Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 18	0.08 25	0.17 239	0.05 1	0.07 27	0.11 55	0.09 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 22	0.05 16	0.09 38	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.05 133

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 25	0.13 10	0.05 1	0.09 96	0.13 126	0.06 1	0.09 28	0.05 2	0.05 7	0.06 22	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

BPD-Stereo	0.07 3	0.04 1	0.08 25	0.15 84	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.07 2	0.10 41	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 47	0.07 3	0.09 55	0.04 6	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

Pro-Stereo	0.07 3	0.05 18	0.08 25	0.15 84	0.08 147	0.08 55	0.12 82	0.07 2	0.08 13	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.05 16	0.09 38	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

MatchStereo	0.07 3	0.04 1	0.08 25	0.14 41	0.06 14	0.05 3	0.12 82	0.12 55	0.09 28	0.07 45	0.07 44	0.04 1	0.04 1	0.09 38	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.05 133

BridgeDepth_RVC	0.07 3	0.04 1	0.09 80	0.11 1	0.05 1	0.10 143	0.10 31	0.14 91	0.09 28	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.08 168	0.07 3	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.04 1	0.04 40	0.05 112	0.04 34
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 3	0.07 150	0.08 25	0.15 84	0.06 14	0.11 185	0.10 31	0.11 35	0.11 68	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.05 16	0.10 77	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 3	0.07 150	0.08 25	0.18 321	0.06 14	0.07 27	0.11 55	0.10 19	0.06 4	0.04 1	0.07 44	0.10 188	0.09 196	0.08 17	0.08 14	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 3	0.06 71	0.06 1	0.15 84	0.05 1	0.08 55	0.10 31	0.15 123	0.15 178	0.05 2	0.06 13	0.05 3	0.06 47	0.07 3	0.09 55	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 3	0.05 18	0.07 5	0.16 162	0.06 14	0.07 27	0.11 55	0.10 19	0.08 13	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.07 126	0.09 38	0.09 55	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 3	0.06 71	0.06 1	0.15 84	0.05 1	0.08 55	0.10 31	0.15 123	0.15 178	0.05 2	0.06 13	0.05 3	0.06 47	0.07 3	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 3	0.04 1	0.09 80	0.13 10	0.06 14	0.06 10	0.08 7	0.12 55	0.07 9	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.06 47	0.09 38	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 112	0.05 133

Replicate-Monster	0.07 3	0.05 18	0.09 80	0.14 41	0.06 14	0.09 96	0.09 18	0.14 91	0.12 99	0.05 2	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.08 17	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 34

AdaDepth	0.07 3	0.06 71	0.07 5	0.18 321	0.06 14	0.11 185	0.11 55	0.10 19	0.08 13	0.06 12	0.05 7	0.07 81	0.06 47	0.09 38	0.10 131	0.04 6	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.04 34

asda	0.07 3	0.08 271	0.08 25	0.16 162	0.07 76	0.06 10	0.10 31	0.16 152	0.11 68	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.06 47	0.10 77	0.10 131	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 1

asd	0.07 3	0.08 271	0.08 25	0.16 162	0.07 76	0.08 55	0.08 7	0.11 35	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.10 77	0.09 55	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 20	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 150	0.08 25	0.15 84	0.06 14	0.08 55	0.09 18	0.10 19	0.15 178	0.08 83	0.10 138	0.07 81	0.06 47	0.09 38	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.04 34

4.25_new	0.07 3	0.08 271	0.09 80	0.15 84	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.14 91	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.12 213	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 271	0.09 80	0.15 84	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.14 91	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.12 213	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 343	0.08 25	0.15 84	0.07 76	0.07 27	0.10 31	0.14 91	0.11 68	0.06 12	0.08 88	0.06 22	0.06 47	0.08 17	0.10 131	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 20	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 343	0.08 25	0.15 84	0.07 76	0.07 27	0.10 31	0.14 91	0.11 68	0.06 12	0.08 88	0.06 22	0.06 47	0.08 17	0.10 131	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 20	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 271	0.09 80	0.15 84	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.14 91	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.12 213	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 271	0.08 25	0.16 162	0.07 76	0.07 27	0.08 7	0.11 35	0.09 28	0.07 45	0.07 44	0.05 3	0.06 47	0.09 38	0.10 131	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 20	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 150	0.08 25	0.16 162	0.06 14	0.08 55	0.12 82	0.10 19	0.10 41	0.07 45	0.06 13	0.09 156	0.06 47	0.08 17	0.09 55	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 150	0.07 5	0.13 10	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.18 217	0.13 136	0.08 83	0.08 88	0.06 22	0.06 47	0.09 38	0.11 204	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 34

3.25w_new	0.07 3	0.06 71	0.08 25	0.15 84	0.06 14	0.10 143	0.07 3	0.12 55	0.11 68	0.08 83	0.07 44	0.07 81	0.06 47	0.11 130	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 34

3.25w	0.07 3	0.06 71	0.08 25	0.15 84	0.06 14	0.10 143	0.07 3	0.12 55	0.11 68	0.08 83	0.07 44	0.07 81	0.06 47	0.11 130	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 34

3.75w	0.07 3	0.07 150	0.08 25	0.16 162	0.07 76	0.07 27	0.09 18	0.16 152	0.10 41	0.07 45	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.09 38	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 150	0.07 5	0.15 84	0.07 76	0.09 96	0.06 1	0.14 91	0.11 68	0.08 83	0.07 44	0.06 22	0.07 126	0.10 77	0.09 55	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 71	0.06 1	0.15 84	0.06 14	0.08 55	0.09 18	0.13 74	0.09 28	0.09 119	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.09 38	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.04 34

111111	0.07 3	0.05 18	0.10 122	0.17 239	0.06 14	0.05 3	0.10 31	0.11 35	0.10 41	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.05 16	0.08 17	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.07 294	0.06 229

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 18	0.10 122	0.14 41	0.06 14	0.07 27	0.12 82	0.09 12	0.10 41	0.06 12	0.04 1	0.05 3	0.05 16	0.08 17	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 18	0.11 173	0.14 41	0.06 14	0.07 27	0.12 82	0.09 12	0.08 13	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 17	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 34

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 18	0.10 122	0.15 84	0.06 14	0.07 27	0.10 31	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.04 1	0.06 22	0.06 47	0.08 17	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.06 229

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 122	0.15 84	0.06 14	0.07 27	0.11 55	0.09 12	0.04 2	0.06 12	0.05 7	0.06 22	0.04 1	0.08 17	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.05 133

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 18	0.09 80	0.17 239	0.05 1	0.07 27	0.11 55	0.08 6	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 22	0.05 16	0.10 77	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.05 133

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 173	0.15 84	0.06 14	0.09 96	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.07 126	0.11 130	0.08 14	0.07 274	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.06 229

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 173	0.15 84	0.06 14	0.09 96	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.07 126	0.11 130	0.08 14	0.07 274	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.06 229

LGtest1	0.07 3	0.05 18	0.11 173	0.15 84	0.06 14	0.07 27	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.04 1	0.06 22	0.07 126	0.10 77	0.09 55	0.07 274	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.06 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 71	0.10 122	0.16 162	0.07 76	0.04 1	0.13 126	0.10 19	0.10 41	0.05 2	0.11 183	0.07 81	0.05 16	0.07 3	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 71	0.09 80	0.13 10	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.10 19	0.09 28	0.06 12	0.08 88	0.06 22	0.05 16	0.10 77	0.07 1	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 513	0.17 395	0.11 1	0.05 1	0.06 10	0.11 55	0.08 6	0.08 13	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.05 16	0.09 38	0.08 14	0.08 342	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.04 34

AIO_rvc	0.07 3	0.06 71	0.08 25	0.15 84	0.06 14	0.08 55	0.14 183	0.09 12	0.08 13	0.07 45	0.08 88	0.07 81	0.04 1	0.10 77	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 71	0.07 5	0.15 84	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.10 19	0.10 41	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.05 16	0.08 17	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.03 1

MonSter	0.07 3	0.06 71	0.06 1	0.15 84	0.05 1	0.08 55	0.10 31	0.15 123	0.15 178	0.05 2	0.06 13	0.05 3	0.06 47	0.07 3	0.09 55	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 18	0.07 5	0.14 41	0.06 14	0.09 96	0.13 126	0.07 2	0.13 136	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.05 16	0.10 77	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 34

dual_stereo	0.07 3	0.05 18	0.08 25	0.15 84	0.05 1	0.05 3	0.13 126	0.12 55	0.08 13	0.07 45	0.06 13	0.05 3	0.05 16	0.07 3	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 34

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 71	0.08 25	0.18 321	0.06 14	0.05 3	0.10 31	0.11 35	0.11 68	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.06 47	0.09 38	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 25	0.15 84	0.06 14	0.04 1	0.09 18	0.10 19	0.09 28	0.06 12	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.06 1	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.06 229

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 71	0.09 80	0.17 239	0.06 14	0.08 55	0.12 82	0.13 74	0.08 13	0.08 83	0.07 44	0.06 22	0.04 1	0.10 77	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.03 1

DispViT+	0.08 51	0.08 271	0.13 249	0.15 84	0.07 76	0.08 55	0.09 18	0.14 91	0.09 28	0.09 119	0.06 13	0.06 22	0.07 126	0.10 77	0.12 273	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

WQFJA1++	0.08 51	0.04 1	0.11 173	0.14 41	0.07 76	0.11 185	0.11 55	0.12 55	0.07 9	0.07 45	0.07 44	0.07 81	0.06 47	0.10 77	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.06 229

BStereo	0.08 51	0.06 71	0.17 395	0.15 84	0.08 147	0.08 55	0.09 18	0.15 123	0.16 206	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.05 16	0.09 38	0.11 204	0.04 6	0.05 179	0.05 33	0.07 307	0.04 20	0.05 133

MonSter++	0.08 51	0.04 1	0.10 122	0.13 10	0.06 14	0.10 143	0.13 126	0.13 74	0.08 13	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.08 168	0.10 77	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.05 133

HiDET	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.13 10	0.06 14	0.09 96	0.12 82	0.12 55	0.12 99	0.07 45	0.07 44	0.07 81	0.07 126	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 34

LCMNet	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.13 10	0.07 76	0.09 96	0.12 82	0.10 19	0.12 99	0.06 12	0.08 88	0.06 22	0.07 126	0.11 130	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 34

CSFM-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.14 41	0.06 14	0.09 96	0.13 126	0.15 123	0.07 9	0.07 45	0.08 88	0.06 22	0.08 168	0.09 38	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 34

GEAStereo	0.08 51	0.06 71	0.09 80	0.13 10	0.08 147	0.08 55	0.14 183	0.10 19	0.10 41	0.08 83	0.10 138	0.06 22	0.04 1	0.11 130	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

GSStereo	0.08 51	0.06 71	0.09 80	0.13 10	0.08 147	0.08 55	0.14 183	0.11 35	0.12 99	0.08 83	0.10 138	0.05 3	0.04 1	0.11 130	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

gasm-f	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.13 10	0.08 147	0.08 55	0.14 183	0.10 19	0.10 41	0.08 83	0.10 138	0.06 22	0.05 16	0.10 77	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.05 133

DDF-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.15 84	0.10 374	0.05 3	0.13 126	0.09 12	0.14 157	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.06 47	0.09 38	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.08 359	0.05 133

252Zero-FE	0.08 51	0.04 1	0.10 122	0.13 10	0.07 76	0.13 274	0.11 55	0.13 74	0.14 157	0.07 45	0.05 7	0.06 22	0.05 16	0.09 38	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.06 229

Zero-FE251	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.13 10	0.06 14	0.12 235	0.12 82	0.11 35	0.10 41	0.07 45	0.08 88	0.06 22	0.06 47	0.10 77	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.04 34

zero-FE	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.15 84	0.10 374	0.05 3	0.13 126	0.09 12	0.14 157	0.07 45	0.06 13	0.07 81	0.06 47	0.09 38	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.08 359	0.05 133

GASTEREO	0.08 51	0.05 18	0.09 80	0.19 383	0.08 147	0.08 55	0.12 82	0.14 91	0.11 68	0.10 154	0.09 112	0.07 81	0.04 1	0.12 213	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

MSCF	0.08 51	0.05 18	0.09 80	0.19 383	0.08 147	0.07 27	0.12 82	0.14 91	0.11 68	0.10 154	0.09 112	0.07 81	0.04 1	0.11 130	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

S2M2_XL	0.08 51	0.06 71	0.12 214	0.12 5	0.08 147	0.09 96	0.09 18	0.07 2	0.07 9	0.08 83	0.07 44	0.07 81	0.06 47	0.09 38	0.09 55	0.08 342	0.06 340	0.07 230	0.06 210	0.08 359	0.06 229
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 51	0.08 271	0.07 5	0.15 84	0.06 14	0.07 27	0.10 31	0.18 217	0.12 99	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.10 77	0.09 55	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 20	0.03 1

3w_stereo	0.08 51	0.09 343	0.10 122	0.17 239	0.07 76	0.08 55	0.11 55	0.20 266	0.13 136	0.06 12	0.07 44	0.05 3	0.06 47	0.08 17	0.09 55	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 1

2w_stereo	0.08 51	0.08 271	0.09 80	0.16 162	0.06 14	0.09 96	0.10 31	0.20 266	0.15 178	0.08 83	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.06 1	0.10 131	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 51	0.06 71	0.07 5	0.16 162	0.06 14	0.07 27	0.10 31	0.14 91	0.15 178	0.07 45	0.08 88	0.05 3	0.06 47	0.10 77	0.09 55	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 34

monsterstereo	0.08 51	0.06 71	0.07 5	0.16 162	0.06 14	0.08 55	0.10 31	0.16 152	0.12 99	0.07 45	0.08 88	0.06 22	0.07 126	0.08 17	0.09 55	0.04 6	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.03 1

IGEV	0.08 51	0.04 1	0.09 80	0.13 10	0.06 14	0.09 96	0.12 82	0.14 91	0.10 41	0.06 12	0.09 112	0.07 81	0.05 16	0.09 38	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

LG-Stereo	0.08 51	0.08 271	0.10 122	0.18 321	0.07 76	0.10 143	0.17 352	0.11 35	0.08 13	0.06 12	0.08 88	0.06 22	0.07 126	0.09 38	0.09 55	0.04 6	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.04 20	0.04 34

SGD-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.14 41	0.06 14	0.12 235	0.12 82	0.11 35	0.12 99	0.07 45	0.09 112	0.09 156	0.09 196	0.08 17	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

HART	0.08 51	0.07 150	0.09 80	0.18 321	0.07 76	0.10 143	0.16 323	0.13 74	0.11 68	0.09 119	0.10 138	0.08 121	0.05 16	0.10 77	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.05 112	0.04 34

SCV_C0	0.08 51	0.07 150	0.08 25	0.16 162	0.10 374	0.08 55	0.14 183	0.11 35	0.13 136	0.08 83	0.07 44	0.06 22	0.05 16	0.11 130	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.05 133

SCV	0.08 51	0.09 343	0.08 25	0.15 84	0.08 147	0.10 143	0.12 82	0.11 35	0.12 99	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.04 1	0.10 77	0.08 14	0.05 33	0.05 179	0.06 126	0.04 40	0.06 220	0.04 34

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 51	0.07 150	0.09 80	0.22 496	0.06 14	0.08 55	0.12 82	0.10 19	0.10 41	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.05 16	0.11 130	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 220	0.04 34

HUF	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.14 41	0.06 14	0.09 96	0.13 126	0.13 74	0.13 136	0.07 45	0.07 44	0.09 156	0.06 47	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

castereo++	0.08 51	0.06 71	0.08 25	0.15 84	0.05 1	0.14 316	0.11 55	0.11 35	0.15 178	0.07 45	0.07 44	0.08 121	0.06 47	0.08 17	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 51	0.06 71	0.11 173	0.14 41	0.09 261	0.10 143	0.12 82	0.10 19	0.12 99	0.06 12	0.07 44	0.08 121	0.06 47	0.09 38	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.06 229

GIP-stereo	0.08 51	0.06 71	0.11 173	0.15 84	0.07 76	0.09 96	0.13 126	0.15 123	0.11 68	0.07 45	0.08 88	0.05 3	0.04 1	0.10 77	0.07 1	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

SMoEStereo_RVC	0.08 51	0.06 71	0.12 214	0.16 162	0.07 76	0.09 96	0.13 126	0.11 35	0.14 157	0.09 119	0.07 44	0.07 81	0.07 126	0.12 213	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

WCG-NET	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.15 84	0.06 14	0.11 185	0.14 183	0.13 74	0.14 157	0.07 45	0.09 112	0.07 81	0.06 47	0.13 270	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.04 20	0.03 1

Occ-G	0.08 51	0.05 18	0.07 5	0.14 41	0.07 76	0.09 96	0.14 183	0.14 91	0.15 178	0.07 45	0.12 200	0.07 81	0.05 16	0.09 38	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.06 229

U	0.08 51	0.07 150	0.10 122	0.19 383	0.10 374	0.10 143	0.13 126	0.12 55	0.17 235	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.05 16	0.07 3	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.06 220	0.05 133

AIO-Stereo	0.08 51	0.06 71	0.10 122	0.18 321	0.06 14	0.09 96	0.11 55	0.16 152	0.09 28	0.09 119	0.08 88	0.07 81	0.05 16	0.11 130	0.08 14	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.04 34

WCG-NET（raft）	0.08 51	0.05 18	0.10 122	0.15 84	0.06 14	0.11 185	0.13 126	0.15 123	0.12 99	0.08 83	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.13 270	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

RSM++	0.08 51	0.06 71	0.09 80	0.17 239	0.07 76	0.09 96	0.12 82	0.11 35	0.11 68	0.08 83	0.06 13	0.07 81	0.05 16	0.10 77	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.03 1

RSM	0.08 51	0.06 71	0.09 80	0.17 239	0.07 76	0.08 55	0.12 82	0.12 55	0.10 41	0.08 83	0.07 44	0.06 22	0.05 16	0.11 130	0.09 55	0.04 6	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.04 34

test_for_model	0.08 51	0.05 18	0.09 80	0.14 41	0.07 76	0.09 96	0.14 183	0.17 189	0.21 316	0.08 83	0.12 200	0.06 22	0.04 1	0.09 38	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.05 131	0.03 1	0.03 1

trnet	0.08 51	0.05 18	0.07 5	0.12 5	0.05 1	0.12 235	0.10 31	0.13 74	0.10 41	0.08 83	0.13 217	0.09 156	0.08 168	0.11 130	0.10 131	0.08 342	0.05 179	0.05 33	0.03 1	0.06 220	0.05 133

MoCha-V2	0.08 51	0.05 18	0.11 173	0.20 442	0.07 76	0.10 143	0.14 183	0.12 55	0.08 13	0.07 45	0.08 88	0.07 81	0.06 47	0.09 38	0.08 14	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.04 34

IGEV++	0.08 51	0.06 71	0.09 80	0.18 321	0.07 76	0.10 143	0.13 126	0.10 19	0.10 41	0.08 83	0.08 88	0.06 22	0.05 16	0.13 270	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

LoS_RVC	0.08 51	0.05 18	0.07 5	0.15 84	0.07 76	0.08 55	0.15 263	0.12 55	0.11 68	0.08 83	0.09 112	0.06 22	0.09 196	0.10 77	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 34

CAS	0.08 51	0.04 1	0.07 5	0.17 239	0.08 147	0.10 143	0.13 126	0.12 55	0.09 28	0.09 119	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.09 38	0.09 55	0.08 342	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.04 34

CES	0.08 51	0.04 1	0.08 25	0.14 41	0.07 76	0.09 96	0.14 183	0.11 35	0.09 28	0.08 83	0.09 112	0.11 215	0.07 126	0.12 213	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.05 133

EGLCR-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.14 41	0.07 76	0.11 185	0.12 82	0.11 35	0.16 206	0.06 12	0.05 7	0.07 81	0.05 16	0.10 77	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

CREStereo++_RVC	0.08 51	0.04 1	0.07 5	0.13 10	0.07 76	0.09 96	0.12 82	0.14 91	0.14 157	0.10 154	0.14 230	0.08 121	0.07 126	0.10 77	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.05 131	0.04 20	0.04 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
VMBase	0.09 101	0.05 18	0.10 122	0.13 10	0.07 76	0.11 185	0.10 31	0.16 152	0.13 136	0.10 154	0.16 259	0.10 188	0.09 196	0.11 130	0.10 131	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.06 229

gcap_with_dpt	0.09 101	0.06 71	0.10 122	0.16 162	0.08 147	0.12 235	0.14 183	0.16 152	0.16 206	0.09 119	0.13 217	0.10 188	0.06 47	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

Wave_Phase_stereo	0.09 101	0.06 71	0.17 395	0.15 84	0.08 147	0.11 185	0.09 18	0.18 217	0.16 206	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.05 16	0.09 38	0.11 204	0.04 6	0.05 179	0.05 33	0.07 307	0.04 20	0.05 133

NLSM3	0.09 101	0.07 150	0.08 25	0.20 442	0.08 147	0.11 185	0.16 323	0.18 217	0.17 235	0.06 12	0.08 88	0.08 121	0.09 196	0.09 38	0.11 204	0.04 6	0.04 23	0.06 126	0.07 307	0.03 1	0.04 34

FE-Mocha	0.09 101	0.06 71	0.14 295	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.19 249	0.16 206	0.10 154	0.09 112	0.07 81	0.07 126	0.09 38	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.05 133

IGEV-FE	0.09 101	0.05 18	0.13 249	0.14 41	0.08 147	0.12 235	0.13 126	0.17 189	0.11 68	0.10 154	0.06 13	0.09 156	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.05 133

DA	0.09 101	0.07 150	0.07 5	0.19 383	0.08 147	0.10 143	0.13 126	0.13 74	0.12 99	0.08 83	0.10 138	0.10 188	0.08 168	0.09 38	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.05 112	0.04 34

GGEV	0.09 101	0.07 150	0.07 5	0.19 383	0.08 147	0.10 143	0.13 126	0.13 74	0.12 99	0.08 83	0.10 138	0.10 188	0.08 168	0.09 38	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.05 112	0.04 34

water-stereo	0.09 101	0.06 71	0.08 25	0.16 162	0.07 76	0.10 143	0.13 126	0.15 123	0.13 136	0.11 194	0.12 200	0.09 156	0.10 223	0.07 3	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.04 20	0.04 34

depthmonostereo	0.09 101	0.06 71	0.09 80	0.15 84	0.06 14	0.11 185	0.13 126	0.14 91	0.15 178	0.10 154	0.10 138	0.09 156	0.11 260	0.08 17	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.04 40	0.04 20	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.15 84	0.06 14	0.11 185	0.12 82	0.14 91	0.16 206	0.11 194	0.11 183	0.09 156	0.10 223	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 101	0.08 271	0.11 173	0.13 10	0.10 374	0.08 55	0.06 1	0.10 19	0.10 41	0.10 154	0.10 138	0.09 156	0.09 196	0.11 130	0.11 204	0.13 515	0.07 411	0.08 317	0.09 425	0.10 456	0.08 379
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 101	0.07 150	0.09 80	0.19 383	0.08 147	0.12 235	0.18 401	0.15 123	0.14 157	0.07 45	0.10 138	0.07 81	0.06 47	0.12 213	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.04 34

Reg-Stereo(zero)	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.16 162	0.06 14	0.12 235	0.11 55	0.15 123	0.11 68	0.12 228	0.09 112	0.10 188	0.08 168	0.11 130	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

castereo	0.09 101	0.06 71	0.11 173	0.15 84	0.06 14	0.11 185	0.14 183	0.14 91	0.18 253	0.08 83	0.10 138	0.11 215	0.08 168	0.09 38	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.04 34

fffft	0.09 101	0.06 71	0.12 214	0.16 162	0.07 76	0.09 96	0.16 323	0.12 55	0.11 68	0.09 119	0.07 44	0.09 156	0.06 47	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.05 133
1: 1. 1
tt45	0.09 101	0.06 71	0.11 173	0.15 84	0.07 76	0.12 235	0.15 263	0.13 74	0.12 99	0.09 119	0.06 13	0.08 121	0.06 47	0.13 270	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

999	0.09 101	0.06 71	0.13 249	0.15 84	0.08 147	0.10 143	0.14 183	0.15 123	0.12 99	0.10 154	0.08 88	0.08 121	0.08 168	0.16 347	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.06 229

mms	0.09 101	0.07 150	0.08 25	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.15 263	0.12 55	0.11 68	0.09 119	0.09 112	0.08 121	0.06 47	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.05 131	0.04 20	0.04 34

ours_stereo	0.09 101	0.07 150	0.09 80	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.16 323	0.11 35	0.12 99	0.08 83	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.12 213	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

fffy	0.09 101	0.08 271	0.10 122	0.16 162	0.07 76	0.13 274	0.17 352	0.13 74	0.12 99	0.08 83	0.09 112	0.08 121	0.09 196	0.13 270	0.11 204	0.05 33	0.05 179	0.07 230	0.05 131	0.04 20	0.05 133

GCAP-BAT	0.09 101	0.07 150	0.14 295	0.15 84	0.08 147	0.10 143	0.12 82	0.15 123	0.11 68	0.11 194	0.10 138	0.09 156	0.07 126	0.12 213	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.04 40	0.04 20	0.04 34

Pointernet	0.09 101	0.05 18	0.10 122	0.16 162	0.08 147	0.13 274	0.10 31	0.15 123	0.18 253	0.09 119	0.07 44	0.06 22	0.06 47	0.11 130	0.10 131	0.08 342	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 220	0.05 133

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 101	0.10 409	0.32 530	0.15 84	0.06 14	0.08 55	0.14 183	0.11 35	0.10 41	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.04 1	0.11 130	0.07 1	0.12 497	0.04 23	0.07 230	0.05 131	0.05 112	0.05 133

RAFT-Stereo-weight	0.09 101	0.06 71	0.11 173	0.16 162	0.07 76	0.09 96	0.14 183	0.19 249	0.16 206	0.11 194	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.10 77	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.04 20	0.04 34

gcap-zeroshot	0.09 101	0.06 71	0.10 122	0.16 162	0.07 76	0.14 316	0.13 126	0.11 35	0.12 99	0.13 260	0.12 200	0.09 156	0.08 168	0.09 38	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 101	0.05 18	0.11 173	0.13 10	0.07 76	0.11 185	0.14 183	0.14 91	0.17 235	0.07 45	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.13 270	0.08 14	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.05 112	0.04 34

MGS-Stereo	0.09 101	0.07 150	0.12 214	0.16 162	0.08 147	0.09 96	0.15 263	0.12 55	0.12 99	0.07 45	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.05 133

ff7	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

IGEVStereo-DCA	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.16 162	0.10 374	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.08 121	0.06 47	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

ffff	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

rrr	0.09 101	0.07 150	0.13 249	0.16 162	0.10 374	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.15 178	0.10 154	0.06 13	0.08 121	0.06 47	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

11t	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

MaDis-Stereo	0.09 101	0.09 343	0.08 25	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.11 55	0.16 152	0.16 206	0.09 119	0.11 183	0.06 22	0.06 47	0.09 38	0.13 308	0.07 274	0.06 340	0.08 317	0.05 131	0.05 112	0.04 34

IGEV_Zeroshot_test	0.09 101	0.05 18	0.13 249	0.14 41	0.08 147	0.12 235	0.13 126	0.17 189	0.11 68	0.10 154	0.06 13	0.09 156	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.05 133

MSKI-zero shot	0.09 101	0.05 18	0.09 80	0.16 162	0.07 76	0.10 143	0.13 126	0.15 123	0.14 157	0.09 119	0.09 112	0.09 156	0.06 47	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

UniTT-Stereo	0.09 101	0.07 150	0.08 25	0.18 321	0.08 147	0.13 274	0.11 55	0.12 55	0.11 68	0.10 154	0.12 200	0.05 3	0.06 47	0.09 38	0.10 131	0.07 274	0.06 340	0.05 33	0.05 131	0.06 220	0.05 133

CASnet	0.09 101	0.09 343	0.09 80	0.19 383	0.06 14	0.07 27	0.11 55	0.18 217	0.14 157	0.11 194	0.10 138	0.09 156	0.07 126	0.10 77	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.10 450	0.08 380	0.06 220	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.09 101	0.05 18	0.11 173	0.13 10	0.07 76	0.11 185	0.14 183	0.14 91	0.17 235	0.07 45	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.13 270	0.08 14	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.05 112	0.04 34

GCAPDPT-zeroshot	0.09 101	0.05 18	0.11 173	0.13 10	0.07 76	0.11 185	0.14 183	0.14 91	0.17 235	0.07 45	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.13 270	0.08 14	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.05 112	0.04 34

AEACV	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.14 41	0.13 485	0.14 316	0.13 126	0.15 123	0.09 28	0.07 45	0.09 112	0.07 81	0.08 168	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.04 34

GCAP-Stereo	0.09 101	0.07 150	0.13 249	0.18 321	0.06 14	0.11 185	0.07 3	0.14 91	0.12 99	0.09 119	0.10 138	0.07 81	0.09 196	0.13 270	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

RAFT-Test	0.09 101	0.06 71	0.10 122	0.16 162	0.07 76	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.13 136	0.09 119	0.10 138	0.11 215	0.09 196	0.12 213	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

HH	0.09 101	0.06 71	0.13 249	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.16 323	0.15 123	0.10 41	0.08 83	0.10 138	0.08 121	0.07 126	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.04 34

HanStereo	0.09 101	0.06 71	0.13 249	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.16 323	0.15 123	0.10 41	0.08 83	0.10 138	0.08 121	0.07 126	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.04 34

anonymousdsp	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.17 239	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

LoS	0.09 101	0.05 18	0.11 173	0.13 10	0.07 76	0.14 316	0.11 55	0.15 123	0.15 178	0.09 119	0.09 112	0.12 237	0.09 196	0.15 319	0.10 131	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.05 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.15 263	0.15 123	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.07 81	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.06 229

MC-Stereo	0.09 101	0.07 150	0.09 80	0.17 239	0.06 14	0.10 143	0.14 183	0.12 55	0.11 68	0.09 119	0.12 200	0.09 156	0.06 47	0.11 130	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

RCA-Stereo	0.09 101	0.06 71	0.09 80	0.16 162	0.06 14	0.09 96	0.13 126	0.18 217	0.14 157	0.10 154	0.11 183	0.08 121	0.07 126	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.04 34

CroCo-Stereo Lap2	0.09 101	0.09 343	0.08 25	0.22 496	0.09 261	0.09 96	0.18 401	0.16 152	0.12 99	0.09 119	0.10 138	0.05 3	0.05 16	0.08 17	0.08 14	0.06 120	0.06 340	0.07 230	0.05 131	0.06 220	0.05 133

ccc-4	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

IGEV-Stereo	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.17 239	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.12 99	0.10 154	0.06 13	0.06 22	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 101	0.05 18	0.13 249	0.14 41	0.09 261	0.12 235	0.15 263	0.19 249	0.11 68	0.11 194	0.08 88	0.08 121	0.05 16	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.05 133

test-3	0.09 101	0.06 71	0.10 122	0.18 321	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.12 55	0.16 206	0.10 154	0.08 88	0.08 121	0.08 168	0.11 130	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.05 131	0.04 20	0.04 34

test_1	0.09 101	0.06 71	0.10 122	0.18 321	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.12 55	0.16 206	0.10 154	0.08 88	0.08 121	0.08 168	0.11 130	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.05 131	0.04 20	0.04 34

CroCo-Stereo	0.09 101	0.08 271	0.08 25	0.22 496	0.09 261	0.09 96	0.18 401	0.16 152	0.12 99	0.07 45	0.07 44	0.08 121	0.06 47	0.08 17	0.07 1	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.04 40	0.05 112	0.04 34
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
TANstereo	0.09 101	0.04 1	0.08 25	0.13 10	0.06 14	0.11 185	0.13 126	0.15 123	0.19 279	0.11 194	0.15 243	0.10 188	0.07 126	0.12 213	0.09 55	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.05 133

XX-TBD	0.09 101	0.06 71	0.07 5	0.14 41	0.07 76	0.13 274	0.16 323	0.14 91	0.14 157	0.11 194	0.12 200	0.09 156	0.08 168	0.10 77	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.05 133

raftrobust	0.09 101	0.06 71	0.11 173	0.17 239	0.08 147	0.09 96	0.10 31	0.18 217	0.16 206	0.10 154	0.09 112	0.12 237	0.08 168	0.12 213	0.10 131	0.08 342	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

XX-Stereo	0.09 101	0.05 18	0.09 80	0.17 239	0.09 261	0.15 342	0.12 82	0.21 284	0.10 41	0.10 154	0.14 230	0.07 81	0.06 47	0.13 270	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.04 20	0.04 34

test_xeample3	0.09 101	0.07 150	0.12 214	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.16 152	0.14 157	0.10 154	0.07 44	0.08 121	0.06 47	0.10 77	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 101	0.06 71	0.10 122	0.17 239	0.07 76	0.10 143	0.15 263	0.17 189	0.15 178	0.10 154	0.10 138	0.08 121	0.09 196	0.12 213	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.04 20	0.03 1

AFF-stereo	0.09 101	0.07 150	0.10 122	0.17 239	0.07 76	0.10 143	0.15 263	0.18 217	0.10 41	0.10 154	0.11 183	0.09 156	0.10 223	0.12 213	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.07 307	0.04 20	0.04 34

EAI-Stereo	0.09 101	0.07 150	0.11 173	0.16 162	0.07 76	0.10 143	0.15 263	0.16 152	0.09 28	0.08 83	0.09 112	0.08 121	0.07 126	0.09 38	0.11 204	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.05 112	0.04 34

CFNet-RSSM	0.09 101	0.07 150	0.10 122	0.16 162	0.07 76	0.09 96	0.15 263	0.17 189	0.18 253	0.08 83	0.12 200	0.11 215	0.09 196	0.12 213	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.04 20	0.04 34

Gwc-CoAtRS	0.09 101	0.07 150	0.10 122	0.16 162	0.07 76	0.10 143	0.15 263	0.18 217	0.17 235	0.08 83	0.10 138	0.12 237	0.09 196	0.12 213	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.04 20	0.05 133

CREStereo	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.11 1	0.06 14	0.14 316	0.14 183	0.14 91	0.10 41	0.09 119	0.13 217	0.09 156	0.08 168	0.12 213	0.10 131	0.08 342	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 220	0.06 229
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
PMTNet	0.09 101	0.05 18	0.09 80	0.12 5	0.06 14	0.13 274	0.14 183	0.16 152	0.11 68	0.09 119	0.13 217	0.10 188	0.07 126	0.14 301	0.10 131	0.15 540	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.07 294	0.06 229

WQFJA1	0.10 170	0.07 150	0.08 25	0.20 442	0.09 261	0.12 235	0.18 401	0.18 217	0.18 253	0.09 119	0.10 138	0.08 121	0.10 223	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.08 443	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.05 133

WQFJX1	0.10 170	0.07 150	0.08 25	0.22 496	0.09 261	0.12 235	0.17 352	0.18 217	0.18 253	0.10 154	0.10 138	0.07 81	0.10 223	0.11 130	0.10 131	0.07 274	0.08 443	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.05 133

WQFJX	0.10 170	0.07 150	0.09 80	0.21 476	0.09 261	0.12 235	0.16 323	0.19 249	0.18 253	0.12 228	0.10 138	0.08 121	0.10 223	0.12 213	0.10 131	0.07 274	0.07 411	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.05 133

NLMM	0.10 170	0.07 150	0.08 25	0.20 442	0.09 261	0.12 235	0.18 401	0.18 217	0.18 253	0.09 119	0.10 138	0.08 121	0.10 223	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.08 443	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.05 133

NLSM1	0.10 170	0.07 150	0.08 25	0.19 383	0.08 147	0.13 274	0.16 323	0.21 284	0.16 206	0.11 194	0.10 138	0.07 81	0.10 223	0.10 77	0.11 204	0.07 274	0.08 443	0.08 317	0.07 307	0.05 112	0.05 133

MM-Stereo_test3	0.10 170	0.07 150	0.07 5	0.18 321	0.07 76	0.12 235	0.19 445	0.24 351	0.19 279	0.06 12	0.10 138	0.08 121	0.06 47	0.11 130	0.09 55	0.06 120	0.06 340	0.07 230	0.05 131	0.05 112	0.04 34

MM-Stereo_test1	0.10 170	0.07 150	0.09 80	0.18 321	0.07 76	0.12 235	0.18 401	0.21 284	0.20 301	0.09 119	0.11 183	0.08 121	0.06 47	0.10 77	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.04 34

AIO-test2	0.10 170	0.08 271	0.10 122	0.23 517	0.09 261	0.11 185	0.11 55	0.23 327	0.24 360	0.08 83	0.09 112	0.08 121	0.05 16	0.10 77	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.09 425	0.05 112	0.05 133

AIO-test1	0.10 170	0.07 150	0.11 173	0.24 529	0.07 76	0.09 96	0.13 126	0.22 308	0.15 178	0.11 194	0.12 200	0.09 156	0.07 126	0.11 130	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.09 403	0.10 464	0.04 20	0.07 310

tg	0.10 170	0.06 71	0.10 122	0.18 321	0.08 147	0.11 185	0.16 323	0.20 266	0.12 99	0.08 83	0.11 183	0.11 215	0.07 126	0.11 130	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.08 317	0.08 380	0.04 20	0.04 34

PAM_32	0.10 170	0.06 71	0.17 395	0.15 84	0.08 147	0.10 143	0.15 263	0.14 91	0.16 206	0.09 119	0.08 88	0.10 188	0.07 126	0.14 301	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.06 229

PAM	0.10 170	0.06 71	0.17 395	0.15 84	0.09 261	0.10 143	0.16 323	0.15 123	0.16 206	0.12 228	0.09 112	0.10 188	0.07 126	0.13 270	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.06 229

UGAM-zero	0.10 170	0.05 18	0.15 330	0.15 84	0.08 147	0.10 143	0.13 126	0.20 266	0.15 178	0.11 194	0.15 243	0.07 81	0.08 168	0.09 38	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.06 229

model_zeroshot	0.10 170	0.05 18	0.12 214	0.15 84	0.09 261	0.13 274	0.14 183	0.20 266	0.14 157	0.11 194	0.10 138	0.12 237	0.07 126	0.12 213	0.11 204	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.06 229

RAStereo	0.10 170	0.09 343	0.08 25	0.20 442	0.08 147	0.13 274	0.18 401	0.16 152	0.17 235	0.10 154	0.12 200	0.05 3	0.06 47	0.09 38	0.08 14	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.05 131	0.05 112	0.04 34

rvit_stereo_0080	0.10 170	0.08 271	0.15 330	0.15 84	0.10 374	0.07 27	0.15 263	0.16 152	0.16 206	0.11 194	0.10 138	0.15 306	0.09 196	0.12 213	0.10 131	0.09 399	0.07 411	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.05 133

H2IRNET	0.10 170	0.09 343	0.10 122	0.18 321	0.09 261	0.12 235	0.15 263	0.14 91	0.21 316	0.10 154	0.10 138	0.10 188	0.11 260	0.10 77	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.08 317	0.08 380	0.06 220	0.05 133

MyStereo07	0.10 170	0.07 150	0.10 122	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.17 352	0.15 123	0.15 178	0.09 119	0.06 13	0.06 22	0.07 126	0.12 213	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.06 229

MyStereo06	0.10 170	0.07 150	0.12 214	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.18 401	0.19 249	0.12 99	0.13 260	0.08 88	0.07 81	0.07 126	0.11 130	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.06 229

AE-Stereo	0.10 170	0.08 271	0.11 173	0.19 383	0.09 261	0.10 143	0.15 263	0.14 91	0.20 301	0.09 119	0.15 243	0.12 237	0.08 168	0.11 130	0.10 131	0.05 33	0.06 340	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.04 34

ACVNet-DCA	0.10 170	0.08 271	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.15 263	0.24 351	0.16 206	0.09 119	0.09 112	0.06 22	0.06 47	0.10 77	0.07 1	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.07 294	0.07 310

cc1	0.10 170	0.08 271	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.15 263	0.16 152	0.18 253	0.09 119	0.09 112	0.06 22	0.06 47	0.10 77	0.07 1	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.06 229

tt1	0.10 170	0.08 271	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.15 263	0.15 123	0.19 279	0.09 119	0.08 88	0.06 22	0.06 47	0.10 77	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.06 229

whm_eth	0.10 170	0.08 271	0.15 330	0.15 84	0.10 374	0.07 27	0.15 263	0.16 152	0.16 206	0.11 194	0.10 138	0.15 306	0.09 196	0.12 213	0.10 131	0.09 399	0.07 411	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.05 133

MIM_Stereo	0.10 170	0.07 150	0.11 173	0.15 84	0.07 76	0.07 27	0.12 82	0.20 266	0.14 157	0.13 260	0.14 230	0.09 156	0.05 16	0.12 213	0.08 14	0.05 33	0.06 340	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.05 133

Any-RAFT	0.10 170	0.05 18	0.10 122	0.15 84	0.07 76	0.13 274	0.14 183	0.21 284	0.15 178	0.11 194	0.12 200	0.13 262	0.10 223	0.13 270	0.10 131	0.07 274	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.05 133

4D-IteraStereo	0.10 170	0.07 150	0.10 122	0.18 321	0.07 76	0.09 96	0.15 263	0.18 217	0.15 178	0.10 154	0.11 183	0.10 188	0.07 126	0.12 213	0.09 55	0.05 33	0.03 1	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.05 133

fff	0.10 170	0.06 71	0.12 214	0.15 84	0.07 76	0.09 96	0.17 352	0.16 152	0.21 316	0.13 260	0.17 279	0.10 188	0.11 260	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

ADStereo(finetuned)	0.10 170	0.06 71	0.13 249	0.16 162	0.06 14	0.09 96	0.17 352	0.16 152	0.20 301	0.13 260	0.18 303	0.10 188	0.12 292	0.12 213	0.12 273	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

TRStereo	0.10 170	0.05 18	0.12 214	0.16 162	0.12 459	0.10 143	0.13 126	0.18 217	0.19 279	0.09 119	0.09 112	0.09 156	0.07 126	0.10 77	0.08 14	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.04 20	0.04 34

STrans-v2	0.10 170	0.07 150	0.13 249	0.18 321	0.08 147	0.10 143	0.14 183	0.22 308	0.11 68	0.11 194	0.15 243	0.12 237	0.10 223	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.05 133

TransformOpticalFlow	0.10 170	0.08 271	0.13 249	0.18 321	0.07 76	0.09 96	0.15 263	0.19 249	0.16 206	0.12 228	0.16 259	0.11 215	0.11 260	0.11 130	0.11 204	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.05 133

AnonymousM	0.10 170	0.06 71	0.10 122	0.14 41	0.07 76	0.09 96	0.13 126	0.19 249	0.14 157	0.13 260	0.12 200	0.09 156	0.08 168	0.13 270	0.10 131	0.08 342	0.05 179	0.08 317	0.05 131	0.05 112	0.05 133

cross-raft	0.10 170	0.09 343	0.09 80	0.19 383	0.07 76	0.11 185	0.24 519	0.13 74	0.15 178	0.08 83	0.10 138	0.12 237	0.10 223	0.09 38	0.11 204	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

test-1	0.10 170	0.07 150	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.11 185	0.24 519	0.15 123	0.18 253	0.09 119	0.07 44	0.10 188	0.08 168	0.08 17	0.09 55	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.04 20	0.05 133

iRaftStereo_RVC	0.10 170	0.07 150	0.10 122	0.17 239	0.09 261	0.11 185	0.17 352	0.18 217	0.12 99	0.09 119	0.11 183	0.10 188	0.07 126	0.11 130	0.10 131	0.05 33	0.04 23	0.08 317	0.08 380	0.04 20	0.04 34

s12784h	0.10 170	0.06 71	0.08 25	0.15 84	0.05 1	0.16 369	0.18 401	0.16 152	0.15 178	0.10 154	0.11 183	0.11 215	0.11 260	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.04 20	0.04 34

DCANet	0.10 170	0.06 71	0.12 214	0.16 162	0.06 14	0.09 96	0.17 352	0.16 152	0.20 301	0.13 260	0.18 303	0.10 188	0.11 260	0.11 130	0.12 273	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

csc	0.10 170	0.06 71	0.12 214	0.15 84	0.07 76	0.09 96	0.17 352	0.16 152	0.21 316	0.13 260	0.17 279	0.10 188	0.11 260	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

cscssc	0.10 170	0.06 71	0.12 214	0.15 84	0.07 76	0.09 96	0.17 352	0.16 152	0.21 316	0.13 260	0.17 279	0.10 188	0.11 260	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

R-Stereo Train	0.10 170	0.06 71	0.11 173	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.14 183	0.24 351	0.11 68	0.12 228	0.19 317	0.11 215	0.08 168	0.10 77	0.11 204	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.05 133

RAFT-Stereo	0.10 170	0.06 71	0.11 173	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.14 183	0.24 351	0.11 68	0.12 228	0.19 317	0.11 215	0.08 168	0.10 77	0.11 204	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.05 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.11 212	0.06 71	0.09 80	0.18 321	0.08 147	0.16 369	0.14 183	0.15 123	0.14 157	0.13 260	0.17 279	0.12 237	0.09 196	0.13 270	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.08 317	0.06 210	0.05 112	0.04 34

Hybrid-DGEV-2	0.11 212	0.06 71	0.12 214	0.18 321	0.09 261	0.09 96	0.13 126	0.29 442	0.30 439	0.11 194	0.12 200	0.10 188	0.13 324	0.12 213	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.05 112	0.05 133

NLMM1	0.11 212	0.09 343	0.07 5	0.22 496	0.10 374	0.12 235	0.20 466	0.19 249	0.20 301	0.12 228	0.11 183	0.08 121	0.10 223	0.11 130	0.11 204	0.08 342	0.08 443	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.04 34

NLCSM	0.11 212	0.09 343	0.09 80	0.23 517	0.11 429	0.12 235	0.19 445	0.19 249	0.19 279	0.12 228	0.11 183	0.07 81	0.09 196	0.11 130	0.10 131	0.08 342	0.08 443	0.07 230	0.07 307	0.06 220	0.05 133

Select-FE	0.11 212	0.06 71	0.21 466	0.15 84	0.11 429	0.12 235	0.13 126	0.22 308	0.18 253	0.09 119	0.11 183	0.10 188	0.06 47	0.12 213	0.09 55	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.08 380	0.06 220	0.08 379

FlowAnything_test	0.11 212	0.08 271	0.14 295	0.15 84	0.09 261	0.08 55	0.14 183	0.20 266	0.11 68	0.10 154	0.09 112	0.12 237	0.12 292	0.13 270	0.11 204	0.09 399	0.06 340	0.09 403	0.09 425	0.06 220	0.09 424

xyz-stereo-finetune2	0.11 212	0.07 150	0.13 249	0.13 10	0.07 76	0.11 185	0.19 445	0.17 189	0.12 99	0.15 308	0.15 243	0.17 343	0.13 324	0.13 270	0.11 204	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.05 131	0.04 20	0.06 229

xyz-stereo-finetune	0.11 212	0.08 271	0.13 249	0.14 41	0.06 14	0.10 143	0.19 445	0.18 217	0.19 279	0.12 228	0.14 230	0.15 306	0.11 260	0.13 270	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.05 131	0.04 20	0.05 133

HI	0.11 212	0.06 71	0.12 214	0.13 10	0.09 261	0.09 96	0.14 183	0.22 308	0.11 68	0.20 417	0.17 279	0.14 281	0.10 223	0.16 347	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.08 380	0.07 294	0.06 229

CoSv	0.11 212	0.06 71	0.12 214	0.13 10	0.09 261	0.09 96	0.14 183	0.22 308	0.11 68	0.20 417	0.17 279	0.14 281	0.10 223	0.16 347	0.09 55	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.08 380	0.07 294	0.06 229

rvit_stereo_0081	0.11 212	0.08 271	0.16 372	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.14 183	0.14 91	0.24 360	0.11 194	0.13 217	0.14 281	0.09 196	0.11 130	0.12 273	0.10 440	0.07 411	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.06 229

rvit_stereo_0082	0.11 212	0.08 271	0.16 372	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.14 183	0.14 91	0.24 360	0.11 194	0.13 217	0.14 281	0.09 196	0.11 130	0.12 273	0.10 440	0.07 411	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.06 229

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 212	0.05 18	0.14 295	0.16 162	0.21 567	0.09 96	0.17 352	0.21 284	0.16 206	0.11 194	0.15 243	0.10 188	0.07 126	0.10 77	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.07 294	0.09 424

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 212	0.05 18	0.12 214	0.15 84	0.13 485	0.14 316	0.16 323	0.23 327	0.18 253	0.10 154	0.13 217	0.10 188	0.07 126	0.12 213	0.09 55	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.07 294	0.08 379

CAS++	0.11 212	0.07 150	0.11 173	0.14 41	0.10 374	0.13 274	0.14 183	0.24 351	0.14 157	0.11 194	0.09 112	0.11 215	0.07 126	0.14 301	0.09 55	0.11 472	0.09 475	0.09 403	0.07 307	0.07 294	0.08 379
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 212	0.08 271	0.13 249	0.16 162	0.08 147	0.15 342	0.16 323	0.18 217	0.19 279	0.10 154	0.09 112	0.09 156	0.08 168	0.11 130	0.12 273	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.07 294	0.06 229

xx1	0.11 212	0.08 271	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.15 263	0.16 152	0.18 253	0.09 119	0.09 112	0.16 326	0.16 398	0.10 77	0.07 1	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.08 380	0.07 294	0.07 310

1test111	0.11 212	0.08 271	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.15 263	0.24 351	0.16 206	0.09 119	0.09 112	0.06 22	0.06 47	0.15 319	0.16 396	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.07 294	0.07 310

plain	0.11 212	0.09 343	0.10 122	0.19 383	0.09 261	0.11 185	0.14 183	0.14 91	0.13 136	0.13 260	0.15 243	0.09 156	0.12 292	0.13 270	0.12 273	0.07 274	0.05 179	0.09 403	0.06 210	0.06 220	0.06 229

MIF-Stereo (partial)	0.11 212	0.06 71	0.10 122	0.19 383	0.10 374	0.10 143	0.12 82	0.17 189	0.19 279	0.14 284	0.16 259	0.10 188	0.11 260	0.12 213	0.12 273	0.08 342	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.07 310

EKT-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.14 295	0.16 162	0.10 374	0.13 274	0.14 183	0.19 249	0.21 316	0.11 194	0.08 88	0.13 262	0.10 223	0.11 130	0.12 273	0.08 342	0.06 340	0.07 230	0.06 210	0.08 359	0.07 310

LL-Strereo2	0.11 212	0.10 409	0.16 372	0.18 321	0.08 147	0.15 342	0.09 18	0.17 189	0.14 157	0.14 284	0.11 183	0.09 156	0.07 126	0.16 347	0.10 131	0.05 33	0.05 179	0.11 480	0.07 307	0.06 220	0.05 133

anonymousdsp2	0.11 212	0.07 150	0.11 173	0.16 162	0.09 261	0.13 274	0.14 183	0.19 249	0.23 349	0.13 260	0.14 230	0.12 237	0.09 196	0.14 301	0.11 204	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.06 220	0.06 229

DCRE	0.11 212	0.07 150	0.13 249	0.16 162	0.11 429	0.11 185	0.17 352	0.18 217	0.17 235	0.11 194	0.18 303	0.11 215	0.10 223	0.15 319	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.05 133

knoymous	0.11 212	0.06 71	0.12 214	0.14 41	0.07 76	0.15 342	0.13 126	0.20 266	0.14 157	0.11 194	0.17 279	0.13 262	0.09 196	0.14 301	0.11 204	0.09 399	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.07 294	0.07 310

riskmin	0.11 212	0.06 71	0.13 249	0.14 41	0.08 147	0.14 316	0.14 183	0.18 217	0.15 178	0.12 228	0.15 243	0.17 343	0.11 260	0.14 301	0.12 273	0.09 399	0.05 179	0.07 230	0.05 131	0.08 359	0.08 379

Selective-RAFT	0.11 212	0.11 434	0.12 214	0.21 476	0.08 147	0.16 369	0.13 126	0.21 284	0.23 349	0.10 154	0.10 138	0.11 215	0.10 223	0.15 319	0.11 204	0.05 33	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.05 133

DCANet-4	0.11 212	0.07 150	0.13 249	0.16 162	0.06 14	0.09 96	0.17 352	0.18 217	0.20 301	0.13 260	0.17 279	0.09 156	0.14 357	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.04 20	0.05 133

DisPM	0.11 212	0.07 150	0.13 249	0.16 162	0.09 261	0.06 10	0.13 126	0.18 217	0.17 235	0.14 284	0.19 317	0.12 237	0.10 223	0.12 213	0.11 204	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.11 477

test_4	0.11 212	0.10 409	0.08 25	0.19 383	0.09 261	0.08 55	0.21 483	0.15 123	0.18 253	0.12 228	0.18 303	0.12 237	0.09 196	0.08 17	0.11 204	0.04 6	0.04 23	0.08 317	0.08 380	0.04 20	0.04 34

CIPLG	0.11 212	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.08 147	0.13 274	0.15 263	0.17 189	0.16 206	0.14 284	0.11 183	0.16 326	0.10 223	0.17 386	0.12 273	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.06 229

GLC_STEREO	0.11 212	0.07 150	0.11 173	0.18 321	0.07 76	0.08 55	0.13 126	0.16 152	0.24 360	0.12 228	0.13 217	0.12 237	0.08 168	0.18 403	0.12 273	0.06 120	0.08 443	0.08 317	0.06 210	0.05 112	0.05 133

IPLG	0.11 212	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.14 183	0.20 266	0.15 178	0.13 260	0.18 303	0.07 81	0.07 126	0.14 301	0.14 343	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

IPLGR_C	0.11 212	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.08 147	0.12 235	0.15 263	0.17 189	0.15 178	0.14 284	0.11 183	0.16 326	0.10 223	0.16 347	0.12 273	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.06 229

MIPNet	0.11 212	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.12 235	0.14 183	0.21 284	0.25 384	0.12 228	0.10 138	0.09 156	0.07 126	0.13 270	0.13 308	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

IPLGR	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.18 321	0.08 147	0.13 274	0.16 323	0.21 284	0.24 360	0.12 228	0.12 200	0.11 215	0.09 196	0.13 270	0.12 273	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.04 34

GMOStereo	0.11 212	0.09 343	0.08 25	0.19 383	0.08 147	0.12 235	0.28 556	0.13 74	0.18 253	0.11 194	0.17 279	0.14 281	0.12 292	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 403	0.07 307	0.04 20	0.04 34

error version	0.11 212	0.09 343	0.08 25	0.19 383	0.08 147	0.12 235	0.28 556	0.13 74	0.18 253	0.11 194	0.17 279	0.14 281	0.12 292	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 403	0.07 307	0.04 20	0.04 34

test-v	0.11 212	0.09 343	0.08 25	0.19 383	0.08 147	0.12 235	0.28 556	0.13 74	0.18 253	0.11 194	0.17 279	0.14 281	0.12 292	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 403	0.07 307	0.04 20	0.04 34

ACRE	0.11 212	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.08 147	0.13 274	0.15 263	0.17 189	0.14 157	0.14 284	0.11 183	0.16 326	0.10 223	0.16 347	0.12 273	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.05 112	0.06 229

test_3	0.11 212	0.09 343	0.10 122	0.21 476	0.08 147	0.13 274	0.25 536	0.14 91	0.21 316	0.10 154	0.10 138	0.09 156	0.10 223	0.08 17	0.11 204	0.05 33	0.04 23	0.08 317	0.07 307	0.04 20	0.04 34

LCNet	0.11 212	0.07 150	0.09 80	0.19 383	0.09 261	0.08 55	0.14 183	0.21 284	0.15 178	0.12 228	0.15 243	0.16 326	0.11 260	0.12 213	0.11 204	0.05 33	0.04 23	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.14 529

HHNet	0.11 212	0.06 71	0.16 372	0.15 84	0.14 503	0.07 27	0.13 126	0.20 266	0.18 253	0.15 308	0.25 404	0.11 215	0.09 196	0.13 270	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.08 317	0.06 210	0.05 112	0.09 424

Patchmatch Stereo++	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.11 55	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310
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
OMP-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.14 295	0.18 321	0.08 147	0.09 96	0.12 82	0.21 284	0.21 316	0.13 260	0.14 230	0.11 215	0.12 292	0.11 130	0.13 308	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.04 34

IIG-Stereo	0.11 212	0.06 71	0.13 249	0.17 239	0.08 147	0.11 185	0.12 82	0.22 308	0.18 253	0.14 284	0.17 279	0.12 237	0.13 324	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.05 133

NF-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.10 143	0.13 126	0.23 327	0.19 279	0.12 228	0.17 279	0.12 237	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.12 498

OCTAStereo	0.11 212	0.07 150	0.14 295	0.17 239	0.09 261	0.10 143	0.13 126	0.23 327	0.19 279	0.12 228	0.17 279	0.12 237	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.11 477

NRIStereo	0.11 212	0.08 271	0.15 330	0.18 321	0.08 147	0.10 143	0.13 126	0.17 189	0.15 178	0.12 228	0.15 243	0.13 262	0.13 324	0.13 270	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.07 310

PSM-adaLoss	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.12 82	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

PSM-AAD	0.11 212	0.07 150	0.10 122	0.20 442	0.09 261	0.10 143	0.14 183	0.21 284	0.13 136	0.12 228	0.14 230	0.18 357	0.11 260	0.11 130	0.10 131	0.05 33	0.05 179	0.09 403	0.08 380	0.06 220	0.14 529

ROB_FTStereo_v2	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.12 82	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

ROB_FTStereo	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.11 55	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

HUI-Stereo	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.11 55	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

ASMatch	0.11 212	0.06 71	0.13 249	0.17 239	0.10 374	0.08 55	0.14 183	0.18 217	0.16 206	0.12 228	0.16 259	0.16 326	0.11 260	0.13 270	0.11 204	0.05 33	0.04 23	0.06 126	0.06 210	0.04 20	0.09 424

SST-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.16 372	0.18 321	0.09 261	0.06 10	0.12 82	0.18 217	0.10 41	0.15 308	0.18 303	0.13 262	0.12 292	0.10 77	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.09 403	0.06 210	0.07 294	0.06 229

RAFT_R40	0.11 212	0.07 150	0.15 330	0.18 321	0.09 261	0.06 10	0.13 126	0.17 189	0.15 178	0.14 284	0.18 303	0.15 306	0.12 292	0.10 77	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.09 403	0.06 210	0.06 220	0.05 133

GrayStereo	0.11 212	0.06 71	0.11 173	0.19 383	0.09 261	0.09 96	0.16 323	0.18 217	0.17 235	0.14 284	0.17 279	0.17 343	0.11 260	0.12 213	0.11 204	0.05 33	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.10 453

RE-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.10 143	0.13 126	0.23 327	0.19 279	0.12 228	0.17 279	0.12 237	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.11 477

Pruner-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.12 214	0.17 239	0.09 261	0.06 10	0.12 82	0.18 217	0.17 235	0.14 284	0.19 317	0.13 262	0.10 223	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.08 379

TVStereo	0.11 212	0.07 150	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.10 143	0.13 126	0.23 327	0.19 279	0.12 228	0.17 279	0.12 237	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.11 477

DeepStereo_RVC	0.11 212	0.08 271	0.17 395	0.18 321	0.08 147	0.08 55	0.11 55	0.17 189	0.12 99	0.13 260	0.15 243	0.12 237	0.12 292	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.08 379

iGMRVC	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.12 82	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

RAFT-345	0.11 212	0.07 150	0.16 372	0.17 239	0.08 147	0.08 55	0.12 82	0.16 152	0.10 41	0.11 194	0.34 497	0.09 156	0.10 223	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.04 20	0.05 133

iRAFT	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.11 55	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

CRE-IMP	0.11 212	0.09 343	0.16 372	0.19 383	0.09 261	0.10 143	0.12 82	0.18 217	0.10 41	0.14 284	0.14 230	0.14 281	0.13 324	0.12 213	0.12 273	0.07 274	0.04 23	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.08 379

test-2	0.11 212	0.09 343	0.08 25	0.19 383	0.08 147	0.12 235	0.28 556	0.13 74	0.18 253	0.11 194	0.17 279	0.14 281	0.12 292	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 403	0.07 307	0.04 20	0.04 34

GMM-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.10 122	0.18 321	0.09 261	0.08 55	0.14 183	0.24 351	0.16 206	0.11 194	0.15 243	0.13 262	0.11 260	0.11 130	0.11 204	0.05 33	0.04 23	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.09 424

RAFT-IKP	0.11 212	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.06 10	0.11 55	0.17 189	0.13 136	0.15 308	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.11 130	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

Prome-Stereo	0.11 212	0.07 150	0.11 173	0.18 321	0.09 261	0.12 235	0.14 183	0.23 327	0.13 136	0.13 260	0.16 259	0.13 262	0.08 168	0.12 213	0.10 131	0.05 33	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.10 453

rafts_anoy	0.11 212	0.06 71	0.10 122	0.17 239	0.08 147	0.10 143	0.14 183	0.18 217	0.14 157	0.13 260	0.13 217	0.12 237	0.11 260	0.11 130	0.13 308	0.07 274	0.05 179	0.09 403	0.11 494	0.07 294	0.06 229

raft+_RVC	0.11 212	0.07 150	0.09 80	0.16 162	0.07 76	0.10 143	0.11 55	0.24 351	0.20 301	0.12 228	0.15 243	0.12 237	0.08 168	0.12 213	0.13 308	0.07 274	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.05 133

RALCasStereoNet	0.11 212	0.07 150	0.09 80	0.16 162	0.08 147	0.13 274	0.14 183	0.17 189	0.11 68	0.12 228	0.17 279	0.14 281	0.10 223	0.12 213	0.11 204	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.05 131	0.08 359	0.07 310

RALAANet	0.11 212	0.08 271	0.10 122	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.10 31	0.20 266	0.16 206	0.14 284	0.13 217	0.16 326	0.09 196	0.12 213	0.12 273	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.04 34

111	0.11 212	0.06 71	0.12 214	0.15 84	0.07 76	0.10 143	0.14 183	0.21 284	0.24 360	0.11 194	0.12 200	0.14 281	0.12 292	0.13 270	0.10 131	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.04 40	0.06 220	0.05 133

DIP-Stereo	0.11 212	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.09 18	0.16 152	0.16 206	0.12 228	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.16 347	0.14 343	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.05 112	0.07 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 212	0.06 71	0.12 214	0.14 41	0.06 14	0.12 235	0.10 31	0.18 217	0.18 253	0.13 260	0.17 279	0.15 306	0.11 260	0.15 319	0.14 343	0.06 120	0.04 23	0.04 1	0.04 40	0.06 220	0.05 133
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
rvit_stereo_0083	0.12 289	0.08 271	0.17 395	0.16 162	0.09 261	0.11 185	0.15 263	0.15 123	0.26 397	0.11 194	0.14 230	0.13 262	0.10 223	0.12 213	0.13 308	0.10 440	0.08 443	0.09 403	0.07 307	0.07 294	0.06 229

rvit_stereo_0081_aga	0.12 289	0.09 343	0.15 330	0.18 321	0.10 374	0.14 316	0.14 183	0.14 91	0.19 279	0.10 154	0.18 303	0.16 326	0.09 196	0.12 213	0.10 131	0.10 440	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.06 229

rvit_stereo_ft	0.12 289	0.07 150	0.13 249	0.19 383	0.10 374	0.12 235	0.17 352	0.16 152	0.16 206	0.13 260	0.13 217	0.15 306	0.10 223	0.14 301	0.13 308	0.10 440	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.06 229

MyStereo8	0.12 289	0.07 150	0.15 330	0.15 84	0.09 261	0.18 409	0.14 183	0.19 249	0.22 339	0.12 228	0.18 303	0.11 215	0.10 223	0.16 347	0.18 426	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.05 131	0.08 359	0.09 424

CoDeX	0.12 289	0.07 150	0.13 249	0.17 239	0.08 147	0.12 235	0.16 323	0.23 327	0.27 410	0.13 260	0.17 279	0.15 306	0.12 292	0.14 301	0.11 204	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.05 133

11t1	0.12 289	0.07 150	0.14 295	0.14 41	0.08 147	0.17 393	0.15 263	0.19 249	0.15 178	0.15 308	0.15 243	0.17 343	0.16 398	0.15 319	0.13 308	0.08 342	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.08 359	0.07 310

ffm	0.12 289	0.09 343	0.15 330	0.16 162	0.09 261	0.17 393	0.17 352	0.15 123	0.19 279	0.15 308	0.26 417	0.19 366	0.13 324	0.10 77	0.08 14	0.06 120	0.05 179	0.09 403	0.08 380	0.06 220	0.06 229

RAFT_CTSACE	0.12 289	0.09 343	0.10 122	0.22 496	0.08 147	0.12 235	0.24 519	0.18 217	0.17 235	0.21 433	0.27 435	0.13 262	0.07 126	0.13 270	0.09 55	0.05 33	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.04 20	0.04 34

Sa-1000	0.12 289	0.08 271	0.09 80	0.18 321	0.08 147	0.15 342	0.22 497	0.22 308	0.19 279	0.15 308	0.20 327	0.17 343	0.11 260	0.10 77	0.10 131	0.06 120	0.05 179	0.09 403	0.09 425	0.05 112	0.05 133

iRaft-Stereo_5w	0.12 289	0.09 343	0.12 214	0.20 442	0.08 147	0.09 96	0.12 82	0.22 308	0.22 339	0.19 395	0.14 230	0.11 215	0.09 196	0.20 446	0.16 396	0.05 33	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.06 229

CrosDoStereo	0.12 289	0.07 150	0.12 214	0.14 41	0.09 261	0.12 235	0.15 263	0.17 189	0.22 339	0.19 395	0.24 378	0.15 306	0.11 260	0.11 130	0.12 273	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.05 112	0.05 133

PFNet+	0.12 289	0.06 71	0.14 295	0.16 162	0.09 261	0.05 3	0.12 82	0.18 217	0.21 316	0.16 337	0.19 317	0.14 281	0.10 223	0.11 130	0.11 204	0.08 342	0.05 179	0.09 403	0.08 380	0.06 220	0.11 477

AAGNet	0.12 289	0.08 271	0.17 395	0.19 383	0.09 261	0.08 55	0.13 126	0.19 249	0.13 136	0.16 337	0.21 345	0.13 262	0.14 357	0.11 130	0.14 343	0.06 120	0.04 23	0.09 403	0.06 210	0.06 220	0.05 133

PSM-softLoss	0.12 289	0.07 150	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.08 55	0.12 82	0.24 351	0.17 235	0.15 308	0.19 317	0.13 262	0.11 260	0.11 130	0.11 204	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.12 498

KMStereo	0.12 289	0.07 150	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.08 55	0.12 82	0.24 351	0.17 235	0.15 308	0.19 317	0.13 262	0.11 260	0.11 130	0.11 204	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.12 498

FTStereo	0.12 289	0.07 150	0.14 295	0.18 321	0.09 261	0.07 27	0.15 263	0.22 308	0.18 253	0.12 228	0.24 378	0.11 215	0.13 324	0.13 270	0.14 343	0.05 33	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.06 220	0.10 453

KYRaft	0.12 289	0.07 150	0.10 122	0.19 383	0.09 261	0.08 55	0.15 263	0.23 327	0.12 99	0.13 260	0.16 259	0.20 383	0.10 223	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.08 317	0.08 380	0.06 220	0.15 543

DeepStereo_LL	0.12 289	0.07 150	0.12 214	0.14 41	0.09 261	0.12 235	0.15 263	0.17 189	0.22 339	0.19 395	0.24 378	0.15 306	0.11 260	0.11 130	0.12 273	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.05 112	0.05 133

DEmStereo	0.12 289	0.06 71	0.14 295	0.14 41	0.10 374	0.16 369	0.15 263	0.16 152	0.24 360	0.17 348	0.23 366	0.12 237	0.14 357	0.12 213	0.14 343	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.05 133

THIR-Stereo	0.12 289	0.07 150	0.11 173	0.15 84	0.08 147	0.14 316	0.16 323	0.18 217	0.25 384	0.17 348	0.24 378	0.13 262	0.13 324	0.12 213	0.14 343	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.05 112	0.05 133

DRaft	0.12 289	0.06 71	0.12 214	0.14 41	0.09 261	0.14 316	0.17 352	0.21 284	0.30 439	0.18 380	0.27 435	0.10 188	0.16 398	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.07 307	0.05 112	0.05 133

PFNet	0.12 289	0.06 71	0.17 395	0.18 321	0.08 147	0.09 96	0.15 263	0.26 385	0.20 301	0.16 337	0.16 259	0.14 281	0.12 292	0.13 270	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.07 230	0.06 210	0.05 112	0.05 133

RAFT-RH_RVC	0.12 289	0.06 71	0.14 295	0.16 162	0.09 261	0.12 235	0.12 82	0.17 189	0.12 99	0.13 260	0.40 528	0.11 215	0.10 223	0.13 270	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.08 317	0.05 131	0.05 112	0.06 229

IRAFT_RVC	0.12 289	0.08 271	0.17 395	0.19 383	0.08 147	0.07 27	0.14 183	0.25 372	0.23 349	0.14 284	0.15 243	0.15 306	0.12 292	0.12 213	0.11 204	0.06 120	0.04 23	0.09 403	0.06 210	0.06 220	0.06 229

sCroCo_RVC	0.12 289	0.09 343	0.24 490	0.24 529	0.11 429	0.19 431	0.14 183	0.17 189	0.15 178	0.10 154	0.13 217	0.12 237	0.07 126	0.14 301	0.11 204	0.08 342	0.08 443	0.08 317	0.08 380	0.05 112	0.07 310

ARAFT	0.12 289	0.08 271	0.18 428	0.19 383	0.09 261	0.15 342	0.17 352	0.20 266	0.13 136	0.12 228	0.13 217	0.14 281	0.12 292	0.15 319	0.13 308	0.06 120	0.05 179	0.10 450	0.09 425	0.06 220	0.04 34

BEATNet_4x	0.12 289	0.09 343	0.15 330	0.18 321	0.07 76	0.15 342	0.07 3	0.23 327	0.19 279	0.16 337	0.19 317	0.19 366	0.14 357	0.17 386	0.15 377	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.06 220	0.07 310

G2L-ROB	0.13 316	0.07 150	0.13 249	0.13 10	0.08 147	0.14 316	0.17 352	0.25 372	0.19 279	0.20 417	0.19 317	0.20 383	0.14 357	0.18 403	0.16 396	0.08 342	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.08 359	0.09 424

DFGA-Net	0.13 316	0.11 434	0.19 451	0.18 321	0.10 374	0.13 274	0.13 126	0.23 327	0.25 384	0.16 337	0.16 259	0.13 262	0.12 292	0.17 386	0.15 377	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.05 112	0.05 133

FACV-RUCA	0.13 316	0.11 434	0.13 249	0.19 383	0.12 459	0.15 342	0.16 323	0.22 308	0.21 316	0.16 337	0.16 259	0.15 306	0.16 398	0.14 301	0.13 308	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.10 456	0.08 379

UGAM	0.13 316	0.10 409	0.09 80	0.22 496	0.08 147	0.13 274	0.20 466	0.18 217	0.24 360	0.22 448	0.16 259	0.13 262	0.13 324	0.19 428	0.13 308	0.07 274	0.05 179	0.13 515	0.11 494	0.07 294	0.05 133

test_sample2	0.13 316	0.07 150	0.12 214	0.14 41	0.08 147	0.16 369	0.18 401	0.21 284	0.16 206	0.14 284	0.21 345	0.20 383	0.15 377	0.15 319	0.13 308	0.08 342	0.06 340	0.07 230	0.06 210	0.08 359	0.08 379

test_sample1	0.13 316	0.07 150	0.14 295	0.14 41	0.08 147	0.19 431	0.17 352	0.20 266	0.15 178	0.14 284	0.22 361	0.18 357	0.16 398	0.17 386	0.15 377	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.08 359	0.08 379

MyStereo05	0.13 316	0.07 150	0.10 122	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.18 401	0.28 423	0.35 484	0.17 348	0.14 230	0.15 306	0.11 260	0.15 319	0.13 308	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.06 229

MyStereo04	0.13 316	0.07 150	0.10 122	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.17 352	0.29 442	0.38 502	0.17 348	0.14 230	0.16 326	0.11 260	0.15 319	0.13 308	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.06 220	0.06 229

ff1	0.13 316	0.09 343	0.15 330	0.16 162	0.09 261	0.17 393	0.17 352	0.15 123	0.19 279	0.15 308	0.26 417	0.19 366	0.13 324	0.15 319	0.22 477	0.06 120	0.05 179	0.09 403	0.08 380	0.06 220	0.06 229

LL-Strereo	0.13 316	0.10 409	0.12 214	0.20 442	0.10 374	0.11 185	0.18 401	0.33 489	0.25 384	0.16 337	0.16 259	0.14 281	0.14 357	0.19 428	0.11 204	0.06 120	0.05 179	0.09 403	0.08 380	0.04 20	0.05 133

anonymousa	0.13 316	0.07 150	0.14 295	0.18 321	0.09 261	0.13 274	0.17 352	0.20 266	0.29 433	0.15 308	0.24 378	0.16 326	0.14 357	0.14 301	0.14 343	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.09 425	0.05 112	0.07 310

TestStereo1	0.13 316	0.08 271	0.08 25	0.20 442	0.08 147	0.18 409	0.29 567	0.23 327	0.17 235	0.17 348	0.20 327	0.16 326	0.11 260	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.06 340	0.08 317	0.06 210	0.05 112	0.05 133

qqq	0.13 316	0.09 343	0.15 330	0.16 162	0.08 147	0.13 274	0.15 263	0.24 351	0.16 206	0.15 308	0.19 317	0.16 326	0.16 398	0.15 319	0.16 396	0.07 274	0.06 340	0.08 317	0.08 380	0.07 294	0.07 310

x	0.13 316	0.08 271	0.15 330	0.14 41	0.08 147	0.19 431	0.14 183	0.22 308	0.21 316	0.15 308	0.20 327	0.20 383	0.18 436	0.18 403	0.18 426	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.07 294	0.07 310

raft_robust	0.13 316	0.10 409	0.07 5	0.18 321	0.08 147	0.13 274	0.24 519	0.29 442	0.34 470	0.20 417	0.20 327	0.15 306	0.10 223	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.05 112	0.04 34

RAFT+CT+SA	0.13 316	0.11 434	0.09 80	0.19 383	0.09 261	0.15 342	0.28 556	0.22 308	0.22 339	0.15 308	0.26 417	0.10 188	0.10 223	0.11 130	0.12 273	0.05 33	0.04 23	0.07 230	0.08 380	0.07 294	0.06 229

SA-5K	0.13 316	0.08 271	0.08 25	0.20 442	0.08 147	0.18 409	0.29 567	0.23 327	0.17 235	0.17 348	0.20 327	0.16 326	0.11 260	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.06 340	0.08 317	0.06 210	0.05 112	0.05 133

SA	0.13 316	0.09 343	0.09 80	0.18 321	0.08 147	0.12 235	0.24 519	0.23 327	0.19 279	0.17 348	0.27 435	0.15 306	0.11 260	0.11 130	0.11 204	0.05 33	0.05 179	0.09 403	0.08 380	0.05 112	0.05 133

GwcNet-ADL	0.13 316	0.08 271	0.14 295	0.20 442	0.09 261	0.12 235	0.20 466	0.30 454	0.25 384	0.14 284	0.14 230	0.18 357	0.14 357	0.13 270	0.15 377	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.07 294	0.06 229

GANet-ADL	0.13 316	0.07 150	0.15 330	0.17 239	0.10 374	0.19 431	0.15 263	0.30 454	0.21 316	0.13 260	0.18 303	0.19 366	0.13 324	0.16 347	0.14 343	0.08 342	0.06 340	0.06 126	0.05 131	0.07 294	0.08 379

RAFT	0.13 316	0.09 343	0.11 173	0.18 321	0.08 147	0.15 342	0.23 509	0.21 284	0.20 301	0.21 433	0.21 345	0.18 357	0.13 324	0.17 386	0.10 131	0.06 120	0.07 411	0.10 450	0.09 425	0.06 220	0.05 133

sAnonymous2	0.13 316	0.12 453	0.25 493	0.20 442	0.12 459	0.18 409	0.14 183	0.27 399	0.21 316	0.11 194	0.12 200	0.13 262	0.08 168	0.11 130	0.11 204	0.09 399	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.15 538	0.10 453

CroCo_RVC	0.13 316	0.12 453	0.25 493	0.20 442	0.12 459	0.18 409	0.14 183	0.27 399	0.21 316	0.11 194	0.12 200	0.13 262	0.08 168	0.11 130	0.11 204	0.09 399	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.15 538	0.10 453

RAFT + AFF	0.13 316	0.08 271	0.21 466	0.20 442	0.10 374	0.14 316	0.23 509	0.27 399	0.21 316	0.12 228	0.10 138	0.12 237	0.10 223	0.16 347	0.12 273	0.08 342	0.07 411	0.09 403	0.09 425	0.06 220	0.09 424

GMStereo	0.13 316	0.15 502	0.14 295	0.18 321	0.09 261	0.16 369	0.16 323	0.20 266	0.25 384	0.17 348	0.17 279	0.11 215	0.11 260	0.16 347	0.13 308	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.07 294	0.06 229
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 316	0.07 150	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.15 342	0.16 323	0.28 423	0.27 410	0.14 284	0.18 303	0.12 237	0.13 324	0.14 301	0.11 204	0.08 342	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.07 294	0.06 229

FENet	0.13 316	0.08 271	0.13 249	0.16 162	0.08 147	0.15 342	0.16 323	0.23 327	0.23 349	0.17 348	0.24 378	0.16 326	0.13 324	0.14 301	0.15 377	0.08 342	0.05 179	0.08 317	0.08 380	0.08 359	0.08 379

MLCV	0.13 316	0.08 271	0.17 395	0.18 321	0.06 14	0.16 369	0.17 352	0.19 249	0.22 339	0.19 395	0.25 404	0.17 343	0.13 324	0.15 319	0.14 343	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.04 34

iResNet	0.13 316	0.10 409	0.18 428	0.19 383	0.08 147	0.14 316	0.18 401	0.21 284	0.27 410	0.16 337	0.24 378	0.15 306	0.13 324	0.14 301	0.15 377	0.06 120	0.04 23	0.06 126	0.05 131	0.06 220	0.05 133

DN-CSS_ROB	0.13 316	0.13 480	0.17 395	0.18 321	0.10 374	0.16 369	0.08 7	0.22 308	0.19 279	0.17 348	0.23 366	0.13 262	0.13 324	0.13 270	0.14 343	0.05 33	0.05 179	0.10 450	0.10 464	0.08 359	0.06 229

xyz-stereo	0.14 346	0.07 150	0.22 476	0.15 84	0.05 1	0.22 475	0.15 263	0.17 189	0.31 448	0.15 308	0.28 446	0.26 459	0.17 422	0.13 270	0.12 273	0.05 33	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.04 20	0.04 34

G2L-Stereo_test	0.14 346	0.07 150	0.11 173	0.13 10	0.08 147	0.12 235	0.17 352	0.31 470	0.28 426	0.21 433	0.23 366	0.20 383	0.16 398	0.17 386	0.19 441	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.07 294	0.07 310

coex_refinement	0.14 346	0.07 150	0.12 214	0.17 239	0.10 374	0.16 369	0.15 263	0.27 399	0.29 433	0.18 380	0.21 345	0.22 410	0.17 422	0.16 347	0.19 441	0.08 342	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.09 422	0.08 379

G2L-Stereo	0.14 346	0.07 150	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.12 82	0.27 399	0.22 339	0.17 348	0.27 435	0.21 392	0.13 324	0.18 403	0.18 426	0.09 399	0.08 443	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.07 310

rvit_0105_6	0.14 346	0.09 343	0.18 428	0.17 239	0.10 374	0.10 143	0.17 352	0.19 249	0.26 397	0.12 228	0.18 303	0.17 343	0.13 324	0.18 403	0.13 308	0.15 540	0.11 512	0.12 501	0.10 464	0.09 422	0.06 229

rvit_0105_5	0.14 346	0.10 409	0.14 295	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.23 509	0.24 351	0.27 410	0.14 284	0.15 243	0.18 357	0.13 324	0.17 386	0.14 343	0.14 536	0.11 512	0.10 450	0.11 494	0.08 359	0.07 310

test_sample6	0.14 346	0.09 343	0.14 295	0.17 239	0.08 147	0.17 393	0.19 445	0.26 385	0.18 253	0.18 380	0.28 446	0.19 366	0.15 377	0.15 319	0.13 308	0.08 342	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.08 359	0.08 379

test_sample5	0.14 346	0.08 271	0.14 295	0.16 162	0.08 147	0.18 409	0.18 401	0.25 372	0.17 235	0.17 348	0.28 446	0.18 357	0.15 377	0.16 347	0.13 308	0.08 342	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.09 422	0.08 379

test_sample4	0.14 346	0.08 271	0.15 330	0.15 84	0.08 147	0.19 431	0.18 401	0.26 385	0.18 253	0.17 348	0.26 417	0.18 357	0.15 377	0.17 386	0.13 308	0.08 342	0.06 340	0.08 317	0.06 210	0.09 422	0.08 379

test_sample3	0.14 346	0.08 271	0.15 330	0.14 41	0.09 261	0.20 450	0.17 352	0.27 399	0.18 253	0.17 348	0.22 361	0.19 366	0.15 377	0.17 386	0.14 343	0.09 399	0.06 340	0.07 230	0.06 210	0.09 422	0.08 379

SMFormer	0.14 346	0.07 150	0.18 428	0.14 41	0.08 147	0.17 393	0.17 352	0.27 399	0.27 410	0.19 395	0.20 327	0.19 366	0.15 377	0.15 319	0.17 413	0.08 342	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.08 359	0.07 310

tta	0.14 346	0.07 150	0.18 428	0.14 41	0.08 147	0.17 393	0.17 352	0.27 399	0.27 410	0.19 395	0.20 327	0.19 366	0.15 377	0.15 319	0.17 413	0.08 342	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.06 220	0.06 229

qqq1	0.14 346	0.07 150	0.18 428	0.14 41	0.08 147	0.17 393	0.17 352	0.27 399	0.27 410	0.19 395	0.20 327	0.19 366	0.15 377	0.15 319	0.12 273	0.08 342	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.06 220	0.06 229

fff1	0.14 346	0.07 150	0.18 428	0.14 41	0.08 147	0.17 393	0.17 352	0.27 399	0.27 410	0.19 395	0.20 327	0.19 366	0.15 377	0.15 319	0.12 273	0.08 342	0.05 179	0.05 33	0.05 131	0.06 220	0.06 229

mmm	0.14 346	0.08 271	0.18 428	0.17 239	0.09 261	0.17 393	0.18 401	0.21 284	0.16 206	0.16 337	0.23 366	0.21 392	0.16 398	0.16 347	0.17 413	0.08 342	0.05 179	0.08 317	0.08 380	0.08 359	0.07 310

DualNet	0.14 346	0.08 271	0.14 295	0.16 162	0.08 147	0.18 409	0.18 401	0.25 372	0.17 235	0.18 380	0.28 446	0.18 357	0.15 377	0.16 347	0.13 308	0.08 342	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.09 422	0.08 379

StereoVision	0.14 346	0.13 480	0.10 122	0.24 529	0.10 374	0.16 369	0.21 483	0.21 284	0.20 301	0.12 228	0.25 404	0.10 188	0.10 223	0.16 347	0.10 131	0.09 399	0.10 498	0.12 501	0.12 516	0.06 220	0.05 133

PCWNet_CMD	0.14 346	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.14 183	0.29 442	0.36 490	0.14 284	0.20 327	0.21 392	0.13 324	0.17 386	0.14 343	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.07 294	0.07 310

gwcnet-sp	0.14 346	0.07 150	0.13 249	0.18 321	0.09 261	0.16 369	0.18 401	0.24 351	0.24 360	0.19 395	0.24 378	0.15 306	0.16 398	0.16 347	0.15 377	0.08 342	0.07 411	0.07 230	0.08 380	0.08 359	0.07 310

scenet	0.14 346	0.07 150	0.13 249	0.18 321	0.09 261	0.16 369	0.18 401	0.24 351	0.24 360	0.19 395	0.24 378	0.15 306	0.16 398	0.16 347	0.15 377	0.08 342	0.07 411	0.07 230	0.08 380	0.08 359	0.07 310

CASS	0.14 346	0.12 453	0.12 214	0.23 517	0.09 261	0.15 342	0.17 352	0.19 249	0.20 301	0.17 348	0.18 303	0.15 306	0.15 377	0.15 319	0.14 343	0.09 399	0.06 340	0.10 450	0.08 380	0.09 422	0.07 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 346	0.07 150	0.13 249	0.18 321	0.09 261	0.16 369	0.18 401	0.24 351	0.24 360	0.19 395	0.24 378	0.15 306	0.16 398	0.16 347	0.15 377	0.08 342	0.07 411	0.07 230	0.08 380	0.08 359	0.07 310

IER	0.14 346	0.08 271	0.13 249	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.16 323	0.26 385	0.27 410	0.18 380	0.26 417	0.17 343	0.20 466	0.17 386	0.14 343	0.08 342	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.08 359	0.07 310

test_5	0.14 346	0.12 453	0.08 25	0.20 442	0.10 374	0.14 316	0.28 556	0.21 284	0.24 360	0.19 395	0.28 446	0.11 215	0.15 377	0.12 213	0.13 308	0.06 120	0.05 179	0.07 230	0.08 380	0.08 359	0.07 310

psmg	0.14 346	0.09 343	0.14 295	0.17 239	0.10 374	0.15 342	0.17 352	0.29 442	0.20 301	0.17 348	0.21 345	0.25 449	0.16 398	0.16 347	0.14 343	0.08 342	0.07 411	0.08 317	0.08 380	0.07 294	0.07 310

UDGNet	0.14 346	0.13 480	0.17 395	0.18 321	0.10 374	0.12 235	0.16 323	0.21 284	0.27 410	0.20 417	0.20 327	0.17 343	0.13 324	0.16 347	0.14 343	0.10 440	0.06 340	0.09 403	0.07 307	0.07 294	0.07 310

TestStereo	0.14 346	0.15 502	0.11 173	0.23 517	0.08 147	0.15 342	0.21 483	0.20 266	0.23 349	0.14 284	0.25 404	0.16 326	0.13 324	0.16 347	0.14 343	0.06 120	0.06 340	0.08 317	0.06 210	0.09 422	0.05 133

CFNet_pseudo	0.14 346	0.08 271	0.16 372	0.16 162	0.09 261	0.13 274	0.14 183	0.27 399	0.34 470	0.15 308	0.21 345	0.22 410	0.13 324	0.18 403	0.14 343	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.06 210	0.07 294	0.07 310

GES	0.14 346	0.08 271	0.16 372	0.15 84	0.10 374	0.13 274	0.13 126	0.28 423	0.26 397	0.17 348	0.24 378	0.19 366	0.14 357	0.16 347	0.14 343	0.08 342	0.08 443	0.07 230	0.06 210	0.08 359	0.09 424

cf-r	0.14 346	0.07 150	0.13 249	0.16 162	0.08 147	0.14 316	0.19 445	0.21 284	0.25 384	0.17 348	0.26 417	0.22 410	0.17 422	0.14 301	0.15 377	0.10 440	0.05 179	0.06 126	0.08 380	0.06 220	0.06 229

GANet-RSSM	0.14 346	0.07 150	0.13 249	0.13 10	0.08 147	0.14 316	0.18 401	0.23 327	0.21 316	0.17 348	0.25 404	0.24 436	0.16 398	0.16 347	0.16 396	0.10 440	0.06 340	0.07 230	0.08 380	0.08 359	0.07 310

PSMNet-RSSM	0.14 346	0.07 150	0.14 295	0.15 84	0.08 147	0.13 274	0.16 323	0.25 372	0.24 360	0.17 348	0.28 446	0.23 427	0.14 357	0.16 347	0.14 343	0.11 472	0.06 340	0.09 403	0.12 516	0.08 359	0.07 310

GwcNet-RSSM	0.14 346	0.07 150	0.12 214	0.16 162	0.08 147	0.15 342	0.20 466	0.22 308	0.28 426	0.18 380	0.28 446	0.23 427	0.17 422	0.15 319	0.16 396	0.10 440	0.06 340	0.07 230	0.09 425	0.07 294	0.07 310

CFNet-ft	0.14 346	0.07 150	0.15 330	0.12 5	0.09 261	0.17 393	0.18 401	0.22 308	0.24 360	0.17 348	0.26 417	0.24 436	0.14 357	0.16 347	0.15 377	0.11 472	0.06 340	0.08 317	0.09 425	0.09 422	0.08 379

DMCA	0.14 346	0.09 343	0.17 395	0.19 383	0.09 261	0.15 342	0.17 352	0.23 327	0.28 426	0.14 284	0.20 327	0.17 343	0.18 436	0.15 319	0.17 413	0.10 440	0.06 340	0.08 317	0.06 210	0.09 422	0.10 453

MSMDNet	0.14 346	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.14 316	0.14 183	0.29 442	0.36 490	0.14 284	0.20 327	0.21 392	0.13 324	0.18 403	0.14 343	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.07 294	0.07 310

HSM-Net_RVC	0.14 346	0.08 271	0.12 214	0.15 84	0.08 147	0.16 369	0.15 263	0.27 399	0.29 433	0.20 417	0.21 345	0.29 484	0.14 357	0.18 403	0.13 308	0.06 120	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.07 294	0.06 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 346	0.07 150	0.15 330	0.12 5	0.09 261	0.17 393	0.18 401	0.22 308	0.24 360	0.17 348	0.26 417	0.24 436	0.14 357	0.16 347	0.15 377	0.11 472	0.06 340	0.08 317	0.09 425	0.09 422	0.08 379

ccs_rob	0.14 346	0.09 343	0.16 372	0.16 162	0.09 261	0.13 274	0.14 183	0.27 399	0.34 470	0.15 308	0.21 345	0.22 410	0.13 324	0.18 403	0.14 343	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.07 310

iResNet_ROB	0.14 346	0.07 150	0.13 249	0.15 84	0.07 76	0.19 431	0.14 183	0.26 385	0.32 454	0.23 463	0.26 417	0.23 427	0.16 398	0.15 319	0.14 343	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.08 359	0.08 379

rvit_0105_4	0.15 386	0.09 343	0.17 395	0.17 239	0.10 374	0.12 235	0.20 466	0.23 327	0.27 410	0.14 284	0.20 327	0.17 343	0.14 357	0.17 386	0.13 308	0.15 540	0.11 512	0.11 480	0.10 464	0.09 422	0.06 229

DCVSM-stereo	0.15 386	0.09 343	0.16 372	0.16 162	0.10 374	0.15 342	0.09 18	0.20 266	0.24 360	0.20 417	0.24 378	0.26 459	0.15 377	0.19 428	0.14 343	0.09 399	0.07 411	0.09 403	0.08 380	0.10 456	0.12 498

ACV-stereo	0.15 386	0.10 409	0.29 517	0.18 321	0.12 459	0.15 342	0.13 126	0.23 327	0.21 316	0.19 395	0.23 366	0.22 410	0.15 377	0.23 490	0.17 413	0.08 342	0.07 411	0.07 230	0.07 307	0.08 359	0.07 310

DispNO	0.15 386	0.09 343	0.18 428	0.19 383	0.12 459	0.11 185	0.21 483	0.23 327	0.29 433	0.18 380	0.23 366	0.19 366	0.17 422	0.16 347	0.16 396	0.07 274	0.05 179	0.08 317	0.08 380	0.07 294	0.06 229

mmx	0.15 386	0.09 343	0.15 330	0.16 162	0.09 261	0.17 393	0.17 352	0.27 399	0.26 397	0.15 308	0.26 417	0.19 366	0.13 324	0.15 319	0.22 477	0.08 342	0.06 340	0.09 403	0.08 380	0.08 359	0.08 379

xxx	0.15 386	0.09 343	0.15 330	0.16 162	0.09 261	0.17 393	0.17 352	0.27 399	0.26 397	0.15 308	0.26 417	0.19 366	0.13 324	0.15 319	0.22 477	0.08 342	0.06 340	0.09 403	0.08 380	0.08 359	0.08 379

CFNet_ucs	0.15 386	0.09 343	0.17 395	0.16 162	0.11 429	0.14 316	0.14 183	0.30 454	0.34 470	0.16 337	0.24 378	0.23 427	0.14 357	0.18 403	0.15 377	0.09 399	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.09 422	0.09 424

CBFPSM	0.15 386	0.07 150	0.27 505	0.17 239	0.09 261	0.13 274	0.15 263	0.22 308	0.23 349	0.20 417	0.27 435	0.23 427	0.16 398	0.16 347	0.19 441	0.06 120	0.06 340	0.06 126	0.07 307	0.07 294	0.07 310

BUS	0.15 386	0.09 343	0.14 295	0.22 496	0.10 374	0.20 450	0.14 183	0.34 504	0.20 301	0.17 348	0.23 366	0.16 326	0.14 357	0.16 347	0.14 343	0.08 342	0.06 340	0.10 450	0.09 425	0.07 294	0.07 310

BSDual-CNN	0.15 386	0.09 343	0.14 295	0.22 496	0.10 374	0.15 342	0.15 263	0.34 504	0.20 301	0.17 348	0.23 366	0.25 449	0.16 398	0.16 347	0.14 343	0.08 342	0.06 340	0.10 450	0.09 425	0.07 294	0.07 310

hknet	0.15 386	0.11 434	0.14 295	0.22 496	0.11 429	0.15 342	0.15 263	0.34 504	0.26 397	0.17 348	0.23 366	0.22 410	0.18 436	0.17 386	0.13 308	0.07 274	0.06 340	0.10 450	0.09 425	0.07 294	0.07 310

dd	0.15 386	0.17 523	0.17 395	0.19 383	0.09 261	0.15 342	0.18 401	0.22 308	0.26 397	0.23 463	0.20 327	0.21 392	0.10 223	0.21 464	0.17 413	0.10 440	0.06 340	0.08 317	0.06 210	0.08 359	0.07 310

DAS	0.15 386	0.08 271	0.18 428	0.19 383	0.10 374	0.19 431	0.17 352	0.28 423	0.30 439	0.18 380	0.26 417	0.21 392	0.16 398	0.16 347	0.13 308	0.08 342	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.07 294	0.07 310

SepStereo	0.15 386	0.08 271	0.18 428	0.19 383	0.10 374	0.19 431	0.17 352	0.28 423	0.30 439	0.18 380	0.26 417	0.21 392	0.16 398	0.26 510	0.13 308	0.08 342	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.07 294	0.07 310

PSMNet-ADL	0.15 386	0.12 453	0.13 249	0.22 496	0.09 261	0.13 274	0.20 466	0.26 385	0.23 349	0.18 380	0.20 327	0.23 427	0.17 422	0.18 403	0.18 426	0.09 399	0.08 443	0.08 317	0.11 494	0.08 359	0.07 310

LMCR-Stereo	0.15 386	0.08 271	0.14 295	0.21 476	0.09 261	0.18 409	0.19 445	0.28 423	0.19 279	0.24 475	0.24 378	0.23 427	0.17 422	0.20 446	0.17 413	0.07 274	0.06 340	0.08 317	0.06 210	0.10 456	0.09 424

xxxx	0.15 386	0.07 150	0.14 295	0.14 41	0.08 147	0.24 497	0.18 401	0.32 475	0.20 301	0.14 284	0.28 446	0.22 410	0.14 357	0.15 319	0.29 545	0.09 399	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.08 359	0.08 379

test_xeample	0.15 386	0.07 150	0.14 295	0.15 84	0.08 147	0.22 475	0.20 466	0.29 442	0.21 316	0.16 337	0.29 461	0.19 366	0.17 422	0.16 347	0.28 536	0.09 399	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.07 294	0.07 310

ACVNet	0.15 386	0.09 343	0.15 330	0.13 10	0.12 459	0.14 316	0.20 466	0.22 308	0.34 470	0.17 348	0.26 417	0.21 392	0.17 422	0.18 403	0.21 464	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.08 359	0.06 229

acv_ft	0.15 386	0.09 343	0.16 372	0.19 383	0.10 374	0.16 369	0.17 352	0.25 372	0.34 470	0.19 395	0.26 417	0.21 392	0.17 422	0.18 403	0.19 441	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.08 359	0.06 229

RASNet	0.15 386	0.07 150	0.15 330	0.16 162	0.08 147	0.19 431	0.14 183	0.30 454	0.21 316	0.17 348	0.25 404	0.21 392	0.19 454	0.20 446	0.20 451	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.08 380	0.06 220	0.06 229

CFNet	0.15 386	0.11 434	0.17 395	0.17 239	0.08 147	0.19 431	0.10 31	0.29 442	0.26 397	0.19 395	0.24 378	0.24 436	0.18 436	0.18 403	0.15 377	0.08 342	0.06 340	0.09 403	0.10 464	0.08 359	0.07 310

UCFNet_RVC	0.15 386	0.08 271	0.13 249	0.11 1	0.10 374	0.20 450	0.10 31	0.24 351	0.23 349	0.17 348	0.21 345	0.24 436	0.15 377	0.18 403	0.15 377	0.12 497	0.07 411	0.11 480	0.13 527	0.11 478	0.10 453

AdaStereo	0.15 386	0.11 434	0.16 372	0.19 383	0.09 261	0.21 461	0.11 55	0.33 489	0.28 426	0.21 433	0.23 366	0.21 392	0.13 324	0.19 428	0.15 377	0.13 515	0.05 179	0.10 450	0.07 307	0.09 422	0.07 310
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.
iResNetv2_ROB	0.15 386	0.08 271	0.16 372	0.16 162	0.08 147	0.16 369	0.13 126	0.26 385	0.36 490	0.21 433	0.29 461	0.24 436	0.13 324	0.14 301	0.14 343	0.06 120	0.06 340	0.06 126	0.04 40	0.09 422	0.08 379

HSM	0.15 386	0.09 343	0.15 330	0.16 162	0.09 261	0.16 369	0.14 183	0.28 423	0.25 384	0.20 417	0.24 378	0.37 539	0.17 422	0.20 446	0.15 377	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.07 294	0.06 229

pmcnn	0.15 386	0.07 150	0.20 456	0.15 84	0.07 76	0.21 461	0.16 323	0.25 372	0.26 397	0.21 433	0.33 487	0.29 484	0.19 454	0.18 403	0.17 413	0.07 274	0.05 179	0.05 33	0.04 40	0.07 294	0.06 229

DDVS	0.16 413	0.10 409	0.22 476	0.16 162	0.12 459	0.15 342	0.14 183	0.25 372	0.19 279	0.18 380	0.30 467	0.27 466	0.13 324	0.20 446	0.16 396	0.09 399	0.06 340	0.09 403	0.07 307	0.11 478	0.11 477

rvit_0105_3	0.16 413	0.10 409	0.15 330	0.20 442	0.12 459	0.15 342	0.26 545	0.25 372	0.30 439	0.15 308	0.17 279	0.21 392	0.14 357	0.18 403	0.14 343	0.14 536	0.11 512	0.12 501	0.14 533	0.07 294	0.07 310

ITSA-stereo	0.16 413	0.11 434	0.14 295	0.19 383	0.08 147	0.13 274	0.14 183	0.30 454	0.49 546	0.17 348	0.18 303	0.22 410	0.15 377	0.17 386	0.16 396	0.10 440	0.06 340	0.08 317	0.08 380	0.08 359	0.09 424

test_sample7	0.16 413	0.10 409	0.16 372	0.14 41	0.12 459	0.16 369	0.17 352	0.28 423	0.24 360	0.21 433	0.21 345	0.24 436	0.20 466	0.16 347	0.16 396	0.12 497	0.06 340	0.10 450	0.09 425	0.11 478	0.10 453

1111x	0.16 413	0.09 343	0.13 249	0.18 321	0.08 147	0.18 409	0.25 536	0.32 475	0.25 384	0.17 348	0.24 378	0.27 466	0.15 377	0.14 301	0.24 500	0.07 274	0.07 411	0.08 317	0.09 425	0.07 294	0.07 310

GMStereo_Zeroshot	0.16 413	0.13 480	0.25 493	0.20 442	0.10 374	0.17 393	0.13 126	0.30 454	0.25 384	0.23 463	0.32 481	0.25 449	0.11 260	0.19 428	0.14 343	0.09 399	0.06 340	0.11 480	0.06 210	0.12 495	0.08 379

CRFU-Net	0.16 413	0.08 271	0.15 330	0.17 239	0.09 261	0.20 450	0.14 183	0.27 399	0.21 316	0.28 513	0.28 446	0.29 484	0.18 436	0.19 428	0.18 426	0.09 399	0.09 475	0.07 230	0.07 307	0.08 359	0.09 424

NINENet	0.16 413	0.10 409	0.16 372	0.17 239	0.11 429	0.20 450	0.14 183	0.41 557	0.37 496	0.18 380	0.21 345	0.16 326	0.14 357	0.16 347	0.14 343	0.08 342	0.08 443	0.10 450	0.07 307	0.10 456	0.09 424

CSP-Net	0.16 413	0.09 343	0.14 295	0.17 239	0.09 261	0.19 431	0.18 401	0.25 372	0.33 459	0.26 493	0.31 472	0.25 449	0.16 398	0.21 464	0.19 441	0.09 399	0.06 340	0.07 230	0.07 307	0.08 359	0.08 379

AASNet	0.16 413	0.08 271	0.13 249	0.19 383	0.09 261	0.19 431	0.15 263	0.38 543	0.37 496	0.20 417	0.24 378	0.20 383	0.17 422	0.17 386	0.21 464	0.10 440	0.08 443	0.08 317	0.07 307	0.09 422	0.09 424

AACVNet	0.16 413	0.08 271	0.15 330	0.15 84	0.10 374	0.18 409	0.15 263	0.24 351	0.25 384	0.27 500	0.27 435	0.28 476	0.18 436	0.19 428	0.17 413	0.09 399	0.07 411	0.09 403	0.07 307	0.10 456	0.09 424

ADLNet2	0.16 413	0.09 343	0.14 295	0.17 239	0.09 261	0.20 450	0.16 323	0.32 475	0.39 507	0.17 348	0.20 327	0.20 383	0.19 454	0.21 464	0.23 488	0.08 342	0.07 411	0.07 230	0.07 307	0.09 422	0.07 310

ICVP	0.16 413	0.09 343	0.12 214	0.22 496	0.09 261	0.18 409	0.21 483	0.26 385	0.24 360	0.18 380	0.30 467	0.27 466	0.18 436	0.18 403	0.15 377	0.10 440	0.07 411	0.08 317	0.07 307	0.07 294	0.08 379
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 413	0.14 495	0.34 536	0.26 547	0.14 503	0.27 527	0.18 401	0.28 423	0.28 426	0.15 308	0.17 279	0.14 281	0.11 260	0.16 347	0.12 273	0.08 342	0.08 443	0.08 317	0.08 380	0.08 359	0.11 477

ADLNet	0.16 413	0.08 271	0.15 330	0.16 162	0.10 374	0.16 369	0.17 352	0.33 489	0.27 410	0.23 463	0.27 435	0.24 436	0.16 398	0.18 403	0.21 464	0.10 440	0.06 340	0.10 450	0.10 464	0.08 359	0.09 424

HCRNet	0.16 413	0.23 558	0.12 214	0.35 581	0.11 429	0.15 342	0.17 352	0.26 385	0.22 339	0.19 395	0.24 378	0.21 392	0.14 357	0.15 319	0.13 308	0.11 472	0.07 411	0.11 480	0.10 464	0.09 422	0.07 310

222	0.16 413	0.07 150	0.15 330	0.14 41	0.08 147	0.25 506	0.18 401	0.30 454	0.21 316	0.18 380	0.29 461	0.17 343	0.16 398	0.16 347	0.44 588	0.10 440	0.05 179	0.07 230	0.06 210	0.08 359	0.08 379

UPFNet	0.16 413	0.08 271	0.12 214	0.20 442	0.12 459	0.20 450	0.23 509	0.28 423	0.26 397	0.18 380	0.24 378	0.22 410	0.20 466	0.19 428	0.22 477	0.09 399	0.07 411	0.08 317	0.09 425	0.08 359	0.06 229

ac_64	0.16 413	0.09 343	0.15 330	0.18 321	0.10 374	0.22 475	0.17 352	0.24 351	0.22 339	0.19 395	0.24 378	0.29 484	0.18 436	0.19 428	0.22 477	0.09 399	0.08 443	0.08 317	0.09 425	0.07 294	0.06 229

DSFCA	0.16 413	0.09 343	0.14 295	0.16 162	0.10 374	0.21 461	0.19 445	0.28 423	0.31 448	0.23 463	0.25 404	0.22 410	0.16 398	0.20 446	0.20 451	0.10 440	0.07 411	0.09 403	0.09 425	0.08 359	0.08 379

AANet_RVC	0.16 413	0.10 409	0.11 173	0.18 321	0.09 261	0.19 431	0.18 401	0.27 399	0.32 454	0.22 448	0.35 502	0.21 392	0.22 481	0.22 482	0.17 413	0.06 120	0.05 179	0.06 126	0.06 210	0.07 294	0.06 229

DeepPruner_ROB	0.16 413	0.11 434	0.16 372	0.17 239	0.10 374	0.17 393	0.15 263	0.32 475	0.21 316	0.19 395	0.21 345	0.22 410	0.19 454	0.21 464	0.16 396	0.13 515	0.09 475	0.09 403	0.10 464	0.11 478	0.11 477

DStereoRT	0.17 435	0.07 150	0.12 214	0.19 383	0.09 261	0.13 274	0.12 82	0.28 423	0.23 349	0.12 228	0.20 327	0.11 215	0.10 223	0.15 319	0.14 343	0.06 120	0.05 179	1.02 617	0.09 425	0.05 112	0.04 34

rvit_stereo_0075_2	0.17 435	0.12 453	0.25 493	0.23 517	0.16 535	0.13 274	0.10 31	0.30 454	0.27 410	0.20 417	0.28 446	0.22 410	0.15 377	0.18 403	0.13 308	0.16 557	0.10 498	0.17 551	0.10 464	0.10 456	0.10 453

DualNet (step1)	0.17 435	0.12 453	0.21 466	0.13 10	0.14 503	0.18 409	0.14 183	0.28 423	0.24 360	0.21 433	0.21 345	0.24 436	0.20 466	0.16 347	0.16 396	0.15 540	0.06 340	0.14 528	0.14 533	0.15 538	0.13 513

iinet-f	0.17 435	0.07 150	0.46 559	0.14 41	0.10 374	0.21 461	0.14 183	0.27 399	0.23 349	0.22 448	0.25 404	0.21 392	0.16 398	0.18 403	0.22 477	0.09 399	0.07 411	0.07 230	0.06 210	0.09 422	0.10 453

ToySt	0.17 435	0.11 434	0.19 451	0.17 239	0.11 429	0.16 369	0.26 545	0.24 351	0.33 459	0.19 395	0.24 378	0.26 459	0.24 496	0.19 428	0.21 464	0.07 274	0.08 443	0.09 403	0.10 464	0.09 422	0.08 379

ssnet_v2	0.17 435	0.10 409	0.18 428	0.17 239	0.11 429	0.21 461	0.22 497	0.34 504	0.25 384	0.23 463	0.23 366	0.27 466	0.19 454	0.22 482	0.21 464	0.11 472	0.10 498	0.09 403	0.09 425	0.08 359	0.08 379

GEStereo_RVC	0.17 435	0.12 453	0.16 372	0.22 496	0.11 429	0.19 431	0.18 401	0.32 475	0.49 546	0.20 417	0.25 404	0.17 343	0.13 324	0.21 464	0.16 396	0.10 440	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.09 422	0.08 379

MMNet	0.17 435	0.10 409	0.17 395	0.20 442	0.11 429	0.27 527	0.20 466	0.26 385	0.42 520	0.22 448	0.30 467	0.22 410	0.20 466	0.18 403	0.20 451	0.06 120	0.06 340	0.07 230	0.07 307	0.08 359	0.07 310

delet	0.17 435	0.09 343	0.18 428	0.19 383	0.11 429	0.21 461	0.22 497	0.30 454	0.38 502	0.17 348	0.27 435	0.19 366	0.19 454	0.19 428	0.21 464	0.08 342	0.08 443	0.09 403	0.11 494	0.06 220	0.07 310

UNet	0.17 435	0.09 343	0.18 428	0.19 383	0.12 459	0.28 537	0.19 445	0.33 489	0.30 439	0.21 433	0.25 404	0.23 427	0.19 454	0.20 446	0.19 441	0.07 274	0.06 340	0.08 317	0.07 307	0.08 359	0.07 310

HGLStereo	0.17 435	0.09 343	0.19 451	0.17 239	0.12 459	0.18 409	0.18 401	0.31 470	0.33 459	0.22 448	0.33 487	0.24 436	0.18 436	0.20 446	0.21 464	0.10 440	0.09 475	0.07 230	0.07 307	0.09 422	0.10 453

DMCA-RVC	0.17 435	0.10 409	0.16 372	0.24 529	0.11 429	0.19 431	0.18 401	0.26 385	0.24 360	0.21 433	0.27 435	0.25 449	0.27 519	0.18 403	0.21 464	0.12 497	0.08 443	0.13 515	0.10 464	0.10 456	0.08 379

FADNet-RVC-Resample	0.17 435	0.12 453	0.32 530	0.22 496	0.12 459	0.19 431	0.14 183	0.25 372	0.24 360	0.24 475	0.27 435	0.20 383	0.15 377	0.17 386	0.16 396	0.07 274	0.08 443	0.12 501	0.10 464	0.09 422	0.11 477

FADNet_RVC	0.17 435	0.14 495	0.41 552	0.20 442	0.11 429	0.13 274	0.13 126	0.27 399	0.22 339	0.21 433	0.23 366	0.20 383	0.18 436	0.15 319	0.17 413	0.08 342	0.08 443	0.12 501	0.09 425	0.11 478	0.10 453

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 435	0.10 409	0.23 484	0.20 442	0.10 374	0.15 342	0.18 401	0.31 470	0.25 384	0.21 433	0.31 472	0.25 449	0.17 422	0.21 464	0.20 451	0.09 399	0.06 340	0.08 317	0.09 425	0.07 294	0.08 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 435	0.12 453	0.16 372	0.20 442	0.10 374	0.18 409	0.18 401	0.27 399	0.24 360	0.26 493	0.41 539	0.23 427	0.18 436	0.21 464	0.21 464	0.09 399	0.05 179	0.09 403	0.10 464	0.07 294	0.07 310
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 451	0.10 409	0.41 552	0.19 383	0.08 147	0.18 409	0.18 401	0.23 327	0.34 470	0.19 395	0.41 539	0.22 410	0.17 422	0.20 446	0.25 508	0.07 274	0.05 179	0.07 230	0.07 307	0.07 294	0.06 229

ISRNet	0.18 451	0.08 271	0.20 456	0.19 383	0.13 485	0.15 342	0.12 82	0.30 454	0.33 459	0.21 433	0.26 417	0.27 466	0.18 436	0.17 386	0.20 451	0.20 572	0.08 443	0.14 528	0.14 533	0.14 526	0.17 561

test_sample9	0.18 451	0.12 453	0.21 466	0.13 10	0.14 503	0.18 409	0.14 183	0.28 423	0.24 360	0.21 433	0.21 345	0.24 436	0.20 466	0.19 428	0.18 426	0.15 540	0.30 591	0.14 528	0.14 533	0.15 538	0.13 513

fast-acv-ft	0.18 451	0.11 434	0.20 456	0.19 383	0.12 459	0.26 518	0.21 483	0.26 385	0.35 484	0.22 448	0.34 497	0.27 466	0.21 474	0.21 464	0.23 488	0.09 399	0.09 475	0.08 317	0.10 464	0.08 359	0.07 310

HBP-ISP	0.18 451	0.13 480	0.17 395	0.15 84	0.11 429	0.08 55	0.13 126	0.28 423	0.30 439	0.22 448	0.33 487	0.21 392	0.25 504	0.23 490	0.18 426	0.15 540	0.17 564	0.21 565	0.17 561	0.10 456	0.09 424

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 451	0.09 343	0.30 523	0.15 84	0.11 429	0.23 489	0.20 466	0.27 399	0.40 511	0.26 493	0.43 550	0.25 449	0.15 377	0.21 464	0.20 451	0.07 274	0.05 179	0.06 126	0.05 131	0.10 456	0.09 424

dad	0.18 451	0.20 546	0.21 466	0.17 239	0.11 429	0.20 450	0.19 445	0.21 284	0.28 426	0.30 529	0.24 378	0.30 494	0.13 324	0.19 428	0.17 413	0.18 563	0.09 475	0.11 480	0.09 425	0.11 478	0.07 310

hitnet-ft	0.18 451	0.10 409	0.17 395	0.14 41	0.09 261	0.27 527	0.20 466	0.25 372	0.26 397	0.24 475	0.32 481	0.32 517	0.23 487	0.24 501	0.21 464	0.12 497	0.07 411	0.10 450	0.08 380	0.12 495	0.11 477

STTStereo	0.18 451	0.13 480	0.28 508	0.20 442	0.11 429	0.16 369	0.21 483	0.29 442	0.23 349	0.22 448	0.30 467	0.29 484	0.18 436	0.20 446	0.20 451	0.12 497	0.11 512	0.11 480	0.14 533	0.09 422	0.08 379

TDLM	0.18 451	0.12 453	0.14 295	0.24 529	0.10 374	0.18 409	0.18 401	0.37 536	0.30 439	0.22 448	0.28 446	0.28 476	0.18 436	0.23 490	0.19 441	0.11 472	0.07 411	0.10 450	0.10 464	0.08 359	0.08 379

CVANet_RVC	0.18 451	0.11 434	0.14 295	0.21 476	0.11 429	0.19 431	0.18 401	0.34 504	0.34 470	0.22 448	0.31 472	0.28 476	0.18 436	0.24 501	0.18 426	0.12 497	0.08 443	0.12 501	0.12 516	0.09 422	0.08 379

DLCB_ROB	0.18 451	0.10 409	0.16 372	0.23 517	0.11 429	0.24 497	0.18 401	0.30 454	0.28 426	0.27 500	0.29 461	0.28 476	0.25 504	0.20 446	0.20 451	0.08 342	0.08 443	0.09 403	0.09 425	0.07 294	0.07 310

TCMNet	0.19 463	0.12 453	0.20 456	0.21 476	0.18 557	0.21 461	0.24 519	0.28 423	0.36 490	0.23 463	0.26 417	0.25 449	0.20 466	0.20 446	0.23 488	0.13 515	0.11 512	0.11 480	0.12 516	0.13 510	0.12 498

rvit_105_1	0.19 463	0.12 453	0.25 493	0.21 476	0.16 535	0.22 475	0.28 556	0.32 475	0.42 520	0.20 417	0.21 345	0.22 410	0.18 436	0.19 428	0.18 426	0.12 497	0.12 528	0.13 515	0.15 550	0.08 359	0.07 310

SACVNet	0.19 463	0.12 453	0.15 330	0.17 239	0.13 485	0.22 475	0.18 401	0.31 470	0.31 448	0.24 475	0.31 472	0.30 494	0.23 487	0.23 490	0.17 413	0.11 472	0.08 443	0.10 450	0.10 464	0.12 495	0.14 529

pcwnet_v2	0.19 463	0.11 434	0.26 502	0.18 321	0.14 503	0.18 409	0.15 263	0.37 536	0.46 542	0.19 395	0.24 378	0.21 392	0.19 454	0.21 464	0.20 451	0.13 515	0.10 498	0.10 450	0.10 464	0.11 478	0.13 513

psm_up	0.19 463	0.10 409	0.18 428	0.21 476	0.11 429	0.17 393	0.19 445	0.38 543	0.34 470	0.22 448	0.28 446	0.29 484	0.25 504	0.20 446	0.22 477	0.09 399	0.10 498	0.11 480	0.11 494	0.08 359	0.08 379

NVstereo2D	0.19 463	0.11 434	0.16 372	0.17 239	0.16 535	0.28 537	0.23 509	0.44 572	0.42 520	0.15 308	0.28 446	0.25 449	0.19 454	0.23 490	0.18 426	0.09 399	0.06 340	0.10 450	0.08 380	0.15 538	0.10 453

StereoDRNet	0.19 463	0.11 434	0.18 428	0.22 496	0.11 429	0.22 475	0.22 497	0.37 536	0.34 470	0.24 475	0.28 446	0.30 494	0.19 454	0.20 446	0.21 464	0.10 440	0.08 443	0.11 480	0.09 425	0.09 422	0.07 310

CBMV_ROB	0.19 463	0.13 480	0.18 428	0.16 162	0.11 429	0.16 369	0.12 82	0.27 399	0.29 433	0.27 500	0.31 472	0.27 466	0.24 496	0.24 501	0.16 396	0.15 540	0.18 566	0.22 569	0.20 567	0.10 456	0.12 498

NOSS_ROB	0.19 463	0.13 480	0.18 428	0.16 162	0.12 459	0.16 369	0.12 82	0.30 454	0.33 459	0.20 417	0.22 361	0.27 466	0.24 496	0.21 464	0.16 396	0.16 557	0.18 566	0.23 570	0.21 569	0.13 510	0.13 513

w-ln-seven-2	0.20 472	0.14 495	0.39 547	0.23 517	0.12 459	0.21 461	0.21 483	0.29 442	0.38 502	0.25 488	0.38 517	0.28 476	0.23 487	0.21 464	0.25 508	0.08 342	0.08 443	0.09 403	0.09 425	0.10 456	0.09 424

YMNet	0.20 472	0.12 453	0.20 456	0.21 476	0.14 503	0.27 527	0.23 509	0.32 475	0.34 470	0.28 513	0.35 502	0.30 494	0.18 436	0.18 403	0.22 477	0.11 472	0.13 541	0.10 450	0.10 464	0.09 422	0.09 424

YMNet_1	0.20 472	0.12 453	0.20 456	0.21 476	0.14 503	0.27 527	0.23 509	0.32 475	0.34 470	0.28 513	0.35 502	0.30 494	0.18 436	0.18 403	0.22 477	0.11 472	0.13 541	0.10 450	0.10 464	0.09 422	0.09 424

test_sample8	0.20 472	0.12 453	0.21 466	0.13 10	0.14 503	0.18 409	0.14 183	0.32 475	0.21 316	0.28 513	0.22 361	0.36 536	0.26 512	0.19 428	0.18 426	0.15 540	0.30 591	0.14 528	0.14 533	0.15 538	0.13 513

SDNR	0.20 472	0.09 343	0.19 451	0.16 162	0.12 459	0.79 603	0.13 126	0.26 385	0.33 459	0.19 395	0.25 404	0.19 366	0.12 292	0.19 428	0.15 377	0.16 557	0.18 566	0.14 528	0.11 494	0.08 359	0.12 498

GwcNet	0.20 472	0.14 495	0.20 456	0.18 321	0.12 459	0.25 506	0.20 466	0.36 527	0.45 535	0.20 417	0.33 487	0.33 523	0.21 474	0.22 482	0.25 508	0.11 472	0.09 475	0.09 403	0.09 425	0.09 422	0.10 453

SuperB	0.20 472	0.10 409	0.57 573	0.16 162	0.09 261	0.19 431	0.18 401	0.25 372	0.51 554	0.27 500	0.39 525	0.17 343	0.22 481	0.22 482	0.21 464	0.08 342	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.12 495	0.11 477

ADCRef	0.20 472	0.12 453	0.43 557	0.20 442	0.12 459	0.23 489	0.18 401	0.32 475	0.37 496	0.26 493	0.33 487	0.18 357	0.23 487	0.25 506	0.26 522	0.07 274	0.06 340	0.09 403	0.09 425	0.08 359	0.09 424

ADCP+	0.20 472	0.10 409	0.35 542	0.21 476	0.12 459	0.22 475	0.27 550	0.31 470	0.35 484	0.26 493	0.37 510	0.22 410	0.22 481	0.27 512	0.28 536	0.09 399	0.06 340	0.08 317	0.08 380	0.10 456	0.10 453

PS-NSSS	0.20 472	0.21 551	0.23 484	0.20 442	0.10 374	0.19 431	0.17 352	0.36 527	0.26 397	0.27 500	0.34 497	0.27 466	0.24 496	0.20 446	0.20 451	0.15 540	0.12 528	0.17 551	0.14 533	0.10 456	0.09 424

DRN-Test	0.20 472	0.11 434	0.21 466	0.22 496	0.10 374	0.22 475	0.22 497	0.40 552	0.38 502	0.24 475	0.33 487	0.26 459	0.22 481	0.22 482	0.25 508	0.11 472	0.07 411	0.11 480	0.10 464	0.09 422	0.08 379

DISCO	0.20 472	0.09 343	0.22 476	0.17 239	0.10 374	0.25 506	0.18 401	0.28 423	0.45 535	0.23 463	0.32 481	0.34 528	0.26 512	0.29 529	0.29 545	0.08 342	0.06 340	0.07 230	0.07 307	0.09 422	0.10 453

SGM-Forest	0.20 472	0.14 495	0.18 428	0.20 442	0.13 485	0.21 461	0.22 497	0.33 489	0.31 448	0.24 475	0.29 461	0.28 476	0.20 466	0.23 490	0.18 426	0.15 540	0.16 560	0.15 539	0.14 533	0.13 510	0.12 498
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 472	0.15 502	0.18 428	0.18 321	0.10 374	0.20 450	0.11 55	0.30 454	0.31 448	0.29 523	0.31 472	0.31 509	0.23 487	0.28 521	0.19 441	0.13 515	0.15 555	0.17 551	0.16 554	0.10 456	0.10 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 486	0.17 523	0.20 456	0.23 517	0.15 521	0.31 547	0.20 466	0.33 489	0.35 484	0.24 475	0.28 446	0.31 509	0.29 533	0.21 464	0.23 488	0.15 540	0.12 528	0.13 515	0.09 425	0.14 526	0.15 543

FAT-Stereo	0.21 486	0.13 480	0.22 476	0.21 476	0.12 459	0.18 409	0.18 401	0.35 519	0.40 511	0.28 513	0.37 510	0.33 523	0.33 555	0.21 464	0.20 451	0.09 399	0.11 512	0.10 450	0.09 425	0.11 478	0.14 529

FADNet-RVC	0.21 486	0.20 546	0.40 550	0.21 476	0.16 535	0.21 461	0.15 263	0.27 399	0.27 410	0.26 493	0.32 481	0.26 459	0.21 474	0.22 482	0.19 441	0.12 497	0.13 541	0.12 501	0.14 533	0.13 510	0.18 565

FADNet	0.21 486	0.23 558	0.37 545	0.18 321	0.17 547	0.25 506	0.13 126	0.32 475	0.32 454	0.23 463	0.25 404	0.27 466	0.21 474	0.19 428	0.16 396	0.13 515	0.15 555	0.12 501	0.15 550	0.17 557	0.18 565

S-Stereo	0.21 486	0.12 453	0.25 493	0.21 476	0.13 485	0.21 461	0.19 445	0.33 489	0.45 535	0.23 463	0.36 507	0.28 476	0.29 533	0.20 446	0.23 488	0.09 399	0.12 528	0.10 450	0.10 464	0.13 510	0.14 529

DANet	0.21 486	0.16 513	0.29 517	0.25 537	0.13 485	0.23 489	0.19 445	0.28 423	0.27 410	0.28 513	0.32 481	0.35 534	0.32 552	0.31 536	0.24 500	0.11 472	0.09 475	0.11 480	0.10 464	0.13 510	0.11 477
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 486	0.16 513	0.27 505	0.18 321	0.11 429	0.22 475	0.13 126	0.33 489	0.49 546	0.30 529	0.40 528	0.32 517	0.25 504	0.31 536	0.23 488	0.10 440	0.07 411	0.11 480	0.08 380	0.11 478	0.10 453

PWCDC_ROB	0.21 486	0.13 480	0.23 484	0.25 537	0.12 459	0.20 450	0.15 263	0.34 504	0.55 564	0.29 523	0.49 561	0.21 392	0.15 377	0.28 521	0.20 451	0.11 472	0.09 475	0.10 450	0.08 380	0.11 478	0.09 424

GASNet	0.22 494	0.24 561	0.34 536	0.26 547	0.17 547	0.27 527	0.16 323	0.45 574	0.42 520	0.27 500	0.24 378	0.30 494	0.16 398	0.27 512	0.18 426	0.12 497	0.09 475	0.12 501	0.11 494	0.16 550	0.08 379

Anonymous_2	0.22 494	0.17 523	0.28 508	0.15 84	0.16 535	0.33 551	0.22 497	0.23 327	0.18 253	0.23 463	0.24 378	0.26 459	0.27 519	0.27 512	0.24 500	0.22 579	0.26 587	0.17 551	0.17 561	0.16 550	0.18 565

Wz-Net-LNSev	0.22 494	0.16 513	0.41 552	0.22 496	0.13 485	0.25 506	0.24 519	0.33 489	0.44 531	0.30 529	0.42 547	0.32 517	0.19 454	0.23 490	0.27 528	0.10 440	0.09 475	0.08 317	0.08 380	0.12 495	0.11 477

FINET	0.22 494	0.18 537	0.28 508	0.19 383	0.16 535	0.24 497	0.24 519	0.33 489	0.49 546	0.26 493	0.33 487	0.22 410	0.23 487	0.23 490	0.18 426	0.18 563	0.16 560	0.11 480	0.10 464	0.15 538	0.14 529

Syn2CoEx	0.22 494	0.16 513	0.29 517	0.29 569	0.15 521	0.26 518	0.21 483	0.34 504	0.32 454	0.29 523	0.36 507	0.28 476	0.25 504	0.20 446	0.25 508	0.16 557	0.12 528	0.14 528	0.11 494	0.09 422	0.08 379

aanetorigin	0.22 494	0.17 523	0.57 573	0.18 321	0.10 374	0.16 369	0.19 445	0.20 266	0.33 459	0.49 580	0.48 560	0.30 494	0.28 528	0.21 464	0.24 500	0.08 342	0.07 411	0.08 317	0.07 307	0.10 456	0.09 424

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 494	0.21 551	0.25 493	0.26 547	0.11 429	0.24 497	0.14 183	0.39 549	0.24 360	0.32 543	0.36 507	0.30 494	0.21 474	0.19 428	0.22 477	0.17 562	0.14 551	0.21 565	0.16 554	0.13 510	0.12 498

RP	0.22 494	0.13 480	0.22 476	0.23 517	0.12 459	0.21 461	0.20 466	0.26 385	0.45 535	0.22 448	0.38 517	0.37 539	0.25 504	0.28 521	0.25 508	0.11 472	0.12 528	0.13 515	0.12 516	0.13 510	0.14 529

stereogan	0.22 494	0.11 434	0.21 466	0.20 442	0.12 459	0.32 549	0.19 445	0.36 527	0.45 535	0.23 463	0.39 525	0.35 534	0.27 519	0.33 545	0.23 488	0.10 440	0.12 528	0.10 450	0.10 464	0.14 526	0.14 529

GANet	0.22 494	0.13 480	0.21 466	0.25 537	0.14 503	0.23 489	0.22 497	0.42 562	0.27 410	0.31 536	0.43 550	0.37 539	0.29 533	0.23 490	0.23 488	0.10 440	0.12 528	0.10 450	0.09 425	0.10 456	0.08 379

MDST_ROB	0.22 494	0.10 409	0.18 428	0.18 321	0.11 429	0.40 573	0.19 445	0.44 572	0.42 520	0.40 563	0.40 528	0.29 484	0.21 474	0.27 512	0.19 441	0.11 472	0.10 498	0.14 528	0.11 494	0.10 456	0.08 379

XPNet_ROB	0.22 494	0.12 453	0.20 456	0.22 496	0.13 485	0.22 475	0.19 445	0.35 519	0.40 511	0.30 529	0.40 528	0.38 545	0.27 519	0.26 510	0.29 545	0.15 540	0.10 498	0.10 450	0.10 464	0.13 510	0.12 498

PSMNet_ROB	0.22 494	0.12 453	0.15 330	0.27 555	0.15 521	0.25 506	0.36 586	0.43 568	0.37 496	0.27 500	0.33 487	0.32 517	0.23 487	0.21 464	0.27 528	0.12 497	0.08 443	0.13 515	0.11 494	0.10 456	0.09 424

MSAF-DinoV2	0.23 507	0.11 434	0.25 493	0.17 239	0.10 374	0.28 537	0.17 352	0.38 543	0.56 566	0.21 433	0.27 435	0.47 574	0.28 528	0.36 557	0.40 580	0.09 399	0.06 340	0.07 230	0.09 425	0.12 495	0.11 477

Wz-Net-MNSev	0.23 507	0.13 480	0.33 533	0.20 442	0.15 521	0.36 563	0.25 536	0.34 504	0.45 535	0.29 523	0.41 539	0.39 550	0.19 454	0.25 506	0.27 528	0.09 399	0.07 411	0.09 403	0.09 425	0.12 495	0.10 453

DDUNet	0.23 507	0.18 537	0.22 476	0.22 496	0.15 521	0.25 506	0.24 519	0.30 454	0.31 448	0.31 536	0.37 510	0.34 528	0.26 512	0.25 506	0.21 464	0.18 563	0.13 541	0.17 551	0.11 494	0.16 550	0.17 561

APVNet	0.23 507	0.12 453	0.20 456	0.18 321	0.14 503	0.32 549	0.31 575	0.40 552	0.33 459	0.27 500	0.40 528	0.30 494	0.29 533	0.27 512	0.25 508	0.11 472	0.12 528	0.11 480	0.14 533	0.12 495	0.13 513

AF-Net	0.23 507	0.17 523	0.17 395	0.27 555	0.13 485	0.26 518	0.24 519	0.33 489	0.51 554	0.25 488	0.33 487	0.39 550	0.27 519	0.28 521	0.26 522	0.11 472	0.10 498	0.16 547	0.12 516	0.11 478	0.11 477

edge stereo	0.23 507	0.14 495	0.21 466	0.21 476	0.13 485	0.24 497	0.16 323	0.32 475	0.42 520	0.32 543	0.40 528	0.39 550	0.35 560	0.25 506	0.25 508	0.13 515	0.11 512	0.14 528	0.11 494	0.12 495	0.14 529

Nwc_Net	0.23 507	0.17 523	0.22 476	0.25 537	0.15 521	0.25 506	0.27 550	0.38 543	0.39 507	0.22 448	0.41 539	0.30 494	0.29 533	0.28 521	0.25 508	0.11 472	0.10 498	0.17 551	0.20 567	0.10 456	0.11 477

RTSC	0.23 507	0.13 480	0.30 523	0.21 476	0.13 485	0.29 541	0.17 352	0.36 527	0.68 588	0.27 500	0.34 497	0.30 494	0.22 481	0.32 541	0.31 557	0.10 440	0.08 443	0.09 403	0.10 464	0.13 510	0.14 529

RYNet	0.23 507	0.12 453	0.22 476	0.19 383	0.17 547	0.47 579	0.26 545	0.39 549	0.49 546	0.24 475	0.29 461	0.34 528	0.24 496	0.20 446	0.31 557	0.10 440	0.06 340	0.09 403	0.09 425	0.14 526	0.15 543

NaN_ROB	0.23 507	0.20 546	0.25 493	0.25 537	0.13 485	0.31 547	0.27 550	0.34 504	0.41 518	0.31 536	0.31 472	0.32 517	0.23 487	0.31 536	0.22 477	0.11 472	0.17 564	0.10 450	0.11 494	0.08 359	0.09 424

ETE_ROB	0.23 507	0.17 523	0.23 484	0.25 537	0.14 503	0.26 518	0.29 567	0.32 475	0.37 496	0.28 513	0.37 510	0.45 567	0.27 519	0.28 521	0.27 528	0.11 472	0.09 475	0.12 501	0.10 464	0.14 526	0.13 513

w-ln-seven	0.24 518	0.15 502	0.58 576	0.20 442	0.14 503	0.26 518	0.22 497	0.36 527	0.62 579	0.30 529	0.40 528	0.30 494	0.23 487	0.22 482	0.28 536	0.09 399	0.09 475	0.11 480	0.10 464	0.11 478	0.10 453

SQANet	0.24 518	0.24 561	0.31 526	0.31 574	0.19 561	0.27 527	0.13 126	0.30 454	0.33 459	0.25 488	0.37 510	0.31 509	0.22 481	0.27 512	0.23 488	0.15 540	0.10 498	0.21 565	0.16 554	0.22 568	0.16 552

DeepPrunerF	0.24 518	0.17 523	0.45 558	0.26 547	0.16 535	0.23 489	0.29 567	0.37 536	0.51 554	0.27 500	0.31 472	0.24 436	0.28 528	0.22 482	0.23 488	0.15 540	0.11 512	0.20 564	0.18 565	0.12 495	0.14 529

PA-Net	0.24 518	0.18 537	0.34 536	0.28 562	0.22 570	0.22 475	0.39 591	0.29 442	0.39 507	0.22 448	0.33 487	0.25 449	0.26 512	0.21 464	0.25 508	0.10 440	0.23 585	0.15 539	0.22 572	0.09 422	0.13 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 518	0.15 502	0.18 428	0.34 579	0.18 557	0.24 497	0.24 519	0.34 504	0.29 433	0.31 536	0.38 517	0.38 545	0.29 533	0.23 490	0.25 508	0.15 540	0.12 528	0.18 560	0.21 569	0.13 510	0.13 513

WCMA_ROB	0.24 518	0.11 434	0.24 490	0.17 239	0.14 503	0.34 555	0.16 323	0.33 489	0.33 459	0.39 560	0.54 568	0.40 556	0.35 560	0.35 553	0.26 522	0.12 497	0.12 528	0.12 501	0.11 494	0.14 526	0.14 529

SGM_RVC	0.24 518	0.12 453	0.16 372	0.15 84	0.09 261	0.34 555	0.19 445	0.35 519	0.32 454	0.44 574	0.38 517	0.53 582	0.36 563	0.36 557	0.26 522	0.13 515	0.13 541	0.13 515	0.13 527	0.11 478	0.11 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 525	0.18 537	0.19 451	0.20 442	0.15 521	0.22 475	0.19 445	0.33 489	0.42 520	0.30 529	0.22 361	0.33 523	0.28 528	0.42 580	0.28 536	0.47 599	0.12 528	0.31 587	0.11 494	0.17 557	0.12 498

FSD	0.25 525	0.27 570	0.26 502	0.25 537	0.23 571	0.25 506	0.25 536	0.27 399	0.26 397	0.25 488	0.26 417	0.26 459	0.26 512	0.27 512	0.24 500	0.21 575	0.20 572	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

z-mn7	0.25 525	0.15 502	0.47 562	0.19 383	0.13 485	0.28 537	0.25 536	0.35 519	0.64 583	0.27 500	0.57 575	0.29 484	0.24 496	0.32 541	0.27 528	0.08 342	0.08 443	0.08 317	0.08 380	0.10 456	0.10 453

DGSMNet	0.25 525	0.19 541	0.34 536	0.21 476	0.24 575	0.24 497	0.21 483	0.36 527	0.42 520	0.25 488	0.32 481	0.38 545	0.21 474	0.29 529	0.24 500	0.13 515	0.11 512	0.14 528	0.16 554	0.23 571	0.23 578

psmorigin	0.25 525	0.16 513	0.35 542	0.17 239	0.13 485	0.24 497	0.14 183	0.34 504	0.34 470	0.41 567	0.55 569	0.41 559	0.38 567	0.35 553	0.28 536	0.11 472	0.15 555	0.11 480	0.11 494	0.12 495	0.17 561

RGC	0.25 525	0.20 546	0.29 517	0.28 562	0.16 535	0.22 475	0.23 509	0.33 489	0.44 531	0.27 500	0.40 528	0.38 545	0.28 528	0.37 562	0.23 488	0.11 472	0.13 541	0.17 551	0.17 561	0.15 538	0.16 552

G-Net	0.25 525	0.17 523	0.38 546	0.23 517	0.16 535	0.51 582	0.23 509	0.29 442	0.35 484	0.36 552	0.38 517	0.31 509	0.29 533	0.28 521	0.27 528	0.11 472	0.09 475	0.12 501	0.10 464	0.16 550	0.14 529

NCC-stereo	0.25 525	0.15 502	0.31 526	0.26 547	0.17 547	0.21 461	0.31 575	0.41 557	0.40 511	0.24 475	0.38 517	0.33 523	0.29 533	0.37 562	0.28 536	0.13 515	0.11 512	0.15 539	0.22 572	0.13 510	0.13 513

Abc-Net	0.25 525	0.15 502	0.31 526	0.26 547	0.17 547	0.21 461	0.31 575	0.41 557	0.40 511	0.24 475	0.38 517	0.33 523	0.29 533	0.37 562	0.28 536	0.13 515	0.11 512	0.15 539	0.22 572	0.13 510	0.13 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 525	0.12 453	0.49 565	0.22 496	0.12 459	0.36 563	0.29 567	0.30 454	0.57 568	0.24 475	0.47 559	0.30 494	0.31 549	0.30 535	0.30 552	0.09 399	0.07 411	0.09 403	0.09 425	0.10 456	0.10 453

FBW_ROB	0.25 525	0.17 523	0.23 484	0.27 555	0.14 503	0.26 518	0.22 497	0.42 562	0.43 529	0.42 569	0.41 539	0.43 563	0.27 519	0.32 541	0.24 500	0.09 399	0.15 555	0.15 539	0.12 516	0.12 495	0.10 453

SANet	0.25 525	0.14 495	0.29 517	0.21 476	0.11 429	0.29 541	0.25 536	0.40 552	0.65 586	0.36 552	0.40 528	0.42 561	0.27 519	0.27 512	0.25 508	0.12 497	0.09 475	0.10 450	0.09 425	0.13 510	0.12 498

LALA_ROB	0.25 525	0.16 513	0.23 484	0.27 555	0.17 547	0.27 527	0.27 550	0.42 562	0.38 502	0.33 547	0.39 525	0.51 578	0.26 512	0.29 529	0.28 536	0.16 557	0.09 475	0.13 515	0.12 516	0.13 510	0.13 513

DStereoSA	0.26 538	0.19 541	0.39 547	0.27 555	0.17 547	0.23 489	0.21 483	0.50 581	0.60 574	0.22 448	0.30 467	0.29 484	0.34 556	0.40 573	0.29 545	0.12 497	0.11 512	0.16 547	0.14 533	0.15 538	0.12 498

zh-sn7	0.26 538	0.17 523	0.55 570	0.24 529	0.14 503	0.25 506	0.25 536	0.34 504	0.49 546	0.29 523	0.55 569	0.29 484	0.32 552	0.37 562	0.33 565	0.10 440	0.10 498	0.11 480	0.11 494	0.12 495	0.12 498

zh-mn7	0.26 538	0.15 502	0.59 578	0.19 383	0.14 503	0.24 497	0.22 497	0.35 519	0.63 582	0.35 549	0.67 584	0.31 509	0.25 504	0.31 536	0.26 522	0.09 399	0.08 443	0.09 403	0.09 425	0.09 422	0.11 477

Wz-Net-SNSev	0.26 538	0.17 523	0.46 559	0.25 537	0.14 503	0.26 518	0.24 519	0.38 543	0.57 568	0.30 529	0.56 571	0.39 550	0.26 512	0.24 501	0.32 562	0.10 440	0.09 475	0.10 450	0.11 494	0.11 478	0.11 477

SHD	0.26 538	0.15 502	0.31 526	0.24 529	0.18 557	0.23 489	0.15 263	0.39 549	0.72 593	0.32 543	0.42 547	0.36 536	0.29 533	0.33 545	0.30 552	0.13 515	0.11 512	0.14 528	0.13 527	0.16 550	0.20 573

ADCMid	0.26 538	0.15 502	0.42 555	0.20 442	0.14 503	0.25 506	0.26 545	0.35 519	0.40 511	0.37 557	0.45 554	0.34 528	0.42 577	0.36 557	0.36 570	0.10 440	0.09 475	0.11 480	0.11 494	0.13 510	0.13 513

AnyNet_C32	0.26 538	0.16 513	0.39 547	0.20 442	0.17 547	0.26 518	0.31 575	0.32 475	0.45 535	0.31 536	0.50 563	0.30 494	0.34 556	0.41 579	0.36 570	0.12 497	0.12 528	0.12 501	0.14 533	0.14 526	0.15 543

ADCPNet	0.26 538	0.17 523	0.62 581	0.21 476	0.15 521	0.36 563	0.25 536	0.33 489	0.37 496	0.31 536	0.41 539	0.36 536	0.29 533	0.29 529	0.34 568	0.12 497	0.10 498	0.11 480	0.12 516	0.14 526	0.13 513

DStereoFS	0.27 546	0.22 555	0.32 530	0.23 517	0.15 521	0.23 489	0.21 483	0.52 586	0.49 546	0.28 513	0.45 554	0.34 528	0.36 563	0.53 590	0.29 545	0.13 515	0.11 512	0.15 539	0.13 527	0.17 557	0.17 561

DispFullNet	0.27 546	0.22 555	0.66 584	0.28 562	0.17 547	0.27 527	0.17 352	0.34 504	0.57 568	0.27 500	0.37 510	0.43 563	0.24 496	0.39 569	0.25 508	0.12 497	0.06 340	0.19 562	0.11 494	0.23 571	0.16 552

MeshStereo	0.27 546	0.13 480	0.18 428	0.15 84	0.11 429	0.33 551	0.24 519	0.41 557	0.36 490	0.53 583	0.58 579	0.67 592	0.41 573	0.36 557	0.27 528	0.14 536	0.13 541	0.13 515	0.11 494	0.11 478	0.11 477
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
PSMNet-RUCA	0.28 549	0.33 583	0.42 555	0.36 583	0.32 589	0.18 409	0.20 466	0.42 562	0.30 439	0.33 547	0.41 539	0.40 556	0.24 496	0.31 536	0.20 451	0.19 567	0.11 512	0.25 572	0.15 550	0.22 568	0.16 552

CC-Net-ROB	0.28 549	0.31 581	0.36 544	0.30 572	0.15 521	0.25 506	0.19 445	0.45 574	0.34 470	0.39 560	0.37 510	0.39 550	0.31 549	0.27 512	0.27 528	0.24 586	0.18 566	0.30 586	0.23 576	0.19 565	0.15 543

DPSNet	0.28 549	0.16 513	0.33 533	0.18 321	0.13 485	0.55 585	0.42 594	0.52 586	0.68 588	0.29 523	0.38 517	0.39 550	0.30 544	0.32 541	0.23 488	0.11 472	0.10 498	0.11 480	0.08 380	0.20 567	0.16 552

PDISCO_ROB	0.28 549	0.16 513	0.28 508	0.28 562	0.20 564	0.33 551	0.27 550	0.45 574	0.58 571	0.28 513	0.41 539	0.45 567	0.30 544	0.34 548	0.35 569	0.12 497	0.09 475	0.17 551	0.16 554	0.17 557	0.13 513

Wz-Net-TNSev	0.29 553	0.20 546	0.69 592	0.19 383	0.15 521	0.38 569	0.27 550	0.36 527	0.56 566	0.35 549	0.42 547	0.45 567	0.39 568	0.33 545	0.31 557	0.13 515	0.13 541	0.10 450	0.12 516	0.15 538	0.15 543

WZ-Net	0.29 553	0.17 523	0.82 602	0.23 517	0.16 535	0.35 559	0.29 567	0.40 552	0.59 573	0.24 475	0.57 575	0.37 539	0.25 504	0.34 548	0.37 574	0.09 399	0.08 443	0.09 403	0.10 464	0.14 526	0.16 552

XQC	0.29 553	0.23 558	0.53 567	0.29 569	0.19 561	0.36 563	0.28 556	0.37 536	0.58 571	0.31 536	0.31 472	0.37 539	0.30 544	0.39 569	0.39 578	0.13 515	0.09 475	0.15 539	0.12 516	0.18 561	0.18 565

MultiAttention	0.30 556	0.08 271	0.15 330	0.19 383	0.13 485	1.56 621	1.33 623	0.36 527	0.36 490	0.20 417	0.21 345	0.24 436	0.11 260	0.39 569	0.18 426	0.06 120	0.05 179	0.08 317	0.08 380	0.11 478	0.09 424

ccnet	0.30 556	0.28 572	0.24 490	0.20 442	0.28 584	0.41 575	0.22 497	0.46 577	0.33 459	0.37 557	0.46 557	0.37 539	0.30 544	0.40 573	0.43 585	0.23 584	0.14 551	0.21 565	0.17 561	0.23 571	0.19 570

EDNetEfficient	0.30 556	0.24 561	1.18 610	0.18 321	0.10 374	0.20 450	0.20 466	0.21 284	0.61 576	0.74 598	0.56 571	0.30 494	0.40 572	0.23 490	0.32 562	0.09 399	0.07 411	0.08 317	0.07 307	0.11 478	0.10 453

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 556	0.24 561	0.30 523	0.36 583	0.16 535	0.36 563	0.31 575	0.34 504	0.43 529	0.41 567	0.46 557	0.38 545	0.30 544	0.35 553	0.29 545	0.19 567	0.20 572	0.26 573	0.29 586	0.18 561	0.19 570

ADCS	0.30 556	0.19 541	0.48 564	0.21 476	0.18 557	0.29 541	0.24 519	0.42 562	0.64 583	0.40 563	0.50 563	0.40 556	0.37 565	0.40 573	0.43 585	0.13 515	0.13 541	0.13 515	0.14 533	0.16 550	0.16 552

CSAN	0.30 556	0.24 561	0.28 508	0.34 579	0.19 561	0.34 555	0.42 594	0.38 543	0.51 554	0.38 559	0.40 528	0.44 566	0.34 556	0.29 529	0.31 557	0.19 567	0.16 560	0.19 562	0.19 566	0.14 526	0.15 543

GANetREF_RVC	0.31 562	0.34 584	0.29 517	0.35 581	0.16 535	0.33 551	0.42 594	0.48 579	0.52 560	0.35 549	0.35 502	0.34 528	0.32 552	0.40 573	0.33 565	0.27 588	0.20 572	0.29 584	0.15 550	0.19 565	0.18 565
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
MSMD_ROB	0.31 562	0.26 567	0.26 502	0.24 529	0.21 567	0.34 555	0.25 536	0.34 504	0.39 507	0.40 563	0.69 588	0.45 567	0.41 573	0.34 548	0.28 536	0.20 572	0.20 572	0.26 573	0.25 578	0.23 571	0.22 577

FC-DCNN v2	0.33 564	0.28 572	0.28 508	0.26 547	0.23 571	0.39 571	0.29 567	0.41 557	0.44 531	0.46 577	0.57 575	0.51 578	0.41 573	0.38 567	0.30 552	0.21 575	0.20 572	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

FCDSN-DC	0.33 564	0.28 572	0.28 508	0.30 572	0.24 575	0.39 571	0.28 556	0.43 568	0.42 520	0.44 574	0.53 567	0.51 578	0.42 577	0.37 562	0.30 552	0.21 575	0.20 572	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.25 582
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 564	0.22 555	0.58 576	0.31 574	0.15 521	0.36 563	0.17 352	0.54 590	0.46 542	0.47 579	0.56 571	0.58 585	0.39 568	0.36 557	0.38 577	0.15 540	0.15 555	0.18 560	0.21 569	0.16 550	0.16 552

FC-DCNN	0.33 564	0.28 572	0.28 508	0.26 547	0.23 571	0.38 569	0.29 567	0.40 552	0.44 531	0.46 577	0.56 571	0.51 578	0.41 573	0.38 567	0.31 557	0.21 575	0.20 572	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

PASM	0.33 564	0.25 566	0.51 566	0.28 562	0.27 583	0.30 544	0.31 575	0.35 519	0.51 554	0.36 552	0.40 528	0.47 574	0.35 560	0.34 548	0.36 570	0.23 584	0.26 587	0.26 573	0.28 585	0.23 571	0.21 574

SGM-ForestM	0.33 564	0.12 453	0.17 395	0.16 162	0.11 429	0.42 576	0.20 466	0.43 568	0.53 563	0.53 583	0.57 575	1.41 615	0.44 582	0.42 580	0.29 545	0.14 536	0.16 560	0.16 547	0.16 554	0.12 495	0.13 513

LSM	0.34 570	0.21 551	0.62 581	0.27 555	0.62 608	0.35 559	0.26 545	0.43 568	0.49 546	0.45 576	0.60 582	0.42 561	0.37 565	0.35 553	0.26 522	0.13 515	0.21 582	0.14 528	0.16 554	0.18 561	0.34 594

GCST	0.37 571	0.42 592	0.27 505	1.03 616	0.39 591	0.18 409	0.08 7	0.21 284	0.18 253	0.28 513	0.25 404	0.15 306	0.12 292	0.16 347	0.14 343	0.64 610	0.43 599	0.75 607	0.65 609	0.64 604	0.46 603

AnyNet_C01	0.37 571	0.26 567	1.41 613	0.22 496	0.17 547	0.51 582	0.28 556	0.36 527	0.40 511	0.39 560	0.75 594	0.46 571	0.39 568	0.46 583	0.50 595	0.13 515	0.13 541	0.13 515	0.14 533	0.14 526	0.16 552

otaku	0.39 573	0.38 588	0.53 567	0.44 590	0.28 584	0.57 587	0.24 519	0.42 562	0.62 579	0.40 563	0.50 563	0.46 571	0.34 556	0.40 573	0.33 565	0.30 589	0.30 591	0.39 591	0.33 591	0.30 587	0.29 588

ACVNet-4b	0.39 573	0.53 595	0.56 571	0.45 591	0.24 575	0.46 578	0.18 401	0.50 581	0.64 583	0.42 569	0.45 554	0.60 586	0.27 519	0.34 548	0.24 500	0.33 591	0.14 551	0.48 595	0.42 596	0.31 590	0.27 587

PVD	0.40 575	0.21 551	0.40 550	0.32 577	0.23 571	0.30 544	0.45 598	0.53 589	0.97 607	0.55 586	0.80 598	0.54 583	0.60 597	0.53 590	0.40 580	0.19 567	0.14 551	0.17 551	0.14 533	0.24 578	0.32 592

Ntro	0.41 576	0.40 590	0.54 569	0.46 594	0.30 588	0.64 591	0.24 519	0.47 578	0.68 588	0.42 569	0.49 561	0.47 574	0.42 577	0.40 573	0.32 562	0.32 590	0.28 589	0.37 590	0.31 589	0.33 592	0.29 588

SAMSARA	0.41 576	0.28 572	0.34 536	0.55 597	0.39 591	0.85 606	1.25 622	0.49 580	0.52 560	0.36 552	0.35 502	0.56 584	0.39 568	0.39 569	0.41 582	0.15 540	0.20 572	0.15 539	0.14 533	0.23 571	0.21 574

ELAS_RVC	0.42 578	0.29 579	0.33 533	0.28 562	0.24 575	0.56 586	0.38 589	0.50 581	0.61 576	0.74 598	0.76 595	0.67 592	0.56 592	0.55 593	0.42 584	0.22 579	0.21 582	0.27 576	0.26 579	0.27 586	0.26 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 578	0.29 579	0.34 536	0.28 562	0.24 575	0.63 590	0.37 587	0.52 586	0.52 560	0.72 595	0.82 599	0.68 594	0.56 592	0.52 588	0.45 591	0.22 579	0.21 582	0.27 576	0.26 579	0.26 584	0.26 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.44 580	0.40 590	0.46 559	0.37 585	0.43 595	0.42 576	0.41 592	0.57 592	0.55 564	0.32 543	0.73 592	0.32 517	0.50 586	0.42 580	0.49 594	0.39 593	0.36 596	0.45 594	0.52 605	0.42 595	0.30 590

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 580	0.39 589	0.56 571	0.40 586	0.20 564	0.66 593	0.33 584	0.54 590	0.72 593	0.71 594	0.72 591	0.62 587	0.55 590	0.52 588	0.47 592	0.20 572	0.19 571	0.29 584	0.30 588	0.24 578	0.19 570

ACVNet_1	0.45 582	0.51 594	0.61 579	0.45 591	0.28 584	0.50 580	0.28 556	0.58 597	0.71 592	0.63 589	0.59 581	0.74 597	0.50 586	0.50 585	0.36 570	0.26 587	0.25 586	0.39 591	0.29 586	0.32 591	0.25 582

RTS	0.46 583	0.19 541	3.33 620	0.25 537	0.15 521	0.72 598	0.21 483	0.37 536	0.78 600	0.42 569	0.44 552	0.31 509	0.43 580	0.55 593	0.37 574	0.10 440	0.09 475	0.13 515	0.13 527	0.15 538	0.15 543

RTSA	0.46 583	0.19 541	3.33 620	0.25 537	0.15 521	0.72 598	0.21 483	0.37 536	0.78 600	0.42 569	0.44 552	0.31 509	0.43 580	0.55 593	0.37 574	0.10 440	0.09 475	0.13 515	0.13 527	0.15 538	0.15 543

MANE	0.47 585	0.28 572	0.28 508	0.27 555	0.24 575	0.50 580	0.32 583	0.57 592	0.62 579	0.74 598	1.20 617	1.21 608	0.64 599	0.54 592	0.39 578	0.22 579	0.20 572	0.27 576	0.31 589	0.26 584	0.25 582

NVStereoNet_ROB	0.47 585	0.37 587	0.47 562	0.42 589	0.29 587	0.35 559	0.35 585	0.50 581	0.61 576	0.73 596	0.94 604	0.70 596	0.68 601	0.48 584	0.62 603	0.22 579	0.33 595	0.34 589	0.34 593	0.30 587	0.31 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 587	0.27 570	0.61 579	0.29 569	0.20 564	0.40 573	0.19 445	0.51 585	0.66 587	0.53 583	0.91 603	1.02 602	0.59 596	0.51 587	0.58 600	0.53 603	0.32 594	0.55 601	0.40 594	0.36 593	0.38 597

LE_ROB	0.50 588	0.07 150	0.14 295	0.15 84	0.08 147	0.26 518	0.17 352	0.23 327	1.71 622	4.68 627	0.67 584	0.46 571	0.47 583	0.21 464	0.30 552	0.07 274	0.06 340	0.06 126	0.06 210	0.08 359	0.06 229

anonymity	0.53 589	0.58 596	0.66 584	0.41 587	0.61 607	0.54 584	0.41 592	0.57 592	0.41 518	0.56 587	0.50 563	0.50 577	0.55 590	0.59 598	0.50 595	0.58 606	0.50 609	0.51 597	0.51 603	0.52 597	0.58 605

RainbowNet	0.54 590	0.61 599	0.71 597	0.57 598	0.43 595	0.66 593	0.37 587	0.60 598	0.87 604	0.51 581	0.67 584	0.63 588	0.47 583	0.50 585	0.44 588	0.47 599	0.48 605	0.53 599	0.41 595	0.53 599	0.41 600

BEATNet-Init1	0.54 590	0.28 572	0.68 591	0.31 574	0.21 567	0.85 606	0.31 575	0.57 592	0.69 591	0.89 605	1.00 607	2.17 623	0.66 600	0.58 597	0.44 588	0.19 567	0.18 566	0.23 570	0.22 572	0.22 568	0.21 574

SGM+DAISY	0.57 592	0.58 596	0.67 588	0.41 587	0.55 601	0.68 595	0.51 600	0.57 592	0.46 542	0.67 590	0.70 589	0.69 595	0.57 594	0.64 600	0.58 600	0.59 607	0.49 606	0.50 596	0.50 602	0.52 597	0.59 608

SPS-STEREO	0.58 593	0.59 598	0.66 584	0.45 591	0.55 601	0.65 592	0.44 597	0.63 599	0.51 554	0.69 592	0.65 583	0.66 591	0.58 595	0.62 599	0.62 603	0.62 609	0.47 604	0.51 597	0.49 600	0.55 600	0.58 605
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 594	0.66 603	0.66 584	0.51 595	0.69 612	0.70 596	0.58 604	0.65 600	0.75 598	0.61 588	0.73 592	0.63 588	0.68 601	0.65 601	0.60 602	0.66 611	0.58 618	0.63 602	0.59 606	0.68 608	0.69 615

IMH-64-1	0.66 595	0.62 600	0.69 592	0.72 601	0.51 598	0.60 588	0.51 600	0.92 606	0.84 602	0.75 601	1.02 608	0.81 598	0.78 606	0.80 604	0.50 595	0.43 595	0.46 600	0.72 604	0.48 598	0.55 600	0.40 598

IMH-64	0.66 595	0.62 600	0.69 592	0.72 601	0.51 598	0.60 588	0.51 600	0.92 606	0.84 602	0.75 601	1.02 608	0.81 598	0.78 606	0.80 604	0.50 595	0.43 595	0.46 600	0.72 604	0.48 598	0.55 600	0.40 598

ACVNet_2	0.67 597	0.68 604	0.70 595	0.64 599	0.41 593	0.75 601	0.50 599	0.98 612	1.38 617	0.90 606	1.09 611	1.04 603	0.74 604	0.55 593	0.48 593	0.43 595	0.40 598	0.53 599	0.45 597	0.48 596	0.36 596

IMH	0.72 598	0.65 602	0.70 595	0.77 603	0.54 600	0.71 597	0.56 603	0.99 614	1.08 608	0.82 604	1.09 611	0.89 600	0.88 610	0.88 612	0.53 599	0.44 598	0.50 609	0.75 607	0.51 603	0.58 603	0.42 601

PWCK	0.72 598	0.95 614	0.99 608	0.77 603	0.32 589	0.79 603	0.38 589	0.92 606	0.90 605	0.96 609	0.76 595	0.97 601	0.62 598	0.87 610	0.68 606	0.73 613	0.46 600	0.76 609	0.49 600	0.71 611	0.44 602

JetBlue	0.73 600	0.46 593	1.21 611	0.52 596	0.47 597	2.16 622	0.67 610	0.78 602	0.72 593	0.70 593	0.79 597	1.21 608	0.84 608	1.06 619	1.04 619	0.40 594	0.28 589	0.33 588	0.33 591	0.30 587	0.34 594

TorneroNet-64	0.76 601	0.73 606	0.77 600	0.78 605	0.58 606	0.94 611	0.58 604	0.85 605	1.26 612	0.67 590	0.88 601	1.41 615	0.76 605	0.87 610	0.68 606	0.49 601	0.46 600	0.73 606	0.59 606	0.68 608	0.54 604

MADNet+	0.76 601	0.72 605	3.76 623	0.67 600	0.41 593	0.99 612	0.97 620	0.72 601	0.75 598	0.52 582	0.58 579	0.64 590	0.68 601	0.89 613	1.04 619	0.35 592	0.36 596	0.28 583	0.23 576	0.38 594	0.33 593

WAO-7	0.80 603	0.78 608	0.57 573	0.85 608	0.67 611	0.76 602	0.69 613	1.07 616	1.30 614	0.90 606	1.20 617	1.05 604	0.93 612	0.71 602	0.68 606	0.60 608	0.62 619	0.67 603	0.68 612	0.64 604	0.59 608

WAO-6	0.82 604	0.81 609	0.63 583	0.87 610	0.63 609	0.79 603	0.60 606	0.98 612	1.52 621	0.91 608	0.97 606	1.08 605	1.04 616	0.72 603	0.70 609	0.72 612	0.49 606	0.91 615	0.71 613	0.70 610	0.59 608

TorneroNet	0.83 605	0.75 607	0.83 604	0.85 608	0.63 609	1.03 615	0.65 608	0.96 610	1.14 610	0.80 603	1.10 613	1.36 613	0.88 610	0.95 615	0.82 614	0.57 604	0.49 606	0.79 612	0.66 611	0.74 614	0.64 614

LVE	0.84 606	0.87 612	0.86 605	0.81 606	0.56 603	1.09 617	0.66 609	1.07 616	1.45 619	0.97 610	1.23 619	1.11 606	0.86 609	0.84 607	0.72 610	0.49 601	0.56 615	0.76 609	0.60 608	0.66 606	0.60 611

Dean	0.88 607	0.88 613	0.81 601	0.82 607	0.57 604	0.91 608	0.62 607	1.17 622	1.71 622	1.15 617	1.16 615	1.31 612	1.00 615	0.82 606	0.83 615	0.57 604	0.56 615	0.78 611	0.65 609	0.67 607	0.58 605

WAO-8	0.92 608	0.83 610	0.67 588	0.94 613	0.70 613	0.92 609	0.68 611	1.08 618	1.80 624	1.06 614	1.42 621	1.29 610	1.08 618	0.86 608	0.80 612	0.74 614	0.54 612	0.86 613	0.75 614	0.71 611	0.63 612

Venus	0.92 608	0.83 610	0.67 588	0.94 613	0.70 613	0.92 609	0.68 611	1.08 618	1.80 624	1.06 614	1.42 621	1.29 610	1.08 618	0.86 608	0.80 612	0.74 614	0.54 612	0.86 613	0.75 614	0.71 611	0.63 612

UNDER WATER-64	0.97 610	0.96 615	1.48 615	0.88 611	0.57 604	1.24 620	0.90 618	0.78 602	0.96 606	1.05 612	0.85 600	1.56 620	1.26 622	0.97 617	0.99 617	0.88 618	0.57 617	1.04 619	0.88 618	0.81 615	0.75 616

notaker	0.98 611	1.13 617	1.02 609	1.14 618	0.81 616	0.73 600	0.69 613	0.94 609	1.15 611	1.19 619	1.19 616	1.41 615	1.17 621	1.10 621	0.74 611	0.82 617	0.64 620	1.18 621	0.79 616	1.02 618	0.82 619

UNDER WATER	0.99 612	1.00 616	1.47 614	1.00 615	0.71 615	1.18 619	0.86 616	0.81 604	1.09 609	1.02 611	0.90 602	1.53 619	1.26 622	1.06 619	1.02 618	0.79 616	0.54 612	1.02 617	0.88 618	0.83 616	0.75 616

ktn	1.02 613	1.23 619	0.82 602	1.24 620	0.86 618	1.00 614	0.86 616	0.96 610	1.37 616	1.05 612	1.12 614	1.16 607	1.06 617	0.95 615	0.62 603	1.28 624	0.71 621	1.39 625	0.83 617	1.06 620	0.77 618

KSHMR	1.10 614	1.19 618	0.90 607	1.26 621	1.00 620	0.99 612	0.96 619	1.13 621	1.35 615	1.16 618	1.28 620	1.40 614	0.97 614	1.03 618	0.93 616	1.03 621	1.08 623	1.20 622	1.03 622	1.03 619	0.98 621

DPSimNet_ROB	1.14 615	1.25 620	0.87 606	1.15 619	0.90 619	1.15 618	1.18 621	1.20 623	1.26 612	1.45 621	1.05 610	1.44 618	1.13 620	0.92 614	1.70 622	1.47 625	0.52 611	1.22 623	1.04 623	0.92 617	1.03 622

HanzoNet	1.31 616	1.29 621	1.22 612	1.13 617	0.85 617	1.05 616	0.84 615	1.06 615	1.47 620	1.66 622	1.63 623	2.48 625	1.78 624	1.63 623	1.69 621	1.27 623	0.80 622	1.32 624	1.02 621	1.07 621	0.90 620

JetRed	1.66 617	1.51 622	3.09 619	0.93 612	1.21 621	5.28 625	1.61 625	1.29 624	1.42 618	1.84 623	1.77 624	1.59 621	0.95 613	1.43 622	2.51 626	0.91 620	1.61 625	0.93 616	0.91 620	1.36 622	1.03 622

MADNet++	1.97 618	1.75 623	1.66 616	1.83 623	1.69 623	2.38 623	1.45 624	2.36 626	2.11 626	2.58 626	2.37 626	2.25 624	2.21 625	2.28 624	2.36 625	1.87 626	1.67 626	1.53 626	1.34 625	1.87 624	1.78 626

coex-ft	3.24 619	0.35 586	57.83 648	0.18 321	0.13 485	0.27 527	0.23 509	0.28 423	0.72 593	1.89 624	0.70 589	0.43 563	0.47 583	0.29 529	0.43 585	0.09 399	0.09 475	0.12 501	0.09 425	0.14 526	0.14 529

ASD4	3.59 620	3.47 627	2.05 617	1.75 622	2.54 625	9.22 629	17.86 631	2.29 625	5.54 628	2.49 625	2.86 627	2.05 622	3.46 626	2.77 625	5.29 627	1.23 622	1.36 624	1.13 620	1.33 624	1.71 623	1.50 625

TCMNet-wrong-test	3.69 621	5.54 635	3.91 624	12.22 635	11.75 636	4.77 624	3.86 626	1.08 618	0.74 597	1.13 616	2.21 625	6.16 630	0.53 589	3.43 627	2.33 624	0.90 619	0.20 572	1.85 628	1.69 626	5.71 632	3.79 632

tt	4.65 622	0.07 150	3.54 622	2.01 624	1.55 622	10.25 630	16.66 630	8.90 635	5.03 627	1.33 620	0.96 605	4.71 626	4.74 627	3.33 626	5.86 629	6.06 634	10.30 638	1.87 629	2.09 628	2.61 626	1.19 624

USTest	6.16 623	2.65 626	2.79 618	6.48 631	7.21 630	14.33 633	21.38 633	6.98 634	9.55 633	5.35 630	6.12 628	5.71 629	7.69 630	6.31 631	6.75 630	1.97 627	3.38 632	1.63 627	2.14 629	2.49 625	2.35 627

xxxxx1	7.75 624	5.06 632	7.26 626	3.15 625	3.91 626	16.37 634	22.88 636	5.87 631	8.68 630	7.99 631	8.55 629	9.13 633	8.46 631	10.05 633	10.47 631	2.43 628	2.48 628	3.56 632	12.26 635	3.48 627	3.02 629

tt_ll	7.75 624	5.06 632	7.26 626	3.15 625	3.91 626	16.37 634	22.88 636	5.87 631	8.68 630	7.99 631	8.55 629	9.13 633	8.46 631	10.05 633	10.47 631	2.43 628	2.48 628	3.56 632	12.26 635	3.48 627	3.02 629

ff	7.75 624	5.06 632	7.26 626	3.15 625	3.91 626	16.37 634	22.88 636	5.87 631	8.68 630	7.99 631	8.55 629	9.13 633	8.46 631	10.05 633	10.47 631	2.43 628	2.48 628	3.56 632	12.26 635	3.48 627	3.02 629

EDNetEfficientorigin	7.92 627	0.32 582	152.98 649	0.20 442	0.10 374	0.22 475	0.17 352	0.23 327	0.60 574	0.73 596	0.67 584	0.41 559	0.51 588	0.24 501	0.41 582	0.08 342	0.07 411	0.09 403	0.07 307	0.12 495	0.11 477

DPSMNet_ROB	8.06 628	4.50 628	8.69 633	5.36 630	10.74 633	8.32 627	22.71 634	5.47 629	13.38 635	5.13 628	9.98 632	5.10 627	10.47 634	5.53 629	12.77 635	3.80 632	8.00 633	3.49 630	6.95 632	3.75 631	7.09 634

DGTPSM_ROB	8.06 628	4.50 628	8.69 633	5.34 628	10.73 632	8.32 627	22.71 634	5.47 629	13.38 635	5.13 628	9.98 632	5.10 627	10.47 634	5.53 629	12.77 635	3.79 631	8.00 633	3.49 630	6.95 632	3.74 630	7.09 634

PML	8.57 630	9.39 639	6.24 625	5.34 628	6.36 629	13.21 632	20.99 632	5.35 628	6.68 629	17.75 639	26.46 650	7.58 631	6.08 629	7.89 632	5.76 628	5.33 633	1.83 627	5.95 638	1.93 627	8.75 635	2.53 628

DLNR_Zeroshot_test	10.48 631	2.27 624	19.78 643	120.28 650	13.29 638	0.06 10	0.13 126	0.24 351	0.10 41	0.08 83	0.10 138	0.09 156	0.07 126	0.10 77	0.09 55	0.13 515	0.04 23	0.06 126	0.04 40	52.68 650	0.04 34

DLNR-FE	10.51 632	2.29 625	19.85 644	120.28 650	13.21 637	0.06 10	0.13 126	0.24 351	0.10 41	0.08 83	0.10 138	0.09 156	0.07 126	0.10 77	0.09 55	0.13 515	0.04 23	0.06 126	0.04 40	53.18 651	0.04 34

LRCNet_RVC	10.76 633	13.97 640	7.97 632	19.07 639	2.04 624	0.35 559	0.31 575	5.29 627	0.48 545	13.02 637	17.65 638	8.69 632	5.73 628	4.78 628	2.22 623	23.53 646	2.69 631	27.60 650	25.75 649	17.60 644	16.54 647

Anonymous_1	10.87 634	7.82 636	7.41 629	10.29 632	10.08 631	18.64 638	26.11 639	11.02 638	13.45 637	9.43 634	10.10 634	9.73 636	11.31 636	10.69 636	12.47 634	6.42 635	8.38 635	5.70 635	10.22 634	11.41 636	6.65 633

DPSM_ROB	11.10 635	8.47 637	7.95 630	10.84 633	11.58 634	19.10 639	26.50 642	12.02 639	14.09 638	10.38 635	10.91 635	10.39 637	11.92 637	11.67 637	13.39 637	6.99 636	8.79 636	5.82 636	6.92 630	6.97 633	7.31 636

DPSM	11.10 635	8.47 637	7.95 630	10.84 633	11.58 634	19.10 639	26.50 642	12.02 639	14.09 638	10.38 635	10.91 635	10.39 637	11.92 637	11.67 637	13.39 637	6.99 636	8.79 636	5.82 636	6.92 630	6.97 633	7.31 636

HaxPig	15.73 637	18.55 648	19.19 642	16.92 638	15.89 639	7.80 626	7.57 627	13.37 641	10.80 634	15.40 638	14.87 637	15.95 639	14.81 639	15.67 639	15.97 641	18.96 645	16.72 639	19.47 646	18.10 647	19.45 647	19.06 648

RSGM-EC	20.15 638	4.62 630	0.75 598	16.73 636	16.97 640	21.10 641	26.46 640	10.37 636	14.13 640	18.18 640	21.56 641	22.31 648	22.50 641	21.80 641	15.71 639	62.36 649	33.86 649	20.06 647	18.04 645	19.30 645	16.22 645

acva	20.15 638	4.62 630	0.75 598	16.73 636	16.97 640	21.10 641	26.46 640	10.37 636	14.13 640	18.18 640	21.56 641	22.31 648	22.50 641	21.80 641	15.71 639	62.36 649	33.86 649	20.06 647	18.04 645	19.30 645	16.22 645

MEDIAN_ROB	20.38 640	24.05 649	23.36 645	21.18 640	21.62 642	10.51 631	8.17 628	17.68 642	15.46 642	20.04 642	19.65 639	20.30 640	20.16 640	21.17 640	21.03 642	23.81 647	21.77 647	24.98 649	23.75 648	25.01 648	23.94 649

RAFT-FEzeroshot	22.33 641	17.12 642	15.83 635	21.95 643	23.32 646	38.31 644	53.41 649	23.99 644	28.43 645	20.66 644	21.84 643	21.02 644	24.05 646	23.33 643	27.09 647	14.06 639	17.69 641	11.70 640	13.95 640	14.05 640	14.76 641

RAFT-FE	22.33 641	17.12 642	15.83 635	21.95 643	23.32 646	38.31 644	53.41 649	23.99 644	28.43 645	20.66 644	21.84 643	21.02 644	24.05 646	23.33 643	27.09 647	14.06 639	17.69 641	11.70 640	13.95 640	14.05 640	14.76 641

CasAABBNet	22.33 641	17.11 641	15.84 637	21.94 642	23.28 644	38.30 643	53.40 647	24.05 646	28.44 647	20.66 644	21.86 645	21.03 646	24.04 645	23.35 645	27.03 646	14.06 639	17.69 641	11.70 640	13.94 639	14.04 639	14.76 641

FlowAnything	22.34 644	17.13 644	15.98 638	22.00 645	23.23 643	38.39 649	53.32 645	24.19 647	28.48 648	21.00 649	21.93 647	20.83 641	23.97 643	23.44 648	26.83 644	14.04 638	17.80 646	11.63 639	14.08 644	14.00 637	14.65 638

Hybrid-DGEV	22.38 645	17.26 647	16.15 640	21.92 641	23.29 645	38.36 646	53.40 647	24.38 650	28.67 650	20.64 643	21.89 646	21.01 643	24.05 646	23.35 645	27.12 649	14.08 643	17.70 644	11.71 644	13.99 643	14.01 638	14.70 640

Selective-RAFT-Error	22.39 646	17.14 645	16.01 639	22.00 645	23.34 648	38.37 647	53.36 646	24.24 649	28.53 649	20.80 647	21.94 648	20.94 642	24.02 644	23.48 649	27.33 650	14.07 642	17.70 644	11.70 640	13.93 638	14.05 640	14.83 644

LSM0	22.80 647	17.22 646	19.17 641	22.12 647	28.90 650	38.38 648	53.27 644	24.21 648	28.36 644	20.84 648	21.11 640	21.63 647	24.25 649	23.42 647	26.98 645	14.08 643	17.39 640	11.72 645	13.98 642	14.22 643	14.66 639

AVERAGE_ROB	24.89 648	29.12 650	27.98 646	24.83 648	24.59 649	17.82 637	11.61 629	21.45 643	19.91 643	25.04 650	24.38 649	25.06 650	25.31 650	24.69 650	22.86 643	29.74 648	27.09 648	28.97 651	27.94 650	30.07 649	29.35 650

test_example2	97.69 649	92.93 651	45.57 647	96.02 649	109.84 651	88.44 650	93.70 651	25.54 651	94.63 651	130.46 652	126.87 652	58.93 651	75.48 651	87.99 651	77.94 651	150.16 651	221.11 651	76.29 652	98.21 651	108.42 652	95.33 651

ccccc	243.87 650	285.89 652	306.04 650	366.70 652	366.78 652	118.88 651	141.79 652	113.97 652	107.77 652	125.77 651	108.41 651	120.54 652	160.89 652	252.62 652	276.01 652	382.79 652	352.84 652	254.30 653	222.62 652	426.61 653	386.14 652

GS-Stereo							0.14 183	0.11 35	0.12 99	0.08 83	0.10 138	0.05 3	0.04 1	0.11 130	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 40	0.05 112	0.05 133

STTRV1_RVC		0.26 567		0.19 383	0.26 582	0.30 544	0.24 519	0.35 519	0.35 484	0.36 552	0.34 497	0.31 509	0.31 549	0.28 521	0.25 508	0.18 563	0.10 498	0.16 547	0.14 533	0.18 561	0.12 498

FADE		0.34 584		0.33 578	0.25 581													0.41 593		0.23 571

Low-res two-view benchmark