Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.11 1	0.05 1	0.10 150	0.10 31	0.14 95	0.09 30	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.07 131	0.07 4	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 508	0.17 420	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 6	0.08 17	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.09 40	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

CREStereo	0.09 108	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 16	0.13 289	0.14 178	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.13 218	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.06 241
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
UCFNet_RVC	0.14 353	0.08 279	0.13 271	0.11 1	0.10 381	0.20 456	0.10 31	0.24 360	0.22 342	0.17 356	0.20 329	0.23 430	0.15 381	0.17 393	0.15 387	0.12 498	0.07 418	0.10 451	0.13 529	0.11 481	0.10 459

S2M2_XL	0.08 57	0.06 81	0.12 224	0.12 5	0.08 151	0.09 98	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 87	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.06 241
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 5	0.05 1	0.09 98	0.13 125	0.06 1	0.09 30	0.05 2	0.05 7	0.06 24	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

DualNet (step1)	0.16 419	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.16 361	0.16 403	0.15 541	0.06 346	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

test_sample9	0.18 454	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.19 429	0.17 418	0.15 541	0.30 592	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

test_sample8	0.19 466	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.31 471	0.21 327	0.27 502	0.22 362	0.36 536	0.25 508	0.19 429	0.17 418	0.15 541	0.30 592	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

trnet	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.12 5	0.05 1	0.12 238	0.11 56	0.13 75	0.10 48	0.08 87	0.13 218	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

CFNet-ft	0.14 353	0.07 174	0.15 356	0.12 5	0.09 272	0.16 377	0.18 407	0.22 317	0.24 369	0.17 356	0.26 428	0.24 436	0.14 363	0.16 361	0.14 359	0.11 474	0.06 346	0.08 321	0.09 427	0.09 427	0.08 388

PMTNet	0.09 108	0.05 27	0.09 92	0.12 5	0.06 16	0.12 238	0.14 178	0.15 131	0.11 75	0.09 125	0.13 218	0.10 192	0.07 131	0.13 275	0.10 147	0.15 541	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.07 302	0.06 241

CFNet_RVC	0.14 353	0.07 174	0.15 356	0.12 5	0.09 272	0.16 377	0.18 407	0.22 317	0.24 369	0.17 356	0.26 428	0.24 436	0.14 363	0.16 361	0.14 359	0.11 474	0.06 346	0.08 321	0.09 427	0.09 427	0.08 388

VMBase	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.13 14	0.07 84	0.10 150	0.10 31	0.16 161	0.13 138	0.10 162	0.15 249	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

MonSter++	0.08 57	0.04 1	0.10 140	0.13 14	0.06 16	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.08 17	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.08 171	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

HiDET	0.08 57	0.04 1	0.10 140	0.13 14	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.12 58	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

LCMNet	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.13 14	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.10 22	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

GEAStereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.10 142	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

GSStereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

gasm-f	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.10 142	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

IGEV-FE	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.13 125	0.17 199	0.11 75	0.10 162	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

252Zero-FE	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.07 84	0.12 238	0.11 56	0.13 75	0.14 164	0.06 14	0.05 7	0.06 24	0.05 13	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 122	0.06 241

Zero-FE251	0.07 4	0.05 27	0.09 92	0.13 14	0.06 16	0.12 238	0.12 77	0.11 37	0.10 48	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 16	0.05 4	0.09 18	0.11 37	0.07 10	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 122	0.05 149

2.75w_new	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.13 14	0.06 16	0.08 60	0.08 7	0.18 231	0.12 105	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

G2L-ROB	0.13 319	0.06 81	0.13 271	0.13 14	0.08 151	0.14 322	0.16 322	0.25 376	0.18 271	0.19 402	0.18 308	0.20 385	0.14 363	0.17 393	0.16 403	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.09 432

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.09 98	0.12 77	0.14 95	0.10 48	0.06 14	0.09 112	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

xyz-stereo-finetune2	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.19 446	0.17 199	0.12 105	0.15 313	0.15 249	0.17 346	0.12 300	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.06 241

G2L-Stereo_test	0.14 353	0.07 174	0.11 185	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.16 322	0.30 461	0.28 428	0.20 425	0.23 371	0.20 385	0.16 407	0.17 393	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.07 302	0.06 241

S2M2_L	0.09 108	0.08 279	0.11 185	0.13 14	0.10 381	0.08 60	0.06 1	0.10 22	0.10 48	0.10 162	0.09 112	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.13 523	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.10 458	0.08 388
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.13 14	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.09 13	0.09 30	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.13 14	0.09 272	0.09 98	0.14 178	0.21 293	0.10 48	0.19 402	0.17 283	0.14 283	0.09 201	0.16 361	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

CoSv	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.13 14	0.09 272	0.09 98	0.14 178	0.21 293	0.10 48	0.19 402	0.17 283	0.14 283	0.09 201	0.16 361	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

test_sample1	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.13 14	0.08 151	0.19 441	0.16 322	0.20 270	0.15 184	0.14 286	0.22 362	0.18 359	0.16 407	0.17 393	0.14 359	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.07 324

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

IGEV_Zeroshot_test	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.13 125	0.17 199	0.11 75	0.10 162	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

testlalala	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

LoS	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.14 322	0.11 56	0.15 131	0.15 184	0.09 125	0.09 112	0.12 237	0.09 201	0.15 326	0.10 147	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 224	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.07 84	0.15 348	0.14 178	0.19 259	0.13 138	0.11 194	0.17 283	0.13 263	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

CREStereo++_RVC	0.08 57	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.14 95	0.14 164	0.10 162	0.14 231	0.08 129	0.07 131	0.09 40	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 108	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.11 196	0.14 178	0.15 131	0.19 288	0.11 194	0.15 249	0.10 192	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

ACVNet	0.15 396	0.09 355	0.15 356	0.13 14	0.12 463	0.14 322	0.20 469	0.22 317	0.33 466	0.17 356	0.26 428	0.21 394	0.16 407	0.17 393	0.21 475	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

GANet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.13 14	0.08 151	0.14 322	0.17 359	0.22 317	0.21 327	0.17 356	0.24 383	0.23 430	0.15 381	0.16 361	0.15 387	0.10 445	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

WQFJA1++	0.08 57	0.04 1	0.11 185	0.14 45	0.07 84	0.11 196	0.11 56	0.11 37	0.07 10	0.07 48	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.05 4	0.12 77	0.12 58	0.09 30	0.07 48	0.06 15	0.04 1	0.04 1	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.06 4	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.08 171	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.06 16	0.08 60	0.09 18	0.13 75	0.13 138	0.05 2	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

2.25w	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.08 60	0.08 7	0.10 22	0.15 184	0.08 87	0.10 142	0.07 82	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

xyz-stereo-finetune	0.11 224	0.08 279	0.13 271	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.19 446	0.17 199	0.19 288	0.12 234	0.14 231	0.15 312	0.10 239	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.05 149

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.12 77	0.09 13	0.09 30	0.06 14	0.04 1	0.05 3	0.05 13	0.08 19	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 27	0.11 185	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.13 125	0.09 13	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.04 1	0.06 24	0.06 47	0.07 4	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

SGD-Stereo	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.05 1	0.12 238	0.12 77	0.11 37	0.12 105	0.07 48	0.09 112	0.09 159	0.09 201	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.03 2

HUF	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.13 75	0.13 138	0.07 48	0.07 49	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

IGEV-RUCA	0.08 57	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.10 150	0.12 77	0.10 22	0.12 105	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

GIP-stereo	0.08 57	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.14 95	0.11 75	0.07 48	0.08 90	0.05 3	0.04 1	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.13 125	0.07 2	0.13 138	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

Occ-G	0.08 57	0.05 27	0.06 4	0.14 45	0.07 84	0.08 60	0.14 178	0.13 75	0.15 184	0.07 48	0.11 186	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

test_sample7	0.15 396	0.10 414	0.16 390	0.14 45	0.11 431	0.16 377	0.16 322	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.16 361	0.16 403	0.12 498	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.10 458	0.10 459

test_sample3	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.14 45	0.09 272	0.19 441	0.17 359	0.26 394	0.18 271	0.16 341	0.22 362	0.19 373	0.15 381	0.17 393	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.09 427	0.08 388

test_sample2	0.12 294	0.07 174	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.18 407	0.21 293	0.16 214	0.14 286	0.20 329	0.19 373	0.15 381	0.15 326	0.12 282	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

CAS++	0.11 224	0.07 174	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.24 360	0.14 164	0.11 194	0.09 112	0.11 219	0.07 131	0.14 304	0.09 66	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.07 310	0.07 302	0.08 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.07 84	0.08 60	0.14 178	0.17 199	0.21 327	0.08 87	0.12 203	0.06 24	0.04 1	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

SMFormer	0.14 353	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.06 241

tta	0.14 353	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.06 241

qqq1	0.13 319	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

fff1	0.13 319	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

11t1	0.12 294	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.17 399	0.15 256	0.18 231	0.15 184	0.15 313	0.15 249	0.16 326	0.16 407	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

AEACV	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.13 486	0.14 322	0.13 125	0.14 95	0.09 30	0.07 48	0.09 112	0.07 82	0.08 171	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

Any-RAFT	0.10 177	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.07 84	0.13 289	0.14 178	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.12 203	0.12 237	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

iinet-f	0.16 419	0.06 81	0.45 561	0.14 45	0.10 381	0.21 473	0.14 178	0.27 415	0.23 353	0.21 439	0.24 383	0.21 394	0.15 381	0.18 414	0.21 475	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.09 427	0.10 459

CES	0.08 57	0.04 1	0.08 40	0.14 45	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.09 30	0.08 87	0.09 112	0.11 219	0.06 47	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149

EGLCR-Stereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.12 77	0.11 37	0.16 214	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

riskmin	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.14 322	0.14 178	0.18 231	0.14 164	0.11 194	0.14 231	0.16 326	0.11 269	0.14 304	0.12 282	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.08 388

x	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.18 418	0.14 178	0.22 317	0.20 311	0.15 313	0.19 317	0.19 373	0.17 430	0.18 414	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

iRaft-Stereo_20w	0.09 108	0.05 27	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.18 231	0.10 48	0.11 194	0.08 90	0.08 129	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

CrosDoStereo	0.12 294	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.15 312	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

DeepStereo_LL	0.12 294	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.15 312	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

DEmStereo	0.12 294	0.06 81	0.14 307	0.14 45	0.10 381	0.16 377	0.15 256	0.16 161	0.24 369	0.17 356	0.24 383	0.13 263	0.14 363	0.12 225	0.13 323	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

DRaft	0.12 294	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.14 322	0.17 359	0.21 293	0.30 445	0.17 356	0.28 451	0.10 192	0.15 381	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

AnonymousM	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.19 259	0.14 164	0.13 264	0.11 186	0.09 159	0.08 171	0.13 275	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.05 132	0.05 122	0.05 149

XX-TBD	0.09 108	0.06 81	0.07 8	0.14 45	0.07 84	0.12 238	0.16 322	0.14 95	0.13 138	0.11 194	0.12 203	0.09 159	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

222	0.16 419	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.24 502	0.18 407	0.30 461	0.20 311	0.17 356	0.28 451	0.17 346	0.16 407	0.15 326	0.40 584	0.10 445	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.08 388

xxxx	0.15 396	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.23 497	0.18 407	0.31 471	0.19 288	0.14 286	0.28 451	0.22 412	0.14 363	0.15 326	0.26 531	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

test_xeample	0.15 396	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.21 473	0.20 469	0.28 434	0.20 311	0.16 341	0.29 463	0.19 373	0.16 407	0.15 326	0.26 531	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

hitnet-ft	0.18 454	0.09 355	0.17 420	0.14 45	0.09 272	0.26 523	0.20 469	0.25 376	0.26 404	0.24 477	0.32 482	0.31 509	0.22 485	0.24 504	0.21 475	0.12 498	0.07 418	0.10 451	0.08 381	0.12 496	0.11 485

HITNet	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.06 16	0.11 196	0.10 31	0.18 231	0.18 271	0.13 264	0.16 261	0.14 283	0.11 269	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.06 230	0.05 149
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_ROB	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.14 45	0.07 84	0.18 418	0.14 178	0.26 394	0.31 452	0.22 455	0.25 411	0.23 430	0.15 381	0.15 326	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.08 364	0.08 388

DispViT+	0.08 57	0.08 279	0.13 271	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.10 31	0.14 95	0.09 30	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.07 131	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

BPD-Stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.07 2	0.10 48	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.12 77	0.07 2	0.07 10	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

BStereo	0.08 57	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.07 34	0.09 18	0.15 131	0.16 214	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.07 310	0.04 22	0.04 50

Wave_Phase_stereo	0.09 108	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.11 196	0.09 18	0.18 231	0.16 214	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.07 310	0.04 22	0.04 50

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.12 238	0.10 31	0.11 37	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.03 1	0.02 1

Select-FE	0.11 224	0.06 81	0.20 466	0.15 90	0.11 431	0.11 196	0.13 125	0.21 293	0.18 271	0.09 125	0.11 186	0.10 192	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.08 381	0.06 230	0.08 388

DDF-Stereo	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.15 90	0.10 381	0.06 11	0.13 125	0.09 13	0.14 164	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.08 364	0.05 149

MonStereo	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

zero-FE	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.15 90	0.10 381	0.05 4	0.14 178	0.09 13	0.14 164	0.07 48	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.08 364	0.05 149

FlowAnything_test	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.14 178	0.20 270	0.11 75	0.09 125	0.09 112	0.12 237	0.12 300	0.13 275	0.11 223	0.09 404	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.06 230	0.09 432

qwe	0.07 4	0.08 279	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.07 34	0.10 31	0.18 231	0.11 75	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

depthmonostereo	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.14 164	0.10 162	0.10 142	0.09 159	0.11 269	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 108	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.12 77	0.14 95	0.16 214	0.11 194	0.11 186	0.09 159	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.07 3	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.07 3	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.06 1	0.13 75	0.11 75	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 81	0.06 4	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.09 18	0.12 58	0.08 17	0.09 125	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo	0.13 319	0.07 174	0.20 466	0.15 90	0.05 1	0.20 456	0.15 256	0.17 199	0.31 452	0.15 313	0.29 463	0.26 460	0.16 407	0.13 275	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 140	0.15 90	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.04 2	0.06 14	0.05 7	0.06 24	0.04 1	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.08 17	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.08 17	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 140	0.15 90	0.06 16	0.07 34	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

SCV	0.08 57	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.10 22	0.12 105	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.06 230	0.04 50

AIO_rvc	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.14 178	0.09 13	0.08 17	0.07 48	0.08 90	0.07 82	0.04 1	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

AIO_test	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

castereo++	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.05 1	0.14 322	0.12 77	0.11 37	0.15 184	0.07 48	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

castereo	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.15 256	0.14 95	0.18 271	0.08 87	0.10 142	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.07 34	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

tt45	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.07 84	0.11 196	0.16 322	0.13 75	0.11 75	0.09 125	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

999	0.09 108	0.05 27	0.13 271	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.15 131	0.11 75	0.10 162	0.08 90	0.08 129	0.08 171	0.16 361	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.05 149

PAM_32	0.09 108	0.05 27	0.17 420	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.09 159	0.07 131	0.14 304	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.06 241

PAM	0.10 177	0.05 27	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.16 322	0.15 131	0.16 214	0.12 234	0.09 112	0.09 159	0.07 131	0.13 275	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.06 241

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.05 1	0.05 4	0.13 125	0.12 58	0.08 17	0.07 48	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

UGAM-zero	0.09 108	0.05 27	0.15 356	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.13 125	0.19 259	0.15 184	0.11 194	0.15 249	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

WCG-NET	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.14 178	0.13 75	0.13 138	0.06 14	0.09 112	0.07 82	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

model_zeroshot	0.10 177	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.20 270	0.13 138	0.11 194	0.10 142	0.12 237	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

GCAP-BAT	0.09 108	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.10 48	0.11 194	0.10 142	0.08 129	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 224	0.05 27	0.14 307	0.15 90	0.20 564	0.09 98	0.17 359	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.14 231	0.10 192	0.07 131	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.09 432

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 224	0.05 27	0.11 185	0.15 90	0.13 486	0.13 289	0.16 322	0.23 337	0.17 241	0.10 162	0.12 203	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.08 388

rvit_stereo_0080	0.10 177	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.14 283	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.05 149

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 108	0.10 414	0.31 528	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.11 135	0.07 1	0.12 498	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.05 149

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.04 1	0.09 18	0.10 22	0.09 30	0.06 14	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.06 1	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

WCG-NET（raft）	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.13 125	0.15 131	0.12 105	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

test_sample4	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.19 441	0.18 407	0.26 394	0.17 241	0.16 341	0.25 411	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.08 388

MGS-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.12 224	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.15 256	0.12 58	0.12 105	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

MyStereo8	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.15 90	0.09 272	0.18 418	0.14 178	0.19 259	0.22 342	0.12 234	0.18 308	0.11 219	0.10 239	0.16 361	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.09 432

IGEVStereo-DCA	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.10 381	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

rrr	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.10 381	0.11 196	0.16 322	0.16 161	0.15 184	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

whm_eth	0.10 177	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.14 283	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.05 149

MSKI-zero shot	0.09 108	0.05 27	0.09 92	0.15 90	0.07 84	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.13 138	0.09 125	0.09 112	0.09 159	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

EKT-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.10 381	0.13 289	0.14 178	0.18 231	0.21 327	0.11 194	0.08 90	0.12 237	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

MIM_Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.12 77	0.20 270	0.14 164	0.13 264	0.13 218	0.09 159	0.05 13	0.12 225	0.08 17	0.05 35	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

RAFT-Test	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.15 90	0.07 84	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.13 138	0.09 125	0.10 142	0.10 192	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

LoS_RVC	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.15 256	0.11 37	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.06 24	0.09 201	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.03 2

Anonymous_2	0.22 499	0.17 527	0.28 515	0.15 90	0.16 536	0.32 550	0.22 499	0.22 317	0.17 241	0.23 468	0.24 383	0.26 460	0.27 522	0.27 514	0.23 496	0.22 580	0.25 588	0.17 551	0.17 561	0.17 559	0.17 564

HBP-ISP	0.18 454	0.13 486	0.16 390	0.15 90	0.11 431	0.08 60	0.13 125	0.28 434	0.29 435	0.22 455	0.33 494	0.21 394	0.25 508	0.23 495	0.17 418	0.14 537	0.16 560	0.21 565	0.17 561	0.10 458	0.08 388

fff	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 454	0.09 355	0.29 523	0.15 90	0.10 381	0.22 482	0.20 469	0.26 394	0.39 509	0.25 490	0.42 550	0.24 436	0.15 381	0.20 454	0.19 449	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.10 458	0.09 432

AACVNet	0.16 419	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.10 381	0.18 418	0.15 256	0.23 337	0.24 369	0.27 502	0.27 437	0.28 478	0.17 430	0.19 429	0.16 403	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.07 310	0.10 458	0.09 432

TRStereo	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.15 90	0.12 463	0.10 150	0.13 125	0.18 231	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.04 50

HHNet	0.11 224	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.14 506	0.07 34	0.13 125	0.20 270	0.17 241	0.14 286	0.25 411	0.11 219	0.08 171	0.13 275	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.09 432

THIR-Stereo	0.12 294	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.08 151	0.14 322	0.16 322	0.17 199	0.25 390	0.16 341	0.24 383	0.14 283	0.12 300	0.12 225	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

s12784h	0.09 108	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.05 1	0.16 377	0.18 407	0.15 131	0.15 184	0.10 162	0.11 186	0.11 219	0.11 269	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

GES	0.14 353	0.08 279	0.16 390	0.15 90	0.10 381	0.13 289	0.13 125	0.28 434	0.25 390	0.16 341	0.23 371	0.18 359	0.13 339	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.09 432

csc	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

cscssc	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

111	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.21 293	0.23 353	0.11 194	0.12 203	0.14 283	0.11 269	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.05 149

EAI-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.15 256	0.16 161	0.09 30	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.09 40	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.05 122	0.04 50

PSMNet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.15 90	0.08 151	0.13 289	0.16 322	0.24 360	0.24 369	0.16 341	0.28 451	0.22 412	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.11 474	0.06 346	0.09 404	0.12 519	0.08 364	0.07 324

GwcNet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.15 90	0.08 151	0.15 348	0.20 469	0.21 293	0.27 414	0.18 386	0.27 437	0.22 412	0.16 407	0.14 304	0.15 387	0.10 445	0.05 209	0.07 230	0.09 427	0.07 302	0.07 324

HSM-Net_RVC	0.14 353	0.08 279	0.11 185	0.15 90	0.08 151	0.15 348	0.15 256	0.27 415	0.29 435	0.19 402	0.21 351	0.29 486	0.14 363	0.17 393	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	0.50 590	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.24 502	0.16 322	0.22 317	1.81 624	4.63 628	0.67 587	0.47 575	0.44 583	0.20 454	0.29 551	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

SGM_RVC	0.23 515	0.12 458	0.15 356	0.15 90	0.09 272	0.33 556	0.18 407	0.34 511	0.31 452	0.44 576	0.37 512	0.53 583	0.35 563	0.35 556	0.24 509	0.13 523	0.13 542	0.13 516	0.13 529	0.10 458	0.11 485
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 396	0.07 174	0.19 454	0.15 90	0.07 84	0.20 456	0.15 256	0.24 360	0.26 404	0.21 439	0.34 498	0.28 478	0.18 444	0.18 414	0.17 418	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.07 302	0.06 241

MeshStereo	0.27 547	0.13 486	0.18 442	0.15 90	0.11 431	0.32 550	0.24 522	0.40 556	0.36 492	0.52 583	0.57 580	0.67 594	0.40 573	0.35 556	0.26 531	0.14 537	0.13 542	0.13 516	0.11 499	0.11 481	0.10 459
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
gcap_with_dpt	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.16 161	0.16 214	0.08 87	0.14 231	0.10 192	0.06 47	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

FE-Mocha	0.09 108	0.06 81	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.18 231	0.16 214	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.10 22	0.08 17	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 108	0.06 81	0.08 40	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.13 138	0.11 194	0.12 203	0.08 129	0.09 201	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

asda	0.07 4	0.08 279	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.06 11	0.10 31	0.16 161	0.10 48	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.10 83	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 279	0.07 8	0.16 172	0.07 84	0.08 60	0.08 7	0.11 37	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 279	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.08 7	0.12 58	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.08 19	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 174	0.08 40	0.16 172	0.07 84	0.07 34	0.09 18	0.16 161	0.09 30	0.07 48	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 57	0.08 279	0.09 92	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.10 31	0.20 270	0.15 184	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.06 1	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.10 31	0.14 95	0.14 164	0.07 48	0.08 90	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

monsterstereo	0.07 4	0.06 81	0.06 4	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.10 31	0.16 161	0.11 75	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.07 131	0.08 19	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.04 1	0.13 125	0.10 22	0.10 48	0.05 2	0.11 186	0.07 82	0.05 13	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

Reg-Stereo(zero)	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.12 238	0.11 56	0.15 131	0.10 48	0.12 234	0.09 112	0.10 192	0.08 171	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

SCV_C0	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.16 172	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

fffft	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.07 49	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.05 149
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 57	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.13 138	0.09 125	0.07 49	0.07 82	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

mms	0.09 108	0.07 174	0.08 40	0.16 172	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.06 47	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.03 2

fffy	0.09 108	0.08 279	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.13 289	0.17 359	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.05 149

DDVS	0.15 396	0.10 414	0.21 475	0.16 172	0.12 463	0.15 348	0.14 178	0.25 376	0.19 288	0.18 386	0.29 463	0.27 468	0.12 300	0.19 429	0.15 387	0.09 404	0.06 346	0.09 404	0.07 310	0.11 481	0.11 485

rvit_stereo_0083	0.12 294	0.08 279	0.17 420	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.14 95	0.26 404	0.11 194	0.14 231	0.13 263	0.10 239	0.12 225	0.12 282	0.10 445	0.08 447	0.09 404	0.07 310	0.07 302	0.05 149

rvit_stereo_0081	0.11 224	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.14 95	0.24 369	0.11 194	0.13 218	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.10 445	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

DCVSM-stereo	0.14 353	0.09 355	0.16 390	0.16 172	0.10 381	0.15 348	0.09 18	0.19 259	0.23 353	0.20 425	0.23 371	0.26 460	0.15 381	0.18 414	0.14 359	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.08 381	0.10 458	0.12 498

rvit_stereo_0082	0.11 224	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.14 95	0.24 369	0.11 194	0.13 218	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.10 445	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

Pointernet	0.09 108	0.04 1	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.13 289	0.10 31	0.15 131	0.17 241	0.09 125	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

RAFT-Stereo-weight	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.19 259	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

test_sample6	0.14 353	0.08 279	0.13 271	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.19 446	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.19 373	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

test_sample5	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

gcap-zeroshot	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.13 289	0.13 125	0.11 37	0.12 105	0.13 264	0.12 203	0.09 159	0.08 171	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.15 348	0.16 322	0.18 231	0.18 271	0.10 162	0.09 112	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.07 302	0.06 241

ff7	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

ffff	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

DualNet	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

ffm	0.12 294	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.06 241

ff1	0.13 319	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.06 241

mmx	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.27 415	0.25 390	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.08 364	0.08 388

11t	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

xxx	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.27 415	0.25 390	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.08 364	0.08 388

CFNet_ucs	0.15 396	0.08 279	0.16 390	0.16 172	0.11 431	0.14 322	0.14 178	0.30 461	0.34 478	0.16 341	0.24 383	0.23 430	0.14 363	0.18 414	0.15 387	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.09 432

SDNR	0.19 466	0.08 279	0.19 454	0.16 172	0.12 463	0.77 607	0.14 178	0.25 376	0.32 459	0.19 402	0.24 383	0.19 373	0.13 339	0.19 429	0.15 387	0.16 557	0.18 567	0.14 528	0.11 499	0.08 364	0.11 485

anonymousdsp2	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.16 172	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.18 231	0.22 342	0.13 264	0.14 231	0.12 237	0.09 201	0.14 304	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

anonymousdsp	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

DCRE	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.16 172	0.11 431	0.11 196	0.17 359	0.18 231	0.17 241	0.11 194	0.18 308	0.10 192	0.10 239	0.15 326	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.04 50

RCA-Stereo	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.18 231	0.14 164	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.07 131	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

DCANet-4	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.18 231	0.19 288	0.13 264	0.16 261	0.09 159	0.14 363	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

qqq	0.13 319	0.09 355	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.15 313	0.19 317	0.16 326	0.16 407	0.15 326	0.16 403	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

ccc-4	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

ADStereo(finetuned)	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.13 264	0.17 283	0.10 192	0.12 300	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

DisPM	0.11 224	0.07 174	0.12 224	0.16 172	0.09 272	0.06 11	0.13 125	0.17 199	0.17 241	0.14 286	0.20 329	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.11 485

IGEV-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 419	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.19 441	0.17 359	0.25 376	0.32 459	0.25 490	0.30 470	0.24 436	0.15 381	0.21 471	0.18 436	0.09 404	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

dad	0.17 440	0.20 547	0.20 466	0.16 172	0.11 431	0.20 456	0.18 407	0.21 293	0.28 428	0.30 531	0.24 383	0.29 486	0.13 339	0.19 429	0.16 403	0.18 564	0.09 479	0.11 482	0.09 427	0.11 481	0.07 324

ADLNet2	0.16 419	0.09 355	0.13 271	0.16 172	0.09 272	0.20 456	0.16 322	0.31 471	0.39 509	0.16 341	0.20 329	0.20 385	0.18 444	0.21 471	0.22 484	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.07 324

PFNet+	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.16 172	0.09 272	0.05 4	0.12 77	0.17 199	0.21 327	0.16 341	0.19 317	0.14 283	0.10 239	0.11 135	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.11 485

ASMatch	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.16 172	0.10 381	0.07 34	0.14 178	0.17 199	0.17 241	0.12 234	0.16 261	0.16 326	0.10 239	0.13 275	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.08 388

RAFT-RH_RVC	0.11 224	0.06 81	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.12 238	0.12 77	0.17 199	0.12 105	0.13 264	0.41 543	0.11 219	0.10 239	0.13 275	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.05 132	0.04 22	0.06 241

RAFT-345	0.11 224	0.07 174	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.08 60	0.12 77	0.15 131	0.10 48	0.11 194	0.36 506	0.09 159	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.04 22	0.05 149

raft+_RVC	0.11 224	0.07 174	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.10 150	0.11 56	0.24 360	0.20 311	0.12 234	0.15 249	0.12 237	0.08 171	0.12 225	0.13 323	0.07 276	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

CFNet_pseudo	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.27 415	0.34 478	0.14 286	0.21 351	0.22 412	0.13 339	0.18 414	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.07 302	0.07 324

RALCasStereoNet	0.10 177	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.17 199	0.11 75	0.12 234	0.17 283	0.14 283	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

ADLNet	0.16 419	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.10 381	0.16 377	0.17 359	0.32 482	0.27 414	0.22 455	0.27 437	0.24 436	0.16 407	0.18 414	0.21 475	0.10 445	0.06 346	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

DCANet	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.13 264	0.17 283	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

test_xeample3	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.13 138	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

CFNet-RSSM	0.09 108	0.07 174	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.16 161	0.17 241	0.08 87	0.12 203	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

Gwc-CoAtRS	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.17 199	0.17 241	0.08 87	0.10 142	0.12 237	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

FENet	0.13 319	0.08 279	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.14 322	0.15 256	0.22 317	0.23 353	0.17 356	0.23 371	0.16 326	0.12 300	0.14 304	0.15 387	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

cf-r	0.13 319	0.07 174	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.14 322	0.19 446	0.20 270	0.25 390	0.17 356	0.25 411	0.21 394	0.16 407	0.14 304	0.14 359	0.10 445	0.05 209	0.06 129	0.08 381	0.06 230	0.06 241

DSFCA	0.16 419	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.10 381	0.20 456	0.19 446	0.28 434	0.31 452	0.23 468	0.24 383	0.22 412	0.15 381	0.19 429	0.20 455	0.10 445	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

SuperB	0.20 478	0.10 414	0.56 577	0.16 172	0.09 272	0.18 418	0.18 407	0.24 360	0.50 555	0.26 496	0.39 526	0.17 346	0.21 476	0.22 484	0.21 475	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.12 496	0.10 459

RASNet	0.14 353	0.07 174	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.14 178	0.29 447	0.20 311	0.17 356	0.25 411	0.21 394	0.18 444	0.20 454	0.19 449	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.08 381	0.06 230	0.06 241

ccs_rob	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.27 415	0.34 478	0.14 286	0.21 351	0.22 412	0.13 339	0.18 414	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

SGM-ForestM	0.32 565	0.12 458	0.16 390	0.16 172	0.11 431	0.39 574	0.19 446	0.41 562	0.50 555	0.52 583	0.54 570	1.32 614	0.42 581	0.40 578	0.27 539	0.14 537	0.16 560	0.16 547	0.16 554	0.12 496	0.12 498

iResNetv2_ROB	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.16 377	0.12 77	0.25 376	0.35 487	0.21 439	0.29 463	0.24 436	0.13 339	0.14 304	0.14 359	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.09 427	0.08 388

HSM	0.15 396	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.16 377	0.14 178	0.28 434	0.25 390	0.19 402	0.23 371	0.37 541	0.16 407	0.20 454	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.06 241

CBMV_ROB	0.19 466	0.13 486	0.17 420	0.16 172	0.11 431	0.15 348	0.13 125	0.26 394	0.28 428	0.27 502	0.30 470	0.27 468	0.24 499	0.23 495	0.16 403	0.15 541	0.17 565	0.22 569	0.20 567	0.10 458	0.11 485

NOSS_ROB	0.19 466	0.12 458	0.18 442	0.16 172	0.12 463	0.15 348	0.12 77	0.30 461	0.32 459	0.20 425	0.22 362	0.27 468	0.23 493	0.21 471	0.16 403	0.16 557	0.18 567	0.23 570	0.21 569	0.12 496	0.13 520

MSAF-DinoV2	0.22 499	0.11 440	0.23 490	0.17 248	0.10 381	0.27 533	0.16 322	0.37 540	0.55 565	0.21 439	0.27 437	0.47 575	0.27 522	0.35 556	0.39 581	0.09 404	0.06 346	0.07 230	0.09 427	0.12 496	0.10 459

3w_stereo	0.08 57	0.09 355	0.10 140	0.17 248	0.07 84	0.08 60	0.10 31	0.20 270	0.13 138	0.06 14	0.07 49	0.05 3	0.06 47	0.08 19	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.05 4	0.10 31	0.11 37	0.09 30	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.07 302	0.06 241

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.05 1	0.06 11	0.11 56	0.08 6	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

DFGA-Net	0.13 319	0.11 440	0.18 442	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.13 125	0.22 317	0.25 390	0.16 341	0.16 261	0.13 263	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.05 122	0.05 149

coex_refinement	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.15 256	0.26 394	0.29 435	0.18 386	0.20 329	0.22 412	0.17 430	0.16 361	0.18 436	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.09 427	0.08 388

G2L-Stereo	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.12 77	0.27 415	0.22 342	0.16 341	0.27 437	0.21 394	0.13 339	0.17 393	0.18 436	0.09 404	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

HART	0.08 57	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.10 150	0.16 322	0.13 75	0.11 75	0.08 87	0.10 142	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.04 50

ours_stereo	0.09 108	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.12 225	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.03 2

rvit_0105_6	0.14 353	0.09 355	0.18 442	0.17 248	0.10 381	0.10 150	0.16 322	0.19 259	0.26 404	0.12 234	0.18 308	0.17 346	0.12 300	0.18 414	0.12 282	0.15 541	0.11 512	0.12 501	0.10 467	0.09 427	0.06 241

rvit_0105_5	0.14 353	0.09 355	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.23 510	0.24 360	0.27 414	0.14 286	0.15 249	0.18 359	0.12 300	0.17 393	0.14 359	0.14 537	0.11 512	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.06 241

rvit_0105_4	0.14 353	0.09 355	0.17 420	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.19 446	0.23 337	0.27 414	0.14 286	0.20 329	0.17 346	0.13 339	0.17 393	0.13 323	0.15 541	0.11 512	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.06 241

RSM++	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.11 37	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.03 2

RSM	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.12 58	0.10 48	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

MyStereo07	0.10 177	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.15 131	0.15 184	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.07 131	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.06 241

MyStereo06	0.10 177	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.18 407	0.19 259	0.12 105	0.12 234	0.08 90	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.06 241

MyStereo05	0.13 319	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.18 407	0.27 415	0.35 487	0.17 356	0.14 231	0.15 312	0.11 269	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.06 241

MyStereo04	0.13 319	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.29 447	0.38 506	0.17 356	0.14 231	0.16 326	0.10 239	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.06 241

CoDeX	0.12 294	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.23 337	0.27 414	0.13 264	0.17 283	0.16 326	0.11 269	0.14 304	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

ACVNet-DCA	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.07 324

xx1	0.11 224	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.16 161	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.16 326	0.16 407	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

1test111	0.11 224	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.15 326	0.16 403	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.07 324

cc1	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.16 161	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

mmm	0.14 353	0.08 279	0.17 420	0.17 248	0.09 272	0.17 399	0.18 407	0.21 293	0.15 184	0.15 313	0.23 371	0.21 394	0.16 407	0.16 361	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

tt1	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.12 238	0.16 322	0.15 131	0.19 288	0.09 125	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

MaDis-Stereo	0.09 108	0.09 355	0.08 40	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.10 31	0.16 161	0.16 214	0.09 125	0.11 186	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.13 323	0.07 276	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

PCWNet_CMD	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.14 178	0.29 447	0.36 492	0.14 286	0.20 329	0.21 394	0.12 300	0.17 393	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

HH	0.09 108	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

HanStereo	0.09 108	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

CAS	0.08 57	0.04 1	0.07 8	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.12 58	0.09 30	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

CBFPSM	0.14 353	0.06 81	0.26 502	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.22 317	0.23 353	0.20 425	0.27 437	0.24 436	0.16 407	0.16 361	0.18 436	0.06 127	0.06 346	0.06 129	0.07 310	0.07 302	0.07 324

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.17 248	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.13 75	0.07 10	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

ToySt	0.17 440	0.11 440	0.18 442	0.17 248	0.11 431	0.16 377	0.25 538	0.24 360	0.33 466	0.19 402	0.24 383	0.26 460	0.24 499	0.19 429	0.20 455	0.07 276	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.09 427	0.08 388

ProNet	0.09 108	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.15 256	0.15 131	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.06 241

ssnet_v2	0.17 440	0.10 414	0.17 420	0.17 248	0.11 431	0.21 473	0.21 489	0.33 502	0.25 390	0.22 455	0.22 362	0.27 468	0.18 444	0.22 484	0.20 455	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

MC-Stereo	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.10 150	0.14 178	0.12 58	0.10 48	0.09 125	0.12 203	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

IER	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.16 322	0.25 376	0.26 404	0.18 386	0.25 411	0.17 346	0.20 472	0.16 361	0.14 359	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

CRFU-Net	0.16 419	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.19 441	0.14 178	0.26 394	0.20 311	0.28 517	0.27 437	0.29 486	0.17 430	0.19 429	0.17 418	0.09 404	0.09 479	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.08 388

NINENet	0.16 419	0.10 414	0.15 356	0.17 248	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.40 556	0.36 492	0.18 386	0.21 351	0.16 326	0.13 339	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.08 447	0.10 451	0.07 310	0.10 458	0.09 432

psmg	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.17 359	0.29 447	0.19 288	0.17 356	0.21 351	0.25 450	0.16 407	0.15 326	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.06 241

CIPLG	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.14 286	0.11 186	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

UDGNet	0.14 353	0.13 486	0.16 390	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.16 322	0.21 293	0.27 414	0.20 425	0.20 329	0.16 326	0.13 339	0.16 361	0.13 323	0.10 445	0.06 346	0.09 404	0.07 310	0.06 230	0.07 324

GLC_STEREO	0.11 224	0.07 174	0.11 185	0.17 248	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.24 369	0.12 234	0.13 218	0.12 237	0.08 171	0.18 414	0.11 223	0.06 127	0.08 447	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

IPLG	0.10 177	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.20 270	0.15 184	0.12 234	0.17 283	0.07 82	0.07 131	0.14 304	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

IPLGR_C	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.14 286	0.10 142	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

MIPNet	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.20 270	0.24 369	0.11 194	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.13 275	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

test-3	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.12 58	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.04 50

test_1	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.12 58	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.04 50

ACRE	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.14 164	0.14 286	0.10 142	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

SACVNet	0.18 454	0.12 458	0.14 307	0.17 248	0.13 486	0.22 482	0.18 407	0.31 471	0.30 445	0.23 468	0.31 478	0.30 496	0.22 485	0.22 484	0.17 418	0.11 474	0.08 447	0.10 451	0.10 467	0.12 496	0.14 537

GANet-ADL	0.13 319	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.10 381	0.18 418	0.15 256	0.30 461	0.20 311	0.13 264	0.18 308	0.19 373	0.12 300	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.08 388

IIG-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.12 77	0.22 317	0.17 241	0.14 286	0.17 283	0.11 219	0.12 300	0.12 225	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

NF-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

OCTAStereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

PSM-softLoss	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.24 360	0.17 241	0.14 286	0.19 317	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.12 498

KMStereo	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.24 360	0.17 241	0.14 286	0.19 317	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.12 498

PFNet	0.12 294	0.06 81	0.17 420	0.17 248	0.08 151	0.09 98	0.15 256	0.26 394	0.20 311	0.16 341	0.16 261	0.14 283	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

RE-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

Pruner-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.06 11	0.12 77	0.17 199	0.17 241	0.13 264	0.19 317	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.08 388

TVStereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

rafts_anoy	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.17 199	0.14 164	0.13 264	0.13 218	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.07 276	0.04 24	0.09 404	0.11 499	0.07 302	0.06 241

iRaftStereo_RVC	0.10 177	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.09 272	0.11 196	0.17 359	0.18 231	0.12 105	0.09 125	0.12 203	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.04 50

raftrobust	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.09 98	0.10 31	0.18 231	0.16 214	0.10 162	0.09 112	0.12 237	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149

pcwnet_v2	0.19 466	0.10 414	0.26 502	0.17 248	0.14 506	0.18 418	0.15 256	0.37 540	0.46 543	0.19 402	0.24 383	0.21 394	0.19 460	0.20 454	0.19 449	0.13 523	0.10 499	0.10 451	0.10 467	0.11 481	0.13 520

RALAANet	0.11 224	0.08 279	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.10 31	0.20 270	0.15 184	0.14 286	0.13 218	0.16 326	0.09 201	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

XX-Stereo	0.09 108	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.09 272	0.15 348	0.12 77	0.20 270	0.10 48	0.10 162	0.14 231	0.07 82	0.06 47	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.06 16	0.10 150	0.16 322	0.17 199	0.14 164	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.09 201	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.03 2

AFF-stereo	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.07 84	0.10 150	0.16 322	0.17 199	0.09 30	0.10 162	0.12 203	0.09 159	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.03 2

SFCPSM	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.15 348	0.16 322	0.28 434	0.27 414	0.14 286	0.17 283	0.12 237	0.13 339	0.14 304	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.06 241

psmorigin	0.25 534	0.15 508	0.34 543	0.17 248	0.13 486	0.23 497	0.14 178	0.34 511	0.33 466	0.41 568	0.55 572	0.41 559	0.37 567	0.34 550	0.27 539	0.11 474	0.15 557	0.11 482	0.11 499	0.12 496	0.16 555

aanetorigin	0.22 499	0.17 527	0.56 577	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.19 446	0.20 270	0.33 466	0.49 581	0.48 561	0.29 486	0.27 522	0.20 454	0.23 496	0.08 345	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.10 458	0.09 432

HGLStereo	0.17 440	0.08 279	0.19 454	0.17 248	0.12 463	0.18 418	0.18 407	0.31 471	0.32 459	0.21 439	0.32 482	0.25 450	0.18 444	0.19 429	0.20 455	0.09 404	0.09 479	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.10 459

DIP-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.09 18	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.23 337	0.11 75	0.12 234	0.19 317	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149

RAFT-Stereo	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.23 337	0.11 75	0.12 234	0.19 317	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.14 178	0.29 447	0.36 492	0.14 286	0.21 351	0.21 394	0.12 300	0.17 393	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

CFNet	0.15 396	0.10 414	0.17 420	0.17 248	0.08 151	0.18 418	0.09 18	0.28 434	0.25 390	0.19 402	0.24 383	0.24 436	0.17 430	0.17 393	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.10 467	0.07 302	0.06 241

NVstereo2D	0.19 466	0.10 414	0.15 356	0.17 248	0.15 525	0.28 540	0.23 510	0.44 573	0.42 526	0.15 313	0.27 437	0.25 450	0.19 460	0.22 484	0.17 418	0.09 404	0.06 346	0.10 451	0.08 381	0.15 543	0.09 432

DeepPruner_ROB	0.16 419	0.11 440	0.15 356	0.17 248	0.10 381	0.17 399	0.15 256	0.32 482	0.21 327	0.19 402	0.21 351	0.22 412	0.18 444	0.20 454	0.15 387	0.13 523	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.11 481	0.10 459

DISCO	0.19 466	0.09 355	0.22 481	0.17 248	0.10 381	0.25 513	0.18 407	0.27 415	0.44 536	0.22 455	0.31 478	0.33 523	0.26 514	0.28 526	0.28 547	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.09 432

WCMA_ROB	0.24 522	0.11 440	0.22 481	0.17 248	0.14 506	0.32 550	0.15 256	0.32 482	0.32 459	0.38 559	0.53 568	0.40 557	0.34 560	0.34 550	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.12 501	0.10 467	0.14 527	0.14 537

Hybrid-DGEV-03	0.10 177	0.06 81	0.09 92	0.18 330	0.08 151	0.16 377	0.14 178	0.15 131	0.14 164	0.13 264	0.16 261	0.12 237	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.04 50

Hybrid-DGEV-2	0.11 224	0.06 81	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.09 98	0.13 125	0.28 434	0.29 435	0.11 194	0.11 186	0.09 159	0.12 300	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

BridgeDepth	0.07 4	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.06 4	0.04 1	0.07 49	0.10 192	0.09 201	0.08 19	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.18 330	0.06 16	0.11 196	0.12 77	0.09 13	0.07 10	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

LG-Stereo	0.08 57	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.07 84	0.10 150	0.17 359	0.11 37	0.08 17	0.05 2	0.07 49	0.05 3	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.04 50

MM-Stereo_test3	0.10 177	0.07 174	0.07 8	0.18 330	0.07 84	0.12 238	0.19 446	0.24 360	0.19 288	0.06 14	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

MM-Stereo_test1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.07 84	0.12 238	0.18 407	0.21 293	0.20 311	0.09 125	0.11 186	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

tg	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.18 330	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.20 270	0.12 105	0.08 87	0.11 186	0.11 219	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.04 50

rvit_stereo_0081_aga	0.11 224	0.09 355	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.14 95	0.19 288	0.10 162	0.18 308	0.16 326	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.06 241

ACV-stereo	0.15 396	0.10 414	0.28 515	0.18 330	0.12 463	0.14 322	0.12 77	0.23 337	0.21 327	0.19 402	0.23 371	0.22 412	0.15 381	0.23 495	0.17 418	0.07 276	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.18 330	0.06 16	0.04 1	0.10 31	0.11 37	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

AIO-Stereo	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.18 330	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.15 131	0.09 30	0.08 87	0.08 90	0.07 82	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

H2IRNET	0.10 177	0.09 355	0.09 92	0.18 330	0.09 272	0.12 238	0.15 256	0.14 95	0.21 327	0.10 162	0.10 142	0.10 192	0.10 239	0.10 83	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.06 230	0.05 149

IGEV++	0.08 57	0.06 81	0.08 40	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.13 275	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

AE-Stereo	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.19 288	0.09 125	0.14 231	0.12 237	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

1111x	0.15 396	0.08 279	0.12 224	0.18 330	0.07 84	0.18 418	0.25 538	0.31 471	0.24 369	0.17 356	0.24 383	0.26 460	0.15 381	0.13 275	0.23 496	0.07 276	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.07 302	0.06 241

UniTT-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.13 289	0.11 56	0.12 58	0.11 75	0.10 162	0.12 203	0.05 3	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.05 122	0.05 149

GCAP-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.13 271	0.18 330	0.06 16	0.11 196	0.07 3	0.13 75	0.12 105	0.09 125	0.10 142	0.07 82	0.09 201	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

LL-Strereo2	0.10 177	0.10 414	0.15 356	0.18 330	0.08 151	0.15 348	0.09 18	0.17 199	0.14 164	0.14 286	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.16 361	0.10 147	0.05 35	0.05 209	0.10 451	0.07 310	0.06 230	0.05 149

4D-IteraStereo	0.09 108	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.10 162	0.11 186	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.03 1	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.05 149

coex-ft	3.30 621	0.34 585	59.09 650	0.18 330	0.13 486	0.26 523	0.22 499	0.27 415	0.72 594	1.90 625	0.70 591	0.44 566	0.45 584	0.29 533	0.41 587	0.09 404	0.09 479	0.12 501	0.09 427	0.14 527	0.13 520

gwcnet-sp	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

scenet	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

anonymousa	0.13 319	0.07 174	0.13 271	0.18 330	0.09 272	0.13 289	0.17 359	0.19 259	0.29 435	0.15 313	0.24 383	0.15 312	0.14 363	0.14 304	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.09 427	0.05 122	0.06 241

ssnet	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

raft_robust	0.13 319	0.10 414	0.07 8	0.18 330	0.08 151	0.13 289	0.24 522	0.28 434	0.33 466	0.20 425	0.19 317	0.14 283	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.04 50

Sa-1000	0.12 294	0.08 279	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.14 322	0.22 499	0.22 317	0.18 271	0.15 313	0.20 329	0.17 346	0.11 269	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.09 404	0.09 427	0.05 122	0.05 149

SA	0.12 294	0.09 355	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.24 522	0.23 337	0.18 271	0.17 356	0.27 437	0.14 283	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.05 122	0.04 50

IPLGR	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.17 359	0.21 293	0.24 369	0.11 194	0.12 203	0.11 219	0.08 171	0.12 225	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

Patchmatch Stereo++	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324
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
STrans-v2	0.10 177	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.21 293	0.11 75	0.11 194	0.15 249	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

TransformOpticalFlow	0.10 177	0.08 279	0.13 271	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.19 259	0.15 184	0.12 234	0.17 283	0.11 219	0.11 269	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

OMP-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.14 307	0.18 330	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.21 293	0.21 327	0.13 264	0.14 231	0.11 219	0.12 300	0.11 135	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

NRIStereo	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.18 330	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.16 161	0.15 184	0.12 234	0.14 231	0.13 263	0.12 300	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.07 324

PSM-adaLoss	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

FTStereo	0.12 294	0.06 81	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.21 293	0.18 271	0.12 234	0.24 383	0.12 237	0.12 300	0.13 275	0.13 323	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.10 459

HUI-Stereo	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

SST-Stereo	0.10 177	0.07 174	0.15 356	0.18 330	0.09 272	0.06 11	0.12 77	0.17 199	0.11 75	0.15 313	0.17 283	0.13 263	0.12 300	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

RAFT_R40	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.06 11	0.13 125	0.17 199	0.16 214	0.14 286	0.18 308	0.15 312	0.12 300	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

DeepStereo_RVC	0.11 224	0.08 279	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.08 60	0.12 77	0.17 199	0.12 105	0.13 264	0.14 231	0.12 237	0.12 300	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.08 388

iRAFT	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

RAFT	0.13 319	0.09 355	0.11 185	0.18 330	0.08 151	0.15 348	0.24 522	0.20 270	0.19 288	0.21 439	0.21 351	0.17 346	0.12 300	0.16 361	0.09 66	0.06 127	0.07 418	0.10 451	0.09 427	0.05 122	0.05 149

GMM-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.11 194	0.15 249	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.09 432

Prome-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.22 317	0.13 138	0.12 234	0.17 283	0.13 263	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.09 432

GMStereo	0.13 319	0.14 498	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.15 348	0.16 322	0.20 270	0.24 369	0.16 341	0.17 283	0.10 192	0.10 239	0.16 361	0.13 323	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.21 490	0.18 538	0.26 502	0.18 330	0.16 536	0.23 497	0.23 510	0.32 482	0.48 545	0.25 490	0.32 482	0.22 412	0.22 485	0.22 484	0.17 418	0.18 564	0.16 560	0.11 482	0.10 467	0.15 543	0.13 520

APVNet	0.22 499	0.12 458	0.19 454	0.18 330	0.14 506	0.32 550	0.31 583	0.39 552	0.32 459	0.27 502	0.40 532	0.30 496	0.29 541	0.26 511	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.11 482	0.14 533	0.12 496	0.12 498

EDNetEfficient	0.29 556	0.24 562	1.13 612	0.18 330	0.10 381	0.19 441	0.20 469	0.20 270	0.60 578	0.74 601	0.56 577	0.31 509	0.39 570	0.22 484	0.30 557	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.11 481	0.09 432

GwcNet	0.20 478	0.13 486	0.19 454	0.18 330	0.12 463	0.24 502	0.19 446	0.35 527	0.43 531	0.20 425	0.32 482	0.33 523	0.20 472	0.22 484	0.24 509	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.09 427	0.10 459

ac_64	0.16 419	0.08 279	0.15 356	0.18 330	0.10 381	0.22 482	0.18 407	0.24 360	0.21 327	0.18 386	0.24 383	0.29 486	0.18 444	0.19 429	0.22 484	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.07 302	0.06 241

FADNet	0.21 490	0.22 557	0.36 544	0.18 330	0.17 551	0.24 502	0.13 125	0.31 471	0.31 452	0.23 468	0.25 411	0.27 468	0.21 476	0.19 429	0.15 387	0.13 523	0.15 557	0.12 501	0.15 550	0.16 551	0.18 567

BEATNet_4x	0.12 294	0.08 279	0.14 307	0.18 330	0.07 84	0.15 348	0.07 3	0.22 317	0.18 271	0.16 341	0.19 317	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

AANet_RVC	0.16 419	0.10 414	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.18 418	0.19 446	0.26 394	0.31 452	0.22 455	0.35 503	0.21 394	0.21 476	0.22 484	0.16 403	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241

AdaStereo	0.15 396	0.11 440	0.15 356	0.18 330	0.09 272	0.20 456	0.11 56	0.32 482	0.28 428	0.20 425	0.23 371	0.20 385	0.13 339	0.19 429	0.14 359	0.12 498	0.05 209	0.10 451	0.07 310	0.09 427	0.07 324
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.
MLCV	0.12 294	0.07 174	0.16 390	0.18 330	0.06 16	0.15 348	0.17 359	0.19 259	0.21 327	0.18 386	0.25 411	0.17 346	0.13 339	0.14 304	0.13 323	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

DPSNet	0.28 552	0.16 516	0.31 528	0.18 330	0.13 486	0.54 586	0.42 596	0.51 588	0.67 590	0.29 526	0.38 518	0.38 545	0.29 541	0.31 537	0.23 496	0.11 474	0.10 499	0.11 482	0.08 381	0.20 567	0.16 555

MDST_ROB	0.22 499	0.10 414	0.17 420	0.18 330	0.11 431	0.37 570	0.19 446	0.43 571	0.41 518	0.39 561	0.39 526	0.29 486	0.21 476	0.26 511	0.18 436	0.11 474	0.10 499	0.14 528	0.11 499	0.10 458	0.08 388

DN-CSS_ROB	0.13 319	0.13 486	0.16 390	0.18 330	0.10 381	0.16 377	0.08 7	0.22 317	0.18 271	0.17 356	0.22 362	0.13 263	0.13 339	0.12 225	0.13 323	0.05 35	0.05 209	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.06 241

PWC_ROB	0.21 490	0.16 516	0.26 502	0.18 330	0.11 431	0.22 482	0.13 125	0.32 482	0.49 552	0.30 531	0.40 532	0.32 519	0.24 499	0.31 537	0.22 484	0.10 445	0.07 418	0.11 482	0.08 381	0.11 481	0.10 459

CBMV	0.19 466	0.14 498	0.17 420	0.18 330	0.10 381	0.20 456	0.11 56	0.29 447	0.30 445	0.29 526	0.30 470	0.30 496	0.23 493	0.27 514	0.19 449	0.13 523	0.15 557	0.17 551	0.16 554	0.10 458	0.10 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoRT	0.16 419	0.06 81	0.11 185	0.19 390	0.09 272	0.12 238	0.12 77	0.28 434	0.22 342	0.12 234	0.20 329	0.11 219	0.10 239	0.15 326	0.14 359	0.06 127	0.05 209	0.96 617	0.09 427	0.05 122	0.04 50

NLSM3	0.09 108	0.06 81	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.18 231	0.16 214	0.06 14	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.06 129	0.07 310	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 177	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.13 289	0.16 322	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.10 142	0.06 24	0.10 239	0.10 83	0.11 223	0.07 276	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.05 122	0.05 149

DA	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.10 192	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.03 2

GGEV	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.10 192	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.03 2

MultiAttention	0.29 556	0.08 279	0.14 307	0.19 390	0.12 463	1.45 622	1.33 624	0.36 534	0.37 499	0.19 402	0.21 351	0.24 436	0.11 269	0.38 569	0.18 436	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.10 458	0.09 432

GASTEREO	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.19 390	0.07 84	0.07 34	0.12 77	0.14 95	0.11 75	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.04 1	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

MSCF	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.14 95	0.11 75	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.04 1	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

zh-mn7	0.25 534	0.14 498	0.56 577	0.19 390	0.14 506	0.24 502	0.22 499	0.34 511	0.62 581	0.35 550	0.65 585	0.31 509	0.25 508	0.31 537	0.25 519	0.09 404	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.09 427	0.11 485

z-mn7	0.24 522	0.14 498	0.45 561	0.19 390	0.13 486	0.28 540	0.25 538	0.34 511	0.62 581	0.27 502	0.56 577	0.29 486	0.24 499	0.32 544	0.25 519	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.10 458	0.10 459

z-ln-s-r	0.17 440	0.10 414	0.40 554	0.19 390	0.08 151	0.17 399	0.18 407	0.22 317	0.33 466	0.18 386	0.40 532	0.22 412	0.17 430	0.20 454	0.23 496	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.05 149

w-ln-seven	0.24 522	0.14 498	0.55 574	0.19 390	0.14 506	0.26 523	0.22 499	0.35 527	0.60 578	0.29 526	0.39 526	0.30 496	0.22 485	0.21 471	0.26 531	0.09 404	0.09 479	0.11 482	0.10 467	0.11 481	0.10 459

MM-Stereo_test2	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.18 407	0.15 131	0.14 164	0.07 48	0.10 142	0.07 82	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.03 2

ISRNet	0.18 454	0.08 279	0.19 454	0.19 390	0.13 486	0.15 348	0.12 77	0.30 461	0.32 459	0.21 439	0.25 411	0.27 468	0.17 430	0.17 393	0.20 455	0.20 571	0.08 447	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.17 564

FACV-RUCA	0.13 319	0.11 440	0.12 224	0.19 390	0.12 463	0.15 348	0.15 256	0.22 317	0.20 311	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.16 407	0.14 304	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.10 458	0.08 388

rvit_0105_3	0.15 396	0.09 355	0.14 307	0.19 390	0.12 463	0.15 348	0.25 538	0.25 376	0.29 435	0.15 313	0.17 283	0.20 385	0.13 339	0.17 393	0.14 359	0.13 523	0.11 512	0.12 501	0.14 533	0.07 302	0.06 241

ITSA-stereo	0.15 396	0.10 414	0.14 307	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.30 461	0.49 552	0.17 356	0.19 317	0.22 412	0.15 381	0.17 393	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.08 364	0.08 388

U	0.08 57	0.07 174	0.09 92	0.19 390	0.10 381	0.10 150	0.13 125	0.12 58	0.17 241	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.06 230	0.05 149

rvit_stereo_ft	0.12 294	0.07 174	0.13 271	0.19 390	0.10 381	0.12 238	0.17 359	0.16 161	0.16 214	0.12 234	0.13 218	0.15 312	0.10 239	0.14 304	0.13 323	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

DispNO	0.14 353	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.12 463	0.11 196	0.21 489	0.23 337	0.29 435	0.17 356	0.23 371	0.18 359	0.17 430	0.15 326	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.06 241

plain	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.13 138	0.13 264	0.15 249	0.09 159	0.12 300	0.13 275	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.06 241

MIF-Stereo (partial)	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.19 390	0.10 381	0.10 150	0.11 56	0.17 199	0.18 271	0.14 286	0.16 261	0.09 159	0.11 269	0.12 225	0.12 282	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.07 324

CASnet	0.09 108	0.09 355	0.09 92	0.19 390	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.18 231	0.14 164	0.11 194	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.10 451	0.08 381	0.05 122	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 454	0.11 440	0.19 454	0.19 390	0.12 463	0.24 502	0.21 489	0.25 376	0.34 478	0.22 455	0.34 498	0.27 468	0.20 472	0.21 471	0.23 496	0.09 404	0.09 479	0.08 321	0.10 467	0.08 364	0.07 324

Wz-Net-TNSev	0.29 556	0.20 547	0.65 586	0.19 390	0.15 525	0.38 573	0.27 554	0.35 527	0.55 565	0.34 549	0.42 550	0.45 568	0.38 568	0.32 544	0.30 557	0.12 498	0.13 542	0.10 451	0.12 519	0.15 543	0.14 537

TestStereo1	0.13 319	0.08 279	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.18 418	0.29 569	0.23 337	0.16 214	0.17 356	0.20 329	0.16 326	0.10 239	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

RAFT+CT+SA	0.13 319	0.11 440	0.09 92	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.28 560	0.22 317	0.22 342	0.15 313	0.26 428	0.10 192	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

SA-5K	0.13 319	0.08 279	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.18 418	0.29 569	0.23 337	0.16 214	0.17 356	0.20 329	0.16 326	0.10 239	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

test_4	0.10 177	0.10 414	0.08 40	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.22 499	0.15 131	0.17 241	0.12 234	0.18 308	0.12 237	0.09 201	0.08 19	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.03 2

iRaft-Stereo_5w	0.12 294	0.09 355	0.12 224	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.21 293	0.21 327	0.19 402	0.14 231	0.11 219	0.09 201	0.20 454	0.16 403	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.06 241

dd	0.15 396	0.16 516	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.18 407	0.21 293	0.25 390	0.23 468	0.20 329	0.21 394	0.09 201	0.21 471	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.06 241

DAS	0.15 396	0.08 279	0.18 442	0.19 390	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.27 415	0.29 435	0.18 386	0.25 411	0.21 394	0.15 381	0.16 361	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

SepStereo	0.15 396	0.08 279	0.18 442	0.19 390	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.27 415	0.29 435	0.18 386	0.25 411	0.21 394	0.15 381	0.25 509	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

AASNet	0.16 419	0.08 279	0.12 224	0.19 390	0.09 272	0.18 418	0.15 256	0.37 540	0.37 499	0.19 402	0.23 371	0.20 385	0.16 407	0.17 393	0.20 455	0.10 445	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.09 432

GMOStereo	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

error version	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

test-v	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

LCNet	0.11 224	0.07 174	0.09 92	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.15 249	0.16 326	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.15 544

AAGNet	0.11 224	0.07 174	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.18 231	0.13 138	0.16 341	0.21 351	0.13 263	0.14 363	0.11 135	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

PSM-AAD	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.20 270	0.13 138	0.12 234	0.14 231	0.18 359	0.11 269	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.14 537

ROB_FTStereo_v2	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

ROB_FTStereo	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

KYRaft	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.22 317	0.12 105	0.13 264	0.16 261	0.20 385	0.10 239	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.06 230	0.16 555

GrayStereo	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.19 390	0.09 272	0.09 98	0.16 322	0.18 231	0.17 241	0.14 286	0.17 283	0.17 346	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.10 459

iGMRVC	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

IRAFT_RVC	0.12 294	0.08 279	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.07 34	0.15 256	0.24 360	0.23 353	0.14 286	0.14 231	0.15 312	0.12 300	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.06 241

CRE-IMP	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.10 150	0.12 77	0.18 231	0.10 48	0.14 286	0.13 218	0.13 263	0.12 300	0.12 225	0.11 223	0.07 276	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.08 388

test-2	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

cross-raft	0.10 177	0.09 355	0.09 92	0.19 390	0.07 84	0.11 196	0.25 538	0.13 75	0.15 184	0.08 87	0.11 186	0.12 237	0.10 239	0.09 40	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

test-1	0.10 177	0.07 174	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.11 196	0.24 522	0.14 95	0.18 271	0.09 125	0.07 49	0.09 159	0.08 171	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

RAFT-IKP	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

ARAFT	0.12 294	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.20 270	0.12 105	0.12 234	0.13 218	0.14 283	0.11 269	0.15 326	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.10 451	0.09 427	0.05 122	0.04 50

delet	0.17 440	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.11 431	0.20 456	0.21 489	0.30 461	0.37 499	0.17 356	0.26 428	0.19 373	0.19 460	0.19 429	0.21 475	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.11 499	0.06 230	0.06 241

UNet	0.17 440	0.09 355	0.18 442	0.19 390	0.12 463	0.27 533	0.19 446	0.33 502	0.29 435	0.21 439	0.24 383	0.23 430	0.19 460	0.19 429	0.18 436	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.06 241

EDNetEfficientorigin	7.91 629	0.31 581	153.02 651	0.19 390	0.09 272	0.21 473	0.16 322	0.22 317	0.59 574	0.72 597	0.67 587	0.42 560	0.50 588	0.24 504	0.39 581	0.08 345	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.12 496	0.10 459

acv_ft	0.15 396	0.09 355	0.15 356	0.19 390	0.10 381	0.16 377	0.17 359	0.25 376	0.33 466	0.19 402	0.26 428	0.21 394	0.17 430	0.17 393	0.18 436	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

DMCA	0.14 353	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.17 359	0.23 337	0.27 414	0.14 286	0.19 317	0.17 346	0.18 444	0.15 326	0.17 418	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.09 427	0.10 459

STTRV1_RVC	0.25 534	0.26 568	0.39 552	0.19 390	0.26 582	0.30 547	0.24 522	0.34 511	0.35 487	0.36 553	0.34 498	0.31 509	0.31 549	0.28 526	0.25 519	0.17 562	0.10 499	0.16 547	0.14 533	0.17 559	0.12 498

RYNet	0.22 499	0.12 458	0.22 481	0.19 390	0.17 551	0.46 578	0.26 547	0.38 548	0.48 545	0.24 477	0.28 451	0.34 530	0.23 493	0.20 454	0.30 557	0.10 445	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.13 514	0.15 544

iResNet	0.13 319	0.10 414	0.18 442	0.19 390	0.08 151	0.13 289	0.18 407	0.20 270	0.26 404	0.15 313	0.23 371	0.15 312	0.13 339	0.14 304	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

SGM-Forest	0.20 478	0.14 498	0.18 442	0.19 390	0.13 486	0.20 456	0.22 499	0.33 502	0.30 445	0.24 477	0.29 463	0.28 478	0.19 460	0.23 495	0.17 418	0.15 541	0.16 560	0.15 540	0.14 533	0.12 496	0.12 498
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.24 522	0.18 538	0.18 442	0.20 451	0.14 506	0.21 473	0.19 446	0.32 482	0.41 518	0.29 526	0.21 351	0.32 519	0.27 522	0.41 581	0.27 539	0.46 600	0.12 528	0.31 587	0.11 499	0.15 543	0.12 498

WQFJA1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.20 451	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.17 199	0.17 241	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

NLMM	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.20 451	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.17 199	0.17 241	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

TCMNet	0.19 466	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.18 558	0.20 456	0.24 522	0.27 415	0.36 492	0.23 468	0.26 428	0.25 450	0.19 460	0.19 429	0.23 496	0.13 523	0.11 512	0.11 482	0.12 519	0.13 514	0.12 498

YMNet	0.20 478	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.32 482	0.34 478	0.27 502	0.34 498	0.30 496	0.18 444	0.18 414	0.22 484	0.10 445	0.13 542	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

YMNet_1	0.20 478	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.32 482	0.34 478	0.27 502	0.34 498	0.30 496	0.18 444	0.18 414	0.22 484	0.10 445	0.13 542	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

RAStereo	0.10 177	0.09 355	0.08 40	0.20 451	0.08 151	0.13 289	0.18 407	0.15 131	0.17 241	0.10 162	0.12 203	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

MoCha-V2	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.20 451	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.08 17	0.07 48	0.08 90	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

GMStereo_Zeroshot	0.16 419	0.13 486	0.24 494	0.20 451	0.10 381	0.17 399	0.13 125	0.29 447	0.25 390	0.23 468	0.32 482	0.25 450	0.11 269	0.19 429	0.14 359	0.09 404	0.06 346	0.11 482	0.06 216	0.12 496	0.08 388

LL-Strereo	0.13 319	0.09 355	0.11 185	0.20 451	0.10 381	0.11 196	0.18 407	0.32 482	0.24 369	0.15 313	0.15 249	0.14 283	0.13 339	0.19 429	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.04 22	0.05 149

Wz-Net-MNSev	0.22 499	0.13 486	0.31 528	0.20 451	0.14 506	0.36 569	0.24 522	0.33 502	0.44 536	0.28 517	0.40 532	0.38 545	0.19 460	0.24 504	0.25 519	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.12 496	0.10 459

test_5	0.14 353	0.12 458	0.08 40	0.20 451	0.10 381	0.14 322	0.29 569	0.21 293	0.24 369	0.18 386	0.28 451	0.11 219	0.15 381	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

test_3	0.10 177	0.09 355	0.10 140	0.20 451	0.08 151	0.13 289	0.26 547	0.14 95	0.21 327	0.10 162	0.10 142	0.09 159	0.09 201	0.08 19	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.04 22	0.04 50

GwcNet-ADL	0.13 319	0.08 279	0.14 307	0.20 451	0.09 272	0.11 196	0.20 469	0.30 461	0.24 369	0.13 264	0.14 231	0.18 359	0.14 363	0.13 275	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.06 241

sAnonymous2	0.13 319	0.12 458	0.24 494	0.20 451	0.12 463	0.17 399	0.13 125	0.26 394	0.21 327	0.11 194	0.11 186	0.13 263	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.09 404	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.15 543	0.10 459

CroCo_RVC	0.13 319	0.12 458	0.24 494	0.20 451	0.12 463	0.17 399	0.13 125	0.26 394	0.21 327	0.11 194	0.11 186	0.13 263	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.09 404	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.15 543	0.10 459

RAFT + AFF	0.13 319	0.07 174	0.20 466	0.20 451	0.10 381	0.14 322	0.24 522	0.26 394	0.20 311	0.11 194	0.10 142	0.12 237	0.10 239	0.15 326	0.12 282	0.07 276	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.08 388

ccnet	0.29 556	0.28 576	0.23 490	0.20 451	0.28 584	0.41 577	0.21 489	0.45 576	0.33 466	0.36 553	0.46 558	0.36 536	0.30 545	0.39 573	0.42 588	0.23 584	0.14 551	0.21 565	0.17 561	0.23 572	0.18 567

MMNet	0.17 440	0.09 355	0.16 390	0.20 451	0.11 431	0.27 533	0.20 469	0.25 376	0.41 518	0.22 455	0.30 470	0.21 394	0.20 472	0.17 393	0.20 455	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

psm_up	0.18 454	0.10 414	0.18 442	0.20 451	0.11 431	0.17 399	0.19 446	0.37 540	0.34 478	0.21 439	0.28 451	0.29 486	0.24 499	0.20 454	0.22 484	0.09 404	0.10 499	0.11 482	0.11 499	0.08 364	0.08 388

UPFNet	0.16 419	0.08 279	0.12 224	0.20 451	0.12 463	0.20 456	0.23 510	0.28 434	0.26 404	0.17 356	0.24 383	0.22 412	0.19 460	0.19 429	0.21 475	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.08 364	0.06 241

FADNet_RVC	0.16 419	0.14 498	0.40 554	0.20 451	0.11 431	0.13 289	0.13 125	0.26 394	0.22 342	0.21 439	0.23 371	0.20 385	0.17 430	0.14 304	0.16 403	0.08 345	0.08 447	0.12 501	0.09 427	0.11 481	0.10 459

STTStereo	0.18 454	0.12 458	0.27 510	0.20 451	0.11 431	0.16 377	0.21 489	0.29 447	0.23 353	0.21 439	0.30 470	0.29 486	0.18 444	0.20 454	0.19 449	0.12 498	0.11 512	0.11 482	0.14 533	0.09 427	0.08 388

stereogan	0.22 499	0.11 440	0.21 475	0.20 451	0.12 463	0.31 549	0.19 446	0.35 527	0.44 536	0.22 455	0.39 526	0.35 534	0.27 522	0.33 547	0.22 484	0.10 445	0.12 528	0.10 451	0.10 467	0.14 527	0.13 520

ADCMid	0.25 534	0.15 508	0.40 554	0.20 451	0.14 506	0.25 513	0.26 547	0.34 511	0.38 506	0.36 553	0.44 555	0.34 530	0.40 573	0.35 556	0.33 569	0.10 445	0.09 479	0.11 482	0.11 499	0.13 514	0.12 498

ADCRef	0.19 466	0.12 458	0.41 557	0.20 451	0.12 463	0.22 482	0.18 407	0.32 482	0.36 492	0.26 496	0.32 482	0.17 346	0.23 493	0.24 504	0.24 509	0.07 276	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

AnyNet_C32	0.26 545	0.16 516	0.36 544	0.20 451	0.16 536	0.25 513	0.30 577	0.32 482	0.44 536	0.31 537	0.49 562	0.30 496	0.33 555	0.40 578	0.33 569	0.12 498	0.12 528	0.12 501	0.14 533	0.14 527	0.15 544

ADCP+	0.20 478	0.10 414	0.33 535	0.20 451	0.12 463	0.22 482	0.26 547	0.31 471	0.34 478	0.26 496	0.37 512	0.22 412	0.22 485	0.27 514	0.27 539	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.09 427	0.10 459

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 440	0.10 414	0.22 481	0.20 451	0.10 381	0.15 348	0.18 407	0.31 471	0.25 390	0.21 439	0.30 470	0.25 450	0.17 430	0.21 471	0.20 455	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.08 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 478	0.21 553	0.23 490	0.20 451	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.36 534	0.25 390	0.27 502	0.33 494	0.27 468	0.24 499	0.20 454	0.20 455	0.15 541	0.12 528	0.17 551	0.14 533	0.10 458	0.08 388

StereoDRNet-Refined	0.17 440	0.12 458	0.15 356	0.20 451	0.09 272	0.18 418	0.18 407	0.26 394	0.23 353	0.26 496	0.40 532	0.22 412	0.17 430	0.21 471	0.20 455	0.08 345	0.05 209	0.09 404	0.10 467	0.07 302	0.07 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WQFJX	0.10 177	0.07 174	0.09 92	0.21 482	0.09 272	0.12 238	0.16 322	0.18 231	0.17 241	0.12 234	0.10 142	0.07 82	0.09 201	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.07 418	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

rvit_105_1	0.19 466	0.11 440	0.25 499	0.21 482	0.16 536	0.21 473	0.27 554	0.31 471	0.41 518	0.19 402	0.20 329	0.22 412	0.17 430	0.19 429	0.17 418	0.12 498	0.12 528	0.13 516	0.15 550	0.08 364	0.07 324

Selective-RAFT	0.11 224	0.10 414	0.11 185	0.21 482	0.08 151	0.16 377	0.13 125	0.20 270	0.22 342	0.10 162	0.10 142	0.11 219	0.10 239	0.15 326	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

Wz-Net-LNSev	0.22 499	0.16 516	0.38 550	0.21 482	0.13 486	0.25 513	0.23 510	0.32 482	0.43 531	0.30 531	0.41 543	0.31 509	0.18 444	0.22 484	0.25 519	0.10 445	0.09 479	0.08 321	0.08 381	0.12 496	0.11 485

LMCR-Stereo	0.15 396	0.08 279	0.13 271	0.21 482	0.09 272	0.17 399	0.20 469	0.27 415	0.19 288	0.24 477	0.24 383	0.23 430	0.17 430	0.20 454	0.17 418	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.10 458	0.08 388

DGSMNet	0.24 522	0.19 542	0.33 535	0.21 482	0.24 575	0.24 502	0.20 469	0.35 527	0.41 518	0.24 477	0.32 482	0.38 545	0.21 476	0.29 533	0.23 496	0.12 498	0.11 512	0.14 528	0.16 554	0.23 572	0.23 579

FAT-Stereo	0.20 478	0.12 458	0.22 481	0.21 482	0.12 463	0.17 399	0.18 407	0.34 511	0.39 509	0.27 502	0.37 512	0.34 530	0.32 554	0.21 471	0.20 455	0.09 404	0.11 512	0.10 451	0.09 427	0.11 481	0.14 537

FADNet-RVC	0.20 478	0.20 547	0.38 550	0.21 482	0.16 536	0.20 456	0.15 256	0.26 394	0.26 404	0.26 496	0.32 482	0.26 460	0.21 476	0.22 484	0.19 449	0.12 498	0.13 542	0.12 501	0.14 533	0.13 514	0.18 567

S-Stereo	0.20 478	0.12 458	0.25 499	0.21 482	0.13 486	0.20 456	0.18 407	0.32 482	0.43 531	0.23 468	0.36 506	0.28 478	0.30 545	0.19 429	0.22 484	0.09 404	0.12 528	0.10 451	0.10 467	0.13 514	0.13 520

edge stereo	0.22 499	0.13 486	0.20 466	0.21 482	0.13 486	0.23 497	0.16 322	0.32 482	0.42 526	0.32 543	0.40 532	0.38 545	0.35 563	0.25 509	0.24 509	0.13 523	0.11 512	0.14 528	0.11 499	0.12 496	0.13 520

RTSC	0.23 515	0.12 458	0.28 515	0.21 482	0.13 486	0.28 540	0.16 322	0.35 527	0.66 589	0.27 502	0.33 494	0.30 496	0.21 476	0.31 537	0.29 551	0.10 445	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.13 514	0.13 520

ADCS	0.29 556	0.18 538	0.45 561	0.21 482	0.17 551	0.28 540	0.23 510	0.41 562	0.63 584	0.40 564	0.49 562	0.40 557	0.36 565	0.39 573	0.40 584	0.13 523	0.12 528	0.13 516	0.14 533	0.16 551	0.16 555

ADCPNet	0.25 534	0.16 516	0.61 583	0.21 482	0.15 525	0.35 567	0.25 538	0.32 482	0.35 487	0.30 531	0.40 532	0.36 536	0.28 533	0.28 526	0.32 565	0.12 498	0.10 499	0.11 482	0.12 519	0.14 527	0.13 520

CVANet_RVC	0.18 454	0.10 414	0.14 307	0.21 482	0.10 381	0.18 418	0.17 359	0.34 511	0.33 466	0.22 455	0.31 478	0.28 478	0.18 444	0.23 495	0.17 418	0.12 498	0.08 447	0.12 501	0.11 499	0.09 427	0.07 324

SANet	0.24 522	0.14 498	0.28 515	0.21 482	0.11 431	0.27 533	0.24 522	0.38 548	0.64 585	0.36 553	0.40 532	0.43 564	0.26 514	0.27 514	0.24 509	0.12 498	0.09 479	0.10 451	0.09 427	0.13 514	0.11 485

DStereoFS	0.27 547	0.22 557	0.31 528	0.22 497	0.15 525	0.22 482	0.20 469	0.50 586	0.48 545	0.28 517	0.44 555	0.33 523	0.34 560	0.52 590	0.29 551	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.13 529	0.16 551	0.16 555

WQFJX1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.18 231	0.17 241	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.10 239	0.11 135	0.09 66	0.07 276	0.08 447	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

NLMM1	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.22 497	0.10 381	0.12 238	0.20 469	0.18 231	0.20 311	0.12 234	0.11 186	0.07 82	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.08 345	0.08 447	0.07 230	0.06 216	0.04 22	0.04 50

w-ln-seven-2	0.20 478	0.14 498	0.37 548	0.22 497	0.12 463	0.20 456	0.21 489	0.28 434	0.37 499	0.25 490	0.37 512	0.27 468	0.22 485	0.21 471	0.23 496	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.10 458	0.09 432

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.22 497	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.04 50

UGAM	0.13 319	0.10 414	0.09 92	0.22 497	0.08 151	0.12 238	0.20 469	0.17 199	0.23 353	0.21 439	0.16 261	0.13 263	0.13 339	0.19 429	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.13 516	0.11 499	0.07 302	0.05 149

CroCo-Stereo Lap2	0.09 108	0.09 355	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.09 98	0.19 446	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.05 149

BUS	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.22 497	0.10 381	0.19 441	0.14 178	0.34 511	0.19 288	0.17 356	0.22 362	0.16 326	0.13 339	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

RAFT_CTSACE	0.12 294	0.09 355	0.10 140	0.22 497	0.08 151	0.12 238	0.24 522	0.18 231	0.16 214	0.20 425	0.27 437	0.13 263	0.07 131	0.13 275	0.09 66	0.05 35	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.04 22	0.04 50

BSDual-CNN	0.15 396	0.09 355	0.14 307	0.22 497	0.10 381	0.14 322	0.15 256	0.34 511	0.19 288	0.17 356	0.22 362	0.25 450	0.16 407	0.15 326	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

hknet	0.15 396	0.11 440	0.13 271	0.22 497	0.11 431	0.14 322	0.15 256	0.34 511	0.25 390	0.17 356	0.22 362	0.22 412	0.18 444	0.17 393	0.12 282	0.07 276	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

WZ-Net	0.28 552	0.17 527	0.78 602	0.22 497	0.16 536	0.34 559	0.29 569	0.39 552	0.57 570	0.24 477	0.55 572	0.37 541	0.24 499	0.33 547	0.35 572	0.09 404	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.14 527	0.16 555

DDUNet	0.22 499	0.17 527	0.21 475	0.22 497	0.15 525	0.25 513	0.24 522	0.29 447	0.30 445	0.31 537	0.36 506	0.33 523	0.25 508	0.24 504	0.20 455	0.18 564	0.13 542	0.17 551	0.11 499	0.16 551	0.16 555

PSMNet-ADL	0.15 396	0.12 458	0.13 271	0.22 497	0.09 272	0.13 289	0.20 469	0.26 394	0.23 353	0.18 386	0.20 329	0.24 436	0.16 407	0.18 414	0.17 418	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.11 499	0.08 364	0.07 324

CroCo-Stereo	0.09 108	0.08 279	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.09 98	0.19 446	0.15 131	0.12 105	0.07 48	0.07 49	0.08 129	0.06 47	0.08 19	0.07 1	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.04 50
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.15 396	0.09 355	0.12 224	0.22 497	0.09 272	0.17 399	0.21 489	0.25 376	0.23 353	0.18 386	0.30 470	0.26 460	0.18 444	0.17 393	0.14 359	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 440	0.12 458	0.15 356	0.22 497	0.11 431	0.19 441	0.17 359	0.32 482	0.48 545	0.20 425	0.25 411	0.17 346	0.13 339	0.21 471	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.08 388

FADNet-RVC-Resample	0.16 419	0.11 440	0.31 528	0.22 497	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.25 376	0.24 369	0.24 477	0.27 437	0.20 385	0.15 381	0.16 361	0.15 387	0.07 276	0.08 447	0.12 501	0.10 467	0.09 427	0.10 459

G-Net	0.24 522	0.16 516	0.36 544	0.22 497	0.16 536	0.51 584	0.23 510	0.29 447	0.34 478	0.36 553	0.38 518	0.31 509	0.29 541	0.27 514	0.26 531	0.11 474	0.09 479	0.12 501	0.09 427	0.16 551	0.13 520

ADCL	0.24 522	0.11 440	0.47 566	0.22 497	0.12 463	0.34 559	0.29 569	0.29 447	0.56 568	0.24 477	0.46 558	0.30 496	0.30 545	0.29 533	0.29 551	0.08 345	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.10 458	0.10 459

AnyNet_C01	0.36 572	0.25 567	1.37 615	0.22 497	0.17 551	0.48 582	0.27 554	0.35 527	0.39 509	0.39 561	0.74 595	0.46 572	0.38 568	0.45 583	0.47 593	0.13 523	0.13 542	0.13 516	0.14 533	0.14 527	0.15 544

DRN-Test	0.19 466	0.11 440	0.20 466	0.22 497	0.10 381	0.22 482	0.22 499	0.39 552	0.37 499	0.24 477	0.32 482	0.26 460	0.21 476	0.22 484	0.24 509	0.11 474	0.07 418	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.07 324

StereoDRNet	0.18 454	0.11 440	0.17 420	0.22 497	0.11 431	0.21 473	0.22 499	0.37 540	0.33 466	0.24 477	0.28 451	0.30 496	0.19 460	0.20 454	0.20 455	0.09 404	0.08 447	0.11 482	0.09 427	0.09 427	0.07 324

XPNet_ROB	0.22 499	0.11 440	0.19 454	0.22 497	0.13 486	0.22 482	0.19 446	0.34 511	0.40 515	0.30 531	0.39 526	0.39 553	0.26 514	0.26 511	0.28 547	0.15 541	0.10 499	0.10 451	0.10 467	0.13 514	0.12 498

NLCSM	0.11 224	0.09 355	0.09 92	0.23 521	0.11 431	0.12 238	0.19 446	0.18 231	0.18 271	0.12 234	0.11 186	0.07 82	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.07 276	0.08 447	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.05 149

AIO-test2	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.23 521	0.08 151	0.11 196	0.10 31	0.23 337	0.23 353	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.09 427	0.05 122	0.05 149

AIO-test1	0.10 177	0.07 174	0.10 140	0.23 521	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.21 293	0.14 164	0.11 194	0.12 203	0.09 159	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.09 404	0.10 467	0.03 1	0.06 241

rvit_stereo_0075_2	0.17 440	0.12 458	0.25 499	0.23 521	0.16 536	0.13 289	0.10 31	0.30 461	0.27 414	0.20 425	0.28 451	0.22 412	0.15 381	0.18 414	0.13 323	0.16 557	0.10 499	0.17 551	0.10 467	0.10 458	0.09 432

CASS	0.13 319	0.12 458	0.11 185	0.23 521	0.09 272	0.15 348	0.17 359	0.18 231	0.19 288	0.17 356	0.18 308	0.15 312	0.15 381	0.14 304	0.14 359	0.09 404	0.06 346	0.10 451	0.08 381	0.09 427	0.07 324
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.21 490	0.17 527	0.19 454	0.23 521	0.15 525	0.30 547	0.20 469	0.33 502	0.35 487	0.23 468	0.28 451	0.31 509	0.27 522	0.20 454	0.22 484	0.15 541	0.12 528	0.13 516	0.09 427	0.14 527	0.14 537

TestStereo	0.13 319	0.14 498	0.11 185	0.23 521	0.08 151	0.15 348	0.21 489	0.20 270	0.23 353	0.14 286	0.24 383	0.16 326	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.05 35	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.09 427	0.05 149

RP	0.21 490	0.13 486	0.21 475	0.23 521	0.11 431	0.21 473	0.20 469	0.25 376	0.44 536	0.21 439	0.38 518	0.36 536	0.24 499	0.27 514	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.13 516	0.12 519	0.12 496	0.14 537

DLCB_ROB	0.18 454	0.10 414	0.15 356	0.23 521	0.11 431	0.24 502	0.18 407	0.29 447	0.28 428	0.27 502	0.28 451	0.28 478	0.24 499	0.19 429	0.20 455	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.07 302	0.07 324

FSD	0.25 534	0.27 571	0.26 502	0.24 530	0.22 570	0.25 513	0.25 538	0.27 415	0.26 404	0.25 490	0.26 428	0.25 450	0.27 522	0.27 514	0.24 509	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 580

zh-sn7	0.25 534	0.17 527	0.50 568	0.24 530	0.13 486	0.25 513	0.24 522	0.34 511	0.48 545	0.28 517	0.54 570	0.28 478	0.31 549	0.36 562	0.32 565	0.10 445	0.10 499	0.11 482	0.10 467	0.12 496	0.12 498

StereoVision	0.13 319	0.12 458	0.09 92	0.24 530	0.10 381	0.15 348	0.21 489	0.21 293	0.20 311	0.12 234	0.24 383	0.10 192	0.10 239	0.16 361	0.10 147	0.09 404	0.11 512	0.12 501	0.12 519	0.06 230	0.05 149

sCroCo_RVC	0.12 294	0.09 355	0.23 490	0.24 530	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.17 199	0.14 164	0.10 162	0.13 218	0.12 237	0.07 131	0.14 304	0.11 223	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.05 122	0.07 324

DMCA-RVC	0.17 440	0.10 414	0.15 356	0.24 530	0.11 431	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.24 369	0.21 439	0.26 428	0.25 450	0.27 522	0.18 414	0.20 455	0.12 498	0.08 447	0.13 516	0.10 467	0.10 458	0.08 388

SHD	0.26 545	0.15 508	0.30 526	0.24 530	0.18 558	0.22 482	0.15 256	0.38 548	0.71 593	0.32 543	0.41 543	0.36 536	0.28 533	0.32 544	0.29 551	0.12 498	0.11 512	0.14 528	0.13 529	0.16 551	0.20 573

RTS	0.45 584	0.19 542	3.26 622	0.24 530	0.15 525	0.74 601	0.20 469	0.36 534	0.76 600	0.42 571	0.43 553	0.31 509	0.41 578	0.53 593	0.35 572	0.10 445	0.08 447	0.13 516	0.12 519	0.15 543	0.15 544

RTSA	0.45 584	0.19 542	3.26 622	0.24 530	0.15 525	0.74 601	0.20 469	0.36 534	0.76 600	0.42 571	0.43 553	0.31 509	0.41 578	0.53 593	0.35 572	0.10 445	0.08 447	0.13 516	0.12 519	0.15 543	0.15 544

GANet	0.21 490	0.12 458	0.21 475	0.24 530	0.13 486	0.22 482	0.22 499	0.41 562	0.26 404	0.31 537	0.42 550	0.37 541	0.28 533	0.23 495	0.22 484	0.10 445	0.12 528	0.10 451	0.09 427	0.10 458	0.08 388

TDLM	0.17 440	0.12 458	0.13 271	0.24 530	0.10 381	0.18 418	0.18 407	0.36 534	0.30 445	0.21 439	0.28 451	0.28 478	0.18 444	0.23 495	0.18 436	0.11 474	0.07 418	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.08 388

MSMD_ROB	0.31 563	0.26 568	0.26 502	0.24 530	0.21 568	0.34 559	0.25 538	0.34 511	0.39 509	0.40 564	0.69 589	0.45 568	0.40 573	0.34 550	0.27 539	0.20 571	0.19 570	0.26 573	0.25 578	0.23 572	0.22 577

PWCDC_ROB	0.20 478	0.13 486	0.22 481	0.24 530	0.11 431	0.19 441	0.15 256	0.33 502	0.54 564	0.29 526	0.50 566	0.21 394	0.15 381	0.27 514	0.20 455	0.11 474	0.09 479	0.10 451	0.08 381	0.11 481	0.09 432

Wz-Net-SNSev	0.25 534	0.17 527	0.44 560	0.25 542	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.38 548	0.56 568	0.30 531	0.55 572	0.39 553	0.26 514	0.23 495	0.30 557	0.10 445	0.09 479	0.09 404	0.10 467	0.11 481	0.11 485

Nwc_Net	0.23 515	0.16 516	0.21 475	0.25 542	0.14 506	0.24 502	0.26 547	0.37 540	0.38 506	0.22 455	0.41 543	0.30 496	0.28 533	0.28 526	0.25 519	0.11 474	0.10 499	0.17 551	0.20 567	0.10 458	0.10 459

DANet	0.21 490	0.15 508	0.28 515	0.25 542	0.13 486	0.22 482	0.19 446	0.27 415	0.27 414	0.28 517	0.32 482	0.35 534	0.31 549	0.31 537	0.23 496	0.11 474	0.09 479	0.11 482	0.10 467	0.13 514	0.11 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.22 499	0.19 542	0.24 494	0.25 542	0.13 486	0.29 544	0.26 547	0.33 502	0.41 518	0.31 537	0.31 478	0.32 519	0.23 493	0.30 536	0.21 475	0.11 474	0.17 565	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

ETE_ROB	0.23 515	0.17 527	0.22 481	0.25 542	0.13 486	0.26 523	0.29 569	0.31 471	0.36 492	0.28 517	0.36 506	0.45 568	0.26 514	0.27 514	0.26 531	0.11 474	0.08 447	0.12 501	0.09 427	0.14 527	0.13 520

DStereoSA	0.25 534	0.19 542	0.37 548	0.26 547	0.17 551	0.22 482	0.20 469	0.49 582	0.59 574	0.22 455	0.29 463	0.29 486	0.33 555	0.39 573	0.28 547	0.12 498	0.11 512	0.16 547	0.14 533	0.14 527	0.12 498

FC-DCNN v2	0.33 568	0.27 571	0.28 515	0.26 547	0.23 573	0.37 570	0.28 560	0.40 556	0.43 531	0.45 577	0.56 577	0.51 579	0.40 573	0.37 567	0.29 551	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 580

GASNet	0.22 499	0.23 559	0.33 535	0.26 547	0.17 551	0.26 523	0.16 322	0.44 573	0.42 526	0.27 502	0.24 383	0.30 496	0.15 381	0.27 514	0.18 436	0.12 498	0.08 447	0.12 501	0.11 499	0.16 551	0.07 324

Anonymous3	0.16 419	0.13 486	0.33 535	0.26 547	0.14 506	0.27 533	0.17 359	0.28 434	0.28 428	0.15 313	0.17 283	0.14 283	0.10 239	0.15 326	0.12 282	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.08 364	0.11 485

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 499	0.21 553	0.24 494	0.26 547	0.11 431	0.23 497	0.14 178	0.39 552	0.24 369	0.32 543	0.36 506	0.30 496	0.21 476	0.19 429	0.21 475	0.17 562	0.14 551	0.21 565	0.16 554	0.12 496	0.12 498

AF-Net	0.22 499	0.17 527	0.17 420	0.26 547	0.13 486	0.25 513	0.24 522	0.32 482	0.50 555	0.25 490	0.33 494	0.38 545	0.26 514	0.28 526	0.25 519	0.11 474	0.10 499	0.16 547	0.11 499	0.11 481	0.10 459

NCC-stereo	0.24 522	0.15 508	0.31 528	0.26 547	0.16 536	0.20 456	0.30 577	0.40 556	0.40 515	0.24 477	0.38 518	0.33 523	0.28 533	0.36 562	0.27 539	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.22 572	0.13 514	0.13 520

Abc-Net	0.24 522	0.15 508	0.31 528	0.26 547	0.16 536	0.20 456	0.30 577	0.40 556	0.40 515	0.24 477	0.38 518	0.33 523	0.28 533	0.36 562	0.27 539	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.22 572	0.13 514	0.13 520
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 522	0.17 527	0.42 559	0.26 547	0.16 536	0.22 482	0.28 560	0.37 540	0.50 555	0.26 496	0.29 463	0.24 436	0.28 533	0.21 471	0.22 484	0.15 541	0.11 512	0.20 564	0.18 565	0.12 496	0.13 520

FC-DCNN	0.33 568	0.27 571	0.28 515	0.26 547	0.23 573	0.37 570	0.28 560	0.40 556	0.43 531	0.45 577	0.55 572	0.51 579	0.40 573	0.37 567	0.30 557	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 580

LSM	0.33 568	0.20 547	0.58 580	0.26 547	0.60 607	0.34 559	0.25 538	0.42 567	0.48 545	0.45 577	0.58 582	0.42 560	0.36 565	0.35 556	0.25 519	0.12 498	0.20 573	0.14 528	0.16 554	0.19 566	0.33 595

FBW_ROB	0.24 522	0.17 527	0.22 481	0.26 547	0.14 506	0.25 513	0.22 499	0.41 562	0.41 518	0.41 568	0.41 543	0.42 560	0.27 522	0.31 537	0.23 496	0.09 404	0.14 551	0.14 528	0.12 519	0.11 481	0.09 432

LALA_ROB	0.25 534	0.16 516	0.22 481	0.26 547	0.17 551	0.27 533	0.27 554	0.42 567	0.37 499	0.33 547	0.38 518	0.51 579	0.26 514	0.28 526	0.27 539	0.16 557	0.09 479	0.12 501	0.11 499	0.13 514	0.12 498

MANE	0.45 584	0.27 571	0.27 510	0.27 560	0.24 575	0.47 580	0.31 583	0.55 593	0.59 574	0.72 597	1.13 616	1.15 608	0.61 599	0.52 590	0.37 577	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.31 590	0.25 580	0.24 580

PSMNet_ROB	0.21 490	0.11 440	0.15 356	0.27 560	0.15 525	0.24 502	0.35 587	0.43 571	0.37 499	0.27 502	0.32 482	0.32 519	0.22 485	0.21 471	0.26 531	0.12 498	0.08 447	0.13 516	0.11 499	0.09 427	0.09 432

ELAS	0.41 579	0.29 579	0.33 535	0.27 560	0.24 575	0.60 591	0.36 588	0.50 586	0.50 555	0.71 595	0.79 599	0.67 594	0.54 591	0.51 588	0.42 588	0.22 580	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.26 585	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.47 589	0.26 568	0.58 580	0.28 563	0.20 564	0.39 574	0.18 407	0.49 582	0.64 585	0.52 583	0.87 602	1.01 603	0.57 596	0.50 586	0.56 601	0.53 604	0.31 595	0.54 601	0.40 595	0.33 593	0.34 596

RGC	0.25 534	0.20 547	0.29 523	0.28 563	0.16 536	0.22 482	0.23 510	0.32 482	0.44 536	0.27 502	0.40 532	0.38 545	0.27 522	0.36 562	0.22 484	0.11 474	0.13 542	0.17 551	0.17 561	0.14 527	0.16 555

XQC	0.28 552	0.23 559	0.51 569	0.28 563	0.19 561	0.34 559	0.27 554	0.36 534	0.57 570	0.31 537	0.30 470	0.37 541	0.30 545	0.38 569	0.38 579	0.13 523	0.09 479	0.15 540	0.12 519	0.17 559	0.18 567

PA-Net	0.23 515	0.18 538	0.33 535	0.28 563	0.22 570	0.21 473	0.38 592	0.29 447	0.39 509	0.22 455	0.32 482	0.25 450	0.26 514	0.20 454	0.25 519	0.09 404	0.23 586	0.15 540	0.22 572	0.09 427	0.13 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.32 565	0.24 562	0.48 567	0.28 563	0.27 583	0.29 544	0.30 577	0.34 511	0.49 552	0.35 550	0.39 526	0.46 572	0.34 560	0.34 550	0.35 572	0.23 584	0.25 588	0.26 573	0.28 585	0.23 572	0.21 575

PDISCO_ROB	0.27 547	0.16 516	0.26 502	0.28 563	0.20 564	0.32 550	0.26 547	0.44 573	0.57 570	0.28 517	0.40 532	0.45 568	0.29 541	0.33 547	0.34 571	0.12 498	0.09 479	0.17 551	0.16 554	0.17 559	0.13 520

DispFullNet	0.27 547	0.21 553	0.65 586	0.28 563	0.16 536	0.26 523	0.17 359	0.33 502	0.58 573	0.27 502	0.38 518	0.43 564	0.23 493	0.38 569	0.23 496	0.12 498	0.06 346	0.19 562	0.11 499	0.21 568	0.15 544

ELAS_RVC	0.41 579	0.29 579	0.33 535	0.28 563	0.24 575	0.54 586	0.36 588	0.49 582	0.59 574	0.72 597	0.74 595	0.65 592	0.54 591	0.54 595	0.40 584	0.22 580	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.26 585	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.21 490	0.16 516	0.27 510	0.29 571	0.14 506	0.26 523	0.20 469	0.33 502	0.31 452	0.28 517	0.36 506	0.27 468	0.25 508	0.19 429	0.24 509	0.16 557	0.12 528	0.14 528	0.11 499	0.09 427	0.08 388

CC-Net-ROB	0.28 552	0.31 581	0.36 544	0.29 571	0.15 525	0.25 513	0.19 446	0.45 576	0.33 466	0.39 561	0.37 512	0.39 553	0.31 549	0.27 514	0.26 531	0.24 586	0.19 570	0.30 586	0.23 576	0.18 563	0.15 544

SQANet	0.23 515	0.23 559	0.30 526	0.30 573	0.19 561	0.27 533	0.13 125	0.29 447	0.33 466	0.24 477	0.37 512	0.31 509	0.22 485	0.27 514	0.23 496	0.15 541	0.10 499	0.21 565	0.16 554	0.21 568	0.15 544

FCDSN-DC	0.33 568	0.28 576	0.28 515	0.30 573	0.24 575	0.39 574	0.28 560	0.42 567	0.42 526	0.43 574	0.53 568	0.51 579	0.41 578	0.36 562	0.30 557	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.32 565	0.21 553	0.55 574	0.30 573	0.15 525	0.34 559	0.17 359	0.52 589	0.46 543	0.46 580	0.55 572	0.59 586	0.39 570	0.35 556	0.37 577	0.15 541	0.14 551	0.18 560	0.21 569	0.16 551	0.15 544

BEATNet-Init1	0.52 591	0.27 571	0.62 584	0.30 573	0.21 568	0.76 605	0.29 569	0.54 592	0.65 588	0.86 606	0.95 607	2.07 624	0.62 601	0.56 597	0.42 588	0.18 564	0.18 567	0.23 570	0.22 572	0.22 571	0.21 575

PVD	0.39 574	0.20 547	0.39 552	0.31 577	0.22 570	0.29 544	0.43 598	0.52 589	0.96 607	0.55 587	0.79 599	0.53 583	0.59 598	0.52 590	0.38 579	0.19 569	0.14 551	0.17 551	0.14 533	0.24 579	0.31 593

FADE	0.45 584	0.33 583	1.03 611	0.33 578	0.25 581	0.35 567	0.29 569	0.64 600	1.07 608	0.43 574	0.41 543	0.42 560	0.53 589	0.70 603	0.51 599	0.30 589	0.21 585	0.41 593	0.38 594	0.23 572	0.22 577

NCCL2	0.23 515	0.15 508	0.17 420	0.34 579	0.18 558	0.24 502	0.23 510	0.34 511	0.28 428	0.31 537	0.38 518	0.38 545	0.28 533	0.23 495	0.24 509	0.15 541	0.12 528	0.18 560	0.21 569	0.13 514	0.13 520

CSAN	0.29 556	0.24 562	0.27 510	0.34 579	0.19 561	0.33 556	0.42 596	0.37 540	0.50 555	0.38 559	0.40 532	0.44 566	0.33 555	0.28 526	0.30 557	0.20 571	0.16 560	0.19 562	0.19 566	0.14 527	0.15 544

HCRNet	0.16 419	0.24 562	0.12 224	0.35 581	0.11 431	0.15 348	0.17 359	0.26 394	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.21 394	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.11 474	0.07 418	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.07 324

GANetREF_RVC	0.31 563	0.34 585	0.27 510	0.35 581	0.16 536	0.32 550	0.41 593	0.48 580	0.51 562	0.35 550	0.35 503	0.34 530	0.33 555	0.39 573	0.32 565	0.27 588	0.20 573	0.29 584	0.15 550	0.18 563	0.17 564
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
PSMNet-RUCA	0.27 547	0.33 583	0.41 557	0.36 583	0.32 590	0.18 418	0.19 446	0.42 567	0.30 445	0.33 547	0.41 543	0.39 553	0.25 508	0.31 537	0.20 455	0.18 564	0.10 499	0.25 572	0.15 550	0.21 568	0.16 555

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 562	0.24 562	0.29 523	0.36 583	0.16 536	0.34 559	0.30 577	0.32 482	0.42 526	0.40 564	0.46 558	0.38 545	0.31 549	0.34 550	0.28 547	0.19 569	0.20 573	0.26 573	0.29 586	0.18 563	0.19 572

Consistency-Raft	0.44 582	0.40 590	0.45 561	0.37 585	0.43 595	0.46 578	0.41 593	0.57 596	0.55 565	0.32 543	0.73 593	0.33 523	0.48 586	0.42 582	0.49 595	0.39 594	0.35 597	0.45 594	0.51 604	0.42 595	0.29 590

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 581	0.39 589	0.54 572	0.40 586	0.20 564	0.64 593	0.32 585	0.53 591	0.72 594	0.71 595	0.72 592	0.61 588	0.54 591	0.51 588	0.46 592	0.20 571	0.19 570	0.29 584	0.30 588	0.23 572	0.18 567

SGM+DAISY	0.56 594	0.57 596	0.65 586	0.40 586	0.54 600	0.66 596	0.49 600	0.56 594	0.45 542	0.66 591	0.69 589	0.67 594	0.56 595	0.63 600	0.56 601	0.59 608	0.48 606	0.50 596	0.50 603	0.52 598	0.58 607

anonymity	0.53 592	0.58 597	0.65 586	0.41 588	0.61 608	0.53 585	0.41 593	0.56 594	0.41 518	0.55 587	0.50 566	0.49 578	0.55 594	0.58 598	0.50 598	0.58 607	0.50 610	0.51 597	0.51 604	0.51 597	0.57 606

NVStereoNet_ROB	0.46 588	0.36 587	0.46 565	0.41 588	0.28 584	0.34 559	0.34 586	0.48 580	0.60 578	0.72 597	0.93 605	0.70 597	0.66 602	0.47 584	0.60 604	0.22 580	0.33 596	0.34 589	0.34 593	0.30 588	0.30 592
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 574	0.37 588	0.52 570	0.44 590	0.28 584	0.58 588	0.24 522	0.41 562	0.62 581	0.40 564	0.49 562	0.46 572	0.33 555	0.40 578	0.32 565	0.30 589	0.30 592	0.39 591	0.33 591	0.29 587	0.28 589

ACVNet_1	0.44 582	0.49 594	0.60 582	0.45 591	0.28 584	0.49 583	0.27 554	0.57 596	0.72 594	0.62 590	0.58 582	0.74 598	0.49 587	0.50 586	0.35 572	0.26 587	0.24 587	0.39 591	0.29 586	0.31 591	0.24 580

ACVNet-4b	0.39 574	0.53 595	0.55 574	0.45 591	0.24 575	0.47 580	0.18 407	0.49 582	0.64 585	0.42 571	0.45 557	0.60 587	0.27 522	0.34 550	0.24 509	0.33 592	0.14 551	0.48 595	0.42 597	0.30 588	0.26 588

SPS-STEREO	0.57 595	0.58 597	0.65 586	0.45 591	0.55 602	0.62 592	0.44 599	0.62 599	0.50 555	0.68 593	0.64 584	0.66 593	0.57 596	0.61 599	0.60 604	0.62 610	0.47 605	0.51 597	0.49 601	0.55 602	0.58 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.40 577	0.40 590	0.53 571	0.46 594	0.30 588	0.65 594	0.24 522	0.46 578	0.68 591	0.41 568	0.49 562	0.48 577	0.42 581	0.39 573	0.31 564	0.32 591	0.28 590	0.37 590	0.30 588	0.32 592	0.29 590

JetBlue	0.71 600	0.45 593	1.14 613	0.51 595	0.47 597	2.02 623	0.64 610	0.75 603	0.70 592	0.69 594	0.77 598	1.22 610	0.83 609	1.03 620	1.01 620	0.40 595	0.28 590	0.33 588	0.33 591	0.30 588	0.34 596

MFMNet_re	0.64 596	0.66 603	0.65 586	0.51 595	0.69 612	0.69 597	0.57 606	0.64 600	0.73 598	0.60 589	0.73 593	0.62 589	0.67 603	0.65 601	0.60 604	0.66 612	0.58 619	0.63 602	0.59 607	0.68 609	0.69 616

SAMSARA	0.40 577	0.28 576	0.33 535	0.55 597	0.39 591	0.82 608	1.23 623	0.47 579	0.51 562	0.36 553	0.35 503	0.55 585	0.39 570	0.38 569	0.39 581	0.15 541	0.20 573	0.15 540	0.14 533	0.23 572	0.20 573

RainbowNet	0.54 593	0.61 599	0.70 600	0.57 598	0.43 595	0.65 594	0.37 591	0.60 598	0.87 604	0.50 582	0.66 586	0.64 590	0.47 585	0.49 585	0.43 591	0.47 601	0.48 606	0.52 599	0.41 596	0.52 598	0.40 601

ACVNet_2	0.66 599	0.66 603	0.68 594	0.63 599	0.41 593	0.71 599	0.49 600	0.96 612	1.39 617	0.89 607	1.09 612	1.04 604	0.73 605	0.54 595	0.47 593	0.43 598	0.40 599	0.53 600	0.44 598	0.47 596	0.35 598

MADNet+	0.75 603	0.71 605	3.70 625	0.66 600	0.41 593	0.98 613	0.97 621	0.69 602	0.73 598	0.52 583	0.57 580	0.64 590	0.68 604	0.86 612	1.01 620	0.34 593	0.36 598	0.28 583	0.23 576	0.36 594	0.31 593

IMH-64-1	0.65 597	0.61 599	0.68 594	0.71 601	0.51 598	0.59 589	0.49 600	0.91 608	0.85 602	0.74 601	1.02 609	0.81 599	0.78 607	0.79 605	0.49 595	0.42 596	0.46 601	0.71 604	0.47 599	0.52 598	0.39 599

IMH-64	0.65 597	0.61 599	0.68 594	0.71 601	0.51 598	0.59 589	0.49 600	0.91 608	0.85 602	0.74 601	1.02 609	0.81 599	0.78 607	0.79 605	0.49 595	0.42 596	0.46 601	0.71 604	0.47 599	0.52 598	0.39 599

IMH	0.71 600	0.64 602	0.68 594	0.76 603	0.54 600	0.69 597	0.54 604	0.98 614	1.10 610	0.82 605	1.09 612	0.89 601	0.88 612	0.87 613	0.52 600	0.44 599	0.50 610	0.75 607	0.51 604	0.56 603	0.41 602

PWCK	0.71 600	0.94 614	0.95 609	0.76 603	0.31 589	0.74 601	0.36 588	0.90 607	0.90 605	0.96 610	0.75 597	0.95 602	0.61 599	0.87 613	0.66 607	0.72 613	0.46 601	0.75 607	0.49 601	0.69 611	0.44 603

TorneroNet-64	0.76 604	0.72 606	0.74 601	0.78 605	0.58 606	0.91 612	0.56 605	0.84 606	1.29 614	0.66 591	0.90 603	1.40 616	0.75 606	0.85 611	0.67 610	0.49 602	0.46 601	0.72 606	0.59 607	0.67 608	0.53 605

LVE	0.83 608	0.85 612	0.85 607	0.80 606	0.56 603	1.04 618	0.65 611	1.05 617	1.47 620	0.96 610	1.22 620	1.10 607	0.85 610	0.83 608	0.71 612	0.49 602	0.55 616	0.76 610	0.60 609	0.65 606	0.59 612

Dean	0.87 609	0.86 613	0.79 604	0.81 607	0.56 603	0.90 609	0.63 608	1.15 623	1.73 623	1.15 618	1.15 617	1.31 613	0.99 616	0.81 607	0.81 616	0.57 606	0.56 617	0.77 611	0.64 610	0.66 607	0.58 607

TorneroNet	0.82 607	0.74 607	0.81 606	0.84 608	0.63 609	0.99 614	0.63 608	0.96 612	1.16 611	0.80 604	1.11 614	1.36 615	0.86 611	0.93 616	0.80 615	0.56 605	0.49 608	0.78 612	0.66 612	0.73 614	0.63 615

WAO-7	0.79 605	0.78 608	0.54 572	0.85 609	0.67 611	0.74 601	0.68 614	1.05 617	1.32 615	0.90 608	1.20 619	1.04 604	0.92 613	0.69 602	0.66 607	0.60 609	0.62 620	0.67 603	0.68 613	0.64 605	0.58 607

WAO-6	0.81 606	0.80 609	0.62 584	0.86 610	0.63 609	0.76 605	0.58 607	0.98 614	1.54 622	0.90 608	0.96 608	1.07 606	1.03 617	0.70 603	0.66 607	0.72 613	0.49 608	0.90 615	0.71 614	0.68 609	0.58 607

UNDER WATER-64	0.95 612	0.94 614	1.43 617	0.87 611	0.56 603	1.18 621	0.87 618	0.77 604	0.94 606	1.04 613	0.85 601	1.58 621	1.21 623	0.94 617	0.96 618	0.87 619	0.57 618	1.03 619	0.88 620	0.78 615	0.73 617

JetRed	1.62 619	1.46 622	2.98 620	0.92 612	1.21 621	4.99 626	1.53 626	1.27 625	1.39 617	1.83 624	1.74 625	1.60 622	0.95 614	1.41 623	2.45 627	0.90 621	1.60 626	0.93 616	0.90 621	1.35 622	0.99 623

WAO-8	0.91 610	0.81 610	0.65 586	0.94 613	0.69 612	0.90 609	0.67 612	1.07 620	1.83 625	1.06 615	1.45 622	1.30 611	1.07 618	0.84 609	0.78 613	0.74 615	0.53 613	0.86 613	0.75 615	0.69 611	0.62 613

Venus	0.91 610	0.81 610	0.65 586	0.94 613	0.69 612	0.90 609	0.67 612	1.07 620	1.83 625	1.06 615	1.45 622	1.30 611	1.07 618	0.84 609	0.78 613	0.74 615	0.53 613	0.86 613	0.75 615	0.69 611	0.62 613

UNDER WATER	0.97 613	0.97 616	1.42 616	0.99 615	0.70 615	1.12 620	0.84 617	0.80 605	1.08 609	1.01 612	0.90 603	1.55 620	1.22 624	1.03 620	1.00 619	0.78 617	0.53 613	1.02 618	0.87 619	0.80 616	0.74 618

GCST	0.37 573	0.42 592	0.26 502	1.02 616	0.39 591	0.18 418	0.08 7	0.20 270	0.17 241	0.28 517	0.25 411	0.15 312	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.64 611	0.43 600	0.75 607	0.65 611	0.63 604	0.46 604

HanzoNet	1.29 618	1.26 621	1.19 614	1.12 617	0.85 617	1.02 617	0.83 616	1.03 616	1.48 621	1.64 623	1.61 624	2.50 626	1.72 625	1.61 624	1.61 623	1.26 624	0.80 623	1.31 624	1.01 622	1.02 620	0.86 621

notaker	0.97 613	1.11 617	0.98 610	1.13 618	0.81 616	0.73 600	0.68 614	0.93 610	1.16 611	1.18 620	1.18 618	1.41 617	1.16 622	1.08 622	0.69 611	0.81 618	0.64 621	1.17 621	0.79 617	0.98 618	0.80 620

DPSimNet_ROB	1.11 617	1.23 620	0.78 602	1.13 618	0.88 619	1.10 619	1.13 622	1.16 624	1.23 613	1.43 622	1.02 609	1.41 617	1.10 621	0.90 615	1.60 622	1.46 626	0.51 612	1.21 623	1.03 623	0.90 617	1.01 624

ktn	1.01 615	1.21 619	0.80 605	1.23 620	0.86 618	1.01 616	0.87 618	0.94 611	1.39 617	1.04 613	1.12 615	1.15 608	1.07 618	0.94 617	0.59 603	1.28 625	0.71 622	1.38 625	0.83 618	1.02 620	0.75 619

KSHMR	1.09 616	1.17 618	0.88 608	1.25 621	1.00 620	0.99 614	0.96 620	1.13 622	1.37 616	1.16 619	1.29 621	1.41 617	0.96 615	1.01 619	0.92 617	1.03 622	1.08 624	1.20 622	1.03 623	1.01 619	0.97 622

ASD4	3.54 622	3.38 627	2.05 619	1.72 622	2.51 625	9.03 630	17.71 632	2.25 626	5.51 629	2.46 626	2.81 628	2.03 623	3.36 627	2.73 626	5.06 628	1.22 623	1.34 625	1.13 620	1.33 625	1.68 623	1.49 626

MADNet++	1.95 620	1.75 623	1.59 618	1.82 623	1.69 623	2.33 624	1.40 625	2.35 627	2.09 627	2.57 627	2.36 627	2.24 625	2.17 626	2.28 625	2.34 625	1.87 627	1.66 627	1.54 626	1.34 626	1.92 624	1.77 627

tt	4.67 624	0.06 81	3.55 624	2.02 624	1.55 622	10.25 631	16.71 631	8.91 636	5.03 628	1.31 621	0.94 606	4.71 627	4.76 628	3.33 627	5.87 630	6.06 635	10.30 639	1.88 629	2.11 629	2.75 626	1.21 625

xxxxx1	7.79 626	5.02 632	7.31 629	3.12 625	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 630

tt_ll	7.79 626	5.02 632	7.31 629	3.12 625	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 630

ff	7.79 626	5.02 632	7.31 629	3.12 625	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 630

PML	8.91 632	9.34 639	6.13 627	5.35 628	6.41 629	14.99 634	23.38 639	5.27 628	6.83 630	18.04 642	28.19 651	7.67 632	6.83 630	7.85 633	5.75 629	5.35 634	1.83 628	5.95 638	1.93 628	8.64 635	2.52 629

DGTPSM_ROB	8.06 630	4.48 628	8.63 635	5.35 628	10.72 632	8.32 628	22.97 637	5.46 629	13.35 636	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.52 630	12.58 635	3.79 632	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 635

DPSMNet_ROB	8.06 630	4.48 628	8.63 635	5.37 630	10.74 633	8.32 628	22.98 638	5.46 629	13.36 637	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.53 631	12.58 635	3.80 633	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 635

USTest	6.22 625	2.73 626	3.00 621	6.57 631	7.29 630	14.37 633	21.57 633	7.00 635	9.56 634	5.34 631	6.10 629	5.72 630	7.64 631	6.41 632	6.96 631	1.97 628	3.42 633	1.64 627	2.15 630	2.66 625	2.36 628

Anonymous_1	10.96 636	7.92 636	7.46 632	10.33 632	10.06 631	18.65 639	26.34 640	11.06 639	13.44 638	9.40 635	10.05 635	9.67 637	11.23 637	10.73 637	12.72 637	6.42 636	8.38 636	5.77 635	10.61 635	12.12 636	6.77 634

DPSM_ROB	11.15 637	8.58 637	8.00 633	10.88 633	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 637

DPSM	11.15 637	8.58 637	8.00 633	10.88 633	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 637

TCMNet-wrong-test	3.67 623	5.48 635	3.89 626	12.18 635	11.75 636	4.65 625	3.88 627	1.06 619	0.72 594	1.09 617	2.15 626	6.30 631	0.53 589	3.43 628	2.36 626	0.89 620	0.20 573	1.87 628	1.69 627	5.57 632	3.62 633

RSGM-EC	20.36 640	4.73 630	0.68 594	16.76 636	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 647

acva	20.36 640	4.73 630	0.68 594	16.76 636	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 647

HaxPig	15.71 639	18.52 648	19.18 644	16.89 638	15.89 639	7.73 627	7.60 628	13.31 642	10.82 635	15.42 639	14.91 638	15.98 640	14.92 640	15.58 640	15.98 640	18.95 646	16.73 640	19.46 646	18.08 646	19.26 645	19.05 649

LRCNet_RVC	10.62 635	13.42 640	7.30 628	18.92 639	2.07 624	0.33 556	0.30 577	5.59 631	0.48 545	13.03 638	17.94 639	8.87 633	5.65 629	4.79 629	1.89 624	23.51 647	2.73 632	27.55 650	25.71 650	16.07 644	16.33 646

MEDIAN_ROB	20.38 642	24.04 649	23.31 647	21.23 640	21.71 642	10.40 632	7.92 629	17.64 643	15.50 643	20.12 643	19.70 640	20.34 641	20.32 641	21.19 641	21.13 643	23.81 648	21.81 648	24.98 649	23.76 649	24.71 648	23.93 650

Hybrid-DGEV	22.47 647	17.40 647	16.14 641	22.00 641	23.29 645	38.36 647	53.80 647	24.43 651	28.63 651	20.59 644	21.81 647	20.88 644	23.91 646	23.45 647	27.42 648	14.08 643	17.69 642	11.83 641	14.06 644	14.65 637	14.93 641

CasAABBNet	22.42 643	17.33 642	16.01 639	22.01 642	23.28 644	38.32 644	53.80 647	24.14 647	28.41 648	20.60 645	21.77 646	20.89 647	23.91 646	23.43 646	27.36 646	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.01 640	14.67 639	14.95 642

RAFT-FEzeroshot	22.43 644	17.33 642	15.98 637	22.02 643	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 643

RAFT-FE	22.43 644	17.33 642	15.98 637	22.02 643	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 643

Selective-RAFT-Error	22.47 647	17.37 646	16.09 640	22.06 645	23.34 648	38.39 648	53.83 651	24.29 650	28.47 650	20.74 648	21.83 649	20.81 643	23.90 645	23.54 650	27.53 651	14.08 643	17.69 642	11.82 640	14.00 639	14.69 640	15.00 645

FlowAnything	22.44 646	17.35 645	16.14 641	22.07 646	23.23 643	38.39 648	53.77 646	24.25 648	28.44 649	20.96 650	21.82 648	20.70 642	23.84 644	23.49 648	27.14 645	14.04 639	17.79 647	11.75 639	14.15 645	14.65 637	14.89 639

LSM0	22.87 649	17.28 641	18.96 643	22.19 647	29.04 650	38.42 650	53.71 645	24.28 649	28.31 645	20.78 649	21.00 641	21.43 648	24.16 650	23.50 649	27.39 647	14.09 645	17.38 641	11.84 645	14.04 643	14.73 643	14.89 639

AVERAGE_ROB	24.90 650	29.20 650	28.14 648	24.89 648	24.64 649	17.75 638	11.12 630	21.45 644	19.93 644	25.12 651	24.46 650	25.12 651	25.46 651	24.69 651	22.83 644	29.76 649	27.13 649	28.97 651	27.95 651	29.91 649	29.47 651

test_example2	98.32 651	94.13 651	45.89 649	96.35 649	109.85 651	88.61 651	95.45 652	25.75 652	94.37 652	130.00 653	126.06 653	58.17 652	74.63 652	88.51 652	79.96 652	150.23 652	221.02 652	77.62 652	99.10 652	113.75 652	96.94 652

DLNR-FE	10.43 634	1.83 625	19.53 646	120.75 650	13.06 637	0.06 11	0.13 125	0.23 337	0.10 48	0.07 48	0.10 142	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.13 523	0.04 24	0.06 129	0.04 44	52.01 651	0.04 50

DLNR_Zeroshot_test	10.40 633	1.82 624	19.49 645	120.77 651	13.11 638	0.06 11	0.13 125	0.23 337	0.10 48	0.07 48	0.10 142	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.13 523	0.04 24	0.06 129	0.04 44	51.54 650	0.04 50

ccccc	245.47 652	285.66 652	306.18 652	368.85 652	370.60 652	123.16 652	145.33 653	115.05 653	110.08 653	126.68 652	110.87 652	122.83 653	165.88 653	252.94 653	276.56 653	384.56 653	353.86 653	254.69 653	223.00 653	425.87 653	386.83 653

GS-Stereo							0.14 178	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

Low-res two-view benchmark