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

MonStereo	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 28	0.68 562	0.39 201	0.28 5	0.15 3	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 69	0.30 16	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.08 1	0.16 252	0.09 4

MonSter	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LACA2	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.30 13	0.15 3	0.29 110	0.29 170	0.30 14	0.22 17	0.21 18	0.23 31	0.28 78	0.20 46	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.10 1	0.09 10	0.12 64	0.09 4

Test_v1	0.20 16	0.14 16	0.22 2	0.28 5	0.18 42	0.24 41	0.21 53	0.39 60	0.31 66	0.21 18	0.22 28	0.17 5	0.17 16	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 10	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.19 9	0.17 3	0.42 83	0.24 30	0.23 33	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.45 129	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 86

Replicate-Monster	0.26 88	0.15 39	1.07 533	0.30 13	0.17 25	0.38 220	0.19 20	0.43 95	0.39 146	0.23 33	0.21 19	0.23 51	0.21 57	0.45 129	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.09 1	0.14 229

monsters	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.31 29	0.19 63	0.23 29	0.19 20	0.44 101	0.33 86	0.36 127	0.30 79	0.16 3	0.18 26	0.43 115	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

IGEV	0.20 16	0.12 2	0.23 4	0.31 29	0.20 90	0.23 29	0.19 20	0.40 71	0.29 57	0.22 29	0.34 101	0.20 29	0.15 6	0.31 21	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.10 40

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.19 63	0.20 12	0.18 12	0.30 14	0.21 15	0.18 5	0.15 3	0.19 22	0.18 26	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.20 90	0.20 12	0.19 20	0.27 9	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 16	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.08 1

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 11	0.22 41	0.14 2	0.32 27	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.09 4

castereo++	0.26 88	0.16 64	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.75 440	0.20 33	0.37 46	0.47 188	0.23 33	0.23 31	0.35 127	0.28 148	0.39 80	0.19 5	0.14 118	0.09 25	0.14 107	0.09 10	0.11 23	0.10 40

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 49	0.23 184	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 17	0.24 40	0.18 12	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.10 6	0.10 40

CSFM-Stereo	0.20 16	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.17 25	0.29 110	0.20 33	0.39 60	0.22 17	0.22 29	0.21 19	0.26 65	0.20 46	0.30 16	0.20 15	0.13 74	0.12 225	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth	0.21 28	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.14 1	0.40 231	0.27 139	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 164	0.32 27	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.10 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.75w	0.22 42	0.17 96	0.30 68	0.31 29	0.19 63	0.43 256	0.24 99	0.35 38	0.24 30	0.31 89	0.27 57	0.17 5	0.22 69	0.37 65	0.20 15	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.31 21	0.20 15	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.34 85	0.15 3	0.27 80	0.17 3	0.28 10	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.32 27	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LG-G	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 56	0.34 85	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 22	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 27	0.20 15	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.11 86

LACA1	0.18 4	0.15 39	0.26 25	0.29 8	0.14 1	0.25 57	0.23 83	0.25 6	0.19 9	0.20 10	0.16 8	0.19 22	0.18 26	0.30 16	0.21 24	0.14 118	0.10 63	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.18 42	0.17 6	0.21 53	0.32 22	0.23 25	0.25 46	0.34 101	0.22 41	0.24 91	0.27 6	0.21 24	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AdaDepth	0.22 42	0.17 96	0.32 94	0.37 159	0.18 42	0.34 179	0.22 65	0.33 33	0.23 25	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.20 46	0.56 225	0.21 24	0.10 13	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.12 134

S2M2_XL	0.19 10	0.18 123	0.27 36	0.27 2	0.20 90	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 51	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 293	0.16 394	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.21 28	0.19 162	0.29 56	0.31 29	0.17 25	0.25 57	0.23 83	0.36 42	0.28 47	0.27 67	0.24 39	0.18 16	0.21 57	0.40 87	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.10 40

asd	0.21 28	0.18 123	0.29 56	0.32 49	0.18 42	0.27 80	0.22 65	0.35 38	0.22 17	0.31 89	0.22 28	0.19 22	0.21 57	0.44 125	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

qwe	0.22 42	0.18 123	0.28 49	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.21 53	0.38 55	0.32 80	0.35 122	0.30 79	0.20 29	0.20 46	0.43 115	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4

4.5_new	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

2.5w	0.21 28	0.18 123	0.31 81	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.25 107	0.31 18	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.39 80	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

monsterstereo	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.18 42	0.21 18	0.20 33	0.37 46	0.35 105	0.33 109	0.40 129	0.19 22	0.18 26	0.45 129	0.21 24	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.38 220	0.18 12	0.30 14	0.19 9	0.24 40	0.15 3	0.26 65	0.17 16	0.32 27	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 29	0.19 36	0.26 3	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GIP-stereo	0.24 66	0.18 123	0.30 68	0.37 159	0.24 214	0.26 66	0.20 33	0.46 110	0.36 113	0.24 40	0.39 124	0.35 127	0.20 46	0.31 21	0.21 24	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.11 86

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 49	0.20 90	0.16 3	0.22 65	0.20 1	0.22 17	0.14 1	0.18 12	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 39	0.10 13	0.09 25	0.14 107	0.13 169	0.10 6	0.10 40

WQFJA1++	0.23 56	0.15 39	0.27 36	0.30 13	0.21 117	0.31 142	0.18 12	0.36 42	0.17 6	0.25 46	0.30 79	0.29 81	0.28 148	0.40 87	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.42 542	0.11 86

VIP-Stereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.32 49	0.21 117	0.64 395	0.19 20	0.31 18	0.37 129	0.23 33	0.30 79	0.27 72	0.19 36	0.47 152	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.09 4

GEAStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.28 67	0.24 58	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GSStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GS-Stereo							0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

FE-Mocha	0.32 155	0.19 162	0.50 352	0.38 189	0.27 325	0.30 124	0.20 33	0.71 284	0.36 113	0.65 272	0.56 202	0.54 245	0.25 103	0.38 74	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.16 268	0.13 105	0.12 134

252Zero-FE	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.41 78	0.34 92	0.22 29	0.21 19	0.19 22	0.18 26	0.28 8	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.10 40

Zero-FE251	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.20 90	0.44 264	0.19 20	0.37 46	0.25 37	0.27 67	0.29 77	0.38 148	0.24 91	0.32 27	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

4w-stereo	0.21 28	0.19 162	0.31 81	0.31 29	0.17 25	0.29 110	0.19 20	0.31 18	0.21 15	0.31 89	0.24 39	0.20 29	0.24 91	0.41 97	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

3.25w_new	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3.25w	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3w_stereo	0.24 66	0.20 203	0.37 169	0.33 64	0.16 14	0.32 160	0.42 407	0.41 78	0.38 136	0.31 89	0.27 57	0.16 3	0.26 120	0.34 45	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.11 86

2w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.30 68	0.32 49	0.16 14	0.28 98	0.38 349	0.38 55	0.35 105	0.32 103	0.33 92	0.17 5	0.18 26	0.29 10	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.12 64	0.10 40

111111	0.21 28	0.14 16	0.27 36	0.37 159	0.22 142	0.21 18	0.19 20	0.43 95	0.27 41	0.20 10	0.20 16	0.29 81	0.14 2	0.41 97	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.12 64	0.12 134

GREAT-IGEV	0.22 42	0.15 39	0.31 81	0.29 8	0.22 142	0.21 18	0.26 122	0.33 33	0.31 66	0.20 10	0.30 79	0.22 41	0.22 69	0.47 152	0.22 39	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.10 40
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.26 88	0.18 123	0.34 128	0.35 121	0.24 214	0.23 29	0.28 161	0.51 131	0.36 113	0.31 89	0.36 113	0.37 140	0.20 46	0.57 238	0.22 39	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

SCV	0.26 88	0.19 162	0.33 109	0.35 121	0.21 117	0.27 80	0.34 264	0.56 159	0.28 47	0.24 40	0.28 67	0.37 140	0.23 81	0.49 170	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.15 207	0.11 86

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 77	0.31 441	0.24 10	0.51 484	0.19 63	0.29 110	0.22 65	0.40 71	0.37 129	0.26 52	0.24 39	0.24 58	0.31 190	0.44 125	0.22 39	0.14 118	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.14 151	0.10 40

DEFOM-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.20 90	0.61 369	0.21 53	0.30 14	0.31 66	0.23 33	0.19 14	0.18 16	0.18 26	0.41 97	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.11 86

IGEV-Stereo++	0.21 28	0.15 39	0.27 36	0.37 159	0.19 63	0.22 21	0.18 12	0.42 83	0.35 105	0.22 29	0.28 67	0.24 58	0.18 26	0.27 6	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.10 40

U	0.45 318	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.71 576	3.55 611	0.20 33	0.41 78	0.38 136	0.26 52	0.23 31	0.24 58	0.22 69	0.26 3	0.22 39	0.15 191	0.09 25	0.88 588	0.13 169	0.13 105	0.11 86

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 437	3.08 625	2.43 596	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.32 80	0.28 71	0.24 39	0.18 16	0.18 26	0.31 21	0.22 39	1.09 600	0.08 2	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.97 601

IGEV-Stereo+	0.23 56	0.14 16	0.26 25	0.32 49	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 12	0.29 57	0.21 18	0.15 3	0.22 41	0.22 69	0.40 87	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.15 207	0.86 592

RSM	0.25 77	0.18 123	0.33 109	0.36 141	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.51 131	0.27 41	0.26 52	0.23 31	0.39 155	0.21 57	0.56 225	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.14 151	0.10 40

MoCha-V2	0.25 77	0.15 39	0.29 56	0.40 260	0.18 42	0.27 80	0.26 122	0.49 120	0.27 41	0.36 127	0.27 57	0.33 111	0.35 223	0.49 170	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.11 86

IGEVStereo-DCA	0.29 124	0.22 284	0.38 181	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.12 132	0.13 105	0.15 259

rrr	0.29 124	0.22 284	0.41 222	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.32 239	0.52 141	0.42 162	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.14 229

Selective-IGEV	0.24 66	0.18 123	0.35 143	0.35 121	0.19 63	0.27 80	0.25 107	0.55 156	0.23 25	0.27 67	0.25 47	0.34 115	0.19 36	0.58 258	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.10 40

HiDET	0.20 16	0.13 3	0.26 25	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 42	0.26 39	0.20 10	0.23 31	0.27 72	0.16 13	0.30 16	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 28	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.20 90	0.26 66	0.19 20	0.38 55	0.43 164	0.21 18	0.21 19	0.27 72	0.17 16	0.36 56	0.23 68	0.12 40	0.11 165	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

gasm-f	0.24 66	0.16 64	0.27 36	0.33 64	0.25 245	0.25 57	0.36 311	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.35 107	0.24 58	0.30 182	0.36 56	0.23 68	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.15 207	0.12 134

GASTEREO	0.25 77	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.20 90	0.22 21	0.30 188	0.43 95	0.31 66	0.37 134	0.33 92	0.22 41	0.35 223	0.41 97	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.11 86

MSCF	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.39 218	0.20 90	0.20 12	0.31 216	0.43 95	0.31 66	0.36 127	0.33 92	0.23 51	0.35 223	0.36 56	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.13 105	0.11 86

4.25_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.5w_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

2.75w_new	0.21 28	0.18 123	0.28 49	0.29 8	0.17 25	0.23 29	0.34 264	0.36 42	0.28 47	0.34 112	0.26 51	0.17 5	0.22 69	0.36 56	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

1w_stereo	0.24 66	0.15 39	0.29 56	0.34 85	0.18 42	0.31 142	0.41 397	0.40 71	0.43 164	0.31 89	0.38 121	0.17 5	0.24 91	0.45 129	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.37 159	0.18 42	0.28 98	0.30 188	0.48 117	0.27 41	0.29 79	0.30 79	0.32 99	0.17 16	0.52 192	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.10 40

GCAP-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.38 189	0.19 63	0.38 220	0.23 83	0.57 166	0.41 152	0.45 182	0.49 164	0.39 155	0.27 131	0.33 39	0.23 68	0.14 118	0.12 225	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.11 86

CES	0.28 109	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.70 575	0.37 207	0.27 139	0.48 117	0.46 183	0.34 112	0.48 160	0.27 72	0.22 69	0.39 80	0.23 68	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.13 105	0.17 326

test_xeample3	0.29 124	0.21 241	0.41 222	0.35 121	0.26 291	0.35 189	0.32 239	0.56 159	0.36 113	0.43 176	0.32 91	0.34 115	0.28 148	0.54 208	0.23 68	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.13 183

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 53	0.32 22	0.28 47	0.20 10	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.31 21	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.26 88	0.15 39	0.30 68	0.36 141	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.32 22	0.31 66	0.26 52	0.26 51	0.29 81	0.29 164	0.38 74	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.70 581	0.12 134

DA	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

zero-FE	0.25 77	0.15 39	0.30 68	0.35 121	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.35 38	0.31 66	0.26 52	0.27 57	0.29 81	0.29 164	0.33 39	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.64 578	0.12 134

GGEV	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

2.25w	0.22 42	0.18 123	0.31 81	0.31 29	0.18 42	0.31 142	0.18 12	0.32 22	0.31 66	0.31 89	0.37 118	0.20 29	0.22 69	0.45 129	0.24 82	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

3.5w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.29 56	0.30 13	0.18 42	0.27 80	0.23 83	0.37 46	0.28 47	0.31 89	0.26 51	0.22 41	0.26 120	0.50 177	0.24 82	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.39 218	0.21 117	0.18 7	0.21 53	0.34 35	0.26 39	0.28 71	0.51 177	0.28 78	0.29 164	0.26 3	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

AIO_rvc	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.34 85	0.19 63	0.26 66	0.33 249	0.40 71	0.22 17	0.26 52	0.24 39	0.34 115	0.15 6	0.51 185	0.24 82	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.10 40

HUF	0.24 66	0.16 64	0.33 109	0.32 49	0.18 42	0.25 57	0.40 382	0.42 83	0.34 92	0.25 46	0.23 31	0.32 99	0.28 148	0.34 45	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.10 40

IGEV-RUCA	0.25 77	0.16 64	0.34 128	0.39 218	0.27 325	0.33 168	0.20 33	0.38 55	0.36 113	0.26 52	0.31 90	0.25 64	0.21 57	0.48 163	0.24 82	0.20 383	0.11 165	0.13 72	0.10 61	0.17 289	0.15 259

castereo	0.28 109	0.16 64	0.32 94	0.35 121	0.21 117	0.40 231	0.42 407	0.50 128	0.66 267	0.26 52	0.41 132	0.37 140	0.36 241	0.33 39	0.24 82	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

SMoEStereo_RVC	0.26 88	0.19 162	0.35 143	0.35 121	0.22 142	0.36 200	0.32 239	0.39 60	0.34 92	0.37 134	0.30 79	0.33 111	0.24 91	0.53 201	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.11 86

dual_stereo	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.31 29	0.16 14	0.16 3	0.20 33	0.29 12	0.20 13	0.23 33	0.20 16	0.22 41	0.14 2	0.52 192	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 291	0.20 203	0.74 479	0.38 189	0.43 514	0.39 228	0.26 122	0.94 386	0.49 197	0.53 213	0.77 273	0.93 444	0.45 295	0.63 308	0.24 82	0.16 247	0.10 63	0.17 225	0.18 350	0.20 365	0.20 399

RSM++	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.36 141	0.20 90	0.28 98	0.30 188	0.51 131	0.32 80	0.25 46	0.22 28	0.37 140	0.21 57	0.50 177	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.10 40

CAS++	0.32 155	0.24 342	0.36 151	0.37 159	0.26 291	0.28 98	0.23 83	0.87 360	0.50 200	0.47 194	0.45 146	0.26 65	0.21 57	0.49 170	0.24 82	0.23 443	0.19 452	0.22 405	0.17 323	0.21 389	0.16 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.34 178	0.18 123	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.49 289	0.27 139	0.52 141	0.34 92	0.64 262	0.50 167	0.83 403	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.13 74	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.12 134

test_for_model	0.28 109	0.15 39	0.38 181	0.33 64	0.20 90	0.32 160	0.26 122	0.58 173	0.63 249	0.35 122	0.50 167	0.35 127	0.24 91	0.46 144	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.11 23	0.10 40

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

testlalala	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAPDPT-zeroshot	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

AEACV	0.27 101	0.17 96	0.31 81	0.34 85	0.45 525	0.26 66	0.28 161	0.37 46	0.32 80	0.30 86	0.46 151	0.31 96	0.37 245	0.36 56	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.11 86

Any-RAFT	0.35 195	0.16 64	0.30 68	0.34 85	0.21 117	0.52 300	0.22 65	0.88 365	0.73 302	0.53 213	0.73 252	0.64 308	0.28 148	0.46 144	0.24 82	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.12 134

PMTNet	0.32 155	0.16 64	0.24 10	0.29 8	0.18 42	0.45 272	0.22 65	0.56 159	0.63 249	0.46 188	0.54 193	0.39 155	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.75 588	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 189	0.17 3	0.40 71	0.22 17	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.24 91	0.33 39	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.27 36	0.31 29	0.15 3	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.29 57	0.24 40	0.29 77	0.21 39	0.27 131	0.36 56	0.25 107	0.16 247	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.10 40

MM-Stereo_test2	0.30 141	0.18 123	0.39 201	0.40 260	0.24 214	0.42 253	0.42 407	0.63 209	0.41 152	0.37 134	0.35 107	0.32 99	0.26 120	0.53 201	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.15 207	0.10 40

HART	0.29 124	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.21 117	0.32 160	0.26 122	0.62 201	0.31 66	0.33 109	0.65 227	0.41 173	0.22 69	0.55 214	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.11 98	0.15 207	0.11 86

Reg-Stereo(zero)	0.30 141	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.18 42	0.32 160	0.20 33	0.63 209	0.68 275	0.50 202	0.52 186	0.51 232	0.30 182	0.45 129	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.11 86

AIO_test	0.23 56	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.30 124	0.39 371	0.38 55	0.25 37	0.25 46	0.28 67	0.32 99	0.22 69	0.38 74	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.09 4

999	0.27 101	0.16 64	0.35 143	0.36 141	0.24 214	0.31 142	0.27 139	0.49 120	0.38 136	0.26 52	0.30 79	0.39 155	0.23 81	0.63 308	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.14 229

UGAM-zero	0.46 329	0.19 162	0.62 414	0.37 159	0.23 184	0.34 179	0.21 53	1.15 479	0.39 146	0.66 285	0.61 216	1.70 567	0.91 514	0.75 402	0.25 107	0.14 118	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.13 183

WCG-NET	0.28 109	0.15 39	0.33 109	0.33 64	0.19 63	0.33 168	0.27 139	0.39 60	0.80 350	0.46 188	0.49 164	0.39 155	0.25 103	0.40 87	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.10 40

RAStereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.40 260	0.21 117	0.23 29	0.26 122	0.42 83	0.45 180	0.23 33	0.34 101	0.30 89	0.19 36	0.34 45	0.25 107	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

Pointernet	0.27 101	0.14 16	0.33 109	0.35 121	0.23 184	0.35 189	0.21 53	0.72 289	0.38 136	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.25 103	0.36 56	0.25 107	0.15 191	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

trnet	0.27 101	0.14 16	0.23 4	0.28 5	0.15 3	0.37 207	0.23 83	0.52 141	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.34 115	0.26 120	0.39 80	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

ACVNet-DCA	0.35 195	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

xx1	0.39 260	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.65 321	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

cc1	0.37 229	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.15 259

ff7	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

ffff	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

ffm	0.44 308	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

11t	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

tt1	0.36 213	0.24 342	0.32 94	0.41 295	0.22 142	0.54 315	0.38 349	0.68 253	1.04 484	0.41 167	0.46 151	0.35 127	0.45 295	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.16 305

MSKI-zero shot	0.32 155	0.17 96	0.34 128	0.39 218	0.21 117	0.32 160	0.22 65	0.61 195	0.43 164	0.52 210	0.64 224	0.61 293	0.20 46	0.74 396	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.12 64	0.12 134

HH	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

HanStereo	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

anonymousdsp	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

MC-Stereo	0.28 109	0.17 96	0.32 94	0.38 189	0.20 90	0.26 66	0.26 122	0.49 120	0.37 129	0.37 134	0.61 216	0.41 173	0.31 190	0.55 214	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.11 86

ccc-4	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IGEV-Stereo	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 109	0.15 39	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 207	0.25 107	0.51 131	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.32 99	0.26 120	0.38 74	0.25 107	0.16 247	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86
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
S2M2_L	0.26 88	0.22 284	0.33 109	0.31 29	0.25 245	0.24 41	0.13 1	0.35 38	0.41 152	0.25 46	0.36 113	0.30 89	0.25 103	0.30 16	0.26 135	0.22 426	0.19 452	0.17 225	0.19 380	0.21 389	0.18 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.33 170	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.23 184	0.36 200	0.45 426	0.58 173	0.54 215	0.60 233	0.50 167	0.38 148	0.37 245	0.60 280	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.12 134

tt45	0.27 101	0.17 96	0.34 128	0.35 121	0.23 184	0.38 220	0.28 161	0.46 110	0.28 47	0.40 163	0.27 57	0.38 148	0.25 103	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.12 64	0.14 229

mms	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.33 249	0.40 71	0.32 80	0.28 71	0.34 101	0.34 115	0.20 46	0.45 129	0.26 135	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.11 86

PAM_32	0.46 329	0.19 162	0.67 445	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.27 139	0.95 393	0.34 92	0.68 294	0.44 142	1.91 575	0.65 416	0.62 297	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.14 151	0.13 183

PAM	0.46 329	0.19 162	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.75 440	0.33 249	0.85 349	0.34 92	0.70 307	0.46 151	1.83 570	0.63 399	0.61 288	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

model_zeroshot	0.33 170	0.18 123	0.48 327	0.39 218	0.28 351	0.45 272	0.25 107	0.63 209	0.45 180	0.61 241	0.50 167	0.51 232	0.25 103	0.45 129	0.26 135	0.16 247	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.13 183

GCAP-BAT	0.30 141	0.21 241	0.42 242	0.33 64	0.27 325	0.26 66	0.27 139	0.45 105	0.30 61	0.60 233	0.64 224	0.45 203	0.23 81	0.56 225	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.10 61	0.12 64	0.11 86

WCG-NET（raft）	0.31 149	0.15 39	0.36 151	0.32 49	0.19 63	0.35 189	0.27 139	0.51 131	0.78 339	0.45 182	0.55 199	0.48 219	0.27 131	0.54 208	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.11 98	0.12 64	0.11 86

MGS-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.36 141	0.23 184	0.37 207	0.30 188	0.39 60	0.44 171	0.31 89	0.51 177	0.40 167	0.24 91	0.43 115	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.14 151	0.13 183

CASnet	0.30 141	0.20 203	0.33 109	0.41 295	0.16 14	0.26 66	0.24 99	0.52 141	0.53 211	0.52 210	0.54 193	0.39 155	0.24 91	0.40 87	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.22 405	0.18 350	0.18 314	0.11 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.34 85	0.20 90	0.35 189	0.20 33	0.52 141	0.36 113	0.28 71	0.27 57	0.41 173	0.18 26	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.13 105	0.11 86

ProNet	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.35 121	0.24 214	0.32 160	0.43 414	0.57 166	0.37 129	0.33 109	0.30 79	0.32 99	0.28 148	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.13 183

RAFT_CTSACE	0.45 318	0.20 203	0.44 267	0.45 402	0.27 325	0.34 179	0.39 371	0.60 189	0.73 302	0.76 345	1.44 529	0.83 403	0.38 249	1.08 513	0.26 135	0.12 40	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

CroCo-Stereo	0.26 88	0.22 284	0.36 151	0.48 439	0.22 142	0.20 12	0.29 170	0.51 131	0.44 171	0.28 71	0.23 31	0.42 183	0.26 120	0.29 10	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134
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
XX-Stereo	0.37 229	0.17 96	0.45 279	0.55 522	0.36 468	0.38 220	0.20 33	0.60 189	0.30 61	0.46 188	1.30 503	0.73 366	0.26 120	0.56 225	0.26 135	0.16 247	0.11 165	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.10 40

CFNet-RSSM	0.34 178	0.17 96	0.45 279	0.39 218	0.22 142	0.35 189	0.23 83	0.73 300	0.84 373	0.65 272	0.54 193	0.57 258	0.28 148	0.46 144	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.11 86

Gwc-CoAtRS	0.34 178	0.17 96	0.44 267	0.39 218	0.23 184	0.34 179	0.22 65	0.70 276	0.75 313	0.60 233	0.59 211	0.58 266	0.29 164	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.12 134

VMStereo-Base	0.28 109	0.16 64	0.27 36	0.30 13	0.17 25	0.30 124	0.27 139	0.50 128	0.65 263	0.32 103	0.47 157	0.42 183	0.24 91	0.41 97	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

NLSM3	0.26 88	0.16 64	0.30 68	0.38 189	0.21 117	0.34 179	0.27 139	0.57 166	0.47 188	0.28 71	0.35 107	0.29 81	0.24 91	0.42 106	0.27 153	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.12 64	0.10 40

IGEV-FE	0.34 178	0.18 123	0.67 445	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

water-stereo	0.28 109	0.14 16	0.29 56	0.35 121	0.19 63	0.36 200	0.23 83	0.62 201	0.38 136	0.39 154	0.62 219	0.41 173	0.35 223	0.28 8	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.12 64	0.10 40

depthmonostereo	0.29 124	0.14 16	0.31 81	0.35 121	0.17 25	0.46 276	0.27 139	0.69 261	0.57 231	0.35 122	0.42 135	0.31 96	0.35 223	0.35 53	0.27 153	0.14 118	0.12 225	0.13 72	0.12 132	0.11 23	0.10 40

LG-Stereo	0.24 66	0.18 123	0.40 212	0.39 218	0.20 90	0.22 21	0.27 139	0.32 22	0.36 113	0.26 52	0.44 142	0.22 41	0.16 13	0.37 65	0.27 153	0.11 29	0.12 225	0.16 180	0.15 234	0.13 105	0.09 4

AIO-test2	0.39 260	0.21 241	0.41 222	0.47 431	0.25 245	0.45 272	0.35 289	0.77 319	1.27 542	0.36 127	0.87 340	0.37 140	0.30 182	0.47 152	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.21 390	0.23 461	0.15 207	0.13 183

AIO-test1	0.38 244	0.18 123	0.38 181	0.50 468	0.24 214	0.46 276	0.30 188	0.70 276	1.19 523	0.40 163	0.71 247	0.45 203	0.29 164	0.53 201	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.13 105	0.17 326

fffft	0.25 77	0.17 96	0.37 169	0.36 141	0.22 142	0.28 98	0.36 311	0.42 83	0.24 30	0.36 127	0.23 31	0.27 72	0.22 69	0.52 192	0.27 153	0.12 40	0.09 25	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.12 134
1: 1. 1
ours_stereo	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.38 189	0.23 184	0.30 124	0.33 249	0.42 83	0.38 136	0.26 52	0.34 101	0.35 127	0.23 81	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.10 40

fffy	0.28 109	0.21 241	0.34 128	0.37 159	0.23 184	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.41 152	0.32 103	0.37 118	0.39 155	0.27 131	0.50 177	0.27 153	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 356	0.21 241	1.26 555	0.39 218	0.51 546	0.28 98	0.30 188	1.25 526	0.44 171	0.68 294	1.11 446	0.86 414	0.33 208	0.67 349	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.20 405	0.22 411	0.24 450

RAFT-Stereo-weight	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.22 142	0.26 66	0.29 170	0.67 243	0.80 350	0.53 213	0.51 177	0.58 266	0.20 46	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.11 86

MyStereo07	0.32 155	0.22 284	0.34 128	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	0.72 289	0.37 129	0.37 134	0.34 101	0.32 99	0.31 190	0.59 274	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

IGEV_Zeroshot_test	0.34 178	0.18 123	0.67 445	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

RAFT-Test	0.34 178	0.18 123	0.37 169	0.38 189	0.23 184	0.50 292	0.23 83	0.69 261	0.40 148	0.60 233	0.85 329	0.61 293	0.28 148	0.46 144	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

CAS	0.34 178	0.13 3	0.25 17	1.28 596	0.30 398	0.46 276	0.38 349	0.48 117	0.47 188	0.34 112	0.52 186	0.24 58	0.19 36	0.29 10	0.27 153	0.69 586	0.08 2	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.15 259

RCA-Stereo	0.35 195	0.17 96	0.34 128	0.38 189	0.22 142	0.31 142	0.34 264	0.68 253	1.24 532	0.45 182	0.65 227	0.47 214	0.43 280	0.38 74	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.11 86

iRaft-Stereo_20w	0.39 260	0.19 162	0.57 399	0.37 159	0.27 325	0.31 142	0.24 99	1.44 562	0.29 57	0.69 301	0.53 190	0.60 287	0.42 274	0.83 438	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.15 207	0.13 183

TRStereo	0.37 229	0.27 401	0.59 404	0.47 431	0.41 502	0.29 110	0.30 188	0.84 346	0.59 234	0.52 210	0.41 132	0.52 237	0.26 120	0.73 389	0.27 153	0.17 293	0.12 225	0.19 318	0.19 380	0.13 105	0.11 86

TANstereo	0.30 141	0.15 39	0.31 81	0.30 13	0.17 25	0.55 321	0.23 83	0.44 101	0.55 223	0.59 229	0.68 241	0.37 140	0.26 120	0.35 53	0.27 153	0.15 191	0.16 394	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

XX-TBD	0.32 155	0.53 541	0.26 25	0.51 484	0.20 90	0.37 207	0.24 99	0.40 71	0.73 302	0.54 217	0.69 242	0.31 96	0.25 103	0.32 27	0.27 153	0.16 247	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.11 86

EAI-Stereo	0.34 178	0.19 162	0.44 267	0.39 218	0.21 117	0.31 142	0.30 188	1.15 479	0.30 61	0.49 199	0.75 263	0.36 138	0.28 148	0.62 297	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.13 105	0.12 134

BStereo	0.27 101	0.16 64	0.88 508	0.34 85	0.22 142	0.22 21	0.31 216	0.39 60	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

Wave_Phase_stereo	0.30 141	0.16 64	0.88 508	0.34 85	0.22 142	0.64 395	0.31 216	0.54 155	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

DLNR-FE	20.05 634	36.38 641	38.08 638	170.06 653	60.08 646	0.23 29	0.20 33	14.13 634	0.36 113	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.63 308	0.28 176	5.38 630	0.10 63	0.15 151	0.11 98	73.09 651	0.11 86

Select-FE	0.46 329	0.24 342	0.88 508	0.42 337	0.35 463	0.33 168	0.19 20	0.90 372	0.37 129	0.60 233	1.01 404	0.97 453	0.80 489	0.72 383	0.28 176	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.20 405	0.15 207	0.24 450

DilatedVolume-Stereo	0.30 141	0.15 39	0.34 128	0.33 64	0.20 90	0.53 308	0.25 107	0.56 159	0.43 164	0.56 222	0.50 167	0.35 127	0.29 164	0.49 170	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.11 98	0.11 23	0.10 40

MM-Stereo_test3	0.34 178	0.19 162	0.31 81	0.41 295	0.25 245	0.35 189	0.44 423	0.72 289	0.92 427	0.46 188	0.52 186	0.41 173	0.29 164	0.44 125	0.28 176	0.16 247	0.15 362	0.17 225	0.13 169	0.14 151	0.13 183

Occ-G	0.26 88	0.14 16	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.41 78	0.31 66	0.29 79	0.43 141	0.49 225	0.25 103	0.47 152	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.12 134

IGEV++	0.24 66	0.17 96	0.31 81	0.38 189	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.50 128	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.30 89	0.22 69	0.31 21	0.28 176	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.13 183

MaDis-Stereo	0.26 88	0.18 123	0.36 151	0.36 141	0.26 291	0.27 80	0.27 139	0.43 95	0.35 105	0.27 67	0.26 51	0.41 173	0.28 148	0.40 87	0.28 176	0.16 247	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.12 134

DLNR_Zeroshot_test	20.09 635	36.28 640	38.04 637	169.85 652	61.80 647	0.23 29	0.20 33	13.88 633	0.37 129	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.62 297	0.28 176	5.46 631	0.10 63	0.15 151	0.11 98	72.60 650	0.11 86

4D-IteraStereo	0.33 170	0.18 123	0.40 212	0.40 260	0.24 214	0.32 160	0.27 139	0.58 173	0.72 295	0.65 272	0.54 193	0.42 183	0.23 81	0.45 129	0.28 176	0.14 118	0.09 25	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.11 86

LoS_RVC	0.27 101	0.16 64	0.27 36	0.32 49	0.30 398	0.44 264	0.34 264	0.41 78	0.33 86	0.31 89	0.51 177	0.29 81	0.32 196	0.36 56	0.28 176	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 23	0.19 376

LoS	0.29 124	0.15 39	0.30 68	0.29 8	0.18 42	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.72 295	0.34 112	0.52 186	0.41 173	0.28 148	0.47 152	0.28 176	0.15 191	0.11 165	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.11 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.36 213	0.18 123	0.31 81	0.44 378	0.25 245	0.20 12	0.34 264	0.56 159	0.41 152	0.59 229	1.45 532	0.43 192	0.25 103	0.63 308	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.11 86

GMOStereo	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

error version	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-v	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-2	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

cross-raft	0.34 178	0.20 203	0.37 169	0.44 378	0.23 184	0.32 160	0.35 289	0.74 302	0.40 148	0.60 233	0.77 273	0.57 258	0.27 131	0.43 115	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.11 86

rvit_stereo_0081_aga	0.31 149	0.28 415	0.44 267	0.42 337	0.29 379	0.34 179	0.31 216	0.44 101	0.40 148	0.39 154	0.44 142	0.40 167	0.32 196	0.42 106	0.29 195	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.16 268	0.20 365	0.15 259

MyStereo06	0.38 244	0.21 241	0.61 411	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.95 393	0.35 105	0.62 243	0.54 193	0.76 380	0.27 131	0.50 177	0.29 195	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

AE-Stereo	0.34 178	0.21 241	0.42 242	0.48 439	0.31 420	0.48 284	0.35 289	0.61 195	0.62 238	0.32 103	0.55 199	0.52 237	0.27 131	0.47 152	0.29 195	0.13 74	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.12 134

raft_robust	0.41 283	0.23 305	0.36 151	0.42 337	0.21 117	0.40 231	0.33 249	0.79 329	0.98 454	0.79 360	0.87 340	0.39 155	0.33 208	0.84 443	0.29 195	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.17 323	0.15 207	0.12 134

test-1	0.36 213	0.19 162	0.71 465	0.46 423	0.26 291	0.44 264	0.36 311	0.60 189	0.59 234	0.48 197	0.67 239	0.53 241	0.36 241	0.40 87	0.29 195	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.16 305

raftrobust	0.34 178	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.27 325	0.30 124	0.25 107	0.71 284	0.63 249	0.58 227	0.55 199	0.45 203	0.46 300	0.51 185	0.29 195	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.13 183

gcap_with_dpt	0.30 141	0.20 203	0.35 143	0.40 260	0.26 291	0.35 189	0.29 170	0.61 195	0.52 207	0.39 154	0.57 204	0.45 203	0.27 131	0.40 87	0.30 201	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.13 183

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 178	0.27 401	0.45 279	0.36 141	0.25 245	0.48 284	0.30 188	0.58 173	0.90 415	0.42 172	0.36 113	0.30 89	0.29 164	0.49 170	0.30 201	0.16 247	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.18 314	0.15 259

LL-Strereo2	0.35 195	0.24 342	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.35 189	0.24 99	0.67 243	0.44 171	0.54 217	0.51 177	0.66 326	0.25 103	0.66 338	0.30 201	0.14 118	0.12 225	0.23 426	0.20 405	0.18 314	0.13 183

CroCo-Stereo Lap2	0.28 109	0.24 342	0.39 201	0.50 468	0.29 379	0.20 12	0.31 216	0.49 120	0.38 136	0.24 40	0.27 57	0.46 212	0.31 190	0.39 80	0.30 201	0.14 118	0.15 362	0.16 180	0.13 169	0.16 252	0.15 259

Sa-1000	0.48 356	0.24 342	0.41 222	0.45 402	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.81 336	0.93 433	0.82 384	1.50 536	0.53 241	0.45 295	0.92 477	0.30 201	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

sAnonymous2	0.40 272	0.39 493	0.85 501	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 556

CroCo_RVC	0.40 272	0.39 493	0.85 501	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 556

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 213	0.17 96	0.41 222	0.35 121	0.19 63	0.33 168	0.29 170	0.65 223	0.73 302	0.68 294	1.01 404	0.56 253	0.40 266	0.42 106	0.30 201	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.10 40

plain	0.31 149	0.20 203	0.50 352	0.39 218	0.29 379	0.27 80	0.30 188	0.44 101	0.35 105	0.31 89	0.66 234	0.30 89	0.31 190	0.65 330	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.17 289	0.12 134

MIF-Stereo (partial)	0.31 149	0.18 123	0.37 169	0.41 295	0.31 420	0.28 98	0.23 83	0.47 113	0.42 162	0.31 89	0.63 220	0.36 138	0.35 223	0.57 238	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.14 229

anonymousdsp2	0.35 195	0.20 203	0.43 257	0.37 159	0.24 214	0.48 284	0.31 216	0.86 353	0.65 263	0.55 219	0.50 167	0.50 228	0.34 219	0.56 225	0.31 209	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.16 252	0.14 229

test-3	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.22 65	0.63 209	0.78 339	0.71 314	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

test_1	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.23 83	0.63 209	0.78 339	0.68 294	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

test_3	0.36 213	0.19 162	0.44 267	0.44 378	0.23 184	0.48 284	0.36 311	0.66 233	0.82 363	0.64 262	0.45 146	0.68 334	0.25 103	0.41 97	0.31 209	0.12 40	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

KYRaft	0.48 356	0.20 203	0.38 181	0.44 378	0.23 184	0.44 264	0.37 327	0.66 233	0.41 152	0.94 463	1.73 553	0.79 390	0.41 272	0.63 308	0.31 209	0.16 247	0.11 165	0.18 275	0.22 445	0.16 252	0.78 587

AnonymousM	0.41 283	0.81 573	0.29 56	0.34 85	0.22 142	0.28 98	0.38 349	0.53 152	0.41 152	0.70 307	0.49 164	0.47 214	0.27 131	0.41 97	0.31 209	0.15 191	0.12 225	1.51 597	0.26 500	0.12 64	0.10 40

NLSM1	0.32 155	0.18 123	0.34 128	0.39 218	0.25 245	0.66 406	0.27 139	0.57 166	0.50 200	0.37 134	0.53 190	0.29 81	0.28 148	0.54 208	0.32 217	0.16 247	0.17 414	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.12 134

DCRE	0.37 229	0.18 123	0.46 295	0.45 402	0.32 436	0.42 253	0.37 327	0.63 209	0.51 204	0.47 194	0.94 367	0.56 253	0.36 241	0.52 192	0.32 217	0.14 118	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.13 183

TestStereo1	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

DisPM	0.39 260	0.19 162	0.44 267	0.41 295	0.27 325	0.24 41	0.31 216	0.65 223	0.57 231	0.87 422	0.87 340	0.60 287	0.32 196	0.76 406	0.32 217	0.18 328	0.12 225	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.20 399

RAFT+CT+SA	0.39 260	0.23 305	0.36 151	0.51 484	0.27 325	0.29 110	0.46 430	0.75 309	0.80 350	0.51 205	0.89 352	0.41 173	0.40 266	0.78 418	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.15 207	0.14 229

SA-5K	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

SA	0.44 308	0.25 367	0.46 295	0.46 423	0.24 214	0.43 256	0.36 311	0.75 309	0.96 447	0.59 229	1.03 417	0.48 219	0.52 330	0.94 490	0.32 217	0.16 247	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

TransformOpticalFlow	0.44 308	0.20 203	0.47 307	0.41 295	0.23 184	0.37 207	0.47 437	0.94 386	0.76 321	0.65 272	1.14 462	0.73 366	0.56 359	0.76 406	0.32 217	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.13 183

PSM-AAD	0.48 356	0.20 203	0.37 169	0.43 358	0.23 184	0.56 335	0.50 456	0.65 223	0.70 283	1.07 516	1.12 450	0.58 266	0.92 519	0.61 288	0.32 217	0.15 191	0.11 165	0.25 456	0.26 500	0.18 314	0.43 555

Prome-Stereo	0.46 329	0.19 162	0.35 143	0.44 378	0.26 291	0.40 231	0.45 426	0.68 253	0.44 171	0.96 472	1.84 560	0.59 281	0.67 427	0.61 288	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.29 487

sCroCo_RVC	0.35 195	0.28 415	0.69 456	0.51 484	0.39 490	0.41 246	0.31 216	0.49 120	0.45 180	0.31 89	0.48 160	0.38 148	0.32 196	0.46 144	0.32 217	0.21 400	0.22 481	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.20 399

R-Stereo Train	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183

RAFT-Stereo	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-2	0.41 283	0.21 241	0.42 242	0.47 431	0.29 379	0.59 359	0.23 83	0.82 338	0.99 459	0.64 262	0.63 220	0.60 287	0.65 416	0.58 258	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.12 134

tg	0.33 170	0.18 123	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.38 220	0.26 122	0.70 276	0.56 229	0.47 194	0.65 227	0.42 183	0.24 91	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.14 151	0.11 86

rvit_stereo_0081	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0082	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0080	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

whm_eth	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

EKT-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.39 201	0.43 358	0.29 379	0.38 220	0.31 216	0.69 261	0.64 258	0.45 182	0.63 220	0.49 225	0.27 131	0.56 225	0.33 230	0.18 328	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.16 252	0.16 305

ADStereo(finetuned)	0.37 229	0.16 64	0.49 339	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.69 437	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

STrans-v2	0.46 329	0.20 203	0.48 327	0.40 260	0.24 214	0.55 321	0.50 456	1.07 441	0.73 302	0.65 272	1.05 427	0.72 355	0.69 437	0.72 383	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.14 202	0.13 105	0.12 134

FTStereo	0.56 437	0.20 203	0.37 169	0.41 295	0.25 245	0.40 231	0.79 553	0.66 233	0.43 164	1.09 522	3.27 598	0.70 342	0.73 461	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.30 496

GrayStereo	0.49 375	0.19 162	0.42 242	0.46 423	0.28 351	0.53 308	0.67 520	0.69 261	0.63 249	1.02 498	1.47 535	0.78 388	0.76 471	0.56 225	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.17 323	0.15 207	0.29 487

GMM-Stereo	0.44 308	0.19 162	0.36 151	0.42 337	0.25 245	0.51 296	0.47 437	0.71 284	0.53 211	0.76 345	1.37 513	0.76 380	0.38 249	0.60 280	0.33 230	0.15 191	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.16 252	0.27 473

iRaftStereo_RVC	0.32 155	0.19 162	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.31 142	0.29 170	0.68 253	0.51 204	0.49 199	0.66 234	0.37 140	0.23 81	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.15 207	0.12 134

CREStereo++_RVC	0.32 155	0.15 39	0.23 4	0.31 29	0.24 214	0.27 80	0.22 65	0.46 110	0.88 399	0.46 188	0.80 297	0.30 89	0.26 120	0.36 56	0.33 230	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.51 582	0.13 105	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 213	0.15 39	0.24 10	0.34 85	0.15 3	0.77 447	0.29 170	0.80 332	0.83 368	0.56 222	0.57 204	0.43 192	0.40 266	0.57 238	0.33 230	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.09 10	0.14 151	0.09 4

AFF-stereo	0.38 244	0.19 162	0.39 201	0.37 159	0.21 117	0.27 80	0.31 216	0.65 223	0.66 267	0.64 262	1.13 457	0.76 380	0.39 260	0.55 214	0.33 230	0.11 29	0.09 25	0.16 180	0.16 268	0.13 105	0.11 86

Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.19 162	0.33 109	0.43 358	0.27 325	0.56 335	0.26 122	0.65 223	0.74 309	0.94 463	1.92 564	0.61 293	0.30 182	0.55 214	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.11 86

rvit_stereo_ft	0.33 170	0.25 367	0.47 307	0.52 497	0.32 436	0.33 168	0.47 437	0.49 120	0.50 200	0.34 112	0.41 132	0.41 173	0.32 196	0.48 163	0.34 246	0.22 426	0.14 332	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.14 229

GCST	0.83 517	1.22 594	0.74 479	1.58 599	1.01 592	1.06 516	0.23 83	0.78 325	0.78 339	0.97 477	0.65 227	0.78 388	0.35 223	0.92 477	0.34 246	0.96 594	0.65 596	1.20 594	0.81 597	0.91 586	0.70 584

qqq1	0.49 375	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

fff1	0.49 375	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

StereoVision	0.42 291	0.28 415	0.45 279	0.49 454	0.28 351	0.38 220	0.38 349	0.72 289	0.62 238	0.44 179	1.14 462	0.54 245	0.39 260	0.56 225	0.34 246	0.21 400	0.24 499	0.25 456	0.24 477	0.26 457	0.16 305

UniTT-Stereo	0.27 101	0.17 96	0.37 169	0.40 260	0.27 325	0.30 124	0.28 161	0.39 60	0.31 66	0.29 79	0.46 151	0.27 72	0.25 103	0.47 152	0.34 246	0.17 293	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.14 151	0.12 134

knoymous	0.36 213	0.20 203	0.31 81	0.31 29	0.22 142	0.36 200	0.29 170	0.61 195	0.64 258	0.67 288	0.70 245	0.60 287	0.40 266	0.58 258	0.34 246	0.17 293	0.11 165	0.20 348	0.11 98	0.17 289	0.18 344

DCANet-4	0.36 213	0.20 203	0.48 327	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.66 233	0.92 427	0.69 301	0.78 284	0.40 167	0.47 304	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

fff	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

GLC_STEREO	0.29 124	0.19 162	0.27 36	0.44 378	0.19 63	0.31 142	0.26 122	0.47 113	0.43 164	0.37 134	0.47 157	0.41 173	0.23 81	0.50 177	0.34 246	0.14 118	0.18 434	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.13 183

PFNet+	0.40 272	0.19 162	0.49 339	0.39 218	0.25 245	0.28 98	0.23 83	0.64 222	0.70 283	0.85 407	0.79 294	0.64 308	0.35 223	0.72 383	0.34 246	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.20 405	0.16 252	0.20 399

LCNet	0.41 283	0.20 203	0.32 94	0.44 378	0.24 214	0.47 281	0.29 170	0.67 243	0.53 211	0.72 325	1.03 417	0.66 326	0.60 381	0.58 258	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.36 527

RAFT	0.45 318	0.22 284	0.45 279	0.47 431	0.26 291	0.54 315	0.47 437	0.66 233	0.58 233	0.80 362	0.82 308	0.94 446	0.57 361	0.75 402	0.34 246	0.17 293	0.15 362	0.22 405	0.20 405	0.16 252	0.12 134

RALAANet	0.38 244	0.23 305	0.48 327	0.42 337	0.29 379	0.35 189	0.25 107	0.86 353	0.64 258	0.67 288	0.65 227	0.60 287	0.29 164	0.60 280	0.34 246	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.21 389	0.13 183

DCANet	0.36 213	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.57 361	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

csc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

cscssc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

DispViT+	0.24 66	0.21 241	0.36 151	0.36 141	0.23 184	0.24 41	0.19 20	0.39 60	0.33 86	0.31 89	0.24 39	0.21 39	0.20 46	0.37 65	0.35 264	0.17 293	0.12 225	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

Selective-RAFT	0.35 195	0.23 305	0.51 366	0.44 378	0.21 117	0.64 395	0.27 139	0.59 179	0.63 249	0.40 163	0.38 121	0.55 250	0.40 266	0.57 238	0.35 264	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.16 252	0.13 183

test_5	0.43 301	0.24 342	0.43 257	0.52 497	0.28 351	0.28 98	0.42 407	0.72 289	0.82 363	0.62 243	0.91 359	0.72 355	0.55 352	0.79 423	0.35 264	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.16 305

HHNet	0.41 283	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.37 475	0.33 168	0.34 264	0.69 261	0.75 313	0.86 414	1.30 503	0.52 237	0.32 196	0.52 192	0.35 264	0.15 191	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.15 207	0.24 450

OMP-Stereo	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.52 497	0.24 214	0.36 200	0.25 107	0.71 284	0.78 339	0.77 351	0.64 224	0.89 429	0.39 260	0.91 474	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.20 348	0.15 234	0.15 207	0.12 134

IIG-Stereo	0.43 301	0.21 241	0.44 267	0.50 468	0.25 245	0.44 264	0.21 53	0.71 284	0.76 321	0.83 396	0.95 376	0.83 403	0.43 280	0.90 467	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.19 318	0.14 202	0.15 207	0.11 86

NF-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.57 258	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

OCTAStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

PSM-adaLoss	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.56 225	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.25 57	0.21 53	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.57 238	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

HUI-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.60 189	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.50 177	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

SST-Stereo	0.40 272	0.19 162	0.45 279	0.42 337	0.25 245	0.25 57	0.21 53	0.66 233	0.47 188	1.08 520	0.79 294	0.72 355	0.43 280	0.77 414	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.19 348	0.15 259

RAFT_R40	0.40 272	0.19 162	0.44 267	0.43 358	0.25 245	0.23 29	0.26 122	0.67 243	0.67 270	0.98 482	0.78 284	0.72 355	0.43 280	0.76 406	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.18 314	0.14 229

RE-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

Pruner-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.40 260	0.25 245	0.22 21	0.24 99	0.67 243	0.55 223	0.89 436	0.76 269	0.68 334	0.29 164	0.62 297	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.17 323	0.17 289	0.18 344

TVStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

111	0.40 272	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.52 300	0.28 161	0.74 302	1.16 517	0.50 202	0.91 359	0.63 302	0.48 309	0.61 288	0.35 264	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.13 183

xyz-stereo-finetune	0.33 170	0.18 123	0.36 151	0.33 64	0.18 42	0.57 341	0.31 216	0.58 173	0.69 282	0.45 182	0.54 193	0.38 148	0.33 208	0.56 225	0.36 281	0.12 40	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

rvit_0105_6	0.38 244	0.28 415	0.64 429	0.50 468	0.30 398	0.39 228	0.38 349	0.51 131	0.67 270	0.40 163	0.45 146	0.50 228	0.41 272	0.54 208	0.36 281	0.27 485	0.26 514	0.24 443	0.21 427	0.22 411	0.16 305

rvit_0105_4	0.41 283	0.29 427	0.71 465	0.50 468	0.29 379	0.41 246	0.41 397	0.55 156	0.73 302	0.45 182	0.48 160	0.55 250	0.44 290	0.57 238	0.36 281	0.28 495	0.26 514	0.25 456	0.22 445	0.23 428	0.18 344

rvit_stereo_0083	0.34 178	0.24 342	0.50 352	0.44 378	0.27 325	0.34 179	0.35 289	0.45 105	0.62 238	0.37 134	0.47 157	0.42 183	0.35 223	0.40 87	0.36 281	0.22 426	0.20 464	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.14 229

CoDeX	0.47 344	0.20 203	0.49 339	0.42 337	0.25 245	0.75 440	0.36 311	1.27 530	0.80 350	0.82 384	0.96 380	0.62 300	0.57 361	0.60 280	0.36 281	0.17 293	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.16 252	0.14 229

riskmin	0.38 244	0.20 203	0.39 201	0.32 49	0.23 184	0.53 308	0.30 188	0.63 209	0.80 350	0.49 199	0.56 202	0.73 366	0.58 370	0.55 214	0.36 281	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.13 169	0.19 348	0.20 399

Patchmatch Stereo++	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259
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
ROB_FTStereo_v2	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.57 238	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

iGMRVC	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.30 188	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RAFT-RH_RVC	0.56 437	0.17 96	0.41 222	0.37 159	0.23 184	0.57 341	0.24 99	0.60 189	0.70 283	1.19 536	3.94 610	0.56 253	0.38 249	0.65 330	0.36 281	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.14 202	0.12 64	0.13 183

IRAFT_RVC	0.42 291	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.24 214	0.27 80	0.54 483	0.74 302	0.77 329	0.76 345	0.80 297	0.73 366	0.51 328	0.70 372	0.36 281	0.17 293	0.10 63	0.21 390	0.16 268	0.16 252	0.14 229

RAFT-345	0.40 272	0.18 123	0.40 212	0.38 189	0.22 142	0.33 168	0.26 122	0.61 195	0.51 204	0.74 336	1.79 557	0.45 203	0.33 208	0.66 338	0.36 281	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.14 202	0.13 105	0.13 183

iRAFT	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RAFT-IKP	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.28 161	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RALCasStereoNet	0.36 213	0.21 241	0.37 169	0.42 337	0.26 291	0.35 189	0.38 349	0.63 209	0.64 258	0.50 202	0.72 248	0.51 232	0.29 164	0.59 274	0.36 281	0.16 247	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.17 289	0.16 305

HCRNet	0.44 308	0.34 458	0.41 222	0.53 507	0.26 291	0.53 308	0.29 170	0.83 343	0.63 249	0.71 314	0.81 304	0.77 386	0.50 323	0.66 338	0.36 281	0.24 455	0.16 394	0.24 443	0.20 405	0.21 389	0.18 344

FlowAnything_test	0.29 124	0.19 162	0.39 201	0.47 431	0.26 291	0.46 276	0.25 107	0.43 95	0.31 66	0.29 79	0.26 51	0.35 127	0.26 120	0.40 87	0.37 297	0.21 400	0.15 362	0.22 405	0.26 500	0.16 252	0.16 305

MIPNet	0.37 229	0.21 241	0.59 404	0.39 218	0.25 245	0.50 292	0.28 161	0.77 319	0.70 283	0.65 272	0.60 213	0.40 167	0.49 313	0.44 125	0.37 297	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.13 183

NRIStereo	0.36 213	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.23 184	0.34 179	0.26 122	0.65 223	0.55 223	0.64 262	0.63 220	0.56 253	0.37 245	0.65 330	0.37 297	0.15 191	0.11 165	0.18 275	0.15 234	0.17 289	0.14 229

ASMatch	0.48 356	0.19 162	0.45 279	0.39 218	0.28 351	0.37 207	0.26 122	0.74 302	0.68 275	0.76 345	2.34 577	0.61 293	0.52 330	0.62 297	0.37 297	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.21 417

PFNet	0.42 291	0.18 123	0.58 403	0.43 358	0.24 214	0.43 256	0.32 239	0.74 302	0.78 339	1.00 490	0.74 261	0.68 334	0.39 260	0.72 383	0.37 297	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.15 234	0.16 252	0.13 183

TestStereo	0.38 244	0.31 441	0.40 212	0.45 402	0.20 90	0.40 231	0.37 327	0.66 233	0.65 263	0.53 213	0.78 284	0.47 214	0.40 266	0.55 214	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.22 411	0.13 183

ARAFT	0.47 344	0.24 342	0.79 495	0.42 337	0.25 245	0.55 321	0.55 487	0.75 309	0.81 358	0.89 436	0.75 263	0.73 366	0.47 304	0.88 459	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.23 426	0.22 445	0.14 151	0.13 183

SFCPSM	0.47 344	0.21 241	0.55 389	0.40 260	0.27 325	0.87 481	0.37 327	1.33 541	0.77 329	0.80 362	0.84 319	0.54 245	0.49 313	0.57 238	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.15 259

DN-CSS_ROB	0.43 301	0.26 384	0.62 414	0.40 260	0.29 379	0.44 264	0.27 139	0.77 319	0.75 313	0.72 325	1.09 443	0.48 219	0.43 280	0.69 365	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.18 314	0.16 305

NLMM1	0.33 170	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.25 245	0.55 321	0.33 249	0.55 156	0.63 249	0.42 172	0.44 142	0.30 89	0.25 103	0.63 308	0.38 306	0.16 247	0.18 434	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.13 183

rvit_0105_5	0.42 291	0.31 441	0.73 474	0.50 468	0.29 379	0.44 264	0.42 407	0.61 195	0.74 309	0.51 205	0.51 177	0.60 287	0.47 304	0.57 238	0.38 306	0.27 485	0.25 507	0.25 456	0.23 461	0.22 411	0.18 344

test_sample2	0.42 291	0.22 284	0.43 257	0.33 64	0.21 117	0.58 347	0.39 371	0.95 393	0.67 270	0.63 252	0.77 273	0.69 338	0.57 361	0.61 288	0.38 306	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.16 268	0.19 348	0.18 344

MIM_Stereo	0.38 244	0.17 96	0.53 379	0.37 159	0.24 214	0.27 80	0.24 99	0.70 276	0.54 215	0.72 325	1.00 401	0.63 302	0.29 164	0.64 323	0.38 306	0.13 74	0.14 332	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.11 86

IPLGR	0.39 260	0.21 241	0.63 424	0.39 218	0.22 142	0.49 289	0.29 170	0.76 316	0.74 309	0.78 355	0.77 273	0.44 202	0.42 274	0.47 152	0.38 306	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.13 183

CRE-IMP	0.36 213	0.23 305	0.49 339	0.42 337	0.24 214	0.41 246	0.21 53	0.57 166	0.41 152	0.65 272	0.72 248	0.53 241	0.37 245	0.61 288	0.38 306	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.21 389	0.18 344

Anonymous3	0.46 329	0.34 458	0.86 506	0.50 468	0.37 475	0.81 462	0.50 456	0.72 289	0.65 263	0.51 205	0.65 227	0.45 203	0.45 295	0.64 323	0.38 306	0.24 455	0.24 499	0.22 405	0.21 427	0.23 428	0.23 442

WQFJX1	0.33 170	0.19 162	0.34 128	0.41 295	0.28 351	0.53 308	0.33 249	0.51 131	0.50 200	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.31 190	0.69 365	0.39 313	0.15 191	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.14 229

FACV-RUCA	0.43 301	0.28 415	0.47 307	0.45 402	0.33 447	0.58 347	0.34 264	0.82 338	0.73 302	0.57 225	0.84 319	0.47 214	0.50 323	0.54 208	0.39 313	0.22 426	0.15 362	0.35 528	0.16 268	0.28 472	0.21 417

rvit_0105_3	0.47 344	0.34 458	0.77 493	0.54 514	0.31 420	0.49 289	0.47 437	0.63 209	0.79 348	0.65 272	0.59 211	0.64 308	0.50 323	0.65 330	0.39 313	0.29 502	0.27 523	0.29 504	0.28 513	0.21 389	0.20 399

PSM-softLoss	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

KMStereo	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

DeepStereo_RVC	0.36 213	0.21 241	0.47 307	0.40 260	0.24 214	0.26 66	0.22 65	0.60 189	0.38 136	0.69 301	0.67 239	0.57 258	0.51 328	0.56 225	0.39 313	0.16 247	0.12 225	0.18 275	0.15 234	0.19 348	0.18 344

rafts_anoy	0.37 229	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.33 249	0.67 243	0.90 415	0.58 227	0.66 234	0.45 203	0.33 208	0.47 152	0.39 313	0.16 247	0.11 165	0.21 390	0.23 461	0.17 289	0.14 229

iResNetv2_ROB	0.52 406	0.27 401	0.69 456	0.38 189	0.25 245	0.62 377	0.35 289	1.17 491	1.01 470	0.99 485	1.06 434	0.88 425	0.67 427	0.66 338	0.39 313	0.19 360	0.13 297	0.15 151	0.11 98	0.18 314	0.16 305

WQFJX	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.27 325	0.60 366	0.30 188	0.53 152	0.47 188	0.39 154	0.38 121	0.34 115	0.33 208	0.61 288	0.40 321	0.14 118	0.17 414	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.14 229

xyz-stereo	4.23 616	0.17 96	61.76 651	0.34 85	0.16 14	12.16 627	0.37 327	0.58 173	0.68 275	1.01 495	3.36 603	0.77 386	0.82 494	1.21 533	0.40 321	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.11 98	0.13 105	0.10 40

11t1	0.36 213	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.62 377	0.29 170	0.69 261	0.43 164	0.60 233	0.53 190	0.53 241	0.48 309	0.56 225	0.40 321	0.18 328	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.17 289	0.17 326

DRaft	0.49 375	0.17 96	0.47 307	0.37 159	0.25 245	0.58 347	0.40 382	0.65 223	0.85 381	1.02 498	1.75 556	0.50 228	0.82 494	0.63 308	0.40 321	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

raft+_RVC	0.38 244	0.19 162	0.35 143	0.37 159	0.25 245	0.45 272	0.37 327	0.78 325	0.89 412	0.51 205	0.78 284	0.50 228	0.29 164	0.53 201	0.40 321	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.12 134

NLCSM	0.34 178	0.21 241	0.34 128	0.44 378	0.29 379	0.54 315	0.36 311	0.52 141	0.47 188	0.46 188	0.37 118	0.34 115	0.34 219	0.71 377	0.41 326	0.16 247	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.17 289	0.16 305

CASS	0.45 318	0.27 401	0.42 242	0.48 439	0.22 142	0.61 369	0.34 264	0.97 400	0.62 238	0.71 314	0.85 329	0.61 293	0.55 352	0.57 238	0.41 326	0.29 502	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.22 411	0.28 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 356	0.77 570	0.50 352	0.48 439	0.31 420	0.41 246	0.34 264	0.70 276	0.92 427	0.65 272	0.60 213	0.58 266	0.43 280	0.63 308	0.41 326	0.32 523	0.15 362	0.66 580	0.19 380	0.36 520	0.21 417

GANet-ADL	0.42 291	0.25 367	0.45 279	0.43 358	0.29 379	0.54 315	0.35 289	0.89 367	0.86 386	0.63 252	0.72 248	0.68 334	0.42 274	0.52 192	0.41 326	0.21 400	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.19 376

GMStereo	0.39 260	0.37 476	0.54 384	0.40 260	0.26 291	0.42 253	0.36 311	0.59 179	1.04 484	0.55 219	0.51 177	0.37 140	0.35 223	0.54 208	0.41 326	0.19 360	0.13 297	0.16 180	0.17 323	0.24 441	0.18 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.50 177	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

NLMM	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.49 170	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

MyStereo05	0.44 308	0.21 241	0.45 279	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.93 381	1.09 505	0.76 345	0.61 216	0.51 232	0.57 361	0.73 389	0.42 331	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

IER	0.46 329	0.23 305	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.69 415	0.35 289	0.80 332	0.66 267	0.83 396	0.94 367	0.75 374	0.77 478	0.60 280	0.42 331	0.17 293	0.14 332	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

DEmStereo	0.48 356	0.17 96	0.50 352	0.38 189	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.63 209	0.74 309	0.89 436	1.66 549	0.58 266	1.06 542	0.60 280	0.42 331	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

THIR-Stereo	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.23 184	0.75 440	0.67 520	0.66 233	0.87 395	1.02 498	1.40 519	0.72 355	0.76 471	0.62 297	0.42 331	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.15 259

DIP-Stereo	0.39 260	0.21 241	0.50 352	0.41 295	0.28 351	0.62 377	0.27 139	0.77 319	0.40 148	0.64 262	0.86 332	0.52 237	0.33 208	0.66 338	0.42 331	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.15 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_stereo_0075_2	0.47 344	0.37 476	0.70 460	0.53 507	0.46 533	0.43 256	0.36 311	0.81 336	0.67 270	0.55 219	0.74 261	0.59 281	0.43 280	0.63 308	0.43 338	0.32 523	0.23 491	0.35 528	0.25 486	0.30 485	0.25 457

test_sample5	0.47 344	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.77 351	0.94 367	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

H2IRNET	0.37 229	0.20 203	0.33 109	0.38 189	0.25 245	0.27 80	0.23 83	0.59 179	0.72 295	0.39 154	0.90 356	0.74 372	0.55 352	0.52 192	0.43 338	0.15 191	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.13 183

DualNet	0.48 356	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.80 362	1.03 417	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

GMStereo_Zeroshot	0.49 375	0.44 511	0.74 479	0.49 454	0.27 325	0.56 335	0.29 170	0.73 300	0.76 321	0.86 414	0.94 367	0.91 436	0.36 241	0.74 396	0.43 338	0.26 475	0.14 332	0.26 475	0.15 234	0.36 520	0.18 344

PCWNet_CMD	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.95 393	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.21 390	0.16 268	0.24 441	0.19 376

CFNet_ucs	0.50 391	0.24 342	0.55 389	0.38 189	0.31 420	0.58 347	0.33 249	0.98 403	0.93 433	0.88 432	1.19 481	0.80 398	0.49 313	0.63 308	0.43 338	0.21 400	0.15 362	0.26 475	0.18 350	0.26 457	0.22 435

anonymousa	0.49 375	0.20 203	0.42 242	0.38 189	0.23 184	0.91 485	0.35 289	0.75 309	0.62 238	0.85 407	1.54 541	1.06 481	0.66 424	0.51 185	0.43 338	0.16 247	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.16 252	0.14 229

BSDual-CNN	0.46 329	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

psmg	0.49 375	0.25 367	0.43 257	0.41 295	0.28 351	0.85 477	0.43 414	0.99 405	0.76 321	0.91 448	0.94 367	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.15 362	0.20 348	0.20 405	0.18 314	0.18 344

DAS	0.51 398	0.25 367	0.60 409	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.82 430	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

SepStereo	0.51 398	0.25 367	0.60 409	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.93 483	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

GES	0.44 308	0.23 305	0.57 399	0.40 260	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.96 397	0.68 275	0.74 336	0.83 314	0.47 214	0.48 309	0.67 349	0.43 338	0.22 426	0.16 394	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.23 442

MSMDNet	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.96 397	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.23 428	0.19 376

HITNet	0.41 283	0.26 384	0.45 279	0.33 64	0.17 25	0.63 388	0.30 188	0.93 381	0.64 258	0.71 314	0.82 308	0.64 308	0.52 330	0.59 274	0.43 338	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.19 348	0.12 134
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	0.52 406	0.21 241	0.53 379	0.37 159	0.21 117	0.61 369	0.29 170	1.51 571	1.32 549	0.90 443	1.02 413	0.80 398	0.62 393	0.76 406	0.43 338	0.16 247	0.12 225	0.13 72	0.09 10	0.15 207	0.18 344

xyz-stereo-finetune2	0.36 213	0.19 162	0.38 181	0.32 49	0.19 63	0.82 470	0.29 170	0.52 141	0.32 80	0.51 205	0.78 284	0.43 192	0.45 295	0.69 365	0.44 354	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.13 183

test_sample4	0.47 344	0.26 384	0.50 352	0.35 121	0.22 142	0.69 415	0.38 349	1.15 479	0.81 358	0.78 355	0.82 308	0.62 300	0.53 334	0.63 308	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.21 390	0.19 380	0.21 389	0.19 376

test_sample1	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.34 85	0.23 184	0.58 347	0.35 289	0.99 405	0.49 197	0.62 243	0.75 263	0.69 338	0.61 387	0.58 258	0.44 354	0.18 328	0.14 332	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.17 326

MyStereo04	0.44 308	0.22 284	0.44 267	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	1.00 409	1.08 503	0.62 243	0.58 210	0.55 250	0.57 361	0.71 377	0.44 354	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

CIPLG	0.41 283	0.21 241	0.63 424	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.33 249	0.65 223	0.60 236	0.82 384	0.96 380	0.46 212	0.32 196	0.55 214	0.44 354	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

CFNet_pseudo	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.30 188	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.03 417	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

FENet	0.42 291	0.22 284	0.38 181	0.39 218	0.24 214	0.55 321	0.32 239	0.79 329	0.70 283	0.71 314	0.72 248	0.63 302	0.57 361	0.62 297	0.44 354	0.19 360	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.19 376

GANet-RSSM	0.47 344	0.21 241	0.37 169	0.38 189	0.25 245	0.58 347	0.36 311	1.07 441	0.78 339	0.68 294	1.01 404	0.86 414	0.67 427	0.62 297	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.17 326

ccs_rob	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.31 216	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.02 413	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

1test111	0.36 213	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.55 214	0.45 363	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

mmm	0.44 308	0.27 401	0.46 295	0.38 189	0.24 214	0.61 369	0.35 289	0.94 386	0.53 211	0.72 325	1.05 427	0.63 302	0.50 323	0.57 238	0.45 363	0.18 328	0.15 362	0.23 426	0.20 405	0.20 365	0.18 344

qqq	0.40 272	0.26 384	0.44 267	0.36 141	0.22 142	0.46 276	0.36 311	0.85 349	0.54 215	0.56 222	0.69 242	0.65 321	0.53 334	0.55 214	0.45 363	0.17 293	0.16 394	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

hknet	0.49 375	0.25 367	0.51 366	0.45 402	0.29 379	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.83 368	0.75 338	0.80 297	0.97 453	0.61 387	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

IPLG	0.39 260	0.20 203	0.59 404	0.40 260	0.24 214	0.54 315	0.27 139	0.75 309	0.63 249	0.84 403	0.81 304	0.32 99	0.32 196	0.60 280	0.45 363	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

ACRE	0.40 272	0.21 241	0.65 435	0.45 402	0.33 447	0.51 296	0.33 249	0.66 233	0.63 249	0.80 362	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.45 363	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

CrosDoStereo	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 586	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 513	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

DeepStereo_LL	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 586	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 513	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

FADNet-RVC-Resample	0.56 437	0.33 453	1.16 541	0.49 454	0.34 456	0.71 425	0.43 414	1.01 418	0.93 433	0.82 384	0.87 340	0.74 372	0.67 427	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.18 434	0.26 475	0.27 507	0.26 457	0.27 473

UCFNet_RVC	0.49 375	0.26 384	0.35 143	0.39 218	0.26 291	0.64 395	0.36 311	1.15 479	0.84 373	0.67 288	0.88 348	0.88 425	0.59 377	0.58 258	0.45 363	0.24 455	0.17 414	0.27 488	0.27 507	0.25 450	0.23 442

test_sample6	0.49 375	0.26 384	0.50 352	0.37 159	0.22 142	0.63 388	0.40 382	1.12 464	0.83 368	0.80 362	1.03 417	0.66 326	0.55 352	0.67 349	0.46 373	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.23 428	0.21 417

test_sample3	0.46 329	0.25 367	0.50 352	0.35 121	0.23 184	0.69 415	0.37 327	1.15 479	0.81 358	0.75 338	0.79 294	0.66 326	0.49 313	0.63 308	0.46 373	0.21 400	0.15 362	0.20 348	0.19 380	0.21 389	0.19 376

DispNO	0.47 344	0.23 305	0.71 465	0.39 218	0.31 420	0.60 366	0.38 349	0.89 367	0.77 329	0.75 338	0.84 319	0.72 355	0.54 346	0.73 389	0.46 373	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.17 326

x	0.39 260	0.24 342	0.41 222	0.34 85	0.23 184	0.52 300	0.32 239	0.86 353	0.52 207	0.57 225	0.70 245	0.59 281	0.50 323	0.49 170	0.46 373	0.17 293	0.15 362	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.16 305

IPLGR_C	0.40 272	0.21 241	0.64 429	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.34 264	0.66 233	0.62 238	0.82 384	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.46 373	0.17 293	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

AdaStereo	0.50 391	0.32 445	0.47 307	0.48 439	0.25 245	0.67 411	0.32 239	1.17 491	0.88 399	0.75 338	0.99 399	0.75 374	0.49 313	0.67 349	0.46 373	0.27 485	0.12 225	0.28 496	0.18 350	0.23 428	0.18 344
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.
HSM	0.51 398	0.24 342	0.41 222	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.40 382	1.22 510	0.75 313	0.81 375	0.91 359	1.21 513	0.69 437	0.87 456	0.46 373	0.17 293	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.17 289	0.17 326

DCVSM-stereo	0.49 375	0.27 401	0.53 379	0.39 218	0.29 379	0.51 296	0.26 122	0.75 309	0.75 313	1.11 526	0.75 263	1.05 479	0.72 458	0.60 280	0.47 380	0.20 383	0.19 452	0.24 443	0.20 405	0.25 450	0.30 496

RAFT + AFF	0.53 412	0.29 427	0.75 483	0.51 484	0.32 436	0.63 388	0.60 502	1.00 409	0.91 422	0.78 355	0.87 340	0.83 403	0.58 370	0.80 424	0.47 380	0.17 293	0.20 464	0.23 426	0.22 445	0.18 314	0.18 344

PSMNet-RSSM	0.48 356	0.22 284	0.38 181	0.42 337	0.25 245	0.50 292	0.37 327	1.10 452	0.77 329	0.70 307	1.06 434	0.84 407	0.64 410	0.62 297	0.47 380	0.23 443	0.15 362	0.23 426	0.25 486	0.20 365	0.19 376

NOSS_ROB	0.57 444	0.39 493	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.73 433	0.54 483	1.03 425	1.08 503	0.67 288	0.87 340	0.76 380	0.57 361	0.77 414	0.47 380	0.38 549	0.38 568	0.44 555	0.42 564	0.37 525	0.34 520

DStereoRT	0.74 494	0.19 162	0.50 352	0.51 484	0.33 447	1.10 525	0.34 264	0.82 338	0.76 321	0.78 355	1.05 427	0.51 232	0.73 461	0.76 406	0.48 384	0.16 247	0.13 297	3.96 628	1.37 617	0.19 348	0.14 229

pcwnet_v2	0.58 451	0.28 415	0.84 500	0.45 402	0.35 463	0.61 369	0.35 289	1.27 530	1.21 527	0.99 485	1.27 494	0.72 355	0.58 370	0.67 349	0.48 384	0.27 485	0.21 474	0.24 443	0.23 461	0.29 476	0.29 487

HSM-Net_RVC	0.53 412	0.22 284	0.35 143	0.37 159	0.21 117	0.85 477	0.37 327	1.23 515	0.93 433	0.90 443	1.15 468	1.26 518	0.63 399	0.72 383	0.48 384	0.17 293	0.13 297	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FSD	0.48 356	0.47 518	0.53 379	0.54 514	0.46 533	0.48 284	0.52 474	0.53 152	0.48 196	0.48 197	0.48 160	0.49 225	0.48 309	0.51 185	0.49 387	0.45 563	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.46 551	0.45 560

LL-Strereo	0.57 444	0.27 401	0.68 450	0.48 439	0.34 456	0.39 228	0.48 445	0.94 386	0.97 450	0.83 396	0.78 284	1.10 496	1.18 554	1.33 548	0.49 387	0.17 293	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.16 252	0.17 326

DualNet (step1)	0.57 444	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.41 556	0.20 464	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

test_sample7	0.52 406	0.29 427	0.50 352	0.36 141	0.27 325	0.62 377	0.41 397	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.26 475	0.20 464	0.27 488	0.26 500	0.27 468	0.24 450

gwcnet-sp	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

scenet	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

ssnet	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

dd	0.43 301	0.38 486	0.55 389	0.44 378	0.25 245	0.47 281	0.38 349	0.70 276	1.05 488	0.59 229	0.65 227	0.42 183	0.39 260	0.66 338	0.50 389	0.24 455	0.15 362	0.21 390	0.15 234	0.22 411	0.18 344

dad	0.58 451	0.50 527	0.64 429	0.43 358	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.78 325	1.25 538	1.01 495	1.17 475	1.15 510	0.53 334	0.68 359	0.50 389	0.35 541	0.23 491	0.37 538	0.21 427	0.29 476	0.20 399

GwcNet-ADL	0.44 308	0.22 284	0.48 327	0.45 402	0.30 398	0.40 231	0.37 327	0.92 379	0.97 450	0.71 314	0.78 284	0.61 293	0.42 274	0.62 297	0.50 389	0.19 360	0.14 332	0.15 151	0.14 202	0.18 314	0.18 344

FADNet	0.61 463	0.51 531	1.10 535	0.45 402	0.44 521	0.65 404	0.41 397	1.19 495	1.05 488	0.70 307	0.84 319	0.98 457	0.66 424	0.82 430	0.50 389	0.29 502	0.30 537	0.27 488	0.30 521	0.46 551	0.35 525

CBMV_ROB	0.59 458	0.37 476	0.38 181	0.39 218	0.28 351	0.74 434	0.28 161	1.00 409	0.98 454	0.94 463	1.25 491	0.81 401	0.78 483	0.87 456	0.50 389	0.36 545	0.37 566	0.43 552	0.40 555	0.33 504	0.30 496

MyStereo8	0.40 272	0.20 203	0.54 384	0.41 295	0.29 379	0.53 308	0.29 170	0.65 223	0.49 197	0.71 314	0.98 394	0.58 266	0.43 280	0.50 177	0.51 399	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.19 348	0.19 376

BUS	0.45 318	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.70 420	0.34 264	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.65 321	0.49 313	0.64 323	0.51 399	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

NINENet	0.50 391	0.29 427	0.51 366	0.45 402	0.32 436	0.70 420	0.34 264	1.10 452	0.88 399	0.80 362	0.94 367	0.65 321	0.49 313	0.73 389	0.51 399	0.22 426	0.20 464	0.25 456	0.18 350	0.22 411	0.21 417

SACVNet	0.58 451	0.34 458	0.55 389	0.55 522	0.36 468	0.63 388	0.48 445	1.13 466	0.77 329	1.02 498	1.06 434	1.02 471	0.74 464	0.90 467	0.51 399	0.27 485	0.21 474	0.25 456	0.24 477	0.29 476	0.36 527

DeepPruner_ROB	0.53 412	0.34 458	0.59 404	0.41 295	0.30 398	0.50 292	0.43 414	1.19 495	0.70 283	0.85 407	1.05 427	0.86 414	0.55 352	0.84 443	0.51 399	0.29 502	0.23 491	0.22 405	0.22 445	0.26 457	0.25 457

MLCV	0.47 344	0.24 342	0.61 411	0.37 159	0.17 25	0.61 369	0.33 249	0.80 332	0.87 395	0.94 463	1.13 457	0.72 355	0.43 280	0.89 465	0.51 399	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.14 151	0.12 134

iResNet	0.49 375	0.29 427	0.79 495	0.42 337	0.21 117	0.61 369	0.40 382	0.82 338	0.99 459	0.87 422	1.12 450	0.69 338	0.53 334	0.78 418	0.51 399	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.15 259

HBP-ISP	0.59 458	0.45 515	0.43 257	0.45 402	0.33 447	0.70 420	0.28 161	1.11 458	1.00 466	0.83 396	1.18 477	0.65 321	0.68 433	0.88 459	0.52 406	0.35 541	0.38 568	0.47 560	0.41 560	0.38 529	0.31 504

CFNet	0.51 398	0.29 427	0.46 295	0.41 295	0.27 325	0.70 420	0.32 239	1.13 466	1.00 466	0.72 325	1.07 437	0.85 409	0.60 381	0.76 406	0.52 406	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.16 305

CVANet_RVC	0.57 444	0.33 453	0.44 267	0.47 431	0.32 436	0.67 411	0.61 507	1.05 433	0.93 433	0.85 407	1.04 423	1.01 466	0.73 461	0.83 438	0.52 406	0.29 502	0.19 452	0.27 488	0.25 486	0.31 491	0.21 417

G2L-ROB	0.47 344	0.19 162	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.57 341	0.42 407	1.14 475	0.71 294	0.84 403	0.75 263	1.09 492	0.53 334	0.74 396	0.53 409	0.17 293	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.19 376

UGAM	0.52 406	0.22 284	0.46 295	0.45 402	0.25 245	0.41 246	0.52 474	0.62 201	1.16 517	0.76 345	1.13 457	1.32 531	0.57 361	1.00 496	0.53 409	0.17 293	0.14 332	0.25 456	0.21 427	0.15 207	0.13 183

CFNet-ft	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

BEATNet_4x	0.46 329	0.32 445	0.56 395	0.37 159	0.19 63	0.63 388	0.35 289	1.01 418	0.72 295	0.77 351	0.83 314	0.70 342	0.59 377	0.68 359	0.53 409	0.16 247	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.24 441	0.16 305

CFNet_RVC	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

rvit_105_1	0.54 424	0.40 498	0.76 488	0.58 533	0.37 475	0.59 359	0.68 525	0.70 276	0.94 440	0.82 384	0.69 242	0.73 366	0.58 370	0.78 418	0.54 414	0.32 523	0.29 532	0.31 513	0.34 540	0.23 428	0.20 399

AACVNet	0.50 391	0.23 305	0.49 339	0.46 423	0.29 379	0.52 300	0.38 349	0.90 372	0.55 223	0.81 375	1.03 417	1.00 462	0.70 450	0.83 438	0.54 414	0.21 400	0.18 434	0.24 443	0.18 350	0.23 428	0.20 399

ICVP	0.46 329	0.25 367	0.38 181	0.48 439	0.28 351	0.58 347	0.43 414	1.00 409	0.70 283	0.67 288	0.95 376	0.75 374	0.55 352	0.53 201	0.54 414	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.17 323	0.19 348	0.20 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.47 344	0.23 305	0.41 222	0.39 218	0.23 184	0.59 359	0.37 327	0.88 365	0.85 381	0.72 325	1.05 427	0.94 446	0.62 393	0.56 225	0.54 414	0.21 400	0.14 332	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.15 259

DMCA	0.45 318	0.26 384	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.51 296	0.34 264	0.93 381	0.68 275	0.75 338	0.83 314	0.79 390	0.53 334	0.51 185	0.54 414	0.21 400	0.16 394	0.21 390	0.16 268	0.19 348	0.21 417

SMFormer	0.51 398	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.18 344

tta	0.51 398	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.14 229

HI	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 492	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CoSv	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 492	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

ToySt	0.49 375	0.27 401	0.75 483	0.40 260	0.27 325	0.64 395	0.49 451	0.84 346	0.77 329	0.60 233	0.83 314	0.88 425	0.66 424	0.70 372	0.56 421	0.16 247	0.17 414	0.21 390	0.20 405	0.21 389	0.19 376

ISRNet	0.56 437	0.24 342	0.66 441	0.56 525	0.36 468	0.44 264	0.25 107	0.82 338	0.84 373	1.07 516	1.25 491	0.91 436	0.60 381	0.66 338	0.58 424	0.35 541	0.26 514	0.36 533	0.33 538	0.30 485	0.42 549

Anonymous_2	0.82 511	0.44 511	0.63 424	0.40 260	0.43 514	0.80 457	0.52 474	0.72 289	0.77 329	0.71 314	0.60 213	0.87 420	0.76 471	0.75 402	0.58 424	0.52 575	0.54 590	0.54 573	4.82 630	0.56 569	0.40 544

DSFCA	0.55 426	0.25 367	0.62 414	0.40 260	0.36 468	0.74 434	0.52 474	1.04 428	0.82 363	1.06 513	0.84 319	0.89 429	0.63 399	0.99 493	0.58 424	0.25 465	0.21 474	0.21 390	0.21 427	0.21 389	0.19 376

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 476	0.81 573	0.73 474	0.53 507	0.37 475	1.40 556	0.53 479	1.04 428	0.79 348	0.88 432	0.94 367	0.95 448	0.53 334	0.93 483	0.58 424	0.39 551	0.30 537	0.57 575	0.31 529	0.53 565	0.30 496

TDLM	0.57 444	0.33 453	0.49 339	0.51 484	0.30 398	0.66 406	0.73 545	1.03 425	1.01 470	0.82 384	1.10 445	0.84 407	0.70 450	0.86 454	0.58 424	0.28 495	0.17 414	0.25 456	0.22 445	0.26 457	0.19 376

DMCA-RVC	0.51 398	0.30 436	0.59 404	0.50 468	0.32 436	0.54 315	0.38 349	0.86 353	0.68 275	0.94 463	0.86 332	0.91 436	0.68 433	0.70 372	0.59 429	0.23 443	0.18 434	0.31 513	0.23 461	0.26 457	0.19 376

PS-NSSS	0.58 451	0.44 511	0.62 414	0.42 337	0.33 447	0.66 406	0.58 497	1.02 421	0.86 386	0.77 351	1.28 496	0.72 355	0.64 410	0.82 430	0.59 429	0.31 512	0.26 514	0.40 546	0.27 507	0.33 504	0.26 463

DFGA-Net	0.45 318	0.29 427	0.80 497	0.42 337	0.32 436	0.53 308	0.35 289	0.78 325	0.89 412	0.66 285	0.75 263	0.48 219	0.39 260	0.74 396	0.60 431	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.18 350	0.20 365	0.17 326

G2L-Stereo_test	0.48 356	0.20 203	0.40 212	0.34 85	0.23 184	0.57 341	0.58 497	1.10 452	0.77 329	0.86 414	0.94 367	0.95 448	0.54 346	0.68 359	0.60 431	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.15 259

DDVS	0.52 406	0.30 436	0.56 395	0.41 295	0.31 420	0.71 425	0.34 264	0.91 377	0.67 270	0.85 407	0.89 352	1.12 500	0.46 300	0.86 454	0.60 431	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.25 450	0.26 463

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 412	0.32 445	0.64 429	0.44 378	0.30 398	0.66 406	0.44 423	1.04 428	0.88 399	0.91 448	0.91 359	0.99 458	0.60 381	0.68 359	0.60 431	0.21 400	0.17 414	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MultiAttention	3.58 611	0.24 342	0.62 414	0.54 514	0.34 456	22.90 634	2.72 624	1.60 579	1.13 512	0.80 362	1.81 558	1.14 509	0.43 280	35.29 643	0.61 435	0.17 293	0.12 225	0.23 426	0.23 461	0.34 510	0.29 487

psm_up	0.55 426	0.26 384	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.65 404	0.56 493	1.04 428	0.82 363	0.82 384	0.88 348	1.01 466	0.94 525	0.74 396	0.61 435	0.21 400	0.25 507	0.26 475	0.23 461	0.21 389	0.20 399

STTStereo	0.55 426	0.37 476	0.76 488	0.44 378	0.31 420	0.60 366	0.44 423	0.96 397	0.86 386	0.99 485	0.90 356	0.96 451	0.58 370	0.71 377	0.61 435	0.25 465	0.23 491	0.26 475	0.32 535	0.24 441	0.23 442

CSP-Net	0.56 437	0.27 401	0.49 339	0.41 295	0.28 351	1.22 544	0.50 456	1.23 515	0.72 295	0.95 471	0.95 376	0.89 429	0.62 393	0.83 438	0.62 438	0.26 475	0.17 414	0.17 225	0.17 323	0.18 314	0.17 326

UNet	0.54 424	0.26 384	0.66 441	0.44 378	0.40 495	0.99 503	0.41 397	0.98 403	0.75 313	0.83 396	0.89 352	1.04 475	0.72 458	0.73 389	0.62 438	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.17 326

SGM-Forest	0.62 464	0.32 445	0.39 201	0.43 358	0.30 398	1.02 507	0.55 487	1.09 449	1.05 488	1.06 513	1.18 477	1.10 496	0.67 427	0.88 459	0.62 438	0.31 512	0.33 558	0.33 524	0.30 521	0.30 485	0.28 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.76 497	0.75 567	1.08 534	1.01 587	0.90 581	0.69 415	0.50 456	1.11 458	1.03 478	0.78 355	1.11 446	0.80 398	0.72 458	0.88 459	0.63 441	0.53 579	0.27 523	0.76 582	0.46 566	0.66 579	0.47 567

PSMNet-ADL	0.48 356	0.27 401	0.40 212	0.48 439	0.30 398	0.68 413	0.37 327	0.90 372	0.80 350	0.61 241	0.80 297	0.92 441	0.62 393	0.72 383	0.63 441	0.23 443	0.18 434	0.18 275	0.20 405	0.22 411	0.20 399

CBMV	0.64 467	0.35 464	0.41 222	0.42 337	0.25 245	1.01 505	0.77 549	1.13 466	1.09 505	1.17 532	1.22 483	1.04 475	0.75 468	0.88 459	0.63 441	0.28 495	0.30 537	0.34 526	0.30 521	0.26 457	0.26 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.62 464	0.34 458	1.00 524	0.43 358	0.31 420	1.20 542	0.40 382	0.75 309	0.83 368	0.64 262	0.77 273	2.10 579	1.03 539	0.81 427	0.64 444	0.21 400	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.21 389	0.21 417

SQANet	0.82 511	0.74 566	0.67 445	1.13 591	0.98 589	1.11 526	0.47 437	1.07 441	0.83 368	0.91 448	1.05 427	1.03 473	0.74 464	1.01 497	0.64 444	0.61 583	0.24 499	1.03 592	0.35 543	1.18 596	0.58 580

ITSA-stereo	0.53 412	0.28 415	0.52 371	0.40 260	0.23 184	0.56 335	0.34 264	1.24 522	1.24 532	0.80 362	0.81 304	0.72 355	0.58 370	0.82 430	0.65 446	0.21 400	0.17 414	0.23 426	0.21 427	0.22 411	0.26 463

GEStereo_RVC	0.55 426	0.29 427	0.63 424	0.49 454	0.31 420	0.70 420	0.54 483	1.22 510	0.92 427	0.82 384	0.85 329	0.85 409	0.63 399	0.90 467	0.65 446	0.24 455	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.21 389	0.22 435

NVstereo2D	0.60 461	0.30 436	0.75 483	0.48 439	0.43 514	0.89 482	0.48 445	1.05 433	1.15 516	0.66 285	0.86 332	0.88 425	0.70 450	0.99 493	0.65 446	0.32 523	0.15 362	0.28 496	0.20 405	0.40 532	0.36 527

iRaft-Stereo_5w	0.45 318	0.21 241	0.48 327	0.42 337	0.28 351	0.31 142	0.54 483	0.63 209	0.62 238	0.62 243	0.89 352	1.01 466	0.69 437	0.75 402	0.66 449	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.15 259

GwcNet-RSSM	0.49 375	0.24 342	0.42 242	0.40 260	0.23 184	0.55 321	0.38 349	0.93 381	0.93 433	0.71 314	1.16 473	0.86 414	0.60 381	0.62 297	0.66 449	0.21 400	0.14 332	0.19 318	0.20 405	0.16 252	0.15 259

GANet	0.70 483	0.37 476	0.55 389	0.51 484	0.34 456	0.94 490	0.96 573	1.08 445	0.94 440	1.04 507	1.98 568	1.13 506	0.88 511	1.12 520	0.66 449	0.25 465	0.26 514	0.27 488	0.22 445	0.31 491	0.22 435

LMCR-Stereo	0.53 412	0.30 436	0.53 379	0.58 533	0.30 398	0.83 473	0.36 311	1.19 495	0.76 321	0.88 432	1.04 423	0.56 253	0.62 393	0.82 430	0.67 452	0.19 360	0.15 362	0.19 318	0.14 202	0.23 428	0.17 326

ACVNet	0.46 329	0.23 305	0.36 151	0.39 218	0.28 351	0.58 347	0.40 382	0.87 360	0.80 350	0.64 262	0.96 380	0.79 390	0.60 381	0.63 308	0.67 452	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.18 314	0.15 259

hitnet-ft	0.55 426	0.27 401	0.39 201	0.41 295	0.28 351	0.78 451	0.40 382	0.92 379	0.90 415	0.82 384	1.01 404	1.13 506	0.70 450	0.78 418	0.67 452	0.28 495	0.20 464	0.28 496	0.22 445	0.29 476	0.26 463

NaN_ROB	0.69 481	0.44 511	0.69 456	0.51 484	0.33 447	0.97 498	1.06 580	1.22 510	1.19 523	1.24 546	0.96 380	1.08 488	0.78 483	1.20 529	0.67 452	0.24 455	0.30 537	0.23 426	0.24 477	0.23 428	0.25 457

FADNet-RVC	0.60 461	0.53 541	1.14 540	0.46 423	0.39 490	0.61 369	0.39 371	1.12 464	0.87 395	0.70 307	0.84 319	1.04 475	0.55 352	0.94 490	0.69 456	0.26 475	0.25 507	0.28 496	0.28 513	0.31 491	0.31 504

CC-Net-ROB	0.82 511	0.96 585	0.85 501	0.58 533	0.45 525	1.27 550	0.70 535	1.17 491	1.02 473	0.83 396	1.23 487	0.90 434	0.77 478	1.06 507	0.69 456	0.46 565	0.34 560	1.71 600	0.38 548	0.59 575	0.36 527

DLCB_ROB	0.58 451	0.28 415	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.77 447	0.50 456	0.99 405	0.92 427	1.04 507	1.14 462	1.21 513	0.69 437	0.88 459	0.69 456	0.20 383	0.20 464	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.18 344

G2L-Stereo	0.49 375	0.23 305	0.48 327	0.43 358	0.26 291	0.47 281	0.42 407	0.93 381	0.78 339	0.84 403	0.86 332	0.91 436	0.52 330	0.78 418	0.70 459	0.20 383	0.17 414	0.22 405	0.18 350	0.17 289	0.21 417

SDNR	0.86 520	0.37 476	1.47 575	0.40 260	0.38 484	3.38 610	0.33 249	0.90 372	0.98 454	0.99 485	2.09 573	0.59 281	0.71 454	1.29 543	0.70 459	0.51 574	0.56 592	0.36 533	0.26 500	0.43 543	0.46 562

FINET	0.67 476	0.42 504	1.00 524	0.46 423	0.43 514	0.83 473	0.89 564	1.08 445	1.50 565	0.87 422	1.14 462	0.71 346	0.68 433	0.92 477	0.70 459	0.36 545	0.30 537	0.26 475	0.24 477	0.35 515	0.33 513

ac_64	0.52 406	0.22 284	0.50 352	0.45 402	0.28 351	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.61 237	0.91 448	0.83 314	1.07 486	0.68 433	0.74 396	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.15 259

FADNet_RVC	0.55 426	0.37 476	1.17 546	0.44 378	0.31 420	0.56 335	0.34 264	1.06 437	0.88 399	0.67 288	0.90 356	0.61 293	0.65 416	0.93 483	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.26 475	0.23 461	0.31 491	0.28 480

CRFU-Net	0.57 444	0.27 401	0.57 399	0.46 423	0.30 398	1.20 542	0.52 474	1.10 452	0.56 229	1.00 490	0.98 394	1.06 481	0.79 485	0.81 427	0.71 464	0.21 400	0.19 452	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.19 376

UPFNet	0.53 412	0.24 342	0.51 366	0.45 402	0.38 484	0.84 476	0.49 451	0.99 405	0.75 313	0.87 422	0.88 348	0.86 414	0.64 410	0.80 424	0.71 464	0.20 383	0.20 464	0.20 348	0.20 405	0.19 348	0.15 259

DDUNet	1.06 550	2.56 622	0.68 450	1.21 593	1.26 598	1.03 510	0.69 530	1.11 458	0.94 440	0.96 472	1.22 483	1.27 520	0.82 494	0.93 483	0.72 466	0.84 591	0.38 568	1.99 604	0.60 587	1.10 595	0.85 591

ADLNet2	0.55 426	0.25 367	0.65 435	0.47 431	0.30 398	0.83 473	0.50 456	1.05 433	0.95 446	0.80 362	0.98 394	0.99 458	0.69 437	0.77 414	0.73 467	0.20 383	0.16 394	0.17 225	0.18 350	0.21 389	0.21 417

HGLStereo	0.56 437	0.28 415	0.57 399	0.50 468	0.37 475	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.78 339	0.86 414	1.14 462	0.89 429	0.82 494	0.76 406	0.73 467	0.21 400	0.20 464	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.21 417

MDST_ROB	0.91 529	0.27 401	0.85 501	0.63 551	0.41 502	2.53 593	0.71 541	1.60 579	1.13 512	2.83 606	1.73 553	0.97 453	0.69 437	1.61 566	0.73 467	0.25 465	0.22 481	0.32 519	0.28 513	0.25 450	0.24 450

delet	0.55 426	0.24 342	0.55 389	0.44 378	0.33 447	1.07 517	0.50 456	1.00 409	0.86 386	0.85 407	0.96 380	0.90 434	0.63 399	0.83 438	0.74 470	0.18 328	0.18 434	0.20 348	0.21 427	0.16 252	0.15 259

AANet_RVC	0.57 444	0.32 445	0.54 384	0.45 402	0.27 325	0.57 341	0.48 445	1.00 409	1.28 544	0.86 414	1.33 507	0.87 420	0.58 370	1.07 510	0.75 471	0.18 328	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.18 344

otaku	1.04 545	0.93 582	0.88 508	1.33 597	1.05 595	1.66 575	0.70 535	1.40 557	1.18 521	1.08 520	1.32 506	1.33 534	0.91 514	1.23 536	0.76 472	0.72 587	0.46 587	1.24 595	0.50 580	1.40 597	0.75 585

CBFPSM	0.59 458	0.22 284	1.31 560	0.38 189	0.27 325	1.12 530	0.65 515	0.79 329	0.82 363	0.80 362	0.81 304	1.35 540	0.87 507	0.67 349	0.76 472	0.16 247	0.15 362	0.15 151	0.16 268	0.17 289	0.22 435

MMNet	0.55 426	0.25 367	0.61 411	0.43 358	0.34 456	1.07 517	0.39 371	0.87 360	0.91 422	0.91 448	0.93 366	0.86 414	0.76 471	0.81 427	0.76 472	0.15 191	0.14 332	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.16 305

GANetREF_RVC	0.80 507	0.75 567	0.86 506	0.66 560	0.42 508	1.15 534	0.98 574	1.14 475	1.19 523	1.01 495	1.02 413	1.10 496	0.90 513	1.15 522	0.76 472	0.48 569	0.39 572	0.57 575	0.38 548	0.63 577	0.46 562
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
ACVNet-4b	1.35 573	1.31 597	1.10 535	1.90 607	1.59 601	1.92 583	0.77 549	1.52 574	1.62 577	1.05 509	1.60 545	2.11 580	0.94 525	1.64 570	0.77 476	1.30 605	0.35 562	2.03 608	0.67 591	1.88 608	0.84 590

AASNet	0.53 412	0.25 367	0.52 371	0.49 454	0.32 436	0.74 434	0.40 382	1.50 568	0.86 386	0.86 414	0.92 363	0.64 308	0.59 377	0.59 274	0.79 477	0.23 443	0.19 452	0.20 348	0.16 268	0.21 389	0.19 376

NCCL2	0.72 491	0.41 502	0.65 435	0.64 552	0.44 521	0.98 502	1.20 588	1.11 458	1.00 466	0.98 482	0.96 380	1.49 554	0.87 507	0.90 467	0.79 477	0.31 512	0.26 514	0.39 543	0.39 552	0.32 497	0.32 508

GASNet	0.67 476	0.72 564	0.96 519	0.70 570	0.48 538	0.62 377	0.47 437	1.08 445	1.03 478	0.94 463	0.82 308	0.93 444	0.83 499	1.33 548	0.80 479	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.28 513	0.44 544	0.24 450

Syn2CoEx	0.71 487	0.51 531	0.95 517	0.64 552	0.45 525	0.91 485	0.53 479	1.48 565	1.13 512	0.93 460	1.35 509	1.02 471	0.99 534	0.92 477	0.80 479	0.30 509	0.27 523	0.28 496	0.24 477	0.23 428	0.24 450

ETE_ROB	0.70 483	0.49 523	0.73 474	0.56 525	0.36 468	0.79 454	0.87 563	1.14 475	0.93 433	1.19 536	1.18 477	1.39 543	0.82 494	0.99 493	0.80 479	0.26 475	0.21 474	0.31 513	0.26 500	0.33 504	0.34 520

coex_refinement	0.53 412	0.21 241	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.76 446	0.39 371	1.09 449	0.90 415	0.85 407	1.12 450	1.00 462	0.56 359	0.63 308	0.81 482	0.21 400	0.13 297	0.16 180	0.16 268	0.20 365	0.21 417

fast-acv-ft	0.64 467	0.30 436	0.73 474	0.45 402	0.34 456	1.17 538	0.49 451	0.86 353	0.98 454	1.02 498	1.36 510	1.29 523	0.85 502	0.76 406	0.81 482	0.21 400	0.23 491	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.20 399

ADLNet	0.55 426	0.27 401	0.51 366	0.44 378	0.35 463	0.78 451	0.46 430	1.08 445	0.86 386	0.99 485	0.98 394	0.92 441	0.63 399	0.69 365	0.81 482	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417

DGSMNet	0.76 497	0.55 543	1.29 558	0.58 533	0.62 567	0.94 490	0.70 535	1.26 528	1.11 507	0.83 396	1.24 489	1.00 462	0.71 454	1.03 504	0.81 482	0.34 537	0.29 532	0.41 550	0.40 555	0.57 571	0.55 579

MSMD_ROB	1.21 565	0.49 523	0.62 414	0.59 537	0.50 542	1.62 574	0.67 520	1.23 515	1.24 532	2.45 600	3.77 605	3.09 598	2.98 610	1.32 547	0.81 482	0.45 563	0.41 575	0.49 568	0.51 582	0.47 554	0.44 556

Ntro	1.09 555	0.97 588	0.91 515	1.44 598	1.19 597	1.69 578	0.80 554	1.35 547	1.25 538	1.00 490	1.29 500	1.31 526	0.97 532	1.26 539	0.84 487	0.84 591	0.43 582	1.36 596	0.50 580	1.56 599	0.78 587

UDG	0.88 523	0.82 576	0.67 445	1.00 586	0.96 586	1.02 507	0.57 496	1.13 466	0.99 459	0.90 443	0.97 393	1.31 526	0.99 534	0.85 449	0.84 487	0.54 580	0.32 552	1.77 601	0.40 555	0.94 588	0.66 583

RP	0.76 497	0.36 469	0.63 424	0.66 560	0.58 563	0.80 457	0.55 487	1.14 475	1.22 529	0.97 477	1.65 547	1.43 548	1.32 564	1.01 497	0.84 487	0.33 531	0.30 537	0.36 533	0.30 521	0.34 510	0.34 520

stereogan	0.80 507	0.31 441	0.71 465	0.59 537	0.50 542	1.72 579	0.48 445	1.35 547	1.37 552	1.00 490	1.46 534	1.56 561	0.95 528	1.29 543	0.84 487	0.28 495	0.29 532	0.29 504	0.25 486	0.38 529	0.38 538

edge stereo	0.76 497	0.38 486	0.74 479	0.52 497	0.43 514	0.80 457	0.53 479	1.28 532	1.06 494	1.28 549	1.38 518	1.81 569	1.11 547	1.08 513	0.85 491	0.33 531	0.32 552	0.41 550	0.28 513	0.32 497	0.36 527

YMNet	0.66 471	0.38 486	0.90 513	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 534	1.29 500	1.12 500	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 546	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

YMNet_1	0.66 471	0.38 486	0.90 513	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 534	1.29 500	1.12 500	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 546	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

FAT-Stereo	0.73 493	0.33 453	0.75 483	0.49 454	0.37 475	0.71 425	0.59 500	1.36 550	1.30 547	1.03 506	1.40 519	1.59 564	1.15 550	0.87 456	0.86 492	0.28 495	0.28 527	0.28 496	0.23 461	0.28 472	0.38 538

RASNet	0.53 412	0.22 284	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.68 413	0.38 349	0.97 400	0.88 399	0.73 331	1.04 423	1.03 473	0.92 519	0.90 467	0.86 492	0.16 247	0.14 332	0.14 107	0.17 323	0.15 207	0.13 183

CSAN	0.83 517	0.49 523	0.77 493	0.60 543	0.41 502	1.14 532	1.06 580	1.19 495	1.46 563	1.32 551	1.43 526	1.37 541	1.19 556	1.27 542	0.86 492	0.39 551	0.31 546	0.36 533	0.37 545	0.35 515	0.34 520

LALA_ROB	0.74 494	0.43 506	0.69 456	0.54 514	0.40 495	1.01 505	0.95 572	1.21 502	1.07 500	1.22 543	1.12 450	1.56 561	0.79 485	1.04 506	0.86 492	0.33 531	0.22 481	0.35 528	0.30 521	0.35 515	0.31 504

w-ln-seven-2	0.76 497	0.43 506	2.32 593	0.52 497	0.38 484	0.90 484	0.65 515	1.11 458	1.12 511	1.19 536	1.28 496	1.09 492	0.99 534	1.07 510	0.87 498	0.20 383	0.19 452	0.23 426	0.22 445	0.26 457	0.22 435

acv_ft	0.51 398	0.23 305	0.56 395	0.44 378	0.28 351	0.86 480	0.39 371	0.91 377	0.80 350	0.97 477	0.96 380	0.79 390	0.59 377	0.63 308	0.87 498	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259

Nwc_Net	0.78 503	0.38 486	0.73 474	0.60 543	0.55 555	1.05 515	0.55 487	1.67 585	1.05 488	0.88 432	1.86 562	1.40 545	1.09 545	1.10 517	0.87 498	0.30 509	0.25 507	0.36 533	0.38 548	0.29 476	0.29 487

STTRV1_RVC	0.82 511	0.59 548	1.16 541	0.67 563	0.81 578	1.11 526	0.63 510	1.30 536	1.11 507	0.98 482	1.33 507	1.08 488	0.95 528	1.26 539	0.87 498	0.55 581	0.25 507	0.43 552	0.39 552	0.58 574	0.40 544

ff1	0.49 375	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

mmx	0.53 412	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

xxx	0.53 412	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 543	0.57 546	1.51 577	0.67 563	0.50 542	2.57 594	1.66 610	1.20 500	1.43 558	1.38 555	1.57 543	1.33 534	0.92 519	1.64 570	0.88 502	0.37 548	0.39 572	0.46 559	0.60 587	0.41 538	0.40 544

RGC	0.79 506	0.59 548	0.71 465	0.65 557	0.65 570	0.92 489	0.58 497	1.29 533	1.05 488	1.07 516	1.45 532	1.47 552	1.03 539	1.21 533	0.88 502	0.32 523	0.30 537	0.48 565	0.40 555	0.37 525	0.37 532

NCC-stereo	0.78 503	0.40 498	0.76 488	0.61 545	0.67 571	0.81 462	0.69 530	1.54 576	1.11 507	0.90 443	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 527	0.88 502	0.31 512	0.30 537	0.37 538	0.48 575	0.33 504	0.33 513

Abc-Net	0.78 503	0.40 498	0.76 488	0.61 545	0.67 571	0.81 462	0.69 530	1.54 576	1.11 507	0.90 443	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 527	0.88 502	0.31 512	0.30 537	0.37 538	0.48 575	0.33 504	0.33 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.67 476	0.43 506	0.83 499	0.50 468	0.53 551	0.94 490	0.68 525	1.10 452	1.14 515	0.80 362	0.88 348	0.87 420	0.77 478	1.02 502	0.88 502	0.24 455	0.41 575	0.29 504	0.44 565	0.26 457	0.34 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.64 467	0.33 453	0.68 450	0.51 484	0.43 514	1.03 510	0.53 479	1.47 564	0.99 459	1.10 524	0.87 340	1.07 486	0.71 454	0.82 430	0.88 502	0.23 443	0.19 452	0.25 456	0.23 461	0.27 468	0.19 376

pmcnn	1.23 566	0.29 427	0.96 519	0.40 260	0.23 184	0.95 493	0.69 530	1.16 486	1.28 544	1.67 575	2.33 576	11.15 629	0.86 504	0.93 483	0.88 502	0.15 191	0.12 225	0.12 34	0.10 61	0.15 207	0.15 259

Wz-Net-LNSev	0.71 487	0.51 531	1.36 569	0.50 468	0.41 502	1.15 534	0.69 530	1.21 502	1.07 500	1.02 498	1.12 450	1.08 488	0.87 507	0.89 465	0.89 512	0.24 455	0.22 481	0.21 390	0.19 380	0.26 457	0.26 463

StereoDRNet-Refined	0.58 451	0.32 445	0.54 384	0.46 423	0.30 398	0.96 496	0.40 382	1.00 409	0.94 440	1.12 527	1.08 440	0.96 451	0.67 427	0.90 467	0.89 512	0.17 293	0.13 297	0.22 405	0.21 427	0.20 365	0.19 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 483	0.35 464	0.68 450	0.52 497	0.40 495	0.79 454	0.85 562	1.16 486	0.94 440	1.33 553	1.15 468	1.38 542	0.83 499	1.03 504	0.90 514	0.32 523	0.25 507	0.26 475	0.24 477	0.31 491	0.28 480

PWCDC_ROB	0.89 525	0.49 523	0.80 497	0.74 574	0.40 495	1.03 510	0.39 371	1.33 541	2.35 598	1.02 498	3.77 605	0.81 401	0.92 519	1.20 529	0.90 514	0.34 537	0.22 481	0.24 443	0.20 405	0.34 510	0.29 487

PSMNet_ROB	0.64 467	0.37 476	0.65 435	0.56 525	0.42 508	0.97 498	0.83 556	1.21 502	0.92 427	0.79 360	1.02 413	1.08 488	0.63 399	0.82 430	0.91 516	0.29 502	0.20 464	0.31 513	0.31 529	0.26 457	0.23 442

anonymity	0.97 536	0.89 580	1.05 529	0.92 582	1.03 593	0.97 498	0.81 555	1.29 533	0.91 422	1.07 516	0.98 394	1.00 462	0.95 528	1.02 502	0.92 517	0.96 594	0.95 616	0.90 589	0.91 604	0.92 587	0.94 595

ssnet_v2	0.58 451	0.28 415	0.56 395	0.43 358	0.29 379	0.95 493	0.59 500	1.13 466	0.99 459	0.93 460	0.80 297	0.99 458	0.64 410	0.82 430	0.94 518	0.25 465	0.22 481	0.23 426	0.24 477	0.20 365	0.19 376

GwcNet	0.69 481	0.36 469	1.10 535	0.51 484	0.42 508	1.08 521	0.50 456	1.21 502	1.16 517	1.00 490	1.37 513	1.06 481	0.79 485	0.92 477	0.94 518	0.25 465	0.24 499	0.24 443	0.22 445	0.23 428	0.26 463

DRN-Test	0.66 471	0.32 445	0.66 441	0.50 468	0.39 490	1.15 534	0.61 507	1.49 567	1.01 470	1.12 527	1.08 440	1.06 481	0.69 437	0.77 414	0.94 518	0.23 443	0.17 414	0.26 475	0.25 486	0.25 450	0.21 417

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 466	0.28 415	0.99 523	0.40 260	0.30 398	1.03 510	0.56 493	1.10 452	0.99 459	0.97 477	1.22 483	1.06 481	0.69 437	1.07 510	0.95 521	0.19 360	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.22 411	0.21 417

DeepPrunerF	0.89 525	0.52 538	3.43 603	0.68 567	0.81 578	0.72 432	0.72 543	1.22 510	1.99 588	0.93 460	1.01 404	0.87 420	0.86 504	1.08 513	0.95 521	0.34 537	0.28 527	0.43 552	0.39 552	0.30 485	0.32 508

G-Net	0.95 533	0.46 517	1.04 528	0.64 552	0.48 538	2.12 589	0.64 514	1.01 418	0.87 395	1.75 578	2.82 594	1.30 525	1.64 583	1.06 507	0.96 523	0.36 545	0.29 532	0.35 528	0.25 486	0.45 548	0.42 549

RainbowNet	1.35 573	1.49 602	1.19 548	1.88 606	1.45 599	1.48 564	1.07 582	1.61 581	1.55 569	1.20 541	1.59 544	1.54 559	1.13 548	1.34 550	0.97 524	1.36 608	0.70 597	1.82 602	0.79 596	1.71 601	1.07 604

psmorigin	0.82 511	0.51 531	2.09 589	0.49 454	0.41 502	0.85 477	0.50 456	1.04 428	0.88 399	1.45 558	1.43 526	1.50 555	1.06 542	1.22 535	0.97 524	0.31 512	0.32 552	0.27 488	0.27 507	0.33 504	0.42 549

PDISCO_ROB	0.91 529	0.48 519	1.06 530	0.99 584	0.97 587	1.67 577	0.63 510	1.64 583	1.59 573	1.06 513	1.18 477	1.31 526	0.79 485	1.55 561	0.97 524	0.49 571	0.22 481	0.45 556	0.40 555	0.45 548	0.37 532

FBW_ROB	0.88 523	0.50 527	0.85 501	0.55 522	0.40 495	1.17 538	0.78 551	1.50 568	1.37 552	1.33 553	1.27 494	1.48 553	1.00 537	2.57 603	0.98 527	0.25 465	0.32 552	0.45 556	0.30 521	0.34 510	0.28 480

DStereoO	0.96 534	0.70 563	0.72 470	0.62 549	0.45 525	0.74 434	0.92 570	1.09 449	1.29 546	1.19 536	1.23 487	0.99 458	1.71 585	1.29 543	0.99 528	2.01 616	0.35 562	0.77 583	0.30 521	1.42 598	0.38 538

AF-Net	0.81 510	0.39 493	0.68 450	0.64 552	0.54 553	0.91 485	0.51 471	1.61 581	1.31 548	0.96 472	2.02 570	1.46 549	1.26 562	1.11 519	0.99 528	0.32 523	0.24 499	0.39 543	0.27 507	0.30 485	0.25 457

MFMNet_re	1.14 558	0.97 588	1.19 548	0.99 584	0.95 585	1.25 548	1.22 591	1.39 554	1.55 569	1.69 576	1.67 551	1.21 513	1.53 574	1.12 520	0.99 528	0.87 593	0.75 604	0.79 585	0.75 594	0.90 585	0.94 595

WCMA_ROB	1.14 558	0.36 469	0.76 488	0.49 454	0.44 521	1.23 546	0.67 520	1.11 458	1.23 530	2.84 607	3.95 611	3.28 601	1.83 590	1.25 538	0.99 528	0.44 561	0.34 560	0.34 526	0.37 545	0.41 538	0.40 544

Wz-Net-MNSev	0.76 497	0.40 498	1.34 564	0.50 468	0.40 495	1.44 562	0.83 556	1.15 479	1.16 517	1.25 548	1.20 482	1.13 506	0.81 490	1.16 524	1.00 532	0.22 426	0.19 452	0.24 443	0.23 461	0.28 472	0.26 463

TCMNet	0.66 471	0.39 493	0.98 522	0.59 537	0.61 566	0.96 496	0.55 487	1.05 433	0.90 415	0.84 403	1.14 462	0.89 429	0.65 416	0.85 449	1.01 533	0.26 475	0.26 514	0.31 513	0.28 513	0.32 497	0.29 487

FCDSN-DC	1.39 576	0.56 544	0.65 435	0.74 574	0.59 564	1.38 555	0.63 510	1.35 547	1.39 555	3.26 614	4.50 617	4.61 609	2.63 605	1.58 565	1.03 534	0.46 565	0.42 577	0.48 565	0.47 573	0.50 559	0.50 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.90 528	0.64 557	1.69 580	0.69 569	0.69 574	0.78 451	0.84 559	1.03 425	1.26 541	1.19 536	1.15 468	1.31 526	0.98 533	1.24 537	1.03 534	0.52 575	0.56 592	0.59 578	0.66 590	0.56 569	0.54 578

DISCO	0.70 483	0.26 384	0.68 450	0.44 378	0.31 420	1.14 532	0.51 471	1.23 515	1.23 530	0.81 375	1.05 427	1.50 555	0.85 502	1.82 579	1.03 534	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.24 441	0.23 442

S-Stereo	0.74 494	0.35 464	0.96 519	0.56 525	0.45 525	0.82 470	0.60 502	1.24 522	1.60 576	0.96 472	1.41 521	1.12 500	0.94 525	0.80 424	1.04 537	0.26 475	0.31 546	0.28 496	0.25 486	0.32 497	0.47 567

DispFullNet	1.60 583	2.63 623	2.75 598	2.56 617	1.79 609	1.24 547	0.47 437	1.37 552	1.45 562	1.87 582	1.50 536	1.55 560	2.46 600	2.04 589	1.04 537	0.59 582	0.18 434	2.32 613	0.68 592	2.29 614	1.14 606

SANet	1.07 552	0.41 502	1.06 530	0.48 439	0.30 398	1.41 558	0.94 571	1.42 559	3.36 610	1.58 566	2.43 580	2.33 585	1.70 584	1.34 550	1.07 539	0.28 495	0.24 499	0.26 475	0.23 461	0.34 510	0.30 496

1111x	0.55 426	0.22 284	0.46 295	0.38 189	0.20 90	0.66 406	0.43 414	1.23 515	0.99 459	0.71 314	0.99 399	0.95 448	0.69 437	0.90 467	1.08 540	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.18 344

LSM	4.74 619	0.77 570	10.16 618	0.70 570	56.56 645	1.02 507	1.00 578	1.24 522	1.62 577	2.04 588	2.34 577	1.33 534	1.17 553	1.38 557	1.09 541	0.33 531	0.49 588	0.39 543	0.46 566	0.51 560	10.09 633

FC-DCNN v2	1.65 586	0.51 531	0.65 435	0.61 545	0.49 540	1.61 572	0.70 535	1.75 590	1.56 572	4.74 624	4.91 620	6.46 622	3.31 612	1.91 582	1.11 542	0.46 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 555	0.46 562

ACVNet_1	1.46 578	1.33 598	1.12 538	1.91 608	1.62 602	1.83 582	0.98 574	2.00 595	1.85 585	1.39 556	1.53 540	2.32 584	1.53 574	1.34 550	1.11 542	1.30 605	0.50 589	2.06 610	0.58 586	1.93 610	0.95 597

Consistency-Raft	1.01 540	0.81 573	1.24 553	0.84 579	0.97 587	0.81 462	0.84 559	1.30 536	1.59 573	1.05 509	1.68 552	1.12 500	0.91 514	0.92 477	1.11 542	0.65 584	0.74 600	0.79 585	0.90 601	1.06 594	0.79 589

FC-DCNN	1.59 582	0.51 531	0.66 441	0.61 545	0.49 540	1.56 569	0.70 535	1.66 584	1.53 567	4.64 621	4.62 618	5.85 618	3.34 614	1.84 580	1.11 542	0.46 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 555	0.46 562

ACVNet_2	1.65 586	1.27 596	1.41 572	1.75 602	1.62 602	2.22 590	1.20 588	2.30 599	2.62 600	1.78 580	2.56 584	3.03 595	1.61 580	1.54 560	1.12 546	1.06 599	0.58 594	1.82 602	0.70 593	1.82 604	0.96 598

aanetorigin	0.83 517	0.56 544	1.87 586	0.49 454	0.38 484	0.56 335	0.66 518	0.70 276	1.00 466	2.42 599	2.02 570	1.31 526	1.18 554	0.93 483	1.13 547	0.20 383	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.27 468	0.30 496

APVNet	0.71 487	0.37 476	0.89 512	0.56 525	0.45 525	1.18 540	0.68 525	1.41 558	0.85 381	0.81 375	1.15 468	1.04 475	0.81 490	1.10 517	1.17 548	0.26 475	0.28 527	0.32 519	0.31 529	0.29 476	0.30 496

MeshStereo	1.34 571	0.43 506	0.54 384	0.44 378	0.34 456	1.66 575	0.60 502	1.94 592	1.37 552	4.47 620	3.25 596	4.71 611	1.94 593	1.92 583	1.17 548	0.35 541	0.35 562	0.37 538	0.31 529	0.32 497	0.32 508
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
SGM_RVC	0.97 536	0.28 415	0.41 222	0.39 218	0.22 142	1.55 568	0.73 545	1.51 571	1.25 538	2.25 596	1.92 564	2.58 590	1.56 577	2.02 588	1.19 550	0.27 485	0.27 523	0.27 488	0.25 486	0.25 450	0.25 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.67 476	0.26 384	2.15 591	0.39 218	0.31 420	1.19 541	0.56 493	0.84 346	0.84 373	0.80 362	1.17 475	1.05 479	0.84 501	0.71 377	1.21 551	0.20 383	0.18 434	0.17 225	0.15 234	0.20 365	0.20 399

ccnet	0.82 511	0.57 546	0.75 483	0.54 514	0.59 564	1.09 524	0.66 518	1.38 553	0.94 440	1.12 527	1.44 529	1.29 523	0.92 519	0.95 492	1.24 552	0.49 571	0.42 577	0.50 570	0.47 573	0.51 560	0.46 562

DANet	0.71 487	0.45 515	0.91 515	0.59 537	0.40 495	0.81 462	0.40 382	0.97 400	0.84 373	1.20 541	1.22 483	1.33 534	0.88 511	1.16 524	1.24 552	0.27 485	0.23 491	0.31 513	0.25 486	0.35 515	0.32 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.99 538	0.42 504	1.88 587	0.53 507	0.41 502	1.59 571	1.26 594	2.21 598	1.43 558	1.10 524	1.11 446	1.46 549	1.95 594	1.34 550	1.26 554	0.34 537	0.25 507	0.25 456	0.21 427	0.46 551	0.37 532

SGM+DAISY	1.35 573	0.94 584	1.25 554	0.96 583	1.00 591	1.52 567	1.02 579	1.34 543	1.21 527	2.64 602	2.65 589	2.44 587	1.56 577	1.64 570	1.26 554	0.97 596	0.95 616	0.90 589	0.90 601	0.94 588	0.96 598

RYNet	0.72 491	0.35 464	0.64 429	0.53 507	0.67 571	1.31 552	0.67 520	1.20 500	1.18 521	1.05 509	0.87 340	1.27 520	0.93 524	0.93 483	1.27 556	0.22 426	0.16 394	0.26 475	0.23 461	0.40 532	0.39 541

NVStereoNet_ROB	1.24 567	0.90 581	1.13 539	0.86 580	0.88 580	1.11 526	0.99 576	1.42 559	1.53 567	1.59 568	2.48 581	2.24 582	1.53 574	1.96 586	1.30 557	0.76 589	0.70 597	0.78 584	1.00 606	0.71 582	0.88 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 552	0.65 558	1.19 548	1.06 590	0.90 581	1.76 581	1.76 614	1.46 563	1.44 561	1.51 562	1.16 473	2.00 578	1.14 549	1.48 559	1.31 558	0.39 551	0.44 584	0.35 528	0.38 548	0.49 557	0.49 573

test_sample9	1.05 549	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	1.20 529	1.36 559	0.41 556	8.41 631	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

test_sample8	1.25 568	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.13 466	0.75 313	1.50 561	0.95 376	3.29 602	1.59 579	1.20 529	1.36 559	0.41 556	8.41 631	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	0.87 579	1.76 584	0.86 580	0.56 558	4.29 615	1.79 615	1.50 568	1.98 587	1.61 569	1.85 561	1.84 571	1.41 568	1.89 581	1.36 559	0.48 569	0.40 574	0.56 574	0.57 585	0.69 580	0.48 570

SPS-STEREO	1.25 568	0.93 582	1.06 530	1.04 589	1.03 593	1.41 558	0.91 568	1.51 571	1.19 523	2.09 590	1.83 559	1.94 576	1.39 567	1.62 567	1.39 562	0.97 596	0.94 615	0.90 589	0.89 600	0.96 590	0.96 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.87 521	0.52 538	1.28 556	0.50 468	0.32 436	0.91 485	0.37 327	1.36 550	1.46 563	1.61 569	2.59 587	1.16 511	1.01 538	1.34 550	1.40 563	0.25 465	0.18 434	0.28 496	0.20 405	0.29 476	0.28 480

Wz-Net-SNSev	0.91 529	0.73 565	2.13 590	0.56 525	0.45 525	0.95 493	1.13 585	1.34 543	1.24 532	1.02 498	1.30 503	1.46 549	0.86 504	1.81 578	1.50 564	0.25 465	0.23 491	0.25 456	0.26 500	0.32 497	0.29 487

z-mn7	1.00 539	0.50 527	1.70 582	0.53 507	0.36 468	1.75 580	0.71 541	1.22 510	2.28 594	0.96 472	2.54 583	1.42 546	0.95 528	2.19 595	1.54 565	0.22 426	0.19 452	0.21 390	0.20 405	0.27 468	0.25 457

MonStereo1	1.98 594	1.48 601	1.43 574	1.81 605	1.69 607	2.88 604	0.78 551	2.47 601	3.47 611	2.20 594	4.36 616	3.39 604	2.50 602	2.18 594	1.58 566	1.19 601	0.54 590	1.65 599	0.87 599	1.78 603	1.29 615

SHD	0.93 532	0.50 527	1.18 547	0.59 537	0.46 533	0.97 498	0.48 445	1.70 587	2.15 590	1.58 566	1.37 513	1.42 546	1.19 556	1.31 546	1.60 567	0.31 512	0.26 514	0.32 519	0.33 538	0.40 532	0.42 549

Dean	1.98 594	1.36 599	1.36 569	2.12 610	1.81 610	2.74 596	1.36 601	3.37 613	3.80 615	2.08 589	3.32 600	3.21 600	1.82 588	1.71 575	1.67 568	1.27 602	0.77 606	1.99 604	0.90 601	1.86 605	1.03 603

Wz-Net-TNSev	1.14 558	1.06 591	4.32 610	0.49 454	0.42 508	1.51 566	1.11 584	1.48 565	1.40 557	1.22 543	1.26 493	1.58 563	1.43 570	1.76 576	1.70 569	0.32 523	0.31 546	0.26 475	0.30 521	0.41 538	0.41 548

MFN_U_SF_RVC	1.09 555	0.59 548	1.97 588	0.67 563	0.44 521	1.93 584	0.60 502	1.85 591	1.36 550	1.61 569	1.54 541	1.95 577	1.37 566	1.64 570	1.73 570	0.40 555	0.37 566	0.45 556	0.48 575	0.44 544	0.44 556

DStereoFS	1.87 591	0.85 578	1.03 527	0.75 577	0.62 567	2.04 587	0.65 515	1.74 589	1.55 569	1.52 564	1.90 563	2.36 586	12.92 629	3.85 614	1.74 571	0.44 561	0.31 546	0.82 587	0.46 566	0.84 584	1.10 605

LVE	2.12 600	1.44 600	1.36 569	1.99 609	1.78 608	2.75 597	1.79 615	2.82 603	3.95 616	1.90 585	4.33 615	3.52 606	1.81 587	2.24 596	1.74 571	1.74 613	0.87 609	2.06 610	1.13 612	1.91 609	1.35 616

SuperB	1.04 545	0.37 476	4.81 611	0.43 358	0.31 420	0.99 503	0.46 430	1.02 421	2.09 589	1.09 522	1.09 443	0.75 374	0.81 490	1.06 507	1.76 573	0.19 360	0.15 362	0.17 225	0.15 234	2.82 621	0.26 463

zh-mn7	1.08 554	0.65 558	4.00 607	0.52 497	0.38 484	1.16 537	0.62 509	1.15 479	1.77 581	1.74 577	2.31 574	1.17 512	0.91 514	2.10 590	1.77 574	0.24 455	0.21 474	0.22 405	0.22 445	0.25 450	0.28 480

XQC	0.89 525	0.65 558	1.31 560	0.67 563	0.52 550	1.22 544	0.68 525	1.26 528	1.52 566	1.14 530	1.11 446	1.28 522	1.04 541	1.40 558	1.77 574	0.38 549	0.24 499	0.37 538	0.31 529	0.53 565	0.47 567

IMH-64-1	1.86 589	1.62 607	1.16 541	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 611	1.17 609

IMH-64	1.86 589	1.62 607	1.16 541	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 611	1.17 609

w-ln-seven	0.96 534	0.48 519	2.41 595	0.54 514	0.50 542	1.41 558	0.70 535	1.67 585	1.81 583	1.49 559	1.50 536	1.26 518	0.87 507	1.15 522	1.80 578	0.23 443	0.21 474	0.25 456	0.25 486	0.31 491	0.26 463

IMH	2.04 598	1.62 607	1.20 551	2.20 611	1.89 611	2.91 607	1.30 595	3.11 607	3.03 606	1.81 581	3.35 602	3.03 595	1.90 591	2.48 600	1.80 578	1.66 612	0.77 606	2.45 616	1.04 610	2.15 613	1.19 613

z-ln-s-r	0.66 471	0.36 469	1.30 559	0.39 218	0.26 291	0.57 341	0.63 510	0.80 332	1.03 478	0.80 362	1.43 526	0.91 436	0.76 471	1.08 513	1.87 580	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.14 202	0.20 365	0.16 305

KSHMR	2.57 602	1.93 613	1.69 580	2.63 619	2.42 618	2.86 603	2.07 618	3.27 611	6.50 620	2.49 601	3.36 603	3.41 605	1.92 592	2.49 601	1.94 581	2.13 619	1.40 621	2.79 623	1.50 620	2.73 619	1.77 619

PVD	1.28 570	0.67 561	1.28 556	0.74 574	0.62 567	1.50 565	0.84 559	1.99 594	2.96 604	2.18 593	2.36 579	1.85 573	1.95 594	1.92 583	1.94 581	0.39 551	0.36 565	0.49 568	0.37 545	0.51 560	0.64 581

WZ-Net	1.19 564	0.59 548	4.07 608	0.62 549	0.51 546	1.34 553	1.31 599	1.32 539	1.74 580	1.53 565	1.65 547	1.74 568	1.28 563	2.25 597	2.01 583	0.27 485	0.21 474	0.23 426	0.25 486	0.40 532	0.39 541

PWCK	1.92 593	1.66 610	3.12 600	1.65 600	0.91 583	2.84 601	2.26 620	2.10 596	2.41 599	2.36 598	2.31 574	2.22 581	1.82 588	3.43 608	2.03 584	1.61 611	0.71 599	1.51 597	0.82 598	1.69 600	0.91 594

ELAS_RVC	1.60 583	0.61 552	1.01 526	0.70 570	0.56 558	2.00 586	1.89 617	1.96 593	2.65 601	3.33 615	3.26 597	3.03 595	3.41 615	2.49 601	2.09 585	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSC	0.87 521	0.48 519	1.23 552	0.52 497	0.37 475	1.13 531	0.50 456	1.34 543	1.79 582	1.51 562	1.24 489	1.12 500	0.81 490	1.62 567	2.16 586	0.25 465	0.19 452	0.23 426	0.24 477	0.30 485	0.31 504

WAO-7	1.90 592	1.20 593	1.35 565	1.27 595	1.06 596	2.84 601	1.56 609	3.23 609	3.06 608	2.23 595	3.33 601	3.17 599	2.28 599	3.12 605	2.21 587	1.02 598	0.91 611	1.06 593	1.03 609	1.04 592	0.97 601

EDNetEfficientorigin	9.93 626	1.15 592	175.16 653	0.48 439	0.36 468	1.04 514	0.68 525	1.24 522	2.69 602	3.17 613	2.50 582	2.30 583	2.07 597	1.76 576	2.21 587	0.20 383	0.18 434	0.24 443	0.19 380	0.51 560	0.50 574

WAO-6	2.04 598	1.50 603	1.16 541	1.70 601	1.67 606	2.69 595	1.44 606	3.06 606	3.63 614	1.98 587	3.27 598	3.54 607	2.07 597	2.36 598	2.22 589	1.31 607	0.91 611	2.04 609	1.22 616	1.73 602	1.27 614

WAO-8	2.92 605	1.55 605	1.35 565	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 591	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.07 613	4.83 612	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 605	1.15 607

Venus	2.92 605	1.55 605	1.35 565	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 591	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.06 612	4.83 612	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 605	1.15 607

ELAS	1.63 585	0.61 552	0.95 517	0.68 567	0.55 555	3.01 608	1.55 608	2.39 600	2.33 597	3.64 617	3.89 609	2.75 592	2.90 609	2.15 593	2.27 592	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	1.73 588	0.63 556	1.57 579	0.80 578	0.79 577	1.26 549	1.30 595	1.34 543	1.43 558	1.24 546	7.52 627	0.92 441	7.68 623	1.65 574	2.29 593	0.41 556	0.29 532	0.63 579	0.60 587	1.04 592	1.18 611

ktn	2.98 607	2.25 617	1.73 583	2.84 620	2.53 621	3.76 614	2.15 619	3.70 615	5.47 619	2.75 604	5.17 623	5.94 619	2.48 601	3.23 606	2.46 594	2.34 623	1.44 622	2.78 622	2.03 623	2.45 617	2.01 622

zh-sn7	1.09 555	0.75 567	3.23 601	0.57 531	0.42 508	1.11 526	0.89 564	1.19 495	1.27 542	1.41 557	1.98 568	1.25 517	1.47 572	1.99 587	2.62 595	0.26 475	0.26 514	0.26 475	0.27 507	0.35 515	0.30 496

TorneroNet-64	3.44 608	1.86 611	1.42 573	2.58 618	2.28 616	6.87 620	1.68 611	4.70 622	12.03 625	2.31 597	5.59 624	8.25 624	2.55 604	3.97 615	2.73 596	1.81 614	0.74 600	2.57 618	1.07 611	2.35 615	1.44 617

notaker	2.76 603	2.29 618	1.80 585	2.96 621	2.58 622	2.90 606	1.75 613	3.24 610	3.05 607	2.78 605	4.24 614	6.15 621	2.51 603	3.34 607	2.75 597	2.31 621	1.18 619	3.00 624	1.65 621	2.84 622	1.97 620

MSAF-DinoV2	1.04 545	0.38 486	1.32 562	0.54 514	0.29 379	0.89 482	0.72 543	1.52 574	1.24 532	1.05 509	1.41 521	2.98 594	1.49 573	2.74 604	2.83 598	0.22 426	0.14 332	0.20 348	0.22 445	0.32 497	0.32 508

coex-ft	6.43 623	1.51 604	87.33 652	0.49 454	0.38 484	1.34 553	1.21 590	1.16 486	8.09 622	12.12 631	2.79 591	2.77 593	3.31 612	1.16 524	3.15 599	0.24 455	0.23 491	0.27 488	0.24 477	0.45 548	0.37 532

ADCRef	0.80 507	0.43 506	1.32 562	0.50 468	0.45 525	1.07 517	0.51 471	1.07 441	0.98 454	1.17 532	1.42 523	0.87 420	0.91 514	0.85 449	3.19 600	0.18 328	0.16 394	0.23 426	0.23 461	0.22 411	0.21 417

UNDER WATER-64	3.53 610	2.01 614	3.94 606	3.22 624	2.49 620	5.41 619	2.60 623	3.43 614	12.41 627	3.03 612	2.68 590	6.07 620	4.04 617	3.79 613	3.33 601	2.02 617	1.24 620	2.63 619	1.46 619	2.78 620	2.08 623

JetBlue	2.78 604	1.26 595	7.04 614	1.16 592	1.48 600	8.00 623	6.02 627	2.60 602	1.92 586	2.12 591	2.64 588	3.34 603	3.05 611	6.49 622	3.39 602	0.78 590	0.76 605	0.75 581	0.76 595	0.97 591	1.18 611

TorneroNet	4.53 618	1.89 612	1.48 576	2.55 616	2.27 615	13.78 630	1.69 612	4.84 624	23.73 642	2.89 610	7.70 628	7.06 623	2.69 606	4.26 617	3.42 603	1.84 615	0.77 606	2.68 620	1.13 612	2.42 616	1.47 618

ADCPNet	1.03 544	0.48 519	2.70 597	0.54 514	0.42 508	1.40 556	0.75 547	1.13 466	1.07 500	1.22 543	1.42 523	1.68 566	1.09 545	1.36 555	3.45 604	0.30 509	0.28 527	0.29 504	0.32 535	0.37 525	0.35 525

UNDER WATER	3.46 609	2.07 616	3.64 605	3.09 622	2.48 619	3.75 613	2.42 622	3.31 612	13.77 630	2.90 611	2.95 595	5.84 617	3.69 616	3.69 611	3.48 605	2.07 618	1.11 618	2.70 621	1.40 618	2.84 622	1.98 621

FADE	5.17 620	2.05 615	13.14 624	1.03 588	0.99 590	2.09 588	0.91 568	3.91 617	3.00 605	1.76 579	1.60 545	2.73 591	6.73 622	5.95 620	3.95 606	11.57 637	1.70 623	23.09 644	15.86 637	0.62 576	0.65 582

AnyNet_C01	1.56 581	1.05 590	7.45 615	0.64 552	0.54 553	1.99 585	1.38 602	1.43 561	1.36 550	1.63 572	1.92 564	1.84 571	1.33 565	2.40 599	4.03 607	0.33 531	0.32 552	0.32 519	0.34 540	0.44 544	0.45 560

RTS	1.98 594	0.96 585	11.36 620	0.65 557	0.57 561	2.77 599	1.40 603	1.39 554	2.26 592	1.89 583	2.56 584	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 608	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

RTSA	1.98 594	0.96 585	11.36 620	0.65 557	0.57 561	2.77 599	1.40 603	1.39 554	2.26 592	1.89 583	2.56 584	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 608	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

EDNetEfficient	1.46 578	0.80 572	6.12 613	0.47 431	0.39 490	0.69 415	0.83 556	0.90 372	2.77 603	3.50 616	1.96 567	1.66 565	2.03 596	1.26 539	4.18 610	0.21 400	0.18 434	0.21 390	0.20 405	0.41 538	0.39 541

MADNet+	2.23 601	2.43 619	10.85 619	1.22 594	0.91 583	2.76 598	1.40 603	2.12 597	1.67 579	1.32 551	1.74 555	1.86 574	1.74 586	6.25 621	4.41 611	0.65 584	0.64 595	0.58 577	0.54 584	0.80 583	0.76 586

AnyNet_C32	1.16 562	0.62 555	2.40 594	0.57 531	0.55 555	1.41 558	1.34 600	1.18 494	1.24 532	1.49 559	1.42 523	1.39 543	1.20 558	1.55 561	4.82 612	0.29 502	0.28 527	0.29 504	0.34 540	0.38 529	0.42 549

ADCL	1.04 545	0.38 486	1.35 565	0.50 468	0.39 490	1.61 572	0.89 564	1.29 533	1.39 555	1.29 550	1.50 536	1.24 516	1.24 559	1.37 556	4.87 613	0.21 400	0.19 452	0.25 456	0.25 486	0.29 476	0.27 473

ADCMid	1.14 558	0.52 538	2.23 592	0.53 507	0.43 514	1.07 517	0.75 547	1.23 515	1.05 488	2.15 592	1.44 529	1.50 555	1.43 570	1.56 563	5.01 614	0.26 475	0.24 499	0.29 504	0.31 529	0.37 525	0.33 513

DPSimNet_ROB	3.58 611	2.45 620	8.57 616	2.53 615	2.37 617	2.88 604	3.77 626	3.14 608	3.23 609	4.71 623	3.86 608	4.68 610	4.87 620	4.07 616	5.62 615	2.33 622	2.33 625	2.47 617	2.52 624	2.51 618	2.64 625

MADNet++	4.03 613	2.70 624	3.44 604	3.72 626	3.44 625	4.44 616	3.52 625	3.95 618	3.61 613	4.46 619	4.98 621	4.10 608	4.58 619	7.00 624	5.89 616	3.74 625	3.67 628	3.27 626	2.71 626	3.70 626	3.66 628

HanzoNet	6.76 624	2.45 620	4.22 609	3.19 623	2.94 624	3.62 612	2.28 621	4.79 623	7.20 621	14.00 635	13.19 634	17.49 635	22.30 640	13.25 631	6.19 617	4.20 627	1.93 624	3.10 625	2.56 625	3.35 624	2.88 627

MANE	4.13 615	0.51 531	0.64 429	0.66 560	0.56 558	6.89 621	0.99 576	7.55 625	12.04 626	6.68 627	8.57 629	10.69 628	9.45 625	7.59 626	6.39 618	0.49 571	0.43 582	0.48 565	0.98 605	0.49 557	0.48 570

SGM-ForestM	4.04 614	0.32 445	0.46 295	0.43 358	0.27 325	7.50 622	1.45 607	3.84 616	4.24 617	8.19 629	6.76 625	19.00 637	9.08 624	10.74 629	6.62 619	0.31 512	0.33 558	0.32 519	0.32 535	0.29 476	0.29 487

ADCP+	1.06 550	0.35 464	1.51 577	0.49 454	0.51 546	1.45 563	0.55 487	1.25 526	1.03 478	1.16 531	1.15 468	1.10 496	1.07 544	1.56 563	6.75 620	0.19 360	0.16 394	0.23 426	0.21 427	0.28 472	0.21 417

tt	6.20 622	0.20 203	5.89 612	3.55 625	2.07 614	11.26 626	19.21 631	11.74 630	5.46 618	2.69 603	2.04 572	4.87 615	6.25 621	3.70 612	7.09 621	8.32 633	11.17 638	4.93 629	5.41 632	5.74 628	2.37 624

ADCS	1.51 580	0.61 552	3.42 602	0.59 537	0.51 546	1.27 550	1.08 583	1.59 578	1.81 583	1.91 586	1.66 549	1.51 558	1.42 569	1.94 585	8.60 622	0.33 531	0.32 552	0.33 524	0.36 544	0.44 544	0.42 549

TCMNet-wrong-test	8.97 625	10.42 630	8.74 617	19.56 632	17.61 631	12.53 629	9.01 629	13.59 632	2.18 591	4.64 621	5.11 622	14.63 631	11.09 628	7.19 625	9.73 623	5.56 632	0.89 610	3.77 627	3.11 627	10.34 632	9.80 632

xxxx	1.01 540	0.22 284	0.43 257	0.36 141	0.21 117	0.82 470	0.36 311	1.32 539	0.88 399	0.71 314	0.94 367	0.97 453	0.63 399	0.64 323	10.58 624	0.20 383	0.16 394	0.18 275	0.17 323	0.19 348	0.19 376

test_xeample	1.01 540	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.21 117	0.71 425	0.39 371	1.23 515	0.86 386	0.81 375	1.04 423	0.69 338	0.61 387	0.69 365	10.93 625	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.17 323	0.18 314	0.17 326

JetRed	5.27 621	5.84 626	12.81 623	2.36 614	2.83 623	12.23 628	10.50 630	4.46 619	3.60 612	3.86 618	3.83 607	4.85 614	4.18 618	6.78 623	11.96 626	2.17 620	2.96 627	2.18 612	1.97 622	3.38 625	2.68 626

PML	40.80 651	29.24 638	11.87 622	7.20 628	14.47 627	92.13 653	213.69 655	7.63 626	23.35 641	74.72 654	190.14 655	50.17 652	26.15 642	21.39 636	12.70 627	8.76 634	2.92 626	8.45 634	3.25 628	13.26 633	4.42 629

222	1.18 563	0.22 284	0.44 267	0.37 159	0.22 142	0.79 454	0.37 327	1.31 538	0.89 412	0.92 456	1.08 440	0.72 355	0.71 454	0.66 338	13.89 628	0.20 383	0.15 362	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.19 376

LE_ROB	4.42 617	0.24 342	2.75 598	0.42 337	0.23 184	1.57 570	0.90 567	1.71 588	17.88 637	16.56 639	4.88 619	5.17 616	18.85 639	1.63 569	14.62 629	0.17 293	0.14 332	0.16 180	0.16 268	0.19 348	0.17 326

LRCNet_RVC	21.24 636	31.15 639	21.41 629	28.98 637	23.82 635	3.13 609	0.60 502	20.96 640	1.59 573	25.58 640	28.15 644	21.99 640	14.79 630	21.94 640	16.41 630	28.89 649	14.87 639	33.53 645	31.28 645	29.51 646	26.16 645

BEATNet-Init1	15.13 631	0.82 576	50.86 650	0.72 573	0.53 551	38.10 643	7.03 628	11.83 631	14.25 631	29.78 648	30.17 648	48.21 651	22.64 641	26.78 641	18.11 631	0.42 560	0.38 568	0.47 560	0.46 566	0.51 560	0.48 570

ASD4	9.96 627	8.86 629	17.78 625	7.17 627	9.80 626	16.08 631	28.92 635	9.77 629	8.20 623	7.02 628	7.08 626	8.47 625	9.57 626	11.17 630	20.26 632	4.12 626	4.14 629	5.57 633	4.74 629	5.53 627	4.90 630

AAGNet	1.43 577	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.25 245	0.29 110	0.31 216	0.65 223	0.68 275	0.97 477	0.86 332	0.67 333	0.62 393	0.64 323	20.63 633	0.16 247	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.19 348	0.12 134

USTest	12.99 630	14.18 631	20.00 626	16.24 631	14.97 628	20.80 633	31.95 638	16.20 635	10.91 624	8.79 630	9.48 630	13.94 630	10.50 627	16.11 632	21.44 634	3.17 624	4.82 630	5.08 630	5.36 631	8.81 631	7.13 631

DPSMNet_ROB	12.08 629	8.00 627	21.00 628	8.97 630	16.79 630	10.67 624	30.89 637	9.02 628	15.17 633	6.51 626	15.41 638	9.04 626	14.85 631	9.27 628	21.67 635	4.58 629	8.57 633	5.09 632	9.29 634	5.90 629	10.95 634

DGTPSM_ROB	12.07 628	8.00 627	20.99 627	8.93 629	16.78 629	10.67 624	30.87 636	9.01 627	15.16 632	6.50 625	15.41 638	9.04 626	14.85 631	9.25 627	21.67 635	4.57 628	8.57 633	5.08 630	9.28 633	5.90 629	10.95 634

Anonymous_1	33.25 638	18.26 632	23.92 630	20.54 633	21.28 634	25.59 635	35.94 639	22.01 643	15.57 634	13.33 632	13.49 635	18.08 636	15.29 633	20.36 633	24.60 637	16.28 641	8.84 635	66.59 649	118.00 651	155.73 654	11.23 636

DPSM_ROB	17.78 632	18.63 633	24.31 634	20.90 634	19.47 632	25.97 636	36.21 640	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 636	19.18 638	16.30 634	20.78 634	25.67 638	9.38 635	9.23 636	9.49 635	9.82 635	13.51 634	11.91 637

DPSM	17.78 632	18.63 633	24.31 634	20.90 634	19.47 632	25.97 636	36.21 640	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 636	19.18 638	16.30 634	20.78 634	25.67 638	9.38 635	9.23 636	9.49 635	9.82 635	13.51 634	11.91 637

xxxxx1	36.64 645	19.51 635	24.21 631	61.66 647	64.63 648	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

tt_ll	36.64 645	19.51 635	24.21 631	61.66 647	64.63 648	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

ff	36.64 645	19.51 635	24.21 631	61.66 647	64.63 648	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

HaxPig	31.96 637	37.24 642	34.27 636	24.37 636	24.88 636	18.26 632	19.86 632	20.64 639	28.52 643	35.97 649	38.75 649	25.57 641	28.72 643	33.88 642	34.39 643	35.94 650	38.87 650	37.80 646	40.48 648	39.68 647	41.15 650

MEDIAN_ROB	37.38 648	40.85 651	40.60 640	32.31 638	31.85 637	27.20 638	24.55 633	29.10 644	33.19 651	42.09 653	41.76 651	33.35 642	34.39 651	39.78 645	37.07 644	43.64 652	44.10 652	44.12 648	43.40 650	41.51 649	42.76 652

AVERAGE_ROB	37.58 649	40.13 650	40.15 639	34.81 639	33.82 638	28.55 642	25.10 634	32.02 645	34.06 652	41.28 652	40.66 650	34.46 643	34.81 652	39.18 644	37.57 645	42.78 651	43.44 651	43.82 647	43.03 649	40.47 648	41.51 651

Hybrid-DGEV	35.78 642	37.50 647	48.96 649	42.25 644	39.20 639	52.33 649	73.10 647	42.63 650	32.52 644	26.62 641	28.31 647	38.50 644	32.87 647	41.67 647	51.55 646	18.77 646	18.56 644	19.18 642	19.83 643	27.20 637	23.97 640

Selective-RAFT-Error	35.84 644	37.49 646	48.83 648	42.26 645	39.24 644	52.30 648	73.09 646	42.66 651	32.61 647	26.80 646	28.30 645	38.84 650	33.51 650	41.68 649	51.59 647	18.82 647	18.58 646	19.17 641	19.80 642	27.28 641	24.05 644

FlowAnything	35.81 643	37.53 648	48.80 647	42.20 640	39.22 641	52.25 645	73.16 651	42.56 646	32.89 650	26.76 644	28.30 645	38.69 649	33.09 649	41.63 646	51.62 648	18.76 645	18.59 649	19.21 643	19.92 644	27.16 636	23.91 639

CasAABBNet	35.74 641	37.43 643	48.72 646	42.22 641	39.20 639	52.24 644	73.12 648	42.61 647	32.62 648	26.78 645	27.95 642	38.58 647	32.60 646	41.67 647	51.65 649	18.74 642	18.57 645	19.15 638	19.77 639	27.20 637	23.98 641

RAFT-FEzeroshot	35.73 639	37.45 644	48.67 644	42.23 642	39.22 641	52.25 645	73.13 649	42.62 648	32.59 645	26.71 642	27.70 640	38.57 645	32.57 644	41.68 649	51.67 650	18.75 643	18.58 646	19.15 638	19.78 640	27.21 639	23.98 641

RAFT-FE	35.73 639	37.45 644	48.67 644	42.23 642	39.22 641	52.25 645	73.13 649	42.62 648	32.59 645	26.71 642	27.70 640	38.57 645	32.57 644	41.68 649	51.67 650	18.75 643	18.58 646	19.15 638	19.78 640	27.21 639	23.98 641

LSM0	38.95 650	37.60 649	48.58 643	43.57 646	91.06 651	52.57 650	72.57 645	43.17 652	32.63 649	26.97 647	27.97 643	38.65 648	32.94 648	41.86 652	51.78 652	18.89 648	18.41 640	19.13 637	19.63 638	27.29 642	33.77 646

RSGM-EC	74.81 652	63.03 652	41.60 641	97.74 650	92.11 652	74.93 651	114.81 652	53.77 653	38.96 653	39.88 650	48.98 652	90.73 653	64.81 653	139.63 653	128.53 653	93.27 653	53.96 653	95.12 650	38.31 646	81.45 652	44.63 653

acva	74.81 652	63.03 652	41.60 641	97.74 650	92.11 652	74.93 651	114.81 652	53.77 653	38.96 653	39.88 650	48.98 652	90.73 653	64.81 653	139.63 653	128.53 653	93.27 653	53.96 653	95.12 650	38.31 646	81.45 652	44.63 653

test_example2	176.61 654	205.14 654	198.86 654	188.60 654	190.98 654	152.67 654	170.61 654	94.86 655	123.55 655	178.88 655	179.48 654	158.94 655	141.34 655	192.61 655	198.96 655	203.76 655	236.37 655	164.13 655	173.55 655	218.58 655	160.41 655

ccccc	429.48 655	429.19 655	527.00 655	507.10 655	501.20 655	356.95 655	342.70 656	380.82 656	297.90 656	334.51 656	389.17 656	372.86 656	449.39 656	499.17 656	553.56 656	561.44 656	431.22 656	334.28 656	290.86 656	540.88 656	489.46 656

Low-res two-view benchmark