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

3w_stereo	0.12 51	0.11 168	0.18 54	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.07 1	0.12 108	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

StereoAnything_RVC	0.13 66	0.37 545	0.36 241	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 53	0.20 125	0.10 1	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.05 26

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.13 52	0.11 1	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.08 3	0.06 1	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 25	0.08 17	0.23 98	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 35	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.08 3	0.08 9	0.14 11	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 48	0.19 85	0.77 568	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.13 5	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

MonStereo	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 35	0.12 10	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 89

asda	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.16 39	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.12 41	0.08 3	0.11 82	0.16 43	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.16 39	0.14 91	0.13 54	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.12 26	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.14 84	0.08 3	0.11 82	0.13 5	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 51	0.08 17	0.14 6	0.18 60	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

monsterstereo	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 184	0.14 20	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 25	0.09 52	0.13 1	0.17 25	0.12 184	0.15 31	0.11 17	0.23 79	0.15 33	0.14 91	0.12 41	0.08 3	0.09 22	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 18	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 35	0.14 24	0.09 6	0.10 18	0.09 22	0.12 108	0.13 5	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 25	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.13 52	0.16 6	0.13 17	0.10 15	0.10 18	0.09 22	0.09 22	0.19 108	0.12 56	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

S2M2_XL	0.10 2	0.09 52	0.21 82	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 26	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.11 26	0.09 22	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.14 91	0.13 54	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.18 68	0.14 91	0.17 115	0.09 22	0.10 53	0.18 85	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 60	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.09 22	0.11 82	0.19 108	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 25	0.06 1	0.17 44	0.15 5	0.11 125	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.16 39	0.11 31	0.15 87	0.09 22	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

LGtest1	0.10 2	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 6	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.06 89

LG-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.24 107	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.18 222	0.21 48	0.18 68	0.11 31	0.17 115	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

GREAT-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.25 120	0.16 10	0.11 125	0.14 20	0.16 136	0.17 12	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.10 367

DEFOM-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.14 4	0.16 39	0.11 31	0.10 18	0.09 22	0.08 9	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 93	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 22	0.08 9	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.72 584	0.70 493	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 103	0.18 18	0.16 39	0.13 66	0.12 41	0.09 22	0.08 9	0.16 43	0.13 102	0.35 574	0.04 2	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.23 549

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.11 4	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.18 60	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

GSStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.17 25	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

GS-Stereo							0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

gasm-f	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.18 60	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.19 139	0.10 39	0.11 82	0.16 43	0.11 15	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.09 269	0.08 249

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.18 60	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 5	0.12 10	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 51	0.10 94	0.32 185	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 60	0.19 85	0.11 31	0.10 18	0.10 39	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 249

2.5w	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.15 103	0.20 35	0.15 33	0.12 49	0.13 54	0.10 39	0.09 22	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 17	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 39	0.08 9	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.14 318	0.19 62	0.26 453	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 60	0.18 68	0.12 49	0.11 26	0.10 39	0.13 141	0.21 146	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.05 26

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 25	0.08 17	0.15 15	0.19 106	0.11 125	0.14 20	0.10 8	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.11 82	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

U	1.00 585	0.09 52	0.21 82	0.21 214	3.68 614	6.12 618	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.07 80	0.05 32	5.42 623	2.90 621	0.07 126	0.06 89

IGEV-Stereo+	0.12 51	0.08 17	0.17 44	0.18 60	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 6	0.15 33	0.10 15	0.08 10	0.10 39	0.10 53	0.21 146	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 475	0.24 554

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 94	0.30 165	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.13 52	0.19 24	0.18 68	0.15 105	0.20 156	0.10 39	0.11 82	0.18 85	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.06 89

MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 12	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.14 11	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 24	0.15 33	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 18	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.11 59	0.10 53	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 51	0.12 210	0.21 82	0.18 60	0.11 125	0.24 265	0.12 26	0.19 24	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 59	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.23 327	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.19 108	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

MSCF	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.22 276	0.10 78	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

LG-G_1	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LG-G	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

SGD-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 18	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.11 59	0.12 108	0.18 85	0.11 15	0.08 220	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.04 1

RAStereo	0.13 66	0.12 210	0.27 137	0.22 276	0.11 125	0.15 31	0.18 222	0.23 79	0.23 162	0.13 66	0.17 115	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.05 26

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 82	0.41 561	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.15 105	0.19 139	0.11 59	0.09 22	0.14 11	0.13 102	0.29 566	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.14 463

BStereo	0.13 66	0.10 94	0.42 328	0.18 60	0.11 125	0.13 15	0.14 77	0.24 93	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 94	0.42 328	0.18 60	0.11 125	0.36 445	0.14 77	0.28 144	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

NLSM3	0.13 66	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.13 262	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.24 177	0.11 31	0.15 87	0.12 70	0.13 141	0.17 62	0.15 165	0.05 9	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.05 5	0.05 26

111111	0.11 25	0.07 2	0.17 44	0.19 106	0.11 125	0.13 15	0.11 17	0.22 60	0.15 33	0.11 31	0.12 41	0.12 70	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.06 89

SMoEStereo_RVC	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.19 24	0.19 85	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.11 82	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

IGEV++	0.13 66	0.10 94	0.23 98	0.21 214	0.10 78	0.15 31	0.15 103	0.29 158	0.16 39	0.12 49	0.15 87	0.12 70	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

MyStereo07	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.29 158	0.21 128	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.13 141	0.25 218	0.13 102	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

ff7	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ffff	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

11t	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

LoS_RVC	0.13 66	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.19 139	0.12 70	0.15 183	0.17 62	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

anonymousdsp	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

ccc-4	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
NLMM1	0.19 227	0.12 210	0.16 33	0.23 327	0.18 433	0.24 265	0.20 319	0.59 517	0.65 537	0.18 162	0.17 115	0.13 84	0.14 164	0.25 218	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLSM1	0.17 159	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.18 433	0.25 283	0.17 178	0.47 380	0.40 382	0.16 129	0.21 168	0.13 84	0.15 183	0.21 146	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DDF-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.19 62	0.19 106	0.16 388	0.12 9	0.15 103	0.18 18	0.18 68	0.11 31	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.23 173	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 525	0.06 89

Zero-FE251	0.14 93	0.09 52	0.24 107	0.17 25	0.09 34	0.20 165	0.13 52	0.20 35	0.14 24	0.61 547	0.13 54	0.13 84	0.11 82	0.14 11	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

zero-FE	0.16 140	0.08 17	0.81 517	0.19 106	0.18 433	0.12 9	0.15 103	0.19 24	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.21 146	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 513	0.06 89

MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 94	0.44 350	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.21 350	0.27 125	0.22 141	0.15 105	0.16 102	0.13 84	0.11 82	0.20 125	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.05 26

SCV_C0	0.14 93	0.11 168	0.25 120	0.19 106	0.12 184	0.15 31	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.09 22	0.24 187	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.06 89

SCV	0.14 93	0.14 318	0.24 107	0.21 214	0.11 125	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 68	0.11 31	0.15 87	0.13 84	0.10 53	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89

AIO_rvc	0.12 51	0.11 168	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.17 178	0.20 35	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.13 84	0.08 9	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

GIP-stereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.16 58	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 31	0.16 102	0.13 84	0.09 22	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

fffft	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 60	0.16 39	0.14 91	0.11 26	0.13 84	0.10 53	0.24 187	0.18 245	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89
1: 1. 1
Pointernet	0.13 66	0.07 2	0.27 137	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.12 26	0.31 189	0.24 177	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.16 39	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

CAS++	0.16 140	0.12 210	0.27 137	0.18 60	0.12 184	0.17 80	0.15 103	0.42 331	0.24 177	0.19 168	0.18 130	0.13 84	0.10 53	0.21 146	0.12 56	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 426	0.89 593	0.34 212	0.69 585	0.49 574	0.20 165	0.16 136	0.30 177	0.23 162	0.28 251	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.29 566	0.10 446	0.06 32	0.04 1	0.86 598	0.18 510

MoCha-V2	0.13 66	0.08 17	0.26 128	0.23 327	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.16 39	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.14 164	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 159	0.13 274	0.24 107	0.19 106	0.13 262	0.24 265	0.17 178	0.30 177	0.37 341	0.43 488	0.17 115	0.13 84	0.12 108	0.19 108	0.15 165	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

ACVNet-DCA	0.18 184	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

1test111	0.19 227	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

cc1	0.18 184	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

tt1	0.18 184	0.14 318	0.35 221	0.23 327	0.11 125	0.30 376	0.19 268	0.35 247	0.44 423	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

plain	0.17 159	0.13 274	0.43 341	0.21 214	0.13 262	0.16 58	0.17 178	0.27 125	0.22 141	0.16 129	0.26 217	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.07 178

AEACV	0.13 66	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.17 115	0.13 84	0.16 201	0.16 43	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

Selective-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 66	0.14 84	0.13 84	0.08 9	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

ProNet	0.14 93	0.12 210	0.25 120	0.19 106	0.11 125	0.19 130	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.13 54	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.07 178

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 17	0.26 128	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.13 52	0.22 60	0.30 258	0.21 184	0.30 256	0.13 84	0.11 82	0.16 43	0.15 165	0.07 80	0.04 2	0.06 32	0.15 504	0.06 57	0.05 26
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
test_xeample3	0.16 140	0.11 168	0.56 436	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.20 111	0.16 129	0.12 41	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.07 178

WQFJX1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.23 327	0.17 411	0.24 265	0.19 268	0.58 511	0.52 496	0.16 129	0.16 102	0.14 111	0.15 183	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89

WQFJX	0.18 184	0.10 94	0.17 44	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.18 222	0.53 459	0.45 434	0.17 144	0.16 102	0.14 111	0.16 201	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.08 380	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

NLCSM	0.19 227	0.12 210	0.18 54	0.24 380	0.19 460	0.24 265	0.21 350	0.42 331	0.40 382	0.19 168	0.18 130	0.14 111	0.16 201	0.47 380	0.19 278	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

BridgeDepth	0.10 2	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 6	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 111	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depthmonostereo	0.14 93	0.09 52	0.19 62	0.19 106	0.08 12	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.23 162	0.16 129	0.18 130	0.14 111	0.17 231	0.19 108	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

S2M2_L	0.13 66	0.11 168	0.20 73	0.16 10	0.12 184	0.12 9	0.07 1	0.18 18	0.20 111	0.12 49	0.15 87	0.14 111	0.12 108	0.15 25	0.14 139	0.13 454	0.09 415	0.09 267	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 126	0.11 168	0.38 272	0.17 25	0.11 125	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.20 111	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.11 82	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.20 553	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.14 463

AIO_test	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.15 31	0.17 178	0.19 24	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

tt45	0.14 93	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.11 125	0.23 243	0.18 222	0.22 60	0.17 56	0.15 105	0.13 54	0.14 111	0.10 53	0.30 301	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

999	0.14 93	0.08 17	0.24 107	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.24 93	0.18 68	0.13 66	0.16 102	0.14 111	0.11 82	0.36 342	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

mms	0.13 66	0.11 168	0.19 62	0.19 106	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.17 115	0.14 111	0.09 22	0.24 187	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

ours_stereo	0.13 66	0.11 168	0.23 98	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.18 222	0.20 35	0.19 85	0.13 66	0.18 130	0.14 111	0.10 53	0.23 173	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.05 26

RSM++	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.20 169	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.21 48	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 168	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

rrr	0.17 159	0.11 168	0.57 439	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.22 141	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.26 128	0.19 106	0.14 306	0.16 58	0.13 52	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.14 84	0.14 111	0.11 82	0.17 62	0.17 222	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

testlalala	0.15 126	0.10 94	0.36 241	0.19 106	0.12 184	0.23 243	0.16 136	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 139	0.14 111	0.11 82	0.16 43	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

CES	0.14 93	0.08 17	0.19 62	0.17 25	0.22 502	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.14 91	0.17 115	0.14 111	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.18 510

XX-TBD	0.15 126	0.18 410	0.28 148	0.22 276	0.10 78	0.22 221	0.15 103	0.22 60	0.27 211	0.22 190	0.26 217	0.14 111	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

CREStereo	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.14 2	0.08 12	0.22 221	0.15 103	0.25 102	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.14 111	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
WQFJA1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLMM	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 168	0.21 82	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.16 136	0.25 102	0.16 39	0.15 105	0.13 54	0.15 131	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.09 311

water-stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 144	0.23 184	0.15 131	0.15 183	0.12 2	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 49	0.19 139	0.15 131	0.11 82	0.13 5	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 126	0.06 89

MM-Stereo_test1	0.17 159	0.10 94	0.39 287	0.23 327	0.11 125	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.29 245	0.22 190	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.06 89

AIO-test2	0.20 244	0.20 438	0.36 241	0.26 453	0.15 356	0.22 221	0.16 136	0.42 331	0.42 401	0.16 129	0.29 243	0.15 131	0.11 82	0.26 235	0.13 102	0.18 529	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.07 126	0.07 178

fffy	0.14 93	0.11 168	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.13 141	0.25 218	0.14 139	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

WCG-NET	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.08 12	0.18 102	0.17 178	0.21 48	0.28 226	0.18 162	0.21 168	0.15 131	0.12 108	0.18 85	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

RSM	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.23 79	0.18 68	0.13 66	0.13 54	0.15 131	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

trnet	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.15 5	0.07 1	0.21 193	0.12 26	0.24 93	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.15 131	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 168	0.32 185	0.19 106	0.11 125	0.18 102	0.17 178	0.20 35	0.22 141	0.14 91	0.24 198	0.15 131	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.10 336	0.06 89

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 94	0.34 212	0.21 214	0.15 356	0.15 31	0.13 52	0.28 144	0.25 191	0.17 144	0.26 217	0.15 131	0.16 201	0.25 218	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.08 249

CASnet	0.14 93	0.12 210	0.22 92	0.22 276	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.25 191	0.22 190	0.20 156	0.15 131	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.11 398	0.09 335	0.08 196	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 318	0.33 202	0.20 169	0.09 34	0.21 193	0.10 8	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 139	0.15 131	0.13 141	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.06 89

EGLCR-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.13 52	0.27 125	0.21 128	0.13 66	0.10 18	0.15 131	0.09 22	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 352	0.28 148	0.25 418	0.18 433	0.11 5	0.19 268	0.28 144	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.07 178

IPLG	0.21 264	0.15 352	0.53 423	0.21 214	0.12 184	0.28 337	0.17 178	0.42 331	0.30 258	0.33 363	0.32 279	0.15 131	0.17 231	0.50 392	0.21 321	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

DLNR-FE	10.45 623	12.13 630	19.94 632	106.10 644	23.12 638	0.14 20	0.13 52	3.28 618	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.41 618	0.06 168	0.07 97	0.07 161	40.22 643	0.06 89

DA	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

GGEV	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

castereo++	0.13 66	0.10 94	0.18 54	0.18 60	0.10 78	0.27 317	0.13 52	0.23 79	0.23 162	0.11 31	0.13 54	0.16 150	0.10 53	0.18 85	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 93	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.10 78	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.13 66	0.18 130	0.16 150	0.16 201	0.15 25	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DLNR_Zeroshot_test	10.44 622	12.10 629	19.93 631	106.08 643	23.66 639	0.14 20	0.13 52	3.22 617	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.36 617	0.06 168	0.07 97	0.07 161	39.70 642	0.06 89

MC-Stereo	0.14 93	0.09 52	0.25 120	0.21 214	0.09 34	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 184	0.16 150	0.13 141	0.22 163	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

TANstereo	0.15 126	0.09 52	0.28 148	0.16 10	0.08 12	0.25 283	0.14 77	0.23 79	0.28 226	0.24 210	0.30 256	0.16 150	0.12 108	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 295	0.21 214	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.29 158	0.40 382	0.25 219	0.23 184	0.16 150	0.15 183	0.25 218	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 126	0.08 17	0.23 98	0.15 5	0.09 34	0.23 243	0.16 136	0.25 102	0.23 162	0.17 144	0.21 168	0.16 150	0.14 164	0.22 163	0.13 102	0.29 566	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

MM-Stereo_test3	0.17 159	0.12 210	0.29 158	0.23 327	0.14 306	0.19 130	0.22 377	0.39 294	0.36 330	0.16 129	0.24 198	0.17 160	0.12 108	0.19 108	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.06 89

HART	0.15 126	0.11 168	0.30 165	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 177	0.19 85	0.15 105	0.25 207	0.17 160	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.07 294	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.06 89

testlalala_base	0.20 244	0.13 274	0.35 221	0.25 418	0.15 356	0.25 283	0.16 136	0.34 222	0.17 56	0.19 168	0.26 217	0.17 160	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.39 579	0.09 415	0.07 97	0.05 51	0.45 573	0.08 249

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 52	0.25 120	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.35 317	0.20 173	0.25 207	0.17 160	0.17 231	0.18 85	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DCANet-4	0.19 227	0.10 94	0.52 419	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.36 266	0.39 365	0.29 280	0.30 256	0.17 160	0.22 300	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 94	0.24 107	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.23 79	0.27 211	0.17 144	0.20 156	0.17 160	0.11 82	0.23 173	0.16 191	0.07 80	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

sAnonymous2	0.20 244	0.21 452	0.58 444	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 244	0.21 452	0.58 444	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

sCroCo_RVC	0.18 184	0.14 318	0.49 391	0.27 481	0.18 433	0.22 221	0.17 178	0.27 125	0.23 162	0.14 91	0.22 179	0.17 160	0.14 164	0.21 146	0.15 165	0.10 358	0.11 469	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

EAI-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.33 202	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.46 558	0.46 372	0.20 111	0.25 219	0.50 465	0.17 160	0.16 201	0.24 187	0.23 360	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.10 377	0.06 57	0.07 178

AIO-test1	0.19 227	0.14 318	0.41 318	0.27 481	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.39 294	0.36 330	0.17 144	0.26 217	0.18 170	0.13 141	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.06 57	0.09 311

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

LoS	0.14 93	0.08 17	0.27 137	0.16 10	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.26 111	0.26 200	0.15 105	0.18 130	0.18 170	0.13 141	0.22 163	0.14 139	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 227	0.13 274	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 274	0.49 391	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.31 443	0.21 146	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 410	0.33 202	0.25 418	0.18 433	0.23 243	0.29 481	0.40 305	0.36 330	0.24 210	0.38 354	0.18 170	0.16 201	0.32 315	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.12 454	0.09 269	0.09 311

AnonymousM	0.17 159	0.19 426	0.24 107	0.18 60	0.10 78	0.18 102	0.17 178	0.30 177	0.23 162	0.26 231	0.20 156	0.18 170	0.14 164	0.19 108	0.14 139	0.09 309	0.06 168	0.38 572	0.15 504	0.06 57	0.05 26

CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.24 107	0.25 418	0.11 125	0.11 5	0.18 222	0.32 200	0.23 162	0.12 49	0.12 41	0.18 170	0.12 108	0.14 11	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.06 89
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
iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.20 173	0.25 207	0.18 170	0.12 108	0.20 125	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

s12784h	0.17 159	0.09 52	0.26 128	0.18 60	0.07 1	0.32 401	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.23 196	0.25 207	0.18 170	0.17 231	0.25 218	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

DCANet	0.18 184	0.13 274	0.40 295	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.23 314	0.20 125	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

csc	0.19 227	0.13 274	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 274	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 210	0.23 98	0.16 10	0.08 12	0.23 243	0.20 319	0.29 158	0.31 270	0.19 168	0.22 179	0.19 184	0.15 183	0.29 286	0.20 296	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.06 89

tg	0.16 140	0.11 168	0.25 120	0.21 214	0.11 125	0.23 243	0.15 103	0.34 222	0.24 177	0.20 173	0.25 207	0.19 184	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.17 178	0.22 60	0.34 301	0.16 129	0.21 168	0.19 184	0.16 201	0.21 146	0.16 191	0.11 397	0.10 446	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 318	0.28 148	0.21 214	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.23 79	0.24 177	0.17 144	0.21 168	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.14 139	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 52	0.26 128	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.29 245	0.24 210	0.20 156	0.19 184	0.10 53	0.18 85	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

whm_eth	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

MIPNet	0.21 264	0.15 352	0.52 419	0.21 214	0.12 184	0.27 317	0.20 319	0.45 361	0.37 341	0.30 311	0.23 184	0.19 184	0.24 332	0.27 255	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

raftrobust	0.16 140	0.13 274	0.29 158	0.22 276	0.15 356	0.19 130	0.13 52	0.32 200	0.26 200	0.26 231	0.20 156	0.19 184	0.17 231	0.21 146	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

FE-Mocha	0.16 140	0.10 94	0.33 202	0.19 106	0.13 262	0.19 130	0.15 103	0.35 247	0.22 141	0.24 210	0.24 198	0.20 193	0.14 164	0.17 62	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 168	0.36 241	0.18 60	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 230	0.20 193	0.11 82	0.24 187	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 89

rvit_stereo_ft	0.17 159	0.14 318	0.30 165	0.25 418	0.14 306	0.17 80	0.21 350	0.28 144	0.26 200	0.16 129	0.19 139	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.17 222	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.07 178

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.26 200	0.18 162	0.19 139	0.20 193	0.12 108	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

4D-IteraStereo	0.17 159	0.16 377	0.50 402	0.21 214	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.28 144	0.28 226	0.23 196	0.20 156	0.20 193	0.11 82	0.19 108	0.14 139	0.06 31	0.04 2	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.06 89

HHNet	0.22 294	0.12 210	0.52 419	0.18 60	0.18 433	0.20 165	0.20 319	0.34 222	0.31 270	0.32 351	0.59 508	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 432	0.08 220	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.11 402

rafts_anoy	0.18 184	0.15 352	0.35 221	0.22 276	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.23 196	0.25 207	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.12 454	0.09 269	0.08 249

Anonymous3	0.23 311	0.18 410	0.63 466	0.27 481	0.18 433	0.41 477	0.23 402	0.43 344	0.35 317	0.23 196	0.27 224	0.20 193	0.18 256	0.27 255	0.18 245	0.12 435	0.11 469	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.12 425

raft+_RVC	0.18 184	0.14 318	0.32 185	0.21 214	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.38 282	0.34 301	0.21 184	0.28 230	0.20 193	0.15 183	0.24 187	0.19 278	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.08 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 159	0.14 318	0.32 185	0.20 169	0.09 34	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.25 219	0.33 300	0.20 193	0.17 231	0.19 108	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

R-Stereo Train	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

RAFT-Stereo	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 159	0.11 168	0.26 128	0.16 10	0.09 34	0.27 317	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 230	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 341	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.07 178

DFGA-Net	0.23 311	0.24 478	0.49 391	0.22 276	0.15 356	0.25 283	0.17 178	0.39 294	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.21 205	0.17 231	0.59 446	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

FACV-RUCA	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.23 327	0.23 515	0.26 307	0.19 268	0.39 294	0.34 301	0.25 219	0.32 279	0.21 205	0.24 332	0.24 187	0.19 278	0.10 358	0.07 294	0.15 498	0.08 241	0.16 475	0.13 442

Occ-G	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.19 139	0.21 205	0.11 82	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89

testlalala2	0.18 184	0.10 94	0.50 402	0.36 547	0.25 531	0.23 243	0.14 77	0.34 222	0.24 177	0.25 219	0.25 207	0.21 205	0.12 108	0.16 43	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

AE-Stereo	0.17 159	0.11 168	0.31 179	0.24 380	0.14 306	0.23 243	0.18 222	0.34 222	0.29 245	0.15 105	0.25 207	0.21 205	0.13 141	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

Selective-RAFT	0.17 159	0.12 210	0.30 165	0.24 380	0.10 78	0.29 358	0.15 103	0.32 200	0.31 270	0.17 144	0.17 115	0.21 205	0.18 256	0.28 269	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.06 89

IPLGR	0.21 264	0.13 274	0.61 455	0.21 214	0.11 125	0.25 283	0.18 222	0.41 317	0.37 341	0.28 251	0.27 224	0.21 205	0.19 271	0.37 345	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

TRStereo	0.19 227	0.17 396	0.47 377	0.23 327	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.52 448	0.28 226	0.20 173	0.19 139	0.21 205	0.13 141	0.24 187	0.13 102	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.06 57	0.06 89

DRaft	0.24 342	0.10 94	0.34 212	0.18 60	0.12 184	0.28 337	0.23 402	0.33 214	0.39 365	0.38 438	0.61 520	0.21 205	0.41 498	0.48 383	0.42 489	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.08 249

RAFT-345	0.21 264	0.10 94	0.46 369	0.22 276	0.11 125	0.20 165	0.16 136	0.26 111	0.25 191	0.27 241	0.66 531	0.21 205	0.16 201	0.55 418	0.21 321	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

DIP-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.33 202	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.12 26	0.42 331	0.25 191	0.27 241	0.32 279	0.21 205	0.17 231	0.25 218	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.08 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.39 287	0.20 169	0.12 184	0.24 265	0.15 103	0.34 222	0.22 141	0.30 311	0.20 156	0.22 217	0.12 108	0.24 187	0.14 139	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.07 178

StereoVision	0.22 294	0.18 410	0.37 253	0.27 481	0.17 411	0.23 243	0.22 377	0.38 282	0.31 270	0.20 173	0.51 471	0.22 217	0.16 201	0.28 269	0.18 245	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.13 481	0.10 336	0.07 178

anonymousdsp2	0.17 159	0.10 94	0.28 148	0.20 169	0.11 125	0.25 283	0.17 178	0.41 317	0.31 270	0.23 196	0.23 184	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.07 178

TestStereo1	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

SA-5K	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

test_4	0.18 184	0.12 210	0.34 212	0.23 327	0.12 184	0.18 102	0.22 377	0.26 111	0.24 177	0.24 210	0.47 454	0.22 217	0.13 141	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.07 126	0.05 26

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 432	0.23 327	0.15 356	0.25 283	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.33 300	0.22 217	0.15 183	0.26 235	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 94	0.46 369	0.19 106	0.13 262	0.25 283	0.19 268	0.52 448	0.19 85	0.29 280	0.21 168	0.22 217	0.20 280	0.28 269	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.08 196	0.08 249

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 452	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

test-3	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.26 231	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

test_1	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.25 219	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 463	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

NF-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

OCTAStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

RE-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

TVStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

test-1	0.17 159	0.11 168	0.40 295	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.34 222	0.26 200	0.20 173	0.24 198	0.22 217	0.14 164	0.16 43	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.08 249

TestStereo	0.21 264	0.19 426	0.40 295	0.25 418	0.10 78	0.22 221	0.21 350	0.31 189	0.31 270	0.23 196	0.34 310	0.22 217	0.18 256	0.62 464	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.11 384	0.06 89

RALCasStereoNet	0.18 184	0.15 352	0.33 202	0.21 214	0.14 306	0.21 193	0.18 222	0.31 189	0.25 191	0.21 184	0.29 243	0.22 217	0.15 183	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.10 446	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

DN-CSS_ROB	0.22 294	0.25 483	0.47 377	0.24 380	0.14 306	0.25 283	0.12 26	0.40 305	0.33 291	0.29 280	0.42 402	0.22 217	0.20 280	0.33 322	0.19 278	0.07 80	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.07 178

WQFJA1++	0.44 522	0.07 2	0.63 466	0.18 60	0.13 262	0.15 31	0.11 17	0.20 35	0.11 4	2.05 611	0.12 41	0.23 237	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 620	0.07 178

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 318	0.34 212	0.23 327	0.14 306	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.37 341	0.18 162	0.22 179	0.23 237	0.17 231	0.26 235	0.17 222	0.15 492	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

11t1	0.18 184	0.10 94	0.30 165	0.20 169	0.11 125	0.27 317	0.17 178	0.35 247	0.23 162	0.25 219	0.23 184	0.23 237	0.23 314	0.25 218	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

MSKI-zero shot	0.17 159	0.09 52	0.43 341	0.20 169	0.11 125	0.21 193	0.15 103	0.32 200	0.21 128	0.23 196	0.24 198	0.23 237	0.10 53	0.31 308	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

EKT-Stereo	0.38 494	0.12 210	0.38 272	0.42 562	3.88 616	0.21 193	0.17 178	0.35 247	0.28 226	0.20 173	0.20 156	0.23 237	0.15 183	0.28 269	0.16 191	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

MIM_Stereo	0.18 184	0.12 210	0.38 272	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.14 77	0.35 247	0.25 191	0.27 241	0.35 321	0.23 237	0.13 141	0.27 255	0.16 191	0.06 31	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.06 89

DCRE	0.20 244	0.13 274	0.40 295	0.21 214	0.15 356	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.22 190	0.80 552	0.23 237	0.16 201	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.07 294	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DisPM	0.19 227	0.10 94	0.35 221	0.23 327	0.13 262	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.29 245	0.33 363	0.34 310	0.23 237	0.16 201	0.33 322	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.11 402

SA	0.22 294	0.16 377	0.36 241	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.23 402	0.45 361	0.40 382	0.27 241	0.44 426	0.23 237	0.23 314	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

test_3	0.18 184	0.11 168	0.32 185	0.24 380	0.11 125	0.22 221	0.25 441	0.31 189	0.31 270	0.25 219	0.18 130	0.23 237	0.13 141	0.25 218	0.19 278	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

DeepStereo_RVC	0.18 184	0.11 168	0.40 295	0.21 214	0.11 125	0.19 130	0.16 136	0.28 144	0.22 141	0.27 241	0.27 224	0.23 237	0.28 398	0.24 187	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.10 367

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 168	0.45 361	0.21 214	0.12 184	0.25 283	0.14 77	0.27 125	0.27 211	0.38 438	1.15 576	0.23 237	0.17 231	0.57 433	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.06 57	0.07 178

SFCPSM	0.22 294	0.10 94	0.51 413	0.21 214	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.55 477	0.39 365	0.29 280	0.32 279	0.23 237	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.08 249

DStereoRT	0.35 472	0.13 274	0.51 413	0.25 418	0.16 388	0.42 484	0.19 268	0.48 393	0.39 365	0.30 311	0.39 367	0.24 250	0.39 489	0.64 472	0.30 424	0.08 220	0.07 294	1.54 614	0.41 581	0.08 196	0.11 402

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 241	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.14 77	0.28 144	0.24 177	0.22 190	0.20 156	0.24 250	0.18 256	0.21 146	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.06 89

LL-Strereo2	0.18 184	0.18 410	0.39 287	0.22 276	0.12 184	0.24 265	0.13 52	0.31 189	0.23 162	0.24 210	0.20 156	0.24 250	0.12 108	0.26 235	0.15 165	0.06 31	0.06 168	0.12 436	0.09 335	0.08 196	0.07 178

UDGNet	0.23 311	0.31 526	0.38 272	0.24 380	0.14 306	0.24 265	0.18 222	0.32 200	0.43 408	0.29 280	0.28 230	0.24 250	0.19 271	0.29 286	0.20 296	0.15 492	0.07 294	0.21 538	0.11 415	0.14 453	0.10 367

PFNet+	0.20 244	0.10 94	0.37 253	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.19 268	0.29 158	0.34 301	0.33 363	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.32 315	0.17 222	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.12 425

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 94	0.39 287	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 94	0.39 287	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

CRE-IMP	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.11 125	0.24 265	0.17 178	0.29 158	0.21 128	0.27 241	0.26 217	0.24 250	0.17 231	0.23 173	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.10 367

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.36 266	0.25 191	0.33 363	0.59 508	0.24 250	0.28 398	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.20 528

rvit_0105_4	0.20 244	0.15 352	0.38 272	0.23 327	0.14 306	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.39 365	0.19 168	0.24 198	0.25 259	0.19 271	0.27 255	0.17 222	0.16 507	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

H2IRNET	0.18 184	0.13 274	0.35 221	0.21 214	0.12 184	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.30 258	0.17 144	0.31 270	0.25 259	0.20 280	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.06 89

MyStereo8	0.22 294	0.15 352	0.63 466	0.21 214	0.17 411	0.31 392	0.16 136	0.36 266	0.32 279	0.28 251	0.36 331	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.28 404	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.12 425

MyStereo05	0.23 311	0.12 210	0.57 439	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.48 393	0.52 496	0.31 329	0.23 184	0.25 259	0.22 300	0.30 301	0.21 321	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

CASS	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.11 125	0.28 337	0.19 268	0.39 294	0.30 258	0.32 351	0.34 310	0.25 259	0.24 332	0.25 218	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 311	0.19 426	0.38 272	0.26 453	0.18 433	0.25 283	0.29 481	0.40 305	0.37 341	0.29 280	0.40 378	0.25 259	0.22 300	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.10 367

dd	0.22 294	0.26 494	0.40 295	0.22 276	0.12 184	0.25 283	0.21 350	0.32 200	0.44 423	0.29 280	0.28 230	0.25 259	0.16 201	0.30 301	0.25 381	0.12 435	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

Patchmatch Stereo++	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 184	0.11 168	0.35 221	0.23 327	0.11 125	0.24 265	0.20 319	0.29 158	0.26 200	0.26 231	0.25 207	0.25 259	0.18 256	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

PSM-adaLoss	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo_v2	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

HUI-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.22 163	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

DEmStereo	0.26 386	0.09 52	0.47 377	0.19 106	0.12 184	0.30 376	0.25 441	0.28 144	0.36 330	0.36 416	0.58 506	0.25 259	0.48 531	0.53 410	0.44 495	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.07 178

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 168	0.34 212	0.29 506	0.12 184	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.32 279	0.25 259	0.15 183	0.24 187	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.09 311

iGMRVC	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

iRAFT	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

RAFT-IKP	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

RALAANet	0.19 227	0.18 410	0.37 253	0.23 327	0.14 306	0.23 243	0.13 52	0.37 276	0.29 245	0.28 251	0.26 217	0.25 259	0.15 183	0.26 235	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.06 89

GES	0.22 294	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.14 306	0.27 317	0.19 268	0.49 402	0.33 291	0.30 311	0.36 331	0.25 259	0.23 314	0.29 286	0.22 341	0.10 358	0.08 380	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.11 402

AFF-stereo	0.18 184	0.15 352	0.32 185	0.21 214	0.10 78	0.18 102	0.18 222	0.33 214	0.27 211	0.25 219	0.37 340	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 352	0.38 272	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.24 424	0.36 266	0.39 365	0.21 184	0.23 184	0.26 280	0.19 271	0.26 235	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 436	0.12 454	0.10 336	0.09 311

raft_robust	0.22 294	0.17 396	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.23 243	0.22 377	0.49 402	0.48 466	0.32 351	0.32 279	0.26 280	0.23 314	0.53 410	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.06 89

Sa-1000	0.22 294	0.15 352	0.35 221	0.23 327	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.47 380	0.39 365	0.30 311	0.50 465	0.26 280	0.19 271	0.33 322	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

GMOStereo	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

error version	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

test-v	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

LCNet	0.21 264	0.11 168	0.29 158	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.19 268	0.34 222	0.26 200	0.28 251	0.35 321	0.26 280	0.30 427	0.35 337	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.13 435	0.22 542

test-2	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 159	0.10 94	0.40 295	0.20 169	0.11 125	0.20 165	0.15 103	0.36 266	0.30 258	0.23 196	0.21 168	0.26 280	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

IGEV-FE	0.18 184	0.10 94	0.65 475	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

MyStereo04	0.23 311	0.12 210	0.55 432	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.49 402	0.52 496	0.28 251	0.23 184	0.27 289	0.23 314	0.30 301	0.22 341	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

IGEV_Zeroshot_test	0.18 184	0.10 94	0.65 475	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

Any-RAFT	0.17 159	0.08 17	0.31 179	0.19 106	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.42 331	0.30 258	0.24 210	0.27 224	0.27 289	0.16 201	0.21 146	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

RAFT-Test	0.17 159	0.10 94	0.38 272	0.19 106	0.12 184	0.25 283	0.17 178	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.29 243	0.27 289	0.14 164	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 274	0.63 466	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 274	0.63 466	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

knoymous	0.17 159	0.09 52	0.32 185	0.17 25	0.11 125	0.21 193	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.27 289	0.16 201	0.23 173	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.09 269	0.09 311

ssnet	0.24 342	0.13 274	0.63 466	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

AAGNet	0.33 459	0.11 168	0.37 253	0.25 418	0.16 388	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.35 400	0.35 321	0.27 289	0.30 427	0.44 370	2.66 611	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.08 196	0.06 89

ASMatch	0.23 311	0.11 168	0.51 413	0.24 380	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.28 226	0.28 251	0.68 535	0.27 289	0.26 362	0.50 392	0.22 341	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.11 402

PFNet	0.23 311	0.10 94	0.57 439	0.24 380	0.14 306	0.22 221	0.19 268	0.39 294	0.33 291	0.35 400	0.32 279	0.27 289	0.19 271	0.64 472	0.22 341	0.09 309	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.07 178

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.43 341	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.25 441	0.37 276	0.27 211	0.30 311	0.45 437	0.27 289	0.21 287	0.31 308	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.19 518

Gwc-CoAtRS	0.17 159	0.10 94	0.37 253	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.32 200	0.28 226	0.23 196	0.23 184	0.27 289	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

HITNet	0.20 244	0.17 396	0.43 341	0.19 106	0.08 12	0.27 317	0.14 77	0.42 331	0.30 258	0.29 280	0.32 279	0.27 289	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 342	0.18 410	0.61 455	0.25 418	0.11 125	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.43 408	0.33 363	0.43 415	0.27 289	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

FSD	0.27 394	0.28 504	0.32 185	0.27 481	0.24 523	0.27 317	0.27 459	0.31 189	0.29 245	0.26 231	0.27 224	0.28 305	0.27 381	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.25 540	0.24 554

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 98	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 424	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 184	0.28 305	0.49 532	0.26 235	0.18 245	0.09 309	0.08 380	0.18 523	0.13 481	0.17 492	0.17 496

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 396	0.40 295	0.25 418	0.15 356	0.24 265	0.28 475	0.38 282	0.41 394	0.25 219	0.25 207	0.28 305	0.21 287	0.28 269	0.20 296	0.15 492	0.13 498	0.14 483	0.15 504	0.10 336	0.09 311

test_sample4	0.24 342	0.13 274	0.43 341	0.20 169	0.12 184	0.32 401	0.21 350	0.51 429	0.34 301	0.31 329	0.37 340	0.28 305	0.23 314	0.53 410	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

xx1	0.20 244	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.28 305	0.24 332	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

qqq	0.20 244	0.12 210	0.31 179	0.20 169	0.11 125	0.23 243	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.24 210	0.28 230	0.28 305	0.24 332	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

x	0.19 227	0.11 168	0.29 158	0.20 169	0.11 125	0.26 307	0.18 222	0.41 317	0.29 245	0.25 219	0.29 243	0.28 305	0.24 332	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

CrosDoStereo	0.31 441	0.10 94	0.49 391	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 608	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 520	0.28 305	0.46 522	0.61 456	0.57 522	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

PSM-AAD	0.25 370	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.26 307	0.38 535	0.34 222	0.28 226	0.35 400	0.39 367	0.28 305	0.79 571	0.30 301	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.08 196	0.21 537

DeepStereo_LL	0.31 441	0.10 94	0.49 391	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 608	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 520	0.28 305	0.46 522	0.61 456	0.57 522	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 504	0.22 276	0.12 184	0.29 358	0.24 424	0.43 344	0.32 279	0.33 363	0.28 230	0.28 305	0.19 271	0.49 388	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.09 269	0.06 89

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 396	0.50 402	0.26 453	0.22 502	0.22 221	0.15 103	0.40 305	0.35 317	0.27 241	0.37 340	0.29 316	0.20 280	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 531	0.12 454	0.13 435	0.13 442

GCST	0.47 530	0.60 577	0.57 439	1.04 602	0.48 573	0.38 459	0.11 17	0.40 305	0.32 279	0.41 472	0.34 310	0.29 316	0.17 231	0.46 376	0.19 278	0.69 592	0.42 587	0.79 596	0.62 599	0.62 584	0.46 584

test_sample5	0.24 342	0.13 274	0.42 328	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.32 351	0.41 386	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

test_sample3	0.23 311	0.12 210	0.43 341	0.19 106	0.12 184	0.32 401	0.20 319	0.50 412	0.34 301	0.31 329	0.33 300	0.29 316	0.22 300	0.53 410	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

test_sample1	0.20 244	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.12 184	0.28 337	0.19 268	0.41 317	0.25 191	0.26 231	0.31 270	0.29 316	0.26 362	0.44 370	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

CoDeX	0.23 311	0.12 210	0.46 369	0.21 214	0.14 306	0.29 358	0.21 350	0.53 459	0.41 394	0.29 280	0.35 321	0.29 316	0.22 300	0.48 383	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

mmm	0.21 264	0.12 210	0.31 179	0.22 276	0.12 184	0.28 337	0.21 350	0.41 317	0.27 211	0.29 280	0.38 354	0.29 316	0.24 332	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.10 336	0.09 311

DualNet	0.24 342	0.13 274	0.42 328	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.33 363	0.43 415	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 377	0.41 318	0.25 418	0.15 356	0.22 221	0.24 424	0.32 200	0.28 226	0.33 363	0.51 471	0.29 316	0.17 231	0.32 315	0.13 102	0.06 31	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.06 89

SST-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.37 253	0.24 380	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.24 177	0.34 383	0.33 300	0.29 316	0.25 353	0.56 429	0.17 222	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 210	0.39 287	0.26 453	0.11 125	0.18 102	0.24 424	0.40 305	0.37 341	0.31 329	0.30 256	0.29 316	0.24 332	0.55 418	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

cross-raft	0.17 159	0.12 210	0.41 318	0.23 327	0.10 78	0.20 165	0.24 424	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.29 316	0.15 183	0.17 62	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

LMCR-Stereo	0.26 386	0.18 410	0.49 391	0.28 503	0.14 306	0.36 445	0.23 402	0.54 467	0.34 301	0.39 453	0.40 378	0.29 316	0.29 413	0.37 345	0.27 400	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.13 435	0.09 311

111	0.20 244	0.17 396	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.24 265	0.17 178	0.41 317	0.45 434	0.23 196	0.29 243	0.29 316	0.21 287	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.08 249

test_xeample	0.34 467	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.33 412	0.23 402	0.55 477	0.38 355	0.32 351	0.45 437	0.29 316	0.26 362	0.57 433	2.24 609	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

FENet	0.21 264	0.11 168	0.45 361	0.21 214	0.12 184	0.26 307	0.17 178	0.41 317	0.35 317	0.30 311	0.31 270	0.29 316	0.23 314	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

test_sample6	0.25 370	0.13 274	0.41 318	0.21 214	0.11 125	0.30 376	0.22 377	0.51 429	0.35 317	0.33 363	0.43 415	0.30 332	0.24 332	0.57 433	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.10 367

test_sample2	0.21 264	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.11 125	0.27 317	0.21 350	0.43 344	0.29 245	0.26 231	0.31 270	0.30 332	0.24 332	0.45 373	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

gcap-zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.36 241	0.20 169	0.12 184	0.26 307	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.26 231	0.20 156	0.30 332	0.14 164	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 318	0.58 444	0.24 380	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.49 402	0.40 382	0.27 241	0.29 243	0.30 332	0.20 280	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

FTStereo	0.28 415	0.10 94	0.43 341	0.23 327	0.13 262	0.21 193	0.53 572	0.34 222	0.26 200	0.38 438	0.95 565	0.30 332	0.56 544	0.32 315	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.19 518

RAFT_R40	0.21 264	0.10 94	0.37 253	0.24 380	0.13 262	0.18 102	0.18 222	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.33 300	0.30 332	0.24 332	0.55 418	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.23 243	0.47 562	0.34 222	0.30 258	0.39 453	0.47 454	0.30 332	0.79 571	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.13 442

222	0.41 507	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.36 445	0.20 319	0.57 502	0.39 365	0.35 400	0.44 426	0.30 332	0.27 381	0.55 418	3.56 614	0.11 397	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

RAFT + AFF	0.27 394	0.23 474	0.50 402	0.25 418	0.17 411	0.30 376	0.33 514	0.52 448	0.40 382	0.28 251	0.30 256	0.30 332	0.31 443	0.62 464	0.24 371	0.09 309	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.11 402

FADNet_RVC	0.30 434	0.28 504	0.83 524	0.23 327	0.15 356	0.30 376	0.17 178	0.49 402	0.37 341	0.30 311	0.38 354	0.30 332	0.27 381	0.52 403	0.31 432	0.14 479	0.14 508	0.14 483	0.16 516	0.21 525	0.23 549

rvit_105_1	0.27 394	0.19 426	0.46 369	0.27 481	0.19 460	0.30 376	0.35 520	0.44 351	0.51 487	0.31 329	0.31 270	0.31 342	0.26 362	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.11 384	0.10 367

SMFormer	0.25 370	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

tta	0.24 342	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

MyStereo06	0.20 244	0.12 210	0.57 439	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.40 305	0.21 128	0.30 311	0.24 198	0.31 342	0.18 256	0.22 163	0.18 245	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

XX-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.83 524	0.26 453	0.17 411	0.23 243	0.13 52	0.40 305	0.18 68	0.20 173	0.41 386	0.31 342	0.10 53	0.32 315	0.12 56	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 410	0.47 377	0.22 276	0.10 78	0.28 337	0.14 77	0.46 372	0.32 279	0.31 329	0.34 310	0.31 342	0.25 353	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.10 336	0.08 249

MLCV	0.22 294	0.16 377	0.44 350	0.21 214	0.08 12	0.29 358	0.19 268	0.38 282	0.37 341	0.38 438	0.44 426	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

BUS	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.43 493	0.17 178	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.32 351	0.20 280	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

IER	0.23 311	0.12 210	0.39 287	0.20 169	0.14 306	0.31 392	0.19 268	0.42 331	0.36 330	0.33 363	0.40 378	0.32 351	0.33 453	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.08 249

NINENet	0.25 370	0.15 352	0.37 253	0.23 327	0.16 388	0.43 493	0.17 178	0.60 526	0.46 452	0.32 351	0.37 340	0.32 351	0.20 280	0.42 364	0.21 321	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.08 241	0.11 384	0.10 367

AASNet	0.27 394	0.19 426	0.49 391	0.26 453	0.17 411	0.34 425	0.20 319	0.62 539	0.48 466	0.35 400	0.40 378	0.32 351	0.25 353	0.28 269	0.34 449	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.13 435	0.11 402

GANet-ADL	0.21 264	0.12 210	0.45 361	0.23 327	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.46 372	0.35 317	0.25 219	0.32 279	0.32 351	0.19 271	0.24 187	0.20 296	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 202	0.34 536	0.16 388	0.27 317	0.18 222	0.43 344	0.35 317	0.30 311	0.35 321	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.10 336	0.09 311

FINET	0.34 467	0.27 501	0.80 514	0.24 380	0.24 523	0.36 445	0.34 516	0.54 467	0.72 552	0.39 453	0.47 454	0.32 351	0.30 427	0.51 397	0.32 437	0.19 535	0.17 537	0.13 457	0.12 454	0.18 506	0.16 484

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 352	0.33 202	0.23 327	0.11 125	0.27 317	0.18 222	0.56 493	0.59 521	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.28 398	0.49 388	0.30 424	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.13 442

riskmin	0.18 184	0.09 52	0.34 212	0.18 60	0.12 184	0.24 265	0.16 136	0.34 222	0.28 226	0.21 184	0.23 184	0.33 358	0.24 332	0.23 173	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.10 336	0.10 367

HBP-ISP	0.33 459	0.30 519	0.72 497	0.22 276	0.16 388	0.32 401	0.22 377	0.54 467	0.44 423	0.41 472	0.49 462	0.33 358	0.38 483	0.73 503	0.25 381	0.18 529	0.19 548	0.24 547	0.20 538	0.16 475	0.13 442

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 274	0.35 221	0.29 506	0.12 184	0.23 243	0.14 77	0.38 282	0.31 270	0.34 383	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 493	0.26 394	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

DMCA	0.22 294	0.14 318	0.36 241	0.22 276	0.14 306	0.27 317	0.20 319	0.43 344	0.38 355	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.24 332	0.24 187	0.28 404	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.11 402

FADNet-RVC-Resample	0.29 426	0.25 483	0.93 545	0.26 453	0.16 388	0.32 401	0.21 350	0.47 380	0.39 365	0.35 400	0.38 354	0.33 358	0.27 381	0.53 410	0.24 371	0.10 358	0.10 446	0.14 483	0.13 481	0.13 435	0.16 484

SuperB	0.49 536	0.28 504	2.23 597	0.23 327	0.15 356	0.41 477	0.32 504	0.47 380	0.82 564	0.43 488	0.50 465	0.33 358	0.45 516	0.68 488	1.08 573	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.98 605	0.14 463

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 318	0.95 548	0.21 214	0.27 538	0.20 165	0.19 268	0.48 393	0.25 191	0.26 231	0.55 493	0.34 365	0.18 256	0.25 218	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.12 454	0.12 420	0.12 425

ffm	0.22 294	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

ff1	0.29 426	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 573	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

mmx	0.31 441	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 573	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

xxx	0.31 441	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 573	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

HH	0.18 184	0.12 210	0.55 432	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

HanStereo	0.18 184	0.12 210	0.55 432	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 410	0.44 350	0.22 276	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.28 251	0.37 340	0.34 365	0.23 314	0.65 479	0.27 400	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

DAS	0.27 394	0.12 210	0.42 328	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.75 512	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

SepStereo	0.26 386	0.12 210	0.42 328	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.64 472	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 318	0.35 221	0.29 506	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.37 276	0.33 291	0.34 383	0.30 256	0.34 365	0.19 271	0.70 493	0.24 371	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

KYRaft	0.22 294	0.10 94	0.30 165	0.23 327	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.35 247	0.24 177	0.35 400	0.54 489	0.34 365	0.26 362	0.29 286	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.08 196	0.31 568

THIR-Stereo	0.29 426	0.12 210	0.41 318	0.19 106	0.11 125	0.28 337	0.72 586	0.32 200	0.35 317	0.37 423	0.65 529	0.34 365	0.50 534	0.57 433	0.45 498	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.07 178

GEStereo_RVC	0.27 394	0.20 438	0.44 350	0.27 481	0.16 388	0.33 412	0.25 441	0.56 493	0.54 506	0.34 383	0.38 354	0.34 365	0.25 353	0.51 397	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.11 402

ICVP	0.23 311	0.13 274	0.44 350	0.26 453	0.14 306	0.29 358	0.25 441	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.43 415	0.35 379	0.25 353	0.26 235	0.23 360	0.12 435	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 450	0.15 352	1.26 577	0.23 327	0.18 433	0.32 401	0.18 222	0.59 517	0.60 525	0.36 416	0.45 437	0.35 379	0.29 413	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.15 475

ADCRef	0.38 494	0.24 478	0.88 536	0.26 453	0.21 486	0.49 520	0.27 459	0.52 448	0.48 466	0.50 518	0.58 506	0.35 379	0.47 525	0.48 383	1.29 589	0.09 309	0.08 380	0.12 436	0.12 454	0.11 384	0.11 402

AdaStereo	0.24 342	0.16 377	0.37 253	0.24 380	0.12 184	0.32 401	0.17 178	0.54 467	0.42 401	0.33 363	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 341	0.14 479	0.06 168	0.13 457	0.08 241	0.11 384	0.08 249
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.
PS-NSSS	0.32 450	0.30 519	0.46 369	0.23 327	0.17 411	0.33 412	0.24 424	0.57 502	0.41 394	0.37 423	0.52 479	0.35 379	0.30 427	0.80 531	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 538	0.15 504	0.15 467	0.13 442

HI	0.20 244	0.13 274	0.33 202	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

CoSv	0.20 244	0.13 274	0.33 202	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

STrans-v2	0.24 342	0.13 274	0.54 426	0.21 214	0.12 184	0.23 243	0.21 350	0.47 380	0.28 226	0.31 329	0.42 402	0.36 384	0.35 466	0.62 464	0.23 360	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 274	0.56 436	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.19 268	0.40 305	0.32 279	0.30 311	0.43 415	0.36 384	0.31 443	0.61 456	0.20 296	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.07 178

MMNet	0.27 394	0.14 318	0.49 391	0.24 380	0.17 411	0.47 509	0.22 377	0.45 361	0.51 487	0.39 453	0.41 386	0.36 384	0.33 453	0.39 352	0.34 449	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

PWCDC_ROB	0.38 494	0.30 519	0.60 452	0.33 534	0.20 478	0.42 484	0.19 268	0.58 511	0.89 573	0.42 482	1.26 580	0.36 384	0.34 462	0.50 392	0.38 462	0.18 529	0.11 469	0.11 398	0.09 335	0.19 513	0.13 442

DualNet (step1)	0.28 415	0.19 426	0.50 402	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.23 543	0.09 415	0.28 558	0.24 553	0.18 506	0.16 484

test_sample9	0.42 510	0.19 426	0.50 402	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.66 483	0.91 563	0.23 543	1.82 615	0.28 558	0.24 553	0.18 506	0.16 484

test_sample7	0.25 370	0.15 352	0.35 221	0.20 169	0.14 306	0.28 337	0.21 350	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.14 479	0.09 415	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 274	0.48 386	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

delet	0.27 394	0.14 318	0.40 295	0.23 327	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 402	0.48 466	0.33 363	0.41 386	0.37 390	0.30 427	0.48 383	0.34 449	0.09 309	0.09 415	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.08 249

UPFNet	0.25 370	0.12 210	0.38 272	0.24 380	0.19 460	0.37 451	0.28 475	0.48 393	0.38 355	0.34 383	0.37 340	0.37 390	0.28 398	0.39 352	0.33 444	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.08 249

MSMDNet	0.23 311	0.13 274	0.48 386	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.09 311

iResNet_ROB	0.25 370	0.19 426	0.40 295	0.20 169	0.12 184	0.30 376	0.16 136	0.55 477	0.53 501	0.38 438	0.43 415	0.37 390	0.26 362	0.38 350	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.09 269	0.09 311

DispNO	0.27 394	0.18 410	0.62 463	0.23 327	0.17 411	0.25 283	0.22 377	0.45 361	0.41 394	0.32 351	0.39 367	0.38 398	0.27 381	0.77 523	0.27 400	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.08 196	0.08 249

SDNR	0.42 510	0.21 452	0.82 521	0.21 214	0.18 433	1.27 593	0.17 178	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.81 553	0.38 398	0.27 381	1.19 579	0.38 462	0.23 543	0.24 567	0.17 515	0.13 481	0.17 492	0.20 528

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

psmg	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.21 214	0.14 306	0.35 440	0.23 402	0.51 429	0.34 301	0.35 400	0.38 354	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

RAFT	0.21 264	0.17 396	0.32 185	0.24 380	0.12 184	0.25 283	0.27 459	0.35 247	0.28 226	0.33 363	0.33 300	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 222	0.08 220	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.10 336	0.06 89

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 274	0.47 377	0.19 106	0.13 262	0.26 307	0.16 136	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

xxxx	0.34 467	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.37 451	0.20 319	0.58 511	0.38 355	0.29 280	0.42 402	0.38 398	0.24 332	0.46 376	2.20 607	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

ACVNet	0.23 311	0.13 274	0.35 221	0.18 60	0.15 356	0.27 317	0.23 402	0.39 294	0.44 423	0.28 251	0.41 386	0.38 398	0.26 362	0.27 255	0.32 437	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.07 178

acv_ft	0.25 370	0.13 274	0.40 295	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.21 350	0.45 361	0.44 423	0.38 438	0.41 386	0.38 398	0.27 381	0.27 255	0.35 453	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.07 178

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 352	0.36 241	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.20 319	0.48 393	0.37 341	0.30 311	0.44 426	0.38 398	0.26 362	0.52 403	0.22 341	0.12 435	0.07 294	0.11 398	0.13 481	0.10 336	0.09 311

CFNet	0.27 394	0.20 438	0.44 350	0.22 276	0.14 306	0.33 412	0.14 77	0.51 429	0.45 434	0.30 311	0.40 378	0.38 398	0.27 381	0.76 517	0.25 381	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.08 249

ccs_rob	0.23 311	0.13 274	0.47 377	0.20 169	0.13 262	0.26 307	0.17 178	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

Select-FE	0.23 311	0.14 318	0.78 504	0.22 276	0.18 433	0.22 221	0.13 52	0.43 344	0.26 200	0.28 251	0.33 300	0.39 410	0.29 413	0.27 255	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.13 481	0.08 196	0.12 425

z-ln-s-r	0.32 450	0.21 452	0.82 521	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.26 453	0.43 344	0.50 483	0.32 351	0.60 513	0.39 410	0.29 413	0.73 503	0.66 542	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.08 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 274	0.83 524	0.20 169	0.21 486	0.23 243	0.17 178	0.48 393	0.27 211	0.23 196	0.29 243	0.39 410	0.23 314	0.25 218	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.11 415	0.11 384	0.10 367

1111x	0.32 450	0.11 168	0.40 295	0.22 276	0.11 125	0.32 401	0.26 453	0.59 517	0.43 408	0.31 329	0.41 386	0.39 410	0.28 398	0.76 517	1.37 590	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 274	0.50 402	0.20 169	0.15 356	0.28 337	0.17 178	0.49 402	0.45 434	0.32 351	0.42 402	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 321	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.09 335	0.12 420	0.11 402

ToySt	0.24 342	0.16 377	0.48 386	0.21 214	0.13 262	0.29 358	0.29 481	0.39 294	0.39 365	0.27 241	0.35 321	0.39 410	0.31 443	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

anonymousa	0.23 311	0.11 168	0.50 402	0.21 214	0.16 388	0.31 392	0.20 319	0.36 266	0.35 317	0.32 351	0.50 465	0.39 410	0.26 362	0.22 163	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.07 126	0.08 249

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 318	0.36 241	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.21 350	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.39 367	0.39 410	0.28 398	0.58 440	0.23 360	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.09 311

DSFCA	0.27 394	0.13 274	0.36 241	0.20 169	0.17 411	0.38 459	0.31 497	0.47 380	0.43 408	0.43 488	0.37 340	0.39 410	0.29 413	0.52 403	0.32 437	0.12 435	0.10 446	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

DMCA-RVC	0.27 394	0.21 452	0.61 455	0.28 503	0.17 411	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.35 317	0.40 463	0.37 340	0.39 410	0.36 470	0.43 366	0.30 424	0.13 454	0.10 446	0.15 498	0.11 415	0.13 435	0.10 367

DeepPrunerF	0.44 522	0.29 512	1.29 580	0.33 534	0.30 552	0.35 440	0.36 525	0.62 539	1.15 592	0.40 463	0.44 426	0.39 410	0.41 498	0.80 531	0.52 518	0.18 529	0.14 508	0.23 545	0.21 541	0.17 492	0.17 496

TDLM	0.30 434	0.21 452	0.38 272	0.28 503	0.15 356	0.33 412	0.32 504	0.52 448	0.47 457	0.38 438	0.43 415	0.39 410	0.29 413	0.91 552	0.28 404	0.14 479	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.12 420	0.10 367

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 377	0.34 212	0.18 60	0.15 356	0.33 412	0.16 136	0.46 372	0.35 317	0.29 280	0.35 321	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.22 341	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.14 495	0.13 435	0.12 425

DeepPruner_ROB	0.26 386	0.19 426	0.44 350	0.21 214	0.16 388	0.30 376	0.21 350	0.52 448	0.32 279	0.35 400	0.38 354	0.39 410	0.26 362	0.42 364	0.24 371	0.15 492	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.14 453	0.13 442

iResNetv2_ROB	0.27 394	0.26 494	0.72 497	0.23 327	0.13 262	0.29 358	0.18 222	0.52 448	0.49 475	0.37 423	0.45 437	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.12 420	0.09 311

xyz-stereo	1.40 596	0.10 94	17.09 629	0.18 60	0.07 1	4.78 613	0.18 222	0.29 158	0.34 301	0.36 416	2.81 612	0.40 425	0.29 413	0.56 429	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.06 104	0.06 57	0.05 26

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 377	0.38 272	0.19 106	0.13 262	0.27 317	0.24 424	0.49 402	0.38 355	0.37 423	0.37 340	0.40 425	0.24 332	0.52 403	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.08 249

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 377	0.47 377	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.18 222	0.46 372	0.35 317	0.33 363	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 449	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.09 311

TCMNet	0.33 459	0.23 474	0.72 497	0.29 506	0.30 552	0.40 473	0.28 475	0.50 412	0.47 457	0.37 423	0.45 437	0.40 425	0.29 413	0.60 449	0.39 470	0.14 479	0.13 498	0.15 498	0.14 495	0.17 492	0.15 475

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 361	0.26 453	0.13 262	0.28 337	0.15 103	0.39 294	0.35 317	0.37 423	0.43 415	0.40 425	0.17 231	0.34 328	0.20 296	0.12 435	0.07 294	0.13 457	0.07 161	0.16 475	0.09 311

GwcNet-RSSM	0.26 386	0.17 396	0.46 369	0.21 214	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.44 351	0.42 401	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 362	0.55 418	0.28 404	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

NVstereo2D	0.31 441	0.16 377	0.54 426	0.24 380	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 511	0.56 515	0.28 251	0.38 354	0.40 425	0.30 427	0.71 496	0.28 404	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.10 377	0.19 513	0.16 484

G2L-ROB	0.23 311	0.15 352	0.41 318	0.19 106	0.12 184	0.27 317	0.21 350	0.47 380	0.33 291	0.34 383	0.31 270	0.41 432	0.22 300	0.49 388	0.26 394	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

UGAM	0.26 386	0.14 318	0.45 361	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.25 441	0.32 200	0.41 394	0.31 329	0.42 402	0.41 432	0.22 300	0.92 553	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.14 483	0.12 454	0.10 336	0.07 178

LL-Strereo	0.29 426	0.25 483	0.58 444	0.25 418	0.21 486	0.23 243	0.24 424	0.55 477	0.42 401	0.34 383	0.32 279	0.41 432	0.40 494	0.94 557	0.23 360	0.08 220	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.09 269	0.09 311

iinet-f	0.30 434	0.18 410	1.03 559	0.20 169	0.15 356	0.44 495	0.22 377	0.45 361	0.37 341	0.35 400	0.44 426	0.41 432	0.34 462	0.34 328	0.40 478	0.10 358	0.09 415	0.08 182	0.08 241	0.13 435	0.11 402

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.14 306	0.31 392	0.22 377	0.44 351	0.36 330	0.27 241	0.33 300	0.41 432	0.28 398	0.61 456	0.29 416	0.11 397	0.09 415	0.09 267	0.11 415	0.10 336	0.10 367

HGLStereo	0.27 394	0.14 318	0.46 369	0.24 380	0.21 486	0.33 412	0.23 402	0.50 412	0.42 401	0.35 400	0.48 460	0.41 432	0.33 453	0.45 373	0.33 444	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.12 425

FADNet-RVC	0.31 441	0.35 537	0.78 504	0.25 418	0.20 478	0.33 412	0.20 319	0.49 402	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.41 432	0.29 413	0.63 470	0.31 432	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.15 504	0.19 513	0.19 518

PA-Net	0.37 487	0.28 504	0.83 524	0.31 522	0.28 543	0.39 468	0.42 549	0.51 429	0.55 512	0.34 383	0.42 402	0.41 432	0.36 470	0.79 527	0.49 509	0.12 435	0.23 565	0.16 509	0.23 551	0.12 420	0.18 510
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 394	0.17 396	0.35 221	0.25 418	0.14 306	0.37 451	0.21 350	0.47 380	0.41 394	0.44 495	0.51 471	0.41 432	0.28 398	0.45 373	0.37 460	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 394	0.13 274	0.45 361	0.26 453	0.19 460	0.24 265	0.14 77	0.45 361	0.43 408	0.39 453	0.48 460	0.42 441	0.27 381	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 515	0.16 516	0.16 475	0.20 528

CSP-Net	0.27 394	0.15 352	0.30 165	0.21 214	0.14 306	0.44 495	0.24 424	0.50 412	0.40 382	0.41 472	0.43 415	0.42 441	0.26 362	0.66 483	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.09 311

cf-r	0.24 342	0.15 352	0.44 350	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.22 377	0.42 331	0.40 382	0.30 311	0.42 402	0.42 441	0.26 362	0.43 366	0.25 381	0.11 397	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.08 249

NOSS_ROB	0.31 441	0.20 438	0.35 221	0.24 380	0.16 388	0.32 401	0.19 268	0.52 448	0.48 466	0.33 363	0.36 331	0.42 441	0.28 398	0.93 555	0.24 371	0.19 535	0.20 553	0.24 547	0.22 549	0.17 492	0.17 496

PSMNet-RUCA	0.37 487	0.41 555	0.66 480	0.46 568	0.41 566	0.34 425	0.25 441	0.57 502	0.45 434	0.39 453	0.52 479	0.43 445	0.33 453	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 569	0.21 541	0.31 561	0.22 542

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 434	0.20 438	0.70 493	0.21 214	0.17 411	0.46 503	0.27 459	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.55 493	0.43 445	0.30 427	0.46 376	0.38 462	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.11 384	0.10 367

hknet	0.25 370	0.14 318	0.40 295	0.25 418	0.15 356	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.37 341	0.34 383	0.35 321	0.43 445	0.27 381	0.37 345	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

AACVNet	0.26 386	0.16 377	0.37 253	0.22 276	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.41 317	0.31 270	0.38 438	0.42 402	0.43 445	0.28 398	0.73 503	0.25 381	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.11 402

UNet	0.28 415	0.14 318	0.69 487	0.23 327	0.20 478	0.44 495	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.43 445	0.33 453	0.40 359	0.31 432	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

CFNet-ft	0.24 342	0.15 352	0.35 221	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

FADNet	0.32 450	0.36 540	0.74 502	0.23 327	0.22 502	0.37 451	0.19 268	0.53 459	0.48 466	0.32 351	0.36 331	0.43 445	0.32 450	0.64 472	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 483	0.16 516	0.24 538	0.19 518

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 352	0.35 221	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

CVANet_RVC	0.30 434	0.19 426	0.41 318	0.26 453	0.16 388	0.33 412	0.26 453	0.52 448	0.47 457	0.40 463	0.46 447	0.43 445	0.31 443	0.89 548	0.26 394	0.14 479	0.09 415	0.14 483	0.13 481	0.14 453	0.10 367

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 394	0.21 452	0.59 450	0.25 418	0.18 433	0.29 358	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.38 438	0.41 386	0.43 445	0.27 381	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.11 402
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	0.31 441	0.22 465	0.50 402	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.24 424	0.47 380	0.54 506	0.38 438	0.60 513	0.43 445	0.29 413	0.87 543	0.40 478	0.11 397	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

Anonymous_2	0.37 487	0.21 452	0.47 377	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 453	0.38 282	0.29 245	0.33 363	0.30 256	0.44 456	0.38 483	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 575	0.44 577	1.41 614	0.34 565	0.21 537

ADLNet	0.28 415	0.15 352	0.42 328	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.23 402	0.53 459	0.43 408	0.42 482	0.41 386	0.44 456	0.27 381	0.55 418	0.35 453	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.12 425

STTStereo	0.28 415	0.20 438	0.61 455	0.25 418	0.17 411	0.29 358	0.24 424	0.47 380	0.39 365	0.39 453	0.41 386	0.44 456	0.28 398	0.40 359	0.28 404	0.13 454	0.12 486	0.13 457	0.16 516	0.12 420	0.11 402

DRN-Test	0.33 459	0.17 396	0.61 455	0.27 481	0.19 460	0.46 503	0.29 481	0.65 548	0.51 487	0.47 511	0.46 447	0.44 456	0.34 462	0.62 464	0.41 486	0.12 435	0.08 380	0.13 457	0.12 454	0.12 420	0.10 367

w-ln-seven-2	0.36 477	0.29 512	1.06 561	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.30 492	0.50 412	0.54 506	0.45 499	0.55 493	0.45 460	0.41 498	0.62 464	0.49 509	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.11 402

coex_refinement	0.26 386	0.16 377	0.36 241	0.23 327	0.15 356	0.31 392	0.20 319	0.49 402	0.42 401	0.35 400	0.42 402	0.45 460	0.27 381	0.55 418	0.33 444	0.10 358	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.10 336	0.10 367

GASNet	0.36 477	0.46 559	0.88 536	0.34 536	0.23 515	0.35 440	0.22 377	0.60 526	0.53 501	0.40 463	0.37 340	0.45 460	0.30 427	0.79 527	0.35 453	0.15 492	0.10 446	0.14 483	0.14 495	0.22 532	0.12 425

dad	0.28 415	0.31 526	0.44 350	0.21 214	0.14 306	0.30 376	0.20 319	0.33 214	0.49 475	0.44 495	0.44 426	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 535	0.11 415	0.14 453	0.10 367

ADLNet2	0.30 434	0.17 396	0.72 497	0.23 327	0.17 411	0.36 445	0.24 424	0.52 448	0.51 487	0.32 351	0.38 354	0.45 460	0.30 427	0.69 490	0.35 453	0.10 358	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.12 420	0.10 367

Syn2CoEx	0.36 477	0.31 526	0.78 504	0.34 536	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 530	0.49 475	0.42 482	0.56 500	0.45 460	0.44 513	0.69 490	0.38 462	0.17 518	0.14 508	0.15 498	0.12 454	0.13 435	0.12 425

psm_up	0.29 426	0.16 377	0.41 318	0.26 453	0.17 411	0.32 401	0.26 453	0.55 477	0.43 408	0.36 416	0.40 378	0.45 460	0.37 479	0.58 440	0.30 424	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.10 336	0.10 367

CBMV_ROB	0.33 459	0.18 410	0.53 423	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.20 319	0.51 429	0.45 434	0.51 523	0.55 493	0.45 460	0.42 507	0.71 496	0.32 437	0.18 529	0.19 548	0.23 545	0.21 541	0.14 453	0.15 475

SACVNet	0.30 434	0.20 438	0.41 318	0.25 418	0.18 433	0.34 425	0.25 441	0.52 448	0.40 382	0.41 472	0.44 426	0.46 468	0.32 450	0.71 496	0.25 381	0.13 454	0.10 446	0.12 436	0.12 454	0.16 475	0.17 496

ADCP+	0.45 525	0.24 478	1.15 570	0.25 418	0.22 502	0.56 537	0.39 540	0.54 467	0.51 487	0.44 495	0.51 471	0.46 468	0.52 539	0.56 429	1.89 603	0.10 358	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.14 453	0.13 442

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 274	0.52 419	0.20 169	0.14 306	0.26 307	0.13 52	0.34 222	0.34 301	0.41 472	0.33 300	0.47 470	0.29 413	0.30 301	0.22 341	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.12 420	0.15 475

SQANet	0.40 505	0.48 563	0.67 481	0.48 570	0.39 563	0.48 515	0.22 377	0.51 429	0.43 408	0.40 463	0.47 454	0.47 470	0.33 453	0.54 416	0.32 437	0.36 575	0.15 523	0.40 575	0.21 541	0.45 573	0.31 568

ssnet_v2	0.28 415	0.16 377	0.44 350	0.22 276	0.15 356	0.40 473	0.30 492	0.57 502	0.46 452	0.38 438	0.36 331	0.47 470	0.29 413	0.38 350	0.39 470	0.13 454	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.11 402

Consistency-Raft	0.55 549	0.48 563	1.02 557	0.45 566	0.49 574	0.49 520	0.47 562	0.72 568	0.72 552	0.45 499	0.82 555	0.47 470	0.60 551	0.50 392	0.63 537	0.39 579	0.39 585	0.44 577	0.51 589	0.52 578	0.37 574

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 477	0.36 540	0.53 423	0.34 536	0.19 460	0.51 525	0.24 424	0.55 477	0.38 355	0.41 472	0.47 454	0.47 470	0.27 381	0.73 503	0.30 424	0.36 575	0.19 548	0.27 550	0.17 525	0.26 548	0.23 549

RASNet	0.28 415	0.14 318	0.44 350	0.22 276	0.18 433	0.32 401	0.19 268	0.48 393	0.38 355	0.29 280	0.43 415	0.47 470	0.37 479	0.79 527	0.36 459	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.07 178

STTRV1_RVC	0.42 510	0.32 531	0.89 539	0.29 506	0.36 561	0.49 520	0.31 497	0.61 530	0.53 501	0.46 503	0.56 500	0.47 470	0.43 511	1.00 566	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.20 535	0.18 531	0.25 540	0.17 496

DStereoO	0.46 527	0.32 531	0.51 413	0.36 547	0.29 551	0.38 459	0.45 555	0.55 477	0.60 525	0.47 511	0.49 462	0.48 477	0.73 568	0.59 446	0.69 545	0.81 599	0.18 543	0.38 572	0.19 536	0.46 575	0.20 528

DDVS	0.25 370	0.15 352	0.39 287	0.24 380	0.17 411	0.34 425	0.21 350	0.41 317	0.30 258	0.33 363	0.41 386	0.48 477	0.21 287	0.52 403	0.27 400	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.14 463

CRFU-Net	0.28 415	0.14 318	0.45 361	0.25 418	0.15 356	0.45 501	0.23 402	0.50 412	0.30 258	0.43 488	0.41 386	0.48 477	0.46 522	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

APVNet	0.36 477	0.20 438	0.70 493	0.26 453	0.22 502	0.52 534	0.35 520	0.61 530	0.44 423	0.38 438	0.52 479	0.48 477	0.38 483	0.84 539	0.46 504	0.13 454	0.14 508	0.15 498	0.16 516	0.16 475	0.15 475

CC-Net-ROB	0.43 516	0.47 561	0.65 475	0.37 554	0.23 515	0.51 525	0.29 481	0.66 554	0.49 475	0.46 503	0.51 471	0.48 477	0.38 483	0.96 561	0.35 453	0.34 573	0.23 565	0.55 583	0.25 558	0.31 561	0.20 528

StereoDRNet	0.32 450	0.22 465	0.61 455	0.27 481	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 530	0.48 466	0.46 503	0.39 367	0.48 477	0.30 427	0.57 433	0.40 478	0.11 397	0.09 415	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.10 367

DStereoSA	0.81 578	0.37 545	1.08 563	0.51 574	0.65 588	0.67 555	1.44 613	0.74 570	1.06 586	0.54 537	1.67 597	0.49 483	1.78 604	0.96 561	1.69 598	0.28 563	0.43 588	0.27 550	0.51 589	0.40 570	0.58 592

zh-mn7	0.46 527	0.45 558	1.48 586	0.25 418	0.19 460	0.44 495	0.29 481	0.56 493	0.82 564	0.65 554	0.96 566	0.49 483	0.38 483	0.88 546	0.63 537	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.13 435	0.14 463

fast-acv-ft	0.31 441	0.20 438	0.81 517	0.24 380	0.18 433	0.46 503	0.27 459	0.41 317	0.49 475	0.39 453	0.55 493	0.49 483	0.35 466	0.37 345	0.38 462	0.11 397	0.11 469	0.11 398	0.12 454	0.12 420	0.09 311

S-Stereo	0.38 494	0.20 438	1.05 560	0.27 481	0.22 502	0.38 459	0.32 504	0.55 477	0.66 539	0.39 453	0.59 508	0.49 483	0.41 498	0.75 512	0.40 478	0.12 435	0.15 523	0.13 457	0.13 481	0.16 475	0.21 537

RTSC	0.39 499	0.28 504	0.78 504	0.27 481	0.18 433	0.49 520	0.22 377	0.59 517	0.84 571	0.55 539	0.53 486	0.49 483	0.36 470	0.67 487	0.82 556	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.17 492	0.17 496

NaN_ROB	0.41 507	0.28 504	0.62 463	0.30 516	0.19 460	0.51 525	0.47 562	0.58 511	0.59 521	0.56 540	0.47 454	0.49 483	0.41 498	1.21 582	0.64 539	0.12 435	0.18 543	0.12 436	0.13 481	0.11 384	0.14 463

MDST_ROB	0.48 533	0.14 318	0.95 548	0.30 516	0.21 486	1.33 596	0.32 504	0.77 573	0.56 515	1.06 586	0.71 540	0.49 483	0.35 466	1.26 585	0.38 462	0.13 454	0.11 469	0.16 509	0.13 481	0.12 420	0.12 425

PSMNet_ROB	0.33 459	0.24 478	0.54 426	0.31 522	0.21 486	0.42 484	0.43 551	0.59 517	0.47 457	0.37 423	0.44 426	0.49 483	0.31 443	0.64 472	0.43 490	0.14 479	0.10 446	0.15 498	0.14 495	0.13 435	0.11 402

Wz-Net-LNSev	0.34 467	0.29 512	0.91 541	0.26 453	0.21 486	0.47 509	0.31 497	0.54 467	0.54 506	0.44 495	0.52 479	0.50 491	0.35 466	0.39 352	0.39 470	0.11 397	0.11 469	0.10 342	0.09 335	0.14 453	0.13 442

HSM-Net_RVC	0.27 394	0.11 168	0.42 328	0.19 106	0.11 125	0.34 425	0.20 319	0.62 539	0.43 408	0.40 463	0.43 415	0.50 491	0.26 362	0.76 517	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 516	0.47 561	0.69 487	0.38 556	0.20 478	0.51 525	0.48 566	0.66 554	0.66 539	0.46 503	0.46 447	0.50 491	0.44 513	0.90 551	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.32 567	0.18 531	0.27 553	0.22 542
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
CBMV	0.33 459	0.21 452	0.54 426	0.23 327	0.13 262	0.42 484	0.33 514	0.53 459	0.48 466	0.52 529	0.49 462	0.50 491	0.41 498	0.56 429	0.31 432	0.15 492	0.16 530	0.18 523	0.16 516	0.13 435	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 450	0.22 465	0.58 444	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 515	0.56 500	0.51 495	0.30 427	0.39 352	0.40 478	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

YMNet_1	0.32 450	0.22 465	0.58 444	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 515	0.56 500	0.51 495	0.30 427	0.39 352	0.40 478	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

UGAM-zero	0.23 311	0.10 94	0.54 426	0.19 106	0.13 262	0.21 193	0.14 77	0.44 351	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.51 495	0.33 453	0.65 479	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.06 57	0.07 178

GwcNet	0.35 472	0.23 474	0.88 536	0.25 418	0.24 523	0.48 515	0.27 459	0.55 477	0.57 518	0.38 438	0.52 479	0.51 495	0.32 450	0.60 449	0.41 486	0.13 454	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.13 435	0.14 463

DLCB_ROB	0.28 415	0.16 377	0.34 212	0.27 481	0.16 388	0.38 459	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.46 503	0.46 447	0.51 495	0.33 453	0.53 410	0.33 444	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.09 311

PWC_ROB	0.38 494	0.29 512	0.69 487	0.25 418	0.20 478	0.38 459	0.19 268	0.58 511	0.67 542	0.57 542	0.85 558	0.51 495	0.40 494	0.71 496	0.52 518	0.13 454	0.09 415	0.14 483	0.10 377	0.17 492	0.14 463

zh-sn7	0.48 533	0.51 570	1.43 585	0.29 506	0.20 478	0.47 509	0.39 540	0.57 502	0.62 531	0.52 529	0.81 553	0.52 501	0.56 544	1.05 571	0.87 560	0.12 435	0.13 498	0.13 457	0.13 481	0.17 492	0.16 484

DGSMNet	0.61 559	0.29 512	0.91 541	0.51 574	0.70 590	0.62 550	1.38 612	0.59 517	0.55 512	0.37 423	0.61 520	0.52 501	0.33 453	0.65 479	0.43 490	0.53 582	0.60 603	0.67 588	0.61 598	0.63 585	0.61 599

aanetorigin	0.39 499	0.29 512	1.09 564	0.24 380	0.19 460	0.28 337	0.37 529	0.33 214	0.47 457	0.94 578	0.82 555	0.52 501	0.54 540	0.49 388	0.50 515	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.16 475	0.15 475

ac_64	0.27 394	0.13 274	0.41 318	0.24 380	0.17 411	0.36 445	0.22 377	0.46 372	0.33 291	0.35 400	0.36 331	0.52 501	0.30 427	0.62 464	0.32 437	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

SGM-Forest	0.36 477	0.17 396	0.47 377	0.23 327	0.16 388	0.45 501	0.41 546	0.55 477	0.48 466	0.52 529	0.60 513	0.52 501	0.41 498	0.85 540	0.50 515	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.15 504	0.15 467	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 522	0.40 551	1.09 564	0.25 418	0.18 433	0.61 548	0.34 516	0.56 493	0.93 579	0.43 488	0.96 566	0.53 506	0.39 489	0.94 557	0.59 528	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.14 453	0.13 442

w-ln-seven	0.42 510	0.30 519	1.18 571	0.26 453	0.22 502	0.58 541	0.31 497	0.62 539	0.81 563	0.58 543	0.61 520	0.53 506	0.36 470	0.57 433	0.65 541	0.11 397	0.10 446	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.13 442

Wz-Net-MNSev	0.36 477	0.26 494	0.79 511	0.26 453	0.21 486	0.59 544	0.38 535	0.55 477	0.56 515	0.48 515	0.54 489	0.53 506	0.36 470	0.60 449	0.44 495	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.11 415	0.15 467	0.13 442

hitnet-ft	0.29 426	0.17 396	0.40 295	0.19 106	0.14 306	0.39 468	0.23 402	0.44 351	0.41 394	0.36 416	0.46 447	0.53 506	0.34 462	0.76 517	0.32 437	0.14 479	0.10 446	0.13 457	0.10 377	0.15 467	0.13 442

anonymity	0.56 550	0.54 573	0.70 493	0.47 569	0.61 585	0.56 537	0.43 551	0.69 563	0.49 475	0.63 550	0.55 493	0.54 510	0.60 551	0.61 456	0.57 522	0.55 585	0.53 596	0.50 580	0.54 593	0.51 577	0.56 589

AnyNet_C32	0.51 543	0.40 551	1.10 568	0.29 506	0.28 543	0.59 544	0.58 576	0.54 467	0.60 525	0.62 548	0.66 531	0.54 510	0.54 540	0.78 525	1.74 600	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.20 522	0.20 528

MultiAttention	1.02 589	0.13 274	0.43 341	0.35 545	0.43 569	5.36 614	1.71 614	0.69 563	0.53 501	0.36 416	0.63 526	0.55 512	0.22 300	7.60 624	0.43 490	0.09 309	0.06 168	0.14 483	0.24 553	0.26 548	0.30 565

PAM	0.23 311	0.10 94	0.63 466	0.22 276	0.15 356	0.34 425	0.21 350	0.37 276	0.22 141	0.31 329	0.27 224	0.55 512	0.26 362	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.09 311

ADCL	0.47 530	0.22 465	1.00 554	0.27 481	0.19 460	0.74 562	0.64 581	0.54 467	0.69 547	0.56 540	0.71 540	0.55 512	0.60 551	0.60 449	1.43 591	0.11 397	0.09 415	0.13 457	0.13 481	0.14 453	0.14 463

GANet	0.36 477	0.22 465	0.49 391	0.29 506	0.17 411	0.41 477	0.38 535	0.57 502	0.45 434	0.46 503	0.75 546	0.55 512	0.40 494	0.94 557	0.41 486	0.13 454	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.14 453	0.11 402

PAM_32	0.23 311	0.10 94	0.63 466	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.19 268	0.36 266	0.23 162	0.29 280	0.28 230	0.56 516	0.28 398	0.27 255	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.09 311

CBFPSM	0.27 394	0.16 377	0.67 481	0.20 169	0.14 306	0.38 459	0.25 441	0.40 305	0.36 330	0.33 363	0.36 331	0.56 516	0.38 483	0.32 315	0.38 462	0.08 220	0.08 380	0.07 97	0.08 241	0.09 269	0.11 402

ccnet	0.42 510	0.31 526	0.48 386	0.27 481	0.32 556	0.60 547	0.32 504	0.65 548	0.46 452	0.53 535	0.66 531	0.56 516	0.45 516	0.72 501	0.61 532	0.26 554	0.19 548	0.24 547	0.21 541	0.26 548	0.22 542

NCC-stereo	0.39 499	0.25 483	0.69 487	0.32 528	0.28 543	0.46 503	0.36 525	0.65 548	0.52 496	0.40 463	0.57 504	0.56 516	0.47 525	0.73 503	0.45 498	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 558	0.16 475	0.16 484

Abc-Net	0.39 499	0.25 483	0.69 487	0.32 528	0.28 543	0.46 503	0.36 525	0.65 548	0.52 496	0.40 463	0.57 504	0.56 516	0.47 525	0.73 503	0.45 498	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 558	0.16 475	0.16 484
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 507	0.50 568	0.48 386	0.44 565	0.39 563	0.46 503	0.32 504	0.50 412	0.43 408	0.45 499	0.52 479	0.57 521	0.36 470	0.48 383	0.33 444	0.33 572	0.21 555	0.55 583	0.25 558	0.37 569	0.32 571

XQC	0.43 516	0.37 545	0.96 550	0.34 536	0.25 531	0.53 535	0.34 516	0.60 526	0.73 555	0.51 523	0.46 447	0.57 521	0.47 525	0.70 493	0.72 547	0.17 518	0.12 486	0.18 523	0.15 504	0.25 540	0.23 549

RYNet	0.37 487	0.18 410	0.59 450	0.25 418	0.28 543	0.61 548	0.32 504	0.59 517	0.59 521	0.41 472	0.38 354	0.57 521	0.39 489	0.87 543	0.53 520	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.18 506	0.18 510

Nwc_Net	0.37 487	0.25 483	0.68 486	0.31 522	0.24 523	0.44 495	0.30 492	0.65 548	0.50 483	0.37 423	0.69 539	0.58 524	0.45 516	0.60 449	0.40 478	0.15 492	0.12 486	0.19 531	0.21 541	0.14 453	0.13 442

XPNet_ROB	0.33 459	0.20 438	0.43 341	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.31 497	0.55 477	0.50 483	0.51 523	0.53 486	0.58 524	0.37 479	0.63 470	0.45 498	0.17 518	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.14 463

UDG	0.40 505	0.46 559	0.49 391	0.40 560	0.35 560	0.47 509	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 453	0.45 437	0.59 526	0.44 513	0.46 376	0.39 470	0.26 554	0.19 548	0.48 579	0.22 549	0.34 565	0.26 559

SHD	0.42 510	0.27 501	0.81 517	0.31 522	0.25 531	0.42 484	0.22 377	0.66 554	0.94 581	0.63 550	0.60 513	0.59 526	0.47 525	0.59 446	0.58 527	0.15 492	0.13 498	0.16 509	0.16 516	0.20 522	0.22 542

DANet	0.35 472	0.23 474	0.60 452	0.36 547	0.22 502	0.39 468	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.52 529	0.50 465	0.59 526	0.41 498	0.76 517	0.49 509	0.13 454	0.11 469	0.14 483	0.12 454	0.17 492	0.15 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 477	0.18 410	0.73 501	0.26 453	0.18 433	0.33 412	0.29 481	0.60 526	0.59 521	0.46 503	0.60 513	0.60 529	0.50 534	0.61 456	0.34 449	0.13 454	0.14 508	0.13 457	0.12 454	0.14 453	0.18 510

RTS	0.78 576	0.48 563	4.68 609	0.34 536	0.28 543	1.12 585	0.46 558	0.62 539	1.03 583	0.73 561	0.89 563	0.60 529	0.59 549	1.61 595	1.16 582	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 518

RTSA	0.78 576	0.48 563	4.68 609	0.34 536	0.28 543	1.12 585	0.46 558	0.62 539	1.03 583	0.73 561	0.89 563	0.60 529	0.59 549	1.61 595	1.16 582	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 518

DPSNet	0.47 530	0.24 478	0.93 545	0.27 481	0.20 478	0.75 564	0.57 575	0.84 583	0.79 561	0.47 511	0.51 471	0.60 529	0.69 564	0.87 543	0.71 546	0.16 507	0.13 498	0.12 436	0.10 377	0.25 540	0.21 537

RP	0.35 472	0.22 465	0.51 413	0.31 522	0.24 523	0.37 451	0.28 475	0.50 412	0.58 520	0.40 463	0.63 526	0.61 533	0.47 525	0.61 456	0.39 470	0.16 507	0.15 523	0.17 515	0.15 504	0.17 492	0.17 496

NCCL2	0.35 472	0.26 494	0.49 391	0.36 547	0.22 502	0.41 477	0.41 546	0.53 459	0.42 401	0.47 511	0.46 447	0.61 533	0.39 489	0.55 418	0.37 460	0.16 507	0.13 498	0.21 538	0.21 541	0.16 475	0.16 484

Wz-Net-SNSev	0.43 516	0.41 555	1.27 578	0.30 516	0.21 486	0.44 495	0.41 546	0.61 530	0.65 537	0.46 503	0.65 529	0.62 535	0.39 489	0.74 511	0.59 528	0.12 435	0.11 469	0.12 436	0.13 481	0.16 475	0.14 463

EDNetEfficient	0.63 560	0.37 545	2.40 601	0.26 453	0.25 531	0.38 459	0.49 568	0.41 317	1.06 586	1.38 596	0.87 562	0.62 535	0.95 582	0.65 479	1.65 595	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.19 513	0.17 496

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 543	0.50 568	0.86 533	0.39 558	0.24 523	0.84 572	0.55 573	0.56 493	0.62 531	0.60 545	0.68 535	0.62 535	0.42 507	1.13 577	0.43 490	0.23 543	0.27 571	0.27 550	0.35 573	0.25 540	0.29 564

RGC	0.39 499	0.32 531	0.64 474	0.34 536	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 502	0.53 501	0.45 499	0.64 528	0.62 535	0.45 516	0.72 501	0.39 470	0.15 492	0.15 523	0.21 538	0.20 538	0.18 506	0.19 518

ADCMid	0.49 536	0.34 535	1.13 569	0.26 453	0.21 486	0.51 525	0.37 529	0.57 502	0.54 506	0.75 565	0.66 531	0.62 535	0.64 561	0.64 472	1.68 596	0.13 454	0.12 486	0.17 515	0.17 525	0.20 522	0.17 496

PASM	0.45 525	0.35 537	0.90 540	0.35 545	0.33 557	0.39 468	0.38 535	0.50 412	0.61 529	0.52 529	0.51 471	0.62 535	0.45 516	0.93 555	0.48 507	0.26 554	0.29 575	0.29 562	0.33 571	0.29 559	0.26 559

DISCO	0.32 450	0.13 274	0.51 413	0.25 418	0.16 388	0.48 515	0.25 441	0.50 412	0.57 518	0.37 423	0.45 437	0.62 535	0.36 470	0.64 472	0.49 509	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.12 420	0.11 402

ETE_ROB	0.34 467	0.26 494	0.45 361	0.29 506	0.18 433	0.40 473	0.37 529	0.57 502	0.47 457	0.50 518	0.50 465	0.62 535	0.36 470	0.55 418	0.38 462	0.13 454	0.10 446	0.14 483	0.12 454	0.16 475	0.16 484

LSM	1.64 604	0.40 551	2.56 603	2.02 614	17.61 628	0.51 525	0.52 570	0.61 530	0.76 557	0.82 570	1.11 574	0.63 543	0.54 540	0.75 512	0.49 509	0.16 507	0.24 567	0.18 523	0.21 541	0.25 540	2.42 619

PDISCO_ROB	0.43 516	0.30 519	0.67 481	0.43 563	0.36 561	0.67 555	0.32 504	0.72 568	0.76 557	0.43 488	0.53 486	0.63 543	0.40 494	0.66 483	0.47 506	0.21 540	0.12 486	0.21 538	0.19 536	0.25 540	0.20 528

G-Net	0.46 527	0.25 483	0.86 533	0.34 536	0.28 543	0.90 577	0.35 520	0.47 380	0.45 434	0.68 557	1.22 578	0.64 545	0.60 551	0.61 456	0.57 522	0.16 507	0.14 508	0.17 515	0.13 481	0.22 532	0.19 518

Ntro	0.58 554	0.64 580	0.92 543	0.66 584	0.50 576	0.77 565	0.36 525	0.66 554	0.70 549	0.50 518	0.59 508	0.65 546	0.51 537	0.75 512	0.45 498	0.56 586	0.32 579	0.56 586	0.34 572	0.63 585	0.46 584

AF-Net	0.37 487	0.26 494	0.56 436	0.32 528	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 530	0.64 536	0.42 482	0.68 535	0.65 546	0.49 532	0.57 433	0.44 495	0.15 492	0.11 469	0.19 531	0.14 495	0.15 467	0.13 442

FBW_ROB	0.43 516	0.26 494	0.54 426	0.31 522	0.20 478	0.51 525	0.32 504	0.70 565	0.60 525	0.59 544	0.55 493	0.65 546	0.41 498	1.40 592	0.51 517	0.13 454	0.17 537	0.21 538	0.16 516	0.17 492	0.18 510

CSAN	0.50 539	0.35 537	0.78 504	0.36 547	0.23 515	0.56 537	0.59 578	0.61 530	0.70 549	0.64 552	0.78 550	0.65 546	0.60 551	1.38 591	0.62 534	0.21 540	0.17 537	0.20 535	0.20 538	0.18 506	0.18 510

otaku	0.57 553	0.62 579	0.87 535	0.63 583	0.44 570	0.73 561	0.37 529	0.65 548	0.66 539	0.51 523	0.75 546	0.66 550	0.45 516	0.69 490	0.46 504	0.53 582	0.34 581	0.55 583	0.35 573	0.60 583	0.45 581

ACV-stereo	0.29 426	0.18 410	0.79 511	0.23 327	0.16 388	0.47 509	0.19 268	0.36 266	0.34 301	0.29 280	0.33 300	0.67 551	0.42 507	0.54 416	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.11 402

stereogan	0.37 487	0.17 396	0.65 475	0.27 481	0.22 502	0.62 550	0.26 453	0.59 517	0.63 535	0.43 488	0.60 513	0.67 551	0.42 507	0.68 488	0.35 453	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.12 454	0.19 513	0.17 496

ADCPNet	0.48 533	0.29 512	1.60 590	0.27 481	0.23 515	0.70 560	0.38 535	0.53 459	0.51 487	0.51 523	0.59 508	0.67 551	0.56 544	0.60 449	1.14 578	0.15 492	0.18 543	0.14 483	0.23 551	0.19 513	0.19 518

HSM	0.28 415	0.16 377	0.35 221	0.20 169	0.15 356	0.33 412	0.19 268	0.53 459	0.37 341	0.36 416	0.38 354	0.67 551	0.31 443	0.89 548	0.23 360	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.08 249

WZ-Net	0.52 547	0.38 549	1.90 594	0.30 516	0.24 523	0.57 540	0.48 566	0.62 539	0.78 560	0.50 518	0.71 540	0.68 555	0.54 540	0.98 565	0.84 557	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.19 513	0.20 528

ADCS	0.58 554	0.40 551	1.35 583	0.29 506	0.24 523	0.55 536	0.45 555	0.67 559	0.83 568	0.76 567	0.71 540	0.68 555	0.60 551	0.76 517	2.23 608	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.17 525	0.22 532	0.22 542

MFMNet_re	0.72 569	0.76 586	0.99 553	0.62 582	0.70 590	0.77 565	0.67 582	0.75 571	0.83 568	0.78 569	0.86 559	0.69 557	0.78 570	0.71 496	0.61 532	0.66 591	0.59 602	0.61 587	0.58 597	0.68 591	0.71 603

DispFullNet	0.66 563	0.89 593	1.59 589	0.77 591	1.21 608	0.51 525	0.23 402	0.59 517	0.72 552	0.69 559	0.61 520	0.69 557	0.91 581	0.79 527	0.48 507	0.27 559	0.12 486	0.73 591	0.30 570	0.65 588	0.40 577

LALA_ROB	0.36 477	0.25 483	0.46 369	0.30 516	0.21 486	0.47 509	0.39 540	0.61 530	0.51 487	0.52 529	0.51 471	0.69 557	0.36 470	0.50 392	0.43 490	0.17 518	0.11 469	0.16 509	0.14 495	0.17 492	0.15 475

Wz-Net-TNSev	0.51 543	0.58 575	1.61 592	0.25 418	0.21 486	0.65 552	0.45 555	0.63 546	0.69 547	0.51 523	0.54 489	0.71 560	0.60 551	1.00 566	0.77 551	0.15 492	0.15 523	0.13 457	0.15 504	0.21 525	0.20 528

psmorigin	0.50 539	0.25 483	3.03 606	0.24 380	0.19 460	0.38 459	0.22 377	0.50 412	0.44 423	0.64 552	0.68 535	0.71 560	0.51 537	0.85 540	0.45 498	0.14 479	0.17 537	0.13 457	0.14 495	0.16 475	0.21 537

edge stereo	0.39 499	0.22 465	0.81 517	0.27 481	0.22 502	0.37 451	0.24 424	0.56 493	0.54 506	0.53 535	0.60 513	0.71 560	0.50 534	0.78 525	0.40 478	0.16 507	0.14 508	0.19 531	0.14 495	0.16 475	0.17 496

AnyNet_C01	0.65 562	0.58 575	2.60 604	0.32 528	0.26 536	0.88 575	0.61 579	0.63 546	0.62 531	0.68 557	0.96 566	0.76 563	0.60 551	0.96 561	1.43 591	0.16 507	0.16 530	0.17 515	0.17 525	0.23 535	0.23 549

PVD	0.58 554	0.34 535	0.84 529	0.39 558	0.31 555	0.59 544	0.47 562	0.80 578	1.25 593	0.92 576	1.09 572	0.79 564	0.82 575	0.85 540	0.76 548	0.21 540	0.18 543	0.22 544	0.18 531	0.27 553	0.35 573

RainbowNet	0.72 569	0.89 593	1.02 557	0.82 592	0.63 587	0.78 568	0.52 570	0.81 580	0.93 579	0.60 545	0.79 551	0.80 565	0.60 551	0.80 531	0.57 522	0.78 597	0.55 599	0.78 594	0.49 586	0.76 594	0.58 592

EDNetEfficientorigin	7.51 619	0.52 572	140.47 643	0.25 418	0.17 411	0.42 484	0.29 481	0.47 380	1.03 583	1.28 593	1.02 570	0.83 566	0.84 577	0.75 512	0.99 568	0.10 358	0.09 415	0.12 436	0.10 377	0.21 525	0.22 542

MFN_U_SF_RVC	0.56 550	0.51 570	1.19 572	0.38 556	0.22 502	0.69 557	0.27 459	0.80 578	0.67 542	0.73 561	0.74 545	0.87 567	0.61 560	0.81 534	0.76 548	0.29 566	0.27 571	0.32 567	0.37 577	0.32 564	0.31 568

MADNet+	1.01 587	1.16 606	4.72 611	0.70 587	0.47 572	1.24 592	0.96 601	0.97 590	0.89 573	0.65 554	0.77 549	0.87 567	0.85 579	2.09 605	1.68 596	0.38 578	0.39 585	0.31 566	0.27 566	0.43 571	0.39 576

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 565	0.64 580	1.06 561	0.45 566	0.27 538	1.40 600	0.58 576	0.78 574	0.92 577	0.84 571	0.86 559	0.88 569	0.68 563	1.33 590	0.68 544	0.37 577	0.29 575	0.34 570	0.36 576	0.43 571	0.37 574

SAMSARA	0.56 550	0.39 550	0.80 514	0.60 581	0.46 571	1.00 581	1.23 611	0.67 559	0.68 545	0.71 560	0.54 489	0.89 570	0.57 547	0.81 534	0.62 534	0.19 535	0.22 560	0.18 523	0.18 531	0.27 553	0.25 557

SANet	0.53 548	0.28 504	0.96 550	0.26 453	0.15 356	0.69 557	0.44 554	0.67 559	1.34 596	0.67 556	0.98 569	0.94 571	0.71 566	0.89 548	0.76 548	0.14 479	0.12 486	0.12 436	0.11 415	0.17 492	0.16 484

SPS-STEREO	0.69 566	0.61 578	0.98 552	0.52 577	0.57 582	0.74 562	0.50 569	0.78 574	0.62 531	0.95 580	0.86 559	0.94 571	0.70 565	1.01 568	0.87 560	0.58 588	0.51 593	0.50 580	0.50 588	0.55 580	0.58 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 569	0.81 588	1.33 582	0.72 589	0.50 576	0.80 570	0.31 497	0.71 567	0.80 562	0.50 518	0.72 544	0.95 573	0.43 511	0.96 561	1.20 586	1.13 611	0.21 555	0.76 593	0.45 582	0.65 588	0.46 584

coex-ft	3.44 612	0.73 585	48.55 641	0.24 380	0.19 460	0.50 524	0.43 551	0.47 380	2.40 608	7.03 623	1.20 577	0.97 574	2.23 609	0.73 503	1.92 604	0.12 435	0.15 523	0.14 483	0.12 454	0.21 525	0.43 579

MSAF-DinoV2	0.76 575	0.44 557	1.98 595	0.49 573	0.16 388	0.58 541	0.31 497	0.81 580	0.83 568	0.41 472	0.52 479	0.98 575	0.58 548	4.97 619	1.03 570	0.11 397	0.07 294	0.10 342	0.24 553	0.27 553	0.26 559

NVStereoNet_ROB	0.67 564	0.49 567	0.83 524	0.48 570	0.40 565	0.51 525	0.46 558	0.70 565	0.77 559	0.84 571	1.72 598	1.02 576	0.83 576	1.23 583	0.79 554	0.32 571	0.38 584	0.40 575	0.46 583	0.36 568	0.41 578
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	0.84 579	0.66 582	0.80 514	0.53 578	0.50 576	1.23 591	0.55 573	0.94 588	1.32 595	0.89 573	1.32 582	1.04 577	2.32 611	1.29 588	1.14 578	0.31 570	0.35 582	0.30 564	0.39 580	0.34 565	0.60 595

SGM_RVC	0.50 539	0.19 426	0.50 402	0.25 418	0.15 356	0.69 557	0.39 540	0.68 562	0.82 564	0.95 580	0.84 557	1.13 578	0.76 569	1.16 578	0.60 531	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.16 516	0.16 475	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 582	0.86 590	0.84 529	0.97 597	0.75 592	0.92 578	0.71 584	1.27 594	1.10 589	0.89 573	1.45 587	1.14 579	0.96 583	1.19 579	0.84 557	0.74 594	0.51 593	0.97 599	0.55 594	0.84 596	0.60 595

IMH-64	0.91 582	0.86 590	0.84 529	0.97 597	0.75 592	0.92 578	0.71 584	1.27 594	1.10 589	0.89 573	1.45 587	1.14 579	0.96 583	1.19 579	0.84 557	0.74 594	0.51 593	0.97 599	0.55 594	0.84 596	0.60 595

test_sample8	0.49 536	0.19 426	0.50 402	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.55 477	0.34 301	0.62 548	0.38 354	1.15 581	0.67 562	0.66 483	0.91 563	0.23 543	1.82 615	0.28 558	0.24 553	0.18 506	0.16 484

ELAS	0.74 573	0.36 540	0.85 532	0.36 547	0.33 557	1.36 597	0.77 591	0.93 587	0.92 577	1.41 599	1.53 592	1.16 582	1.17 590	0.95 560	1.03 570	0.26 554	0.25 569	0.28 558	0.28 569	0.31 561	0.30 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		1.06 602		0.71 588	0.76 595			1.85 610	1.52 601	0.75 565		1.17 583		2.83 610		24.23 640	4.70 623	17.35 635	17.61 634	0.49 576	0.44 580

ELAS_RVC	0.74 573	0.36 540	1.00 554	0.37 554	0.33 557	0.88 575	0.93 600	0.83 582	1.08 588	1.35 595	1.33 584	1.24 584	1.33 598	1.06 572	0.95 566	0.27 559	0.25 569	0.29 562	0.27 566	0.30 560	0.30 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 585	1.17 607	1.70 593	0.91 595	0.41 566	1.19 589	0.92 599	1.10 591	1.14 591	1.16 591	1.14 575	1.25 585	0.88 580	1.75 601	1.04 572	0.87 602	0.50 591	0.87 597	0.53 592	0.96 604	0.52 587

WCMA_ROB	0.51 543	0.21 452	0.65 475	0.25 418	0.21 486	0.58 541	0.32 504	0.54 467	0.55 512	0.95 580	1.40 585	1.28 586	0.81 574	0.73 503	0.62 534	0.18 529	0.15 523	0.15 498	0.15 504	0.19 513	0.19 518

SGM+DAISY	0.87 580	0.66 582	1.30 581	0.51 574	0.60 584	1.03 582	0.84 597	0.76 572	0.73 555	1.39 597	1.51 591	1.31 587	1.22 592	1.11 574	1.08 573	0.57 587	0.53 596	0.51 582	0.51 589	0.54 579	0.61 599

ACVNet_1	0.72 569	0.81 588	1.37 584	0.72 589	0.53 580	0.77 565	0.42 549	0.85 586	0.90 575	0.74 564	0.75 546	1.32 588	0.72 567	1.02 569	0.55 521	0.54 584	0.31 578	0.71 590	0.35 573	0.64 587	0.45 581

IMH	1.05 590	0.95 598	1.00 554	1.01 599	0.78 596	1.11 584	0.68 583	1.38 597	1.43 599	1.00 583	1.72 598	1.43 589	1.14 587	1.73 600	0.89 562	1.09 608	0.55 599	0.99 601	0.57 596	0.87 599	0.62 601

WAO-7	1.01 587	0.89 593	0.93 545	0.83 594	0.66 589	1.18 587	0.81 595	1.40 598	1.57 602	1.11 589	1.76 600	1.45 590	1.19 591	1.50 594	1.14 578	0.61 589	0.62 606	0.70 589	0.68 601	0.66 590	0.60 595

ACVNet_2	0.89 581	0.87 592	1.25 576	0.82 592	0.62 586	0.97 580	0.62 580	1.14 593	1.42 598	1.00 583	1.40 585	1.47 591	0.84 577	1.11 574	0.66 542	0.61 589	0.43 588	0.78 594	0.49 586	0.75 593	0.52 587

MonStereo1	0.93 584	0.56 574	0.82 521	0.69 585	0.58 583	1.37 598	0.35 520	0.94 588	1.25 593	0.93 577	1.90 601	1.52 592	2.10 608	1.27 586	0.77 551	0.69 592	0.33 580	0.75 592	0.47 585	0.70 592	0.57 591

WAO-6	1.07 591	0.93 597	0.92 543	0.96 596	0.78 596	1.28 594	0.75 588	1.34 596	2.00 606	1.02 585	1.54 593	1.59 593	1.22 592	1.31 589	1.14 578	0.78 597	0.55 599	1.02 603	0.75 605	0.83 595	0.69 602

MeshStereo	0.58 554	0.27 501	0.67 481	0.22 276	0.17 411	0.66 554	0.37 529	0.78 574	0.61 529	1.47 607	1.30 581	1.65 594	0.79 571	1.12 576	0.59 528	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.14 495	0.17 492	0.14 463
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
JetBlue	1.14 593	0.76 586	2.36 599	0.59 580	0.75 592	3.04 611	1.78 615	1.11 592	0.90 575	0.94 578	1.10 573	1.66 595	1.28 596	2.09 605	1.72 599	0.43 581	0.36 583	0.38 572	0.38 579	0.58 582	0.56 589

FCDSN-DC	0.63 560	0.31 526	0.61 455	0.36 547	0.30 552	0.65 552	0.37 529	0.66 554	0.68 545	1.14 590	1.54 593	1.71 596	1.26 594	0.92 553	0.64 539	0.24 550	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.27 553	0.27 563
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 558	0.33 534	0.61 455	0.30 516	0.25 531	0.86 574	0.35 520	0.55 477	0.67 542	1.10 588	1.49 590	1.76 597	0.97 585	0.88 546	0.49 509	0.23 543	0.21 555	0.27 550	0.27 566	0.25 540	0.24 554

LVE	1.13 592	1.02 599	1.28 579	1.01 599	0.80 599	1.29 595	0.81 595	1.47 601	1.96 604	1.07 587	1.90 601	1.90 598	1.01 586	1.48 593	0.91 563	0.93 605	0.61 605	0.94 598	0.69 602	0.87 599	0.75 607

FC-DCNN	0.70 567	0.30 519	0.69 487	0.32 528	0.27 538	0.81 571	0.39 540	0.79 577	0.82 564	1.41 599	1.58 595	1.98 599	1.26 594	1.02 569	0.77 551	0.24 550	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.26 548	0.26 559

LE_ROB	1.76 605	0.20 438	2.68 605	0.48 570	0.52 579	0.78 568	0.96 601	0.84 583	6.61 621	7.40 624	2.08 606	2.08 600	4.83 616	1.27 586	3.79 615	0.10 358	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.11 384	0.10 367

FC-DCNN v2	0.71 568	0.30 519	0.67 481	0.32 528	0.27 538	0.84 572	0.39 540	0.84 583	0.85 572	1.44 603	1.64 596	2.09 601	1.28 596	1.06 572	0.80 555	0.24 550	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.26 548	0.25 557

WAO-8	1.46 600	1.10 604	1.09 564	1.10 603	0.84 600	2.06 604	0.75 588	1.84 607	3.83 614	1.44 603	2.21 607	2.15 602	1.43 600	3.17 612	1.19 584	0.91 603	0.65 608	1.09 604	0.79 606	0.90 601	0.71 603

Venus	1.46 600	1.10 604	1.09 564	1.10 603	0.84 600	2.06 604	0.75 588	1.84 607	3.83 614	1.44 603	2.21 607	2.15 602	1.43 600	3.17 612	1.19 584	0.91 603	0.65 608	1.09 604	0.79 606	0.90 601	0.71 603

Dean	1.17 594	1.04 601	1.49 588	1.03 601	0.78 596	1.20 590	0.77 591	1.48 602	1.96 604	1.28 593	1.99 604	2.15 602	1.14 587	1.25 584	1.00 569	0.81 599	0.60 603	1.01 602	0.69 602	0.92 603	0.74 606

JetRed	2.30 610	2.64 616	6.12 613	1.12 606	1.38 611	5.85 617	3.29 617	1.99 611	1.67 603	1.98 610	1.95 603	2.16 605	1.60 603	2.48 609	4.10 616	1.05 606	1.60 614	1.09 604	1.01 612	1.67 613	1.28 615

MADNet++	2.26 609	1.80 614	2.06 596	2.13 616	1.97 613	2.61 610	1.79 616	2.38 614	2.16 607	2.75 615	2.65 611	2.38 606	2.43 612	3.17 612	3.21 612	2.17 616	1.95 617	1.94 616	1.63 615	2.06 614	2.01 618

notaker	1.45 599	1.34 610	1.48 586	1.40 610	1.07 606	1.18 587	0.85 598	1.48 602	1.40 597	1.51 608	3.46 614	2.40 607	1.81 605	1.76 602	1.45 594	1.11 609	0.69 611	1.38 611	0.87 608	1.31 610	0.97 611

pmcnn	0.50 539	0.20 438	0.78 504	0.24 380	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 429	0.50 483	0.54 537	1.23 579	2.52 608	0.37 479	0.77 523	0.95 566	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.10 336	0.08 249

UNDER WATER-64	1.55 602	1.19 608	2.52 602	1.31 608	0.95 604	2.12 606	1.21 610	1.45 600	3.19 610	1.43 602	1.32 582	2.64 609	2.04 607	1.63 597	1.83 601	1.11 609	0.67 610	1.28 609	0.92 609	1.19 606	1.02 612

TorneroNet-64	1.43 598	1.03 600	1.20 573	1.10 603	0.86 602	2.26 608	0.73 587	1.84 607	3.84 616	1.25 592	2.25 609	2.69 610	1.42 599	1.76 602	1.43 591	0.76 596	0.50 591	1.09 604	0.66 600	1.23 608	0.76 608

UNDER WATER	1.59 603	1.22 609	2.36 599	1.38 609	1.03 605	1.67 603	1.10 607	1.54 605	3.63 612	1.44 603	1.47 589	2.85 611	2.25 610	1.67 598	1.94 605	1.06 607	0.62 606	1.31 610	0.93 610	1.21 607	1.02 612

KSHMR	1.89 607	1.36 611	1.60 590	1.47 612	1.22 609	1.38 599	1.06 605	1.79 606	5.97 620	1.42 601	5.65 620	2.98 612	1.14 587	2.23 608	1.20 586	1.27 612	1.12 613	1.46 613	1.10 613	1.32 611	1.15 614

ktn	1.77 606	1.36 611	1.22 574	1.43 611	1.14 607	1.52 601	1.08 606	1.51 604	3.96 617	2.77 616	4.69 616	3.35 613	1.46 602	1.69 599	1.25 588	1.43 613	0.77 612	1.45 612	0.99 611	1.32 611	0.96 610

MANE	1.41 597	0.36 540	0.74 502	0.43 563	0.41 566	2.16 607	0.80 593	2.39 615	3.38 611	2.22 612	3.06 613	3.54 614	2.73 614	2.15 607	1.94 605	0.28 563	0.27 571	0.30 564	0.46 583	0.28 558	0.34 572

TorneroNet	2.22 608	1.08 603	1.24 575	1.14 607	0.90 603	5.58 615	0.80 593	2.12 613	8.69 623	2.58 614	5.42 618	3.88 615	1.97 606	1.78 604	1.87 602	0.86 601	0.54 598	1.15 608	0.74 604	1.23 608	0.85 609

tt	4.71 615	0.10 94	3.94 607	2.06 615	1.53 612	10.14 623	16.88 624	9.27 627	4.98 618	1.39 597	1.02 570	4.68 616	4.90 617	3.35 615	5.86 620	5.76 624	9.15 630	2.24 619	2.53 618	3.10 616	1.32 616

DPSimNet_ROB	4.34 614	4.23 617	6.89 615	3.67 617	3.68 614	4.75 612	5.21 620	2.67 616	3.68 613	5.82 621	3.95 615	5.57 617	6.72 621	3.46 616	4.48 617	4.05 622	2.88 620	4.68 622	3.12 622	3.69 617	3.62 622

DGTPSM_ROB	8.34 620	5.10 618	10.37 626	5.31 620	10.18 621	8.33 619	23.60 630	6.06 622	13.41 630	4.90 617	10.87 627	5.65 618	10.44 624	6.17 620	12.59 625	3.74 620	7.55 625	3.69 620	7.26 626	4.14 619	7.46 625

DPSMNet_ROB	8.40 621	5.11 619	10.49 627	5.58 621	10.25 622	8.34 620	23.62 631	6.07 623	13.45 631	4.93 618	10.88 628	5.66 619	10.44 624	6.24 621	12.64 626	3.98 621	7.61 626	3.76 621	7.30 627	4.20 620	7.51 626

HanzoNet	2.97 611	1.69 613	2.29 598	1.74 613	1.33 610	1.53 602	1.03 604	1.99 611	2.64 609	5.51 620	5.16 617	5.90 620	6.82 622	4.32 618	3.29 613	3.16 619	2.02 619	1.92 615	2.87 620	2.24 615	1.89 617

SGM-ForestM	1.36 595	0.28 504	0.79 511	0.26 453	0.16 388	2.26 608	1.00 603	1.42 599	1.46 600	2.38 613	2.05 605	5.95 621	2.66 613	2.95 611	2.46 610	0.17 518	0.18 543	0.18 523	0.18 531	0.15 467	0.18 510

ASD4	7.23 618	6.65 622	7.69 616	5.24 619	5.62 617	11.85 624	20.36 625	7.57 624	7.14 622	6.55 622	5.47 619	5.99 622	5.78 618	7.22 623	9.24 624	4.85 623	4.44 622	6.40 627	5.19 623	6.53 623	4.89 624

TCMNet-wrong-test	4.29 613	5.57 621	4.65 608	11.33 626	10.39 623	5.73 616	4.48 619	4.13 619	1.02 582	1.91 609	2.39 610	6.16 623	3.62 615	3.84 617	4.50 618	1.99 615	0.47 590	1.97 617	1.69 616	5.69 622	4.31 623

USTest	6.88 617	5.23 620	5.63 612	7.22 622	7.29 618	14.34 626	22.76 626	8.48 625	9.32 624	5.42 619	6.39 621	6.29 624	6.64 620	6.92 622	8.62 623	1.94 614	3.29 621	2.16 618	2.55 619	3.85 618	3.29 621

LRCNet_RVC	10.90 624	14.34 632	9.35 617	15.35 627	8.04 620	1.08 583	0.34 516	8.78 626	0.70 549	12.63 632	16.05 631	9.85 625	6.54 619	8.57 626	6.34 621	20.27 638	5.40 624	23.70 637	21.88 638	14.87 630	13.83 633

Anonymous_1	16.62 631	9.35 623	9.84 618	10.66 623	14.64 626	18.66 631	27.12 632	12.64 631	13.51 632	10.76 631	10.30 626	10.13 626	10.60 626	11.06 631	12.74 627	15.87 637	7.74 627	16.92 634	43.48 641	58.66 644	7.68 627

xxxxx1	15.27 627	9.54 624	10.31 621	20.13 630	18.88 629	17.08 627	23.03 627	10.36 628	10.99 626	9.21 626	9.62 623	10.74 627	10.61 627	10.72 628	13.89 630	7.97 628	9.20 631	31.85 640	44.72 642	12.84 627	13.69 630

tt_ll	15.27 627	9.54 624	10.31 621	20.13 630	18.88 629	17.08 627	23.03 627	10.36 628	10.99 626	9.21 626	9.62 623	10.74 627	10.61 627	10.72 628	13.89 630	7.97 628	9.20 631	31.85 640	44.72 642	12.84 627	13.69 630

ff	15.27 627	9.54 624	10.31 621	20.13 630	18.88 629	17.08 627	23.03 627	10.36 628	10.99 626	9.21 626	9.62 623	10.74 627	10.61 627	10.72 628	13.89 630	7.97 628	9.20 631	31.85 640	44.72 642	12.84 627	13.69 630

DPSM_ROB	11.49 625	9.87 627	10.35 624	11.13 624	11.31 624	19.11 632	27.51 633	13.37 632	14.21 633	10.31 629	11.06 629	10.96 630	11.27 630	11.96 632	13.59 628	6.78 626	8.19 628	6.03 624	7.09 624	7.93 624	7.73 628

DPSM	11.49 625	9.87 627	10.35 624	11.13 624	11.31 624	19.11 632	27.51 633	13.37 632	14.21 633	10.31 629	11.06 629	10.96 630	11.27 630	11.96 632	13.59 628	6.78 626	8.19 628	6.03 624	7.09 624	7.93 624	7.73 628

BEATNet-Init1	4.73 616	2.61 615	13.29 628	0.58 579	0.53 580	10.12 622	3.33 618	4.83 620	5.01 619	8.75 625	8.51 622	14.08 632	7.60 623	7.70 625	5.34 619	0.28 563	0.28 574	0.34 570	0.37 577	0.57 581	0.45 581

HaxPig	17.72 632	20.22 641	19.73 630	16.53 628	16.51 627	9.27 621	9.33 621	14.34 634	13.27 629	18.65 633	18.70 632	17.35 633	16.77 633	17.04 634	16.45 633	22.05 639	20.89 640	22.27 636	21.53 637	21.29 637	22.13 642

PML	16.10 630	12.82 631	6.78 614	5.23 618	7.76 619	33.92 636	66.56 643	5.30 621	10.28 625	26.12 643	68.59 643	20.51 634	13.49 632	10.06 627	6.78 622	5.96 625	2.00 618	6.04 626	2.18 617	8.96 626	2.60 620

MEDIAN_ROB	21.21 633	24.62 642	23.47 639	19.58 629	19.65 632	13.22 625	10.96 622	17.88 635	17.00 635	22.14 642	22.02 634	20.86 635	20.36 634	21.06 635	19.71 634	25.63 641	24.13 641	26.21 638	25.20 639	25.17 638	25.38 643

RAFT-FEzeroshot	23.10 634	19.88 637	20.56 633	22.49 634	22.75 635	38.38 637	55.50 640	26.84 639	28.66 640	20.60 637	22.10 635	22.05 636	22.74 636	24.00 638	27.37 639	13.59 631	16.48 635	12.14 628	14.28 630	15.96 632	15.54 636

RAFT-FE	23.10 634	19.88 637	20.56 633	22.49 634	22.75 635	38.38 637	55.50 640	26.84 639	28.66 640	20.60 637	22.10 635	22.05 636	22.74 636	24.00 638	27.37 639	13.59 631	16.48 635	12.14 628	14.28 630	15.96 632	15.54 636

FlowAnything	23.14 637	19.87 636	20.79 636	22.50 636	22.74 634	38.39 639	55.46 638	26.89 641	28.72 643	20.77 641	22.29 639	22.07 638	22.72 635	23.99 636	27.41 641	13.60 634	16.55 639	12.15 631	14.36 633	15.97 634	15.52 634

CasAABBNet	23.10 634	19.86 635	20.64 635	22.47 633	22.73 633	38.41 640	55.50 640	26.89 641	28.70 642	20.61 639	22.15 637	22.08 639	22.75 638	23.99 636	27.36 637	13.59 631	16.48 635	12.14 628	14.27 629	15.95 631	15.53 635

Selective-RAFT-Error	23.16 638	19.93 639	20.87 637	22.54 637	22.81 637	38.52 642	55.47 639	27.01 644	28.83 644	20.66 640	22.25 638	22.09 640	22.80 640	24.09 640	27.36 637	13.61 635	16.48 635	12.15 631	14.28 630	15.99 635	15.57 638

LSM0	24.24 639	19.98 640	22.32 638	24.22 638	40.14 643	38.48 641	55.20 637	26.95 643	28.57 639	20.49 636	21.83 633	22.26 641	22.75 638	24.22 641	27.30 636	13.66 636	16.32 634	12.19 633	14.15 628	16.10 636	17.66 639

AVERAGE_ROB	25.43 640	29.06 643	27.24 640	24.63 639	24.20 640	17.73 630	12.61 623	22.29 638	21.39 638	26.79 644	26.16 642	25.20 642	24.64 643	25.07 642	23.53 635	29.96 642	28.40 642	30.60 639	29.58 640	29.72 639	29.84 644

RSGM-EC	29.65 641	17.75 633	10.04 619	35.31 640	33.15 641	26.42 634	46.65 635	19.89 636	17.74 636	18.92 634	23.36 640	30.14 643	23.59 641	41.87 643	45.99 642	59.56 643	34.38 643	33.25 643	20.37 635	34.97 640	19.60 640

acva	29.65 641	17.75 633	10.04 619	35.31 640	33.15 641	26.42 634	46.65 635	19.89 636	17.74 636	18.92 634	23.36 640	30.14 643	23.59 641	41.87 643	45.99 642	59.56 643	34.38 643	33.25 643	20.37 635	34.97 640	19.60 640

test_example2	101.33 643	108.28 644	68.15 642	98.43 642	106.93 644	89.75 643	102.43 644	36.80 645	97.65 645	129.04 645	130.15 644	65.26 645	66.62 644	92.11 645	80.24 644	144.10 645	199.48 645	81.81 645	103.01 645	125.01 645	101.27 645

ccccc	256.34 644	256.29 645	313.62 644	354.40 645	364.36 645	149.10 644	168.46 645	152.89 646	131.30 646	153.93 646	155.56 645	164.00 646	204.39 645	268.02 646	295.19 645	390.55 646	349.22 646	244.59 646	219.82 646	412.30 646	378.83 646

Low-res two-view benchmark