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

S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 572	1.70 590

WQFJA1++	1.55 523	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 626	0.14 77

MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

DLNR-FE	23.17 624	48.55 641	42.94 629	176.85 643	78.48 636	0.35 26	0.21 19	23.51 626	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 624	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 579	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 586	0.11 2

DLNR_Zeroshot_test	23.17 624	48.52 640	43.29 630	176.68 642	78.69 637	0.35 26	0.21 19	23.41 625	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 622	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 348	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

Select-FE	0.74 341	0.39 413	1.56 511	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 512	1.74 540	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 541	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

GIP-stereo	0.34 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 610	2.55 562	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 583	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 583

XX-Stereo	0.63 263	0.26 153	1.90 536	0.81 516	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 440	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 558	0.16 150

Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 556	0.16 150

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

U	9.45 611	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 634	61.27 640	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 637	8.88 621	0.17 108	0.13 44

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 518	0.42 43	0.64 417	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

UGAM-zero	1.00 444	0.30 266	0.93 375	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 565	1.85 550	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

CRE-IMP	0.55 213	0.30 266	0.74 283	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 575	0.18 143	0.11 2
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
Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 218	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

H2IRNET	0.56 222	0.26 153	0.66 209	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 237	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 301	0.72 255	0.88 543	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 519	1.37 404	1.46 452	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

SST-Stereo	0.83 390	0.28 210	0.72 255	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

XX-TBD	0.46 139	0.70 526	0.35 2	0.79 510	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 572	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

MIM_Stereo	0.57 230	0.24 99	0.92 373	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

testlalala_base	0.77 358	0.40 420	0.70 237	0.65 431	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 596	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 591	0.19 249

qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 209	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
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
iRAFT	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
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
asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 312	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 231	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 301	1.00 401	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 581	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

GCST	1.08 465	1.47 581	0.93 375	1.73 583	1.14 567	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 582	0.70 584	1.30 583	0.85 579	1.02 567	0.89 568

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 297	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

PFNet+	0.59 243	0.28 210	0.77 304	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 435	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

RALAANet	0.60 246	0.33 340	0.87 348	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

xyz-stereo-finetune2	0.58 237	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 218	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

test_for_model	1.30 497	3.71 613	0.58 163	3.22 604	2.84 604	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 468	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 592	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 614	1.50 586

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 315	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

IPLG	0.69 305	0.27 184	0.97 391	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 413	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

IPLGR	0.58 237	0.27 184	1.14 450	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

NRIStereo	0.60 246	0.29 246	0.69 231	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

DeepStereo_RVC	0.55 213	0.29 246	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 99	0.67 214	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 550	4.65 586	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 267	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
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
iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 266	0.83 329	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 564	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

ISRNet	0.80 373	0.33 340	1.07 430	0.81 516	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 506	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 514	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

s12784h	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 431	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 413	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 218	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 427	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

PAM_32	0.77 358	0.28 210	1.03 416	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 570	1.49 520	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

MyStereo8	0.65 283	0.29 246	1.00 401	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 579	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 585

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 304	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

ADStereo(finetuned)	0.57 230	0.24 99	1.06 425	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

raft_robust	0.68 303	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 427	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

HCRNet	0.70 309	0.39 413	0.73 267	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

3.75w	0.32 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

HI	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

AIO-test1	0.56 222	0.25 127	0.55 141	0.64 417	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 430	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 340	0.72 255	0.90 548	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 505	1.12 301	1.46 452	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 266	0.99 395	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 558	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 362	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 405	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

Sa-1000	0.72 318	0.29 246	0.76 297	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 531	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

ASMatch	0.88 409	0.26 153	0.69 231	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 569	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 384	0.76 297	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 529	1.04 264	1.62 480	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 384	1.70 521	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 567	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 512	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 267	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

SA	0.66 290	0.30 266	0.82 324	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

UDGNet	0.72 318	1.17 569	0.80 320	0.77 506	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 578	0.26 421	0.71 552	0.31 441

MIPNet	0.56 222	0.28 210	0.94 379	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

iGMRVC	0.56 222	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 420	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 231	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

AFF-stereo	0.58 237	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

FENet	0.60 246	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	1.78 521	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

PAM	0.76 356	0.29 246	1.08 434	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 569	1.43 510	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 413	3.21 571	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 562	0.75 185	0.95 244	4.63 584	1.81 509	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 218	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

MLCV	0.72 318	0.34 364	1.10 440	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 474	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 267	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 317	0.88 356	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 213	0.23 78	0.71 249	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

PSM-softLoss	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 317	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 412	0.65 431	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 210	0.69 231	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 555	0.64 141	0.71 183	3.18 568	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

MSMDNet	0.66 290	0.32 317	0.87 348	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

ccs_rob	0.66 290	0.33 340	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

FACV-RUCA	0.63 263	0.34 364	0.82 324	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

StereoVision	0.65 283	0.34 364	0.86 337	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 555	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

PSM-adaLoss	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

testlalala2	0.58 237	0.27 184	0.68 218	1.72 582	1.27 576	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

CASS	0.65 283	0.34 364	0.72 255	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 413	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

BUS	0.74 341	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	2.34 557	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

NINENet	0.77 358	0.37 401	0.78 312	0.62 398	0.51 410	2.34 557	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RAFT-345	0.84 395	0.25 127	0.66 209	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 427	2.34 546	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

TestStereo	0.64 275	0.39 413	0.71 249	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

222	1.61 531	0.29 246	0.67 214	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 423	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 618	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

111	0.60 246	0.23 78	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

NLMM1	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

DDVS	0.78 366	0.41 428	0.94 379	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 442	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

SMFormer	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

tta	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

qqq1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

TestStereo1	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA-5K	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 246	0.70 237	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 489	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

GMStereo	0.55 213	0.45 445	0.94 379	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

DFGA-Net	0.72 318	0.40 420	1.40 484	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 321	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

CFNet_ucs	0.70 309	0.33 340	0.88 356	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 566

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 153	0.88 356	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 425	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 470	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 568	0.26 421	0.41 479	0.29 418

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 384	0.62 184	0.69 466	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

NF-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

RAFT_R40	0.83 390	0.28 210	0.73 267	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

RE-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

TVStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

xxxx	1.51 520	0.28 210	0.68 218	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 617	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 214	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

SDNR	1.62 532	0.51 469	2.17 550	0.53 272	0.56 438	3.80 590	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 435	2.41 550	1.08 356	0.96 410	11.18 616	1.16 465	0.66 562	0.63 579	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 555

anonymousa	0.72 318	0.27 184	0.75 287	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 480	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

DisPM	0.66 290	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 499	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 401	4.33 579	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 468	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 317	1.05 421	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 214	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

HH	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

ACVNet	0.63 263	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

hitnet-ft	0.79 370	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 509	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 469	1.83 534	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

WQFJX1	0.57 230	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 571	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

ITSA-stereo	0.82 384	0.36 394	0.82 324	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 283	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

dd	0.59 243	0.48 456	0.97 391	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

ACRE	0.61 252	0.33 340	1.01 405	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 447	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

AnonymousM	0.59 243	1.11 563	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 588	0.84 577	0.14 28	0.13 44

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 420	1.27 469	0.66 438	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 489	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

DMCA	0.67 299	0.34 364	0.90 366	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

CFNet	0.96 427	0.36 394	1.01 405	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 275	0.46 447	1.05 421	0.66 438	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

test_sample1	0.61 252	0.29 246	0.75 287	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

tt1	0.62 256	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 571	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 267	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

DCRE	0.82 384	0.26 153	0.70 237	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 601	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

CIPLG	0.62 256	0.33 340	0.96 389	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 460	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

IPLGR_C	0.62 256	0.33 340	0.99 395	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 460	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

cf-r	0.73 336	0.30 266	0.77 304	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 442	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 428	0.88 356	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 472	1.44 427	1.44 447	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xyz-stereo	7.16 607	0.22 60	69.90 640	0.42 67	0.21 12	32.92 631	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 453	27.04 627	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

DispNO	0.93 422	0.30 266	1.34 481	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

AACVNet	0.86 404	0.35 384	0.79 315	0.82 524	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

MMNet	0.84 395	0.32 317	1.09 437	0.60 373	0.59 458	1.85 529	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 447	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

UNet	0.83 390	0.34 364	1.31 473	0.58 348	0.74 504	1.58 500	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 468	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

HITNet	0.65 283	0.40 420	0.77 304	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
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
CBMV_ROB	0.90 414	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 462	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 547	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

PWC_ROB	1.24 491	0.76 535	2.46 560	0.72 484	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 551	2.31 558	3.07 566	1.59 476	1.40 507	2.46 468	2.10 544	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

AIO-test2	0.57 230	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 394	0.65 431	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

xx1	0.67 299	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

cc1	0.64 275	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

IER	0.70 309	0.31 301	1.02 412	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

GANet-ADL	0.60 246	0.35 384	0.72 255	0.64 417	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

AAGNet	1.83 546	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 475	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 625	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 317	1.01 405	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 452	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 526	1.54 456	2.01 534	1.11 458	2.90 486	2.00 540	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 305	0.33 340	0.91 369	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

test_sample3	0.68 303	0.32 317	0.88 356	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

test_5	0.65 283	0.30 266	0.75 287	0.67 450	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 209	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 534	1.33 478	1.05 562	0.88 544	1.73 513	0.52 337	1.89 476	3.28 586	1.29 404	4.88 589	1.22 392	1.46 515	1.77 403	1.45 510	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 408	1.06 425	0.66 438	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

DRaft	0.80 373	0.24 99	0.70 237	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 526	2.02 529	0.80 244	1.74 540	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

acv_ft	0.75 350	0.31 301	0.95 383	0.70 472	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 488	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 435	1.05 421	0.64 417	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 447	1.15 318	1.43 442	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 309	0.43 435	0.75 287	0.73 492	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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.
3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

1w_stereo	0.34 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

test_sample5	0.69 305	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

mmm	0.63 263	0.35 384	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

DualNet	0.70 309	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

CAS	0.63 263	0.18 2	0.37 7	2.27 589	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 589	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 578

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

ssnet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

LCNet	0.72 318	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 503	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 561

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 210	0.89 362	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

ac_64	0.82 384	0.29 246	0.81 321	0.71 480	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 532	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

STTStereo	0.78 366	0.50 466	1.22 459	0.64 417	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 453	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

R-Stereo Train	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 456	0.87 348	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 453	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

RAFT+CT+SA	0.58 237	0.29 246	0.60 174	0.66 438	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

CFNet-ft	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 459	1.17 454	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 590	1.28 439	1.53 489	1.74 497	1.68 494	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

rvit_0105_5	0.58 237	0.39 413	1.05 421	0.66 438	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

ffm	0.72 318	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

ff1	1.37 507	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

mmx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

AASNet	0.76 356	0.35 384	0.91 369	0.79 510	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

DEmStereo	0.97 433	0.23 78	0.79 315	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 459	2.14 537	1.02 341	2.07 563	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

PFNet	0.91 417	0.26 153	1.10 440	0.63 408	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 475	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 447	0.88 356	0.75 500	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 569	0.98 272	1.53 489	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 266	0.61 178	0.63 408	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

ACV-stereo	0.99 439	0.51 469	1.41 489	0.56 325	0.41 335	2.43 561	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 576	2.14 566	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

GES	0.66 290	0.34 364	0.90 366	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

FADNet	0.92 419	0.61 508	1.81 530	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 514	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

RASNet	1.12 475	0.30 266	0.91 369	0.66 438	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 541	1.43 510	7.09 582	1.39 497	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

FSD	0.54 197	0.52 473	0.65 201	0.62 398	0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 560	0.50 537	0.49 546	0.50 516	0.49 520

test_sample6	0.71 316	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 301	0.79 315	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

HHNet	0.62 256	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 541	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

RAFT	0.64 275	0.30 266	0.73 267	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 491	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

ICVP	0.63 263	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 399	0.38 408	0.94 379	0.80 513	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 210	0.63 187	0.64 417	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 384	0.49 90	0.64 417	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 348	0.67 450	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

test_xeample	1.45 516	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 614	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

HSM	1.19 489	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 413	1.25 353	1.94 526	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

iResNet	0.75 350	0.40 420	1.36 482	0.67 450	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

DStereoRT	1.36 505	0.32 317	1.41 489	0.67 450	0.50 397	2.07 544	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 447	1.44 427	0.73 223	1.30 498	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 616	1.94 606	0.24 335	0.20 282

coex_refinement	0.80 373	0.28 210	0.73 267	0.70 472	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 444	1.37 404	1.82 512	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 518	1.93 538	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

test_sample2	0.62 256	0.29 246	0.74 283	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

CoDeX	0.73 336	0.29 246	0.93 375	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 561	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 452	2.10 545	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 551	1.44 494	1.23 572	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 514	0.99 576	0.60 564	0.97 563	0.64 553

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

qqq	0.57 230	0.34 364	0.71 249	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

DAS	0.84 395	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

SepStereo	0.82 384	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 494	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 572	0.49 520

iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 401	1.71 523	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

hknet	0.77 358	0.32 317	0.95 383	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 476	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

Anonymous3	0.61 252	0.44 438	1.11 442	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

SHD	1.31 499	0.71 528	2.34 557	0.86 535	0.75 513	1.77 519	0.65 420	2.22 548	2.50 574	2.40 565	1.71 493	1.91 521	1.60 529	1.93 419	2.37 549	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 523

RTSC	1.29 495	0.73 529	2.44 559	0.83 527	0.57 441	1.85 529	0.65 420	1.88 473	2.00 556	2.20 555	1.66 487	1.60 478	1.26 491	2.33 457	3.92 574	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

G2L-ROB	0.73 336	0.25 127	0.76 297	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 488	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

LL-Strereo	1.33 502	0.39 413	1.38 483	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 499	1.60 471	2.03 537	2.12 565	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

SFCPSM	0.70 309	0.28 210	1.02 412	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

Nwc_Net	1.09 468	0.49 459	1.33 478	0.89 547	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 427	2.26 542	1.96 529	1.54 523	1.92 416	1.34 488	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

TCMNet	1.01 450	0.60 506	2.10 545	0.86 535	1.33 578	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 517	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

test_sample7	0.74 341	0.37 401	0.76 297	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

GASNet	0.99 439	0.97 551	1.72 524	0.98 557	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 423	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 502	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

DispFullNet	2.34 568	2.85 608	3.66 574	3.08 603	2.27 592	1.97 538	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 568	2.00 526	2.23 543	5.86 603	3.44 506	1.58 520	1.01 573	0.32 507	2.64 603	1.94 606	2.85 598	2.24 597

1111x	1.70 539	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 615	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

iinet-f	0.99 439	0.45 445	3.71 576	0.55 311	0.43 351	1.81 524	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 475	1.44 512	1.34 307	1.59 522	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

ToySt	0.66 290	0.33 340	1.23 460	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 246	0.91 369	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 452	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 317	0.95 383	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 435	1.14 310	1.45 449	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 438	1.40 484	0.58 348	0.51 410	1.77 519	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 502	1.25 489	1.52 350	1.38 494	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

AANet_RVC	1.16 486	0.52 473	1.49 508	0.65 431	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 439	1.87 515	1.53 467	0.78 319	7.43 588	1.38 494	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

psmorigin	1.52 521	0.69 523	10.52 604	0.68 462	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 546	1.79 504	2.26 545	1.47 517	2.09 434	1.36 492	0.39 506	0.40 543	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 536

GwcNet	1.08 465	0.51 469	2.33 556	0.79 510	1.18 570	1.76 516	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 462	1.64 482	1.74 502	1.04 441	2.20 447	1.41 502	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

rvit_0105_3	0.63 263	0.44 438	1.08 434	0.72 484	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 514	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

AF-Net	1.13 478	0.52 473	1.33 478	0.86 535	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 499	2.40 549	1.99 532	1.65 533	1.81 407	1.48 515	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

stereogan	1.15 484	0.42 432	1.40 484	0.86 535	0.84 533	2.38 559	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 521	1.94 522	2.31 548	1.29 494	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 525	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

UGAM	1.14 480	0.27 184	0.95 383	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 508	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample9	1.86 549	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample8	2.19 563	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 556	1.30 373	4.94 593	2.52 578	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

MyStereo06	0.61 252	0.28 210	0.95 383	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

MyStereo05	0.66 290	0.28 210	1.07 430	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

SQANet	1.31 499	0.88 547	1.08 434	1.83 585	1.44 580	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 427	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 593	0.34 514	1.47 584	0.55 557	2.32 585	1.57 587

psmg	0.72 318	0.32 317	0.68 218	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

edge stereo	1.11 473	0.50 466	1.30 472	0.71 480	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 520	1.83 508	2.54 558	1.44 512	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 545	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

HBP-ISP	0.96 427	0.58 495	0.72 255	0.61 387	0.46 379	1.64 506	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 413	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 551	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

ADLNet2	0.88 409	0.34 364	1.17 454	0.77 506	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 498	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

ADLNet	0.85 399	0.36 394	0.89 362	0.85 533	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 487	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

CSP-Net	0.97 433	0.38 408	0.83 329	0.53 272	0.41 335	1.63 504	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

RGC	1.14 480	0.79 537	1.26 466	0.91 551	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 495	1.93 520	2.02 536	1.54 523	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 525	0.58 558	0.48 543	0.47 507	0.46 509

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 420	1.82 532	0.66 438	0.62 470	2.05 543	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 495	1.42 418	1.51 463	1.23 485	1.99 424	1.33 486	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

ADCRef	1.35 504	0.55 484	2.37 558	0.72 484	0.77 517	1.94 536	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 503	1.59 470	1.36 432	1.41 508	1.54 356	7.53 591	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

NOSS_ROB	1.26 494	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 615	0.65 342	0.45 528	0.43 548	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

MyStereo04	0.67 299	0.29 246	1.07 430	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

SACVNet	0.85 399	0.46 447	0.85 331	0.81 516	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 439	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

STrans-v2	1.04 459	0.28 210	0.96 389	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 572	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 515	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 401	0.99 395	0.64 417	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 568	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

DRN-Test	1.00 444	0.44 438	1.13 446	0.70 472	0.81 529	1.62 503	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 526	1.33 388	1.43 442	1.05 445	2.18 444	1.53 519	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

UDG	1.41 513	2.65 606	0.99 395	1.44 579	1.64 583	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 534	1.34 503	1.47 343	1.41 502	0.90 570	0.54 573	2.29 592	0.75 572	1.84 581	1.04 575

UPFNet	0.80 373	0.32 317	0.90 366	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 413	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

PS-NSSS	0.99 439	0.58 495	0.93 375	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 184	0.74 283	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 466	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

LRCNet_RVC	22.74 623	32.10 629	21.97 617	29.84 627	26.23 624	4.42 598	0.81 471	22.66 624	2.02 557	26.93 630	29.26 630	23.06 631	15.59 620	23.84 627	18.88 619	31.75 634	19.90 636	34.65 633	32.13 634	30.54 633	28.32 635

ARAFT	0.77 358	0.36 394	1.49 508	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 511	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

APVNet	1.06 460	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 522	1.92 534	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 471	1.13 465	3.07 492	1.58 520	0.31 458	0.34 514	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

zh-mn7	1.70 539	1.21 570	8.30 598	0.69 466	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 561	2.41 566	2.67 559	1.68 494	1.23 485	4.49 521	2.87 558	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

CBFPSM	0.92 419	0.33 340	1.86 535	0.49 188	0.38 306	1.75 514	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 551	1.66 537	1.32 298	1.42 506	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

delet	0.85 399	0.32 317	0.95 383	0.65 431	0.66 479	1.64 506	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 427	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

RP	1.09 468	0.50 466	1.12 444	0.90 548	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 498	2.00 526	1.90 520	1.78 544	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 530	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 555	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 456	0.34 364	1.11 442	0.69 466	0.45 367	2.07 544	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 553	1.07 452	2.60 475	1.51 518	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 420	0.78 312	0.68 462	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 515	1.65 484	1.70 497	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

CRFU-Net	0.86 404	0.39 413	1.00 401	0.65 431	0.57 441	1.78 521	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 453	1.18 328	1.64 488	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

KYRaft	0.75 350	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 511	2.21 540	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 573

z-ln-s-r	1.02 453	0.55 484	2.09 544	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 568	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

rvit_105_1	0.72 318	0.52 473	1.01 405	0.78 508	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 530	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

NVstereo2D	0.92 419	0.41 428	1.48 506	0.72 484	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 549

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 523	1.66 518	0.80 513	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 441	1.50 522	4.09 514	1.40 498	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

SuperB	2.53 575	0.59 498	18.45 611	0.69 466	0.50 397	1.87 531	0.88 487	1.67 407	2.39 568	1.50 484	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 581	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 619	0.34 459

anonymity	1.12 475	0.97 551	1.21 457	1.07 565	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 575	1.00 600	0.97 573	0.97 585	0.98 564	0.99 572

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 428	1.32 476	0.72 484	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 523	1.98 523	2.03 537	1.48 518	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 525	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 530

NCC-stereo	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 507	0.87 545	2.56 563	0.84 528	0.69 491	1.83 527	0.89 489	2.07 521	1.88 547	1.88 539	1.53 451	1.91 521	1.55 525	2.85 485	3.05 560	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 546

STTRV1_RVC	1.58 526	0.68 522	1.96 540	0.88 543	1.12 563	1.57 499	0.90 494	2.25 551	1.75 540	1.29 404	2.02 529	1.40 437	1.22 483	9.77 611	1.31 484	0.81 568	0.33 512	0.54 547	0.49 546	0.73 554	0.52 529

G-Net	1.66 534	0.63 513	1.56 511	1.11 567	0.74 504	2.98 579	0.91 495	1.55 377	1.22 411	2.76 576	8.18 608	2.32 549	2.53 579	1.92 416	1.87 532	0.48 536	0.44 551	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 540

StereoDRNet	0.98 437	0.47 452	1.70 521	0.76 503	0.94 549	1.51 493	0.91 495	1.92 486	1.32 457	1.61 507	1.13 306	1.47 457	0.97 413	1.75 396	1.46 513	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

DDUNet	1.50 519	2.69 607	1.12 444	1.77 584	1.88 585	1.84 528	0.92 497	1.70 415	1.16 376	1.38 453	1.79 504	1.60 478	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 580	0.76 585	2.37 594	0.94 583	2.00 582	1.37 584

psm_up	0.77 358	0.34 364	0.70 237	0.66 438	0.58 450	1.05 414	0.92 497	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 485	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

RYNet	1.17 487	0.49 459	1.24 463	0.70 472	0.97 553	1.71 510	0.92 497	1.91 483	1.46 508	1.38 453	1.14 310	1.88 516	1.30 498	4.24 516	1.87 532	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 532

PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 516	1.44 494	1.36 574	1.46 581	2.55 564	0.92 497	2.45 570	2.07 560	1.37 447	1.49 444	1.65 491	1.00 430	2.82 482	1.35 491	1.01 573	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 561

w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 578	0.68 462	0.61 464	1.20 448	0.93 501	1.63 397	1.35 473	1.66 516	1.53 451	1.47 457	1.37 506	3.00 491	1.74 527	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

DSFCA	0.93 422	0.34 364	1.06 425	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 501	1.49 351	1.19 394	1.56 499	1.15 318	1.50 461	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 556	1.00 401	0.82 524	0.67 483	1.93 535	0.93 501	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 461	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 585	0.34 514	0.79 567	0.36 514	1.25 576	0.83 565

FCDSN-DC	2.32 567	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 513	2.23 551	0.94 504	2.09 524	1.80 543	5.45 609	7.72 605	7.77 606	6.93 610	3.39 501	1.80 530	0.52 542	0.48 562	0.52 541	0.51 553	0.57 532	0.58 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 558	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 464	3.95 592	0.94 504	1.80 450	1.79 542	4.41 599	4.43 580	8.17 607	3.66 593	3.40 502	1.33 486	0.52 542	0.48 562	0.54 547	0.58 560	0.53 525	0.50 523

w-ln-seven	1.38 509	0.70 526	3.91 577	0.75 500	0.72 496	2.69 570	0.95 506	2.02 512	1.99 555	1.99 546	1.73 495	1.82 512	1.17 469	2.45 465	2.84 557	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 540	3.42 572	0.87 542	0.66 479	2.56 565	0.95 506	2.36 562	1.70 533	1.98 545	1.86 513	2.45 556	1.79 545	2.95 487	2.58 552	0.52 542	0.48 562	0.55 552	0.59 563	0.59 536	0.61 547

DeepPrunerF	1.60 529	0.73 529	5.81 588	0.88 543	1.19 571	0.91 372	0.95 506	2.19 544	5.24 604	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 498	4.90 532	1.66 525	0.42 517	0.34 514	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

MSAF-DinoV2	1.97 556	0.80 539	10.38 603	0.86 535	0.48 386	1.39 478	0.97 509	2.55 575	1.72 536	1.53 489	1.65 484	3.59 578	2.20 569	5.39 545	3.94 575	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

ssnet_v2	0.88 409	0.36 394	1.02 412	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 509	2.07 521	1.34 464	1.37 447	1.18 328	1.54 468	0.92 384	1.10 243	1.65 523	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 509	0.89 143	0.88 230	1.45 472	2.46 553	0.91 293	1.41 508	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 569

PVD	1.70 539	0.84 540	2.26 555	0.94 556	0.83 532	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 585	2.77 561	2.34 550	2.47 577	2.67 479	3.14 563	0.47 535	0.45 555	0.59 559	0.48 543	0.59 536	0.75 563

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 435	0.76 297	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 509	1.52 364	1.26 428	1.33 435	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 514	1.01 199	0.87 226	1.36 444	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 567

ccnet	1.12 475	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 503	1.72 512	0.99 514	1.84 463	1.26 428	1.47 475	1.85 512	1.75 505	1.29 494	1.75 396	1.88 534	0.57 551	0.53 570	0.57 557	0.55 557	0.59 536	0.54 532

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 518	2.71 567	0.64 417	0.84 533	1.75 514	1.00 516	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 491	1.22 483	1.39 324	1.40 498	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 572	1.27 469	0.88 543	0.79 522	1.76 516	1.00 516	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 579	0.41 545	2.20 590	0.46 539	1.20 575	0.48 516

Consistency-Raft	1.25 493	0.99 554	1.93 538	1.02 561	1.21 572	0.96 393	1.01 518	1.75 427	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 432	1.14 254	1.40 498	0.72 565	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 578	0.95 570

IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 210	0.76 297	0.63 408	0.31 197	0.65 240	1.02 519	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

MeshStereo	2.26 565	0.56 488	0.92 373	0.61 387	0.49 390	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 616	4.98 590	7.58 604	2.98 585	6.37 565	1.96 538	0.43 522	0.43 548	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
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
z-mn7	1.56 525	0.84 540	4.36 581	0.71 480	0.51 410	2.60 566	1.04 521	1.73 419	2.70 580	1.53 489	2.99 565	1.94 526	1.34 503	4.78 529	2.41 550	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

FC-DCNN	2.72 582	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 441	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 611	7.64 603	9.92 611	6.33 608	5.21 537	3.14 563	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

FC-DCNN v2	2.81 583	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 441	2.97 578	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 612	7.67 604	10.38 614	6.31 607	5.75 555	3.37 569	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

ADCP+	1.99 558	0.48 456	7.73 594	0.66 438	0.91 545	2.30 555	1.05 523	1.82 454	1.34 464	1.54 495	1.32 386	1.74 502	1.61 530	2.17 441	13.37 610	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

aanetorigin	1.23 490	0.79 537	2.78 569	0.70 472	0.79 522	0.99 403	1.06 525	1.06 232	1.37 481	3.52 590	2.61 557	1.72 499	1.63 531	1.99 424	1.78 529	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

FINET	0.97 433	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 522	1.08 420	1.07 526	1.56 380	2.20 564	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 525	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

PASM	1.34 503	0.92 548	2.62 565	0.86 535	0.87 542	1.03 411	1.08 527	1.50 355	1.51 515	1.82 534	1.41 417	1.68 494	1.26 491	4.87 531	1.34 488	0.61 557	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 550	0.68 557

FBW_ROB	1.71 542	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 464	1.81 524	1.08 527	2.52 573	1.70 533	1.77 525	1.73 495	1.98 531	1.25 489	12.57 618	1.84 531	0.34 484	0.37 532	0.56 555	0.38 519	0.45 500	0.43 501

MDST_ROB	1.67 535	0.34 364	1.58 514	0.92 553	0.58 450	4.26 596	1.11 529	2.83 578	1.41 500	4.49 601	2.55 556	1.45 449	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

SPS-STEREO	1.67 535	1.04 557	1.23 460	1.21 570	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 535	1.52 516	3.07 587	2.32 544	2.82 567	1.80 546	4.11 515	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 473	1.17 454	0.72 484	0.61 464	1.27 458	1.12 531	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 449	0.89 377	1.65 376	1.42 506	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

ETE_ROB	0.96 427	0.64 515	1.16 452	0.69 466	0.48 386	1.14 431	1.13 532	1.77 437	1.19 394	1.91 543	1.45 430	1.73 500	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

ADCMid	1.89 553	0.73 529	5.06 583	0.72 484	0.67 483	2.00 541	1.14 533	1.97 499	1.48 510	2.86 579	1.81 507	2.37 551	2.05 562	2.24 449	10.39 606	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 459	1.09 437	0.72 484	0.57 441	1.11 426	1.14 533	1.66 405	1.23 414	1.85 536	1.39 413	1.64 488	1.11 458	1.80 405	1.42 506	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

WCMA_ROB	1.84 547	0.47 452	1.31 473	0.69 466	0.57 441	2.11 547	1.14 533	1.87 470	1.73 537	4.04 595	6.43 595	5.62 598	3.61 592	2.59 474	1.94 537	0.52 542	0.44 551	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

Ntro	1.64 533	1.15 567	1.23 460	2.48 594	1.83 584	2.09 546	1.16 536	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 480	1.29 494	1.87 413	1.11 459	3.04 599	0.56 574	1.82 587	0.64 566	2.80 594	2.05 595

EDNetEfficientorigin	10.57 613	1.47 581	177.42 643	0.67 450	0.53 425	1.58 500	1.16 536	1.90 479	3.37 588	4.71 603	3.38 570	3.10 574	2.69 581	3.13 496	3.58 570	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 556	0.81 564

SGM_RVC	1.68 537	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 532	3.60 591	2.67 559	3.69 580	2.42 575	8.13 597	1.90 535	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 484	0.46 447	2.17 550	0.81 516	0.80 527	1.21 450	1.19 539	1.93 490	2.02 557	1.47 475	2.11 534	1.57 472	1.17 469	2.05 431	1.41 502	0.40 509	0.40 543	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 558

pmcnn	2.37 569	0.42 432	2.71 567	0.63 408	0.43 351	1.54 496	1.19 539	2.01 508	1.53 518	2.64 572	7.60 602	18.07 622	1.45 514	3.44 506	2.78 556	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

ADCPNet	1.85 548	0.69 523	8.07 595	0.71 480	0.58 450	2.79 573	1.22 541	1.94 492	1.54 519	1.88 539	1.69 491	2.46 557	2.04 560	2.37 460	6.48 586	0.38 503	0.37 532	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

otaku	1.60 529	1.11 563	1.21 457	2.20 588	1.56 582	1.97 538	1.24 542	2.07 521	1.36 477	1.44 470	1.62 477	1.73 500	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 598	0.57 575	1.74 585	0.60 564	2.78 593	1.94 593

ACVNet-4b	2.15 561	1.41 577	1.64 516	2.80 596	2.31 594	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 393	2.39 548	2.66 562	1.48 518	5.95 560	1.06 447	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 597	2.37 600

PSM-AAD	0.79 370	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 542	0.99 189	0.91 242	1.66 516	1.57 466	0.81 248	2.19 568	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 558

RAFT + AFF	1.00 444	0.42 432	1.09 437	0.67 450	0.50 397	1.22 452	1.24 542	2.24 550	1.19 394	1.30 413	1.56 462	1.17 383	1.49 520	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

DStereoFS	3.67 590	1.49 583	2.18 552	1.32 573	1.32 577	4.41 597	1.26 546	3.75 593	9.27 610	3.36 589	6.80 596	4.81 591	13.54 617	6.95 579	4.76 580	0.73 566	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 577	1.95 594

LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 410	1.63 504	1.26 546	1.69 410	1.38 485	1.81 533	1.37 404	1.94 526	1.02 437	1.58 364	1.38 494	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

SGM-Forest	1.24 491	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 548	1.65 400	1.36 477	2.11 553	1.79 504	1.63 485	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 532	0.39 510	0.34 505	0.37 459	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 545	1.38 573	6.58 591	0.74 496	0.72 496	1.78 521	1.31 549	1.88 473	1.56 522	1.86 538	2.47 554	1.81 509	2.08 564	5.12 536	3.80 573	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 544	1.31 473	0.82 524	0.53 425	1.41 485	1.31 549	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 452	1.24 488	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 543
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
THIR-Stereo	1.02 453	0.27 184	0.69 231	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 551	1.03 205	0.97 267	1.34 439	1.90 518	1.17 383	1.58 526	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

SGM+DAISY	2.41 572	1.07 558	2.14 549	1.18 569	1.10 559	2.14 549	1.36 552	1.96 495	1.66 529	5.46 610	7.07 599	4.95 594	4.32 599	5.50 547	2.26 547	1.04 577	1.02 602	0.99 576	0.97 585	1.02 567	1.04 575

DGSMNet	1.14 480	0.76 535	2.49 561	0.81 516	0.86 540	1.39 478	1.39 553	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 459	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 548	0.55 552	0.49 546	0.75 555	0.70 558

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 571	6.27 590	0.68 462	0.67 483	1.37 473	1.41 554	2.00 504	1.39 490	1.48 481	1.61 475	2.29 546	1.32 501	3.93 511	2.14 545	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

MFMNet_re	1.40 512	1.14 566	1.68 519	1.39 576	1.07 556	1.48 490	1.43 555	1.87 470	1.82 545	2.26 556	2.19 539	1.51 463	1.86 551	1.52 350	1.25 475	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 577

TDLM	1.06 460	0.44 438	0.79 315	0.63 408	0.50 397	0.89 365	1.44 556	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

ACVNet_1	2.18 562	1.45 580	1.72 524	2.85 598	2.33 596	2.28 553	1.46 557	3.08 583	2.22 565	1.82 534	2.05 532	3.56 577	1.98 558	3.09 495	1.40 498	3.17 600	0.60 577	2.40 598	0.92 582	2.91 600	2.37 600

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 495	2.23 554	0.66 438	0.71 494	1.95 537	1.46 557	1.98 501	1.45 507	1.79 529	1.43 422	1.49 460	1.33 502	1.97 423	1.42 506	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

NVStereoNet_ROB	1.88 550	1.07 558	1.45 499	1.07 565	1.17 568	1.47 489	1.48 559	1.89 476	1.93 553	1.94 544	4.67 587	3.08 573	1.80 546	6.51 568	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 608	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 606	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

Venus	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 608	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 606	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

DStereoO	1.44 515	1.11 563	1.69 520	1.16 568	0.72 496	1.21 450	1.56 562	1.74 424	1.63 527	1.52 487	1.67 489	1.51 463	3.16 587	1.73 394	1.72 526	2.35 591	0.45 555	0.97 573	0.42 529	2.01 583	0.53 530

coex-ft	8.13 609	2.13 601	98.04 642	0.67 450	0.53 425	1.71 510	1.56 562	1.65 400	11.11 613	18.17 628	3.75 575	3.88 582	7.61 611	2.98 490	6.49 587	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 523

EDNetEfficient	2.37 569	1.10 560	8.08 596	0.74 496	0.71 494	0.98 402	1.56 562	1.46 345	4.06 595	4.90 604	2.82 562	2.25 544	3.48 591	2.95 487	9.97 602	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 547

SANet	1.88 550	0.57 492	2.18 552	0.63 408	0.40 327	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 606	2.36 563	3.57 573	3.72 581	2.97 584	4.74 527	1.76 528	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

MonStereo1	3.14 587	1.66 586	1.81 530	2.43 593	2.32 595	5.80 605	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 588	8.22 609	4.76 590	3.36 589	6.52 569	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 587	2.34 599

WZ-Net	1.95 554	0.95 550	10.10 600	0.86 535	0.78 519	1.69 509	1.60 567	2.20 547	1.98 554	2.08 551	1.93 520	2.30 547	1.97 557	5.30 539	3.17 565	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

DPSNet	1.69 538	0.59 498	4.33 579	0.70 472	0.57 441	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 409	2.17 542	2.84 582	4.77 528	3.66 571	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

CBMV	0.95 426	0.44 438	0.66 209	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 569	1.69 410	1.42 503	2.00 549	1.60 471	1.43 442	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 514	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 444	0.56 488	1.06 425	0.75 500	0.57 441	1.31 465	1.72 570	1.77 437	1.36 477	1.50 484	1.17 326	1.91 521	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

GANet	1.36 505	0.47 452	0.86 337	0.67 450	0.45 367	1.34 470	1.73 571	1.64 399	1.24 420	1.49 483	2.38 547	1.55 470	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 397	1.76 516	1.78 572	1.77 437	1.90 550	2.35 561	2.32 544	1.92 524	1.94 556	5.56 550	1.49 516	0.43 522	0.35 525	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

ADCS	2.25 564	0.99 554	5.55 585	0.81 516	0.74 504	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 478	13.69 611	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 536

RainbowNet	1.97 556	1.76 588	1.57 513	2.81 597	2.21 590	1.98 540	1.81 574	2.54 574	1.89 548	1.50 484	1.84 510	1.96 529	1.65 533	2.14 438	1.25 475	3.33 605	0.85 592	2.39 597	0.98 587	2.82 596	2.22 596

MADNet+	2.69 579	3.22 611	11.53 605	1.44 579	1.12 563	3.19 581	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 587	5.23 582	0.79 567	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 570

Wz-Net-TNSev	1.88 550	2.08 600	7.66 593	0.67 450	0.64 474	2.42 560	1.83 576	2.33 558	1.74 539	1.57 503	1.56 462	2.58 559	1.90 554	4.86 530	3.12 562	0.39 506	0.37 532	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 541

ADCL	1.72 543	0.57 492	3.66 574	0.67 450	0.61 464	2.61 568	1.85 577	1.96 495	1.67 530	1.90 542	1.83 508	2.06 540	1.90 554	2.13 437	9.15 601	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

GrayStereo	0.82 384	0.26 153	0.58 163	0.63 408	0.37 290	0.76 303	1.86 578	1.11 251	0.87 226	1.99 546	1.89 517	1.08 356	1.82 549	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

FTStereo	0.91 417	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 579	1.00 193	0.75 185	1.75 523	4.15 579	1.04 348	1.65 533	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 549

ACVNet_2	2.43 573	1.41 577	2.04 542	2.62 595	2.24 591	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 572	4.62 586	2.04 560	4.50 523	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 592	2.29 598

LSM	6.33 603	1.10 560	13.19 606	1.41 578	68.17 635	1.64 506	1.90 581	1.92 486	2.46 570	2.99 583	3.11 567	1.88 516	1.80 546	2.61 476	2.06 543	0.41 513	0.58 576	0.50 537	0.57 559	0.64 543	17.66 629

SAMSARA	1.55 523	0.84 540	2.61 564	1.22 571	1.07 556	2.50 563	1.93 582	2.05 515	1.89 548	2.75 575	1.66 487	2.81 566	1.69 538	3.08 494	1.97 539	0.46 534	0.51 568	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 543

WAO-7	2.66 576	1.40 576	1.73 526	1.39 576	1.17 568	3.93 591	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 591	4.18 584	3.00 586	7.63 592	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 574	1.09 579

RTS	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 588	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 563	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 588	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 563	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

FADE	26.59 626	4.78 614	20.96 613	1.89 586	1.92 586	2.91 575	2.00 586	5.58 605	5.04 602	2.92 580	2.16 538	4.13 583	14.18 619	10.23 614	8.46 598	188.09 644	2.77 614	123.78 641	127.92 641	1.06 570	1.10 580

IMH	3.21 588	1.85 594	1.48 506	3.25 605	2.69 602	4.07 594	2.02 587	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 600	4.75 589	2.92 583	5.92 558	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 604	2.59 606

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 386	1.61 502	2.03 588	1.72 418	1.48 510	2.09 552	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 514	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

IMH-64-1	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 583	2.10 589	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 576	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

IMH-64	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 583	2.10 589	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 576	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

TorneroNet-64	5.30 601	2.03 596	1.74 527	3.43 608	2.81 603	10.09 610	2.12 591	9.10 616	17.12 624	4.96 606	9.27 612	10.72 616	3.70 594	9.20 602	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 605	3.04 610

notaker	3.98 592	2.40 605	2.68 566	3.82 613	3.27 610	3.97 593	2.14 592	4.78 602	3.45 590	4.12 598	6.94 598	7.65 605	3.26 588	7.82 595	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 608	3.31 613

Dean	2.91 586	1.53 584	2.07 543	2.96 602	2.51 598	3.15 580	2.14 592	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 594	5.53 597	2.37 573	2.97 489	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 599	2.47 604

AnyNet_C01	2.26 565	1.78 589	10.22 602	0.93 554	0.74 504	2.92 577	2.20 594	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 550	2.71 564	1.73 539	3.41 503	6.72 588	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 549

TorneroNet	10.70 614	2.03 596	1.82 532	3.43 608	3.01 606	43.83 632	2.22 595	8.87 615	67.47 644	7.17 615	27.36 628	10.68 615	3.85 597	8.67 600	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 606	3.17 611

LVE	3.31 589	1.67 587	1.64 516	2.85 598	2.42 597	3.20 582	2.26 596	4.78 602	5.05 603	2.35 561	6.91 597	6.02 599	2.37 573	9.15 601	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 595	2.40 602

WAO-6	2.81 583	1.60 585	1.46 501	2.36 592	2.28 593	3.55 585	2.29 597	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 581	4.88 592	2.66 580	4.60 524	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 584	1.85 591

ELAS	2.37 569	0.74 532	1.54 510	0.99 558	0.92 547	4.78 599	2.33 598	3.33 586	3.37 588	5.05 607	4.77 588	3.67 579	4.53 600	3.42 504	4.50 578	0.62 558	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 541	0.64 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 555	1.10 560	5.17 584	0.90 548	1.11 561	2.12 548	2.37 599	1.85 464	1.48 510	2.45 567	1.70 492	2.05 539	1.64 532	2.50 471	10.28 605	0.37 499	0.34 514	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 532

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 560	1.15 567	3.10 570	1.05 562	0.76 516	5.03 602	2.40 600	2.16 535	2.62 577	1.89 541	2.28 543	2.69 563	1.65 533	9.35 605	2.04 541	0.64 561	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 571	0.67 555

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 544	0.87 545	3.56 573	0.80 513	0.75 513	3.72 587	2.44 601	1.82 454	1.82 545	1.74 522	1.91 519	1.92 524	1.26 491	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 560	0.52 541	0.77 573	0.50 516	0.50 523

KSHMR	8.75 610	2.06 599	2.11 547	3.53 610	3.11 607	4.13 595	2.69 602	5.60 606	61.37 643	3.00 584	55.83 641	4.98 596	2.45 576	4.49 521	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 607	3.18 612

MANE	6.19 602	0.59 498	1.03 416	0.93 554	1.22 573	13.38 615	2.69 602	12.81 619	17.94 625	8.21 617	10.82 616	14.72 618	11.68 612	11.39 617	11.90 609	0.59 555	0.50 567	0.52 541	1.76 603	0.55 529	0.54 532

UNDER WATER	5.08 599	2.33 603	5.55 585	3.94 615	3.51 611	5.20 603	2.72 604	5.61 607	16.52 621	3.84 592	4.60 583	9.21 609	5.89 604	5.90 557	8.66 600	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 613	3.61 615

HanzoNet	11.04 615	3.62 612	8.10 597	4.08 616	3.55 613	4.90 601	2.73 605	7.19 613	10.10 611	31.86 637	28.92 629	21.96 629	36.36 631	18.08 623	10.17 604	7.94 620	3.32 616	3.47 614	3.31 614	7.06 618	4.04 617

LE_ROB	8.05 608	0.37 401	23.53 618	0.74 496	0.33 240	2.77 572	2.87 606	3.71 592	27.24 629	25.39 629	8.87 610	8.46 608	26.71 629	6.65 571	21.99 621	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

ktn	4.70 597	2.38 604	2.12 548	3.76 611	3.24 608	4.85 600	2.95 607	5.52 604	7.37 609	4.07 597	19.32 624	7.46 603	3.47 590	7.39 586	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 601	2.65 609

UNDER WATER-64	5.27 600	2.32 602	8.78 599	3.93 614	3.54 612	7.61 606	3.03 608	5.84 608	14.19 615	4.04 595	4.04 578	9.39 610	6.26 606	5.93 559	8.48 599	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 612	3.61 615

PWCK	2.88 585	2.05 598	5.72 587	2.08 587	1.11 561	3.55 585	3.90 609	2.86 580	3.54 592	3.03 586	3.63 574	3.10 574	2.31 572	8.15 599	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 590	1.18 581

ELAS_RVC	2.48 574	0.74 532	1.90 536	1.05 562	0.92 547	2.76 571	4.01 610	2.76 577	4.11 596	4.69 602	4.63 584	4.62 586	5.96 605	3.97 513	3.96 576	0.63 560	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 543	0.63 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 598	3.14 609	4.91 582	4.55 617	3.94 614	5.20 603	4.41 611	4.40 598	4.13 597	4.95 605	6.08 593	4.74 588	5.37 601	9.40 606	10.67 607	4.65 616	4.15 618	3.97 615	3.34 615	4.09 610	4.08 618

MultiAttention	4.51 596	0.33 340	0.82 324	0.73 492	0.45 367	30.98 629	4.50 612	2.18 543	1.40 495	1.61 507	2.41 550	2.43 555	0.70 287	38.42 632	1.36 492	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

SGM-ForestM	6.52 604	0.38 408	1.26 466	0.63 408	0.35 262	13.59 616	5.32 613	6.32 612	6.70 608	11.14 619	9.18 611	22.51 630	13.93 618	16.89 621	20.07 620	0.36 495	0.37 532	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

JetBlue	3.97 591	2.01 595	10.19 601	1.38 575	2.84 604	10.53 611	9.54 614	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 571	4.54 585	4.31 598	7.85 596	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 580	1.91 592

TCMNet-wrong-test	10.31 612	11.40 620	14.84 608	20.96 623	18.45 620	13.80 617	10.76 615	15.78 621	3.53 591	5.20 608	5.52 592	16.26 620	12.61 613	7.51 591	10.15 603	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 621	10.61 622

JetRed	6.91 606	8.80 618	25.96 622	2.85 598	3.25 609	13.98 618	11.87 616	6.25 611	4.28 598	4.45 600	4.56 582	6.69 600	5.46 602	7.46 589	14.05 612	2.59 595	3.31 615	2.59 602	2.29 611	4.20 611	3.36 614

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 617	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 617	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

DStereoSA	4.44 595	0.92 548	6.79 592	1.58 581	2.54 599	2.29 554	14.04 619	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 615	1.32 423	13.05 615	7.07 581	11.18 608	0.67 563	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 579	2.44 603

DPSimNet_ROB	11.20 616	4.98 615	35.43 626	2.90 601	4.52 615	7.89 607	17.09 620	4.66 600	6.06 607	14.89 624	10.93 617	17.29 621	36.81 633	13.18 619	15.68 616	2.86 597	6.29 620	5.75 620	5.09 618	3.91 609	7.70 620

tt	6.58 605	0.26 153	6.10 589	3.77 612	2.16 587	11.55 612	19.63 621	13.33 620	5.74 605	2.96 582	2.65 558	4.97 595	6.33 608	3.81 510	7.24 590	9.15 621	11.32 627	5.89 621	6.24 620	6.03 615	2.55 605

BEATNet-Init1	26.87 627	13.43 621	70.68 641	0.91 551	0.68 489	57.02 639	21.06 622	32.82 634	32.67 631	52.12 643	53.61 640	66.05 641	49.56 641	48.79 642	34.71 633	0.49 540	0.44 551	0.53 546	0.53 555	0.63 541	0.59 543

HaxPig	38.92 633	41.40 637	41.64 627	29.95 628	32.27 625	28.90 624	27.60 623	29.73 630	37.71 638	43.82 638	43.87 637	33.17 632	35.56 630	41.53 633	40.37 635	43.94 638	47.51 641	45.82 634	47.08 636	42.38 634	44.15 638

AVERAGE_ROB	40.43 634	42.37 638	42.73 628	36.96 630	35.58 627	30.50 625	27.61 624	36.71 636	38.39 639	44.91 639	44.36 638	37.45 634	36.70 632	41.88 634	40.35 634	45.43 639	46.81 640	47.11 635	46.35 635	42.51 635	43.87 637

MEDIAN_ROB	42.00 635	44.40 639	44.29 631	35.15 629	34.95 626	31.28 630	29.60 625	35.88 635	40.02 640	47.20 642	46.64 639	37.37 633	38.48 640	44.35 641	42.45 636	48.03 640	49.39 642	49.71 636	49.03 637	45.14 636	46.65 639

ASD4	15.85 620	10.99 619	19.63 612	10.21 621	11.70 616	19.24 619	31.10 626	19.35 622	10.68 612	11.14 619	10.18 614	12.59 617	12.64 614	14.74 620	24.83 626	12.93 627	9.94 626	26.83 632	19.40 627	16.23 624	12.70 628

DGTPSM_ROB	13.01 617	8.23 616	21.87 615	9.51 619	18.10 618	11.56 613	32.01 627	10.63 617	16.20 617	7.03 613	19.48 625	10.15 612	16.66 621	9.83 612	22.42 622	4.75 617	8.68 621	5.37 618	10.25 623	6.16 616	11.36 623

DPSMNet_ROB	13.02 618	8.23 616	21.91 616	9.53 620	18.11 619	11.56 613	32.02 628	10.64 618	16.23 618	7.05 614	19.49 626	10.16 613	16.66 621	9.85 613	22.43 623	4.77 618	8.68 621	5.38 619	10.26 624	6.17 617	11.36 623

USTest	14.33 619	14.94 622	21.04 614	17.44 622	16.05 617	23.26 620	33.84 629	21.73 623	11.80 614	9.36 618	10.14 613	15.97 619	13.20 616	17.28 622	22.43 623	3.78 612	5.01 619	6.17 622	6.16 619	9.25 620	7.72 621

Anonymous_1	43.04 637	18.73 623	24.79 619	21.81 624	46.26 633	27.80 621	37.60 630	28.08 629	16.14 616	14.66 623	14.30 618	20.65 623	17.88 623	21.56 624	25.94 627	117.93 643	8.92 623	100.65 638	126.50 640	158.64 644	12.08 625

DPSM_ROB	19.08 621	19.14 624	25.17 620	22.15 625	20.85 622	28.17 622	37.82 631	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 619	21.70 624	18.75 624	21.87 625	26.55 628	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

DPSM	19.08 621	19.14 624	25.17 620	22.15 625	20.85 622	28.17 622	37.82 631	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 619	21.70 624	18.75 624	21.87 625	26.55 628	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

xxxxx1	54.10 639	25.67 626	27.13 623	113.43 639	96.96 638	30.69 626	47.44 633	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 621	21.81 626	21.02 626	24.43 628	33.82 630	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

tt_ll	54.10 639	25.67 626	27.13 623	113.43 639	96.96 638	30.69 626	47.44 633	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 621	21.81 626	21.02 626	24.43 628	33.82 630	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

ff	54.10 639	25.67 626	27.13 623	113.43 639	96.96 638	30.69 626	47.44 633	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 621	21.81 626	21.02 626	24.43 628	33.82 630	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

LSM0	42.82 636	38.75 636	50.81 637	47.07 636	109.38 643	57.00 638	76.02 636	53.74 642	33.71 632	29.02 636	30.41 636	43.87 640	37.22 634	43.91 640	53.54 642	20.52 633	18.62 630	21.10 631	21.11 632	28.41 632	42.22 636

FlowAnything	38.37 631	38.41 631	50.38 635	44.76 635	41.94 631	56.64 633	76.34 637	53.28 641	34.23 637	28.25 631	29.72 634	43.60 635	37.79 638	43.83 636	53.38 638	20.39 632	18.71 635	21.07 626	21.14 633	28.23 627	25.29 630

CasAABBNet	38.33 630	38.46 634	50.35 634	44.75 634	41.84 628	56.68 634	76.37 638	53.22 637	33.83 635	28.31 634	29.54 633	43.62 637	37.71 637	43.84 639	53.41 639	20.30 628	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.24 628	25.34 631

RAFT-FEzeroshot	38.32 628	38.45 632	50.28 632	44.74 632	41.87 629	56.68 634	76.38 639	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 631	43.69 638	37.66 635	43.83 636	53.41 639	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

RAFT-FE	38.32 628	38.45 632	50.28 632	44.74 632	41.87 629	56.68 634	76.38 639	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 631	43.69 638	37.66 635	43.83 636	53.41 639	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

Selective-RAFT-Error	38.39 632	38.47 635	50.44 636	44.73 631	41.97 632	56.68 634	76.38 639	53.24 638	33.92 636	28.34 635	29.85 635	43.60 635	38.20 639	43.75 635	53.34 637	20.38 631	18.70 631	21.09 630	21.05 628	28.30 631	25.43 634

RSGM-EC	88.84 642	82.86 642	51.22 638	105.38 637	99.51 641	94.51 641	125.67 642	90.02 643	46.43 641	45.14 640	57.50 642	101.22 643	88.55 643	154.40 643	153.26 643	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 640

acva	88.84 642	82.86 642	51.22 638	105.38 637	99.51 641	94.51 641	125.67 642	90.02 643	46.43 641	45.14 640	57.50 642	101.22 643	88.55 643	154.40 643	153.26 643	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 640

test_example2	192.40 644	210.76 644	206.48 644	199.83 644	204.73 644	172.94 644	183.52 644	133.93 645	133.41 645	191.38 645	196.19 644	187.13 645	178.77 645	205.33 645	208.00 645	222.09 645	238.72 645	186.54 645	190.54 645	227.34 645	170.31 645

PML	51.67 638	36.25 630	13.28 607	7.46 618	20.81 621	108.69 643	232.22 645	8.72 614	27.82 630	87.01 644	269.67 645	69.67 642	61.95 642	24.76 631	14.20 613	9.74 623	3.40 617	9.62 623	4.70 617	18.74 625	4.72 619

ccccc	497.63 645	492.34 645	595.97 645	530.87 645	530.37 645	478.08 645	442.62 646	491.76 646	343.70 646	448.18 646	520.80 646	476.12 646	550.57 646	541.64 646	605.32 646	663.49 646	459.54 646	353.94 646	309.79 646	586.66 646	530.90 646

Low-res two-view benchmark