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 19	0.14 32	0.25 28	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 69	0.33 106	0.20 14	0.25 51	0.17 4	0.15 4	0.39 95	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 19	0.13 2	0.27 52	0.33 81	0.18 41	0.17 4	0.21 74	0.32 18	0.23 37	0.25 61	0.34 116	0.22 36	0.24 108	0.27 5	0.21 34	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 69	0.33 106	0.20 14	0.25 51	0.17 4	0.15 4	0.39 95	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

asda	0.21 41	0.19 171	0.29 71	0.31 44	0.17 25	0.25 55	0.23 102	0.36 45	0.28 68	0.27 80	0.24 45	0.18 13	0.21 71	0.40 102	0.21 34	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.10 56

qwe	0.22 60	0.18 133	0.28 64	0.31 44	0.18 41	0.29 119	0.21 74	0.38 63	0.32 100	0.35 132	0.30 93	0.20 24	0.20 59	0.43 128	0.21 34	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 82	0.09 4

4.25_new	0.22 60	0.21 245	0.32 110	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.27 153	0.32 18	0.24 44	0.29 92	0.27 68	0.20 24	0.23 97	0.34 60	0.23 88	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

4.5w_new	0.22 60	0.21 245	0.32 110	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.27 153	0.32 18	0.24 44	0.29 92	0.27 68	0.20 24	0.23 97	0.34 60	0.23 88	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 60	0.21 245	0.32 110	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.27 153	0.32 18	0.24 44	0.29 92	0.27 68	0.20 24	0.23 97	0.34 60	0.23 88	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

4w-stereo	0.21 41	0.19 171	0.31 96	0.31 44	0.17 25	0.29 119	0.19 27	0.31 14	0.21 27	0.31 104	0.24 45	0.20 24	0.24 108	0.41 110	0.22 55	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 60	0.18 133	0.29 71	0.30 12	0.18 41	0.27 80	0.23 102	0.37 50	0.28 68	0.31 104	0.26 59	0.22 36	0.26 134	0.50 187	0.24 101	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

2w_stereo	0.22 60	0.18 133	0.30 84	0.32 68	0.16 10	0.28 104	0.38 351	0.38 63	0.35 125	0.32 117	0.33 107	0.17 4	0.18 37	0.29 10	0.22 55	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.12 82	0.10 56

MonSter	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 85	0.39 69	0.33 106	0.20 14	0.25 51	0.17 4	0.15 4	0.38 89	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

OmniDepth	0.21 41	0.14 32	0.26 41	0.34 98	0.14 1	0.40 240	0.27 153	0.28 7	0.22 33	0.18 4	0.19 12	0.28 90	0.29 173	0.32 36	0.20 14	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.10 56

AdaDepth	0.22 60	0.17 106	0.32 110	0.37 170	0.18 41	0.34 189	0.22 85	0.33 29	0.23 37	0.21 29	0.21 17	0.20 24	0.20 59	0.56 233	0.21 34	0.10 13	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.11 46	0.12 150

asd	0.21 41	0.18 133	0.29 71	0.32 68	0.18 41	0.27 80	0.22 85	0.35 39	0.22 33	0.31 104	0.22 25	0.19 18	0.21 71	0.44 139	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.09 4

2.25w	0.22 60	0.18 133	0.31 96	0.31 44	0.18 41	0.31 150	0.18 12	0.32 18	0.31 87	0.31 104	0.37 131	0.20 24	0.22 84	0.45 143	0.24 101	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 56

4.5_new	0.21 41	0.20 208	0.29 71	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 137	0.32 18	0.28 68	0.32 117	0.28 79	0.19 18	0.17 19	0.29 10	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 208	0.29 71	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 137	0.32 18	0.28 68	0.32 117	0.28 79	0.19 18	0.17 19	0.29 10	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.09 4

2.5w	0.21 41	0.18 133	0.31 96	0.32 68	0.18 41	0.31 150	0.25 124	0.31 14	0.23 37	0.28 85	0.35 122	0.18 13	0.17 19	0.39 95	0.21 34	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 86	0.11 46	0.09 4

2.75w_new	0.21 41	0.18 133	0.28 64	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 268	0.36 45	0.28 68	0.34 125	0.26 59	0.17 4	0.22 84	0.36 71	0.23 88	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

3.25w_new	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 44	0.17 25	0.43 265	0.20 50	0.37 50	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 36	0.25 117	0.42 119	0.22 55	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

3.25w	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 44	0.17 25	0.43 265	0.20 50	0.37 50	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 36	0.25 117	0.42 119	0.22 55	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

3.75w	0.22 60	0.17 106	0.30 84	0.31 44	0.19 63	0.43 265	0.24 116	0.35 39	0.24 44	0.31 104	0.27 68	0.17 4	0.22 84	0.37 80	0.20 14	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

3w_stereo	0.24 84	0.20 208	0.37 175	0.33 81	0.16 10	0.32 169	0.42 410	0.41 87	0.38 156	0.31 104	0.27 68	0.16 2	0.26 134	0.34 60	0.22 55	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 82	0.11 103

1w_stereo	0.24 84	0.15 60	0.29 71	0.34 98	0.18 41	0.31 150	0.41 400	0.40 78	0.43 182	0.31 104	0.38 133	0.17 4	0.24 108	0.45 143	0.23 88	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 46	0.09 4

ITERv4	0.22 60	0.14 32	0.26 41	0.29 5	0.16 10	0.26 64	0.18 12	0.41 87	0.27 60	0.29 92	0.44 148	0.20 24	0.23 97	0.35 68	0.26 150	0.11 26	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.10 27	0.09 4

zaero_v3	0.21 41	0.13 2	0.29 71	0.31 44	0.16 10	0.44 273	0.18 12	0.37 50	0.26 57	0.29 92	0.32 105	0.22 36	0.17 19	0.36 71	0.20 14	0.11 26	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

ITERv2	0.21 41	0.13 2	0.31 96	0.31 44	0.16 10	0.35 198	0.18 12	0.38 63	0.24 44	0.25 61	0.29 89	0.22 36	0.19 47	0.41 110	0.21 34	0.11 26	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

Replicate-Monster	0.26 105	0.15 60	1.07 534	0.30 12	0.17 25	0.38 228	0.19 27	0.43 110	0.39 166	0.23 47	0.21 17	0.23 50	0.21 71	0.45 143	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.14 237

monsterstereo	0.22 60	0.14 32	0.26 41	0.34 98	0.18 41	0.21 15	0.20 50	0.37 50	0.35 125	0.33 122	0.40 138	0.19 18	0.18 37	0.45 143	0.21 34	0.11 26	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.08 1

monsters	0.22 60	0.14 32	0.26 41	0.31 44	0.19 63	0.23 26	0.19 27	0.44 117	0.33 106	0.36 136	0.30 93	0.16 2	0.18 37	0.43 128	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 56

IGEV	0.20 19	0.12 1	0.23 2	0.31 44	0.20 100	0.23 26	0.19 27	0.40 78	0.29 77	0.22 43	0.34 116	0.20 24	0.15 4	0.31 25	0.19 5	0.11 26	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.10 27	0.10 56

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 52	0.34 98	0.15 2	0.27 80	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 4	0.32 36	0.20 14	0.11 26	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 27	0.09 4

LG-Stereo	0.24 84	0.18 133	0.40 218	0.39 229	0.20 100	0.22 18	0.27 153	0.32 18	0.36 133	0.26 67	0.44 148	0.22 36	0.16 12	0.37 80	0.27 169	0.11 26	0.12 224	0.16 193	0.15 244	0.13 118	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 60	0.15 60	0.31 96	0.29 5	0.22 155	0.21 15	0.26 137	0.33 29	0.31 87	0.20 14	0.30 93	0.22 36	0.22 84	0.47 165	0.22 55	0.11 26	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.10 56

LoS_RVC	0.27 117	0.16 78	0.27 52	0.32 68	0.30 399	0.44 273	0.34 268	0.41 87	0.33 106	0.31 104	0.51 182	0.29 94	0.32 204	0.36 71	0.28 190	0.11 26	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 46	0.19 378

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 215	0.17 106	0.41 228	0.35 133	0.19 63	0.33 178	0.29 182	0.65 228	0.73 307	0.68 295	1.01 408	0.56 257	0.40 270	0.42 119	0.30 213	0.11 26	0.09 25	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.10 56

AFF-stereo	0.38 247	0.19 171	0.39 206	0.37 170	0.21 131	0.27 80	0.31 224	0.65 228	0.66 272	0.64 264	1.13 461	0.76 383	0.39 264	0.55 222	0.33 242	0.11 26	0.09 25	0.16 193	0.16 276	0.13 118	0.11 103

dd23bbn	0.20 19	0.13 2	0.22 1	0.30 12	0.18 41	0.32 169	0.20 50	0.39 69	0.20 18	0.23 47	0.29 89	0.23 50	0.19 47	0.31 25	0.22 55	0.12 39	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

ITERv14	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.25 55	0.19 27	0.41 87	0.18 8	0.20 14	0.23 30	0.22 36	0.16 12	0.29 10	0.20 14	0.12 39	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

v134_o9	0.20 19	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.21 131	0.28 104	0.19 27	0.41 87	0.20 18	0.21 29	0.25 51	0.24 62	0.16 12	0.31 25	0.19 5	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv12	0.19 7	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.21 131	0.25 55	0.18 12	0.34 32	0.23 37	0.20 14	0.26 59	0.26 76	0.17 19	0.31 25	0.20 14	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

ITERv10	0.19 7	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.20 100	0.24 39	0.18 12	0.36 45	0.23 37	0.20 14	0.23 30	0.24 62	0.17 19	0.29 10	0.20 14	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv7	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.19 27	0.34 32	0.20 18	0.21 29	0.23 30	0.25 71	0.17 19	0.29 10	0.20 14	0.12 39	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

s6wercc	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.19 27	0.34 32	0.20 18	0.21 29	0.23 30	0.25 71	0.17 19	0.30 19	0.20 14	0.12 39	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CVit-Stereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.32 68	0.21 131	0.64 400	0.19 27	0.31 14	0.37 149	0.23 47	0.30 93	0.27 83	0.19 47	0.47 165	0.22 55	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.12 82	0.09 4

ITER	0.20 19	0.13 2	0.27 52	0.30 12	0.16 10	0.27 80	0.19 27	0.31 14	0.20 18	0.27 80	0.36 126	0.22 36	0.19 47	0.42 119	0.22 55	0.12 39	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 27	0.10 56

xyz-stereo-finetune	0.33 175	0.18 133	0.36 159	0.33 81	0.18 41	0.57 349	0.31 224	0.58 179	0.69 287	0.45 184	0.54 197	0.38 158	0.33 216	0.56 233	0.36 290	0.12 39	0.12 224	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

xyz-stereo	4.23 616	0.17 106	61.76 648	0.34 98	0.16 10	12.16 627	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 498	3.36 604	0.77 389	0.82 497	1.21 536	0.40 328	0.12 39	0.10 63	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 56

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 52	0.33 81	0.17 25	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 4	0.31 25	0.20 14	0.12 39	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 152	0.18 133	0.39 206	0.40 267	0.24 224	0.42 262	0.42 410	0.63 214	0.41 172	0.37 143	0.35 122	0.32 110	0.26 134	0.53 210	0.25 121	0.12 39	0.10 63	0.15 165	0.12 152	0.15 213	0.10 56

HART	0.29 135	0.16 78	0.32 110	0.40 267	0.21 131	0.32 169	0.26 137	0.62 206	0.31 87	0.33 122	0.65 231	0.41 181	0.22 84	0.55 222	0.25 121	0.12 39	0.10 63	0.15 165	0.11 121	0.15 213	0.11 103

HI	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 98	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 474	0.69 370	0.56 423	0.12 39	0.10 63	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CoSv	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 98	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 474	0.69 370	0.56 423	0.12 39	0.10 63	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

AIO_rvc	0.23 75	0.16 78	0.32 110	0.34 98	0.19 63	0.26 64	0.33 255	0.40 78	0.22 33	0.26 67	0.24 45	0.34 128	0.15 4	0.51 194	0.24 101	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.12 82	0.10 56

AIO_test	0.23 75	0.16 78	0.28 64	0.34 98	0.20 100	0.30 132	0.39 374	0.38 63	0.25 54	0.25 61	0.28 79	0.32 110	0.22 84	0.38 89	0.25 121	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.12 82	0.09 4

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 155	0.28 104	0.36 314	0.42 96	0.24 44	0.36 136	0.23 30	0.27 83	0.22 84	0.52 201	0.27 169	0.12 39	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 82	0.12 150
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 60	0.15 60	0.26 41	0.33 81	0.20 100	0.61 376	0.21 74	0.30 11	0.31 87	0.23 47	0.19 12	0.18 13	0.18 37	0.41 110	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.11 103

SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 155	0.36 208	0.32 245	0.39 69	0.34 111	0.37 143	0.30 93	0.33 123	0.24 108	0.53 210	0.24 101	0.12 39	0.10 63	0.16 193	0.12 152	0.12 82	0.11 103

mms	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.33 255	0.40 78	0.32 100	0.28 85	0.34 116	0.34 128	0.20 59	0.45 143	0.26 150	0.12 39	0.11 162	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.11 103

fffy	0.28 124	0.21 245	0.34 142	0.37 170	0.23 195	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.41 172	0.32 117	0.37 131	0.39 163	0.27 145	0.50 187	0.27 169	0.12 39	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

WCG-NET	0.28 124	0.15 60	0.33 125	0.33 81	0.19 63	0.33 178	0.27 153	0.39 69	0.80 353	0.46 190	0.49 169	0.39 163	0.25 117	0.40 102	0.25 121	0.12 39	0.09 25	0.13 90	0.11 121	0.12 82	0.10 56

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 170	0.19 63	0.22 18	0.18 12	0.42 96	0.35 125	0.22 43	0.28 79	0.24 62	0.18 37	0.27 5	0.22 55	0.12 39	0.09 25	0.12 53	0.10 86	0.12 82	0.10 56

AIO-Stereo	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.37 170	0.18 41	0.28 104	0.30 198	0.48 132	0.27 60	0.29 92	0.30 93	0.32 110	0.17 19	0.52 201	0.23 88	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.10 56

RSM++	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.36 153	0.20 100	0.28 104	0.30 198	0.51 145	0.32 100	0.25 61	0.22 25	0.37 150	0.21 71	0.50 187	0.24 101	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.10 56

RSM	0.25 94	0.18 133	0.33 125	0.36 153	0.20 100	0.27 80	0.34 268	0.51 145	0.27 60	0.26 67	0.23 30	0.39 163	0.21 71	0.56 233	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.14 163	0.10 56

MoCha-V2	0.25 94	0.15 60	0.29 71	0.40 267	0.18 41	0.27 80	0.26 137	0.49 135	0.27 60	0.36 136	0.27 68	0.33 123	0.35 227	0.49 180	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.11 103

Selective-IGEV	0.24 84	0.18 133	0.35 152	0.35 133	0.19 63	0.27 80	0.25 124	0.55 166	0.23 37	0.27 80	0.25 51	0.34 128	0.19 47	0.58 266	0.22 55	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.12 82	0.10 56

RAFT_CTSACE	0.45 320	0.20 208	0.44 272	0.45 404	0.27 331	0.34 189	0.39 374	0.60 194	0.73 307	0.76 350	1.44 532	0.83 406	0.38 253	1.08 516	0.26 150	0.12 39	0.13 296	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

test_4	0.36 215	0.18 133	0.31 96	0.44 381	0.25 256	0.20 9	0.34 268	0.56 168	0.41 172	0.59 231	1.45 535	0.43 199	0.25 117	0.63 314	0.28 190	0.12 39	0.10 63	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.11 103

test-3	0.34 181	0.16 78	0.43 260	0.39 229	0.21 131	0.43 265	0.22 85	0.63 214	0.78 342	0.71 317	0.45 152	0.64 311	0.27 145	0.43 128	0.31 220	0.12 39	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 82	0.10 56

test_1	0.34 181	0.16 78	0.43 260	0.39 229	0.21 131	0.43 265	0.23 102	0.63 214	0.78 342	0.68 295	0.45 152	0.64 311	0.27 145	0.43 128	0.31 220	0.12 39	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 82	0.10 56

test_3	0.36 215	0.19 171	0.44 272	0.44 381	0.23 195	0.48 296	0.36 314	0.66 237	0.82 366	0.64 264	0.45 152	0.68 337	0.25 117	0.41 110	0.31 220	0.12 39	0.10 63	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

cross-raft	0.34 181	0.20 208	0.37 175	0.44 381	0.23 195	0.32 169	0.35 292	0.74 306	0.40 168	0.60 235	0.77 277	0.57 262	0.27 145	0.43 128	0.28 190	0.12 39	0.10 63	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.11 103

s12784h	0.36 215	0.15 60	0.24 11	0.34 98	0.15 2	0.77 450	0.29 182	0.80 336	0.83 371	0.56 224	0.57 210	0.43 199	0.40 270	0.57 246	0.33 242	0.12 39	0.10 63	0.14 123	0.09 10	0.14 163	0.09 4

v20iiwwt	0.20 19	0.13 2	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.31 150	0.20 50	0.42 96	0.22 33	0.23 47	0.22 25	0.24 62	0.20 59	0.31 25	0.23 88	0.13 76	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITER124	0.20 19	0.13 2	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.29 119	0.20 50	0.35 39	0.20 18	0.22 43	0.20 14	0.23 50	0.20 59	0.32 36	0.21 34	0.13 76	0.13 296	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

iked130	0.19 7	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.24 39	0.20 50	0.40 78	0.17 6	0.20 14	0.21 17	0.23 50	0.17 19	0.28 7	0.20 14	0.13 76	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

vnu138km	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.20 100	0.27 80	0.19 27	0.36 45	0.24 44	0.20 14	0.23 30	0.23 50	0.15 4	0.33 54	0.21 34	0.13 76	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

99wein	0.20 19	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.19 63	0.25 55	0.18 12	0.37 50	0.26 57	0.21 29	0.25 51	0.23 50	0.16 12	0.32 36	0.21 34	0.13 76	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv8	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.18 12	0.36 45	0.21 27	0.21 29	0.26 59	0.25 71	0.17 19	0.32 36	0.20 14	0.13 76	0.11 162	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

a5sdf	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.19 63	0.27 80	0.18 12	0.35 39	0.21 27	0.20 14	0.23 30	0.26 76	0.17 19	0.31 25	0.20 14	0.13 76	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 28	0.31 44	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 96	0.24 44	0.23 47	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.45 143	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 27	0.11 103

DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 60	0.34 142	0.33 81	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 180	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.12 53	0.11 121	0.11 46	0.10 56

xyz-stereo-finetune2	0.36 215	0.19 171	0.38 187	0.32 68	0.19 63	0.82 473	0.29 182	0.52 154	0.32 100	0.51 206	0.78 288	0.43 199	0.45 299	0.69 370	0.44 357	0.13 76	0.12 224	0.17 233	0.13 186	0.12 82	0.13 193

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 64	0.30 12	0.19 63	0.20 9	0.18 12	0.30 11	0.21 27	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 37	0.33 54	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 27	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 64	0.30 12	0.20 100	0.20 9	0.19 27	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 19	0.33 54	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 19	0.13 2	0.27 52	0.33 81	0.17 25	0.38 228	0.18 12	0.30 11	0.19 14	0.24 56	0.15 3	0.26 76	0.17 19	0.32 36	0.21 34	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.10 56

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 28	0.31 44	0.16 10	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 36	0.19 5	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 46	0.09 4

Reg-Stereo(zero)	0.30 152	0.16 78	0.28 64	0.34 98	0.18 41	0.32 169	0.20 50	0.63 214	0.68 280	0.50 203	0.52 191	0.51 237	0.30 191	0.45 143	0.25 121	0.13 76	0.10 63	0.12 53	0.10 86	0.12 82	0.11 103

SCV_C0	0.26 105	0.18 133	0.34 142	0.35 133	0.24 224	0.23 26	0.28 172	0.51 145	0.36 133	0.31 104	0.36 126	0.37 150	0.20 59	0.57 246	0.22 55	0.13 76	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150

FoundationStereo	0.17 1	0.14 32	0.25 28	0.30 12	0.16 10	0.23 26	0.20 50	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 47	0.26 2	0.21 34	0.13 76	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.09 4

HUF	0.24 84	0.16 78	0.33 125	0.32 68	0.18 41	0.25 55	0.40 385	0.42 96	0.34 111	0.25 61	0.23 30	0.32 110	0.28 159	0.34 60	0.24 101	0.13 76	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.12 82	0.10 56

castereo	0.28 124	0.16 78	0.32 110	0.35 133	0.21 131	0.40 240	0.42 410	0.50 143	0.66 272	0.26 67	0.41 141	0.37 150	0.36 245	0.33 54	0.24 101	0.13 76	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.11 46	0.10 56

tt45	0.27 117	0.17 106	0.34 142	0.35 133	0.23 195	0.38 228	0.28 172	0.46 125	0.28 68	0.40 166	0.27 68	0.38 158	0.25 117	0.57 246	0.26 150	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.12 82	0.14 237

999	0.27 117	0.16 78	0.35 152	0.36 153	0.24 224	0.31 150	0.27 153	0.49 135	0.38 156	0.26 67	0.30 93	0.39 163	0.23 97	0.63 314	0.25 121	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.14 237

ours_stereo	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.38 200	0.23 195	0.30 132	0.33 255	0.42 96	0.38 156	0.26 67	0.34 116	0.35 137	0.23 97	0.47 165	0.27 169	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.10 56

dual_stereo	0.19 7	0.14 32	0.24 11	0.31 44	0.16 10	0.16 3	0.20 50	0.29 9	0.20 18	0.23 47	0.20 14	0.22 36	0.14 1	0.52 201	0.24 101	0.13 76	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 4

Occ-G	0.26 105	0.14 32	0.28 64	0.34 98	0.20 100	0.27 80	0.34 268	0.41 87	0.31 87	0.29 92	0.43 147	0.49 230	0.25 117	0.47 165	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.14 123	0.11 121	0.12 82	0.12 150

WCG-NET（raft）	0.31 158	0.15 60	0.36 159	0.32 68	0.19 63	0.35 198	0.27 153	0.51 145	0.78 342	0.45 184	0.55 203	0.48 224	0.27 145	0.54 217	0.26 150	0.13 76	0.10 63	0.12 53	0.11 121	0.12 82	0.11 103

RAFT-Stereo-weight	0.32 164	0.18 133	0.33 125	0.39 229	0.22 155	0.26 64	0.29 182	0.67 247	0.80 353	0.53 215	0.51 182	0.58 270	0.20 59	0.47 165	0.27 169	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.11 103

gcap-zeroshot	0.34 181	0.18 133	0.52 376	0.38 200	0.22 155	0.49 301	0.27 153	0.52 154	0.34 111	0.64 264	0.50 173	0.83 406	0.34 224	0.48 176	0.24 101	0.13 76	0.11 162	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.12 150

AE-Stereo	0.34 181	0.21 245	0.42 249	0.48 441	0.31 421	0.48 296	0.35 292	0.61 200	0.62 246	0.32 117	0.55 203	0.52 241	0.27 145	0.47 165	0.29 207	0.13 76	0.13 296	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.12 150

MIM_Stereo	0.38 247	0.17 106	0.53 384	0.37 170	0.24 224	0.27 80	0.24 116	0.70 280	0.54 226	0.72 329	1.00 405	0.63 304	0.29 173	0.64 328	0.38 315	0.13 76	0.14 331	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.11 103

CES	0.28 124	0.14 32	0.23 2	0.30 12	0.70 575	0.37 215	0.27 153	0.48 132	0.46 201	0.34 125	0.48 165	0.27 83	0.22 84	0.39 95	0.23 88	0.13 76	0.11 162	0.12 53	0.08 1	0.13 118	0.17 327

Selective-RAFT	0.35 197	0.23 305	0.51 371	0.44 381	0.21 131	0.64 400	0.27 153	0.59 184	0.63 257	0.40 166	0.38 133	0.55 254	0.40 270	0.57 246	0.35 274	0.13 76	0.11 162	0.14 123	0.12 152	0.16 257	0.13 193

ProNet	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.35 133	0.24 224	0.32 169	0.43 417	0.57 173	0.37 149	0.33 122	0.30 93	0.32 110	0.28 159	0.57 246	0.26 150	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.13 193

MC-Stereo	0.28 124	0.17 106	0.32 110	0.38 200	0.20 100	0.26 64	0.26 137	0.49 135	0.37 149	0.37 143	0.61 221	0.41 181	0.31 199	0.55 222	0.25 121	0.13 76	0.09 25	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.11 103

RCA-Stereo	0.35 197	0.17 106	0.34 142	0.38 200	0.22 155	0.31 150	0.34 268	0.68 257	1.24 535	0.45 184	0.65 231	0.47 219	0.43 284	0.38 89	0.27 169	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.11 103

raft_robust	0.41 286	0.23 305	0.36 159	0.42 341	0.21 131	0.40 240	0.33 255	0.79 333	0.98 457	0.79 364	0.87 344	0.39 163	0.33 216	0.84 445	0.29 207	0.13 76	0.12 224	0.16 193	0.17 326	0.15 213	0.12 150

iRaft-Stereo_5w	0.45 320	0.21 245	0.48 333	0.42 341	0.28 355	0.31 150	0.54 486	0.63 214	0.62 246	0.62 245	0.89 356	1.01 467	0.69 441	0.75 405	0.66 452	0.13 76	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.15 261

IPLG	0.39 263	0.20 208	0.59 409	0.40 267	0.24 224	0.54 326	0.27 153	0.75 313	0.63 257	0.84 407	0.81 308	0.32 110	0.32 204	0.60 287	0.45 366	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

IPLGR	0.39 263	0.21 245	0.63 429	0.39 229	0.22 155	0.49 301	0.29 182	0.76 320	0.74 314	0.78 360	0.77 277	0.44 206	0.42 278	0.47 165	0.38 315	0.13 76	0.12 224	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.13 193

GMOStereo	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

error version	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-v	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

DRaft	0.49 377	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 501	1.75 559	0.50 233	0.82 497	0.63 314	0.40 328	0.13 76	0.11 162	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

RAFT-RH_RVC	0.56 440	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 116	0.60 194	0.70 288	1.19 539	3.94 611	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.14 217	0.12 82	0.13 193

test-2	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 80	0.28 190	0.13 76	0.11 162	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 60	0.23 2	0.31 44	0.24 224	0.27 80	0.22 85	0.46 125	0.88 402	0.46 190	0.80 301	0.30 98	0.26 134	0.36 71	0.33 242	0.13 76	0.09 25	0.13 90	0.51 584	0.13 118	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
CFNet-RSSM	0.34 181	0.17 106	0.45 284	0.39 229	0.22 155	0.35 198	0.23 102	0.73 304	0.84 376	0.65 273	0.54 197	0.57 262	0.28 159	0.46 158	0.26 150	0.13 76	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.11 103

MLCV	0.47 346	0.24 342	0.61 416	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 467	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 76	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

ITERv28	0.21 41	0.13 2	0.26 41	0.30 12	0.20 100	0.31 150	0.20 50	0.34 32	0.24 44	0.20 14	0.24 45	0.25 71	0.17 19	0.42 119	0.21 34	0.14 123	0.15 363	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.10 56

yuret106	0.20 19	0.13 2	0.25 28	0.30 12	0.20 100	0.26 64	0.18 12	0.37 50	0.19 14	0.19 10	0.23 30	0.33 123	0.16 12	0.32 36	0.21 34	0.14 123	0.15 363	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv24	0.20 19	0.13 2	0.23 2	0.30 12	0.19 63	0.28 104	0.19 27	0.45 122	0.18 8	0.21 29	0.27 68	0.26 76	0.17 19	0.30 19	0.22 55	0.14 123	0.15 363	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

hj116sk	0.21 41	0.13 2	0.24 11	0.29 5	0.21 131	0.27 80	0.17 3	0.44 117	0.27 60	0.19 10	0.22 25	0.30 98	0.19 47	0.37 80	0.20 14	0.14 123	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

dddd17k	0.19 7	0.14 32	0.23 2	0.31 44	0.19 63	0.25 55	0.19 27	0.37 50	0.18 8	0.21 29	0.25 51	0.21 34	0.18 37	0.30 19	0.20 14	0.14 123	0.12 224	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

zxcv128	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.30 12	0.20 100	0.23 26	0.19 27	0.40 78	0.17 6	0.20 14	0.25 51	0.27 83	0.19 47	0.31 25	0.20 14	0.14 123	0.14 331	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

IGEV-FE	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 117	0.53 210	0.27 169	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

252Zero-FE	0.20 19	0.15 60	0.26 41	0.33 81	0.19 63	0.23 26	0.18 12	0.41 87	0.34 111	0.22 43	0.21 17	0.19 18	0.18 37	0.28 7	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.10 56

Zero-FE251	0.23 75	0.16 78	0.30 84	0.33 81	0.20 100	0.44 273	0.19 27	0.37 50	0.25 54	0.27 80	0.29 89	0.38 158	0.24 108	0.32 36	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.11 46	0.10 56

water-stereo	0.28 124	0.14 32	0.29 71	0.35 133	0.19 63	0.36 208	0.23 102	0.62 206	0.38 156	0.39 160	0.62 224	0.41 181	0.35 227	0.28 7	0.27 169	0.14 123	0.13 296	0.13 90	0.12 152	0.12 82	0.10 56

depthmonostereo	0.29 135	0.14 32	0.31 96	0.35 133	0.17 25	0.46 288	0.27 153	0.69 265	0.57 239	0.35 132	0.42 144	0.31 107	0.35 227	0.35 68	0.27 169	0.14 123	0.12 224	0.13 90	0.12 152	0.11 46	0.10 56

111111	0.21 41	0.14 32	0.27 52	0.37 170	0.22 155	0.21 15	0.19 27	0.43 110	0.27 60	0.20 14	0.20 14	0.29 94	0.14 1	0.41 110	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.12 82	0.12 150

LG-G_1	0.21 41	0.13 2	0.30 84	0.34 98	0.16 10	0.52 312	0.17 3	0.34 32	0.18 8	0.21 29	0.21 17	0.26 76	0.19 47	0.37 80	0.20 14	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.11 46	0.10 56

LG-G	0.21 41	0.13 2	0.30 84	0.34 98	0.16 10	0.52 312	0.17 3	0.34 32	0.18 8	0.21 29	0.21 17	0.26 76	0.19 47	0.37 80	0.20 14	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.11 46	0.10 56

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 78	0.32 110	0.39 229	0.21 131	0.18 5	0.21 74	0.34 32	0.26 57	0.28 85	0.51 182	0.28 90	0.29 173	0.26 2	0.24 101	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.14 163	0.12 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 94	0.31 443	0.24 11	0.51 486	0.19 63	0.29 119	0.22 85	0.40 78	0.37 149	0.26 67	0.24 45	0.24 62	0.31 199	0.44 139	0.22 55	0.14 123	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.14 163	0.10 56

castereo++	0.26 105	0.16 78	0.26 41	0.33 81	0.19 63	0.75 443	0.20 50	0.37 50	0.47 206	0.23 47	0.23 30	0.35 137	0.28 159	0.39 95	0.19 5	0.14 123	0.09 25	0.14 123	0.09 10	0.11 46	0.10 56

tg	0.33 175	0.18 133	0.37 175	0.39 229	0.22 155	0.38 228	0.26 137	0.70 280	0.56 237	0.47 195	0.65 231	0.42 191	0.24 108	0.55 222	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.18 281	0.17 326	0.14 163	0.11 103

UGAM-zero	0.46 330	0.19 171	0.62 419	0.37 170	0.23 195	0.34 189	0.21 74	1.15 480	0.39 166	0.66 286	0.61 221	1.70 568	0.91 517	0.75 405	0.25 121	0.14 123	0.11 162	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.13 193

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 32	0.26 41	0.32 68	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 77	0.21 29	0.15 3	0.22 36	0.22 84	0.40 102	0.22 55	0.14 123	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 594

IGEV++	0.24 84	0.17 106	0.31 96	0.38 200	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.50 143	0.23 37	0.28 85	0.35 122	0.30 98	0.22 84	0.31 25	0.28 190	0.14 123	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.13 118	0.13 193

MyStereo07	0.32 164	0.22 284	0.34 142	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	0.72 293	0.37 149	0.37 143	0.34 116	0.32 110	0.31 199	0.59 281	0.27 169	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

MyStereo06	0.38 247	0.21 245	0.61 416	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.95 395	0.35 125	0.62 245	0.54 197	0.76 383	0.27 145	0.50 187	0.29 207	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MyStereo05	0.44 310	0.21 245	0.45 284	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.93 383	1.09 508	0.76 350	0.61 221	0.51 237	0.57 366	0.73 392	0.42 336	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MyStereo04	0.44 310	0.22 284	0.44 272	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	1.00 411	1.08 506	0.62 245	0.58 215	0.55 254	0.57 366	0.71 381	0.44 357	0.14 123	0.13 296	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

ffff	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

11t	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

IGEV_Zeroshot_test	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 117	0.53 210	0.27 169	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

MSKI-zero shot	0.32 164	0.17 106	0.34 142	0.39 229	0.21 131	0.32 169	0.22 85	0.61 200	0.43 182	0.52 212	0.64 228	0.61 296	0.20 59	0.74 399	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.12 82	0.12 150

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 10	0.26 64	0.24 116	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 108	0.40 102	0.26 150	0.14 123	0.10 63	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 124	0.19 171	0.43 260	0.34 98	0.23 195	0.45 283	0.30 198	0.43 110	0.29 77	0.68 295	0.49 169	0.35 137	0.25 117	0.32 36	0.25 121	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.09 10	0.11 46	0.11 103

AEACV	0.27 117	0.17 106	0.31 96	0.34 98	0.45 526	0.26 64	0.28 172	0.37 50	0.32 100	0.30 101	0.46 157	0.31 107	0.37 249	0.36 71	0.24 101	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.11 103

GCAP-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.38 200	0.19 63	0.38 228	0.23 102	0.57 173	0.41 172	0.45 184	0.49 169	0.39 163	0.27 145	0.33 54	0.23 88	0.14 123	0.12 224	0.14 123	0.11 121	0.12 82	0.11 103

RAFT-Test	0.34 181	0.18 133	0.37 175	0.38 200	0.23 195	0.50 304	0.23 102	0.69 265	0.40 168	0.60 235	0.85 333	0.61 296	0.28 159	0.46 158	0.27 169	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

LL-Strereo2	0.35 197	0.24 342	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.35 198	0.24 116	0.67 247	0.44 188	0.54 219	0.51 182	0.66 329	0.25 117	0.66 343	0.30 213	0.14 123	0.12 224	0.23 430	0.20 408	0.18 316	0.13 193

4D-IteraStereo	0.33 175	0.18 133	0.40 218	0.40 267	0.24 224	0.32 169	0.27 153	0.58 179	0.72 300	0.65 273	0.54 197	0.42 191	0.23 97	0.45 143	0.28 190	0.14 123	0.09 25	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.11 103

anonymousdsp2	0.35 197	0.20 208	0.43 260	0.37 170	0.24 224	0.48 296	0.31 224	0.86 355	0.65 269	0.55 221	0.50 173	0.50 233	0.34 224	0.56 233	0.31 220	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.16 257	0.14 237

anonymousdsp	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 123	0.28 159	0.59 281	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

EGLCR-Stereo	0.25 94	0.16 78	0.33 125	0.34 98	0.20 100	0.35 198	0.20 50	0.52 154	0.36 133	0.28 85	0.27 68	0.41 181	0.18 37	0.45 143	0.26 150	0.14 123	0.10 63	0.16 193	0.14 217	0.13 118	0.11 103

DCRE	0.37 232	0.18 133	0.46 301	0.45 404	0.32 437	0.42 262	0.37 329	0.63 214	0.51 216	0.47 195	0.94 371	0.56 257	0.36 245	0.52 201	0.32 230	0.14 123	0.13 296	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.13 193

CroCo-Stereo Lap2	0.28 124	0.24 342	0.39 206	0.50 470	0.29 382	0.20 9	0.31 224	0.49 135	0.38 156	0.24 56	0.27 68	0.46 216	0.31 199	0.39 95	0.30 213	0.14 123	0.15 363	0.16 193	0.13 186	0.16 257	0.15 261

DCANet-4	0.36 215	0.20 208	0.48 333	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.66 237	0.92 430	0.69 304	0.78 288	0.40 175	0.47 308	0.45 143	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

ccc-4	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 150	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 110	0.29 173	0.58 266	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

fff	0.37 232	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.69 265	1.06 497	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

ADStereo(finetuned)	0.37 232	0.16 78	0.49 345	0.34 98	0.19 63	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 425	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.69 441	0.45 143	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

RAFT+CT+SA	0.39 263	0.23 305	0.36 159	0.51 486	0.27 331	0.29 119	0.46 433	0.75 313	0.80 353	0.51 206	0.89 356	0.41 181	0.40 270	0.78 420	0.32 230	0.14 123	0.11 162	0.18 281	0.18 353	0.15 213	0.14 237

test_5	0.43 303	0.24 342	0.43 260	0.52 498	0.28 355	0.28 104	0.42 410	0.72 293	0.82 366	0.62 245	0.91 363	0.72 358	0.55 357	0.79 425	0.35 274	0.14 123	0.11 162	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.16 307

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 123	0.28 159	0.59 281	0.25 121	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 404	0.37 170	0.27 331	0.31 150	0.24 116	1.44 563	0.29 77	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

GLC_STEREO	0.29 135	0.19 171	0.27 52	0.44 381	0.19 63	0.31 150	0.26 137	0.47 128	0.43 182	0.37 143	0.47 163	0.41 181	0.23 97	0.50 187	0.34 257	0.14 123	0.18 440	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.13 193

MIPNet	0.37 232	0.21 245	0.59 409	0.39 229	0.25 256	0.50 304	0.28 172	0.77 323	0.70 288	0.65 273	0.60 218	0.40 175	0.49 317	0.44 139	0.37 306	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.13 193

LCNet	0.41 286	0.20 208	0.32 110	0.44 381	0.24 224	0.47 293	0.29 182	0.67 247	0.53 222	0.72 329	1.03 421	0.66 329	0.60 386	0.58 266	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.36 530

STrans-v2	0.46 330	0.20 208	0.48 333	0.40 267	0.24 224	0.55 331	0.50 459	1.07 443	0.73 307	0.65 273	1.05 431	0.72 358	0.69 441	0.72 386	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.17 233	0.14 217	0.13 118	0.12 150

FTStereo	0.56 440	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 555	0.66 237	0.43 182	1.09 525	3.27 599	0.70 345	0.73 465	0.55 222	0.33 242	0.14 123	0.13 296	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 499

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 578	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 123	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 552	0.58 270	1.06 545	0.60 287	0.42 336	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

GrayStereo	0.49 377	0.19 171	0.42 249	0.46 425	0.28 355	0.53 320	0.67 522	0.69 265	0.63 257	1.02 501	1.47 538	0.78 391	0.76 474	0.56 233	0.33 242	0.14 123	0.12 224	0.17 233	0.17 326	0.15 213	0.29 490

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 155	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 560	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 123	0.11 162	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

test-1	0.36 215	0.19 171	0.71 470	0.46 425	0.26 300	0.44 273	0.36 314	0.60 194	0.59 242	0.48 198	0.67 243	0.53 245	0.36 245	0.40 102	0.29 207	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.16 307

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 475	1.84 563	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 490

iRaftStereo_RVC	0.32 164	0.19 171	0.37 175	0.39 229	0.22 155	0.31 150	0.29 182	0.68 257	0.51 216	0.49 200	0.66 238	0.37 150	0.23 97	0.45 143	0.33 242	0.14 123	0.10 63	0.18 281	0.17 326	0.15 213	0.12 150

DCANet	0.36 215	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 425	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.57 366	0.45 143	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

csc	0.37 232	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.69 265	1.06 497	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

cscssc	0.37 232	0.16 78	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.29 119	0.30 198	0.69 265	1.06 497	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.11 46	0.13 193

111	0.40 275	0.17 106	0.41 228	0.34 98	0.19 63	0.52 312	0.28 172	0.74 306	1.16 520	0.50 203	0.91 363	0.63 304	0.48 313	0.61 295	0.35 274	0.14 123	0.10 63	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.13 193

test_xeample3	0.29 135	0.21 245	0.41 228	0.35 133	0.26 300	0.35 198	0.32 245	0.56 168	0.36 133	0.43 178	0.32 105	0.34 128	0.28 159	0.54 217	0.23 88	0.14 123	0.11 162	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.13 193

EAI-Stereo	0.34 181	0.19 171	0.44 272	0.39 229	0.21 131	0.31 150	0.30 198	1.15 480	0.30 82	0.49 200	0.75 267	0.36 148	0.28 159	0.62 303	0.27 169	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.13 186	0.13 118	0.12 150

Gwc-CoAtRS	0.34 181	0.17 106	0.44 272	0.39 229	0.23 195	0.34 189	0.22 85	0.70 280	0.75 317	0.60 235	0.59 216	0.58 270	0.29 173	0.45 143	0.26 150	0.14 123	0.11 162	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.12 150

HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 81	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 123	0.10 63	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
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
ITERv30	0.21 41	0.14 32	0.26 41	0.29 5	0.19 63	0.23 26	0.19 27	0.33 29	0.21 27	0.18 4	0.26 59	0.32 110	0.22 84	0.55 222	0.22 55	0.15 193	0.16 399	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.10 56

qyd29nn	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 27	0.32 18	0.18 8	0.20 14	0.21 17	0.28 90	0.20 59	0.49 180	0.21 34	0.15 193	0.17 422	0.12 53	0.09 10	0.10 27	0.10 56

uio108cc	0.20 19	0.13 2	0.24 11	0.31 44	0.18 41	0.32 169	0.21 74	0.41 87	0.21 27	0.20 14	0.23 30	0.27 83	0.20 59	0.29 10	0.20 14	0.15 193	0.15 363	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

oiu110	0.21 41	0.14 32	0.23 2	0.30 12	0.20 100	0.26 64	0.19 27	0.39 69	0.25 54	0.19 10	0.22 25	0.30 98	0.21 71	0.32 36	0.21 34	0.15 193	0.16 399	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 56

ITERv21	0.20 19	0.14 32	0.24 11	0.30 12	0.21 131	0.28 104	0.19 27	0.38 63	0.24 44	0.19 10	0.18 11	0.28 90	0.17 19	0.42 119	0.22 55	0.15 193	0.14 331	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

ITERv19	0.20 19	0.14 32	0.25 28	0.30 12	0.20 100	0.30 132	0.19 27	0.40 78	0.20 18	0.21 29	0.23 30	0.27 83	0.16 12	0.30 19	0.22 55	0.15 193	0.16 399	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

FE-Mocha	0.32 164	0.19 171	0.50 358	0.38 200	0.27 331	0.30 132	0.20 50	0.71 288	0.36 133	0.65 273	0.56 206	0.54 249	0.25 117	0.38 89	0.22 55	0.15 193	0.10 63	0.17 233	0.16 276	0.13 118	0.12 150

DA	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 135	0.39 163	0.32 204	0.32 36	0.24 101	0.15 193	0.11 162	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 56

GGEV	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 135	0.39 163	0.32 204	0.32 36	0.24 101	0.15 193	0.11 162	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 56

GASTEREO	0.25 94	0.16 78	0.32 110	0.40 267	0.20 100	0.22 18	0.30 198	0.43 110	0.31 87	0.37 143	0.33 107	0.22 36	0.35 227	0.41 110	0.23 88	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.12 82	0.11 103

MSCF	0.25 94	0.16 78	0.33 125	0.39 229	0.20 100	0.20 9	0.31 224	0.43 110	0.31 87	0.36 136	0.33 107	0.23 50	0.35 227	0.36 71	0.23 88	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.11 121	0.13 118	0.11 103

DFGA-Net	0.45 320	0.29 429	0.80 501	0.42 341	0.32 437	0.53 320	0.35 292	0.78 329	0.89 415	0.66 286	0.75 267	0.48 224	0.39 264	0.74 399	0.60 434	0.15 193	0.13 296	0.19 321	0.18 353	0.20 366	0.17 327

LGtest1	0.19 7	0.14 32	0.29 71	0.34 98	0.16 10	0.26 64	0.17 3	0.32 18	0.20 18	0.21 29	0.15 3	0.23 50	0.20 59	0.32 36	0.20 14	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.09 10	0.12 82	0.11 103

MM-Stereo_test1	0.33 175	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.23 195	0.36 208	0.45 429	0.58 179	0.54 226	0.60 235	0.50 173	0.38 158	0.37 249	0.60 287	0.26 150	0.15 193	0.13 296	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.12 150

AIO-test2	0.39 263	0.21 245	0.41 228	0.47 434	0.25 256	0.45 283	0.35 292	0.77 323	1.27 545	0.36 136	0.87 344	0.37 150	0.30 191	0.47 165	0.27 169	0.15 193	0.13 296	0.21 393	0.23 465	0.15 213	0.13 193

AIO-test1	0.38 247	0.18 133	0.38 187	0.50 470	0.24 224	0.46 288	0.30 198	0.70 280	1.19 526	0.40 166	0.71 251	0.45 208	0.29 173	0.53 210	0.27 169	0.15 193	0.13 296	0.19 321	0.21 431	0.13 118	0.17 327

GIP-stereo	0.24 84	0.18 133	0.30 84	0.37 170	0.24 224	0.26 64	0.20 50	0.46 125	0.36 133	0.24 56	0.39 135	0.35 137	0.20 59	0.31 25	0.21 34	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.12 82	0.11 103

PAM_32	0.46 330	0.19 171	0.67 450	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.27 153	0.95 395	0.34 111	0.68 295	0.44 148	1.91 576	0.65 421	0.62 303	0.26 150	0.15 193	0.10 63	0.16 193	0.15 244	0.14 163	0.13 193

PAM	0.46 330	0.19 171	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.75 443	0.33 255	0.85 351	0.34 111	0.70 310	0.46 157	1.83 571	0.63 404	0.61 295	0.26 150	0.15 193	0.10 63	0.16 193	0.14 217	0.14 163	0.13 193

GCAP-BAT	0.30 152	0.21 245	0.42 249	0.33 81	0.27 331	0.26 64	0.27 153	0.45 122	0.30 82	0.60 235	0.64 228	0.45 208	0.23 97	0.56 233	0.26 150	0.15 193	0.12 224	0.15 165	0.10 86	0.12 82	0.11 103

RAStereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.40 267	0.21 131	0.23 26	0.26 137	0.42 96	0.45 197	0.23 47	0.34 116	0.30 98	0.19 47	0.34 60	0.25 121	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

Pointernet	0.27 117	0.14 32	0.33 125	0.35 133	0.23 195	0.35 198	0.21 74	0.72 293	0.38 156	0.39 160	0.36 126	0.34 128	0.25 117	0.36 71	0.25 121	0.15 193	0.10 63	0.12 53	0.08 1	0.11 46	0.10 56

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 358	0.21 245	1.26 556	0.39 229	0.51 546	0.28 104	0.30 198	1.25 528	0.44 188	0.68 295	1.11 450	0.86 417	0.33 216	0.67 354	0.27 169	0.15 193	0.11 162	0.17 233	0.20 408	0.22 412	0.24 452

U	0.45 320	0.16 78	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 611	0.20 50	0.41 87	0.38 156	0.26 67	0.23 30	0.24 62	0.22 84	0.26 2	0.22 55	0.15 193	0.09 25	0.88 589	0.13 186	0.13 118	0.11 103

trnet	0.27 117	0.14 32	0.23 2	0.28 3	0.15 2	0.37 215	0.23 102	0.52 154	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.34 128	0.26 134	0.39 95	0.25 121	0.15 193	0.11 162	0.12 53	0.08 1	0.11 46	0.10 56

testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 580	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 108	0.34 60	0.31 220	0.15 193	0.12 224	0.14 123	0.10 86	0.13 118	0.13 193

H2IRNET	0.37 232	0.20 208	0.33 125	0.38 200	0.25 256	0.27 80	0.23 102	0.59 184	0.72 300	0.39 160	0.90 360	0.74 375	0.55 357	0.52 201	0.43 341	0.15 193	0.13 296	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.13 193

MGS-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.36 153	0.23 195	0.37 215	0.30 198	0.39 69	0.44 188	0.31 104	0.51 182	0.40 175	0.24 108	0.43 128	0.26 150	0.15 193	0.12 224	0.15 165	0.13 186	0.14 163	0.13 193

MyStereo8	0.40 275	0.20 208	0.54 389	0.41 301	0.29 382	0.53 320	0.29 182	0.65 228	0.49 210	0.71 317	0.98 398	0.58 270	0.43 284	0.50 187	0.51 401	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.14 217	0.19 350	0.19 378

IGEVStereo-DCA	0.29 135	0.22 284	0.38 187	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.30 93	0.35 137	0.27 145	0.51 194	0.22 55	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.12 152	0.13 118	0.15 261

rrr	0.29 135	0.22 284	0.41 228	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.32 245	0.52 154	0.42 180	0.38 152	0.30 93	0.35 137	0.27 145	0.51 194	0.22 55	0.15 193	0.12 224	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.14 237

Any-RAFT	0.35 197	0.16 78	0.30 84	0.34 98	0.21 131	0.52 312	0.22 85	0.88 367	0.73 307	0.53 215	0.73 256	0.64 311	0.28 159	0.46 158	0.24 101	0.15 193	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.13 118	0.12 150

HH	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 121	0.15 193	0.11 162	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

HanStereo	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 121	0.15 193	0.11 162	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

LoS	0.29 135	0.15 60	0.30 84	0.29 5	0.18 41	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.72 300	0.34 125	0.52 191	0.41 181	0.28 159	0.47 165	0.28 190	0.15 193	0.11 162	0.13 90	0.09 10	0.11 46	0.11 103
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 358	0.24 342	0.41 228	0.45 404	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.81 340	0.93 436	0.82 388	1.50 539	0.53 245	0.45 299	0.92 480	0.30 213	0.15 193	0.12 224	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

CrosDoStereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 587	0.67 247	0.86 389	0.94 467	1.37 516	0.63 304	0.77 481	0.65 335	0.45 366	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

HHNet	0.41 286	0.17 106	0.41 228	0.34 98	0.37 476	0.33 178	0.34 268	0.69 265	0.75 317	0.86 418	1.30 506	0.52 241	0.32 204	0.52 201	0.35 274	0.15 193	0.11 162	0.19 321	0.15 244	0.15 213	0.24 452

TransformOpticalFlow	0.44 310	0.20 208	0.47 313	0.41 301	0.23 195	0.37 215	0.47 440	0.94 388	0.76 325	0.65 273	1.14 466	0.73 369	0.56 364	0.76 409	0.32 230	0.15 193	0.10 63	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.13 193

OMP-Stereo	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.52 498	0.24 224	0.36 208	0.25 124	0.71 288	0.78 342	0.77 356	0.64 228	0.89 432	0.39 264	0.91 477	0.35 274	0.15 193	0.12 224	0.20 351	0.15 244	0.15 213	0.12 150

IIG-Stereo	0.43 303	0.21 245	0.44 272	0.50 470	0.25 256	0.44 273	0.21 74	0.71 288	0.76 325	0.83 400	0.95 380	0.83 406	0.43 284	0.90 470	0.35 274	0.15 193	0.12 224	0.19 321	0.14 217	0.15 213	0.11 103

NRIStereo	0.36 215	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.23 195	0.34 189	0.26 137	0.65 228	0.55 231	0.64 264	0.63 225	0.56 257	0.37 249	0.65 335	0.37 306	0.15 193	0.11 162	0.18 281	0.15 244	0.17 292	0.14 237

PSM-AAD	0.48 358	0.20 208	0.37 175	0.43 362	0.23 195	0.56 344	0.50 459	0.65 228	0.70 288	1.07 519	1.12 454	0.58 270	0.92 522	0.61 295	0.32 230	0.15 193	0.11 162	0.25 460	0.26 504	0.18 316	0.43 557

DeepStereo_LL	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 587	0.67 247	0.86 389	0.94 467	1.37 516	0.63 304	0.77 481	0.65 335	0.45 366	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

THIR-Stereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.23 195	0.75 443	0.67 522	0.66 237	0.87 398	1.02 501	1.40 522	0.72 358	0.76 474	0.62 303	0.42 336	0.15 193	0.11 162	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.15 261

AnonymousM	0.41 286	0.81 573	0.29 71	0.34 98	0.22 155	0.28 104	0.38 351	0.53 164	0.41 172	0.70 310	0.49 169	0.47 219	0.27 145	0.41 110	0.31 220	0.15 193	0.12 224	1.51 598	0.26 504	0.12 82	0.10 56

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 155	0.20 9	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 30	0.42 191	0.26 134	0.29 10	0.26 150	0.15 193	0.13 296	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
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
GMM-Stereo	0.44 310	0.19 171	0.36 159	0.42 341	0.25 256	0.51 308	0.47 440	0.71 288	0.53 222	0.76 350	1.37 516	0.76 383	0.38 253	0.60 287	0.33 242	0.15 193	0.10 63	0.20 351	0.19 383	0.16 257	0.27 476

raft+_RVC	0.38 247	0.19 171	0.35 152	0.37 170	0.25 256	0.45 283	0.37 329	0.78 329	0.89 415	0.51 206	0.78 288	0.50 233	0.29 173	0.53 210	0.40 328	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.12 150

TANstereo	0.30 152	0.15 60	0.31 96	0.30 12	0.17 25	0.55 331	0.23 102	0.44 117	0.55 231	0.59 231	0.68 245	0.37 150	0.26 134	0.35 68	0.27 169	0.15 193	0.16 399	0.12 53	0.10 86	0.13 118	0.14 237

RALAANet	0.38 247	0.23 305	0.48 333	0.42 341	0.29 382	0.35 198	0.25 124	0.86 355	0.64 264	0.67 289	0.65 231	0.60 291	0.29 173	0.60 287	0.34 257	0.15 193	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.21 390	0.13 193

ARAFT	0.47 346	0.24 342	0.79 499	0.42 341	0.25 256	0.55 331	0.55 490	0.75 313	0.81 361	0.89 440	0.75 267	0.73 369	0.47 308	0.88 462	0.37 306	0.15 193	0.12 224	0.23 430	0.22 449	0.14 163	0.13 193

MMNet	0.55 429	0.25 367	0.61 416	0.43 362	0.34 457	1.07 520	0.39 374	0.87 362	0.91 425	0.91 452	0.93 370	0.86 417	0.76 474	0.81 429	0.76 475	0.15 193	0.14 331	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.16 307

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 193	0.13 296	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 119	0.32 230	0.15 193	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 119	0.32 230	0.15 193	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 377	0.29 429	0.79 499	0.42 341	0.21 131	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 462	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 193	0.11 162	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

DN-CSS_ROB	0.43 303	0.26 386	0.62 419	0.40 267	0.29 382	0.44 273	0.27 153	0.77 323	0.75 317	0.72 329	1.09 447	0.48 224	0.43 284	0.69 370	0.37 306	0.15 193	0.12 224	0.21 393	0.19 383	0.18 316	0.16 307

pmcnn	1.23 568	0.29 429	0.96 521	0.40 267	0.23 195	0.95 496	0.69 532	1.16 487	1.28 547	1.67 575	2.33 577	11.15 629	0.86 507	0.93 486	0.88 505	0.15 193	0.12 224	0.12 53	0.10 86	0.15 213	0.15 261

GSStereo	0.23 75	0.16 78	0.30 84	0.33 81	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 96	0.27 60	0.30 101	0.28 79	0.23 50	0.21 71	0.32 36	0.22 55	0.16 252	0.09 25	0.12 53	0.10 86	0.14 163	0.12 150

GS-Stereo							0.30 198	0.42 96	0.27 60	0.30 101	0.28 79	0.23 50	0.21 71	0.32 36	0.22 55	0.16 252	0.09 25	0.12 53	0.10 86	0.14 163	0.12 150

Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 512	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 27	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 492	0.72 386	0.28 190	0.16 252	0.12 224	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

z-ln-s-r	0.66 474	0.36 471	1.30 560	0.39 229	0.26 300	0.57 349	0.63 513	0.80 336	1.03 480	0.80 366	1.43 529	0.91 439	0.76 474	1.08 516	1.87 581	0.16 252	0.12 224	0.17 233	0.14 217	0.20 366	0.16 307

G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 98	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 252	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

SGD-Stereo	0.22 60	0.15 60	0.27 52	0.31 44	0.15 2	0.29 119	0.20 50	0.37 50	0.29 77	0.24 56	0.29 89	0.21 34	0.27 145	0.36 71	0.25 121	0.16 252	0.09 25	0.13 90	0.10 86	0.13 118	0.10 56

MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 430	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 252	0.15 363	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 563	0.39 206	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 84	0.30 19	0.18 1	0.16 252	0.09 25	0.12 53	0.08 1	0.16 257	0.09 4

model_zeroshot	0.33 175	0.18 133	0.48 333	0.39 229	0.28 355	0.45 283	0.25 124	0.63 214	0.45 197	0.61 243	0.50 173	0.51 237	0.25 117	0.45 143	0.26 150	0.16 252	0.13 296	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.13 193

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 293	0.20 208	0.74 483	0.38 200	0.43 515	0.39 236	0.26 137	0.94 388	0.49 210	0.53 215	0.77 277	0.93 446	0.45 299	0.63 314	0.24 101	0.16 252	0.10 63	0.17 233	0.18 353	0.20 366	0.20 401

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 181	0.27 403	0.45 284	0.36 153	0.25 256	0.48 296	0.30 198	0.58 179	0.90 418	0.42 175	0.36 126	0.30 98	0.29 173	0.49 180	0.30 213	0.16 252	0.14 331	0.18 281	0.15 244	0.18 316	0.15 261

ACVNet-DCA	0.35 197	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

xx1	0.39 263	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 497	0.41 170	0.50 173	0.65 324	0.53 339	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

1test111	0.36 215	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.55 222	0.45 366	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

cc1	0.37 232	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 155	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 497	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.15 261

ffm	0.44 310	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 486	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

ff1	0.49 377	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 486	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.16 252	0.10 63	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

tt1	0.36 215	0.24 342	0.32 110	0.41 301	0.22 155	0.54 326	0.38 351	0.68 257	1.04 486	0.41 170	0.46 157	0.35 137	0.45 299	0.57 246	0.25 121	0.16 252	0.10 63	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.16 307

MaDis-Stereo	0.26 105	0.18 133	0.36 159	0.36 153	0.26 300	0.27 80	0.27 153	0.43 110	0.35 125	0.27 80	0.26 59	0.41 181	0.28 159	0.40 102	0.28 190	0.16 252	0.14 331	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.12 150

CBFPSM	0.59 461	0.22 284	1.31 561	0.38 200	0.27 331	1.12 532	0.65 518	0.79 333	0.82 366	0.80 366	0.81 308	1.35 541	0.87 510	0.67 354	0.76 475	0.16 252	0.15 363	0.15 165	0.16 276	0.17 292	0.22 437

ToySt	0.49 377	0.27 403	0.75 487	0.40 267	0.27 331	0.64 400	0.49 454	0.84 348	0.77 332	0.60 235	0.83 318	0.88 428	0.66 428	0.70 376	0.56 423	0.16 252	0.17 422	0.21 393	0.20 408	0.21 390	0.19 378

anonymousa	0.49 377	0.20 208	0.42 249	0.38 200	0.23 195	0.91 488	0.35 292	0.75 313	0.62 246	0.85 411	1.54 544	1.06 482	0.66 428	0.51 194	0.43 341	0.16 252	0.13 296	0.19 321	0.21 431	0.16 257	0.14 237

TestStereo1	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 418	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 252	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

SA-5K	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 418	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 252	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

SA	0.44 310	0.25 367	0.46 301	0.46 425	0.24 224	0.43 265	0.36 314	0.75 313	0.96 450	0.59 231	1.03 421	0.48 224	0.52 335	0.94 493	0.32 230	0.16 252	0.12 224	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

CIPLG	0.41 286	0.21 245	0.63 429	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.33 255	0.65 228	0.60 244	0.82 388	0.96 384	0.46 216	0.32 204	0.55 222	0.44 357	0.16 252	0.12 224	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

ACRE	0.40 275	0.21 245	0.65 440	0.45 404	0.33 448	0.51 308	0.33 255	0.66 237	0.63 257	0.80 366	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 201	0.45 366	0.16 252	0.12 224	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

AAGNet	1.43 579	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 119	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 480	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 633	0.16 252	0.11 162	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 467	1.73 556	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 252	0.11 162	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 589

SST-Stereo	0.40 275	0.19 171	0.45 284	0.42 341	0.25 256	0.25 55	0.21 74	0.66 237	0.47 206	1.08 523	0.79 298	0.72 358	0.43 284	0.77 416	0.35 274	0.16 252	0.11 162	0.20 351	0.16 276	0.19 350	0.15 261

RAFT_R40	0.40 275	0.19 171	0.44 272	0.43 362	0.25 256	0.23 26	0.26 137	0.67 247	0.67 275	0.98 485	0.78 288	0.72 358	0.43 284	0.76 409	0.35 274	0.16 252	0.11 162	0.20 351	0.16 276	0.18 316	0.14 237

PFNet	0.42 293	0.18 133	0.58 408	0.43 362	0.24 224	0.43 265	0.32 245	0.74 306	0.78 342	1.00 493	0.74 265	0.68 337	0.39 264	0.72 386	0.37 306	0.16 252	0.10 63	0.20 351	0.15 244	0.16 257	0.13 193

DeepStereo_RVC	0.36 215	0.21 245	0.47 313	0.40 267	0.24 224	0.26 64	0.22 85	0.60 194	0.38 156	0.69 304	0.67 243	0.57 262	0.51 333	0.56 233	0.39 321	0.16 252	0.12 224	0.18 281	0.15 244	0.19 350	0.18 345

rafts_anoy	0.37 232	0.21 245	0.36 159	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.33 255	0.67 247	0.90 418	0.58 229	0.66 238	0.45 208	0.33 216	0.47 165	0.39 321	0.16 252	0.11 162	0.21 393	0.23 465	0.17 292	0.14 237

XX-TBD	0.32 164	0.53 543	0.26 41	0.51 486	0.20 100	0.37 215	0.24 116	0.40 78	0.73 307	0.54 219	0.69 246	0.31 107	0.25 117	0.32 36	0.27 169	0.16 252	0.10 63	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.11 103

raftrobust	0.34 181	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.27 331	0.30 132	0.25 124	0.71 288	0.63 257	0.58 229	0.55 203	0.45 208	0.46 304	0.51 194	0.29 207	0.16 252	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.12 82	0.13 193

RALCasStereoNet	0.36 215	0.21 245	0.37 175	0.42 341	0.26 300	0.35 198	0.38 351	0.63 214	0.64 264	0.50 203	0.72 252	0.51 237	0.29 173	0.59 281	0.36 290	0.16 252	0.14 331	0.15 165	0.13 186	0.17 292	0.16 307

XX-Stereo	0.37 232	0.17 106	0.45 284	0.55 523	0.36 469	0.38 228	0.20 50	0.60 194	0.30 82	0.46 190	1.30 506	0.73 369	0.26 134	0.56 233	0.26 150	0.16 252	0.11 162	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.10 56

CREStereo	0.28 124	0.15 60	0.24 11	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 110	0.26 134	0.38 89	0.25 121	0.16 252	0.11 162	0.12 53	0.08 1	0.12 82	0.11 103
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
BEATNet_4x	0.46 330	0.32 447	0.56 400	0.37 170	0.19 63	0.63 393	0.35 292	1.01 420	0.72 300	0.77 356	0.83 318	0.70 345	0.59 382	0.68 364	0.53 411	0.16 252	0.12 224	0.16 193	0.14 217	0.24 442	0.16 307

RASNet	0.53 415	0.22 284	0.52 376	0.38 200	0.22 155	0.68 417	0.38 351	0.97 402	0.88 402	0.73 336	1.04 427	1.03 474	0.92 522	0.90 470	0.86 495	0.16 252	0.14 331	0.14 123	0.17 326	0.15 213	0.13 193

iResNet_ROB	0.52 409	0.21 245	0.53 384	0.37 170	0.21 131	0.61 376	0.29 182	1.51 572	1.32 551	0.90 447	1.02 417	0.80 401	0.62 398	0.76 409	0.43 341	0.16 252	0.12 224	0.13 90	0.09 10	0.15 213	0.18 345

DDF-Stereo	0.26 105	0.15 60	0.30 84	0.36 153	0.29 382	0.19 6	0.20 50	0.32 18	0.31 87	0.26 67	0.26 59	0.29 94	0.29 173	0.38 89	0.24 101	0.17 294	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.70 582	0.12 150

zero-FE	0.25 94	0.15 60	0.30 84	0.35 133	0.29 382	0.19 6	0.20 50	0.35 39	0.31 87	0.26 67	0.27 68	0.29 94	0.29 173	0.33 54	0.24 101	0.17 294	0.10 63	0.14 123	0.10 86	0.64 579	0.12 150

MultiAttention	3.58 611	0.24 342	0.62 419	0.54 515	0.34 457	22.90 634	2.72 624	1.60 580	1.13 515	0.80 366	1.81 561	1.14 510	0.43 284	35.29 643	0.61 438	0.17 294	0.12 224	0.23 430	0.23 465	0.34 512	0.29 490

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 29	0.26 59	0.17 4	0.17 19	0.24 1	0.21 34	0.17 294	0.16 399	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.47 346	0.19 171	0.42 249	0.35 133	0.22 155	0.57 349	0.42 410	1.14 476	0.71 299	0.84 407	0.75 267	1.09 493	0.53 339	0.74 399	0.53 411	0.17 294	0.12 224	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.19 378

UGAM	0.52 409	0.22 284	0.46 301	0.45 404	0.25 256	0.41 255	0.52 477	0.62 206	1.16 520	0.76 350	1.13 461	1.32 532	0.57 366	1.00 499	0.53 411	0.17 294	0.14 331	0.25 460	0.21 431	0.15 213	0.13 193

CoDeX	0.47 346	0.20 208	0.49 345	0.42 341	0.25 256	0.75 443	0.36 314	1.27 532	0.80 353	0.82 388	0.96 384	0.62 302	0.57 366	0.60 287	0.36 290	0.17 294	0.12 224	0.17 233	0.15 244	0.16 257	0.14 237

plain	0.31 158	0.20 208	0.50 358	0.39 229	0.29 382	0.27 80	0.30 198	0.44 117	0.35 125	0.31 104	0.66 238	0.30 98	0.31 199	0.65 335	0.31 220	0.17 294	0.13 296	0.20 351	0.15 244	0.17 292	0.12 150

MIF-Stereo (partial)	0.31 158	0.18 133	0.37 175	0.41 301	0.31 421	0.28 104	0.23 102	0.47 128	0.42 180	0.31 104	0.63 225	0.36 148	0.35 227	0.57 246	0.31 220	0.17 294	0.13 296	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.14 237

UniTT-Stereo	0.27 117	0.17 106	0.37 175	0.40 267	0.27 331	0.30 132	0.28 172	0.39 69	0.31 87	0.29 92	0.46 157	0.27 83	0.25 117	0.47 165	0.34 257	0.17 294	0.13 296	0.13 90	0.12 152	0.14 163	0.12 150

PCWNet_CMD	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.95 395	0.96 450	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 294	0.12 224	0.21 393	0.16 276	0.24 442	0.19 378

LL-Strereo	0.57 447	0.27 403	0.68 455	0.48 441	0.34 457	0.39 236	0.48 448	0.94 388	0.97 453	0.83 400	0.78 288	1.10 497	1.18 557	1.33 550	0.49 389	0.17 294	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.16 257	0.17 327

knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 44	0.22 155	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 294	0.11 162	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

riskmin	0.38 247	0.20 208	0.39 206	0.32 68	0.23 195	0.53 320	0.30 198	0.63 214	0.80 353	0.49 200	0.56 206	0.73 369	0.58 375	0.55 222	0.36 290	0.17 294	0.11 162	0.19 321	0.13 186	0.19 350	0.20 401

qqq	0.40 275	0.26 386	0.44 272	0.36 153	0.22 155	0.46 288	0.36 314	0.85 351	0.54 226	0.56 224	0.69 246	0.65 324	0.53 339	0.55 222	0.45 366	0.17 294	0.16 399	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

x	0.39 263	0.24 342	0.41 228	0.34 98	0.23 195	0.52 312	0.32 245	0.86 355	0.52 219	0.57 227	0.70 249	0.59 285	0.50 328	0.49 180	0.46 376	0.17 294	0.15 363	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.16 307

IER	0.46 330	0.23 305	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.69 419	0.35 292	0.80 336	0.66 272	0.83 400	0.94 371	0.75 377	0.77 481	0.60 287	0.42 336	0.17 294	0.14 331	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

DAS	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 453	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 471	0.82 432	0.43 341	0.17 294	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 453	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 471	0.93 486	0.43 341	0.17 294	0.13 296	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

IPLGR_C	0.40 275	0.21 245	0.64 434	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.34 268	0.66 237	0.62 246	0.82 388	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 201	0.46 376	0.17 294	0.12 224	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

TRStereo	0.37 232	0.27 403	0.59 409	0.47 434	0.41 503	0.29 119	0.30 198	0.84 348	0.59 242	0.52 212	0.41 141	0.52 241	0.26 134	0.73 392	0.27 169	0.17 294	0.12 224	0.19 321	0.19 383	0.13 118	0.11 103

IRAFT_RVC	0.42 293	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.24 224	0.27 80	0.54 486	0.74 306	0.77 332	0.76 350	0.80 301	0.73 369	0.51 333	0.70 376	0.36 290	0.17 294	0.10 63	0.21 393	0.16 276	0.16 257	0.14 237

CRE-IMP	0.36 215	0.23 305	0.49 345	0.42 341	0.24 224	0.41 255	0.21 74	0.57 173	0.41 172	0.65 273	0.72 252	0.53 245	0.37 249	0.61 295	0.38 315	0.17 294	0.11 162	0.19 321	0.15 244	0.21 390	0.18 345

RAFT	0.45 320	0.22 284	0.45 284	0.47 434	0.26 300	0.54 326	0.47 440	0.66 237	0.58 241	0.80 366	0.82 312	0.94 448	0.57 366	0.75 405	0.34 257	0.17 294	0.15 363	0.22 408	0.20 408	0.16 257	0.12 150

CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.30 198	0.86 355	0.88 402	0.82 388	1.03 421	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 294	0.12 224	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

RAFT + AFF	0.53 415	0.29 429	0.75 487	0.51 486	0.32 437	0.63 393	0.60 505	1.00 411	0.91 425	0.78 360	0.87 344	0.83 406	0.58 375	0.80 426	0.47 383	0.17 294	0.20 466	0.23 430	0.22 449	0.18 316	0.18 345

ACVNet	0.46 330	0.23 305	0.36 159	0.39 229	0.28 355	0.58 355	0.40 385	0.87 362	0.80 353	0.64 264	0.96 384	0.79 393	0.60 386	0.63 314	0.67 455	0.17 294	0.15 363	0.16 193	0.15 244	0.18 316	0.15 261

acv_ft	0.51 400	0.23 305	0.56 400	0.44 381	0.28 355	0.86 483	0.39 374	0.91 379	0.80 353	0.97 480	0.96 384	0.79 393	0.59 382	0.63 314	0.87 501	0.17 294	0.15 363	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261

MSMDNet	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.96 399	0.96 450	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 294	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.23 429	0.19 378

HSM-Net_RVC	0.53 415	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 131	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 436	0.90 447	1.15 472	1.26 519	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 294	0.13 296	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 402	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 294	0.12 224	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

HSM	0.51 400	0.24 342	0.41 228	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.40 385	1.22 512	0.75 317	0.81 379	0.91 363	1.21 514	0.69 441	0.87 459	0.46 376	0.17 294	0.13 296	0.17 233	0.14 217	0.17 292	0.17 327

StereoDRNet-Refined	0.58 454	0.32 447	0.54 389	0.46 425	0.30 399	0.96 499	0.40 385	1.00 411	0.94 443	1.12 530	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 515	0.17 294	0.13 296	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 617	0.24 342	2.75 598	0.42 341	0.23 195	1.57 571	0.90 569	1.71 589	17.88 637	16.56 639	4.88 620	5.17 616	18.85 639	1.63 571	14.62 629	0.17 294	0.14 331	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

GEAStereo	0.23 75	0.16 78	0.30 84	0.33 81	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 96	0.28 68	0.26 67	0.28 79	0.24 62	0.21 71	0.32 36	0.22 55	0.18 328	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.14 163	0.12 150

gasm-f	0.24 84	0.16 78	0.27 52	0.33 81	0.25 256	0.25 55	0.36 314	0.42 96	0.28 68	0.26 67	0.35 122	0.24 62	0.30 191	0.36 71	0.23 88	0.18 328	0.10 63	0.13 90	0.10 86	0.15 213	0.12 150

SCV	0.26 105	0.19 171	0.33 125	0.35 133	0.21 131	0.27 80	0.34 268	0.56 168	0.28 68	0.24 56	0.28 79	0.37 150	0.23 97	0.49 180	0.22 55	0.18 328	0.10 63	0.14 123	0.11 121	0.15 213	0.11 103

test_sample1	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.34 98	0.23 195	0.58 355	0.35 292	0.99 407	0.49 210	0.62 245	0.75 267	0.69 341	0.61 392	0.58 266	0.44 357	0.18 328	0.14 331	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.17 327

mmm	0.44 310	0.27 403	0.46 301	0.38 200	0.24 224	0.61 376	0.35 292	0.94 388	0.53 222	0.72 329	1.05 431	0.63 304	0.50 328	0.57 246	0.45 366	0.18 328	0.15 363	0.23 430	0.20 408	0.20 366	0.18 345

11t1	0.36 215	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.22 155	0.62 384	0.29 182	0.69 265	0.43 182	0.60 235	0.53 195	0.53 245	0.48 313	0.56 233	0.40 328	0.18 328	0.14 331	0.16 193	0.13 186	0.17 292	0.17 327

1111x	0.55 429	0.22 284	0.46 301	0.38 200	0.20 100	0.66 411	0.43 417	1.23 517	0.99 462	0.71 317	0.99 403	0.95 450	0.69 441	0.90 470	1.08 542	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.18 345

EKT-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.39 206	0.43 362	0.29 382	0.38 228	0.31 224	0.69 265	0.64 264	0.45 184	0.63 225	0.49 230	0.27 145	0.56 233	0.33 242	0.18 328	0.14 331	0.18 281	0.15 244	0.16 257	0.16 307

gwcnet-sp	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

scenet	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

ssnet	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 328	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

DisPM	0.39 263	0.19 171	0.44 272	0.41 301	0.27 331	0.24 39	0.31 224	0.65 228	0.57 239	0.87 426	0.87 344	0.60 291	0.32 204	0.76 409	0.32 230	0.18 328	0.12 224	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.20 401

hknet	0.49 377	0.25 367	0.51 371	0.45 404	0.29 382	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.83 371	0.75 343	0.80 301	0.97 455	0.61 392	0.73 392	0.45 366	0.18 328	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

Patchmatch Stereo++	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.57 262	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

OCTAStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

PSM-adaLoss	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.56 233	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo_v2	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.57 246	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.25 55	0.21 74	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.57 246	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

HUI-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.60 194	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.50 187	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

RE-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

Pruner-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.40 267	0.25 256	0.22 18	0.24 116	0.67 247	0.55 231	0.89 440	0.76 273	0.68 337	0.29 173	0.62 303	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.17 326	0.17 292	0.18 345

TVStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 64	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

iGMRVC	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.30 198	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iRAFT	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.22 85	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 155	0.24 39	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 328	0.12 224	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

TestStereo	0.38 247	0.31 443	0.40 218	0.45 404	0.20 100	0.40 240	0.37 329	0.66 237	0.65 269	0.53 215	0.78 288	0.47 219	0.40 270	0.55 222	0.37 306	0.18 328	0.13 296	0.20 351	0.15 244	0.22 412	0.13 193

SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 394	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 543	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 328	0.13 296	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

delet	0.55 429	0.24 342	0.55 394	0.44 381	0.33 448	1.07 520	0.50 459	1.00 411	0.86 389	0.85 411	0.96 384	0.90 437	0.63 404	0.83 440	0.74 473	0.18 328	0.18 440	0.20 351	0.21 431	0.16 257	0.15 261

FADNet-RVC-Resample	0.56 440	0.33 455	1.16 542	0.49 456	0.34 457	0.71 429	0.43 417	1.01 420	0.93 436	0.82 388	0.87 344	0.74 375	0.67 431	0.73 392	0.45 366	0.18 328	0.18 440	0.26 479	0.27 511	0.26 459	0.27 476

ADCRef	0.80 509	0.43 508	1.32 563	0.50 470	0.45 526	1.07 520	0.51 474	1.07 443	0.98 457	1.17 535	1.42 526	0.87 423	0.91 517	0.85 452	3.19 600	0.18 328	0.16 399	0.23 430	0.23 465	0.22 412	0.21 419

AANet_RVC	0.57 447	0.32 447	0.54 389	0.45 404	0.27 331	0.57 349	0.48 448	1.00 411	1.28 547	0.86 418	1.33 510	0.87 423	0.58 375	1.07 513	0.75 474	0.18 328	0.12 224	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.18 345

test_sample2	0.42 293	0.22 284	0.43 260	0.33 81	0.21 131	0.58 355	0.39 374	0.95 395	0.67 275	0.63 254	0.77 277	0.69 341	0.57 366	0.61 295	0.38 315	0.19 360	0.14 331	0.18 281	0.16 276	0.19 350	0.18 345

DispNO	0.47 346	0.23 305	0.71 470	0.39 229	0.31 421	0.60 374	0.38 351	0.89 369	0.77 332	0.75 343	0.84 323	0.72 358	0.54 351	0.73 392	0.46 376	0.19 360	0.14 331	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.17 327

SMFormer	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.18 345

tta	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.14 237

qqq1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 360	0.15 363	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

fff1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 98	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 475	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 360	0.15 363	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 469	0.28 417	0.99 525	0.40 267	0.30 399	1.03 513	0.56 496	1.10 453	0.99 462	0.97 480	1.22 487	1.06 482	0.69 441	1.07 513	0.95 524	0.19 360	0.11 162	0.16 193	0.13 186	0.22 412	0.21 419

GwcNet-ADL	0.44 310	0.22 284	0.48 333	0.45 404	0.30 399	0.40 240	0.37 329	0.92 381	0.97 453	0.71 317	0.78 288	0.61 296	0.42 278	0.62 303	0.50 391	0.19 360	0.14 331	0.15 165	0.14 217	0.18 316	0.18 345

PFNet+	0.40 275	0.19 171	0.49 345	0.39 229	0.25 256	0.28 104	0.23 102	0.64 227	0.70 288	0.85 411	0.79 298	0.64 311	0.35 227	0.72 386	0.34 257	0.19 360	0.14 331	0.23 430	0.20 408	0.16 257	0.20 401

PSM-softLoss	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 360	0.12 224	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

KMStereo	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 360	0.12 224	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

LMCR-Stereo	0.53 415	0.30 438	0.53 384	0.58 534	0.30 399	0.83 476	0.36 314	1.19 497	0.76 325	0.88 436	1.04 427	0.56 257	0.62 398	0.82 432	0.67 455	0.19 360	0.15 363	0.19 321	0.14 217	0.23 429	0.17 327

sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 128	0.30 213	0.19 360	0.14 331	0.18 281	0.17 326	0.57 572	0.44 558

CroCo_RVC	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 128	0.30 213	0.19 360	0.14 331	0.18 281	0.17 326	0.57 572	0.44 558

test_xeample	1.01 542	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 131	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 625	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 389	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 486	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 217	0.41 332	0.19 360	0.13 296	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 427	0.26 386	0.66 446	0.44 381	0.40 496	0.99 506	0.41 400	0.98 405	0.75 317	0.83 400	0.89 356	1.04 476	0.72 462	0.73 392	0.62 441	0.19 360	0.14 331	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.17 327

FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 360	0.13 296	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

SuperB	1.04 547	0.37 478	4.81 611	0.43 362	0.31 421	0.99 506	0.46 433	1.02 423	2.09 589	1.09 525	1.09 447	0.75 377	0.81 493	1.06 510	1.76 574	0.19 360	0.15 363	0.17 233	0.15 244	2.82 620	0.26 466

ADCP+	1.06 552	0.35 466	1.51 578	0.49 456	0.51 546	1.45 564	0.55 490	1.25 528	1.03 480	1.16 534	1.15 472	1.10 497	1.07 547	1.56 565	6.75 620	0.19 360	0.16 399	0.23 430	0.21 431	0.28 474	0.21 419

CFNet	0.51 400	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 468	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 360	0.14 331	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

iResNetv2_ROB	0.52 409	0.27 403	0.69 461	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 472	0.99 488	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 360	0.13 296	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

DISCO	0.70 486	0.26 386	0.68 455	0.44 381	0.31 421	1.14 534	0.51 474	1.23 517	1.23 533	0.81 379	1.05 431	1.50 556	0.85 505	1.82 580	1.03 536	0.19 360	0.15 363	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

w-ln-seven-2	0.76 499	0.43 508	2.32 593	0.52 498	0.38 485	0.90 487	0.65 518	1.11 459	1.12 514	1.19 539	1.28 499	1.09 493	0.99 537	1.07 513	0.87 501	0.20 383	0.19 454	0.23 430	0.22 449	0.26 459	0.22 437

G2L-Stereo	0.49 377	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 383	0.17 422	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

IGEV-RUCA	0.25 94	0.16 78	0.34 142	0.39 229	0.27 331	0.33 178	0.20 50	0.38 63	0.36 133	0.26 67	0.31 103	0.25 71	0.21 71	0.48 176	0.24 101	0.20 383	0.11 162	0.13 90	0.10 86	0.17 292	0.15 261

DCVSM-stereo	0.49 377	0.27 403	0.53 384	0.39 229	0.29 382	0.51 308	0.26 137	0.75 313	0.75 317	1.11 529	0.75 267	1.05 480	0.72 462	0.60 287	0.47 383	0.20 383	0.19 454	0.24 447	0.20 408	0.25 452	0.30 499

mmx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 480	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 383	0.15 363	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

xxx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 480	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 383	0.15 363	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

iinet-f	0.67 479	0.26 386	2.15 591	0.39 229	0.31 421	1.19 543	0.56 496	0.84 348	0.84 376	0.80 366	1.17 479	1.05 480	0.84 504	0.71 381	1.21 553	0.20 383	0.18 440	0.17 233	0.15 244	0.20 366	0.20 401

BUS	0.45 320	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.70 424	0.34 268	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.65 324	0.49 317	0.64 328	0.51 401	0.20 383	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

BSDual-CNN	0.46 330	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 383	0.14 331	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

psmg	0.49 377	0.25 367	0.43 260	0.41 301	0.28 355	0.85 480	0.43 417	0.99 407	0.76 325	0.91 452	0.94 371	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 383	0.15 363	0.20 351	0.20 408	0.18 316	0.18 345

ADLNet2	0.55 429	0.25 367	0.65 440	0.47 434	0.30 399	0.83 476	0.50 459	1.05 435	0.95 449	0.80 366	0.98 398	0.99 460	0.69 441	0.77 416	0.73 470	0.20 383	0.16 399	0.17 233	0.18 353	0.21 390	0.21 419

222	1.18 565	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 155	0.79 457	0.37 329	1.31 540	0.89 415	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 628	0.20 383	0.15 363	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

xxxx	1.01 542	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 131	0.82 473	0.36 314	1.32 541	0.88 402	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 624	0.20 383	0.16 399	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

UPFNet	0.53 415	0.24 342	0.51 371	0.45 404	0.38 485	0.84 479	0.49 454	0.99 407	0.75 317	0.87 426	0.88 352	0.86 417	0.64 415	0.80 426	0.71 467	0.20 383	0.20 466	0.20 351	0.20 408	0.19 350	0.15 261

aanetorigin	0.83 520	0.56 546	1.87 586	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 520	0.70 280	1.00 468	2.42 599	2.02 571	1.31 527	1.18 557	0.93 486	1.13 549	0.20 383	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 470	0.30 499

EDNetEfficientorigin	9.93 626	1.15 591	175.16 650	0.48 441	0.36 469	1.04 517	0.68 527	1.24 524	2.69 602	3.17 613	2.50 583	2.30 584	2.07 599	1.76 577	2.21 588	0.20 383	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 561	0.50 576

DLCB_ROB	0.58 454	0.28 417	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.77 450	0.50 459	0.99 407	0.92 430	1.04 510	1.14 466	1.21 514	0.69 441	0.88 462	0.69 459	0.20 383	0.20 466	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.18 345

FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 110	0.31 87	0.29 92	0.26 59	0.35 137	0.26 134	0.40 102	0.37 306	0.21 400	0.15 363	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

coex_refinement	0.53 415	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 418	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 296	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

ACV-stereo	0.62 467	0.34 460	1.00 526	0.43 362	0.31 421	1.20 544	0.40 385	0.75 313	0.83 371	0.64 264	0.77 277	2.10 580	1.03 542	0.81 429	0.64 447	0.21 400	0.17 422	0.18 281	0.18 353	0.21 390	0.21 419

ITSA-stereo	0.53 415	0.28 417	0.52 376	0.40 267	0.23 195	0.56 344	0.34 268	1.24 524	1.24 535	0.80 366	0.81 308	0.72 358	0.58 375	0.82 432	0.65 449	0.21 400	0.17 422	0.23 430	0.21 431	0.22 412	0.26 466

test_sample5	0.47 346	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 155	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.77 356	0.94 371	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 399	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

test_sample4	0.47 346	0.26 386	0.50 358	0.35 133	0.22 155	0.69 419	0.38 351	1.15 480	0.81 361	0.78 360	0.82 312	0.62 302	0.53 339	0.63 314	0.44 357	0.21 400	0.15 363	0.21 393	0.19 383	0.21 390	0.19 378

test_sample3	0.46 330	0.25 367	0.50 358	0.35 133	0.23 195	0.69 419	0.37 329	1.15 480	0.81 361	0.75 343	0.79 298	0.66 329	0.49 317	0.63 314	0.46 376	0.21 400	0.15 363	0.20 351	0.19 383	0.21 390	0.19 378

DualNet	0.48 358	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 155	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.80 366	1.03 421	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 399	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

StereoVision	0.42 293	0.28 417	0.45 284	0.49 456	0.28 355	0.38 228	0.38 351	0.72 293	0.62 246	0.44 181	1.14 466	0.54 249	0.39 264	0.56 233	0.34 257	0.21 400	0.24 502	0.25 460	0.24 481	0.26 459	0.16 307

CFNet_ucs	0.50 393	0.24 342	0.55 394	0.38 200	0.31 421	0.58 355	0.33 255	0.98 405	0.93 436	0.88 436	1.19 485	0.80 401	0.49 317	0.63 314	0.43 341	0.21 400	0.15 363	0.26 479	0.18 353	0.26 459	0.22 437

fast-acv-ft	0.64 470	0.30 438	0.73 478	0.45 404	0.34 457	1.17 540	0.49 454	0.86 355	0.98 457	1.02 501	1.36 513	1.29 524	0.85 505	0.76 409	0.81 485	0.21 400	0.23 494	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.20 401

CRFU-Net	0.57 447	0.27 403	0.57 404	0.46 425	0.30 399	1.20 544	0.52 477	1.10 453	0.56 237	1.00 493	0.98 398	1.06 482	0.79 488	0.81 429	0.71 467	0.21 400	0.19 454	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.19 378

AACVNet	0.50 393	0.23 305	0.49 345	0.46 425	0.29 382	0.52 312	0.38 351	0.90 374	0.55 231	0.81 379	1.03 421	1.00 463	0.70 454	0.83 440	0.54 416	0.21 400	0.18 440	0.24 447	0.18 353	0.23 429	0.20 401

GANet-ADL	0.42 293	0.25 367	0.45 284	0.43 362	0.29 382	0.54 326	0.35 292	0.89 369	0.86 389	0.63 254	0.72 252	0.68 337	0.42 278	0.52 201	0.41 332	0.21 400	0.14 331	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.19 378

sCroCo_RVC	0.35 197	0.28 417	0.69 461	0.51 486	0.39 491	0.41 255	0.31 224	0.49 135	0.45 197	0.31 104	0.48 165	0.38 158	0.32 204	0.46 158	0.32 230	0.21 400	0.22 484	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.20 401

psm_up	0.55 429	0.26 386	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.65 408	0.56 496	1.04 430	0.82 366	0.82 388	0.88 352	1.01 467	0.94 528	0.74 399	0.61 438	0.21 400	0.25 510	0.26 479	0.23 465	0.21 390	0.20 401

EDNetEfficient	1.46 580	0.80 572	6.12 613	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 558	0.90 374	2.77 603	3.50 616	1.96 568	1.66 566	2.03 598	1.26 542	4.18 610	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 540	0.39 543

ac_64	0.52 409	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

HGLStereo	0.56 440	0.28 417	0.57 404	0.50 470	0.37 476	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.78 342	0.86 418	1.14 466	0.89 432	0.82 497	0.76 409	0.73 470	0.21 400	0.20 466	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.21 419

cf-r	0.47 346	0.23 305	0.41 228	0.39 229	0.23 195	0.59 368	0.37 329	0.88 367	0.85 384	0.72 329	1.05 431	0.94 448	0.62 398	0.56 233	0.54 416	0.21 400	0.14 331	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.15 261

GANet-RSSM	0.47 346	0.21 245	0.37 175	0.38 200	0.25 256	0.58 355	0.36 314	1.07 443	0.78 342	0.68 295	1.01 408	0.86 417	0.67 431	0.62 303	0.44 357	0.21 400	0.15 363	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.17 327

GwcNet-RSSM	0.49 377	0.24 342	0.42 249	0.40 267	0.23 195	0.55 331	0.38 351	0.93 383	0.93 436	0.71 317	1.16 477	0.86 417	0.60 386	0.62 303	0.66 452	0.21 400	0.14 331	0.19 321	0.20 408	0.16 257	0.15 261

DMCA	0.45 320	0.26 386	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.51 308	0.34 268	0.93 383	0.68 280	0.75 343	0.83 318	0.79 393	0.53 339	0.51 194	0.54 416	0.21 400	0.16 399	0.21 393	0.16 276	0.19 350	0.21 419

FADNet_RVC	0.55 429	0.37 478	1.17 547	0.44 381	0.31 421	0.56 344	0.34 268	1.06 439	0.88 402	0.67 289	0.90 360	0.61 296	0.65 421	0.93 486	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.26 479	0.23 465	0.31 493	0.28 483

ADCL	1.04 547	0.38 488	1.35 566	0.50 470	0.39 491	1.61 573	0.89 566	1.29 535	1.39 557	1.29 551	1.50 539	1.24 517	1.24 562	1.37 558	4.87 613	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 478	0.27 476

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 415	0.32 447	0.64 434	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 402	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 422	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	1.04 547	0.38 488	1.32 563	0.54 515	0.29 382	0.89 485	0.72 545	1.52 575	1.24 535	1.05 512	1.41 524	2.98 594	1.49 576	2.74 605	2.83 598	0.22 426	0.14 331	0.20 351	0.22 449	0.32 499	0.32 511

z-mn7	1.00 541	0.50 529	1.70 582	0.53 508	0.36 469	1.75 581	0.71 543	1.22 512	2.28 594	0.96 475	2.54 584	1.42 547	0.95 531	2.19 596	1.54 567	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 470	0.25 460

S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 44	0.25 256	0.24 39	0.13 1	0.35 39	0.41 172	0.25 61	0.36 126	0.30 98	0.25 117	0.30 19	0.26 150	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.43 303	0.28 417	0.47 313	0.45 404	0.33 448	0.58 355	0.34 268	0.82 342	0.73 307	0.57 227	0.84 323	0.47 219	0.50 328	0.54 217	0.39 321	0.22 426	0.15 363	0.35 532	0.16 276	0.28 474	0.21 419

DDVS	0.52 409	0.30 438	0.56 400	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 501	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 399	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

rvit_stereo_0083	0.34 181	0.24 342	0.50 358	0.44 381	0.27 331	0.34 189	0.35 292	0.45 122	0.62 246	0.37 143	0.47 163	0.42 191	0.35 227	0.40 102	0.36 290	0.22 426	0.20 466	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.14 237

rvit_stereo_0081	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 96	0.55 231	0.36 136	0.40 138	0.39 163	0.35 227	0.43 128	0.33 242	0.22 426	0.16 399	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_0082	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 96	0.55 231	0.36 136	0.40 138	0.39 163	0.35 227	0.43 128	0.33 242	0.22 426	0.16 399	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_0080	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 80	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 144	0.40 175	0.28 159	0.41 110	0.33 242	0.22 426	0.17 422	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

rvit_stereo_ft	0.33 175	0.25 367	0.47 313	0.52 498	0.32 437	0.33 178	0.47 440	0.49 135	0.50 214	0.34 125	0.41 141	0.41 181	0.32 204	0.48 176	0.34 257	0.22 426	0.14 331	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.14 237

test_sample6	0.49 377	0.26 386	0.50 358	0.37 170	0.22 155	0.63 393	0.40 385	1.12 465	0.83 371	0.80 366	1.03 421	0.66 329	0.55 357	0.67 354	0.46 376	0.22 426	0.16 399	0.22 408	0.22 449	0.23 429	0.21 419

whm_eth	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 80	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 144	0.40 175	0.28 159	0.41 110	0.33 242	0.22 426	0.17 422	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

Wz-Net-MNSev	0.76 499	0.40 500	1.34 565	0.50 470	0.40 496	1.44 563	0.83 558	1.15 480	1.16 520	1.25 549	1.20 486	1.13 507	0.81 493	1.16 527	1.00 534	0.22 426	0.19 454	0.24 447	0.23 465	0.28 474	0.26 466

NINENet	0.50 393	0.29 429	0.51 371	0.45 404	0.32 437	0.70 424	0.34 268	1.10 453	0.88 402	0.80 366	0.94 371	0.65 324	0.49 317	0.73 392	0.51 401	0.22 426	0.20 466	0.25 460	0.18 353	0.22 412	0.21 419

ADLNet	0.55 429	0.27 403	0.51 371	0.44 381	0.35 464	0.78 454	0.46 433	1.08 447	0.86 389	0.99 488	0.98 398	0.92 444	0.63 404	0.69 370	0.81 485	0.22 426	0.16 399	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419

GES	0.44 310	0.23 305	0.57 404	0.40 267	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.96 399	0.68 280	0.74 341	0.83 318	0.47 219	0.48 313	0.67 354	0.43 341	0.22 426	0.16 399	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.23 444

RYNet	0.72 494	0.35 466	0.64 434	0.53 508	0.67 571	1.31 553	0.67 522	1.20 502	1.18 524	1.05 512	0.87 344	1.27 521	0.93 527	0.93 486	1.27 558	0.22 426	0.16 399	0.26 479	0.23 465	0.40 534	0.39 543

w-ln-seven	0.96 537	0.48 521	2.41 595	0.54 515	0.50 542	1.41 559	0.70 537	1.67 586	1.81 583	1.49 560	1.50 539	1.26 519	0.87 510	1.15 525	1.80 579	0.23 443	0.21 476	0.25 460	0.25 490	0.31 493	0.26 466

rvit_stereo_0081_aga	0.31 158	0.28 417	0.44 272	0.42 341	0.29 382	0.34 189	0.31 224	0.44 117	0.40 168	0.39 160	0.44 148	0.40 175	0.32 204	0.42 119	0.29 207	0.23 443	0.17 422	0.19 321	0.16 276	0.20 366	0.15 261

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 102	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 76	0.21 71	0.49 180	0.24 101	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 415	0.25 367	0.52 376	0.49 456	0.32 437	0.74 438	0.40 385	1.50 569	0.86 389	0.86 418	0.92 367	0.64 311	0.59 382	0.59 281	0.79 480	0.23 443	0.19 454	0.20 351	0.16 276	0.21 390	0.19 378

PSMNet-ADL	0.48 358	0.27 403	0.40 218	0.48 441	0.30 399	0.68 417	0.37 329	0.90 374	0.80 353	0.61 243	0.80 301	0.92 444	0.62 398	0.72 386	0.63 444	0.23 443	0.18 440	0.18 281	0.20 408	0.22 412	0.20 401

ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 210	0.54 416	0.23 443	0.17 422	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 358	0.22 284	0.38 187	0.42 341	0.25 256	0.50 304	0.37 329	1.10 453	0.77 332	0.70 310	1.06 437	0.84 410	0.64 415	0.62 303	0.47 383	0.23 443	0.15 363	0.23 430	0.25 490	0.20 366	0.19 378

CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 363	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

DMCA-RVC	0.51 400	0.30 438	0.59 409	0.50 470	0.32 437	0.54 326	0.38 351	0.86 355	0.68 280	0.94 467	0.86 336	0.91 439	0.68 437	0.70 376	0.59 431	0.23 443	0.18 440	0.31 517	0.23 465	0.26 459	0.19 378

CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 363	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

DRN-Test	0.66 474	0.32 447	0.66 446	0.50 470	0.39 491	1.15 536	0.61 510	1.49 568	1.01 472	1.12 530	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 521	0.23 443	0.17 422	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

StereoDRNet	0.64 470	0.33 455	0.68 455	0.51 486	0.43 515	1.03 513	0.53 482	1.47 565	0.99 462	1.10 527	0.87 344	1.07 487	0.71 458	0.82 432	0.88 505	0.23 443	0.19 454	0.25 460	0.23 465	0.27 470	0.19 378

zh-mn7	1.08 556	0.65 559	4.00 607	0.52 498	0.38 485	1.16 539	0.62 512	1.15 480	1.77 581	1.74 577	2.31 575	1.17 513	0.91 517	2.10 591	1.77 575	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.22 449	0.25 452	0.28 483

ttt	0.51 400	0.25 367	0.43 260	0.38 200	0.24 224	0.65 408	0.38 351	1.18 495	1.05 490	0.72 329	1.08 443	0.63 304	0.49 317	0.84 445	0.59 431	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.20 408	0.24 442	0.24 452

coex-ft	6.43 623	1.51 603	87.33 649	0.49 456	0.38 485	1.34 554	1.21 591	1.16 487	8.09 622	12.12 631	2.79 592	2.77 593	3.31 614	1.16 527	3.15 599	0.24 455	0.23 494	0.27 492	0.24 481	0.45 549	0.37 535

Wz-Net-LNSev	0.71 490	0.51 533	1.36 570	0.50 470	0.41 503	1.15 536	0.69 532	1.21 504	1.07 503	1.02 501	1.12 454	1.08 489	0.87 510	0.89 468	0.89 515	0.24 455	0.22 484	0.21 393	0.19 383	0.26 459	0.26 466

dd	0.43 303	0.38 488	0.55 394	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 490	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 363	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

GEStereo_RVC	0.55 429	0.29 429	0.63 429	0.49 456	0.31 421	0.70 424	0.54 486	1.22 512	0.92 430	0.82 388	0.85 333	0.85 412	0.63 404	0.90 470	0.65 449	0.24 455	0.16 399	0.19 321	0.16 276	0.21 390	0.22 437

Anonymous3	0.46 330	0.34 460	0.86 510	0.50 470	0.37 476	0.81 465	0.50 459	0.72 293	0.65 269	0.51 206	0.65 231	0.45 208	0.45 299	0.64 328	0.38 315	0.24 455	0.24 502	0.22 408	0.21 431	0.23 429	0.23 444

HCRNet	0.44 310	0.34 460	0.41 228	0.53 508	0.26 300	0.53 320	0.29 182	0.83 345	0.63 257	0.71 317	0.81 308	0.77 389	0.50 328	0.66 343	0.36 290	0.24 455	0.16 399	0.24 447	0.20 408	0.21 390	0.18 345

PA-Net	0.67 479	0.43 508	0.83 503	0.50 470	0.53 551	0.94 493	0.68 527	1.10 453	1.14 518	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 481	1.02 505	0.88 505	0.24 455	0.41 575	0.29 508	0.44 568	0.26 459	0.34 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 377	0.26 386	0.35 152	0.39 229	0.26 300	0.64 400	0.36 314	1.15 480	0.84 376	0.67 289	0.88 352	0.88 428	0.59 382	0.58 266	0.45 366	0.24 455	0.17 422	0.27 492	0.27 511	0.25 452	0.23 444

NaN_ROB	0.69 484	0.44 513	0.69 461	0.51 486	0.33 448	0.97 501	1.06 581	1.22 512	1.19 526	1.24 548	0.96 384	1.08 489	0.78 486	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 539	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

ssnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.56 400	0.43 362	0.29 382	0.95 496	0.59 503	1.13 467	0.99 462	0.93 464	0.80 301	0.99 460	0.64 415	0.82 432	0.94 521	0.25 466	0.22 484	0.23 430	0.24 481	0.20 366	0.19 378

Wz-Net-SNSev	0.91 532	0.73 565	2.13 590	0.56 526	0.45 526	0.95 496	1.13 586	1.34 545	1.24 535	1.02 501	1.30 506	1.46 550	0.86 507	1.81 579	1.50 566	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 499	0.29 490

GwcNet	0.69 484	0.36 471	1.10 536	0.51 486	0.42 509	1.08 524	0.50 459	1.21 504	1.16 520	1.00 493	1.37 516	1.06 482	0.79 488	0.92 480	0.94 521	0.25 466	0.24 502	0.24 447	0.22 449	0.23 429	0.26 466

DSFCA	0.55 429	0.25 367	0.62 419	0.40 267	0.36 469	0.74 438	0.52 477	1.04 430	0.82 366	1.06 516	0.84 323	0.89 432	0.63 404	0.99 496	0.58 426	0.25 466	0.21 476	0.21 393	0.21 431	0.21 390	0.19 378

STTStereo	0.55 429	0.37 478	0.76 492	0.44 381	0.31 421	0.60 374	0.44 426	0.96 399	0.86 389	0.99 488	0.90 360	0.96 453	0.58 375	0.71 381	0.61 438	0.25 466	0.23 494	0.26 479	0.32 538	0.24 442	0.23 444

RTSC	0.87 524	0.48 521	1.23 553	0.52 498	0.37 476	1.13 533	0.50 459	1.34 545	1.79 582	1.51 563	1.24 492	1.12 501	0.81 493	1.62 569	2.16 587	0.25 466	0.19 454	0.23 430	0.24 481	0.30 487	0.31 507

GANet	0.70 486	0.37 478	0.55 394	0.51 486	0.34 457	0.94 493	0.96 574	1.08 447	0.94 443	1.04 510	1.98 569	1.13 507	0.88 514	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 517	0.27 492	0.22 449	0.31 493	0.22 437

MDST_ROB	0.91 532	0.27 403	0.85 505	0.63 551	0.41 503	2.53 593	0.71 543	1.60 580	1.13 515	2.83 606	1.73 556	0.97 455	0.69 441	1.61 568	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 523	0.28 517	0.25 452	0.24 452

FBW_ROB	0.88 526	0.50 529	0.85 505	0.55 523	0.40 496	1.17 540	0.78 553	1.50 569	1.37 554	1.33 554	1.27 497	1.48 554	1.00 540	2.57 604	0.98 530	0.25 466	0.32 553	0.45 560	0.30 525	0.34 512	0.28 483

PWC_ROB	0.87 524	0.52 540	1.28 557	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 551	1.46 564	1.61 569	2.59 588	1.16 512	1.01 541	1.34 552	1.40 565	0.25 466	0.18 440	0.28 500	0.20 408	0.29 478	0.28 483

zh-sn7	1.09 557	0.75 567	3.23 601	0.57 532	0.42 509	1.11 528	0.89 566	1.19 497	1.27 545	1.41 558	1.98 569	1.25 518	1.47 575	1.99 588	2.62 595	0.26 476	0.26 517	0.26 479	0.27 511	0.35 517	0.30 499

TCMNet	0.66 474	0.39 495	0.98 524	0.59 538	0.61 567	0.96 499	0.55 490	1.05 435	0.90 418	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 535	0.26 476	0.26 517	0.31 517	0.28 517	0.32 499	0.29 490

test_sample7	0.52 409	0.29 429	0.50 358	0.36 153	0.27 331	0.62 384	0.41 400	1.06 439	0.88 402	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.26 476	0.20 466	0.27 492	0.26 504	0.27 470	0.24 452

GMStereo_Zeroshot	0.49 377	0.44 513	0.74 483	0.49 456	0.27 331	0.56 344	0.29 182	0.73 304	0.76 325	0.86 418	0.94 371	0.91 439	0.36 245	0.74 399	0.43 341	0.26 476	0.14 331	0.26 479	0.15 244	0.36 522	0.18 345

CSP-Net	0.56 440	0.27 403	0.49 345	0.41 301	0.28 355	1.22 546	0.50 459	1.23 517	0.72 300	0.95 474	0.95 380	0.89 432	0.62 398	0.83 440	0.62 441	0.26 476	0.17 422	0.17 233	0.17 326	0.18 316	0.17 327

APVNet	0.71 490	0.37 478	0.89 514	0.56 526	0.45 526	1.18 542	0.68 527	1.41 559	0.85 384	0.81 379	1.15 472	1.04 476	0.81 493	1.10 520	1.17 550	0.26 476	0.28 530	0.32 523	0.31 532	0.29 478	0.30 499

FADNet-RVC	0.60 464	0.53 543	1.14 541	0.46 425	0.39 491	0.61 376	0.39 374	1.12 465	0.87 398	0.70 310	0.84 323	1.04 476	0.55 357	0.94 493	0.69 459	0.26 476	0.25 510	0.28 500	0.28 517	0.31 493	0.31 507

S-Stereo	0.74 497	0.35 466	0.96 521	0.56 526	0.45 526	0.82 473	0.60 505	1.24 524	1.60 576	0.96 475	1.41 524	1.12 501	0.94 528	0.80 426	1.04 539	0.26 476	0.31 548	0.28 500	0.25 490	0.32 499	0.47 569

ADCMid	1.14 560	0.52 540	2.23 592	0.53 508	0.43 515	1.07 520	0.75 549	1.23 517	1.05 490	2.15 592	1.44 532	1.50 556	1.43 573	1.56 565	5.01 614	0.26 476	0.24 502	0.29 508	0.31 532	0.37 527	0.33 516

ETE_ROB	0.70 486	0.49 525	0.73 478	0.56 526	0.36 469	0.79 457	0.87 565	1.14 476	0.93 436	1.19 539	1.18 481	1.39 544	0.82 497	0.99 496	0.80 482	0.26 476	0.21 476	0.31 517	0.26 504	0.33 506	0.34 523

YMNet	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 524	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 537	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 548	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

YMNet_1	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 524	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 537	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 548	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

rvit_0105_6	0.38 247	0.28 417	0.64 434	0.50 470	0.30 399	0.39 236	0.38 351	0.51 145	0.67 275	0.40 166	0.45 152	0.50 233	0.41 276	0.54 217	0.36 290	0.27 486	0.26 517	0.24 447	0.21 431	0.22 412	0.16 307

rvit_0105_5	0.42 293	0.31 443	0.73 478	0.50 470	0.29 382	0.44 273	0.42 410	0.61 200	0.74 314	0.51 206	0.51 182	0.60 291	0.47 308	0.57 246	0.38 315	0.27 486	0.25 510	0.25 460	0.23 465	0.22 412	0.18 345

WZ-Net	1.19 566	0.59 550	4.07 608	0.62 550	0.51 546	1.34 554	1.31 599	1.32 541	1.74 580	1.53 565	1.65 550	1.74 569	1.28 566	2.25 598	2.01 584	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 534	0.39 543

SACVNet	0.58 454	0.34 460	0.55 394	0.55 523	0.36 469	0.63 393	0.48 448	1.13 467	0.77 332	1.02 501	1.06 437	1.02 472	0.74 467	0.90 470	0.51 401	0.27 486	0.21 476	0.25 460	0.24 481	0.29 478	0.36 530

pcwnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.84 504	0.45 404	0.35 464	0.61 376	0.35 292	1.27 532	1.21 530	0.99 488	1.27 497	0.72 358	0.58 375	0.67 354	0.48 387	0.27 486	0.21 476	0.24 447	0.23 465	0.29 478	0.29 490

DANet	0.71 490	0.45 517	0.91 517	0.59 538	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 543	1.22 487	1.33 535	0.88 514	1.16 527	1.24 554	0.27 486	0.23 494	0.31 517	0.25 490	0.35 517	0.32 511
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 393	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 402	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 224	0.28 500	0.18 353	0.23 429	0.18 345
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.
SGM_RVC	0.97 538	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 155	1.55 569	0.73 547	1.51 572	1.25 541	2.25 596	1.92 566	2.58 590	1.56 580	2.02 589	1.19 552	0.27 486	0.27 526	0.27 492	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 286	0.29 429	0.71 470	0.50 470	0.29 382	0.41 255	0.41 400	0.55 166	0.73 307	0.45 184	0.48 165	0.55 254	0.44 294	0.57 246	0.36 290	0.28 496	0.26 517	0.25 460	0.22 449	0.23 429	0.18 345

hitnet-ft	0.55 429	0.27 403	0.39 206	0.41 301	0.28 355	0.78 454	0.40 385	0.92 381	0.90 418	0.82 388	1.01 408	1.13 507	0.70 454	0.78 420	0.67 455	0.28 496	0.20 466	0.28 500	0.22 449	0.29 478	0.26 466

FAT-Stereo	0.73 496	0.33 455	0.75 487	0.49 456	0.37 476	0.71 429	0.59 503	1.36 551	1.30 549	1.03 509	1.40 522	1.59 565	1.15 553	0.87 459	0.86 495	0.28 496	0.28 530	0.28 500	0.23 465	0.28 474	0.38 541

stereogan	0.80 509	0.31 443	0.71 470	0.59 538	0.50 542	1.72 580	0.48 448	1.35 548	1.37 554	1.00 493	1.46 537	1.56 562	0.95 531	1.29 546	0.84 490	0.28 496	0.29 535	0.29 508	0.25 490	0.38 531	0.38 541

TDLM	0.57 447	0.33 455	0.49 345	0.51 486	0.30 399	0.66 411	0.73 547	1.03 427	1.01 472	0.82 388	1.10 449	0.84 410	0.70 454	0.86 457	0.58 426	0.28 496	0.17 422	0.25 460	0.22 449	0.26 459	0.19 378

SANet	1.07 554	0.41 504	1.06 531	0.48 441	0.30 399	1.41 559	0.94 572	1.42 560	3.36 610	1.58 566	2.43 581	2.33 586	1.70 587	1.34 552	1.07 541	0.28 496	0.24 502	0.26 479	0.23 465	0.34 512	0.30 499

CBMV	0.64 470	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 508	0.77 551	1.13 467	1.09 508	1.17 535	1.22 487	1.04 476	0.75 471	0.88 462	0.63 444	0.28 496	0.30 539	0.34 530	0.30 525	0.26 459	0.26 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 346	0.34 460	0.77 497	0.54 515	0.31 421	0.49 301	0.47 440	0.63 214	0.79 351	0.65 273	0.59 216	0.64 311	0.50 328	0.65 335	0.39 321	0.29 503	0.27 526	0.29 508	0.28 517	0.21 390	0.20 401

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 155	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 503	0.16 399	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 466	0.51 533	1.10 536	0.45 404	0.44 522	0.65 408	0.41 400	1.19 497	1.05 490	0.70 310	0.84 323	0.98 459	0.66 428	0.82 432	0.50 391	0.29 503	0.30 539	0.27 492	0.30 525	0.46 552	0.35 528

AnyNet_C32	1.16 564	0.62 557	2.40 594	0.57 532	0.55 556	1.41 559	1.34 600	1.18 495	1.24 535	1.49 560	1.42 526	1.39 544	1.20 561	1.55 563	4.82 612	0.29 503	0.28 530	0.29 508	0.34 543	0.38 531	0.42 551

CVANet_RVC	0.57 447	0.33 455	0.44 272	0.47 434	0.32 437	0.67 415	0.61 510	1.05 435	0.93 436	0.85 411	1.04 427	1.01 467	0.73 465	0.83 440	0.52 408	0.29 503	0.19 454	0.27 492	0.25 490	0.31 493	0.21 419

DeepPruner_ROB	0.53 415	0.34 460	0.59 409	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 503	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

PSMNet_ROB	0.64 470	0.37 478	0.65 440	0.56 526	0.42 509	0.97 501	0.83 558	1.21 504	0.92 430	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 519	0.29 503	0.20 466	0.31 517	0.31 532	0.26 459	0.23 444

Syn2CoEx	0.71 490	0.51 533	0.95 519	0.64 552	0.45 526	0.91 488	0.53 482	1.48 566	1.13 515	0.93 464	1.35 512	1.02 472	0.99 537	0.92 480	0.80 482	0.30 510	0.27 526	0.28 500	0.24 481	0.23 429	0.24 452

Nwc_Net	0.78 505	0.38 488	0.73 478	0.60 544	0.55 556	1.05 518	0.55 490	1.67 586	1.05 490	0.88 436	1.86 565	1.40 546	1.09 548	1.10 520	0.87 501	0.30 510	0.25 510	0.36 537	0.38 551	0.29 478	0.29 490

ADCPNet	1.03 546	0.48 521	2.70 597	0.54 515	0.42 509	1.40 557	0.75 549	1.13 467	1.07 503	1.22 545	1.42 526	1.68 567	1.09 548	1.36 557	3.45 604	0.30 510	0.28 530	0.29 508	0.32 538	0.37 527	0.35 528

GASNet	0.67 479	0.72 564	0.96 521	0.70 570	0.48 538	0.62 384	0.47 440	1.08 447	1.03 480	0.94 467	0.82 312	0.93 446	0.83 502	1.33 550	0.80 482	0.31 513	0.22 484	0.29 508	0.28 517	0.44 545	0.24 452

psmorigin	0.82 513	0.51 533	2.09 589	0.49 456	0.41 503	0.85 480	0.50 459	1.04 430	0.88 402	1.45 559	1.43 529	1.50 556	1.06 545	1.22 538	0.97 527	0.31 513	0.32 553	0.27 492	0.27 511	0.33 506	0.42 551

NCC-stereo	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 546	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 510	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 554	1.19 530	0.88 505	0.31 513	0.30 539	0.37 542	0.48 577	0.33 506	0.33 516

Abc-Net	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 546	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 510	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 554	1.19 530	0.88 505	0.31 513	0.30 539	0.37 542	0.48 577	0.33 506	0.33 516
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 535	0.50 529	1.18 548	0.59 538	0.46 533	0.97 501	0.48 448	1.70 588	2.15 590	1.58 566	1.37 516	1.42 547	1.19 559	1.31 548	1.60 569	0.31 513	0.26 517	0.32 523	0.33 541	0.40 534	0.42 551

RTS	1.98 594	0.96 584	11.36 620	0.65 557	0.57 562	2.77 599	1.40 603	1.39 555	2.26 592	1.89 583	2.56 585	1.32 532	1.25 563	5.20 618	4.05 608	0.31 513	0.22 484	0.29 508	0.29 523	0.40 534	0.37 535

RTSA	1.98 594	0.96 584	11.36 620	0.65 557	0.57 562	2.77 599	1.40 603	1.39 555	2.26 592	1.89 583	2.56 585	1.32 532	1.25 563	5.20 618	4.05 608	0.31 513	0.22 484	0.29 508	0.29 523	0.40 534	0.37 535

SGM-ForestM	4.04 614	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 622	1.45 607	3.84 616	4.24 617	8.19 629	6.76 626	19.00 637	9.08 625	10.74 629	6.62 619	0.31 513	0.33 559	0.32 523	0.32 538	0.29 478	0.29 490

PS-NSSS	0.58 454	0.44 513	0.62 419	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 513	0.26 517	0.40 550	0.27 511	0.33 506	0.26 466

NCCL2	0.72 494	0.41 504	0.65 440	0.64 552	0.44 522	0.98 505	1.20 589	1.11 459	1.00 468	0.98 485	0.96 384	1.49 555	0.87 510	0.90 470	0.79 480	0.31 513	0.26 517	0.39 547	0.39 555	0.32 499	0.32 511

SGM-Forest	0.62 467	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 510	0.55 490	1.09 451	1.05 490	1.06 516	1.18 481	1.10 497	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 513	0.33 559	0.33 528	0.30 525	0.30 487	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	0.54 427	0.40 500	0.76 492	0.58 534	0.37 476	0.59 368	0.68 527	0.70 280	0.94 443	0.82 388	0.69 246	0.73 369	0.58 375	0.78 420	0.54 416	0.32 524	0.29 535	0.31 517	0.34 543	0.23 429	0.20 401

rvit_stereo_0075_2	0.47 346	0.37 478	0.70 465	0.53 508	0.46 533	0.43 265	0.36 314	0.81 340	0.67 275	0.55 221	0.74 265	0.59 285	0.43 284	0.63 314	0.43 341	0.32 524	0.23 494	0.35 532	0.25 490	0.30 487	0.25 460

Wz-Net-TNSev	1.14 560	1.06 590	4.32 610	0.49 456	0.42 509	1.51 567	1.11 585	1.48 566	1.40 559	1.22 545	1.26 496	1.58 564	1.43 573	1.76 577	1.70 571	0.32 524	0.31 548	0.26 479	0.30 525	0.41 540	0.41 550

UDGNet	0.48 358	0.77 570	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 430	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 524	0.15 363	0.66 583	0.19 383	0.36 522	0.21 419

AF-Net	0.81 512	0.39 495	0.68 455	0.64 552	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 582	1.31 550	0.96 475	2.02 571	1.46 550	1.26 565	1.11 522	0.99 531	0.32 524	0.24 502	0.39 547	0.27 511	0.30 487	0.25 460

RGC	0.79 508	0.59 550	0.71 470	0.65 557	0.65 570	0.92 492	0.58 500	1.29 535	1.05 490	1.07 519	1.45 535	1.47 553	1.03 542	1.21 536	0.88 505	0.32 524	0.30 539	0.48 569	0.40 558	0.37 527	0.37 535

NVstereo2D	0.60 464	0.30 438	0.75 487	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 519	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 524	0.15 363	0.28 500	0.20 408	0.40 534	0.36 530

XPNet_ROB	0.70 486	0.35 466	0.68 455	0.52 498	0.40 496	0.79 457	0.85 564	1.16 487	0.94 443	1.33 554	1.15 472	1.38 543	0.83 502	1.03 507	0.90 517	0.32 524	0.25 510	0.26 479	0.24 481	0.31 493	0.28 483

RP	0.76 499	0.36 471	0.63 429	0.66 560	0.58 564	0.80 460	0.55 490	1.14 476	1.22 532	0.97 480	1.65 550	1.43 549	1.32 567	1.01 500	0.84 490	0.33 532	0.30 539	0.36 537	0.30 525	0.34 512	0.34 523

edge stereo	0.76 499	0.38 488	0.74 483	0.52 498	0.43 515	0.80 460	0.53 482	1.28 534	1.06 497	1.28 550	1.38 521	1.81 570	1.11 550	1.08 516	0.85 494	0.33 532	0.32 553	0.41 554	0.28 517	0.32 499	0.36 530

ADCS	1.51 582	0.61 554	3.42 602	0.59 538	0.51 546	1.27 551	1.08 584	1.59 579	1.81 583	1.91 586	1.66 552	1.51 559	1.42 572	1.94 586	8.60 622	0.33 532	0.32 553	0.33 528	0.36 547	0.44 545	0.42 551

AnyNet_C01	1.56 583	1.05 589	7.45 615	0.64 552	0.54 554	1.99 586	1.38 602	1.43 562	1.36 552	1.63 572	1.92 566	1.84 572	1.33 568	2.40 600	4.03 607	0.33 532	0.32 553	0.32 523	0.34 543	0.44 545	0.45 562

LSM	4.74 619	0.77 570	10.16 618	0.70 570	56.56 644	1.02 510	1.00 579	1.24 524	1.62 577	2.04 588	2.34 578	1.33 535	1.17 556	1.38 559	1.09 543	0.33 532	0.49 588	0.39 547	0.46 569	0.51 561	10.09 633

LALA_ROB	0.74 497	0.43 508	0.69 461	0.54 515	0.40 496	1.01 508	0.95 573	1.21 504	1.07 503	1.22 545	1.12 454	1.56 562	0.79 488	1.04 509	0.86 495	0.33 532	0.22 484	0.35 532	0.30 525	0.35 517	0.31 507

test_for_model	0.82 513	3.60 625	0.39 206	2.35 613	2.07 613	0.39 236	0.28 172	0.42 96	0.45 197	0.71 317	0.31 103	0.30 98	0.27 145	0.34 60	0.25 121	0.34 538	0.11 162	0.13 90	0.09 10	3.49 625	0.18 345

DGSMNet	0.76 499	0.55 545	1.29 559	0.58 534	0.62 568	0.94 493	0.70 537	1.26 530	1.11 510	0.83 400	1.24 492	1.00 463	0.71 458	1.03 507	0.81 485	0.34 538	0.29 535	0.41 554	0.40 558	0.57 572	0.55 581

DeepPrunerF	0.89 528	0.52 540	3.43 603	0.68 567	0.81 577	0.72 436	0.72 545	1.22 512	1.99 588	0.93 464	1.01 408	0.87 423	0.86 507	1.08 516	0.95 524	0.34 538	0.28 530	0.43 556	0.39 555	0.30 487	0.32 511

DPSNet	0.99 540	0.42 506	1.88 587	0.53 508	0.41 503	1.59 572	1.26 595	2.21 598	1.43 560	1.10 527	1.11 450	1.46 550	1.95 596	1.34 552	1.26 556	0.34 538	0.25 510	0.25 460	0.21 431	0.46 552	0.37 535

PWCDC_ROB	0.89 528	0.49 525	0.80 501	0.74 574	0.40 496	1.03 513	0.39 374	1.33 543	2.35 598	1.02 501	3.77 606	0.81 404	0.92 522	1.20 532	0.90 517	0.34 538	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 512	0.29 490

ISRNet	0.56 440	0.24 342	0.66 446	0.56 526	0.36 469	0.44 273	0.25 124	0.82 342	0.84 376	1.07 519	1.25 494	0.91 439	0.60 386	0.66 343	0.58 426	0.35 543	0.26 517	0.36 537	0.33 541	0.30 487	0.42 551

HBP-ISP	0.59 461	0.45 517	0.43 260	0.45 404	0.33 448	0.70 424	0.28 172	1.11 459	1.00 468	0.83 400	1.18 481	0.65 324	0.68 437	0.88 462	0.52 408	0.35 543	0.38 568	0.47 564	0.41 563	0.38 531	0.31 507

dad	0.58 454	0.50 529	0.64 434	0.43 362	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.78 329	1.25 541	1.01 498	1.17 479	1.15 511	0.53 339	0.68 364	0.50 391	0.35 543	0.23 494	0.37 542	0.21 431	0.29 478	0.20 401

MeshStereo	1.34 573	0.43 508	0.54 389	0.44 381	0.34 457	1.66 576	0.60 505	1.94 592	1.37 554	4.47 620	3.25 597	4.71 611	1.94 595	1.92 584	1.17 550	0.35 543	0.35 563	0.37 542	0.31 532	0.32 499	0.32 511
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
FINET	0.67 479	0.42 506	1.00 526	0.46 425	0.43 515	0.83 476	0.89 566	1.08 447	1.50 566	0.87 426	1.14 466	0.71 349	0.68 437	0.92 480	0.70 462	0.36 547	0.30 539	0.26 479	0.24 481	0.35 517	0.33 516

G-Net	0.95 536	0.46 519	1.04 529	0.64 552	0.48 538	2.12 589	0.64 517	1.01 420	0.87 398	1.75 578	2.82 595	1.30 526	1.64 586	1.06 510	0.96 526	0.36 547	0.29 535	0.35 532	0.25 490	0.45 549	0.42 551

CBMV_ROB	0.59 461	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 457	0.94 467	1.25 494	0.81 404	0.78 486	0.87 459	0.50 391	0.36 547	0.37 566	0.43 556	0.40 558	0.33 506	0.30 499

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 545	0.57 548	1.51 578	0.67 563	0.50 542	2.57 594	1.66 610	1.20 502	1.43 560	1.38 556	1.57 546	1.33 535	0.92 522	1.64 572	0.88 505	0.37 550	0.39 572	0.46 563	0.60 589	0.41 540	0.40 546

XQC	0.89 528	0.65 559	1.31 561	0.67 563	0.52 550	1.22 546	0.68 527	1.26 530	1.52 567	1.14 533	1.11 450	1.28 523	1.04 544	1.40 560	1.77 575	0.38 551	0.24 502	0.37 542	0.31 532	0.53 566	0.47 569

NOSS_ROB	0.57 447	0.39 495	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.73 437	0.54 486	1.03 427	1.08 506	0.67 289	0.87 344	0.76 383	0.57 366	0.77 416	0.47 383	0.38 551	0.38 568	0.44 559	0.42 567	0.37 527	0.34 523

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 479	0.81 573	0.73 478	0.53 508	0.37 476	1.40 557	0.53 482	1.04 430	0.79 351	0.88 436	0.94 371	0.95 450	0.53 339	0.93 486	0.58 426	0.39 553	0.30 539	0.57 579	0.31 532	0.53 566	0.30 499

PVD	1.28 572	0.67 562	1.28 557	0.74 574	0.62 568	1.50 566	0.84 561	1.99 594	2.96 604	2.18 593	2.36 580	1.85 574	1.95 596	1.92 584	1.94 582	0.39 553	0.36 565	0.49 572	0.37 548	0.51 561	0.64 583

SAMSARA	1.07 554	0.65 559	1.19 549	1.06 589	0.90 580	1.76 582	1.76 614	1.46 564	1.44 562	1.51 563	1.16 477	2.00 579	1.14 552	1.48 561	1.31 560	0.39 553	0.44 584	0.35 532	0.38 551	0.49 558	0.49 575

CSAN	0.83 520	0.49 525	0.77 497	0.60 544	0.41 503	1.14 534	1.06 581	1.19 497	1.46 564	1.32 552	1.43 529	1.37 542	1.19 559	1.27 545	0.86 495	0.39 553	0.31 548	0.36 537	0.37 548	0.35 517	0.34 523

MFN_U_SF_RVC	1.09 557	0.59 550	1.97 588	0.67 563	0.44 522	1.93 585	0.60 505	1.85 591	1.36 552	1.61 569	1.54 544	1.95 578	1.37 569	1.64 572	1.73 572	0.40 557	0.37 566	0.45 560	0.48 577	0.44 545	0.44 558

DualNet (step1)	0.57 447	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 402	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.41 558	0.20 466	0.40 550	0.41 563	0.36 522	0.33 516

test_sample9	1.05 551	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 402	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	1.20 532	1.36 561	0.41 558	8.41 631	0.40 550	0.41 563	0.36 522	0.33 516

test_sample8	1.25 570	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.13 467	0.75 317	1.50 562	0.95 380	3.29 602	1.59 582	1.20 532	1.36 561	0.41 558	8.41 631	0.40 550	0.41 563	0.36 522	0.33 516

BEATNet-Init1	15.13 631	0.82 576	50.86 647	0.72 573	0.53 551	38.10 643	7.03 628	11.83 631	14.25 631	29.78 647	30.17 647	48.21 650	22.64 641	26.78 641	18.11 631	0.42 561	0.38 568	0.47 564	0.46 569	0.51 561	0.48 572

WCMA_ROB	1.14 560	0.36 471	0.76 492	0.49 456	0.44 522	1.23 548	0.67 522	1.11 459	1.23 533	2.84 607	3.95 612	3.28 601	1.83 592	1.25 541	0.99 531	0.44 562	0.34 561	0.34 530	0.37 548	0.41 540	0.40 546

FSD	0.48 358	0.47 520	0.53 384	0.54 515	0.46 533	0.48 296	0.52 477	0.53 164	0.48 209	0.48 198	0.48 165	0.49 230	0.48 313	0.51 194	0.49 389	0.45 563	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.46 552	0.45 562

MSMD_ROB	1.21 567	0.49 525	0.62 419	0.59 538	0.50 542	1.62 575	0.67 522	1.23 517	1.24 535	2.45 600	3.77 606	3.09 598	2.98 612	1.32 549	0.81 485	0.45 563	0.41 575	0.49 572	0.51 584	0.47 555	0.44 558

FC-DCNN v2	1.65 588	0.51 533	0.65 440	0.61 546	0.49 540	1.61 573	0.70 537	1.75 590	1.56 572	4.74 624	4.91 621	6.46 622	3.31 614	1.91 583	1.11 544	0.46 565	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 556	0.46 564

FCDSN-DC	1.39 578	0.56 546	0.65 440	0.74 574	0.59 565	1.38 556	0.63 513	1.35 548	1.39 557	3.26 614	4.50 618	4.61 609	2.63 607	1.58 567	1.03 536	0.46 565	0.42 577	0.48 569	0.47 575	0.50 560	0.50 576
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 513	0.96 584	0.85 505	0.58 534	0.45 526	1.27 551	0.70 537	1.17 492	1.02 475	0.83 400	1.23 491	0.90 437	0.77 481	1.06 510	0.69 459	0.46 565	0.34 561	1.71 601	0.38 551	0.59 576	0.36 530

FC-DCNN	1.59 584	0.51 533	0.66 446	0.61 546	0.49 540	1.56 570	0.70 537	1.66 585	1.53 568	4.64 621	4.62 619	5.85 618	3.34 616	1.84 581	1.11 544	0.46 565	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 556	0.46 564

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 573	0.87 578	1.76 584	0.86 578	0.56 559	4.29 615	1.79 615	1.50 569	1.98 587	1.61 569	1.85 564	1.84 572	1.41 571	1.89 582	1.36 561	0.48 569	0.40 574	0.56 578	0.57 587	0.69 581	0.48 572

GANetREF_RVC	0.80 509	0.75 567	0.86 510	0.66 560	0.42 509	1.15 536	0.98 575	1.14 476	1.19 526	1.01 498	1.02 417	1.10 497	0.90 516	1.15 525	0.76 475	0.48 569	0.39 572	0.57 579	0.38 551	0.63 578	0.46 564
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccnet	0.82 513	0.57 548	0.75 487	0.54 515	0.59 565	1.09 527	0.66 520	1.38 554	0.94 443	1.12 530	1.44 532	1.29 524	0.92 522	0.95 495	1.24 554	0.49 571	0.42 577	0.50 574	0.47 575	0.51 561	0.46 564

MANE	4.13 615	0.51 533	0.64 434	0.66 560	0.56 559	6.89 621	0.99 577	7.55 625	12.04 626	6.68 627	8.57 629	10.69 628	9.45 626	7.59 626	6.39 618	0.49 571	0.43 582	0.48 569	0.98 606	0.49 558	0.48 572

PDISCO_ROB	0.91 532	0.48 521	1.06 531	0.99 583	0.97 586	1.67 578	0.63 513	1.64 584	1.59 573	1.06 516	1.18 481	1.31 527	0.79 488	1.55 563	0.97 527	0.49 571	0.22 484	0.45 560	0.40 558	0.45 549	0.37 535

SDNR	0.86 523	0.37 478	1.47 576	0.40 267	0.38 485	3.38 610	0.33 255	0.90 374	0.98 457	0.99 488	2.09 574	0.59 285	0.71 458	1.29 546	0.70 462	0.51 574	0.56 592	0.36 537	0.26 504	0.43 544	0.46 564

Anonymous_2	0.82 513	0.44 513	0.63 429	0.40 267	0.43 515	0.80 460	0.52 477	0.72 293	0.77 332	0.71 317	0.60 218	0.87 423	0.76 474	0.75 405	0.58 426	0.52 575	0.54 590	0.54 577	4.82 630	0.56 570	0.40 546

PASM	0.90 531	0.64 558	1.69 580	0.69 569	0.69 574	0.78 454	0.84 561	1.03 427	1.26 544	1.19 539	1.15 472	1.31 527	0.98 536	1.24 540	1.03 536	0.52 575	0.56 592	0.59 582	0.66 591	0.56 570	0.54 580

ELAS_RVC	1.60 585	0.61 554	1.01 528	0.70 570	0.56 559	2.00 587	1.89 617	1.96 593	2.65 601	3.33 615	3.26 598	3.03 595	3.41 617	2.49 602	2.09 586	0.52 575	0.45 585	0.50 574	0.48 577	0.54 568	0.52 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 587	0.61 554	0.95 519	0.68 567	0.55 556	3.01 608	1.55 608	2.39 600	2.33 597	3.64 617	3.89 610	2.75 592	2.90 611	2.15 594	2.27 593	0.52 575	0.45 585	0.50 574	0.48 577	0.54 568	0.52 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 499	0.75 567	1.08 535	1.01 586	0.90 580	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 480	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 579	0.27 526	0.76 585	0.46 569	0.66 580	0.47 569

UDG	0.88 526	0.82 576	0.67 450	1.00 585	0.96 585	1.02 510	0.57 499	1.13 467	0.99 462	0.90 447	0.97 397	1.31 527	0.99 537	0.85 452	0.84 490	0.54 580	0.32 553	1.77 602	0.40 558	0.94 588	0.66 585

STTRV1_RVC	0.82 513	0.59 550	1.16 542	0.67 563	0.81 577	1.11 528	0.63 513	1.30 538	1.11 510	0.98 485	1.33 510	1.08 489	0.95 531	1.26 542	0.87 501	0.55 581	0.25 510	0.43 556	0.39 555	0.58 575	0.40 546

DispFullNet	1.60 585	2.63 622	2.75 598	2.56 617	1.79 608	1.24 549	0.47 440	1.37 553	1.45 563	1.87 582	1.50 539	1.55 561	2.46 602	2.04 590	1.04 539	0.59 582	0.18 440	2.32 614	0.68 593	2.29 613	1.14 607

SQANet	0.82 513	0.74 566	0.67 450	1.13 590	0.98 588	1.11 528	0.47 440	1.07 443	0.83 371	0.91 452	1.05 431	1.03 474	0.74 467	1.01 500	0.64 447	0.61 583	0.24 502	1.03 593	0.35 546	1.18 595	0.58 582

Consistency-Raft	1.01 542	0.81 573	1.24 554	0.84 577	0.97 586	0.81 465	0.84 561	1.30 538	1.59 573	1.05 512	1.68 555	1.12 501	0.91 517	0.92 480	1.11 544	0.65 584	0.74 600	0.79 587	0.90 602	1.06 593	0.79 591

MADNet+	2.23 601	2.43 618	10.85 619	1.22 593	0.91 582	2.76 598	1.40 603	2.12 597	1.67 579	1.32 552	1.74 558	1.86 575	1.74 588	6.25 621	4.41 611	0.65 584	0.64 595	0.58 581	0.54 586	0.80 584	0.76 588

CAS	0.34 181	0.13 2	0.25 28	1.28 595	0.30 399	0.46 288	0.38 351	0.48 132	0.47 206	0.34 125	0.52 191	0.24 62	0.19 47	0.29 10	0.27 169	0.69 586	0.08 2	0.12 53	0.08 1	0.12 82	0.15 261

otaku	1.04 547	0.93 581	0.88 512	1.33 596	1.05 594	1.66 576	0.70 537	1.40 558	1.18 524	1.08 523	1.32 509	1.33 535	0.91 517	1.23 539	0.76 475	0.72 587	0.46 587	1.24 596	0.50 582	1.40 596	0.75 587

PMTNet	0.32 164	0.16 78	0.24 11	0.29 5	0.18 41	0.45 283	0.22 85	0.56 168	0.63 257	0.46 190	0.54 197	0.39 163	0.34 224	0.48 176	0.24 101	0.75 588	0.10 63	0.12 53	0.08 1	0.12 82	0.11 103

NVStereoNet_ROB	1.24 569	0.90 580	1.13 540	0.86 578	0.88 579	1.11 528	0.99 577	1.42 560	1.53 568	1.59 568	2.48 582	2.24 583	1.53 577	1.96 587	1.30 559	0.76 589	0.70 597	0.78 586	1.00 607	0.71 583	0.88 595
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 604	1.26 594	7.04 614	1.16 591	1.48 599	8.00 623	6.02 627	2.60 602	1.92 586	2.12 591	2.64 589	3.34 603	3.05 613	6.49 622	3.39 602	0.78 590	0.76 605	0.75 584	0.76 596	0.97 591	1.18 612

Ntro	1.09 557	0.97 587	0.91 517	1.44 597	1.19 596	1.69 579	0.80 556	1.35 548	1.25 541	1.00 493	1.29 503	1.31 527	0.97 535	1.26 542	0.84 490	0.84 591	0.43 582	1.36 597	0.50 582	1.56 597	0.78 589

DDUNet	1.06 552	2.56 621	0.68 455	1.21 592	1.26 597	1.03 513	0.69 532	1.11 459	0.94 443	0.96 475	1.22 487	1.27 521	0.82 497	0.93 486	0.72 469	0.84 591	0.38 568	1.99 605	0.60 589	1.10 594	0.85 593

MFMNet_re	1.14 560	0.97 587	1.19 549	0.99 583	0.95 584	1.25 550	1.22 592	1.39 555	1.55 570	1.69 576	1.67 554	1.21 514	1.53 577	1.12 523	0.99 531	0.87 593	0.75 604	0.79 587	0.75 595	0.90 585	0.94 597

GCST	0.83 520	1.22 593	0.74 483	1.58 598	1.01 591	1.06 519	0.23 102	0.78 329	0.78 342	0.97 480	0.65 231	0.78 391	0.35 227	0.92 480	0.34 257	0.96 594	0.65 596	1.20 595	0.81 598	0.91 586	0.70 586

anonymity	0.97 538	0.89 579	1.05 530	0.92 581	1.03 592	0.97 501	0.81 557	1.29 535	0.91 425	1.07 519	0.98 398	1.00 463	0.95 531	1.02 505	0.92 520	0.96 594	0.95 616	0.90 590	0.91 605	0.92 587	0.94 597

SPS-STEREO	1.25 570	0.93 581	1.06 531	1.04 588	1.03 592	1.41 559	0.91 570	1.51 572	1.19 526	2.09 590	1.83 562	1.94 577	1.39 570	1.62 569	1.39 564	0.97 596	0.94 615	0.90 590	0.89 601	0.96 590	0.96 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 575	0.94 583	1.25 555	0.96 582	1.00 590	1.52 568	1.02 580	1.34 545	1.21 530	2.64 602	2.65 590	2.44 587	1.56 580	1.64 572	1.26 556	0.97 596	0.95 616	0.90 590	0.90 602	0.94 588	0.96 600

WAO-7	1.90 592	1.20 592	1.35 566	1.27 594	1.06 595	2.84 601	1.56 609	3.23 609	3.06 608	2.23 595	3.33 602	3.17 599	2.28 601	3.12 606	2.21 588	1.02 598	0.91 611	1.06 594	1.03 610	1.04 592	0.97 603

ACVNet_2	1.65 588	1.27 595	1.41 573	1.75 601	1.62 601	2.22 590	1.20 589	2.30 599	2.62 600	1.78 580	2.56 585	3.03 595	1.61 583	1.54 562	1.12 548	1.06 599	0.58 594	1.82 603	0.70 594	1.82 603	0.96 600

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 440	3.08 624	2.43 596	0.31 44	0.18 41	0.29 119	0.20 50	0.37 50	0.32 100	0.28 85	0.24 45	0.18 13	0.18 37	0.31 25	0.22 55	1.09 600	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 603

MonStereo1	1.98 594	1.48 600	1.43 575	1.81 604	1.69 606	2.88 604	0.78 553	2.47 601	3.47 611	2.20 594	4.36 617	3.39 604	2.50 604	2.18 595	1.58 568	1.19 601	0.54 590	1.65 600	0.87 600	1.78 602	1.29 615

WAO-8	2.92 605	1.55 604	1.35 566	1.79 602	1.63 603	5.23 617	1.22 592	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.07 614	4.83 612	2.72 609	3.49 610	2.25 591	1.27 602	0.91 611	1.99 605	1.15 615	1.86 604	1.15 608

Venus	2.92 605	1.55 604	1.35 566	1.79 602	1.63 603	5.23 617	1.22 592	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.06 613	4.83 612	2.72 609	3.49 610	2.25 591	1.27 602	0.91 611	1.99 605	1.15 615	1.86 604	1.15 608

Dean	1.98 594	1.36 598	1.36 570	2.12 609	1.81 609	2.74 596	1.36 601	3.37 613	3.80 615	2.08 589	3.32 601	3.21 600	1.82 590	1.71 576	1.67 570	1.27 602	0.77 606	1.99 605	0.90 602	1.86 604	1.03 605

ACVNet_1	1.46 580	1.33 597	1.12 539	1.91 607	1.62 601	1.83 583	0.98 575	2.00 595	1.85 585	1.39 557	1.53 543	2.32 585	1.53 577	1.34 552	1.11 544	1.30 605	0.50 589	2.06 611	0.58 588	1.93 609	0.95 599

ACVNet-4b	1.35 575	1.31 596	1.10 536	1.90 606	1.59 600	1.92 584	0.77 551	1.52 575	1.62 577	1.05 512	1.60 548	2.11 581	0.94 528	1.64 572	0.77 479	1.30 605	0.35 563	2.03 609	0.67 592	1.88 607	0.84 592

WAO-6	2.04 598	1.50 602	1.16 542	1.70 600	1.67 605	2.69 595	1.44 606	3.06 606	3.63 614	1.98 587	3.27 599	3.54 607	2.07 599	2.36 599	2.22 590	1.31 607	0.91 611	2.04 610	1.22 617	1.73 601	1.27 614

RainbowNet	1.35 575	1.49 601	1.19 549	1.88 605	1.45 598	1.48 565	1.07 583	1.61 582	1.55 570	1.20 543	1.59 547	1.54 560	1.13 551	1.34 552	0.97 527	1.36 608	0.70 597	1.82 603	0.79 597	1.71 600	1.07 606

testlalala_base	0.46 330	0.25 367	0.41 228	0.46 425	0.33 448	0.58 355	0.25 124	0.57 173	0.34 111	0.51 206	0.56 206	0.46 216	0.30 191	0.43 128	0.31 220	1.47 609	0.11 162	0.14 123	0.09 10	1.59 598	0.13 193

IMH-64-1	1.86 590	1.62 606	1.16 542	2.20 610	1.89 610	2.33 591	1.30 596	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 593	2.49 588	1.61 583	2.10 591	1.78 577	1.60 610	0.74 600	2.43 615	1.02 608	2.12 610	1.17 610

IMH-64	1.86 590	1.62 606	1.16 542	2.20 610	1.89 610	2.33 591	1.30 596	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 593	2.49 588	1.61 583	2.10 591	1.78 577	1.60 610	0.74 600	2.43 615	1.02 608	2.12 610	1.17 610

PWCK	1.92 593	1.66 609	3.12 600	1.65 599	0.91 582	2.84 601	2.26 620	2.10 596	2.41 599	2.36 598	2.31 575	2.22 582	1.82 590	3.43 609	2.03 585	1.61 612	0.71 599	1.51 598	0.82 599	1.69 599	0.91 596

IMH	2.04 598	1.62 606	1.20 552	2.20 610	1.89 610	2.91 607	1.30 596	3.11 607	3.03 606	1.81 581	3.35 603	3.03 595	1.90 593	2.48 601	1.80 579	1.66 613	0.77 606	2.45 617	1.04 611	2.15 612	1.19 613

LVE	2.12 600	1.44 599	1.36 570	1.99 608	1.78 607	2.75 597	1.79 615	2.82 603	3.95 616	1.90 585	4.33 616	3.52 606	1.81 589	2.24 597	1.74 573	1.74 614	0.87 609	2.06 611	1.13 613	1.91 608	1.35 616

TorneroNet-64	3.44 608	1.86 610	1.42 574	2.58 618	2.28 616	6.87 620	1.68 611	4.70 622	12.03 625	2.31 597	5.59 625	8.25 624	2.55 606	3.97 615	2.73 596	1.81 615	0.74 600	2.57 619	1.07 612	2.35 614	1.44 617

TorneroNet	4.53 618	1.89 611	1.48 577	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	2.69 608	4.26 617	3.42 603	1.84 616	0.77 606	2.68 621	1.13 613	2.42 615	1.47 618

UNDER WATER-64	3.53 610	2.01 613	3.94 606	3.22 624	2.49 620	5.41 619	2.60 623	3.43 614	12.41 627	3.03 612	2.68 591	6.07 620	4.04 619	3.79 614	3.33 601	2.02 617	1.24 620	2.63 620	1.46 619	2.78 619	2.08 623

UNDER WATER	3.46 609	2.07 615	3.64 605	3.09 622	2.48 619	3.75 613	2.42 622	3.31 612	13.77 630	2.90 611	2.95 596	5.84 617	3.69 618	3.69 612	3.48 605	2.07 618	1.11 618	2.70 622	1.40 618	2.84 621	1.98 621

KSHMR	2.57 602	1.93 612	1.69 580	2.63 619	2.42 618	2.86 603	2.07 618	3.27 611	6.50 620	2.49 601	3.36 604	3.41 605	1.92 594	2.49 602	1.94 582	2.13 619	1.40 621	2.79 624	1.50 620	2.73 618	1.77 619

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	3.83 608	4.85 614	4.18 620	6.78 623	11.96 626	2.17 620	2.96 627	2.18 613	1.97 622	3.38 624	2.68 626

notaker	2.76 603	2.29 617	1.80 585	2.96 621	2.58 622	2.90 606	1.75 613	3.24 610	3.05 607	2.78 605	4.24 615	6.15 621	2.51 605	3.34 608	2.75 597	2.31 621	1.18 619	3.00 625	1.65 621	2.84 621	1.97 620

DPSimNet_ROB	3.58 611	2.45 619	8.57 616	2.53 615	2.37 617	2.88 604	3.77 626	3.14 608	3.23 609	4.71 623	3.86 609	4.68 610	4.87 622	4.07 616	5.62 615	2.33 622	2.33 625	2.47 618	2.52 624	2.51 617	2.64 625

ktn	2.98 607	2.25 616	1.73 583	2.84 620	2.53 621	3.76 614	2.15 619	3.70 615	5.47 619	2.75 604	5.17 624	5.94 619	2.48 603	3.23 607	2.46 594	2.34 623	1.44 622	2.78 623	2.03 623	2.45 616	2.01 622

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	10.50 628	16.11 632	21.44 634	3.17 624	4.82 630	5.08 630	5.36 631	8.81 631	7.13 631

MADNet++	4.03 613	2.70 623	3.44 604	3.72 626	3.44 625	4.44 616	3.52 625	3.95 618	3.61 613	4.46 619	4.98 622	4.10 608	4.58 621	7.00 624	5.89 616	3.74 625	3.67 628	3.27 627	2.71 626	3.70 626	3.66 628

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	7.08 627	8.47 625	9.57 627	11.17 630	20.26 632	4.12 626	4.14 629	5.57 633	4.74 629	5.53 627	4.90 630

HanzoNet	6.76 624	2.45 619	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	3.10 626	2.56 625	3.35 623	2.88 627

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

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

DLNR-FE	20.05 634	36.38 641	38.08 638	170.06 650	60.08 645	0.23 26	0.20 50	14.13 634	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 71	0.63 314	0.28 190	5.38 630	0.10 63	0.15 165	0.11 121	73.09 650	0.11 103

DLNR_Zeroshot_test	20.09 635	36.28 640	38.04 637	169.85 649	61.80 646	0.23 26	0.20 50	13.88 633	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 71	0.62 303	0.28 190	5.46 631	0.10 63	0.15 165	0.11 121	72.60 649	0.11 103

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	5.11 623	14.63 631	11.09 629	7.19 625	9.73 623	5.56 632	0.89 610	3.77 628	3.11 627	10.34 632	9.80 632

tt	6.20 622	0.20 208	5.89 612	3.55 625	2.07 613	11.26 626	19.21 631	11.74 630	5.46 618	2.69 603	2.04 573	4.87 615	6.25 623	3.70 613	7.09 621	8.32 633	11.17 638	4.93 629	5.41 632	5.74 628	2.37 624

PML	40.80 650	29.24 638	11.87 622	7.20 628	14.47 627	92.13 650	213.69 652	7.63 626	23.35 641	74.72 651	190.14 652	50.17 651	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

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

FADE	5.17 620	2.05 614	13.14 624	1.03 587	0.99 589	2.09 588	0.91 570	3.91 617	3.00 605	1.76 579	1.60 548	2.73 591	6.73 624	5.95 620	3.95 606	11.57 637	1.70 623	23.09 643	15.86 637	0.62 577	0.65 584

xxxxx1	36.64 644	19.51 635	24.21 631	61.66 646	64.63 647	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	111.26 649	133.37 649	29.24 642	39.73 646

tt_ll	36.64 644	19.51 635	24.21 631	61.66 646	64.63 647	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	111.26 649	133.37 649	29.24 642	39.73 646

ff	36.64 644	19.51 635	24.21 631	61.66 646	64.63 647	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	111.26 649	133.37 649	29.24 642	39.73 646

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	66.59 648	118.00 648	155.73 651	11.23 636

CasAABBNet	35.74 641	37.43 643	48.72 644	42.22 641	39.20 639	52.24 644	73.12 647	42.61 647	32.62 647	26.78 644	27.95 642	38.58 646	32.60 646	41.67 647	51.65 648	18.74 642	18.57 644	19.15 638	19.77 639	27.20 637	23.98 640

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

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

FlowAnything	35.81 642	37.53 647	48.80 645	42.20 640	39.22 640	52.25 645	73.16 650	42.56 646	32.89 649	26.76 643	28.30 645	38.69 648	33.09 648	41.63 646	51.62 647	18.76 645	18.59 648	19.21 642	19.92 643	27.16 636	23.91 639

Selective-RAFT-Error	35.84 643	37.49 646	48.83 646	42.26 644	39.24 643	52.30 648	73.09 646	42.66 650	32.61 646	26.80 645	28.30 645	38.84 649	33.51 649	41.68 648	51.59 646	18.82 646	18.58 645	19.17 641	19.80 642	27.28 640	24.05 643

LSM0	38.95 649	37.60 648	48.58 641	43.57 645	91.06 650	52.57 649	72.57 645	43.17 651	32.63 648	26.97 646	27.97 643	38.65 647	32.94 647	41.86 651	51.78 651	18.89 647	18.41 640	19.13 637	19.63 638	27.29 641	33.77 645

LRCNet_RVC	21.24 636	31.15 639	21.41 629	28.98 637	23.82 635	3.13 609	0.60 505	20.96 640	1.59 573	25.58 640	28.15 644	21.99 640	14.79 630	21.94 640	16.41 630	28.89 648	14.87 639	33.53 644	31.28 644	29.51 645	26.16 644

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	35.97 648	38.75 648	25.57 641	28.72 643	33.88 642	34.39 643	35.94 649	38.87 649	37.80 645	40.48 645	39.68 646	41.15 649

AVERAGE_ROB	37.58 648	40.13 649	40.15 639	34.81 639	33.82 638	28.55 642	25.10 634	32.02 645	34.06 651	41.28 649	40.66 649	34.46 643	34.81 651	39.18 644	37.57 645	42.78 650	43.44 650	43.82 646	43.03 646	40.47 647	41.51 650

MEDIAN_ROB	37.38 647	40.85 650	40.60 640	32.31 638	31.85 637	27.20 638	24.55 633	29.10 644	33.19 650	42.09 650	41.76 650	33.35 642	34.39 650	39.78 645	37.07 644	43.64 651	44.10 651	44.12 647	43.40 647	41.51 648	42.76 651

test_example2	176.61 651	205.14 651	198.86 651	188.60 651	190.98 651	152.67 651	170.61 651	94.86 652	123.55 652	178.88 652	179.48 651	158.94 652	141.34 652	192.61 652	198.96 652	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 652

ccccc	429.48 652	429.19 652	527.00 652	507.10 652	501.20 652	356.95 652	342.70 653	380.82 653	297.90 653	334.51 653	389.17 653	372.86 653	449.39 653	499.17 653	553.56 653	561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653	489.46 653

Low-res two-view benchmark