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

3w_stereo	0.12 51	0.11 168	0.18 54	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.07 1	0.12 108	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 66	0.37 543	0.36 240	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 53	0.20 125	0.10 1	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.05 26

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.13 52	0.11 1	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.08 3	0.06 1	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 25	0.08 17	0.23 98	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 35	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.08 3	0.08 9	0.14 11	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 48	0.19 85	0.77 566	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.13 5	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

MonStereo	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 35	0.12 10	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 89

asda	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.16 39	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.12 41	0.08 3	0.11 82	0.16 43	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.16 39	0.14 91	0.13 54	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.12 26	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.14 84	0.08 3	0.11 82	0.13 5	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 51	0.08 17	0.14 6	0.18 60	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

monsterstereo	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 184	0.14 20	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 25	0.09 52	0.13 1	0.17 25	0.12 184	0.15 31	0.11 17	0.23 79	0.15 33	0.14 91	0.12 41	0.08 3	0.09 22	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 18	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 35	0.14 24	0.09 6	0.10 18	0.09 22	0.12 108	0.13 5	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 25	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.13 52	0.16 6	0.13 17	0.10 15	0.10 18	0.09 22	0.09 22	0.19 108	0.12 56	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

S2M2_XL	0.10 2	0.09 52	0.21 82	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 26	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.11 26	0.09 22	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.14 91	0.13 54	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.18 68	0.14 91	0.17 115	0.09 22	0.10 53	0.18 85	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 60	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.09 22	0.11 82	0.19 108	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 25	0.06 1	0.17 44	0.15 5	0.11 125	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.16 39	0.11 31	0.15 87	0.09 22	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 2	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 6	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.06 89

LG-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.24 107	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.18 222	0.21 48	0.18 68	0.11 31	0.17 115	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.25 120	0.16 10	0.11 125	0.14 20	0.16 136	0.17 12	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.10 367

DEFOM-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.14 4	0.16 39	0.11 31	0.10 18	0.09 22	0.08 9	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 93	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 22	0.08 9	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.72 582	0.70 492	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 103	0.18 18	0.16 39	0.13 66	0.12 41	0.09 22	0.08 9	0.16 43	0.13 102	0.35 573	0.04 2	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.23 548

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.11 4	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.18 60	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

GSStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.17 25	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

GS-Stereo							0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

gasm-f	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.18 60	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.19 139	0.10 39	0.11 82	0.16 43	0.11 15	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.09 269	0.08 249

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.18 60	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 5	0.12 10	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 51	0.10 94	0.32 185	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 60	0.19 85	0.11 31	0.10 18	0.10 39	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 249

2.5w	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.15 103	0.20 35	0.15 33	0.12 49	0.13 54	0.10 39	0.09 22	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 17	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 39	0.08 9	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.14 318	0.19 62	0.26 453	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 60	0.18 68	0.12 49	0.11 26	0.10 39	0.13 141	0.21 146	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.05 26

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 25	0.08 17	0.15 15	0.19 106	0.11 125	0.14 20	0.10 8	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.11 82	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

U	1.00 583	0.09 52	0.21 82	0.21 214	3.68 612	6.12 617	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.07 80	0.05 32	5.42 622	2.90 620	0.07 126	0.06 89

IGEV-Stereo+	0.12 51	0.08 17	0.17 44	0.18 60	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 6	0.15 33	0.10 15	0.08 10	0.10 39	0.10 53	0.21 146	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 475	0.24 553

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 94	0.30 165	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.13 52	0.19 24	0.18 68	0.15 105	0.20 156	0.10 39	0.11 82	0.18 85	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.06 89

MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 12	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.14 11	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 24	0.15 33	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 18	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.11 59	0.10 53	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 51	0.12 210	0.21 82	0.18 60	0.11 125	0.24 265	0.12 26	0.19 24	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 59	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.23 327	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.19 108	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

MSCF	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.22 276	0.10 78	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

LG-G_1	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LG-G	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

SGD-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 18	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.11 59	0.12 108	0.18 85	0.11 15	0.08 220	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.04 1

RAStereo	0.13 66	0.12 210	0.27 137	0.22 276	0.11 125	0.15 31	0.18 222	0.23 79	0.23 162	0.13 66	0.17 115	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.05 26

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 82	0.41 559	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.15 105	0.19 139	0.11 59	0.09 22	0.14 11	0.13 102	0.29 565	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.14 463

BStereo	0.13 66	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.13 15	0.14 77	0.24 93	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.36 445	0.14 77	0.28 144	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

NLSM3	0.13 66	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.13 262	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.24 177	0.11 31	0.15 87	0.12 70	0.13 141	0.17 62	0.15 165	0.05 9	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 25	0.07 2	0.17 44	0.19 106	0.11 125	0.13 15	0.11 17	0.22 60	0.15 33	0.11 31	0.12 41	0.12 70	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.06 89

SMoEStereo_RVC	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.19 24	0.19 85	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.11 82	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

IGEV++	0.13 66	0.10 94	0.23 98	0.21 214	0.10 78	0.15 31	0.15 103	0.29 158	0.16 39	0.12 49	0.15 87	0.12 70	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

MyStereo07	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.29 158	0.21 128	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.13 141	0.25 218	0.13 102	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

ff7	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ffff	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

11t	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

LoS_RVC	0.13 66	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.19 139	0.12 70	0.15 183	0.17 62	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

anonymousdsp	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

ccc-4	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
NLMM1	0.19 227	0.12 210	0.16 33	0.23 327	0.18 433	0.24 265	0.20 319	0.59 517	0.65 536	0.18 162	0.17 115	0.13 84	0.14 164	0.25 218	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLSM1	0.17 159	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.18 433	0.25 283	0.17 178	0.47 380	0.40 382	0.16 129	0.21 168	0.13 84	0.15 183	0.21 146	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DDF-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.19 62	0.19 106	0.16 388	0.12 9	0.15 103	0.18 18	0.18 68	0.11 31	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.23 173	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 525	0.06 89

Zero-FE251	0.14 93	0.09 52	0.24 107	0.17 25	0.09 34	0.20 165	0.13 52	0.20 35	0.14 24	0.61 546	0.13 54	0.13 84	0.11 82	0.14 11	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

zero-FE	0.16 140	0.08 17	0.81 516	0.19 106	0.18 433	0.12 9	0.15 103	0.19 24	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.21 146	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 513	0.06 89

MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 94	0.44 349	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.21 350	0.27 125	0.22 141	0.15 105	0.16 102	0.13 84	0.11 82	0.20 125	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.05 26

SCV_C0	0.14 93	0.11 168	0.25 120	0.19 106	0.12 184	0.15 31	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.09 22	0.24 187	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.06 89

SCV	0.14 93	0.14 318	0.24 107	0.21 214	0.11 125	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 68	0.11 31	0.15 87	0.13 84	0.10 53	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89

AIO_rvc	0.12 51	0.11 168	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.17 178	0.20 35	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.13 84	0.08 9	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

GIP-stereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.16 58	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 31	0.16 102	0.13 84	0.09 22	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

fffft	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 60	0.16 39	0.14 91	0.11 26	0.13 84	0.10 53	0.24 187	0.18 245	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89
1: 1. 1
Pointernet	0.13 66	0.07 2	0.27 137	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.12 26	0.31 189	0.24 177	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.16 39	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

CAS++	0.16 140	0.12 210	0.27 137	0.18 60	0.12 184	0.17 80	0.15 103	0.42 331	0.24 177	0.19 168	0.18 130	0.13 84	0.10 53	0.21 146	0.12 56	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 425	0.89 591	0.34 211	0.69 583	0.49 573	0.20 165	0.16 136	0.30 177	0.23 162	0.28 251	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.29 565	0.10 446	0.06 32	0.04 1	0.86 596	0.18 509

MoCha-V2	0.13 66	0.08 17	0.26 128	0.23 327	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.16 39	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.14 164	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 159	0.13 274	0.24 107	0.19 106	0.13 262	0.24 265	0.17 178	0.30 177	0.37 341	0.43 488	0.17 115	0.13 84	0.12 108	0.19 108	0.15 165	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

ACVNet-DCA	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

1test111	0.19 227	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

cc1	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

tt1	0.18 184	0.14 318	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.30 376	0.19 268	0.35 247	0.44 423	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

plain	0.17 159	0.13 274	0.43 340	0.21 214	0.13 262	0.16 58	0.17 178	0.27 125	0.22 141	0.16 129	0.26 217	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.07 178

AEACV	0.13 66	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.17 115	0.13 84	0.16 201	0.16 43	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

Selective-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 66	0.14 84	0.13 84	0.08 9	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

ProNet	0.14 93	0.12 210	0.25 120	0.19 106	0.11 125	0.19 130	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.13 54	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.07 178

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 17	0.26 128	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.13 52	0.22 60	0.30 258	0.21 184	0.30 256	0.13 84	0.11 82	0.16 43	0.15 165	0.07 80	0.04 2	0.06 32	0.15 504	0.06 57	0.05 26
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
test_xeample3	0.16 140	0.11 168	0.56 435	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.20 111	0.16 129	0.12 41	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.07 178

WQFJX1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.23 327	0.17 411	0.24 265	0.19 268	0.58 511	0.52 496	0.16 129	0.16 102	0.14 111	0.15 183	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89

WQFJX	0.18 184	0.10 94	0.17 44	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.18 222	0.53 459	0.45 434	0.17 144	0.16 102	0.14 111	0.16 201	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.08 380	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

NLCSM	0.19 227	0.12 210	0.18 54	0.24 380	0.19 460	0.24 265	0.21 350	0.42 331	0.40 382	0.19 168	0.18 130	0.14 111	0.16 201	0.47 380	0.19 278	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

BridgeDepth	0.10 2	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 6	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 111	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depthmonostereo	0.14 93	0.09 52	0.19 62	0.19 106	0.08 12	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.23 162	0.16 129	0.18 130	0.14 111	0.17 231	0.19 108	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

S2M2_L	0.13 66	0.11 168	0.20 73	0.16 10	0.12 184	0.12 9	0.07 1	0.18 18	0.20 111	0.12 49	0.15 87	0.14 111	0.12 108	0.15 25	0.14 139	0.13 454	0.09 415	0.09 267	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 126	0.11 168	0.38 271	0.17 25	0.11 125	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.20 111	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.11 82	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.20 553	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.14 463

AIO_test	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.15 31	0.17 178	0.19 24	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

tt45	0.14 93	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.11 125	0.23 243	0.18 222	0.22 60	0.17 56	0.15 105	0.13 54	0.14 111	0.10 53	0.30 301	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

999	0.14 93	0.08 17	0.24 107	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.24 93	0.18 68	0.13 66	0.16 102	0.14 111	0.11 82	0.36 342	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

mms	0.13 66	0.11 168	0.19 62	0.19 106	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.17 115	0.14 111	0.09 22	0.24 187	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

ours_stereo	0.13 66	0.11 168	0.23 98	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.18 222	0.20 35	0.19 85	0.13 66	0.18 130	0.14 111	0.10 53	0.23 173	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.05 26

RSM++	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.20 169	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.21 48	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 168	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

rrr	0.17 159	0.11 168	0.57 438	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.22 141	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.26 128	0.19 106	0.14 306	0.16 58	0.13 52	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.14 84	0.14 111	0.11 82	0.17 62	0.17 222	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

testlalala	0.15 126	0.10 94	0.36 240	0.19 106	0.12 184	0.23 243	0.16 136	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 139	0.14 111	0.11 82	0.16 43	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

CES	0.14 93	0.08 17	0.19 62	0.17 25	0.22 502	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.14 91	0.17 115	0.14 111	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.18 509

XX-TBD	0.15 126	0.18 410	0.28 148	0.22 276	0.10 78	0.22 221	0.15 103	0.22 60	0.27 211	0.22 190	0.26 217	0.14 111	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

CREStereo	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.14 2	0.08 12	0.22 221	0.15 103	0.25 102	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.14 111	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89
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
WQFJA1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLMM	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 168	0.21 82	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.16 136	0.25 102	0.16 39	0.15 105	0.13 54	0.15 131	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.09 311

water-stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 144	0.23 184	0.15 131	0.15 183	0.12 2	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 49	0.19 139	0.15 131	0.11 82	0.13 5	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 126	0.06 89

MM-Stereo_test1	0.17 159	0.10 94	0.39 286	0.23 327	0.11 125	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.29 245	0.22 190	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.06 89

AIO-test2	0.20 244	0.20 438	0.36 240	0.26 453	0.15 356	0.22 221	0.16 136	0.42 331	0.42 401	0.16 129	0.29 243	0.15 131	0.11 82	0.26 235	0.13 102	0.18 529	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.07 126	0.07 178

fffy	0.14 93	0.11 168	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.13 141	0.25 218	0.14 139	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

WCG-NET	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.08 12	0.18 102	0.17 178	0.21 48	0.28 226	0.18 162	0.21 168	0.15 131	0.12 108	0.18 85	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

RSM	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.23 79	0.18 68	0.13 66	0.13 54	0.15 131	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

trnet	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.15 5	0.07 1	0.21 193	0.12 26	0.24 93	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.15 131	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 168	0.32 185	0.19 106	0.11 125	0.18 102	0.17 178	0.20 35	0.22 141	0.14 91	0.24 198	0.15 131	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.10 336	0.06 89

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 94	0.34 211	0.21 214	0.15 356	0.15 31	0.13 52	0.28 144	0.25 191	0.17 144	0.26 217	0.15 131	0.16 201	0.25 218	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.08 249

CASnet	0.14 93	0.12 210	0.22 92	0.22 276	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.25 191	0.22 190	0.20 156	0.15 131	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.11 398	0.09 335	0.08 196	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 318	0.33 201	0.20 169	0.09 34	0.21 193	0.10 8	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 139	0.15 131	0.13 141	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.06 89

EGLCR-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.13 52	0.27 125	0.21 128	0.13 66	0.10 18	0.15 131	0.09 22	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 352	0.28 148	0.25 418	0.18 433	0.11 5	0.19 268	0.28 144	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.07 178

IPLG	0.21 264	0.15 352	0.53 422	0.21 214	0.12 184	0.28 337	0.17 178	0.42 331	0.30 258	0.33 363	0.32 279	0.15 131	0.17 231	0.50 392	0.21 321	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

DLNR-FE	10.45 620	12.13 627	19.94 629	106.10 640	23.12 635	0.14 20	0.13 52	3.28 616	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.41 617	0.06 168	0.07 97	0.07 161	40.22 640	0.06 89

DA	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

GGEV	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

castereo++	0.13 66	0.10 94	0.18 54	0.18 60	0.10 78	0.27 317	0.13 52	0.23 79	0.23 162	0.11 31	0.13 54	0.16 150	0.10 53	0.18 85	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 93	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.10 78	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.13 66	0.18 130	0.16 150	0.16 201	0.15 25	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DLNR_Zeroshot_test	10.44 619	12.10 626	19.93 628	106.08 639	23.66 636	0.14 20	0.13 52	3.22 615	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.36 616	0.06 168	0.07 97	0.07 161	39.70 639	0.06 89

MC-Stereo	0.14 93	0.09 52	0.25 120	0.21 214	0.09 34	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 184	0.16 150	0.13 141	0.22 163	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

TANstereo	0.15 126	0.09 52	0.28 148	0.16 10	0.08 12	0.25 283	0.14 77	0.23 79	0.28 226	0.24 210	0.30 256	0.16 150	0.12 108	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 294	0.21 214	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.29 158	0.40 382	0.25 219	0.23 184	0.16 150	0.15 183	0.25 218	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 126	0.08 17	0.23 98	0.15 5	0.09 34	0.23 243	0.16 136	0.25 102	0.23 162	0.17 144	0.21 168	0.16 150	0.14 164	0.22 163	0.13 102	0.29 565	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

MM-Stereo_test3	0.17 159	0.12 210	0.29 158	0.23 327	0.14 306	0.19 130	0.22 377	0.39 294	0.36 330	0.16 129	0.24 198	0.17 160	0.12 108	0.19 108	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.06 89

HART	0.15 126	0.11 168	0.30 165	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 177	0.19 85	0.15 105	0.25 207	0.17 160	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.07 294	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.06 89

testlalala_base	0.20 244	0.13 274	0.35 220	0.25 418	0.15 356	0.25 283	0.16 136	0.34 222	0.17 56	0.19 168	0.26 217	0.17 160	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.39 578	0.09 415	0.07 97	0.05 51	0.45 572	0.08 249

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 52	0.25 120	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.35 317	0.20 173	0.25 207	0.17 160	0.17 231	0.18 85	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DCANet-4	0.19 227	0.10 94	0.52 418	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.36 266	0.39 365	0.29 280	0.30 256	0.17 160	0.22 300	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 94	0.24 107	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.23 79	0.27 211	0.17 144	0.20 156	0.17 160	0.11 82	0.23 173	0.16 191	0.07 80	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

sAnonymous2	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

sCroCo_RVC	0.18 184	0.14 318	0.49 390	0.27 481	0.18 433	0.22 221	0.17 178	0.27 125	0.23 162	0.14 91	0.22 179	0.17 160	0.14 164	0.21 146	0.15 165	0.10 358	0.11 469	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

EAI-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.33 201	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.46 557	0.46 372	0.20 111	0.25 219	0.50 465	0.17 160	0.16 201	0.24 187	0.23 360	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.10 377	0.06 57	0.07 178

AIO-test1	0.19 227	0.14 318	0.41 317	0.27 481	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.39 294	0.36 330	0.17 144	0.26 217	0.18 170	0.13 141	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.06 57	0.09 311

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

LoS	0.14 93	0.08 17	0.27 137	0.16 10	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.26 111	0.26 200	0.15 105	0.18 130	0.18 170	0.13 141	0.22 163	0.14 139	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 274	0.49 390	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.31 443	0.21 146	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 410	0.33 201	0.25 418	0.18 433	0.23 243	0.29 481	0.40 305	0.36 330	0.24 210	0.38 354	0.18 170	0.16 201	0.32 315	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.12 454	0.09 269	0.09 311

AnonymousM	0.17 159	0.19 426	0.24 107	0.18 60	0.10 78	0.18 102	0.17 178	0.30 177	0.23 162	0.26 231	0.20 156	0.18 170	0.14 164	0.19 108	0.14 139	0.09 309	0.06 168	0.38 571	0.15 504	0.06 57	0.05 26

CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.24 107	0.25 418	0.11 125	0.11 5	0.18 222	0.32 200	0.23 162	0.12 49	0.12 41	0.18 170	0.12 108	0.14 11	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.06 89
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
iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.20 173	0.25 207	0.18 170	0.12 108	0.20 125	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

s12784h	0.17 159	0.09 52	0.26 128	0.18 60	0.07 1	0.32 401	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.23 196	0.25 207	0.18 170	0.17 231	0.25 218	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

DCANet	0.18 184	0.13 274	0.40 294	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.23 314	0.20 125	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

csc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 210	0.23 98	0.16 10	0.08 12	0.23 243	0.20 319	0.29 158	0.31 270	0.19 168	0.22 179	0.19 184	0.15 183	0.29 286	0.20 296	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.06 89

tg	0.16 140	0.11 168	0.25 120	0.21 214	0.11 125	0.23 243	0.15 103	0.34 222	0.24 177	0.20 173	0.25 207	0.19 184	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.17 178	0.22 60	0.34 301	0.16 129	0.21 168	0.19 184	0.16 201	0.21 146	0.16 191	0.11 397	0.10 446	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 318	0.28 148	0.21 214	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.23 79	0.24 177	0.17 144	0.21 168	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.14 139	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 52	0.26 128	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.29 245	0.24 210	0.20 156	0.19 184	0.10 53	0.18 85	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

whm_eth	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

MIPNet	0.21 264	0.15 352	0.52 418	0.21 214	0.12 184	0.27 317	0.20 319	0.45 361	0.37 341	0.30 311	0.23 184	0.19 184	0.24 332	0.27 255	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

raftrobust	0.16 140	0.13 274	0.29 158	0.22 276	0.15 356	0.19 130	0.13 52	0.32 200	0.26 200	0.26 231	0.20 156	0.19 184	0.17 231	0.21 146	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

FE-Mocha	0.16 140	0.10 94	0.33 201	0.19 106	0.13 262	0.19 130	0.15 103	0.35 247	0.22 141	0.24 210	0.24 198	0.20 193	0.14 164	0.17 62	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 168	0.36 240	0.18 60	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 230	0.20 193	0.11 82	0.24 187	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 89

rvit_stereo_ft	0.17 159	0.14 318	0.30 165	0.25 418	0.14 306	0.17 80	0.21 350	0.28 144	0.26 200	0.16 129	0.19 139	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.17 222	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.07 178

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.26 200	0.18 162	0.19 139	0.20 193	0.12 108	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

4D-IteraStereo	0.17 159	0.16 377	0.50 401	0.21 214	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.28 144	0.28 226	0.23 196	0.20 156	0.20 193	0.11 82	0.19 108	0.14 139	0.06 31	0.04 2	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.06 89

HHNet	0.22 294	0.12 210	0.52 418	0.18 60	0.18 433	0.20 165	0.20 319	0.34 222	0.31 270	0.32 351	0.59 507	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 432	0.08 220	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.11 402

rafts_anoy	0.18 184	0.15 352	0.35 220	0.22 276	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.23 196	0.25 207	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.12 454	0.09 269	0.08 249

Anonymous3	0.23 311	0.18 410	0.63 465	0.27 481	0.18 433	0.41 477	0.23 402	0.43 344	0.35 317	0.23 196	0.27 224	0.20 193	0.18 256	0.27 255	0.18 245	0.12 435	0.11 469	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.12 425

raft+_RVC	0.18 184	0.14 318	0.32 185	0.21 214	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.38 282	0.34 301	0.21 184	0.28 230	0.20 193	0.15 183	0.24 187	0.19 278	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.08 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 159	0.14 318	0.32 185	0.20 169	0.09 34	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.25 219	0.33 300	0.20 193	0.17 231	0.19 108	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

R-Stereo Train	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

RAFT-Stereo	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 159	0.11 168	0.26 128	0.16 10	0.09 34	0.27 317	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 230	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 341	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.07 178

DFGA-Net	0.23 311	0.24 478	0.49 390	0.22 276	0.15 356	0.25 283	0.17 178	0.39 294	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.21 205	0.17 231	0.59 446	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

FACV-RUCA	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.23 327	0.23 515	0.26 307	0.19 268	0.39 294	0.34 301	0.25 219	0.32 279	0.21 205	0.24 332	0.24 187	0.19 278	0.10 358	0.07 294	0.15 498	0.08 241	0.16 475	0.13 442

Occ-G	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.19 139	0.21 205	0.11 82	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89

testlalala2	0.18 184	0.10 94	0.50 401	0.36 545	0.25 531	0.23 243	0.14 77	0.34 222	0.24 177	0.25 219	0.25 207	0.21 205	0.12 108	0.16 43	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

AE-Stereo	0.17 159	0.11 168	0.31 179	0.24 380	0.14 306	0.23 243	0.18 222	0.34 222	0.29 245	0.15 105	0.25 207	0.21 205	0.13 141	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

Selective-RAFT	0.17 159	0.12 210	0.30 165	0.24 380	0.10 78	0.29 358	0.15 103	0.32 200	0.31 270	0.17 144	0.17 115	0.21 205	0.18 256	0.28 269	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.06 89

IPLGR	0.21 264	0.13 274	0.61 454	0.21 214	0.11 125	0.25 283	0.18 222	0.41 317	0.37 341	0.28 251	0.27 224	0.21 205	0.19 271	0.37 345	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

TRStereo	0.19 227	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.52 448	0.28 226	0.20 173	0.19 139	0.21 205	0.13 141	0.24 187	0.13 102	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.06 57	0.06 89

DRaft	0.24 342	0.10 94	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.28 337	0.23 402	0.33 214	0.39 365	0.38 438	0.61 519	0.21 205	0.41 498	0.48 383	0.42 488	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.08 249

RAFT-345	0.21 264	0.10 94	0.46 368	0.22 276	0.11 125	0.20 165	0.16 136	0.26 111	0.25 191	0.27 241	0.66 530	0.21 205	0.16 201	0.55 418	0.21 321	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

DIP-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.33 201	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.12 26	0.42 331	0.25 191	0.27 241	0.32 279	0.21 205	0.17 231	0.25 218	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.08 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.39 286	0.20 169	0.12 184	0.24 265	0.15 103	0.34 222	0.22 141	0.30 311	0.20 156	0.22 217	0.12 108	0.24 187	0.14 139	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.07 178

StereoVision	0.22 294	0.18 410	0.37 252	0.27 481	0.17 411	0.23 243	0.22 377	0.38 282	0.31 270	0.20 173	0.51 471	0.22 217	0.16 201	0.28 269	0.18 245	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.13 481	0.10 336	0.07 178

anonymousdsp2	0.17 159	0.10 94	0.28 148	0.20 169	0.11 125	0.25 283	0.17 178	0.41 317	0.31 270	0.23 196	0.23 184	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.07 178

TestStereo1	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

SA-5K	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

test_4	0.18 184	0.12 210	0.34 211	0.23 327	0.12 184	0.18 102	0.22 377	0.26 111	0.24 177	0.24 210	0.47 454	0.22 217	0.13 141	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.07 126	0.05 26

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 431	0.23 327	0.15 356	0.25 283	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.33 300	0.22 217	0.15 183	0.26 235	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 94	0.46 368	0.19 106	0.13 262	0.25 283	0.19 268	0.52 448	0.19 85	0.29 280	0.21 168	0.22 217	0.20 280	0.28 269	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.08 196	0.08 249

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 451	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

test-3	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.26 231	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

test_1	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.25 219	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 462	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

NF-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

OCTAStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

RE-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

TVStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

test-1	0.17 159	0.11 168	0.40 294	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.34 222	0.26 200	0.20 173	0.24 198	0.22 217	0.14 164	0.16 43	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.08 249

TestStereo	0.21 264	0.19 426	0.40 294	0.25 418	0.10 78	0.22 221	0.21 350	0.31 189	0.31 270	0.23 196	0.34 310	0.22 217	0.18 256	0.62 464	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.11 384	0.06 89

RALCasStereoNet	0.18 184	0.15 352	0.33 201	0.21 214	0.14 306	0.21 193	0.18 222	0.31 189	0.25 191	0.21 184	0.29 243	0.22 217	0.15 183	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.10 446	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

DN-CSS_ROB	0.22 294	0.25 483	0.47 376	0.24 380	0.14 306	0.25 283	0.12 26	0.40 305	0.33 291	0.29 280	0.42 402	0.22 217	0.20 280	0.33 322	0.19 278	0.07 80	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.07 178

WQFJA1++	0.44 520	0.07 2	0.63 465	0.18 60	0.13 262	0.15 31	0.11 17	0.20 35	0.11 4	2.05 609	0.12 41	0.23 237	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 618	0.07 178

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 318	0.34 211	0.23 327	0.14 306	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.37 341	0.18 162	0.22 179	0.23 237	0.17 231	0.26 235	0.17 222	0.15 492	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

11t1	0.18 184	0.10 94	0.30 165	0.20 169	0.11 125	0.27 317	0.17 178	0.35 247	0.23 162	0.25 219	0.23 184	0.23 237	0.23 314	0.25 218	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

MSKI-zero shot	0.17 159	0.09 52	0.43 340	0.20 169	0.11 125	0.21 193	0.15 103	0.32 200	0.21 128	0.23 196	0.24 198	0.23 237	0.10 53	0.31 308	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

EKT-Stereo	0.38 493	0.12 210	0.38 271	0.42 560	3.88 614	0.21 193	0.17 178	0.35 247	0.28 226	0.20 173	0.20 156	0.23 237	0.15 183	0.28 269	0.16 191	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

MIM_Stereo	0.18 184	0.12 210	0.38 271	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.14 77	0.35 247	0.25 191	0.27 241	0.35 321	0.23 237	0.13 141	0.27 255	0.16 191	0.06 31	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.06 89

DCRE	0.20 244	0.13 274	0.40 294	0.21 214	0.15 356	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.22 190	0.80 551	0.23 237	0.16 201	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.07 294	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DisPM	0.19 227	0.10 94	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.29 245	0.33 363	0.34 310	0.23 237	0.16 201	0.33 322	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.11 402

SA	0.22 294	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.23 402	0.45 361	0.40 382	0.27 241	0.44 426	0.23 237	0.23 314	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

test_3	0.18 184	0.11 168	0.32 185	0.24 380	0.11 125	0.22 221	0.25 441	0.31 189	0.31 270	0.25 219	0.18 130	0.23 237	0.13 141	0.25 218	0.19 278	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

DeepStereo_RVC	0.18 184	0.11 168	0.40 294	0.21 214	0.11 125	0.19 130	0.16 136	0.28 144	0.22 141	0.27 241	0.27 224	0.23 237	0.28 398	0.24 187	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.10 367

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.25 283	0.14 77	0.27 125	0.27 211	0.38 438	1.15 575	0.23 237	0.17 231	0.57 433	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.06 57	0.07 178

SFCPSM	0.22 294	0.10 94	0.51 412	0.21 214	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.55 477	0.39 365	0.29 280	0.32 279	0.23 237	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.08 249

DStereoRT	0.35 471	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.42 484	0.19 268	0.48 393	0.39 365	0.30 311	0.39 367	0.24 250	0.39 489	0.64 472	0.30 424	0.08 220	0.07 294	1.54 613	0.41 580	0.08 196	0.11 402

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 240	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.14 77	0.28 144	0.24 177	0.22 190	0.20 156	0.24 250	0.18 256	0.21 146	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.06 89

LL-Strereo2	0.18 184	0.18 410	0.39 286	0.22 276	0.12 184	0.24 265	0.13 52	0.31 189	0.23 162	0.24 210	0.20 156	0.24 250	0.12 108	0.26 235	0.15 165	0.06 31	0.06 168	0.12 436	0.09 335	0.08 196	0.07 178

UDGNet	0.23 311	0.31 525	0.38 271	0.24 380	0.14 306	0.24 265	0.18 222	0.32 200	0.43 408	0.29 280	0.28 230	0.24 250	0.19 271	0.29 286	0.20 296	0.15 492	0.07 294	0.21 537	0.11 415	0.14 453	0.10 367

PFNet+	0.20 244	0.10 94	0.37 252	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.19 268	0.29 158	0.34 301	0.33 363	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.32 315	0.17 222	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.12 425

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

CRE-IMP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.11 125	0.24 265	0.17 178	0.29 158	0.21 128	0.27 241	0.26 217	0.24 250	0.17 231	0.23 173	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.10 367

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.36 266	0.25 191	0.33 363	0.59 507	0.24 250	0.28 398	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.20 527

rvit_0105_4	0.20 244	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.14 306	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.39 365	0.19 168	0.24 198	0.25 259	0.19 271	0.27 255	0.17 222	0.16 507	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

H2IRNET	0.18 184	0.13 274	0.35 220	0.21 214	0.12 184	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.30 258	0.17 144	0.31 270	0.25 259	0.20 280	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.06 89

MyStereo8	0.22 294	0.15 352	0.63 465	0.21 214	0.17 411	0.31 392	0.16 136	0.36 266	0.32 279	0.28 251	0.36 331	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.28 404	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.12 425

MyStereo05	0.23 311	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.48 393	0.52 496	0.31 329	0.23 184	0.25 259	0.22 300	0.30 301	0.21 321	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

CASS	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.11 125	0.28 337	0.19 268	0.39 294	0.30 258	0.32 351	0.34 310	0.25 259	0.24 332	0.25 218	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 311	0.19 426	0.38 271	0.26 453	0.18 433	0.25 283	0.29 481	0.40 305	0.37 341	0.29 280	0.40 378	0.25 259	0.22 300	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.10 367

dd	0.22 294	0.26 494	0.40 294	0.22 276	0.12 184	0.25 283	0.21 350	0.32 200	0.44 423	0.29 280	0.28 230	0.25 259	0.16 201	0.30 301	0.25 381	0.12 435	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

Patchmatch Stereo++	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 184	0.11 168	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.24 265	0.20 319	0.29 158	0.26 200	0.26 231	0.25 207	0.25 259	0.18 256	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

PSM-adaLoss	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo_v2	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

HUI-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.22 163	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

DEmStereo	0.26 386	0.09 52	0.47 376	0.19 106	0.12 184	0.30 376	0.25 441	0.28 144	0.36 330	0.36 416	0.58 505	0.25 259	0.48 530	0.53 410	0.44 494	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.07 178

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 168	0.34 211	0.29 505	0.12 184	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.32 279	0.25 259	0.15 183	0.24 187	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.09 311

iGMRVC	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

iRAFT	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

RAFT-IKP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

RALAANet	0.19 227	0.18 410	0.37 252	0.23 327	0.14 306	0.23 243	0.13 52	0.37 276	0.29 245	0.28 251	0.26 217	0.25 259	0.15 183	0.26 235	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.06 89

GES	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.14 306	0.27 317	0.19 268	0.49 402	0.33 291	0.30 311	0.36 331	0.25 259	0.23 314	0.29 286	0.22 341	0.10 358	0.08 380	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.11 402

AFF-stereo	0.18 184	0.15 352	0.32 185	0.21 214	0.10 78	0.18 102	0.18 222	0.33 214	0.27 211	0.25 219	0.37 340	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.24 424	0.36 266	0.39 365	0.21 184	0.23 184	0.26 280	0.19 271	0.26 235	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 436	0.12 454	0.10 336	0.09 311

raft_robust	0.22 294	0.17 396	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.23 243	0.22 377	0.49 402	0.48 466	0.32 351	0.32 279	0.26 280	0.23 314	0.53 410	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.06 89

Sa-1000	0.22 294	0.15 352	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.47 380	0.39 365	0.30 311	0.50 465	0.26 280	0.19 271	0.33 322	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

GMOStereo	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

error version	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

test-v	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

LCNet	0.21 264	0.11 168	0.29 158	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.19 268	0.34 222	0.26 200	0.28 251	0.35 321	0.26 280	0.30 427	0.35 337	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.13 435	0.22 541

test-2	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 159	0.10 94	0.40 294	0.20 169	0.11 125	0.20 165	0.15 103	0.36 266	0.30 258	0.23 196	0.21 168	0.26 280	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

IGEV-FE	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

MyStereo04	0.23 311	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.49 402	0.52 496	0.28 251	0.23 184	0.27 289	0.23 314	0.30 301	0.22 341	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

IGEV_Zeroshot_test	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

Any-RAFT	0.17 159	0.08 17	0.31 179	0.19 106	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.42 331	0.30 258	0.24 210	0.27 224	0.27 289	0.16 201	0.21 146	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

RAFT-Test	0.17 159	0.10 94	0.38 271	0.19 106	0.12 184	0.25 283	0.17 178	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.29 243	0.27 289	0.14 164	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

knoymous	0.17 159	0.09 52	0.32 185	0.17 25	0.11 125	0.21 193	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.27 289	0.16 201	0.23 173	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.09 269	0.09 311

ssnet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

AAGNet	0.33 458	0.11 168	0.37 252	0.25 418	0.16 388	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.35 400	0.35 321	0.27 289	0.30 427	0.44 370	2.66 610	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.08 196	0.06 89

ASMatch	0.23 311	0.11 168	0.51 412	0.24 380	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.28 226	0.28 251	0.68 534	0.27 289	0.26 362	0.50 392	0.22 341	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.11 402

PFNet	0.23 311	0.10 94	0.57 438	0.24 380	0.14 306	0.22 221	0.19 268	0.39 294	0.33 291	0.35 400	0.32 279	0.27 289	0.19 271	0.64 472	0.22 341	0.09 309	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.07 178

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.25 441	0.37 276	0.27 211	0.30 311	0.45 437	0.27 289	0.21 287	0.31 308	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.19 517

Gwc-CoAtRS	0.17 159	0.10 94	0.37 252	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.32 200	0.28 226	0.23 196	0.23 184	0.27 289	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

HITNet	0.20 244	0.17 396	0.43 340	0.19 106	0.08 12	0.27 317	0.14 77	0.42 331	0.30 258	0.29 280	0.32 279	0.27 289	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 342	0.18 410	0.61 454	0.25 418	0.11 125	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.43 408	0.33 363	0.43 415	0.27 289	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

FSD					0.24 523	0.27 317	0.27 459	0.31 189	0.29 245	0.26 231	0.27 224	0.28 305	0.27 381	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.25 540

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 98	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 424	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 184	0.28 305	0.49 531	0.26 235	0.18 245	0.09 309	0.08 380	0.18 523	0.13 481	0.17 492	0.17 496

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 396	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.24 265	0.28 475	0.38 282	0.41 394	0.25 219	0.25 207	0.28 305	0.21 287	0.28 269	0.20 296	0.15 492	0.13 498	0.14 483	0.15 504	0.10 336	0.09 311

test_sample4	0.24 342	0.13 274	0.43 340	0.20 169	0.12 184	0.32 401	0.21 350	0.51 429	0.34 301	0.31 329	0.37 340	0.28 305	0.23 314	0.53 410	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

xx1	0.20 244	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.28 305	0.24 332	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

qqq	0.20 244	0.12 210	0.31 179	0.20 169	0.11 125	0.23 243	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.24 210	0.28 230	0.28 305	0.24 332	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

x	0.19 227	0.11 168	0.29 158	0.20 169	0.11 125	0.26 307	0.18 222	0.41 317	0.29 245	0.25 219	0.29 243	0.28 305	0.24 332	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

CrosDoStereo	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

PSM-AAD	0.25 370	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.26 307	0.38 534	0.34 222	0.28 226	0.35 400	0.39 367	0.28 305	0.79 570	0.30 301	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.08 196	0.21 536

DeepStereo_LL	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 503	0.22 276	0.12 184	0.29 358	0.24 424	0.43 344	0.32 279	0.33 363	0.28 230	0.28 305	0.19 271	0.49 388	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.09 269	0.06 89

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 396	0.50 401	0.26 453	0.22 502	0.22 221	0.15 103	0.40 305	0.35 317	0.27 241	0.37 340	0.29 316	0.20 280	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 531	0.12 454	0.13 435	0.13 442

GCST	0.47 528	0.60 575	0.57 438	1.04 599	0.48 572	0.38 459	0.11 17	0.40 305	0.32 279	0.41 472	0.34 310	0.29 316	0.17 231	0.46 376	0.19 278	0.69 591	0.42 586	0.79 595	0.62 598	0.62 582	0.46 581

test_sample5	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.32 351	0.41 386	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

test_sample3	0.23 311	0.12 210	0.43 340	0.19 106	0.12 184	0.32 401	0.20 319	0.50 412	0.34 301	0.31 329	0.33 300	0.29 316	0.22 300	0.53 410	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

test_sample1	0.20 244	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.12 184	0.28 337	0.19 268	0.41 317	0.25 191	0.26 231	0.31 270	0.29 316	0.26 362	0.44 370	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

CoDeX	0.23 311	0.12 210	0.46 368	0.21 214	0.14 306	0.29 358	0.21 350	0.53 459	0.41 394	0.29 280	0.35 321	0.29 316	0.22 300	0.48 383	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

mmm	0.21 264	0.12 210	0.31 179	0.22 276	0.12 184	0.28 337	0.21 350	0.41 317	0.27 211	0.29 280	0.38 354	0.29 316	0.24 332	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.10 336	0.09 311

DualNet	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.33 363	0.43 415	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 377	0.41 317	0.25 418	0.15 356	0.22 221	0.24 424	0.32 200	0.28 226	0.33 363	0.51 471	0.29 316	0.17 231	0.32 315	0.13 102	0.06 31	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.06 89

SST-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.24 177	0.34 383	0.33 300	0.29 316	0.25 353	0.56 429	0.17 222	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 210	0.39 286	0.26 453	0.11 125	0.18 102	0.24 424	0.40 305	0.37 341	0.31 329	0.30 256	0.29 316	0.24 332	0.55 418	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

cross-raft	0.17 159	0.12 210	0.41 317	0.23 327	0.10 78	0.20 165	0.24 424	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.29 316	0.15 183	0.17 62	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

LMCR-Stereo	0.26 386	0.18 410	0.49 390	0.28 502	0.14 306	0.36 445	0.23 402	0.54 467	0.34 301	0.39 453	0.40 378	0.29 316	0.29 413	0.37 345	0.27 400	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.13 435	0.09 311

111	0.20 244	0.17 396	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.24 265	0.17 178	0.41 317	0.45 434	0.23 196	0.29 243	0.29 316	0.21 287	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.08 249

test_xeample	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.33 412	0.23 402	0.55 477	0.38 355	0.32 351	0.45 437	0.29 316	0.26 362	0.57 433	2.24 608	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

FENet	0.21 264	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.26 307	0.17 178	0.41 317	0.35 317	0.30 311	0.31 270	0.29 316	0.23 314	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

test_sample6	0.25 370	0.13 274	0.41 317	0.21 214	0.11 125	0.30 376	0.22 377	0.51 429	0.35 317	0.33 363	0.43 415	0.30 332	0.24 332	0.57 433	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.10 367

test_sample2	0.21 264	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.11 125	0.27 317	0.21 350	0.43 344	0.29 245	0.26 231	0.31 270	0.30 332	0.24 332	0.45 373	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

gcap-zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.36 240	0.20 169	0.12 184	0.26 307	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.26 231	0.20 156	0.30 332	0.14 164	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 318	0.58 443	0.24 380	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.49 402	0.40 382	0.27 241	0.29 243	0.30 332	0.20 280	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

FTStereo	0.28 414	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.21 193	0.53 571	0.34 222	0.26 200	0.38 438	0.95 564	0.30 332	0.56 543	0.32 315	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.19 517

RAFT_R40	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.18 102	0.18 222	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.33 300	0.30 332	0.24 332	0.55 418	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.23 243	0.47 561	0.34 222	0.30 258	0.39 453	0.47 454	0.30 332	0.79 570	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.13 442

222	0.41 506	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.36 445	0.20 319	0.57 502	0.39 365	0.35 400	0.44 426	0.30 332	0.27 381	0.55 418	3.56 613	0.11 397	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

RAFT + AFF	0.27 394	0.23 474	0.50 401	0.25 418	0.17 411	0.30 376	0.33 513	0.52 448	0.40 382	0.28 251	0.30 256	0.30 332	0.31 443	0.62 464	0.24 371	0.09 309	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.11 402

FADNet_RVC	0.30 433	0.28 504	0.83 523	0.23 327	0.15 356	0.30 376	0.17 178	0.49 402	0.37 341	0.30 311	0.38 354	0.30 332	0.27 381	0.52 403	0.31 432	0.14 479	0.14 508	0.14 483	0.16 516	0.21 525	0.23 548

rvit_105_1	0.27 394	0.19 426	0.46 368	0.27 481	0.19 460	0.30 376	0.35 519	0.44 351	0.51 487	0.31 329	0.31 270	0.31 342	0.26 362	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.11 384	0.10 367

SMFormer	0.25 370	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

tta	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

MyStereo06	0.20 244	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.40 305	0.21 128	0.30 311	0.24 198	0.31 342	0.18 256	0.22 163	0.18 245	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

XX-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.83 523	0.26 453	0.17 411	0.23 243	0.13 52	0.40 305	0.18 68	0.20 173	0.41 386	0.31 342	0.10 53	0.32 315	0.12 56	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 410	0.47 376	0.22 276	0.10 78	0.28 337	0.14 77	0.46 372	0.32 279	0.31 329	0.34 310	0.31 342	0.25 353	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.10 336	0.08 249

MLCV	0.22 294	0.16 377	0.44 349	0.21 214	0.08 12	0.29 358	0.19 268	0.38 282	0.37 341	0.38 438	0.44 426	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

BUS	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.43 493	0.17 178	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.32 351	0.20 280	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

IER	0.23 311	0.12 210	0.39 286	0.20 169	0.14 306	0.31 392	0.19 268	0.42 331	0.36 330	0.33 363	0.40 378	0.32 351	0.33 453	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.08 249

NINENet	0.25 370	0.15 352	0.37 252	0.23 327	0.16 388	0.43 493	0.17 178	0.60 526	0.46 452	0.32 351	0.37 340	0.32 351	0.20 280	0.42 364	0.21 321	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.08 241	0.11 384	0.10 367

AASNet	0.27 394	0.19 426	0.49 390	0.26 453	0.17 411	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.48 466	0.35 400	0.40 378	0.32 351	0.25 353	0.28 269	0.34 449	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.13 435	0.11 402

GANet-ADL	0.21 264	0.12 210	0.45 360	0.23 327	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.46 372	0.35 317	0.25 219	0.32 279	0.32 351	0.19 271	0.24 187	0.20 296	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 201	0.34 534	0.16 388	0.27 317	0.18 222	0.43 344	0.35 317	0.30 311	0.35 321	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.10 336	0.09 311

FINET	0.34 466	0.27 501	0.80 513	0.24 380	0.24 523	0.36 445	0.34 515	0.54 467	0.72 551	0.39 453	0.47 454	0.32 351	0.30 427	0.51 397	0.32 437	0.19 535	0.17 537	0.13 457	0.12 454	0.18 506	0.16 484

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 352	0.33 201	0.23 327	0.11 125	0.27 317	0.18 222	0.56 493	0.59 520	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.28 398	0.49 388	0.30 424	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.13 442

riskmin	0.18 184	0.09 52	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.24 265	0.16 136	0.34 222	0.28 226	0.21 184	0.23 184	0.33 358	0.24 332	0.23 173	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.10 336	0.10 367

HBP-ISP	0.33 458	0.30 518	0.72 496	0.22 276	0.16 388	0.32 401	0.22 377	0.54 467	0.44 423	0.41 472	0.49 462	0.33 358	0.38 483	0.73 503	0.25 381	0.18 529	0.19 548	0.24 546	0.20 537	0.16 475	0.13 442

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.29 505	0.12 184	0.23 243	0.14 77	0.38 282	0.31 270	0.34 383	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 493	0.26 394	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

DMCA	0.22 294	0.14 318	0.36 240	0.22 276	0.14 306	0.27 317	0.20 319	0.43 344	0.38 355	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.24 332	0.24 187	0.28 404	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.11 402

FADNet-RVC-Resample	0.29 425	0.25 483	0.93 543	0.26 453	0.16 388	0.32 401	0.21 350	0.47 380	0.39 365	0.35 400	0.38 354	0.33 358	0.27 381	0.53 410	0.24 371	0.10 358	0.10 446	0.14 483	0.13 481	0.13 435	0.16 484

SuperB	0.49 534	0.28 504	2.23 595	0.23 327	0.15 356	0.41 477	0.32 503	0.47 380	0.82 563	0.43 488	0.50 465	0.33 358	0.45 515	0.68 488	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.98 603	0.14 463

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 318	0.95 546	0.21 214	0.27 538	0.20 165	0.19 268	0.48 393	0.25 191	0.26 231	0.55 493	0.34 365	0.18 256	0.25 218	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.12 454	0.12 420	0.12 425

ffm	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

ff1	0.29 425	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

mmx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

xxx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

HH	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

HanStereo	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 410	0.44 349	0.22 276	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.28 251	0.37 340	0.34 365	0.23 314	0.65 479	0.27 400	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

DAS	0.27 394	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.75 512	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

SepStereo	0.26 386	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.64 472	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 318	0.35 220	0.29 505	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.37 276	0.33 291	0.34 383	0.30 256	0.34 365	0.19 271	0.70 493	0.24 371	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

KYRaft	0.22 294	0.10 94	0.30 165	0.23 327	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.35 247	0.24 177	0.35 400	0.54 489	0.34 365	0.26 362	0.29 286	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.08 196	0.31 566

THIR-Stereo	0.29 425	0.12 210	0.41 317	0.19 106	0.11 125	0.28 337	0.72 585	0.32 200	0.35 317	0.37 423	0.65 528	0.34 365	0.50 533	0.57 433	0.45 497	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.07 178

GEStereo_RVC	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.27 481	0.16 388	0.33 412	0.25 441	0.56 493	0.54 505	0.34 383	0.38 354	0.34 365	0.25 353	0.51 397	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.11 402

ICVP	0.23 311	0.13 274	0.44 349	0.26 453	0.14 306	0.29 358	0.25 441	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.43 415	0.35 379	0.25 353	0.26 235	0.23 360	0.12 435	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 449	0.15 352	1.26 575	0.23 327	0.18 433	0.32 401	0.18 222	0.59 517	0.60 524	0.36 416	0.45 437	0.35 379	0.29 413	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.15 475

ADCRef	0.38 493	0.24 478	0.88 535	0.26 453	0.21 486	0.49 520	0.27 459	0.52 448	0.48 466	0.50 517	0.58 505	0.35 379	0.47 524	0.48 383	1.29 588	0.09 309	0.08 380	0.12 436	0.12 454	0.11 384	0.11 402

AdaStereo	0.24 342	0.16 377	0.37 252	0.24 380	0.12 184	0.32 401	0.17 178	0.54 467	0.42 401	0.33 363	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 341	0.14 479	0.06 168	0.13 457	0.08 241	0.11 384	0.08 249
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.
PS-NSSS	0.32 449	0.30 518	0.46 368	0.23 327	0.17 411	0.33 412	0.24 424	0.57 502	0.41 394	0.37 423	0.52 479	0.35 379	0.30 427	0.80 531	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 537	0.15 504	0.15 467	0.13 442

HI	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

CoSv	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

STrans-v2	0.24 342	0.13 274	0.54 425	0.21 214	0.12 184	0.23 243	0.21 350	0.47 380	0.28 226	0.31 329	0.42 402	0.36 384	0.35 466	0.62 464	0.23 360	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 274	0.56 435	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.19 268	0.40 305	0.32 279	0.30 311	0.43 415	0.36 384	0.31 443	0.61 456	0.20 296	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.07 178

MMNet	0.27 394	0.14 318	0.49 390	0.24 380	0.17 411	0.47 509	0.22 377	0.45 361	0.51 487	0.39 453	0.41 386	0.36 384	0.33 453	0.39 352	0.34 449	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

PWCDC_ROB	0.38 493	0.30 518	0.60 451	0.33 532	0.20 478	0.42 484	0.19 268	0.58 511	0.89 572	0.42 482	1.26 579	0.36 384	0.34 462	0.50 392	0.38 462	0.18 529	0.11 469	0.11 398	0.09 335	0.19 513	0.13 442

DualNet (step1)	0.28 414	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.23 543	0.09 415	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

test_sample9	0.42 509	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

test_sample7	0.25 370	0.15 352	0.35 220	0.20 169	0.14 306	0.28 337	0.21 350	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.14 479	0.09 415	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

delet	0.27 394	0.14 318	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 402	0.48 466	0.33 363	0.41 386	0.37 390	0.30 427	0.48 383	0.34 449	0.09 309	0.09 415	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.08 249

UPFNet	0.25 370	0.12 210	0.38 271	0.24 380	0.19 460	0.37 451	0.28 475	0.48 393	0.38 355	0.34 383	0.37 340	0.37 390	0.28 398	0.39 352	0.33 444	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.08 249

MSMDNet	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.09 311

iResNet_ROB	0.25 370	0.19 426	0.40 294	0.20 169	0.12 184	0.30 376	0.16 136	0.55 477	0.53 501	0.38 438	0.43 415	0.37 390	0.26 362	0.38 350	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.09 269	0.09 311

DispNO	0.27 394	0.18 410	0.62 462	0.23 327	0.17 411	0.25 283	0.22 377	0.45 361	0.41 394	0.32 351	0.39 367	0.38 398	0.27 381	0.77 523	0.27 400	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.08 196	0.08 249

SDNR	0.42 509	0.21 452	0.82 520	0.21 214	0.18 433	1.27 592	0.17 178	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.81 552	0.38 398	0.27 381	1.19 578	0.38 462	0.23 543	0.24 566	0.17 515	0.13 481	0.17 492	0.20 527

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

psmg	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.21 214	0.14 306	0.35 440	0.23 402	0.51 429	0.34 301	0.35 400	0.38 354	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

RAFT	0.21 264	0.17 396	0.32 185	0.24 380	0.12 184	0.25 283	0.27 459	0.35 247	0.28 226	0.33 363	0.33 300	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 222	0.08 220	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.10 336	0.06 89

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.19 106	0.13 262	0.26 307	0.16 136	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

xxxx	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.37 451	0.20 319	0.58 511	0.38 355	0.29 280	0.42 402	0.38 398	0.24 332	0.46 376	2.20 606	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

ACVNet	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.27 317	0.23 402	0.39 294	0.44 423	0.28 251	0.41 386	0.38 398	0.26 362	0.27 255	0.32 437	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.07 178

acv_ft	0.25 370	0.13 274	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.21 350	0.45 361	0.44 423	0.38 438	0.41 386	0.38 398	0.27 381	0.27 255	0.35 453	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.07 178

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 352	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.20 319	0.48 393	0.37 341	0.30 311	0.44 426	0.38 398	0.26 362	0.52 403	0.22 341	0.12 435	0.07 294	0.11 398	0.13 481	0.10 336	0.09 311

CFNet	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.22 276	0.14 306	0.33 412	0.14 77	0.51 429	0.45 434	0.30 311	0.40 378	0.38 398	0.27 381	0.76 517	0.25 381	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.08 249

ccs_rob	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.20 169	0.13 262	0.26 307	0.17 178	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

Select-FE	0.23 311	0.14 318	0.78 503	0.22 276	0.18 433	0.22 221	0.13 52	0.43 344	0.26 200	0.28 251	0.33 300	0.39 410	0.29 413	0.27 255	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.13 481	0.08 196	0.12 425

z-ln-s-r	0.32 449	0.21 452	0.82 520	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.26 453	0.43 344	0.50 483	0.32 351	0.60 512	0.39 410	0.29 413	0.73 503	0.66 541	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.08 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 274	0.83 523	0.20 169	0.21 486	0.23 243	0.17 178	0.48 393	0.27 211	0.23 196	0.29 243	0.39 410	0.23 314	0.25 218	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.11 415	0.11 384	0.10 367

1111x	0.32 449	0.11 168	0.40 294	0.22 276	0.11 125	0.32 401	0.26 453	0.59 517	0.43 408	0.31 329	0.41 386	0.39 410	0.28 398	0.76 517	1.37 589	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 274	0.50 401	0.20 169	0.15 356	0.28 337	0.17 178	0.49 402	0.45 434	0.32 351	0.42 402	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 321	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.09 335	0.12 420	0.11 402

ToySt	0.24 342	0.16 377	0.48 385	0.21 214	0.13 262	0.29 358	0.29 481	0.39 294	0.39 365	0.27 241	0.35 321	0.39 410	0.31 443	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

anonymousa	0.23 311	0.11 168	0.50 401	0.21 214	0.16 388	0.31 392	0.20 319	0.36 266	0.35 317	0.32 351	0.50 465	0.39 410	0.26 362	0.22 163	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.07 126	0.08 249

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 318	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.21 350	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.39 367	0.39 410	0.28 398	0.58 440	0.23 360	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.09 311

DSFCA	0.27 394	0.13 274	0.36 240	0.20 169	0.17 411	0.38 459	0.31 497	0.47 380	0.43 408	0.43 488	0.37 340	0.39 410	0.29 413	0.52 403	0.32 437	0.12 435	0.10 446	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

DMCA-RVC	0.27 394	0.21 452	0.61 454	0.28 502	0.17 411	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.35 317	0.40 463	0.37 340	0.39 410	0.36 470	0.43 366	0.30 424	0.13 454	0.10 446	0.15 498	0.11 415	0.13 435	0.10 367

DeepPrunerF	0.44 520	0.29 511	1.29 578	0.33 532	0.30 552	0.35 440	0.36 524	0.62 538	1.15 591	0.40 463	0.44 426	0.39 410	0.41 498	0.80 531	0.52 517	0.18 529	0.14 508	0.23 544	0.21 540	0.17 492	0.17 496

TDLM	0.30 433	0.21 452	0.38 271	0.28 502	0.15 356	0.33 412	0.32 503	0.52 448	0.47 457	0.38 438	0.43 415	0.39 410	0.29 413	0.91 552	0.28 404	0.14 479	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.12 420	0.10 367

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 377	0.34 211	0.18 60	0.15 356	0.33 412	0.16 136	0.46 372	0.35 317	0.29 280	0.35 321	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.22 341	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.14 495	0.13 435	0.12 425

DeepPruner_ROB	0.26 386	0.19 426	0.44 349	0.21 214	0.16 388	0.30 376	0.21 350	0.52 448	0.32 279	0.35 400	0.38 354	0.39 410	0.26 362	0.42 364	0.24 371	0.15 492	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.14 453	0.13 442

iResNetv2_ROB	0.27 394	0.26 494	0.72 496	0.23 327	0.13 262	0.29 358	0.18 222	0.52 448	0.49 475	0.37 423	0.45 437	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.12 420	0.09 311

xyz-stereo	1.40 594	0.10 94	17.09 626	0.18 60	0.07 1	4.78 612	0.18 222	0.29 158	0.34 301	0.36 416	2.81 611	0.40 425	0.29 413	0.56 429	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.06 104	0.06 57	0.05 26

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 377	0.38 271	0.19 106	0.13 262	0.27 317	0.24 424	0.49 402	0.38 355	0.37 423	0.37 340	0.40 425	0.24 332	0.52 403	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.08 249

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 377	0.47 376	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.18 222	0.46 372	0.35 317	0.33 363	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 449	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.09 311

TCMNet	0.33 458	0.23 474	0.72 496	0.29 505	0.30 552	0.40 473	0.28 475	0.50 412	0.47 457	0.37 423	0.45 437	0.40 425	0.29 413	0.60 449	0.39 470	0.14 479	0.13 498	0.15 498	0.14 495	0.17 492	0.15 475

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 360	0.26 453	0.13 262	0.28 337	0.15 103	0.39 294	0.35 317	0.37 423	0.43 415	0.40 425	0.17 231	0.34 328	0.20 296	0.12 435	0.07 294	0.13 457	0.07 161	0.16 475	0.09 311

GwcNet-RSSM	0.26 386	0.17 396	0.46 368	0.21 214	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.44 351	0.42 401	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 362	0.55 418	0.28 404	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

NVstereo2D	0.31 440	0.16 377	0.54 425	0.24 380	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 511	0.56 514	0.28 251	0.38 354	0.40 425	0.30 427	0.71 496	0.28 404	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.10 377	0.19 513	0.16 484

G2L-ROB	0.23 311	0.15 352	0.41 317	0.19 106	0.12 184	0.27 317	0.21 350	0.47 380	0.33 291	0.34 383	0.31 270	0.41 432	0.22 300	0.49 388	0.26 394	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

UGAM	0.26 386	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.25 441	0.32 200	0.41 394	0.31 329	0.42 402	0.41 432	0.22 300	0.92 553	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.14 483	0.12 454	0.10 336	0.07 178

LL-Strereo	0.29 425	0.25 483	0.58 443	0.25 418	0.21 486	0.23 243	0.24 424	0.55 477	0.42 401	0.34 383	0.32 279	0.41 432	0.40 494	0.94 557	0.23 360	0.08 220	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.09 269	0.09 311

iinet-f	0.30 433	0.18 410	1.03 557	0.20 169	0.15 356	0.44 495	0.22 377	0.45 361	0.37 341	0.35 400	0.44 426	0.41 432	0.34 462	0.34 328	0.40 477	0.10 358	0.09 415	0.08 182	0.08 241	0.13 435	0.11 402

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.14 306	0.31 392	0.22 377	0.44 351	0.36 330	0.27 241	0.33 300	0.41 432	0.28 398	0.61 456	0.29 416	0.11 397	0.09 415	0.09 267	0.11 415	0.10 336	0.10 367

HGLStereo	0.27 394	0.14 318	0.46 368	0.24 380	0.21 486	0.33 412	0.23 402	0.50 412	0.42 401	0.35 400	0.48 460	0.41 432	0.33 453	0.45 373	0.33 444	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.12 425

FADNet-RVC	0.31 440	0.35 535	0.78 503	0.25 418	0.20 478	0.33 412	0.20 319	0.49 402	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.41 432	0.29 413	0.63 470	0.31 432	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.15 504	0.19 513	0.19 517

PA-Net	0.37 486	0.28 504	0.83 523	0.31 520	0.28 543	0.39 468	0.42 548	0.51 429	0.55 511	0.34 383	0.42 402	0.41 432	0.36 470	0.79 527	0.49 508	0.12 435	0.23 564	0.16 509	0.23 550	0.12 420	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 394	0.17 396	0.35 220	0.25 418	0.14 306	0.37 451	0.21 350	0.47 380	0.41 394	0.44 495	0.51 471	0.41 432	0.28 398	0.45 373	0.37 460	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 394	0.13 274	0.45 360	0.26 453	0.19 460	0.24 265	0.14 77	0.45 361	0.43 408	0.39 453	0.48 460	0.42 441	0.27 381	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 515	0.16 516	0.16 475	0.20 527

CSP-Net	0.27 394	0.15 352	0.30 165	0.21 214	0.14 306	0.44 495	0.24 424	0.50 412	0.40 382	0.41 472	0.43 415	0.42 441	0.26 362	0.66 483	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.09 311

cf-r	0.24 342	0.15 352	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.22 377	0.42 331	0.40 382	0.30 311	0.42 402	0.42 441	0.26 362	0.43 366	0.25 381	0.11 397	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.08 249

NOSS_ROB	0.31 440	0.20 438	0.35 220	0.24 380	0.16 388	0.32 401	0.19 268	0.52 448	0.48 466	0.33 363	0.36 331	0.42 441	0.28 398	0.93 555	0.24 371	0.19 535	0.20 553	0.24 546	0.22 548	0.17 492	0.17 496

PSMNet-RUCA	0.37 486	0.41 553	0.66 479	0.46 566	0.41 565	0.34 425	0.25 441	0.57 502	0.45 434	0.39 453	0.52 479	0.43 445	0.33 453	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 568	0.21 540	0.31 560	0.22 541

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 433	0.20 438	0.70 492	0.21 214	0.17 411	0.46 503	0.27 459	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.55 493	0.43 445	0.30 427	0.46 376	0.38 462	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.11 384	0.10 367

hknet	0.25 370	0.14 318	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.37 341	0.34 383	0.35 321	0.43 445	0.27 381	0.37 345	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

AACVNet	0.26 386	0.16 377	0.37 252	0.22 276	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.41 317	0.31 270	0.38 438	0.42 402	0.43 445	0.28 398	0.73 503	0.25 381	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.11 402

UNet	0.28 414	0.14 318	0.69 486	0.23 327	0.20 478	0.44 495	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.43 445	0.33 453	0.40 359	0.31 432	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

CFNet-ft	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

FADNet	0.32 449	0.36 538	0.74 501	0.23 327	0.22 502	0.37 451	0.19 268	0.53 459	0.48 466	0.32 351	0.36 331	0.43 445	0.32 450	0.64 472	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 483	0.16 516	0.24 538	0.19 517

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

CVANet_RVC	0.30 433	0.19 426	0.41 317	0.26 453	0.16 388	0.33 412	0.26 453	0.52 448	0.47 457	0.40 463	0.46 447	0.43 445	0.31 443	0.89 548	0.26 394	0.14 479	0.09 415	0.14 483	0.13 481	0.14 453	0.10 367

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 394	0.21 452	0.59 449	0.25 418	0.18 433	0.29 358	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.38 438	0.41 386	0.43 445	0.27 381	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.11 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 440	0.22 465	0.50 401	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.24 424	0.47 380	0.54 505	0.38 438	0.60 512	0.43 445	0.29 413	0.87 543	0.40 477	0.11 397	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

Anonymous_2	0.37 486	0.21 452	0.47 376	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 453	0.38 282	0.29 245	0.33 363	0.30 256	0.44 456	0.38 483	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 574	0.44 576	1.41 613	0.34 564	0.21 536

ADLNet	0.28 414	0.15 352	0.42 327	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.23 402	0.53 459	0.43 408	0.42 482	0.41 386	0.44 456	0.27 381	0.55 418	0.35 453	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.12 425

STTStereo	0.28 414	0.20 438	0.61 454	0.25 418	0.17 411	0.29 358	0.24 424	0.47 380	0.39 365	0.39 453	0.41 386	0.44 456	0.28 398	0.40 359	0.28 404	0.13 454	0.12 486	0.13 457	0.16 516	0.12 420	0.11 402

DRN-Test	0.33 458	0.17 396	0.61 454	0.27 481	0.19 460	0.46 503	0.29 481	0.65 547	0.51 487	0.47 510	0.46 447	0.44 456	0.34 462	0.62 464	0.41 485	0.12 435	0.08 380	0.13 457	0.12 454	0.12 420	0.10 367

w-ln-seven-2	0.36 476	0.29 511	1.06 559	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.30 492	0.50 412	0.54 505	0.45 499	0.55 493	0.45 460	0.41 498	0.62 464	0.49 508	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.11 402

coex_refinement	0.26 386	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.15 356	0.31 392	0.20 319	0.49 402	0.42 401	0.35 400	0.42 402	0.45 460	0.27 381	0.55 418	0.33 444	0.10 358	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.10 336	0.10 367

GASNet	0.36 476	0.46 557	0.88 535	0.34 534	0.23 515	0.35 440	0.22 377	0.60 526	0.53 501	0.40 463	0.37 340	0.45 460	0.30 427	0.79 527	0.35 453	0.15 492	0.10 446	0.14 483	0.14 495	0.22 532	0.12 425

dad	0.28 414	0.31 525	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.30 376	0.20 319	0.33 214	0.49 475	0.44 495	0.44 426	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 535	0.11 415	0.14 453	0.10 367

ADLNet2	0.30 433	0.17 396	0.72 496	0.23 327	0.17 411	0.36 445	0.24 424	0.52 448	0.51 487	0.32 351	0.38 354	0.45 460	0.30 427	0.69 490	0.35 453	0.10 358	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.12 420	0.10 367

Syn2CoEx	0.36 476	0.31 525	0.78 503	0.34 534	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 530	0.49 475	0.42 482	0.56 500	0.45 460	0.44 512	0.69 490	0.38 462	0.17 518	0.14 508	0.15 498	0.12 454	0.13 435	0.12 425

psm_up	0.29 425	0.16 377	0.41 317	0.26 453	0.17 411	0.32 401	0.26 453	0.55 477	0.43 408	0.36 416	0.40 378	0.45 460	0.37 479	0.58 440	0.30 424	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.10 336	0.10 367

CBMV_ROB	0.33 458	0.18 410	0.53 422	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.20 319	0.51 429	0.45 434	0.51 522	0.55 493	0.45 460	0.42 507	0.71 496	0.32 437	0.18 529	0.19 548	0.23 544	0.21 540	0.14 453	0.15 475

SACVNet	0.30 433	0.20 438	0.41 317	0.25 418	0.18 433	0.34 425	0.25 441	0.52 448	0.40 382	0.41 472	0.44 426	0.46 468	0.32 450	0.71 496	0.25 381	0.13 454	0.10 446	0.12 436	0.12 454	0.16 475	0.17 496

ADCP+	0.45 523	0.24 478	1.15 568	0.25 418	0.22 502	0.56 536	0.39 539	0.54 467	0.51 487	0.44 495	0.51 471	0.46 468	0.52 538	0.56 429	1.89 602	0.10 358	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.14 453	0.13 442

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 274	0.52 418	0.20 169	0.14 306	0.26 307	0.13 52	0.34 222	0.34 301	0.41 472	0.33 300	0.47 470	0.29 413	0.30 301	0.22 341	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.12 420	0.15 475

SQANet	0.40 504	0.48 561	0.67 480	0.48 568	0.39 562	0.48 515	0.22 377	0.51 429	0.43 408	0.40 463	0.47 454	0.47 470	0.33 453	0.54 416	0.32 437	0.36 574	0.15 523	0.40 574	0.21 540	0.45 572	0.31 566

ssnet_v2	0.28 414	0.16 377	0.44 349	0.22 276	0.15 356	0.40 473	0.30 492	0.57 502	0.46 452	0.38 438	0.36 331	0.47 470	0.29 413	0.38 350	0.39 470	0.13 454	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.11 402

Consistency-Raft	0.55 547	0.48 561	1.02 555	0.45 564	0.49 573	0.49 520	0.47 561	0.72 567	0.72 551	0.45 499	0.82 554	0.47 470	0.60 550	0.50 392	0.63 536	0.39 578	0.39 584	0.44 576	0.51 588	0.52 576	0.37 572

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 476	0.36 538	0.53 422	0.34 534	0.19 460	0.51 524	0.24 424	0.55 477	0.38 355	0.41 472	0.47 454	0.47 470	0.27 381	0.73 503	0.30 424	0.36 574	0.19 548	0.27 549	0.17 525	0.26 547	0.23 548

RASNet	0.28 414	0.14 318	0.44 349	0.22 276	0.18 433	0.32 401	0.19 268	0.48 393	0.38 355	0.29 280	0.43 415	0.47 470	0.37 479	0.79 527	0.36 459	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.07 178

DStereoO	0.46 525	0.32 530	0.51 412	0.36 545	0.29 551	0.38 459	0.45 554	0.55 477	0.60 524	0.47 510	0.49 462	0.48 476	0.73 567	0.59 446	0.69 544	0.81 598	0.18 543	0.38 571	0.19 535	0.46 574	0.20 527

DDVS	0.25 370	0.15 352	0.39 286	0.24 380	0.17 411	0.34 425	0.21 350	0.41 317	0.30 258	0.33 363	0.41 386	0.48 476	0.21 287	0.52 403	0.27 400	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.14 463

CRFU-Net	0.28 414	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.15 356	0.45 501	0.23 402	0.50 412	0.30 258	0.43 488	0.41 386	0.48 476	0.46 521	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

APVNet	0.36 476	0.20 438	0.70 492	0.26 453	0.22 502	0.52 533	0.35 519	0.61 530	0.44 423	0.38 438	0.52 479	0.48 476	0.38 483	0.84 539	0.46 503	0.13 454	0.14 508	0.15 498	0.16 516	0.16 475	0.15 475

CC-Net-ROB	0.43 514	0.47 559	0.65 474	0.37 552	0.23 515	0.51 524	0.29 481	0.66 553	0.49 475	0.46 503	0.51 471	0.48 476	0.38 483	0.96 561	0.35 453	0.34 572	0.23 564	0.55 582	0.25 557	0.31 560	0.20 527

StereoDRNet	0.32 449	0.22 465	0.61 454	0.27 481	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 530	0.48 466	0.46 503	0.39 367	0.48 476	0.30 427	0.57 433	0.40 477	0.11 397	0.09 415	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.10 367

DStereoSA	0.81 576	0.37 543	1.08 561	0.51 572	0.65 587	0.67 554	1.44 612	0.74 569	1.06 585	0.54 536	1.67 596	0.49 482	1.78 603	0.96 561	1.69 597	0.28 562	0.43 587	0.27 549	0.51 588	0.40 569	0.58 589

zh-mn7	0.46 525	0.45 556	1.48 584	0.25 418	0.19 460	0.44 495	0.29 481	0.56 493	0.82 563	0.65 553	0.96 565	0.49 482	0.38 483	0.88 546	0.63 536	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.13 435	0.14 463

fast-acv-ft	0.31 440	0.20 438	0.81 516	0.24 380	0.18 433	0.46 503	0.27 459	0.41 317	0.49 475	0.39 453	0.55 493	0.49 482	0.35 466	0.37 345	0.38 462	0.11 397	0.11 469	0.11 398	0.12 454	0.12 420	0.09 311

S-Stereo	0.38 493	0.20 438	1.05 558	0.27 481	0.22 502	0.38 459	0.32 503	0.55 477	0.66 538	0.39 453	0.59 507	0.49 482	0.41 498	0.75 512	0.40 477	0.12 435	0.15 523	0.13 457	0.13 481	0.16 475	0.21 536

RTSC	0.39 498	0.28 504	0.78 503	0.27 481	0.18 433	0.49 520	0.22 377	0.59 517	0.84 570	0.55 538	0.53 486	0.49 482	0.36 470	0.67 487	0.82 555	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.17 492	0.17 496

NaN_ROB	0.41 506	0.28 504	0.62 462	0.30 514	0.19 460	0.51 524	0.47 561	0.58 511	0.59 520	0.56 539	0.47 454	0.49 482	0.41 498	1.21 581	0.64 538	0.12 435	0.18 543	0.12 436	0.13 481	0.11 384	0.14 463

MDST_ROB	0.48 531	0.14 318	0.95 546	0.30 514	0.21 486	1.33 595	0.32 503	0.77 572	0.56 514	1.06 584	0.71 539	0.49 482	0.35 466	1.26 584	0.38 462	0.13 454	0.11 469	0.16 509	0.13 481	0.12 420	0.12 425

PSMNet_ROB	0.33 458	0.24 478	0.54 425	0.31 520	0.21 486	0.42 484	0.43 550	0.59 517	0.47 457	0.37 423	0.44 426	0.49 482	0.31 443	0.64 472	0.43 489	0.14 479	0.10 446	0.15 498	0.14 495	0.13 435	0.11 402

Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 511	0.91 539	0.26 453	0.21 486	0.47 509	0.31 497	0.54 467	0.54 505	0.44 495	0.52 479	0.50 490	0.35 466	0.39 352	0.39 470	0.11 397	0.11 469	0.10 342	0.09 335	0.14 453	0.13 442

HSM-Net_RVC	0.27 394	0.11 168	0.42 327	0.19 106	0.11 125	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.43 408	0.40 463	0.43 415	0.50 490	0.26 362	0.76 517	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 514	0.47 559	0.69 486	0.38 554	0.20 478	0.51 524	0.48 565	0.66 553	0.66 538	0.46 503	0.46 447	0.50 490	0.44 512	0.90 551	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.32 566	0.18 531	0.27 552	0.22 541
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
CBMV	0.33 458	0.21 452	0.54 425	0.23 327	0.13 262	0.42 484	0.33 513	0.53 459	0.48 466	0.52 528	0.49 462	0.50 490	0.41 498	0.56 429	0.31 432	0.15 492	0.16 530	0.18 523	0.16 516	0.13 435	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

YMNet_1	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

UGAM-zero	0.23 311	0.10 94	0.54 425	0.19 106	0.13 262	0.21 193	0.14 77	0.44 351	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.51 494	0.33 453	0.65 479	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.06 57	0.07 178

GwcNet	0.35 471	0.23 474	0.88 535	0.25 418	0.24 523	0.48 515	0.27 459	0.55 477	0.57 517	0.38 438	0.52 479	0.51 494	0.32 450	0.60 449	0.41 485	0.13 454	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.13 435	0.14 463

DLCB_ROB	0.28 414	0.16 377	0.34 211	0.27 481	0.16 388	0.38 459	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.46 503	0.46 447	0.51 494	0.33 453	0.53 410	0.33 444	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.09 311

PWC_ROB	0.38 493	0.29 511	0.69 486	0.25 418	0.20 478	0.38 459	0.19 268	0.58 511	0.67 541	0.57 541	0.85 557	0.51 494	0.40 494	0.71 496	0.52 517	0.13 454	0.09 415	0.14 483	0.10 377	0.17 492	0.14 463

zh-sn7	0.48 531	0.51 568	1.43 583	0.29 505	0.20 478	0.47 509	0.39 539	0.57 502	0.62 530	0.52 528	0.81 552	0.52 500	0.56 543	1.05 570	0.87 559	0.12 435	0.13 498	0.13 457	0.13 481	0.17 492	0.16 484

DGSMNet	0.61 557	0.29 511	0.91 539	0.51 572	0.70 589	0.62 549	1.38 611	0.59 517	0.55 511	0.37 423	0.61 519	0.52 500	0.33 453	0.65 479	0.43 489	0.53 581	0.60 602	0.67 587	0.61 597	0.63 583	0.61 596

aanetorigin	0.39 498	0.29 511	1.09 562	0.24 380	0.19 460	0.28 337	0.37 528	0.33 214	0.47 457	0.94 576	0.82 554	0.52 500	0.54 539	0.49 388	0.50 514	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.16 475	0.15 475

ac_64	0.27 394	0.13 274	0.41 317	0.24 380	0.17 411	0.36 445	0.22 377	0.46 372	0.33 291	0.35 400	0.36 331	0.52 500	0.30 427	0.62 464	0.32 437	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

SGM-Forest	0.36 476	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.16 388	0.45 501	0.41 545	0.55 477	0.48 466	0.52 528	0.60 512	0.52 500	0.41 498	0.85 540	0.50 514	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.15 504	0.15 467	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 520	0.40 549	1.09 562	0.25 418	0.18 433	0.61 547	0.34 515	0.56 493	0.93 578	0.43 488	0.96 565	0.53 505	0.39 489	0.94 557	0.59 527	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.14 453	0.13 442

w-ln-seven	0.42 509	0.30 518	1.18 569	0.26 453	0.22 502	0.58 540	0.31 497	0.62 538	0.81 562	0.58 542	0.61 519	0.53 505	0.36 470	0.57 433	0.65 540	0.11 397	0.10 446	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.13 442

Wz-Net-MNSev	0.36 476	0.26 494	0.79 510	0.26 453	0.21 486	0.59 543	0.38 534	0.55 477	0.56 514	0.48 514	0.54 489	0.53 505	0.36 470	0.60 449	0.44 494	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.11 415	0.15 467	0.13 442

hitnet-ft	0.29 425	0.17 396	0.40 294	0.19 106	0.14 306	0.39 468	0.23 402	0.44 351	0.41 394	0.36 416	0.46 447	0.53 505	0.34 462	0.76 517	0.32 437	0.14 479	0.10 446	0.13 457	0.10 377	0.15 467	0.13 442

anonymity	0.56 548	0.54 571	0.70 492	0.47 567	0.61 584	0.56 536	0.43 550	0.69 562	0.49 475	0.63 549	0.55 493	0.54 509	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.55 584	0.53 595	0.50 579	0.54 592	0.51 575	0.56 586

AnyNet_C32	0.51 541	0.40 549	1.10 566	0.29 505	0.28 543	0.59 543	0.58 575	0.54 467	0.60 524	0.62 547	0.66 530	0.54 509	0.54 539	0.78 525	1.74 599	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.20 522	0.20 527

MultiAttention	1.02 587	0.13 274	0.43 340	0.35 543	0.43 568	5.36 613	1.71 613	0.69 562	0.53 501	0.36 416	0.63 525	0.55 511	0.22 300	7.60 621	0.43 489	0.09 309	0.06 168	0.14 483	0.24 552	0.26 547	0.30 563

PAM	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.22 276	0.15 356	0.34 425	0.21 350	0.37 276	0.22 141	0.31 329	0.27 224	0.55 511	0.26 362	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.09 311

ADCL	0.47 528	0.22 465	1.00 552	0.27 481	0.19 460	0.74 561	0.64 580	0.54 467	0.69 546	0.56 539	0.71 539	0.55 511	0.60 550	0.60 449	1.43 590	0.11 397	0.09 415	0.13 457	0.13 481	0.14 453	0.14 463

GANet	0.36 476	0.22 465	0.49 390	0.29 505	0.17 411	0.41 477	0.38 534	0.57 502	0.45 434	0.46 503	0.75 545	0.55 511	0.40 494	0.94 557	0.41 485	0.13 454	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.14 453	0.11 402

PAM_32	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.19 268	0.36 266	0.23 162	0.29 280	0.28 230	0.56 515	0.28 398	0.27 255	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.09 311

CBFPSM	0.27 394	0.16 377	0.67 480	0.20 169	0.14 306	0.38 459	0.25 441	0.40 305	0.36 330	0.33 363	0.36 331	0.56 515	0.38 483	0.32 315	0.38 462	0.08 220	0.08 380	0.07 97	0.08 241	0.09 269	0.11 402

ccnet	0.42 509	0.31 525	0.48 385	0.27 481	0.32 556	0.60 546	0.32 503	0.65 547	0.46 452	0.53 534	0.66 530	0.56 515	0.45 515	0.72 501	0.61 531	0.26 554	0.19 548	0.24 546	0.21 540	0.26 547	0.22 541

NCC-stereo	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484

Abc-Net	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 506	0.50 566	0.48 385	0.44 563	0.39 562	0.46 503	0.32 503	0.50 412	0.43 408	0.45 499	0.52 479	0.57 520	0.36 470	0.48 383	0.33 444	0.33 571	0.21 555	0.55 582	0.25 557	0.37 568	0.32 569

XQC	0.43 514	0.37 543	0.96 548	0.34 534	0.25 531	0.53 534	0.34 515	0.60 526	0.73 554	0.51 522	0.46 447	0.57 520	0.47 524	0.70 493	0.72 546	0.17 518	0.12 486	0.18 523	0.15 504	0.25 540	0.23 548

RYNet	0.37 486	0.18 410	0.59 449	0.25 418	0.28 543	0.61 547	0.32 503	0.59 517	0.59 520	0.41 472	0.38 354	0.57 520	0.39 489	0.87 543	0.53 519	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.18 506	0.18 509

Nwc_Net	0.37 486	0.25 483	0.68 485	0.31 520	0.24 523	0.44 495	0.30 492	0.65 547	0.50 483	0.37 423	0.69 538	0.58 523	0.45 515	0.60 449	0.40 477	0.15 492	0.12 486	0.19 531	0.21 540	0.14 453	0.13 442

XPNet_ROB	0.33 458	0.20 438	0.43 340	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.31 497	0.55 477	0.50 483	0.51 522	0.53 486	0.58 523	0.37 479	0.63 470	0.45 497	0.17 518	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.14 463

UDG	0.40 504	0.46 557	0.49 390	0.40 558	0.35 560	0.47 509	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 453	0.45 437	0.59 525	0.44 512	0.46 376	0.39 470	0.26 554	0.19 548	0.48 578	0.22 548	0.34 564	0.26 557

SHD	0.42 509	0.27 501	0.81 516	0.31 520	0.25 531	0.42 484	0.22 377	0.66 553	0.94 580	0.63 549	0.60 512	0.59 525	0.47 524	0.59 446	0.58 526	0.15 492	0.13 498	0.16 509	0.16 516	0.20 522	0.22 541

DANet	0.35 471	0.23 474	0.60 451	0.36 545	0.22 502	0.39 468	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.52 528	0.50 465	0.59 525	0.41 498	0.76 517	0.49 508	0.13 454	0.11 469	0.14 483	0.12 454	0.17 492	0.15 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 476	0.18 410	0.73 500	0.26 453	0.18 433	0.33 412	0.29 481	0.60 526	0.59 520	0.46 503	0.60 512	0.60 528	0.50 533	0.61 456	0.34 449	0.13 454	0.14 508	0.13 457	0.12 454	0.14 453	0.18 509

RTS	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

RTSA	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

DPSNet	0.47 528	0.24 478	0.93 543	0.27 481	0.20 478	0.75 563	0.57 574	0.84 582	0.79 560	0.47 510	0.51 471	0.60 528	0.69 563	0.87 543	0.71 545	0.16 507	0.13 498	0.12 436	0.10 377	0.25 540	0.21 536

RP	0.35 471	0.22 465	0.51 412	0.31 520	0.24 523	0.37 451	0.28 475	0.50 412	0.58 519	0.40 463	0.63 525	0.61 532	0.47 524	0.61 456	0.39 470	0.16 507	0.15 523	0.17 515	0.15 504	0.17 492	0.17 496

NCCL2	0.35 471	0.26 494	0.49 390	0.36 545	0.22 502	0.41 477	0.41 545	0.53 459	0.42 401	0.47 510	0.46 447	0.61 532	0.39 489	0.55 418	0.37 460	0.16 507	0.13 498	0.21 537	0.21 540	0.16 475	0.16 484

Wz-Net-SNSev	0.43 514	0.41 553	1.27 576	0.30 514	0.21 486	0.44 495	0.41 545	0.61 530	0.65 536	0.46 503	0.65 528	0.62 534	0.39 489	0.74 511	0.59 527	0.12 435	0.11 469	0.12 436	0.13 481	0.16 475	0.14 463

EDNetEfficient	0.63 558	0.37 543	2.40 599	0.26 453	0.25 531	0.38 459	0.49 567	0.41 317	1.06 585	1.38 594	0.87 561	0.62 534	0.95 581	0.65 479	1.65 594	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.19 513	0.17 496

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 541	0.50 566	0.86 532	0.39 556	0.24 523	0.84 571	0.55 572	0.56 493	0.62 530	0.60 544	0.68 534	0.62 534	0.42 507	1.13 576	0.43 489	0.23 543	0.27 570	0.27 549	0.35 572	0.25 540	0.29 562

RGC	0.39 498	0.32 530	0.64 473	0.34 534	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 502	0.53 501	0.45 499	0.64 527	0.62 534	0.45 515	0.72 501	0.39 470	0.15 492	0.15 523	0.21 537	0.20 537	0.18 506	0.19 517

ADCMid	0.49 534	0.34 533	1.13 567	0.26 453	0.21 486	0.51 524	0.37 528	0.57 502	0.54 505	0.75 564	0.66 530	0.62 534	0.64 560	0.64 472	1.68 595	0.13 454	0.12 486	0.17 515	0.17 525	0.20 522	0.17 496

PASM	0.45 523	0.35 535	0.90 538	0.35 543	0.33 557	0.39 468	0.38 534	0.50 412	0.61 528	0.52 528	0.51 471	0.62 534	0.45 515	0.93 555	0.48 506	0.26 554	0.29 574	0.29 561	0.33 570	0.29 558	0.26 557

DISCO	0.32 449	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.48 515	0.25 441	0.50 412	0.57 517	0.37 423	0.45 437	0.62 534	0.36 470	0.64 472	0.49 508	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.12 420	0.11 402

ETE_ROB	0.34 466	0.26 494	0.45 360	0.29 505	0.18 433	0.40 473	0.37 528	0.57 502	0.47 457	0.50 517	0.50 465	0.62 534	0.36 470	0.55 418	0.38 462	0.13 454	0.10 446	0.14 483	0.12 454	0.16 475	0.16 484

LSM	1.64 602	0.40 549	2.56 601	2.02 611	17.61 625	0.51 524	0.52 569	0.61 530	0.76 556	0.82 568	1.11 573	0.63 542	0.54 539	0.75 512	0.49 508	0.16 507	0.24 566	0.18 523	0.21 540	0.25 540	2.42 616

PDISCO_ROB	0.43 514	0.30 518	0.67 480	0.43 561	0.36 561	0.67 554	0.32 503	0.72 567	0.76 556	0.43 488	0.53 486	0.63 542	0.40 494	0.66 483	0.47 505	0.21 540	0.12 486	0.21 537	0.19 535	0.25 540	0.20 527

G-Net	0.46 525	0.25 483	0.86 532	0.34 534	0.28 543	0.90 576	0.35 519	0.47 380	0.45 434	0.68 556	1.22 577	0.64 544	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.16 507	0.14 508	0.17 515	0.13 481	0.22 532	0.19 517

Ntro	0.58 552	0.64 578	0.92 541	0.66 582	0.50 575	0.77 564	0.36 524	0.66 553	0.70 548	0.50 517	0.59 507	0.65 545	0.51 536	0.75 512	0.45 497	0.56 585	0.32 578	0.56 585	0.34 571	0.63 583	0.46 581

AF-Net	0.37 486	0.26 494	0.56 435	0.32 526	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 530	0.64 535	0.42 482	0.68 534	0.65 545	0.49 531	0.57 433	0.44 494	0.15 492	0.11 469	0.19 531	0.14 495	0.15 467	0.13 442

FBW_ROB	0.43 514	0.26 494	0.54 425	0.31 520	0.20 478	0.51 524	0.32 503	0.70 564	0.60 524	0.59 543	0.55 493	0.65 545	0.41 498	1.40 591	0.51 516	0.13 454	0.17 537	0.21 537	0.16 516	0.17 492	0.18 509

CSAN	0.50 537	0.35 535	0.78 503	0.36 545	0.23 515	0.56 536	0.59 577	0.61 530	0.70 548	0.64 551	0.78 549	0.65 545	0.60 550	1.38 590	0.62 533	0.21 540	0.17 537	0.20 535	0.20 537	0.18 506	0.18 509

otaku	0.57 551	0.62 577	0.87 534	0.63 581	0.44 569	0.73 560	0.37 528	0.65 547	0.66 538	0.51 522	0.75 545	0.66 549	0.45 515	0.69 490	0.46 503	0.53 581	0.34 580	0.55 582	0.35 572	0.60 581	0.45 578

ACV-stereo	0.29 425	0.18 410	0.79 510	0.23 327	0.16 388	0.47 509	0.19 268	0.36 266	0.34 301	0.29 280	0.33 300	0.67 550	0.42 507	0.54 416	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.11 402

stereogan	0.37 486	0.17 396	0.65 474	0.27 481	0.22 502	0.62 549	0.26 453	0.59 517	0.63 534	0.43 488	0.60 512	0.67 550	0.42 507	0.68 488	0.35 453	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.12 454	0.19 513	0.17 496

ADCPNet	0.48 531	0.29 511	1.60 588	0.27 481	0.23 515	0.70 559	0.38 534	0.53 459	0.51 487	0.51 522	0.59 507	0.67 550	0.56 543	0.60 449	1.14 577	0.15 492	0.18 543	0.14 483	0.23 550	0.19 513	0.19 517

HSM	0.28 414	0.16 377	0.35 220	0.20 169	0.15 356	0.33 412	0.19 268	0.53 459	0.37 341	0.36 416	0.38 354	0.67 550	0.31 443	0.89 548	0.23 360	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.08 249

WZ-Net	0.52 545	0.38 547	1.90 592	0.30 514	0.24 523	0.57 539	0.48 565	0.62 538	0.78 559	0.50 517	0.71 539	0.68 554	0.54 539	0.98 565	0.84 556	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.19 513	0.20 527

ADCS	0.58 552	0.40 549	1.35 581	0.29 505	0.24 523	0.55 535	0.45 554	0.67 558	0.83 567	0.76 565	0.71 539	0.68 554	0.60 550	0.76 517	2.23 607	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.17 525	0.22 532	0.22 541

MFMNet_re	0.72 567	0.76 584	0.99 551	0.62 580	0.70 589	0.77 564	0.67 581	0.75 570	0.83 567	0.78 567	0.86 558	0.69 556	0.78 569	0.71 496	0.61 531	0.66 590	0.59 601	0.61 586	0.58 596	0.68 589	0.71 600

DispFullNet	0.66 561	0.89 591	1.59 587	0.77 588	1.21 606	0.51 524	0.23 402	0.59 517	0.72 551	0.69 558	0.61 519	0.69 556	0.91 580	0.79 527	0.48 506	0.27 559	0.12 486	0.73 590	0.30 569	0.65 586	0.40 575

LALA_ROB	0.36 476	0.25 483	0.46 368	0.30 514	0.21 486	0.47 509	0.39 539	0.61 530	0.51 487	0.52 528	0.51 471	0.69 556	0.36 470	0.50 392	0.43 489	0.17 518	0.11 469	0.16 509	0.14 495	0.17 492	0.15 475

Wz-Net-TNSev	0.51 541	0.58 573	1.61 590	0.25 418	0.21 486	0.65 551	0.45 554	0.63 545	0.69 546	0.51 522	0.54 489	0.71 559	0.60 550	1.00 566	0.77 550	0.15 492	0.15 523	0.13 457	0.15 504	0.21 525	0.20 527

psmorigin	0.50 537	0.25 483	3.03 604	0.24 380	0.19 460	0.38 459	0.22 377	0.50 412	0.44 423	0.64 551	0.68 534	0.71 559	0.51 536	0.85 540	0.45 497	0.14 479	0.17 537	0.13 457	0.14 495	0.16 475	0.21 536

edge stereo	0.39 498	0.22 465	0.81 516	0.27 481	0.22 502	0.37 451	0.24 424	0.56 493	0.54 505	0.53 534	0.60 512	0.71 559	0.50 533	0.78 525	0.40 477	0.16 507	0.14 508	0.19 531	0.14 495	0.16 475	0.17 496

AnyNet_C01	0.65 560	0.58 573	2.60 602	0.32 526	0.26 536	0.88 574	0.61 578	0.63 545	0.62 530	0.68 556	0.96 565	0.76 562	0.60 550	0.96 561	1.43 590	0.16 507	0.16 530	0.17 515	0.17 525	0.23 535	0.23 548

PVD	0.58 552	0.34 533	0.84 528	0.39 556	0.31 555	0.59 543	0.47 561	0.80 577	1.25 592	0.92 574	1.09 571	0.79 563	0.82 574	0.85 540	0.76 547	0.21 540	0.18 543	0.22 543	0.18 531	0.27 552	0.35 571

RainbowNet	0.72 567	0.89 591	1.02 555	0.82 589	0.63 586	0.78 567	0.52 569	0.81 579	0.93 578	0.60 544	0.79 550	0.80 564	0.60 550	0.80 531	0.57 521	0.78 596	0.55 598	0.78 593	0.49 585	0.76 592	0.58 589

EDNetEfficientorigin	7.51 616	0.52 570	140.47 640	0.25 418	0.17 411	0.42 484	0.29 481	0.47 380	1.03 582	1.28 591	1.02 569	0.83 565	0.84 576	0.75 512	0.99 567	0.10 358	0.09 415	0.12 436	0.10 377	0.21 525	0.22 541

MFN_U_SF_RVC	0.56 548	0.51 568	1.19 570	0.38 554	0.22 502	0.69 556	0.27 459	0.80 577	0.67 541	0.73 560	0.74 544	0.87 566	0.61 559	0.81 534	0.76 547	0.29 565	0.27 570	0.32 566	0.37 576	0.32 563	0.31 566

MADNet+	1.01 585	1.16 603	4.72 609	0.70 585	0.47 571	1.24 591	0.96 600	0.97 589	0.89 572	0.65 553	0.77 548	0.87 566	0.85 578	2.09 604	1.68 595	0.38 577	0.39 584	0.31 565	0.27 565	0.43 570	0.39 574

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 563	0.64 578	1.06 559	0.45 564	0.27 538	1.40 599	0.58 575	0.78 573	0.92 576	0.84 569	0.86 558	0.88 568	0.68 562	1.33 589	0.68 543	0.37 576	0.29 574	0.34 569	0.36 575	0.43 570	0.37 572

SAMSARA	0.56 548	0.39 548	0.80 513	0.60 579	0.46 570	1.00 580	1.23 610	0.67 558	0.68 544	0.71 559	0.54 489	0.89 569	0.57 546	0.81 534	0.62 533	0.19 535	0.22 559	0.18 523	0.18 531	0.27 552	0.25 555

SANet	0.53 546	0.28 504	0.96 548	0.26 453	0.15 356	0.69 556	0.44 553	0.67 558	1.34 595	0.67 555	0.98 568	0.94 570	0.71 565	0.89 548	0.76 547	0.14 479	0.12 486	0.12 436	0.11 415	0.17 492	0.16 484

SPS-STEREO	0.69 564	0.61 576	0.98 550	0.52 575	0.57 581	0.74 561	0.50 568	0.78 573	0.62 530	0.95 578	0.86 558	0.94 570	0.70 564	1.01 567	0.87 559	0.58 587	0.51 592	0.50 579	0.50 587	0.55 578	0.58 589
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 567	0.81 586	1.33 580	0.72 586	0.50 575	0.80 569	0.31 497	0.71 566	0.80 561	0.50 517	0.72 543	0.95 572	0.43 511	0.96 561	1.20 585	1.13 610	0.21 555	0.76 592	0.45 581	0.65 586	0.46 581

coex-ft	3.44 610	0.73 583	48.55 638	0.24 380	0.19 460	0.50 523	0.43 550	0.47 380	2.40 606	7.03 620	1.20 576	0.97 573	2.23 608	0.73 503	1.92 603	0.12 435	0.15 523	0.14 483	0.12 454	0.21 525	0.43 577

MSAF-DinoV2	0.76 573	0.44 555	1.98 593	0.49 571	0.16 388	0.58 540	0.31 497	0.81 579	0.83 567	0.41 472	0.52 479	0.98 574	0.58 547	4.97 617	1.03 569	0.11 397	0.07 294	0.10 342	0.24 552	0.27 552	0.26 557

NVStereoNet_ROB	0.67 562	0.49 565	0.83 523	0.48 568	0.40 564	0.51 524	0.46 557	0.70 564	0.77 558	0.84 569	1.72 597	1.02 575	0.83 575	1.23 582	0.79 553	0.32 570	0.38 583	0.40 574	0.46 582	0.36 567	0.41 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 577	0.66 580	0.80 513	0.53 576	0.50 575	1.23 590	0.55 572	0.94 587	1.32 594	0.89 571	1.32 581	1.04 576	2.32 610	1.29 587	1.14 577	0.31 569	0.35 581	0.30 563	0.39 579	0.34 564	0.60 592

SGM_RVC	0.50 537	0.19 426	0.50 401	0.25 418	0.15 356	0.69 556	0.39 539	0.68 561	0.82 563	0.95 578	0.84 556	1.13 577	0.76 568	1.16 577	0.60 530	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.16 516	0.16 475	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

IMH-64	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

test_sample8	0.49 534	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.55 477	0.34 301	0.62 547	0.38 354	1.15 580	0.67 561	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

ELAS	0.74 571	0.36 538	0.85 531	0.36 545	0.33 557	1.36 596	0.77 590	0.93 586	0.92 576	1.41 597	1.53 591	1.16 581	1.17 589	0.95 560	1.03 569	0.26 554	0.25 568	0.28 557	0.28 568	0.31 560	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.74 571	0.36 538	1.00 552	0.37 552	0.33 557	0.88 574	0.93 599	0.83 581	1.08 587	1.35 593	1.33 583	1.24 582	1.33 597	1.06 571	0.95 565	0.27 559	0.25 568	0.29 561	0.27 565	0.30 559	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 583	1.17 604	1.70 591	0.91 592	0.41 565	1.19 588	0.92 598	1.10 590	1.14 590	1.16 589	1.14 574	1.25 583	0.88 579	1.75 600	1.04 571	0.87 601	0.50 590	0.87 596	0.53 591	0.96 602	0.52 584

WCMA_ROB	0.51 541	0.21 452	0.65 474	0.25 418	0.21 486	0.58 540	0.32 503	0.54 467	0.55 511	0.95 578	1.40 584	1.28 584	0.81 573	0.73 503	0.62 533	0.18 529	0.15 523	0.15 498	0.15 504	0.19 513	0.19 517

SGM+DAISY	0.87 578	0.66 580	1.30 579	0.51 572	0.60 583	1.03 581	0.84 596	0.76 571	0.73 554	1.39 595	1.51 590	1.31 585	1.22 591	1.11 573	1.08 572	0.57 586	0.53 595	0.51 581	0.51 588	0.54 577	0.61 596

ACVNet_1	0.72 567	0.81 586	1.37 582	0.72 586	0.53 579	0.77 564	0.42 548	0.85 585	0.90 574	0.74 563	0.75 545	1.32 586	0.72 566	1.02 568	0.55 520	0.54 583	0.31 577	0.71 589	0.35 572	0.64 585	0.45 578

IMH	1.05 588	0.95 596	1.00 552	1.01 596	0.78 594	1.11 583	0.68 582	1.38 596	1.43 598	1.00 581	1.72 597	1.43 587	1.14 586	1.73 599	0.89 561	1.09 607	0.55 598	0.99 600	0.57 595	0.87 597	0.62 598

WAO-7	1.01 585	0.89 591	0.93 543	0.83 591	0.66 588	1.18 586	0.81 594	1.40 597	1.57 600	1.11 587	1.76 599	1.45 588	1.19 590	1.50 593	1.14 577	0.61 588	0.62 605	0.70 588	0.68 600	0.66 588	0.60 592

ACVNet_2	0.89 579	0.87 590	1.25 574	0.82 589	0.62 585	0.97 579	0.62 579	1.14 592	1.42 597	1.00 581	1.40 584	1.47 589	0.84 576	1.11 573	0.66 541	0.61 588	0.43 587	0.78 593	0.49 585	0.75 591	0.52 584

MonStereo1	0.93 582	0.56 572	0.82 520	0.69 583	0.58 582	1.37 597	0.35 519	0.94 587	1.25 592	0.93 575	1.90 600	1.52 590	2.10 607	1.27 585	0.77 550	0.69 591	0.33 579	0.75 591	0.47 584	0.70 590	0.57 588

WAO-6	1.07 589	0.93 595	0.92 541	0.96 593	0.78 594	1.28 593	0.75 587	1.34 595	2.00 604	1.02 583	1.54 592	1.59 591	1.22 591	1.31 588	1.14 577	0.78 596	0.55 598	1.02 602	0.75 604	0.83 593	0.69 599

MeshStereo	0.58 552	0.27 501	0.67 480	0.22 276	0.17 411	0.66 553	0.37 528	0.78 573	0.61 528	1.47 605	1.30 580	1.65 592	0.79 570	1.12 575	0.59 527	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.14 495	0.17 492	0.14 463
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
JetBlue	1.14 591	0.76 584	2.36 597	0.59 578	0.75 591	3.04 610	1.78 614	1.11 591	0.90 574	0.94 576	1.10 572	1.66 593	1.28 595	2.09 604	1.72 598	0.43 580	0.36 582	0.38 571	0.38 578	0.58 580	0.56 586

FCDSN-DC	0.63 558	0.31 525	0.61 454	0.36 545	0.30 552	0.65 551	0.37 528	0.66 553	0.68 544	1.14 588	1.54 592	1.71 594	1.26 593	0.92 553	0.64 538	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.27 552	0.27 561
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 556	0.33 532	0.61 454	0.30 514	0.25 531	0.86 573	0.35 519	0.55 477	0.67 541	1.10 586	1.49 589	1.76 595	0.97 584	0.88 546	0.49 508	0.23 543	0.21 555	0.27 549	0.27 565	0.25 540	0.24 553

LVE	1.13 590	1.02 597	1.28 577	1.01 596	0.80 597	1.29 594	0.81 594	1.47 600	1.96 602	1.07 585	1.90 600	1.90 596	1.01 585	1.48 592	0.91 562	0.93 604	0.61 604	0.94 597	0.69 601	0.87 597	0.75 604

FC-DCNN	0.70 565	0.30 518	0.69 486	0.32 526	0.27 538	0.81 570	0.39 539	0.79 576	0.82 563	1.41 597	1.58 594	1.98 597	1.26 593	1.02 568	0.77 550	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.26 557

LE_ROB	1.76 603	0.20 438	2.68 603	0.48 568	0.52 578	0.78 567	0.96 600	0.84 582	6.61 619	7.40 621	2.08 605	2.08 598	4.83 615	1.27 585	3.79 614	0.10 358	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.11 384	0.10 367

FC-DCNN v2	0.71 566	0.30 518	0.67 480	0.32 526	0.27 538	0.84 571	0.39 539	0.84 582	0.85 571	1.44 601	1.64 595	2.09 599	1.28 595	1.06 571	0.80 554	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.25 555

WAO-8	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

Venus	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

Dean	1.17 592	1.04 599	1.49 586	1.03 598	0.78 594	1.20 589	0.77 590	1.48 601	1.96 602	1.28 591	1.99 603	2.15 600	1.14 586	1.25 583	1.00 568	0.81 598	0.60 602	1.01 601	0.69 601	0.92 601	0.74 603

JetRed	2.30 608	2.64 613	6.12 611	1.12 603	1.38 609	5.85 616	3.29 616	1.99 609	1.67 601	1.98 608	1.95 602	2.16 603	1.60 602	2.48 608	4.10 615	1.05 605	1.60 613	1.09 603	1.01 611	1.67 611	1.28 612

MADNet++	2.26 607	1.80 611	2.06 594	2.13 613	1.97 611	2.61 609	1.79 615	2.38 612	2.16 605	2.75 613	2.65 610	2.38 604	2.43 611	3.17 610	3.21 611	2.17 615	1.95 616	1.94 615	1.63 614	2.06 612	2.01 615

notaker	1.45 597	1.34 607	1.48 584	1.40 607	1.07 604	1.18 586	0.85 597	1.48 601	1.40 596	1.51 606	3.46 613	2.40 605	1.81 604	1.76 601	1.45 593	1.11 608	0.69 610	1.38 610	0.87 607	1.31 608	0.97 608

pmcnn	0.50 537	0.20 438	0.78 503	0.24 380	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 429	0.50 483	0.54 536	1.23 578	2.52 606	0.37 479	0.77 523	0.95 565	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.10 336	0.08 249

UNDER WATER-64	1.55 600	1.19 605	2.52 600	1.31 605	0.95 602	2.12 605	1.21 609	1.45 599	3.19 608	1.43 600	1.32 581	2.64 607	2.04 606	1.63 596	1.83 600	1.11 608	0.67 609	1.28 608	0.92 608	1.19 604	1.02 609

TorneroNet-64	1.43 596	1.03 598	1.20 571	1.10 600	0.86 600	2.26 607	0.73 586	1.84 606	3.84 614	1.25 590	2.25 608	2.69 608	1.42 598	1.76 601	1.43 590	0.76 595	0.50 590	1.09 603	0.66 599	1.23 606	0.76 605

UNDER WATER	1.59 601	1.22 606	2.36 597	1.38 606	1.03 603	1.67 602	1.10 606	1.54 604	3.63 610	1.44 601	1.47 588	2.85 609	2.25 609	1.67 597	1.94 604	1.06 606	0.62 605	1.31 609	0.93 609	1.21 605	1.02 609

KSHMR	1.89 605	1.36 608	1.60 588	1.47 609	1.22 607	1.38 598	1.06 604	1.79 605	5.97 618	1.42 599	5.65 618	2.98 610	1.14 586	2.23 607	1.20 585	1.27 611	1.12 612	1.46 612	1.10 612	1.32 609	1.15 611

ktn	1.77 604	1.36 608	1.22 572	1.43 608	1.14 605	1.52 600	1.08 605	1.51 603	3.96 615	2.77 614	4.69 615	3.35 611	1.46 601	1.69 598	1.25 587	1.43 612	0.77 611	1.45 611	0.99 610	1.32 609	0.96 607

MANE	1.41 595	0.36 538	0.74 501	0.43 561	0.41 565	2.16 606	0.80 592	2.39 613	3.38 609	2.22 610	3.06 612	3.54 612	2.73 613	2.15 606	1.94 604	0.28 562	0.27 570	0.30 563	0.46 582	0.28 557	0.34 570

TorneroNet	2.22 606	1.08 600	1.24 573	1.14 604	0.90 601	5.58 614	0.80 592	2.12 611	8.69 620	2.58 612	5.42 617	3.88 613	1.97 605	1.78 603	1.87 601	0.86 600	0.54 597	1.15 607	0.74 603	1.23 606	0.85 606

tt	4.71 613	0.10 94	3.94 605	2.06 612	1.53 610	10.14 622	16.88 623	9.27 624	4.98 616	1.39 595	1.02 569	4.68 614	4.90 616	3.35 613	5.86 619	5.76 622	9.15 627	2.24 618	2.53 617	3.10 614	1.32 613

DPSimNet_ROB	4.34 612	4.23 614	6.89 613	3.67 614	3.68 612	4.75 611	5.21 619	2.67 614	3.68 611	5.82 619	3.95 614	5.57 615	6.72 619	3.46 614	4.48 616	4.05 621	2.88 619	4.68 621	3.12 621	3.69 615	3.62 619

DGTPSM_ROB	8.34 617	5.10 615	10.37 623	5.31 616	10.18 618	8.33 618	23.60 628	6.06 620	13.41 627	4.90 615	10.87 625	5.65 616	10.44 622	6.17 618	12.59 623	3.74 619	7.55 622	3.69 619	7.26 624	4.14 617	7.46 621

DPSMNet_ROB	8.40 618	5.11 616	10.49 624	5.58 617	10.25 619	8.34 619	23.62 629	6.07 621	13.45 628	4.93 616	10.88 626	5.66 617	10.44 622	6.24 619	12.64 624	3.98 620	7.61 623	3.76 620	7.30 625	4.20 618	7.51 622

HanzoNet	2.97 609	1.69 610	2.29 596	1.74 610	1.33 608	1.53 601	1.03 603	1.99 609	2.64 607	5.51 618	5.16 616	5.90 618	6.82 620	4.32 616	3.29 612	3.16 618	2.02 618	1.92 614	2.87 619	2.24 613	1.89 614

SGM-ForestM	1.36 593	0.28 504	0.79 510	0.26 453	0.16 388	2.26 607	1.00 602	1.42 598	1.46 599	2.38 611	2.05 604	5.95 619	2.66 612	2.95 609	2.46 609	0.17 518	0.18 543	0.18 523	0.18 531	0.15 467	0.18 509

TCMNet-wrong-test	4.29 611	5.57 618	4.65 606	11.33 622	10.39 620	5.73 615	4.48 618	4.13 617	1.02 581	1.91 607	2.39 609	6.16 620	3.62 614	3.84 615	4.50 617	1.99 614	0.47 589	1.97 616	1.69 615	5.69 620	4.31 620

USTest	6.88 615	5.23 617	5.63 610	7.22 618	7.29 615	14.34 624	22.76 624	8.48 622	9.32 621	5.42 617	6.39 619	6.29 621	6.64 618	6.92 620	8.62 622	1.94 613	3.29 620	2.16 617	2.55 618	3.85 616	3.29 618

LRCNet_RVC	10.90 621	14.34 629	9.35 614	15.35 623	8.04 617	1.08 582	0.34 515	8.78 623	0.70 548	12.63 629	16.05 629	9.85 622	6.54 617	8.57 623	6.34 620	20.27 636	5.40 621	23.70 634	21.88 635	14.87 627	13.83 629

Anonymous_1	16.62 628	9.35 620	9.84 615	10.66 619	14.64 623	18.66 629	27.12 630	12.64 628	13.51 629	10.76 628	10.30 624	10.13 623	10.60 624	11.06 628	12.74 625	15.87 635	7.74 624	16.92 632	43.48 638	58.66 641	7.68 623

xxxxx1	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

tt_ll	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

ff	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

DPSM_ROB	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

DPSM	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

BEATNet-Init1	4.73 614	2.61 612	13.29 625	0.58 577	0.53 579	10.12 621	3.33 617	4.83 618	5.01 617	8.75 622	8.51 620	14.08 629	7.60 621	7.70 622	5.34 618	0.28 562	0.28 573	0.34 569	0.37 576	0.57 579	0.45 578

HaxPig	17.72 629	20.22 638	19.73 627	16.53 624	16.51 624	9.27 620	9.33 620	14.34 631	13.27 626	18.65 630	18.70 630	17.35 630	16.77 631	17.04 631	16.45 631	22.05 637	20.89 637	22.27 633	21.53 634	21.29 634	22.13 638

PML	16.10 627	12.82 628	6.78 612	5.23 615	7.76 616	33.92 634	66.56 641	5.30 619	10.28 622	26.12 640	68.59 641	20.51 631	13.49 630	10.06 624	6.78 621	5.96 623	2.00 617	6.04 625	2.18 616	8.96 623	2.60 617

MEDIAN_ROB	21.21 630	24.62 639	23.47 636	19.58 625	19.65 629	13.22 623	10.96 621	17.88 632	17.00 632	22.14 639	22.02 632	20.86 632	20.36 632	21.06 632	19.71 632	25.63 638	24.13 638	26.21 635	25.20 636	25.17 635	25.38 639

RAFT-FEzeroshot	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

RAFT-FE	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

FlowAnything	23.14 634	19.87 633	20.79 633	22.50 632	22.74 631	38.39 637	55.46 636	26.89 638	28.72 640	20.77 638	22.29 637	22.07 635	22.72 633	23.99 633	27.41 639	13.60 632	16.55 636	12.15 629	14.36 631	15.97 631	15.52 630

CasAABBNet	23.10 631	19.86 632	20.64 632	22.47 629	22.73 630	38.41 638	55.50 638	26.89 638	28.70 639	20.61 636	22.15 635	22.08 636	22.75 636	23.99 633	27.36 635	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.27 627	15.95 628	15.53 631

Selective-RAFT-Error	23.16 635	19.93 636	20.87 634	22.54 633	22.81 634	38.52 640	55.47 637	27.01 641	28.83 641	20.66 637	22.25 636	22.09 637	22.80 638	24.09 637	27.36 635	13.61 633	16.48 632	12.15 629	14.28 628	15.99 632	15.57 634

LSM0	24.24 636	19.98 637	22.32 635	24.22 634	40.14 640	38.48 639	55.20 635	26.95 640	28.57 636	20.49 633	21.83 631	22.26 638	22.75 636	24.22 638	27.30 634	13.66 634	16.32 631	12.19 631	14.15 626	16.10 633	17.66 635

AVERAGE_ROB	25.43 637	29.06 640	27.24 637	24.63 635	24.20 637	17.73 628	12.61 622	22.29 635	21.39 635	26.79 641	26.16 640	25.20 639	24.64 641	25.07 639	23.53 633	29.96 639	28.40 639	30.60 636	29.58 637	29.72 636	29.84 640

RSGM-EC	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

acva	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

test_example2	101.33 640	108.28 641	68.15 639	98.43 638	106.93 641	89.75 641	102.43 642	36.80 642	97.65 642	129.04 642	130.15 642	65.26 642	66.62 642	92.11 642	80.24 642	144.10 642	199.48 642	81.81 642	103.01 642	125.01 642	101.27 641

ccccc		256.29 642		354.40 641	364.36 642	149.10 642		152.89 643		153.93 643		164.00 643		268.02 643		390.55 643	349.22 643	244.59 643	219.82 643	412.30 643

ASD4		6.65 619

Low-res two-view benchmark