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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 103	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.18 93	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth	0.10 9	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.07 2	0.16 94	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 170	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 114	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 114	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.07 2	0.15 54	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 119	0.37 623	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 77	0.20 186	0.10 6	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.24 618	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.10 121	0.15 54	0.10 8	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 44	0.07 4	0.22 129	0.16 20	0.10 121	0.13 25	0.13 69	0.18 33	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

aanet-new-90k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.11 45	0.09 27	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

LiteMatch	0.12 73	0.13 344	0.15 22	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.21 358	0.14 31	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.13 69	0.17 22	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 139	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.09 54	0.13 25	0.13 69	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 94	0.10 8	0.20 62	0.14 41	0.09 15	0.10 33	0.09 27	0.12 149	0.13 12	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 96	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.12 19	0.13 69	0.11 2	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 73	0.10 139	0.27 188	0.19 149	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.21 77	0.15 57	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 119	0.11 219	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.16 67	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.13 195	0.18 141	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 73	0.09 83	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.21 77	0.20 162	0.10 34	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 44	0.09 83	0.17 66	0.18 93	0.10 121	0.15 54	0.16 198	0.23 118	0.15 57	0.10 34	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.08 317

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 158	0.19 502	0.70 565	0.17 46	0.12 243	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.10 34	0.12 65	0.10 57	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.05 7	0.07 239

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.13 69	0.11 2	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 44	0.08 37	0.23 142	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 62	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.19 43	0.15 57	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.18 33	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.11 92	0.10 77	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 73	0.12 277	0.21 114	0.18 93	0.11 175	0.24 335	0.12 32	0.19 43	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.11 92	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.18 93	0.10 121	0.13 25	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

zero-FE	0.16 210	0.08 37	0.81 590	0.19 149	0.18 510	0.12 19	0.15 151	0.19 43	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.21 211	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.19 593	0.06 143

AdaDepth	0.11 44	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.13 69	0.16 15	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.09 27	0.09 33	0.19 166	0.12 111	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 9	0.09 83	0.21 114	0.14 2	0.10 121	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 34	0.11 45	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 37	0.16 45	0.17 46	0.08 23	0.16 94	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 34	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G_1	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

GREAT-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.25 166	0.16 20	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.17 22	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.10 438
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 69	0.24 137	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 44	0.08 37	0.15 22	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.10 8	0.22 95	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.18 93	0.13 323	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 57	0.10 34	0.08 15	0.10 57	0.10 77	0.21 211	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.16 554	0.24 632

aanet-new-60k	0.12 73	0.11 219	0.32 253	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.12 65	0.11 92	0.11 115	0.19 166	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 73	0.12 277	0.28 206	0.19 149	0.08 23	0.17 128	0.15 151	0.22 95	0.18 114	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 73	0.13 344	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.09 27	0.13 195	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 44	0.10 139	0.26 176	0.18 93	0.09 54	0.14 36	0.14 103	0.20 62	0.13 23	0.11 56	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 73	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.15 151	0.26 174	0.20 162	0.11 56	0.12 65	0.10 57	0.13 195	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 158	0.21 529	0.47 448	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.14 103	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.12 118	0.10 77	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 73	0.09 83	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.13 25	0.16 198	0.25 154	0.21 182	0.11 56	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 119	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.23 118	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 139	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 94	0.14 103	0.14 5	0.13 23	0.11 56	0.09 16	0.10 57	0.10 77	0.16 96	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

NLSM3	0.13 119	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.24 241	0.11 56	0.15 133	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.11 8	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.19 89	0.19 149	0.16 464	0.12 19	0.15 151	0.18 33	0.18 114	0.11 56	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.23 241	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.21 605	0.06 143

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 62	0.12 16	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 143

Replicate-Monster	0.12 73	0.10 139	0.32 253	0.16 20	0.08 23	0.17 128	0.10 8	0.22 95	0.19 133	0.11 56	0.10 33	0.10 57	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.08 317

asda	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 44	0.06 1	0.17 66	0.15 5	0.11 175	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.16 67	0.11 56	0.15 133	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 44	0.07 4	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.13 25	0.11 20	0.22 95	0.15 57	0.11 56	0.12 65	0.12 118	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.06 143

LG-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.18 292	0.21 77	0.18 114	0.11 56	0.17 170	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

SGD-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.07 2	0.17 128	0.13 69	0.18 33	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.18 141	0.11 42	0.08 287	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.04 1

SCV	0.14 158	0.14 391	0.24 152	0.21 277	0.11 175	0.15 54	0.16 198	0.31 258	0.18 114	0.11 56	0.15 133	0.13 138	0.10 77	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143

AIO_rvc	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.13 138	0.08 15	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

HUF	0.15 194	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.20 162	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.11 115	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.20 631	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.14 539

AIO_test	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.15 54	0.17 245	0.19 43	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

castereo++	0.13 119	0.10 139	0.18 79	0.18 93	0.10 121	0.27 386	0.13 69	0.23 118	0.23 225	0.11 56	0.13 84	0.16 212	0.10 77	0.18 141	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.04 1

GIP-stereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.29 228	0.18 114	0.11 56	0.16 152	0.13 138	0.09 33	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.14 5	0.16 67	0.11 56	0.10 33	0.09 27	0.08 15	0.21 211	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

U	1.00 663	0.09 83	0.21 114	0.21 277	3.68 695	6.12 697	0.14 103	0.21 77	0.21 182	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	5.42 704	2.90 702	0.07 182	0.06 143

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

aanet-new-34k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.19 149	0.07 2	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 73	0.11 219	0.35 292	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.07 182	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.08 23	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.19 133	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.20 223	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.12 118	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 73	0.12 277	0.27 188	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.12 86	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 73	0.11 219	0.23 142	0.22 346	0.09 54	0.16 94	0.14 103	0.24 137	0.19 133	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.13 195	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 73	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.08 23	0.13 25	0.14 103	0.25 154	0.21 182	0.12 86	0.15 133	0.09 27	0.14 231	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new	0.13 119	0.11 219	0.30 230	0.20 223	0.13 323	0.20 233	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.15 250	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 73	0.10 139	0.21 114	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.21 77	0.17 94	0.12 86	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 73	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.13 323	0.20 233	0.16 198	0.23 118	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.13 195	0.13 12	0.12 111	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 114	0.15 5	0.11 175	0.10 12	0.13 69	0.15 10	0.08 1	0.12 86	0.10 33	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.05 34

BStereo	0.13 119	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

Wave_Phase_stereo	0.14 158	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.36 520	0.14 103	0.28 212	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

GEAStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

gasm-f	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.19 200	0.10 57	0.11 115	0.16 96	0.11 42	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.09 345	0.08 317

asd	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.10 121	0.16 94	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.08 4	0.11 115	0.16 96	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.15 151	0.20 62	0.15 57	0.12 86	0.13 84	0.10 57	0.09 33	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 73	0.11 219	0.18 79	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.07 1	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.12 86	0.19 200	0.15 191	0.11 115	0.13 12	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.07 182	0.06 143

S2M2_L	0.13 119	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.12 243	0.12 19	0.07 1	0.18 33	0.20 162	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.12 149	0.15 68	0.14 203	0.13 531	0.09 492	0.09 341	0.10 453	0.11 461	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 119	0.14 391	0.19 89	0.26 531	0.09 54	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.18 114	0.12 86	0.11 45	0.10 57	0.13 195	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

RSM++	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.20 223	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

IGEV++	0.13 119	0.10 139	0.23 142	0.21 277	0.10 121	0.15 54	0.15 151	0.29 228	0.16 67	0.12 86	0.15 133	0.12 118	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

CroCo-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.24 152	0.25 497	0.11 175	0.11 14	0.18 292	0.32 270	0.23 225	0.12 86	0.12 65	0.18 236	0.12 149	0.14 31	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143
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
DF	0.13 119	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.10 121	0.17 128	0.15 151	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.22 246	0.19 252	0.11 115	0.20 186	0.14 203	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

aanet-new-24k	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.15 57	0.13 116	0.16 152	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

PSi22	0.14 158	0.13 344	0.29 220	0.19 149	0.09 54	0.17 128	0.12 32	0.28 212	0.23 225	0.13 116	0.14 119	0.22 285	0.13 195	0.29 358	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 182	0.06 143

Foundation-i1c-attn	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.15 151	0.24 137	0.17 94	0.13 116	0.15 133	0.16 212	0.13 195	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

DispViT+	0.12 73	0.07 4	0.19 89	0.15 5	0.16 464	0.10 12	0.12 32	0.26 174	0.23 225	0.13 116	0.11 45	0.10 57	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GSStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.17 46	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

GS-Stereo							0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

4.5_new	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

3.75w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.12 32	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 128	0.09 2	0.22 95	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.09 27	0.11 115	0.19 166	0.13 166	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 73	0.08 37	0.14 8	0.18 93	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.12 243	0.14 36	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

SCV_C0	0.14 158	0.11 219	0.25 166	0.19 149	0.12 243	0.15 54	0.16 198	0.30 248	0.22 199	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.09 33	0.24 257	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.06 143

castereo	0.14 158	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.10 121	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.13 116	0.18 190	0.16 212	0.16 270	0.15 68	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

999	0.14 158	0.08 37	0.24 152	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.24 137	0.18 114	0.13 116	0.16 152	0.14 170	0.11 115	0.36 416	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

mms	0.13 119	0.11 219	0.19 89	0.19 149	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.17 170	0.14 170	0.09 33	0.24 257	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

ours_stereo	0.13 119	0.11 219	0.23 142	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.18 292	0.20 62	0.19 133	0.13 116	0.18 190	0.14 170	0.10 77	0.23 241	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.05 34

fffy	0.14 158	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.13 195	0.25 287	0.14 203	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

RAStereo	0.13 119	0.12 277	0.27 188	0.22 346	0.11 175	0.15 54	0.18 292	0.23 118	0.23 225	0.13 116	0.17 170	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.05 34

Occ-G	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.19 339	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.19 200	0.21 274	0.11 115	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 312	0.72 664	0.70 565	0.17 46	0.08 23	0.15 54	0.15 151	0.18 33	0.16 67	0.13 116	0.12 65	0.09 27	0.08 15	0.16 96	0.13 166	0.35 653	0.04 2	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.23 627

AIO-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.16 67	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

RSM	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.23 118	0.18 114	0.13 116	0.13 84	0.15 191	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

MaDis-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.26 176	0.19 149	0.14 371	0.16 94	0.13 69	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.14 119	0.14 170	0.11 115	0.17 114	0.17 290	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

AEACV	0.13 119	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.17 170	0.13 138	0.16 270	0.16 96	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

LoS_RVC	0.13 119	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.19 200	0.12 118	0.15 250	0.17 114	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.12 499

Selective-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.13 69	0.27 189	0.21 182	0.13 116	0.10 33	0.15 191	0.09 33	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

CroCo-Stereo Lap2	0.15 194	0.15 426	0.28 206	0.25 497	0.18 510	0.11 14	0.19 339	0.28 212	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

TS12	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.14 147	0.19 200	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DN	0.15 194	0.08 37	0.27 188	0.19 149	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.24 241	0.14 147	0.16 152	0.18 236	0.10 77	0.21 211	0.13 166	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.10 438

Foundation-i1b	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.15 133	0.17 223	0.12 149	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 119	0.08 37	0.22 129	0.15 5	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.24 137	0.25 255	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

DA	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

GGEV	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

qwe	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.14 147	0.13 84	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.18 114	0.14 147	0.17 170	0.09 27	0.10 77	0.18 141	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2.75w_new	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.13 84	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

2w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.14 119	0.08 4	0.11 115	0.13 12	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 44	0.09 83	0.13 1	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.11 20	0.23 118	0.15 57	0.14 147	0.12 65	0.08 4	0.09 33	0.21 211	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.19 339	0.22 95	0.16 67	0.14 147	0.11 45	0.13 138	0.10 77	0.24 257	0.18 313	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.21 333	0.08 37	1.22 648	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

MGS-Stereo	0.14 158	0.11 219	0.32 253	0.19 149	0.11 175	0.18 156	0.17 245	0.20 62	0.22 199	0.14 147	0.24 269	0.15 191	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.10 413	0.06 143

GCAPDPT-zeroshot	0.20 312	0.08 37	1.14 643	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

CES	0.14 158	0.08 37	0.19 89	0.17 46	0.22 580	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.14 147	0.17 170	0.14 170	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.18 587

ProNet	0.14 158	0.12 277	0.25 166	0.19 149	0.11 175	0.19 191	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.13 84	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.07 239

sCroCo_RVC	0.18 252	0.14 391	0.49 464	0.27 559	0.18 510	0.22 292	0.17 245	0.27 189	0.23 225	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.14 231	0.21 211	0.15 234	0.10 434	0.11 546	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 119	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 119	0.07 4	0.16 45	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.16 198	0.32 270	0.22 199	0.15 167	0.17 170	0.20 262	0.13 195	0.14 31	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

WQFJA1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLMM	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

FlowAnything_test	0.14 158	0.11 219	0.21 114	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.15 167	0.13 84	0.15 191	0.14 231	0.18 141	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.09 381

MM-Stereo_test2	0.15 194	0.10 139	0.44 420	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.21 423	0.27 189	0.22 199	0.15 167	0.16 152	0.13 138	0.11 115	0.20 186	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.05 34

HART	0.15 194	0.11 219	0.30 230	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.16 198	0.30 248	0.19 133	0.15 167	0.25 279	0.17 223	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.07 369	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.06 143

SMoEStereo_RVC	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.19 43	0.19 133	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.11 115	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

tt45	0.14 158	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.23 314	0.18 292	0.22 95	0.17 94	0.15 167	0.13 84	0.14 170	0.10 77	0.30 374	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

Pointernet	0.13 119	0.07 4	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.12 32	0.31 258	0.24 241	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

gcap-zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

MoCha-V2	0.13 119	0.08 37	0.26 176	0.23 403	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.16 67	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.14 231	0.20 186	0.11 42	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

MyStereo07	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.29 228	0.21 182	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.13 195	0.25 287	0.13 166	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

AE-Stereo	0.17 228	0.11 219	0.31 245	0.24 457	0.14 371	0.23 314	0.18 292	0.34 294	0.29 314	0.15 167	0.25 279	0.21 274	0.13 195	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

ff7	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

IGEVStereo-DCA	0.14 158	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

ffff	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rrr	0.17 228	0.11 219	0.57 511	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.22 199	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

11t	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

whm_eth	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

UniTT-Stereo	0.14 158	0.10 139	0.30 230	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.13 69	0.19 43	0.18 114	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.11 115	0.18 141	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.06 143

testlalala	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

CAS	0.15 194	0.07 4	0.21 114	0.41 640	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.15 167	0.19 200	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 166	0.29 646	0.04 2	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.14 539

anonymousdsp	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

LoS	0.14 158	0.08 37	0.27 188	0.16 20	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.26 174	0.26 267	0.15 167	0.18 190	0.18 236	0.13 195	0.22 231	0.14 203	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

IGEV-Stereo	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.23 118	0.21 182	0.16 196	0.22 246	0.10 57	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 156	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.16 196	0.16 152	0.18 236	0.13 195	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 73	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.24 137	0.20 162	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

WQFJX1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.23 403	0.17 488	0.24 335	0.19 339	0.58 589	0.52 572	0.16 196	0.16 152	0.14 170	0.15 250	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143

NLSM1	0.17 228	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.18 510	0.25 353	0.17 245	0.47 454	0.40 455	0.16 196	0.21 232	0.13 138	0.15 250	0.21 211	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DLNR-FE	10.45 703	12.13 712	19.94 715	106.10 728	23.12 722	0.14 36	0.13 69	3.28 697	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.41 697	0.06 236	0.07 153	0.07 224	40.22 727	0.06 143

depthmonostereo	0.14 158	0.09 83	0.19 89	0.19 149	0.08 23	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.23 225	0.16 196	0.18 190	0.14 170	0.17 300	0.19 166	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test3	0.17 228	0.12 277	0.29 220	0.23 403	0.14 371	0.19 191	0.22 450	0.39 364	0.36 402	0.16 196	0.24 269	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.06 143

AIO-test2	0.20 312	0.20 515	0.36 312	0.26 531	0.15 432	0.22 292	0.16 198	0.42 402	0.42 475	0.16 196	0.29 312	0.15 191	0.11 115	0.26 305	0.13 166	0.18 609	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.07 182	0.07 239

rvit_stereo_0083	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.17 245	0.22 95	0.34 373	0.16 196	0.21 232	0.19 252	0.16 270	0.21 211	0.16 261	0.11 473	0.10 522	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0081	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0082	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_ft	0.17 228	0.14 391	0.30 230	0.25 497	0.14 371	0.17 128	0.21 423	0.28 212	0.26 267	0.16 196	0.19 200	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.17 290	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.07 239

trnet	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.15 5	0.07 2	0.21 264	0.12 32	0.24 137	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.15 191	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

plain	0.17 228	0.13 344	0.43 410	0.21 277	0.13 323	0.16 94	0.17 245	0.27 189	0.22 199	0.16 196	0.26 288	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.07 239

DLNR_Zeroshot_test	10.44 702	12.10 711	19.93 714	106.08 727	23.66 723	0.14 36	0.13 69	3.22 696	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.36 696	0.06 236	0.07 153	0.07 224	39.70 726	0.06 143

test_xeample3	0.16 210	0.11 219	0.56 508	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.20 162	0.16 196	0.12 65	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.07 239

CREStereo	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.14 2	0.08 23	0.22 292	0.15 151	0.25 154	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.14 170	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143
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
WQFJX	0.18 252	0.10 139	0.17 66	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.18 292	0.53 535	0.45 510	0.17 215	0.16 152	0.14 170	0.16 270	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.08 457	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

GASTEREO	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.23 403	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.19 166	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

MSCF	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.22 346	0.10 121	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

water-stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.14 103	0.25 154	0.19 133	0.17 215	0.23 255	0.15 191	0.15 250	0.12 5	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

AIO-test1	0.19 295	0.14 391	0.41 387	0.27 559	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.39 364	0.36 402	0.17 215	0.26 288	0.18 236	0.13 195	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.06 100	0.09 381

rvit_stereo_0081_aga	0.16 210	0.14 391	0.28 206	0.21 277	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.23 118	0.24 241	0.17 215	0.21 232	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.14 203	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

H2IRNET	0.18 252	0.13 344	0.35 292	0.21 277	0.12 243	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.30 327	0.17 215	0.31 340	0.25 330	0.20 350	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.06 143

ACVNet-DCA	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

xx1	0.20 312	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.28 378	0.24 406	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

1test111	0.19 295	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

cc1	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

tt1	0.18 252	0.14 391	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.30 447	0.19 339	0.35 317	0.44 498	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

MIF-Stereo (partial)	0.16 210	0.10 139	0.34 282	0.21 277	0.15 432	0.15 54	0.13 69	0.28 212	0.25 255	0.17 215	0.26 288	0.15 191	0.16 270	0.25 287	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.08 317

Selective-RAFT	0.17 228	0.12 277	0.30 230	0.24 457	0.10 121	0.29 428	0.15 151	0.32 270	0.31 340	0.17 215	0.17 170	0.21 274	0.18 326	0.28 339	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.06 143

GLC_STEREO	0.15 194	0.10 139	0.24 152	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.23 118	0.27 278	0.17 215	0.20 217	0.17 223	0.11 115	0.23 241	0.16 261	0.07 126	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

sAnonymous2	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

CroCo_RVC	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

PMTNet	0.15 194	0.08 37	0.23 142	0.15 5	0.09 54	0.23 314	0.16 198	0.25 154	0.23 225	0.17 215	0.21 232	0.16 212	0.14 231	0.22 231	0.13 166	0.29 646	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

quiztm	0.15 194	0.15 426	0.25 166	0.22 346	0.14 371	0.17 128	0.17 245	0.33 285	0.21 182	0.18 233	0.21 232	0.14 170	0.10 77	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

NLMM1	0.19 295	0.12 277	0.16 45	0.23 403	0.18 510	0.24 335	0.20 392	0.59 595	0.65 614	0.18 233	0.17 170	0.13 138	0.14 231	0.25 287	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

rvit_0105_6	0.19 295	0.14 391	0.34 282	0.23 403	0.14 371	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.37 413	0.18 233	0.22 246	0.23 306	0.17 300	0.26 305	0.17 290	0.15 571	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

WCG-NET	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.08 23	0.18 156	0.17 245	0.21 77	0.28 295	0.18 233	0.21 232	0.15 191	0.12 149	0.18 141	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.17 46	0.08 23	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.26 267	0.18 233	0.19 200	0.20 262	0.12 149	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

GCAP-Stereo	0.14 158	0.14 391	0.33 271	0.20 223	0.09 54	0.21 264	0.10 8	0.26 174	0.20 162	0.18 233	0.19 200	0.15 191	0.13 195	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.06 143

MC-Stereo	0.14 158	0.09 83	0.25 166	0.21 277	0.09 54	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.18 233	0.23 255	0.16 212	0.13 195	0.22 231	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

NLCSM	0.19 295	0.12 277	0.18 79	0.24 457	0.19 537	0.24 335	0.21 423	0.42 402	0.40 455	0.19 240	0.18 190	0.14 170	0.16 270	0.47 455	0.19 346	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

xyz-stereo-finetune	0.16 210	0.12 277	0.23 142	0.16 20	0.08 23	0.23 314	0.20 392	0.29 228	0.31 340	0.19 240	0.22 246	0.19 252	0.15 250	0.29 358	0.20 367	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.06 143

rvit_0105_4	0.20 312	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.14 371	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.39 437	0.19 240	0.24 269	0.25 330	0.19 341	0.27 325	0.17 290	0.16 587	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

CAS++	0.16 210	0.12 277	0.27 188	0.18 93	0.12 243	0.17 128	0.15 151	0.42 402	0.24 241	0.19 240	0.18 190	0.13 138	0.10 77	0.21 211	0.12 111	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.08 306	0.10 413	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV-RUCA	0.21 333	0.08 37	0.23 142	0.19 149	0.19 537	0.28 406	0.24 498	0.23 118	0.21 182	0.20 244	0.23 255	0.28 378	0.49 609	0.26 305	0.18 313	0.09 382	0.08 457	0.18 601	0.13 559	0.17 571	0.17 573

tg	0.16 210	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.11 175	0.23 314	0.15 151	0.34 294	0.24 241	0.20 244	0.25 279	0.19 252	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

StereoVision	0.22 369	0.18 486	0.37 321	0.27 559	0.17 488	0.23 314	0.22 450	0.38 352	0.31 340	0.20 244	0.51 547	0.22 285	0.16 270	0.28 339	0.18 313	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.13 559	0.10 413	0.07 239

EKT-Stereo	0.38 570	0.12 277	0.38 340	0.42 641	3.88 697	0.21 264	0.17 245	0.35 317	0.28 295	0.20 244	0.20 217	0.23 306	0.15 250	0.28 339	0.16 261	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

HH	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

HanStereo	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

RCA-Stereo	0.16 210	0.09 83	0.25 166	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.35 389	0.20 244	0.25 279	0.17 223	0.17 300	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

TRStereo	0.19 295	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.52 523	0.28 295	0.20 244	0.19 200	0.21 274	0.13 195	0.24 257	0.13 166	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.06 100	0.06 143

test-1	0.17 228	0.11 219	0.40 364	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.34 294	0.26 267	0.20 244	0.24 269	0.22 285	0.14 231	0.16 96	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.08 317

iRaftStereo_RVC	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.20 244	0.25 279	0.18 236	0.12 149	0.20 186	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

XX-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.83 597	0.26 531	0.17 488	0.23 314	0.13 69	0.40 376	0.18 114	0.20 244	0.41 459	0.31 415	0.10 77	0.32 388	0.12 111	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

Selective-IGEV-i16pc	0.33 534	0.10 139	1.71 670	0.21 277	0.14 371	0.74 639	0.31 573	0.42 402	0.41 467	0.21 255	0.32 349	0.26 352	0.14 231	0.71 572	0.19 346	0.14 556	0.10 522	0.08 248	0.09 409	0.11 461	0.11 475

DilatedVolume-Stereo	0.14 158	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.14 103	0.24 137	0.21 182	0.21 255	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

rvit_0105_5	0.21 333	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.24 498	0.36 336	0.39 437	0.21 255	0.23 255	0.26 352	0.19 341	0.26 305	0.19 346	0.15 571	0.13 576	0.12 513	0.12 531	0.10 413	0.09 381

riskmin	0.18 252	0.09 83	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.24 335	0.16 198	0.34 294	0.28 295	0.21 255	0.23 255	0.33 432	0.24 406	0.23 241	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.10 413	0.10 438

CREStereo++_RVC	0.15 194	0.08 37	0.26 176	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.13 69	0.22 95	0.30 327	0.21 255	0.30 325	0.13 138	0.11 115	0.16 96	0.15 234	0.07 126	0.04 2	0.06 45	0.15 582	0.06 100	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.18 252	0.14 391	0.32 253	0.21 277	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.38 352	0.34 373	0.21 255	0.28 300	0.20 262	0.15 250	0.24 257	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.08 317

RALCasStereoNet	0.18 252	0.15 426	0.33 271	0.21 277	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.31 258	0.25 255	0.21 255	0.29 312	0.22 285	0.15 250	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.10 522	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

xyz-stereo-finetune2	0.17 228	0.11 219	0.26 176	0.16 20	0.09 54	0.27 386	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.22 262	0.28 300	0.21 274	0.22 374	0.37 420	0.22 414	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.07 239

MM-Stereo_test1	0.17 228	0.10 139	0.39 356	0.23 403	0.11 175	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.29 314	0.22 262	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.06 143

Reg-Stereo(zero)	0.16 210	0.07 4	0.36 312	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.14 103	0.28 212	0.24 241	0.22 262	0.20 217	0.24 320	0.18 326	0.21 211	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

CASnet	0.14 158	0.12 277	0.22 129	0.22 346	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.22 262	0.20 217	0.15 191	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.11 475	0.09 409	0.08 263	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.20 312	0.13 344	0.40 364	0.21 277	0.15 432	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.22 262	0.80 629	0.23 306	0.16 270	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.07 369	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

XX-TBD	0.15 194	0.18 486	0.28 206	0.22 346	0.10 121	0.22 292	0.15 151	0.22 95	0.27 278	0.22 262	0.26 288	0.14 170	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 386	0.13 344	0.83 597	0.20 223	0.21 564	0.23 314	0.17 245	0.48 467	0.27 278	0.23 268	0.29 312	0.39 486	0.23 388	0.25 287	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.11 492	0.11 461	0.10 438

MSKI-zero shot	0.17 228	0.09 83	0.43 410	0.20 223	0.11 175	0.21 264	0.15 151	0.32 270	0.21 182	0.23 268	0.24 269	0.23 306	0.10 77	0.31 381	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Test	0.17 228	0.10 139	0.38 340	0.19 149	0.12 243	0.25 353	0.17 245	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.29 312	0.27 362	0.14 231	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

4D-IteraStereo	0.17 228	0.16 453	0.50 475	0.21 277	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.28 212	0.28 295	0.23 268	0.20 217	0.20 262	0.11 115	0.19 166	0.14 203	0.06 49	0.04 2	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.06 143

anonymousdsp2	0.17 228	0.10 139	0.28 206	0.20 223	0.11 175	0.25 353	0.17 245	0.41 388	0.31 340	0.23 268	0.23 255	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.07 239

knoymous	0.17 228	0.09 83	0.32 253	0.17 46	0.11 175	0.21 264	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.27 362	0.16 270	0.23 241	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.09 345	0.09 381

cross-raft	0.17 228	0.12 277	0.41 387	0.23 403	0.10 121	0.20 233	0.24 498	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.29 389	0.15 250	0.17 114	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

rafts_anoy	0.18 252	0.15 426	0.35 292	0.22 346	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.23 268	0.25 279	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.12 531	0.09 345	0.08 317

Anonymous3	0.23 386	0.18 486	0.63 538	0.27 559	0.18 510	0.41 553	0.23 476	0.43 416	0.35 389	0.23 268	0.27 294	0.20 262	0.18 326	0.27 325	0.18 313	0.12 512	0.11 546	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.12 499

s12784h	0.17 228	0.09 83	0.26 176	0.18 93	0.07 2	0.32 475	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.23 268	0.25 279	0.18 236	0.17 300	0.25 287	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

TestStereo	0.21 333	0.19 502	0.40 364	0.25 497	0.10 121	0.22 292	0.21 423	0.31 258	0.31 340	0.23 268	0.34 382	0.22 285	0.18 326	0.62 540	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.11 461	0.06 143

111	0.20 312	0.17 472	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.24 335	0.17 245	0.41 388	0.45 510	0.23 268	0.29 312	0.29 389	0.21 358	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.08 317

CFNet-RSSM	0.17 228	0.10 139	0.40 364	0.20 223	0.11 175	0.20 233	0.15 151	0.36 336	0.30 327	0.23 268	0.21 232	0.26 352	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 228	0.10 139	0.37 321	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.32 270	0.28 295	0.23 268	0.23 255	0.27 362	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

RT-Monster	0.15 194	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.14 371	0.20 233	0.11 20	0.29 228	0.32 349	0.24 282	0.22 246	0.17 223	0.13 195	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

FE-Mocha	0.16 210	0.10 139	0.33 271	0.19 149	0.13 323	0.19 191	0.15 151	0.35 317	0.22 199	0.24 282	0.24 269	0.20 262	0.14 231	0.17 114	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

RAFT-Stereo-weight	0.15 194	0.09 83	0.26 176	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.29 314	0.24 282	0.20 217	0.19 252	0.10 77	0.18 141	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

Any-RAFT	0.17 228	0.08 37	0.31 245	0.19 149	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.42 402	0.30 327	0.24 282	0.27 294	0.27 362	0.16 270	0.21 211	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

LL-Strereo2	0.18 252	0.18 486	0.39 356	0.22 346	0.12 243	0.24 335	0.13 69	0.31 258	0.23 225	0.24 282	0.20 217	0.24 320	0.12 149	0.26 305	0.15 234	0.06 49	0.06 236	0.12 513	0.09 409	0.08 263	0.07 239

qqq	0.20 312	0.12 277	0.31 245	0.20 223	0.11 175	0.23 314	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.24 282	0.28 300	0.28 378	0.24 406	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

RAFT+CT+SA	0.21 333	0.18 486	0.33 271	0.25 497	0.18 510	0.23 314	0.29 557	0.40 376	0.36 402	0.24 282	0.38 427	0.18 236	0.16 270	0.32 388	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.12 531	0.09 345	0.09 381

test_4	0.18 252	0.12 277	0.34 282	0.23 403	0.12 243	0.18 156	0.22 450	0.26 174	0.24 241	0.24 282	0.47 529	0.22 285	0.13 195	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.07 182	0.05 34

TANstereo	0.15 194	0.09 83	0.28 206	0.16 20	0.08 23	0.25 353	0.14 103	0.23 118	0.28 295	0.24 282	0.30 325	0.16 212	0.12 149	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

CCAANet	0.21 333	0.09 83	0.34 282	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.19 339	0.39 364	0.27 278	0.24 282	0.47 529	0.30 405	0.25 427	0.36 416	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.08 317

Selective-IGEV-i16pb	0.39 575	0.12 277	2.18 674	0.21 277	0.15 432	0.68 633	0.32 582	0.56 570	0.57 594	0.25 292	0.44 500	0.33 432	0.21 358	0.80 608	0.25 456	0.14 556	0.10 522	0.09 341	0.10 453	0.12 498	0.13 517

FACV-RUCA	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.23 403	0.23 593	0.26 376	0.19 339	0.39 364	0.34 373	0.25 292	0.32 349	0.21 274	0.24 406	0.24 257	0.19 346	0.10 434	0.07 369	0.15 576	0.08 306	0.16 554	0.13 517

rvit_0105_3	0.23 386	0.17 472	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.24 335	0.28 550	0.38 352	0.41 467	0.25 292	0.25 279	0.28 378	0.21 358	0.28 339	0.20 367	0.15 571	0.13 576	0.14 561	0.15 582	0.10 413	0.09 381

11t1	0.18 252	0.10 139	0.30 230	0.20 223	0.11 175	0.27 386	0.17 245	0.35 317	0.23 225	0.25 292	0.23 255	0.23 306	0.23 388	0.25 287	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

x	0.19 295	0.11 219	0.29 220	0.20 223	0.11 175	0.26 376	0.18 292	0.41 388	0.29 314	0.25 292	0.29 312	0.28 378	0.24 406	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

test_1	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.25 292	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

test_3	0.18 252	0.11 219	0.32 253	0.24 457	0.11 175	0.22 292	0.25 515	0.31 258	0.31 340	0.25 292	0.18 190	0.23 306	0.13 195	0.25 287	0.19 346	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

GANet-ADL	0.21 333	0.12 277	0.45 432	0.23 403	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.46 445	0.35 389	0.25 292	0.32 349	0.32 425	0.19 341	0.24 257	0.20 367	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 228	0.14 391	0.32 253	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.25 292	0.33 372	0.20 262	0.17 300	0.19 166	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

AFF-stereo	0.18 252	0.15 426	0.32 253	0.21 277	0.10 121	0.18 156	0.18 292	0.33 285	0.27 278	0.25 292	0.37 412	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

GMStereo	0.19 295	0.25 561	0.40 364	0.21 277	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.29 228	0.40 455	0.25 292	0.23 255	0.16 212	0.15 250	0.25 287	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.33 271	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.46 637	0.46 445	0.20 162	0.25 292	0.50 541	0.17 223	0.16 270	0.24 257	0.23 435	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.10 453	0.06 100	0.07 239

FSD	0.27 470	0.28 582	0.32 253	0.27 559	0.24 601	0.27 386	0.27 534	0.31 258	0.29 314	0.26 304	0.27 294	0.28 378	0.27 457	0.28 339	0.26 470	0.23 623	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.25 620	0.24 632

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 445	0.14 391	0.95 621	0.21 277	0.27 615	0.20 233	0.19 339	0.48 467	0.25 255	0.26 304	0.55 569	0.34 441	0.18 326	0.25 287	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.12 531	0.12 498	0.12 499

test_sample2	0.21 333	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.11 175	0.27 386	0.21 423	0.43 416	0.29 314	0.26 304	0.31 340	0.30 405	0.24 406	0.45 448	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

test_sample1	0.20 312	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.12 243	0.28 406	0.19 339	0.41 388	0.25 255	0.26 304	0.31 340	0.29 389	0.26 438	0.44 445	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

test-3	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.26 304	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

NRIStereo	0.18 252	0.11 219	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.24 335	0.20 392	0.29 228	0.26 267	0.26 304	0.25 279	0.25 330	0.18 326	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

AnonymousM	0.17 228	0.19 502	0.24 152	0.18 93	0.10 121	0.18 156	0.17 245	0.30 248	0.23 225	0.26 304	0.20 217	0.18 236	0.14 231	0.19 166	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.38 651	0.15 582	0.06 100	0.05 34

raftrobust	0.16 210	0.13 344	0.29 220	0.22 346	0.15 432	0.19 191	0.13 69	0.32 270	0.26 267	0.26 304	0.20 217	0.19 252	0.17 300	0.21 211	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

Selective-IGEV-i1	0.21 333	0.10 139	0.31 245	0.23 403	0.13 323	0.31 463	0.22 450	0.46 445	0.42 475	0.27 312	0.32 349	0.33 432	0.17 300	0.25 287	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.09 381

Hybrid-DGEV-2	0.21 333	0.15 426	0.34 282	0.24 457	0.13 323	0.28 406	0.14 103	0.48 467	0.44 498	0.27 312	0.24 269	0.25 330	0.25 427	0.28 339	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.07 239

rvit_stereo_0075_2	0.24 417	0.17 472	0.50 475	0.26 531	0.22 580	0.22 292	0.15 151	0.40 376	0.35 389	0.27 312	0.37 412	0.29 389	0.20 350	0.28 339	0.19 346	0.17 598	0.12 564	0.19 609	0.12 531	0.13 514	0.13 517

MIM_Stereo	0.18 252	0.12 277	0.38 340	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.35 317	0.25 255	0.27 312	0.35 393	0.23 306	0.13 195	0.27 325	0.16 261	0.06 49	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.06 143

ToySt	0.24 417	0.16 453	0.48 458	0.21 277	0.13 323	0.29 428	0.29 557	0.39 364	0.39 437	0.27 312	0.35 393	0.39 486	0.31 520	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

SA	0.22 369	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.23 476	0.45 434	0.40 455	0.27 312	0.44 500	0.23 306	0.23 388	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

GwcNet-ADL	0.22 369	0.14 391	0.58 516	0.24 457	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.49 477	0.40 455	0.27 312	0.29 312	0.30 405	0.20 350	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

PSMNet-ADL	0.25 445	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.14 371	0.31 463	0.22 450	0.44 424	0.36 402	0.27 312	0.33 372	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.29 493	0.11 473	0.09 492	0.09 341	0.11 492	0.10 413	0.10 438

DeepStereo_RVC	0.18 252	0.11 219	0.40 364	0.21 277	0.11 175	0.19 191	0.16 198	0.28 212	0.22 199	0.27 312	0.27 294	0.23 306	0.28 474	0.24 257	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.10 438

RAFT-345	0.21 333	0.10 139	0.46 440	0.22 346	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.26 174	0.25 255	0.27 312	0.66 608	0.21 274	0.16 270	0.55 493	0.21 394	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

CRE-IMP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.11 175	0.24 335	0.17 245	0.29 228	0.21 182	0.27 312	0.26 288	0.24 320	0.17 300	0.23 241	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.10 438

DIP-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.33 271	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.12 32	0.42 402	0.25 255	0.27 312	0.32 349	0.21 274	0.17 300	0.25 287	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.08 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.18 252	0.13 344	0.33 271	0.19 149	0.10 121	0.23 314	0.17 245	0.25 154	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.24 320	0.21 358	0.23 241	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

Select-FE	0.23 386	0.14 391	0.78 577	0.22 346	0.18 510	0.22 292	0.13 69	0.43 416	0.26 267	0.28 324	0.33 372	0.39 486	0.29 489	0.27 325	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.13 559	0.08 263	0.12 499

IGEV-FE	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

UGAM-zero	0.23 386	0.10 139	0.54 498	0.19 149	0.13 323	0.21 264	0.14 103	0.44 424	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.51 572	0.33 530	0.65 555	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.06 100	0.07 239

MyStereo8	0.22 369	0.15 426	0.63 538	0.21 277	0.17 488	0.31 463	0.16 198	0.36 336	0.32 349	0.28 324	0.36 403	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.28 481	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.12 499

MyStereo04	0.23 386	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.49 477	0.52 572	0.28 324	0.23 255	0.27 362	0.23 388	0.30 374	0.22 414	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

IGEV_Zeroshot_test	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

iRaft-Stereo_5w	0.23 386	0.18 486	0.44 420	0.22 346	0.13 323	0.19 191	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.34 441	0.23 388	0.65 555	0.27 476	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

IPLGR	0.21 333	0.13 344	0.61 527	0.21 277	0.11 175	0.25 353	0.18 292	0.41 388	0.37 413	0.28 324	0.27 294	0.21 274	0.19 341	0.37 420	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

LCNet	0.21 333	0.11 219	0.29 220	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.19 339	0.34 294	0.26 267	0.28 324	0.35 393	0.26 352	0.30 503	0.35 411	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.13 514	0.22 620

Patchmatch Stereo++	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317
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
NF-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

OCTAStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

PSM-adaLoss	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo_v2	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

HUI-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.22 231	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ASMatch	0.23 386	0.11 219	0.51 485	0.24 457	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.28 295	0.28 324	0.68 612	0.27 362	0.26 438	0.50 467	0.22 414	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.11 475

RE-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

TVStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

iGMRVC	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

iRAFT	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

RAFT-IKP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

RALAANet	0.19 295	0.18 486	0.37 321	0.23 403	0.14 371	0.23 314	0.13 69	0.37 346	0.29 314	0.28 324	0.26 288	0.25 330	0.15 250	0.26 305	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.06 143

RAFT + AFF	0.27 470	0.23 552	0.50 475	0.25 497	0.17 488	0.30 447	0.33 593	0.52 523	0.40 455	0.28 324	0.30 325	0.30 405	0.31 520	0.62 540	0.24 446	0.09 382	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.11 475

ACVNet	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.27 386	0.23 476	0.39 364	0.44 498	0.28 324	0.41 459	0.38 474	0.26 438	0.27 325	0.32 514	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.07 239

CFNet-ft	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

CFNet_RVC	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

NVstereo2D	0.31 516	0.16 453	0.54 498	0.24 457	0.22 580	0.42 560	0.28 550	0.58 589	0.56 591	0.28 324	0.38 427	0.40 501	0.30 503	0.71 572	0.28 481	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.10 453	0.19 593	0.16 560

IGEV_i1	0.21 333	0.11 219	0.43 410	0.22 346	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.43 416	0.30 327	0.29 353	0.30 325	0.31 415	0.20 350	0.33 395	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.08 317

DFGA-Net	0.23 386	0.24 556	0.49 464	0.22 346	0.15 432	0.25 353	0.17 245	0.39 364	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.21 274	0.17 300	0.59 521	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

PAM_32	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.19 339	0.36 336	0.23 225	0.29 353	0.28 300	0.56 593	0.28 474	0.27 325	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.09 381

ACV-stereo	0.29 502	0.18 486	0.79 584	0.23 403	0.16 464	0.47 585	0.19 339	0.36 336	0.34 373	0.29 353	0.33 372	0.67 628	0.42 584	0.54 491	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.11 475

CoDeX	0.23 386	0.12 277	0.46 440	0.21 277	0.14 371	0.29 428	0.21 423	0.53 535	0.41 467	0.29 353	0.35 393	0.29 389	0.22 374	0.48 458	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

mmm	0.21 333	0.12 277	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.28 406	0.21 423	0.41 388	0.27 278	0.29 353	0.38 427	0.29 389	0.24 406	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.10 413	0.09 381

PCWNet_CMD	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

TestStereo1	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

DCANet-4	0.19 295	0.10 139	0.52 491	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.36 336	0.39 437	0.29 353	0.30 325	0.17 223	0.22 374	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

fff	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

ADStereo(finetuned)	0.19 295	0.13 344	0.49 464	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.31 520	0.21 211	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

test_5	0.23 386	0.19 502	0.38 340	0.26 531	0.18 510	0.25 353	0.29 557	0.40 376	0.37 413	0.29 353	0.40 451	0.25 330	0.22 374	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.10 438

SA-5K	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

iRaft-Stereo_20w	0.19 295	0.10 139	0.46 440	0.19 149	0.13 323	0.25 353	0.19 339	0.52 523	0.19 133	0.29 353	0.21 232	0.22 285	0.20 350	0.28 339	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.08 263	0.08 317

UDGNet	0.23 386	0.31 604	0.38 340	0.24 457	0.14 371	0.24 335	0.18 292	0.32 270	0.43 483	0.29 353	0.28 300	0.24 320	0.19 341	0.29 358	0.20 367	0.15 571	0.07 369	0.21 616	0.11 492	0.14 532	0.10 438

dd	0.22 369	0.26 572	0.40 364	0.22 346	0.12 243	0.25 353	0.21 423	0.32 270	0.44 498	0.29 353	0.28 300	0.25 330	0.16 270	0.30 374	0.25 456	0.12 512	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

PSM-softLoss	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

KMStereo	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

ICVP	0.23 386	0.13 344	0.44 420	0.26 531	0.14 371	0.29 428	0.25 515	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.43 489	0.35 455	0.25 427	0.26 305	0.23 435	0.12 512	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.10 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.19 149	0.13 323	0.26 376	0.16 198	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

DCANet	0.18 252	0.13 344	0.40 364	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.23 388	0.20 186	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

csc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

cscssc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

xxxx	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.37 526	0.20 392	0.58 589	0.38 427	0.29 353	0.42 476	0.38 474	0.24 406	0.46 451	2.20 686	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

SFCPSM	0.22 369	0.10 139	0.51 485	0.21 277	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.55 554	0.39 437	0.29 353	0.32 349	0.23 306	0.21 358	0.27 325	0.19 346	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.08 317

GANet-RSSM	0.24 417	0.14 391	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.21 423	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.39 440	0.39 486	0.28 474	0.58 515	0.23 435	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.09 381

RASNet	0.28 491	0.14 391	0.44 420	0.22 346	0.18 510	0.32 475	0.19 339	0.48 467	0.38 427	0.29 353	0.43 489	0.47 547	0.37 556	0.79 604	0.36 536	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.07 239

MSMDNet	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.09 381

ccs_rob	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.20 223	0.13 323	0.26 376	0.17 245	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

UCFNet_RVC	0.24 417	0.16 453	0.34 282	0.18 93	0.15 432	0.33 487	0.16 198	0.46 445	0.35 389	0.29 353	0.35 393	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.22 414	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.14 573	0.13 514	0.12 499

HITNet	0.20 312	0.17 472	0.43 410	0.19 149	0.08 23	0.27 386	0.14 103	0.42 402	0.30 327	0.29 353	0.32 349	0.27 362	0.21 358	0.28 339	0.25 456	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143
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
DN-CSS_ROB	0.22 369	0.25 561	0.47 448	0.24 457	0.14 371	0.25 353	0.12 32	0.40 376	0.33 363	0.29 353	0.42 476	0.22 285	0.20 350	0.33 395	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.07 239

DStereoRT	0.35 548	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.42 560	0.19 339	0.48 467	0.39 437	0.30 385	0.39 440	0.24 320	0.39 566	0.64 548	0.30 501	0.08 287	0.07 369	1.54 693	0.41 660	0.08 263	0.11 475

model_zeroshot	0.17 228	0.11 219	0.39 356	0.20 223	0.12 243	0.24 335	0.15 151	0.34 294	0.22 199	0.30 385	0.20 217	0.22 285	0.12 149	0.24 257	0.14 203	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.07 239

MyStereo06	0.20 312	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.40 376	0.21 182	0.30 385	0.24 269	0.31 415	0.18 326	0.22 231	0.18 313	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

ffm	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

ff1	0.29 502	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

mmx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

xxx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

Sa-1000	0.22 369	0.15 426	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.47 454	0.39 437	0.30 385	0.50 541	0.26 352	0.19 341	0.33 395	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

MIPNet	0.21 333	0.15 426	0.52 491	0.21 277	0.12 243	0.27 386	0.20 392	0.45 434	0.37 413	0.30 385	0.23 255	0.19 252	0.24 406	0.27 325	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

TransformOpticalFlow	0.24 417	0.13 344	0.56 508	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.19 339	0.40 376	0.32 349	0.30 385	0.43 489	0.36 460	0.31 520	0.61 532	0.20 367	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.07 239

GMM-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.25 515	0.37 346	0.27 278	0.30 385	0.45 512	0.27 362	0.21 358	0.31 381	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.19 594

GES	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.14 371	0.27 386	0.19 339	0.49 477	0.33 363	0.30 385	0.36 403	0.25 330	0.23 388	0.29 358	0.22 414	0.10 434	0.08 457	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.11 475

HCRNet	0.24 417	0.25 561	0.33 271	0.34 616	0.16 464	0.27 386	0.18 292	0.43 416	0.35 389	0.30 385	0.35 393	0.32 425	0.22 374	0.44 445	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.10 413	0.09 381

FENet	0.21 333	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.26 376	0.17 245	0.41 388	0.35 389	0.30 385	0.31 340	0.29 389	0.23 388	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

cf-r	0.24 417	0.15 426	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.22 450	0.42 402	0.40 455	0.30 385	0.42 476	0.42 517	0.26 438	0.43 441	0.25 456	0.11 473	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.08 317

PSMNet-RSSM	0.24 417	0.15 426	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.20 392	0.48 467	0.37 413	0.30 385	0.44 500	0.38 474	0.26 438	0.52 478	0.22 414	0.12 512	0.07 369	0.11 475	0.13 559	0.10 413	0.09 381

FADNet_RVC	0.30 509	0.28 582	0.83 597	0.23 403	0.15 432	0.30 447	0.17 245	0.49 477	0.37 413	0.30 385	0.38 427	0.30 405	0.27 457	0.52 478	0.31 509	0.14 556	0.14 586	0.14 561	0.16 594	0.21 605	0.23 627

CFNet	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.22 346	0.14 371	0.33 487	0.14 103	0.51 504	0.45 510	0.30 385	0.40 451	0.38 474	0.27 457	0.76 594	0.25 456	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.08 317

PAM	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.22 346	0.15 432	0.34 500	0.21 423	0.37 346	0.22 199	0.31 403	0.27 294	0.55 589	0.26 438	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.09 381

rvit_105_1	0.27 470	0.19 502	0.46 440	0.27 559	0.19 537	0.30 447	0.35 599	0.44 424	0.51 563	0.31 403	0.31 340	0.31 415	0.26 438	0.35 411	0.25 456	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.11 461	0.10 438

UGAM	0.26 462	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.25 515	0.32 270	0.41 467	0.31 403	0.42 476	0.41 508	0.22 374	0.92 631	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.14 561	0.12 531	0.10 413	0.07 239

ITSA-stereo	0.25 445	0.15 426	0.33 271	0.23 403	0.11 175	0.27 386	0.18 292	0.56 570	0.59 598	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.28 474	0.49 463	0.30 501	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.13 517

test_sample4	0.24 417	0.13 344	0.43 410	0.20 223	0.12 243	0.32 475	0.21 423	0.51 504	0.34 373	0.31 403	0.37 412	0.28 378	0.23 388	0.53 485	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

test_sample3	0.23 386	0.12 277	0.43 410	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.20 392	0.50 487	0.34 373	0.31 403	0.33 372	0.29 389	0.22 374	0.53 485	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

MyStereo05	0.23 386	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.48 467	0.52 572	0.31 403	0.23 255	0.25 330	0.22 374	0.30 374	0.21 394	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

1111x	0.32 525	0.11 219	0.40 364	0.22 346	0.11 175	0.32 475	0.26 528	0.59 595	0.43 483	0.31 403	0.41 459	0.39 486	0.28 474	0.76 594	1.37 669	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

CIPLG	0.21 333	0.21 529	0.55 504	0.23 403	0.15 432	0.25 353	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.33 372	0.22 285	0.15 250	0.26 305	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

IPLGR_C	0.21 333	0.22 543	0.60 524	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

GMOStereo	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

error version	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test-v	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

ACRE	0.21 333	0.20 515	0.62 535	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

STrans-v2	0.24 417	0.13 344	0.54 498	0.21 277	0.12 243	0.23 314	0.21 423	0.47 454	0.28 295	0.31 403	0.42 476	0.36 460	0.35 543	0.62 540	0.23 435	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

IRAFT_RVC	0.22 369	0.12 277	0.39 356	0.26 531	0.11 175	0.18 156	0.24 498	0.40 376	0.37 413	0.31 403	0.30 325	0.29 389	0.24 406	0.55 493	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

test-2	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

GwcNet-RSSM	0.26 462	0.17 472	0.46 440	0.21 277	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.44 424	0.42 475	0.31 403	0.45 512	0.40 501	0.26 438	0.55 493	0.28 481	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

DMCA	0.22 369	0.14 391	0.36 312	0.22 346	0.14 371	0.27 386	0.20 392	0.43 416	0.38 427	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.24 406	0.24 257	0.28 481	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.11 475

BEATNet_4x	0.22 369	0.18 486	0.47 448	0.22 346	0.10 121	0.28 406	0.14 103	0.46 445	0.32 349	0.31 403	0.34 382	0.31 415	0.25 427	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.10 413	0.08 317

R-Stereo Train	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Stereo	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.20 312	0.14 391	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.26 376	0.16 198	0.31 258	0.27 278	0.32 425	0.58 582	0.23 306	0.15 250	0.23 241	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.06 143

z-ln-s-r	0.32 525	0.21 529	0.82 594	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.26 528	0.43 416	0.50 559	0.32 425	0.60 590	0.39 486	0.29 489	0.73 580	0.66 620	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.08 317

test_sample5	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.32 425	0.41 459	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

DispNO	0.27 470	0.18 486	0.62 535	0.23 403	0.17 488	0.25 353	0.22 450	0.45 434	0.41 467	0.32 425	0.39 440	0.38 474	0.27 457	0.77 600	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.08 263	0.08 317

CFNet_ucs	0.24 417	0.13 344	0.50 475	0.20 223	0.15 432	0.28 406	0.17 245	0.49 477	0.45 510	0.32 425	0.42 476	0.39 486	0.22 374	0.31 381	0.21 394	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.09 409	0.12 498	0.11 475

CASS	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.11 175	0.28 406	0.19 339	0.39 364	0.30 327	0.32 425	0.34 382	0.25 330	0.24 406	0.25 287	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.11 461	0.11 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 386	0.11 219	0.50 475	0.21 277	0.16 464	0.31 463	0.20 392	0.36 336	0.35 389	0.32 425	0.50 541	0.39 486	0.26 438	0.22 231	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.07 182	0.08 317

raft_robust	0.22 369	0.17 472	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.23 314	0.22 450	0.49 477	0.48 542	0.32 425	0.32 349	0.26 352	0.23 388	0.53 485	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.06 143

NINENet	0.25 445	0.15 426	0.37 321	0.23 403	0.16 464	0.43 569	0.17 245	0.60 604	0.46 528	0.32 425	0.37 412	0.32 425	0.20 350	0.42 439	0.21 394	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.08 306	0.11 461	0.10 438

ADLNet2	0.30 509	0.17 472	0.72 570	0.23 403	0.17 488	0.36 520	0.24 498	0.52 523	0.51 563	0.32 425	0.38 427	0.45 537	0.30 503	0.69 566	0.35 530	0.10 434	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.12 498	0.10 438

HHNet	0.22 369	0.12 277	0.52 491	0.18 93	0.18 510	0.20 233	0.20 392	0.34 294	0.31 340	0.32 425	0.59 585	0.20 262	0.21 358	0.24 257	0.31 509	0.08 287	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.11 475

test_xeample	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.33 487	0.23 476	0.55 554	0.38 427	0.32 425	0.45 512	0.29 389	0.26 438	0.57 508	2.24 688	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

FADNet	0.32 525	0.36 618	0.74 575	0.23 403	0.22 580	0.37 526	0.19 339	0.53 535	0.48 542	0.32 425	0.36 403	0.43 521	0.32 527	0.64 548	0.25 456	0.16 587	0.16 608	0.14 561	0.16 594	0.24 618	0.19 594

G2L-Stereo	0.25 445	0.16 453	0.47 448	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.18 292	0.46 445	0.35 389	0.33 438	0.37 412	0.40 501	0.22 374	0.60 525	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.09 381

DDVS	0.25 445	0.15 426	0.39 356	0.24 457	0.17 488	0.34 500	0.21 423	0.41 388	0.30 327	0.33 438	0.41 459	0.48 554	0.21 358	0.52 478	0.27 476	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.14 539

test_sample6	0.25 445	0.13 344	0.41 387	0.21 277	0.11 175	0.30 447	0.22 450	0.51 504	0.35 389	0.33 438	0.43 489	0.30 405	0.24 406	0.57 508	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.10 438

DualNet	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.33 438	0.43 489	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

CBFPSM	0.27 470	0.16 453	0.67 553	0.20 223	0.14 371	0.38 534	0.25 515	0.40 376	0.36 402	0.33 438	0.36 403	0.56 593	0.38 560	0.32 388	0.38 539	0.08 287	0.08 457	0.07 153	0.08 306	0.09 345	0.11 475

Anonymous_2	0.37 563	0.21 529	0.47 448	0.20 223	0.21 564	0.42 560	0.26 528	0.38 352	0.29 314	0.33 438	0.30 325	0.44 532	0.38 560	0.36 416	0.29 493	0.26 634	0.29 653	0.44 656	1.41 694	0.34 645	0.21 615

DisPM	0.19 295	0.10 139	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.29 314	0.33 438	0.34 382	0.23 306	0.16 270	0.33 395	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.11 475

IER	0.23 386	0.12 277	0.39 356	0.20 223	0.14 371	0.31 463	0.19 339	0.42 402	0.36 402	0.33 438	0.40 451	0.32 425	0.33 530	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.08 317

RAFT_CTSACE	0.21 333	0.16 453	0.41 387	0.25 497	0.15 432	0.22 292	0.24 498	0.32 270	0.28 295	0.33 438	0.51 547	0.29 389	0.17 300	0.32 388	0.13 166	0.06 49	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.06 143

IPLG	0.21 333	0.15 426	0.53 495	0.21 277	0.12 243	0.28 406	0.17 245	0.42 402	0.30 327	0.33 438	0.32 349	0.15 191	0.17 300	0.50 467	0.21 394	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

PFNet+	0.20 312	0.10 139	0.37 321	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.19 339	0.29 228	0.34 373	0.33 438	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.32 388	0.17 290	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.12 499

RAFT_R40	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.18 156	0.18 292	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.33 372	0.30 405	0.24 406	0.55 493	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

Pruner-Stereo	0.19 295	0.11 219	0.34 282	0.29 584	0.12 243	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.32 349	0.25 330	0.15 250	0.24 257	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.09 381

RAFT	0.21 333	0.17 472	0.32 253	0.24 457	0.12 243	0.25 353	0.27 534	0.35 317	0.28 295	0.33 438	0.33 372	0.38 474	0.22 374	0.29 358	0.17 290	0.08 287	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.10 413	0.06 143

Prome-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.36 336	0.25 255	0.33 438	0.59 585	0.24 320	0.28 474	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.20 606

ARAFT	0.24 417	0.21 529	0.78 577	0.22 346	0.12 243	0.29 428	0.24 498	0.43 416	0.32 349	0.33 438	0.28 300	0.28 378	0.19 341	0.49 463	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.09 345	0.06 143

delet	0.27 470	0.14 391	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.41 553	0.29 557	0.49 477	0.48 542	0.33 438	0.41 459	0.37 466	0.30 503	0.48 458	0.34 526	0.09 382	0.09 492	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.08 317

AdaStereo	0.24 417	0.16 453	0.37 321	0.24 457	0.12 243	0.32 475	0.17 245	0.54 544	0.42 475	0.33 438	0.38 427	0.35 455	0.21 358	0.30 374	0.22 414	0.14 556	0.06 236	0.13 534	0.08 306	0.11 461	0.08 317
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.
iResNet	0.24 417	0.18 486	0.61 527	0.25 497	0.11 175	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.43 483	0.33 438	0.43 489	0.27 362	0.22 374	0.34 402	0.26 470	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

NOSS_ROB	0.31 516	0.20 515	0.35 292	0.24 457	0.16 464	0.32 475	0.19 339	0.52 523	0.48 542	0.33 438	0.36 403	0.42 517	0.28 474	0.93 633	0.24 446	0.19 615	0.20 631	0.24 625	0.22 627	0.17 571	0.17 573

G2L-ROB	0.23 386	0.15 426	0.41 387	0.19 149	0.12 243	0.27 386	0.21 423	0.47 454	0.33 363	0.34 458	0.31 340	0.41 508	0.22 374	0.49 463	0.26 470	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

SMFormer	0.25 445	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

tta	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.07 239

qqq1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

fff1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

LL-Strereo	0.29 502	0.25 561	0.58 516	0.25 497	0.21 564	0.23 314	0.24 498	0.55 554	0.42 475	0.34 458	0.32 349	0.41 508	0.40 571	0.94 635	0.23 435	0.08 287	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.09 345	0.09 381

BUS	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.43 569	0.17 245	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.32 425	0.20 350	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

BSDual-CNN	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

hknet	0.25 445	0.14 391	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.37 413	0.34 458	0.35 393	0.43 521	0.27 457	0.37 420	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

OMP-Stereo	0.23 386	0.14 391	0.35 292	0.29 584	0.13 323	0.21 264	0.16 198	0.37 346	0.33 363	0.34 458	0.30 325	0.34 441	0.19 341	0.70 569	0.24 446	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IIG-Stereo	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.29 584	0.12 243	0.23 314	0.14 103	0.38 352	0.31 340	0.34 458	0.37 412	0.33 432	0.21 358	0.70 569	0.26 470	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

SST-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.24 241	0.34 458	0.33 372	0.29 389	0.25 427	0.56 504	0.17 290	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

GEStereo_RVC	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.27 559	0.16 464	0.33 487	0.25 515	0.56 570	0.54 582	0.34 458	0.38 427	0.34 441	0.25 427	0.51 472	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.11 475

UNet	0.28 491	0.14 391	0.69 559	0.23 403	0.20 556	0.44 571	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.43 521	0.33 530	0.40 434	0.31 509	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

UPFNet	0.25 445	0.12 277	0.38 340	0.24 457	0.19 537	0.37 526	0.28 550	0.48 467	0.38 427	0.34 458	0.37 412	0.37 466	0.28 474	0.39 427	0.33 521	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.08 317

FADNet-RVC	0.31 516	0.35 615	0.78 577	0.25 497	0.20 556	0.33 487	0.20 392	0.49 477	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.41 508	0.29 489	0.63 546	0.31 509	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.15 582	0.19 593	0.19 594

PA-Net	0.37 563	0.28 582	0.83 597	0.31 602	0.28 620	0.39 543	0.42 628	0.51 504	0.55 588	0.34 458	0.42 476	0.41 508	0.36 547	0.79 604	0.49 586	0.12 512	0.23 643	0.16 587	0.23 629	0.12 498	0.18 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.26 462	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.15 432	0.31 463	0.20 392	0.49 477	0.42 475	0.35 475	0.42 476	0.45 537	0.27 457	0.55 493	0.33 521	0.10 434	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.10 413	0.10 438

iinet-f	0.30 509	0.18 486	1.03 632	0.20 223	0.15 432	0.44 571	0.22 450	0.45 434	0.37 413	0.35 475	0.44 500	0.41 508	0.34 539	0.34 402	0.40 555	0.10 434	0.09 492	0.08 248	0.08 306	0.13 514	0.11 475

gwcnet-sp	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

scenet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

ssnet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

psmg	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.21 277	0.14 371	0.35 515	0.23 476	0.51 504	0.34 373	0.35 475	0.38 427	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

AASNet	0.27 470	0.19 502	0.49 464	0.26 531	0.17 488	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.48 542	0.35 475	0.40 451	0.32 425	0.25 427	0.28 339	0.34 526	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.13 514	0.11 475

AAGNet	0.33 534	0.11 219	0.37 321	0.25 497	0.16 464	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.35 475	0.35 393	0.27 362	0.30 503	0.44 445	2.66 690	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.08 263	0.06 143

PSM-AAD	0.25 445	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.26 376	0.38 614	0.34 294	0.28 295	0.35 475	0.39 440	0.28 378	0.79 650	0.30 374	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.08 263	0.21 615

KYRaft	0.22 369	0.10 139	0.30 230	0.23 403	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.35 317	0.24 241	0.35 475	0.54 565	0.34 441	0.26 438	0.29 358	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.08 263	0.31 646

PFNet	0.23 386	0.10 139	0.57 511	0.24 457	0.14 371	0.22 292	0.19 339	0.39 364	0.33 363	0.35 475	0.32 349	0.27 362	0.19 341	0.64 548	0.22 414	0.09 382	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.07 239

222	0.41 584	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.36 520	0.20 392	0.57 580	0.39 437	0.35 475	0.44 500	0.30 405	0.27 457	0.55 493	3.56 693	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

ac_64	0.27 470	0.13 344	0.41 387	0.24 457	0.17 488	0.36 520	0.22 450	0.46 445	0.33 363	0.35 475	0.36 403	0.52 578	0.30 503	0.62 540	0.32 514	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

HGLStereo	0.27 470	0.14 391	0.46 440	0.24 457	0.21 564	0.33 487	0.23 476	0.50 487	0.42 475	0.35 475	0.48 536	0.41 508	0.33 530	0.45 448	0.33 521	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.12 499

FADNet-RVC-Resample	0.29 502	0.25 561	0.93 618	0.26 531	0.16 464	0.32 475	0.21 423	0.47 454	0.39 437	0.35 475	0.38 427	0.33 432	0.27 457	0.53 485	0.24 446	0.10 434	0.10 522	0.14 561	0.13 559	0.13 514	0.16 560

DeepPruner_ROB	0.26 462	0.19 502	0.44 420	0.21 277	0.16 464	0.30 447	0.21 423	0.52 523	0.32 349	0.35 475	0.38 427	0.39 486	0.26 438	0.42 439	0.24 446	0.15 571	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.14 532	0.13 517

RT-IGEV	0.25 445	0.10 139	0.48 458	0.22 346	0.14 371	0.31 463	0.28 550	0.53 535	0.39 437	0.36 491	0.41 459	0.44 532	0.30 503	0.28 339	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.10 438

MultiAttention	1.02 667	0.13 344	0.43 410	0.35 625	0.43 647	5.36 693	1.71 694	0.69 641	0.53 577	0.36 491	0.63 603	0.55 589	0.22 374	7.60 703	0.43 567	0.09 382	0.06 236	0.14 561	0.24 631	0.26 628	0.30 643

xyz-stereo	1.40 674	0.10 139	17.09 712	0.18 93	0.07 2	4.78 692	0.18 292	0.29 228	0.34 373	0.36 491	2.81 690	0.40 501	0.29 489	0.56 504	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.06 150	0.06 100	0.05 34

DEmStereo	0.26 462	0.09 83	0.47 448	0.19 149	0.12 243	0.30 447	0.25 515	0.28 212	0.36 402	0.36 491	0.58 582	0.25 330	0.48 608	0.53 485	0.44 572	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.07 239

pcwnet_v2	0.32 525	0.15 426	1.26 652	0.23 403	0.18 510	0.32 475	0.18 292	0.59 595	0.60 602	0.36 491	0.45 512	0.35 455	0.29 489	0.36 416	0.25 456	0.14 556	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.15 551

psm_up	0.29 502	0.16 453	0.41 387	0.26 531	0.17 488	0.32 475	0.26 528	0.55 554	0.43 483	0.36 491	0.40 451	0.45 537	0.37 556	0.58 515	0.30 501	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.10 413	0.10 438

hitnet-ft	0.29 502	0.17 472	0.40 364	0.19 149	0.14 371	0.39 543	0.23 476	0.44 424	0.41 467	0.36 491	0.46 522	0.53 583	0.34 539	0.76 594	0.32 514	0.14 556	0.10 522	0.13 534	0.10 453	0.15 546	0.13 517

HSM	0.28 491	0.16 453	0.35 292	0.20 223	0.15 432	0.33 487	0.19 339	0.53 535	0.37 413	0.36 491	0.38 427	0.67 628	0.31 520	0.89 626	0.23 435	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.08 317

G2L-Stereo_test	0.24 417	0.16 453	0.38 340	0.19 149	0.13 323	0.27 386	0.24 498	0.49 477	0.38 427	0.37 499	0.37 412	0.40 501	0.24 406	0.52 478	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.08 317

TCMNet	0.33 534	0.23 552	0.72 570	0.29 584	0.30 629	0.40 549	0.28 550	0.50 487	0.47 533	0.37 499	0.45 512	0.40 501	0.29 489	0.60 525	0.39 547	0.14 556	0.13 576	0.15 576	0.14 573	0.17 571	0.15 551

HI	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

CoSv	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

DualNet (step1)	0.28 491	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.23 623	0.09 492	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample9	0.42 587	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample7	0.25 445	0.15 426	0.35 292	0.20 223	0.14 371	0.28 406	0.21 423	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.14 556	0.09 492	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

GMStereo_Zeroshot	0.24 417	0.21 529	0.45 432	0.26 531	0.13 323	0.28 406	0.15 151	0.39 364	0.35 389	0.37 499	0.43 489	0.40 501	0.17 300	0.34 402	0.20 367	0.12 512	0.07 369	0.13 534	0.07 224	0.16 554	0.09 381

THIR-Stereo	0.29 502	0.12 277	0.41 387	0.19 149	0.11 175	0.28 406	0.72 665	0.32 270	0.35 389	0.37 499	0.65 606	0.34 441	0.50 611	0.57 508	0.45 575	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.07 239

DGSMNet	0.61 637	0.29 590	0.91 614	0.51 654	0.70 670	0.62 626	1.38 692	0.59 595	0.55 588	0.37 499	0.61 597	0.52 578	0.33 530	0.65 555	0.43 567	0.53 660	0.60 681	0.67 667	0.61 677	0.63 665	0.61 677

Nwc_Net	0.37 563	0.25 561	0.68 558	0.31 602	0.24 601	0.44 571	0.30 568	0.65 626	0.50 559	0.37 499	0.69 616	0.58 601	0.45 593	0.60 525	0.40 555	0.15 571	0.12 564	0.19 609	0.21 619	0.14 532	0.13 517

PS-NSSS	0.32 525	0.30 597	0.46 440	0.23 403	0.17 488	0.33 487	0.24 498	0.57 580	0.41 467	0.37 499	0.52 555	0.35 455	0.30 503	0.80 608	0.30 501	0.17 598	0.14 586	0.21 616	0.15 582	0.15 546	0.13 517

iResNetv2_ROB	0.27 470	0.26 572	0.72 570	0.23 403	0.13 323	0.29 428	0.18 292	0.52 523	0.49 551	0.37 499	0.45 512	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.12 498	0.09 381

DISCO	0.32 525	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.48 591	0.25 515	0.50 487	0.57 594	0.37 499	0.45 512	0.62 612	0.36 547	0.64 548	0.49 586	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.12 498	0.11 475

PSMNet_ROB	0.33 534	0.24 556	0.54 498	0.31 602	0.21 564	0.42 560	0.43 630	0.59 595	0.47 533	0.37 499	0.44 500	0.49 560	0.31 520	0.64 548	0.43 567	0.14 556	0.10 522	0.15 576	0.14 573	0.13 514	0.11 475

ssnet_v2	0.28 491	0.16 453	0.44 420	0.22 346	0.15 432	0.40 549	0.30 568	0.57 580	0.46 528	0.38 514	0.36 403	0.47 547	0.29 489	0.38 425	0.39 547	0.13 531	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.11 475

AACVNet	0.26 462	0.16 453	0.37 321	0.22 346	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.41 388	0.31 340	0.38 514	0.42 476	0.43 521	0.28 474	0.73 580	0.25 456	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.11 475

CrosDoStereo	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 688	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

FTStereo	0.28 491	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.21 264	0.53 651	0.34 294	0.26 267	0.38 514	0.95 643	0.30 405	0.56 621	0.32 388	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.19 594

DeepStereo_LL	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 688	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

DRaft	0.24 417	0.10 139	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.28 406	0.23 476	0.33 285	0.39 437	0.38 514	0.61 597	0.21 274	0.41 575	0.48 458	0.42 566	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.08 317

RAFT-RH_RVC	0.25 445	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.25 353	0.14 103	0.27 189	0.27 278	0.38 514	1.15 654	0.23 306	0.17 300	0.57 508	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.06 100	0.07 239

APVNet	0.36 553	0.20 515	0.70 565	0.26 531	0.22 580	0.52 610	0.35 599	0.61 608	0.44 498	0.38 514	0.52 555	0.48 554	0.38 560	0.84 617	0.46 581	0.13 531	0.14 586	0.15 576	0.16 594	0.16 554	0.15 551

GwcNet	0.35 548	0.23 552	0.88 609	0.25 497	0.24 601	0.48 591	0.27 534	0.55 554	0.57 594	0.38 514	0.52 555	0.51 572	0.32 527	0.60 525	0.41 563	0.13 531	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.13 514	0.14 539

acv_ft	0.25 445	0.13 344	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.21 423	0.45 434	0.44 498	0.38 514	0.41 459	0.38 474	0.27 457	0.27 325	0.35 530	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.07 239

TDLM	0.30 509	0.21 529	0.38 340	0.28 581	0.15 432	0.33 487	0.32 582	0.52 523	0.47 533	0.38 514	0.43 489	0.39 486	0.29 489	0.91 630	0.28 481	0.14 556	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.12 498	0.10 438

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 470	0.21 529	0.59 522	0.25 497	0.18 510	0.29 428	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.38 514	0.41 459	0.43 521	0.27 457	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.11 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 516	0.22 543	0.50 475	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.24 498	0.47 454	0.54 582	0.38 514	0.60 590	0.43 521	0.29 489	0.87 621	0.40 555	0.11 473	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

MLCV	0.22 369	0.16 453	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.29 428	0.19 339	0.38 352	0.37 413	0.38 514	0.44 500	0.31 415	0.21 358	0.41 436	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

iResNet_ROB	0.25 445	0.19 502	0.40 364	0.20 223	0.12 243	0.30 447	0.16 198	0.55 554	0.53 577	0.38 514	0.43 489	0.37 466	0.26 438	0.38 425	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.09 345	0.09 381

ISRNet	0.27 470	0.13 344	0.45 432	0.26 531	0.19 537	0.24 335	0.14 103	0.45 434	0.43 483	0.39 529	0.48 536	0.42 517	0.27 457	0.32 388	0.29 493	0.20 618	0.12 564	0.17 593	0.16 594	0.16 554	0.20 606

PSMNet-RUCA	0.37 563	0.41 633	0.66 552	0.46 647	0.41 644	0.34 500	0.25 515	0.57 580	0.45 510	0.39 529	0.52 555	0.43 521	0.33 530	0.41 436	0.29 493	0.25 633	0.14 586	0.33 648	0.21 619	0.31 641	0.22 620

fast-acv-ft	0.31 516	0.20 515	0.81 590	0.24 457	0.18 510	0.46 579	0.27 534	0.41 388	0.49 551	0.39 529	0.55 569	0.49 560	0.35 543	0.37 420	0.38 539	0.11 473	0.11 546	0.11 475	0.12 531	0.12 498	0.09 381

UDG	0.40 582	0.46 638	0.49 464	0.40 639	0.35 637	0.47 585	0.27 534	0.54 544	0.47 533	0.39 529	0.45 512	0.59 603	0.44 590	0.46 451	0.39 547	0.26 634	0.19 626	0.48 658	0.22 627	0.34 645	0.26 637

GrayStereo	0.25 445	0.09 83	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.23 314	0.47 641	0.34 294	0.30 327	0.39 529	0.47 529	0.30 405	0.79 650	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.13 517

LMCR-Stereo	0.26 462	0.18 486	0.49 464	0.28 581	0.14 371	0.36 520	0.23 476	0.54 544	0.34 373	0.39 529	0.40 451	0.29 389	0.29 489	0.37 420	0.27 476	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.13 514	0.09 381

FINET	0.34 543	0.27 579	0.80 587	0.24 457	0.24 601	0.36 520	0.34 595	0.54 544	0.72 629	0.39 529	0.47 529	0.32 425	0.30 503	0.51 472	0.32 514	0.19 615	0.17 615	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

MMNet	0.27 470	0.14 391	0.49 464	0.24 457	0.17 488	0.47 585	0.22 450	0.45 434	0.51 563	0.39 529	0.41 459	0.36 460	0.33 530	0.39 427	0.34 526	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

S-Stereo	0.38 570	0.20 515	1.05 633	0.27 559	0.22 580	0.38 534	0.32 582	0.55 554	0.66 616	0.39 529	0.59 585	0.49 560	0.41 575	0.75 589	0.40 555	0.12 512	0.15 601	0.13 534	0.13 559	0.16 554	0.21 615

STTStereo	0.28 491	0.20 515	0.61 527	0.25 497	0.17 488	0.29 428	0.24 498	0.47 454	0.39 437	0.39 529	0.41 459	0.44 532	0.28 474	0.40 434	0.28 481	0.13 531	0.12 564	0.13 534	0.16 594	0.12 498	0.11 475

SQANet	0.40 582	0.48 642	0.67 553	0.48 649	0.39 641	0.48 591	0.22 450	0.51 504	0.43 483	0.40 539	0.47 529	0.47 547	0.33 530	0.54 491	0.32 514	0.36 654	0.15 601	0.40 654	0.21 619	0.45 654	0.31 646

GASNet	0.36 553	0.46 638	0.88 609	0.34 616	0.23 593	0.35 515	0.22 450	0.60 604	0.53 577	0.40 539	0.37 412	0.45 537	0.30 503	0.79 604	0.35 530	0.15 571	0.10 522	0.14 561	0.14 573	0.22 612	0.12 499

DMCA-RVC	0.27 470	0.21 529	0.61 527	0.28 581	0.17 488	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.35 389	0.40 539	0.37 412	0.39 486	0.36 547	0.43 441	0.30 501	0.13 531	0.10 522	0.15 576	0.11 492	0.13 514	0.10 438

RP	0.35 548	0.22 543	0.51 485	0.31 602	0.24 601	0.37 526	0.28 550	0.50 487	0.58 597	0.40 539	0.63 603	0.61 610	0.47 602	0.61 532	0.39 547	0.16 587	0.15 601	0.17 593	0.15 582	0.17 571	0.17 573

NCC-stereo	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560

Abc-Net	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 599	0.29 590	1.29 655	0.33 614	0.30 629	0.35 515	0.36 604	0.62 617	1.15 670	0.40 539	0.44 500	0.39 486	0.41 575	0.80 608	0.52 595	0.18 609	0.14 586	0.23 623	0.21 619	0.17 571	0.17 573

HSM-Net_RVC	0.27 470	0.11 219	0.42 397	0.19 149	0.11 175	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.43 483	0.40 539	0.43 489	0.50 568	0.26 438	0.76 594	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 509	0.19 502	0.41 387	0.26 531	0.16 464	0.33 487	0.26 528	0.52 523	0.47 533	0.40 539	0.46 522	0.43 521	0.31 520	0.89 626	0.26 470	0.14 556	0.09 492	0.14 561	0.13 559	0.14 532	0.10 438

MSAF-DinoV2	0.76 653	0.44 636	1.98 672	0.49 652	0.16 464	0.58 617	0.31 573	0.81 658	0.83 645	0.41 548	0.52 555	0.98 653	0.58 625	4.97 698	1.03 648	0.11 473	0.07 369	0.10 419	0.24 631	0.27 633	0.26 637

DCVSM-stereo	0.24 417	0.13 344	0.52 491	0.20 223	0.14 371	0.26 376	0.13 69	0.34 294	0.34 373	0.41 548	0.33 372	0.47 547	0.29 489	0.30 374	0.22 414	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.12 498	0.15 551

GCST	0.47 607	0.60 656	0.57 511	1.04 682	0.48 654	0.38 534	0.11 20	0.40 376	0.32 349	0.41 548	0.34 382	0.29 389	0.17 300	0.46 451	0.19 346	0.69 670	0.42 665	0.79 675	0.62 678	0.62 664	0.46 662

HBP-ISP	0.33 534	0.30 597	0.72 570	0.22 346	0.16 464	0.32 475	0.22 450	0.54 544	0.44 498	0.41 548	0.49 538	0.33 432	0.38 560	0.73 580	0.25 456	0.18 609	0.19 626	0.24 625	0.20 616	0.16 554	0.13 517

CSP-Net	0.27 470	0.15 426	0.30 230	0.21 277	0.14 371	0.44 571	0.24 498	0.50 487	0.40 455	0.41 548	0.43 489	0.42 517	0.26 438	0.66 559	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.09 381

DAS	0.27 470	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.75 589	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

SepStereo	0.26 462	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.64 548	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

SACVNet	0.30 509	0.20 515	0.41 387	0.25 497	0.18 510	0.34 500	0.25 515	0.52 523	0.40 455	0.41 548	0.44 500	0.46 545	0.32 527	0.71 572	0.25 456	0.13 531	0.10 522	0.12 513	0.12 531	0.16 554	0.17 573

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 553	0.36 618	0.53 495	0.34 616	0.19 537	0.51 601	0.24 498	0.55 554	0.38 427	0.41 548	0.47 529	0.47 547	0.27 457	0.73 580	0.30 501	0.36 654	0.19 626	0.27 628	0.17 603	0.26 628	0.23 627

RYNet	0.37 563	0.18 486	0.59 522	0.25 497	0.28 620	0.61 624	0.32 582	0.59 595	0.59 598	0.41 548	0.38 427	0.57 598	0.39 566	0.87 621	0.53 597	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.18 585	0.18 587

SDNR	0.42 587	0.21 529	0.82 594	0.21 277	0.18 510	1.27 671	0.17 245	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.81 630	0.38 474	0.27 457	1.19 657	0.38 539	0.23 623	0.24 645	0.17 593	0.13 559	0.17 571	0.20 606

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 509	0.20 515	0.70 565	0.21 277	0.17 488	0.46 579	0.27 534	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.55 569	0.43 521	0.30 503	0.46 451	0.38 539	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.11 461	0.10 438

ADLNet	0.28 491	0.15 426	0.42 397	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.23 476	0.53 535	0.43 483	0.42 558	0.41 459	0.44 532	0.27 457	0.55 493	0.35 530	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.12 499

Syn2CoEx	0.36 553	0.31 604	0.78 577	0.34 616	0.21 564	0.41 553	0.28 550	0.61 608	0.49 551	0.42 558	0.56 576	0.45 537	0.44 590	0.69 566	0.38 539	0.17 598	0.14 586	0.15 576	0.12 531	0.13 514	0.12 499

AF-Net	0.37 563	0.26 572	0.56 508	0.32 608	0.23 593	0.41 553	0.29 557	0.61 608	0.64 613	0.42 558	0.68 612	0.65 623	0.49 609	0.57 508	0.44 572	0.15 571	0.11 546	0.19 609	0.14 573	0.15 546	0.13 517

PWCDC_ROB	0.38 570	0.30 597	0.60 524	0.33 614	0.20 556	0.42 560	0.19 339	0.58 589	0.89 650	0.42 558	1.26 658	0.36 460	0.34 539	0.50 467	0.38 539	0.18 609	0.11 546	0.11 475	0.09 409	0.19 593	0.13 517

z-mn7	0.44 599	0.40 629	1.09 637	0.25 497	0.18 510	0.61 624	0.34 595	0.56 570	0.93 657	0.43 564	0.96 644	0.53 583	0.39 566	0.94 635	0.59 605	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.14 532	0.13 517

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 228	0.13 344	0.24 152	0.19 149	0.13 323	0.24 335	0.17 245	0.30 248	0.37 413	0.43 564	0.17 170	0.13 138	0.12 149	0.19 166	0.15 234	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

CRFU-Net	0.28 491	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.15 432	0.45 577	0.23 476	0.50 487	0.30 327	0.43 564	0.41 459	0.48 554	0.46 599	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

DSFCA	0.27 470	0.13 344	0.36 312	0.20 223	0.17 488	0.38 534	0.31 573	0.47 454	0.43 483	0.43 564	0.37 412	0.39 486	0.29 489	0.52 478	0.32 514	0.12 512	0.10 522	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

SuperB	0.49 613	0.28 582	2.23 675	0.23 403	0.15 432	0.41 553	0.32 582	0.47 454	0.82 641	0.43 564	0.50 541	0.33 432	0.45 593	0.68 564	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.98 685	0.14 539

stereogan	0.37 563	0.17 472	0.65 547	0.27 559	0.22 580	0.62 626	0.26 528	0.59 595	0.63 612	0.43 564	0.60 590	0.67 628	0.42 584	0.68 564	0.35 530	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.12 531	0.19 593	0.17 573

PDISCO_ROB	0.43 593	0.30 597	0.67 553	0.43 642	0.36 638	0.67 631	0.32 582	0.72 646	0.76 634	0.43 564	0.53 562	0.63 620	0.40 571	0.66 559	0.47 583	0.21 620	0.12 564	0.21 616	0.19 614	0.25 620	0.20 606

Wz-Net-LNSev	0.34 543	0.29 590	0.91 614	0.26 531	0.21 564	0.47 585	0.31 573	0.54 544	0.54 582	0.44 571	0.52 555	0.50 568	0.35 543	0.39 427	0.39 547	0.11 473	0.11 546	0.10 419	0.09 409	0.14 532	0.13 517

dad	0.28 491	0.31 604	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.30 447	0.20 392	0.33 285	0.49 551	0.44 571	0.44 500	0.45 537	0.21 358	0.41 436	0.26 470	0.20 618	0.11 546	0.20 613	0.11 492	0.14 532	0.10 438

ADCP+	0.45 602	0.24 556	1.15 644	0.25 497	0.22 580	0.56 613	0.39 619	0.54 544	0.51 563	0.44 571	0.51 547	0.46 545	0.52 616	0.56 504	1.89 682	0.10 434	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.14 532	0.13 517

StereoDRNet-Refined	0.27 470	0.17 472	0.35 292	0.25 497	0.14 371	0.37 526	0.21 423	0.47 454	0.41 467	0.44 571	0.51 547	0.41 508	0.28 474	0.45 448	0.37 537	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.10 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven-2	0.36 553	0.29 590	1.06 634	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.30 568	0.50 487	0.54 582	0.45 575	0.55 569	0.45 537	0.41 575	0.62 540	0.49 586	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.11 475

DDUNet	0.41 584	0.50 647	0.48 458	0.44 644	0.39 641	0.46 579	0.32 582	0.50 487	0.43 483	0.45 575	0.52 555	0.57 598	0.36 547	0.48 458	0.33 521	0.33 651	0.21 633	0.55 662	0.25 636	0.37 649	0.32 649

Consistency-Raft	0.55 627	0.48 642	1.02 630	0.45 645	0.49 655	0.49 596	0.47 641	0.72 646	0.72 629	0.45 575	0.82 632	0.47 547	0.60 628	0.50 467	0.63 615	0.39 658	0.39 663	0.44 656	0.51 668	0.52 658	0.37 652

RGC	0.39 575	0.32 609	0.64 546	0.34 616	0.27 615	0.40 549	0.29 557	0.57 580	0.53 577	0.45 575	0.64 605	0.62 612	0.45 593	0.72 578	0.39 547	0.15 571	0.15 601	0.21 616	0.20 616	0.18 585	0.19 594

Wz-Net-SNSev	0.43 593	0.41 633	1.27 653	0.30 596	0.21 564	0.44 571	0.41 625	0.61 608	0.65 614	0.46 579	0.65 606	0.62 612	0.39 566	0.74 588	0.59 605	0.12 512	0.11 546	0.12 513	0.13 559	0.16 554	0.14 539

FAT-Stereo	0.36 553	0.18 486	0.73 574	0.26 531	0.18 510	0.33 487	0.29 557	0.60 604	0.59 598	0.46 579	0.60 590	0.60 606	0.50 611	0.61 532	0.34 526	0.13 531	0.14 586	0.13 534	0.12 531	0.14 532	0.18 587

STTRV1_RVC	0.42 587	0.32 609	0.89 612	0.29 584	0.36 638	0.49 596	0.31 573	0.61 608	0.53 577	0.46 579	0.56 576	0.47 547	0.43 588	1.00 644	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.20 613	0.18 609	0.25 620	0.17 573

CC-Net-ROB	0.43 593	0.47 640	0.65 547	0.37 633	0.23 593	0.51 601	0.29 557	0.66 632	0.49 551	0.46 579	0.51 547	0.48 554	0.38 560	0.96 639	0.35 530	0.34 652	0.23 643	0.55 662	0.25 636	0.31 641	0.20 606

GANetREF_RVC	0.43 593	0.47 640	0.69 559	0.38 635	0.20 556	0.51 601	0.48 645	0.66 632	0.66 616	0.46 579	0.46 522	0.50 568	0.44 590	0.90 629	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.32 645	0.18 609	0.27 633	0.22 620
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
GANet	0.36 553	0.22 543	0.49 464	0.29 584	0.17 488	0.41 553	0.38 614	0.57 580	0.45 510	0.46 579	0.75 623	0.55 589	0.40 571	0.94 635	0.41 563	0.13 531	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.14 532	0.11 475

StereoDRNet	0.32 525	0.22 543	0.61 527	0.27 559	0.21 564	0.42 560	0.30 568	0.61 608	0.48 542	0.46 579	0.39 440	0.48 554	0.30 503	0.57 508	0.40 555	0.11 473	0.09 492	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.10 438

DLCB_ROB	0.28 491	0.16 453	0.34 282	0.27 559	0.16 464	0.38 534	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.46 579	0.46 522	0.51 572	0.33 530	0.53 485	0.33 521	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.09 381

DStereoO	0.46 604	0.32 609	0.51 485	0.36 627	0.29 628	0.38 534	0.45 634	0.55 554	0.60 602	0.47 587	0.49 538	0.48 554	0.73 647	0.59 521	0.69 623	0.81 678	0.18 621	0.38 651	0.19 614	0.46 655	0.20 606

DPSNet	0.47 607	0.24 556	0.93 618	0.27 559	0.20 556	0.75 642	0.57 654	0.84 661	0.79 638	0.47 587	0.51 547	0.60 606	0.69 643	0.87 621	0.71 624	0.16 587	0.13 576	0.12 513	0.10 453	0.25 620	0.21 615

DRN-Test	0.33 534	0.17 472	0.61 527	0.27 559	0.19 537	0.46 579	0.29 557	0.65 626	0.51 563	0.47 587	0.46 522	0.44 532	0.34 539	0.62 540	0.41 563	0.12 512	0.08 457	0.13 534	0.12 531	0.12 498	0.10 438

NCCL2	0.35 548	0.26 572	0.49 464	0.36 627	0.22 580	0.41 553	0.41 625	0.53 535	0.42 475	0.47 587	0.46 522	0.61 610	0.39 566	0.55 493	0.37 537	0.16 587	0.13 576	0.21 616	0.21 619	0.16 554	0.16 560

YMNet	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

YMNet_1	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

Wz-Net-MNSev	0.36 553	0.26 572	0.79 584	0.26 531	0.21 564	0.59 620	0.38 614	0.55 554	0.56 591	0.48 591	0.54 565	0.53 583	0.36 547	0.60 525	0.44 572	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.11 492	0.15 546	0.13 517

Ntro	0.58 632	0.64 659	0.92 616	0.66 664	0.50 656	0.77 643	0.36 604	0.66 632	0.70 626	0.50 594	0.59 585	0.65 623	0.51 614	0.75 589	0.45 575	0.56 664	0.32 657	0.56 665	0.34 650	0.63 665	0.46 662

ACVNet-4b	0.72 647	0.81 668	1.33 657	0.72 668	0.50 656	0.80 648	0.31 573	0.71 645	0.80 639	0.50 594	0.72 621	0.95 651	0.43 588	0.96 639	1.20 664	1.13 690	0.21 633	0.76 672	0.45 661	0.65 668	0.46 662

WZ-Net	0.52 625	0.38 627	1.90 671	0.30 596	0.24 601	0.57 616	0.48 645	0.62 617	0.78 637	0.50 594	0.71 617	0.68 632	0.54 617	0.98 643	0.84 635	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.19 593	0.20 606

ADCRef	0.38 570	0.24 556	0.88 609	0.26 531	0.21 564	0.49 596	0.27 534	0.52 523	0.48 542	0.50 594	0.58 582	0.35 455	0.47 602	0.48 458	1.29 668	0.09 382	0.08 457	0.12 513	0.12 531	0.11 461	0.11 475

ETE_ROB	0.34 543	0.26 572	0.45 432	0.29 584	0.18 510	0.40 549	0.37 608	0.57 580	0.47 533	0.50 594	0.50 541	0.62 612	0.36 547	0.55 493	0.38 539	0.13 531	0.10 522	0.14 561	0.12 531	0.16 554	0.16 560

otaku	0.57 631	0.62 658	0.87 608	0.63 663	0.44 650	0.73 638	0.37 608	0.65 626	0.66 616	0.51 599	0.75 623	0.66 627	0.45 593	0.69 566	0.46 581	0.53 660	0.34 659	0.55 662	0.35 651	0.60 663	0.45 659

Wz-Net-TNSev	0.51 621	0.58 654	1.61 668	0.25 497	0.21 564	0.65 628	0.45 634	0.63 624	0.69 624	0.51 599	0.54 565	0.71 637	0.60 628	1.00 644	0.77 629	0.15 571	0.15 601	0.13 534	0.15 582	0.21 605	0.20 606

XQC	0.43 593	0.37 623	0.96 623	0.34 616	0.25 609	0.53 611	0.34 595	0.60 604	0.73 632	0.51 599	0.46 522	0.57 598	0.47 602	0.70 569	0.72 625	0.17 598	0.12 564	0.18 601	0.15 582	0.25 620	0.23 627

ADCPNet	0.48 610	0.29 590	1.60 666	0.27 559	0.23 593	0.70 637	0.38 614	0.53 535	0.51 563	0.51 599	0.59 585	0.67 628	0.56 621	0.60 525	1.14 656	0.15 571	0.18 621	0.14 561	0.23 629	0.19 593	0.19 594

CBMV_ROB	0.33 534	0.18 486	0.53 495	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.20 392	0.51 504	0.45 510	0.51 599	0.55 569	0.45 537	0.42 584	0.71 572	0.32 514	0.18 609	0.19 626	0.23 623	0.21 619	0.14 532	0.15 551

XPNet_ROB	0.33 534	0.20 515	0.43 410	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.31 573	0.55 554	0.50 559	0.51 599	0.53 562	0.58 601	0.37 556	0.63 546	0.45 575	0.17 598	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.14 539

zh-sn7	0.48 610	0.51 649	1.43 660	0.29 584	0.20 556	0.47 585	0.39 619	0.57 580	0.62 608	0.52 605	0.81 630	0.52 578	0.56 621	1.05 649	0.87 638	0.12 512	0.13 576	0.13 534	0.13 559	0.17 571	0.16 560

DANet	0.35 548	0.23 552	0.60 524	0.36 627	0.22 580	0.39 543	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.52 605	0.50 541	0.59 603	0.41 575	0.76 594	0.49 586	0.13 531	0.11 546	0.14 561	0.12 531	0.17 571	0.15 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 602	0.35 615	0.90 613	0.35 625	0.33 634	0.39 543	0.38 614	0.50 487	0.61 606	0.52 605	0.51 547	0.62 612	0.45 593	0.93 633	0.48 584	0.26 634	0.29 653	0.29 640	0.33 649	0.29 639	0.26 637

LALA_ROB	0.36 553	0.25 561	0.46 440	0.30 596	0.21 564	0.47 585	0.39 619	0.61 608	0.51 563	0.52 605	0.51 547	0.69 634	0.36 547	0.50 467	0.43 567	0.17 598	0.11 546	0.16 587	0.14 573	0.17 571	0.15 551

SGM-Forest	0.36 553	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.16 464	0.45 577	0.41 625	0.55 554	0.48 542	0.52 605	0.60 590	0.52 578	0.41 575	0.85 618	0.50 592	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.15 582	0.15 546	0.15 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 534	0.21 529	0.54 498	0.23 403	0.13 323	0.42 560	0.33 593	0.53 535	0.48 542	0.52 605	0.49 538	0.50 568	0.41 575	0.56 504	0.31 509	0.15 571	0.16 608	0.18 601	0.16 594	0.13 514	0.13 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.42 587	0.31 604	0.48 458	0.27 559	0.32 633	0.60 623	0.32 582	0.65 626	0.46 528	0.53 611	0.66 608	0.56 593	0.45 593	0.72 578	0.61 610	0.26 634	0.19 626	0.24 625	0.21 619	0.26 628	0.22 620

edge stereo	0.39 575	0.22 543	0.81 590	0.27 559	0.22 580	0.37 526	0.24 498	0.56 570	0.54 582	0.53 611	0.60 590	0.71 637	0.50 611	0.78 602	0.40 555	0.16 587	0.14 586	0.19 609	0.14 573	0.16 554	0.17 573

DStereoSA	0.81 656	0.37 623	1.08 636	0.51 654	0.65 668	0.67 631	1.44 693	0.74 648	1.06 664	0.54 613	1.67 675	0.49 560	1.78 683	0.96 639	1.69 677	0.28 643	0.43 666	0.27 628	0.51 668	0.40 651	0.58 670

pmcnn	0.50 617	0.20 515	0.78 577	0.24 457	0.26 613	0.39 543	0.30 568	0.51 504	0.50 559	0.54 613	1.23 657	2.52 686	0.37 556	0.77 600	0.95 644	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.10 413	0.08 317

RTSC	0.39 575	0.28 582	0.78 577	0.27 559	0.18 510	0.49 596	0.22 450	0.59 595	0.84 648	0.55 615	0.53 562	0.49 560	0.36 547	0.67 563	0.82 634	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.17 571	0.17 573

ADCL	0.47 607	0.22 543	1.00 627	0.27 559	0.19 537	0.74 639	0.64 660	0.54 544	0.69 624	0.56 616	0.71 617	0.55 589	0.60 628	0.60 525	1.43 670	0.11 473	0.09 492	0.13 534	0.13 559	0.14 532	0.14 539

NaN_ROB	0.41 584	0.28 582	0.62 535	0.30 596	0.19 537	0.51 601	0.47 641	0.58 589	0.59 598	0.56 616	0.47 529	0.49 560	0.41 575	1.21 660	0.64 617	0.12 512	0.18 621	0.12 513	0.13 559	0.11 461	0.14 539

PWC_ROB	0.38 570	0.29 590	0.69 559	0.25 497	0.20 556	0.38 534	0.19 339	0.58 589	0.67 619	0.57 618	0.85 635	0.51 572	0.40 571	0.71 572	0.52 595	0.13 531	0.09 492	0.14 561	0.10 453	0.17 571	0.14 539

w-ln-seven	0.42 587	0.30 597	1.18 645	0.26 531	0.22 580	0.58 617	0.31 573	0.62 617	0.81 640	0.58 619	0.61 597	0.53 583	0.36 547	0.57 508	0.65 619	0.11 473	0.10 522	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.13 517

FBW_ROB	0.43 593	0.26 572	0.54 498	0.31 602	0.20 556	0.51 601	0.32 582	0.70 643	0.60 602	0.59 620	0.55 569	0.65 623	0.41 575	1.40 670	0.51 594	0.13 531	0.17 615	0.21 616	0.16 594	0.17 571	0.18 587

RainbowNet	0.72 647	0.89 673	1.02 630	0.82 672	0.63 667	0.78 646	0.52 649	0.81 658	0.93 657	0.60 621	0.79 628	0.80 642	0.60 628	0.80 608	0.57 599	0.78 676	0.55 677	0.78 673	0.49 665	0.76 675	0.58 670

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 621	0.50 647	0.86 606	0.39 637	0.24 601	0.84 650	0.55 652	0.56 570	0.62 608	0.60 621	0.68 612	0.62 612	0.42 584	1.13 655	0.43 567	0.23 623	0.27 649	0.27 628	0.35 651	0.25 620	0.29 642

Zero-FE251	0.14 158	0.09 83	0.24 152	0.17 46	0.09 54	0.20 233	0.13 69	0.20 62	0.14 41	0.61 623	0.13 84	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

test_sample8	0.49 613	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.55 554	0.34 373	0.62 624	0.38 427	1.15 659	0.67 640	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

AnyNet_C32	0.51 621	0.40 629	1.10 641	0.29 584	0.28 620	0.59 620	0.58 655	0.54 544	0.60 602	0.62 624	0.66 608	0.54 587	0.54 617	0.78 602	1.74 679	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.20 602	0.20 606

anonymity	0.56 628	0.54 652	0.70 565	0.47 648	0.61 665	0.56 613	0.43 630	0.69 641	0.49 551	0.63 626	0.55 569	0.54 587	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.55 663	0.53 674	0.50 659	0.54 672	0.51 657	0.56 667

SHD	0.42 587	0.27 579	0.81 590	0.31 602	0.25 609	0.42 560	0.22 450	0.66 632	0.94 659	0.63 626	0.60 590	0.59 603	0.47 602	0.59 521	0.58 604	0.15 571	0.13 576	0.16 587	0.16 594	0.20 602	0.22 620

psmorigin	0.50 617	0.25 561	3.03 684	0.24 457	0.19 537	0.38 534	0.22 450	0.50 487	0.44 498	0.64 628	0.68 612	0.71 637	0.51 614	0.85 618	0.45 575	0.14 556	0.17 615	0.13 534	0.14 573	0.16 554	0.21 615

CSAN	0.50 617	0.35 615	0.78 577	0.36 627	0.23 593	0.56 613	0.59 657	0.61 608	0.70 626	0.64 628	0.78 627	0.65 623	0.60 628	1.38 669	0.62 612	0.21 620	0.17 615	0.20 613	0.20 616	0.18 585	0.18 587

zh-mn7	0.46 604	0.45 637	1.48 661	0.25 497	0.19 537	0.44 571	0.29 557	0.56 570	0.82 641	0.65 630	0.96 644	0.49 560	0.38 560	0.88 624	0.63 615	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.13 514	0.14 539

MADNet+	1.01 665	1.16 685	4.72 691	0.70 666	0.47 653	1.24 670	0.96 681	0.97 668	0.89 650	0.65 630	0.77 626	0.87 645	0.85 658	2.09 683	1.68 675	0.38 657	0.39 663	0.31 644	0.27 644	0.43 652	0.39 654

SANet	0.53 626	0.28 582	0.96 623	0.26 531	0.15 432	0.69 634	0.44 633	0.67 637	1.34 674	0.67 632	0.98 647	0.94 649	0.71 645	0.89 626	0.76 626	0.14 556	0.12 564	0.12 513	0.11 492	0.17 571	0.16 560

G-Net	0.46 604	0.25 561	0.86 606	0.34 616	0.28 620	0.90 655	0.35 599	0.47 454	0.45 510	0.68 633	1.22 656	0.64 622	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.16 587	0.14 586	0.17 593	0.13 559	0.22 612	0.19 594

AnyNet_C01	0.65 640	0.58 654	2.60 682	0.32 608	0.26 613	0.88 653	0.61 658	0.63 624	0.62 608	0.68 633	0.96 644	0.76 640	0.60 628	0.96 639	1.43 670	0.16 587	0.16 608	0.17 593	0.17 603	0.23 615	0.23 627

DispFullNet	0.66 641	0.89 673	1.59 665	0.77 670	1.21 688	0.51 601	0.23 476	0.59 595	0.72 629	0.69 635	0.61 597	0.69 634	0.91 660	0.79 604	0.48 584	0.27 639	0.12 564	0.73 670	0.30 648	0.65 668	0.40 655

SAMSARA	0.56 628	0.39 628	0.80 587	0.60 661	0.46 652	1.00 659	1.23 691	0.67 637	0.68 622	0.71 636	0.54 565	0.89 648	0.57 624	0.81 612	0.62 612	0.19 615	0.22 638	0.18 601	0.18 609	0.27 633	0.25 635

MFN_U_SF_RVC	0.56 628	0.51 649	1.19 646	0.38 635	0.22 580	0.69 634	0.27 534	0.80 656	0.67 619	0.73 637	0.74 622	0.87 645	0.61 637	0.81 612	0.76 626	0.29 646	0.27 649	0.32 645	0.37 655	0.32 644	0.31 646

RTS	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 620	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

RTSA	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 620	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

ACVNet_1	0.72 647	0.81 668	1.37 659	0.72 668	0.53 660	0.77 643	0.42 628	0.85 664	0.90 652	0.74 640	0.75 623	1.32 666	0.72 646	1.02 647	0.55 598	0.54 662	0.31 656	0.71 669	0.35 651	0.64 667	0.45 659

ADCMid	0.49 613	0.34 613	1.13 642	0.26 531	0.21 564	0.51 601	0.37 608	0.57 580	0.54 582	0.75 641	0.66 608	0.62 612	0.64 639	0.64 548	1.68 675	0.13 531	0.12 564	0.17 593	0.17 603	0.20 602	0.17 573

FADE		1.06 681		0.71 667	0.76 675			1.85 688	1.52 680	0.75 641		1.17 661		2.83 688		24.23 724	4.70 704	17.35 719	17.61 718	0.49 656	0.44 658

ADCS	0.58 632	0.40 629	1.35 658	0.29 584	0.24 601	0.55 612	0.45 634	0.67 637	0.83 645	0.76 643	0.71 617	0.68 632	0.60 628	0.76 594	2.23 687	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.17 603	0.22 612	0.22 620

252Zero-FE	0.14 158	0.07 4	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.21 77	0.19 133	0.77 644	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

MFMNet_re	0.72 647	0.76 666	0.99 626	0.62 662	0.70 670	0.77 643	0.67 661	0.75 649	0.83 645	0.78 645	0.86 636	0.69 634	0.78 649	0.71 572	0.61 610	0.66 669	0.59 680	0.61 666	0.58 676	0.68 671	0.71 681

LSM	1.64 682	0.40 629	2.56 681	2.02 694	17.61 711	0.51 601	0.52 649	0.61 608	0.76 634	0.82 646	1.11 652	0.63 620	0.54 617	0.75 589	0.49 586	0.16 587	0.24 645	0.18 601	0.21 619	0.25 620	2.42 698

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 643	0.64 659	1.06 634	0.45 645	0.27 615	1.40 678	0.58 655	0.78 652	0.92 654	0.84 647	0.86 636	0.88 647	0.68 642	1.33 668	0.68 622	0.37 656	0.29 653	0.34 649	0.36 654	0.43 652	0.37 652

NVStereoNet_ROB	0.67 642	0.49 646	0.83 597	0.48 649	0.40 643	0.51 601	0.46 637	0.70 643	0.77 636	0.84 647	1.72 676	1.02 654	0.83 655	1.23 661	0.79 632	0.32 650	0.38 662	0.40 654	0.46 662	0.36 648	0.41 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 657	0.66 661	0.80 587	0.53 658	0.50 656	1.23 669	0.55 652	0.94 666	1.32 673	0.89 649	1.32 660	1.04 655	2.32 690	1.29 666	1.14 656	0.31 649	0.35 660	0.30 642	0.39 658	0.34 645	0.60 673

IMH-64-1	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 649	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 673

IMH-64	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 649	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 673

AANet	0.49 613	0.42 635	1.56 664	0.22 346	0.19 537	0.39 543	0.25 515	0.52 523	0.92 654	0.92 652	0.93 642	0.84 644	0.67 640	0.59 521	0.59 605	0.15 571	0.11 546	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

PVD	0.58 632	0.34 613	0.84 602	0.39 637	0.31 632	0.59 620	0.47 641	0.80 656	1.25 671	0.92 652	1.09 650	0.79 641	0.82 654	0.85 618	0.76 626	0.21 620	0.18 621	0.22 622	0.18 609	0.27 633	0.35 651

MonStereo1	0.93 662	0.56 653	0.82 594	0.69 665	0.58 663	1.37 676	0.35 599	0.94 666	1.25 671	0.93 654	1.90 679	1.52 670	2.10 687	1.27 664	0.77 629	0.69 670	0.33 658	0.75 671	0.47 664	0.70 672	0.57 669

JetBlue	1.14 671	0.76 666	2.36 677	0.59 660	0.75 672	3.04 689	1.78 695	1.11 670	0.90 652	0.94 655	1.10 651	1.66 673	1.28 675	2.09 683	1.72 678	0.43 659	0.36 661	0.38 651	0.38 657	0.58 662	0.56 667

aanetorigin	0.39 575	0.29 590	1.09 637	0.24 457	0.19 537	0.28 406	0.37 608	0.33 285	0.47 533	0.94 655	0.82 632	0.52 578	0.54 617	0.49 463	0.50 592	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.16 554	0.15 551

WCMA_ROB	0.51 621	0.21 529	0.65 547	0.25 497	0.21 564	0.58 617	0.32 582	0.54 544	0.55 588	0.95 657	1.40 663	1.28 664	0.81 653	0.73 580	0.62 612	0.18 609	0.15 601	0.15 576	0.15 582	0.19 593	0.19 594

SGM_RVC	0.50 617	0.19 502	0.50 475	0.25 497	0.15 432	0.69 634	0.39 619	0.68 640	0.82 641	0.95 657	0.84 634	1.13 656	0.76 648	1.16 656	0.60 609	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.16 594	0.16 554	0.17 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.69 644	0.61 657	0.98 625	0.52 657	0.57 662	0.74 639	0.50 648	0.78 652	0.62 608	0.95 657	0.86 636	0.94 649	0.70 644	1.01 646	0.87 638	0.58 666	0.51 671	0.50 659	0.50 667	0.55 660	0.58 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 668	0.95 677	1.00 627	1.01 679	0.78 676	1.11 662	0.68 662	1.38 675	1.43 677	1.00 660	1.72 676	1.43 667	1.14 666	1.73 678	0.89 640	1.09 687	0.55 677	0.99 680	0.57 675	0.87 679	0.62 679

ACVNet_2	0.89 659	0.87 672	1.25 651	0.82 672	0.62 666	0.97 658	0.62 659	1.14 671	1.42 676	1.00 660	1.40 663	1.47 669	0.84 656	1.11 652	0.66 620	0.61 667	0.43 666	0.78 673	0.49 665	0.75 674	0.52 665

WAO-6	1.07 669	0.93 676	0.92 616	0.96 676	0.78 676	1.28 672	0.75 668	1.34 674	2.00 685	1.02 662	1.54 671	1.59 671	1.22 671	1.31 667	1.14 656	0.78 676	0.55 677	1.02 682	0.75 685	0.83 676	0.69 680

MDST_ROB	0.48 610	0.14 391	0.95 621	0.30 596	0.21 564	1.33 674	0.32 582	0.77 651	0.56 591	1.06 663	0.71 617	0.49 560	0.35 543	1.26 663	0.38 539	0.13 531	0.11 546	0.16 587	0.13 559	0.12 498	0.12 499

LVE	1.13 670	1.02 678	1.28 654	1.01 679	0.80 679	1.29 673	0.81 675	1.47 679	1.96 683	1.07 664	1.90 679	1.90 676	1.01 665	1.48 671	0.91 641	0.93 684	0.61 683	0.94 677	0.69 681	0.87 679	0.75 685

MSMD_ROB	0.60 636	0.33 612	0.61 527	0.30 596	0.25 609	0.86 652	0.35 599	0.55 554	0.67 619	1.10 665	1.49 668	1.76 675	0.97 664	0.88 624	0.49 586	0.23 623	0.21 633	0.27 628	0.27 644	0.25 620	0.24 632

WAO-7	1.01 665	0.89 673	0.93 618	0.83 674	0.66 669	1.18 665	0.81 675	1.40 676	1.57 681	1.11 666	1.76 678	1.45 668	1.19 670	1.50 672	1.14 656	0.61 667	0.62 684	0.70 668	0.68 680	0.66 670	0.60 673

FCDSN-DC	0.63 638	0.31 604	0.61 527	0.36 627	0.30 629	0.65 628	0.37 608	0.66 632	0.68 622	1.14 667	1.54 671	1.71 674	1.26 673	0.92 631	0.64 617	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.27 633	0.27 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.00 663	1.17 686	1.70 669	0.91 675	0.41 644	1.19 667	0.92 679	1.10 669	1.14 669	1.16 668	1.14 653	1.25 663	0.88 659	1.75 679	1.04 650	0.87 681	0.50 669	0.87 676	0.53 671	0.96 684	0.52 665

TorneroNet-64	1.43 676	1.03 679	1.20 647	1.10 683	0.86 682	2.26 686	0.73 666	1.84 685	3.84 695	1.25 669	2.25 687	2.69 688	1.42 678	1.76 680	1.43 670	0.76 675	0.50 669	1.09 683	0.66 679	1.23 689	0.76 686

Dean	1.17 672	1.04 680	1.49 663	1.03 681	0.78 676	1.20 668	0.77 671	1.48 680	1.96 683	1.28 670	1.99 682	2.15 680	1.14 666	1.25 662	1.00 647	0.81 678	0.60 681	1.01 681	0.69 681	0.92 683	0.74 684

EDNetEfficientorigin	7.51 699	0.52 651	140.47 727	0.25 497	0.17 488	0.42 560	0.29 557	0.47 454	1.03 661	1.28 670	1.02 648	0.83 643	0.84 656	0.75 589	0.99 646	0.10 434	0.09 492	0.12 513	0.10 453	0.21 605	0.22 620

DNS	0.21 333	0.09 83	0.27 188	0.24 457	0.11 175	0.29 428	0.16 198	0.27 189	0.16 67	1.35 672	0.18 190	0.17 223	0.12 149	0.14 31	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.08 263	0.12 499

ELAS_RVC	0.74 651	0.36 618	1.00 627	0.37 633	0.33 634	0.88 653	0.93 680	0.83 660	1.08 666	1.35 672	1.33 662	1.24 662	1.33 677	1.06 650	0.95 644	0.27 639	0.25 647	0.29 640	0.27 644	0.30 640	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 638	0.37 623	2.40 679	0.26 531	0.25 609	0.38 534	0.49 647	0.41 388	1.06 664	1.38 674	0.87 639	0.62 612	0.95 661	0.65 555	1.65 674	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.19 593	0.17 573

tt	4.71 694	0.10 139	3.94 686	2.06 695	1.53 692	10.14 702	16.88 705	9.27 707	4.98 697	1.39 675	1.02 648	4.68 694	4.90 696	3.35 693	5.86 700	5.76 704	9.15 713	2.24 699	2.53 699	3.10 697	1.32 695

SGM+DAISY	0.87 658	0.66 661	1.30 656	0.51 654	0.60 664	1.03 660	0.84 677	0.76 650	0.73 632	1.39 675	1.51 669	1.31 665	1.22 671	1.11 652	1.08 651	0.57 665	0.53 674	0.51 661	0.51 668	0.54 659	0.61 677

FC-DCNN	0.70 645	0.30 597	0.69 559	0.32 608	0.27 615	0.81 649	0.39 619	0.79 655	0.82 641	1.41 677	1.58 673	1.98 677	1.26 673	1.02 647	0.77 629	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.26 637

ELAS	0.74 651	0.36 618	0.85 605	0.36 627	0.33 634	1.36 675	0.77 671	0.93 665	0.92 654	1.41 677	1.53 670	1.16 660	1.17 669	0.95 638	1.03 648	0.26 634	0.25 647	0.28 636	0.28 647	0.31 641	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 685	1.36 690	1.60 666	1.47 692	1.22 689	1.38 677	1.06 685	1.79 684	5.97 699	1.42 679	5.65 698	2.98 690	1.14 666	2.23 686	1.20 664	1.27 691	1.12 693	1.46 692	1.10 693	1.32 692	1.15 693

UNDER WATER-64	1.55 680	1.19 687	2.52 680	1.31 688	0.95 684	2.12 684	1.21 690	1.45 678	3.19 689	1.43 680	1.32 660	2.64 687	2.04 686	1.63 675	1.83 680	1.11 688	0.67 688	1.28 688	0.92 689	1.19 686	1.02 691

FC-DCNN v2	0.71 646	0.30 597	0.67 553	0.32 608	0.27 615	0.84 650	0.39 619	0.84 661	0.85 649	1.44 681	1.64 674	2.09 679	1.28 675	1.06 650	0.80 633	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.25 635

WAO-8	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 693	1.44 681	2.21 685	2.15 680	1.43 679	3.17 690	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 681

Venus	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 693	1.44 681	2.21 685	2.15 680	1.43 679	3.17 690	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 681

UNDER WATER	1.59 681	1.22 688	2.36 677	1.38 689	1.03 685	1.67 681	1.10 687	1.54 683	3.63 691	1.44 681	1.47 667	2.85 689	2.25 689	1.67 676	1.94 684	1.06 686	0.62 684	1.31 689	0.93 690	1.21 688	1.02 691

MeshStereo	0.58 632	0.27 579	0.67 553	0.22 346	0.17 488	0.66 630	0.37 608	0.78 652	0.61 606	1.47 685	1.30 659	1.65 672	0.79 650	1.12 654	0.59 605	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.14 573	0.17 571	0.14 539
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
notaker	1.45 677	1.34 689	1.48 661	1.40 690	1.07 686	1.18 665	0.85 678	1.48 680	1.40 675	1.51 686	3.46 692	2.40 685	1.81 684	1.76 680	1.45 673	1.11 688	0.69 689	1.38 690	0.87 688	1.31 691	0.97 690

TCMNet-wrong-test	4.29 692	5.57 700	4.65 688	11.33 709	10.39 704	5.73 695	4.48 700	4.13 698	1.02 660	1.91 687	2.39 688	6.16 701	3.62 694	3.84 695	4.50 697	1.99 694	0.47 668	1.97 697	1.69 696	5.69 703	4.31 703

JetRed	2.30 688	2.64 695	6.12 694	1.12 686	1.38 691	5.85 696	3.29 697	1.99 689	1.67 682	1.98 688	1.95 681	2.16 683	1.60 682	2.48 687	4.10 695	1.05 685	1.60 694	1.09 683	1.01 692	1.67 694	1.28 694

WQFJA1++	0.44 599	0.07 4	0.63 538	0.18 93	0.13 323	0.15 54	0.11 20	0.20 62	0.11 8	2.05 689	0.12 65	0.23 306	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	4.20 701	0.07 239

MANE	1.41 675	0.36 618	0.74 575	0.43 642	0.41 644	2.16 685	0.80 673	2.39 694	3.38 690	2.22 690	3.06 691	3.54 692	2.73 693	2.15 685	1.94 684	0.28 643	0.27 649	0.30 642	0.46 662	0.28 638	0.34 650

SGM-ForestM	1.36 673	0.28 582	0.79 584	0.26 531	0.16 464	2.26 686	1.00 683	1.42 677	1.46 679	2.38 691	2.05 683	5.95 699	2.66 692	2.95 689	2.46 689	0.17 598	0.18 621	0.18 601	0.18 609	0.15 546	0.18 587

TorneroNet	2.22 686	1.08 682	1.24 650	1.14 687	0.90 683	5.58 694	0.80 673	2.12 691	8.69 703	2.58 692	5.42 696	3.88 693	1.97 685	1.78 682	1.87 681	0.86 680	0.54 676	1.15 687	0.74 684	1.23 689	0.85 687

MADNet++	2.26 687	1.80 693	2.06 673	2.13 696	1.97 693	2.61 688	1.79 696	2.38 693	2.16 686	2.75 693	2.65 689	2.38 684	2.43 691	3.17 690	3.21 691	2.17 695	1.95 697	1.94 696	1.63 695	2.06 695	2.01 697

ktn	1.77 684	1.36 690	1.22 648	1.43 691	1.14 687	1.52 679	1.08 686	1.51 682	3.96 696	2.77 694	4.69 694	3.35 691	1.46 681	1.69 677	1.25 666	1.43 692	0.77 691	1.45 691	0.99 691	1.32 692	0.96 688

light-stereo	2.37 689	0.69 663	3.61 685	3.84 698	3.41 694	4.04 690	0.31 573	2.13 692	1.45 678	3.61 695	6.33 699	6.90 703	0.63 638	4.83 697	1.28 667	0.71 672	0.74 690	0.32 645	0.39 658	1.20 687	0.96 688

DGTPSM_ROB	8.34 700	5.10 697	10.37 709	5.31 701	10.18 702	8.33 698	23.60 711	6.06 701	13.41 712	4.90 696	10.87 709	5.65 696	10.44 704	6.17 699	12.59 705	3.74 700	7.55 706	3.69 700	7.26 709	4.14 700	7.46 707

DPSMNet_ROB	8.40 701	5.11 698	10.49 710	5.58 702	10.25 703	8.34 699	23.62 712	6.07 702	13.45 713	4.93 697	10.88 710	5.66 697	10.44 704	6.24 700	12.64 706	3.98 701	7.61 707	3.76 701	7.30 710	4.20 701	7.51 708

USTest	6.88 697	5.23 699	5.63 693	7.22 703	7.29 699	14.34 706	22.76 707	8.48 704	9.32 704	5.42 698	6.39 700	6.29 702	6.64 699	6.92 701	8.62 703	1.94 693	3.29 701	2.16 698	2.55 700	3.85 699	3.29 701

HanzoNet	2.97 690	1.69 692	2.29 676	1.74 693	1.33 690	1.53 680	1.03 684	1.99 689	2.64 688	5.51 699	5.16 695	5.90 698	6.82 701	4.32 696	3.29 692	3.16 698	2.02 699	1.92 694	2.87 701	2.24 696	1.89 696

DPSimNet_ROB	4.34 693	4.23 696	6.89 696	3.67 697	3.68 695	4.75 691	5.21 701	2.67 695	3.68 692	5.82 700	3.95 693	5.57 695	6.72 700	3.46 694	4.48 696	4.05 702	2.88 700	4.68 703	3.12 703	3.69 698	3.62 702

ASD4	7.23 698	6.65 701	7.69 697	5.24 700	5.62 698	11.85 703	20.36 706	7.57 703	7.14 701	6.55 701	5.47 697	5.99 700	5.78 697	7.22 702	9.24 704	4.85 703	4.44 703	6.40 710	5.19 704	6.53 704	4.89 704

Selective-IGEV-i1pa	5.57 696	7.99 702	4.76 692	0.80 671	0.45 651	12.99 704	3.60 699	9.25 706	7.43 702	6.97 702	9.87 705	8.94 704	7.26 702	14.66 715	5.65 699	3.55 699	1.08 692	1.93 695	0.72 683	0.73 673	2.79 700

coex-ft	3.44 691	0.73 665	48.55 725	0.24 457	0.19 537	0.50 600	0.43 630	0.47 454	2.40 687	7.03 703	1.20 655	0.97 652	2.23 688	0.73 580	1.92 683	0.12 512	0.15 601	0.14 561	0.12 531	0.21 605	0.43 657

LE_ROB	1.76 683	0.20 515	2.68 683	0.48 649	0.52 659	0.78 646	0.96 681	0.84 661	6.61 700	7.40 704	2.08 684	2.08 678	4.83 695	1.27 664	3.79 694	0.10 434	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.11 461	0.10 438

BEATNet-Init1	4.73 695	2.61 694	13.29 711	0.58 659	0.53 660	10.12 701	3.33 698	4.83 699	5.01 698	8.75 705	8.51 701	14.08 714	7.60 703	7.70 704	5.34 698	0.28 643	0.28 652	0.34 649	0.37 655	0.57 661	0.45 659

xxxxx1	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 707	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 712

tt_ll	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 707	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 712

ff	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 707	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 712

iinet-test	10.78 704	9.29 703	9.70 699	10.48 704	10.68 705	17.98 711	25.98 713	12.57 711	13.39 710	9.64 709	10.10 706	10.06 706	10.61 707	11.22 711	12.70 707	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 705

IINet	10.78 704	9.29 703	9.70 699	10.48 704	10.68 705	17.98 711	25.98 713	12.57 711	13.39 710	9.64 709	10.10 706	10.06 706	10.61 707	11.22 711	12.70 707	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 705

DPSM_ROB	11.49 707	9.87 709	10.35 707	11.13 707	11.31 707	19.11 714	27.51 716	13.37 714	14.21 715	10.31 711	11.06 711	10.96 712	11.27 712	11.96 713	13.59 710	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 710

DPSM	11.49 707	9.87 709	10.35 707	11.13 707	11.31 707	19.11 714	27.51 716	13.37 714	14.21 715	10.31 711	11.06 711	10.96 712	11.27 712	11.96 713	13.59 710	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 710

Anonymous_1	16.62 713	9.35 705	9.84 701	10.66 706	14.64 709	18.66 713	27.12 715	12.64 713	13.51 714	10.76 713	10.30 708	10.13 708	10.60 706	11.06 710	12.74 709	15.87 720	7.74 708	16.92 718	43.48 725	58.66 728	7.68 709

LRCNet_RVC	10.90 706	14.34 714	9.35 698	15.35 710	8.04 701	1.08 661	0.34 595	8.78 705	0.70 626	12.63 714	16.05 713	9.85 705	6.54 698	8.57 705	6.34 701	20.27 722	5.40 705	23.70 721	21.88 722	14.87 713	13.83 715

Selective-IGEV-i16pa	30.47 726	41.93 727	4.02 687	0.49 652	0.37 640	96.94 727	0.74 667	60.26 729	58.76 728	17.24 715	64.39 726	38.26 728	49.53 727	106.11 729	26.15 718	19.96 721	3.42 702	4.39 702	1.81 697	0.39 650	14.22 716

HaxPig	17.72 714	20.22 724	19.73 713	16.53 711	16.51 710	9.27 700	9.33 702	14.34 716	13.27 709	18.65 716	18.70 714	17.35 715	16.77 715	17.04 716	16.45 715	22.05 723	20.89 724	22.27 720	21.53 721	21.29 721	22.13 726

RSGM-EC	29.65 724	17.75 715	10.04 702	35.31 724	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 718	17.74 718	18.92 717	23.36 723	30.14 726	23.59 724	41.87 726	45.99 726	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 724

acva	29.65 724	17.75 715	10.04 702	35.31 724	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 718	17.74 718	18.92 717	23.36 723	30.14 726	23.59 724	41.87 726	45.99 726	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 724

LSM0	24.24 722	19.98 723	22.32 722	24.22 722	40.14 727	38.48 723	55.20 720	26.95 725	28.57 721	20.49 719	21.83 715	22.26 724	22.75 720	24.22 724	27.30 719	13.66 719	16.32 717	12.19 717	14.15 711	16.10 720	17.66 723

Hybrid-DGEV	23.16 720	19.94 722	20.96 721	22.49 717	22.75 718	38.51 724	55.52 726	27.09 727	28.90 727	20.58 720	22.25 720	22.00 718	22.80 722	24.11 723	27.33 720	13.60 716	16.47 718	12.14 711	14.30 716	15.95 714	15.54 719

RAFT-FEzeroshot	23.10 716	19.88 719	20.56 716	22.49 717	22.75 718	38.38 719	55.50 723	26.84 721	28.66 722	20.60 721	22.10 717	22.05 719	22.74 718	24.00 720	27.37 723	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 719

RAFT-FE	23.10 716	19.88 719	20.56 716	22.49 717	22.75 718	38.38 719	55.50 723	26.84 721	28.66 722	20.60 721	22.10 717	22.05 719	22.74 718	24.00 720	27.37 723	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 719

CasAABBNet	23.10 716	19.86 717	20.64 718	22.47 716	22.73 716	38.41 722	55.50 723	26.89 723	28.70 724	20.61 723	22.15 719	22.08 722	22.75 720	23.99 718	27.36 721	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.27 712	15.95 714	15.53 718

Selective-RAFT-Error	23.16 720	19.93 721	20.87 720	22.54 721	22.81 721	38.52 725	55.47 722	27.01 726	28.83 726	20.66 724	22.25 720	22.09 723	22.80 722	24.09 722	27.36 721	13.61 718	16.48 719	12.15 715	14.28 713	15.99 719	15.57 722

FlowAnything	23.14 719	19.87 718	20.79 719	22.50 720	22.74 717	38.39 721	55.46 721	26.89 723	28.72 725	20.77 725	22.29 722	22.07 721	22.72 717	23.99 718	27.41 725	13.60 716	16.55 723	12.15 715	14.36 717	15.97 718	15.52 717

MEDIAN_ROB	21.21 715	24.62 725	23.47 723	19.58 712	19.65 715	13.22 705	10.96 703	17.88 717	17.00 717	22.14 726	22.02 716	20.86 717	20.36 716	21.06 717	19.71 716	25.63 725	24.13 725	26.21 722	25.20 723	25.17 722	25.38 727

PML	16.10 712	12.82 713	6.78 695	5.23 699	7.76 700	33.92 718	66.56 727	5.30 700	10.28 705	26.12 727	68.59 727	20.51 716	13.49 714	10.06 706	6.78 702	5.96 705	2.00 698	6.04 709	2.18 698	8.96 709	2.60 699

AVERAGE_ROB	25.43 723	29.06 726	27.24 724	24.63 723	24.20 724	17.73 710	12.61 704	22.29 720	21.39 720	26.79 728	26.16 725	25.20 725	24.64 726	25.07 725	23.53 717	29.96 726	28.40 726	30.60 723	29.58 724	29.72 723	29.84 728

test_example2	101.33 727	108.28 728	68.15 726	98.43 726	106.93 728	89.75 726	102.43 728	36.80 728	97.65 729	129.04 729	130.15 728	65.26 729	66.62 728	92.11 728	80.24 728	144.10 729	199.48 729	81.81 729	103.01 729	125.01 729	101.27 729

ccccc	256.34 728	256.29 729	313.62 728	354.40 729	364.36 729	149.10 728	168.46 729	152.89 730	131.30 730	153.93 730	155.56 729	164.00 730	204.39 729	268.02 730	295.19 729	390.55 730	349.22 730	244.59 730	219.82 730	412.30 730	378.83 730

Low-res two-view benchmark