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

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.12 241	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.11 1	0.05 1	0.10 153	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	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	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.07 313	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.06 4	0.04 1	0.07 52	0.10 195	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.10 22	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

asda	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.06 11	0.10 31	0.16 164	0.10 49	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.10 86	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.16 175	0.07 87	0.08 60	0.08 7	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.18 234	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

depthmonostereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.11 272	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.14 97	0.16 217	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.08 7	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	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 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.07 34	0.09 18	0.16 164	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.06 1	0.13 77	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 60	0.09 358	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

2w_stereo	0.08 60	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.16 164	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.12 60	0.08 18	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.12 80	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.04 1	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.05 1	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.12 107	0.07 51	0.09 115	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.18 410	0.15 133	0.14 167	0.07 51	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

AIO_rvc	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.09 13	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.04 1	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

AIO_test	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

castereo++	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.14 325	0.12 80	0.11 38	0.15 187	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

castereo	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.18 274	0.08 90	0.10 145	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.03 2

ours_stereo	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.12 228	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.03 2

WCG-NET	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.13 77	0.13 141	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

RSM++	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.11 38	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

RSM	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.10 49	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

test_for_model	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.17 202	0.21 330	0.08 90	0.12 206	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

CASnet	0.09 111	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.10 454	0.08 384	0.05 125	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.06 25	0.09 204	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.13 77	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

test_4	0.10 180	0.10 417	0.08 43	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.22 502	0.15 133	0.17 244	0.12 237	0.18 311	0.12 240	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.03 2

AFF-stereo	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.09 31	0.10 165	0.12 206	0.09 162	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.03 2

LACA2	0.07 4	0.05 28	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.11 56	0.11 38	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.07 1	0.07 277	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.04 50

LACA1	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.14 46	0.05 1	0.09 99	0.11 56	0.10 22	0.07 10	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

Test_v1	0.07 4	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.11 56	0.15 133	0.12 107	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

gcap_with_dpt	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.16 164	0.16 217	0.08 90	0.14 234	0.10 195	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

Hybrid-DGEV-03	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.08 154	0.16 380	0.14 181	0.15 133	0.14 167	0.13 267	0.16 264	0.12 240	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.04 50

BTL-Stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.07 2	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.12 80	0.07 2	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

DStereoRT	0.16 422	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.28 437	0.22 345	0.12 237	0.20 332	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.96 620	0.09 430	0.05 125	0.04 50

BStereo	0.08 60	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.07 34	0.09 18	0.15 133	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.05 4	0.12 80	0.12 60	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.04 1	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.09 111	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.11 199	0.09 18	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

WQFJX1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.22 500	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.10 242	0.11 138	0.09 67	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

NLMM1	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.22 500	0.10 384	0.12 241	0.20 472	0.18 234	0.20 314	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.04 50

MonSter++	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.08 18	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.08 173	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

HiDET	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

LCMNet	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.10 22	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.06 4	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

DLNR-FE	10.43 636	1.83 628	19.53 648	120.75 653	13.06 640	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	52.01 654	0.04 50

Zero-FE251	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.10 49	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.13 77	0.13 141	0.05 2	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

AdaDepth	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.09 13	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

water-stereo	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.08 132	0.09 204	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

2.25w	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.10 22	0.15 187	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

2.75w_new	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.18 234	0.12 107	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

1w_stereo	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.14 97	0.14 167	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.10 49	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

xyz-stereo	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.15 92	0.05 1	0.20 459	0.15 259	0.17 202	0.31 455	0.15 316	0.29 466	0.26 463	0.16 410	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 28	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.13 128	0.09 13	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.06 11	0.11 56	0.08 6	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.04 1	0.13 128	0.10 22	0.10 49	0.05 2	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

LG-Stereo	0.08 60	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.17 362	0.11 38	0.08 18	0.05 2	0.07 52	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

MM-Stereo_test3	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.19 449	0.24 363	0.19 291	0.06 16	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

MM-Stereo_test1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.18 410	0.21 296	0.20 314	0.09 128	0.11 189	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

HART	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.13 14	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.08 60	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.10 22	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.04 50

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.22 500	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.04 50

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 43	0.12 5	0.05 1	0.09 99	0.13 128	0.06 1	0.09 31	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 511	0.17 423	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 6	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

HUF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.13 77	0.13 141	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

GIP-stereo	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.14 97	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.04 1	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.07 2	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

SMoEStereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.13 141	0.09 128	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

tg	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.20 273	0.12 107	0.08 90	0.11 189	0.11 222	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.05 4	0.13 128	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

GCAP-BAT	0.09 111	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.10 49	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.04 1	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

RAStereo	0.10 180	0.09 358	0.08 43	0.20 454	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.15 133	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

AIO-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.07 85	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

WCG-NET（raft）	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.13 128	0.15 133	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

RAFT-Stereo-weight	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.19 262	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

gcap-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.13 128	0.11 38	0.12 107	0.13 267	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

MoCha-V2	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.20 454	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

IGEV++	0.08 60	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

AE-Stereo	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.19 291	0.09 128	0.14 234	0.12 240	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

MaDis-Stereo	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.10 31	0.16 164	0.16 217	0.09 128	0.11 189	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

MSKI-zero shot	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.13 141	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

DLNR_Zeroshot_test	10.40 635	1.82 627	19.49 647	120.77 654	13.11 641	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	51.54 653	0.04 50

testlalala	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

AEACV	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.13 489	0.14 325	0.13 128	0.14 97	0.09 31	0.07 51	0.09 115	0.07 85	0.08 173	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

HH	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

HanStereo	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

CAS	0.08 60	0.04 1	0.07 10	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.09 31	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

EGLCR-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.12 80	0.11 38	0.16 217	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

DCRE	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.16 175	0.11 434	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.11 197	0.18 311	0.10 195	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.04 50

MC-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.14 181	0.12 60	0.10 49	0.09 128	0.12 206	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

RCA-Stereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.18 234	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

ADStereo(finetuned)	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.12 303	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

raft_robust	0.13 322	0.10 417	0.07 10	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.24 525	0.28 437	0.33 469	0.20 428	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.04 50

RAFT_CTSACE	0.12 297	0.09 358	0.10 143	0.22 500	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.18 234	0.16 217	0.20 428	0.27 440	0.13 266	0.07 132	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

SA	0.12 297	0.09 358	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.23 340	0.18 274	0.17 359	0.27 440	0.14 286	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.05 125	0.04 50

IPLG	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.20 273	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.07 85	0.07 132	0.14 307	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

MIPNet	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.24 372	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

IPLGR	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.17 362	0.21 296	0.24 372	0.11 197	0.12 206	0.11 222	0.08 173	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

GMOStereo	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 563	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

error version	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 563	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

test-v	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 563	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

test-3	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test_1	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test_3	0.10 180	0.09 358	0.10 143	0.20 454	0.08 154	0.13 292	0.26 550	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

TRStereo	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.15 92	0.12 466	0.10 153	0.13 128	0.18 234	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

STrans-v2	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.11 77	0.11 197	0.15 252	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

OMP-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.13 267	0.14 234	0.11 222	0.12 303	0.11 138	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

IIG-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.12 80	0.22 320	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.11 222	0.12 303	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

CroCo-Stereo	0.09 111	0.08 282	0.08 43	0.22 500	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.15 133	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.08 19	0.07 1	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 563	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

cross-raft	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.11 199	0.25 541	0.13 77	0.15 187	0.08 90	0.11 189	0.12 240	0.10 242	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test-1	0.10 180	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.24 525	0.14 97	0.18 274	0.09 128	0.07 52	0.09 162	0.08 173	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

iRaftStereo_RVC	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.09 275	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.12 107	0.09 128	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

CREStereo++_RVC	0.08 60	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.14 234	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.05 1	0.16 380	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.11 222	0.11 272	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

RALAANet	0.11 227	0.08 282	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.13 221	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

XX-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.12 80	0.20 273	0.10 49	0.10 165	0.14 234	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

DCANet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

ARAFT	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.20 273	0.12 107	0.12 237	0.13 221	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.04 50

EAI-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.15 259	0.16 164	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.04 50

CFNet-RSSM	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.16 164	0.17 244	0.08 90	0.12 206	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

Gwc-CoAtRS	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.08 90	0.10 145	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

MLCV	0.12 297	0.07 176	0.16 393	0.18 333	0.06 17	0.15 351	0.17 362	0.19 262	0.21 330	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.14 307	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

Hybrid-DGEV-2	0.11 227	0.06 83	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.09 99	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.12 303	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

DispViT+	0.08 60	0.08 282	0.13 274	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

WQFJA1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 454	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

WQFJX	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.21 485	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.12 237	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.07 421	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

NLMM	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 454	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

NLSM1	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.10 145	0.06 25	0.10 242	0.10 86	0.11 226	0.07 277	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

NLCSM	0.11 227	0.09 358	0.09 95	0.23 524	0.11 434	0.12 241	0.19 449	0.18 234	0.18 274	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.05 152

GEAStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

GSStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

GS-Stereo							0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

gasm-f	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

FE-Mocha	0.09 111	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

IGEV-FE	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DDF-Stereo	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.06 11	0.13 128	0.09 13	0.14 167	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.05 4	0.09 18	0.11 38	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.05 152

zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.05 4	0.14 181	0.09 13	0.14 167	0.07 51	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

GASTEREO	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.07 34	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

MSCF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

z-ln-s-r	0.17 443	0.10 417	0.40 557	0.19 393	0.08 154	0.17 402	0.18 410	0.22 320	0.33 469	0.18 389	0.40 535	0.22 415	0.17 433	0.20 457	0.23 499	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.05 152

xyz-stereo-finetune	0.11 227	0.08 282	0.13 274	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.19 449	0.17 202	0.19 291	0.12 237	0.14 234	0.15 315	0.10 242	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

DFGA-Net	0.13 322	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.13 128	0.22 320	0.25 393	0.16 344	0.16 264	0.13 266	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

Reg-Stereo(zero)	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.12 241	0.11 56	0.15 133	0.10 49	0.12 237	0.09 115	0.10 195	0.08 173	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

SCV_C0	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

AIO-test2	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.23 524	0.08 154	0.11 199	0.10 31	0.23 340	0.23 356	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.09 430	0.05 125	0.05 152

fffft	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.07 52	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152
1: 1. 1
999	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.10 165	0.08 93	0.08 132	0.08 173	0.16 364	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152

fffy	0.09 111	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.17 362	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

UGAM	0.13 322	0.10 417	0.09 95	0.22 500	0.08 154	0.12 241	0.20 472	0.17 202	0.23 356	0.21 442	0.16 264	0.13 266	0.13 342	0.19 432	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.13 519	0.11 502	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_0083	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.26 407	0.11 197	0.14 234	0.13 266	0.10 242	0.12 228	0.12 285	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_0081	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_0082	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

Occ-G	0.08 60	0.05 28	0.06 4	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.13 77	0.15 187	0.07 51	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

Pointernet	0.09 111	0.04 1	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.10 31	0.15 133	0.17 244	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

U	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.17 244	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.05 152

rvit_stereo_0080	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 111	0.10 417	0.31 531	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.11 138	0.07 1	0.12 501	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

rvit_stereo_ft	0.12 297	0.07 176	0.13 274	0.19 393	0.10 384	0.12 241	0.17 362	0.16 164	0.16 217	0.12 237	0.13 221	0.15 315	0.10 242	0.14 307	0.13 326	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

trnet	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.12 5	0.05 1	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

H2IRNET	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.18 333	0.09 275	0.12 241	0.15 259	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.10 195	0.10 242	0.10 86	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.05 152

MGS-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.12 60	0.12 107	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

CoDeX	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.23 340	0.27 417	0.13 267	0.17 286	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

whm_eth	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

IGEV_Zeroshot_test	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

StereoVision	0.13 322	0.12 461	0.09 95	0.24 533	0.10 384	0.15 351	0.21 492	0.21 296	0.20 314	0.12 237	0.24 386	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.10 149	0.09 407	0.11 515	0.12 504	0.12 522	0.06 233	0.05 152

UniTT-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.11 56	0.12 60	0.11 77	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.05 152

MIM_Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.12 80	0.20 273	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.09 162	0.05 13	0.12 228	0.08 18	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

GCAP-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.07 3	0.13 77	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

Any-RAFT	0.10 180	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.13 292	0.14 181	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.12 206	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

RAFT-Test	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.09 128	0.10 145	0.10 195	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

LL-Strereo2	0.10 180	0.10 417	0.15 359	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.09 18	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.16 364	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.06 233	0.05 152

LL-Strereo	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.20 454	0.10 384	0.11 199	0.18 410	0.32 485	0.24 372	0.15 316	0.15 252	0.14 286	0.13 342	0.19 432	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.04 23	0.05 152

4D-IteraStereo	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.03 1	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.05 152

anonymousdsp2	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.22 345	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.09 204	0.14 307	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

LoS	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.14 325	0.11 56	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.09 204	0.15 329	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 60	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.11 222	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

Selective-RAFT	0.11 227	0.10 417	0.11 188	0.21 485	0.08 154	0.16 380	0.13 128	0.20 273	0.22 345	0.10 165	0.10 145	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

CroCo-Stereo Lap2	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.22 500	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

TestStereo1	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 572	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DCANet-4	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.13 267	0.16 264	0.09 162	0.14 366	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

fff	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

SA-5K	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 572	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

Sa-1000	0.12 297	0.08 282	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.14 325	0.22 502	0.22 320	0.18 274	0.15 316	0.20 332	0.17 349	0.11 272	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.09 430	0.05 125	0.05 152

iRaft-Stereo_20w	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.18 234	0.10 49	0.11 197	0.08 93	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

GLC_STEREO	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.24 372	0.12 237	0.13 221	0.12 240	0.08 173	0.18 417	0.11 226	0.06 127	0.08 450	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

CrosDoStereo	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

AAGNet	0.11 227	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.18 234	0.13 141	0.16 344	0.21 354	0.13 266	0.14 366	0.11 138	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

TransformOpticalFlow	0.10 180	0.08 282	0.13 274	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.19 262	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.11 222	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DeepStereo_LL	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

DEmStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.14 46	0.10 384	0.16 380	0.15 259	0.16 164	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.13 266	0.14 366	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

SST-Stereo	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.11 77	0.15 316	0.17 286	0.13 266	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

THIR-Stereo	0.12 297	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.17 202	0.25 393	0.16 344	0.24 386	0.14 286	0.12 303	0.12 228	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

RAFT_R40	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.16 217	0.14 289	0.18 311	0.15 315	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

DRaft	0.12 297	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.14 325	0.17 362	0.21 296	0.30 448	0.17 359	0.28 454	0.10 195	0.15 384	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

PFNet	0.12 297	0.06 83	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.26 397	0.20 314	0.16 344	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

RAFT-345	0.11 227	0.07 176	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.10 49	0.11 197	0.36 509	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.05 152

AnonymousM	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.14 167	0.13 267	0.11 189	0.09 162	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RAFT	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.24 525	0.20 273	0.19 291	0.21 442	0.21 354	0.17 349	0.12 303	0.16 364	0.09 67	0.06 127	0.07 421	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.05 152

TestStereo	0.13 322	0.14 501	0.11 188	0.23 524	0.08 154	0.15 351	0.21 492	0.20 273	0.23 356	0.14 289	0.24 386	0.16 329	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.05 152

raft+_RVC	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.11 56	0.24 363	0.20 314	0.12 237	0.15 252	0.12 240	0.08 173	0.12 228	0.13 326	0.07 277	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

TANstereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.15 133	0.19 291	0.11 197	0.15 252	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

XX-TBD	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.07 87	0.12 241	0.16 325	0.14 97	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

raftrobust	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.10 31	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

csc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

cscssc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

111	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.23 356	0.11 197	0.12 206	0.14 286	0.11 272	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.05 152

R-Stereo Train	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RAFT-Stereo	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.06 17	0.11 199	0.10 31	0.18 234	0.18 274	0.13 267	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.06 233	0.05 152
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.13 322	0.10 417	0.18 445	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.20 273	0.26 407	0.15 316	0.23 374	0.15 315	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

VMStereo-Base	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.10 153	0.10 31	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.15 252	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

WQFJA1++	0.08 60	0.04 1	0.11 188	0.14 46	0.07 87	0.11 199	0.11 56	0.11 38	0.07 10	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

252Zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.07 87	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.14 167	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.06 244

S2M2_XL	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.12 5	0.08 154	0.09 99	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.06 244
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.19 449	0.17 202	0.12 107	0.15 316	0.15 252	0.17 349	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.06 244

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.05 4	0.10 31	0.11 38	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

G2L-Stereo_test	0.14 356	0.07 176	0.11 188	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.16 325	0.30 464	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.07 305	0.06 244

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

HI	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

CoSv	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

AIO-test1	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.23 524	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.21 296	0.14 167	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.03 1	0.06 244

IGEV-RUCA	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.10 153	0.12 80	0.10 22	0.12 107	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

tt45	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.09 128	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

PAM_32	0.09 111	0.05 28	0.17 423	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.09 162	0.07 132	0.14 307	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

PAM	0.10 180	0.05 28	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.16 325	0.15 133	0.16 217	0.12 237	0.09 115	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

rvit_0105_6	0.14 356	0.09 358	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.10 153	0.16 325	0.19 262	0.26 407	0.12 237	0.18 311	0.17 349	0.12 303	0.18 417	0.12 285	0.15 544	0.11 515	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.06 244

rvit_0105_5	0.14 356	0.09 358	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.23 513	0.24 363	0.27 417	0.14 289	0.15 252	0.18 362	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.14 540	0.11 515	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

rvit_0105_4	0.14 356	0.09 358	0.17 423	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.19 449	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.20 332	0.17 349	0.13 342	0.17 396	0.13 326	0.15 544	0.11 515	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.06 244

rvit_0105_3	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.25 541	0.25 379	0.29 438	0.15 316	0.17 286	0.20 388	0.13 342	0.17 396	0.14 362	0.13 526	0.11 515	0.12 504	0.14 536	0.07 305	0.06 244

UGAM-zero	0.09 111	0.05 28	0.15 359	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

rvit_stereo_0081_aga	0.11 227	0.09 358	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.19 291	0.10 165	0.18 311	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.06 244

model_zeroshot	0.10 180	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.13 141	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.04 1	0.09 18	0.10 22	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

DispNO	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.12 466	0.11 199	0.21 492	0.23 340	0.29 438	0.17 359	0.23 374	0.18 362	0.17 433	0.15 329	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.15 351	0.16 325	0.18 234	0.18 274	0.10 165	0.09 115	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.06 244

SMFormer	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

tta	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.06 244

qqq1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

fff1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

MyStereo07	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo06	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.19 262	0.12 107	0.12 237	0.08 93	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo05	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.27 418	0.35 490	0.17 359	0.14 234	0.15 315	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo04	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.29 450	0.38 509	0.17 359	0.14 234	0.16 329	0.10 242	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

cc1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

ff7	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

IGEVStereo-DCA	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ffff	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

rrr	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.16 325	0.16 164	0.15 187	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ffm	0.12 297	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

ff1	0.13 322	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

11t	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

tt1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.15 133	0.19 291	0.09 128	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

1111x	0.15 399	0.08 282	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.18 421	0.25 541	0.31 474	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.26 463	0.15 384	0.13 278	0.23 499	0.07 277	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

plain	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.13 141	0.13 267	0.15 252	0.09 162	0.12 303	0.13 278	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

anonymousdsp	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

anonymousa	0.13 322	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.17 362	0.19 262	0.29 438	0.15 316	0.24 386	0.15 315	0.14 366	0.14 307	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.05 125	0.06 244

ProNet	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.15 133	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.06 244

ccc-4	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

RAFT+CT+SA	0.13 322	0.11 443	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.28 563	0.22 320	0.22 345	0.15 316	0.26 431	0.10 195	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

IGEV-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 297	0.09 358	0.12 227	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.19 405	0.14 234	0.11 222	0.09 204	0.20 457	0.16 406	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.06 244

psmg	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.17 362	0.29 450	0.19 291	0.17 359	0.21 354	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

CIPLG	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.11 189	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

dd	0.15 399	0.16 519	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.18 410	0.21 296	0.25 393	0.23 471	0.20 332	0.21 397	0.09 204	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.06 244

IPLGR_C	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ACRE	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

GwcNet-ADL	0.13 322	0.08 282	0.14 310	0.20 454	0.09 275	0.11 199	0.20 472	0.30 464	0.24 372	0.13 267	0.14 234	0.18 362	0.14 366	0.13 278	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.06 244

RAFT-RH_RVC	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.41 546	0.11 222	0.10 242	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.05 135	0.04 23	0.06 244

IRAFT_RVC	0.12 297	0.08 282	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.07 34	0.15 259	0.24 363	0.23 356	0.14 289	0.14 234	0.15 315	0.12 303	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

rafts_anoy	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.04 24	0.09 407	0.11 502	0.07 305	0.06 244

test_xeample3	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

GMStereo	0.13 322	0.14 501	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.20 273	0.24 372	0.16 344	0.17 286	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.28 437	0.27 417	0.14 289	0.17 286	0.12 240	0.13 342	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.06 244

delet	0.17 443	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.11 434	0.20 459	0.21 492	0.30 464	0.37 502	0.17 359	0.26 431	0.19 376	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.11 502	0.06 233	0.06 244

UNet	0.17 443	0.09 358	0.18 445	0.19 393	0.12 466	0.27 536	0.19 449	0.33 505	0.29 438	0.21 442	0.24 386	0.23 433	0.19 463	0.19 432	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.06 244

UPFNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.20 454	0.12 466	0.20 459	0.23 513	0.28 437	0.26 407	0.17 359	0.24 386	0.22 415	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.08 367	0.06 244

CREStereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.11 1	0.06 17	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.06 244
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
ac_64	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.18 333	0.10 384	0.22 485	0.18 410	0.24 363	0.21 330	0.18 389	0.24 386	0.29 489	0.18 447	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

ACVNet	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.13 14	0.12 466	0.14 325	0.20 472	0.22 320	0.33 469	0.17 359	0.26 431	0.21 397	0.16 410	0.17 396	0.21 478	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

acv_ft	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.19 393	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.25 379	0.33 469	0.19 405	0.26 431	0.21 397	0.17 433	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

cf-r	0.13 322	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.19 449	0.20 273	0.25 393	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.16 410	0.14 307	0.14 362	0.10 448	0.05 212	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

PMTNet	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.12 5	0.06 17	0.12 241	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.09 128	0.13 221	0.10 195	0.07 132	0.13 278	0.10 149	0.15 544	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.07 305	0.06 244

DIP-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.09 18	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 297	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.07 87	0.15 351	0.07 3	0.22 320	0.18 274	0.16 344	0.19 320	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

RASNet	0.14 356	0.07 176	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.29 450	0.20 314	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

HSM-Net_RVC	0.14 356	0.08 282	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.15 259	0.27 418	0.29 438	0.19 405	0.21 354	0.29 489	0.14 366	0.17 396	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 399	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.18 421	0.09 18	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.24 386	0.24 439	0.17 433	0.17 396	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.06 244

AANet_RVC	0.16 422	0.10 417	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.18 421	0.19 449	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.35 506	0.21 397	0.21 479	0.22 487	0.16 406	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244

HSM	0.15 399	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.16 380	0.14 181	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.23 374	0.37 544	0.16 410	0.20 457	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

LE_ROB	0.50 592	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.24 505	0.16 325	0.22 320	1.81 627	4.63 631	0.67 589	0.47 578	0.44 586	0.20 457	0.29 554	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

DN-CSS_ROB	0.13 322	0.13 489	0.16 393	0.18 333	0.10 384	0.16 380	0.08 7	0.22 320	0.18 274	0.17 359	0.22 365	0.13 266	0.13 342	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

pmcnn	0.15 399	0.07 176	0.19 457	0.15 92	0.07 87	0.20 459	0.15 259	0.24 363	0.26 407	0.21 442	0.34 501	0.28 481	0.18 447	0.18 417	0.17 421	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

G2L-Stereo	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.12 80	0.27 418	0.22 345	0.16 344	0.27 440	0.21 397	0.13 342	0.17 396	0.18 439	0.09 407	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

rvit_105_1	0.19 469	0.11 443	0.25 502	0.21 485	0.16 539	0.21 476	0.27 557	0.31 474	0.41 521	0.19 405	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.12 501	0.12 531	0.13 519	0.15 553	0.08 367	0.07 327

ACV-stereo	0.15 399	0.10 417	0.28 518	0.18 333	0.12 466	0.14 325	0.12 80	0.23 340	0.21 330	0.19 405	0.23 374	0.22 415	0.15 384	0.23 498	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

test_sample2	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.18 410	0.21 296	0.16 217	0.14 289	0.20 332	0.19 376	0.15 384	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

test_sample1	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.13 14	0.08 154	0.19 444	0.16 325	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.22 365	0.18 362	0.16 410	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ACVNet-DCA	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

xx1	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.16 329	0.16 410	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

1test111	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.15 329	0.16 406	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

mmm	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.17 251	0.09 275	0.17 402	0.18 410	0.21 296	0.15 187	0.15 316	0.23 374	0.21 397	0.16 410	0.16 364	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

11t1	0.12 297	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.17 402	0.15 259	0.18 234	0.15 187	0.15 316	0.15 252	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

MIF-Stereo (partial)	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.11 56	0.17 202	0.18 274	0.14 289	0.16 264	0.09 162	0.11 272	0.12 228	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.07 327

EKT-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.21 330	0.11 197	0.08 93	0.12 240	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

PCWNet_CMD	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 495	0.14 289	0.20 332	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

fast-acv-ft	0.18 457	0.11 443	0.19 457	0.19 393	0.12 466	0.24 505	0.21 492	0.25 379	0.34 481	0.22 458	0.34 501	0.27 471	0.20 475	0.21 474	0.23 499	0.09 407	0.09 482	0.08 324	0.10 470	0.08 367	0.07 327

CBFPSM	0.14 356	0.06 83	0.26 505	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.20 428	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.16 364	0.18 439	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.07 313	0.07 305	0.07 327

GASNet	0.22 502	0.23 562	0.33 538	0.26 550	0.17 554	0.26 526	0.16 325	0.44 576	0.42 529	0.27 505	0.24 386	0.30 499	0.15 384	0.27 517	0.18 439	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.16 554	0.07 327

gwcnet-sp	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

scenet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

CASS	0.13 322	0.12 461	0.11 188	0.23 524	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.17 359	0.18 311	0.15 315	0.15 384	0.14 307	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.09 430	0.07 327
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 227	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.07 87	0.15 351	0.14 181	0.19 262	0.13 141	0.11 197	0.17 286	0.13 266	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

ssnet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

qqq	0.13 322	0.09 358	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.15 316	0.19 320	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.16 406	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

x	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.19 320	0.19 376	0.17 433	0.18 417	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

BUS	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.22 500	0.10 384	0.19 444	0.14 181	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

IER	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.26 407	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.20 475	0.16 364	0.14 362	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

test_5	0.14 356	0.12 461	0.08 43	0.20 454	0.10 384	0.14 325	0.29 572	0.21 296	0.24 372	0.18 389	0.28 454	0.11 222	0.15 384	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

BSDual-CNN	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.22 500	0.10 384	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

hknet	0.15 399	0.11 443	0.13 274	0.22 500	0.11 434	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.25 393	0.17 359	0.22 365	0.22 415	0.18 447	0.17 396	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

CSP-Net	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.25 379	0.32 462	0.25 493	0.30 473	0.24 439	0.15 384	0.21 474	0.18 439	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

UDGNet	0.14 356	0.13 489	0.16 393	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.16 325	0.21 296	0.27 417	0.20 428	0.20 332	0.16 329	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.06 233	0.07 327

dad	0.17 443	0.20 550	0.20 469	0.16 175	0.11 434	0.20 459	0.18 410	0.21 296	0.28 431	0.30 534	0.24 386	0.29 489	0.13 342	0.19 432	0.16 406	0.18 567	0.09 482	0.11 485	0.09 430	0.11 484	0.07 327

DAS	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.16 364	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

SepStereo	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.25 512	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

PSMNet-ADL	0.15 399	0.12 461	0.13 274	0.22 500	0.09 275	0.13 292	0.20 472	0.26 397	0.23 356	0.18 389	0.20 332	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.17 421	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.11 502	0.08 367	0.07 327

ADLNet2	0.16 422	0.09 358	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.20 459	0.16 325	0.31 474	0.39 512	0.16 344	0.20 332	0.20 388	0.18 447	0.21 474	0.22 487	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.07 327

Patchmatch Stereo++	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.16 164	0.15 187	0.12 237	0.14 234	0.13 266	0.12 303	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.07 327

PSM-adaLoss	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ROB_FTStereo_v2	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ROB_FTStereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

HUI-Stereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iGMRVC	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iRAFT	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

RAFT-IKP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ICVP	0.15 399	0.09 358	0.12 227	0.22 500	0.09 275	0.17 402	0.21 492	0.25 379	0.23 356	0.18 389	0.30 473	0.26 463	0.18 447	0.17 396	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.07 327

RALCasStereoNet	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.17 202	0.11 77	0.12 237	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

sCroCo_RVC	0.12 297	0.09 358	0.23 493	0.24 533	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.10 165	0.13 221	0.12 240	0.07 132	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.05 125	0.07 327

HCRNet	0.16 422	0.24 565	0.12 227	0.35 584	0.11 434	0.15 351	0.17 362	0.26 397	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

xxxx	0.15 399	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.23 500	0.18 410	0.31 474	0.19 291	0.14 289	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.26 534	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

test_xeample	0.15 399	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.21 476	0.20 472	0.28 437	0.20 314	0.16 344	0.29 466	0.19 376	0.16 410	0.15 329	0.26 534	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

MMNet	0.17 443	0.09 358	0.16 393	0.20 454	0.11 434	0.27 536	0.20 472	0.25 379	0.41 521	0.22 458	0.30 473	0.21 397	0.20 475	0.17 396	0.20 458	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

FENet	0.13 322	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.17 359	0.23 374	0.16 329	0.12 303	0.14 307	0.15 390	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

GANet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.17 362	0.22 320	0.21 330	0.17 359	0.24 386	0.23 433	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.10 448	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

PSMNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.24 363	0.24 372	0.16 344	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.06 349	0.09 407	0.12 522	0.08 367	0.07 327

GwcNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.20 472	0.21 296	0.27 417	0.18 389	0.27 440	0.22 415	0.16 410	0.14 307	0.15 390	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.07 305	0.07 327

MSMDNet	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 495	0.14 289	0.21 354	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

CVANet_RVC	0.18 457	0.10 417	0.14 310	0.21 485	0.10 384	0.18 421	0.17 362	0.34 514	0.33 469	0.22 458	0.31 481	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.17 421	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.09 430	0.07 327

ccs_rob	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

AdaStereo	0.15 399	0.11 443	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.20 459	0.11 56	0.32 485	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.13 342	0.19 432	0.14 362	0.12 501	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.09 430	0.07 327
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.20 454	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.26 397	0.23 356	0.26 499	0.40 535	0.22 415	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.07 327
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 469	0.11 443	0.20 469	0.22 500	0.10 384	0.22 485	0.22 502	0.39 555	0.37 502	0.24 480	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

StereoDRNet	0.18 457	0.11 443	0.17 423	0.22 500	0.11 434	0.21 476	0.22 502	0.37 543	0.33 469	0.24 480	0.28 454	0.30 499	0.19 463	0.20 457	0.20 458	0.09 407	0.08 450	0.11 485	0.09 430	0.09 430	0.07 327

DLCB_ROB	0.18 457	0.10 417	0.15 359	0.23 524	0.11 434	0.24 505	0.18 410	0.29 450	0.28 431	0.27 505	0.28 454	0.28 481	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.07 305	0.07 327

Select-FE	0.11 227	0.06 83	0.20 469	0.15 92	0.11 434	0.11 199	0.13 128	0.21 296	0.18 274	0.09 128	0.11 189	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.06 233	0.08 391

coex_refinement	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.15 259	0.26 397	0.29 438	0.18 389	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.16 364	0.18 439	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.09 430	0.08 391

S2M2_L	0.09 111	0.08 282	0.11 188	0.13 14	0.10 384	0.08 60	0.06 1	0.10 22	0.10 49	0.10 165	0.09 115	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.13 526	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.10 461	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 322	0.11 443	0.12 227	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.15 259	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.16 410	0.14 307	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

ITSA-stereo	0.15 399	0.10 417	0.14 310	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.30 464	0.49 555	0.17 359	0.19 320	0.22 415	0.15 384	0.17 396	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.08 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 227	0.05 28	0.11 188	0.15 92	0.13 489	0.13 292	0.16 325	0.23 340	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.08 391

test_sample6	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.19 449	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.19 376	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample5	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample4	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.19 444	0.18 410	0.26 397	0.17 244	0.16 344	0.25 414	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

test_sample3	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.14 46	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.26 397	0.18 274	0.16 344	0.22 365	0.19 376	0.15 384	0.17 396	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.08 391

CAS++	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.24 363	0.14 167	0.11 197	0.09 115	0.11 222	0.07 132	0.14 307	0.09 67	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

mmx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

xxx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

GMStereo_Zeroshot	0.16 422	0.13 489	0.24 497	0.20 454	0.10 384	0.17 402	0.13 128	0.29 450	0.25 393	0.23 471	0.32 485	0.25 453	0.11 272	0.19 432	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.11 485	0.06 219	0.12 499	0.08 391

ToySt	0.17 443	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.11 434	0.16 380	0.25 541	0.24 363	0.33 469	0.19 405	0.24 386	0.26 463	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.07 277	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.09 430	0.08 391

riskmin	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.14 325	0.14 181	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.14 234	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.12 285	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.08 391

ssnet_v2	0.17 443	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.11 434	0.21 476	0.21 492	0.33 505	0.25 393	0.22 458	0.22 365	0.27 471	0.18 447	0.22 487	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

HBP-ISP	0.18 457	0.13 489	0.16 393	0.15 92	0.11 434	0.08 60	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.22 458	0.33 497	0.21 397	0.25 511	0.23 498	0.17 421	0.14 540	0.16 563	0.21 568	0.17 564	0.10 461	0.08 391

CRFU-Net	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.19 444	0.14 181	0.26 397	0.20 314	0.28 520	0.27 440	0.29 489	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.08 391

GANet-ADL	0.13 322	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.30 464	0.20 314	0.13 267	0.18 311	0.19 376	0.12 303	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.08 391

ASMatch	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.10 384	0.07 34	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.12 237	0.16 264	0.16 329	0.10 242	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.08 391

Pruner-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.17 244	0.13 267	0.19 320	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.08 391

DeepStereo_RVC	0.11 227	0.08 282	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

CRE-IMP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.10 153	0.12 80	0.18 234	0.10 49	0.14 289	0.13 221	0.13 266	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

LMCR-Stereo	0.15 399	0.08 282	0.13 274	0.21 485	0.09 275	0.17 402	0.20 472	0.27 418	0.19 291	0.24 480	0.24 386	0.23 433	0.17 433	0.20 457	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

GEStereo_RVC	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.22 500	0.11 434	0.19 444	0.17 362	0.32 485	0.48 548	0.20 428	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.08 391

222	0.16 422	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.24 505	0.18 410	0.30 464	0.20 314	0.17 359	0.28 454	0.17 349	0.16 410	0.15 329	0.40 587	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

RAFT + AFF	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.20 454	0.10 384	0.14 325	0.24 525	0.26 397	0.20 314	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.08 391

Syn2CoEx	0.21 493	0.16 519	0.27 513	0.29 574	0.14 509	0.26 526	0.20 472	0.33 505	0.31 455	0.28 520	0.36 509	0.27 471	0.25 511	0.19 432	0.24 512	0.16 560	0.12 531	0.14 531	0.11 502	0.09 430	0.08 391

psm_up	0.18 457	0.10 417	0.18 445	0.20 454	0.11 434	0.17 402	0.19 449	0.37 543	0.34 481	0.21 442	0.28 454	0.29 489	0.24 502	0.20 457	0.22 487	0.09 407	0.10 502	0.11 485	0.11 502	0.08 367	0.08 391

CFNet-ft	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

DSFCA	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.10 384	0.20 459	0.19 449	0.28 437	0.31 455	0.23 471	0.24 386	0.22 415	0.15 384	0.19 432	0.20 458	0.10 448	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

DMCA-RVC	0.17 443	0.10 417	0.15 359	0.24 533	0.11 434	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.24 372	0.21 442	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.18 417	0.20 458	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.10 470	0.10 461	0.08 391

STTStereo	0.18 457	0.12 461	0.27 513	0.20 454	0.11 434	0.16 380	0.21 492	0.29 450	0.23 356	0.21 442	0.30 473	0.29 489	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.12 501	0.11 515	0.11 485	0.14 536	0.09 430	0.08 391

ADCRef	0.19 469	0.12 461	0.41 560	0.20 454	0.12 466	0.22 485	0.18 410	0.32 485	0.36 495	0.26 499	0.32 485	0.17 349	0.23 496	0.24 507	0.24 512	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

GANet	0.21 493	0.12 461	0.21 478	0.24 533	0.13 489	0.22 485	0.22 502	0.41 565	0.26 407	0.31 540	0.42 552	0.37 544	0.28 536	0.23 498	0.22 487	0.10 448	0.12 531	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.08 391

TDLM	0.17 443	0.12 461	0.13 274	0.24 533	0.10 384	0.18 421	0.18 410	0.36 537	0.30 448	0.21 442	0.28 454	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.18 439	0.11 477	0.07 421	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.08 391

CFNet_RVC	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 443	0.10 417	0.22 484	0.20 454	0.10 384	0.15 351	0.18 410	0.31 474	0.25 393	0.21 442	0.30 473	0.25 453	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.08 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 481	0.21 556	0.23 493	0.20 454	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.36 537	0.25 393	0.27 505	0.33 497	0.27 471	0.24 502	0.20 457	0.20 458	0.15 544	0.12 531	0.17 554	0.14 536	0.10 461	0.08 391

iResNetv2_ROB	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.16 380	0.12 80	0.25 379	0.35 490	0.21 442	0.29 466	0.24 439	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.09 430	0.08 391

MDST_ROB	0.22 502	0.10 417	0.17 423	0.18 333	0.11 434	0.37 572	0.19 449	0.43 574	0.41 521	0.39 564	0.39 529	0.29 489	0.21 479	0.26 514	0.18 439	0.11 477	0.10 502	0.14 531	0.11 502	0.10 461	0.08 391

iResNet_ROB	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.14 46	0.07 87	0.18 421	0.14 181	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.25 414	0.23 433	0.15 384	0.15 329	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.08 367	0.08 391

MultiAttention	0.29 559	0.08 282	0.14 310	0.19 393	0.12 466	1.45 624	1.33 626	0.36 537	0.37 502	0.19 405	0.21 354	0.24 439	0.11 272	0.38 572	0.18 439	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.09 435

FlowAnything_test	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.14 181	0.20 273	0.11 77	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.06 233	0.09 435

w-ln-seven-2	0.20 481	0.14 501	0.37 551	0.22 500	0.12 466	0.20 459	0.21 492	0.28 437	0.37 502	0.25 493	0.37 515	0.27 471	0.22 488	0.21 474	0.23 499	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.09 435

G2L-ROB	0.13 322	0.06 83	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.18 274	0.19 405	0.18 311	0.20 388	0.14 366	0.17 396	0.16 406	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.09 435

YMNet	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 454	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 545	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

YMNet_1	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 454	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 545	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

rvit_stereo_0075_2	0.17 443	0.12 461	0.25 502	0.23 524	0.16 539	0.13 292	0.10 31	0.30 464	0.27 417	0.20 428	0.28 454	0.22 415	0.15 384	0.18 417	0.13 326	0.16 560	0.10 502	0.17 554	0.10 470	0.10 461	0.09 435

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 227	0.05 28	0.14 310	0.15 92	0.20 567	0.09 99	0.17 362	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.14 234	0.10 195	0.07 132	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.09 435

MyStereo8	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.18 421	0.14 181	0.19 262	0.22 345	0.12 237	0.18 311	0.11 222	0.10 242	0.16 364	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.09 435

CFNet_ucs	0.15 399	0.08 282	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.14 325	0.14 181	0.30 464	0.34 481	0.16 344	0.24 386	0.23 433	0.14 366	0.18 417	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 457	0.09 358	0.29 526	0.15 92	0.10 384	0.22 485	0.20 472	0.26 397	0.39 512	0.25 493	0.42 552	0.24 439	0.15 384	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.10 461	0.09 435

NINENet	0.16 422	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.40 559	0.36 495	0.18 389	0.21 354	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.08 450	0.10 454	0.07 313	0.10 461	0.09 435

AASNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.19 393	0.09 275	0.18 421	0.15 259	0.37 543	0.37 502	0.19 405	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.20 458	0.10 448	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

AACVNet	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.23 340	0.24 372	0.27 505	0.27 440	0.28 481	0.17 433	0.19 432	0.16 406	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.07 313	0.10 461	0.09 435

HHNet	0.11 227	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.14 509	0.07 34	0.13 128	0.20 273	0.17 244	0.14 289	0.25 414	0.11 222	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.09 435

GMM-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.11 197	0.15 252	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.09 435

Prome-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.22 320	0.13 141	0.12 237	0.17 286	0.13 266	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.09 435

ADLNet	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.32 485	0.27 417	0.22 458	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.21 478	0.10 448	0.06 349	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

GES	0.14 356	0.08 282	0.16 393	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.13 128	0.28 437	0.25 393	0.16 344	0.23 374	0.18 362	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.09 435

aanetorigin	0.22 502	0.17 530	0.56 580	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.19 449	0.20 273	0.33 469	0.49 584	0.48 563	0.29 489	0.27 525	0.20 457	0.23 499	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.10 461	0.09 435

EDNetEfficient	0.29 559	0.24 565	1.13 614	0.18 333	0.10 384	0.19 444	0.20 472	0.20 273	0.60 581	0.74 604	0.56 579	0.31 512	0.39 573	0.22 487	0.30 560	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.11 484	0.09 435

NVstereo2D	0.19 469	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.15 528	0.28 543	0.23 513	0.44 576	0.42 529	0.15 316	0.27 440	0.25 453	0.19 463	0.22 487	0.17 421	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.15 546	0.09 435

DISCO	0.19 469	0.09 358	0.22 484	0.17 251	0.10 384	0.25 516	0.18 410	0.27 418	0.44 539	0.22 458	0.31 481	0.33 526	0.26 517	0.28 529	0.28 550	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.09 435

NaN_ROB	0.22 502	0.19 545	0.24 497	0.25 545	0.13 489	0.29 547	0.26 550	0.33 505	0.41 521	0.31 540	0.31 481	0.32 522	0.23 496	0.30 539	0.21 478	0.11 477	0.17 568	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

FBW_ROB	0.24 525	0.17 530	0.22 484	0.26 550	0.14 509	0.25 516	0.22 502	0.41 565	0.41 521	0.41 571	0.41 546	0.42 563	0.27 525	0.31 540	0.23 499	0.09 407	0.14 554	0.14 531	0.12 522	0.11 484	0.09 435

PWCDC_ROB	0.20 481	0.13 489	0.22 484	0.24 533	0.11 434	0.19 444	0.15 259	0.33 505	0.54 567	0.29 529	0.50 568	0.21 397	0.15 384	0.27 517	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.10 454	0.08 384	0.11 484	0.09 435

PSMNet_ROB	0.21 493	0.11 443	0.15 359	0.27 563	0.15 528	0.24 505	0.35 589	0.43 574	0.37 502	0.27 505	0.32 485	0.32 522	0.22 488	0.21 474	0.26 534	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.11 502	0.09 430	0.09 435

MSAF-DinoV2	0.22 502	0.11 443	0.23 493	0.17 251	0.10 384	0.27 536	0.16 325	0.37 543	0.55 568	0.21 442	0.27 440	0.47 578	0.27 525	0.35 559	0.39 584	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.09 430	0.12 499	0.10 462

z-mn7	0.24 525	0.14 501	0.45 564	0.19 393	0.13 489	0.28 543	0.25 541	0.34 514	0.62 584	0.27 505	0.56 579	0.29 489	0.24 502	0.32 547	0.25 522	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.10 462

w-ln-seven	0.24 525	0.14 501	0.55 577	0.19 393	0.14 509	0.26 526	0.22 502	0.35 530	0.60 581	0.29 529	0.39 529	0.30 499	0.22 488	0.21 474	0.26 534	0.09 407	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.11 484	0.10 462

test_sample7	0.15 399	0.10 417	0.16 393	0.14 46	0.11 434	0.16 380	0.16 325	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.12 501	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.10 462

iinet-f	0.16 422	0.06 83	0.45 564	0.14 46	0.10 384	0.21 476	0.14 181	0.27 418	0.23 356	0.21 442	0.24 386	0.21 397	0.15 384	0.18 417	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.10 462

Wz-Net-MNSev	0.22 502	0.13 489	0.31 531	0.20 454	0.14 509	0.36 571	0.24 525	0.33 505	0.44 539	0.28 520	0.40 535	0.38 548	0.19 463	0.24 507	0.25 522	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.12 499	0.10 462

FTStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.21 296	0.18 274	0.12 237	0.24 386	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.10 462

GrayStereo	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.09 99	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.17 349	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.10 462

sAnonymous2	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 454	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

CroCo_RVC	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 454	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

EDNetEfficientorigin	7.91 631	0.31 584	153.02 653	0.19 393	0.09 275	0.21 476	0.16 325	0.22 320	0.59 577	0.72 600	0.67 589	0.42 563	0.50 591	0.24 507	0.39 584	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.12 499	0.10 462

GwcNet	0.20 481	0.13 489	0.19 457	0.18 333	0.12 466	0.24 505	0.19 449	0.35 530	0.43 534	0.20 428	0.32 485	0.33 526	0.20 475	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.10 462

HGLStereo	0.17 443	0.08 282	0.19 457	0.17 251	0.12 466	0.18 421	0.18 410	0.31 474	0.32 462	0.21 442	0.32 485	0.25 453	0.18 447	0.19 432	0.20 458	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.10 462

DMCA	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.19 320	0.17 349	0.18 447	0.15 329	0.17 421	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.10 462

FADNet-RVC-Resample	0.16 422	0.11 443	0.31 531	0.22 500	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.25 379	0.24 372	0.24 480	0.27 440	0.20 388	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.08 450	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.10 462

FADNet_RVC	0.16 422	0.14 501	0.40 557	0.20 454	0.11 434	0.13 292	0.13 128	0.26 397	0.22 345	0.21 442	0.23 374	0.20 388	0.17 433	0.14 307	0.16 406	0.08 348	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.11 484	0.10 462

SuperB	0.20 481	0.10 417	0.56 580	0.16 175	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.24 363	0.50 558	0.26 499	0.39 529	0.17 349	0.21 479	0.22 487	0.21 478	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.12 499	0.10 462

AF-Net	0.22 502	0.17 530	0.17 423	0.26 550	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.32 485	0.50 558	0.25 493	0.33 497	0.38 548	0.26 517	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.16 550	0.11 502	0.11 484	0.10 462

Nwc_Net	0.23 518	0.16 519	0.21 478	0.25 545	0.14 509	0.24 505	0.26 550	0.37 543	0.38 509	0.22 458	0.41 546	0.30 499	0.28 536	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.17 554	0.20 570	0.10 461	0.10 462

ADCL	0.24 525	0.11 443	0.47 569	0.22 500	0.12 466	0.34 562	0.29 572	0.29 450	0.56 571	0.24 480	0.46 560	0.30 499	0.30 548	0.29 536	0.29 554	0.08 348	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.10 462

ADCP+	0.20 481	0.10 417	0.33 538	0.20 454	0.12 466	0.22 485	0.26 550	0.31 474	0.34 481	0.26 499	0.37 515	0.22 415	0.22 488	0.27 517	0.27 542	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.09 430	0.10 462

UCFNet_RVC	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.11 1	0.10 384	0.20 459	0.10 31	0.24 363	0.22 345	0.17 359	0.20 332	0.23 433	0.15 384	0.17 396	0.15 390	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.13 532	0.11 484	0.10 462

DeepPruner_ROB	0.16 422	0.11 443	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.17 402	0.15 259	0.32 485	0.21 330	0.19 405	0.21 354	0.22 415	0.18 447	0.20 457	0.15 390	0.13 526	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.11 484	0.10 462

PWC_ROB	0.21 493	0.16 519	0.26 505	0.18 333	0.11 434	0.22 485	0.13 128	0.32 485	0.49 555	0.30 534	0.40 535	0.32 522	0.24 502	0.31 540	0.22 487	0.10 448	0.07 421	0.11 485	0.08 384	0.11 484	0.10 462

CBMV	0.19 469	0.14 501	0.17 423	0.18 333	0.10 384	0.20 459	0.11 56	0.29 450	0.30 448	0.29 529	0.30 473	0.30 499	0.23 496	0.27 517	0.19 452	0.13 526	0.15 560	0.17 554	0.16 557	0.10 461	0.10 462
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 550	0.13 489	0.18 445	0.15 92	0.11 434	0.32 553	0.24 525	0.40 559	0.36 495	0.52 586	0.57 582	0.67 597	0.40 576	0.35 559	0.26 534	0.14 540	0.13 545	0.13 519	0.11 502	0.11 484	0.10 462
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
zh-mn7	0.25 537	0.14 501	0.56 580	0.19 393	0.14 509	0.24 505	0.22 502	0.34 514	0.62 584	0.35 553	0.65 587	0.31 512	0.25 511	0.31 540	0.25 522	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.11 488

DDVS	0.15 399	0.10 417	0.21 478	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.14 181	0.25 379	0.19 291	0.18 389	0.29 466	0.27 471	0.12 303	0.19 432	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.11 484	0.11 488

SDNR	0.19 469	0.08 282	0.19 457	0.16 175	0.12 466	0.77 609	0.14 181	0.25 379	0.32 462	0.19 405	0.24 386	0.19 376	0.13 342	0.19 432	0.15 390	0.16 560	0.18 570	0.14 531	0.11 502	0.08 367	0.11 488

DisPM	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.17 244	0.14 289	0.20 332	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.11 488

Wz-Net-SNSev	0.25 537	0.17 530	0.44 563	0.25 545	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.38 551	0.56 571	0.30 534	0.55 574	0.39 556	0.26 517	0.23 498	0.30 560	0.10 448	0.09 482	0.09 407	0.10 470	0.11 484	0.11 488

Wz-Net-LNSev	0.22 502	0.16 519	0.38 553	0.21 485	0.13 489	0.25 516	0.23 513	0.32 485	0.43 534	0.30 534	0.41 546	0.31 512	0.18 447	0.22 487	0.25 522	0.10 448	0.09 482	0.08 324	0.08 384	0.12 499	0.11 488

PFNet+	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.05 4	0.12 80	0.17 202	0.21 330	0.16 344	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.11 488

Anonymous3	0.16 422	0.13 489	0.33 538	0.26 550	0.14 509	0.27 536	0.17 362	0.28 437	0.28 431	0.15 316	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.11 488

hitnet-ft	0.18 457	0.09 358	0.17 423	0.14 46	0.09 275	0.26 526	0.20 472	0.25 379	0.26 407	0.24 480	0.32 485	0.31 512	0.22 488	0.24 507	0.21 478	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.08 384	0.12 499	0.11 488

DANet	0.21 493	0.15 511	0.28 518	0.25 545	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.27 418	0.27 417	0.28 520	0.32 485	0.35 537	0.31 552	0.31 540	0.23 499	0.11 477	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.13 517	0.11 488
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 469	0.13 489	0.17 423	0.16 175	0.11 434	0.15 351	0.13 128	0.26 397	0.28 431	0.27 505	0.30 473	0.27 471	0.24 502	0.23 498	0.16 406	0.15 544	0.17 568	0.22 572	0.20 570	0.10 461	0.11 488

SANet	0.24 525	0.14 501	0.28 518	0.21 485	0.11 434	0.27 536	0.24 525	0.38 551	0.64 588	0.36 556	0.40 535	0.43 567	0.26 517	0.27 517	0.24 512	0.12 501	0.09 482	0.10 454	0.09 430	0.13 517	0.11 488

SGM_RVC	0.23 518	0.12 461	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.33 559	0.18 410	0.34 514	0.31 455	0.44 579	0.37 515	0.53 586	0.35 566	0.35 559	0.24 512	0.13 526	0.13 545	0.13 519	0.13 532	0.10 461	0.11 488
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 525	0.18 541	0.18 445	0.20 454	0.14 509	0.21 476	0.19 449	0.32 485	0.41 521	0.29 529	0.21 354	0.32 522	0.27 525	0.41 584	0.27 542	0.46 603	0.12 531	0.31 590	0.11 502	0.15 546	0.12 501

DStereoSA	0.25 537	0.19 545	0.37 551	0.26 550	0.17 554	0.22 485	0.20 472	0.49 585	0.59 577	0.22 458	0.29 466	0.29 489	0.33 558	0.39 576	0.28 550	0.12 501	0.11 515	0.16 550	0.14 536	0.14 530	0.12 501

zh-sn7	0.25 537	0.17 530	0.50 571	0.24 533	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.34 514	0.48 548	0.28 520	0.54 572	0.28 481	0.31 552	0.36 565	0.32 568	0.10 448	0.10 502	0.11 485	0.10 470	0.12 499	0.12 501

TCMNet	0.19 469	0.12 461	0.19 457	0.20 454	0.18 561	0.20 459	0.24 525	0.27 418	0.36 495	0.23 471	0.26 431	0.25 453	0.19 463	0.19 432	0.23 499	0.13 526	0.11 515	0.11 485	0.12 522	0.13 517	0.12 501

DCVSM-stereo	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.16 175	0.10 384	0.15 351	0.09 18	0.19 262	0.23 356	0.20 428	0.23 374	0.26 463	0.15 384	0.18 417	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.08 384	0.10 461	0.12 501

DualNet (step1)	0.16 422	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.15 544	0.06 349	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample9	0.18 457	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 595	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample8	0.19 469	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.31 474	0.21 330	0.27 505	0.22 365	0.36 539	0.25 511	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 595	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

NF-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

OCTAStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

PSM-softLoss	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

KMStereo	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

RE-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

TVStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

APVNet	0.22 502	0.12 461	0.19 457	0.18 333	0.14 509	0.32 553	0.31 585	0.39 555	0.32 462	0.27 505	0.40 535	0.30 499	0.29 544	0.26 514	0.25 522	0.11 477	0.12 531	0.11 485	0.14 536	0.12 499	0.12 501

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 502	0.21 556	0.24 497	0.26 550	0.11 434	0.23 500	0.14 181	0.39 555	0.24 372	0.32 546	0.36 509	0.30 499	0.21 479	0.19 432	0.21 478	0.17 565	0.14 554	0.21 568	0.16 557	0.12 499	0.12 501

ADCMid	0.25 537	0.15 511	0.40 557	0.20 454	0.14 509	0.25 516	0.26 550	0.34 514	0.38 509	0.36 556	0.44 557	0.34 533	0.40 576	0.35 559	0.33 572	0.10 448	0.09 482	0.11 485	0.11 502	0.13 517	0.12 501

STTRV1_RVC	0.25 537	0.26 571	0.39 555	0.19 393	0.26 585	0.30 550	0.24 525	0.34 514	0.35 490	0.36 556	0.34 501	0.31 512	0.31 552	0.28 529	0.25 522	0.17 565	0.10 502	0.16 550	0.14 536	0.17 562	0.12 501

SGM-ForestM	0.32 568	0.12 461	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.39 576	0.19 449	0.41 565	0.50 558	0.52 586	0.54 572	1.32 617	0.42 584	0.40 581	0.27 542	0.14 540	0.16 563	0.16 550	0.16 557	0.12 499	0.12 501

XPNet_ROB	0.22 502	0.11 443	0.19 457	0.22 500	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.34 514	0.40 518	0.30 534	0.39 529	0.39 556	0.26 517	0.26 514	0.28 550	0.15 544	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.12 501

LALA_ROB	0.25 537	0.16 519	0.22 484	0.26 550	0.17 554	0.27 536	0.27 557	0.42 570	0.37 502	0.33 550	0.38 521	0.51 582	0.26 517	0.28 529	0.27 542	0.16 560	0.09 482	0.12 504	0.11 502	0.13 517	0.12 501

SGM-Forest	0.20 481	0.14 501	0.18 445	0.19 393	0.13 489	0.20 459	0.22 502	0.33 505	0.30 448	0.24 480	0.29 466	0.28 481	0.19 463	0.23 498	0.17 421	0.15 544	0.16 563	0.15 543	0.14 536	0.12 499	0.12 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	3.30 623	0.34 588	59.09 652	0.18 333	0.13 489	0.26 526	0.22 502	0.27 418	0.72 597	1.90 628	0.70 593	0.44 569	0.45 587	0.29 536	0.41 590	0.09 407	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 523

pcwnet_v2	0.19 469	0.10 417	0.26 505	0.17 251	0.14 509	0.18 421	0.15 259	0.37 543	0.46 546	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.19 463	0.20 457	0.19 452	0.13 526	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.11 484	0.13 523

FINET	0.21 493	0.18 541	0.26 505	0.18 333	0.16 539	0.23 500	0.23 513	0.32 485	0.48 548	0.25 493	0.32 485	0.22 415	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.18 567	0.16 563	0.11 485	0.10 470	0.15 546	0.13 523

S-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.25 502	0.21 485	0.13 489	0.20 459	0.18 410	0.32 485	0.43 534	0.23 471	0.36 509	0.28 481	0.30 548	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.12 531	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.13 523

G-Net	0.24 525	0.16 519	0.36 547	0.22 500	0.16 539	0.51 586	0.23 513	0.29 450	0.34 481	0.36 556	0.38 521	0.31 512	0.29 544	0.27 517	0.26 534	0.11 477	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.16 554	0.13 523

NCC-stereo	0.24 525	0.15 511	0.31 531	0.26 550	0.16 539	0.20 459	0.30 579	0.40 559	0.40 518	0.24 480	0.38 521	0.33 526	0.28 536	0.36 565	0.27 542	0.12 501	0.11 515	0.15 543	0.22 575	0.13 517	0.13 523

stereogan	0.22 502	0.11 443	0.21 478	0.20 454	0.12 466	0.31 552	0.19 449	0.35 530	0.44 539	0.22 458	0.39 529	0.35 537	0.27 525	0.33 550	0.22 487	0.10 448	0.12 531	0.10 454	0.10 470	0.14 530	0.13 523

edge stereo	0.22 502	0.13 489	0.20 469	0.21 485	0.13 489	0.23 500	0.16 325	0.32 485	0.42 529	0.32 546	0.40 535	0.38 548	0.35 566	0.25 512	0.24 512	0.13 526	0.11 515	0.14 531	0.11 502	0.12 499	0.13 523

Abc-Net	0.24 525	0.15 511	0.31 531	0.26 550	0.16 539	0.20 459	0.30 579	0.40 559	0.40 518	0.24 480	0.38 521	0.33 526	0.28 536	0.36 565	0.27 542	0.12 501	0.11 515	0.15 543	0.22 575	0.13 517	0.13 523
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 518	0.12 461	0.28 518	0.21 485	0.13 489	0.28 543	0.16 325	0.35 530	0.66 592	0.27 505	0.33 497	0.30 499	0.21 479	0.31 540	0.29 554	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.13 517	0.13 523

DeepPrunerF	0.24 525	0.17 530	0.42 562	0.26 550	0.16 539	0.22 485	0.28 563	0.37 543	0.50 558	0.26 499	0.29 466	0.24 439	0.28 536	0.21 474	0.22 487	0.15 544	0.11 515	0.20 567	0.18 568	0.12 499	0.13 523

ADCPNet	0.25 537	0.16 519	0.61 586	0.21 485	0.15 528	0.35 570	0.25 541	0.32 485	0.35 490	0.30 534	0.40 535	0.36 539	0.28 536	0.28 529	0.32 568	0.12 501	0.10 502	0.11 485	0.12 522	0.14 530	0.13 523

PA-Net	0.23 518	0.18 541	0.33 538	0.28 566	0.22 573	0.21 476	0.38 594	0.29 450	0.39 512	0.22 458	0.32 485	0.25 453	0.26 517	0.20 457	0.25 522	0.09 407	0.23 589	0.15 543	0.22 575	0.09 430	0.13 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 518	0.15 511	0.17 423	0.34 582	0.18 561	0.24 505	0.23 513	0.34 514	0.28 431	0.31 540	0.38 521	0.38 548	0.28 536	0.23 498	0.24 512	0.15 544	0.12 531	0.18 563	0.21 572	0.13 517	0.13 523

NOSS_ROB	0.19 469	0.12 461	0.18 445	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.20 428	0.22 365	0.27 471	0.23 496	0.21 474	0.16 406	0.16 560	0.18 570	0.23 573	0.21 572	0.12 499	0.13 523

ETE_ROB	0.23 518	0.17 530	0.22 484	0.25 545	0.13 489	0.26 526	0.29 572	0.31 474	0.36 495	0.28 520	0.36 509	0.45 571	0.26 517	0.27 517	0.26 534	0.11 477	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 523

PDISCO_ROB	0.27 550	0.16 519	0.26 505	0.28 566	0.20 567	0.32 553	0.26 550	0.44 576	0.57 573	0.28 520	0.40 535	0.45 571	0.29 544	0.33 550	0.34 574	0.12 501	0.09 482	0.17 554	0.16 557	0.17 562	0.13 523

Wz-Net-TNSev	0.29 559	0.20 550	0.65 589	0.19 393	0.15 528	0.38 575	0.27 557	0.35 530	0.55 568	0.34 552	0.42 552	0.45 571	0.38 571	0.32 547	0.30 560	0.12 501	0.13 545	0.10 454	0.12 522	0.15 546	0.14 540

UDG	0.21 493	0.17 530	0.19 457	0.23 524	0.15 528	0.30 550	0.20 472	0.33 505	0.35 490	0.23 471	0.28 454	0.31 512	0.27 525	0.20 457	0.22 487	0.15 544	0.12 531	0.13 519	0.09 430	0.14 530	0.14 540

SACVNet	0.18 457	0.12 461	0.14 310	0.17 251	0.13 489	0.22 485	0.18 410	0.31 474	0.30 448	0.23 471	0.31 481	0.30 499	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.11 477	0.08 450	0.10 454	0.10 470	0.12 499	0.14 540

PSM-AAD	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.20 273	0.13 141	0.12 237	0.14 234	0.18 362	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.14 540

FAT-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.22 484	0.21 485	0.12 466	0.17 402	0.18 410	0.34 514	0.39 512	0.27 505	0.37 515	0.34 533	0.32 557	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.11 515	0.10 454	0.09 430	0.11 484	0.14 540

RP	0.21 493	0.13 489	0.21 478	0.23 524	0.11 434	0.21 476	0.20 472	0.25 379	0.44 539	0.21 442	0.38 521	0.36 539	0.24 502	0.27 517	0.25 522	0.11 477	0.12 531	0.13 519	0.12 522	0.12 499	0.14 540

WCMA_ROB	0.24 525	0.11 443	0.22 484	0.17 251	0.14 509	0.32 553	0.15 259	0.32 485	0.32 462	0.38 562	0.53 570	0.40 560	0.34 563	0.34 553	0.25 522	0.11 477	0.12 531	0.12 504	0.10 470	0.14 530	0.14 540

SQANet	0.23 518	0.23 562	0.30 529	0.30 576	0.19 564	0.27 536	0.13 128	0.29 450	0.33 469	0.24 480	0.37 515	0.31 512	0.22 488	0.27 517	0.23 499	0.15 544	0.10 502	0.21 568	0.16 557	0.21 571	0.15 547

LCNet	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.16 329	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.15 547

MFN_U_SF_RVC	0.32 568	0.21 556	0.55 577	0.30 576	0.15 528	0.34 562	0.17 362	0.52 592	0.46 546	0.46 583	0.55 574	0.59 589	0.39 573	0.35 559	0.37 580	0.15 544	0.14 554	0.18 563	0.21 572	0.16 554	0.15 547

RTS	0.45 587	0.19 545	3.26 624	0.24 533	0.15 528	0.74 603	0.20 472	0.36 537	0.76 603	0.42 574	0.43 555	0.31 512	0.41 581	0.53 596	0.35 575	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 547

RTSA	0.45 587	0.19 545	3.26 624	0.24 533	0.15 528	0.74 603	0.20 472	0.36 537	0.76 603	0.42 574	0.43 555	0.31 512	0.41 581	0.53 596	0.35 575	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 547

AnyNet_C01	0.36 575	0.25 570	1.37 617	0.22 500	0.17 554	0.48 584	0.27 557	0.35 530	0.39 512	0.39 564	0.74 597	0.46 575	0.38 571	0.45 586	0.47 596	0.13 526	0.13 545	0.13 519	0.14 536	0.14 530	0.15 547

AnyNet_C32	0.26 548	0.16 519	0.36 547	0.20 454	0.16 539	0.25 516	0.30 579	0.32 485	0.44 539	0.31 540	0.49 564	0.30 499	0.33 558	0.40 581	0.33 572	0.12 501	0.12 531	0.12 504	0.14 536	0.14 530	0.15 547

RYNet	0.22 502	0.12 461	0.22 484	0.19 393	0.17 554	0.46 580	0.26 550	0.38 551	0.48 548	0.24 480	0.28 454	0.34 533	0.23 496	0.20 457	0.30 560	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.13 517	0.15 547

CC-Net-ROB	0.28 555	0.31 584	0.36 547	0.29 574	0.15 528	0.25 516	0.19 449	0.45 579	0.33 469	0.39 564	0.37 515	0.39 556	0.31 552	0.27 517	0.26 534	0.24 589	0.19 573	0.30 589	0.23 579	0.18 566	0.15 547

CSAN	0.29 559	0.24 565	0.27 513	0.34 582	0.19 564	0.33 559	0.42 598	0.37 543	0.50 558	0.38 562	0.40 535	0.44 569	0.33 558	0.28 529	0.30 560	0.20 574	0.16 563	0.19 565	0.19 569	0.14 530	0.15 547

DispFullNet	0.27 550	0.21 556	0.65 589	0.28 566	0.16 539	0.26 526	0.17 362	0.33 505	0.58 576	0.27 505	0.38 521	0.43 567	0.23 496	0.38 572	0.23 499	0.12 501	0.06 349	0.19 565	0.11 502	0.21 571	0.15 547

DStereoFS	0.27 550	0.22 560	0.31 531	0.22 500	0.15 528	0.22 485	0.20 472	0.50 589	0.48 548	0.28 520	0.44 557	0.33 526	0.34 563	0.52 593	0.29 554	0.12 501	0.11 515	0.15 543	0.13 532	0.16 554	0.16 558

PSMNet-RUCA	0.27 550	0.33 586	0.41 560	0.36 586	0.32 593	0.18 421	0.19 449	0.42 570	0.30 448	0.33 550	0.41 546	0.39 556	0.25 511	0.31 540	0.20 458	0.18 567	0.10 502	0.25 575	0.15 553	0.21 571	0.16 558

WZ-Net	0.28 555	0.17 530	0.78 605	0.22 500	0.16 539	0.34 562	0.29 572	0.39 555	0.57 573	0.24 480	0.55 574	0.37 544	0.24 502	0.33 550	0.35 575	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.14 530	0.16 558

DDUNet	0.22 502	0.17 530	0.21 478	0.22 500	0.15 528	0.25 516	0.24 525	0.29 450	0.30 448	0.31 540	0.36 509	0.33 526	0.25 511	0.24 507	0.20 458	0.18 567	0.13 545	0.17 554	0.11 502	0.16 554	0.16 558

KYRaft	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.22 320	0.12 107	0.13 267	0.16 264	0.20 388	0.10 242	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.16 558

psmorigin	0.25 537	0.15 511	0.34 546	0.17 251	0.13 489	0.23 500	0.14 181	0.34 514	0.33 469	0.41 571	0.55 574	0.41 562	0.37 570	0.34 553	0.27 542	0.11 477	0.15 560	0.11 485	0.11 502	0.12 499	0.16 558

RGC	0.25 537	0.20 550	0.29 526	0.28 566	0.16 539	0.22 485	0.23 513	0.32 485	0.44 539	0.27 505	0.40 535	0.38 548	0.27 525	0.36 565	0.22 487	0.11 477	0.13 545	0.17 554	0.17 564	0.14 530	0.16 558

ADCS	0.29 559	0.18 541	0.45 564	0.21 485	0.17 554	0.28 543	0.23 513	0.41 565	0.63 587	0.40 567	0.49 564	0.40 560	0.36 568	0.39 576	0.40 587	0.13 526	0.12 531	0.13 519	0.14 536	0.16 554	0.16 558

DPSNet	0.28 555	0.16 519	0.31 531	0.18 333	0.13 489	0.54 588	0.42 598	0.51 591	0.67 593	0.29 529	0.38 521	0.38 548	0.29 544	0.31 540	0.23 499	0.11 477	0.10 502	0.11 485	0.08 384	0.20 570	0.16 558

ISRNet	0.18 457	0.08 282	0.19 457	0.19 393	0.13 489	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.21 442	0.25 414	0.27 471	0.17 433	0.17 396	0.20 458	0.20 574	0.08 450	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.17 567

Anonymous_2	0.22 502	0.17 530	0.28 518	0.15 92	0.16 539	0.32 553	0.22 502	0.22 320	0.17 244	0.23 471	0.24 386	0.26 463	0.27 525	0.27 517	0.23 499	0.22 583	0.25 591	0.17 554	0.17 564	0.17 562	0.17 567

GANetREF_RVC	0.31 566	0.34 588	0.27 513	0.35 584	0.16 539	0.32 553	0.41 595	0.48 583	0.51 565	0.35 553	0.35 506	0.34 533	0.33 558	0.39 576	0.32 568	0.27 591	0.20 576	0.29 587	0.15 553	0.18 566	0.17 567
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
ccnet	0.29 559	0.28 579	0.23 493	0.20 454	0.28 587	0.41 579	0.21 492	0.45 579	0.33 469	0.36 556	0.46 560	0.36 539	0.30 548	0.39 576	0.42 591	0.23 587	0.14 554	0.21 568	0.17 564	0.23 575	0.18 570

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 584	0.39 592	0.54 575	0.40 589	0.20 567	0.64 595	0.32 587	0.53 594	0.72 597	0.71 598	0.72 594	0.61 591	0.54 593	0.51 591	0.46 595	0.20 574	0.19 573	0.29 587	0.30 591	0.23 575	0.18 570

FADNet-RVC	0.20 481	0.20 550	0.38 553	0.21 485	0.16 539	0.20 459	0.15 259	0.26 397	0.26 407	0.26 499	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.19 452	0.12 501	0.13 545	0.12 504	0.14 536	0.13 517	0.18 570

FADNet	0.21 493	0.22 560	0.36 547	0.18 333	0.17 554	0.24 505	0.13 128	0.31 474	0.31 455	0.23 471	0.25 414	0.27 471	0.21 479	0.19 432	0.15 390	0.13 526	0.15 560	0.12 504	0.15 553	0.16 554	0.18 570

XQC	0.28 555	0.23 562	0.51 572	0.28 566	0.19 564	0.34 562	0.27 557	0.36 537	0.57 573	0.31 540	0.30 473	0.37 544	0.30 548	0.38 572	0.38 582	0.13 526	0.09 482	0.15 543	0.12 522	0.17 562	0.18 570

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 565	0.24 565	0.29 526	0.36 586	0.16 539	0.34 562	0.30 579	0.32 485	0.42 529	0.40 567	0.46 560	0.38 548	0.31 552	0.34 553	0.28 550	0.19 572	0.20 576	0.26 576	0.29 589	0.18 566	0.19 575

SHD	0.26 548	0.15 511	0.30 529	0.24 533	0.18 561	0.22 485	0.15 259	0.38 551	0.71 596	0.32 546	0.41 546	0.36 539	0.28 536	0.32 547	0.29 554	0.12 501	0.11 515	0.14 531	0.13 532	0.16 554	0.20 576

SAMSARA	0.40 580	0.28 579	0.33 538	0.55 600	0.39 594	0.82 610	1.23 625	0.47 582	0.51 565	0.36 556	0.35 506	0.55 588	0.39 573	0.38 572	0.39 584	0.15 544	0.20 576	0.15 543	0.14 536	0.23 575	0.20 576

BEATNet-Init1	0.52 593	0.27 574	0.62 587	0.30 576	0.21 571	0.76 607	0.29 572	0.54 595	0.65 591	0.86 609	0.95 609	2.07 627	0.62 603	0.56 600	0.42 591	0.18 567	0.18 570	0.23 573	0.22 575	0.22 574	0.21 578

PASM	0.32 568	0.24 565	0.48 570	0.28 566	0.27 586	0.29 547	0.30 579	0.34 514	0.49 555	0.35 553	0.39 529	0.46 575	0.34 563	0.34 553	0.35 575	0.23 587	0.25 591	0.26 576	0.28 588	0.23 575	0.21 578

MSMD_ROB	0.31 566	0.26 571	0.26 505	0.24 533	0.21 571	0.34 562	0.25 541	0.34 514	0.39 512	0.40 567	0.69 591	0.45 571	0.40 576	0.34 553	0.27 542	0.20 574	0.19 573	0.26 576	0.25 581	0.23 575	0.22 580

FADE		0.33 586		0.33 581	0.25 584			0.64 603	1.07 611	0.43 577		0.42 563		0.70 606		0.30 592	0.21 588	0.41 596	0.38 597	0.23 575	0.22 580

DGSMNet	0.24 525	0.19 545	0.33 538	0.21 485	0.24 578	0.24 505	0.20 472	0.35 530	0.41 521	0.24 480	0.32 485	0.38 548	0.21 479	0.29 536	0.23 499	0.12 501	0.11 515	0.14 531	0.16 557	0.23 575	0.23 582

FSD	0.25 537	0.27 574	0.26 505	0.24 533	0.22 573	0.25 516	0.25 541	0.27 418	0.26 407	0.25 493	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.27 517	0.24 512	0.21 578	0.20 576	0.27 579	0.26 582	0.25 583	0.24 583

FC-DCNN v2	0.33 571	0.27 574	0.28 518	0.26 550	0.23 576	0.37 572	0.28 563	0.40 559	0.43 534	0.45 580	0.56 579	0.51 582	0.40 576	0.37 570	0.29 554	0.21 578	0.20 576	0.27 579	0.26 582	0.25 583	0.24 583

ACVNet_1	0.44 585	0.49 597	0.60 585	0.45 594	0.28 587	0.49 585	0.27 557	0.57 599	0.72 597	0.62 593	0.58 584	0.74 601	0.49 590	0.50 589	0.35 575	0.26 590	0.24 590	0.39 594	0.29 589	0.31 594	0.24 583

FCDSN-DC	0.33 571	0.28 579	0.28 518	0.30 576	0.24 578	0.39 576	0.28 563	0.42 570	0.42 529	0.43 577	0.53 570	0.51 582	0.41 581	0.36 565	0.30 560	0.21 578	0.20 576	0.27 579	0.26 582	0.25 583	0.24 583
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 587	0.27 574	0.27 513	0.27 563	0.24 578	0.47 582	0.31 585	0.55 596	0.59 577	0.72 600	1.13 618	1.15 611	0.61 601	0.52 593	0.37 580	0.21 578	0.20 576	0.27 579	0.31 593	0.25 583	0.24 583

FC-DCNN	0.33 571	0.27 574	0.28 518	0.26 550	0.23 576	0.37 572	0.28 563	0.40 559	0.43 534	0.45 580	0.55 574	0.51 582	0.40 576	0.37 570	0.30 560	0.21 578	0.20 576	0.27 579	0.26 582	0.25 583	0.24 583

ELAS_RVC	0.41 582	0.29 582	0.33 538	0.28 566	0.24 578	0.54 588	0.36 590	0.49 585	0.59 577	0.72 600	0.74 597	0.65 595	0.54 593	0.54 598	0.40 587	0.22 583	0.20 576	0.27 579	0.26 582	0.26 588	0.25 589
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 582	0.29 582	0.33 538	0.27 563	0.24 578	0.60 593	0.36 590	0.50 589	0.50 558	0.71 598	0.79 601	0.67 597	0.54 593	0.51 591	0.42 591	0.22 583	0.20 576	0.27 579	0.26 582	0.26 588	0.25 589
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 577	0.53 598	0.55 577	0.45 594	0.24 578	0.47 582	0.18 410	0.49 585	0.64 588	0.42 574	0.45 559	0.60 590	0.27 525	0.34 553	0.24 512	0.33 595	0.14 554	0.48 598	0.42 600	0.30 591	0.26 591

otaku	0.39 577	0.37 591	0.52 573	0.44 593	0.28 587	0.58 590	0.24 525	0.41 565	0.62 584	0.40 567	0.49 564	0.46 575	0.33 558	0.40 581	0.32 568	0.30 592	0.30 595	0.39 594	0.33 594	0.29 590	0.28 592

Ntro	0.40 580	0.40 593	0.53 574	0.46 597	0.30 591	0.65 596	0.24 525	0.46 581	0.68 594	0.41 571	0.49 564	0.48 580	0.42 584	0.39 576	0.31 567	0.32 594	0.28 593	0.37 593	0.30 591	0.32 595	0.29 593

Consistency-Raft	0.44 585	0.40 593	0.45 564	0.37 588	0.43 598	0.46 580	0.41 595	0.57 599	0.55 568	0.32 546	0.73 595	0.33 526	0.48 589	0.42 585	0.49 598	0.39 597	0.35 600	0.45 597	0.51 607	0.42 598	0.29 593

NVStereoNet_ROB	0.46 590	0.36 590	0.46 568	0.41 591	0.28 587	0.34 562	0.34 588	0.48 583	0.60 581	0.72 600	0.93 607	0.70 600	0.66 604	0.47 587	0.60 606	0.22 583	0.33 599	0.34 592	0.34 596	0.30 591	0.30 595
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 577	0.20 550	0.39 555	0.31 580	0.22 573	0.29 547	0.43 600	0.52 592	0.96 610	0.55 590	0.79 601	0.53 586	0.59 600	0.52 593	0.38 582	0.19 572	0.14 554	0.17 554	0.14 536	0.24 582	0.31 596

MADNet+	0.75 605	0.71 608	3.70 627	0.66 603	0.41 596	0.98 615	0.97 623	0.69 605	0.73 601	0.52 586	0.57 582	0.64 593	0.68 606	0.86 615	1.01 622	0.34 596	0.36 601	0.28 586	0.23 579	0.36 597	0.31 596

LSM	0.33 571	0.20 550	0.58 583	0.26 550	0.60 610	0.34 562	0.25 541	0.42 570	0.48 548	0.45 580	0.58 584	0.42 563	0.36 568	0.35 559	0.25 522	0.12 501	0.20 576	0.14 531	0.16 557	0.19 569	0.33 598

MonStereo1	0.47 591	0.26 571	0.58 583	0.28 566	0.20 567	0.39 576	0.18 410	0.49 585	0.64 588	0.52 586	0.87 604	1.01 606	0.57 598	0.50 589	0.56 603	0.53 607	0.31 598	0.54 604	0.40 598	0.33 596	0.34 599

JetBlue	0.71 602	0.45 596	1.14 615	0.51 598	0.47 600	2.02 625	0.64 612	0.75 606	0.70 595	0.69 597	0.77 600	1.22 613	0.83 611	1.03 623	1.01 622	0.40 598	0.28 593	0.33 591	0.33 594	0.30 591	0.34 599

ACVNet_2	0.66 601	0.66 606	0.68 597	0.63 602	0.41 596	0.71 601	0.49 602	0.96 615	1.39 620	0.89 610	1.09 614	1.04 607	0.73 607	0.54 598	0.47 596	0.43 601	0.40 602	0.53 603	0.44 601	0.47 599	0.35 601

IMH-64-1	0.65 599	0.61 602	0.68 597	0.71 604	0.51 601	0.59 591	0.49 602	0.91 611	0.85 605	0.74 604	1.02 611	0.81 602	0.78 609	0.79 608	0.49 598	0.42 599	0.46 604	0.71 607	0.47 602	0.52 601	0.39 602

IMH-64	0.65 599	0.61 602	0.68 597	0.71 604	0.51 601	0.59 591	0.49 602	0.91 611	0.85 605	0.74 604	1.02 611	0.81 602	0.78 609	0.79 608	0.49 598	0.42 599	0.46 604	0.71 607	0.47 602	0.52 601	0.39 602

RainbowNet	0.54 595	0.61 602	0.70 603	0.57 601	0.43 598	0.65 596	0.37 593	0.60 601	0.87 607	0.50 585	0.66 588	0.64 593	0.47 588	0.49 588	0.43 594	0.47 604	0.48 609	0.52 602	0.41 599	0.52 601	0.40 604

IMH	0.71 602	0.64 605	0.68 597	0.76 606	0.54 603	0.69 599	0.54 606	0.98 617	1.10 613	0.82 608	1.09 614	0.89 604	0.88 614	0.87 616	0.52 602	0.44 602	0.50 613	0.75 610	0.51 607	0.56 606	0.41 605

PWCK	0.71 602	0.94 617	0.95 612	0.76 606	0.31 592	0.74 603	0.36 590	0.90 610	0.90 608	0.96 613	0.75 599	0.95 605	0.61 601	0.87 616	0.66 609	0.72 616	0.46 604	0.75 610	0.49 604	0.69 614	0.44 606

GCST	0.37 576	0.42 595	0.26 505	1.02 619	0.39 594	0.18 421	0.08 7	0.20 273	0.17 244	0.28 520	0.25 414	0.15 315	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.64 614	0.43 603	0.75 610	0.65 614	0.63 607	0.46 607

TorneroNet-64	0.76 606	0.72 609	0.74 604	0.78 608	0.58 609	0.91 614	0.56 607	0.84 609	1.29 617	0.66 594	0.90 605	1.40 619	0.75 608	0.85 614	0.67 612	0.49 605	0.46 604	0.72 609	0.59 610	0.67 611	0.53 608

anonymity	0.53 594	0.58 600	0.65 589	0.41 591	0.61 611	0.53 587	0.41 595	0.56 597	0.41 521	0.55 590	0.50 568	0.49 581	0.55 596	0.58 601	0.50 601	0.58 610	0.50 613	0.51 600	0.51 607	0.51 600	0.57 609

WAO-7	0.79 607	0.78 611	0.54 575	0.85 612	0.67 614	0.74 603	0.68 616	1.05 620	1.32 618	0.90 611	1.20 621	1.04 607	0.92 615	0.69 605	0.66 609	0.60 612	0.62 623	0.67 606	0.68 616	0.64 608	0.58 610

WAO-6	0.81 608	0.80 612	0.62 587	0.86 613	0.63 612	0.76 607	0.58 609	0.98 617	1.54 625	0.90 611	0.96 610	1.07 609	1.03 619	0.70 606	0.66 609	0.72 616	0.49 611	0.90 618	0.71 617	0.68 612	0.58 610

Dean	0.87 611	0.86 616	0.79 607	0.81 610	0.56 606	0.90 611	0.63 610	1.15 626	1.73 626	1.15 621	1.15 619	1.31 616	0.99 618	0.81 610	0.81 618	0.57 609	0.56 620	0.77 614	0.64 613	0.66 610	0.58 610

SPS-STEREO	0.57 597	0.58 600	0.65 589	0.45 594	0.55 605	0.62 594	0.44 601	0.62 602	0.50 558	0.68 596	0.64 586	0.66 596	0.57 598	0.61 602	0.60 606	0.62 613	0.47 608	0.51 600	0.49 604	0.55 605	0.58 610
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 596	0.57 599	0.65 589	0.40 589	0.54 603	0.66 598	0.49 602	0.56 597	0.45 545	0.66 594	0.69 591	0.67 597	0.56 597	0.63 603	0.56 603	0.59 611	0.48 609	0.50 599	0.50 606	0.52 601	0.58 610

LVE	0.83 610	0.85 615	0.85 610	0.80 609	0.56 606	1.04 620	0.65 613	1.05 620	1.47 623	0.96 613	1.22 622	1.10 610	0.85 612	0.83 611	0.71 614	0.49 605	0.55 619	0.76 613	0.60 612	0.65 609	0.59 615

WAO-8	0.91 612	0.81 613	0.65 589	0.94 616	0.69 615	0.90 611	0.67 614	1.07 623	1.83 628	1.06 618	1.45 624	1.30 614	1.07 620	0.84 612	0.78 615	0.74 618	0.53 616	0.86 616	0.75 618	0.69 614	0.62 616

Venus	0.91 612	0.81 613	0.65 589	0.94 616	0.69 615	0.90 611	0.67 614	1.07 623	1.83 628	1.06 618	1.45 624	1.30 614	1.07 620	0.84 612	0.78 615	0.74 618	0.53 616	0.86 616	0.75 618	0.69 614	0.62 616

TorneroNet	0.82 609	0.74 610	0.81 609	0.84 611	0.63 612	0.99 616	0.63 610	0.96 615	1.16 614	0.80 607	1.11 616	1.36 618	0.86 613	0.93 619	0.80 617	0.56 608	0.49 611	0.78 615	0.66 615	0.73 617	0.63 618

MFMNet_re	0.64 598	0.66 606	0.65 589	0.51 598	0.69 615	0.69 599	0.57 608	0.64 603	0.73 601	0.60 592	0.73 595	0.62 592	0.67 605	0.65 604	0.60 606	0.66 615	0.58 622	0.63 605	0.59 610	0.68 612	0.69 619

UNDER WATER-64	0.95 614	0.94 617	1.43 619	0.87 614	0.56 606	1.18 623	0.87 620	0.77 607	0.94 609	1.04 616	0.85 603	1.58 624	1.21 625	0.94 620	0.96 620	0.87 622	0.57 621	1.03 622	0.88 623	0.78 618	0.73 620

UNDER WATER	0.97 615	0.97 619	1.42 618	0.99 618	0.70 618	1.12 622	0.84 619	0.80 608	1.08 612	1.01 615	0.90 605	1.55 623	1.22 626	1.03 623	1.00 621	0.78 620	0.53 616	1.02 621	0.87 622	0.80 619	0.74 621

ktn	1.01 617	1.21 622	0.80 608	1.23 623	0.86 621	1.01 618	0.87 620	0.94 614	1.39 620	1.04 616	1.12 617	1.15 611	1.07 620	0.94 620	0.59 605	1.28 628	0.71 625	1.38 628	0.83 621	1.02 623	0.75 622

notaker	0.97 615	1.11 620	0.98 613	1.13 621	0.81 619	0.73 602	0.68 616	0.93 613	1.16 614	1.18 623	1.18 620	1.41 620	1.16 624	1.08 625	0.69 613	0.81 621	0.64 624	1.17 624	0.79 620	0.98 621	0.80 623

HanzoNet	1.29 620	1.26 624	1.19 616	1.12 620	0.85 620	1.02 619	0.83 618	1.03 619	1.48 624	1.64 626	1.61 626	2.50 629	1.72 627	1.61 627	1.61 625	1.26 627	0.80 626	1.31 627	1.01 625	1.02 623	0.86 624

KSHMR	1.09 618	1.17 621	0.88 611	1.25 624	1.00 623	0.99 616	0.96 622	1.13 625	1.37 619	1.16 622	1.29 623	1.41 620	0.96 617	1.01 622	0.92 619	1.03 625	1.08 627	1.20 625	1.03 626	1.01 622	0.97 625

JetRed	1.62 621	1.46 625	2.98 622	0.92 615	1.21 624	4.99 628	1.53 628	1.27 628	1.39 620	1.83 627	1.74 627	1.60 625	0.95 616	1.41 626	2.45 629	0.90 624	1.60 629	0.93 619	0.90 624	1.35 625	0.99 626

DPSimNet_ROB	1.11 619	1.23 623	0.78 605	1.13 621	0.88 622	1.10 621	1.13 624	1.16 627	1.23 616	1.43 625	1.02 611	1.41 620	1.10 623	0.90 618	1.60 624	1.46 629	0.51 615	1.21 626	1.03 626	0.90 620	1.01 627

tt	4.67 626	0.06 83	3.55 626	2.02 627	1.55 625	10.25 633	16.71 633	8.91 639	5.03 631	1.31 624	0.94 608	4.71 630	4.76 630	3.33 630	5.87 632	6.06 638	10.30 642	1.88 632	2.11 632	2.75 629	1.21 628

ASD4	3.54 624	3.38 630	2.05 621	1.72 625	2.51 628	9.03 632	17.71 634	2.25 629	5.51 632	2.46 629	2.81 630	2.03 626	3.36 629	2.73 629	5.06 630	1.22 626	1.34 628	1.13 623	1.33 628	1.68 626	1.49 629

MADNet++	1.95 622	1.75 626	1.59 620	1.82 626	1.69 626	2.33 626	1.40 627	2.35 630	2.09 630	2.57 630	2.36 629	2.24 628	2.17 628	2.28 628	2.34 627	1.87 630	1.66 630	1.54 629	1.34 629	1.92 627	1.77 630

USTest	6.22 627	2.73 629	3.00 623	6.57 634	7.29 633	14.37 635	21.57 635	7.00 638	9.56 637	5.34 634	6.10 631	5.72 633	7.64 633	6.41 635	6.96 633	1.97 631	3.42 636	1.64 630	2.15 633	2.66 628	2.36 631

PML	8.91 634	9.34 642	6.13 629	5.35 631	6.41 632	14.99 636	23.38 641	5.27 631	6.83 633	18.04 645	28.19 653	7.67 635	6.83 632	7.85 636	5.75 631	5.35 637	1.83 631	5.95 641	1.93 631	8.64 638	2.52 632

xxxxx1	7.79 628	5.02 635	7.31 631	3.12 628	3.85 629	16.35 637	22.88 636	5.86 635	8.69 634	7.97 635	8.54 632	9.12 637	8.27 634	10.18 637	10.92 634	2.42 632	2.45 632	3.56 635	12.37 639	3.77 630	3.06 633

tt_ll	7.79 628	5.02 635	7.31 631	3.12 628	3.85 629	16.35 637	22.88 636	5.86 635	8.69 634	7.97 635	8.54 632	9.12 637	8.27 634	10.18 637	10.92 634	2.42 632	2.45 632	3.56 635	12.37 639	3.77 630	3.06 633

ff	7.79 628	5.02 635	7.31 631	3.12 628	3.85 629	16.35 637	22.88 636	5.86 635	8.69 634	7.97 635	8.54 632	9.12 637	8.27 634	10.18 637	10.92 634	2.42 632	2.45 632	3.56 635	12.37 639	3.77 630	3.06 633

TCMNet-wrong-test	3.67 625	5.48 638	3.89 628	12.18 638	11.75 639	4.65 627	3.88 629	1.06 622	0.72 597	1.09 620	2.15 628	6.30 634	0.53 592	3.43 631	2.36 628	0.89 623	0.20 576	1.87 631	1.69 630	5.57 635	3.62 636

Anonymous_1	10.96 638	7.92 639	7.46 634	10.33 635	10.06 634	18.65 641	26.34 642	11.06 642	13.44 641	9.40 638	10.05 637	9.67 640	11.23 639	10.73 640	12.72 639	6.42 639	8.38 639	5.77 638	10.61 638	12.12 639	6.77 637

DPSMNet_ROB	8.06 632	4.48 631	8.63 637	5.37 633	10.74 636	8.32 630	22.98 640	5.46 632	13.36 640	5.12 632	9.92 635	5.08 631	10.40 637	5.53 634	12.58 637	3.80 636	8.00 637	3.50 633	7.02 636	3.83 633	7.14 638

DGTPSM_ROB	8.06 632	4.48 631	8.63 637	5.35 631	10.72 635	8.32 630	22.97 639	5.46 632	13.35 639	5.12 632	9.92 635	5.08 631	10.40 637	5.52 633	12.58 637	3.79 635	8.00 637	3.50 633	7.02 636	3.83 633	7.14 638

DPSM_ROB	11.15 639	8.58 640	8.00 635	10.88 636	11.58 637	19.10 642	26.71 643	12.05 643	14.07 644	10.36 639	10.84 638	10.33 641	11.86 640	11.70 641	13.54 640	6.99 640	8.79 640	5.89 639	6.95 634	7.29 636	7.42 640

DPSM	11.15 639	8.58 640	8.00 635	10.88 636	11.58 637	19.10 642	26.71 643	12.05 643	14.07 644	10.36 639	10.84 638	10.33 641	11.86 640	11.70 641	13.54 640	6.99 640	8.79 640	5.89 639	6.95 634	7.29 636	7.42 640

FlowAnything	22.44 648	17.35 648	16.14 643	22.07 649	23.23 646	38.39 650	53.77 648	24.25 651	28.44 652	20.96 653	21.82 650	20.70 645	23.84 646	23.49 651	27.14 647	14.04 642	17.79 650	11.75 642	14.15 648	14.65 640	14.89 642

LSM0	22.87 651	17.28 644	18.96 645	22.19 650	29.04 653	38.42 652	53.71 647	24.28 652	28.31 648	20.78 652	21.00 643	21.43 651	24.16 652	23.50 652	27.39 649	14.09 648	17.38 644	11.84 648	14.04 646	14.73 646	14.89 642

Hybrid-DGEV	22.47 649	17.40 650	16.14 643	22.00 644	23.29 648	38.36 649	53.80 649	24.43 654	28.63 654	20.59 647	21.81 649	20.88 647	23.91 648	23.45 650	27.42 650	14.08 646	17.69 645	11.83 644	14.06 647	14.65 640	14.93 644

CasAABBNet	22.42 645	17.33 645	16.01 641	22.01 645	23.28 647	38.32 646	53.80 649	24.14 650	28.41 651	20.60 648	21.77 648	20.89 650	23.91 648	23.43 649	27.36 648	14.07 643	17.69 645	11.83 644	14.01 643	14.67 642	14.95 645

RAFT-FEzeroshot	22.43 646	17.33 645	15.98 639	22.02 646	23.31 649	38.34 647	53.82 651	24.05 648	28.39 649	20.61 649	21.76 646	20.88 647	23.92 650	23.41 647	27.42 650	14.07 643	17.69 645	11.83 644	14.02 644	14.69 643	14.97 646

RAFT-FE	22.43 646	17.33 645	15.98 639	22.02 646	23.31 649	38.34 647	53.82 651	24.05 648	28.39 649	20.61 649	21.76 646	20.88 647	23.92 650	23.41 647	27.42 650	14.07 643	17.69 645	11.83 644	14.02 644	14.69 643	14.97 646

Selective-RAFT-Error	22.47 649	17.37 649	16.09 642	22.06 648	23.34 651	38.39 650	53.83 653	24.29 653	28.47 653	20.74 651	21.83 651	20.81 646	23.90 647	23.54 653	27.53 653	14.08 646	17.69 645	11.82 643	14.00 642	14.69 643	15.00 648

LRCNet_RVC	10.62 637	13.42 643	7.30 630	18.92 642	2.07 627	0.33 559	0.30 579	5.59 634	0.48 548	13.03 641	17.94 641	8.87 636	5.65 631	4.79 632	1.89 626	23.51 650	2.73 635	27.55 653	25.71 653	16.07 647	16.33 649

RSGM-EC	20.36 642	4.73 633	0.68 597	16.76 639	16.92 643	21.28 644	27.18 645	10.46 640	14.04 642	18.00 643	21.31 644	22.24 652	21.82 644	22.57 645	17.63 643	62.81 653	33.79 653	20.14 650	18.10 650	20.18 649	16.45 650

acva	20.36 642	4.73 633	0.68 597	16.76 639	16.92 643	21.28 644	27.18 645	10.46 640	14.04 642	18.00 643	21.31 644	22.24 652	21.82 644	22.57 645	17.63 643	62.81 653	33.79 653	20.14 650	18.10 650	20.18 649	16.45 650

HaxPig	15.71 641	18.52 651	19.18 646	16.89 641	15.89 642	7.73 629	7.60 630	13.31 645	10.82 638	15.42 642	14.91 640	15.98 643	14.92 642	15.58 643	15.98 642	18.95 649	16.73 643	19.46 649	18.08 649	19.26 648	19.05 652

MEDIAN_ROB	20.38 644	24.04 652	23.31 649	21.23 643	21.71 645	10.40 634	7.92 631	17.64 646	15.50 646	20.12 646	19.70 642	20.34 644	20.32 643	21.19 644	21.13 645	23.81 651	21.81 651	24.98 652	23.76 652	24.71 651	23.93 653

AVERAGE_ROB	24.90 652	29.20 653	28.14 650	24.89 651	24.64 652	17.75 640	11.12 632	21.45 647	19.93 647	25.12 654	24.46 652	25.12 654	25.46 653	24.69 654	22.83 646	29.76 652	27.13 652	28.97 654	27.95 654	29.91 652	29.47 654

test_example2	98.32 653	94.13 654	45.89 651	96.35 652	109.85 654	88.61 653	95.45 654	25.75 655	94.37 655	130.00 656	126.06 655	58.17 655	74.63 654	88.51 655	79.96 654	150.23 655	221.02 655	77.62 655	99.10 655	113.75 655	96.94 655

ccccc	245.47 654	285.66 655	306.18 654	368.85 655	370.60 655	123.16 654	145.33 655	115.05 656	110.08 656	126.68 655	110.87 654	122.83 656	165.88 655	252.94 656	276.56 655	384.56 656	353.86 656	254.69 656	223.00 656	425.87 656	386.83 656

Low-res two-view benchmark