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

S2M2_XL	0.19 8	0.18 114	0.27 32	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 3	0.15 4	0.21 16	0.26 46	0.17 4	0.17 15	0.24 1	0.21 22	0.17 283	0.16 385	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.12 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.39 209	0.21 111	0.18 6	0.21 52	0.34 32	0.26 36	0.28 67	0.51 169	0.28 74	0.29 156	0.26 2	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

FoundationStereo	0.17 1	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.16 12	0.23 28	0.20 32	0.22 3	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 33	0.26 2	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

U	0.45 308	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.71 566	3.55 601	0.20 32	0.41 73	0.38 133	0.26 48	0.23 28	0.24 54	0.22 64	0.26 2	0.22 36	0.15 182	0.09 25	0.88 579	0.13 163	0.13 98	0.11 81

Wavelet-MonSter	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.18 39	0.17 5	0.21 52	0.32 19	0.23 22	0.25 42	0.34 97	0.22 37	0.24 86	0.27 5	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 24	0.15 37	0.27 32	0.37 150	0.19 59	0.22 20	0.18 12	0.42 78	0.35 102	0.22 25	0.28 62	0.24 54	0.18 24	0.27 5	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.10 37

252Zero-FE	0.20 14	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.41 73	0.34 88	0.22 25	0.21 17	0.19 20	0.18 24	0.28 7	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

water-stereo	0.28 104	0.14 15	0.29 51	0.35 113	0.19 59	0.36 189	0.23 80	0.62 194	0.38 133	0.39 144	0.62 212	0.41 169	0.35 215	0.28 7	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.12 58	0.10 37

MonSter++	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 20	0.31 15	0.24 27	0.21 16	0.20 14	0.29 76	0.19 33	0.29 9	0.21 22	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

4.5_new	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

2w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.30 63	0.32 45	0.16 12	0.28 91	0.38 340	0.38 52	0.35 102	0.32 98	0.33 88	0.17 4	0.18 24	0.29 9	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 58	0.10 37

CAS	0.34 168	0.13 2	0.25 15	1.28 586	0.30 386	0.46 268	0.38 340	0.48 111	0.47 186	0.34 106	0.52 178	0.24 54	0.19 33	0.29 9	0.27 147	0.69 576	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.15 249

CroCo-Stereo	0.26 83	0.22 273	0.36 144	0.48 428	0.22 133	0.20 11	0.29 162	0.51 124	0.44 168	0.28 67	0.23 28	0.42 179	0.26 115	0.29 9	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129
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
HiDET	0.20 14	0.13 2	0.26 23	0.30 11	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.36 39	0.26 36	0.20 9	0.23 28	0.27 68	0.16 12	0.30 15	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 14	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 32	0.39 57	0.22 16	0.22 25	0.21 17	0.26 61	0.20 43	0.30 15	0.20 13	0.13 72	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_L	0.26 83	0.22 273	0.33 104	0.31 25	0.25 236	0.24 40	0.13 1	0.35 35	0.41 149	0.25 42	0.36 109	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 129	0.22 415	0.19 443	0.17 218	0.19 371	0.21 378	0.18 334
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.21 24	0.68 552	0.39 192	0.28 5	0.15 2	0.23 28	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 64	0.30 15	0.18 1	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 242	0.09 4

MatchStereo	0.19 8	0.14 15	0.23 2	0.27 2	0.15 2	0.18 6	0.21 52	0.32 19	0.28 44	0.20 9	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.31 19	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

IGEV	0.20 14	0.12 1	0.23 2	0.31 25	0.20 86	0.23 28	0.19 20	0.40 66	0.29 54	0.22 25	0.34 97	0.20 26	0.15 5	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.31 19	0.20 13	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GIP-stereo	0.24 62	0.18 114	0.30 63	0.37 150	0.24 205	0.26 59	0.20 32	0.46 104	0.36 110	0.24 36	0.39 120	0.35 123	0.20 43	0.31 19	0.21 22	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.11 81

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 427	3.08 615	2.43 587	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.32 77	0.28 67	0.24 35	0.18 14	0.18 24	0.31 19	0.22 36	1.09 590	0.08 2	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.97 592

IGEV++	0.24 62	0.17 87	0.31 76	0.38 180	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.50 122	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.30 84	0.22 64	0.31 19	0.28 169	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.13 173

GEAStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.28 62	0.24 54	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

BridgeDepth	0.21 24	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.14 1	0.40 221	0.27 131	0.28 8	0.22 16	0.18 4	0.19 12	0.28 74	0.29 156	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

GS-Stereo							0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

Zero-FE251	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.20 86	0.44 254	0.19 20	0.37 43	0.25 34	0.27 63	0.29 72	0.38 144	0.24 86	0.32 25	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

DA	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

GGEV	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.38 209	0.18 12	0.30 12	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 61	0.17 15	0.32 25	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 2	0.32 25	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.34 76	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 8	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LGtest1	0.19 8	0.14 15	0.29 51	0.34 76	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 19	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 47	0.20 43	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.11 81

testlalala	0.28 104	0.19 154	0.43 246	0.34 76	0.23 175	0.45 263	0.30 178	0.43 91	0.29 54	0.68 283	0.49 156	0.35 123	0.25 97	0.32 25	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.11 81

XX-TBD	0.32 145	0.53 531	0.26 23	0.51 473	0.20 86	0.37 196	0.24 94	0.40 66	0.73 295	0.54 207	0.69 234	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 147	0.16 237	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.11 81

BridgeDepth_RVC	0.20 14	0.14 15	0.24 8	0.26 1	0.15 2	0.35 179	0.17 3	0.40 66	0.22 16	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.24 86	0.33 38	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
zero-FE	0.25 72	0.15 37	0.30 63	0.35 113	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.35 35	0.31 64	0.26 48	0.27 52	0.29 76	0.29 156	0.33 38	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.64 567	0.12 129

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.19 59	0.20 11	0.18 12	0.30 12	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 20	0.18 24	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.20 86	0.20 11	0.19 20	0.27 7	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 14	0.17 15	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

castereo	0.28 104	0.16 56	0.32 89	0.35 113	0.21 111	0.40 221	0.42 398	0.50 122	0.66 260	0.26 48	0.41 128	0.37 136	0.36 233	0.33 38	0.24 78	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

GCAP-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.38 180	0.19 59	0.38 209	0.23 80	0.57 159	0.41 149	0.45 171	0.49 156	0.39 151	0.27 126	0.33 38	0.23 64	0.14 114	0.12 217	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.11 81

4.25_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3w_stereo	0.24 62	0.20 195	0.37 161	0.33 59	0.16 12	0.32 151	0.42 398	0.41 73	0.38 133	0.31 85	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 81

HUF	0.24 62	0.16 56	0.33 104	0.32 45	0.18 39	0.25 54	0.40 373	0.42 78	0.34 88	0.25 42	0.23 28	0.32 95	0.28 140	0.34 44	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.10 37

RAStereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.40 251	0.21 111	0.23 28	0.26 115	0.42 78	0.45 177	0.23 29	0.34 97	0.30 84	0.19 33	0.34 44	0.25 99	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

test_for_model	0.82 501	3.60 616	0.39 192	2.35 604	2.07 604	0.39 217	0.28 152	0.42 78	0.45 177	0.71 305	0.31 85	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 99	0.34 526	0.11 159	0.13 68	0.09 10	3.49 616	0.18 334

testlalala2	0.36 203	0.18 114	0.45 269	0.89 571	0.53 540	0.44 254	0.26 115	0.61 188	0.49 195	0.68 283	0.56 194	0.44 194	0.24 86	0.34 44	0.31 201	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.10 63	0.13 98	0.13 173

Pro-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.21 1	0.32 45	0.23 175	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 36	0.18 11	0.17 4	0.11 1	0.35 52	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.10 6	0.10 37

depthmonostereo	0.29 115	0.14 15	0.31 76	0.35 113	0.17 23	0.46 268	0.27 131	0.69 253	0.57 226	0.35 113	0.42 131	0.31 92	0.35 215	0.35 52	0.27 147	0.14 114	0.12 217	0.13 68	0.12 129	0.11 21	0.10 37

TANstereo	0.30 132	0.15 37	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 80	0.44 98	0.55 218	0.59 219	0.68 233	0.37 136	0.26 115	0.35 52	0.27 147	0.15 182	0.16 385	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.14 220

LCMNet	0.21 24	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 20	0.38 52	0.43 161	0.21 16	0.21 17	0.27 68	0.17 15	0.36 55	0.23 64	0.12 39	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

gasm-f	0.24 62	0.16 56	0.27 32	0.33 59	0.25 236	0.25 54	0.36 302	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.35 103	0.24 54	0.30 174	0.36 55	0.23 64	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.15 197	0.12 129

MSCF	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.39 209	0.20 86	0.20 11	0.31 207	0.43 91	0.31 64	0.36 117	0.33 88	0.23 47	0.35 215	0.36 55	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.13 98	0.11 81

2.75w_new	0.21 24	0.18 114	0.28 44	0.29 7	0.17 23	0.23 28	0.34 255	0.36 39	0.28 44	0.34 106	0.26 46	0.17 4	0.22 64	0.36 55	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.27 32	0.31 25	0.15 2	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.29 54	0.24 36	0.29 72	0.21 36	0.27 126	0.36 55	0.25 99	0.16 237	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.10 37

Pointernet	0.27 96	0.14 15	0.33 104	0.35 113	0.23 175	0.35 179	0.21 52	0.72 281	0.38 133	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.25 97	0.36 55	0.25 99	0.15 182	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

AEACV	0.27 96	0.17 87	0.31 76	0.34 76	0.45 514	0.26 59	0.28 152	0.37 43	0.32 77	0.30 82	0.46 144	0.31 92	0.37 237	0.36 55	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.11 81

LoS_RVC	0.27 96	0.16 56	0.27 32	0.32 45	0.30 386	0.44 254	0.34 255	0.41 73	0.33 83	0.31 85	0.51 169	0.29 76	0.32 188	0.36 55	0.28 169	0.11 28	0.10 62	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 367

CREStereo++_RVC	0.32 145	0.15 37	0.23 2	0.31 25	0.24 205	0.27 73	0.22 63	0.46 104	0.88 391	0.46 177	0.80 289	0.30 84	0.26 115	0.36 55	0.33 224	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.51 573	0.13 98	0.09 4
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
3.75w	0.22 38	0.17 87	0.30 63	0.31 25	0.19 59	0.43 246	0.24 94	0.35 35	0.24 27	0.31 85	0.27 52	0.17 4	0.22 64	0.37 64	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LG-G_1	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-Stereo	0.24 62	0.18 114	0.40 204	0.39 209	0.20 86	0.22 20	0.27 131	0.32 19	0.36 110	0.26 48	0.44 135	0.22 37	0.16 12	0.37 64	0.27 147	0.11 28	0.12 217	0.16 173	0.15 227	0.13 98	0.09 4

GMOStereo	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

error version	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-v	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-2	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

FE-Mocha	0.32 145	0.19 154	0.50 343	0.38 180	0.27 315	0.30 116	0.20 32	0.71 276	0.36 110	0.65 261	0.56 194	0.54 238	0.25 97	0.38 72	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.16 261	0.13 98	0.12 129

DDF-Stereo	0.26 83	0.15 37	0.30 63	0.36 133	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.32 19	0.31 64	0.26 48	0.26 46	0.29 76	0.29 156	0.38 72	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.70 570	0.12 129

AIO_test	0.23 52	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.30 116	0.39 362	0.38 52	0.25 34	0.25 42	0.28 62	0.32 95	0.22 64	0.38 72	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.09 4

MonSter	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.38 72	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

RCA-Stereo	0.35 185	0.17 87	0.34 122	0.38 180	0.22 133	0.31 133	0.34 255	0.68 245	1.24 523	0.45 171	0.65 219	0.47 207	0.43 272	0.38 72	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.11 81

CREStereo	0.28 104	0.15 37	0.24 8	0.27 2	0.17 23	0.37 196	0.25 102	0.51 124	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.32 95	0.26 115	0.38 72	0.25 99	0.16 237	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81
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
MonStereo	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2.5w	0.21 24	0.18 114	0.31 76	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.25 102	0.31 15	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.39 78	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

castereo++	0.26 83	0.16 56	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.75 431	0.20 32	0.37 43	0.47 186	0.23 29	0.23 28	0.35 123	0.28 140	0.39 78	0.19 5	0.14 114	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.10 37

trnet	0.27 96	0.14 15	0.23 2	0.28 5	0.15 2	0.37 196	0.23 80	0.52 134	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.34 111	0.26 115	0.39 78	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

CES	0.28 104	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.70 565	0.37 196	0.27 131	0.48 111	0.46 181	0.34 106	0.48 152	0.27 68	0.22 64	0.39 78	0.23 64	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.13 98	0.17 316

CroCo-Stereo Lap2	0.28 104	0.24 331	0.39 192	0.50 457	0.29 368	0.20 11	0.31 207	0.49 114	0.38 133	0.24 36	0.27 52	0.46 204	0.31 182	0.39 78	0.30 194	0.14 114	0.15 353	0.16 173	0.13 163	0.16 242	0.15 249

WQFJA1++	0.23 52	0.15 37	0.27 32	0.30 11	0.21 111	0.31 133	0.18 12	0.36 39	0.17 6	0.25 42	0.30 74	0.29 76	0.28 140	0.40 85	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.42 531	0.11 81

FlowAnything_test	0.29 115	0.19 154	0.39 192	0.47 421	0.26 282	0.46 268	0.25 102	0.43 91	0.31 64	0.29 75	0.26 46	0.35 123	0.26 115	0.40 85	0.37 288	0.21 389	0.15 353	0.22 396	0.26 491	0.16 242	0.16 295

asda	0.21 24	0.19 154	0.29 51	0.31 25	0.17 23	0.25 54	0.23 80	0.36 39	0.28 44	0.27 63	0.24 35	0.18 14	0.21 52	0.40 85	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

rvit_stereo_0083	0.34 168	0.24 331	0.50 343	0.44 367	0.27 315	0.34 169	0.35 280	0.45 102	0.62 233	0.37 124	0.47 150	0.42 179	0.35 215	0.40 85	0.36 272	0.22 415	0.20 455	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.14 220

WCG-NET	0.28 104	0.15 37	0.33 104	0.33 59	0.19 59	0.33 158	0.27 131	0.39 57	0.80 342	0.46 177	0.49 156	0.39 151	0.25 97	0.40 85	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.10 37

IGEV-Stereo+	0.23 52	0.14 15	0.26 23	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 10	0.29 54	0.21 16	0.15 3	0.22 37	0.22 64	0.40 85	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.15 197	0.86 583

MaDis-Stereo	0.26 83	0.18 114	0.36 144	0.36 133	0.26 282	0.27 73	0.27 131	0.43 91	0.35 102	0.27 63	0.26 46	0.41 169	0.28 140	0.40 85	0.28 169	0.16 237	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.12 129

CASnet	0.30 132	0.20 195	0.33 104	0.41 285	0.16 12	0.26 59	0.24 94	0.52 134	0.53 209	0.52 200	0.54 185	0.39 151	0.24 86	0.40 85	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.22 396	0.18 341	0.18 303	0.11 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 203	0.19 154	0.71 456	0.46 412	0.26 282	0.44 254	0.36 302	0.60 182	0.59 229	0.48 186	0.67 231	0.53 234	0.36 233	0.40 85	0.29 188	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.16 295

GASTEREO	0.25 72	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.20 86	0.22 20	0.30 178	0.43 91	0.31 64	0.37 124	0.33 88	0.22 37	0.35 215	0.41 94	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.11 81

4w-stereo	0.21 24	0.19 154	0.31 76	0.31 25	0.17 23	0.29 103	0.19 20	0.31 15	0.21 14	0.31 85	0.24 35	0.20 26	0.24 86	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

111111	0.21 24	0.14 15	0.27 32	0.37 150	0.22 133	0.21 17	0.19 20	0.43 91	0.27 38	0.20 9	0.20 14	0.29 76	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.12 58	0.12 129

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.20 86	0.61 360	0.21 52	0.30 12	0.31 64	0.23 29	0.19 12	0.18 14	0.18 24	0.41 94	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 81

rvit_stereo_0080	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

whm_eth	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

test_3	0.36 203	0.19 154	0.44 257	0.44 367	0.23 175	0.48 276	0.36 302	0.66 225	0.82 355	0.64 252	0.45 139	0.68 325	0.25 97	0.41 94	0.31 201	0.12 39	0.10 62	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

AnonymousM	0.41 274	0.81 563	0.29 51	0.34 76	0.22 133	0.28 91	0.38 340	0.53 145	0.41 149	0.70 298	0.49 156	0.47 207	0.27 126	0.41 94	0.31 201	0.15 182	0.12 217	1.51 588	0.26 491	0.12 58	0.10 37

BStereo	0.27 96	0.16 56	0.88 499	0.34 76	0.22 133	0.22 20	0.31 207	0.39 57	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

Wave_Phase_stereo	0.30 132	0.16 56	0.88 499	0.34 76	0.22 133	0.64 386	0.31 207	0.54 148	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

NLSM3	0.26 83	0.16 56	0.30 63	0.38 180	0.21 111	0.34 169	0.27 131	0.57 159	0.47 186	0.28 67	0.35 103	0.29 76	0.24 86	0.42 102	0.27 147	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.12 58	0.10 37

3.25w_new	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

rvit_stereo_0081_aga	0.31 139	0.28 405	0.44 257	0.42 327	0.29 368	0.34 169	0.31 207	0.44 98	0.40 145	0.39 144	0.44 135	0.40 163	0.32 188	0.42 102	0.29 188	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.16 261	0.20 354	0.15 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 203	0.17 87	0.41 214	0.35 113	0.19 59	0.33 158	0.29 162	0.65 216	0.73 295	0.68 283	1.01 396	0.56 246	0.40 258	0.42 102	0.30 194	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.10 37

R-Stereo Train	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173

RAFT-Stereo	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
qwe	0.22 38	0.18 114	0.28 44	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.21 52	0.38 52	0.32 77	0.35 113	0.30 74	0.20 26	0.20 43	0.43 111	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

monsters	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.31 25	0.19 59	0.23 28	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 117	0.30 74	0.16 2	0.18 24	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

rvit_stereo_0081	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

rvit_stereo_0082	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

MGS-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.36 133	0.23 175	0.37 196	0.30 178	0.39 57	0.44 168	0.31 85	0.51 169	0.40 163	0.24 86	0.43 111	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.14 143	0.13 173

testlalala_base	0.46 318	0.25 356	0.41 214	0.46 412	0.33 435	0.58 338	0.25 102	0.57 159	0.34 88	0.51 194	0.56 194	0.46 204	0.30 174	0.43 111	0.31 201	1.47 599	0.11 159	0.14 102	0.09 10	1.59 589	0.13 173

test-3	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.22 63	0.63 202	0.78 331	0.71 305	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

test_1	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.23 80	0.63 202	0.78 331	0.68 283	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

cross-raft	0.34 168	0.20 195	0.37 161	0.44 367	0.23 175	0.32 151	0.35 280	0.74 294	0.40 145	0.60 223	0.77 265	0.57 251	0.27 126	0.43 111	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.11 81

sAnonymous2	0.40 263	0.39 483	0.85 492	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 547

CroCo_RVC	0.40 263	0.39 483	0.85 492	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 547

asd	0.21 24	0.18 114	0.29 51	0.32 45	0.18 39	0.27 73	0.22 63	0.35 35	0.22 16	0.31 85	0.22 26	0.19 20	0.21 52	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 168	0.19 154	0.31 76	0.41 285	0.25 236	0.35 179	0.44 414	0.72 281	0.92 419	0.46 177	0.52 178	0.41 169	0.29 156	0.44 122	0.28 169	0.16 237	0.15 353	0.17 218	0.13 163	0.14 143	0.13 173

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 72	0.31 431	0.24 8	0.51 473	0.19 59	0.29 103	0.22 63	0.40 66	0.37 126	0.26 48	0.24 35	0.24 54	0.31 182	0.44 122	0.22 36	0.14 114	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 143	0.10 37

MIPNet	0.37 220	0.21 232	0.59 395	0.39 209	0.25 236	0.50 284	0.28 152	0.77 311	0.70 276	0.65 261	0.60 206	0.40 163	0.49 305	0.44 122	0.37 288	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.13 173

Monster-pub-mixall	0.19 8	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.19 8	0.17 3	0.42 78	0.24 27	0.23 29	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.45 126	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 81

Replicate-Monster	0.26 83	0.15 37	1.07 524	0.30 11	0.17 23	0.38 209	0.19 20	0.43 91	0.39 143	0.23 29	0.21 17	0.23 47	0.21 52	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 220

2.25w	0.22 38	0.18 114	0.31 76	0.31 25	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 19	0.31 64	0.31 85	0.37 114	0.20 26	0.22 64	0.45 126	0.24 78	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

1w_stereo	0.24 62	0.15 37	0.29 51	0.34 76	0.18 39	0.31 133	0.41 388	0.40 66	0.43 161	0.31 85	0.38 117	0.17 4	0.24 86	0.45 126	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

monsterstereo	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.18 39	0.21 17	0.20 32	0.37 43	0.35 102	0.33 103	0.40 125	0.19 20	0.18 24	0.45 126	0.21 22	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 132	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.18 39	0.32 151	0.20 32	0.63 202	0.68 268	0.50 191	0.52 178	0.51 225	0.30 174	0.45 126	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.11 81

mms	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.33 240	0.40 66	0.32 77	0.28 67	0.34 97	0.34 111	0.20 43	0.45 126	0.26 129	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.11 81

model_zeroshot	0.33 160	0.18 114	0.48 318	0.39 209	0.28 340	0.45 263	0.25 102	0.63 202	0.45 177	0.61 231	0.50 160	0.51 225	0.25 97	0.45 126	0.26 129	0.16 237	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.13 173

4D-IteraStereo	0.33 160	0.18 114	0.40 204	0.40 251	0.24 205	0.32 151	0.27 131	0.58 167	0.72 288	0.65 261	0.54 185	0.42 179	0.23 76	0.45 126	0.28 169	0.14 114	0.09 25	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.11 81

EGLCR-Stereo	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.34 76	0.20 86	0.35 179	0.20 32	0.52 134	0.36 110	0.28 67	0.27 52	0.41 169	0.18 24	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.13 98	0.11 81

DCANet-4	0.36 203	0.20 195	0.48 318	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.66 225	0.92 419	0.69 292	0.78 276	0.40 163	0.47 296	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

ADStereo(finetuned)	0.37 220	0.16 56	0.49 330	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.69 428	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

iRaftStereo_RVC	0.32 145	0.19 154	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.31 133	0.29 162	0.68 245	0.51 203	0.49 188	0.66 226	0.37 136	0.23 76	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.15 197	0.12 129

DCANet	0.36 203	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.57 353	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

Gwc-CoAtRS	0.34 168	0.17 87	0.44 257	0.39 209	0.23 175	0.34 169	0.22 63	0.70 268	0.75 305	0.60 223	0.59 204	0.58 259	0.29 156	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.12 129

Any-RAFT	0.35 185	0.16 56	0.30 63	0.34 76	0.21 111	0.52 292	0.22 63	0.88 356	0.73 295	0.53 203	0.73 244	0.64 299	0.28 140	0.46 141	0.24 78	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.12 129

RAFT-Test	0.34 168	0.18 114	0.37 161	0.38 180	0.23 175	0.50 284	0.23 80	0.69 253	0.40 145	0.60 223	0.85 321	0.61 285	0.28 140	0.46 141	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

fff	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

sCroCo_RVC	0.35 185	0.28 405	0.69 447	0.51 473	0.39 479	0.41 236	0.31 207	0.49 114	0.45 177	0.31 85	0.48 152	0.38 144	0.32 188	0.46 141	0.32 211	0.21 389	0.22 472	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.20 390

csc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

cscssc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

CFNet-RSSM	0.34 168	0.17 87	0.45 269	0.39 209	0.22 133	0.35 179	0.23 80	0.73 292	0.84 365	0.65 261	0.54 185	0.57 251	0.28 140	0.46 141	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.11 81

VIP-Stereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.32 45	0.21 111	0.64 386	0.19 20	0.31 15	0.37 126	0.23 29	0.30 74	0.27 68	0.19 33	0.47 148	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 38	0.15 37	0.31 76	0.29 7	0.22 133	0.21 17	0.26 115	0.33 30	0.31 64	0.20 9	0.30 74	0.22 37	0.22 64	0.47 148	0.22 36	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.10 37

AIO-test2	0.39 251	0.21 232	0.41 214	0.47 421	0.25 236	0.45 263	0.35 280	0.77 311	1.27 533	0.36 117	0.87 332	0.37 136	0.30 174	0.47 148	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.21 381	0.23 452	0.15 197	0.13 173

ours_stereo	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.38 180	0.23 175	0.30 116	0.33 240	0.42 78	0.38 133	0.26 48	0.34 97	0.35 123	0.23 76	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.10 37

Occ-G	0.26 83	0.14 15	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.41 73	0.31 64	0.29 75	0.43 134	0.49 218	0.25 97	0.47 148	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.12 129

RAFT-Stereo-weight	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.22 133	0.26 59	0.29 162	0.67 235	0.80 342	0.53 203	0.51 169	0.58 259	0.20 43	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.11 81

AE-Stereo	0.34 168	0.21 232	0.42 235	0.48 428	0.31 408	0.48 276	0.35 280	0.61 188	0.62 233	0.32 98	0.55 191	0.52 230	0.27 126	0.47 148	0.29 188	0.13 72	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.12 129

UniTT-Stereo	0.27 96	0.17 87	0.37 161	0.40 251	0.27 315	0.30 116	0.28 152	0.39 57	0.31 64	0.29 75	0.46 144	0.27 68	0.25 97	0.47 148	0.34 239	0.17 283	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.14 143	0.12 129

LoS	0.29 115	0.15 37	0.30 63	0.29 7	0.18 39	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.72 288	0.34 106	0.52 178	0.41 169	0.28 140	0.47 148	0.28 169	0.15 182	0.11 159	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 81
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 251	0.21 232	0.63 415	0.39 209	0.22 133	0.49 281	0.29 162	0.76 308	0.74 302	0.78 347	0.77 265	0.44 194	0.42 266	0.47 148	0.38 297	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.13 173

rafts_anoy	0.37 220	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.33 240	0.67 235	0.90 407	0.58 217	0.66 226	0.45 196	0.33 200	0.47 148	0.39 304	0.16 237	0.11 159	0.21 381	0.23 452	0.17 278	0.14 220

IGEV-RUCA	0.25 72	0.16 56	0.34 122	0.39 209	0.27 315	0.33 158	0.20 32	0.38 52	0.36 110	0.26 48	0.31 85	0.25 60	0.21 52	0.48 159	0.24 78	0.20 372	0.11 159	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 249

rvit_stereo_ft	0.33 160	0.25 356	0.47 298	0.52 486	0.32 424	0.33 158	0.47 428	0.49 114	0.50 199	0.34 106	0.41 128	0.41 169	0.32 188	0.48 159	0.34 239	0.22 415	0.14 323	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.14 220

gcap-zeroshot	0.34 168	0.18 114	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.49 281	0.27 131	0.52 134	0.34 88	0.64 252	0.50 160	0.83 394	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.13 72	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.12 129

PMTNet	0.32 145	0.16 56	0.24 8	0.29 7	0.18 39	0.45 263	0.22 63	0.56 152	0.63 244	0.46 177	0.54 185	0.39 151	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.75 578	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81

NLMM	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.49 163	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

DilatedVolume-Stereo	0.30 132	0.15 37	0.34 122	0.33 59	0.20 86	0.53 300	0.25 102	0.56 152	0.43 161	0.56 212	0.50 160	0.35 123	0.29 156	0.49 163	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.11 98	0.11 21	0.10 37

SCV	0.26 83	0.19 154	0.33 104	0.35 113	0.21 111	0.27 73	0.34 255	0.56 152	0.28 44	0.24 36	0.28 62	0.37 136	0.23 76	0.49 163	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.15 197	0.11 81

CAS++	0.32 145	0.24 331	0.36 144	0.37 150	0.26 282	0.28 91	0.23 80	0.87 351	0.50 199	0.47 183	0.45 139	0.26 61	0.21 52	0.49 163	0.24 78	0.23 432	0.19 443	0.22 396	0.17 314	0.21 378	0.16 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 72	0.15 37	0.29 51	0.40 251	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 114	0.27 38	0.36 117	0.27 52	0.33 107	0.35 215	0.49 163	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.11 81

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 168	0.27 391	0.45 269	0.36 133	0.25 236	0.48 276	0.30 178	0.58 167	0.90 407	0.42 161	0.36 109	0.30 84	0.29 156	0.49 163	0.30 194	0.16 237	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.18 303	0.15 249

x	0.39 251	0.24 331	0.41 214	0.34 76	0.23 175	0.52 292	0.32 230	0.86 344	0.52 206	0.57 215	0.70 237	0.59 274	0.50 315	0.49 163	0.46 364	0.17 283	0.15 353	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.16 295

WQFJA1	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.50 170	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

3.5w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.29 51	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 80	0.37 43	0.28 44	0.31 85	0.26 46	0.22 37	0.26 115	0.50 170	0.24 78	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

fffy	0.28 104	0.21 232	0.34 122	0.37 150	0.23 175	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.41 149	0.32 98	0.37 114	0.39 151	0.27 126	0.50 170	0.27 147	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

RSM++	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.36 133	0.20 86	0.28 91	0.30 178	0.51 124	0.32 77	0.25 42	0.22 26	0.37 136	0.21 52	0.50 170	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.10 37

MyStereo8	0.40 263	0.20 195	0.54 375	0.41 285	0.29 368	0.53 300	0.29 162	0.65 216	0.49 195	0.71 305	0.98 386	0.58 259	0.43 272	0.50 170	0.51 390	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.19 337	0.19 367

MyStereo06	0.38 235	0.21 232	0.61 402	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.95 384	0.35 102	0.62 233	0.54 185	0.76 371	0.27 126	0.50 170	0.29 188	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

GLC_STEREO	0.29 115	0.19 154	0.27 32	0.44 367	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 107	0.43 161	0.37 124	0.47 150	0.41 169	0.23 76	0.50 170	0.34 239	0.14 114	0.18 425	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.13 173

HUI-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.60 182	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.50 170	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

FSD	0.48 346	0.47 508	0.53 370	0.54 503	0.46 522	0.48 276	0.52 465	0.53 145	0.48 194	0.48 186	0.48 152	0.49 218	0.48 301	0.51 178	0.49 378	0.45 553	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.46 540	0.45 551

AIO_rvc	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.34 76	0.19 59	0.26 59	0.33 240	0.40 66	0.22 16	0.26 48	0.24 35	0.34 111	0.15 5	0.51 178	0.24 78	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.10 37

IGEVStereo-DCA	0.29 115	0.22 273	0.38 173	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.12 129	0.13 98	0.15 249

rrr	0.29 115	0.22 273	0.41 214	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.32 230	0.52 134	0.42 159	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.14 220

anonymousa	0.49 365	0.20 195	0.42 235	0.38 180	0.23 175	0.91 476	0.35 280	0.75 301	0.62 233	0.85 399	1.54 533	1.06 472	0.66 415	0.51 178	0.43 329	0.16 237	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.16 242	0.14 220

raftrobust	0.34 168	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.27 315	0.30 116	0.25 102	0.71 276	0.63 244	0.58 217	0.55 191	0.45 196	0.46 292	0.51 178	0.29 188	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.13 173

DMCA	0.45 308	0.26 374	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.51 288	0.34 255	0.93 372	0.68 268	0.75 330	0.83 306	0.79 381	0.53 326	0.51 178	0.54 405	0.21 389	0.16 385	0.21 381	0.16 261	0.19 337	0.21 408

fffft	0.25 72	0.17 87	0.37 161	0.36 133	0.22 133	0.28 91	0.36 302	0.42 78	0.24 27	0.36 117	0.23 28	0.27 68	0.22 64	0.52 185	0.27 147	0.12 39	0.09 25	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.12 129
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 32	0.29 10	0.20 12	0.23 29	0.20 14	0.22 37	0.14 2	0.52 185	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.37 150	0.18 39	0.28 91	0.30 178	0.48 111	0.27 38	0.29 75	0.30 74	0.32 95	0.17 15	0.52 185	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.10 37

H2IRNET	0.37 220	0.20 195	0.33 104	0.38 180	0.25 236	0.27 73	0.23 80	0.59 172	0.72 288	0.39 144	0.90 348	0.74 363	0.55 344	0.52 185	0.43 329	0.15 182	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.13 173

DCRE	0.37 220	0.18 114	0.46 286	0.45 391	0.32 424	0.42 243	0.37 318	0.63 202	0.51 203	0.47 183	0.94 359	0.56 246	0.36 233	0.52 185	0.32 211	0.14 114	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.13 173

IPLGR_C	0.40 263	0.21 232	0.64 420	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.34 255	0.66 225	0.62 233	0.82 376	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.46 364	0.17 283	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

ACRE	0.40 263	0.21 232	0.65 426	0.45 391	0.33 435	0.51 288	0.33 240	0.66 225	0.63 244	0.80 354	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.45 354	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

GANet-ADL	0.42 281	0.25 356	0.45 269	0.43 348	0.29 368	0.54 307	0.35 280	0.89 358	0.86 378	0.63 242	0.72 240	0.68 325	0.42 266	0.52 185	0.41 317	0.21 389	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.19 367

HHNet	0.41 274	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.37 464	0.33 158	0.34 255	0.69 253	0.75 305	0.86 406	1.30 495	0.52 230	0.32 188	0.52 185	0.35 256	0.15 182	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.15 197	0.24 441

IGEV-FE	0.34 168	0.18 114	0.67 436	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

MM-Stereo_test2	0.30 132	0.18 114	0.39 192	0.40 251	0.24 205	0.42 243	0.42 398	0.63 202	0.41 149	0.37 124	0.35 103	0.32 95	0.26 115	0.53 194	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.15 197	0.10 37

AIO-test1	0.38 235	0.18 114	0.38 173	0.50 457	0.24 205	0.46 268	0.30 178	0.70 268	1.19 514	0.40 152	0.71 239	0.45 196	0.29 156	0.53 194	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.13 98	0.17 316

SMoEStereo_RVC	0.26 83	0.19 154	0.35 137	0.35 113	0.22 133	0.36 189	0.32 230	0.39 57	0.34 88	0.37 124	0.30 74	0.33 107	0.24 86	0.53 194	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.11 81

IGEV_Zeroshot_test	0.34 168	0.18 114	0.67 436	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

ICVP	0.46 318	0.25 356	0.38 173	0.48 428	0.28 340	0.58 338	0.43 405	1.00 400	0.70 276	0.67 277	0.95 368	0.75 365	0.55 344	0.53 194	0.54 405	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.17 314	0.19 337	0.20 390
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 235	0.19 154	0.35 137	0.37 150	0.25 236	0.45 263	0.37 318	0.78 317	0.89 404	0.51 194	0.78 276	0.50 221	0.29 156	0.53 194	0.40 312	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.12 129

NLSM1	0.32 145	0.18 114	0.34 122	0.39 209	0.25 236	0.66 397	0.27 131	0.57 159	0.50 199	0.37 124	0.53 182	0.29 76	0.28 140	0.54 201	0.32 211	0.16 237	0.17 405	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.12 129

FACV-RUCA	0.43 291	0.28 405	0.47 298	0.45 391	0.33 435	0.58 338	0.34 255	0.82 330	0.73 295	0.57 215	0.84 311	0.47 207	0.50 315	0.54 201	0.39 304	0.22 415	0.15 353	0.35 519	0.16 261	0.28 461	0.21 408

rvit_0105_6	0.38 235	0.28 405	0.64 420	0.50 457	0.30 386	0.39 217	0.38 340	0.51 124	0.67 263	0.40 152	0.45 139	0.50 221	0.41 264	0.54 201	0.36 272	0.27 474	0.26 505	0.24 434	0.21 418	0.22 400	0.16 295

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.15 37	0.36 144	0.32 45	0.19 59	0.35 179	0.27 131	0.51 124	0.78 331	0.45 171	0.55 191	0.48 212	0.27 126	0.54 201	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.11 98	0.12 58	0.11 81

test_xeample3	0.29 115	0.21 232	0.41 214	0.35 113	0.26 282	0.35 179	0.32 230	0.56 152	0.36 110	0.43 165	0.32 87	0.34 111	0.28 140	0.54 201	0.23 64	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.13 173

GMStereo	0.39 251	0.37 466	0.54 375	0.40 251	0.26 282	0.42 243	0.36 302	0.59 172	1.04 475	0.55 209	0.51 169	0.37 136	0.35 215	0.54 201	0.41 317	0.19 349	0.13 288	0.16 173	0.17 314	0.24 430	0.18 334
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.29 115	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 194	0.31 64	0.33 103	0.65 219	0.41 169	0.22 64	0.55 207	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.11 98	0.15 197	0.11 81

tg	0.33 160	0.18 114	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.38 209	0.26 115	0.70 268	0.56 224	0.47 183	0.65 219	0.42 179	0.24 86	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.14 143	0.11 81

1test111	0.36 203	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.55 207	0.45 354	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

riskmin	0.38 235	0.20 195	0.39 192	0.32 45	0.23 175	0.53 300	0.30 178	0.63 202	0.80 342	0.49 188	0.56 194	0.73 357	0.58 362	0.55 207	0.36 272	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.13 163	0.19 337	0.20 390

MC-Stereo	0.28 104	0.17 87	0.32 89	0.38 180	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 114	0.37 126	0.37 124	0.61 209	0.41 169	0.31 182	0.55 207	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.11 81

qqq	0.40 263	0.26 374	0.44 257	0.36 133	0.22 133	0.46 268	0.36 302	0.85 340	0.54 213	0.56 212	0.69 234	0.65 312	0.53 326	0.55 207	0.45 354	0.17 283	0.16 385	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

CIPLG	0.41 274	0.21 232	0.63 415	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.33 240	0.65 216	0.60 231	0.82 376	0.96 372	0.46 204	0.32 188	0.55 207	0.44 345	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

FTStereo	0.56 427	0.20 195	0.37 161	0.41 285	0.25 236	0.40 221	0.79 544	0.66 225	0.43 161	1.09 513	3.27 588	0.70 333	0.73 452	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.30 487

TestStereo	0.38 235	0.31 431	0.40 204	0.45 391	0.20 86	0.40 221	0.37 318	0.66 225	0.65 257	0.53 203	0.78 276	0.47 207	0.40 258	0.55 207	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.22 400	0.13 173

AFF-stereo	0.38 235	0.19 154	0.39 192	0.37 150	0.21 111	0.27 73	0.31 207	0.65 216	0.66 260	0.64 252	1.13 449	0.76 371	0.39 252	0.55 207	0.33 224	0.11 28	0.09 25	0.16 173	0.16 261	0.13 98	0.11 81

AdaDepth	0.22 38	0.17 87	0.32 89	0.37 150	0.18 39	0.34 169	0.22 63	0.33 30	0.23 22	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.20 43	0.56 217	0.21 22	0.10 13	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 129

xyz-stereo-finetune	0.33 160	0.18 114	0.36 144	0.33 59	0.18 39	0.57 332	0.31 207	0.58 167	0.69 275	0.45 171	0.54 185	0.38 144	0.33 200	0.56 217	0.36 272	0.12 39	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

GCAP-BAT	0.30 132	0.21 232	0.42 235	0.33 59	0.27 315	0.26 59	0.27 131	0.45 102	0.30 59	0.60 223	0.64 216	0.45 196	0.23 76	0.56 217	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.10 63	0.12 58	0.11 81

RSM	0.25 72	0.18 114	0.33 104	0.36 133	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.51 124	0.27 38	0.26 48	0.23 28	0.39 151	0.21 52	0.56 217	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.14 143	0.10 37

11t1	0.36 203	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.62 368	0.29 162	0.69 253	0.43 161	0.60 223	0.53 182	0.53 234	0.48 301	0.56 217	0.40 312	0.18 317	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.17 278	0.17 316

StereoVision	0.42 281	0.28 405	0.45 269	0.49 443	0.28 340	0.38 209	0.38 340	0.72 281	0.62 233	0.44 168	1.14 454	0.54 238	0.39 252	0.56 217	0.34 239	0.21 389	0.24 490	0.25 447	0.24 468	0.26 446	0.16 295

EKT-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.39 192	0.43 348	0.29 368	0.38 209	0.31 207	0.69 253	0.64 252	0.45 171	0.63 213	0.49 218	0.27 126	0.56 217	0.33 224	0.18 317	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.16 242	0.16 295

anonymousdsp2	0.35 185	0.20 195	0.43 246	0.37 150	0.24 205	0.48 276	0.31 207	0.86 344	0.65 257	0.55 209	0.50 160	0.50 221	0.34 211	0.56 217	0.31 201	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.16 242	0.14 220

PSM-adaLoss	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.56 217	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

GrayStereo	0.49 365	0.19 154	0.42 235	0.46 412	0.28 340	0.53 300	0.67 511	0.69 253	0.63 244	1.02 489	1.47 527	0.78 379	0.76 462	0.56 217	0.33 224	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.17 314	0.15 197	0.29 478

DeepStereo_RVC	0.36 203	0.21 232	0.47 298	0.40 251	0.24 205	0.26 59	0.22 63	0.60 182	0.38 133	0.69 292	0.67 231	0.57 251	0.51 320	0.56 217	0.39 304	0.16 237	0.12 217	0.18 268	0.15 227	0.19 337	0.18 334

XX-Stereo	0.37 220	0.17 87	0.45 269	0.55 511	0.36 457	0.38 209	0.20 32	0.60 182	0.30 59	0.46 177	1.30 495	0.73 357	0.26 115	0.56 217	0.26 129	0.16 237	0.11 159	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.10 37

cf-r	0.47 334	0.23 294	0.41 214	0.39 209	0.23 175	0.59 351	0.37 318	0.88 356	0.85 373	0.72 317	1.05 419	0.94 437	0.62 385	0.56 217	0.54 405	0.21 389	0.14 323	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.15 249

SCV_C0	0.26 83	0.18 114	0.34 122	0.35 113	0.24 205	0.23 28	0.28 152	0.51 124	0.36 110	0.31 85	0.36 109	0.37 136	0.20 43	0.57 230	0.22 36	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129

tt45	0.27 96	0.17 87	0.34 122	0.35 113	0.23 175	0.38 209	0.28 152	0.46 104	0.28 44	0.40 152	0.27 52	0.38 144	0.25 97	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.12 58	0.14 220

rvit_0105_5	0.42 281	0.31 431	0.73 465	0.50 457	0.29 368	0.44 254	0.42 398	0.61 188	0.74 302	0.51 194	0.51 169	0.60 280	0.47 296	0.57 230	0.38 297	0.27 474	0.25 498	0.25 447	0.23 452	0.22 400	0.18 334

rvit_0105_4	0.41 274	0.29 417	0.71 456	0.50 457	0.29 368	0.41 236	0.41 388	0.55 149	0.73 295	0.45 171	0.48 152	0.55 243	0.44 282	0.57 230	0.36 272	0.28 484	0.26 505	0.25 447	0.22 436	0.23 417	0.18 334

ACVNet-DCA	0.35 185	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

xx1	0.39 251	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.65 312	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

cc1	0.37 220	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.15 249

mmm	0.44 298	0.27 391	0.46 286	0.38 180	0.24 205	0.61 360	0.35 280	0.94 377	0.53 209	0.72 317	1.05 419	0.63 293	0.50 315	0.57 230	0.45 354	0.18 317	0.15 353	0.23 417	0.20 396	0.20 354	0.18 334

ffm	0.44 298	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

tt1	0.36 203	0.24 331	0.32 89	0.41 285	0.22 133	0.54 307	0.38 340	0.68 245	1.04 475	0.41 156	0.46 144	0.35 123	0.45 287	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.16 295

MIF-Stereo (partial)	0.31 139	0.18 114	0.37 161	0.41 285	0.31 408	0.28 91	0.23 80	0.47 107	0.42 159	0.31 85	0.63 213	0.36 134	0.35 215	0.57 230	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.14 220

PCWNet_CMD	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.95 384	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.21 381	0.16 261	0.24 430	0.19 367

CASS	0.45 308	0.27 391	0.42 235	0.48 428	0.22 133	0.61 360	0.34 255	0.97 391	0.62 233	0.71 305	0.85 321	0.61 285	0.55 344	0.57 230	0.41 317	0.29 491	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.22 400	0.28 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 185	0.23 294	0.51 357	0.44 367	0.21 111	0.64 386	0.27 131	0.59 172	0.63 244	0.40 152	0.38 117	0.55 243	0.40 258	0.57 230	0.35 256	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.16 242	0.13 173

ProNet	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.35 113	0.24 205	0.32 151	0.43 405	0.57 159	0.37 126	0.33 103	0.30 74	0.32 95	0.28 140	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.13 173

ROB_FTStereo_v2	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.57 230	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.25 54	0.21 52	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.57 230	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

s12784h	0.36 203	0.15 37	0.24 8	0.34 76	0.15 2	0.77 438	0.29 162	0.80 324	0.83 360	0.56 212	0.57 198	0.43 187	0.40 258	0.57 230	0.33 224	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.09 10	0.14 143	0.09 4

SFCPSM	0.47 334	0.21 232	0.55 380	0.40 251	0.27 315	0.87 472	0.37 318	1.33 532	0.77 321	0.80 354	0.84 311	0.54 238	0.49 305	0.57 230	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.15 249

MSMDNet	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.96 388	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.23 417	0.19 367

test_sample1	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.34 76	0.23 175	0.58 338	0.35 280	0.99 396	0.49 195	0.62 233	0.75 255	0.69 329	0.61 379	0.58 250	0.44 345	0.18 317	0.14 323	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.17 316

ff7	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

ffff	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

11t	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

Selective-IGEV	0.24 62	0.18 114	0.35 137	0.35 113	0.19 59	0.27 73	0.25 102	0.55 149	0.23 22	0.27 63	0.25 42	0.34 111	0.19 33	0.58 250	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.10 37

knoymous	0.36 203	0.20 195	0.31 76	0.31 25	0.22 133	0.36 189	0.29 162	0.61 188	0.64 252	0.67 277	0.70 237	0.60 280	0.40 258	0.58 250	0.34 239	0.17 283	0.11 159	0.20 339	0.11 98	0.17 278	0.18 334

ccc-4	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

LCNet	0.41 274	0.20 195	0.32 89	0.44 367	0.24 205	0.47 273	0.29 162	0.67 235	0.53 209	0.72 317	1.03 409	0.66 317	0.60 373	0.58 250	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.36 518

Patchmatch Stereo++	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.30 178	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iRAFT	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

RAFT-IKP	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.28 152	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

CFNet_pseudo	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.30 178	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.03 409	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

ccs_rob	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.31 207	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.02 405	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

UCFNet_RVC	0.49 365	0.26 374	0.35 137	0.39 209	0.26 282	0.64 386	0.36 302	1.15 470	0.84 365	0.67 277	0.88 340	0.88 416	0.59 369	0.58 250	0.45 354	0.24 444	0.17 405	0.27 479	0.27 498	0.25 439	0.23 433

MyStereo07	0.32 145	0.22 273	0.34 122	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	0.72 281	0.37 126	0.37 124	0.34 97	0.32 95	0.31 182	0.59 265	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

anonymousdsp	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

IGEV-Stereo	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 402	0.25 356	0.52 362	0.49 443	0.32 424	0.74 425	0.40 373	1.50 559	0.86 378	0.86 406	0.92 355	0.64 299	0.59 369	0.59 265	0.79 468	0.23 432	0.19 443	0.20 339	0.16 261	0.21 378	0.19 367

RALCasStereoNet	0.36 203	0.21 232	0.37 161	0.42 327	0.26 282	0.35 179	0.38 340	0.63 202	0.64 252	0.50 191	0.72 240	0.51 225	0.29 156	0.59 265	0.36 272	0.16 237	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.17 278	0.16 295

HITNet	0.41 274	0.26 374	0.45 269	0.33 59	0.17 23	0.63 379	0.30 178	0.93 372	0.64 252	0.71 305	0.82 300	0.64 299	0.52 322	0.59 265	0.43 329	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.19 337	0.12 129
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
MM-Stereo_test1	0.33 160	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.23 175	0.36 189	0.45 417	0.58 167	0.54 213	0.60 223	0.50 160	0.38 144	0.37 237	0.60 271	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.12 129

DCVSM-stereo	0.49 365	0.27 391	0.53 370	0.39 209	0.29 368	0.51 288	0.26 115	0.75 301	0.75 305	1.11 517	0.75 255	1.05 470	0.72 449	0.60 271	0.47 371	0.20 372	0.19 443	0.24 434	0.20 396	0.25 439	0.30 487

CoDeX	0.47 334	0.20 195	0.49 330	0.42 327	0.25 236	0.75 431	0.36 302	1.27 521	0.80 342	0.82 376	0.96 372	0.62 291	0.57 353	0.60 271	0.36 272	0.17 283	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.16 242	0.14 220

IER	0.46 318	0.23 294	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.69 406	0.35 280	0.80 324	0.66 260	0.83 388	0.94 359	0.75 365	0.77 469	0.60 271	0.42 322	0.17 283	0.14 323	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

IPLG	0.39 251	0.20 195	0.59 395	0.40 251	0.24 205	0.54 307	0.27 131	0.75 301	0.63 244	0.84 395	0.81 296	0.32 95	0.32 188	0.60 271	0.45 354	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

DEmStereo	0.48 346	0.17 87	0.50 343	0.38 180	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.63 202	0.74 302	0.89 428	1.66 540	0.58 259	1.06 533	0.60 271	0.42 322	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

GMM-Stereo	0.44 298	0.19 154	0.36 144	0.42 327	0.25 236	0.51 288	0.47 428	0.71 276	0.53 209	0.76 337	1.37 505	0.76 371	0.38 241	0.60 271	0.33 224	0.15 182	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.16 242	0.27 464

RALAANet	0.38 235	0.23 294	0.48 318	0.42 327	0.29 368	0.35 179	0.25 102	0.86 344	0.64 252	0.67 277	0.65 219	0.60 280	0.29 156	0.60 271	0.34 239	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.21 378	0.13 173

WQFJX	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.27 315	0.60 357	0.30 178	0.53 145	0.47 186	0.39 144	0.38 117	0.34 111	0.33 200	0.61 279	0.40 312	0.14 114	0.17 405	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.14 220

PAM	0.46 318	0.19 154	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.75 431	0.33 240	0.85 340	0.34 88	0.70 298	0.46 144	1.83 561	0.63 391	0.61 279	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

test_sample2	0.42 281	0.22 273	0.43 246	0.33 59	0.21 111	0.58 338	0.39 362	0.95 384	0.67 263	0.63 242	0.77 265	0.69 329	0.57 353	0.61 279	0.38 297	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.16 261	0.19 337	0.18 334

PSM-AAD	0.48 346	0.20 195	0.37 161	0.43 348	0.23 175	0.56 327	0.50 447	0.65 216	0.70 276	1.07 507	1.12 442	0.58 259	0.92 510	0.61 279	0.32 211	0.15 182	0.11 159	0.25 447	0.26 491	0.18 303	0.43 546

CRE-IMP	0.36 203	0.23 294	0.49 330	0.42 327	0.24 205	0.41 236	0.21 52	0.57 159	0.41 149	0.65 261	0.72 240	0.53 234	0.37 237	0.61 279	0.38 297	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.21 378	0.18 334

Prome-Stereo	0.46 318	0.19 154	0.35 137	0.44 367	0.26 282	0.40 221	0.45 417	0.68 245	0.44 168	0.96 463	1.84 551	0.59 274	0.67 418	0.61 279	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.29 478

111	0.40 263	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.52 292	0.28 152	0.74 294	1.16 508	0.50 191	0.91 351	0.63 293	0.48 301	0.61 279	0.35 256	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.13 173

CFNet-ft	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

CFNet_RVC	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

PAM_32	0.46 318	0.19 154	0.67 436	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.27 131	0.95 384	0.34 88	0.68 283	0.44 135	1.91 566	0.65 408	0.62 288	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.14 143	0.13 173

DLNR_Zeroshot_test	20.09 625	36.28 631	38.04 627	169.85 642	61.80 637	0.23 28	0.20 32	13.88 624	0.37 126	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.62 288	0.28 169	5.46 622	0.10 62	0.15 144	0.11 98	72.60 640	0.11 81

GwcNet-ADL	0.44 298	0.22 273	0.48 318	0.45 391	0.30 386	0.40 221	0.37 318	0.92 370	0.97 442	0.71 305	0.78 276	0.61 285	0.42 266	0.62 288	0.50 380	0.19 349	0.14 323	0.15 144	0.14 195	0.18 303	0.18 334

ASMatch	0.48 346	0.19 154	0.45 269	0.39 209	0.28 340	0.37 196	0.26 115	0.74 294	0.68 268	0.76 337	2.34 567	0.61 285	0.52 322	0.62 288	0.37 288	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.21 408

THIR-Stereo	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.23 175	0.75 431	0.67 511	0.66 225	0.87 387	1.02 489	1.40 511	0.72 346	0.76 462	0.62 288	0.42 322	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.15 249

Pruner-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.40 251	0.25 236	0.22 20	0.24 94	0.67 235	0.55 218	0.89 428	0.76 261	0.68 325	0.29 156	0.62 288	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.17 314	0.17 278	0.18 334

EAI-Stereo	0.34 168	0.19 154	0.44 257	0.39 209	0.21 111	0.31 133	0.30 178	1.15 470	0.30 59	0.49 188	0.75 255	0.36 134	0.28 140	0.62 288	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.13 98	0.12 129

FENet	0.42 281	0.22 273	0.38 173	0.39 209	0.24 205	0.55 313	0.32 230	0.79 321	0.70 276	0.71 305	0.72 240	0.63 293	0.57 353	0.62 288	0.44 345	0.19 349	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.19 367

GANet-RSSM	0.47 334	0.21 232	0.37 161	0.38 180	0.25 236	0.58 338	0.36 302	1.07 432	0.78 331	0.68 283	1.01 396	0.86 405	0.67 418	0.62 288	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.17 316

PSMNet-RSSM	0.48 346	0.22 273	0.38 173	0.42 327	0.25 236	0.50 284	0.37 318	1.10 443	0.77 321	0.70 298	1.06 426	0.84 398	0.64 402	0.62 288	0.47 371	0.23 432	0.15 353	0.23 417	0.25 477	0.20 354	0.19 367

GwcNet-RSSM	0.49 365	0.24 331	0.42 235	0.40 251	0.23 175	0.55 313	0.38 340	0.93 372	0.93 425	0.71 305	1.16 465	0.86 405	0.60 373	0.62 288	0.66 440	0.21 389	0.14 323	0.19 309	0.20 396	0.16 242	0.15 249

NLMM1	0.33 160	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.25 236	0.55 313	0.33 240	0.55 149	0.63 244	0.42 161	0.44 135	0.30 84	0.25 97	0.63 299	0.38 297	0.16 237	0.18 425	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.13 173

DLNR-FE	20.05 624	36.38 632	38.08 628	170.06 643	60.08 636	0.23 28	0.20 32	14.13 625	0.36 110	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.63 299	0.28 169	5.38 621	0.10 62	0.15 144	0.11 98	73.09 641	0.11 81

coex_refinement	0.53 402	0.21 232	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.76 437	0.39 362	1.09 440	0.90 407	0.85 399	1.12 442	1.00 453	0.56 351	0.63 299	0.81 473	0.21 389	0.13 288	0.16 173	0.16 261	0.20 354	0.21 408

999	0.27 96	0.16 56	0.35 137	0.36 133	0.24 205	0.31 133	0.27 131	0.49 114	0.38 133	0.26 48	0.30 74	0.39 151	0.23 76	0.63 299	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.14 220

rvit_stereo_0075_2	0.47 334	0.37 466	0.70 451	0.53 496	0.46 522	0.43 246	0.36 302	0.81 328	0.67 263	0.55 209	0.74 253	0.59 274	0.43 272	0.63 299	0.43 329	0.32 512	0.23 482	0.35 519	0.25 477	0.30 474	0.25 448

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 281	0.20 195	0.74 470	0.38 180	0.43 503	0.39 217	0.26 115	0.94 377	0.49 195	0.53 203	0.77 265	0.93 435	0.45 287	0.63 299	0.24 78	0.16 237	0.10 62	0.17 218	0.18 341	0.20 354	0.20 390

test_sample4	0.47 334	0.26 374	0.50 343	0.35 113	0.22 133	0.69 406	0.38 340	1.15 470	0.81 350	0.78 347	0.82 300	0.62 291	0.53 326	0.63 299	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.21 381	0.19 371	0.21 378	0.19 367

test_sample3	0.46 318	0.25 356	0.50 343	0.35 113	0.23 175	0.69 406	0.37 318	1.15 470	0.81 350	0.75 330	0.79 286	0.66 317	0.49 305	0.63 299	0.46 364	0.21 389	0.15 353	0.20 339	0.19 371	0.21 378	0.19 367

CFNet_ucs	0.50 381	0.24 331	0.55 380	0.38 180	0.31 408	0.58 338	0.33 240	0.98 394	0.93 425	0.88 424	1.19 473	0.80 389	0.49 305	0.63 299	0.43 329	0.21 389	0.15 353	0.26 466	0.18 341	0.26 446	0.22 426

test_4	0.36 203	0.18 114	0.31 76	0.44 367	0.25 236	0.20 11	0.34 255	0.56 152	0.41 149	0.59 219	1.45 524	0.43 187	0.25 97	0.63 299	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.11 81

UDGNet	0.48 346	0.77 560	0.50 343	0.48 428	0.31 408	0.41 236	0.34 255	0.70 268	0.92 419	0.65 261	0.60 206	0.58 259	0.43 272	0.63 299	0.41 317	0.32 512	0.15 353	0.66 571	0.19 371	0.36 509	0.21 408

KYRaft	0.48 346	0.20 195	0.38 173	0.44 367	0.23 175	0.44 254	0.37 318	0.66 225	0.41 149	0.94 455	1.73 544	0.79 381	0.41 264	0.63 299	0.31 201	0.16 237	0.11 159	0.18 268	0.22 436	0.16 242	0.78 578

DRaft	0.49 365	0.17 87	0.47 298	0.37 150	0.25 236	0.58 338	0.40 373	0.65 216	0.85 373	1.02 489	1.75 547	0.50 221	0.82 485	0.63 299	0.40 312	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

ACVNet	0.46 318	0.23 294	0.36 144	0.39 209	0.28 340	0.58 338	0.40 373	0.87 351	0.80 342	0.64 252	0.96 372	0.79 381	0.60 373	0.63 299	0.67 443	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.18 303	0.15 249

acv_ft	0.51 388	0.23 294	0.56 386	0.44 367	0.28 340	0.86 471	0.39 362	0.91 368	0.80 342	0.97 468	0.96 372	0.79 381	0.59 369	0.63 299	0.87 489	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249

MIM_Stereo	0.38 235	0.17 87	0.53 370	0.37 150	0.24 205	0.27 73	0.24 94	0.70 268	0.54 213	0.72 317	1.00 393	0.63 293	0.29 156	0.64 314	0.38 297	0.13 72	0.14 323	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.11 81

BUS	0.45 308	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.70 411	0.34 255	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.65 312	0.49 305	0.64 314	0.51 390	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

BSDual-CNN	0.46 318	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

psmg	0.49 365	0.25 356	0.43 246	0.41 285	0.28 340	0.85 468	0.43 405	0.99 396	0.76 313	0.91 440	0.94 359	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.15 353	0.20 339	0.20 396	0.18 303	0.18 334

AAGNet	1.43 568	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.25 236	0.29 103	0.31 207	0.65 216	0.68 268	0.97 468	0.86 324	0.67 324	0.62 385	0.64 314	20.63 623	0.16 237	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.19 337	0.12 129

Anonymous3	0.46 318	0.34 448	0.86 497	0.50 457	0.37 464	0.81 453	0.50 447	0.72 281	0.65 257	0.51 194	0.65 219	0.45 196	0.45 287	0.64 314	0.38 297	0.24 444	0.24 490	0.22 396	0.21 418	0.23 417	0.23 433

xxxx	1.01 531	0.22 273	0.43 246	0.36 133	0.21 111	0.82 461	0.36 302	1.32 530	0.88 391	0.71 305	0.94 359	0.97 444	0.63 391	0.64 314	10.58 614	0.20 372	0.16 385	0.18 268	0.17 314	0.19 337	0.19 367

rvit_0105_3	0.47 334	0.34 448	0.77 484	0.54 503	0.31 408	0.49 281	0.47 428	0.63 202	0.79 340	0.65 261	0.59 204	0.64 299	0.50 315	0.65 321	0.39 304	0.29 491	0.27 514	0.29 495	0.28 504	0.21 378	0.20 390

test_sample5	0.47 334	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.77 343	0.94 359	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

DualNet	0.48 346	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.80 354	1.03 409	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

plain	0.31 139	0.20 195	0.50 343	0.39 209	0.29 368	0.27 73	0.30 178	0.44 98	0.35 102	0.31 85	0.66 226	0.30 84	0.31 182	0.65 321	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.17 278	0.12 129

CrosDoStereo	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 576	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 505	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

NRIStereo	0.36 203	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.23 175	0.34 169	0.26 115	0.65 216	0.55 218	0.64 252	0.63 213	0.56 246	0.37 237	0.65 321	0.37 288	0.15 182	0.11 159	0.18 268	0.15 227	0.17 278	0.14 220

DeepStereo_LL	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 576	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 505	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

RAFT-RH_RVC	0.56 427	0.17 87	0.41 214	0.37 150	0.23 175	0.57 332	0.24 94	0.60 182	0.70 276	1.19 527	3.94 600	0.56 246	0.38 241	0.65 321	0.36 272	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.14 195	0.12 58	0.13 173

ISRNet	0.56 427	0.24 331	0.66 432	0.56 514	0.36 457	0.44 254	0.25 102	0.82 330	0.84 365	1.07 507	1.25 483	0.91 427	0.60 373	0.66 329	0.58 415	0.35 531	0.26 505	0.36 524	0.33 529	0.30 474	0.42 540

LL-Strereo2	0.35 185	0.24 331	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.35 179	0.24 94	0.67 235	0.44 168	0.54 207	0.51 169	0.66 317	0.25 97	0.66 329	0.30 194	0.14 114	0.12 217	0.23 417	0.20 396	0.18 303	0.13 173

gwcnet-sp	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

scenet	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

ssnet	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

dd	0.43 291	0.38 476	0.55 380	0.44 367	0.25 236	0.47 273	0.38 340	0.70 268	1.05 479	0.59 219	0.65 219	0.42 179	0.39 252	0.66 329	0.50 380	0.24 444	0.15 353	0.21 381	0.15 227	0.22 400	0.18 334

RAFT-345	0.40 263	0.18 114	0.40 204	0.38 180	0.22 133	0.33 158	0.26 115	0.61 188	0.51 203	0.74 328	1.79 548	0.45 196	0.33 200	0.66 329	0.36 272	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.14 195	0.13 98	0.13 173

HCRNet	0.44 298	0.34 448	0.41 214	0.53 496	0.26 282	0.53 300	0.29 162	0.83 334	0.63 244	0.71 305	0.81 296	0.77 377	0.50 315	0.66 329	0.36 272	0.24 444	0.16 385	0.24 434	0.20 396	0.21 378	0.18 334

222	1.18 554	0.22 273	0.44 257	0.37 150	0.22 133	0.79 445	0.37 318	1.31 529	0.89 404	0.92 448	1.08 432	0.72 346	0.71 445	0.66 329	13.89 618	0.20 372	0.15 353	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.19 367

DIP-Stereo	0.39 251	0.21 232	0.50 343	0.41 285	0.28 340	0.62 368	0.27 131	0.77 311	0.40 145	0.64 252	0.86 324	0.52 230	0.33 200	0.66 329	0.42 322	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.15 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 396	0.27 391	0.69 447	0.38 180	0.25 236	0.62 368	0.35 280	1.17 482	1.01 461	0.99 476	1.06 426	0.88 416	0.67 418	0.66 329	0.39 304	0.19 349	0.13 288	0.15 144	0.11 98	0.18 303	0.16 295

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 346	0.21 232	1.26 546	0.39 209	0.51 535	0.28 91	0.30 178	1.25 517	0.44 168	0.68 283	1.11 438	0.86 405	0.33 200	0.67 340	0.27 147	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.20 396	0.22 400	0.24 441

test_sample6	0.49 365	0.26 374	0.50 343	0.37 150	0.22 133	0.63 379	0.40 373	1.12 455	0.83 360	0.80 354	1.03 409	0.66 317	0.55 344	0.67 340	0.46 364	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.23 417	0.21 408

CBFPSM	0.59 448	0.22 273	1.31 551	0.38 180	0.27 315	1.12 521	0.65 506	0.79 321	0.82 355	0.80 354	0.81 296	1.35 531	0.87 498	0.67 340	0.76 463	0.16 237	0.15 353	0.15 144	0.16 261	0.17 278	0.22 426

NF-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.57 251	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

OCTAStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

RE-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

TVStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

pcwnet_v2	0.58 441	0.28 405	0.84 491	0.45 391	0.35 452	0.61 360	0.35 280	1.27 521	1.21 518	0.99 476	1.27 486	0.72 346	0.58 362	0.67 340	0.48 375	0.27 474	0.21 465	0.24 434	0.23 452	0.29 465	0.29 478

GES	0.44 298	0.23 294	0.57 390	0.40 251	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.96 388	0.68 268	0.74 328	0.83 306	0.47 207	0.48 301	0.67 340	0.43 329	0.22 415	0.16 385	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.23 433

AdaStereo	0.50 381	0.32 435	0.47 298	0.48 428	0.25 236	0.67 402	0.32 230	1.17 482	0.88 391	0.75 330	0.99 391	0.75 365	0.49 305	0.67 340	0.46 364	0.27 474	0.12 217	0.28 487	0.18 341	0.23 417	0.18 334
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.
G2L-Stereo_test	0.48 346	0.20 195	0.40 204	0.34 76	0.23 175	0.57 332	0.58 488	1.10 443	0.77 321	0.86 406	0.94 359	0.95 439	0.54 338	0.68 350	0.60 422	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.15 249

DualNet (step1)	0.57 434	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.41 546	0.20 455	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

test_sample7	0.52 396	0.29 417	0.50 343	0.36 133	0.27 315	0.62 368	0.41 388	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.26 464	0.20 455	0.27 479	0.26 491	0.27 457	0.24 441

dad	0.58 441	0.50 517	0.64 420	0.43 348	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.78 317	1.25 529	1.01 486	1.17 467	1.15 501	0.53 326	0.68 350	0.50 380	0.35 531	0.23 482	0.37 529	0.21 418	0.29 465	0.20 390

BEATNet_4x	0.46 318	0.32 435	0.56 386	0.37 150	0.19 59	0.63 379	0.35 280	1.01 409	0.72 288	0.77 343	0.83 306	0.70 333	0.59 369	0.68 350	0.53 400	0.16 237	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.24 430	0.16 295

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 402	0.32 435	0.64 420	0.44 367	0.30 386	0.66 397	0.44 414	1.04 419	0.88 391	0.91 440	0.91 351	0.99 449	0.60 373	0.68 350	0.60 422	0.21 389	0.17 405	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJX1	0.33 160	0.19 154	0.34 122	0.41 285	0.28 340	0.53 300	0.33 240	0.51 124	0.50 199	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.31 182	0.69 356	0.39 304	0.15 182	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.14 220

xyz-stereo-finetune2	0.36 203	0.19 154	0.38 173	0.32 45	0.19 59	0.82 461	0.29 162	0.52 134	0.32 77	0.51 194	0.78 276	0.43 187	0.45 287	0.69 356	0.44 345	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.13 173

HI	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 483	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

CoSv	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 483	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

ADLNet	0.55 416	0.27 391	0.51 357	0.44 367	0.35 452	0.78 442	0.46 421	1.08 436	0.86 378	0.99 476	0.98 386	0.92 432	0.63 391	0.69 356	0.81 473	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408

test_xeample	1.01 531	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.21 111	0.71 416	0.39 362	1.23 506	0.86 378	0.81 367	1.04 415	0.69 329	0.61 379	0.69 356	10.93 615	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.17 314	0.18 303	0.17 316

DN-CSS_ROB	0.43 291	0.26 374	0.62 405	0.40 251	0.29 368	0.44 254	0.27 131	0.77 311	0.75 305	0.72 317	1.09 435	0.48 212	0.43 272	0.69 356	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.18 303	0.16 295

ToySt	0.49 365	0.27 391	0.75 474	0.40 251	0.27 315	0.64 386	0.49 442	0.84 337	0.77 321	0.60 223	0.83 306	0.88 416	0.66 415	0.70 363	0.56 412	0.16 237	0.17 405	0.21 381	0.20 396	0.21 378	0.19 367

PSM-softLoss	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

KMStereo	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

IRAFT_RVC	0.42 281	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.24 205	0.27 73	0.54 474	0.74 294	0.77 321	0.76 337	0.80 289	0.73 357	0.51 320	0.70 363	0.36 272	0.17 283	0.10 62	0.21 381	0.16 261	0.16 242	0.14 220

DMCA-RVC	0.51 388	0.30 426	0.59 395	0.50 457	0.32 424	0.54 307	0.38 340	0.86 344	0.68 268	0.94 455	0.86 324	0.91 427	0.68 424	0.70 363	0.59 420	0.23 432	0.18 425	0.31 504	0.23 452	0.26 446	0.19 367

NLCSM	0.34 168	0.21 232	0.34 122	0.44 367	0.29 368	0.54 307	0.36 302	0.52 134	0.47 186	0.46 177	0.37 114	0.34 111	0.34 211	0.71 368	0.41 317	0.16 237	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.17 278	0.16 295

MyStereo04	0.44 298	0.22 273	0.44 257	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	1.00 400	1.08 494	0.62 233	0.58 203	0.55 243	0.57 353	0.71 368	0.44 345	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

HH	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

HanStereo	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

iinet-f	0.67 466	0.26 374	2.15 582	0.39 209	0.31 408	1.19 532	0.56 484	0.84 337	0.84 365	0.80 354	1.17 467	1.05 470	0.84 492	0.71 368	1.21 542	0.20 372	0.18 425	0.17 218	0.15 227	0.20 354	0.20 390

STTStereo	0.55 416	0.37 466	0.76 479	0.44 367	0.31 408	0.60 357	0.44 414	0.96 388	0.86 378	0.99 476	0.90 348	0.96 442	0.58 362	0.71 368	0.61 426	0.25 454	0.23 482	0.26 466	0.32 526	0.24 430	0.23 433

Select-FE	0.46 318	0.24 331	0.88 499	0.42 327	0.35 452	0.33 158	0.19 20	0.90 363	0.37 126	0.60 223	1.01 396	0.97 444	0.80 480	0.72 374	0.28 169	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.20 396	0.15 197	0.24 441

PSMNet-ADL	0.48 346	0.27 391	0.40 204	0.48 428	0.30 386	0.68 404	0.37 318	0.90 363	0.80 342	0.61 231	0.80 289	0.92 432	0.62 385	0.72 374	0.63 432	0.23 432	0.18 425	0.18 268	0.20 396	0.22 400	0.20 390

PFNet+	0.40 263	0.19 154	0.49 330	0.39 209	0.25 236	0.28 91	0.23 80	0.64 215	0.70 276	0.85 399	0.79 286	0.64 299	0.35 215	0.72 374	0.34 239	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.20 396	0.16 242	0.20 390

STrans-v2	0.46 318	0.20 195	0.48 318	0.40 251	0.24 205	0.55 313	0.50 447	1.07 432	0.73 295	0.65 261	1.05 419	0.72 346	0.69 428	0.72 374	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.14 195	0.13 98	0.12 129

PFNet	0.42 281	0.18 114	0.58 394	0.43 348	0.24 205	0.43 246	0.32 230	0.74 294	0.78 331	1.00 481	0.74 253	0.68 325	0.39 252	0.72 374	0.37 288	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.15 227	0.16 242	0.13 173

HSM-Net_RVC	0.53 402	0.22 273	0.35 137	0.37 150	0.21 111	0.85 468	0.37 318	1.23 506	0.93 425	0.90 435	1.15 460	1.26 509	0.63 391	0.72 374	0.48 375	0.17 283	0.13 288	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 334	0.23 294	0.71 456	0.39 209	0.31 408	0.60 357	0.38 340	0.89 358	0.77 321	0.75 330	0.84 311	0.72 346	0.54 338	0.73 380	0.46 364	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.17 316

MyStereo05	0.44 298	0.21 232	0.45 269	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.93 372	1.09 496	0.76 337	0.61 209	0.51 225	0.57 353	0.73 380	0.42 322	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

NINENet	0.50 381	0.29 417	0.51 357	0.45 391	0.32 424	0.70 411	0.34 255	1.10 443	0.88 391	0.80 354	0.94 359	0.65 312	0.49 305	0.73 380	0.51 390	0.22 415	0.20 455	0.25 447	0.18 341	0.22 400	0.21 408

hknet	0.49 365	0.25 356	0.51 357	0.45 391	0.29 368	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.83 360	0.75 330	0.80 289	0.97 444	0.61 379	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

TRStereo	0.37 220	0.27 391	0.59 395	0.47 421	0.41 491	0.29 103	0.30 178	0.84 337	0.59 229	0.52 200	0.41 128	0.52 230	0.26 115	0.73 380	0.27 147	0.17 283	0.12 217	0.19 309	0.19 371	0.13 98	0.11 81

UNet	0.54 414	0.26 374	0.66 432	0.44 367	0.40 484	0.99 494	0.41 388	0.98 394	0.75 305	0.83 388	0.89 344	1.04 466	0.72 449	0.73 380	0.62 429	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.17 316

FADNet-RVC-Resample	0.56 427	0.33 443	1.16 532	0.49 443	0.34 445	0.71 416	0.43 405	1.01 409	0.93 425	0.82 376	0.87 332	0.74 363	0.67 418	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.18 425	0.26 466	0.27 498	0.26 446	0.27 464

G2L-ROB	0.47 334	0.19 154	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.57 332	0.42 398	1.14 466	0.71 287	0.84 395	0.75 255	1.09 483	0.53 326	0.74 387	0.53 400	0.17 283	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.19 367

DFGA-Net	0.45 308	0.29 417	0.80 488	0.42 327	0.32 424	0.53 300	0.35 280	0.78 317	0.89 404	0.66 274	0.75 255	0.48 212	0.39 252	0.74 387	0.60 422	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.18 341	0.20 354	0.17 316

GMStereo_Zeroshot	0.49 365	0.44 501	0.74 470	0.49 443	0.27 315	0.56 327	0.29 162	0.73 292	0.76 313	0.86 406	0.94 359	0.91 427	0.36 233	0.74 387	0.43 329	0.26 464	0.14 323	0.26 466	0.15 227	0.36 509	0.18 334

MSKI-zero shot	0.32 145	0.17 87	0.34 122	0.39 209	0.21 111	0.32 151	0.22 63	0.61 188	0.43 161	0.52 200	0.64 216	0.61 285	0.20 43	0.74 387	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.12 58	0.12 129

psm_up	0.55 416	0.26 374	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.65 395	0.56 484	1.04 419	0.82 355	0.82 376	0.88 340	1.01 457	0.94 516	0.74 387	0.61 426	0.21 389	0.25 498	0.26 466	0.23 452	0.21 378	0.20 390

ac_64	0.52 396	0.22 273	0.50 343	0.45 391	0.28 340	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.61 232	0.91 440	0.83 306	1.07 477	0.68 424	0.74 387	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.15 249

UGAM-zero	0.46 318	0.19 154	0.62 405	0.37 150	0.23 175	0.34 169	0.21 52	1.15 470	0.39 143	0.66 274	0.61 209	1.70 558	0.91 505	0.75 393	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.13 173

Anonymous_2	0.82 501	0.44 501	0.63 415	0.40 251	0.43 503	0.80 448	0.52 465	0.72 281	0.77 321	0.71 305	0.60 206	0.87 411	0.76 462	0.75 393	0.58 415	0.52 565	0.54 581	0.54 564	4.82 621	0.56 558	0.40 535

iRaft-Stereo_5w	0.45 308	0.21 232	0.48 318	0.42 327	0.28 340	0.31 133	0.54 474	0.63 202	0.62 233	0.62 233	0.89 344	1.01 457	0.69 428	0.75 393	0.66 440	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.15 249

RAFT	0.45 308	0.22 273	0.45 269	0.47 421	0.26 282	0.54 307	0.47 428	0.66 225	0.58 228	0.80 354	0.82 300	0.94 437	0.57 353	0.75 393	0.34 239	0.17 283	0.15 353	0.22 396	0.20 396	0.16 242	0.12 129

DStereoRT	0.74 484	0.19 154	0.50 343	0.51 473	0.33 435	1.10 516	0.34 255	0.82 330	0.76 313	0.78 347	1.05 419	0.51 225	0.73 452	0.76 397	0.48 375	0.16 237	0.13 288	3.96 619	1.37 608	0.19 337	0.14 220

fast-acv-ft	0.64 457	0.30 426	0.73 465	0.45 391	0.34 445	1.17 529	0.49 442	0.86 344	0.98 446	1.02 489	1.36 502	1.29 514	0.85 493	0.76 397	0.81 473	0.21 389	0.23 482	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.20 390

DisPM	0.39 251	0.19 154	0.44 257	0.41 285	0.27 315	0.24 40	0.31 207	0.65 216	0.57 226	0.87 414	0.87 332	0.60 280	0.32 188	0.76 397	0.32 211	0.18 317	0.12 217	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.20 390

TransformOpticalFlow	0.44 298	0.20 195	0.47 298	0.41 285	0.23 175	0.37 196	0.47 428	0.94 377	0.76 313	0.65 261	1.14 454	0.73 357	0.56 351	0.76 397	0.32 211	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.13 173

RAFT_R40	0.40 263	0.19 154	0.44 257	0.43 348	0.25 236	0.23 28	0.26 115	0.67 235	0.67 263	0.98 473	0.78 276	0.72 346	0.43 272	0.76 397	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.18 303	0.14 220

HGLStereo	0.56 427	0.28 405	0.57 390	0.50 457	0.37 464	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.78 331	0.86 406	1.14 454	0.89 420	0.82 485	0.76 397	0.73 458	0.21 389	0.20 455	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.21 408

CFNet	0.51 388	0.29 417	0.46 286	0.41 285	0.27 315	0.70 411	0.32 230	1.13 457	1.00 457	0.72 317	1.07 429	0.85 400	0.60 373	0.76 397	0.52 397	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.16 295

iResNet_ROB	0.52 396	0.21 232	0.53 370	0.37 150	0.21 111	0.61 360	0.29 162	1.51 562	1.32 540	0.90 435	1.02 405	0.80 389	0.62 385	0.76 397	0.43 329	0.16 237	0.12 217	0.13 68	0.09 10	0.15 197	0.18 334

ADLNet2	0.55 416	0.25 356	0.65 426	0.47 421	0.30 386	0.83 464	0.50 447	1.05 424	0.95 438	0.80 354	0.98 386	0.99 449	0.69 428	0.77 405	0.73 458	0.20 372	0.16 385	0.17 218	0.18 341	0.21 378	0.21 408

SST-Stereo	0.40 263	0.19 154	0.45 269	0.42 327	0.25 236	0.25 54	0.21 52	0.66 225	0.47 186	1.08 511	0.79 286	0.72 346	0.43 272	0.77 405	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.19 337	0.15 249

DRN-Test	0.66 461	0.32 435	0.66 432	0.50 457	0.39 479	1.15 525	0.61 498	1.49 558	1.01 461	1.12 518	1.08 432	1.06 472	0.69 428	0.77 405	0.94 509	0.23 432	0.17 405	0.26 466	0.25 477	0.25 439	0.21 408

NOSS_ROB	0.57 434	0.39 483	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.73 424	0.54 474	1.03 416	1.08 494	0.67 277	0.87 332	0.76 371	0.57 353	0.77 405	0.47 371	0.38 539	0.38 559	0.44 546	0.42 555	0.37 514	0.34 511

G2L-Stereo	0.49 365	0.23 294	0.48 318	0.43 348	0.26 282	0.47 273	0.42 398	0.93 372	0.78 331	0.84 395	0.86 324	0.91 427	0.52 322	0.78 409	0.70 450	0.20 372	0.17 405	0.22 396	0.18 341	0.17 278	0.21 408

rvit_105_1	0.54 414	0.40 488	0.76 479	0.58 522	0.37 464	0.59 351	0.68 516	0.70 268	0.94 432	0.82 376	0.69 234	0.73 357	0.58 362	0.78 409	0.54 405	0.32 512	0.29 523	0.31 504	0.34 531	0.23 417	0.20 390

RAFT+CT+SA	0.39 251	0.23 294	0.36 144	0.51 473	0.27 315	0.29 103	0.46 421	0.75 301	0.80 342	0.51 194	0.89 344	0.41 169	0.40 258	0.78 409	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.15 197	0.14 220

hitnet-ft	0.55 416	0.27 391	0.39 192	0.41 285	0.28 340	0.78 442	0.40 373	0.92 370	0.90 407	0.82 376	1.01 396	1.13 497	0.70 441	0.78 409	0.67 443	0.28 484	0.20 455	0.28 487	0.22 436	0.29 465	0.26 454

iResNet	0.49 365	0.29 417	0.79 486	0.42 327	0.21 111	0.61 360	0.40 373	0.82 330	0.99 451	0.87 414	1.12 442	0.69 329	0.53 326	0.78 409	0.51 390	0.15 182	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.15 249

test_5	0.43 291	0.24 331	0.43 246	0.52 486	0.28 340	0.28 91	0.42 398	0.72 281	0.82 355	0.62 233	0.91 351	0.72 346	0.55 344	0.79 414	0.35 256	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.16 295

RAFT + AFF	0.53 402	0.29 417	0.75 474	0.51 473	0.32 424	0.63 379	0.60 493	1.00 400	0.91 414	0.78 347	0.87 332	0.83 394	0.58 362	0.80 415	0.47 371	0.17 283	0.20 455	0.23 417	0.22 436	0.18 303	0.18 334

UPFNet	0.53 402	0.24 331	0.51 357	0.45 391	0.38 473	0.84 467	0.49 442	0.99 396	0.75 305	0.87 414	0.88 340	0.86 405	0.64 402	0.80 415	0.71 455	0.20 372	0.20 455	0.20 339	0.20 396	0.19 337	0.15 249

S-Stereo	0.74 484	0.35 454	0.96 510	0.56 514	0.45 514	0.82 461	0.60 493	1.24 513	1.60 567	0.96 463	1.41 513	1.12 491	0.94 516	0.80 415	1.04 528	0.26 464	0.31 537	0.28 487	0.25 477	0.32 486	0.47 558

ACV-stereo	0.62 454	0.34 448	1.00 515	0.43 348	0.31 408	1.20 533	0.40 373	0.75 301	0.83 360	0.64 252	0.77 265	2.10 570	1.03 530	0.81 418	0.64 435	0.21 389	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.21 378	0.21 408

CRFU-Net	0.57 434	0.27 391	0.57 390	0.46 412	0.30 386	1.20 533	0.52 465	1.10 443	0.56 224	1.00 481	0.98 386	1.06 472	0.79 476	0.81 418	0.71 455	0.21 389	0.19 443	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.19 367

MMNet	0.55 416	0.25 356	0.61 402	0.43 348	0.34 445	1.07 508	0.39 362	0.87 351	0.91 414	0.91 440	0.93 358	0.86 405	0.76 462	0.81 418	0.76 463	0.15 182	0.14 323	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.16 295

ITSA-stereo	0.53 402	0.28 405	0.52 362	0.40 251	0.23 175	0.56 327	0.34 255	1.24 513	1.24 523	0.80 354	0.81 296	0.72 346	0.58 362	0.82 421	0.65 437	0.21 389	0.17 405	0.23 417	0.21 418	0.22 400	0.26 454

ssnet_v2	0.58 441	0.28 405	0.56 386	0.43 348	0.29 368	0.95 484	0.59 491	1.13 457	0.99 451	0.93 452	0.80 289	0.99 449	0.64 402	0.82 421	0.94 509	0.25 454	0.22 472	0.23 417	0.24 468	0.20 354	0.19 367

DAS	0.51 388	0.25 356	0.60 400	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.82 421	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

LMCR-Stereo	0.53 402	0.30 426	0.53 370	0.58 522	0.30 386	0.83 464	0.36 302	1.19 486	0.76 313	0.88 424	1.04 415	0.56 246	0.62 385	0.82 421	0.67 443	0.19 349	0.15 353	0.19 309	0.14 195	0.23 417	0.17 316

FADNet	0.61 453	0.51 521	1.10 526	0.45 391	0.44 510	0.65 395	0.41 388	1.19 486	1.05 479	0.70 298	0.84 311	0.98 448	0.66 415	0.82 421	0.50 380	0.29 491	0.30 528	0.27 479	0.30 512	0.46 540	0.35 516

PS-NSSS	0.58 441	0.44 501	0.62 405	0.42 327	0.33 435	0.66 397	0.58 488	1.02 412	0.86 378	0.77 343	1.28 488	0.72 346	0.64 402	0.82 421	0.59 420	0.31 501	0.26 505	0.40 537	0.27 498	0.33 493	0.26 454

StereoDRNet	0.64 457	0.33 443	0.68 441	0.51 473	0.43 503	1.03 501	0.53 470	1.47 555	0.99 451	1.10 515	0.87 332	1.07 477	0.71 445	0.82 421	0.88 493	0.23 432	0.19 443	0.25 447	0.23 452	0.27 457	0.19 367

PSMNet_ROB	0.64 457	0.37 466	0.65 426	0.56 514	0.42 497	0.97 489	0.83 547	1.21 493	0.92 419	0.79 352	1.02 405	1.08 479	0.63 391	0.82 421	0.91 507	0.29 491	0.20 455	0.31 504	0.31 520	0.26 446	0.23 433

CSP-Net	0.56 427	0.27 391	0.49 330	0.41 285	0.28 340	1.22 535	0.50 447	1.23 506	0.72 288	0.95 462	0.95 368	0.89 420	0.62 385	0.83 429	0.62 429	0.26 464	0.17 405	0.17 218	0.17 314	0.18 303	0.17 316

iRaft-Stereo_20w	0.39 251	0.19 154	0.57 390	0.37 150	0.27 315	0.31 133	0.24 94	1.44 553	0.29 54	0.69 292	0.53 182	0.60 280	0.42 266	0.83 429	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.15 197	0.13 173

AACVNet	0.50 381	0.23 294	0.49 330	0.46 412	0.29 368	0.52 292	0.38 340	0.90 363	0.55 218	0.81 367	1.03 409	1.00 453	0.70 441	0.83 429	0.54 405	0.21 389	0.18 425	0.24 434	0.18 341	0.23 417	0.20 390

delet	0.55 416	0.24 331	0.55 380	0.44 367	0.33 435	1.07 508	0.50 447	1.00 400	0.86 378	0.85 399	0.96 372	0.90 425	0.63 391	0.83 429	0.74 461	0.18 317	0.18 425	0.20 339	0.21 418	0.16 242	0.15 249

CVANet_RVC	0.57 434	0.33 443	0.44 257	0.47 421	0.32 424	0.67 402	0.61 498	1.05 424	0.93 425	0.85 399	1.04 415	1.01 457	0.73 452	0.83 429	0.52 397	0.29 491	0.19 443	0.27 479	0.25 477	0.31 480	0.21 408

SMFormer	0.51 388	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.18 334

tta	0.51 388	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.14 220

qqq1	0.49 365	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

fff1	0.49 365	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

raft_robust	0.41 274	0.23 294	0.36 144	0.42 327	0.21 111	0.40 221	0.33 240	0.79 321	0.98 446	0.79 352	0.87 332	0.39 151	0.33 200	0.84 434	0.29 188	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.17 314	0.15 197	0.12 129

DeepPruner_ROB	0.53 402	0.34 448	0.59 395	0.41 285	0.30 386	0.50 284	0.43 405	1.19 486	0.70 276	0.85 399	1.05 419	0.86 405	0.55 344	0.84 434	0.51 390	0.29 491	0.23 482	0.22 396	0.22 436	0.26 446	0.25 448

TCMNet	0.66 461	0.39 483	0.98 513	0.59 526	0.61 556	0.96 487	0.55 478	1.05 424	0.90 407	0.84 395	1.14 454	0.89 420	0.65 408	0.85 440	1.01 524	0.26 464	0.26 505	0.31 504	0.28 504	0.32 486	0.29 478

YMNet	0.66 461	0.38 476	0.90 504	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 525	1.29 492	1.12 491	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 537	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

YMNet_1	0.66 461	0.38 476	0.90 504	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 525	1.29 492	1.12 491	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 537	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

UDG	0.88 514	0.82 566	0.67 436	1.00 576	0.96 576	1.02 498	0.57 487	1.13 457	0.99 451	0.90 435	0.97 385	1.31 517	0.99 525	0.85 440	0.84 478	0.54 570	0.32 543	1.77 592	0.40 546	0.94 577	0.66 574

ADCRef	0.80 497	0.43 496	1.32 553	0.50 457	0.45 514	1.07 508	0.51 462	1.07 432	0.98 446	1.17 523	1.42 515	0.87 411	0.91 505	0.85 440	3.19 591	0.18 317	0.16 385	0.23 417	0.23 452	0.22 400	0.21 408

DDVS	0.52 396	0.30 426	0.56 386	0.41 285	0.31 408	0.71 416	0.34 255	0.91 368	0.67 263	0.85 399	0.89 344	1.12 491	0.46 292	0.86 445	0.60 422	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.25 439	0.26 454

TDLM	0.57 434	0.33 443	0.49 330	0.51 473	0.30 386	0.66 397	0.73 536	1.03 416	1.01 461	0.82 376	1.10 437	0.84 398	0.70 441	0.86 445	0.58 415	0.28 484	0.17 405	0.25 447	0.22 436	0.26 446	0.19 367

FAT-Stereo	0.73 483	0.33 443	0.75 474	0.49 443	0.37 464	0.71 416	0.59 491	1.36 541	1.30 538	1.03 497	1.40 511	1.59 555	1.15 541	0.87 447	0.86 483	0.28 484	0.28 518	0.28 487	0.23 452	0.28 461	0.38 529

HSM	0.51 388	0.24 331	0.41 214	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.40 373	1.22 501	0.75 305	0.81 367	0.91 351	1.21 504	0.69 428	0.87 447	0.46 364	0.17 283	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.17 278	0.17 316

CBMV_ROB	0.59 448	0.37 466	0.38 173	0.39 209	0.28 340	0.74 425	0.28 152	1.00 400	0.98 446	0.94 455	1.25 483	0.81 392	0.78 474	0.87 447	0.50 380	0.36 535	0.37 557	0.43 543	0.40 546	0.33 493	0.30 487

PSMNet-RUCA	0.76 487	0.75 557	1.08 525	1.01 577	0.90 571	0.69 406	0.50 447	1.11 449	1.03 469	0.78 347	1.11 438	0.80 389	0.72 449	0.88 450	0.63 432	0.53 569	0.27 514	0.76 573	0.46 557	0.66 568	0.47 558

HBP-ISP	0.59 448	0.45 505	0.43 246	0.45 391	0.33 435	0.70 411	0.28 152	1.11 449	1.00 457	0.83 388	1.18 469	0.65 312	0.68 424	0.88 450	0.52 397	0.35 531	0.38 559	0.47 551	0.41 551	0.38 518	0.31 495

ARAFT	0.47 334	0.24 331	0.79 486	0.42 327	0.25 236	0.55 313	0.55 478	0.75 301	0.81 350	0.89 428	0.75 255	0.73 357	0.47 296	0.88 450	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.23 417	0.22 436	0.14 143	0.13 173

DLCB_ROB	0.58 441	0.28 405	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.77 438	0.50 447	0.99 396	0.92 419	1.04 498	1.14 454	1.21 504	0.69 428	0.88 450	0.69 447	0.20 372	0.20 455	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.18 334

SGM-Forest	0.62 454	0.32 435	0.39 192	0.43 348	0.30 386	1.02 498	0.55 478	1.09 440	1.05 479	1.06 504	1.18 469	1.10 487	0.67 418	0.88 450	0.62 429	0.31 501	0.33 549	0.33 515	0.30 512	0.30 474	0.28 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 457	0.35 454	0.41 214	0.42 327	0.25 236	1.01 496	0.77 540	1.13 457	1.09 496	1.17 523	1.22 475	1.04 466	0.75 459	0.88 450	0.63 432	0.28 484	0.30 528	0.34 517	0.30 512	0.26 446	0.26 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 477	0.51 521	1.36 560	0.50 457	0.41 491	1.15 525	0.69 521	1.21 493	1.07 491	1.02 489	1.12 442	1.08 479	0.87 498	0.89 456	0.89 503	0.24 444	0.22 472	0.21 381	0.19 371	0.26 446	0.26 454

MLCV	0.47 334	0.24 331	0.61 402	0.37 150	0.17 23	0.61 360	0.33 240	0.80 324	0.87 387	0.94 455	1.13 449	0.72 346	0.43 272	0.89 456	0.51 390	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.14 143	0.12 129

1111x	0.55 416	0.22 273	0.46 286	0.38 180	0.20 86	0.66 397	0.43 405	1.23 506	0.99 451	0.71 305	0.99 391	0.95 439	0.69 428	0.90 458	1.08 531	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.18 334

SACVNet	0.58 441	0.34 448	0.55 380	0.55 511	0.36 457	0.63 379	0.48 436	1.13 457	0.77 321	1.02 489	1.06 426	1.02 462	0.74 455	0.90 458	0.51 390	0.27 474	0.21 465	0.25 447	0.24 468	0.29 465	0.36 518

IIG-Stereo	0.43 291	0.21 232	0.44 257	0.50 457	0.25 236	0.44 254	0.21 52	0.71 276	0.76 313	0.83 388	0.95 368	0.83 394	0.43 272	0.90 458	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.19 309	0.14 195	0.15 197	0.11 81

GEStereo_RVC	0.55 416	0.29 417	0.63 415	0.49 443	0.31 408	0.70 411	0.54 474	1.22 501	0.92 419	0.82 376	0.85 321	0.85 400	0.63 391	0.90 458	0.65 437	0.24 444	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.21 378	0.22 426

RASNet	0.53 402	0.22 273	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.68 404	0.38 340	0.97 391	0.88 391	0.73 323	1.04 415	1.03 464	0.92 510	0.90 458	0.86 483	0.16 237	0.14 323	0.14 102	0.17 314	0.15 197	0.13 173

StereoDRNet-Refined	0.58 441	0.32 435	0.54 375	0.46 412	0.30 386	0.96 487	0.40 373	1.00 400	0.94 432	1.12 518	1.08 432	0.96 442	0.67 418	0.90 458	0.89 503	0.17 283	0.13 288	0.22 396	0.21 418	0.20 354	0.19 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 481	0.41 492	0.65 426	0.64 541	0.44 510	0.98 493	1.20 578	1.11 449	1.00 457	0.98 473	0.96 372	1.49 545	0.87 498	0.90 458	0.79 468	0.31 501	0.26 505	0.39 534	0.39 543	0.32 486	0.32 499

TestStereo1	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

SA-5K	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

OMP-Stereo	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.52 486	0.24 205	0.36 189	0.25 102	0.71 276	0.78 331	0.77 343	0.64 216	0.89 420	0.39 252	0.91 465	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.20 339	0.15 227	0.15 197	0.12 129

GCST	0.83 508	1.22 584	0.74 470	1.58 589	1.01 582	1.06 507	0.23 80	0.78 317	0.78 331	0.97 468	0.65 219	0.78 379	0.35 215	0.92 468	0.34 239	0.96 584	0.65 587	1.20 585	0.81 588	0.91 575	0.70 575

Sa-1000	0.48 346	0.24 331	0.41 214	0.45 391	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.81 328	0.93 425	0.82 376	1.50 528	0.53 234	0.45 287	0.92 468	0.30 194	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

Consistency-Raft	1.01 531	0.81 563	1.24 544	0.84 568	0.97 577	0.81 453	0.84 550	1.30 527	1.59 564	1.05 500	1.68 543	1.12 491	0.91 505	0.92 468	1.11 533	0.65 574	0.74 591	0.79 576	0.90 592	1.06 583	0.79 580

FINET	0.67 466	0.42 494	1.00 515	0.46 412	0.43 503	0.83 464	0.89 555	1.08 436	1.50 556	0.87 414	1.14 454	0.71 337	0.68 424	0.92 468	0.70 450	0.36 535	0.30 528	0.26 466	0.24 468	0.35 504	0.33 504

Syn2CoEx	0.71 477	0.51 521	0.95 508	0.64 541	0.45 514	0.91 476	0.53 470	1.48 556	1.13 503	0.93 452	1.35 501	1.02 462	0.99 525	0.92 468	0.80 470	0.30 498	0.27 514	0.28 487	0.24 468	0.23 417	0.24 441

GwcNet	0.69 471	0.36 459	1.10 526	0.51 473	0.42 497	1.08 512	0.50 447	1.21 493	1.16 508	1.00 481	1.37 505	1.06 472	0.79 476	0.92 468	0.94 509	0.25 454	0.24 490	0.24 434	0.22 436	0.23 417	0.26 454

DDUNet	1.06 541	2.56 612	0.68 441	1.21 583	1.26 588	1.03 501	0.69 521	1.11 449	0.94 432	0.96 463	1.22 475	1.27 511	0.82 485	0.93 474	0.72 457	0.84 581	0.38 559	1.99 595	0.60 578	1.10 584	0.85 582

SepStereo	0.51 388	0.25 356	0.60 400	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.93 474	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

aanetorigin	0.83 508	0.56 534	1.87 577	0.49 443	0.38 473	0.56 327	0.66 509	0.70 268	1.00 457	2.42 590	2.02 560	1.31 517	1.18 545	0.93 474	1.13 538	0.20 372	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.27 457	0.30 487

FADNet_RVC	0.55 416	0.37 466	1.17 537	0.44 367	0.31 408	0.56 327	0.34 255	1.06 428	0.88 391	0.67 277	0.90 348	0.61 285	0.65 408	0.93 474	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.26 466	0.23 452	0.31 480	0.28 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 466	0.81 563	0.73 465	0.53 496	0.37 464	1.40 547	0.53 470	1.04 419	0.79 340	0.88 424	0.94 359	0.95 439	0.53 326	0.93 474	0.58 415	0.39 541	0.30 528	0.57 566	0.31 520	0.53 554	0.30 487

RYNet	0.72 481	0.35 454	0.64 420	0.53 496	0.67 561	1.31 543	0.67 511	1.20 491	1.18 512	1.05 500	0.87 332	1.27 511	0.93 515	0.93 474	1.27 547	0.22 415	0.16 385	0.26 466	0.23 452	0.40 521	0.39 532

pmcnn	1.23 557	0.29 417	0.96 510	0.40 251	0.23 175	0.95 484	0.69 521	1.16 477	1.28 535	1.67 566	2.33 566	11.15 620	0.86 495	0.93 474	0.88 493	0.15 182	0.12 217	0.12 32	0.10 63	0.15 197	0.15 249

SA	0.44 298	0.25 356	0.46 286	0.46 412	0.24 205	0.43 246	0.36 302	0.75 301	0.96 439	0.59 219	1.03 409	0.48 212	0.52 322	0.94 481	0.32 211	0.16 237	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

FADNet-RVC	0.60 451	0.53 531	1.14 531	0.46 412	0.39 479	0.61 360	0.39 362	1.12 455	0.87 387	0.70 298	0.84 311	1.04 466	0.55 344	0.94 481	0.69 447	0.26 464	0.25 498	0.28 487	0.28 504	0.31 480	0.31 495

ccnet	0.82 501	0.57 536	0.75 474	0.54 503	0.59 554	1.09 515	0.66 509	1.38 544	0.94 432	1.12 518	1.44 521	1.29 514	0.92 510	0.95 483	1.24 543	0.49 561	0.42 568	0.50 561	0.47 564	0.51 549	0.46 553

DSFCA	0.55 416	0.25 356	0.62 405	0.40 251	0.36 457	0.74 425	0.52 465	1.04 419	0.82 355	1.06 504	0.84 311	0.89 420	0.63 391	0.99 484	0.58 415	0.25 454	0.21 465	0.21 381	0.21 418	0.21 378	0.19 367

NVstereo2D	0.60 451	0.30 426	0.75 474	0.48 428	0.43 503	0.89 473	0.48 436	1.05 424	1.15 507	0.66 274	0.86 324	0.88 416	0.70 441	0.99 484	0.65 437	0.32 512	0.15 353	0.28 487	0.20 396	0.40 521	0.36 518

ETE_ROB	0.70 473	0.49 513	0.73 465	0.56 514	0.36 457	0.79 445	0.87 554	1.14 466	0.93 425	1.19 527	1.18 469	1.39 534	0.82 485	0.99 484	0.80 470	0.26 464	0.21 465	0.31 504	0.26 491	0.33 493	0.34 511

UGAM	0.52 396	0.22 273	0.46 286	0.45 391	0.25 236	0.41 236	0.52 465	0.62 194	1.16 508	0.76 337	1.13 449	1.32 522	0.57 353	1.00 487	0.53 400	0.17 283	0.14 323	0.25 447	0.21 418	0.15 197	0.13 173

ff1	0.49 365	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

mmx	0.53 402	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

xxx	0.53 402	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

SQANet	0.82 501	0.74 556	0.67 436	1.13 581	0.98 579	1.11 517	0.47 428	1.07 432	0.83 360	0.91 440	1.05 419	1.03 464	0.74 455	1.01 488	0.64 435	0.61 573	0.24 490	1.03 583	0.35 534	1.18 585	0.58 571

RP	0.76 487	0.36 459	0.63 415	0.66 549	0.58 553	0.80 448	0.55 478	1.14 466	1.22 520	0.97 468	1.65 538	1.43 539	1.32 555	1.01 488	0.84 478	0.33 520	0.30 528	0.36 524	0.30 512	0.34 499	0.34 511

anonymity	0.97 527	0.89 570	1.05 520	0.92 572	1.03 583	0.97 489	0.81 546	1.29 524	0.91 414	1.07 507	0.98 386	1.00 453	0.95 519	1.02 493	0.92 508	0.96 584	0.95 607	0.90 580	0.91 595	0.92 576	0.94 586

PA-Net	0.67 466	0.43 496	0.83 490	0.50 457	0.53 540	0.94 481	0.68 516	1.10 443	1.14 506	0.80 354	0.88 340	0.87 411	0.77 469	1.02 493	0.88 493	0.24 444	0.41 566	0.29 495	0.44 556	0.26 446	0.34 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 487	0.55 533	1.29 549	0.58 522	0.62 557	0.94 481	0.70 526	1.26 519	1.11 498	0.83 388	1.24 481	1.00 453	0.71 445	1.03 495	0.81 473	0.34 526	0.29 523	0.41 541	0.40 546	0.57 560	0.55 570

XPNet_ROB	0.70 473	0.35 454	0.68 441	0.52 486	0.40 484	0.79 445	0.85 553	1.16 477	0.94 432	1.33 544	1.15 460	1.38 533	0.83 490	1.03 495	0.90 505	0.32 512	0.25 498	0.26 466	0.24 468	0.31 480	0.28 471

LALA_ROB	0.74 484	0.43 496	0.69 447	0.54 503	0.40 484	1.01 496	0.95 562	1.21 493	1.07 491	1.22 534	1.12 442	1.56 552	0.79 476	1.04 497	0.86 483	0.33 520	0.22 472	0.35 519	0.30 512	0.35 504	0.31 495

SuperB	1.04 536	0.37 466	4.81 602	0.43 348	0.31 408	0.99 494	0.46 421	1.02 412	2.09 580	1.09 513	1.09 435	0.75 365	0.81 481	1.06 498	1.76 564	0.19 349	0.15 353	0.17 218	0.15 227	2.82 611	0.26 454

G-Net	0.95 524	0.46 507	1.04 519	0.64 541	0.48 527	2.12 579	0.64 505	1.01 409	0.87 387	1.75 569	2.82 584	1.30 516	1.64 574	1.06 498	0.96 514	0.36 535	0.29 523	0.35 519	0.25 477	0.45 537	0.42 540

CC-Net-ROB	0.82 501	0.96 575	0.85 492	0.58 522	0.45 514	1.27 541	0.70 526	1.17 482	1.02 464	0.83 388	1.23 479	0.90 425	0.77 469	1.06 498	0.69 447	0.46 555	0.34 551	1.71 591	0.38 539	0.59 564	0.36 518

w-ln-seven-2	0.76 487	0.43 496	2.32 584	0.52 486	0.38 473	0.90 475	0.65 506	1.11 449	1.12 502	1.19 527	1.28 488	1.09 483	0.99 525	1.07 501	0.87 489	0.20 372	0.19 443	0.23 417	0.22 436	0.26 446	0.22 426

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 456	0.28 405	0.99 514	0.40 251	0.30 386	1.03 501	0.56 484	1.10 443	0.99 451	0.97 468	1.22 475	1.06 472	0.69 428	1.07 501	0.95 512	0.19 349	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.22 400	0.21 408

AANet_RVC	0.57 434	0.32 435	0.54 375	0.45 391	0.27 315	0.57 332	0.48 436	1.00 400	1.28 535	0.86 406	1.33 499	0.87 411	0.58 362	1.07 501	0.75 462	0.18 317	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.18 334

z-ln-s-r	0.66 461	0.36 459	1.30 550	0.39 209	0.26 282	0.57 332	0.63 501	0.80 324	1.03 469	0.80 354	1.43 518	0.91 427	0.76 462	1.08 504	1.87 571	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.14 195	0.20 354	0.16 295

RAFT_CTSACE	0.45 308	0.20 195	0.44 257	0.45 391	0.27 315	0.34 169	0.39 362	0.60 182	0.73 295	0.76 337	1.44 521	0.83 394	0.38 241	1.08 504	0.26 129	0.12 39	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

edge stereo	0.76 487	0.38 476	0.74 470	0.52 486	0.43 503	0.80 448	0.53 470	1.28 523	1.06 485	1.28 540	1.38 510	1.81 560	1.11 538	1.08 504	0.85 482	0.33 520	0.32 543	0.41 541	0.28 504	0.32 486	0.36 518

DeepPrunerF	0.89 516	0.52 528	3.43 594	0.68 556	0.81 568	0.72 423	0.72 534	1.22 501	1.99 579	0.93 452	1.01 396	0.87 411	0.86 495	1.08 504	0.95 512	0.34 526	0.28 518	0.43 543	0.39 543	0.30 474	0.32 499

APVNet	0.71 477	0.37 466	0.89 503	0.56 514	0.45 514	1.18 531	0.68 516	1.41 549	0.85 373	0.81 367	1.15 460	1.04 466	0.81 481	1.10 508	1.17 539	0.26 464	0.28 518	0.32 510	0.31 520	0.29 465	0.30 487

Nwc_Net	0.78 493	0.38 476	0.73 465	0.60 532	0.55 545	1.05 506	0.55 478	1.67 576	1.05 479	0.88 424	1.86 553	1.40 536	1.09 536	1.10 508	0.87 489	0.30 498	0.25 498	0.36 524	0.38 539	0.29 465	0.29 478

AF-Net	0.81 500	0.39 483	0.68 441	0.64 541	0.54 543	0.91 476	0.51 462	1.61 572	1.31 539	0.96 463	2.02 560	1.46 540	1.26 553	1.11 510	0.99 519	0.32 512	0.24 490	0.39 534	0.27 498	0.30 474	0.25 448

GANet	0.70 473	0.37 466	0.55 380	0.51 473	0.34 445	0.94 481	0.96 563	1.08 436	0.94 432	1.04 498	1.98 558	1.13 497	0.88 502	1.12 511	0.66 440	0.25 454	0.26 505	0.27 479	0.22 436	0.31 480	0.22 426

MFMNet_re	1.14 549	0.97 578	1.19 539	0.99 574	0.95 575	1.25 539	1.22 581	1.39 545	1.55 560	1.69 567	1.67 542	1.21 504	1.53 565	1.12 511	0.99 519	0.87 583	0.75 595	0.79 576	0.75 585	0.90 574	0.94 586

w-ln-seven	0.96 525	0.48 509	2.41 586	0.54 503	0.50 531	1.41 549	0.70 526	1.67 576	1.81 574	1.49 550	1.50 528	1.26 509	0.87 498	1.15 513	1.80 569	0.23 432	0.21 465	0.25 447	0.25 477	0.31 480	0.26 454

GANetREF_RVC	0.80 497	0.75 557	0.86 497	0.66 549	0.42 497	1.15 525	0.98 564	1.14 466	1.19 514	1.01 486	1.02 405	1.10 487	0.90 504	1.15 513	0.76 463	0.48 559	0.39 563	0.57 566	0.38 539	0.63 566	0.46 553
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
coex-ft	6.43 613	1.51 594	87.33 641	0.49 443	0.38 473	1.34 544	1.21 580	1.16 477	8.09 613	12.12 622	2.79 581	2.77 584	3.31 603	1.16 515	3.15 590	0.24 444	0.23 482	0.27 479	0.24 468	0.45 537	0.37 523

Wz-Net-MNSev	0.76 487	0.40 488	1.34 555	0.50 457	0.40 484	1.44 553	0.83 547	1.15 470	1.16 508	1.25 539	1.20 474	1.13 497	0.81 481	1.16 515	1.00 523	0.22 415	0.19 443	0.24 434	0.23 452	0.28 461	0.26 454

DANet	0.71 477	0.45 505	0.91 506	0.59 526	0.40 484	0.81 453	0.40 373	0.97 391	0.84 365	1.20 532	1.22 475	1.33 525	0.88 502	1.16 515	1.24 543	0.27 474	0.23 482	0.31 504	0.25 477	0.35 504	0.32 499
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	0.78 493	0.40 488	0.76 479	0.61 534	0.67 561	0.81 453	0.69 521	1.54 567	1.11 498	0.90 435	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 518	0.88 493	0.31 501	0.30 528	0.37 529	0.48 566	0.33 493	0.33 504

Abc-Net	0.78 493	0.40 488	0.76 479	0.61 534	0.67 561	0.81 453	0.69 521	1.54 567	1.11 498	0.90 435	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 518	0.88 493	0.31 501	0.30 528	0.37 529	0.48 566	0.33 493	0.33 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 540	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	1.20 520	1.36 550	0.41 546	8.41 622	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

test_sample8	1.25 559	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.13 457	0.75 305	1.50 552	0.95 368	3.29 593	1.59 570	1.20 520	1.36 550	0.41 546	8.41 622	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

NaN_ROB	0.69 471	0.44 501	0.69 447	0.51 473	0.33 435	0.97 489	1.06 570	1.22 501	1.19 514	1.24 537	0.96 372	1.08 479	0.78 474	1.20 520	0.67 443	0.24 444	0.30 528	0.23 417	0.24 468	0.23 417	0.25 448

PWCDC_ROB	0.89 516	0.49 513	0.80 488	0.74 563	0.40 484	1.03 501	0.39 362	1.33 532	2.35 589	1.02 489	3.77 595	0.81 392	0.92 510	1.20 520	0.90 505	0.34 526	0.22 472	0.24 434	0.20 396	0.34 499	0.29 478

xyz-stereo	4.23 607	0.17 87	61.76 640	0.34 76	0.16 12	12.16 617	0.37 318	0.58 167	0.68 268	1.01 486	3.36 593	0.77 377	0.82 485	1.21 524	0.40 312	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.11 98	0.13 98	0.10 37

RGC	0.79 496	0.59 538	0.71 456	0.65 546	0.65 560	0.92 480	0.58 488	1.29 524	1.05 479	1.07 507	1.45 524	1.47 543	1.03 530	1.21 524	0.88 493	0.32 512	0.30 528	0.48 556	0.40 546	0.37 514	0.37 523

psmorigin	0.82 501	0.51 521	2.09 580	0.49 443	0.41 491	0.85 468	0.50 447	1.04 419	0.88 391	1.45 549	1.43 518	1.50 546	1.06 533	1.22 526	0.97 515	0.31 501	0.32 543	0.27 479	0.27 498	0.33 493	0.42 540

otaku	1.04 536	0.93 572	0.88 499	1.33 587	1.05 585	1.66 566	0.70 526	1.40 548	1.18 512	1.08 511	1.32 498	1.33 525	0.91 505	1.23 527	0.76 463	0.72 577	0.46 578	1.24 586	0.50 571	1.40 586	0.75 576

PASM	0.90 519	0.64 547	1.69 571	0.69 558	0.69 564	0.78 442	0.84 550	1.03 416	1.26 532	1.19 527	1.15 460	1.31 517	0.98 524	1.24 528	1.03 525	0.52 565	0.56 583	0.59 569	0.66 581	0.56 558	0.54 569

WCMA_ROB	1.14 549	0.36 459	0.76 479	0.49 443	0.44 510	1.23 537	0.67 511	1.11 449	1.23 521	2.84 598	3.95 601	3.28 592	1.83 581	1.25 529	0.99 519	0.44 551	0.34 551	0.34 517	0.37 536	0.41 527	0.40 535

Ntro	1.09 546	0.97 578	0.91 506	1.44 588	1.19 587	1.69 569	0.80 545	1.35 538	1.25 529	1.00 481	1.29 492	1.31 517	0.97 523	1.26 530	0.84 478	0.84 581	0.43 573	1.36 587	0.50 571	1.56 588	0.78 578

EDNetEfficient	1.46 569	0.80 562	6.12 604	0.47 421	0.39 479	0.69 406	0.83 547	0.90 363	2.77 594	3.50 607	1.96 557	1.66 556	2.03 587	1.26 530	4.18 600	0.21 389	0.18 425	0.21 381	0.20 396	0.41 527	0.39 532

STTRV1_RVC	0.82 501	0.59 538	1.16 532	0.67 552	0.81 568	1.11 517	0.63 501	1.30 527	1.11 498	0.98 473	1.33 499	1.08 479	0.95 519	1.26 530	0.87 489	0.55 571	0.25 498	0.43 543	0.39 543	0.58 563	0.40 535

CSAN	0.83 508	0.49 513	0.77 484	0.60 532	0.41 491	1.14 523	1.06 570	1.19 486	1.46 554	1.32 542	1.43 518	1.37 532	1.19 547	1.27 533	0.86 483	0.39 541	0.31 537	0.36 524	0.37 536	0.35 504	0.34 511

DStereoO	0.96 525	0.70 553	0.72 461	0.62 538	0.45 514	0.74 425	0.92 560	1.09 440	1.29 537	1.19 527	1.23 479	0.99 449	1.71 576	1.29 534	0.99 519	2.01 607	0.35 553	0.77 574	0.30 512	1.42 587	0.38 529

SDNR	0.86 511	0.37 466	1.47 566	0.40 251	0.38 473	3.38 600	0.33 240	0.90 363	0.98 446	0.99 476	2.09 563	0.59 274	0.71 445	1.29 534	0.70 450	0.51 564	0.56 583	0.36 524	0.26 491	0.43 532	0.46 553

stereogan	0.80 497	0.31 431	0.71 456	0.59 526	0.50 531	1.72 570	0.48 436	1.35 538	1.37 543	1.00 481	1.46 526	1.56 552	0.95 519	1.29 534	0.84 478	0.28 484	0.29 523	0.29 495	0.25 477	0.38 518	0.38 529

SHD	0.93 523	0.50 517	1.18 538	0.59 526	0.46 522	0.97 489	0.48 436	1.70 578	2.15 581	1.58 557	1.37 505	1.42 537	1.19 547	1.31 537	1.60 558	0.31 501	0.26 505	0.32 510	0.33 529	0.40 521	0.42 540

MSMD_ROB	1.21 556	0.49 513	0.62 405	0.59 526	0.50 531	1.62 565	0.67 511	1.23 506	1.24 523	2.45 591	3.77 595	3.09 589	2.98 601	1.32 538	0.81 473	0.45 553	0.41 566	0.49 559	0.51 573	0.47 543	0.44 547

LL-Strereo	0.57 434	0.27 391	0.68 441	0.48 428	0.34 445	0.39 217	0.48 436	0.94 377	0.97 442	0.83 388	0.78 276	1.10 487	1.18 545	1.33 539	0.49 378	0.17 283	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.16 242	0.17 316

GASNet	0.67 466	0.72 554	0.96 510	0.70 559	0.48 527	0.62 368	0.47 428	1.08 436	1.03 469	0.94 455	0.82 300	0.93 435	0.83 490	1.33 539	0.80 470	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.28 504	0.44 533	0.24 441

RainbowNet	1.35 564	1.49 592	1.19 539	1.88 596	1.45 589	1.48 555	1.07 572	1.61 572	1.55 560	1.20 532	1.59 536	1.54 550	1.13 539	1.34 541	0.97 515	1.36 598	0.70 588	1.82 593	0.79 587	1.71 591	1.07 595

ACVNet_1	1.46 569	1.33 588	1.12 529	1.91 598	1.62 592	1.83 573	0.98 564	2.00 586	1.85 576	1.39 547	1.53 532	2.32 575	1.53 565	1.34 541	1.11 533	1.30 595	0.50 580	2.06 601	0.58 577	1.93 600	0.95 588

DPSNet	0.99 529	0.42 494	1.88 578	0.53 496	0.41 491	1.59 562	1.26 584	2.21 589	1.43 549	1.10 515	1.11 438	1.46 540	1.95 585	1.34 541	1.26 545	0.34 526	0.25 498	0.25 447	0.21 418	0.46 540	0.37 523

SANet	1.07 543	0.41 492	1.06 521	0.48 428	0.30 386	1.41 549	0.94 561	1.42 550	3.36 601	1.58 557	2.43 570	2.33 576	1.70 575	1.34 541	1.07 530	0.28 484	0.24 490	0.26 466	0.23 452	0.34 499	0.30 487

PWC_ROB	0.87 512	0.52 528	1.28 547	0.50 457	0.32 424	0.91 476	0.37 318	1.36 541	1.46 554	1.61 560	2.59 577	1.16 502	1.01 529	1.34 541	1.40 554	0.25 454	0.18 425	0.28 487	0.20 396	0.29 465	0.28 471

ADCPNet	1.03 535	0.48 509	2.70 588	0.54 503	0.42 497	1.40 547	0.75 538	1.13 457	1.07 491	1.22 534	1.42 515	1.68 557	1.09 536	1.36 546	3.45 595	0.30 498	0.28 518	0.29 495	0.32 526	0.37 514	0.35 516

ADCL	1.04 536	0.38 476	1.35 556	0.50 457	0.39 479	1.61 563	0.89 555	1.29 524	1.39 546	1.29 541	1.50 528	1.24 507	1.24 550	1.37 547	4.87 603	0.21 389	0.19 443	0.25 447	0.25 477	0.29 465	0.27 464

LSM	4.74 610	0.77 560	10.16 609	0.70 559	56.56 635	1.02 498	1.00 568	1.24 513	1.62 568	2.04 579	2.34 567	1.33 525	1.17 544	1.38 548	1.09 532	0.33 520	0.49 579	0.39 534	0.46 557	0.51 549	10.09 624

XQC	0.89 516	0.65 548	1.31 551	0.67 552	0.52 539	1.22 535	0.68 516	1.26 519	1.52 557	1.14 521	1.11 438	1.28 513	1.04 532	1.40 549	1.77 565	0.38 539	0.24 490	0.37 529	0.31 520	0.53 554	0.47 558

SAMSARA	1.07 543	0.65 548	1.19 539	1.06 580	0.90 571	1.76 572	1.76 604	1.46 554	1.44 552	1.51 553	1.16 465	2.00 569	1.14 540	1.48 550	1.31 549	0.39 541	0.44 575	0.35 519	0.38 539	0.49 546	0.49 564

ACVNet_2	1.65 577	1.27 586	1.41 563	1.75 592	1.62 592	2.22 580	1.20 578	2.30 590	2.62 591	1.78 571	2.56 574	3.03 586	1.61 571	1.54 551	1.12 537	1.06 589	0.58 585	1.82 593	0.70 584	1.82 594	0.96 589

AnyNet_C32	1.16 553	0.62 545	2.40 585	0.57 520	0.55 545	1.41 549	1.34 590	1.18 485	1.24 523	1.49 550	1.42 515	1.39 534	1.20 549	1.55 552	4.82 602	0.29 491	0.28 518	0.29 495	0.34 531	0.38 518	0.42 540

PDISCO_ROB	0.91 520	0.48 509	1.06 521	0.99 574	0.97 577	1.67 568	0.63 501	1.64 574	1.59 564	1.06 504	1.18 469	1.31 517	0.79 476	1.55 552	0.97 515	0.49 561	0.22 472	0.45 547	0.40 546	0.45 537	0.37 523

ADCMid	1.14 549	0.52 528	2.23 583	0.53 496	0.43 503	1.07 508	0.75 538	1.23 506	1.05 479	2.15 583	1.44 521	1.50 546	1.43 561	1.56 554	5.01 604	0.26 464	0.24 490	0.29 495	0.31 520	0.37 514	0.33 504

ADCP+	1.06 541	0.35 454	1.51 568	0.49 443	0.51 535	1.45 554	0.55 478	1.25 517	1.03 469	1.16 522	1.15 460	1.10 487	1.07 535	1.56 554	6.75 610	0.19 349	0.16 385	0.23 417	0.21 418	0.28 461	0.21 408

FCDSN-DC	1.39 567	0.56 534	0.65 426	0.74 563	0.59 554	1.38 546	0.63 501	1.35 538	1.39 546	3.26 605	4.50 607	4.61 600	2.63 596	1.58 556	1.03 525	0.46 555	0.42 568	0.48 556	0.47 564	0.50 548	0.50 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 520	0.27 391	0.85 492	0.63 540	0.41 491	2.53 583	0.71 532	1.60 570	1.13 503	2.83 597	1.73 544	0.97 444	0.69 428	1.61 557	0.73 458	0.25 454	0.22 472	0.32 510	0.28 504	0.25 439	0.24 441

RTSC	0.87 512	0.48 509	1.23 543	0.52 486	0.37 464	1.13 522	0.50 447	1.34 534	1.79 573	1.51 553	1.24 481	1.12 491	0.81 481	1.62 558	2.16 577	0.25 454	0.19 443	0.23 417	0.24 468	0.30 474	0.31 495

SPS-STEREO	1.25 559	0.93 572	1.06 521	1.04 579	1.03 583	1.41 549	0.91 559	1.51 562	1.19 514	2.09 581	1.83 550	1.94 567	1.39 558	1.62 558	1.39 553	0.97 586	0.94 606	0.90 580	0.89 591	0.96 579	0.96 589
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 608	0.24 331	2.75 589	0.42 327	0.23 175	1.57 561	0.90 558	1.71 579	17.88 628	16.56 630	4.88 609	5.17 607	18.85 629	1.63 560	14.62 619	0.17 283	0.14 323	0.16 173	0.16 261	0.19 337	0.17 316

ACVNet-4b	1.35 564	1.31 587	1.10 526	1.90 597	1.59 591	1.92 574	0.77 540	1.52 565	1.62 568	1.05 500	1.60 537	2.11 571	0.94 516	1.64 561	0.77 467	1.30 595	0.35 553	2.03 599	0.67 582	1.88 598	0.84 581

MFN_U_SF_RVC	1.09 546	0.59 538	1.97 579	0.67 552	0.44 510	1.93 575	0.60 493	1.85 582	1.36 541	1.61 560	1.54 533	1.95 568	1.37 557	1.64 561	1.73 561	0.40 545	0.37 557	0.45 547	0.48 566	0.44 533	0.44 547

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 534	0.57 536	1.51 568	0.67 552	0.50 531	2.57 584	1.66 600	1.20 491	1.43 549	1.38 546	1.57 535	1.33 525	0.92 510	1.64 561	0.88 493	0.37 538	0.39 563	0.46 550	0.60 578	0.41 527	0.40 535

SGM+DAISY	1.35 564	0.94 574	1.25 545	0.96 573	1.00 581	1.52 558	1.02 569	1.34 534	1.21 518	2.64 593	2.65 579	2.44 578	1.56 568	1.64 561	1.26 545	0.97 586	0.95 607	0.90 580	0.90 592	0.94 577	0.96 589

DStereoSA	1.73 579	0.63 546	1.57 570	0.80 567	0.79 567	1.26 540	1.30 585	1.34 534	1.43 549	1.24 537	7.52 617	0.92 432	7.68 613	1.65 565	2.29 584	0.41 546	0.29 523	0.63 570	0.60 578	1.04 581	1.18 602

Dean	1.98 585	1.36 589	1.36 560	2.12 600	1.81 600	2.74 586	1.36 591	3.37 604	3.80 606	2.08 580	3.32 590	3.21 591	1.82 579	1.71 566	1.67 559	1.27 592	0.77 597	1.99 595	0.90 592	1.86 595	1.03 594

Wz-Net-TNSev	1.14 549	1.06 581	4.32 601	0.49 443	0.42 497	1.51 557	1.11 574	1.48 556	1.40 548	1.22 534	1.26 485	1.58 554	1.43 561	1.76 567	1.70 560	0.32 512	0.31 537	0.26 466	0.30 512	0.41 527	0.41 539

EDNetEfficientorigin	9.93 616	1.15 582	175.16 642	0.48 428	0.36 457	1.04 505	0.68 516	1.24 513	2.69 593	3.17 604	2.50 572	2.30 574	2.07 588	1.76 567	2.21 578	0.20 372	0.18 425	0.24 434	0.19 371	0.51 549	0.50 565

Wz-Net-SNSev	0.91 520	0.73 555	2.13 581	0.56 514	0.45 514	0.95 484	1.13 575	1.34 534	1.24 523	1.02 489	1.30 495	1.46 540	0.86 495	1.81 569	1.50 555	0.25 454	0.23 482	0.25 447	0.26 491	0.32 486	0.29 478

DISCO	0.70 473	0.26 374	0.68 441	0.44 367	0.31 408	1.14 523	0.51 462	1.23 506	1.23 521	0.81 367	1.05 419	1.50 546	0.85 493	1.82 570	1.03 525	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.24 430	0.23 433

FC-DCNN	1.59 573	0.51 521	0.66 432	0.61 534	0.49 529	1.56 560	0.70 526	1.66 575	1.53 558	4.64 612	4.62 608	5.85 609	3.34 605	1.84 571	1.11 533	0.46 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 544	0.46 553

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	0.87 569	1.76 575	0.86 569	0.56 548	4.29 605	1.79 605	1.50 559	1.98 578	1.61 560	1.85 552	1.84 562	1.41 559	1.89 572	1.36 550	0.48 559	0.40 565	0.56 565	0.57 576	0.69 569	0.48 561

FC-DCNN v2	1.65 577	0.51 521	0.65 426	0.61 534	0.49 529	1.61 563	0.70 526	1.75 581	1.56 563	4.74 615	4.91 610	6.46 613	3.31 603	1.91 573	1.11 533	0.46 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 544	0.46 553

PVD	1.28 561	0.67 551	1.28 547	0.74 563	0.62 557	1.50 556	0.84 550	1.99 585	2.96 595	2.18 584	2.36 569	1.85 564	1.95 585	1.92 574	1.94 572	0.39 541	0.36 556	0.49 559	0.37 536	0.51 549	0.64 572

MeshStereo	1.34 562	0.43 496	0.54 375	0.44 367	0.34 445	1.66 566	0.60 493	1.94 583	1.37 543	4.47 611	3.25 586	4.71 602	1.94 584	1.92 574	1.17 539	0.35 531	0.35 553	0.37 529	0.31 520	0.32 486	0.32 499
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
ADCS	1.51 571	0.61 542	3.42 593	0.59 526	0.51 535	1.27 541	1.08 573	1.59 569	1.81 574	1.91 577	1.66 540	1.51 549	1.42 560	1.94 576	8.60 612	0.33 520	0.32 543	0.33 515	0.36 535	0.44 533	0.42 540

NVStereoNet_ROB	1.24 558	0.90 571	1.13 530	0.86 569	0.88 570	1.11 517	0.99 566	1.42 550	1.53 558	1.59 559	2.48 571	2.24 573	1.53 565	1.96 577	1.30 548	0.76 579	0.70 588	0.78 575	1.00 597	0.71 571	0.88 584
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-sn7	1.09 546	0.75 557	3.23 592	0.57 520	0.42 497	1.11 517	0.89 555	1.19 486	1.27 533	1.41 548	1.98 558	1.25 508	1.47 563	1.99 578	2.62 586	0.26 464	0.26 505	0.26 466	0.27 498	0.35 504	0.30 487

SGM_RVC	0.97 527	0.28 405	0.41 214	0.39 209	0.22 133	1.55 559	0.73 536	1.51 562	1.25 529	2.25 587	1.92 555	2.58 581	1.56 568	2.02 579	1.19 541	0.27 474	0.27 514	0.27 479	0.25 477	0.25 439	0.25 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 574	2.63 613	2.75 589	2.56 608	1.79 599	1.24 538	0.47 428	1.37 543	1.45 553	1.87 573	1.50 528	1.55 551	2.46 591	2.04 580	1.04 528	0.59 572	0.18 425	2.32 604	0.68 583	2.29 604	1.14 597

zh-mn7	1.08 545	0.65 548	4.00 598	0.52 486	0.38 473	1.16 528	0.62 500	1.15 470	1.77 572	1.74 568	2.31 564	1.17 503	0.91 505	2.10 581	1.77 565	0.24 444	0.21 465	0.22 396	0.22 436	0.25 439	0.28 471

IMH-64-1	1.86 580	1.62 597	1.16 532	2.20 601	1.89 601	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 601	1.17 600

IMH-64	1.86 580	1.62 597	1.16 532	2.20 601	1.89 601	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 601	1.17 600

ELAS	1.63 576	0.61 542	0.95 508	0.68 556	0.55 545	3.01 598	1.55 598	2.39 591	2.33 588	3.64 608	3.89 599	2.75 583	2.90 600	2.15 584	2.27 583	0.52 565	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 556	0.52 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	1.98 585	1.48 591	1.43 565	1.81 595	1.69 597	2.88 594	0.78 542	2.47 592	3.47 602	2.20 585	4.36 606	3.39 595	2.50 593	2.18 585	1.58 557	1.19 591	0.54 581	1.65 590	0.87 590	1.78 593	1.29 606

z-mn7	1.00 530	0.50 517	1.70 573	0.53 496	0.36 457	1.75 571	0.71 532	1.22 501	2.28 585	0.96 463	2.54 573	1.42 537	0.95 519	2.19 586	1.54 556	0.22 415	0.19 443	0.21 381	0.20 396	0.27 457	0.25 448

LVE	2.12 591	1.44 590	1.36 560	1.99 599	1.78 598	2.75 587	1.79 605	2.82 594	3.95 607	1.90 576	4.33 605	3.52 597	1.81 578	2.24 587	1.74 562	1.74 604	0.87 600	2.06 601	1.13 603	1.91 599	1.35 607

WZ-Net	1.19 555	0.59 538	4.07 599	0.62 538	0.51 535	1.34 544	1.31 589	1.32 530	1.74 571	1.53 556	1.65 538	1.74 559	1.28 554	2.25 588	2.01 574	0.27 474	0.21 465	0.23 417	0.25 477	0.40 521	0.39 532

WAO-6	2.04 589	1.50 593	1.16 532	1.70 591	1.67 596	2.69 585	1.44 596	3.06 597	3.63 605	1.98 578	3.27 588	3.54 598	2.07 588	2.36 589	2.22 580	1.31 597	0.91 602	2.04 600	1.22 607	1.73 592	1.27 605

AnyNet_C01	1.56 572	1.05 580	7.45 606	0.64 541	0.54 543	1.99 576	1.38 592	1.43 552	1.36 541	1.63 563	1.92 555	1.84 562	1.33 556	2.40 590	4.03 597	0.33 520	0.32 543	0.32 510	0.34 531	0.44 533	0.45 551

IMH	2.04 589	1.62 597	1.20 542	2.20 601	1.89 601	2.91 597	1.30 585	3.11 598	3.03 597	1.81 572	3.35 592	3.03 586	1.90 582	2.48 591	1.80 569	1.66 603	0.77 597	2.45 607	1.04 601	2.15 603	1.19 604

KSHMR	2.57 593	1.93 603	1.69 571	2.63 610	2.42 609	2.86 593	2.07 608	3.27 602	6.50 611	2.49 592	3.36 593	3.41 596	1.92 583	2.49 592	1.94 572	2.13 610	1.40 612	2.79 614	1.50 611	2.73 609	1.77 610

ELAS_RVC	1.60 574	0.61 542	1.01 517	0.70 559	0.56 548	2.00 577	1.89 607	1.96 584	2.65 592	3.33 606	3.26 587	3.03 586	3.41 606	2.49 592	2.09 576	0.52 565	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 556	0.52 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 514	0.50 517	0.85 492	0.55 511	0.40 484	1.17 529	0.78 542	1.50 559	1.37 543	1.33 544	1.27 486	1.48 544	1.00 528	2.57 594	0.98 518	0.25 454	0.32 543	0.45 547	0.30 512	0.34 499	0.28 471

MSAF-DinoV2	1.04 536	0.38 476	1.32 553	0.54 503	0.29 368	0.89 473	0.72 534	1.52 565	1.24 523	1.05 500	1.41 513	2.98 585	1.49 564	2.74 595	2.83 589	0.22 415	0.14 323	0.20 339	0.22 436	0.32 486	0.32 499

WAO-7	1.90 583	1.20 583	1.35 556	1.27 585	1.06 586	2.84 591	1.56 599	3.23 600	3.06 599	2.23 586	3.33 591	3.17 590	2.28 590	3.12 596	2.21 578	1.02 588	0.91 602	1.06 584	1.03 600	1.04 581	0.97 592

ktn	2.98 598	2.25 607	1.73 574	2.84 611	2.53 612	3.76 604	2.15 609	3.70 606	5.47 610	2.75 595	5.17 613	5.94 610	2.48 592	3.23 597	2.46 585	2.34 614	1.44 613	2.78 613	2.03 614	2.45 607	2.01 613

notaker	2.76 594	2.29 608	1.80 576	2.96 612	2.58 613	2.90 596	1.75 603	3.24 601	3.05 598	2.78 596	4.24 604	6.15 612	2.51 594	3.34 598	2.75 588	2.31 612	1.18 610	3.00 615	1.65 612	2.84 612	1.97 611

PWCK	1.92 584	1.66 600	3.12 591	1.65 590	0.91 573	2.84 591	2.26 610	2.10 587	2.41 590	2.36 589	2.31 564	2.22 572	1.82 579	3.43 599	2.03 575	1.61 602	0.71 590	1.51 588	0.82 589	1.69 590	0.91 585

WAO-8	2.92 596	1.55 595	1.35 556	1.79 593	1.63 594	5.23 607	1.22 581	4.58 611	12.56 619	2.84 598	4.07 603	4.83 603	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 595	1.15 598

Venus	2.92 596	1.55 595	1.35 556	1.79 593	1.63 594	5.23 607	1.22 581	4.58 611	12.56 619	2.84 598	4.06 602	4.83 603	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 595	1.15 598

UNDER WATER	3.46 600	2.07 606	3.64 596	3.09 613	2.48 610	3.75 603	2.42 612	3.31 603	13.77 621	2.90 602	2.95 585	5.84 608	3.69 607	3.69 602	3.48 596	2.07 609	1.11 609	2.70 612	1.40 609	2.84 612	1.98 612

tt	6.20 612	0.20 195	5.89 603	3.55 616	2.07 604	11.26 616	19.21 621	11.74 621	5.46 609	2.69 594	2.04 562	4.87 606	6.25 612	3.70 603	7.09 611	8.32 624	11.17 629	4.93 620	5.41 623	5.74 619	2.37 615

UNDER WATER-64	3.53 601	2.01 604	3.94 597	3.22 615	2.49 611	5.41 609	2.60 613	3.43 605	12.41 618	3.03 603	2.68 580	6.07 611	4.04 608	3.79 604	3.33 592	2.02 608	1.24 611	2.63 610	1.46 610	2.78 610	2.08 614

DStereoFS	1.87 582	0.85 568	1.03 518	0.75 566	0.62 557	2.04 578	0.65 506	1.74 580	1.55 560	1.52 555	1.90 554	2.36 577	12.92 619	3.85 605	1.74 562	0.44 551	0.31 537	0.82 578	0.46 557	0.84 573	1.10 596

TorneroNet-64	3.44 599	1.86 601	1.42 564	2.58 609	2.28 607	6.87 610	1.68 601	4.70 613	12.03 616	2.31 588	5.59 614	8.25 615	2.55 595	3.97 606	2.73 587	1.81 605	0.74 591	2.57 609	1.07 602	2.35 605	1.44 608

DPSimNet_ROB	3.58 602	2.45 610	8.57 607	2.53 606	2.37 608	2.88 594	3.77 616	3.14 599	3.23 600	4.71 614	3.86 598	4.68 601	4.87 611	4.07 607	5.62 605	2.33 613	2.33 616	2.47 608	2.52 615	2.51 608	2.64 616

TorneroNet	4.53 609	1.89 602	1.48 567	2.55 607	2.27 606	13.78 620	1.69 602	4.84 615	23.73 633	2.89 601	7.70 618	7.06 614	2.69 597	4.26 608	3.42 594	1.84 606	0.77 597	2.68 611	1.13 603	2.42 606	1.47 609

RTS	1.98 585	0.96 575	11.36 611	0.65 546	0.57 551	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 574	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

RTSA	1.98 585	0.96 575	11.36 611	0.65 546	0.57 551	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 574	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

FADE		2.05 605		1.03 578	0.99 580			3.91 608	3.00 596	1.76 570		2.73 582		5.95 611		11.57 628	1.70 614	23.09 634	15.86 628	0.62 565	0.65 573

MADNet+	2.23 592	2.43 609	10.85 610	1.22 584	0.91 573	2.76 588	1.40 593	2.12 588	1.67 570	1.32 542	1.74 546	1.86 565	1.74 577	6.25 612	4.41 601	0.65 574	0.64 586	0.58 568	0.54 575	0.80 572	0.76 577

JetBlue	2.78 595	1.26 585	7.04 605	1.16 582	1.48 590	8.00 613	6.02 617	2.60 593	1.92 577	2.12 582	2.64 578	3.34 594	3.05 602	6.49 613	3.39 593	0.78 580	0.76 596	0.75 572	0.76 586	0.97 580	1.18 602

JetRed	5.27 611	5.84 617	12.81 614	2.36 605	2.83 614	12.23 618	10.50 620	4.46 610	3.60 603	3.86 609	3.83 597	4.85 605	4.18 609	6.78 614	11.96 616	2.17 611	2.96 618	2.18 603	1.97 613	3.38 615	2.68 617

MADNet++	4.03 604	2.70 614	3.44 595	3.72 617	3.44 616	4.44 606	3.52 615	3.95 609	3.61 604	4.46 610	4.98 611	4.10 599	4.58 610	7.00 615	5.89 606	3.74 616	3.67 619	3.27 617	2.71 617	3.70 617	3.66 619

TCMNet-wrong-test	8.97 615	10.42 621	8.74 608	19.56 623	17.61 622	12.53 619	9.01 619	13.59 623	2.18 582	4.64 612	5.11 612	14.63 622	11.09 618	7.19 616	9.73 613	5.56 623	0.89 601	3.77 618	3.11 618	10.34 623	9.80 623

MANE	4.13 606	0.51 521	0.64 420	0.66 549	0.56 548	6.89 611	0.99 566	7.55 616	12.04 617	6.68 618	8.57 619	10.69 619	9.45 615	7.59 617	6.39 608	0.49 561	0.43 573	0.48 556	0.98 596	0.49 546	0.48 561

DGTPSM_ROB	12.07 618	8.00 618	20.99 617	8.93 620	16.78 620	10.67 614	30.87 626	9.01 618	15.16 623	6.50 616	15.41 628	9.04 617	14.85 621	9.25 618	21.67 625	4.57 619	8.57 624	5.08 621	9.28 624	5.90 620	10.95 625

DPSMNet_ROB	12.08 619	8.00 618	21.00 618	8.97 621	16.79 621	10.67 614	30.89 627	9.02 619	15.17 624	6.51 617	15.41 628	9.04 617	14.85 621	9.27 619	21.67 625	4.58 620	8.57 624	5.09 623	9.29 625	5.90 620	10.95 625

SGM-ForestM	4.04 605	0.32 435	0.46 286	0.43 348	0.27 315	7.50 612	1.45 597	3.84 607	4.24 608	8.19 620	6.76 615	19.00 628	9.08 614	10.74 620	6.62 609	0.31 501	0.33 549	0.32 510	0.32 526	0.29 465	0.29 478

ASD4	9.96 617	8.86 620	17.78 615	7.17 618	9.80 617	16.08 621	28.92 625	9.77 620	8.20 614	7.02 619	7.08 616	8.47 616	9.57 616	11.17 621	20.26 622	4.12 617	4.14 620	5.57 624	4.74 620	5.53 618	4.90 621

HanzoNet	6.76 614	2.45 610	4.22 600	3.19 614	2.94 615	3.62 602	2.28 611	4.79 614	7.20 612	14.00 626	13.19 624	17.49 626	22.30 630	13.25 622	6.19 607	4.20 618	1.93 615	3.10 616	2.56 616	3.35 614	2.88 618

USTest	12.99 620	14.18 622	20.00 616	16.24 622	14.97 619	20.80 623	31.95 628	16.20 626	10.91 615	8.79 621	9.48 620	13.94 621	10.50 617	16.11 623	21.44 624	3.17 615	4.82 621	5.08 621	5.36 622	8.81 622	7.13 622

Anonymous_1	33.25 628	18.26 623	23.92 620	20.54 624	21.28 625	25.59 625	35.94 629	22.01 634	15.57 625	13.33 623	13.49 625	18.08 627	15.29 623	20.36 624	24.60 627	16.28 632	8.84 626	66.59 639	118.00 641	155.73 644	11.23 627

DPSM_ROB	17.78 622	18.63 624	24.31 624	20.90 625	19.47 623	25.97 626	36.21 630	21.23 632	16.24 626	13.38 624	14.06 626	19.18 629	16.30 624	20.78 625	25.67 628	9.38 626	9.23 627	9.49 626	9.82 626	13.51 625	11.91 628

DPSM	17.78 622	18.63 624	24.31 624	20.90 625	19.47 623	25.97 626	36.21 630	21.23 632	16.24 626	13.38 624	14.06 626	19.18 629	16.30 624	20.78 625	25.67 628	9.38 626	9.23 627	9.49 626	9.82 626	13.51 625	11.91 628

PML	40.80 640	29.24 629	11.87 613	7.20 619	14.47 618	92.13 642	213.69 644	7.63 617	23.35 632	74.72 644	190.14 644	50.17 642	26.15 632	21.39 627	12.70 617	8.76 625	2.92 617	8.45 625	3.25 619	13.26 624	4.42 620

xxxxx1	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 627	18.63 629	14.07 627	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 628	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 637

tt_ll	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 627	18.63 629	14.07 627	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 628	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 637

ff	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 627	18.63 629	14.07 627	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 628	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 637

LRCNet_RVC	21.24 626	31.15 630	21.41 619	28.98 628	23.82 626	3.13 599	0.60 493	20.96 631	1.59 564	25.58 631	28.15 634	21.99 631	14.79 620	21.94 631	16.41 620	28.89 639	14.87 630	33.53 635	31.28 635	29.51 636	26.16 635

BEATNet-Init1	15.13 621	0.82 566	50.86 639	0.72 562	0.53 540	38.10 633	7.03 618	11.83 622	14.25 622	29.78 638	30.17 637	48.21 641	22.64 631	26.78 632	18.11 621	0.42 550	0.38 559	0.47 551	0.46 557	0.51 549	0.48 561

HaxPig	31.96 627	37.24 633	34.27 626	24.37 627	24.88 627	18.26 622	19.86 622	20.64 630	28.52 634	35.97 639	38.75 638	25.57 632	28.72 633	33.88 633	34.39 633	35.94 640	38.87 640	37.80 636	40.48 638	39.68 637	41.15 640

MultiAttention	3.58 602	0.24 331	0.62 405	0.54 503	0.34 445	22.90 624	2.72 614	1.60 570	1.13 503	0.80 354	1.81 549	1.14 500	0.43 272	35.29 634	0.61 426	0.17 283	0.12 217	0.23 417	0.23 452	0.34 499	0.29 478

AVERAGE_ROB	37.58 638	40.13 640	40.15 629	34.81 630	33.82 629	28.55 632	25.10 624	32.02 636	34.06 642	41.28 642	40.66 639	34.46 634	34.81 641	39.18 635	37.57 635	42.78 641	43.44 641	43.82 637	43.03 639	40.47 638	41.51 641

MEDIAN_ROB	37.38 637	40.85 641	40.60 630	32.31 629	31.85 628	27.20 628	24.55 623	29.10 635	33.19 641	42.09 643	41.76 640	33.35 633	34.39 640	39.78 636	37.07 634	43.64 642	44.10 642	44.12 638	43.40 640	41.51 639	42.76 642

FlowAnything	35.81 632	37.53 638	48.80 637	42.20 631	39.22 631	52.25 635	73.16 640	42.56 637	32.89 640	26.76 634	28.30 635	38.69 639	33.09 638	41.63 637	51.62 637	18.76 636	18.59 639	19.21 633	19.92 634	27.16 627	23.91 630

CasAABBNet	35.74 631	37.43 634	48.72 636	42.22 632	39.20 630	52.24 634	73.12 637	42.61 638	32.62 638	26.78 635	27.95 632	38.58 637	32.60 636	41.67 638	51.65 638	18.74 633	18.57 635	19.15 629	19.77 630	27.20 628	23.98 631

RAFT-FEzeroshot	35.73 629	37.45 635	48.67 634	42.23 633	39.22 631	52.25 635	73.13 638	42.62 639	32.59 635	26.71 632	27.70 630	38.57 635	32.57 634	41.68 639	51.67 639	18.75 634	18.58 636	19.15 629	19.78 631	27.21 629	23.98 631

RAFT-FE	35.73 629	37.45 635	48.67 634	42.23 633	39.22 631	52.25 635	73.13 638	42.62 639	32.59 635	26.71 632	27.70 630	38.57 635	32.57 634	41.68 639	51.67 639	18.75 634	18.58 636	19.15 629	19.78 631	27.21 629	23.98 631

Selective-RAFT-Error	35.84 633	37.49 637	48.83 638	42.26 635	39.24 634	52.30 638	73.09 636	42.66 641	32.61 637	26.80 636	28.30 635	38.84 640	33.51 639	41.68 639	51.59 636	18.82 637	18.58 636	19.17 632	19.80 633	27.28 631	24.05 634

LSM0	38.95 639	37.60 639	48.58 633	43.57 636	91.06 641	52.57 639	72.57 635	43.17 642	32.63 639	26.97 637	27.97 633	38.65 638	32.94 637	41.86 642	51.78 641	18.89 638	18.41 631	19.13 628	19.63 629	27.29 632	33.77 636

RSGM-EC	74.81 641	63.03 642	41.60 631	97.74 640	92.11 642	74.93 640	114.81 641	53.77 643	38.96 643	39.88 640	48.98 641	90.73 643	64.81 642	139.63 643	128.53 642	93.27 643	53.96 643	95.12 640	38.31 636	81.45 642	44.63 643

acva	74.81 641	63.03 642	41.60 631	97.74 640	92.11 642	74.93 640	114.81 641	53.77 643	38.96 643	39.88 640	48.98 641	90.73 643	64.81 642	139.63 643	128.53 642	93.27 643	53.96 643	95.12 640	38.31 636	81.45 642	44.63 643

test_example2	176.61 643	205.14 644	198.86 643	188.60 644	190.98 644	152.67 643	170.61 643	94.86 645	123.55 645	178.88 645	179.48 643	158.94 645	141.34 644	192.61 645	198.96 644	203.76 645	236.37 645	164.13 645	173.55 645	218.58 645	160.41 645

ccccc	429.48 644	429.19 645	527.00 644	507.10 645	501.20 645	356.95 644	342.70 645	380.82 646	297.90 646	334.51 646	389.17 645	372.86 646	449.39 645	499.17 646	553.56 645	561.44 646	431.22 646	334.28 646	290.86 646	540.88 646	489.46 646

Low-res two-view benchmark