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

BridgeDepth	0.07 4	0.07 166	0.08 40	0.18 323	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.09 12	0.06 4	0.04 1	0.07 47	0.10 189	0.09 198	0.08 18	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	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
MonStereo	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.08 59	0.10 31	0.15 128	0.15 184	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.07 4	0.09 62	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 75	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.08 59	0.10 31	0.15 128	0.15 184	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 26	0.09 91	0.14 41	0.06 16	0.08 59	0.09 18	0.13 75	0.13 140	0.05 2	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 26	0.11 180	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.13 125	0.09 12	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 2	0.04 1	0.08 18	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 26	0.08 40	0.17 241	0.05 1	0.06 11	0.11 54	0.08 5	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 23	0.05 12	0.09 39	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.08 40	0.17 241	0.05 1	0.07 33	0.11 54	0.08 5	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 136	0.15 85	0.06 16	0.07 33	0.09 18	0.08 5	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.06 236

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 75	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.04 1	0.13 125	0.10 21	0.10 47	0.05 2	0.11 183	0.07 80	0.05 12	0.07 4	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

LG-Stereo	0.08 56	0.07 166	0.10 136	0.18 323	0.07 84	0.10 148	0.17 353	0.11 36	0.08 17	0.05 2	0.07 47	0.05 2	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.04 11	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.04 21	0.04 49

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 5	0.05 1	0.09 96	0.13 125	0.06 1	0.09 30	0.05 2	0.05 7	0.06 23	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.04 49

MonSter	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 85	0.05 1	0.07 33	0.10 31	0.15 128	0.15 184	0.05 2	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.08 59	0.12 75	0.07 2	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

BStereo	0.08 56	0.06 75	0.16 383	0.15 85	0.08 144	0.07 33	0.09 18	0.15 128	0.16 214	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.05 207	0.05 34	0.07 305	0.04 21	0.04 49

Wave_Phase_stereo	0.09 106	0.06 75	0.16 383	0.15 85	0.08 144	0.11 195	0.09 18	0.18 226	0.16 214	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.05 207	0.05 34	0.07 305	0.04 21	0.04 49

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.11 1	0.05 1	0.10 148	0.10 31	0.14 96	0.09 30	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.07 127	0.07 4	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 106	0.06 75	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.11 195	0.16 316	0.18 226	0.16 214	0.06 13	0.08 89	0.07 80	0.08 167	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.04 24	0.06 124	0.07 305	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 56	0.04 1	0.10 136	0.13 14	0.06 16	0.09 96	0.12 75	0.13 75	0.08 17	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.08 167	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.05 207	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

HiDET	0.08 56	0.04 1	0.10 136	0.13 14	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.12 57	0.11 75	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

LCMNet	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.13 14	0.07 84	0.09 96	0.12 75	0.10 21	0.11 75	0.06 13	0.08 89	0.06 23	0.07 127	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.12 234	0.10 31	0.11 36	0.11 75	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.03 1	0.02 1

DDF-Stereo	0.08 56	0.04 1	0.09 91	0.15 85	0.10 373	0.06 11	0.13 125	0.09 12	0.14 165	0.06 13	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.08 358	0.05 144

252Zero-FE	0.08 56	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 84	0.12 234	0.11 54	0.13 75	0.14 165	0.06 13	0.05 7	0.06 23	0.05 12	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 118	0.06 236

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.16 165	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.10 21	0.08 17	0.06 13	0.06 14	0.07 80	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 16	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 118	0.05 144

AdaDepth	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.18 323	0.06 16	0.11 195	0.12 75	0.09 12	0.07 10	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.04 11	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

asda	0.07 4	0.08 272	0.08 40	0.16 165	0.06 16	0.06 11	0.10 31	0.16 158	0.10 47	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.10 81	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 347	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 96	0.11 75	0.06 13	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 347	0.08 40	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 96	0.11 75	0.06 13	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

3w_stereo	0.08 56	0.09 347	0.10 136	0.17 241	0.07 84	0.08 59	0.10 31	0.20 265	0.13 140	0.06 13	0.07 47	0.05 2	0.06 46	0.08 18	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.09 96	0.12 75	0.14 96	0.10 47	0.06 13	0.09 111	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.17 241	0.06 16	0.05 4	0.10 31	0.11 36	0.09 30	0.06 13	0.06 14	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.07 295	0.06 236

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.12 75	0.09 12	0.09 30	0.06 13	0.04 1	0.05 2	0.05 12	0.08 18	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.08 5	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 23	0.06 46	0.07 4	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.06 236

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 136	0.15 85	0.05 1	0.07 33	0.11 54	0.09 12	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 23	0.04 1	0.08 18	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.05 144

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.08 5	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.08 17	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.08 5	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.08 17	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

MM-Stereo_test3	0.10 171	0.07 166	0.07 8	0.18 323	0.07 84	0.12 234	0.19 440	0.24 355	0.19 284	0.06 13	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.04 49

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.13 14	0.07 84	0.07 33	0.14 178	0.09 12	0.09 30	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 502	0.17 413	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 54	0.08 5	0.08 17	0.06 13	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.09 39	0.08 17	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.04 49

IGEV-RUCA	0.08 56	0.06 75	0.11 180	0.14 41	0.09 265	0.10 148	0.12 75	0.10 21	0.12 105	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.06 236

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.10 148	0.13 125	0.07 2	0.13 140	0.06 13	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

WCG-NET	0.08 56	0.05 26	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.14 178	0.13 75	0.13 140	0.06 13	0.09 111	0.07 80	0.06 46	0.13 273	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.18 323	0.06 16	0.04 1	0.10 31	0.11 36	0.11 75	0.06 13	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.04 1	0.09 18	0.10 21	0.09 30	0.06 13	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.06 1	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.06 236

EGLCR-Stereo	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.10 148	0.12 75	0.11 36	0.16 214	0.06 13	0.05 7	0.07 80	0.05 12	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

WQFJA1++	0.08 56	0.04 1	0.11 180	0.14 41	0.07 84	0.11 195	0.11 54	0.11 36	0.07 10	0.07 47	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.06 236

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.05 4	0.12 75	0.12 57	0.09 30	0.07 47	0.06 14	0.04 1	0.04 1	0.08 18	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.15 128	0.06 4	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.08 167	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 49

DLNR-FE	10.43 627	1.83 619	19.53 638	120.75 643	13.06 631	0.06 11	0.13 125	0.23 332	0.10 47	0.07 47	0.10 142	0.09 156	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.13 517	0.04 24	0.06 124	0.04 46	52.01 644	0.04 49

Zero-FE251	0.07 4	0.05 26	0.09 91	0.13 14	0.06 16	0.12 234	0.12 75	0.11 36	0.10 47	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

zero-FE	0.08 56	0.04 1	0.09 91	0.15 85	0.10 373	0.05 4	0.14 178	0.09 12	0.14 165	0.07 47	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.08 358	0.05 144

asd	0.07 4	0.08 272	0.07 8	0.16 165	0.07 84	0.08 59	0.08 7	0.11 36	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 272	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.07 33	0.10 31	0.18 226	0.11 75	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 272	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.14 96	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 272	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.14 96	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 272	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.09 96	0.08 7	0.14 96	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 272	0.08 40	0.16 165	0.06 16	0.07 33	0.08 7	0.12 57	0.08 17	0.07 47	0.07 47	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.04 21	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.16 165	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.06 14	0.09 156	0.06 46	0.08 18	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.13 14	0.06 16	0.08 59	0.08 7	0.18 226	0.12 105	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.09 39	0.11 217	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.75w	0.07 4	0.07 166	0.08 40	0.16 165	0.07 84	0.07 33	0.09 18	0.16 158	0.09 30	0.07 47	0.06 14	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.10 142	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 166	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.06 1	0.13 75	0.11 75	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.07 127	0.10 81	0.09 62	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 75	0.07 8	0.16 165	0.06 16	0.07 33	0.10 31	0.14 96	0.14 165	0.07 47	0.08 89	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

monsterstereo	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.16 165	0.06 16	0.08 59	0.10 31	0.16 158	0.11 75	0.07 47	0.08 89	0.06 23	0.07 127	0.08 18	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.05 1	0.12 234	0.12 75	0.11 36	0.12 105	0.07 47	0.09 111	0.09 156	0.09 198	0.08 18	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 106	0.06 75	0.09 91	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.18 401	0.15 128	0.14 165	0.07 47	0.10 142	0.07 80	0.06 46	0.12 224	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.03 2

SCV	0.08 56	0.09 347	0.08 40	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.13 125	0.10 21	0.12 105	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.04 1	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.06 222	0.04 49

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.22 490	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.04 49

AIO_rvc	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.14 178	0.09 12	0.08 17	0.07 47	0.08 89	0.07 80	0.04 1	0.10 81	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

HUF	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.13 75	0.13 140	0.07 47	0.07 47	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

AIO_test	0.07 4	0.05 26	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.08 18	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

castereo++	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.05 1	0.14 317	0.12 75	0.11 36	0.15 184	0.07 47	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.08 18	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

GIP-stereo	0.08 56	0.06 75	0.11 180	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.14 96	0.11 75	0.07 47	0.08 89	0.05 2	0.04 1	0.10 81	0.07 1	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 85	0.05 1	0.05 4	0.13 125	0.12 57	0.08 17	0.07 47	0.06 14	0.05 2	0.05 12	0.07 4	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.04 49

Occ-G	0.08 56	0.05 26	0.06 4	0.14 41	0.07 84	0.08 59	0.14 178	0.13 75	0.15 184	0.07 47	0.11 183	0.07 80	0.05 12	0.09 39	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

U	0.08 56	0.07 166	0.09 91	0.19 381	0.10 373	0.10 148	0.13 125	0.12 57	0.17 237	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.07 4	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.06 222	0.05 144

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 106	0.10 407	0.31 522	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.14 178	0.10 21	0.10 47	0.07 47	0.07 47	0.06 23	0.04 1	0.11 133	0.07 1	0.12 492	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.05 144

MGS-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.12 217	0.15 85	0.08 144	0.09 96	0.15 250	0.12 57	0.12 105	0.07 47	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

MoCha-V2	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.20 442	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.11 36	0.08 17	0.07 47	0.08 89	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

DLNR_Zeroshot_test	10.40 626	1.82 618	19.49 637	120.77 644	13.11 632	0.06 11	0.13 125	0.23 332	0.10 47	0.07 47	0.10 142	0.09 156	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.13 517	0.04 24	0.06 124	0.04 46	51.54 643	0.04 49

testlalala	0.08 56	0.07 166	0.17 413	0.16 165	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.15 128	0.10 47	0.07 47	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

testlalala_base	0.10 171	0.09 347	0.14 298	0.21 474	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.13 75	0.10 47	0.07 47	0.15 244	0.07 80	0.08 167	0.10 81	0.12 275	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

AEACV	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.14 41	0.13 480	0.14 317	0.13 125	0.14 96	0.09 30	0.07 47	0.09 111	0.07 80	0.08 167	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

CroCo-Stereo	0.09 106	0.08 272	0.08 40	0.22 490	0.09 265	0.09 96	0.19 440	0.15 128	0.12 105	0.07 47	0.07 47	0.08 129	0.06 46	0.08 18	0.07 1	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.04 49
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
GEAStereo	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.13 14	0.08 144	0.08 59	0.14 178	0.10 21	0.09 30	0.08 85	0.10 142	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

GSStereo	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.13 14	0.08 144	0.08 59	0.14 178	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.05 2	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

GS-Stereo							0.14 178	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.05 2	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

gasm-f	0.08 56	0.05 26	0.07 8	0.13 14	0.08 144	0.08 59	0.14 178	0.10 21	0.09 30	0.08 85	0.10 142	0.06 23	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

DA	0.08 56	0.07 166	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.13 75	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.10 189	0.08 167	0.09 39	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.03 2

GGEV	0.08 56	0.07 166	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.13 75	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.10 189	0.08 167	0.09 39	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.03 2

S2M2_XL	0.08 56	0.06 75	0.12 217	0.12 5	0.08 144	0.09 96	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 85	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.09 39	0.09 62	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.08 358	0.06 236
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.14 41	0.06 16	0.08 59	0.08 7	0.10 21	0.15 184	0.08 85	0.10 142	0.07 80	0.06 46	0.08 18	0.10 142	0.05 34	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.04 49

3.25w_new	0.07 4	0.06 75	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.07 3	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.09 62	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 75	0.07 8	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.07 3	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 56	0.08 272	0.09 91	0.16 165	0.06 16	0.08 59	0.10 31	0.20 265	0.15 184	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.06 1	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 56	0.07 166	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.10 148	0.16 316	0.13 75	0.11 75	0.08 85	0.10 142	0.07 80	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.04 49

SCV_C0	0.08 56	0.07 166	0.07 8	0.16 165	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

AIO-test2	0.10 171	0.08 272	0.10 136	0.23 514	0.08 144	0.11 195	0.10 31	0.23 332	0.23 348	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.05 12	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.09 421	0.05 118	0.05 144

castereo	0.09 106	0.06 75	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.15 250	0.14 96	0.18 267	0.08 85	0.10 142	0.11 214	0.08 167	0.09 39	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

fffft	0.09 106	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.07 47	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.05 144
1: 1. 1
mms	0.09 106	0.07 166	0.08 40	0.16 165	0.08 144	0.10 148	0.16 316	0.12 57	0.11 75	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.06 46	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.03 2

ours_stereo	0.09 106	0.07 166	0.09 91	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.16 316	0.11 36	0.12 105	0.08 85	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.12 224	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.03 2

fffy	0.09 106	0.08 272	0.09 91	0.16 165	0.07 84	0.13 284	0.17 353	0.13 75	0.12 105	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.09 198	0.13 273	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.05 144

tg	0.10 171	0.06 75	0.10 136	0.18 323	0.08 144	0.11 195	0.16 316	0.20 265	0.12 105	0.08 85	0.11 183	0.11 214	0.07 127	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.04 21	0.04 49

AIO-Stereo	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.18 323	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.15 128	0.09 30	0.08 85	0.08 89	0.07 80	0.05 12	0.11 133	0.08 17	0.05 34	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

WCG-NET（raft）	0.08 56	0.05 26	0.10 136	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.13 125	0.15 128	0.12 105	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.13 273	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

RSM++	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.09 96	0.12 75	0.11 36	0.11 75	0.08 85	0.06 14	0.07 80	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.03 2

RSM	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.12 57	0.10 47	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.05 12	0.11 133	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

trnet	0.08 56	0.05 26	0.07 8	0.12 5	0.05 1	0.12 234	0.11 54	0.13 75	0.10 47	0.08 85	0.13 213	0.09 156	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

IGEV++	0.08 56	0.06 75	0.08 40	0.18 323	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.10 21	0.09 30	0.08 85	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.13 273	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

HH	0.09 106	0.06 75	0.13 263	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.16 316	0.14 96	0.10 47	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.07 127	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

HanStereo	0.09 106	0.06 75	0.13 263	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.16 316	0.14 96	0.10 47	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.07 127	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

LoS_RVC	0.08 56	0.05 26	0.07 8	0.15 85	0.07 84	0.08 59	0.15 250	0.11 36	0.10 47	0.08 85	0.09 111	0.06 23	0.09 198	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 21	0.03 2

CES	0.08 56	0.04 1	0.08 40	0.14 41	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.11 36	0.09 30	0.08 85	0.09 111	0.11 214	0.06 46	0.12 224	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.05 144

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 75	0.08 40	0.17 241	0.06 16	0.08 59	0.12 75	0.13 75	0.07 10	0.08 85	0.07 47	0.06 23	0.04 1	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.03 2

cross-raft	0.10 171	0.09 347	0.09 91	0.19 381	0.07 84	0.11 195	0.25 532	0.13 75	0.15 184	0.08 85	0.11 183	0.12 232	0.10 234	0.09 39	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

EAI-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.15 250	0.16 158	0.09 30	0.08 85	0.09 111	0.08 129	0.07 127	0.09 39	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.05 118	0.04 49

CFNet-RSSM	0.09 106	0.07 166	0.09 91	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.15 250	0.16 158	0.17 237	0.08 85	0.12 199	0.10 189	0.09 198	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

Gwc-CoAtRS	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.10 148	0.14 178	0.17 194	0.17 237	0.08 85	0.10 142	0.12 232	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

CREStereo	0.09 106	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 16	0.13 284	0.14 178	0.14 96	0.10 47	0.08 85	0.13 213	0.09 156	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.06 236
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
WQFJA1	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.20 442	0.09 265	0.12 234	0.17 353	0.17 194	0.17 237	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.10 234	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

NLMM	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.20 442	0.09 265	0.12 234	0.17 353	0.17 194	0.17 237	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.10 234	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

Select-FE	0.11 219	0.06 75	0.20 460	0.15 85	0.11 424	0.11 195	0.13 125	0.21 288	0.18 267	0.09 121	0.11 183	0.10 189	0.06 46	0.12 224	0.09 62	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.08 375	0.06 222	0.08 382

FlowAnything_test	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.09 265	0.07 33	0.14 178	0.20 265	0.11 75	0.09 121	0.09 111	0.12 232	0.12 295	0.13 273	0.11 217	0.09 398	0.06 340	0.09 398	0.09 421	0.06 222	0.09 426

monsters	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.15 85	0.06 16	0.08 59	0.09 18	0.12 57	0.08 17	0.09 121	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.08 18	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.03 1	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.18 323	0.07 84	0.12 234	0.18 401	0.21 288	0.20 307	0.09 121	0.11 183	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

SMoEStereo_RVC	0.08 56	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.11 36	0.13 140	0.09 121	0.07 47	0.07 80	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

tt45	0.09 106	0.06 75	0.11 180	0.15 85	0.07 84	0.11 195	0.16 316	0.13 75	0.11 75	0.09 121	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

PAM_32	0.09 106	0.05 26	0.17 413	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.15 250	0.14 96	0.15 184	0.09 121	0.08 89	0.09 156	0.07 127	0.14 298	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.06 236

Pointernet	0.09 106	0.04 1	0.09 91	0.16 165	0.08 144	0.13 284	0.10 31	0.15 128	0.17 237	0.09 121	0.07 47	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

MyStereo07	0.10 171	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.18 401	0.15 128	0.15 184	0.09 121	0.06 14	0.06 23	0.07 127	0.12 224	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.06 236

AE-Stereo	0.10 171	0.08 272	0.10 136	0.18 323	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.14 96	0.19 284	0.09 121	0.14 227	0.12 232	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

ACVNet-DCA	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.09 121	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.07 318

xx1	0.11 219	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.16 158	0.18 267	0.09 121	0.09 111	0.16 320	0.16 401	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.07 318

1test111	0.11 219	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.09 121	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.15 320	0.16 397	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.07 318

cc1	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.16 158	0.18 267	0.09 121	0.09 111	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.06 236

tt1	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.12 234	0.16 316	0.15 128	0.19 284	0.09 121	0.08 89	0.06 23	0.06 46	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.06 236

MaDis-Stereo	0.09 106	0.09 347	0.08 40	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.10 31	0.16 158	0.16 214	0.09 121	0.11 183	0.06 23	0.06 46	0.09 39	0.13 316	0.07 273	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.04 49

MSKI-zero shot	0.09 106	0.05 26	0.09 91	0.15 85	0.07 84	0.10 148	0.13 125	0.14 96	0.13 140	0.09 121	0.09 111	0.09 156	0.06 46	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

GCAP-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.13 263	0.18 323	0.06 16	0.11 195	0.07 3	0.13 75	0.12 105	0.09 121	0.10 142	0.07 80	0.09 198	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

RAFT-Test	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.15 85	0.07 84	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.13 140	0.09 121	0.10 142	0.10 189	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

CAS	0.08 56	0.04 1	0.07 8	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.13 125	0.12 57	0.09 30	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.08 338	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.04 49

anonymousdsp	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.09 121	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

LoS	0.09 106	0.05 26	0.11 180	0.13 14	0.07 84	0.14 317	0.11 54	0.15 128	0.15 184	0.09 121	0.09 111	0.12 232	0.09 198	0.15 320	0.10 142	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.05 118	0.05 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 106	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.15 250	0.15 128	0.12 105	0.09 121	0.06 14	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.06 236

MC-Stereo	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.06 16	0.10 148	0.14 178	0.12 57	0.10 47	0.09 121	0.12 199	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

RCA-Stereo	0.09 106	0.06 75	0.09 91	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.18 226	0.14 165	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.07 127	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.04 49

CroCo-Stereo Lap2	0.09 106	0.09 347	0.08 40	0.22 490	0.09 265	0.09 96	0.19 440	0.16 158	0.12 105	0.09 121	0.10 142	0.05 2	0.05 12	0.08 18	0.08 17	0.06 126	0.06 340	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.05 144

IGEV-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.09 121	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.07 33	0.14 178	0.12 57	0.15 184	0.09 121	0.08 89	0.07 80	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.04 49

test_1	0.08 56	0.06 75	0.09 91	0.17 241	0.07 84	0.07 33	0.14 178	0.12 57	0.15 184	0.09 121	0.08 89	0.07 80	0.08 167	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.04 49

TRStereo	0.09 106	0.05 26	0.12 217	0.15 85	0.12 457	0.10 148	0.13 125	0.18 226	0.18 267	0.09 121	0.09 111	0.09 156	0.06 46	0.10 81	0.08 17	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.04 21	0.04 49

test-1	0.10 171	0.07 166	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.11 195	0.24 516	0.14 96	0.18 267	0.09 121	0.07 47	0.09 156	0.08 167	0.07 4	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

iRaftStereo_RVC	0.10 171	0.07 166	0.09 91	0.17 241	0.09 265	0.11 195	0.17 353	0.18 226	0.12 105	0.09 121	0.12 199	0.10 189	0.07 127	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.04 21	0.04 49

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.06 16	0.10 148	0.16 316	0.17 194	0.14 165	0.09 121	0.10 142	0.08 129	0.09 198	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.03 2

PMTNet	0.09 106	0.05 26	0.09 91	0.12 5	0.06 16	0.12 234	0.14 178	0.15 128	0.11 75	0.09 121	0.13 213	0.10 189	0.07 127	0.13 273	0.10 142	0.15 535	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.07 295	0.06 236

WQFJX1	0.10 171	0.07 166	0.08 40	0.22 490	0.09 265	0.12 234	0.17 353	0.18 226	0.17 237	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.10 234	0.11 133	0.09 62	0.07 273	0.08 441	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

FE-Mocha	0.09 106	0.06 75	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.18 226	0.16 214	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

IGEV-FE	0.09 106	0.05 26	0.12 217	0.13 14	0.08 144	0.12 234	0.13 125	0.17 194	0.11 75	0.10 157	0.06 14	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

GASTEREO	0.08 56	0.05 26	0.09 91	0.19 381	0.07 84	0.07 33	0.12 75	0.14 96	0.11 75	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.04 1	0.12 224	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

MSCF	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.14 96	0.11 75	0.10 157	0.09 111	0.07 80	0.04 1	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

depthmonostereo	0.09 106	0.06 75	0.09 91	0.15 85	0.06 16	0.10 148	0.13 125	0.14 96	0.14 165	0.10 157	0.10 142	0.09 156	0.11 264	0.08 18	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.03 2

S2M2_L	0.09 106	0.08 272	0.11 180	0.13 14	0.10 373	0.08 59	0.06 1	0.10 21	0.10 47	0.10 157	0.09 111	0.10 189	0.09 198	0.11 133	0.11 217	0.13 517	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.10 452	0.08 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.09 106	0.05 26	0.13 263	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.15 128	0.11 75	0.10 157	0.08 89	0.08 129	0.08 167	0.16 355	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.05 144

rvit_stereo_0081_aga	0.11 219	0.09 347	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.13 284	0.14 178	0.14 96	0.19 284	0.10 157	0.18 302	0.16 320	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.06 236

RAStereo	0.10 171	0.09 347	0.08 40	0.20 442	0.08 144	0.13 284	0.18 401	0.15 128	0.17 237	0.10 157	0.12 199	0.05 2	0.06 46	0.09 39	0.08 17	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.05 118	0.04 49

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 219	0.05 26	0.11 180	0.15 85	0.13 480	0.13 284	0.16 316	0.23 332	0.17 237	0.10 157	0.12 199	0.10 189	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.08 382

test_for_model	0.09 106	0.12 451	0.14 298	0.23 514	0.11 424	0.08 59	0.13 125	0.12 57	0.12 105	0.10 157	0.07 47	0.07 80	0.06 46	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.03 1	0.07 295	0.04 49

H2IRNET	0.10 171	0.09 347	0.09 91	0.18 323	0.09 265	0.12 234	0.15 250	0.14 96	0.21 323	0.10 157	0.10 142	0.10 189	0.10 234	0.10 81	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.06 222	0.05 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 171	0.08 272	0.12 217	0.16 165	0.08 144	0.15 343	0.16 316	0.18 226	0.18 267	0.10 157	0.09 111	0.09 156	0.08 167	0.11 133	0.12 275	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.07 295	0.06 236

ff7	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

IGEVStereo-DCA	0.09 106	0.06 75	0.11 180	0.15 85	0.10 373	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

ffff	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

rrr	0.09 106	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.10 373	0.11 195	0.16 316	0.16 158	0.15 184	0.10 157	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

11t	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

IGEV_Zeroshot_test	0.09 106	0.05 26	0.12 217	0.13 14	0.08 144	0.12 234	0.13 125	0.17 194	0.11 75	0.10 157	0.06 14	0.09 156	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

UniTT-Stereo	0.09 106	0.07 166	0.08 40	0.18 323	0.08 144	0.13 284	0.11 54	0.12 57	0.11 75	0.10 157	0.12 199	0.05 2	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.05 118	0.05 144

4D-IteraStereo	0.09 106	0.07 166	0.10 136	0.18 323	0.07 84	0.09 96	0.15 250	0.17 194	0.15 184	0.10 157	0.11 183	0.10 189	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.03 1	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.05 144

Selective-RAFT	0.11 219	0.10 407	0.11 180	0.21 474	0.08 144	0.16 372	0.13 125	0.20 265	0.22 337	0.10 157	0.10 142	0.11 214	0.10 234	0.15 320	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

ccc-4	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.12 105	0.10 157	0.06 14	0.06 23	0.06 46	0.11 133	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

test_3	0.10 171	0.09 347	0.10 136	0.20 442	0.08 144	0.13 284	0.26 541	0.14 96	0.21 323	0.10 157	0.10 142	0.09 156	0.09 198	0.08 18	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.07 305	0.04 21	0.04 49

CREStereo++_RVC	0.08 56	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 84	0.09 96	0.12 75	0.14 96	0.14 165	0.10 157	0.14 227	0.08 129	0.07 127	0.09 39	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 21	0.04 49
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
s12784h	0.09 106	0.06 75	0.07 8	0.15 85	0.05 1	0.16 372	0.18 401	0.15 128	0.15 184	0.10 157	0.11 183	0.11 214	0.11 264	0.10 81	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.04 49

raftrobust	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.09 96	0.10 31	0.18 226	0.16 214	0.10 157	0.09 111	0.12 232	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.05 144

sCroCo_RVC	0.12 288	0.09 347	0.23 484	0.24 524	0.11 424	0.19 435	0.14 178	0.17 194	0.14 165	0.10 157	0.13 213	0.12 232	0.07 127	0.14 298	0.11 217	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.08 375	0.05 118	0.07 318

XX-Stereo	0.09 106	0.05 26	0.08 40	0.17 241	0.09 265	0.15 343	0.12 75	0.20 265	0.10 47	0.10 157	0.14 227	0.07 80	0.06 46	0.12 224	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.04 49

test_xeample3	0.09 106	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.16 158	0.13 140	0.10 157	0.06 14	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

AFF-stereo	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.07 84	0.10 148	0.16 316	0.17 194	0.09 30	0.10 157	0.12 199	0.09 156	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.04 21	0.03 2

NLSM1	0.10 171	0.07 166	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.13 284	0.16 316	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.10 142	0.06 23	0.10 234	0.10 81	0.11 217	0.07 273	0.08 441	0.08 316	0.07 305	0.05 118	0.05 144

water-stereo	0.09 106	0.06 75	0.08 40	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.15 128	0.13 140	0.11 189	0.12 199	0.08 129	0.09 198	0.07 4	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.04 21	0.04 49

DilatedVolume-Stereo	0.09 106	0.05 26	0.08 40	0.15 85	0.06 16	0.11 195	0.12 75	0.14 96	0.16 214	0.11 189	0.11 183	0.09 156	0.09 198	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.03 1	0.03 2

AIO-test1	0.10 171	0.07 166	0.10 136	0.23 514	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.21 288	0.14 165	0.11 189	0.12 199	0.09 156	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.09 398	0.10 461	0.03 1	0.06 236

UGAM-zero	0.09 106	0.05 26	0.15 349	0.15 85	0.08 144	0.09 96	0.13 125	0.19 254	0.15 184	0.11 189	0.15 244	0.07 80	0.07 127	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

rvit_stereo_0083	0.12 288	0.08 272	0.17 413	0.16 165	0.09 265	0.11 195	0.15 250	0.14 96	0.26 399	0.11 189	0.14 227	0.13 257	0.10 234	0.12 224	0.12 275	0.10 439	0.08 441	0.09 398	0.07 305	0.07 295	0.05 144

rvit_stereo_0081	0.11 219	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.14 96	0.24 364	0.11 189	0.13 213	0.13 257	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.10 439	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.05 144

model_zeroshot	0.10 171	0.04 1	0.11 180	0.15 85	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.20 265	0.13 140	0.11 189	0.10 142	0.12 232	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.06 236

GCAP-BAT	0.09 106	0.07 166	0.14 298	0.15 85	0.08 144	0.10 148	0.13 125	0.14 96	0.10 47	0.11 189	0.10 142	0.08 129	0.07 127	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

rvit_stereo_0082	0.11 219	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.14 96	0.24 364	0.11 189	0.13 213	0.13 257	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.10 439	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.05 144

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 219	0.05 26	0.14 298	0.15 85	0.20 558	0.09 96	0.17 353	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.14 227	0.10 189	0.07 127	0.10 81	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.09 426

rvit_stereo_0080	0.10 171	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.09 265	0.07 33	0.15 250	0.16 158	0.16 214	0.11 189	0.10 142	0.14 277	0.08 167	0.12 224	0.10 142	0.09 398	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.05 144

RAFT-Stereo-weight	0.09 106	0.06 75	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.09 96	0.14 178	0.19 254	0.16 214	0.11 189	0.10 142	0.08 129	0.06 46	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.04 21	0.04 49

CAS++	0.11 219	0.07 166	0.11 180	0.14 41	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.24 355	0.14 165	0.11 189	0.09 111	0.11 214	0.07 127	0.14 298	0.09 62	0.11 468	0.09 473	0.09 398	0.07 305	0.07 295	0.08 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 171	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.09 265	0.07 33	0.15 250	0.16 158	0.16 214	0.11 189	0.10 142	0.14 277	0.08 167	0.12 224	0.10 142	0.09 398	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.05 144

EKT-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.14 298	0.15 85	0.10 373	0.13 284	0.14 178	0.18 226	0.21 323	0.11 189	0.08 89	0.12 232	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.07 318

CASnet	0.09 106	0.09 347	0.09 91	0.19 381	0.06 16	0.07 33	0.11 54	0.18 226	0.14 165	0.11 189	0.10 142	0.09 156	0.07 127	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.10 445	0.08 375	0.05 118	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 171	0.05 26	0.09 91	0.14 41	0.07 84	0.13 284	0.14 178	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.12 199	0.12 232	0.09 198	0.12 224	0.09 62	0.07 273	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

DCRE	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.16 165	0.11 424	0.11 195	0.17 353	0.18 226	0.17 237	0.11 189	0.18 302	0.10 189	0.10 234	0.15 320	0.11 217	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.04 49

knoymous	0.11 219	0.05 26	0.12 217	0.13 14	0.07 84	0.15 343	0.14 178	0.19 254	0.13 140	0.11 189	0.17 277	0.13 257	0.09 198	0.13 273	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.07 318

riskmin	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.14 317	0.14 178	0.18 226	0.14 165	0.11 189	0.14 227	0.16 320	0.11 264	0.14 298	0.12 275	0.09 398	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.08 358	0.08 382

iRaft-Stereo_20w	0.09 106	0.05 26	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.18 226	0.10 47	0.11 189	0.08 89	0.08 129	0.05 12	0.10 81	0.09 62	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

MIPNet	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.20 265	0.24 364	0.11 189	0.10 142	0.09 156	0.07 127	0.13 273	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

IPLGR	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.12 234	0.17 353	0.21 288	0.24 364	0.11 189	0.12 199	0.11 214	0.08 167	0.12 224	0.12 275	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.04 49

GMOStereo	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 554	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

error version	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 554	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

test-v	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 554	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

LCNet	0.11 219	0.07 166	0.09 91	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.21 288	0.15 184	0.11 189	0.15 244	0.16 320	0.11 264	0.12 224	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.15 538

STrans-v2	0.10 171	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.07 84	0.10 148	0.14 178	0.21 288	0.11 75	0.11 189	0.15 244	0.12 232	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.04 21	0.04 49

RAFT-345	0.11 219	0.07 166	0.15 349	0.16 165	0.08 144	0.08 59	0.12 75	0.15 128	0.10 47	0.11 189	0.36 500	0.09 156	0.09 198	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.04 21	0.05 144

test-2	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.28 554	0.13 75	0.17 237	0.11 189	0.17 277	0.14 277	0.12 295	0.07 4	0.07 1	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.07 305	0.04 21	0.04 49

GMM-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.18 323	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.11 189	0.15 244	0.13 257	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.09 426

TANstereo	0.09 106	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.11 195	0.14 178	0.15 128	0.19 284	0.11 189	0.15 244	0.10 189	0.06 46	0.12 224	0.09 62	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

XX-TBD	0.09 106	0.06 75	0.07 8	0.14 41	0.07 84	0.12 234	0.16 316	0.14 96	0.13 140	0.11 189	0.12 199	0.09 156	0.08 167	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 222	0.05 144

sAnonymous2	0.13 313	0.12 451	0.24 488	0.20 442	0.12 457	0.17 393	0.13 125	0.26 389	0.21 323	0.11 189	0.11 183	0.13 257	0.08 167	0.10 81	0.10 142	0.09 398	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.15 537	0.10 453

CroCo_RVC	0.13 313	0.12 451	0.24 488	0.20 442	0.12 457	0.17 393	0.13 125	0.26 389	0.21 323	0.11 189	0.11 183	0.13 257	0.08 167	0.10 81	0.10 142	0.09 398	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.15 537	0.10 453

111	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.10 148	0.14 178	0.21 288	0.23 348	0.11 189	0.12 199	0.14 277	0.11 264	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.04 46	0.05 118	0.05 144

RAFT + AFF	0.13 313	0.07 166	0.20 460	0.20 442	0.10 373	0.14 317	0.24 516	0.26 389	0.20 307	0.11 189	0.10 142	0.12 232	0.10 234	0.15 320	0.12 275	0.07 273	0.06 340	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.08 382

DIP-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.09 18	0.16 158	0.16 214	0.11 189	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DStereoRT	0.16 413	0.06 75	0.11 180	0.19 381	0.09 265	0.12 234	0.12 75	0.28 429	0.22 337	0.12 228	0.20 323	0.11 214	0.10 234	0.15 320	0.14 353	0.06 126	0.05 207	0.96 611	0.09 421	0.05 118	0.04 49

WQFJX	0.10 171	0.07 166	0.09 91	0.21 474	0.09 265	0.12 234	0.16 316	0.18 226	0.17 237	0.12 228	0.10 142	0.07 80	0.09 198	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.07 412	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

NLMM1	0.11 219	0.09 347	0.07 8	0.22 490	0.10 373	0.12 234	0.20 463	0.18 226	0.20 307	0.12 228	0.11 183	0.07 80	0.09 198	0.11 133	0.11 217	0.08 338	0.08 441	0.07 226	0.06 212	0.04 21	0.04 49

NLCSM	0.11 219	0.09 347	0.09 91	0.23 514	0.11 424	0.12 234	0.19 440	0.18 226	0.18 267	0.12 228	0.11 183	0.07 80	0.09 198	0.11 133	0.10 142	0.07 273	0.08 441	0.07 226	0.07 305	0.06 222	0.05 144

xyz-stereo-finetune	0.11 219	0.08 272	0.13 263	0.14 41	0.06 16	0.10 148	0.19 440	0.17 194	0.19 284	0.12 228	0.14 227	0.15 306	0.10 234	0.13 273	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.05 144

Reg-Stereo(zero)	0.08 56	0.05 26	0.08 40	0.16 165	0.06 16	0.12 234	0.11 54	0.15 128	0.10 47	0.12 228	0.09 111	0.10 189	0.08 167	0.11 133	0.08 17	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

PAM	0.10 171	0.05 26	0.16 383	0.15 85	0.08 144	0.09 96	0.16 316	0.15 128	0.16 214	0.12 228	0.09 111	0.09 156	0.07 127	0.13 273	0.08 17	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.06 236

rvit_0105_6	0.14 347	0.09 347	0.18 436	0.17 241	0.10 373	0.10 148	0.16 316	0.19 254	0.26 399	0.12 228	0.18 302	0.17 340	0.12 295	0.18 408	0.12 275	0.15 535	0.11 506	0.12 495	0.10 461	0.09 421	0.06 236

rvit_stereo_ft	0.12 288	0.07 166	0.13 263	0.19 381	0.10 373	0.12 234	0.17 353	0.16 158	0.16 214	0.12 228	0.13 213	0.15 306	0.10 234	0.14 298	0.13 316	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.05 144

testlalala2	0.10 171	0.06 75	0.11 180	0.20 442	0.10 373	0.10 148	0.12 75	0.17 194	0.12 105	0.12 228	0.13 213	0.09 156	0.07 127	0.11 133	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.05 144

MyStereo8	0.12 288	0.07 166	0.15 349	0.15 85	0.09 265	0.18 412	0.14 178	0.19 254	0.22 337	0.12 228	0.18 302	0.11 214	0.10 234	0.16 355	0.18 430	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.05 132	0.08 358	0.09 426

MyStereo06	0.10 171	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.18 401	0.19 254	0.12 105	0.12 228	0.08 89	0.07 80	0.07 127	0.11 133	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.06 222	0.06 236

StereoVision	0.13 313	0.12 451	0.09 91	0.24 524	0.10 373	0.15 343	0.21 483	0.21 288	0.20 307	0.12 228	0.24 377	0.10 189	0.10 234	0.16 355	0.10 142	0.09 398	0.11 506	0.12 495	0.12 513	0.06 222	0.05 144

test_4	0.10 171	0.10 407	0.08 40	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.22 493	0.15 128	0.17 237	0.12 228	0.18 302	0.12 232	0.09 198	0.08 18	0.11 217	0.04 11	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.04 21	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 219	0.07 166	0.11 180	0.17 241	0.07 84	0.09 96	0.13 125	0.15 128	0.24 364	0.12 228	0.13 213	0.12 232	0.08 167	0.18 408	0.11 217	0.06 126	0.08 441	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.05 144

IPLG	0.10 171	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.14 178	0.20 265	0.15 184	0.12 228	0.17 277	0.07 80	0.07 127	0.14 298	0.13 316	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

TransformOpticalFlow	0.10 171	0.08 272	0.13 263	0.18 323	0.07 84	0.09 96	0.15 250	0.19 254	0.15 184	0.12 228	0.17 277	0.11 214	0.11 264	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.06 212	0.05 118	0.05 144

NF-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

OCTAStereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

NRIStereo	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.18 323	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.16 158	0.15 184	0.12 228	0.14 227	0.13 257	0.12 295	0.13 273	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.07 318

PSM-AAD	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.19 381	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.20 265	0.13 140	0.12 228	0.14 227	0.18 353	0.11 264	0.11 133	0.10 142	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.14 531

FTStereo	0.12 288	0.06 75	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.07 33	0.15 250	0.21 288	0.18 267	0.12 228	0.24 377	0.12 232	0.12 295	0.13 273	0.13 316	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.10 453

ASMatch	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.16 165	0.10 373	0.07 33	0.14 178	0.17 194	0.17 237	0.12 228	0.16 256	0.16 320	0.10 234	0.13 273	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.08 382

RE-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

TVStereo	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.10 148	0.14 178	0.23 332	0.19 284	0.12 228	0.17 277	0.12 232	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.12 492

Prome-Stereo	0.11 219	0.06 75	0.10 136	0.18 323	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.22 312	0.13 140	0.12 228	0.17 277	0.13 257	0.08 167	0.12 224	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.09 426

raft+_RVC	0.11 219	0.07 166	0.09 91	0.16 165	0.07 84	0.10 148	0.11 54	0.24 355	0.20 307	0.12 228	0.15 244	0.12 232	0.08 167	0.12 224	0.13 316	0.07 273	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

RALCasStereoNet	0.10 171	0.06 75	0.09 91	0.16 165	0.08 144	0.12 234	0.14 178	0.17 194	0.11 75	0.12 228	0.17 277	0.14 277	0.10 234	0.12 224	0.11 217	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.07 318

ARAFT	0.12 288	0.08 272	0.17 413	0.19 381	0.09 265	0.14 317	0.18 401	0.20 265	0.12 105	0.12 228	0.13 213	0.14 277	0.11 264	0.15 320	0.12 275	0.06 126	0.05 207	0.10 445	0.09 421	0.05 118	0.04 49

R-Stereo Train	0.10 171	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.14 178	0.23 332	0.11 75	0.12 228	0.19 311	0.11 214	0.08 167	0.09 39	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.05 144

RAFT-Stereo	0.10 171	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.14 178	0.23 332	0.11 75	0.12 228	0.19 311	0.11 214	0.08 167	0.09 39	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.05 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap-zeroshot	0.09 106	0.05 26	0.10 136	0.16 165	0.07 84	0.13 284	0.13 125	0.11 36	0.12 105	0.13 259	0.12 199	0.09 156	0.08 167	0.09 39	0.09 62	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

CoDeX	0.12 288	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.23 332	0.27 409	0.13 259	0.17 277	0.16 320	0.11 264	0.14 298	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

plain	0.10 171	0.08 272	0.10 136	0.19 381	0.09 265	0.10 148	0.15 250	0.14 96	0.13 140	0.13 259	0.15 244	0.09 156	0.12 295	0.13 273	0.12 275	0.07 273	0.05 207	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.06 236

MIM_Stereo	0.09 106	0.07 166	0.11 180	0.15 85	0.07 84	0.06 11	0.12 75	0.20 265	0.14 165	0.13 259	0.13 213	0.09 156	0.05 12	0.12 224	0.08 17	0.05 34	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.05 144

anonymousdsp2	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.16 165	0.09 265	0.13 284	0.14 178	0.18 226	0.22 337	0.13 259	0.14 227	0.12 232	0.09 198	0.14 298	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.06 222	0.05 144

DCANet-4	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.17 353	0.18 226	0.19 284	0.13 259	0.16 256	0.09 156	0.14 357	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

fff	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.16 158	0.20 307	0.13 259	0.16 256	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

ADStereo(finetuned)	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.13 259	0.17 277	0.10 189	0.12 295	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

GwcNet-ADL	0.13 313	0.08 272	0.14 298	0.20 442	0.09 265	0.11 195	0.20 463	0.30 455	0.24 364	0.13 259	0.14 227	0.18 353	0.14 357	0.13 273	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.06 236

GANet-ADL	0.13 313	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.10 373	0.18 412	0.15 250	0.30 455	0.20 307	0.13 259	0.18 302	0.19 367	0.12 295	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.05 132	0.07 295	0.08 382

OMP-Stereo	0.11 219	0.06 75	0.14 298	0.18 323	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.21 288	0.21 323	0.13 259	0.14 227	0.11 214	0.12 295	0.11 133	0.13 316	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

KYRaft	0.11 219	0.07 166	0.10 136	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.15 250	0.22 312	0.12 105	0.13 259	0.16 256	0.20 379	0.10 234	0.12 224	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.08 375	0.06 222	0.16 549

Pruner-Stereo	0.11 219	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.09 265	0.06 11	0.12 75	0.17 194	0.17 237	0.13 259	0.19 311	0.13 257	0.09 198	0.11 133	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.08 382

DeepStereo_RVC	0.11 219	0.08 272	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.08 59	0.12 75	0.17 194	0.12 105	0.13 259	0.14 227	0.12 232	0.12 295	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.08 382

RAFT-RH_RVC	0.11 219	0.06 75	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.12 234	0.12 75	0.17 194	0.12 105	0.13 259	0.41 537	0.11 214	0.10 234	0.13 273	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.05 132	0.04 21	0.06 236

AnonymousM	0.09 106	0.05 26	0.10 136	0.14 41	0.06 16	0.09 96	0.13 125	0.19 254	0.14 165	0.13 259	0.11 183	0.09 156	0.08 167	0.13 273	0.10 142	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.05 132	0.05 118	0.05 144

rafts_anoy	0.11 219	0.06 75	0.10 136	0.17 241	0.08 144	0.10 148	0.14 178	0.17 194	0.14 165	0.13 259	0.13 213	0.12 232	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.07 273	0.04 24	0.09 398	0.11 493	0.07 295	0.06 236

DCANet	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.16 165	0.06 16	0.09 96	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.13 259	0.17 277	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

csc	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.16 158	0.20 307	0.13 259	0.16 256	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

cscssc	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.15 85	0.07 84	0.09 96	0.17 353	0.16 158	0.20 307	0.13 259	0.16 256	0.10 189	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.04 21	0.05 144

HITNet	0.10 171	0.06 75	0.12 217	0.14 41	0.06 16	0.11 195	0.10 31	0.18 226	0.18 267	0.13 259	0.16 256	0.14 277	0.11 264	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.04 24	0.04 1	0.04 46	0.06 222	0.05 144
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.14 347	0.09 347	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.23 504	0.24 355	0.27 409	0.14 280	0.15 244	0.18 353	0.12 295	0.17 387	0.14 353	0.14 531	0.11 506	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.06 236

rvit_0105_4	0.14 347	0.09 347	0.17 413	0.17 241	0.10 373	0.12 234	0.19 440	0.23 332	0.27 409	0.14 280	0.20 323	0.17 340	0.13 333	0.17 387	0.13 316	0.15 535	0.11 506	0.11 476	0.10 461	0.09 421	0.06 236

test_sample2	0.12 288	0.07 166	0.12 217	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.18 401	0.21 288	0.16 214	0.14 280	0.20 323	0.19 367	0.15 375	0.15 320	0.12 275	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.07 318

test_sample1	0.13 313	0.07 166	0.14 298	0.13 14	0.08 144	0.19 435	0.16 316	0.20 265	0.15 184	0.14 280	0.22 356	0.18 353	0.16 401	0.17 387	0.14 353	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.07 318

MIF-Stereo (partial)	0.11 219	0.06 75	0.10 136	0.19 381	0.10 373	0.10 148	0.11 54	0.17 194	0.18 267	0.14 280	0.16 256	0.09 156	0.11 264	0.12 224	0.12 275	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.07 318

PCWNet_CMD	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.14 178	0.29 441	0.36 486	0.14 280	0.20 323	0.21 388	0.12 295	0.17 387	0.13 316	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

LL-Strereo2	0.10 171	0.10 407	0.15 349	0.18 323	0.08 144	0.15 343	0.09 18	0.17 194	0.14 165	0.14 280	0.10 142	0.09 156	0.07 127	0.16 355	0.10 142	0.05 34	0.05 207	0.10 445	0.07 305	0.06 222	0.05 144

DisPM	0.11 219	0.07 166	0.12 217	0.16 165	0.09 265	0.06 11	0.13 125	0.17 194	0.17 237	0.14 280	0.20 323	0.12 232	0.10 234	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.11 479

CIPLG	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.15 184	0.14 280	0.11 183	0.16 320	0.09 198	0.16 355	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

IPLGR_C	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.15 184	0.14 280	0.10 142	0.16 320	0.09 198	0.16 355	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

ACRE	0.11 219	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.14 165	0.14 280	0.10 142	0.16 320	0.09 198	0.16 355	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.05 118	0.06 236

HHNet	0.11 219	0.06 75	0.16 383	0.15 85	0.14 500	0.07 33	0.13 125	0.20 265	0.17 237	0.14 280	0.25 405	0.11 214	0.08 167	0.13 273	0.10 142	0.05 34	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.09 426

IIG-Stereo	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.17 241	0.08 144	0.11 195	0.12 75	0.22 312	0.17 237	0.14 280	0.17 277	0.11 214	0.12 295	0.12 224	0.12 275	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

PSM-softLoss	0.12 288	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.08 59	0.13 125	0.24 355	0.17 237	0.14 280	0.19 311	0.13 257	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.12 492

KMStereo	0.12 288	0.07 166	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.08 59	0.13 125	0.24 355	0.17 237	0.14 280	0.19 311	0.13 257	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.12 492

RAFT_R40	0.11 219	0.07 166	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.06 11	0.13 125	0.17 194	0.16 214	0.14 280	0.18 302	0.15 306	0.12 295	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.05 144

GrayStereo	0.11 219	0.06 75	0.11 180	0.19 381	0.09 265	0.09 96	0.16 316	0.18 226	0.17 237	0.14 280	0.17 277	0.17 340	0.11 264	0.12 224	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.10 453

IRAFT_RVC	0.12 288	0.08 272	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.07 33	0.15 250	0.24 355	0.23 348	0.14 280	0.14 227	0.15 306	0.12 295	0.12 224	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.06 236

CRE-IMP	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.10 148	0.12 75	0.18 226	0.10 47	0.14 280	0.13 213	0.13 257	0.12 295	0.12 224	0.11 217	0.07 273	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.08 382

TestStereo	0.13 313	0.14 492	0.11 180	0.23 514	0.08 144	0.15 343	0.21 483	0.20 265	0.23 348	0.14 280	0.24 377	0.16 320	0.12 295	0.16 355	0.14 353	0.05 34	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.09 421	0.05 144

CFNet_pseudo	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.13 284	0.14 178	0.27 410	0.34 472	0.14 280	0.21 345	0.22 406	0.13 333	0.18 408	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.07 295	0.07 318

RALAANet	0.11 219	0.08 272	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.10 31	0.20 265	0.15 184	0.14 280	0.13 213	0.16 320	0.09 198	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.04 49

xxxx	0.15 390	0.07 166	0.14 298	0.14 41	0.08 144	0.23 491	0.18 401	0.31 465	0.19 284	0.14 280	0.28 445	0.22 406	0.14 357	0.15 320	0.26 525	0.09 398	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.07 318

SFCPSM	0.13 313	0.07 166	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.15 343	0.16 316	0.28 429	0.27 409	0.14 280	0.17 277	0.12 232	0.13 333	0.14 298	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.06 236

DMCA	0.14 347	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.09 265	0.15 343	0.17 353	0.23 332	0.27 409	0.14 280	0.19 311	0.17 340	0.18 438	0.15 320	0.17 412	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.09 421	0.10 453

MSMDNet	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.14 178	0.29 441	0.36 486	0.14 280	0.21 345	0.21 388	0.12 295	0.17 387	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

ccs_rob	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.09 265	0.12 234	0.14 178	0.27 410	0.34 472	0.14 280	0.21 345	0.22 406	0.13 333	0.18 408	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318

xyz-stereo-finetune2	0.11 219	0.07 166	0.13 263	0.13 14	0.07 84	0.11 195	0.19 440	0.17 194	0.12 105	0.15 307	0.15 244	0.17 340	0.12 295	0.13 273	0.11 217	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.05 132	0.04 21	0.06 236

xyz-stereo	0.13 313	0.07 166	0.20 460	0.15 85	0.05 1	0.20 450	0.15 250	0.17 194	0.31 446	0.15 307	0.29 457	0.26 454	0.16 401	0.13 273	0.12 275	0.05 34	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.04 21	0.04 49

FACV-RUCA	0.13 313	0.11 433	0.12 217	0.19 381	0.12 457	0.15 343	0.15 250	0.22 312	0.20 307	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.16 401	0.14 298	0.13 316	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.06 212	0.10 452	0.08 382

rvit_0105_3	0.15 390	0.09 347	0.14 298	0.19 381	0.12 457	0.15 343	0.25 532	0.25 371	0.29 430	0.15 307	0.17 277	0.20 379	0.13 333	0.17 387	0.14 353	0.13 517	0.11 506	0.12 495	0.14 527	0.07 295	0.06 236

mmm	0.14 347	0.08 272	0.17 413	0.17 241	0.09 265	0.17 393	0.18 401	0.21 288	0.15 184	0.15 307	0.23 365	0.21 388	0.16 401	0.16 355	0.17 412	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318

11t1	0.12 288	0.06 75	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.17 393	0.15 250	0.18 226	0.15 184	0.15 307	0.15 244	0.16 320	0.16 401	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.07 318

ffm	0.12 288	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.10 81	0.07 1	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.06 236

ff1	0.13 313	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.15 128	0.19 284	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.14 298	0.20 449	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.06 236

mmx	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.27 410	0.25 385	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.14 298	0.20 449	0.08 338	0.06 340	0.09 398	0.08 375	0.08 358	0.08 382

xxx	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.17 353	0.27 410	0.25 385	0.15 307	0.25 405	0.19 367	0.13 333	0.14 298	0.20 449	0.08 338	0.06 340	0.09 398	0.08 375	0.08 358	0.08 382

LL-Strereo	0.13 313	0.09 347	0.11 180	0.20 442	0.10 373	0.11 195	0.18 401	0.32 476	0.24 364	0.15 307	0.15 244	0.14 277	0.13 333	0.19 423	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.08 375	0.04 21	0.05 144

anonymousa	0.13 313	0.07 166	0.13 263	0.18 323	0.09 265	0.13 284	0.17 353	0.19 254	0.29 430	0.15 307	0.24 377	0.15 306	0.14 357	0.14 298	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.09 421	0.05 118	0.06 236

qqq	0.13 313	0.09 347	0.15 349	0.16 165	0.08 144	0.13 284	0.15 250	0.23 332	0.16 214	0.15 307	0.19 311	0.16 320	0.16 401	0.15 320	0.16 397	0.07 273	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.07 318

x	0.13 313	0.07 166	0.14 298	0.14 41	0.08 144	0.18 412	0.14 178	0.22 312	0.20 307	0.15 307	0.19 311	0.19 367	0.17 424	0.18 408	0.18 430	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.07 318

RAFT+CT+SA	0.13 313	0.11 433	0.09 91	0.19 381	0.09 265	0.15 343	0.28 554	0.22 312	0.22 337	0.15 307	0.26 422	0.10 189	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.08 375	0.07 295	0.06 236

Sa-1000	0.12 288	0.08 272	0.08 40	0.18 323	0.08 144	0.14 317	0.22 493	0.22 312	0.18 267	0.15 307	0.20 323	0.17 340	0.11 264	0.10 81	0.10 142	0.06 126	0.05 207	0.09 398	0.09 421	0.05 118	0.05 144

Patchmatch Stereo++	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.11 54	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318
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	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

ROB_FTStereo_v2	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

ROB_FTStereo	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.11 54	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

HUI-Stereo	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

SST-Stereo	0.10 171	0.07 166	0.15 349	0.18 323	0.09 265	0.06 11	0.12 75	0.17 194	0.11 75	0.15 307	0.17 277	0.13 257	0.12 295	0.10 81	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.05 144

iGMRVC	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

iRAFT	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.18 323	0.08 144	0.06 11	0.11 54	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

RAFT-IKP	0.11 219	0.09 347	0.16 383	0.19 381	0.08 144	0.06 11	0.12 75	0.16 158	0.13 140	0.15 307	0.16 256	0.14 277	0.12 295	0.11 133	0.10 142	0.06 126	0.04 24	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.07 318

Anonymous3	0.16 413	0.13 480	0.33 529	0.26 541	0.14 500	0.27 527	0.17 353	0.28 429	0.28 423	0.15 307	0.17 277	0.14 277	0.10 234	0.15 320	0.12 275	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.08 375	0.08 358	0.11 479

NVstereo2D	0.19 460	0.10 407	0.15 349	0.17 241	0.15 519	0.28 534	0.23 504	0.44 567	0.42 520	0.15 307	0.27 431	0.25 444	0.19 454	0.22 478	0.17 412	0.09 398	0.06 340	0.10 445	0.08 375	0.15 537	0.09 426

iResNet	0.13 313	0.10 407	0.18 436	0.19 381	0.08 144	0.13 284	0.18 401	0.20 265	0.26 399	0.15 307	0.23 365	0.15 306	0.13 333	0.14 298	0.14 353	0.06 126	0.04 24	0.06 124	0.05 132	0.06 222	0.05 144

DFGA-Net	0.13 313	0.11 433	0.18 436	0.17 241	0.10 373	0.12 234	0.13 125	0.22 312	0.25 385	0.16 335	0.16 256	0.13 257	0.12 295	0.16 355	0.14 353	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.05 118	0.05 144

G2L-Stereo	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.12 75	0.27 410	0.22 337	0.16 335	0.27 431	0.21 388	0.13 333	0.17 387	0.18 430	0.09 398	0.08 441	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318

test_sample4	0.14 347	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.08 144	0.19 435	0.18 401	0.26 389	0.17 237	0.16 335	0.25 405	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.08 382

test_sample3	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.14 41	0.09 265	0.19 435	0.17 353	0.26 389	0.18 267	0.16 335	0.22 356	0.19 367	0.15 375	0.17 387	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.06 212	0.09 421	0.08 382

CFNet_ucs	0.15 390	0.08 272	0.16 383	0.16 165	0.11 424	0.14 317	0.14 178	0.30 455	0.34 472	0.16 335	0.24 377	0.23 424	0.14 357	0.18 408	0.15 381	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.09 421	0.09 426

ADLNet2	0.16 413	0.09 347	0.13 263	0.16 165	0.09 265	0.20 450	0.16 316	0.31 465	0.39 503	0.16 335	0.20 323	0.20 379	0.18 438	0.21 465	0.22 478	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.09 421	0.07 318

PFNet+	0.11 219	0.06 75	0.13 263	0.16 165	0.09 265	0.05 4	0.12 75	0.17 194	0.21 323	0.16 335	0.19 311	0.14 277	0.10 234	0.11 133	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.09 398	0.08 375	0.06 222	0.11 479

AAGNet	0.11 219	0.07 166	0.16 383	0.19 381	0.09 265	0.08 59	0.13 125	0.18 226	0.13 140	0.16 335	0.21 345	0.13 257	0.14 357	0.11 133	0.14 353	0.06 126	0.04 24	0.09 398	0.06 212	0.06 222	0.05 144

THIR-Stereo	0.12 288	0.07 166	0.11 180	0.15 85	0.08 144	0.14 317	0.16 316	0.17 194	0.25 385	0.16 335	0.24 377	0.14 277	0.12 295	0.12 224	0.14 353	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.05 144

PFNet	0.12 288	0.06 75	0.17 413	0.17 241	0.08 144	0.09 96	0.15 250	0.26 389	0.20 307	0.16 335	0.16 256	0.14 277	0.11 264	0.12 224	0.11 217	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

GES	0.14 347	0.08 272	0.16 383	0.15 85	0.10 373	0.13 284	0.13 125	0.28 429	0.25 385	0.16 335	0.23 365	0.18 353	0.13 333	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.09 426

test_xeample	0.15 390	0.06 75	0.13 263	0.14 41	0.08 144	0.21 467	0.20 463	0.28 429	0.20 307	0.16 335	0.29 457	0.19 367	0.16 401	0.15 320	0.26 525	0.09 398	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

GMStereo	0.13 313	0.14 492	0.14 298	0.18 323	0.09 265	0.15 343	0.16 316	0.20 265	0.24 364	0.16 335	0.17 277	0.10 189	0.10 234	0.16 355	0.13 316	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.06 236
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.15 85	0.08 144	0.13 284	0.16 316	0.24 355	0.24 364	0.16 335	0.28 445	0.22 406	0.14 357	0.15 320	0.13 316	0.11 468	0.06 340	0.09 398	0.12 513	0.08 358	0.07 318

BEATNet_4x	0.12 288	0.08 272	0.14 298	0.18 323	0.07 84	0.15 343	0.07 3	0.22 312	0.18 267	0.16 335	0.19 311	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.15 381	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.06 222	0.06 236

ITSA-stereo	0.15 390	0.10 407	0.14 298	0.19 381	0.08 144	0.12 234	0.14 178	0.30 455	0.49 546	0.17 350	0.19 311	0.22 406	0.15 375	0.17 387	0.16 397	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.08 358	0.08 382

test_sample6	0.14 347	0.08 272	0.13 263	0.16 165	0.08 144	0.17 393	0.19 440	0.25 371	0.17 237	0.17 350	0.27 431	0.19 367	0.14 357	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.08 382

test_sample5	0.14 347	0.08 272	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.18 412	0.18 401	0.25 371	0.17 237	0.17 350	0.27 431	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.08 382

DispNO	0.14 347	0.08 272	0.17 413	0.19 381	0.12 457	0.11 195	0.21 483	0.23 332	0.29 430	0.17 350	0.23 365	0.18 353	0.17 424	0.15 320	0.15 381	0.07 273	0.05 207	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.06 236

MyStereo05	0.13 313	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.18 401	0.27 410	0.35 481	0.17 350	0.14 227	0.15 306	0.11 264	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.06 222	0.06 236

MyStereo04	0.13 313	0.07 166	0.10 136	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.18 401	0.29 441	0.38 500	0.17 350	0.14 227	0.16 320	0.10 234	0.15 320	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.06 222	0.06 236

DualNet	0.14 347	0.08 272	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.18 412	0.18 401	0.25 371	0.17 237	0.17 350	0.27 431	0.18 353	0.14 357	0.16 355	0.13 316	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.08 382

1111x	0.15 390	0.08 272	0.12 217	0.18 323	0.07 84	0.18 412	0.25 532	0.31 465	0.24 364	0.17 350	0.24 377	0.26 454	0.15 375	0.13 273	0.23 490	0.07 273	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.07 295	0.06 236

CASS	0.13 313	0.12 451	0.11 180	0.23 514	0.09 265	0.15 343	0.17 353	0.18 226	0.19 284	0.17 350	0.18 302	0.15 306	0.15 375	0.14 298	0.14 353	0.09 398	0.06 340	0.10 445	0.08 375	0.09 421	0.07 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 313	0.08 272	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.18 412	0.29 563	0.23 332	0.16 214	0.17 350	0.20 323	0.16 320	0.10 234	0.12 224	0.13 316	0.06 126	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.05 144

BUS	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.22 490	0.10 373	0.19 435	0.14 178	0.34 505	0.19 284	0.17 350	0.22 356	0.16 320	0.13 333	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.07 295	0.07 318

BSDual-CNN	0.15 390	0.09 347	0.14 298	0.22 490	0.10 373	0.14 317	0.15 250	0.34 505	0.19 284	0.17 350	0.22 356	0.25 444	0.16 401	0.15 320	0.14 353	0.08 338	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.07 295	0.07 318

hknet	0.15 390	0.11 433	0.13 263	0.22 490	0.11 424	0.14 317	0.15 250	0.34 505	0.25 385	0.17 350	0.22 356	0.22 406	0.18 438	0.17 387	0.12 275	0.07 273	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.07 295	0.07 318

SA-5K	0.13 313	0.08 272	0.08 40	0.19 381	0.08 144	0.18 412	0.29 563	0.23 332	0.16 214	0.17 350	0.20 323	0.16 320	0.10 234	0.12 224	0.13 316	0.06 126	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.05 118	0.05 144

SA	0.12 288	0.09 347	0.08 40	0.18 323	0.08 144	0.12 234	0.24 516	0.23 332	0.18 267	0.17 350	0.27 431	0.14 277	0.11 264	0.11 133	0.11 217	0.05 34	0.05 207	0.09 398	0.08 375	0.05 118	0.04 49

psmg	0.14 347	0.09 347	0.14 298	0.17 241	0.10 373	0.15 343	0.17 353	0.29 441	0.19 284	0.17 350	0.21 345	0.25 444	0.16 401	0.15 320	0.14 353	0.08 338	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.06 236

DEmStereo	0.12 288	0.06 75	0.14 298	0.14 41	0.10 373	0.16 372	0.15 250	0.16 158	0.24 364	0.17 350	0.24 377	0.13 257	0.14 357	0.12 224	0.13 316	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

DRaft	0.12 288	0.06 75	0.11 180	0.14 41	0.09 265	0.14 317	0.17 353	0.21 288	0.30 439	0.17 350	0.28 445	0.10 189	0.15 375	0.10 81	0.12 275	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.05 144

222	0.16 413	0.07 166	0.14 298	0.14 41	0.08 144	0.24 496	0.18 401	0.30 455	0.20 307	0.17 350	0.28 445	0.17 340	0.16 401	0.15 320	0.40 578	0.10 439	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.08 382

delet	0.17 434	0.08 272	0.17 413	0.19 381	0.11 424	0.20 450	0.21 483	0.30 455	0.37 493	0.17 350	0.26 422	0.19 367	0.19 454	0.19 423	0.21 469	0.08 338	0.08 441	0.09 398	0.11 493	0.06 222	0.06 236

UPFNet	0.16 413	0.08 272	0.12 217	0.20 442	0.12 457	0.20 450	0.23 504	0.28 429	0.26 399	0.17 350	0.24 377	0.22 406	0.19 454	0.19 423	0.21 469	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.08 358	0.06 236

FENet	0.13 313	0.08 272	0.12 217	0.16 165	0.08 144	0.14 317	0.15 250	0.22 312	0.23 348	0.17 350	0.23 365	0.16 320	0.12 295	0.14 298	0.15 381	0.08 338	0.05 207	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.07 318

ACVNet	0.15 390	0.09 347	0.15 349	0.13 14	0.12 457	0.14 317	0.20 463	0.22 312	0.33 460	0.17 350	0.26 422	0.21 388	0.16 401	0.17 387	0.21 469	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.06 236

cf-r	0.13 313	0.07 166	0.12 217	0.16 165	0.08 144	0.14 317	0.19 440	0.20 265	0.25 385	0.17 350	0.25 405	0.21 388	0.16 401	0.14 298	0.14 353	0.10 439	0.05 207	0.06 124	0.08 375	0.06 222	0.06 236

GANet-RSSM	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.13 14	0.08 144	0.14 317	0.17 353	0.22 312	0.21 323	0.17 350	0.24 377	0.23 424	0.15 375	0.16 355	0.15 381	0.10 439	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

CFNet-ft	0.14 347	0.07 166	0.15 349	0.12 5	0.09 265	0.16 372	0.18 401	0.22 312	0.24 364	0.17 350	0.26 422	0.24 430	0.14 357	0.16 355	0.14 353	0.11 468	0.06 340	0.08 316	0.09 421	0.09 421	0.08 382

RASNet	0.14 347	0.07 166	0.14 298	0.16 165	0.08 144	0.18 412	0.14 178	0.29 441	0.20 307	0.17 350	0.25 405	0.21 388	0.18 438	0.20 448	0.19 443	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.08 375	0.06 222	0.06 236

CFNet_RVC	0.14 347	0.07 166	0.15 349	0.12 5	0.09 265	0.16 372	0.18 401	0.22 312	0.24 364	0.17 350	0.26 422	0.24 430	0.14 357	0.16 355	0.14 353	0.11 468	0.06 340	0.08 316	0.09 421	0.09 421	0.08 382

UCFNet_RVC	0.14 347	0.08 272	0.13 263	0.11 1	0.10 373	0.20 450	0.10 31	0.24 355	0.22 337	0.17 350	0.20 323	0.23 424	0.15 375	0.17 387	0.15 381	0.12 492	0.07 412	0.10 445	0.13 523	0.11 475	0.10 453

DN-CSS_ROB	0.13 313	0.13 480	0.16 383	0.18 323	0.10 373	0.16 372	0.08 7	0.22 312	0.18 267	0.17 350	0.22 356	0.13 257	0.13 333	0.12 224	0.13 316	0.05 34	0.05 207	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.06 236

z-ln-s-r	0.17 434	0.10 407	0.40 548	0.19 381	0.08 144	0.17 393	0.18 401	0.22 312	0.33 460	0.18 380	0.40 526	0.22 406	0.17 424	0.20 448	0.23 490	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.05 144

coex_refinement	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.17 241	0.10 373	0.15 343	0.15 250	0.26 389	0.29 430	0.18 380	0.20 323	0.22 406	0.17 424	0.16 355	0.18 430	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.09 421	0.08 382

DDVS	0.15 390	0.10 407	0.21 469	0.16 165	0.12 457	0.15 343	0.14 178	0.25 371	0.19 284	0.18 380	0.29 457	0.27 462	0.12 295	0.19 423	0.15 381	0.09 398	0.06 340	0.09 398	0.07 305	0.11 475	0.11 479

gwcnet-sp	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.09 265	0.16 372	0.17 353	0.24 355	0.24 364	0.18 380	0.24 377	0.15 306	0.16 401	0.15 320	0.15 381	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

scenet	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.09 265	0.16 372	0.17 353	0.24 355	0.24 364	0.18 380	0.24 377	0.15 306	0.16 401	0.15 320	0.15 381	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

ssnet	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.18 323	0.09 265	0.16 372	0.17 353	0.24 355	0.24 364	0.18 380	0.24 377	0.15 306	0.16 401	0.15 320	0.15 381	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

IER	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.17 241	0.09 265	0.14 317	0.16 316	0.25 371	0.26 399	0.18 380	0.25 405	0.17 340	0.20 466	0.16 355	0.14 353	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.08 358	0.07 318

test_5	0.14 347	0.12 451	0.08 40	0.20 442	0.10 373	0.14 317	0.29 563	0.21 288	0.24 364	0.18 380	0.28 445	0.11 214	0.15 375	0.12 224	0.13 316	0.06 126	0.05 207	0.07 226	0.08 375	0.08 358	0.07 318

NINENet	0.16 413	0.10 407	0.15 349	0.17 241	0.11 424	0.19 435	0.14 178	0.40 550	0.36 486	0.18 380	0.21 345	0.16 320	0.13 333	0.15 320	0.13 316	0.08 338	0.08 441	0.10 445	0.07 305	0.10 452	0.09 426

DAS	0.15 390	0.08 272	0.18 436	0.19 381	0.10 373	0.19 435	0.17 353	0.27 410	0.29 430	0.18 380	0.25 405	0.21 388	0.15 375	0.16 355	0.12 275	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.07 318

SepStereo	0.15 390	0.08 272	0.18 436	0.19 381	0.10 373	0.19 435	0.17 353	0.27 410	0.29 430	0.18 380	0.25 405	0.21 388	0.15 375	0.25 503	0.12 275	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.07 318

PSMNet-ADL	0.15 390	0.12 451	0.13 263	0.22 490	0.09 265	0.13 284	0.20 463	0.26 389	0.23 348	0.18 380	0.20 323	0.24 430	0.16 401	0.18 408	0.17 412	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.11 493	0.08 358	0.07 318

ICVP	0.15 390	0.09 347	0.12 217	0.22 490	0.09 265	0.17 393	0.21 483	0.25 371	0.23 348	0.18 380	0.30 464	0.26 454	0.18 438	0.17 387	0.14 353	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.07 295	0.07 318
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 413	0.08 272	0.15 349	0.18 323	0.10 373	0.22 476	0.18 401	0.24 355	0.21 323	0.18 380	0.24 377	0.29 480	0.18 438	0.19 423	0.22 478	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.09 421	0.07 295	0.06 236

GwcNet-RSSM	0.14 347	0.07 166	0.12 217	0.15 85	0.08 144	0.15 343	0.20 463	0.21 288	0.27 409	0.18 380	0.27 431	0.22 406	0.16 401	0.14 298	0.15 381	0.10 439	0.05 207	0.07 226	0.09 421	0.07 295	0.07 318

MLCV	0.12 288	0.07 166	0.16 383	0.18 323	0.06 16	0.15 343	0.17 353	0.19 254	0.21 323	0.18 380	0.25 405	0.17 340	0.13 333	0.14 298	0.13 316	0.05 34	0.04 24	0.05 34	0.04 46	0.05 118	0.04 49

MultiAttention	0.29 550	0.08 272	0.14 298	0.19 381	0.12 457	1.45 615	1.33 617	0.36 528	0.37 493	0.19 396	0.21 345	0.24 430	0.11 264	0.38 563	0.18 430	0.06 126	0.05 207	0.08 316	0.08 375	0.10 452	0.09 426

G2L-ROB	0.13 313	0.06 75	0.13 263	0.13 14	0.08 144	0.14 317	0.16 316	0.25 371	0.18 267	0.19 396	0.18 302	0.20 379	0.14 357	0.17 387	0.16 397	0.08 338	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.08 358	0.09 426

HI	0.11 219	0.06 75	0.11 180	0.13 14	0.09 265	0.09 96	0.14 178	0.21 288	0.10 47	0.19 396	0.17 277	0.14 277	0.09 198	0.16 355	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.08 375	0.07 295	0.06 236

CoSv	0.11 219	0.06 75	0.11 180	0.13 14	0.09 265	0.09 96	0.14 178	0.21 288	0.10 47	0.19 396	0.17 277	0.14 277	0.09 198	0.16 355	0.08 17	0.05 34	0.04 24	0.07 226	0.08 375	0.07 295	0.06 236

rvit_105_1	0.19 460	0.11 433	0.25 493	0.21 474	0.16 530	0.21 467	0.27 548	0.31 465	0.41 512	0.19 396	0.20 323	0.22 406	0.17 424	0.19 423	0.17 412	0.12 492	0.12 522	0.13 510	0.15 544	0.08 358	0.07 318

ACV-stereo	0.15 390	0.10 407	0.28 509	0.18 323	0.12 457	0.14 317	0.12 75	0.23 332	0.21 323	0.19 396	0.23 365	0.22 406	0.15 375	0.23 489	0.17 412	0.07 273	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.07 295	0.07 318

SMFormer	0.14 347	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.17 412	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.06 236

tta	0.14 347	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.17 412	0.08 338	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.06 222	0.06 236

qqq1	0.13 313	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.06 222	0.06 236

fff1	0.13 313	0.07 166	0.17 413	0.14 41	0.08 144	0.16 372	0.17 353	0.26 389	0.27 409	0.19 396	0.20 323	0.18 353	0.15 375	0.15 320	0.11 217	0.08 338	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.06 222	0.06 236

SDNR	0.19 460	0.08 272	0.19 448	0.16 165	0.12 457	0.77 600	0.14 178	0.25 371	0.32 453	0.19 396	0.24 377	0.19 367	0.13 333	0.19 423	0.15 381	0.16 551	0.18 561	0.14 522	0.11 493	0.08 358	0.11 479

ToySt	0.17 434	0.11 433	0.18 436	0.17 241	0.11 424	0.16 372	0.25 532	0.24 355	0.33 460	0.19 396	0.24 377	0.26 454	0.24 493	0.19 423	0.20 449	0.07 273	0.08 441	0.09 398	0.10 461	0.09 421	0.08 382

iRaft-Stereo_5w	0.12 288	0.09 347	0.12 217	0.19 381	0.08 144	0.09 96	0.12 75	0.21 288	0.21 323	0.19 396	0.14 227	0.11 214	0.09 198	0.20 448	0.16 397	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.05 118	0.06 236

AASNet	0.16 413	0.08 272	0.12 217	0.19 381	0.09 265	0.18 412	0.15 250	0.37 534	0.37 493	0.19 396	0.23 365	0.20 379	0.16 401	0.17 387	0.20 449	0.10 439	0.08 441	0.08 316	0.07 305	0.09 421	0.09 426

CrosDoStereo	0.12 288	0.06 75	0.12 217	0.14 41	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.22 337	0.19 396	0.24 377	0.15 306	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.05 144

DeepStereo_LL	0.12 288	0.06 75	0.12 217	0.14 41	0.08 144	0.12 234	0.15 250	0.17 194	0.22 337	0.19 396	0.24 377	0.15 306	0.11 264	0.11 133	0.12 275	0.06 126	0.04 24	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.05 144

pcwnet_v2	0.19 460	0.10 407	0.26 496	0.17 241	0.14 500	0.18 412	0.15 250	0.37 534	0.46 537	0.19 396	0.24 377	0.21 388	0.19 454	0.20 448	0.19 443	0.13 517	0.10 493	0.10 445	0.10 461	0.11 475	0.13 514

HCRNet	0.16 413	0.24 556	0.12 217	0.35 575	0.11 424	0.15 343	0.17 353	0.26 389	0.22 337	0.19 396	0.24 377	0.21 388	0.14 357	0.15 320	0.13 316	0.11 468	0.07 412	0.11 476	0.10 461	0.09 421	0.07 318

acv_ft	0.15 390	0.09 347	0.15 349	0.19 381	0.10 373	0.16 372	0.17 353	0.25 371	0.33 460	0.19 396	0.26 422	0.21 388	0.17 424	0.17 387	0.18 430	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.06 236

HSM-Net_RVC	0.14 347	0.08 272	0.11 180	0.15 85	0.08 144	0.15 343	0.15 250	0.27 410	0.29 430	0.19 396	0.21 345	0.29 480	0.14 357	0.17 387	0.13 316	0.06 126	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.06 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 390	0.10 407	0.17 413	0.17 241	0.08 144	0.18 412	0.09 18	0.28 429	0.25 385	0.19 396	0.24 377	0.24 430	0.17 424	0.17 387	0.14 353	0.08 338	0.06 340	0.09 398	0.10 461	0.07 295	0.06 236

DeepPruner_ROB	0.16 413	0.11 433	0.15 349	0.17 241	0.10 373	0.17 393	0.15 250	0.32 476	0.21 323	0.19 396	0.21 345	0.22 406	0.18 438	0.20 448	0.15 381	0.13 517	0.09 473	0.09 398	0.09 421	0.11 475	0.10 453

HSM	0.15 390	0.08 272	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.16 372	0.14 178	0.28 429	0.25 385	0.19 396	0.23 365	0.37 535	0.16 401	0.20 448	0.15 381	0.07 273	0.05 207	0.07 226	0.06 212	0.07 295	0.06 236

G2L-Stereo_test	0.14 347	0.07 166	0.11 180	0.13 14	0.08 144	0.12 234	0.16 316	0.30 455	0.28 423	0.20 419	0.23 365	0.20 379	0.16 401	0.17 387	0.18 430	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.05 132	0.07 295	0.06 236

DCVSM-stereo	0.14 347	0.09 347	0.16 383	0.16 165	0.10 373	0.15 343	0.09 18	0.19 254	0.23 348	0.20 419	0.23 365	0.26 454	0.15 375	0.18 408	0.14 353	0.09 398	0.07 412	0.09 398	0.08 375	0.10 452	0.12 492

rvit_stereo_0075_2	0.17 434	0.12 451	0.25 493	0.23 514	0.16 530	0.13 284	0.10 31	0.30 455	0.27 409	0.20 419	0.28 445	0.22 406	0.15 375	0.18 408	0.13 316	0.16 551	0.10 493	0.17 545	0.10 461	0.10 452	0.09 426

DualNet (step1)	0.16 413	0.12 451	0.20 460	0.12 5	0.14 500	0.17 393	0.13 125	0.27 410	0.23 348	0.20 419	0.20 323	0.24 430	0.19 454	0.16 355	0.16 397	0.15 535	0.06 340	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.12 492

test_sample9	0.18 448	0.12 451	0.20 460	0.12 5	0.14 500	0.17 393	0.13 125	0.27 410	0.23 348	0.20 419	0.20 323	0.24 430	0.19 454	0.19 423	0.17 412	0.15 535	0.30 586	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.12 492

test_sample7	0.15 390	0.10 407	0.16 383	0.14 41	0.11 424	0.16 372	0.16 316	0.27 410	0.23 348	0.20 419	0.20 323	0.24 430	0.19 454	0.16 355	0.16 397	0.12 492	0.06 340	0.10 445	0.09 421	0.10 452	0.10 453

CBFPSM	0.14 347	0.06 75	0.26 496	0.17 241	0.09 265	0.13 284	0.15 250	0.22 312	0.23 348	0.20 419	0.27 431	0.24 430	0.16 401	0.16 355	0.18 430	0.06 126	0.06 340	0.06 124	0.07 305	0.07 295	0.07 318

raft_robust	0.13 313	0.10 407	0.07 8	0.18 323	0.08 144	0.13 284	0.24 516	0.28 429	0.33 460	0.20 419	0.19 311	0.14 277	0.10 234	0.11 133	0.12 275	0.05 34	0.05 207	0.07 226	0.07 305	0.05 118	0.04 49

RAFT_CTSACE	0.12 288	0.09 347	0.10 136	0.22 490	0.08 144	0.12 234	0.24 516	0.18 226	0.16 214	0.20 419	0.27 431	0.13 257	0.07 127	0.13 273	0.09 62	0.05 34	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.04 21	0.04 49

UDGNet	0.14 347	0.13 480	0.16 383	0.17 241	0.10 373	0.12 234	0.16 316	0.21 288	0.27 409	0.20 419	0.20 323	0.16 320	0.13 333	0.16 355	0.13 316	0.10 439	0.06 340	0.09 398	0.07 305	0.06 222	0.07 318

GEStereo_RVC	0.17 434	0.12 451	0.15 349	0.22 490	0.11 424	0.19 435	0.17 353	0.32 476	0.48 539	0.20 419	0.25 405	0.17 340	0.13 333	0.21 465	0.16 397	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.09 421	0.08 382

GwcNet	0.20 472	0.13 480	0.19 448	0.18 323	0.12 457	0.24 496	0.19 440	0.35 521	0.43 525	0.20 419	0.32 476	0.33 517	0.20 466	0.22 478	0.24 503	0.11 468	0.09 473	0.09 398	0.09 421	0.09 421	0.10 453

AdaStereo	0.15 390	0.11 433	0.15 349	0.18 323	0.09 265	0.20 450	0.11 54	0.32 476	0.28 423	0.20 419	0.23 365	0.20 379	0.13 333	0.19 423	0.14 353	0.12 492	0.05 207	0.10 445	0.07 305	0.09 421	0.07 318
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NOSS_ROB	0.19 460	0.12 451	0.18 436	0.16 165	0.12 457	0.15 343	0.12 75	0.30 455	0.32 453	0.20 419	0.22 356	0.27 462	0.23 487	0.21 465	0.16 397	0.16 551	0.18 561	0.23 564	0.21 563	0.12 490	0.13 514

MSAF-DinoV2	0.22 493	0.11 433	0.23 484	0.17 241	0.10 373	0.27 527	0.16 316	0.37 534	0.55 559	0.21 433	0.27 431	0.47 569	0.27 516	0.35 550	0.39 575	0.09 398	0.06 340	0.07 226	0.09 421	0.12 490	0.10 453

ISRNet	0.18 448	0.08 272	0.19 448	0.19 381	0.13 480	0.15 343	0.12 75	0.30 455	0.32 453	0.21 433	0.25 405	0.27 462	0.17 424	0.17 387	0.20 449	0.20 565	0.08 441	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.17 558

UGAM	0.13 313	0.10 407	0.09 91	0.22 490	0.08 144	0.12 234	0.20 463	0.17 194	0.23 348	0.21 433	0.16 256	0.13 257	0.13 333	0.19 423	0.12 275	0.07 273	0.05 207	0.13 510	0.11 493	0.07 295	0.05 144

iinet-f	0.16 413	0.06 75	0.45 555	0.14 41	0.10 373	0.21 467	0.14 178	0.27 410	0.23 348	0.21 433	0.24 377	0.21 388	0.15 375	0.18 408	0.21 469	0.09 398	0.07 412	0.07 226	0.06 212	0.09 421	0.10 453

RAFT	0.13 313	0.09 347	0.11 180	0.18 323	0.08 144	0.15 343	0.24 516	0.20 265	0.19 284	0.21 433	0.21 345	0.17 340	0.12 295	0.16 355	0.09 62	0.06 126	0.07 412	0.10 445	0.09 421	0.05 118	0.05 144

psm_up	0.18 448	0.10 407	0.18 436	0.20 442	0.11 424	0.17 393	0.19 440	0.37 534	0.34 472	0.21 433	0.28 445	0.29 480	0.24 493	0.20 448	0.22 478	0.09 398	0.10 493	0.11 476	0.11 493	0.08 358	0.08 382

UNet	0.17 434	0.09 347	0.18 436	0.19 381	0.12 457	0.27 527	0.19 440	0.33 496	0.29 430	0.21 433	0.24 377	0.23 424	0.19 454	0.19 423	0.18 430	0.07 273	0.06 340	0.08 316	0.07 305	0.08 358	0.06 236

HGLStereo	0.17 434	0.08 272	0.19 448	0.17 241	0.12 457	0.18 412	0.18 401	0.31 465	0.32 453	0.21 433	0.32 476	0.25 444	0.18 438	0.19 423	0.20 449	0.09 398	0.09 473	0.07 226	0.07 305	0.09 421	0.10 453

DMCA-RVC	0.17 434	0.10 407	0.15 349	0.24 524	0.11 424	0.18 412	0.18 401	0.25 371	0.24 364	0.21 433	0.26 422	0.25 444	0.27 516	0.18 408	0.20 449	0.12 492	0.08 441	0.13 510	0.10 461	0.10 452	0.08 382

FADNet_RVC	0.16 413	0.14 492	0.40 548	0.20 442	0.11 424	0.13 284	0.13 125	0.26 389	0.22 337	0.21 433	0.23 365	0.20 379	0.17 424	0.14 298	0.16 397	0.08 338	0.08 441	0.12 495	0.09 421	0.11 475	0.10 453

STTStereo	0.18 448	0.12 451	0.27 504	0.20 442	0.11 424	0.16 372	0.21 483	0.29 441	0.23 348	0.21 433	0.30 464	0.29 480	0.18 438	0.20 448	0.19 443	0.12 492	0.11 506	0.11 476	0.14 527	0.09 421	0.08 382

RP	0.21 484	0.13 480	0.21 469	0.23 514	0.11 424	0.21 467	0.20 463	0.25 371	0.44 530	0.21 433	0.38 512	0.36 530	0.24 493	0.27 508	0.25 513	0.11 468	0.12 522	0.13 510	0.12 513	0.12 490	0.14 531

TDLM	0.17 434	0.12 451	0.13 263	0.24 524	0.10 373	0.18 412	0.18 401	0.36 528	0.30 439	0.21 433	0.28 445	0.28 472	0.18 438	0.23 489	0.18 430	0.11 468	0.07 412	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.08 382

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 434	0.10 407	0.22 475	0.20 442	0.10 373	0.15 343	0.18 401	0.31 465	0.25 385	0.21 433	0.30 464	0.25 444	0.17 424	0.21 465	0.20 449	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.07 295	0.08 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.14 347	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.08 144	0.16 372	0.12 75	0.25 371	0.35 481	0.21 433	0.29 457	0.24 430	0.13 333	0.14 298	0.14 353	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.04 46	0.09 421	0.08 382

pmcnn	0.15 390	0.07 166	0.19 448	0.15 85	0.07 84	0.20 450	0.15 250	0.24 355	0.26 399	0.21 433	0.34 492	0.28 472	0.18 438	0.18 408	0.17 412	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.07 295	0.06 236

DStereoSA	0.25 528	0.19 536	0.37 542	0.26 541	0.17 545	0.22 476	0.20 463	0.49 576	0.59 568	0.22 449	0.29 457	0.29 480	0.33 549	0.39 567	0.28 541	0.12 492	0.11 506	0.16 541	0.14 527	0.14 521	0.12 492

fast-acv-ft	0.18 448	0.11 433	0.19 448	0.19 381	0.12 457	0.24 496	0.21 483	0.25 371	0.34 472	0.22 449	0.34 492	0.27 462	0.20 466	0.21 465	0.23 490	0.09 398	0.09 473	0.08 316	0.10 461	0.08 358	0.07 318

ssnet_v2	0.17 434	0.10 407	0.17 413	0.17 241	0.11 424	0.21 467	0.21 483	0.33 496	0.25 385	0.22 449	0.22 356	0.27 462	0.18 438	0.22 478	0.20 449	0.11 468	0.09 473	0.09 398	0.09 421	0.08 358	0.08 382

HBP-ISP	0.18 448	0.13 480	0.16 383	0.15 85	0.11 424	0.08 59	0.13 125	0.28 429	0.29 430	0.22 449	0.33 488	0.21 388	0.25 502	0.23 489	0.17 412	0.14 531	0.16 554	0.21 559	0.17 555	0.10 452	0.08 382

ADLNet	0.16 413	0.08 272	0.15 349	0.16 165	0.10 373	0.16 372	0.17 353	0.32 476	0.27 409	0.22 449	0.27 431	0.24 430	0.16 401	0.18 408	0.21 469	0.10 439	0.06 340	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

MMNet	0.17 434	0.09 347	0.16 383	0.20 442	0.11 424	0.27 527	0.20 463	0.25 371	0.41 512	0.22 449	0.30 464	0.21 388	0.20 466	0.17 387	0.20 449	0.06 126	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.07 318

stereogan	0.22 493	0.11 433	0.21 469	0.20 442	0.12 457	0.31 543	0.19 440	0.35 521	0.44 530	0.22 449	0.39 520	0.35 528	0.27 516	0.33 541	0.22 478	0.10 439	0.12 522	0.10 445	0.10 461	0.14 521	0.13 514

Nwc_Net	0.23 509	0.16 510	0.21 469	0.25 536	0.14 500	0.24 496	0.26 541	0.37 534	0.38 500	0.22 449	0.41 537	0.30 490	0.28 527	0.28 520	0.25 513	0.11 468	0.10 493	0.17 545	0.20 561	0.10 452	0.10 453

PA-Net	0.23 509	0.18 532	0.33 529	0.28 557	0.22 564	0.21 467	0.38 585	0.29 441	0.39 503	0.22 449	0.32 476	0.25 444	0.26 508	0.20 448	0.25 513	0.09 398	0.23 580	0.15 534	0.22 566	0.09 421	0.13 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 448	0.10 407	0.14 298	0.21 474	0.10 373	0.18 412	0.17 353	0.34 505	0.33 460	0.22 449	0.31 472	0.28 472	0.18 438	0.23 489	0.17 412	0.12 492	0.08 441	0.12 495	0.11 493	0.09 421	0.07 318

AANet_RVC	0.16 413	0.10 407	0.10 136	0.18 323	0.09 265	0.18 412	0.19 440	0.26 389	0.31 446	0.22 449	0.35 497	0.21 388	0.21 470	0.22 478	0.16 397	0.06 126	0.05 207	0.06 124	0.06 212	0.07 295	0.06 236

DISCO	0.19 460	0.09 347	0.22 475	0.17 241	0.10 373	0.25 507	0.18 401	0.27 410	0.44 530	0.22 449	0.31 472	0.33 517	0.26 508	0.28 520	0.28 541	0.08 338	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.09 421	0.09 426

iResNet_ROB	0.14 347	0.07 166	0.13 263	0.14 41	0.07 84	0.18 412	0.14 178	0.26 389	0.31 446	0.22 449	0.25 405	0.23 424	0.15 375	0.15 320	0.13 316	0.07 273	0.05 207	0.05 34	0.04 46	0.08 358	0.08 382

TCMNet	0.19 460	0.12 451	0.19 448	0.20 442	0.18 552	0.20 450	0.24 516	0.27 410	0.36 486	0.23 462	0.26 422	0.25 444	0.19 454	0.19 423	0.23 490	0.13 517	0.11 506	0.11 476	0.12 513	0.13 508	0.12 492

GMStereo_Zeroshot	0.16 413	0.13 480	0.24 488	0.20 442	0.10 373	0.17 393	0.13 125	0.29 441	0.25 385	0.23 462	0.32 476	0.25 444	0.11 264	0.19 423	0.14 353	0.09 398	0.06 340	0.11 476	0.06 212	0.12 490	0.08 382

Anonymous_2	0.22 493	0.17 521	0.28 509	0.15 85	0.16 530	0.32 544	0.22 493	0.22 312	0.17 237	0.23 462	0.24 377	0.26 454	0.27 516	0.27 508	0.23 490	0.22 574	0.25 582	0.17 545	0.17 555	0.17 553	0.17 558

dd	0.15 390	0.16 510	0.16 383	0.19 381	0.09 265	0.15 343	0.18 401	0.21 288	0.25 385	0.23 462	0.20 323	0.21 388	0.09 198	0.21 465	0.16 397	0.10 439	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.08 358	0.06 236

UDG	0.21 484	0.17 521	0.19 448	0.23 514	0.15 519	0.30 541	0.20 463	0.33 496	0.35 481	0.23 462	0.28 445	0.31 503	0.27 516	0.20 448	0.22 478	0.15 535	0.12 522	0.13 510	0.09 421	0.14 521	0.14 531

SACVNet	0.18 448	0.12 451	0.14 298	0.17 241	0.13 480	0.22 476	0.18 401	0.31 465	0.30 439	0.23 462	0.31 472	0.30 490	0.22 479	0.22 478	0.17 412	0.11 468	0.08 441	0.10 445	0.10 461	0.12 490	0.14 531

DSFCA	0.16 413	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.10 373	0.20 450	0.19 440	0.28 429	0.31 446	0.23 462	0.24 377	0.22 406	0.15 375	0.19 423	0.20 449	0.10 439	0.07 412	0.09 398	0.09 421	0.08 358	0.08 382

FADNet	0.21 484	0.22 551	0.36 538	0.18 323	0.17 545	0.24 496	0.13 125	0.31 465	0.31 446	0.23 462	0.25 405	0.27 462	0.21 470	0.19 423	0.15 381	0.13 517	0.15 551	0.12 495	0.15 544	0.16 545	0.18 561

S-Stereo	0.20 472	0.12 451	0.25 493	0.21 474	0.13 480	0.20 450	0.18 401	0.32 476	0.43 525	0.23 462	0.36 500	0.28 472	0.30 539	0.19 423	0.22 478	0.09 398	0.12 522	0.10 445	0.10 461	0.13 508	0.13 514

SQANet	0.23 509	0.23 553	0.30 520	0.30 567	0.19 555	0.27 527	0.13 125	0.29 441	0.33 460	0.24 471	0.37 506	0.31 503	0.22 479	0.27 508	0.23 490	0.15 535	0.10 493	0.21 559	0.16 548	0.21 562	0.15 538

WZ-Net	0.28 546	0.17 521	0.78 596	0.22 490	0.16 530	0.34 553	0.29 563	0.39 546	0.57 564	0.24 471	0.55 565	0.37 535	0.24 493	0.33 541	0.35 566	0.09 398	0.08 441	0.09 398	0.10 461	0.14 521	0.16 549

LMCR-Stereo	0.15 390	0.08 272	0.13 263	0.21 474	0.09 265	0.17 393	0.20 463	0.27 410	0.19 284	0.24 471	0.24 377	0.23 424	0.17 424	0.20 448	0.17 412	0.07 273	0.06 340	0.08 316	0.06 212	0.10 452	0.08 382

DGSMNet	0.24 516	0.19 536	0.33 529	0.21 474	0.24 569	0.24 496	0.20 463	0.35 521	0.41 512	0.24 471	0.32 476	0.38 539	0.21 470	0.29 527	0.23 490	0.12 492	0.11 506	0.14 522	0.16 548	0.23 566	0.23 572

hitnet-ft	0.18 448	0.09 347	0.17 413	0.14 41	0.09 265	0.26 517	0.20 463	0.25 371	0.26 399	0.24 471	0.32 476	0.31 503	0.22 479	0.24 498	0.21 469	0.12 492	0.07 412	0.10 445	0.08 375	0.12 490	0.11 479

FADNet-RVC-Resample	0.16 413	0.11 433	0.31 522	0.22 490	0.11 424	0.19 435	0.14 178	0.25 371	0.24 364	0.24 471	0.27 431	0.20 379	0.15 375	0.16 355	0.15 381	0.07 273	0.08 441	0.12 495	0.10 461	0.09 421	0.10 453

NCC-stereo	0.24 516	0.15 502	0.31 522	0.26 541	0.16 530	0.20 450	0.30 570	0.40 550	0.40 509	0.24 471	0.38 512	0.33 517	0.28 527	0.36 556	0.27 533	0.12 492	0.11 506	0.15 534	0.22 566	0.13 508	0.13 514

Abc-Net	0.24 516	0.15 502	0.31 522	0.26 541	0.16 530	0.20 450	0.30 570	0.40 550	0.40 509	0.24 471	0.38 512	0.33 517	0.28 527	0.36 556	0.27 533	0.12 492	0.11 506	0.15 534	0.22 566	0.13 508	0.13 514
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 516	0.11 433	0.47 560	0.22 490	0.12 457	0.34 553	0.29 563	0.29 441	0.56 562	0.24 471	0.46 551	0.30 490	0.30 539	0.29 527	0.29 545	0.08 338	0.07 412	0.09 398	0.09 421	0.10 452	0.10 453

RYNet	0.22 493	0.12 451	0.22 475	0.19 381	0.17 545	0.46 571	0.26 541	0.38 542	0.48 539	0.24 471	0.28 445	0.34 524	0.23 487	0.20 448	0.30 551	0.10 439	0.06 340	0.09 398	0.09 421	0.13 508	0.15 538

DRN-Test	0.19 460	0.11 433	0.20 460	0.22 490	0.10 373	0.22 476	0.22 493	0.39 546	0.37 493	0.24 471	0.32 476	0.26 454	0.21 470	0.22 478	0.24 503	0.11 468	0.07 412	0.11 476	0.10 461	0.09 421	0.07 318

StereoDRNet	0.18 448	0.11 433	0.17 413	0.22 490	0.11 424	0.21 467	0.22 493	0.37 534	0.33 460	0.24 471	0.28 445	0.30 490	0.19 454	0.20 448	0.20 449	0.09 398	0.08 441	0.11 476	0.09 421	0.09 421	0.07 318

SGM-Forest	0.20 472	0.14 492	0.18 436	0.19 381	0.13 480	0.20 450	0.22 493	0.33 496	0.30 439	0.24 471	0.29 457	0.28 472	0.19 454	0.23 489	0.17 412	0.15 535	0.16 554	0.15 534	0.14 527	0.12 490	0.12 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FSD	0.25 528	0.27 565	0.26 496	0.24 524	0.22 564	0.25 507	0.25 532	0.27 410	0.26 399	0.25 484	0.26 422	0.25 444	0.27 516	0.27 508	0.24 503	0.21 569	0.20 567	0.27 570	0.26 573	0.25 574	0.24 573

w-ln-seven-2	0.20 472	0.14 492	0.37 542	0.22 490	0.12 457	0.20 450	0.21 483	0.28 429	0.37 493	0.25 484	0.37 506	0.27 462	0.22 479	0.21 465	0.23 490	0.08 338	0.08 441	0.09 398	0.09 421	0.10 452	0.09 426

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 448	0.09 347	0.29 517	0.15 85	0.10 373	0.22 476	0.20 463	0.26 389	0.39 503	0.25 484	0.42 543	0.24 430	0.15 375	0.20 448	0.19 443	0.07 273	0.05 207	0.06 124	0.05 132	0.10 452	0.09 426

CSP-Net	0.16 413	0.09 347	0.14 298	0.16 165	0.09 265	0.19 435	0.17 353	0.25 371	0.32 453	0.25 484	0.30 464	0.24 430	0.15 375	0.21 465	0.18 430	0.09 398	0.06 340	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.07 318

FINET	0.21 484	0.18 532	0.26 496	0.18 323	0.16 530	0.23 491	0.23 504	0.32 476	0.48 539	0.25 484	0.32 476	0.22 406	0.22 479	0.22 478	0.17 412	0.18 558	0.16 554	0.11 476	0.10 461	0.15 537	0.13 514

AF-Net	0.22 493	0.17 521	0.17 413	0.26 541	0.13 480	0.25 507	0.24 516	0.32 476	0.50 549	0.25 484	0.33 488	0.38 539	0.26 508	0.28 520	0.25 513	0.11 468	0.10 493	0.16 541	0.11 493	0.11 475	0.10 453

FADNet-RVC	0.20 472	0.20 541	0.38 544	0.21 474	0.16 530	0.20 450	0.15 250	0.26 389	0.26 399	0.26 490	0.32 476	0.26 454	0.21 470	0.22 478	0.19 443	0.12 492	0.13 536	0.12 495	0.14 527	0.13 508	0.18 561

SuperB	0.20 472	0.10 407	0.56 571	0.16 165	0.09 265	0.18 412	0.18 401	0.24 355	0.50 549	0.26 490	0.39 520	0.17 340	0.21 470	0.22 478	0.21 469	0.08 338	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.12 490	0.10 453

ADCRef	0.19 460	0.12 451	0.41 551	0.20 442	0.12 457	0.22 476	0.18 401	0.32 476	0.36 486	0.26 490	0.32 476	0.17 340	0.23 487	0.24 498	0.24 503	0.07 273	0.06 340	0.09 398	0.09 421	0.08 358	0.08 382

DeepPrunerF	0.24 516	0.17 521	0.42 553	0.26 541	0.16 530	0.22 476	0.28 554	0.37 534	0.50 549	0.26 490	0.29 457	0.24 430	0.28 527	0.21 465	0.22 478	0.15 535	0.11 506	0.20 558	0.18 559	0.12 490	0.13 514

ADCP+	0.20 472	0.10 407	0.33 529	0.20 442	0.12 457	0.22 476	0.26 541	0.31 465	0.34 472	0.26 490	0.37 506	0.22 406	0.22 479	0.27 508	0.27 533	0.09 398	0.06 340	0.08 316	0.08 375	0.09 421	0.10 453

StereoDRNet-Refined	0.17 434	0.12 451	0.15 349	0.20 442	0.09 265	0.18 412	0.18 401	0.26 389	0.23 348	0.26 490	0.40 526	0.22 406	0.17 424	0.21 465	0.20 449	0.08 338	0.05 207	0.09 398	0.10 461	0.07 295	0.07 318
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	0.24 516	0.14 492	0.45 555	0.19 381	0.13 480	0.28 534	0.25 532	0.34 505	0.62 575	0.27 496	0.56 570	0.29 480	0.24 493	0.32 538	0.25 513	0.08 338	0.08 441	0.08 316	0.08 375	0.10 452	0.10 453

YMNet	0.20 472	0.12 451	0.19 448	0.20 442	0.14 500	0.26 517	0.23 504	0.32 476	0.34 472	0.27 496	0.34 492	0.30 490	0.18 438	0.18 408	0.22 478	0.10 439	0.13 536	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

YMNet_1	0.20 472	0.12 451	0.19 448	0.20 442	0.14 500	0.26 517	0.23 504	0.32 476	0.34 472	0.27 496	0.34 492	0.30 490	0.18 438	0.18 408	0.22 478	0.10 439	0.13 536	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

test_sample8	0.19 460	0.12 451	0.20 460	0.12 5	0.14 500	0.17 393	0.13 125	0.31 465	0.21 323	0.27 496	0.22 356	0.36 530	0.25 502	0.19 423	0.17 412	0.15 535	0.30 586	0.14 522	0.14 527	0.14 521	0.12 492

GASNet	0.22 493	0.23 553	0.33 529	0.26 541	0.17 545	0.26 517	0.16 316	0.44 567	0.42 520	0.27 496	0.24 377	0.30 490	0.15 375	0.27 508	0.18 430	0.12 492	0.08 441	0.12 495	0.11 493	0.16 545	0.07 318

AACVNet	0.16 413	0.08 272	0.14 298	0.15 85	0.10 373	0.18 412	0.15 250	0.23 332	0.24 364	0.27 496	0.27 431	0.28 472	0.17 424	0.19 423	0.16 397	0.09 398	0.07 412	0.09 398	0.07 305	0.10 452	0.09 426

APVNet	0.22 493	0.12 451	0.19 448	0.18 323	0.14 500	0.32 544	0.31 576	0.39 546	0.32 453	0.27 496	0.40 526	0.30 490	0.29 535	0.26 505	0.25 513	0.11 468	0.12 522	0.11 476	0.14 527	0.12 490	0.12 492

FAT-Stereo	0.20 472	0.12 451	0.22 475	0.21 474	0.12 457	0.17 393	0.18 401	0.34 505	0.39 503	0.27 496	0.37 506	0.34 524	0.32 548	0.21 465	0.20 449	0.09 398	0.11 506	0.10 445	0.09 421	0.11 475	0.14 531

RGC	0.25 528	0.20 541	0.29 517	0.28 557	0.16 530	0.22 476	0.23 504	0.32 476	0.44 530	0.27 496	0.40 526	0.38 539	0.27 516	0.36 556	0.22 478	0.11 468	0.13 536	0.17 545	0.17 555	0.14 521	0.16 549

RTSC	0.23 509	0.12 451	0.28 509	0.21 474	0.13 480	0.28 534	0.16 316	0.35 521	0.66 583	0.27 496	0.33 488	0.30 490	0.21 470	0.31 531	0.29 545	0.10 439	0.08 441	0.09 398	0.10 461	0.13 508	0.13 514

PS-NSSS	0.20 472	0.21 547	0.23 484	0.20 442	0.10 373	0.19 435	0.17 353	0.36 528	0.25 385	0.27 496	0.33 488	0.27 462	0.24 493	0.20 448	0.20 449	0.15 535	0.12 522	0.17 545	0.14 527	0.10 452	0.08 382

CBMV_ROB	0.19 460	0.13 480	0.17 413	0.16 165	0.11 424	0.15 343	0.13 125	0.26 389	0.28 423	0.27 496	0.30 464	0.27 462	0.24 493	0.23 489	0.16 397	0.15 535	0.17 559	0.22 563	0.20 561	0.10 452	0.11 479

DLCB_ROB	0.18 448	0.10 407	0.15 349	0.23 514	0.11 424	0.24 496	0.18 401	0.29 441	0.28 423	0.27 496	0.28 445	0.28 472	0.24 493	0.19 423	0.20 449	0.08 338	0.08 441	0.09 398	0.09 421	0.07 295	0.07 318

DispFullNet	0.27 541	0.21 547	0.65 580	0.28 557	0.16 530	0.26 517	0.17 353	0.33 496	0.58 567	0.27 496	0.38 512	0.43 558	0.23 487	0.38 563	0.23 490	0.12 492	0.06 340	0.19 556	0.11 493	0.21 562	0.15 538

PSMNet_ROB	0.21 484	0.11 433	0.15 349	0.27 554	0.15 519	0.24 496	0.35 580	0.43 565	0.37 493	0.27 496	0.32 476	0.32 513	0.22 479	0.21 465	0.26 525	0.12 492	0.08 441	0.13 510	0.11 493	0.09 421	0.09 426

DStereoFS	0.27 541	0.22 551	0.31 522	0.22 490	0.15 519	0.22 476	0.20 463	0.50 580	0.48 539	0.28 511	0.44 548	0.33 517	0.34 554	0.52 584	0.29 545	0.12 492	0.11 506	0.15 534	0.13 523	0.16 545	0.16 549

zh-sn7	0.25 528	0.17 521	0.50 562	0.24 524	0.13 480	0.25 507	0.24 516	0.34 505	0.48 539	0.28 511	0.54 563	0.28 472	0.31 543	0.36 556	0.32 559	0.10 439	0.10 493	0.11 476	0.10 461	0.12 490	0.12 492

GCST	0.37 567	0.42 586	0.26 496	1.02 610	0.39 585	0.18 412	0.08 7	0.20 265	0.17 237	0.28 511	0.25 405	0.15 306	0.12 295	0.16 355	0.14 353	0.64 605	0.43 594	0.75 601	0.65 605	0.63 598	0.46 597

Wz-Net-MNSev	0.22 493	0.13 480	0.31 522	0.20 442	0.14 500	0.36 562	0.24 516	0.33 496	0.44 530	0.28 511	0.40 526	0.38 539	0.19 454	0.24 498	0.25 513	0.09 398	0.07 412	0.09 398	0.09 421	0.12 490	0.10 453

CRFU-Net	0.16 413	0.08 272	0.14 298	0.17 241	0.09 265	0.19 435	0.14 178	0.26 389	0.20 307	0.28 511	0.27 431	0.29 480	0.17 424	0.19 423	0.17 412	0.09 398	0.09 473	0.07 226	0.07 305	0.08 358	0.08 382

Syn2CoEx	0.21 484	0.16 510	0.27 504	0.29 565	0.14 500	0.26 517	0.20 463	0.33 496	0.31 446	0.28 511	0.36 500	0.27 462	0.25 502	0.19 423	0.24 503	0.16 551	0.12 522	0.14 522	0.11 493	0.09 421	0.08 382

DANet	0.21 484	0.15 502	0.28 509	0.25 536	0.13 480	0.22 476	0.19 440	0.27 410	0.27 409	0.28 511	0.32 476	0.35 528	0.31 543	0.31 531	0.23 490	0.11 468	0.09 473	0.11 476	0.10 461	0.13 508	0.11 479
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 509	0.17 521	0.22 475	0.25 536	0.13 480	0.26 517	0.29 563	0.31 465	0.36 486	0.28 511	0.36 500	0.45 562	0.26 508	0.27 508	0.26 525	0.11 468	0.08 441	0.12 495	0.09 421	0.14 521	0.13 514

PDISCO_ROB	0.27 541	0.16 510	0.26 496	0.28 557	0.20 558	0.32 544	0.26 541	0.44 567	0.57 564	0.28 511	0.40 526	0.45 562	0.29 535	0.33 541	0.34 565	0.12 492	0.09 473	0.17 545	0.16 548	0.17 553	0.13 514

DStereoO	0.24 516	0.18 532	0.18 436	0.20 442	0.14 500	0.21 467	0.19 440	0.32 476	0.41 512	0.29 520	0.21 345	0.32 513	0.27 516	0.41 575	0.27 533	0.46 594	0.12 522	0.31 581	0.11 493	0.15 537	0.12 492

w-ln-seven	0.24 516	0.14 492	0.55 568	0.19 381	0.14 500	0.26 517	0.22 493	0.35 521	0.60 572	0.29 520	0.39 520	0.30 490	0.22 479	0.21 465	0.26 525	0.09 398	0.09 473	0.11 476	0.10 461	0.11 475	0.10 453

DPSNet	0.28 546	0.16 510	0.31 522	0.18 323	0.13 480	0.54 579	0.42 589	0.51 582	0.67 584	0.29 520	0.38 512	0.38 539	0.29 535	0.31 531	0.23 490	0.11 468	0.10 493	0.11 476	0.08 375	0.20 561	0.16 549

PWCDC_ROB	0.20 472	0.13 480	0.22 475	0.24 524	0.11 424	0.19 435	0.15 250	0.33 496	0.54 558	0.29 520	0.50 559	0.21 388	0.15 375	0.27 508	0.20 449	0.11 468	0.09 473	0.10 445	0.08 375	0.11 475	0.09 426

CBMV	0.19 460	0.14 492	0.17 413	0.18 323	0.10 373	0.20 450	0.11 54	0.29 441	0.30 439	0.29 520	0.30 464	0.30 490	0.23 487	0.27 508	0.19 443	0.13 517	0.15 551	0.17 545	0.16 548	0.10 452	0.10 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 528	0.17 521	0.44 554	0.25 536	0.14 500	0.26 517	0.23 504	0.38 542	0.56 562	0.30 525	0.55 565	0.39 547	0.26 508	0.23 489	0.30 551	0.10 439	0.09 473	0.09 398	0.10 461	0.11 475	0.11 479

Wz-Net-LNSev	0.22 493	0.16 510	0.38 544	0.21 474	0.13 480	0.25 507	0.23 504	0.32 476	0.43 525	0.30 525	0.41 537	0.31 503	0.18 438	0.22 478	0.25 513	0.10 439	0.09 473	0.08 316	0.08 375	0.12 490	0.11 479

dad	0.17 434	0.20 541	0.20 460	0.16 165	0.11 424	0.20 450	0.18 401	0.21 288	0.28 423	0.30 525	0.24 377	0.29 480	0.13 333	0.19 423	0.16 397	0.18 558	0.09 473	0.11 476	0.09 421	0.11 475	0.07 318

ADCPNet	0.25 528	0.16 510	0.61 577	0.21 474	0.15 519	0.35 561	0.25 532	0.32 476	0.35 481	0.30 525	0.40 526	0.36 530	0.28 527	0.28 520	0.32 559	0.12 492	0.10 493	0.11 476	0.12 513	0.14 521	0.13 514

XPNet_ROB	0.22 493	0.11 433	0.19 448	0.22 490	0.13 480	0.22 476	0.19 440	0.34 505	0.40 509	0.30 525	0.39 520	0.39 547	0.26 508	0.26 505	0.28 541	0.15 535	0.10 493	0.10 445	0.10 461	0.13 508	0.12 492

PWC_ROB	0.21 484	0.16 510	0.26 496	0.18 323	0.11 424	0.22 476	0.13 125	0.32 476	0.49 546	0.30 525	0.40 526	0.32 513	0.24 493	0.31 531	0.22 478	0.10 439	0.07 412	0.11 476	0.08 375	0.11 475	0.10 453

DDUNet	0.22 493	0.17 521	0.21 469	0.22 490	0.15 519	0.25 507	0.24 516	0.29 441	0.30 439	0.31 531	0.36 500	0.33 517	0.25 502	0.24 498	0.20 449	0.18 558	0.13 536	0.17 545	0.11 493	0.16 545	0.16 549

XQC	0.28 546	0.23 553	0.51 563	0.28 557	0.19 555	0.34 553	0.27 548	0.36 528	0.57 564	0.31 531	0.30 464	0.37 535	0.30 539	0.38 563	0.38 573	0.13 517	0.09 473	0.15 534	0.12 513	0.17 553	0.18 561

AnyNet_C32	0.26 539	0.16 510	0.36 538	0.20 442	0.16 530	0.25 507	0.30 570	0.32 476	0.44 530	0.31 531	0.49 555	0.30 490	0.33 549	0.40 572	0.33 563	0.12 492	0.12 522	0.12 495	0.14 527	0.14 521	0.15 538

GANet	0.21 484	0.12 451	0.21 469	0.24 524	0.13 480	0.22 476	0.22 493	0.41 556	0.26 399	0.31 531	0.42 543	0.37 535	0.28 527	0.23 489	0.22 478	0.10 439	0.12 522	0.10 445	0.09 421	0.10 452	0.08 382

NCCL2	0.23 509	0.15 502	0.17 413	0.34 573	0.18 552	0.24 496	0.23 504	0.34 505	0.28 423	0.31 531	0.38 512	0.38 539	0.28 527	0.23 489	0.24 503	0.15 535	0.12 522	0.18 554	0.21 563	0.13 508	0.13 514

NaN_ROB	0.22 493	0.19 536	0.24 488	0.25 536	0.13 480	0.29 538	0.26 541	0.33 496	0.41 512	0.31 531	0.31 472	0.32 513	0.23 487	0.30 530	0.21 469	0.11 468	0.17 559	0.10 445	0.10 461	0.08 358	0.09 426

Consistency-Raft	0.44 576	0.40 584	0.45 555	0.37 579	0.43 589	0.46 571	0.41 586	0.57 590	0.55 559	0.32 537	0.73 586	0.33 517	0.48 580	0.42 576	0.49 589	0.39 588	0.35 591	0.45 588	0.51 598	0.42 589	0.29 583

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 493	0.21 547	0.24 488	0.26 541	0.11 424	0.23 491	0.14 178	0.39 546	0.24 364	0.32 537	0.36 500	0.30 490	0.21 470	0.19 423	0.21 469	0.17 556	0.14 545	0.21 559	0.16 548	0.12 490	0.12 492

edge stereo	0.22 493	0.13 480	0.20 460	0.21 474	0.13 480	0.23 491	0.16 316	0.32 476	0.42 520	0.32 537	0.40 526	0.38 539	0.35 557	0.25 503	0.24 503	0.13 517	0.11 506	0.14 522	0.11 493	0.12 490	0.13 514

SHD	0.26 539	0.15 502	0.30 520	0.24 524	0.18 552	0.22 476	0.15 250	0.38 542	0.71 587	0.32 537	0.41 537	0.36 530	0.28 527	0.32 538	0.29 545	0.12 492	0.11 506	0.14 522	0.13 523	0.16 545	0.20 567

PSMNet-RUCA	0.27 541	0.33 577	0.41 551	0.36 577	0.32 584	0.18 412	0.19 440	0.42 561	0.30 439	0.33 541	0.41 537	0.39 547	0.25 502	0.31 531	0.20 449	0.18 558	0.10 493	0.25 566	0.15 544	0.21 562	0.16 549

LALA_ROB	0.25 528	0.16 510	0.22 475	0.26 541	0.17 545	0.27 527	0.27 548	0.42 561	0.37 493	0.33 541	0.38 512	0.51 573	0.26 508	0.28 520	0.27 533	0.16 551	0.09 473	0.12 495	0.11 493	0.13 508	0.12 492

Wz-Net-TNSev	0.29 550	0.20 541	0.65 580	0.19 381	0.15 519	0.38 566	0.27 548	0.35 521	0.55 559	0.34 543	0.42 543	0.45 562	0.38 562	0.32 538	0.30 551	0.12 492	0.13 536	0.10 445	0.12 513	0.15 537	0.14 531

zh-mn7	0.25 528	0.14 492	0.56 571	0.19 381	0.14 500	0.24 496	0.22 493	0.34 505	0.62 575	0.35 544	0.65 578	0.31 503	0.25 502	0.31 531	0.25 513	0.09 398	0.08 441	0.09 398	0.09 421	0.09 421	0.11 479

GANetREF_RVC	0.31 557	0.34 579	0.27 504	0.35 575	0.16 530	0.32 544	0.41 586	0.48 574	0.51 556	0.35 544	0.35 497	0.34 524	0.33 549	0.39 567	0.32 559	0.27 582	0.20 567	0.29 578	0.15 544	0.18 557	0.17 558
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
PASM	0.32 559	0.24 556	0.48 561	0.28 557	0.27 577	0.29 538	0.30 570	0.34 505	0.49 546	0.35 544	0.39 520	0.46 566	0.34 554	0.34 544	0.35 566	0.23 578	0.25 582	0.26 567	0.28 579	0.23 566	0.21 569

ccnet	0.29 550	0.28 570	0.23 484	0.20 442	0.28 578	0.41 570	0.21 483	0.45 570	0.33 460	0.36 547	0.46 551	0.36 530	0.30 539	0.39 567	0.42 582	0.23 578	0.14 545	0.21 559	0.17 555	0.23 566	0.18 561

G-Net	0.24 516	0.16 510	0.36 538	0.22 490	0.16 530	0.51 577	0.23 504	0.29 441	0.34 472	0.36 547	0.38 512	0.31 503	0.29 535	0.27 508	0.26 525	0.11 468	0.09 473	0.12 495	0.09 421	0.16 545	0.13 514

SAMSARA	0.40 571	0.28 570	0.33 529	0.55 591	0.39 585	0.82 601	1.23 616	0.47 573	0.51 556	0.36 547	0.35 497	0.55 579	0.39 564	0.38 563	0.39 575	0.15 535	0.20 567	0.15 534	0.14 527	0.23 566	0.20 567

ADCMid	0.25 528	0.15 502	0.40 548	0.20 442	0.14 500	0.25 507	0.26 541	0.34 505	0.38 500	0.36 547	0.44 548	0.34 524	0.40 567	0.35 550	0.33 563	0.10 439	0.09 473	0.11 476	0.11 493	0.13 508	0.12 492

STTRV1_RVC	0.25 528	0.26 562	0.39 546	0.19 381	0.26 576	0.30 541	0.24 516	0.34 505	0.35 481	0.36 547	0.34 492	0.31 503	0.31 543	0.28 520	0.25 513	0.17 556	0.10 493	0.16 541	0.14 527	0.17 553	0.12 492

SANet	0.24 516	0.14 492	0.28 509	0.21 474	0.11 424	0.27 527	0.24 516	0.38 542	0.64 579	0.36 547	0.40 526	0.43 558	0.26 508	0.27 508	0.24 503	0.12 492	0.09 473	0.10 445	0.09 421	0.13 508	0.11 479

CSAN	0.29 550	0.24 556	0.27 504	0.34 573	0.19 555	0.33 550	0.42 589	0.37 534	0.50 549	0.38 553	0.40 526	0.44 560	0.33 549	0.28 520	0.30 551	0.20 565	0.16 554	0.19 556	0.19 560	0.14 521	0.15 538

WCMA_ROB	0.24 516	0.11 433	0.22 475	0.17 241	0.14 500	0.32 544	0.15 250	0.32 476	0.32 453	0.38 553	0.53 561	0.40 551	0.34 554	0.34 544	0.25 513	0.11 468	0.12 522	0.12 495	0.10 461	0.14 521	0.14 531

AnyNet_C01	0.36 566	0.25 561	1.37 608	0.22 490	0.17 545	0.48 575	0.27 548	0.35 521	0.39 503	0.39 555	0.74 588	0.46 566	0.38 562	0.45 577	0.47 587	0.13 517	0.13 536	0.13 510	0.14 527	0.14 521	0.15 538

CC-Net-ROB	0.28 546	0.31 575	0.36 538	0.29 565	0.15 519	0.25 507	0.19 440	0.45 570	0.33 460	0.39 555	0.37 506	0.39 547	0.31 543	0.27 508	0.26 525	0.24 580	0.19 564	0.30 580	0.23 570	0.18 557	0.15 538

MDST_ROB	0.22 493	0.10 407	0.17 413	0.18 323	0.11 424	0.37 563	0.19 440	0.43 565	0.41 512	0.39 555	0.39 520	0.29 480	0.21 470	0.26 505	0.18 430	0.11 468	0.10 493	0.14 522	0.11 493	0.10 452	0.08 382

otaku	0.39 568	0.37 582	0.52 564	0.44 584	0.28 578	0.58 581	0.24 516	0.41 556	0.62 575	0.40 558	0.49 555	0.46 566	0.33 549	0.40 572	0.32 559	0.30 583	0.30 586	0.39 585	0.33 585	0.29 581	0.28 582

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 556	0.24 556	0.29 517	0.36 577	0.16 530	0.34 553	0.30 570	0.32 476	0.42 520	0.40 558	0.46 551	0.38 539	0.31 543	0.34 544	0.28 541	0.19 563	0.20 567	0.26 567	0.29 580	0.18 557	0.19 566

ADCS	0.29 550	0.18 532	0.45 555	0.21 474	0.17 545	0.28 534	0.23 504	0.41 556	0.63 578	0.40 558	0.49 555	0.40 551	0.36 559	0.39 567	0.40 578	0.13 517	0.12 522	0.13 510	0.14 527	0.16 545	0.16 549

MSMD_ROB	0.31 557	0.26 562	0.26 496	0.24 524	0.21 562	0.34 553	0.25 532	0.34 505	0.39 503	0.40 558	0.69 582	0.45 562	0.40 567	0.34 544	0.27 533	0.20 565	0.19 564	0.26 567	0.25 572	0.23 566	0.22 571

Ntro	0.40 571	0.40 584	0.53 565	0.46 588	0.30 582	0.65 587	0.24 516	0.46 572	0.68 585	0.41 562	0.49 555	0.48 571	0.42 575	0.39 567	0.31 558	0.32 585	0.28 584	0.37 584	0.30 582	0.32 586	0.29 583

psmorigin	0.25 528	0.15 502	0.34 537	0.17 241	0.13 480	0.23 491	0.14 178	0.34 505	0.33 460	0.41 562	0.55 565	0.41 553	0.37 561	0.34 544	0.27 533	0.11 468	0.15 551	0.11 476	0.11 493	0.12 490	0.16 549

FBW_ROB	0.24 516	0.17 521	0.22 475	0.26 541	0.14 500	0.25 507	0.22 493	0.41 556	0.41 512	0.41 562	0.41 537	0.42 554	0.27 516	0.31 531	0.23 490	0.09 398	0.14 545	0.14 522	0.12 513	0.11 475	0.09 426

ACVNet-4b	0.39 568	0.53 589	0.55 568	0.45 585	0.24 569	0.47 573	0.18 401	0.49 576	0.64 579	0.42 565	0.45 550	0.60 581	0.27 516	0.34 544	0.24 503	0.33 586	0.14 545	0.48 589	0.42 591	0.30 582	0.26 581

RTS	0.45 578	0.19 536	3.26 615	0.24 524	0.15 519	0.74 594	0.20 463	0.36 528	0.76 594	0.42 565	0.43 546	0.31 503	0.41 572	0.53 587	0.35 566	0.10 439	0.08 441	0.13 510	0.12 513	0.15 537	0.15 538

RTSA	0.45 578	0.19 536	3.26 615	0.24 524	0.15 519	0.74 594	0.20 463	0.36 528	0.76 594	0.42 565	0.43 546	0.31 503	0.41 572	0.53 587	0.35 566	0.10 439	0.08 441	0.13 510	0.12 513	0.15 537	0.15 538

FCDSN-DC	0.33 562	0.28 570	0.28 509	0.30 567	0.24 569	0.39 567	0.28 554	0.42 561	0.42 520	0.43 568	0.53 561	0.51 573	0.41 572	0.36 556	0.30 551	0.21 569	0.20 567	0.27 570	0.26 573	0.25 574	0.24 573
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.23 509	0.12 451	0.15 349	0.15 85	0.09 265	0.33 550	0.18 401	0.34 505	0.31 446	0.44 569	0.37 506	0.53 577	0.35 557	0.35 550	0.24 503	0.13 517	0.13 536	0.13 510	0.13 523	0.10 452	0.11 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.33 562	0.27 565	0.28 509	0.26 541	0.23 567	0.37 563	0.28 554	0.40 550	0.43 525	0.45 570	0.56 570	0.51 573	0.40 567	0.37 561	0.29 545	0.21 569	0.20 567	0.27 570	0.26 573	0.25 574	0.24 573

FC-DCNN	0.33 562	0.27 565	0.28 509	0.26 541	0.23 567	0.37 563	0.28 554	0.40 550	0.43 525	0.45 570	0.55 565	0.51 573	0.40 567	0.37 561	0.30 551	0.21 569	0.20 567	0.27 570	0.26 573	0.25 574	0.24 573

LSM	0.33 562	0.20 541	0.58 574	0.26 541	0.60 601	0.34 553	0.25 532	0.42 561	0.48 539	0.45 570	0.58 575	0.42 554	0.36 559	0.35 550	0.25 513	0.12 492	0.20 567	0.14 522	0.16 548	0.19 560	0.33 588

MFN_U_SF_RVC	0.32 559	0.21 547	0.55 568	0.30 567	0.15 519	0.34 553	0.17 353	0.52 583	0.46 537	0.46 573	0.55 565	0.59 580	0.39 564	0.35 550	0.37 571	0.15 535	0.14 545	0.18 554	0.21 563	0.16 545	0.15 538

aanetorigin	0.22 493	0.17 521	0.56 571	0.17 241	0.10 373	0.15 343	0.19 440	0.20 265	0.33 460	0.49 574	0.48 554	0.29 480	0.27 516	0.20 448	0.23 490	0.08 338	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.10 452	0.09 426

RainbowNet	0.54 586	0.61 593	0.70 594	0.57 592	0.43 589	0.65 587	0.37 584	0.60 592	0.87 598	0.50 575	0.66 579	0.64 584	0.47 579	0.49 579	0.43 585	0.47 595	0.48 600	0.52 593	0.41 590	0.52 592	0.40 594

MonStereo1	0.47 582	0.26 562	0.58 574	0.28 557	0.20 558	0.39 567	0.18 401	0.49 576	0.64 579	0.52 576	0.87 595	1.01 597	0.57 589	0.50 580	0.56 594	0.53 598	0.31 589	0.54 595	0.40 589	0.33 587	0.34 589

MADNet+	0.75 596	0.71 599	3.70 618	0.66 594	0.41 587	0.98 606	0.97 614	0.69 595	0.73 592	0.52 576	0.57 573	0.64 584	0.68 597	0.86 605	1.01 613	0.34 587	0.36 592	0.28 577	0.23 570	0.36 588	0.31 586

SGM-ForestM	0.32 559	0.12 451	0.16 383	0.16 165	0.11 424	0.39 567	0.19 440	0.41 556	0.50 549	0.52 576	0.54 563	1.32 608	0.42 575	0.40 572	0.27 533	0.14 531	0.16 554	0.16 541	0.16 548	0.12 490	0.12 492

MeshStereo	0.27 541	0.13 480	0.18 436	0.15 85	0.11 424	0.32 544	0.24 516	0.40 550	0.36 486	0.52 576	0.57 573	0.67 588	0.40 567	0.35 550	0.26 525	0.14 531	0.13 536	0.13 510	0.11 493	0.11 475	0.10 453
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
anonymity	0.53 585	0.58 591	0.65 580	0.41 582	0.61 602	0.53 578	0.41 586	0.56 588	0.41 512	0.55 580	0.50 559	0.49 572	0.55 587	0.58 592	0.50 592	0.58 601	0.50 604	0.51 591	0.51 598	0.51 591	0.57 599

PVD	0.39 568	0.20 541	0.39 546	0.31 571	0.22 564	0.29 538	0.43 591	0.52 583	0.96 601	0.55 580	0.79 592	0.53 577	0.59 591	0.52 584	0.38 573	0.19 563	0.14 545	0.17 545	0.14 527	0.24 573	0.31 586

MFMNet_re	0.64 589	0.66 597	0.65 580	0.51 589	0.69 606	0.69 590	0.57 599	0.64 594	0.73 592	0.60 582	0.73 586	0.62 583	0.67 596	0.65 595	0.60 597	0.66 606	0.58 613	0.63 596	0.59 601	0.68 603	0.69 609

ACVNet_1	0.44 576	0.49 588	0.60 576	0.45 585	0.28 578	0.49 576	0.27 548	0.57 590	0.72 588	0.62 583	0.58 575	0.74 592	0.49 581	0.50 580	0.35 566	0.26 581	0.24 581	0.39 585	0.29 580	0.31 585	0.24 573

TorneroNet-64	0.76 597	0.72 600	0.74 595	0.78 599	0.58 600	0.91 605	0.56 598	0.84 599	1.29 607	0.66 584	0.90 596	1.40 610	0.75 599	0.85 604	0.67 603	0.49 596	0.46 595	0.72 600	0.59 601	0.67 602	0.53 598

SGM+DAISY	0.56 587	0.57 590	0.65 580	0.40 580	0.54 594	0.66 589	0.49 593	0.56 588	0.45 536	0.66 584	0.69 582	0.67 588	0.56 588	0.63 594	0.56 594	0.59 602	0.48 600	0.50 590	0.50 597	0.52 592	0.58 600

SPS-STEREO	0.57 588	0.58 591	0.65 580	0.45 585	0.55 596	0.62 585	0.44 592	0.62 593	0.50 549	0.68 586	0.64 577	0.66 587	0.57 589	0.61 593	0.60 597	0.62 604	0.47 599	0.51 591	0.49 595	0.55 596	0.58 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 593	0.45 587	1.14 606	0.51 589	0.47 591	2.02 616	0.64 603	0.75 596	0.70 586	0.69 587	0.77 591	1.22 604	0.83 602	1.03 613	1.01 613	0.40 589	0.28 584	0.33 582	0.33 585	0.30 582	0.34 589

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 575	0.39 583	0.54 566	0.40 580	0.20 558	0.64 586	0.32 578	0.53 585	0.72 588	0.71 588	0.72 585	0.61 582	0.54 584	0.51 582	0.46 586	0.20 565	0.19 564	0.29 578	0.30 582	0.23 566	0.18 561

ELAS	0.41 573	0.29 573	0.33 529	0.27 554	0.24 569	0.60 584	0.36 581	0.50 580	0.50 549	0.71 588	0.79 592	0.67 588	0.54 584	0.51 582	0.42 582	0.22 574	0.20 567	0.27 570	0.26 573	0.26 579	0.25 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 622	0.31 575	153.02 643	0.19 381	0.09 265	0.21 467	0.16 316	0.22 312	0.59 568	0.72 590	0.67 580	0.42 554	0.50 582	0.24 498	0.39 575	0.08 338	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.12 490	0.10 453

MANE	0.45 578	0.27 565	0.27 504	0.27 554	0.24 569	0.47 573	0.31 576	0.55 587	0.59 568	0.72 590	1.13 609	1.15 602	0.61 592	0.52 584	0.37 571	0.21 569	0.20 567	0.27 570	0.31 584	0.25 574	0.24 573

NVStereoNet_ROB	0.46 581	0.36 581	0.46 559	0.41 582	0.28 578	0.34 553	0.34 579	0.48 574	0.60 572	0.72 590	0.93 598	0.70 591	0.66 595	0.47 578	0.60 597	0.22 574	0.33 590	0.34 583	0.34 587	0.30 582	0.30 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 573	0.29 573	0.33 529	0.28 557	0.24 569	0.54 579	0.36 581	0.49 576	0.59 568	0.72 590	0.74 588	0.65 586	0.54 584	0.54 589	0.40 578	0.22 574	0.20 567	0.27 570	0.26 573	0.26 579	0.25 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.65 590	0.61 593	0.68 588	0.71 595	0.51 592	0.59 582	0.49 593	0.91 601	0.85 596	0.74 594	1.02 602	0.81 593	0.78 600	0.79 598	0.49 589	0.42 590	0.46 595	0.71 598	0.47 593	0.52 592	0.39 592

IMH-64	0.65 590	0.61 593	0.68 588	0.71 595	0.51 592	0.59 582	0.49 593	0.91 601	0.85 596	0.74 594	1.02 602	0.81 593	0.78 600	0.79 598	0.49 589	0.42 590	0.46 595	0.71 598	0.47 593	0.52 592	0.39 592

EDNetEfficient	0.29 550	0.24 556	1.13 605	0.18 323	0.10 373	0.19 435	0.20 463	0.20 265	0.60 572	0.74 594	0.56 570	0.31 503	0.39 564	0.22 478	0.30 551	0.09 398	0.07 412	0.08 316	0.07 305	0.11 475	0.09 426

TorneroNet	0.82 600	0.74 601	0.81 600	0.84 602	0.63 603	0.99 607	0.63 601	0.96 605	1.16 604	0.80 597	1.11 607	1.36 609	0.86 604	0.93 609	0.80 608	0.56 599	0.49 602	0.78 606	0.66 606	0.73 608	0.63 608

IMH	0.71 593	0.64 596	0.68 588	0.76 597	0.54 594	0.69 590	0.54 597	0.98 607	1.10 603	0.82 598	1.09 605	0.89 595	0.88 605	0.87 606	0.52 593	0.44 593	0.50 604	0.75 601	0.51 598	0.56 597	0.41 595

BEATNet-Init1	0.52 584	0.27 565	0.62 578	0.30 567	0.21 562	0.76 598	0.29 563	0.54 586	0.65 582	0.86 599	0.95 600	2.07 618	0.62 594	0.56 591	0.42 582	0.18 558	0.18 561	0.23 564	0.22 566	0.22 565	0.21 569

ACVNet_2	0.66 592	0.66 597	0.68 588	0.63 593	0.41 587	0.71 592	0.49 593	0.96 605	1.39 610	0.89 600	1.09 605	1.04 598	0.73 598	0.54 589	0.47 587	0.43 592	0.40 593	0.53 594	0.44 592	0.47 590	0.35 591

WAO-7	0.79 598	0.78 602	0.54 566	0.85 603	0.67 605	0.74 594	0.68 607	1.05 610	1.32 608	0.90 601	1.20 612	1.04 598	0.92 606	0.69 596	0.66 600	0.60 603	0.62 614	0.67 597	0.68 607	0.64 599	0.58 600

WAO-6	0.81 599	0.80 603	0.62 578	0.86 604	0.63 603	0.76 598	0.58 600	0.98 607	1.54 615	0.90 601	0.96 601	1.07 600	1.03 610	0.70 597	0.66 600	0.72 607	0.49 602	0.90 609	0.71 608	0.68 603	0.58 600

LVE	0.83 601	0.85 606	0.85 601	0.80 600	0.56 597	1.04 611	0.65 604	1.05 610	1.47 613	0.96 603	1.22 613	1.10 601	0.85 603	0.83 601	0.71 605	0.49 596	0.55 610	0.76 604	0.60 603	0.65 600	0.59 605

PWCK	0.71 593	0.94 608	0.95 603	0.76 597	0.31 583	0.74 594	0.36 581	0.90 600	0.90 599	0.96 603	0.75 590	0.95 596	0.61 592	0.87 606	0.66 600	0.72 607	0.46 595	0.75 601	0.49 595	0.69 605	0.44 596

UNDER WATER	0.97 606	0.97 610	1.42 609	0.99 609	0.70 609	1.12 613	0.84 610	0.80 598	1.08 602	1.01 605	0.90 596	1.55 614	1.22 617	1.03 613	1.00 612	0.78 611	0.53 607	1.02 612	0.87 613	0.80 610	0.74 611

UNDER WATER-64	0.95 605	0.94 608	1.43 610	0.87 605	0.56 597	1.18 614	0.87 611	0.77 597	0.94 600	1.04 606	0.85 594	1.58 615	1.21 616	0.94 610	0.96 611	0.87 613	0.57 612	1.03 613	0.88 614	0.78 609	0.73 610

ktn	1.01 608	1.21 613	0.80 599	1.23 614	0.86 612	1.01 609	0.87 611	0.94 604	1.39 610	1.04 606	1.12 608	1.15 602	1.07 611	0.94 610	0.59 596	1.28 619	0.71 616	1.38 619	0.83 612	1.02 614	0.75 612

WAO-8	0.91 603	0.81 604	0.65 580	0.94 607	0.69 606	0.90 602	0.67 605	1.07 613	1.83 618	1.06 608	1.45 615	1.30 605	1.07 611	0.84 602	0.78 606	0.74 609	0.53 607	0.86 607	0.75 609	0.69 605	0.62 606

Venus	0.91 603	0.81 604	0.65 580	0.94 607	0.69 606	0.90 602	0.67 605	1.07 613	1.83 618	1.06 608	1.45 615	1.30 605	1.07 611	0.84 602	0.78 606	0.74 609	0.53 607	0.86 607	0.75 609	0.69 605	0.62 606

TCMNet-wrong-test	3.67 616	5.48 629	3.89 619	12.18 629	11.75 630	4.65 618	3.88 620	1.06 612	0.72 588	1.09 610	2.15 619	6.30 625	0.53 583	3.43 621	2.36 619	0.89 614	0.20 567	1.87 622	1.69 621	5.57 626	3.62 626

Dean	0.87 602	0.86 607	0.79 598	0.81 601	0.56 597	0.90 602	0.63 601	1.15 616	1.73 616	1.15 611	1.15 610	1.31 607	0.99 609	0.81 600	0.81 609	0.57 600	0.56 611	0.77 605	0.64 604	0.66 601	0.58 600

KSHMR	1.09 609	1.17 612	0.88 602	1.25 615	1.00 614	0.99 607	0.96 613	1.13 615	1.37 609	1.16 612	1.29 614	1.41 611	0.96 608	1.01 612	0.92 610	1.03 616	1.08 618	1.20 616	1.03 617	1.01 613	0.97 615

notaker	0.97 606	1.11 611	0.98 604	1.13 612	0.81 610	0.73 593	0.68 607	0.93 603	1.16 604	1.18 613	1.18 611	1.41 611	1.16 615	1.08 615	0.69 604	0.81 612	0.64 615	1.17 615	0.79 611	0.98 612	0.80 613

tt	4.67 617	0.06 75	3.55 617	2.02 618	1.55 616	10.25 624	16.71 624	8.91 629	5.03 621	1.31 614	0.94 599	4.71 621	4.76 621	3.33 620	5.87 623	6.06 629	10.30 633	1.88 623	2.11 623	2.75 620	1.21 618

DPSimNet_ROB	1.11 610	1.23 614	0.78 596	1.13 612	0.88 613	1.10 612	1.13 615	1.16 617	1.23 606	1.43 615	1.02 602	1.41 611	1.10 614	0.90 608	1.60 615	1.46 620	0.51 606	1.21 617	1.03 617	0.90 611	1.01 617

HanzoNet	1.29 611	1.26 615	1.19 607	1.12 611	0.85 611	1.02 610	0.83 609	1.03 609	1.48 614	1.64 616	1.61 617	2.50 620	1.72 618	1.61 617	1.61 616	1.26 618	0.80 617	1.31 618	1.01 616	1.02 614	0.86 614

JetRed	1.62 612	1.46 616	2.98 613	0.92 606	1.21 615	4.99 619	1.53 619	1.27 618	1.39 610	1.83 617	1.74 618	1.60 616	0.95 607	1.41 616	2.45 620	0.90 615	1.60 620	0.93 610	0.90 615	1.35 616	0.99 616

coex-ft	3.30 614	0.34 579	59.09 642	0.18 323	0.13 480	0.26 517	0.22 493	0.27 410	0.72 588	1.90 618	0.70 584	0.44 560	0.45 578	0.29 527	0.41 581	0.09 398	0.09 473	0.12 495	0.09 421	0.14 521	0.13 514

ASD4	3.54 615	3.38 621	2.05 612	1.72 616	2.51 619	9.03 623	17.71 625	2.25 619	5.51 622	2.46 619	2.81 621	2.03 617	3.36 620	2.73 619	5.06 621	1.22 617	1.34 619	1.13 614	1.33 619	1.68 617	1.49 619

MADNet++	1.95 613	1.75 617	1.59 611	1.82 617	1.69 617	2.33 617	1.40 618	2.35 620	2.09 620	2.57 620	2.36 620	2.24 619	2.17 619	2.28 618	2.34 618	1.87 621	1.66 621	1.54 620	1.34 620	1.92 618	1.77 620

LE_ROB	0.50 583	0.07 166	0.14 298	0.15 85	0.08 144	0.24 496	0.16 316	0.22 312	1.81 617	4.63 621	0.67 580	0.47 569	0.44 577	0.20 448	0.29 545	0.07 273	0.06 340	0.06 124	0.06 212	0.08 358	0.06 236

DPSMNet_ROB	8.06 623	4.48 622	8.63 628	5.37 624	10.74 627	8.32 621	22.98 631	5.46 622	13.36 630	5.12 622	9.92 626	5.08 622	10.40 628	5.53 624	12.58 628	3.80 627	8.00 628	3.50 624	7.02 627	3.83 624	7.14 628

DGTPSM_ROB	8.06 623	4.48 622	8.63 628	5.35 622	10.72 626	8.32 621	22.97 630	5.46 622	13.35 629	5.12 622	9.92 626	5.08 622	10.40 628	5.52 623	12.58 628	3.79 626	8.00 628	3.50 624	7.02 627	3.83 624	7.14 628

USTest	6.22 618	2.73 620	3.00 614	6.57 625	7.29 624	14.37 626	21.57 626	7.00 628	9.56 627	5.34 624	6.10 622	5.72 624	7.64 624	6.41 625	6.96 624	1.97 622	3.42 627	1.64 621	2.15 624	2.66 619	2.36 621

xxxxx1	7.79 619	5.02 626	7.31 622	3.12 619	3.85 620	16.35 628	22.88 627	5.86 625	8.69 624	7.97 625	8.54 623	9.12 628	8.27 625	10.18 627	10.92 625	2.42 623	2.45 623	3.56 626	12.37 630	3.77 621	3.06 623

tt_ll	7.79 619	5.02 626	7.31 622	3.12 619	3.85 620	16.35 628	22.88 627	5.86 625	8.69 624	7.97 625	8.54 623	9.12 628	8.27 625	10.18 627	10.92 625	2.42 623	2.45 623	3.56 626	12.37 630	3.77 621	3.06 623

ff	7.79 619	5.02 626	7.31 622	3.12 619	3.85 620	16.35 628	22.88 627	5.86 625	8.69 624	7.97 625	8.54 623	9.12 628	8.27 625	10.18 627	10.92 625	2.42 623	2.45 623	3.56 626	12.37 630	3.77 621	3.06 623

Anonymous_1	10.96 629	7.92 630	7.46 625	10.33 626	10.06 625	18.65 632	26.34 633	11.06 632	13.44 631	9.40 628	10.05 628	9.67 631	11.23 630	10.73 630	12.72 630	6.42 630	8.38 630	5.77 629	10.61 629	12.12 630	6.77 627

DPSM_ROB	11.15 630	8.58 631	8.00 626	10.88 627	11.58 628	19.10 633	26.71 634	12.05 633	14.07 634	10.36 629	10.84 629	10.33 632	11.86 631	11.70 631	13.54 631	6.99 631	8.79 631	5.89 630	6.95 625	7.29 627	7.42 630

DPSM	11.15 630	8.58 631	8.00 626	10.88 627	11.58 628	19.10 633	26.71 634	12.05 633	14.07 634	10.36 629	10.84 629	10.33 632	11.86 631	11.70 631	13.54 631	6.99 631	8.79 631	5.89 630	6.95 625	7.29 627	7.42 630

LRCNet_RVC	10.62 628	13.42 634	7.30 621	18.92 633	2.07 618	0.33 550	0.30 570	5.59 624	0.48 539	13.03 631	17.94 632	8.87 627	5.65 622	4.79 622	1.89 617	23.51 640	2.73 626	27.55 643	25.71 643	16.07 637	16.33 638

HaxPig	15.71 632	18.52 641	19.18 636	16.89 632	15.89 633	7.73 620	7.60 621	13.31 635	10.82 628	15.42 632	14.91 631	15.98 634	14.92 633	15.58 633	15.98 633	18.95 639	16.73 634	19.46 639	18.08 639	19.26 638	19.05 641

RSGM-EC	20.36 633	4.73 624	0.68 588	16.76 630	16.92 634	21.28 635	27.18 636	10.46 630	14.04 632	18.00 633	21.31 635	22.24 642	21.82 635	22.57 635	17.63 634	62.81 643	33.79 643	20.14 640	18.10 640	20.18 639	16.45 639

acva	20.36 633	4.73 624	0.68 588	16.76 630	16.92 634	21.28 635	27.18 636	10.46 630	14.04 632	18.00 633	21.31 635	22.24 642	21.82 635	22.57 635	17.63 634	62.81 643	33.79 643	20.14 640	18.10 640	20.18 639	16.45 639

PML	8.91 625	9.34 633	6.13 620	5.35 622	6.41 623	14.99 627	23.38 632	5.27 621	6.83 623	18.04 635	28.19 643	7.67 626	6.83 623	7.85 626	5.75 622	5.35 628	1.83 622	5.95 632	1.93 622	8.64 629	2.52 622

MEDIAN_ROB	20.38 635	24.04 642	23.31 639	21.23 634	21.71 636	10.40 625	7.92 622	17.64 636	15.50 636	20.12 636	19.70 633	20.34 635	20.32 634	21.19 634	21.13 636	23.81 641	21.81 641	24.98 642	23.76 642	24.71 641	23.93 642

CasAABBNet	22.42 636	17.33 636	16.01 632	22.01 635	23.28 638	38.32 637	53.80 640	24.14 640	28.41 641	20.60 637	21.77 639	20.89 640	23.91 639	23.43 639	27.36 639	14.07 634	17.69 636	11.83 635	14.01 634	14.67 632	14.95 634

RAFT-FEzeroshot	22.43 637	17.33 636	15.98 630	22.02 636	23.31 639	38.34 638	53.82 641	24.05 638	28.39 639	20.61 638	21.76 637	20.88 638	23.92 640	23.41 637	27.42 641	14.07 634	17.69 636	11.83 635	14.02 635	14.69 633	14.97 635

RAFT-FE	22.43 637	17.33 636	15.98 630	22.02 636	23.31 639	38.34 638	53.82 641	24.05 638	28.39 639	20.61 638	21.76 637	20.88 638	23.92 640	23.41 637	27.42 641	14.07 634	17.69 636	11.83 635	14.02 635	14.69 633	14.97 635

Selective-RAFT-Error	22.47 640	17.37 640	16.09 633	22.06 638	23.34 641	38.39 640	53.83 643	24.29 643	28.47 643	20.74 640	21.83 641	20.81 637	23.90 638	23.54 642	27.53 643	14.08 637	17.69 636	11.82 634	14.00 633	14.69 633	15.00 637

LSM0	22.87 641	17.28 635	18.96 635	22.19 640	29.04 643	38.42 642	53.71 638	24.28 642	28.31 638	20.78 641	21.00 634	21.43 641	24.16 642	23.50 641	27.39 640	14.09 638	17.38 635	11.84 638	14.04 637	14.73 636	14.89 632

FlowAnything	22.44 639	17.35 639	16.14 634	22.07 639	23.23 637	38.39 640	53.77 639	24.25 641	28.44 642	20.96 642	21.82 640	20.70 636	23.84 637	23.49 640	27.14 638	14.04 633	17.79 640	11.75 633	14.15 638	14.65 631	14.89 632

AVERAGE_ROB	24.90 642	29.20 643	28.14 640	24.89 641	24.64 642	17.75 631	11.12 623	21.45 637	19.93 637	25.12 643	24.46 642	25.12 644	25.46 643	24.69 643	22.83 637	29.76 642	27.13 642	28.97 644	27.95 644	29.91 642	29.47 643

ccccc	245.47 644	285.66 645	306.18 644	368.85 645	370.60 645	123.16 644	145.33 645	115.05 645	110.08 645	126.68 644	110.87 644	122.83 646	165.88 645	252.94 645	276.56 645	384.56 646	353.86 646	254.69 646	223.00 646	425.87 646	386.83 645

test_example2	98.32 643	94.13 644	45.89 641	96.35 642	109.85 644	88.61 643	95.45 644	25.75 644	94.37 644	130.00 645	126.06 645	58.17 645	74.63 644	88.51 644	79.96 644	150.23 645	221.02 645	77.62 645	99.10 645	113.75 645	96.94 644

FADE		0.33 577		0.33 572	0.25 575							0.42 554				0.30 583	0.21 579	0.41 587	0.38 588	0.23 566

Low-res two-view benchmark