 666	0.92 678	1.10 668	1.14 668	1.16 666	1.14 652	1.25 661	0.88 658	1.75 678	1.04 649	0.87 680	0.50 668	0.87 675	0.53 670	0.96 682	0.52 662

Dean	1.17 670	1.04 678	1.49 661	1.03 678	0.78 674	1.20 667	0.77 670	1.48 679	1.96 681	1.28 668	1.99 681	2.15 678	1.14 665	1.25 661	1.00 646	0.81 677	0.60 680	1.01 680	0.69 680	0.92 681	0.74 681

DStereoFS	0.84 655	0.66 659	0.80 586	0.53 656	0.50 655	1.23 668	0.55 651	0.94 665	1.32 672	0.89 647	1.32 659	1.04 654	2.32 689	1.29 665	1.14 655	0.31 648	0.35 659	0.30 641	0.39 657	0.34 644	0.60 670

MADNet+	1.01 663	1.16 682	4.72 689	0.70 664	0.47 652	1.24 669	0.96 680	0.97 667	0.89 649	0.65 629	0.77 625	0.87 644	0.85 657	2.09 682	1.68 674	0.38 656	0.39 662	0.31 643	0.27 643	0.43 651	0.39 652

SDNR	0.42 586	0.21 529	0.82 593	0.21 277	0.18 510	1.27 670	0.17 245	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.81 629	0.38 474	0.27 457	1.19 656	0.38 539	0.23 623	0.24 644	0.17 593	0.13 559	0.17 571	0.20 605

WAO-6	1.07 667	0.93 674	0.92 614	0.96 673	0.78 674	1.28 671	0.75 667	1.34 673	2.00 683	1.02 660	1.54 670	1.59 669	1.22 670	1.31 666	1.14 655	0.78 675	0.55 676	1.02 681	0.75 684	0.83 674	0.69 677

LVE	1.13 668	1.02 676	1.28 652	1.01 676	0.80 677	1.29 672	0.81 674	1.47 678	1.96 681	1.07 662	1.90 678	1.90 674	1.01 664	1.48 670	0.91 640	0.93 683	0.61 682	0.94 676	0.69 680	0.87 677	0.75 682

MDST_ROB	0.48 608	0.14 391	0.95 619	0.30 594	0.21 564	1.33 673	0.32 581	0.77 650	0.56 590	1.06 661	0.71 616	0.49 559	0.35 543	1.26 662	0.38 539	0.13 531	0.11 546	0.16 587	0.13 559	0.12 498	0.12 499

ELAS	0.74 649	0.36 616	0.85 604	0.36 625	0.33 634	1.36 674	0.77 670	0.93 664	0.92 653	1.41 675	1.53 669	1.16 659	1.17 668	0.95 638	1.03 647	0.26 634	0.25 646	0.28 635	0.28 646	0.31 640	0.30 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 660	0.56 651	0.82 593	0.69 663	0.58 662	1.37 675	0.35 598	0.94 665	1.25 670	0.93 652	1.90 678	1.52 668	2.10 686	1.27 663	0.77 628	0.69 669	0.33 657	0.75 670	0.47 663	0.70 670	0.57 666

KSHMR	1.89 683	1.36 687	1.60 664	1.47 689	1.22 687	1.38 676	1.06 684	1.79 683	5.97 697	1.42 677	5.65 696	2.98 688	1.14 665	2.23 685	1.20 663	1.27 690	1.12 692	1.46 691	1.10 692	1.32 690	1.15 690

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 641	0.64 657	1.06 632	0.45 643	0.27 615	1.40 677	0.58 654	0.78 651	0.92 653	0.84 645	0.86 635	0.88 646	0.68 641	1.33 667	0.68 621	0.37 655	0.29 652	0.34 648	0.36 653	0.43 651	0.37 650

ktn	1.77 682	1.36 687	1.22 646	1.43 688	1.14 685	1.52 678	1.08 685	1.51 681	3.96 694	2.77 692	4.69 693	3.35 689	1.46 680	1.69 676	1.25 665	1.43 691	0.77 690	1.45 690	0.99 690	1.32 690	0.96 685

HanzoNet	2.97 688	1.69 689	2.29 674	1.74 690	1.33 688	1.53 679	1.03 683	1.99 687	2.64 686	5.51 697	5.16 694	5.90 696	6.82 699	4.32 694	3.29 691	3.16 697	2.02 698	1.92 693	2.87 700	2.24 694	1.89 693

UNDER WATER	1.59 679	1.22 685	2.36 675	1.38 686	1.03 683	1.67 680	1.10 686	1.54 682	3.63 689	1.44 679	1.47 666	2.85 687	2.25 688	1.67 675	1.94 683	1.06 685	0.62 683	1.31 688	0.93 689	1.21 686	1.02 688

WAO-8	1.46 676	1.10 680	1.09 635	1.10 680	0.84 678	2.06 681	0.75 667	1.84 684	3.83 691	1.44 679	2.21 684	2.15 678	1.43 678	3.17 688	1.19 661	0.91 681	0.65 685	1.09 682	0.79 685	0.90 679	0.71 678

Venus	1.46 676	1.10 680	1.09 635	1.10 680	0.84 678	2.06 681	0.75 667	1.84 684	3.83 691	1.44 679	2.21 684	2.15 678	1.43 678	3.17 688	1.19 661	0.91 681	0.65 685	1.09 682	0.79 685	0.90 679	0.71 678

UNDER WATER-64	1.55 678	1.19 684	2.52 678	1.31 685	0.95 682	2.12 683	1.21 689	1.45 677	3.19 687	1.43 678	1.32 659	2.64 685	2.04 685	1.63 674	1.83 679	1.11 687	0.67 687	1.28 687	0.92 688	1.19 684	1.02 688

MANE	1.41 673	0.36 616	0.74 574	0.43 640	0.41 643	2.16 684	0.80 672	2.39 692	3.38 688	2.22 688	3.06 690	3.54 690	2.73 692	2.15 684	1.94 683	0.28 642	0.27 648	0.30 641	0.46 661	0.28 637	0.34 648

TorneroNet-64	1.43 674	1.03 677	1.20 645	1.10 680	0.86 680	2.26 685	0.73 665	1.84 684	3.84 693	1.25 667	2.25 686	2.69 686	1.42 677	1.76 679	1.43 669	0.76 674	0.50 668	1.09 682	0.66 678	1.23 687	0.76 683

SGM-ForestM	1.36 671	0.28 582	0.79 583	0.26 531	0.16 464	2.26 685	1.00 682	1.42 676	1.46 678	2.38 689	2.05 682	5.95 697	2.66 691	2.95 687	2.46 688	0.17 598	0.18 621	0.18 601	0.18 609	0.15 546	0.18 586

MADNet++	2.26 685	1.80 690	2.06 671	2.13 693	1.97 691	2.61 687	1.79 695	2.38 691	2.16 684	2.75 691	2.65 688	2.38 682	2.43 690	3.17 688	3.21 690	2.17 694	1.95 696	1.94 695	1.63 694	2.06 693	2.01 694

JetBlue	1.14 669	0.76 664	2.36 675	0.59 658	0.75 671	3.04 688	1.78 694	1.11 669	0.90 651	0.94 653	1.10 650	1.66 671	1.28 674	2.09 682	1.72 677	0.43 658	0.36 660	0.38 650	0.38 656	0.58 660	0.56 664

light-stereo	2.37 687	0.69 661	3.61 683	3.84 695	3.41 692	4.04 689	0.31 573	2.13 690	1.45 677	3.61 693	6.33 697	6.90 700	0.63 637	4.83 695	1.28 666	0.71 671	0.74 689	0.32 644	0.39 657	1.20 685	0.96 685

DPSimNet_ROB	4.34 691	4.23 693	6.89 694	3.67 694	3.68 693	4.75 690	5.21 700	2.67 693	3.68 690	5.82 698	3.95 692	5.57 693	6.72 698	3.46 692	4.48 695	4.05 701	2.88 699	4.68 702	3.12 702	3.69 696	3.62 699

xyz-stereo	1.40 672	0.10 139	17.09 709	0.18 93	0.07 2	4.78 691	0.18 292	0.29 228	0.34 373	0.36 491	2.81 689	0.40 501	0.29 489	0.56 504	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.06 150	0.06 100	0.05 34

MultiAttention	1.02 665	0.13 344	0.43 409	0.35 623	0.43 646	5.36 692	1.71 693	0.69 640	0.53 577	0.36 491	0.63 602	0.55 588	0.22 374	7.60 700	0.43 566	0.09 382	0.06 236	0.14 561	0.24 630	0.26 627	0.30 641

TorneroNet	2.22 684	1.08 679	1.24 648	1.14 684	0.90 681	5.58 693	0.80 672	2.12 689	8.69 700	2.58 690	5.42 695	3.88 691	1.97 684	1.78 681	1.87 680	0.86 679	0.54 675	1.15 686	0.74 683	1.23 687	0.85 684

TCMNet-wrong-test	4.29 690	5.57 697	4.65 686	11.33 705	10.39 701	5.73 694	4.48 699	4.13 696	1.02 659	1.91 685	2.39 687	6.16 698	3.62 693	3.84 693	4.50 696	1.99 693	0.47 667	1.97 696	1.69 695	5.69 701	4.31 700

JetRed	2.30 686	2.64 692	6.12 692	1.12 683	1.38 689	5.85 695	3.29 696	1.99 687	1.67 680	1.98 686	1.95 680	2.16 681	1.60 681	2.48 686	4.10 694	1.05 684	1.60 693	1.09 682	1.01 691	1.67 692	1.28 691

U	1.00 661	0.09 83	0.21 114	0.21 277	3.68 693	6.12 696	0.14 103	0.21 77	0.21 182	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	5.42 703	2.90 701	0.07 182	0.06 143

DGTPSM_ROB	8.34 697	5.10 694	10.37 706	5.31 697	10.18 699	8.33 697	23.60 709	6.06 699	13.41 709	4.90 694	10.87 707	5.65 694	10.44 702	6.17 697	12.59 703	3.74 699	7.55 703	3.69 699	7.26 707	4.14 698	7.46 703

DPSMNet_ROB	8.40 698	5.11 695	10.49 707	5.58 698	10.25 700	8.34 698	23.62 710	6.07 700	13.45 710	4.93 695	10.88 708	5.66 695	10.44 702	6.24 698	12.64 704	3.98 700	7.61 704	3.76 700	7.30 708	4.20 699	7.51 704

HaxPig	17.72 711	20.22 721	19.73 710	16.53 707	16.51 707	9.27 699	9.33 701	14.34 713	13.27 706	18.65 713	18.70 712	17.35 712	16.77 713	17.04 713	16.45 713	22.05 721	20.89 721	22.27 717	21.53 718	21.29 718	22.13 722

BEATNet-Init1	4.73 693	2.61 691	13.29 708	0.58 657	0.53 659	10.12 700	3.33 697	4.83 697	5.01 696	8.75 702	8.51 699	14.08 711	7.60 701	7.70 701	5.34 697	0.28 642	0.28 651	0.34 648	0.37 654	0.57 659	0.45 656

tt	4.71 692	0.10 139	3.94 684	2.06 692	1.53 690	10.14 701	16.88 704	9.27 704	4.98 695	1.39 673	1.02 647	4.68 692	4.90 695	3.35 691	5.86 699	5.76 702	9.15 710	2.24 698	2.53 698	3.10 695	1.32 692

Selective-IGEV-i1pa	5.57 694	7.99 699	4.76 690	0.80 668	0.45 650	12.99 702	3.60 698	9.25 703	7.43 699	6.97 699	9.87 703	8.94 701	7.26 700	14.66 712	5.65 698	3.55 698	1.08 691	1.93 694	0.72 682	0.73 671	2.79 697

MEDIAN_ROB	21.21 712	24.62 722	23.47 720	19.58 708	19.65 712	13.22 703	10.96 702	17.88 714	17.00 714	22.14 723	22.02 714	20.86 714	20.36 714	21.06 714	19.71 714	25.63 722	24.13 722	26.21 719	25.20 720	25.17 719	25.38 723

USTest	6.88 695	5.23 696	5.63 691	7.22 699	7.29 696	14.34 704	22.76 705	8.48 701	9.32 701	5.42 696	6.39 698	6.29 699	6.64 697	6.92 699	8.62 702	1.94 692	3.29 700	2.16 697	2.55 699	3.85 697	3.29 698

xxxxx1	15.27 706	9.54 703	10.31 701	20.13 709	18.88 709	17.08 705	23.03 706	10.36 705	10.99 703	9.21 703	9.62 700	10.74 706	10.61 705	10.72 704	13.89 710	7.97 708	9.20 711	31.85 721	44.72 723	12.84 707	13.69 708

tt_ll	15.27 706	9.54 703	10.31 701	20.13 709	18.88 709	17.08 705	23.03 706	10.36 705	10.99 703	9.21 703	9.62 700	10.74 706	10.61 705	10.72 704	13.89 710	7.97 708	9.20 711	31.85 721	44.72 723	12.84 707	13.69 708

ff	15.27 706	9.54 703	10.31 701	20.13 709	18.88 709	17.08 705	23.03 706	10.36 705	10.99 703	9.21 703	9.62 700	10.74 706	10.61 705	10.72 704	13.89 710	7.97 708	9.20 711	31.85 721	44.72 723	12.84 707	13.69 708

AVERAGE_ROB	25.43 720	29.06 723	27.24 721	24.63 719	24.20 721	17.73 708	12.61 703	22.29 717	21.39 717	26.79 725	26.16 723	25.20 722	24.64 724	25.07 722	23.53 715	29.96 723	28.40 723	30.60 720	29.58 721	29.72 720	29.84 724

iinet-test	10.78 701	9.29 700	9.70 696	10.48 700	10.68 702	17.98 709	25.98 711	12.57 708	13.39 707	9.64 706	10.10 704	10.06 703	10.61 705	11.22 708	12.70 705	6.40 704	7.74 705	5.68 704	6.69 703	7.47 702	7.30 701

IINet	10.78 701	9.29 700	9.70 696	10.48 700	10.68 702	17.98 709	25.98 711	12.57 708	13.39 707	9.64 706	10.10 704	10.06 703	10.61 705	11.22 708	12.70 705	6.40 704	7.74 705	5.68 704	6.69 703	7.47 702	7.30 701

Anonymous_1	16.62 710	9.35 702	9.84 698	10.66 702	14.64 706	18.66 711	27.12 713	12.64 710	13.51 711	10.76 710	10.30 706	10.13 705	10.60 704	11.06 707	12.74 707	15.87 718	7.74 705	16.92 716	43.48 722	58.66 725	7.68 705

DPSM_ROB	11.49 704	9.87 706	10.35 704	11.13 703	11.31 704	19.11 712	27.51 714	13.37 711	14.21 712	10.31 708	11.06 709	10.96 709	11.27 710	11.96 710	13.59 708	6.78 706	8.19 708	6.03 706	7.09 705	7.93 704	7.73 706

DPSM	11.49 704	9.87 706	10.35 704	11.13 703	11.31 704	19.11 712	27.51 714	13.37 711	14.21 712	10.31 708	11.06 709	10.96 709	11.27 710	11.96 710	13.59 708	6.78 706	8.19 708	6.03 706	7.09 705	7.93 704	7.73 706

RSGM-EC	29.65 721	17.75 712	10.04 699	35.31 720	33.15 722	26.42 714	46.65 716	19.89 715	17.74 715	18.92 714	23.36 721	30.14 723	23.59 722	41.87 723	45.99 724	59.56 724	34.38 724	33.25 724	20.37 716	34.97 721	19.60 720

acva	29.65 721	17.75 712	10.04 699	35.31 720	33.15 722	26.42 714	46.65 716	19.89 715	17.74 715	18.92 714	23.36 721	30.14 723	23.59 722	41.87 723	45.99 724	59.56 724	34.38 724	33.25 724	20.37 716	34.97 721	19.60 720

PML	16.10 709	12.82 710	6.78 693	5.23 696	7.76 697	33.92 716	66.56 725	5.30 698	10.28 702	26.12 724	68.59 725	20.51 713	13.49 712	10.06 703	6.78 701	5.96 703	2.00 697	6.04 708	2.18 697	8.96 706	2.60 696

RAFT-FEzeroshot	23.10 713	19.88 716	20.56 713	22.49 713	22.75 715	38.38 717	55.50 721	26.84 718	28.66 719	20.60 718	22.10 715	22.05 716	22.74 716	24.00 717	27.37 721	13.59 711	16.48 716	12.14 709	14.28 711	15.96 713	15.54 715

RAFT-FE	23.10 713	19.88 716	20.56 713	22.49 713	22.75 715	38.38 717	55.50 721	26.84 718	28.66 719	20.60 718	22.10 715	22.05 716	22.74 716	24.00 717	27.37 721	13.59 711	16.48 716	12.14 709	14.28 711	15.96 713	15.54 715

FlowAnything	23.14 716	19.87 715	20.79 716	22.50 716	22.74 714	38.39 719	55.46 719	26.89 720	28.72 722	20.77 722	22.29 720	22.07 718	22.72 715	23.99 715	27.41 723	13.60 714	16.55 720	12.15 713	14.36 715	15.97 715	15.52 713

CasAABBNet	23.10 713	19.86 714	20.64 715	22.47 712	22.73 713	38.41 720	55.50 721	26.89 720	28.70 721	20.61 720	22.15 717	22.08 719	22.75 718	23.99 715	27.36 719	13.59 711	16.48 716	12.14 709	14.27 710	15.95 711	15.53 714

LSM0	24.24 719	19.98 720	22.32 719	24.22 718	40.14 724	38.48 721	55.20 718	26.95 722	28.57 718	20.49 716	21.83 713	22.26 721	22.75 718	24.22 721	27.30 717	13.66 717	16.32 714	12.19 715	14.15 709	16.10 717	17.66 719

Hybrid-DGEV	23.16 717	19.94 719	20.96 718	22.49 713	22.75 715	38.51 722	55.52 724	27.09 724	28.90 724	20.58 717	22.25 718	22.00 715	22.80 720	24.11 720	27.33 718	13.60 714	16.47 715	12.14 709	14.30 714	15.95 711	15.54 715

Selective-RAFT-Error	23.16 717	19.93 718	20.87 717	22.54 717	22.81 718	38.52 723	55.47 720	27.01 723	28.83 723	20.66 721	22.25 718	22.09 720	22.80 720	24.09 719	27.36 719	13.61 716	16.48 716	12.15 713	14.28 711	15.99 716	15.57 718

test_example2	101.33 724	108.28 725	68.15 723	98.43 722	106.93 725	89.75 724	102.43 726	36.80 725	97.65 726	129.04 726	130.15 726	65.26 726	66.62 726	92.11 725	80.24 726	144.10 726	199.48 726	81.81 726	103.01 726	125.01 726	101.27 725

Selective-IGEV-i16pa	30.47 723	41.93 724	4.02 685	0.49 650	0.37 639	96.94 725	0.74 666	60.26 726	58.76 725	17.24 712	64.39 724	38.26 725	49.53 725	106.11 726	26.15 716	19.96 719	3.42 701	4.39 701	1.81 696	0.39 649	14.22 712

ccccc		256.29 726		354.40 725	364.36 726	149.10 726		152.89 727		153.93 727		164.00 727		268.02 727		390.55 727	349.22 727	244.59 727	219.82 727	412.30 727

GS-Stereo							0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

ASD4		6.65 698

Low-res two-view benchmark