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

BPD-Stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.07 2	0.10 48	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

WQFJA1++	0.08 57	0.04 1	0.11 185	0.14 45	0.07 84	0.11 196	0.11 56	0.11 37	0.07 10	0.07 48	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.05 4	0.12 77	0.12 58	0.09 30	0.07 48	0.06 15	0.04 1	0.04 1	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.11 1	0.05 1	0.10 150	0.10 31	0.14 95	0.09 30	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.07 131	0.07 4	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 57	0.04 1	0.10 140	0.13 14	0.06 16	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.08 17	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.08 171	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

HiDET	0.08 57	0.04 1	0.10 140	0.13 14	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.12 58	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

DDF-Stereo	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.15 90	0.10 381	0.06 11	0.13 125	0.09 13	0.14 164	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.08 364	0.05 149

252Zero-FE	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.07 84	0.12 238	0.11 56	0.13 75	0.14 164	0.06 14	0.05 7	0.06 24	0.05 13	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 122	0.06 241

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 16	0.05 4	0.09 18	0.11 37	0.07 10	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 122	0.05 149

zero-FE	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.15 90	0.10 381	0.05 4	0.14 178	0.09 13	0.14 164	0.07 48	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.08 364	0.05 149

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.09 98	0.12 77	0.14 95	0.10 48	0.06 14	0.09 112	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.05 4	0.10 31	0.11 37	0.09 30	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.07 302	0.06 241

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 140	0.15 90	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.04 2	0.06 14	0.05 7	0.06 24	0.04 1	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.08 17	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.08 17	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 140	0.15 90	0.06 16	0.07 34	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 5	0.05 1	0.09 98	0.13 125	0.06 1	0.09 30	0.05 2	0.05 7	0.06 24	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.05 1	0.05 4	0.13 125	0.12 58	0.08 17	0.07 48	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

model_zeroshot	0.10 177	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.20 270	0.13 138	0.11 194	0.10 142	0.12 237	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

Pointernet	0.09 108	0.04 1	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.13 289	0.10 31	0.15 131	0.17 241	0.09 125	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.04 1	0.09 18	0.10 22	0.09 30	0.06 14	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.06 1	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

CAS	0.08 57	0.04 1	0.07 8	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.12 58	0.09 30	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

CES	0.08 57	0.04 1	0.08 40	0.14 45	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.09 30	0.08 87	0.09 112	0.11 219	0.06 47	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149

CREStereo++_RVC	0.08 57	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.14 95	0.14 164	0.10 162	0.14 231	0.08 129	0.07 131	0.09 40	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50
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
TANstereo	0.09 108	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.11 196	0.14 178	0.15 131	0.19 288	0.11 194	0.15 249	0.10 192	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

CREStereo	0.09 108	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 16	0.13 289	0.14 178	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.13 218	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.06 241
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
VMBase	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.13 14	0.07 84	0.10 150	0.10 31	0.16 161	0.13 138	0.10 162	0.15 249	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.12 77	0.07 2	0.07 10	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

LCMNet	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.13 14	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.10 22	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.06 4	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.08 171	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

GEAStereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.10 142	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

GSStereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

gasm-f	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.10 142	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

IGEV-FE	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.13 125	0.17 199	0.11 75	0.10 162	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

Zero-FE251	0.07 4	0.05 27	0.09 92	0.13 14	0.06 16	0.12 238	0.12 77	0.11 37	0.10 48	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.10 22	0.08 17	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.06 16	0.08 60	0.09 18	0.13 75	0.13 138	0.05 2	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

GASTEREO	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.19 390	0.07 84	0.07 34	0.12 77	0.14 95	0.11 75	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.04 1	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

MSCF	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.14 95	0.11 75	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.04 1	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

DilatedVolume-Stereo	0.09 108	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.12 77	0.14 95	0.16 214	0.11 194	0.11 186	0.09 159	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.12 77	0.09 13	0.09 30	0.06 14	0.04 1	0.05 3	0.05 13	0.08 19	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 27	0.11 185	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.13 125	0.09 13	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.04 1	0.06 24	0.06 47	0.07 4	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.05 1	0.06 11	0.11 56	0.08 6	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

SGD-Stereo	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.05 1	0.12 238	0.12 77	0.11 37	0.12 105	0.07 48	0.09 112	0.09 159	0.09 201	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.12 238	0.11 56	0.15 131	0.10 48	0.12 234	0.09 112	0.10 192	0.08 171	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

HUF	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.13 75	0.13 138	0.07 48	0.07 49	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

AIO_test	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

castereo++	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.05 1	0.14 322	0.12 77	0.11 37	0.15 184	0.07 48	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.13 125	0.07 2	0.13 138	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

999	0.09 108	0.05 27	0.13 271	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.15 131	0.11 75	0.10 162	0.08 90	0.08 129	0.08 171	0.16 361	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.05 149

PAM_32	0.09 108	0.05 27	0.17 420	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.09 159	0.07 131	0.14 304	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.06 241

PAM	0.10 177	0.05 27	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.16 322	0.15 131	0.16 214	0.12 234	0.09 112	0.09 159	0.07 131	0.13 275	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.06 241

UGAM-zero	0.09 108	0.05 27	0.15 356	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.13 125	0.19 259	0.15 184	0.11 194	0.15 249	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

WCG-NET	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.14 178	0.13 75	0.13 138	0.06 14	0.09 112	0.07 82	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

Occ-G	0.08 57	0.05 27	0.06 4	0.14 45	0.07 84	0.08 60	0.14 178	0.13 75	0.15 184	0.07 48	0.11 186	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 224	0.05 27	0.14 307	0.15 90	0.20 564	0.09 98	0.17 359	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.14 231	0.10 192	0.07 131	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.09 432

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 224	0.05 27	0.11 185	0.15 90	0.13 486	0.13 289	0.16 322	0.23 337	0.17 241	0.10 162	0.12 203	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.08 388

WCG-NET（raft）	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.13 125	0.15 131	0.12 105	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

gcap-zeroshot	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.13 289	0.13 125	0.11 37	0.12 105	0.13 264	0.12 203	0.09 159	0.08 171	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

test_for_model	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.07 84	0.08 60	0.14 178	0.17 199	0.21 327	0.08 87	0.12 203	0.06 24	0.04 1	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

trnet	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.12 5	0.05 1	0.12 238	0.11 56	0.13 75	0.10 48	0.08 87	0.13 218	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

MoCha-V2	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.20 451	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.08 17	0.07 48	0.08 90	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

IGEV_Zeroshot_test	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.13 125	0.17 199	0.11 75	0.10 162	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

MSKI-zero shot	0.09 108	0.05 27	0.09 92	0.15 90	0.07 84	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.13 138	0.09 125	0.09 112	0.09 159	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

testlalala	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

AEACV	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.13 486	0.14 322	0.13 125	0.14 95	0.09 30	0.07 48	0.09 112	0.07 82	0.08 171	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

Any-RAFT	0.10 177	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.07 84	0.13 289	0.14 178	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.12 203	0.12 237	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

LoS_RVC	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.15 256	0.11 37	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.06 24	0.09 201	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.03 2

LoS	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.14 322	0.11 56	0.15 131	0.15 184	0.09 125	0.09 112	0.12 237	0.09 201	0.15 326	0.10 147	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.12 77	0.11 37	0.16 214	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

knoymous	0.11 224	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.07 84	0.15 348	0.14 178	0.19 259	0.13 138	0.11 194	0.17 283	0.13 263	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

iRaft-Stereo_20w	0.09 108	0.05 27	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.18 231	0.10 48	0.11 194	0.08 90	0.08 129	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

TRStereo	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.15 90	0.12 463	0.10 150	0.13 125	0.18 231	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.04 50

AnonymousM	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.19 259	0.14 164	0.13 264	0.11 186	0.09 159	0.08 171	0.13 275	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.05 132	0.05 122	0.05 149

XX-Stereo	0.09 108	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.09 272	0.15 348	0.12 77	0.20 270	0.10 48	0.10 162	0.14 231	0.07 82	0.06 47	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

PMTNet	0.09 108	0.05 27	0.09 92	0.12 5	0.06 16	0.12 238	0.14 178	0.15 131	0.11 75	0.09 125	0.13 218	0.10 192	0.07 131	0.13 275	0.10 147	0.15 541	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.07 302	0.06 241

gcap_with_dpt	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.16 161	0.16 214	0.08 87	0.14 231	0.10 192	0.06 47	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

Hybrid-DGEV-03	0.10 177	0.06 81	0.09 92	0.18 330	0.08 151	0.16 377	0.14 178	0.15 131	0.14 164	0.13 264	0.16 261	0.12 237	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.04 50

Hybrid-DGEV-2	0.11 224	0.06 81	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.09 98	0.13 125	0.28 434	0.29 435	0.11 194	0.11 186	0.09 159	0.12 300	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

DStereoRT	0.16 419	0.06 81	0.11 185	0.19 390	0.09 272	0.12 238	0.12 77	0.28 434	0.22 342	0.12 234	0.20 329	0.11 219	0.10 239	0.15 326	0.14 359	0.06 127	0.05 209	0.96 617	0.09 427	0.05 122	0.04 50

BStereo	0.08 57	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.07 34	0.09 18	0.15 131	0.16 214	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.07 310	0.04 22	0.04 50

Wave_Phase_stereo	0.09 108	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.11 196	0.09 18	0.18 231	0.16 214	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.07 310	0.04 22	0.04 50

NLSM3	0.09 108	0.06 81	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.18 231	0.16 214	0.06 14	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.06 129	0.07 310	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 108	0.06 81	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.18 231	0.16 214	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

Select-FE	0.11 224	0.06 81	0.20 466	0.15 90	0.11 431	0.11 196	0.13 125	0.21 293	0.18 271	0.09 125	0.11 186	0.10 192	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.08 381	0.06 230	0.08 388

MonStereo	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

AdaDepth	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.18 330	0.06 16	0.11 196	0.12 77	0.09 13	0.07 10	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

S2M2_XL	0.08 57	0.06 81	0.12 224	0.12 5	0.08 151	0.09 98	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 87	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.06 241
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 108	0.06 81	0.08 40	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.13 138	0.11 194	0.12 203	0.08 129	0.09 201	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

depthmonostereo	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.14 164	0.10 162	0.10 142	0.09 159	0.11 269	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.08 60	0.08 7	0.10 22	0.15 184	0.08 87	0.10 142	0.07 82	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

3.25w_new	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.07 3	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.07 3	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.10 31	0.14 95	0.14 164	0.07 48	0.08 90	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

monsterstereo	0.07 4	0.06 81	0.06 4	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.10 31	0.16 161	0.11 75	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.07 131	0.08 19	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 81	0.06 4	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.09 18	0.12 58	0.08 17	0.09 125	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

G2L-ROB	0.13 319	0.06 81	0.13 271	0.13 14	0.08 151	0.14 322	0.16 322	0.25 376	0.18 271	0.19 402	0.18 308	0.20 385	0.14 363	0.17 393	0.16 403	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.09 432

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.04 1	0.13 125	0.10 22	0.10 48	0.05 2	0.11 186	0.07 82	0.05 13	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

MM-Stereo_test2	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.18 407	0.15 131	0.14 164	0.07 48	0.10 142	0.07 82	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.13 14	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.09 13	0.09 30	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.13 14	0.09 272	0.09 98	0.14 178	0.21 293	0.10 48	0.19 402	0.17 283	0.14 283	0.09 201	0.16 361	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

CoSv	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.13 14	0.09 272	0.09 98	0.14 178	0.21 293	0.10 48	0.19 402	0.17 283	0.14 283	0.09 201	0.16 361	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.22 497	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.04 50

AIO_rvc	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.14 178	0.09 13	0.08 17	0.07 48	0.08 90	0.07 82	0.04 1	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 57	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.10 150	0.12 77	0.10 22	0.12 105	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

castereo	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.15 256	0.14 95	0.18 271	0.08 87	0.10 142	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.07 34	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 57	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.14 95	0.11 75	0.07 48	0.08 90	0.05 3	0.04 1	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

fffft	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.07 49	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.05 149
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 57	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.13 138	0.09 125	0.07 49	0.07 82	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

tt45	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.07 84	0.11 196	0.16 322	0.13 75	0.11 75	0.09 125	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

tg	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.18 330	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.20 270	0.12 105	0.08 87	0.11 186	0.11 219	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.04 50

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.18 330	0.06 16	0.04 1	0.10 31	0.11 37	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

AIO-Stereo	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.18 330	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.15 131	0.09 30	0.08 87	0.08 90	0.07 82	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

RSM++	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.11 37	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.03 2

RSM	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.12 58	0.10 48	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.19 259	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

IGEV++	0.08 57	0.06 81	0.08 40	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.13 275	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

11t1	0.12 294	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.17 399	0.15 256	0.18 231	0.15 184	0.15 313	0.15 249	0.16 326	0.16 407	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

IGEVStereo-DCA	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.10 381	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

rrr	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.10 381	0.11 196	0.16 322	0.16 161	0.15 184	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

MIF-Stereo (partial)	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.19 390	0.10 381	0.10 150	0.11 56	0.17 199	0.18 271	0.14 286	0.16 261	0.09 159	0.11 269	0.12 225	0.12 282	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.07 324

RAFT-Test	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.15 90	0.07 84	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.13 138	0.09 125	0.10 142	0.10 192	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

HH	0.09 108	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

HanStereo	0.09 108	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

CBFPSM	0.14 353	0.06 81	0.26 502	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.22 317	0.23 353	0.20 425	0.27 437	0.24 436	0.16 407	0.16 361	0.18 436	0.06 127	0.06 346	0.06 129	0.07 310	0.07 302	0.07 324

iinet-f	0.16 419	0.06 81	0.45 561	0.14 45	0.10 381	0.21 473	0.14 178	0.27 415	0.23 353	0.21 439	0.24 383	0.21 394	0.15 381	0.18 414	0.21 475	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.09 427	0.10 459

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.17 248	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.13 75	0.07 10	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

riskmin	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.14 322	0.14 178	0.18 231	0.14 164	0.11 194	0.14 231	0.16 326	0.11 269	0.14 304	0.12 282	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.08 388

MC-Stereo	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.10 150	0.14 178	0.12 58	0.10 48	0.09 125	0.12 203	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

RCA-Stereo	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.18 231	0.14 164	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.07 131	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

DCANet-4	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.18 231	0.19 288	0.13 264	0.16 261	0.09 159	0.14 363	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

fff	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

tt	4.67 623	0.06 81	3.55 623	2.02 624	1.55 622	10.25 630	16.71 630	8.91 635	5.03 627	1.31 620	0.94 605	4.71 627	4.76 627	3.33 626	5.87 629	6.06 635	10.30 639	1.88 629	2.11 629	2.75 626	1.21 624

ADStereo(finetuned)	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.13 264	0.17 283	0.10 192	0.12 300	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

test-3	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.12 58	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.04 50

test_1	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.12 58	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.04 50

CrosDoStereo	0.12 294	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.15 312	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

PFNet+	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.16 172	0.09 272	0.05 4	0.12 77	0.17 199	0.21 327	0.16 341	0.19 317	0.14 283	0.10 239	0.11 135	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.11 485

HHNet	0.11 224	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.14 506	0.07 34	0.13 125	0.20 270	0.17 241	0.14 286	0.25 411	0.11 219	0.08 171	0.13 275	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.09 432

OMP-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.14 307	0.18 330	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.21 293	0.21 327	0.13 264	0.14 231	0.11 219	0.12 300	0.11 135	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

IIG-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.12 77	0.22 317	0.17 241	0.14 286	0.17 283	0.11 219	0.12 300	0.12 225	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

FTStereo	0.12 294	0.06 81	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.21 293	0.18 271	0.12 234	0.24 383	0.12 237	0.12 300	0.13 275	0.13 323	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.10 459

ASMatch	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.16 172	0.10 381	0.07 34	0.14 178	0.17 199	0.17 241	0.12 234	0.16 261	0.16 326	0.10 239	0.13 275	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.08 388

DeepStereo_LL	0.12 294	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.15 312	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

DEmStereo	0.12 294	0.06 81	0.14 307	0.14 45	0.10 381	0.16 377	0.15 256	0.16 161	0.24 369	0.17 356	0.24 383	0.13 263	0.14 363	0.12 225	0.13 323	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

DRaft	0.12 294	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.14 322	0.17 359	0.21 293	0.30 445	0.17 356	0.28 451	0.10 192	0.15 381	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

PFNet	0.12 294	0.06 81	0.17 420	0.17 248	0.08 151	0.09 98	0.15 256	0.26 394	0.20 311	0.16 341	0.16 261	0.14 283	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

GrayStereo	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.19 390	0.09 272	0.09 98	0.16 322	0.18 231	0.17 241	0.14 286	0.17 283	0.17 346	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.10 459

RAFT-RH_RVC	0.11 224	0.06 81	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.12 238	0.12 77	0.17 199	0.12 105	0.13 264	0.41 543	0.11 219	0.10 239	0.13 275	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.05 132	0.04 22	0.06 241

Prome-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.22 317	0.13 138	0.12 234	0.17 283	0.13 263	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.09 432

rafts_anoy	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.17 199	0.14 164	0.13 264	0.13 218	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.07 276	0.04 24	0.09 404	0.11 499	0.07 302	0.06 241

s12784h	0.09 108	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.05 1	0.16 377	0.18 407	0.15 131	0.15 184	0.10 162	0.11 186	0.11 219	0.11 269	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

XX-TBD	0.09 108	0.06 81	0.07 8	0.14 45	0.07 84	0.12 238	0.16 322	0.14 95	0.13 138	0.11 194	0.12 203	0.09 159	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

raftrobust	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.09 98	0.10 31	0.18 231	0.16 214	0.10 162	0.09 112	0.12 237	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149

RALCasStereoNet	0.10 177	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.17 199	0.11 75	0.12 234	0.17 283	0.14 283	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

DCANet	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.13 264	0.17 283	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

csc	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

cscssc	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

111	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.21 293	0.23 353	0.11 194	0.12 203	0.14 283	0.11 269	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.05 149

test_xeample3	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.13 138	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

test_xeample	0.15 396	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.21 473	0.20 469	0.28 434	0.20 311	0.16 341	0.29 463	0.19 373	0.16 407	0.15 326	0.26 531	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.06 16	0.10 150	0.16 322	0.17 199	0.14 164	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.09 201	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.03 2

AFF-stereo	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.07 84	0.10 150	0.16 322	0.17 199	0.09 30	0.10 162	0.12 203	0.09 159	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.17 199	0.17 241	0.08 87	0.10 142	0.12 237	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

R-Stereo Train	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.23 337	0.11 75	0.12 234	0.19 317	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149

RAFT-Stereo	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.23 337	0.11 75	0.12 234	0.19 317	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.06 16	0.11 196	0.10 31	0.18 231	0.18 271	0.13 264	0.16 261	0.14 283	0.11 269	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.06 230	0.05 149
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
WQFJA1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.20 451	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.17 199	0.17 241	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

WQFJX1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.18 231	0.17 241	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.10 239	0.11 135	0.09 66	0.07 276	0.08 447	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

WQFJX	0.10 177	0.07 174	0.09 92	0.21 482	0.09 272	0.12 238	0.16 322	0.18 231	0.17 241	0.12 234	0.10 142	0.07 82	0.09 201	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.07 418	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

NLMM	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.20 451	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.17 199	0.17 241	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

NLSM1	0.10 177	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.13 289	0.16 322	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.10 142	0.06 24	0.10 239	0.10 83	0.11 223	0.07 276	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.05 122	0.05 149

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.12 238	0.10 31	0.11 37	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 4	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.06 4	0.04 1	0.07 49	0.10 192	0.09 201	0.08 19	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.10 192	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.03 2

GGEV	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.10 192	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.08 19	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.13 14	0.06 16	0.08 60	0.08 7	0.18 231	0.12 105	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

3.75w	0.07 4	0.07 174	0.08 40	0.16 172	0.07 84	0.07 34	0.09 18	0.16 161	0.09 30	0.07 48	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.06 1	0.13 75	0.11 75	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.19 446	0.17 199	0.12 105	0.15 313	0.15 249	0.17 346	0.12 300	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.06 241

xyz-stereo	0.13 319	0.07 174	0.20 466	0.15 90	0.05 1	0.20 456	0.15 256	0.17 199	0.31 452	0.15 313	0.29 463	0.26 460	0.16 407	0.13 275	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

G2L-Stereo_test	0.14 353	0.07 174	0.11 185	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.16 322	0.30 461	0.28 428	0.20 425	0.23 371	0.20 385	0.16 407	0.17 393	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.07 302	0.06 241

coex_refinement	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.15 256	0.26 394	0.29 435	0.18 386	0.20 329	0.22 412	0.17 430	0.16 361	0.18 436	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.09 427	0.08 388

LG-Stereo	0.08 57	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.07 84	0.10 150	0.17 359	0.11 37	0.08 17	0.05 2	0.07 49	0.05 3	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.04 50

G2L-Stereo	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.12 77	0.27 415	0.22 342	0.16 341	0.27 437	0.21 394	0.13 339	0.17 393	0.18 436	0.09 404	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

MM-Stereo_test3	0.10 177	0.07 174	0.07 8	0.18 330	0.07 84	0.12 238	0.19 446	0.24 360	0.19 288	0.06 14	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

MM-Stereo_test1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.07 84	0.12 238	0.18 407	0.21 293	0.20 311	0.09 125	0.11 186	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

HART	0.08 57	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.10 150	0.16 322	0.13 75	0.11 75	0.08 87	0.10 142	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.04 50

SCV_C0	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.16 172	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

AIO-test1	0.10 177	0.07 174	0.10 140	0.23 521	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.21 293	0.14 164	0.11 194	0.12 203	0.09 159	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.09 404	0.10 467	0.03 1	0.06 241

mms	0.09 108	0.07 174	0.08 40	0.16 172	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.06 47	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.03 2

ours_stereo	0.09 108	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.12 225	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 108	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.10 48	0.11 194	0.10 142	0.08 129	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

U	0.08 57	0.07 174	0.09 92	0.19 390	0.10 381	0.10 150	0.13 125	0.12 58	0.17 241	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.06 230	0.05 149

rvit_stereo_ft	0.12 294	0.07 174	0.13 271	0.19 390	0.10 381	0.12 238	0.17 359	0.16 161	0.16 214	0.12 234	0.13 218	0.15 312	0.10 239	0.14 304	0.13 323	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

test_sample2	0.12 294	0.07 174	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.18 407	0.21 293	0.16 214	0.14 286	0.20 329	0.19 373	0.15 381	0.15 326	0.12 282	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

test_sample1	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.13 14	0.08 151	0.19 441	0.16 322	0.20 270	0.15 184	0.14 286	0.22 362	0.18 359	0.16 407	0.17 393	0.14 359	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.07 324

CAS++	0.11 224	0.07 174	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.24 360	0.14 164	0.11 194	0.09 112	0.11 219	0.07 131	0.14 304	0.09 66	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.07 310	0.07 302	0.08 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.12 224	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.15 256	0.12 58	0.12 105	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

MyStereo8	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.15 90	0.09 272	0.18 418	0.14 178	0.19 259	0.22 342	0.12 234	0.18 308	0.11 219	0.10 239	0.16 361	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.09 432

SMFormer	0.14 353	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.06 241

tta	0.14 353	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.06 241

qqq1	0.13 319	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

fff1	0.13 319	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

MyStereo07	0.10 177	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.15 131	0.15 184	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.07 131	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.06 241

MyStereo06	0.10 177	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.18 407	0.19 259	0.12 105	0.12 234	0.08 90	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.06 241

MyStereo05	0.13 319	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.18 407	0.27 415	0.35 487	0.17 356	0.14 231	0.15 312	0.11 269	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.06 241

MyStereo04	0.13 319	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.29 447	0.38 506	0.17 356	0.14 231	0.16 326	0.10 239	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.06 241

CoDeX	0.12 294	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.23 337	0.27 414	0.13 264	0.17 283	0.16 326	0.11 269	0.14 304	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

ff7	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

ffff	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

11t	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

UniTT-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.13 289	0.11 56	0.12 58	0.11 75	0.10 162	0.12 203	0.05 3	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.05 122	0.05 149

EKT-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.10 381	0.13 289	0.14 178	0.18 231	0.21 327	0.11 194	0.08 90	0.12 237	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

MIM_Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.12 77	0.20 270	0.14 164	0.13 264	0.13 218	0.09 159	0.05 13	0.12 225	0.08 17	0.05 35	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

GCAP-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.13 271	0.18 330	0.06 16	0.11 196	0.07 3	0.13 75	0.12 105	0.09 125	0.10 142	0.07 82	0.09 201	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

4D-IteraStereo	0.09 108	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.10 162	0.11 186	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.03 1	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.05 149

anonymousdsp2	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.16 172	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.18 231	0.22 342	0.13 264	0.14 231	0.12 237	0.09 201	0.14 304	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

anonymousdsp	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

gwcnet-sp	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

scenet	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

DCRE	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.16 172	0.11 431	0.11 196	0.17 359	0.18 231	0.17 241	0.11 194	0.18 308	0.10 192	0.10 239	0.15 326	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.04 50

anonymousa	0.13 319	0.07 174	0.13 271	0.18 330	0.09 272	0.13 289	0.17 359	0.19 259	0.29 435	0.15 313	0.24 383	0.15 312	0.14 363	0.14 304	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.09 427	0.05 122	0.06 241

ProNet	0.09 108	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.15 256	0.15 131	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.06 241

ssnet	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

ccc-4	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

x	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.18 418	0.14 178	0.22 317	0.20 311	0.15 313	0.19 317	0.19 373	0.17 430	0.18 414	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

DisPM	0.11 224	0.07 174	0.12 224	0.16 172	0.09 272	0.06 11	0.13 125	0.17 199	0.17 241	0.14 286	0.20 329	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.11 485

IER	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.16 322	0.25 376	0.26 404	0.18 386	0.25 411	0.17 346	0.20 472	0.16 361	0.14 359	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

IGEV-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 224	0.07 174	0.11 185	0.17 248	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.24 369	0.12 234	0.13 218	0.12 237	0.08 171	0.18 414	0.11 223	0.06 127	0.08 447	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

IPLG	0.10 177	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.20 270	0.15 184	0.12 234	0.17 283	0.07 82	0.07 131	0.14 304	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

GANet-ADL	0.13 319	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.10 381	0.18 418	0.15 256	0.30 461	0.20 311	0.13 264	0.18 308	0.19 373	0.12 300	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.08 388

LCNet	0.11 224	0.07 174	0.09 92	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.15 249	0.16 326	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.15 544

AAGNet	0.11 224	0.07 174	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.18 231	0.13 138	0.16 341	0.21 351	0.13 263	0.14 363	0.11 135	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

STrans-v2	0.10 177	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.21 293	0.11 75	0.11 194	0.15 249	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

NF-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

OCTAStereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

PSM-softLoss	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.24 360	0.17 241	0.14 286	0.19 317	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.12 498

KMStereo	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.24 360	0.17 241	0.14 286	0.19 317	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.12 498

PSM-AAD	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.20 270	0.13 138	0.12 234	0.14 231	0.18 359	0.11 269	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.14 537

KYRaft	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.22 317	0.12 105	0.13 264	0.16 261	0.20 385	0.10 239	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.06 230	0.16 555

SST-Stereo	0.10 177	0.07 174	0.15 356	0.18 330	0.09 272	0.06 11	0.12 77	0.17 199	0.11 75	0.15 313	0.17 283	0.13 263	0.12 300	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

THIR-Stereo	0.12 294	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.08 151	0.14 322	0.16 322	0.17 199	0.25 390	0.16 341	0.24 383	0.14 283	0.12 300	0.12 225	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

RAFT_R40	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.06 11	0.13 125	0.17 199	0.16 214	0.14 286	0.18 308	0.15 312	0.12 300	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

RE-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

Pruner-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.06 11	0.12 77	0.17 199	0.17 241	0.13 264	0.19 317	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.08 388

TVStereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

RAFT-345	0.11 224	0.07 174	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.08 60	0.12 77	0.15 131	0.10 48	0.11 194	0.36 506	0.09 159	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.04 22	0.05 149

test-1	0.10 177	0.07 174	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.11 196	0.24 522	0.14 95	0.18 271	0.09 125	0.07 49	0.09 159	0.08 171	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

GMM-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.11 194	0.15 249	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.09 432

iRaftStereo_RVC	0.10 177	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.09 272	0.11 196	0.17 359	0.18 231	0.12 105	0.09 125	0.12 203	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.04 50

raft+_RVC	0.11 224	0.07 174	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.10 150	0.11 56	0.24 360	0.20 311	0.12 234	0.15 249	0.12 237	0.08 171	0.12 225	0.13 323	0.07 276	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

222	0.16 419	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.24 502	0.18 407	0.30 461	0.20 311	0.17 356	0.28 451	0.17 346	0.16 407	0.15 326	0.40 584	0.10 445	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.08 388

xxxx	0.15 396	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.23 497	0.18 407	0.31 471	0.19 288	0.14 286	0.28 451	0.22 412	0.14 363	0.15 326	0.26 531	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

RAFT + AFF	0.13 319	0.07 174	0.20 466	0.20 451	0.10 381	0.14 322	0.24 522	0.26 394	0.20 311	0.11 194	0.10 142	0.12 237	0.10 239	0.15 326	0.12 282	0.07 276	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.08 388

EAI-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.15 256	0.16 161	0.09 30	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.09 40	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.05 122	0.04 50

CFNet-RSSM	0.09 108	0.07 174	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.16 161	0.17 241	0.08 87	0.12 203	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

SFCPSM	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.15 348	0.16 322	0.28 434	0.27 414	0.14 286	0.17 283	0.12 237	0.13 339	0.14 304	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.06 241

cf-r	0.13 319	0.07 174	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.14 322	0.19 446	0.20 270	0.25 390	0.17 356	0.25 411	0.21 394	0.16 407	0.14 304	0.14 359	0.10 445	0.05 209	0.06 129	0.08 381	0.06 230	0.06 241

GANet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.13 14	0.08 151	0.14 322	0.17 359	0.22 317	0.21 327	0.17 356	0.24 383	0.23 430	0.15 381	0.16 361	0.15 387	0.10 445	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

PSMNet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.15 90	0.08 151	0.13 289	0.16 322	0.24 360	0.24 369	0.16 341	0.28 451	0.22 412	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.11 474	0.06 346	0.09 404	0.12 519	0.08 364	0.07 324

GwcNet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.15 90	0.08 151	0.15 348	0.20 469	0.21 293	0.27 414	0.18 386	0.27 437	0.22 412	0.16 407	0.14 304	0.15 387	0.10 445	0.05 209	0.07 230	0.09 427	0.07 302	0.07 324

CFNet-ft	0.14 353	0.07 174	0.15 356	0.12 5	0.09 272	0.16 377	0.18 407	0.22 317	0.24 369	0.17 356	0.26 428	0.24 436	0.14 363	0.16 361	0.14 359	0.11 474	0.06 346	0.08 321	0.09 427	0.09 427	0.08 388

DIP-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.09 18	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.14 353	0.07 174	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.14 178	0.29 447	0.20 311	0.17 356	0.25 411	0.21 394	0.18 444	0.20 454	0.19 449	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.08 381	0.06 230	0.06 241

CFNet_RVC	0.14 353	0.07 174	0.15 356	0.12 5	0.09 272	0.16 377	0.18 407	0.22 317	0.24 369	0.17 356	0.26 428	0.24 436	0.14 363	0.16 361	0.14 359	0.11 474	0.06 346	0.08 321	0.09 427	0.09 427	0.08 388

MLCV	0.12 294	0.07 174	0.16 390	0.18 330	0.06 16	0.15 348	0.17 359	0.19 259	0.21 327	0.18 386	0.25 411	0.17 346	0.13 339	0.14 304	0.13 323	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

iResNet_ROB	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.14 45	0.07 84	0.18 418	0.14 178	0.26 394	0.31 452	0.22 455	0.25 411	0.23 430	0.15 381	0.15 326	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.08 364	0.08 388

LE_ROB	0.50 589	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.24 502	0.16 322	0.22 317	1.81 623	4.63 627	0.67 586	0.47 575	0.44 583	0.20 454	0.29 551	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

pmcnn	0.15 396	0.07 174	0.19 454	0.15 90	0.07 84	0.20 456	0.15 256	0.24 360	0.26 404	0.21 439	0.34 498	0.28 478	0.18 444	0.18 414	0.17 418	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.07 302	0.06 241

DispViT+	0.08 57	0.08 279	0.13 271	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.10 31	0.14 95	0.09 30	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.07 131	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

MultiAttention	0.29 556	0.08 279	0.14 307	0.19 390	0.12 463	1.45 621	1.33 623	0.36 534	0.37 499	0.19 402	0.21 351	0.24 436	0.11 269	0.38 569	0.18 436	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.10 458	0.09 432

FlowAnything_test	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.14 178	0.20 270	0.11 75	0.09 125	0.09 112	0.12 237	0.12 300	0.13 275	0.11 223	0.09 404	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.06 230	0.09 432

asda	0.07 4	0.08 279	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.06 11	0.10 31	0.16 161	0.10 48	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.10 83	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 279	0.07 8	0.16 172	0.07 84	0.08 60	0.08 7	0.11 37	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 279	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.07 34	0.10 31	0.18 231	0.11 75	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 279	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.08 7	0.12 58	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

2w_stereo	0.08 57	0.08 279	0.09 92	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.10 31	0.20 270	0.15 184	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.06 1	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 224	0.08 279	0.13 271	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.19 446	0.17 199	0.19 288	0.12 234	0.14 231	0.15 312	0.10 239	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.05 149

S2M2_L	0.09 108	0.08 279	0.11 185	0.13 14	0.10 381	0.08 60	0.06 1	0.10 22	0.10 48	0.10 162	0.09 112	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.13 523	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.10 458	0.08 388
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ISRNet	0.18 454	0.08 279	0.19 454	0.19 390	0.13 486	0.15 348	0.12 77	0.30 461	0.32 459	0.21 439	0.25 411	0.27 468	0.17 430	0.17 393	0.20 455	0.20 571	0.08 447	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.17 564

AIO-test2	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.23 521	0.08 151	0.11 196	0.10 31	0.23 337	0.23 353	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.09 427	0.05 122	0.05 149

fffy	0.09 108	0.08 279	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.13 289	0.17 359	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.05 149

rvit_stereo_0083	0.12 294	0.08 279	0.17 420	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.14 95	0.26 404	0.11 194	0.14 231	0.13 263	0.10 239	0.12 225	0.12 282	0.10 445	0.08 447	0.09 404	0.07 310	0.07 302	0.05 149

rvit_stereo_0081	0.11 224	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.14 95	0.24 369	0.11 194	0.13 218	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.10 445	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

rvit_stereo_0082	0.11 224	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.14 95	0.24 369	0.11 194	0.13 218	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.10 445	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

rvit_stereo_0080	0.10 177	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.14 283	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.05 149

test_sample6	0.14 353	0.08 279	0.13 271	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.19 446	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.19 373	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

test_sample5	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

test_sample4	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.19 441	0.18 407	0.26 394	0.17 241	0.16 341	0.25 411	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.08 388

test_sample3	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.14 45	0.09 272	0.19 441	0.17 359	0.26 394	0.18 271	0.16 341	0.22 362	0.19 373	0.15 381	0.17 393	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.09 427	0.08 388

DispNO	0.14 353	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.12 463	0.11 196	0.21 489	0.23 337	0.29 435	0.17 356	0.23 371	0.18 359	0.17 430	0.15 326	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.06 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.15 348	0.16 322	0.18 231	0.18 271	0.10 162	0.09 112	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.07 302	0.06 241

AE-Stereo	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.19 288	0.09 125	0.14 231	0.12 237	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

ACVNet-DCA	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.07 324

xx1	0.11 224	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.16 161	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.16 326	0.16 407	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

1test111	0.11 224	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.15 326	0.16 403	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.07 324

cc1	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.16 161	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

mmm	0.14 353	0.08 279	0.17 420	0.17 248	0.09 272	0.17 399	0.18 407	0.21 293	0.15 184	0.15 313	0.23 371	0.21 394	0.16 407	0.16 361	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

DualNet	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

tt1	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.12 238	0.16 322	0.15 131	0.19 288	0.09 125	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

1111x	0.15 396	0.08 279	0.12 224	0.18 330	0.07 84	0.18 418	0.25 538	0.31 471	0.24 369	0.17 356	0.24 383	0.26 460	0.15 381	0.13 275	0.23 496	0.07 276	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.07 302	0.06 241

whm_eth	0.10 177	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.14 283	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.05 149

plain	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.13 138	0.13 264	0.15 249	0.09 159	0.12 300	0.13 275	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.06 241

PCWNet_CMD	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.14 178	0.29 447	0.36 492	0.14 286	0.20 329	0.21 394	0.12 300	0.17 393	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

CFNet_ucs	0.15 396	0.08 279	0.16 390	0.16 172	0.11 431	0.14 322	0.14 178	0.30 461	0.34 478	0.16 341	0.24 383	0.23 430	0.14 363	0.18 414	0.15 387	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.09 432

SDNR	0.19 466	0.08 279	0.19 454	0.16 172	0.12 463	0.77 606	0.14 178	0.25 376	0.32 459	0.19 402	0.24 383	0.19 373	0.13 339	0.19 429	0.15 387	0.16 557	0.18 567	0.14 528	0.11 499	0.08 364	0.11 485

TestStereo1	0.13 319	0.08 279	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.18 418	0.29 569	0.23 337	0.16 214	0.17 356	0.20 329	0.16 326	0.10 239	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

CRFU-Net	0.16 419	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.19 441	0.14 178	0.26 394	0.20 311	0.28 517	0.27 437	0.29 486	0.17 430	0.19 429	0.17 418	0.09 404	0.09 479	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.08 388

SA-5K	0.13 319	0.08 279	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.18 418	0.29 569	0.23 337	0.16 214	0.17 356	0.20 329	0.16 326	0.10 239	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

Sa-1000	0.12 294	0.08 279	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.14 322	0.22 499	0.22 317	0.18 271	0.15 313	0.20 329	0.17 346	0.11 269	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.09 404	0.09 427	0.05 122	0.05 149

CIPLG	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.14 286	0.11 186	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

DAS	0.15 396	0.08 279	0.18 442	0.19 390	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.27 415	0.29 435	0.18 386	0.25 411	0.21 394	0.15 381	0.16 361	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

SepStereo	0.15 396	0.08 279	0.18 442	0.19 390	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.27 415	0.29 435	0.18 386	0.25 411	0.21 394	0.15 381	0.25 509	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

IPLGR_C	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.14 286	0.10 142	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

MIPNet	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.20 270	0.24 369	0.11 194	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.13 275	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

AASNet	0.16 419	0.08 279	0.12 224	0.19 390	0.09 272	0.18 418	0.15 256	0.37 540	0.37 499	0.19 402	0.23 371	0.20 385	0.16 407	0.17 393	0.20 455	0.10 445	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.09 432

ACRE	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.14 164	0.14 286	0.10 142	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

AACVNet	0.16 419	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.10 381	0.18 418	0.15 256	0.23 337	0.24 369	0.27 502	0.27 437	0.28 478	0.17 430	0.19 429	0.16 403	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.07 310	0.10 458	0.09 432

GwcNet-ADL	0.13 319	0.08 279	0.14 307	0.20 451	0.09 272	0.11 196	0.20 469	0.30 461	0.24 369	0.13 264	0.14 231	0.18 359	0.14 363	0.13 275	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.06 241

TransformOpticalFlow	0.10 177	0.08 279	0.13 271	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.19 259	0.15 184	0.12 234	0.17 283	0.11 219	0.11 269	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

NRIStereo	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.18 330	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.16 161	0.15 184	0.12 234	0.14 231	0.13 263	0.12 300	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.07 324

DeepStereo_RVC	0.11 224	0.08 279	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.08 60	0.12 77	0.17 199	0.12 105	0.13 264	0.14 231	0.12 237	0.12 300	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.08 388

IRAFT_RVC	0.12 294	0.08 279	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.07 34	0.15 256	0.24 360	0.23 353	0.14 286	0.14 231	0.15 312	0.12 300	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.06 241

CroCo-Stereo	0.09 108	0.08 279	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.09 98	0.19 446	0.15 131	0.12 105	0.07 48	0.07 49	0.08 129	0.06 47	0.08 19	0.07 1	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.04 50
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
LMCR-Stereo	0.15 396	0.08 279	0.13 271	0.21 482	0.09 272	0.17 399	0.20 469	0.27 415	0.19 288	0.24 477	0.24 383	0.23 430	0.17 430	0.20 454	0.17 418	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.10 458	0.08 388

CFNet_pseudo	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.27 415	0.34 478	0.14 286	0.21 351	0.22 412	0.13 339	0.18 414	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.07 302	0.07 324

RALAANet	0.11 224	0.08 279	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.10 31	0.20 270	0.15 184	0.14 286	0.13 218	0.16 326	0.09 201	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

ADLNet	0.16 419	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.10 381	0.16 377	0.17 359	0.32 482	0.27 414	0.22 455	0.27 437	0.24 436	0.16 407	0.18 414	0.21 475	0.10 445	0.06 346	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

GES	0.14 353	0.08 279	0.16 390	0.15 90	0.10 381	0.13 289	0.13 125	0.28 434	0.25 390	0.16 341	0.23 371	0.18 359	0.13 339	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.09 432

ARAFT	0.12 294	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.20 270	0.12 105	0.12 234	0.13 218	0.14 283	0.11 269	0.15 326	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.10 451	0.09 427	0.05 122	0.04 50

delet	0.17 440	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.11 431	0.20 456	0.21 489	0.30 461	0.37 499	0.17 356	0.26 428	0.19 373	0.19 460	0.19 429	0.21 475	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.11 499	0.06 230	0.06 241

UPFNet	0.16 419	0.08 279	0.12 224	0.20 451	0.12 463	0.20 456	0.23 510	0.28 434	0.26 404	0.17 356	0.24 383	0.22 412	0.19 460	0.19 429	0.21 475	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.08 364	0.06 241

FENet	0.13 319	0.08 279	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.14 322	0.15 256	0.22 317	0.23 353	0.17 356	0.23 371	0.16 326	0.12 300	0.14 304	0.15 387	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

ac_64	0.16 419	0.08 279	0.15 356	0.18 330	0.10 381	0.22 482	0.18 407	0.24 360	0.21 327	0.18 386	0.24 383	0.29 486	0.18 444	0.19 429	0.22 484	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.07 302	0.06 241

HGLStereo	0.17 440	0.08 279	0.19 454	0.17 248	0.12 463	0.18 418	0.18 407	0.31 471	0.32 459	0.21 439	0.32 482	0.25 450	0.18 444	0.19 429	0.20 455	0.09 404	0.09 479	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.10 459

BEATNet_4x	0.12 294	0.08 279	0.14 307	0.18 330	0.07 84	0.15 348	0.07 3	0.22 317	0.18 271	0.16 341	0.19 317	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

MSMDNet	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.14 178	0.29 447	0.36 492	0.14 286	0.21 351	0.21 394	0.12 300	0.17 393	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

HSM-Net_RVC	0.14 353	0.08 279	0.11 185	0.15 90	0.08 151	0.15 348	0.15 256	0.27 415	0.29 435	0.19 402	0.21 351	0.29 486	0.14 363	0.17 393	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.27 415	0.34 478	0.14 286	0.21 351	0.22 412	0.13 339	0.18 414	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

UCFNet_RVC	0.14 353	0.08 279	0.13 271	0.11 1	0.10 381	0.20 456	0.10 31	0.24 360	0.22 342	0.17 356	0.20 329	0.23 430	0.15 381	0.17 393	0.15 387	0.12 498	0.07 418	0.10 451	0.13 529	0.11 481	0.10 459

iResNetv2_ROB	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.16 377	0.12 77	0.25 376	0.35 487	0.21 439	0.29 463	0.24 436	0.13 339	0.14 304	0.14 359	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.09 427	0.08 388

HSM	0.15 396	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.16 377	0.14 178	0.28 434	0.25 390	0.19 402	0.23 371	0.37 541	0.16 407	0.20 454	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.06 241

NLMM1	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.22 497	0.10 381	0.12 238	0.20 469	0.18 231	0.20 311	0.12 234	0.11 186	0.07 82	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.08 345	0.08 447	0.07 230	0.06 216	0.04 22	0.04 50

NLCSM	0.11 224	0.09 355	0.09 92	0.23 521	0.11 431	0.12 238	0.19 446	0.18 231	0.18 271	0.12 234	0.11 186	0.07 82	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.07 276	0.08 447	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.05 149

4.5_new	0.07 4	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

3w_stereo	0.08 57	0.09 355	0.10 140	0.17 248	0.07 84	0.08 60	0.10 31	0.20 270	0.13 138	0.06 14	0.07 49	0.05 3	0.06 47	0.08 19	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

SCV	0.08 57	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.10 22	0.12 105	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.06 230	0.04 50

rvit_0105_6	0.14 353	0.09 355	0.18 442	0.17 248	0.10 381	0.10 150	0.16 322	0.19 259	0.26 404	0.12 234	0.18 308	0.17 346	0.12 300	0.18 414	0.12 282	0.15 541	0.11 512	0.12 501	0.10 467	0.09 427	0.06 241

rvit_0105_5	0.14 353	0.09 355	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.23 510	0.24 360	0.27 414	0.14 286	0.15 249	0.18 359	0.12 300	0.17 393	0.14 359	0.14 537	0.11 512	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.06 241

rvit_0105_4	0.14 353	0.09 355	0.17 420	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.19 446	0.23 337	0.27 414	0.14 286	0.20 329	0.17 346	0.13 339	0.17 393	0.13 323	0.15 541	0.11 512	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.06 241

rvit_0105_3	0.15 396	0.09 355	0.14 307	0.19 390	0.12 463	0.15 348	0.25 538	0.25 376	0.29 435	0.15 313	0.17 283	0.20 385	0.13 339	0.17 393	0.14 359	0.13 523	0.11 512	0.12 501	0.14 533	0.07 302	0.06 241

rvit_stereo_0081_aga	0.11 224	0.09 355	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.14 95	0.19 288	0.10 162	0.18 308	0.16 326	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.06 241

DCVSM-stereo	0.14 353	0.09 355	0.16 390	0.16 172	0.10 381	0.15 348	0.09 18	0.19 259	0.23 353	0.20 425	0.23 371	0.26 460	0.15 381	0.18 414	0.14 359	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.08 381	0.10 458	0.12 498

RAStereo	0.10 177	0.09 355	0.08 40	0.20 451	0.08 151	0.13 289	0.18 407	0.15 131	0.17 241	0.10 162	0.12 203	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

H2IRNET	0.10 177	0.09 355	0.09 92	0.18 330	0.09 272	0.12 238	0.15 256	0.14 95	0.21 327	0.10 162	0.10 142	0.10 192	0.10 239	0.10 83	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.06 230	0.05 149

ffm	0.12 294	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.06 241

ff1	0.13 319	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.06 241

mmx	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.27 415	0.25 390	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.08 364	0.08 388

xxx	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.27 415	0.25 390	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.08 364	0.08 388

MaDis-Stereo	0.09 108	0.09 355	0.08 40	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.10 31	0.16 161	0.16 214	0.09 125	0.11 186	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.13 323	0.07 276	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

CASnet	0.09 108	0.09 355	0.09 92	0.19 390	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.18 231	0.14 164	0.11 194	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.10 451	0.08 381	0.05 122	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 319	0.09 355	0.11 185	0.20 451	0.10 381	0.11 196	0.18 407	0.32 482	0.24 369	0.15 313	0.15 249	0.14 283	0.13 339	0.19 429	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.04 22	0.05 149

CroCo-Stereo Lap2	0.09 108	0.09 355	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.09 98	0.19 446	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.05 149

qqq	0.13 319	0.09 355	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.15 313	0.19 317	0.16 326	0.16 407	0.15 326	0.16 403	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 454	0.09 355	0.29 523	0.15 90	0.10 381	0.22 482	0.20 469	0.26 394	0.39 509	0.25 490	0.42 549	0.24 436	0.15 381	0.20 454	0.19 449	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.10 458	0.09 432

BUS	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.22 497	0.10 381	0.19 441	0.14 178	0.34 511	0.19 288	0.17 356	0.22 362	0.16 326	0.13 339	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

RAFT_CTSACE	0.12 294	0.09 355	0.10 140	0.22 497	0.08 151	0.12 238	0.24 522	0.18 231	0.16 214	0.20 425	0.27 437	0.13 263	0.07 131	0.13 275	0.09 66	0.05 35	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.04 22	0.04 50

BSDual-CNN	0.15 396	0.09 355	0.14 307	0.22 497	0.10 381	0.14 322	0.15 256	0.34 511	0.19 288	0.17 356	0.22 362	0.25 450	0.16 407	0.15 326	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

SA	0.12 294	0.09 355	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.24 522	0.23 337	0.18 271	0.17 356	0.27 437	0.14 283	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.05 122	0.04 50

iRaft-Stereo_5w	0.12 294	0.09 355	0.12 224	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.21 293	0.21 327	0.19 402	0.14 231	0.11 219	0.09 201	0.20 454	0.16 403	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.06 241

psmg	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.17 359	0.29 447	0.19 288	0.17 356	0.21 351	0.25 450	0.16 407	0.15 326	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.06 241

CSP-Net	0.16 419	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.19 441	0.17 359	0.25 376	0.32 459	0.25 490	0.30 470	0.24 436	0.15 381	0.21 471	0.18 436	0.09 404	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

IPLGR	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.17 359	0.21 293	0.24 369	0.11 194	0.12 203	0.11 219	0.08 171	0.12 225	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

GMOStereo	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

error version	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

test-v	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

test_3	0.10 177	0.09 355	0.10 140	0.20 451	0.08 151	0.13 289	0.26 547	0.14 95	0.21 327	0.10 162	0.10 142	0.09 159	0.09 201	0.08 19	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.04 22	0.04 50

ADLNet2	0.16 419	0.09 355	0.13 271	0.16 172	0.09 272	0.20 456	0.16 322	0.31 471	0.39 509	0.16 341	0.20 329	0.20 385	0.18 444	0.21 471	0.22 484	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.07 324

Patchmatch Stereo++	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

ROB_FTStereo_v2	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

ROB_FTStereo	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

HUI-Stereo	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

iGMRVC	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

iRAFT	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

CRE-IMP	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.10 150	0.12 77	0.18 231	0.10 48	0.14 286	0.13 218	0.13 263	0.12 300	0.12 225	0.11 223	0.07 276	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.08 388

test-2	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

cross-raft	0.10 177	0.09 355	0.09 92	0.19 390	0.07 84	0.11 196	0.25 538	0.13 75	0.15 184	0.08 87	0.11 186	0.12 237	0.10 239	0.09 40	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

RAFT	0.13 319	0.09 355	0.11 185	0.18 330	0.08 151	0.15 348	0.24 522	0.20 270	0.19 288	0.21 439	0.21 351	0.17 346	0.12 300	0.16 361	0.09 66	0.06 127	0.07 418	0.10 451	0.09 427	0.05 122	0.05 149

RAFT-IKP	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

ICVP	0.15 396	0.09 355	0.12 224	0.22 497	0.09 272	0.17 399	0.21 489	0.25 376	0.23 353	0.18 386	0.30 470	0.26 460	0.18 444	0.17 393	0.14 359	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.12 294	0.09 355	0.23 490	0.24 530	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.17 199	0.14 164	0.10 162	0.13 218	0.12 237	0.07 131	0.14 304	0.11 223	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.05 122	0.07 324

MMNet	0.17 440	0.09 355	0.16 390	0.20 451	0.11 431	0.27 533	0.20 469	0.25 376	0.41 518	0.22 455	0.30 470	0.21 394	0.20 472	0.17 393	0.20 455	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

UNet	0.17 440	0.09 355	0.18 442	0.19 390	0.12 463	0.27 533	0.19 446	0.33 502	0.29 435	0.21 439	0.24 383	0.23 430	0.19 460	0.19 429	0.18 436	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.06 241

ACVNet	0.15 396	0.09 355	0.15 356	0.13 14	0.12 463	0.14 322	0.20 469	0.22 317	0.33 466	0.17 356	0.26 428	0.21 394	0.16 407	0.17 393	0.21 475	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

acv_ft	0.15 396	0.09 355	0.15 356	0.19 390	0.10 381	0.16 377	0.17 359	0.25 376	0.33 466	0.19 402	0.26 428	0.21 394	0.17 430	0.17 393	0.18 436	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

hitnet-ft	0.18 454	0.09 355	0.17 420	0.14 45	0.09 272	0.26 523	0.20 469	0.25 376	0.26 404	0.24 477	0.32 482	0.31 509	0.22 485	0.24 504	0.21 475	0.12 498	0.07 418	0.10 451	0.08 381	0.12 496	0.11 485

DSFCA	0.16 419	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.10 381	0.20 456	0.19 446	0.28 434	0.31 452	0.23 468	0.24 383	0.22 412	0.15 381	0.19 429	0.20 455	0.10 445	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

DMCA	0.14 353	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.17 359	0.23 337	0.27 414	0.14 286	0.19 317	0.17 346	0.18 444	0.15 326	0.17 418	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.09 427	0.10 459

DISCO	0.19 466	0.09 355	0.22 481	0.17 248	0.10 381	0.25 513	0.18 407	0.27 415	0.44 536	0.22 455	0.31 478	0.33 523	0.26 514	0.28 526	0.28 547	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.09 432

z-ln-s-r	0.17 440	0.10 414	0.40 554	0.19 390	0.08 151	0.17 399	0.18 407	0.22 317	0.33 466	0.18 386	0.40 532	0.22 412	0.17 430	0.20 454	0.23 496	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.05 149

DDVS	0.15 396	0.10 414	0.21 475	0.16 172	0.12 463	0.15 348	0.14 178	0.25 376	0.19 288	0.18 386	0.29 463	0.27 468	0.12 300	0.19 429	0.15 387	0.09 404	0.06 346	0.09 404	0.07 310	0.11 481	0.11 485

UGAM	0.13 319	0.10 414	0.09 92	0.22 497	0.08 151	0.12 238	0.20 469	0.17 199	0.23 353	0.21 439	0.16 261	0.13 263	0.13 339	0.19 429	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.13 516	0.11 499	0.07 302	0.05 149

ACV-stereo	0.15 396	0.10 414	0.28 515	0.18 330	0.12 463	0.14 322	0.12 77	0.23 337	0.21 327	0.19 402	0.23 371	0.22 412	0.15 381	0.23 495	0.17 418	0.07 276	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

ITSA-stereo	0.15 396	0.10 414	0.14 307	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.30 461	0.49 552	0.17 356	0.19 317	0.22 412	0.15 381	0.17 393	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.08 364	0.08 388

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 108	0.10 414	0.31 528	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.11 135	0.07 1	0.12 498	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.05 149

test_sample7	0.15 396	0.10 414	0.16 390	0.14 45	0.11 431	0.16 377	0.16 322	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.16 361	0.16 403	0.12 498	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.10 458	0.10 459

LL-Strereo2	0.10 177	0.10 414	0.15 356	0.18 330	0.08 151	0.15 348	0.09 18	0.17 199	0.14 164	0.14 286	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.16 361	0.10 147	0.05 35	0.05 209	0.10 451	0.07 310	0.06 230	0.05 149

Selective-RAFT	0.11 224	0.10 414	0.11 185	0.21 482	0.08 151	0.16 377	0.13 125	0.20 270	0.22 342	0.10 162	0.10 142	0.11 219	0.10 239	0.15 326	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

ssnet_v2	0.17 440	0.10 414	0.17 420	0.17 248	0.11 431	0.21 473	0.21 489	0.33 502	0.25 390	0.22 455	0.22 362	0.27 468	0.18 444	0.22 484	0.20 455	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

raft_robust	0.13 319	0.10 414	0.07 8	0.18 330	0.08 151	0.13 289	0.24 522	0.28 434	0.33 466	0.20 425	0.19 317	0.14 283	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.04 50

NINENet	0.16 419	0.10 414	0.15 356	0.17 248	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.40 556	0.36 492	0.18 386	0.21 351	0.16 326	0.13 339	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.08 447	0.10 451	0.07 310	0.10 458	0.09 432

test_4	0.10 177	0.10 414	0.08 40	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.22 499	0.15 131	0.17 241	0.12 234	0.18 308	0.12 237	0.09 201	0.08 19	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.03 2

pcwnet_v2	0.19 466	0.10 414	0.26 502	0.17 248	0.14 506	0.18 418	0.15 256	0.37 540	0.46 543	0.19 402	0.24 383	0.21 394	0.19 460	0.20 454	0.19 449	0.13 523	0.10 499	0.10 451	0.10 467	0.11 481	0.13 520

psm_up	0.18 454	0.10 414	0.18 442	0.20 451	0.11 431	0.17 399	0.19 446	0.37 540	0.34 478	0.21 439	0.28 451	0.29 486	0.24 499	0.20 454	0.22 484	0.09 404	0.10 499	0.11 482	0.11 499	0.08 364	0.08 388

DMCA-RVC	0.17 440	0.10 414	0.15 356	0.24 530	0.11 431	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.24 369	0.21 439	0.26 428	0.25 450	0.27 522	0.18 414	0.20 455	0.12 498	0.08 447	0.13 516	0.10 467	0.10 458	0.08 388

SuperB	0.20 478	0.10 414	0.56 577	0.16 172	0.09 272	0.18 418	0.18 407	0.24 360	0.50 555	0.26 496	0.39 526	0.17 346	0.21 476	0.22 484	0.21 475	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.12 496	0.10 459

ADCP+	0.20 478	0.10 414	0.33 535	0.20 451	0.12 463	0.22 482	0.26 547	0.31 471	0.34 478	0.26 496	0.37 512	0.22 412	0.22 485	0.27 514	0.27 539	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.09 427	0.10 459

CFNet	0.15 396	0.10 414	0.17 420	0.17 248	0.08 151	0.18 418	0.09 18	0.28 434	0.25 390	0.19 402	0.24 383	0.24 436	0.17 430	0.17 393	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.10 467	0.07 302	0.06 241

CVANet_RVC	0.18 454	0.10 414	0.14 307	0.21 482	0.10 381	0.18 418	0.17 359	0.34 511	0.33 466	0.22 455	0.31 478	0.28 478	0.18 444	0.23 495	0.17 418	0.12 498	0.08 447	0.12 501	0.11 499	0.09 427	0.07 324

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 440	0.10 414	0.22 481	0.20 451	0.10 381	0.15 348	0.18 407	0.31 471	0.25 390	0.21 439	0.30 470	0.25 450	0.17 430	0.21 471	0.20 455	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.08 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 419	0.10 414	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.18 418	0.19 446	0.26 394	0.31 452	0.22 455	0.35 503	0.21 394	0.21 476	0.22 484	0.16 403	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241

NVstereo2D	0.19 466	0.10 414	0.15 356	0.17 248	0.15 525	0.28 540	0.23 510	0.44 573	0.42 526	0.15 313	0.27 437	0.25 450	0.19 460	0.22 484	0.17 418	0.09 404	0.06 346	0.10 451	0.08 381	0.15 543	0.09 432

iResNet	0.13 319	0.10 414	0.18 442	0.19 390	0.08 151	0.13 289	0.18 407	0.20 270	0.26 404	0.15 313	0.23 371	0.15 312	0.13 339	0.14 304	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

MDST_ROB	0.22 499	0.10 414	0.17 420	0.18 330	0.11 431	0.37 569	0.19 446	0.43 571	0.41 518	0.39 561	0.39 526	0.29 486	0.21 476	0.26 511	0.18 436	0.11 474	0.10 499	0.14 528	0.11 499	0.10 458	0.08 388

DLCB_ROB	0.18 454	0.10 414	0.15 356	0.23 521	0.11 431	0.24 502	0.18 407	0.29 447	0.28 428	0.27 502	0.28 451	0.28 478	0.24 499	0.19 429	0.20 455	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.07 302	0.07 324

MSAF-DinoV2	0.22 499	0.11 440	0.23 490	0.17 248	0.10 381	0.27 533	0.16 322	0.37 540	0.55 565	0.21 439	0.27 437	0.47 575	0.27 522	0.35 556	0.39 581	0.09 404	0.06 346	0.07 230	0.09 427	0.12 496	0.10 459

DFGA-Net	0.13 319	0.11 440	0.18 442	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.13 125	0.22 317	0.25 390	0.16 341	0.16 261	0.13 263	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.05 122	0.05 149

FACV-RUCA	0.13 319	0.11 440	0.12 224	0.19 390	0.12 463	0.15 348	0.15 256	0.22 317	0.20 311	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.16 407	0.14 304	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.10 458	0.08 388

rvit_105_1	0.19 466	0.11 440	0.25 499	0.21 482	0.16 536	0.21 473	0.27 554	0.31 471	0.41 518	0.19 402	0.20 329	0.22 412	0.17 430	0.19 429	0.17 418	0.12 498	0.12 528	0.13 516	0.15 550	0.08 364	0.07 324

fast-acv-ft	0.18 454	0.11 440	0.19 454	0.19 390	0.12 463	0.24 502	0.21 489	0.25 376	0.34 478	0.22 455	0.34 498	0.27 468	0.20 472	0.21 471	0.23 496	0.09 404	0.09 479	0.08 321	0.10 467	0.08 364	0.07 324

ToySt	0.17 440	0.11 440	0.18 442	0.17 248	0.11 431	0.16 377	0.25 538	0.24 360	0.33 466	0.19 402	0.24 383	0.26 460	0.24 499	0.19 429	0.20 455	0.07 276	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.09 427	0.08 388

RAFT+CT+SA	0.13 319	0.11 440	0.09 92	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.28 560	0.22 317	0.22 342	0.15 313	0.26 428	0.10 192	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

hknet	0.15 396	0.11 440	0.13 271	0.22 497	0.11 431	0.14 322	0.15 256	0.34 511	0.25 390	0.17 356	0.22 362	0.22 412	0.18 444	0.17 393	0.12 282	0.07 276	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

FADNet-RVC-Resample	0.16 419	0.11 440	0.31 528	0.22 497	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.25 376	0.24 369	0.24 477	0.27 437	0.20 385	0.15 381	0.16 361	0.15 387	0.07 276	0.08 447	0.12 501	0.10 467	0.09 427	0.10 459

stereogan	0.22 499	0.11 440	0.21 475	0.20 451	0.12 463	0.31 549	0.19 446	0.35 527	0.44 536	0.22 455	0.39 526	0.35 534	0.27 522	0.33 547	0.22 484	0.10 445	0.12 528	0.10 451	0.10 467	0.14 527	0.13 520

ADCL	0.24 522	0.11 440	0.47 566	0.22 497	0.12 463	0.34 559	0.29 569	0.29 447	0.56 568	0.24 477	0.46 557	0.30 496	0.30 545	0.29 533	0.29 551	0.08 345	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.10 458	0.10 459

AdaStereo	0.15 396	0.11 440	0.15 356	0.18 330	0.09 272	0.20 456	0.11 56	0.32 482	0.28 428	0.20 425	0.23 371	0.20 385	0.13 339	0.19 429	0.14 359	0.12 498	0.05 209	0.10 451	0.07 310	0.09 427	0.07 324
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.
DeepPruner_ROB	0.16 419	0.11 440	0.15 356	0.17 248	0.10 381	0.17 399	0.15 256	0.32 482	0.21 327	0.19 402	0.21 351	0.22 412	0.18 444	0.20 454	0.15 387	0.13 523	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.11 481	0.10 459

DRN-Test	0.19 466	0.11 440	0.20 466	0.22 497	0.10 381	0.22 482	0.22 499	0.39 552	0.37 499	0.24 477	0.32 482	0.26 460	0.21 476	0.22 484	0.24 509	0.11 474	0.07 418	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.07 324

StereoDRNet	0.18 454	0.11 440	0.17 420	0.22 497	0.11 431	0.21 473	0.22 499	0.37 540	0.33 466	0.24 477	0.28 451	0.30 496	0.19 460	0.20 454	0.20 455	0.09 404	0.08 447	0.11 482	0.09 427	0.09 427	0.07 324

XPNet_ROB	0.22 499	0.11 440	0.19 454	0.22 497	0.13 486	0.22 482	0.19 446	0.34 511	0.40 515	0.30 531	0.39 526	0.39 553	0.26 514	0.26 511	0.28 547	0.15 541	0.10 499	0.10 451	0.10 467	0.13 514	0.12 498

WCMA_ROB	0.24 522	0.11 440	0.22 481	0.17 248	0.14 506	0.32 550	0.15 256	0.32 482	0.32 459	0.38 559	0.53 567	0.40 557	0.34 560	0.34 550	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.12 501	0.10 467	0.14 527	0.14 537

PSMNet_ROB	0.21 490	0.11 440	0.15 356	0.27 560	0.15 525	0.24 502	0.35 586	0.43 571	0.37 499	0.27 502	0.32 482	0.32 519	0.22 485	0.21 471	0.26 531	0.12 498	0.08 447	0.13 516	0.11 499	0.09 427	0.09 432

TCMNet	0.19 466	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.18 558	0.20 456	0.24 522	0.27 415	0.36 492	0.23 468	0.26 428	0.25 450	0.19 460	0.19 429	0.23 496	0.13 523	0.11 512	0.11 482	0.12 519	0.13 514	0.12 498

YMNet	0.20 478	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.32 482	0.34 478	0.27 502	0.34 498	0.30 496	0.18 444	0.18 414	0.22 484	0.10 445	0.13 542	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

YMNet_1	0.20 478	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.32 482	0.34 478	0.27 502	0.34 498	0.30 496	0.18 444	0.18 414	0.22 484	0.10 445	0.13 542	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

rvit_stereo_0075_2	0.17 440	0.12 458	0.25 499	0.23 521	0.16 536	0.13 289	0.10 31	0.30 461	0.27 414	0.20 425	0.28 451	0.22 412	0.15 381	0.18 414	0.13 323	0.16 557	0.10 499	0.17 551	0.10 467	0.10 458	0.09 432

DualNet (step1)	0.16 419	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.16 361	0.16 403	0.15 541	0.06 346	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

test_sample9	0.18 454	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.19 429	0.17 418	0.15 541	0.30 592	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

test_sample8	0.19 466	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.31 471	0.21 327	0.27 502	0.22 362	0.36 536	0.25 508	0.19 429	0.17 418	0.15 541	0.30 592	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

StereoVision	0.13 319	0.12 458	0.09 92	0.24 530	0.10 381	0.15 348	0.21 489	0.21 293	0.20 311	0.12 234	0.24 383	0.10 192	0.10 239	0.16 361	0.10 147	0.09 404	0.11 512	0.12 501	0.12 519	0.06 230	0.05 149

CASS	0.13 319	0.12 458	0.11 185	0.23 521	0.09 272	0.15 348	0.17 359	0.18 231	0.19 288	0.17 356	0.18 308	0.15 312	0.15 381	0.14 304	0.14 359	0.09 404	0.06 346	0.10 451	0.08 381	0.09 427	0.07 324
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.14 353	0.12 458	0.08 40	0.20 451	0.10 381	0.14 322	0.29 569	0.21 293	0.24 369	0.18 386	0.28 451	0.11 219	0.15 381	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

SACVNet	0.18 454	0.12 458	0.14 307	0.17 248	0.13 486	0.22 482	0.18 407	0.31 471	0.30 445	0.23 468	0.31 478	0.30 496	0.22 485	0.22 484	0.17 418	0.11 474	0.08 447	0.10 451	0.10 467	0.12 496	0.14 537

PSMNet-ADL	0.15 396	0.12 458	0.13 271	0.22 497	0.09 272	0.13 289	0.20 469	0.26 394	0.23 353	0.18 386	0.20 329	0.24 436	0.16 407	0.18 414	0.17 418	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.11 499	0.08 364	0.07 324

GEStereo_RVC	0.17 440	0.12 458	0.15 356	0.22 497	0.11 431	0.19 441	0.17 359	0.32 482	0.48 545	0.20 425	0.25 411	0.17 346	0.13 339	0.21 471	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.08 388

sAnonymous2	0.13 319	0.12 458	0.24 494	0.20 451	0.12 463	0.17 399	0.13 125	0.26 394	0.21 327	0.11 194	0.11 186	0.13 263	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.09 404	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.15 543	0.10 459

CroCo_RVC	0.13 319	0.12 458	0.24 494	0.20 451	0.12 463	0.17 399	0.13 125	0.26 394	0.21 327	0.11 194	0.11 186	0.13 263	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.09 404	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.15 543	0.10 459

APVNet	0.22 499	0.12 458	0.19 454	0.18 330	0.14 506	0.32 550	0.31 582	0.39 552	0.32 459	0.27 502	0.40 532	0.30 496	0.29 541	0.26 511	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.11 482	0.14 533	0.12 496	0.12 498

FAT-Stereo	0.20 478	0.12 458	0.22 481	0.21 482	0.12 463	0.17 399	0.18 407	0.34 511	0.39 509	0.27 502	0.37 512	0.34 530	0.32 554	0.21 471	0.20 455	0.09 404	0.11 512	0.10 451	0.09 427	0.11 481	0.14 537

S-Stereo	0.20 478	0.12 458	0.25 499	0.21 482	0.13 486	0.20 456	0.18 407	0.32 482	0.43 531	0.23 468	0.36 506	0.28 478	0.30 545	0.19 429	0.22 484	0.09 404	0.12 528	0.10 451	0.10 467	0.13 514	0.13 520

STTStereo	0.18 454	0.12 458	0.27 510	0.20 451	0.11 431	0.16 377	0.21 489	0.29 447	0.23 353	0.21 439	0.30 470	0.29 486	0.18 444	0.20 454	0.19 449	0.12 498	0.11 512	0.11 482	0.14 533	0.09 427	0.08 388

RTSC	0.23 515	0.12 458	0.28 515	0.21 482	0.13 486	0.28 540	0.16 322	0.35 527	0.66 589	0.27 502	0.33 494	0.30 496	0.21 476	0.31 537	0.29 551	0.10 445	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.13 514	0.13 520

ADCRef	0.19 466	0.12 458	0.41 557	0.20 451	0.12 463	0.22 482	0.18 407	0.32 482	0.36 492	0.26 496	0.32 482	0.17 346	0.23 493	0.24 504	0.24 509	0.07 276	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

RYNet	0.22 499	0.12 458	0.22 481	0.19 390	0.17 551	0.46 577	0.26 547	0.38 548	0.48 545	0.24 477	0.28 451	0.34 530	0.23 493	0.20 454	0.30 557	0.10 445	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.13 514	0.15 544

GANet	0.21 490	0.12 458	0.21 475	0.24 530	0.13 486	0.22 482	0.22 499	0.41 562	0.26 404	0.31 537	0.42 549	0.37 541	0.28 533	0.23 495	0.22 484	0.10 445	0.12 528	0.10 451	0.09 427	0.10 458	0.08 388

TDLM	0.17 440	0.12 458	0.13 271	0.24 530	0.10 381	0.18 418	0.18 407	0.36 534	0.30 445	0.21 439	0.28 451	0.28 478	0.18 444	0.23 495	0.18 436	0.11 474	0.07 418	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.08 388

SGM-ForestM	0.32 565	0.12 458	0.16 390	0.16 172	0.11 431	0.39 573	0.19 446	0.41 562	0.50 555	0.52 582	0.54 569	1.32 614	0.42 581	0.40 578	0.27 539	0.14 537	0.16 560	0.16 547	0.16 554	0.12 496	0.12 498

StereoDRNet-Refined	0.17 440	0.12 458	0.15 356	0.20 451	0.09 272	0.18 418	0.18 407	0.26 394	0.23 353	0.26 496	0.40 532	0.22 412	0.17 430	0.21 471	0.20 455	0.08 345	0.05 209	0.09 404	0.10 467	0.07 302	0.07 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 466	0.12 458	0.18 442	0.16 172	0.12 463	0.15 348	0.12 77	0.30 461	0.32 459	0.20 425	0.22 362	0.27 468	0.23 493	0.21 471	0.16 403	0.16 557	0.18 567	0.23 570	0.21 569	0.12 496	0.13 520

SGM_RVC	0.23 515	0.12 458	0.15 356	0.15 90	0.09 272	0.33 556	0.18 407	0.34 511	0.31 452	0.44 575	0.37 512	0.53 583	0.35 563	0.35 556	0.24 509	0.13 523	0.13 542	0.13 516	0.13 529	0.10 458	0.11 485
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GMStereo_Zeroshot	0.16 419	0.13 486	0.24 494	0.20 451	0.10 381	0.17 399	0.13 125	0.29 447	0.25 390	0.23 468	0.32 482	0.25 450	0.11 269	0.19 429	0.14 359	0.09 404	0.06 346	0.11 482	0.06 216	0.12 496	0.08 388

HBP-ISP	0.18 454	0.13 486	0.16 390	0.15 90	0.11 431	0.08 60	0.13 125	0.28 434	0.29 435	0.22 455	0.33 494	0.21 394	0.25 508	0.23 495	0.17 418	0.14 537	0.16 560	0.21 565	0.17 561	0.10 458	0.08 388

Wz-Net-MNSev	0.22 499	0.13 486	0.31 528	0.20 451	0.14 506	0.36 568	0.24 522	0.33 502	0.44 536	0.28 517	0.40 532	0.38 545	0.19 460	0.24 504	0.25 519	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.12 496	0.10 459

UDGNet	0.14 353	0.13 486	0.16 390	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.16 322	0.21 293	0.27 414	0.20 425	0.20 329	0.16 326	0.13 339	0.16 361	0.13 323	0.10 445	0.06 346	0.09 404	0.07 310	0.06 230	0.07 324

Anonymous3	0.16 419	0.13 486	0.33 535	0.26 547	0.14 506	0.27 533	0.17 359	0.28 434	0.28 428	0.15 313	0.17 283	0.14 283	0.10 239	0.15 326	0.12 282	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.08 364	0.11 485

GwcNet	0.20 478	0.13 486	0.19 454	0.18 330	0.12 463	0.24 502	0.19 446	0.35 527	0.43 531	0.20 425	0.32 482	0.33 523	0.20 472	0.22 484	0.24 509	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.09 427	0.10 459

RP	0.21 490	0.13 486	0.21 475	0.23 521	0.11 431	0.21 473	0.20 469	0.25 376	0.44 536	0.21 439	0.38 518	0.36 536	0.24 499	0.27 514	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.13 516	0.12 519	0.12 496	0.14 537

edge stereo	0.22 499	0.13 486	0.20 466	0.21 482	0.13 486	0.23 497	0.16 322	0.32 482	0.42 526	0.32 543	0.40 532	0.38 545	0.35 563	0.25 509	0.24 509	0.13 523	0.11 512	0.14 528	0.11 499	0.12 496	0.13 520

CBMV_ROB	0.19 466	0.13 486	0.17 420	0.16 172	0.11 431	0.15 348	0.13 125	0.26 394	0.28 428	0.27 502	0.30 470	0.27 468	0.24 499	0.23 495	0.16 403	0.15 541	0.17 565	0.22 569	0.20 567	0.10 458	0.11 485

DN-CSS_ROB	0.13 319	0.13 486	0.16 390	0.18 330	0.10 381	0.16 377	0.08 7	0.22 317	0.18 271	0.17 356	0.22 362	0.13 263	0.13 339	0.12 225	0.13 323	0.05 35	0.05 209	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.06 241

PWCDC_ROB	0.20 478	0.13 486	0.22 481	0.24 530	0.11 431	0.19 441	0.15 256	0.33 502	0.54 564	0.29 526	0.50 565	0.21 394	0.15 381	0.27 514	0.20 455	0.11 474	0.09 479	0.10 451	0.08 381	0.11 481	0.09 432

MeshStereo	0.27 547	0.13 486	0.18 442	0.15 90	0.11 431	0.32 550	0.24 522	0.40 556	0.36 492	0.52 582	0.57 579	0.67 594	0.40 573	0.35 556	0.26 531	0.14 537	0.13 542	0.13 516	0.11 499	0.11 481	0.10 459
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
zh-mn7	0.25 534	0.14 498	0.56 577	0.19 390	0.14 506	0.24 502	0.22 499	0.34 511	0.62 581	0.35 550	0.65 584	0.31 509	0.25 508	0.31 537	0.25 519	0.09 404	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.09 427	0.11 485

z-mn7	0.24 522	0.14 498	0.45 561	0.19 390	0.13 486	0.28 540	0.25 538	0.34 511	0.62 581	0.27 502	0.56 576	0.29 486	0.24 499	0.32 544	0.25 519	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.10 458	0.10 459

w-ln-seven-2	0.20 478	0.14 498	0.37 548	0.22 497	0.12 463	0.20 456	0.21 489	0.28 434	0.37 499	0.25 490	0.37 512	0.27 468	0.22 485	0.21 471	0.23 496	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.10 458	0.09 432

w-ln-seven	0.24 522	0.14 498	0.55 574	0.19 390	0.14 506	0.26 523	0.22 499	0.35 527	0.60 578	0.29 526	0.39 526	0.30 496	0.22 485	0.21 471	0.26 531	0.09 404	0.09 479	0.11 482	0.10 467	0.11 481	0.10 459

TestStereo	0.13 319	0.14 498	0.11 185	0.23 521	0.08 151	0.15 348	0.21 489	0.20 270	0.23 353	0.14 286	0.24 383	0.16 326	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.05 35	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.09 427	0.05 149

GMStereo	0.13 319	0.14 498	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.15 348	0.16 322	0.20 270	0.24 369	0.16 341	0.17 283	0.10 192	0.10 239	0.16 361	0.13 323	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet_RVC	0.16 419	0.14 498	0.40 554	0.20 451	0.11 431	0.13 289	0.13 125	0.26 394	0.22 342	0.21 439	0.23 371	0.20 385	0.17 430	0.14 304	0.16 403	0.08 345	0.08 447	0.12 501	0.09 427	0.11 481	0.10 459

SANet	0.24 522	0.14 498	0.28 515	0.21 482	0.11 431	0.27 533	0.24 522	0.38 548	0.64 585	0.36 553	0.40 532	0.43 564	0.26 514	0.27 514	0.24 509	0.12 498	0.09 479	0.10 451	0.09 427	0.13 514	0.11 485

SGM-Forest	0.20 478	0.14 498	0.18 442	0.19 390	0.13 486	0.20 456	0.22 499	0.33 502	0.30 445	0.24 477	0.29 463	0.28 478	0.19 460	0.23 495	0.17 418	0.15 541	0.16 560	0.15 540	0.14 533	0.12 496	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	0.19 466	0.14 498	0.17 420	0.18 330	0.10 381	0.20 456	0.11 56	0.29 447	0.30 445	0.29 526	0.30 470	0.30 496	0.23 493	0.27 514	0.19 449	0.13 523	0.15 557	0.17 551	0.16 554	0.10 458	0.10 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 508	0.17 420	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 6	0.08 17	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.09 40	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

psmorigin	0.25 534	0.15 508	0.34 543	0.17 248	0.13 486	0.23 497	0.14 178	0.34 511	0.33 466	0.41 568	0.55 571	0.41 559	0.37 567	0.34 550	0.27 539	0.11 474	0.15 557	0.11 482	0.11 499	0.12 496	0.16 555

NCC-stereo	0.24 522	0.15 508	0.31 528	0.26 547	0.16 536	0.20 456	0.30 576	0.40 556	0.40 515	0.24 477	0.38 518	0.33 523	0.28 533	0.36 562	0.27 539	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.22 572	0.13 514	0.13 520

Abc-Net	0.24 522	0.15 508	0.31 528	0.26 547	0.16 536	0.20 456	0.30 576	0.40 556	0.40 515	0.24 477	0.38 518	0.33 523	0.28 533	0.36 562	0.27 539	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.22 572	0.13 514	0.13 520
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 545	0.15 508	0.30 526	0.24 530	0.18 558	0.22 482	0.15 256	0.38 548	0.71 593	0.32 543	0.41 543	0.36 536	0.28 533	0.32 544	0.29 551	0.12 498	0.11 512	0.14 528	0.13 529	0.16 551	0.20 573

ADCMid	0.25 534	0.15 508	0.40 554	0.20 451	0.14 506	0.25 513	0.26 547	0.34 511	0.38 506	0.36 553	0.44 554	0.34 530	0.40 573	0.35 556	0.33 569	0.10 445	0.09 479	0.11 482	0.11 499	0.13 514	0.12 498

DANet	0.21 490	0.15 508	0.28 515	0.25 542	0.13 486	0.22 482	0.19 446	0.27 415	0.27 414	0.28 517	0.32 482	0.35 534	0.31 549	0.31 537	0.23 496	0.11 474	0.09 479	0.11 482	0.10 467	0.13 514	0.11 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 515	0.15 508	0.17 420	0.34 579	0.18 558	0.24 502	0.23 510	0.34 511	0.28 428	0.31 537	0.38 518	0.38 545	0.28 533	0.23 495	0.24 509	0.15 541	0.12 528	0.18 560	0.21 569	0.13 514	0.13 520

Wz-Net-LNSev	0.22 499	0.16 516	0.38 550	0.21 482	0.13 486	0.25 513	0.23 510	0.32 482	0.43 531	0.30 531	0.41 543	0.31 509	0.18 444	0.22 484	0.25 519	0.10 445	0.09 479	0.08 321	0.08 381	0.12 496	0.11 485

dd	0.15 396	0.16 516	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.18 407	0.21 293	0.25 390	0.23 468	0.20 329	0.21 394	0.09 201	0.21 471	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.06 241

Syn2CoEx	0.21 490	0.16 516	0.27 510	0.29 571	0.14 506	0.26 523	0.20 469	0.33 502	0.31 452	0.28 517	0.36 506	0.27 468	0.25 508	0.19 429	0.24 509	0.16 557	0.12 528	0.14 528	0.11 499	0.09 427	0.08 388

G-Net	0.24 522	0.16 516	0.36 544	0.22 497	0.16 536	0.51 583	0.23 510	0.29 447	0.34 478	0.36 553	0.38 518	0.31 509	0.29 541	0.27 514	0.26 531	0.11 474	0.09 479	0.12 501	0.09 427	0.16 551	0.13 520

Nwc_Net	0.23 515	0.16 516	0.21 475	0.25 542	0.14 506	0.24 502	0.26 547	0.37 540	0.38 506	0.22 455	0.41 543	0.30 496	0.28 533	0.28 526	0.25 519	0.11 474	0.10 499	0.17 551	0.20 567	0.10 458	0.10 459

AnyNet_C32	0.26 545	0.16 516	0.36 544	0.20 451	0.16 536	0.25 513	0.30 576	0.32 482	0.44 536	0.31 537	0.49 561	0.30 496	0.33 555	0.40 578	0.33 569	0.12 498	0.12 528	0.12 501	0.14 533	0.14 527	0.15 544

ADCPNet	0.25 534	0.16 516	0.61 583	0.21 482	0.15 525	0.35 567	0.25 538	0.32 482	0.35 487	0.30 531	0.40 532	0.36 536	0.28 533	0.28 526	0.32 565	0.12 498	0.10 499	0.11 482	0.12 519	0.14 527	0.13 520

DPSNet	0.28 552	0.16 516	0.31 528	0.18 330	0.13 486	0.54 585	0.42 595	0.51 588	0.67 590	0.29 526	0.38 518	0.38 545	0.29 541	0.31 537	0.23 496	0.11 474	0.10 499	0.11 482	0.08 381	0.20 567	0.16 555

PDISCO_ROB	0.27 547	0.16 516	0.26 502	0.28 563	0.20 564	0.32 550	0.26 547	0.44 573	0.57 570	0.28 517	0.40 532	0.45 568	0.29 541	0.33 547	0.34 571	0.12 498	0.09 479	0.17 551	0.16 554	0.17 559	0.13 520

LALA_ROB	0.25 534	0.16 516	0.22 481	0.26 547	0.17 551	0.27 533	0.27 554	0.42 567	0.37 499	0.33 547	0.38 518	0.51 579	0.26 514	0.28 526	0.27 539	0.16 557	0.09 479	0.12 501	0.11 499	0.13 514	0.12 498

PWC_ROB	0.21 490	0.16 516	0.26 502	0.18 330	0.11 431	0.22 482	0.13 125	0.32 482	0.49 552	0.30 531	0.40 532	0.32 519	0.24 499	0.31 537	0.22 484	0.10 445	0.07 418	0.11 482	0.08 381	0.11 481	0.10 459

zh-sn7	0.25 534	0.17 527	0.50 568	0.24 530	0.13 486	0.25 513	0.24 522	0.34 511	0.48 545	0.28 517	0.54 569	0.28 478	0.31 549	0.36 562	0.32 565	0.10 445	0.10 499	0.11 482	0.10 467	0.12 496	0.12 498

Anonymous_2	0.22 499	0.17 527	0.28 515	0.15 90	0.16 536	0.32 550	0.22 499	0.22 317	0.17 241	0.23 468	0.24 383	0.26 460	0.27 522	0.27 514	0.23 496	0.22 580	0.25 588	0.17 551	0.17 561	0.17 559	0.17 564

Wz-Net-SNSev	0.25 534	0.17 527	0.44 560	0.25 542	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.38 548	0.56 568	0.30 531	0.55 571	0.39 553	0.26 514	0.23 495	0.30 557	0.10 445	0.09 479	0.09 404	0.10 467	0.11 481	0.11 485

WZ-Net	0.28 552	0.17 527	0.78 602	0.22 497	0.16 536	0.34 559	0.29 569	0.39 552	0.57 570	0.24 477	0.55 571	0.37 541	0.24 499	0.33 547	0.35 572	0.09 404	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.14 527	0.16 555

DDUNet	0.22 499	0.17 527	0.21 475	0.22 497	0.15 525	0.25 513	0.24 522	0.29 447	0.30 445	0.31 537	0.36 506	0.33 523	0.25 508	0.24 504	0.20 455	0.18 564	0.13 542	0.17 551	0.11 499	0.16 551	0.16 555

UDG	0.21 490	0.17 527	0.19 454	0.23 521	0.15 525	0.30 547	0.20 469	0.33 502	0.35 487	0.23 468	0.28 451	0.31 509	0.27 522	0.20 454	0.22 484	0.15 541	0.12 528	0.13 516	0.09 427	0.14 527	0.14 537

aanetorigin	0.22 499	0.17 527	0.56 577	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.19 446	0.20 270	0.33 466	0.49 580	0.48 560	0.29 486	0.27 522	0.20 454	0.23 496	0.08 345	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.10 458	0.09 432

AF-Net	0.22 499	0.17 527	0.17 420	0.26 547	0.13 486	0.25 513	0.24 522	0.32 482	0.50 555	0.25 490	0.33 494	0.38 545	0.26 514	0.28 526	0.25 519	0.11 474	0.10 499	0.16 547	0.11 499	0.11 481	0.10 459

DeepPrunerF	0.24 522	0.17 527	0.42 559	0.26 547	0.16 536	0.22 482	0.28 560	0.37 540	0.50 555	0.26 496	0.29 463	0.24 436	0.28 533	0.21 471	0.22 484	0.15 541	0.11 512	0.20 564	0.18 565	0.12 496	0.13 520

FBW_ROB	0.24 522	0.17 527	0.22 481	0.26 547	0.14 506	0.25 513	0.22 499	0.41 562	0.41 518	0.41 568	0.41 543	0.42 560	0.27 522	0.31 537	0.23 496	0.09 404	0.14 551	0.14 528	0.12 519	0.11 481	0.09 432

ETE_ROB	0.23 515	0.17 527	0.22 481	0.25 542	0.13 486	0.26 523	0.29 569	0.31 471	0.36 492	0.28 517	0.36 506	0.45 568	0.26 514	0.27 514	0.26 531	0.11 474	0.08 447	0.12 501	0.09 427	0.14 527	0.13 520

DStereoO	0.24 522	0.18 538	0.18 442	0.20 451	0.14 506	0.21 473	0.19 446	0.32 482	0.41 518	0.29 526	0.21 351	0.32 519	0.27 522	0.41 581	0.27 539	0.46 600	0.12 528	0.31 587	0.11 499	0.15 543	0.12 498

FINET	0.21 490	0.18 538	0.26 502	0.18 330	0.16 536	0.23 497	0.23 510	0.32 482	0.48 545	0.25 490	0.32 482	0.22 412	0.22 485	0.22 484	0.17 418	0.18 564	0.16 560	0.11 482	0.10 467	0.15 543	0.13 520

ADCS	0.29 556	0.18 538	0.45 561	0.21 482	0.17 551	0.28 540	0.23 510	0.41 562	0.63 584	0.40 564	0.49 561	0.40 557	0.36 565	0.39 573	0.40 584	0.13 523	0.12 528	0.13 516	0.14 533	0.16 551	0.16 555

PA-Net	0.23 515	0.18 538	0.33 535	0.28 563	0.22 570	0.21 473	0.38 591	0.29 447	0.39 509	0.22 455	0.32 482	0.25 450	0.26 514	0.20 454	0.25 519	0.09 404	0.23 586	0.15 540	0.22 572	0.09 427	0.13 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoSA	0.25 534	0.19 542	0.37 548	0.26 547	0.17 551	0.22 482	0.20 469	0.49 582	0.59 574	0.22 455	0.29 463	0.29 486	0.33 555	0.39 573	0.28 547	0.12 498	0.11 512	0.16 547	0.14 533	0.14 527	0.12 498

DGSMNet	0.24 522	0.19 542	0.33 535	0.21 482	0.24 575	0.24 502	0.20 469	0.35 527	0.41 518	0.24 477	0.32 482	0.38 545	0.21 476	0.29 533	0.23 496	0.12 498	0.11 512	0.14 528	0.16 554	0.23 572	0.23 578

RTS	0.45 584	0.19 542	3.26 621	0.24 530	0.15 525	0.74 600	0.20 469	0.36 534	0.76 600	0.42 571	0.43 552	0.31 509	0.41 578	0.53 593	0.35 572	0.10 445	0.08 447	0.13 516	0.12 519	0.15 543	0.15 544

RTSA	0.45 584	0.19 542	3.26 621	0.24 530	0.15 525	0.74 600	0.20 469	0.36 534	0.76 600	0.42 571	0.43 552	0.31 509	0.41 578	0.53 593	0.35 572	0.10 445	0.08 447	0.13 516	0.12 519	0.15 543	0.15 544

NaN_ROB	0.22 499	0.19 542	0.24 494	0.25 542	0.13 486	0.29 544	0.26 547	0.33 502	0.41 518	0.31 537	0.31 478	0.32 519	0.23 493	0.30 536	0.21 475	0.11 474	0.17 565	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

Wz-Net-TNSev	0.29 556	0.20 547	0.65 586	0.19 390	0.15 525	0.38 572	0.27 554	0.35 527	0.55 565	0.34 549	0.42 549	0.45 568	0.38 568	0.32 544	0.30 557	0.12 498	0.13 542	0.10 451	0.12 519	0.15 543	0.14 537

dad	0.17 440	0.20 547	0.20 466	0.16 172	0.11 431	0.20 456	0.18 407	0.21 293	0.28 428	0.30 531	0.24 383	0.29 486	0.13 339	0.19 429	0.16 403	0.18 564	0.09 479	0.11 482	0.09 427	0.11 481	0.07 324

FADNet-RVC	0.20 478	0.20 547	0.38 550	0.21 482	0.16 536	0.20 456	0.15 256	0.26 394	0.26 404	0.26 496	0.32 482	0.26 460	0.21 476	0.22 484	0.19 449	0.12 498	0.13 542	0.12 501	0.14 533	0.13 514	0.18 567

RGC	0.25 534	0.20 547	0.29 523	0.28 563	0.16 536	0.22 482	0.23 510	0.32 482	0.44 536	0.27 502	0.40 532	0.38 545	0.27 522	0.36 562	0.22 484	0.11 474	0.13 542	0.17 551	0.17 561	0.14 527	0.16 555

PVD	0.39 574	0.20 547	0.39 552	0.31 577	0.22 570	0.29 544	0.43 597	0.52 589	0.96 607	0.55 586	0.79 598	0.53 583	0.59 597	0.52 590	0.38 579	0.19 569	0.14 551	0.17 551	0.14 533	0.24 579	0.31 592

LSM	0.33 568	0.20 547	0.58 580	0.26 547	0.60 607	0.34 559	0.25 538	0.42 567	0.48 545	0.45 576	0.58 581	0.42 560	0.36 565	0.35 556	0.25 519	0.12 498	0.20 573	0.14 528	0.16 554	0.19 566	0.33 594

MFN_U_SF_RVC	0.32 565	0.21 553	0.55 574	0.30 573	0.15 525	0.34 559	0.17 359	0.52 589	0.46 543	0.46 579	0.55 571	0.59 586	0.39 570	0.35 556	0.37 577	0.15 541	0.14 551	0.18 560	0.21 569	0.16 551	0.15 544

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 499	0.21 553	0.24 494	0.26 547	0.11 431	0.23 497	0.14 178	0.39 552	0.24 369	0.32 543	0.36 506	0.30 496	0.21 476	0.19 429	0.21 475	0.17 562	0.14 551	0.21 565	0.16 554	0.12 496	0.12 498

PS-NSSS	0.20 478	0.21 553	0.23 490	0.20 451	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.36 534	0.25 390	0.27 502	0.33 494	0.27 468	0.24 499	0.20 454	0.20 455	0.15 541	0.12 528	0.17 551	0.14 533	0.10 458	0.08 388

DispFullNet	0.27 547	0.21 553	0.65 586	0.28 563	0.16 536	0.26 523	0.17 359	0.33 502	0.58 573	0.27 502	0.38 518	0.43 564	0.23 493	0.38 569	0.23 496	0.12 498	0.06 346	0.19 562	0.11 499	0.21 568	0.15 544

DStereoFS	0.27 547	0.22 557	0.31 528	0.22 497	0.15 525	0.22 482	0.20 469	0.50 586	0.48 545	0.28 517	0.44 554	0.33 523	0.34 560	0.52 590	0.29 551	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.13 529	0.16 551	0.16 555

FADNet	0.21 490	0.22 557	0.36 544	0.18 330	0.17 551	0.24 502	0.13 125	0.31 471	0.31 452	0.23 468	0.25 411	0.27 468	0.21 476	0.19 429	0.15 387	0.13 523	0.15 557	0.12 501	0.15 550	0.16 551	0.18 567

SQANet	0.23 515	0.23 559	0.30 526	0.30 573	0.19 561	0.27 533	0.13 125	0.29 447	0.33 466	0.24 477	0.37 512	0.31 509	0.22 485	0.27 514	0.23 496	0.15 541	0.10 499	0.21 565	0.16 554	0.21 568	0.15 544

GASNet	0.22 499	0.23 559	0.33 535	0.26 547	0.17 551	0.26 523	0.16 322	0.44 573	0.42 526	0.27 502	0.24 383	0.30 496	0.15 381	0.27 514	0.18 436	0.12 498	0.08 447	0.12 501	0.11 499	0.16 551	0.07 324

XQC	0.28 552	0.23 559	0.51 569	0.28 563	0.19 561	0.34 559	0.27 554	0.36 534	0.57 570	0.31 537	0.30 470	0.37 541	0.30 545	0.38 569	0.38 579	0.13 523	0.09 479	0.15 540	0.12 519	0.17 559	0.18 567

HCRNet	0.16 419	0.24 562	0.12 224	0.35 581	0.11 431	0.15 348	0.17 359	0.26 394	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.21 394	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.11 474	0.07 418	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.07 324

EDNetEfficient	0.29 556	0.24 562	1.13 611	0.18 330	0.10 381	0.19 441	0.20 469	0.20 270	0.60 578	0.74 600	0.56 576	0.31 509	0.39 570	0.22 484	0.30 557	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.11 481	0.09 432

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 562	0.24 562	0.29 523	0.36 583	0.16 536	0.34 559	0.30 576	0.32 482	0.42 526	0.40 564	0.46 557	0.38 545	0.31 549	0.34 550	0.28 547	0.19 569	0.20 573	0.26 573	0.29 586	0.18 563	0.19 572

PASM	0.32 565	0.24 562	0.48 567	0.28 563	0.27 583	0.29 544	0.30 576	0.34 511	0.49 552	0.35 550	0.39 526	0.46 572	0.34 560	0.34 550	0.35 572	0.23 584	0.25 588	0.26 573	0.28 585	0.23 572	0.21 575

CSAN	0.29 556	0.24 562	0.27 510	0.34 579	0.19 561	0.33 556	0.42 595	0.37 540	0.50 555	0.38 559	0.40 532	0.44 566	0.33 555	0.28 526	0.30 557	0.20 571	0.16 560	0.19 562	0.19 566	0.14 527	0.15 544

AnyNet_C01	0.36 572	0.25 567	1.37 614	0.22 497	0.17 551	0.48 581	0.27 554	0.35 527	0.39 509	0.39 561	0.74 594	0.46 572	0.38 568	0.45 583	0.47 593	0.13 523	0.13 542	0.13 516	0.14 533	0.14 527	0.15 544

MonStereo1	0.47 588	0.26 568	0.58 580	0.28 563	0.20 564	0.39 573	0.18 407	0.49 582	0.64 585	0.52 582	0.87 601	1.01 603	0.57 595	0.50 586	0.56 600	0.53 604	0.31 595	0.54 601	0.40 595	0.33 593	0.34 595

STTRV1_RVC	0.25 534	0.26 568	0.39 552	0.19 390	0.26 582	0.30 547	0.24 522	0.34 511	0.35 487	0.36 553	0.34 498	0.31 509	0.31 549	0.28 526	0.25 519	0.17 562	0.10 499	0.16 547	0.14 533	0.17 559	0.12 498

MSMD_ROB	0.31 563	0.26 568	0.26 502	0.24 530	0.21 568	0.34 559	0.25 538	0.34 511	0.39 509	0.40 564	0.69 588	0.45 568	0.40 573	0.34 550	0.27 539	0.20 571	0.19 570	0.26 573	0.25 578	0.23 572	0.22 577

FSD	0.25 534	0.27 571	0.26 502	0.24 530	0.22 570	0.25 513	0.25 538	0.27 415	0.26 404	0.25 490	0.26 428	0.25 450	0.27 522	0.27 514	0.24 509	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

FC-DCNN v2	0.33 568	0.27 571	0.28 515	0.26 547	0.23 573	0.37 569	0.28 560	0.40 556	0.43 531	0.45 576	0.56 576	0.51 579	0.40 573	0.37 567	0.29 551	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

BEATNet-Init1	0.52 590	0.27 571	0.62 584	0.30 573	0.21 568	0.76 604	0.29 569	0.54 592	0.65 588	0.86 605	0.95 606	2.07 624	0.62 600	0.56 597	0.42 588	0.18 564	0.18 567	0.23 570	0.22 572	0.22 571	0.21 575

MANE	0.45 584	0.27 571	0.27 510	0.27 560	0.24 575	0.47 579	0.31 582	0.55 593	0.59 574	0.72 596	1.13 615	1.15 608	0.61 598	0.52 590	0.37 577	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.31 590	0.25 580	0.24 579

FC-DCNN	0.33 568	0.27 571	0.28 515	0.26 547	0.23 573	0.37 569	0.28 560	0.40 556	0.43 531	0.45 576	0.55 571	0.51 579	0.40 573	0.37 567	0.30 557	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

ccnet	0.29 556	0.28 576	0.23 490	0.20 451	0.28 584	0.41 576	0.21 489	0.45 576	0.33 466	0.36 553	0.46 557	0.36 536	0.30 545	0.39 573	0.42 588	0.23 584	0.14 551	0.21 565	0.17 561	0.23 572	0.18 567

FCDSN-DC	0.33 568	0.28 576	0.28 515	0.30 573	0.24 575	0.39 573	0.28 560	0.42 567	0.42 526	0.43 574	0.53 567	0.51 579	0.41 578	0.36 562	0.30 557	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.40 577	0.28 576	0.33 535	0.55 597	0.39 591	0.82 607	1.23 622	0.47 579	0.51 562	0.36 553	0.35 503	0.55 585	0.39 570	0.38 569	0.39 581	0.15 541	0.20 573	0.15 540	0.14 533	0.23 572	0.20 573

ELAS_RVC	0.41 579	0.29 579	0.33 535	0.28 563	0.24 575	0.54 585	0.36 587	0.49 582	0.59 574	0.72 596	0.74 594	0.65 592	0.54 590	0.54 595	0.40 584	0.22 580	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.26 585	0.25 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 579	0.29 579	0.33 535	0.27 560	0.24 575	0.60 590	0.36 587	0.50 586	0.50 555	0.71 594	0.79 598	0.67 594	0.54 590	0.51 588	0.42 588	0.22 580	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.26 585	0.25 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 628	0.31 581	153.02 650	0.19 390	0.09 272	0.21 473	0.16 322	0.22 317	0.59 574	0.72 596	0.67 586	0.42 560	0.50 588	0.24 504	0.39 581	0.08 345	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.12 496	0.10 459

CC-Net-ROB	0.28 552	0.31 581	0.36 544	0.29 571	0.15 525	0.25 513	0.19 446	0.45 576	0.33 466	0.39 561	0.37 512	0.39 553	0.31 549	0.27 514	0.26 531	0.24 586	0.19 570	0.30 586	0.23 576	0.18 563	0.15 544

PSMNet-RUCA	0.27 547	0.33 583	0.41 557	0.36 583	0.32 590	0.18 418	0.19 446	0.42 567	0.30 445	0.33 547	0.41 543	0.39 553	0.25 508	0.31 537	0.20 455	0.18 564	0.10 499	0.25 572	0.15 550	0.21 568	0.16 555

FADE		0.33 583		0.33 578	0.25 581							0.42 560				0.30 589	0.21 585	0.41 593	0.38 594	0.23 572

coex-ft	3.30 620	0.34 585	59.09 649	0.18 330	0.13 486	0.26 523	0.22 499	0.27 415	0.72 594	1.90 624	0.70 590	0.44 566	0.45 584	0.29 533	0.41 587	0.09 404	0.09 479	0.12 501	0.09 427	0.14 527	0.13 520

GANetREF_RVC	0.31 563	0.34 585	0.27 510	0.35 581	0.16 536	0.32 550	0.41 592	0.48 580	0.51 562	0.35 550	0.35 503	0.34 530	0.33 555	0.39 573	0.32 565	0.27 588	0.20 573	0.29 584	0.15 550	0.18 563	0.17 564
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
NVStereoNet_ROB	0.46 587	0.36 587	0.46 565	0.41 588	0.28 584	0.34 559	0.34 585	0.48 580	0.60 578	0.72 596	0.93 604	0.70 597	0.66 601	0.47 584	0.60 603	0.22 580	0.33 596	0.34 589	0.34 593	0.30 588	0.30 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 574	0.37 588	0.52 570	0.44 590	0.28 584	0.58 587	0.24 522	0.41 562	0.62 581	0.40 564	0.49 561	0.46 572	0.33 555	0.40 578	0.32 565	0.30 589	0.30 592	0.39 591	0.33 591	0.29 587	0.28 588

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 581	0.39 589	0.54 572	0.40 586	0.20 564	0.64 592	0.32 584	0.53 591	0.72 594	0.71 594	0.72 591	0.61 588	0.54 590	0.51 588	0.46 592	0.20 571	0.19 570	0.29 584	0.30 588	0.23 572	0.18 567

Ntro	0.40 577	0.40 590	0.53 571	0.46 594	0.30 588	0.65 593	0.24 522	0.46 578	0.68 591	0.41 568	0.49 561	0.48 577	0.42 581	0.39 573	0.31 564	0.32 591	0.28 590	0.37 590	0.30 588	0.32 592	0.29 589

Consistency-Raft	0.44 582	0.40 590	0.45 561	0.37 585	0.43 595	0.46 577	0.41 592	0.57 596	0.55 565	0.32 543	0.73 592	0.33 523	0.48 586	0.42 582	0.49 595	0.39 594	0.35 597	0.45 594	0.51 604	0.42 595	0.29 589

GCST	0.37 573	0.42 592	0.26 502	1.02 616	0.39 591	0.18 418	0.08 7	0.20 270	0.17 241	0.28 517	0.25 411	0.15 312	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.64 611	0.43 600	0.75 607	0.65 611	0.63 604	0.46 603

JetBlue	0.71 599	0.45 593	1.14 612	0.51 595	0.47 597	2.02 622	0.64 609	0.75 602	0.70 592	0.69 593	0.77 597	1.22 610	0.83 608	1.03 619	1.01 619	0.40 595	0.28 590	0.33 588	0.33 591	0.30 588	0.34 595

ACVNet_1	0.44 582	0.49 594	0.60 582	0.45 591	0.28 584	0.49 582	0.27 554	0.57 596	0.72 594	0.62 589	0.58 581	0.74 598	0.49 587	0.50 586	0.35 572	0.26 587	0.24 587	0.39 591	0.29 586	0.31 591	0.24 579

ACVNet-4b	0.39 574	0.53 595	0.55 574	0.45 591	0.24 575	0.47 579	0.18 407	0.49 582	0.64 585	0.42 571	0.45 556	0.60 587	0.27 522	0.34 550	0.24 509	0.33 592	0.14 551	0.48 595	0.42 597	0.30 588	0.26 587

SGM+DAISY	0.56 593	0.57 596	0.65 586	0.40 586	0.54 600	0.66 595	0.49 599	0.56 594	0.45 542	0.66 590	0.69 588	0.67 594	0.56 594	0.63 600	0.56 600	0.59 608	0.48 606	0.50 596	0.50 603	0.52 598	0.58 606

anonymity	0.53 591	0.58 597	0.65 586	0.41 588	0.61 608	0.53 584	0.41 592	0.56 594	0.41 518	0.55 586	0.50 565	0.49 578	0.55 593	0.58 598	0.50 598	0.58 607	0.50 610	0.51 597	0.51 604	0.51 597	0.57 605

SPS-STEREO	0.57 594	0.58 597	0.65 586	0.45 591	0.55 602	0.62 591	0.44 598	0.62 599	0.50 555	0.68 592	0.64 583	0.66 593	0.57 595	0.61 599	0.60 603	0.62 610	0.47 605	0.51 597	0.49 601	0.55 602	0.58 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 596	0.61 599	0.68 594	0.71 601	0.51 598	0.59 588	0.49 599	0.91 607	0.85 602	0.74 600	1.02 608	0.81 599	0.78 606	0.79 604	0.49 595	0.42 596	0.46 601	0.71 604	0.47 599	0.52 598	0.39 598

IMH-64	0.65 596	0.61 599	0.68 594	0.71 601	0.51 598	0.59 588	0.49 599	0.91 607	0.85 602	0.74 600	1.02 608	0.81 599	0.78 606	0.79 604	0.49 595	0.42 596	0.46 601	0.71 604	0.47 599	0.52 598	0.39 598

RainbowNet	0.54 592	0.61 599	0.70 600	0.57 598	0.43 595	0.65 593	0.37 590	0.60 598	0.87 604	0.50 581	0.66 585	0.64 590	0.47 585	0.49 585	0.43 591	0.47 601	0.48 606	0.52 599	0.41 596	0.52 598	0.40 600

IMH	0.71 599	0.64 602	0.68 594	0.76 603	0.54 600	0.69 596	0.54 603	0.98 613	1.10 609	0.82 604	1.09 611	0.89 601	0.88 611	0.87 612	0.52 599	0.44 599	0.50 610	0.75 607	0.51 604	0.56 603	0.41 601

ACVNet_2	0.66 598	0.66 603	0.68 594	0.63 599	0.41 593	0.71 598	0.49 599	0.96 611	1.39 616	0.89 606	1.09 611	1.04 604	0.73 604	0.54 595	0.47 593	0.43 598	0.40 599	0.53 600	0.44 598	0.47 596	0.35 597

MFMNet_re	0.64 595	0.66 603	0.65 586	0.51 595	0.69 612	0.69 596	0.57 605	0.64 600	0.73 598	0.60 588	0.73 592	0.62 589	0.67 602	0.65 601	0.60 603	0.66 612	0.58 619	0.63 602	0.59 607	0.68 609	0.69 615

MADNet+	0.75 602	0.71 605	3.70 624	0.66 600	0.41 593	0.98 612	0.97 620	0.69 601	0.73 598	0.52 582	0.57 579	0.64 590	0.68 603	0.86 611	1.01 619	0.34 593	0.36 598	0.28 583	0.23 576	0.36 594	0.31 592

TorneroNet-64	0.76 603	0.72 606	0.74 601	0.78 605	0.58 606	0.91 611	0.56 604	0.84 605	1.29 613	0.66 590	0.90 602	1.40 616	0.75 605	0.85 610	0.67 609	0.49 602	0.46 601	0.72 606	0.59 607	0.67 608	0.53 604

TorneroNet	0.82 606	0.74 607	0.81 606	0.84 608	0.63 609	0.99 613	0.63 607	0.96 611	1.16 610	0.80 603	1.11 613	1.36 615	0.86 610	0.93 615	0.80 614	0.56 605	0.49 608	0.78 612	0.66 612	0.73 614	0.63 614

WAO-7	0.79 604	0.78 608	0.54 572	0.85 609	0.67 611	0.74 600	0.68 613	1.05 616	1.32 614	0.90 607	1.20 618	1.04 604	0.92 612	0.69 602	0.66 606	0.60 609	0.62 620	0.67 603	0.68 613	0.64 605	0.58 606

WAO-6	0.81 605	0.80 609	0.62 584	0.86 610	0.63 609	0.76 604	0.58 606	0.98 613	1.54 621	0.90 607	0.96 607	1.07 606	1.03 616	0.70 603	0.66 606	0.72 613	0.49 608	0.90 615	0.71 614	0.68 609	0.58 606

WAO-8	0.91 609	0.81 610	0.65 586	0.94 613	0.69 612	0.90 608	0.67 611	1.07 619	1.83 624	1.06 614	1.45 621	1.30 611	1.07 617	0.84 608	0.78 612	0.74 615	0.53 613	0.86 613	0.75 615	0.69 611	0.62 612

Venus	0.91 609	0.81 610	0.65 586	0.94 613	0.69 612	0.90 608	0.67 611	1.07 619	1.83 624	1.06 614	1.45 621	1.30 611	1.07 617	0.84 608	0.78 612	0.74 615	0.53 613	0.86 613	0.75 615	0.69 611	0.62 612

LVE	0.83 607	0.85 612	0.85 607	0.80 606	0.56 603	1.04 617	0.65 610	1.05 616	1.47 619	0.96 609	1.22 619	1.10 607	0.85 609	0.83 607	0.71 611	0.49 602	0.55 616	0.76 610	0.60 609	0.65 606	0.59 611

Dean	0.87 608	0.86 613	0.79 604	0.81 607	0.56 603	0.90 608	0.63 607	1.15 622	1.73 622	1.15 617	1.15 616	1.31 613	0.99 615	0.81 606	0.81 615	0.57 606	0.56 617	0.77 611	0.64 610	0.66 607	0.58 606

UNDER WATER-64	0.95 611	0.94 614	1.43 616	0.87 611	0.56 603	1.18 620	0.87 617	0.77 603	0.94 606	1.04 612	0.85 600	1.58 621	1.21 622	0.94 616	0.96 617	0.87 619	0.57 618	1.03 619	0.88 620	0.78 615	0.73 616

PWCK	0.71 599	0.94 614	0.95 609	0.76 603	0.31 589	0.74 600	0.36 587	0.90 606	0.90 605	0.96 609	0.75 596	0.95 602	0.61 598	0.87 612	0.66 606	0.72 613	0.46 601	0.75 607	0.49 601	0.69 611	0.44 602

UNDER WATER	0.97 612	0.97 616	1.42 615	0.99 615	0.70 615	1.12 619	0.84 616	0.80 604	1.08 608	1.01 611	0.90 602	1.55 620	1.22 623	1.03 619	1.00 618	0.78 617	0.53 613	1.02 618	0.87 619	0.80 616	0.74 617

notaker	0.97 612	1.11 617	0.98 610	1.13 618	0.81 616	0.73 599	0.68 613	0.93 609	1.16 610	1.18 619	1.18 617	1.41 617	1.16 621	1.08 621	0.69 610	0.81 618	0.64 621	1.17 621	0.79 617	0.98 618	0.80 619

KSHMR	1.09 615	1.17 618	0.88 608	1.25 621	1.00 620	0.99 613	0.96 619	1.13 621	1.37 615	1.16 618	1.29 620	1.41 617	0.96 614	1.01 618	0.92 616	1.03 622	1.08 624	1.20 622	1.03 623	1.01 619	0.97 621

ktn	1.01 614	1.21 619	0.80 605	1.23 620	0.86 618	1.01 615	0.87 617	0.94 610	1.39 616	1.04 612	1.12 614	1.15 608	1.07 617	0.94 616	0.59 602	1.28 625	0.71 622	1.38 625	0.83 618	1.02 620	0.75 618

DPSimNet_ROB	1.11 616	1.23 620	0.78 602	1.13 618	0.88 619	1.10 618	1.13 621	1.16 623	1.23 612	1.43 621	1.02 608	1.41 617	1.10 620	0.90 614	1.60 621	1.46 626	0.51 612	1.21 623	1.03 623	0.90 617	1.01 623

HanzoNet	1.29 617	1.26 621	1.19 613	1.12 617	0.85 617	1.02 616	0.83 615	1.03 615	1.48 620	1.64 622	1.61 623	2.50 626	1.72 624	1.61 623	1.61 622	1.26 624	0.80 623	1.31 624	1.01 622	1.02 620	0.86 620

JetRed	1.62 618	1.46 622	2.98 619	0.92 612	1.21 621	4.99 625	1.53 625	1.27 624	1.39 616	1.83 623	1.74 624	1.60 622	0.95 613	1.41 622	2.45 626	0.90 621	1.60 626	0.93 616	0.90 621	1.35 622	0.99 622

MADNet++	1.95 619	1.75 623	1.59 617	1.82 623	1.69 623	2.33 623	1.40 624	2.35 626	2.09 626	2.57 626	2.36 626	2.24 625	2.17 625	2.28 624	2.34 624	1.87 627	1.66 627	1.54 626	1.34 626	1.92 624	1.77 626

DLNR_Zeroshot_test	10.40 632	1.82 624	19.49 644	120.77 651	13.11 638	0.06 11	0.13 125	0.23 337	0.10 48	0.07 48	0.10 142	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.13 523	0.04 24	0.06 129	0.04 44	51.54 650	0.04 50

DLNR-FE	10.43 633	1.83 625	19.53 645	120.75 650	13.06 637	0.06 11	0.13 125	0.23 337	0.10 48	0.07 48	0.10 142	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.13 523	0.04 24	0.06 129	0.04 44	52.01 651	0.04 50

USTest	6.22 624	2.73 626	3.00 620	6.57 631	7.29 630	14.37 632	21.57 632	7.00 634	9.56 633	5.34 630	6.10 628	5.72 630	7.64 630	6.41 631	6.96 630	1.97 628	3.42 633	1.64 627	2.15 630	2.66 625	2.36 627

ASD4	3.54 621	3.38 627	2.05 618	1.72 622	2.51 625	9.03 629	17.71 631	2.25 625	5.51 628	2.46 625	2.81 627	2.03 623	3.36 626	2.73 625	5.06 627	1.22 623	1.34 625	1.13 620	1.33 625	1.68 623	1.49 625

DPSMNet_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.37 630	10.74 633	8.32 627	22.98 637	5.46 628	13.36 636	5.12 628	9.92 632	5.08 628	10.40 634	5.53 630	12.58 634	3.80 633	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

DGTPSM_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.35 628	10.72 632	8.32 627	22.97 636	5.46 628	13.35 635	5.12 628	9.92 632	5.08 628	10.40 634	5.52 629	12.58 634	3.79 632	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

RSGM-EC	20.36 639	4.73 630	0.68 594	16.76 636	16.92 640	21.28 641	27.18 642	10.46 636	14.04 638	18.00 639	21.31 641	22.24 649	21.82 641	22.57 641	17.63 640	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

acva	20.36 639	4.73 630	0.68 594	16.76 636	16.92 640	21.28 641	27.18 642	10.46 636	14.04 638	18.00 639	21.31 641	22.24 649	21.82 641	22.57 641	17.63 640	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

xxxxx1	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 625	3.85 626	16.35 634	22.88 633	5.86 631	8.69 630	7.97 631	8.54 629	9.12 634	8.27 631	10.18 633	10.92 631	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

tt_ll	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 625	3.85 626	16.35 634	22.88 633	5.86 631	8.69 630	7.97 631	8.54 629	9.12 634	8.27 631	10.18 633	10.92 631	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

ff	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 625	3.85 626	16.35 634	22.88 633	5.86 631	8.69 630	7.97 631	8.54 629	9.12 634	8.27 631	10.18 633	10.92 631	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

TCMNet-wrong-test	3.67 622	5.48 635	3.89 625	12.18 635	11.75 636	4.65 624	3.88 626	1.06 618	0.72 594	1.09 616	2.15 625	6.30 631	0.53 589	3.43 627	2.36 625	0.89 620	0.20 573	1.87 628	1.69 627	5.57 632	3.62 632

Anonymous_1	10.96 635	7.92 636	7.46 631	10.33 632	10.06 631	18.65 638	26.34 639	11.06 638	13.44 637	9.40 634	10.05 634	9.67 637	11.23 636	10.73 636	12.72 636	6.42 636	8.38 636	5.77 635	10.61 635	12.12 636	6.77 633

DPSM_ROB	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 633	11.58 634	19.10 639	26.71 640	12.05 639	14.07 640	10.36 635	10.84 635	10.33 638	11.86 637	11.70 637	13.54 637	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

DPSM	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 633	11.58 634	19.10 639	26.71 640	12.05 639	14.07 640	10.36 635	10.84 635	10.33 638	11.86 637	11.70 637	13.54 637	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

PML	8.91 631	9.34 639	6.13 626	5.35 628	6.41 629	14.99 633	23.38 638	5.27 627	6.83 629	18.04 641	28.19 650	7.67 632	6.83 629	7.85 632	5.75 628	5.35 634	1.83 628	5.95 638	1.93 628	8.64 635	2.52 628

LRCNet_RVC	10.62 634	13.42 640	7.30 627	18.92 639	2.07 624	0.33 556	0.30 576	5.59 630	0.48 545	13.03 637	17.94 638	8.87 633	5.65 628	4.79 628	1.89 623	23.51 647	2.73 632	27.55 650	25.71 650	16.07 644	16.33 645

LSM0	22.87 648	17.28 641	18.96 642	22.19 647	29.04 650	38.42 649	53.71 644	24.28 648	28.31 644	20.78 648	21.00 640	21.43 648	24.16 649	23.50 648	27.39 646	14.09 645	17.38 641	11.84 645	14.04 643	14.73 643	14.89 638

RAFT-FEzeroshot	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 643	23.31 646	38.34 644	53.82 648	24.05 644	28.39 645	20.61 645	21.76 643	20.88 644	23.92 647	23.41 643	27.42 647	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

RAFT-FE	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 643	23.31 646	38.34 644	53.82 648	24.05 644	28.39 645	20.61 645	21.76 643	20.88 644	23.92 647	23.41 643	27.42 647	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

CasAABBNet	22.42 642	17.33 642	16.01 638	22.01 642	23.28 644	38.32 643	53.80 646	24.14 646	28.41 647	20.60 644	21.77 645	20.89 647	23.91 645	23.43 645	27.36 645	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.01 640	14.67 639	14.95 641

FlowAnything	22.44 645	17.35 645	16.14 640	22.07 646	23.23 643	38.39 647	53.77 645	24.25 647	28.44 648	20.96 649	21.82 647	20.70 642	23.84 643	23.49 647	27.14 644	14.04 639	17.79 647	11.75 639	14.15 645	14.65 637	14.89 638

Selective-RAFT-Error	22.47 646	17.37 646	16.09 639	22.06 645	23.34 648	38.39 647	53.83 650	24.29 649	28.47 649	20.74 647	21.83 648	20.81 643	23.90 644	23.54 649	27.53 650	14.08 643	17.69 642	11.82 640	14.00 639	14.69 640	15.00 644

Hybrid-DGEV	22.47 646	17.40 647	16.14 640	22.00 641	23.29 645	38.36 646	53.80 646	24.43 650	28.63 650	20.59 643	21.81 646	20.88 644	23.91 645	23.45 646	27.42 647	14.08 643	17.69 642	11.83 641	14.06 644	14.65 637	14.93 640

HaxPig	15.71 638	18.52 648	19.18 643	16.89 638	15.89 639	7.73 626	7.60 627	13.31 641	10.82 634	15.42 638	14.91 637	15.98 640	14.92 639	15.58 639	15.98 639	18.95 646	16.73 640	19.46 646	18.08 646	19.26 645	19.05 648

MEDIAN_ROB	20.38 641	24.04 649	23.31 646	21.23 640	21.71 642	10.40 631	7.92 628	17.64 642	15.50 642	20.12 642	19.70 639	20.34 641	20.32 640	21.19 640	21.13 642	23.81 648	21.81 648	24.98 649	23.76 649	24.71 648	23.93 649

AVERAGE_ROB	24.90 649	29.20 650	28.14 647	24.89 648	24.64 649	17.75 637	11.12 629	21.45 643	19.93 643	25.12 650	24.46 649	25.12 651	25.46 650	24.69 650	22.83 643	29.76 649	27.13 649	28.97 651	27.95 651	29.91 649	29.47 650

test_example2	98.32 650	94.13 651	45.89 648	96.35 649	109.85 651	88.61 650	95.45 651	25.75 651	94.37 651	130.00 652	126.06 652	58.17 652	74.63 651	88.51 651	79.96 651	150.23 652	221.02 652	77.62 652	99.10 652	113.75 652	96.94 651

ccccc	245.47 651	285.66 652	306.18 651	368.85 652	370.60 652	123.16 651	145.33 652	115.05 652	110.08 652	126.68 651	110.87 651	122.83 653	165.88 652	252.94 652	276.56 652	384.56 653	353.86 653	254.69 653	223.00 653	425.87 653	386.83 652

GS-Stereo							0.14 178	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

Low-res two-view benchmark